QUNIS 360 was war, was wird? BI, Big Data, Cloud, Predictive & Advanced Analytics, Streaming. Referent: Steffen Vierkorn

Transkript

1 QUNIS 360 was war, was wird? BI, Big Data, Cloud, Predictive & Advanced Analytics, Streaming Referent: Steffen Vierkorn

2 Agenda Begrüßung & aktuelle Entwicklungen bei QUNIS QUNIS 360 was war, was wird? BI, Big Data, Cloud, Predictive & Advanced Analytics, Streaming Microsoft Power BI: alle Daten, überall, jederzeit die maximale Power für Ihr Unternehmen! Daten integrieren, modellieren, visualisieren & veröffentlichen TRACK I Mittagspause Kaffeepause Frage und Antwort BI & Big Data auf die Kombination kommt es an! Nutzen aus bestehenden Daten erhöhen & neue Datenquellen erschließen Business-Intelligence- & Big-Data-Strategie Vorgehen und Herausforderungen bei der Strategieentwicklung Business Intelligence on Top of SAP (Kundenvortrag) DWH Automation Steigerung von Qualität, Effektivität und Transparenz in der DWH Implementierung und dem Betrieb In 30 Minuten zur Business-Intelligence-Lösung in der Cloud Aufbau einer BI-Infrastruktur & Entwicklung von Reports Live Live on Stage: GAPTEQ Premiere des ersten eigenen QUNIS Tools TRACK II Infrastruktur & Datenarchitekturen für Big-Data-Szenarien Hadoop & Co. Im Detail DWH Best Practices das QUNIS Framework 80 Jahre Erfahrung bei der Modellierung & dem Betrieb von DWH Big Data zum Anfassen Live Präsentation einer Streaminganalyse & Machine Learning

3 QUNIS Business Intelligence

4 Entwicklung von Data Warehouses & Business Intelligence BI Initiativen - dynamischer denn je BI war in vielen Unternehmen ein Thema von ausgewählten Fachbereichen. BI Strategien werden entwickelt zunächst von größeren Unternehmen. Moderne Web-Frontends werden verstärkt eingesetzt Unternehmen starten verstärkt erste, große BI und Data Warehouse Initiativen. Datenbanken (rel. & dim.) werden immer leistungsfähiger für große Datenmengen.

5 QUNIS BI Strategieentwicklung als Basis für BI Initiativen Adäquate Ableitung der 6 BI Strategie Facetten: Fachlichkeit, Technologie und Organisation Unternehmensziele & Rahmenbedingungen Steuerungs- und Planungskonzept Big Data Agenda Daten- und Systemarchitektur Werkzeugportfolio BI Rollen & BI Prozesse Data Governance Fachkonzeption Architektur / Technologie Organisation BI und Big Data Strategie Vortrag zum Thema: Business-Intelligence- & Big-Data-Strategie - Vorgehen und Herausforderungen bei der Strategieentwicklung (Track I bis 13.30h)

6 Entwicklung von Data Warehouses & Business Intelligence BI Initiativen - dynamischer denn je BI war in vielen Unternehmen ein Thema von ausgewählten Fachbereichen. BI Strategien werden entwickelt zunächst von größeren Unternehmen. Moderne Web-Frontends werden verstärkt eingesetzt. Erweiterung der klassischen BI Szenarien mit neuen Technologien: In-Memory, Appliances, Mobile, Self Service BI, etc Unternehmen starten verstärkt erste, große BI und Data Warehouse Initiativen. Datenbanken (rel. & dim.) werden immer leistungsfähiger für große Datenmengen. Die Wirtschaftskrise hat viele BI Programme verändert der Fachbereichsmitarbeiter ist wieder im Mittelpunkt (Self Service BI).

7 QUNIS Business Intelligence Frontends Viele Innovationen über die letzten Jahre: Self Service, In-Memory, Exploration & Mobile BI Frontendwerkzeuge haben sich massiv funktional weiterentwickelt Distribution von Informationen wird immer einfacher und anwenderorientierter Bau von Berichten & Analysen Planungsfunktionen sind weiterhin wichtiger Bestandteil von BI Szenarien Vortrag zum Thema: Microsoft Power BI: alle Daten, überall, jederzeit die maximale Power für Ihr Unternehmen! - Daten integrieren, modellieren, visualisieren & veröffentlichen (Plenum 11.00h bis 11.30h)

8 Entwicklung von Data Warehouses & Business Intelligence BI Initiativen - dynamischer denn je BI war in vielen Unternehmen ein Thema von ausgewählten Fachbereichen. BI Strategien werden entwickelt zunächst von größeren Unternehmen. Moderne Web-Frontends werden verstärkt eingesetzt. Erweiterung der klassischen BI Szenarien mit neuen Technologien: In-Memory, Appliances, Mobile, Self Service BI, etc Unternehmen starten verstärkt erste, große BI und Data Warehouse Initiativen. Datenbanken (rel. & dim.) werden immer leistungsfähiger für große Datenmengen. Die Wirtschaftskrise hat viele BI Programme verändert der Fachbereichsmitarbeiter ist wieder im Mittelpunkt (Self Service BI). Cloud spielt in der BI eine immer größere Rolle Infrastructure as a Service & Software as a Service

9 QUNIS Business Intelligence in der Cloud Von Infrastructure as a Service bis hin zum Software as a Service Cloud Umgebungen sind bereit für Business Intelligence Heute Hybrid & Cloud-only Szenarien umsetzbar Nutzung der Vorteile aus beiden Welten möglich Datenschutzkonzepte mittlerweile umfangreich vorhanden: Hardware- & Softwareverschlüsselung, freie Wahl des Speicherorts und Löschgarantie Großer Vorteil bei Cloud Lösungen sind die Verfügbarkeit & Skalierbarkeit von BI- & DW- Umgebungen teilweise auch der Preis Preise sind pro Service gut kalkulierbar auch bei Nichtnutzung werden häufig Compute- Ressourcen nicht berechnet Vortrag zum Thema: In 30 Minuten zur Business-Intelligence-Lösung in der Cloud - Aufbau einer BI-Infrastruktur & Entwicklung von Reports Live (Plenum 15.00h bis 15.30h)

10 Entwicklung von Data Warehouses & Business Intelligence BI Initiativen - dynamischer denn je BI war in vielen Unternehmen ein Thema von ausgewählten Fachbereichen. BI Strategien werden entwickelt zunächst von größeren Unternehmen. Moderne Web-Frontends werden verstärkt eingesetzt. Erweiterung der klassischen BI Szenarien mit neuen Technologien: In-Memory, Appliances, Mobile, Self Service BI, etc. Verstärkte Standardisierung & Data Warehouse Automation für BI Lösungen Unternehmen starten verstärkt erste, große BI und Data Warehouse Initiativen. Datenbanken (rel. & dim.) werden immer leistungsfähiger für große Datenmengen. Die Wirtschaftskrise hat viele BI Programme verändert der Fachbereichsmitarbeiter ist wieder im Mittelpunkt (Self Service BI). Cloud spielt in der BI eine immer größere Rolle Infrastructure as a Service & Software as a Service

11 QUNIS Data Warehouse Framework & Automation Industrialisierung und Automatisierung des Datenmanagements Die Technologien am Markt für BI und Data Warehousing haben einen hohen Reifegrade in den letzten 10 Jahren erreicht Das QUNIS Data Warehouse Framework umfasst eine Vielzahl von Best Practices und den zielgerichteten Einsatz der Datenbank Das QUNIS Data Warehouse Framework umfasst vorgefertigte Bausteine für die Umsetzung Durch die Automatisierung von Data Warehouse Lade- und Transformationsprozessen können erhebliche Synergien gehoben werden (QUNIS Automation Engine QAE) Neben der schnellen Umsetzung von BI Anforderungen steht ein dauerhafter, stabiler Betrieb im Fokus in der DWH Implementierung und dem Betrieb Vortrag zum Thema: DWH Best Practices das QUNIS Framework - 80 Jahre Erfahrung bei der Modellierung & dem Betrieb von DWHs (Track II bis 13.30h) & BI on Top of SAP (Track I 13.30h bis 14.15h) DWH Automation Steigerung von Qualität, Effektivität und Transparenz (Track I bis 14.15h)

12 QUNIS Big Data & Advanced Analytics

13 Die Bedeutung von Daten wächst Auch neue Quellen und deren Daten kommen mit zur Auswertung Internet / Commu. ERP DMS CRM Industrie 4.0

14 QUNIS Datenmangement im Rahmen von Big Data Szenarien Big Data Technologien erlauben alternative Szenarien und Lösungen Big Data bezeichnet Methoden und Technologien für die Strukturiert Unstrukturiert Polystrukturiert hochskalierbare Erfassung, Speicherung und Analyse Variety polystrukturierter Daten. Real time Near time Batch Velocity Volume Transactions Sensors Files Vortrag zum Thema: Infrastruktur & Datenarchitekturen für Big-Data-Szenarien - Hadoop & Co. Im Detail (Track II 11.30h bis 12h)

15 Komplexität QUNIS Advanced Analytics Mehr Informationen aus den Daten gewinnen Antworten auf Marktentwicklung Produktabsatzzahlen Preisentwicklung Energiebedarf Kundengruppen Maschinenkapazitäten Gewinn- und Umsatzauswirkungen Hoch Gering Prediction Was könnte passieren? Monitoring Was passiert jetzt? Analyse Warum passiert es? Reporting Was passiert? Gering Geschäftsnutzen Hoch Predictive Analytics kann in vielen Bereichen eingesetzt werden und den Entscheidern wichtige Erkenntnisse liefern. Real Time Auswertungen (z.b. IoT & I4.0) Immer wiederkehrende Analysen (z.b. Abwanderung) Vortrag zum Thema: Big Data zum Anfassen - Live Präsentation einer Streaminganalyse & Machine Learning (Track II 13.30h bis 14.15h)

16 QUNIS 360 -?...

17 QUNIS GAPTEQ Unsere kleine Schwester

18 Viel Spaß beim QUNIS Day!