WILLKOMMEN Mehrwert von Big Data im Government-Umfeld BIENVENUE

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "WILLKOMMEN Mehrwert von Big Data im Government-Umfeld BIENVENUE"

Transkript

1 WILLKOMMEN Mehrwert von Big Data im Government-Umfeld BIENVENUE Lisa Winter, Data Scientistin, ELCA Christian Nançoz, Manager BI & Big Data, ELCA WELCOME Bern, 18. März 2015

2 Government Frühstück Daniel Remmele, Senior Key Account Manager (EFD, WBF) Bernard Jaeggi, Senior Key Account Manager (VBS, EDA, EJPD) Antonio Videa, Senior Key Account Manager (UVEK, EDI) Bern, 18. März 2015

3 AGENDA 1. Einleitung 2. Digitale Nachhaltigkeit: Mit Weitsicht in die ICT-Zukunft 3. Mehrwert von Big Data im Government-Umfeld 4. Frühstück / Diskussionen Dr. Matthias Stürmer Leiter Forschungsstelle Digitale Nachhaltigkeit Uni Bern Christian Nançoz Manager BI & Big Data ELCA Lisa Winter Data Scientist ELCA 3

4 UNTERNEHMEN ELCA Kurzübersicht ELCA ist ein führender unabhängiger Anbieter für Informatiklösungen und Gegründet 1968 Angestellte > 700 Dienstleistungen in der Schweiz Niederlassungen Lausanne (Hauptsitz), Bern, Genf, Zürich, Madrid, Paris, Ho-Chi-Minh-Stadt (Vietnam) Umsatz 2014 über 100 Millionen CHF Qualitätsstandards ISO 9001, ISO 14001, CMMI Stufe 3 Hauptmärkte Öffentliche Verwaltungen und Transport, Banken, Versicherungen, Gesundheit, Verteidigung, Industrie Projekterfahrung > 1000 Kundenprojekte in 10 Jahren Auszeichnungen 4

5 ELCA S KOMPETENZ - PORTFOLIO PROJEKT SERVICES System Integration IT Business Consulting COMPETENCY VIEW Transversal Competencies Projekt Management User Experience Offshoring Technical Competencies Architecture & SOA Mobile Migration Data Management BI, Big Data & Data Science CRM ECM BPM IT Strategy Project Management Information Security Application Management Cloud Collaboration& Intranet IT Management ecommerce Website & Portal Digital Strategy Business Analysis BUSINESS-SOLUTION Software Engineering Vertical Solutions Horizontal Solutions Secutix Fraud Management Digital Mailroom edossier Invoice Mgt Back-End Services ipension Suite Sumex Suite Marketing Automation Records Mgt Front-End Services Interfaces Life Science Quality Mgt CRM Framework for Banks Stakeholder Relationship Management Sales Force Automation 5 ECM Backbone Vivates Crisis Management ElcardM 5

6 DWH / BI / BIG DATA ERFAHRUNG UND REFERENZEN Mehr als 40 BI Experten: Verschiedenste Referenzprojekte Statistiker / Data Scientists Consulting / Strategie / Architektur ETL Spezialisten Infrastrukturangebot Tool Spezialisten Modellierung und Entwicklung Plus rund 600 IT-Experten Reporting / Dashboarding Unabhängige und produktneutrale Beratung Datenintegration und Migration Big Data Lab Impala 6

7 ELCA UND DIE BUNDESVERWALTUNG UVEK ASTRA BAKOM BAV - Liegenschafts- & Vertragsmanagement - Fahrtschreiberkartenregister FKR - ETC mobile - Auswertungen VUGIS - Wartungsleitung VU - BCI LDAP - Verkehrsmanagement - Geschäftsabwicklung - e-licensing / BAKOM online - Phoenix Ausweise für Lokführer WBF SECO SBFI KTI BLW ISCeco - Arbe07 / Tacho - Impex08 / Elic - Alfresco ECM Beratung für AVAM - Merlin Innovationsförderung - Sprengen online - CTIProjects (Folgeprojekt Merlin) - ASA2011 Audit - BUDIS Wartung (GS WBF) BAFU PostCom - Lärmdatenbank Schweiz sonbase - PostReg EFD und viele mehr EDI - SIP-EDI, NB, BAR, BAK, BAG, BFS, EJPD - IGE VBS - div. Projekte für armasuisse EDA - Weiterbildungsplattform EFV ESTV ZAS BIT - neue Finanzstatistik - Studie exchange - div. Registerprojekte - Partnerschaft.net, Sharepoint, Java - OXBA (GEVER Office) - egov Bausteine - div. Mandate 7

8 Mehrwert von Big Data im Government-Umfeld Lisa Winter, Data Scientist, ELCA Christian Nançoz, Manager BI & Big Data, ELCA Bern, 18. März 2015

9 AGENDA 1. Wieso brauchen wir «Big Data» im öffentlichen Bereich? 2. Anwendung von Big Data im öffentlichen Bereich 3. Demo 4. ELCA Analytics LABs 9

10 AGENDA 1. Wieso brauchen wir «Big Data» im öffentlichen Bereich? 2. Anwendung von Big Data im öffentlichen Bereich 3. Demo 4. ELCA Analytics LABs 10

11 HERAUSFORDERUNGEN DES 21. JAHRHUNDERTS Beispiele für «moderne» Herausforderungen im öffentlichen Bereich Budgetierung & Ressourcen Verkehr & Infrastruktur Ökonomie & Nachhaltigkeit Naturgefahren & Klima Bedarf an Sozialdienstleistungen & Arbeitsplätzen Wirtschafts- und Finanzkrisen / Steigende Gesundheitskosten / Verschuldung öffentlicher Haushalte Erhöhte Sicherheitserfordernisse & Terrorismusgefahr Demographischer Wandel & Bevölkerungszunahme Was braucht es, um diese Herausforderungen anzugehen? Die Antwort liegt in den Daten! 11

12 HERAUSFORDERUNGEN DES 21. JAHRHUNDERTS Fragen, die man sich im Vorfeld stellen muss Wie kann Big Data im öffentlichen Bereich helfen? Welche der erwähnten (Big) Data Potentiale sind in der Schweiz tatsächlich umsetzbar? Welche der (Big) Data Potentiale können mit den vorhandenen Daten ausgeschöpft werden? ELCA hilft Ihnen diese Fragen zu beantworten Besitzen wir die Expertise um das Daten Potential zu identifizieren und auszuschöpfen? Besitzen wir die richtige Methodologie für die Aufbereitung und den Zugriff auf die Daten? ELCA bietet beides, die Methodologie und die Expertise zur Identifizierung UND Prüfung des Wertes von Big Data im öffentlichen Bereich 12

13 AGENDA 1. Wieso brauchen wir «Big Data» im öffentlichen Bereich? 2. Anwendung von Big Data im öffentlichen Bereich 3. Demo 4. ELCA Analytics LABs 13

14 BIG DATA: EINE ANALOGIE Angenommen, jemand versorgt uns ständig mit Nahrung (Velocity, Data) aus verschiedenen Shops, in verschiedenen Konsistenzen (Variety, Structure) Wir verfügen also über eine Vielzahl an Lebensmitteln (Volume, DWH) und wollen etwas daraus «schaffen» (Value, Big Data Potential) Sobald wir entschieden haben, was wir damit tun wollen, werden die einzelnen Bestandteile zu «Zutaten» (ie. einem Teil von Etwas) 14

15 BIG DATA «TORTE» Welche Zutaten stehen uns zur Verfügung? Wir betrachten die zur Verfügung stehenden Zutaten und entscheiden was wir gern daraus machen würden: Schwarzwälder Torte? Abgrenzung der relevanten Zutaten (Signal) von den überflüssigen Elementen (Noise) in Bezug auf das ausgewählte Gericht (Ziel) 15

16 BIG DATA «TORTE» Welche Zutaten stehen uns zur Verfügung? Wir betrachten die zur Verfügung stehenden Zutaten und entscheiden was wir gern daraus machen würden: Schwarzwälder Torte? Abgrenzung der relevanten Zutaten (Signal) von den überflüssigen Elementen (Noise) in Bezug auf das ausgewählte Gericht (Ziel) 16

17 BIG DATA «TORTE» Kombination der Zutaten zur Geschmacks( / Wert-)maximierung Säubern, Aufbereiten und Testen der Zutaten (Data Cleaning, Aufbereitung) Iterative Kombination der Zutaten (Data Analysis) Identifizierung des idealen, zukünftig verwendbaren Rezeptes ((predictive) Modelling, Algorithmus) Optimieren & Geniessen des Ergebnisses (Effizienzsteigerung, Reorganisation, ROI Maximierung ) Servieren und Feedback erhalten (Validation) 17

18 MULTIPLE DATENQUELLEN Gesundheitsdaten (Frequencies / Cases, (semi-)structured) Historical Data Gesetzgebung und Administration (unstructured, structured, text, video, audio ) Krimonalitätsdaten Weblogs (browsing behavior, structured) Verhaltens Daten (social media, pictures, unstructured) 18

19 MULTIPLE DATENQUELLEN Gesundheitsdaten (Frequencies / Cases, (semi-)structured) Open Data (unstructured, structured, text, video, audio ) Historical Data Gesetzgebung und Administration (unstructured, structured, text, video, audio ) Krimonalitätsdaten Weblogs (browsing behavior, structured) Social Media Daten (unstructured, text, pictures, video) Ökonomische Daten (structured, numbers) Verhaltens Daten (social media, pictures, unstructured) 19

20 MULTIPLE DATENQUELLEN Gesundheitsdaten (Frequencies / Cases, (semi-)structured) Open Data (unstructured, structured, text, video, audio ) Socio-Demographische Daten (structured) Historical Data Gesetzgebung und Administration (unstructured, structured, text, video, audio ) Krimonalitätsdaten Weblogs (browsing behavior, structured) Social Media Daten (unstructured, text, pictures, video) Einstellungsdaten (surveys, socialmedia) Ökonomische Daten (structured, numbers) Umweltdaten (structured, unstructued) Verhaltens Daten (social media, pictures, unstructured) 20

21 MULTIPLE DATENQUELLEN Gesundheitsdaten (Frequencies / Cases, (semi-)structured) Open Data (unstructured, structured, text, video, audio ) Socio-Demographische Daten (structured) Historical Data Gesetzgebung und Administration (unstructured, structured, text, video, audio ) Krimonalitätsdaten Weblogs (browsing behavior, structured) Social Media Daten (unstructured, text, pictures, video) Einstellungsdaten (surveys, socialmedia) Ökonomische Daten (structured, numbers) Umweltdaten (structured, unstructued) Verhaltens Daten (social media, pictures, unstructured) All Source Transformers & Connectors 21

22 KATEGORIEN VERFÜGBARER «OPEN DATA» Beispiele für Kategorien verfügbarer Daten: intern & extern Open Gov Data Politik Gesundheit Territorium und Umwelt Population Finanzen Bildung und Wissenschaft Administration Gesetzgebung Extern (Social Media, OSINT) 22

23 BIG DATA ANWENDUNGSBEREICHE ELCA s Dualer Big Data Ansatz Gesundheit Prävention, Erhaltung, Versicherungen Sicherheit Recht Forschung & Entwicklung Militär, Nachrichtendienste, Grenzüberwachung Kriminalität, Beobachtung, Steuerwesen («tax complicance»), Budgetierung Weltraum & Wissenschaft, Meteo, Medizin, Bildung, konkrete Forschungsthemen Effizienz & Effektivitätssteigerung / Ressourcen Optimierung Transport Luft, Land, Verkehrsmanagement Landschaft & Forstwirtschaft Gesellschaft Effektivitätssteigerung, Land, Boden Sozialprogramme, Bedarf, Kultur Konkrete Zielerreichung Städteplanung & - optimierung Smart Cities Energie Effizienz und Effektivitätssteigerung, Luft, Wind 23

24 ELCA S BIG DATA ANSATZ Konkrete Zielerreichung Reduktion von Verbrechen Verbesserung von Gesundheit und Behandlungsmöglichkeiten Sicherstellung hoher Lebensqualität Optimierung von Transport und Verkehrssituation Prädiktion von Krisen Identifizierung von sozialen Bedürfnissen auf Personenebene Steigerung der Varianzaufklärung in jeglichen Statistiken durch «multi source» data Effizienz & Effektivitätssteigerung Detektion und Prävention von Steuer-Fraud und unzulässiger Beanspruchung von Sozialleistungen Ressourcenoptimierung Prozessoptimierung Evaluation und Effektivitätsprüfung jeder «Zielerreichung» Identifikation / Analyse / Evaluation / Verständnis Modellierung / Prädiktion / Prävention / Steuerung 24

25 USECASE 1 Sicherheit & Forschung Analyse von unstrukturierten Textinformationen oder von Nachrichtenverkehr. Die Kombination aus unstrukturierte Textinformation (Open Source, s, Social Media ) mit ökonomischen und Bevölkerungs- & Personendaten ermöglicht die Prävention von (organisierten Verbrechen) und die Identifikation von kriminellen Aktivitäten und Netzwerken Analysemethoden ebenfalls einsetzbar für Biomedizin und Umweltforschung, Bildungswesen Prädiktion von Epidemien durch Social Media 25

26 USECASE 2 Wohnqualität, Städteoptimierung & Sicherheit Missbrauch von Abwasserkanälen durch Restaurants über Daten von verschiedenen Ämtern (Adressen von Restaurants, lizensierte Entsorgungsfirmen etc.) 26

27 USECASE 3 UN / Global Pulse Krisen werden in Echtzeit beobachtbar durch Kombination aus Daten zu Suchmaschinenanfragen Social Media Kriminalität Gesundheit Preise von Benzin, Lebensmitteln etc Die Organisation will damit auch zukünftige Entwicklungen wie Finanzkrisen oder Epidemien frühzeitig reagieren 27

28 USECASE 4 Transporting Chinese Government SAP und die Chinesische Regierung verwenden Big Data zur Optimierung von Verkehrsregelungen und zur Entwicklung einer integrierten Lösung zur Transportkommunikation. 28

29 AGENDA 1. Wieso brauchen wir «Big Data» im öffentlichen Bereich? 2. Anwendung von Big Data im öffentlichen Bereich 3. Demo 4. ELCA Analytics LABs 29

30 DEMONSTRATION Use Case: Predictive Analytics Kriterium: Steigerung der Sicherheit (z-wert: Effektivität; Senkung der Kriminalitätsrate in %) Prädiktor: (z-wert: Initiative; Investment in Sicherheitsinitiativen & Polizei ) Durch welche Variable(n) kann der Verlauf der Sicherheitssteigerung vorhergesagt werden? Inwiefern ändert sich die Steigerung der Sicherheit bei gezielter Einflussnahme auf das Investment in Sicherheitsinitiativen & Polizei? Sammlung von Daten aus verschiedenen Quellen z-transformation der metrischen Variablen Explorative Datenanalyse (EDA) Identifikation von Prädiktor & Kriterium Durchführung der Analyse 30

31 AGENDA 1. Wieso brauchen wir «Big Data» im öffentlichen Bereich? 2. Anwendung von Big Data im öffentlichen Bereich 3. Demo 4. ELCA Analytics LABs 31

32 BIG DATA IN DER ICT-LANDSCHAFT Das ICT-Quadrantenmodell Strategic High Potential Zukünftiger Erfolg der Organisation Systeme, von denen die Umsetzung der Geschäftsstrategie abhängt Systeme, die möglicherweise für den zukünftigen Erfolg wichtig sein werden Heutiger Erfolg der Organisation Systeme, von denen der Erfolg der Organisation heute abhängt Systeme, die wertvoll jedoch nicht kritisch sind für Erfolg Key Operational Grosser Beitrag zum Erfolg Support Weniger grosser Beitrag zum Erfolg 32

33 BIG DATA IN DER ICT-LANDSCHAFT Das ICT-Quadrantenmodell Strategic High Potential Zukünftiger Erfolg der Organisation Systeme, von denen die Umsetzung der Geschäftsstrategie abhängt Systeme, die möglicherweise für den zukünftigen Erfolg wichtig sein werden Heutiger Erfolg der Organisation Systeme, von denen der Erfolg der Organisation heute abhängt Systeme, die wertvoll jedoch nicht kritisch sind für Erfolg Key Operational Grosser Beitrag zum Erfolg Support Weniger grosser Beitrag zum Erfolg Lab 33

34 ELCA LAB Unser Vorgehen Scoping Use Cases für das LAB definieren und/oder schärfen Potentialanalyse Ressourcen Infrastruktur Team Daten Installation Hardware Tools Daten interpretieren Infrastruktur Analytische Tools, Experten-Team Findings / Output Studiendokumention Umsetzbare Anwendungsfälle Value Proposition pro Use Case Schätzung der Kosten (OPEX/CAPEX) und des finanziellen Mehrwerts pro Use Case Architekturvarianten Roadmap Grobanforderungen an das Projekt 29

35 POTENTIALANALYSE Bewertung der Big Data-Relevanz Use Case A Use Case B Use Case C Konventionell; Aktuelle Nutzung Big Data; Wenig realisierter Nutzen Volume Velocity Variety 35

36 FALLBEISPIEL: SBB Wie hat es mit Big Data angefangen? Vorstudie zur Identifizierung des Big Data Potentiales (2013) Verschiedene fachliche Gebiete mit hohem Potential Und wie geht es weiter? SBB hat ELCA ausgewählt Umsetzung von konkreten Use Cases, die den Mehrwert von Big Data Technologien und Methoden aufzeigen Erarbeitung eines Vorschlages zum Aufbau und zur Integration einer Big Data Plattform in der SBB IT Landschaft Identifikation der passenden Organisation und Definition der erforderlichen Prozesse für eine erfolgreiche Einführung von Big Data bei der SBB ELCA Lab = Pool of experts Boot camps + Infra. & Tools 36

37 FALLBEISPIEL: SBB Use Case: Fahrbahn Instandhaltung Squat 100 TB proprietäre Dateiformate Diagnosefahrzeug PROAKTIVES HANDELN MIT PROGNOSEFÄHIGKEIT. Messung Nachbearbeitung Datenpool Analyse Planung 37

38 FALLBEISPIEL: SBB Was ist der effektive Mehrwert von Big Data? 3.) Kosten-/Nutzen-optimiertes Roadmap ) Value proposition 2015 Agility, time-tomarket Central Data Mgmt & Governance Open platform, reusability New analytical possiblities Big Data Data exploration Increasing efficiency cost reduction Active archive 2.) 360 Big Data Konzept Organisation Strategy Services Outsourcing Roles Skills Mgmt Teams Platform Architecture Technologie Scenarios Integration EDW, Hana Processes Governance Data Mgmt DQ Privacy 38

39 ELCA LAB Modulierbar und in Hermes integrierbar Einsatzbereites Lab Business Cases Value proposition Kosten/Mehrwert Roadmap Lösungsvarianten 360 Grobkonzept Projekt- Initialisierungsauftrag Projektauftrag Phasenfreigabe Phasenfreigabe Betriebsaufnahme Projektabschluss Initialisierung Konzept Realisierung Einführung Betrieb Projekt gemäss HERMES 5 39

40 ELCA LAB Konkrete Zusammenstellung Big Data & Analytics Competence Center LAB Infrastruktur LAB Expert Force Infrastruktur Analyse-Tools 15+ Experten Skalierbare Hardware (modular TB disk packages) Öffentlich und privat Cloud Verwendung von bis zu zwei Tools Konkrete zielbasierte Toolauswahl Bereits eingesetzte Tools können verwendet werden Keine Verpflichtung die Tools zu kaufen Mehr als 15 Experten im Kernteam Data scientists, Statistiker, Mathematiker Zusätzliche Datenspezialisten Wissen über den öffentlichen Bereich, Daten und Big Data Trends Ohne grosse Investitionen Expertenwissen ab Tag 1 40

41 DATA ANALYTICS Multistrukturierte Daten Natural Language Processing (NLP) and Search Advanced search and monitoring Named entity recognition Key-phrase/topic extraction Sentiment analysis Speech recognition and understanding Question answering Automatic translation Web, Social Media, Communication Video / Audio Web, Social Media, Communication Text / String Documents, Log Files, Multiling Business data, frequencies, behavioral indicators, attitudinal, economic, Numeric Data nominal, ordinal, metric, absolute Advanced Statistics & mathematical Modeling Descriptive Modeling Predictive Modeling Inference Statistics K-means Clustering Classification trees Gnerealized linear model (GLM) Logistic regression Linear regression Residual diagnostics Fit statistics Visualisations Exploration Model assessment and comparison Model Scoring Clusteranalysis Discriminantanalysis Bayes Monto Carlo Simulations Discrete mathematical models 41

42 REFERENZARCHITEKTUR Überblick Analysen Standard Users Erweiterte Analysen Data Scientist Team In-Memory EDW / DWH (relationale DB) Data Lake (Hadoop) Realtime Streaming relationale Quellen Strukturübergreifende Quellen und externe Daten Impala 42

43 BIG DATA Take Away Lagerung CPU Tool Set Vorgehen Methoden Methodik Business know-how Management Techno Personen Statistiker Datenspezialisten Tool-Spezialisten 43

44 TIPP: SAS TEXT ANALYTICS 2h-Veranstaltung am in Wallisellen Neue Perspektiven im Kundendialog mit Text Analytics Swisscom zeigt auf, wie Text Mining in ihrem Unternehmen automatisiert umgesetzt wird SAS bringt Ihnen "Market Intelligence" mit Hilfe von Text Analytics näher ELCA präsentiert, wie Ihnen mit "Content Analytics" der Sprung vom Mythos zur Realität gelingt Mehr unter 44

45 Besten Dank. Kontakt Christian Nançoz Manager BI & Big Data Daniel Remmele Key Account Manager ELCA Informatique SA Lausanne Genève ELCA Informatik AG Zürich Bern ELCA 45

ELCA Forum 2014 Und wenn Sie es mal mit Big Data versuchen?

ELCA Forum 2014 Und wenn Sie es mal mit Big Data versuchen? ELCA Forum 2014 Und wenn Sie es mal mit Big Data versuchen? Heiko Helmbrecht, BI Consultant Jürg Frühauf, SBB - Leiter Business Information Management September 2014 REFERENTEN Heiko Helmbrecht BI Consultant

Mehr

Analyse von unstrukturierten Daten. Peter Jeitschko, Nikolaus Schemel Oracle Austria

Analyse von unstrukturierten Daten. Peter Jeitschko, Nikolaus Schemel Oracle Austria Analyse von unstrukturierten Daten Peter Jeitschko, Nikolaus Schemel Oracle Austria Evolution von Business Intelligence Manuelle Analyse Berichte Datenbanken (strukturiert) Manuelle Analyse Dashboards

Mehr

In-Memory & Real-Time Hype vs. Realität: Maßgeschneiderte IBM Business Analytics Lösungen für SAP-Kunden

In-Memory & Real-Time Hype vs. Realität: Maßgeschneiderte IBM Business Analytics Lösungen für SAP-Kunden In-Memory & Real-Time Hype vs. Realität: Maßgeschneiderte IBM Business Analytics Lösungen für SAP-Kunden Jens Kaminski ERP Strategy Executive IBM Deutschland Ungebremstes Datenwachstum > 4,6 Millarden

Mehr

Von Big Data zu Executive Decision BI für den Fachanwender bis hin zu Advanced Analytics 10.45 11.15

Von Big Data zu Executive Decision BI für den Fachanwender bis hin zu Advanced Analytics 10.45 11.15 9.30 10.15 Kaffee & Registrierung 10.15 10.45 Begrüßung & aktuelle Entwicklungen bei QUNIS 10.45 11.15 11.15 11.45 Von Big Data zu Executive Decision BI für den Fachanwender bis hin zu Advanced Analytics

Mehr

Industrie 4.0 Predictive Maintenance. Kay Jeschke SAP Deutschland AG & Co. KG., Februar, 2014

Industrie 4.0 Predictive Maintenance. Kay Jeschke SAP Deutschland AG & Co. KG., Februar, 2014 Industrie 4.0 Predictive Maintenance Kay Jeschke SAP Deutschland AG & Co. KG., Februar, 2014 Anwendungsfälle Industrie 4.0 Digitales Objektgedächtnis Adaptive Logistik Responsive Manufacturing Intelligenter

Mehr

Komplexität der Information - Ausgangslage

Komplexität der Information - Ausgangslage Intuition, verlässliche Information, intelligente Entscheidung ein Reisebericht Stephan Wietheger Sales InfoSphere/Information Management Komplexität der Information - Ausgangslage Liefern von verlässlicher

Mehr

NABUCCO Test Automation Automatisiertes Testen ohne Programmieren 20.03.2013

NABUCCO Test Automation Automatisiertes Testen ohne Programmieren 20.03.2013 20.03.2013 NABUCCO Test Automation Automatisiertes Testen ohne Programmieren 20.03.2013 Dominik Kaulfuss QA Erfahrung seit 2008 Experte für Test Automation und Test Design ISTQB Certified Tester Certified

Mehr

Was ist Analyse? Hannover, CeBIT 2014 Patrick Keller

Was ist Analyse? Hannover, CeBIT 2014 Patrick Keller Was ist? Hannover, CeBIT 2014 Patrick Keller Business Application Research Center Historie 1994: Beginn der Untersuchung von Business-Intelligence-Software am Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik der Universität

Mehr

Software EMEA Performance Tour 2013. 17.-19 Juni, Berlin

Software EMEA Performance Tour 2013. 17.-19 Juni, Berlin Software EMEA Performance Tour 2013 17.-19 Juni, Berlin Accenture s High Performance Analytics Demo-Umgebung Dr, Holger Muster (Accenture), 18. Juni 2013 Copyright 2012 Hewlett-Packard Development Company,

Mehr

HP Big Data Anwendungsfälle

HP Big Data Anwendungsfälle HP Big Data Anwendungsfälle Bernd Mussmann, Strategist & Senior Principal HP Analytics & Data Management Services Agenda HP Day @TDWI 1 09:00-10:15 - BI Modernization: BI meets unstructured data 2 10.45-12.00

Mehr

BMPI. Siemens. 360 Performance Dashboard. Digitale Kanäle. Mehrwert. Namics. Emanuel Bächtiger. Consultant.

BMPI. Siemens. 360 Performance Dashboard. Digitale Kanäle. Mehrwert. Namics. Emanuel Bächtiger. Consultant. BMPI. Siemens. 360 Performance Dashboard. Digitale Kanäle. Mehrwert. Emanuel Bächtiger. Consultant. 5. Dezember 2013 Agenda. à Ausgangslage à 360 Performance Dashboard à Projektvorgehen à Key Take Aways

Mehr

Die Microsoft-Komplettlösung für Datawarehousing, Big Data und Business Intelligence im Überblick. Volker.Hinz@microsoft.com

Die Microsoft-Komplettlösung für Datawarehousing, Big Data und Business Intelligence im Überblick. Volker.Hinz@microsoft.com Die Microsoft-Komplettlösung für Datawarehousing, Big Data und Business Intelligence im Überblick Volker.Hinz@microsoft.com Was sagt der Markt? Fakten Meinung der Analysten zu Microsofts Angeboten Nutzen

Mehr

Perceptive Software. Neues aus dem Hause Perceptive. Dirk Schneider Regional Director DACH/CEE & International Partner Director

Perceptive Software. Neues aus dem Hause Perceptive. Dirk Schneider Regional Director DACH/CEE & International Partner Director Perceptive Software Neues aus dem Hause Perceptive Dirk Schneider Regional Director DACH/CEE & International Partner Director 1 Perceptive Software Profil Gegründet 1995 in Kansas City Softwaresparte von

Mehr

Einsatzmöglichkeiten der Open Text SharePoint Erweiterungen an einem Beispielprojekt

Einsatzmöglichkeiten der Open Text SharePoint Erweiterungen an einem Beispielprojekt Einsatzmöglichkeiten der Open Text SharePoint Erweiterungen an einem Beispielprojekt BTC NetWork Forum ECM Bernd Hennicke Portfolio Manager Microsoft Solutions September 29, 2010 Rev 1.1 02092009 Slide

Mehr

Mit In-Memory Technologie zu neuen Business Innovationen. Stephan Brand, VP HANA P&D, SAP AG May, 2014

Mit In-Memory Technologie zu neuen Business Innovationen. Stephan Brand, VP HANA P&D, SAP AG May, 2014 Mit In-Memory Technologie zu neuen Business Innovationen Stephan Brand, VP HANA P&D, SAP AG May, 2014 SAP Medical Research Insights : Forschung und Analyse in der Onkologie SAP Sentinel : Entscheidungsunterstützung

Mehr

Big Data in Marketing und IT

Big Data in Marketing und IT Big Data in Marketing und IT Chancen erkennen, Strategien entwickeln und Projekte erfolgreich umsetzen T-Systems Hacker Day 30. September 2015 Prof. Dr. Alexander Rossmann Reutlingen University Big Data

Mehr

DATA WAREHOUSE. Big Data Alfred Schlaucher, Oracle

DATA WAREHOUSE. Big Data Alfred Schlaucher, Oracle DATA WAREHOUSE Big Data Alfred Schlaucher, Oracle Scale up Unternehmensdaten zusammenfassen Noch mehr Informationen aus Unternehmens- Daten ziehen! Datenmengen, Performance und Kosten Daten als Geschäftsmodell

Mehr

Software EMEA Performance Tour 2013. 17.-19 Juni, Berlin

Software EMEA Performance Tour 2013. 17.-19 Juni, Berlin Software EMEA Performance Tour 2013 17.-19 Juni, Berlin HP Autonomy Information Governance Strategie: Die Kontrolle über die Informationsflut Petra Berneaud - Account Manager Autonomy Status in vielen

Mehr

ELCA Forum 2014 Sollten Sie Ihr kollaboratives Intranet in die Cloud bringen?

ELCA Forum 2014 Sollten Sie Ihr kollaboratives Intranet in die Cloud bringen? ELCA Forum 2014 Sollten Sie Ihr kollaboratives Intranet in die Cloud bringen? Dominique Hügli, Manager SharePoint & ECM Jean-Jacques Pittet, Senior Business Consultant September 2014 REFERENTEN Dominique

Mehr

Big Data, small Data und alles dazwischen!

Big Data, small Data und alles dazwischen! Technologische Entwicklung Governance & Compliance Entwicklung 15.05.2015 Big Data, small Data und alles dazwischen! Wien, 20.5.2015 Herbert Stauffer Geschichtliche Entwicklung der Weg zu Big Data 1970

Mehr

Mit Big Data zum Touchpoint- übergreifenden Echtzeit- Kundendialog

Mit Big Data zum Touchpoint- übergreifenden Echtzeit- Kundendialog Mit Big Data zum Touchpoint- übergreifenden Echtzeit- Kundendialog Big Data im Marke

Mehr

LAKE & Data Management

LAKE & Data Management LAKE & Data Management Herausforderung Infrastruktur und Data Management LAKE SOLUTIONS AG Daniele Palazzo Head of IT / Senior IT Consultant LAKE SOLUTIONS AG Facts & Figures Gründung: Management Buyout:

Mehr

DIE DATEN IM ZENTRUM: SAS DATA MANAGEMENT

DIE DATEN IM ZENTRUM: SAS DATA MANAGEMENT DIE DATEN IM ZENTRUM: SAS DATA RAINER STERNECKER SOLUTIONS ARCHITECT SAS INSTITUTE SOFTWARE GMBH Copyr i g ht 2013, SAS Ins titut e Inc. All rights res er ve d. NEUE WEGE GEHEN SAS DATA GOVERNANCE & QUALITY

Mehr

Siemens. 360 Performance Dashboard. Digitale Kanäle. Mehrwert. Namics. Emanuel Bächtiger. Consultant.

Siemens. 360 Performance Dashboard. Digitale Kanäle. Mehrwert. Namics. Emanuel Bächtiger. Consultant. Siemens. 360 Performance Dashboard. Digitale Kanäle. Mehrwert. Emanuel Bächtiger. Consultant. 20. August 2013 Gegründet in 1995 im Besitz von 26 Partnern 51 Mio. CHF Umsatz in 2012 400 Mitarbeiter in CH

Mehr

INDUS-VBS GmbH. Industry Value Based Solutions

INDUS-VBS GmbH. Industry Value Based Solutions INDUS-VBS GmbH Industry Value Based Solutions Partner von LogicalDOC s.r.l. für den deutschsprachigen Raum Geschäftsführung Wolfgang Fröhlich 30 Jahre IT-Branchenerfahrung -12 Jahre Consulting, 18 Jahre

Mehr

Datenintegration, -qualität und Data Governance. Hannover, 14.03.2014

Datenintegration, -qualität und Data Governance. Hannover, 14.03.2014 Datenintegration, -qualität und Data Governance Hannover, 14.03.2014 Business Application Research Center Führendes europäisches Analystenhaus für Business Software mit Le CXP (F) objektiv und unabhängig

Mehr

BIG DATA ANALYTICS VON DER FELDDATENANALYSE ZUM QUALITÄTSFRÜHWARNSYSTEM RAINER KENT VOGT - SAS INSTITUTE GMBH

BIG DATA ANALYTICS VON DER FELDDATENANALYSE ZUM QUALITÄTSFRÜHWARNSYSTEM RAINER KENT VOGT - SAS INSTITUTE GMBH BIG DATA ANALYTICS VON DER FELDDATENANALYSE ZUM QUALITÄTSFRÜHWARNSYSTEM RAINER KENT VOGT - SAS INSTITUTE GMBH QUALITÄT ZÄHLT DIE KUNDENWAHRNEHMUNG ENTSCHEIDET 91% 91% of unhappy customers unzufriedener

Mehr

Explore. Share. Innovate.

Explore. Share. Innovate. Explore. Share. Innovate. Vordefinierte Inhalte & Methoden für das Digitale Unternehmen Marc Vietor Global Consulting Services Business Development and Marketing Vordefinierte Inhalte & Methoden für das

Mehr

2. Microsoft Innovationstag Nord Integrierte Lösungen in der Öffentlichen Verwaltung

2. Microsoft Innovationstag Nord Integrierte Lösungen in der Öffentlichen Verwaltung 2. Microsoft Innovationstag Nord Integrierte Lösungen in der Öffentlichen Verwaltung Reporting, Analyse und Data Mining André Henkel, initions AG 22. und 23. Oktober 2013 in Hamburg

Mehr

BICC, Organisation und Kompetenz Das Raiffeisen Solution SAS Competence Center

BICC, Organisation und Kompetenz Das Raiffeisen Solution SAS Competence Center BICC, Organisation und Kompetenz Das Raiffeisen Solution SAS Competence Center Ing. Polzer Markus öffentlich Inhaltsverzeichnis 1 2 3 4 5 6 7 Kurzvorstellung Raiffeisen Solution Business Intelligence Strategie

Mehr

SAP Customer Engagement Intelligence - Kundenanalysen der nächsten Generation

SAP Customer Engagement Intelligence - Kundenanalysen der nächsten Generation SAP Customer Engagement Intelligence - Kundenanalysen der nächsten Generation Alexander Schroeter, Head of Outbound PM MEE, CRM & Commerce, SAP AG Regensdorf, November 19, 2013 SAP Customer Engagement

Mehr

Integration von EMC Documentum mit SharePoint 2007. Karsten Eberding Alliance Manager EMC

Integration von EMC Documentum mit SharePoint 2007. Karsten Eberding Alliance Manager EMC Integration von EMC Documentum mit SharePoint 2007 Karsten Eberding Alliance Manager EMC Haben Sie eine Information Management Strategie? Information ist der höchste Wert im Unternehmen Aber wird oft nicht

Mehr

Andreas Emhart Geschäftsführer Alegri International Group

Andreas Emhart Geschäftsführer Alegri International Group Andreas Emhart Geschäftsführer Alegri International Group Agenda Vorstellung Alegri International Überblick Microsoft Business Intelligence Sharepoint Standard Business Intelligence Tool Excel Service

Mehr

VMware Anlass Virtualisierungsupdate

VMware Anlass Virtualisierungsupdate VMware Anlass Virtualisierungsupdate 08:30 08:45 Begrüssung Einleitung 08:45 09:05 VMware News from VMware Partner Exchange 2012 09:05 09:20 Cloud?! 09:20 09:40 vcenter Operations 09:40 10:00 Veeam Backup

Mehr

4 Jahre Progymnasium, 4147 Aesch (1991-1995) 4-jährige Berufslehre zum Informatiker (1995-1999) bei ITRIS Maintenance AG, 4153 Reinach

4 Jahre Progymnasium, 4147 Aesch (1991-1995) 4-jährige Berufslehre zum Informatiker (1995-1999) bei ITRIS Maintenance AG, 4153 Reinach Michael Arlati Neubüntenweg 11 4147 Aesch mobile: +41 (0)79 272 75 92 email: mik@arlati.ch web: www.arlati.ch Jahrgang Nationalität Beruf/ Titel Ausbildung 08.05.1979 CH Informatiker 4 Jahre Progymnasium,

Mehr

Business Intelligence Center of Excellence

Business Intelligence Center of Excellence Center of Excellence Eine Businessinitiative von Systematika und Kybeidos Werner Bundschuh Was ist das? In der Praxis versteht man in den meisten Fällen unter die Automatisierung des Berichtswesens (Reporting).

Mehr

Neue Strategien und Innovationen im Umfeld von Kundenprozessen

Neue Strategien und Innovationen im Umfeld von Kundenprozessen Neue Strategien und Innovationen im Umfeld von Kundenprozessen BPM Forum 2011 Daniel Liebhart, Dozent für Informatik an der Hochschule für Technik Zürich, Solution Manager, Trivadis AG Agenda Einleitung:

Mehr

Hadoop Projekte Besonderheiten & Vorgehensweise. Oracle/metafinanz Roadshow Februar 2014

Hadoop Projekte Besonderheiten & Vorgehensweise. Oracle/metafinanz Roadshow Februar 2014 Hadoop Projekte Besonderheiten & Vorgehensweise Oracle/metafinanz Roadshow Februar 2014 Head of Data Warehousing DWH Principal Consultant DWH Senior Consultant Wir fokussieren mit unseren Services die

Mehr

ViFlow Benutzertagung MS-SharePoint: Vom Modell zum Betrieb

ViFlow Benutzertagung MS-SharePoint: Vom Modell zum Betrieb ViFlow Benutzertagung MS-SharePoint: Vom Modell zum Betrieb 03.05.2007 Matthias Gehrig (Online Consulting AG) Online Consulting AG Weststrasse 38 CH-9500 Wil Tel. +41 (0) 71 913 31 31 Fax +41 (0) 71 913

Mehr

Technologischen Rahmenbedingungen und Werkzeuge für eine wertschöpfende Controller-Rolle

Technologischen Rahmenbedingungen und Werkzeuge für eine wertschöpfende Controller-Rolle Technologischen Rahmenbedingungen und Werkzeuge für eine wertschöpfende Controller-Rolle 40. Congress der Controller, Themenzentrum C, München Steffen Vierkorn, Geschäftsführer Qunis GmbH, Neubeuern Die

Mehr

SOZIALES" BRANCHENGEFLÜSTER ANALYSIERT DER SOCIAL MEDIA-MONITOR FÜR BANKEN

SOZIALES BRANCHENGEFLÜSTER ANALYSIERT DER SOCIAL MEDIA-MONITOR FÜR BANKEN SOZIALES" BRANCHENGEFLÜSTER ANALYSIERT DER SOCIAL MEDIA-MONITOR FÜR BANKEN CHRISTIAN KÖNIG BUSINESS EXPERT COMPETENCE CENTER CUSTOMER INTELLIGENCE Copyr i g ht 2012, SAS Ins titut e Inc. All rights res

Mehr

BI Konsolidierung: Anspruch & Wirklichkeit. Jacqueline Bloemen. in Kooperation mit

BI Konsolidierung: Anspruch & Wirklichkeit. Jacqueline Bloemen. in Kooperation mit BI Konsolidierung: Anspruch & Wirklichkeit Jacqueline Bloemen in Kooperation mit Agenda: Anspruch BI Konsolidierung Treiber Was sind die aktuellen Treiber für ein Konsolidierungsvorhaben? Kimball vs. Inmon

Mehr

BIG DATA: EXPECT THE UNEXPECTED. T-SYSTEMS AUSTRIA 2014 Dipl.-Ing. Axel Quitt @ Bundestagung der Jungen Wirtschaft

BIG DATA: EXPECT THE UNEXPECTED. T-SYSTEMS AUSTRIA 2014 Dipl.-Ing. Axel Quitt @ Bundestagung der Jungen Wirtschaft BIG DATA: EXPECT THE UNEXPECTED T-SYSTEMS AUSTRIA 2014 Dipl.-Ing. Axel Quitt @ Bundestagung der Jungen Wirtschaft Big Data Ein Wort wie eine Grippeepidemie Quelle: Google Trends Unternehmen werden mit

Mehr

LC Systems. Christian Günther Head of Data Analytics

LC Systems. Christian Günther Head of Data Analytics LC Systems Christian Günther Head of Data Analytics Agenda» Kurzvorstellung LC Systems» Verständnis «Big Data» aus der Sicht LC Systems» Best Practice Ansätze Do s and dont s» Projektbeispiele 2 Über LC

Mehr

Creating your future. IT. αacentrix

Creating your future. IT. αacentrix Creating your future. IT. αacentrix We bring IT into Business Context Creating your future. IT. Wir sind eine Strategie- und Technologieberatung mit starkem Fokus auf die IT-Megatrends Cloud, Mobility,

Mehr

Education Day 2012. Wissensgold aus Datenminen: wie die Analyse vorhandener Daten Ihre Performance verbessern kann! Education Day 2012 11.10.

Education Day 2012. Wissensgold aus Datenminen: wie die Analyse vorhandener Daten Ihre Performance verbessern kann! Education Day 2012 11.10. Wissensgold aus Datenminen: wie die Analyse vorhandener Daten Ihre Performance verbessern kann! 11.10.2012 1 BI PLUS was wir tun Firma: BI plus GmbH Giefinggasse 6/2/7 A-1210 Wien Mail: office@biplus.at

Mehr

the Power of Integration Advellence Solutions AG & dox42

the Power of Integration Advellence Solutions AG & dox42 the Power of Advellence Solutions AG & dox42 patrik.kuster@advellence.com www.advellence.com christian.bauer@dox42.com www.dox42.com «the Power of» Agenda und Inhalt Webinar vom 25. August 2015 09.00 10.00h

Mehr

Direktmarketing im Zentrum digitaler Vertriebsstrategien

Direktmarketing im Zentrum digitaler Vertriebsstrategien Direktmarketing im Zentrum digitaler Vertriebsstrategien Standortbestimmung und Key Learnings für Verlage Hamburg, September 2014 Im Zentrum digitaler Vertriebsstrategien steht zunehmend die Analyse komplexer

Mehr

Copyr i g ht 2014, SAS Ins titut e Inc. All rights res er ve d. HERZLICH WILLKOMMEN ZUR VERANSTALTUNG HADOOP

Copyr i g ht 2014, SAS Ins titut e Inc. All rights res er ve d. HERZLICH WILLKOMMEN ZUR VERANSTALTUNG HADOOP HERZLICH WILLKOMMEN ZUR VERANSTALTUNG HADOOP AGENDA HADOOP 9:00 09:15 Das datengetriebene Unternehmen: Big Data Analytics mit SAS die digitale Transformation: Handlungsfelder für IT und Fachbereiche Big

Mehr

Big-Data and Data-driven Business KMUs und Big Data Imagine bits of tomorrow 2015

Big-Data and Data-driven Business KMUs und Big Data Imagine bits of tomorrow 2015 Big-Data and Data-driven Business KMUs und Big Data Imagine bits of tomorrow 2015 b Wien 08. Juni 2015 Stefanie Lindstaedt, b Know-Center www.know-center.at Know-Center GmbH Know-Center Research Center

Mehr

R im Enterprise-Modus

R im Enterprise-Modus R im Enterprise-Modus Skalierbarkeit, Support und unternehmensweiter Einsatz Dr. Eike Nicklas HMS Konferenz 2014 Was ist R? R is a free software environment for statistical computing and graphics - www.r-project.org

Mehr

Analytische Datenbanken und Appliances als Engine für erfolgreiche Business Intelligence

Analytische Datenbanken und Appliances als Engine für erfolgreiche Business Intelligence Analytische Datenbanken und Appliances als Engine für erfolgreiche Business Intelligence IBM Netezza Roadshow 30. November 2011 Carsten Bange Gründer & Geschäftsführer BARC Die Krise hat die Anforderungen

Mehr

Digitale Transformation: BI und Big Data treiben neue Geschäftsmodelle. CeBIT, 18.3.2015 Dr. Carsten Bange, Gründer und Geschäftsführer BARC

Digitale Transformation: BI und Big Data treiben neue Geschäftsmodelle. CeBIT, 18.3.2015 Dr. Carsten Bange, Gründer und Geschäftsführer BARC Digitale Transformation: BI und Big Data treiben neue Geschäftsmodelle CeBIT, 18.3.2015 Dr. Carsten Bange, Gründer und Geschäftsführer BARC BARC: Expertise für datengetriebene Unternehmen Beratung Strategie

Mehr

Verkaufen im 21. Jahrhundert Wir stellen vor: SAP Cloud for Customer

Verkaufen im 21. Jahrhundert Wir stellen vor: SAP Cloud for Customer Verkaufen im 21. Jahrhundert Wir stellen vor: SAP Cloud for Customer SAP Forum Baden, 11. Juni 2013 Kirsten Trocka Senior Industry Advisor, SAP Cloud Solutions SAP (Schweiz) AG Agenda Die Customer Cloud

Mehr

Big Data Modewort oder echter Mehrwert. freenet Group Dr. Florian Johannsen

Big Data Modewort oder echter Mehrwert. freenet Group Dr. Florian Johannsen Big Data Modewort oder echter Mehrwert freenet Group Dr. Florian Johannsen freenet Group 2 Titel der Präsentation 07.07.2015 Mobilfunkgeschäft der freenet Group Austausch von Daten und Informationen Im

Mehr

Copyright 2014, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

Copyright 2014, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 1 Integrierte Systeme für SIs und VARs Matthias Weiss Direktor Mittelstand Technologie ORACLE Deutschland B.V. & Co. KG 2 Agenda Engineered Systems Oracle s Strategie Engineered Systems Big Data einmal

Mehr

TMF projects on IT infrastructure for clinical research

TMF projects on IT infrastructure for clinical research Welcome! TMF projects on IT infrastructure for clinical research R. Speer Telematikplattform für Medizinische Forschungsnetze (TMF) e.v. Berlin Telematikplattform für Medizinische Forschungsnetze (TMF)

Mehr

> EINFACH MEHR SCHWUNG

> EINFACH MEHR SCHWUNG > EINFACH MEHR SCHWUNG Mit unserer Begeisterung für führende Technologien vernetzen wir Systeme, Prozesse und Menschen. UNTERNEHMENSPROFIL VORSTAND & PARTNER CEO CFO COO CTO PARTNER ROBERT SZILINSKI MARCUS

Mehr

Data Science & Big Data, made in Switzerland Thilo Stadelmann, ZHAW School of Engineering Frank Ihringer, Serwise AG. 2013 IBM Corporation

Data Science & Big Data, made in Switzerland Thilo Stadelmann, ZHAW School of Engineering Frank Ihringer, Serwise AG. 2013 IBM Corporation Data Science & Big Data, made in Switzerland Thilo Stadelmann, ZHAW School of Engineering Frank Ihringer, Serwise AG 2013 IBM Corporation Agenda Data Science made in Switzerland Case Study 1: Social Media

Mehr

software, hardware und wissen für business intelligence lösungen software, hardware and knowledge for business intelligence solutions

software, hardware und wissen für business intelligence lösungen software, hardware and knowledge for business intelligence solutions software, hardware und wissen für business intelligence lösungen software, hardware and knowledge for business intelligence solutions Vom OLAP-Tool zur einheitlichen BPM Lösung BI orientiert sich am Business

Mehr

SOA im Zeitalter von Industrie 4.0

SOA im Zeitalter von Industrie 4.0 Neue Unterstützung von IT Prozessen Dominik Bial, Consultant OPITZ CONSULTING Deutschland GmbH Standort Essen München, 11.11.2014 OPITZ CONSULTING Deutschland GmbH 2014 Seite 1 1 Was ist IoT? OPITZ CONSULTING

Mehr

2015 F+L System AG. F+L System AG. IT für führende Unternehmen. Innovativ. Massgeschneidert. Nahe beim Kunden.

2015 F+L System AG. F+L System AG. IT für führende Unternehmen. Innovativ. Massgeschneidert. Nahe beim Kunden. 2015 F+L System AG F+L System AG IT für führende Unternehmen. Innovativ. Massgeschneidert. Nahe beim Kunden. F+L System AG Inhaltsverzeichnis Unser Unternehmen Esentica & F+L System AG Unser Leistungsportfolio

Mehr

Betrugserkennung mittels Big Data Analyse Beispiel aus der Praxis TDWI München, Juni 2014

Betrugserkennung mittels Big Data Analyse Beispiel aus der Praxis TDWI München, Juni 2014 Betrugserkennung mittels Big Data Analyse Beispiel aus der Praxis TDWI München, Juni 2014 Beratung Business Analytics Software Entwicklung Datenmanagement AGENDA Der Kreislauf für die Betrugserkennung

Mehr

SAS TEXT ANALYTICS EVENT

SAS TEXT ANALYTICS EVENT SAS TEXT ANALYTICS EVENT DIENSTAG, 21. APRIL 2015 AGENDA Zeit Inhalt 16:00-16:30 Registrierung & Willkommenskaffee 16:30-16:45 16:45-17:15 17:15-17:45 Begrüssung und Einleitung ins Thema Text Analytics

Mehr

Security Operations Center

Security Operations Center Nadine Nagel / Dr. Stefan Blum Security Operations Center Von der Konzeption bis zur Umsetzung Agenda Bedrohungslage Security Operations Center Security Intelligence Herausforderungen Empfehlungen 2 Bedrohungslage

Mehr

Data. Guido Oswald Solution Architect @SAS Switzerland. make connections share ideas be inspired

Data. Guido Oswald Solution Architect @SAS Switzerland. make connections share ideas be inspired make connections share ideas be inspired Data Guido Oswald Solution Architect @SAS Switzerland BIG Data.. Wer? BIG Data.. Wer? Wikipedia sagt: Als Big Data werden besonders große Datenmengen bezeichnet,

Mehr

Big-Data-Technologien - Überblick - Prof. Dr. Jens Albrecht

Big-Data-Technologien - Überblick - Prof. Dr. Jens Albrecht Big-Data-Technologien - Überblick - Quelle: http://www.ingenieur.de/panorama/fussball-wm-in-brasilien/elektronischer-fussball-smartphone-app-helfen-training Big-Data-Anwendungen im Unternehmen Logistik

Mehr

Komponenten des Big Data Lab Konzepte und Technologien zum Bearbeiten von Big Data Use Cases

Komponenten des Big Data Lab Konzepte und Technologien zum Bearbeiten von Big Data Use Cases Komponenten des Big Data Lab Konzepte und Technologien zum Bearbeiten von Big Data Use Cases Copyr i g ht 2012, SAS Ins titut e Inc. All rights res er ve d. Fachbereich: Die richtigen Fragen SAS BIG DATA

Mehr

Cloud Computing Erfahrungen eines Anbieters aus der Interaktion mit seinen Kunden und der Marktentwicklung

Cloud Computing Erfahrungen eines Anbieters aus der Interaktion mit seinen Kunden und der Marktentwicklung Cloud Computing Erfahrungen eines Anbieters aus der Interaktion mit seinen Kunden und der Marktentwicklung 29.10.2013 Susan Volkmann, IBM Cloud Leader Deutschland, Österreich, Schweiz (DACH) "The Grounded

Mehr

Industrie 4.0 22.07.2014

Industrie 4.0 22.07.2014 Industrie 4.0 Georg Weissmüller 22.07.2014 Senior Consultant Fertigungsindustrie Agenda Überblick Industrie 4.0/Anwendungsfälle Intelligenter Service Augmented Reality Diskussion 2014 SAP AG or an SAP

Mehr

4... SAP Solution Manager als Plattform für den End-to-End-Anwendungsbetrieb... 63

4... SAP Solution Manager als Plattform für den End-to-End-Anwendungsbetrieb... 63 ... Geleitwort... 15... Vorwort... 17... Einführung... 23 1... Was ist Run SAP?... 25 1.1... Motivation der Run SAP-Methodik... 27 1.2... Roadmap... 29 1.3... Run SAP-Phasen... 32 1.3.1... Assessment &

Mehr

Business Intelligence - Wie passt das zum Mainframe?

Business Intelligence - Wie passt das zum Mainframe? Business Intelligence - Wie passt das zum Mainframe? IBM IM Forum, 15.04.2013 Dr. Carsten Bange, Gründer und Geschäftsführer BARC Ressourcen bei BARC für Ihr Projekt Durchführung von internationalen Umfragen,

Mehr

SharePoint, Liferay & Co.: Social Business Integration in der Praxis. Dr. Christoph Tempich Webinar, 04.07.2013

SharePoint, Liferay & Co.: Social Business Integration in der Praxis. Dr. Christoph Tempich Webinar, 04.07.2013 SharePoint, Liferay & Co.: Social Business Integration in der Praxis Dr. Christoph Tempich Webinar, 04.07.2013 Social Business bei inovex Unser Experte: Dr. Christoph Tempich (Head of Consulting) Dr. Christoph

Mehr

Mit Excel Know-how webbasierte BI- Applikationen erstellen #MobileBI Business Driven Intelligence

Mit Excel Know-how webbasierte BI- Applikationen erstellen #MobileBI Business Driven Intelligence Mit Excel Know-how webbasierte BI- Applikationen erstellen #MobileBI Jochen Heßler, 16.03.2015 2002 Gegründet in Freiburg, Deutschland 2002 Heute Büros in Freiburg, Frankfurt, Düsseldorf, Paris, Boston

Mehr

PRODATIS CONSULTING AG. Folie 1

PRODATIS CONSULTING AG. Folie 1 Folie 1 Führend im Gartner Magic Quadranten für verteilte, interagierende SOA Projekte Oracle ist weltweit auf Rang 1 auf dem Markt der Enterprise Service Bus Suiten (ESB) für SOA Software 2010 26,3 %

Mehr

WIE SIE MIT MULTI-KANALSTRATEGIEN KUNDEN-MEHRWERT SCHAFFEN

WIE SIE MIT MULTI-KANALSTRATEGIEN KUNDEN-MEHRWERT SCHAFFEN WIE SIE MIT MULTI-KANALSTRATEGIEN KUNDEN-MEHRWERT SCHAFFEN Robert Schumacher Customer Intelligence Solution Manager SAS Institute AG, Schweiz AGENDA WIE SIE MIT MULTI-KANALSTRATEGIEN KUNDEN-MEHRWERT SCHAFFEN

Mehr

Zukunftsträchtige Potentiale: Predictive Analysis mit SAP HANA & SAP BO

Zukunftsträchtige Potentiale: Predictive Analysis mit SAP HANA & SAP BO innovation@work Zukunftsträchtige Potentiale: Predictive Analysis mit SAP HANA & SAP BO thinkbetter AG Florian Moosmann 8. Mai 2013 1 Agenda Prädiktive Analyse Begriffsdefinition Herausforderungen Schwerpunktbereiche

Mehr

Jörg Schanko Technologieberater Forschung & Lehre Microsoft Deutschland GmbH joergsc@microsoft.com

Jörg Schanko Technologieberater Forschung & Lehre Microsoft Deutschland GmbH joergsc@microsoft.com Jörg Schanko Technologieberater Forschung & Lehre Microsoft Deutschland GmbH joergsc@microsoft.com Funktionsüberblick Sharepoint Technologien Erweiterungen Integration Architektur Betrieb Fragen 1 Collaboration

Mehr

Herzlich Willkommen bei CENIT. Steffen Lörcher Leiter Collaboration Management - Stuttgart 7. Mai 2015

Herzlich Willkommen bei CENIT. Steffen Lörcher Leiter Collaboration Management - Stuttgart 7. Mai 2015 Herzlich Willkommen bei CENIT Steffen Lörcher Leiter Collaboration Management - Stuttgart 7. Mai 2015 Agenda Was erwartet uns heute? Agenda muss am Tag vorher noch aktualisiert werden 08.05.2015 Seite

Mehr

Insight Driven Health. Effizientes Versorgungsmanagement durch Gesundheitsanalytik. conhit Berlin, 24. April 2012

Insight Driven Health. Effizientes Versorgungsmanagement durch Gesundheitsanalytik. conhit Berlin, 24. April 2012 Insight Driven Health Effizientes Versorgungsmanagement durch Gesundheitsanalytik conhit Berlin, 24. April 2012 Agenda Vorstellung Accenture und Trends der Gesundheitsanalytik Beispiel Analytik Krankenversicherung

Mehr

mayato Unternehmenspräsentation mayato GmbH Am Borsigturm 9 13507 Berlin Germany www.mayato.com

mayato Unternehmenspräsentation mayato GmbH Am Borsigturm 9 13507 Berlin Germany www.mayato.com mayato Unternehmenspräsentation mayato GmbH Am Borsigturm 9 13507 Berlin Germany www.mayato.com Wer sind wir? Wir sind ein unabhängiges Beratungs- und Analystenhaus für Business Intelligence Beratungs-

Mehr

Pharma & Chemie. Competence Center Pharma & Chemie. IT-Know-how. IT-Dienstleistungen. IT-Personal. www.ipsways.com

Pharma & Chemie. Competence Center Pharma & Chemie. IT-Know-how. IT-Dienstleistungen. IT-Personal. www.ipsways.com Pharma & Chemie Competence Center Pharma & Chemie. IT-Know-how. IT-Dienstleistungen. IT-Personal. www.ipsways.com Fakten zur IPSWAYS Gruppe > Gründung 1988 als Softwarehaus > Hauptsitz in Mainz > Niederlassungen

Mehr

amball business-software SharePoint 2010 think big start small Marek Czarzbon marek@madeinpoint.com

amball business-software SharePoint 2010 think big start small Marek Czarzbon marek@madeinpoint.com amball business-software SharePoint 2010 think big start small Marek Czarzbon marek@madeinpoint.com Agenda Dipl. Inf. Marek Czarzbon marek@madeinpoint.com [Tschaschbon] Software Architekt, Consulting Workflow

Mehr

Microsoft Office SharePoint Server 2007

Microsoft Office SharePoint Server 2007 Microsoft Office SharePoint Server 2007 Personen, Prozesse und Informationen verbinden Präsentation Version 1.0 Datum 03-07-2008 1 Agenda Das Duet Ernie und Bert Portale Wieso? Weshalb? Warum? Die Lösung

Mehr

ACT Gruppe. www.actgruppe.de. Effizienz. Innovation. Sicherheit.

ACT Gruppe. www.actgruppe.de. Effizienz. Innovation. Sicherheit. www.actgruppe.de ACT Gruppe Effizienz. Innovation. Sicherheit. ACT Gruppe, Rudolf-Diesel-Straße 18, 53859 Niederkassel Telefon: +49 228 97125-0, Fax: +49 228 97125-40 E-Mail: info@actgruppe.de, Internet:

Mehr

Das House of Social Business Collaboration Ein Framework zur Unterstützung der Anforderungserhebung bei Social Business Collaboration Projekten

Das House of Social Business Collaboration Ein Framework zur Unterstützung der Anforderungserhebung bei Social Business Collaboration Projekten HERZLICH WILLKOMMEN zu unserem Vortrag www.q-perior.com Seite 1 Das House of Social Business Collaboration Ein Framework zur Unterstützung der Anforderungserhebung bei Social Business Collaboration Projekten

Mehr

Wir leben in einer sich schnell verändernden Welt

Wir leben in einer sich schnell verändernden Welt Wir leben in einer sich schnell verändernden Welt 1 Anzahl der mit dem Internet verbundenen Menschen 2 Mit dem Internet verbundene Devices 3 Eine vernetzte Welt End Users Enterprise Connected Things Partner

Mehr

POINT OF ORIGIN MARKETING CONSULTING MARKETING BERATUNG & TECHNOLOGIE

POINT OF ORIGIN MARKETING CONSULTING MARKETING BERATUNG & TECHNOLOGIE POINT OF ORIGIN MARKETING CONSULTING MARKETING BERATUNG & TECHNOLOGIE FÜNF DINGE ÜBER UNS Marketing & Technologie I. Spezialagentur für Marketingberatung und -technologie II. Sitz in Wien, Marketing Labs

Mehr

PROZESSCONTROLLING MIT MICROSOFT TOOLS

PROZESSCONTROLLING MIT MICROSOFT TOOLS PROZESSCONTROLLING MIT MICROSOFT TOOLS AGENDA In eigener Sache Processcontrolling mit Office Demo Excel Maps Processcontrolling mit SQL Server Rolle von SharePoint 2013 Demo Praxisbeispiel Einkaufsprozess

Mehr

Technologietag SharePoint 2010

Technologietag SharePoint 2010 Technologietag SharePoint 2010 SharePoint Plattform für Information und Zusammenarbeit Ein Blick unter die Haube Technologietag SharePoint 2010 1. Oktober 2010 Thomas Hemmer Chief Technology Officer thomas.hemmer@conplement.de

Mehr

Loyalty Management in SAP

Loyalty Management in SAP Loyalty Management in SAP CRM 7.0 Ihr Weg zu langfristigen und profitablen Kundenbeziehungen André Wolzenburg, Product Manager SAP CRM Agenda 1. Vorstellung Data Migration Consulting AG 2. SAP CRM 7.0

Mehr

Assetwise. Asset Lifecycle Information Management. Ulrich Siegelin. 2010 Bentley Systems, Incorporated

Assetwise. Asset Lifecycle Information Management. Ulrich Siegelin. 2010 Bentley Systems, Incorporated Assetwise Asset Lifecycle Information Ulrich Siegelin Agenda Was bedeutet Asset Lifecycle Information? AssetWise Technischer Überblick Positionierung von Bentley s AssetWise Einsatz und Arbeitsweise von

Mehr

SAS VISUAL ANALYTICS DER EINSTIEG IN (BIG) DATA ANALYTICS JOO-HYUNG MAING, SAS DEUTSCHLAND, 16. APRIL 2013

SAS VISUAL ANALYTICS DER EINSTIEG IN (BIG) DATA ANALYTICS JOO-HYUNG MAING, SAS DEUTSCHLAND, 16. APRIL 2013 SAS VISUAL ANALYTICS DER EINSTIEG IN (BIG) DATA ANALYTICS JOO-HYUNG MAING, SAS DEUTSCHLAND, 16. APRIL 2013 SAS INSTITUTE EIN UNTERNEHMEN IN ZAHLEN SAS is the first company to call when you need to solve

Mehr

OPEN GOVERNMENT: MEHR TRANSPARENZ UND PARTIZIPATION DURCH ANALYTICS ANDREAS NOLD STATEGISCHE GESCHÄFTSENTWICKLUNG SAS D-A-CH

OPEN GOVERNMENT: MEHR TRANSPARENZ UND PARTIZIPATION DURCH ANALYTICS ANDREAS NOLD STATEGISCHE GESCHÄFTSENTWICKLUNG SAS D-A-CH OPEN GOVERNMENT: MEHR TRANSPARENZ UND PARTIZIPATION DURCH ANALYTICS ANDREAS NOLD STATEGISCHE GESCHÄFTSENTWICKLUNG SAS D-A-CH BEISPIEL FLUGHAFEN BERLIN-BRANDENBURG Offizielle Webseite des Flughafens https://ber.piratenfraktion-berlin.de/projekt/

Mehr

Kapitel 2 Unternehmensarchitektur I

Kapitel 2 Unternehmensarchitektur I Kapitel 2 Unternehmensarchitektur I Software Architecture, Quality, and Testing FS 2015 Prof. Dr. Jana Köhler jana.koehler@hslu.ch Gesamtüberblick I. Unternehmensarchitektur - Enterprise Architecture (EA)

Mehr

Big Data: Definition, Einführung und Live Democase [C1] Arne Weitzel Uetliberg, 16.09.2014 www.boak.ch

Big Data: Definition, Einführung und Live Democase [C1] Arne Weitzel Uetliberg, 16.09.2014 www.boak.ch Big Data: Definition, Einführung und Live Democase [C1] Arne Weitzel Uetliberg, 16.09.2014 www.boak.ch Unstrukturierte Daten spielen eine immer bedeutender Rolle in Big Data-Projekten. Zunächst gilt es

Mehr

Mehrwerte schaffen durch den Einsatz von Business Intelligence

Mehrwerte schaffen durch den Einsatz von Business Intelligence Mehrwerte schaffen durch den Einsatz von Business Intelligence 1 Menschen beraten Menschen beraten BTC zeigt Wege auf - Sie entscheiden BTC zeigt Wege auf - Sie entscheiden Martin Donauer BTC Business

Mehr

KOMPASS, STECHZIRKEL, SEXTANT (LÖSUNGEN ZUR UNTERNEHMENSSTEUERUNG)

KOMPASS, STECHZIRKEL, SEXTANT (LÖSUNGEN ZUR UNTERNEHMENSSTEUERUNG) KOMPASS, STECHZIRKEL, SEXTANT (LÖSUNGEN ZUR UNTERNEHMENSSTEUERUNG) W W W. N O V E M B A. D E Sie haben Ihr Ziel erreicht! Strategie & Planung Unter vollen Segeln zum Erfolg Strategie & Planung Unter vollen

Mehr

Ist das Big Data oder kann das weg? Outsourcing ja, aber geistiges Eigentum muss im Unternehmen bleiben

Ist das Big Data oder kann das weg? Outsourcing ja, aber geistiges Eigentum muss im Unternehmen bleiben Ist das Big Data oder kann das weg? Outsourcing ja, aber geistiges Eigentum muss im Unternehmen bleiben Jürgen Boiselle, Managing Partner 16. März 2015 Agenda Guten Tag, mein Name ist Teradata Wozu Analytics

Mehr

PAC IT-Services-Preisdatenbank 2015. Preise und Entwicklungen im deutschen IT-Dienstleistungsmarkt 2014-2016 Angebot für IT-Dienstleister

PAC IT-Services-Preisdatenbank 2015. Preise und Entwicklungen im deutschen IT-Dienstleistungsmarkt 2014-2016 Angebot für IT-Dienstleister Preise und Entwicklungen im deutschen IT-Dienstleistungsmarkt 2014-2016 Angebot für IT-Dienstleister Die PAC IT-Services-Preisdatenbank im Überblick 15.000 Referenzpreise ausgewertet über 6 Dimensionen

Mehr