Praxis Forum für KMU

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Praxis Forum für KMU"

Transkript

1 Praxis Forum für KMU : Der Schlüssel zum Erfolg 9. Mai konkret.ch schmid + siegenthaler consulting gmbh

2 Herzlich willkommen Praxis Forum für KMU : Der Schlüssel zum Erfolg 9. Mai 2012 Messe Zürich Praxis Forum für KMU 9. Mai 2012 Fachexperte: Prof. Andreas Reber Studiengangleiter Wirtschaftsinformatik FH Nordwestschweiz, Olten Moderation: Christian Bühlmann topsoft IT Konkret

3 Praxis Forum für KMU 9. Mai 2012 Presenting Partners A MEA Informatik AG CH 9320 Arbon mea.com Heyde (Schweiz) AG CH 8048 Zürich Praxis Forum für KMU 9. Mai 2012 IT Konkret Praxisnahes Wissen und umsetzbare Anregungen für einen effizienten Einsatz von Unternehmenslösungen. Fallstudien, Whitepapers, Live Events, topsoft Magazin, Website, Social Media konkret.ch

4 Handouts Download: konkret.ch/praxisforum Praxis Forum für KMU 9. Mai 2012 Intelligenz lässt sich nicht am Weg, sondern nur am Ergebnis feststellen. Garry Kasparov

5 Praxis Forum für KMU 9. Mai 2012 Fallstudie Unternehmen GS Swiss PCB AG 6403 Küssnacht am Rigi Mitarbeitende 100 Branche Tätigkeit Kunden Elektronikindustrie Entwicklung und Herstellung von Leiterplatten Medizinaltechnik, IT, Luft und Raumfahrt Praxis Forum für KMU 9. Mai 2012 Fallstudie Herausforderung Lösung Vorteile Dezentrale Daten und Informationssammlungen Insellösungen für Auswertungen (Excel, Crystal Reports) Einsatz von QlikView für Analysen von Daten aus dem ERP/PPS und Finanz System sowie aus individuellen Qualitäts und Messdatensystemen Zentrale Datenbasis für alle Auswertungen Individuelle Auswertungsoptionen für alle Abteilungen Eigenständige Nutzung durch Mitarbeiter ohne IT Support

6 Praxis Forum für KMU 9. Mai 2012 Fallstudie Unternehmen Flumroc AG 8890 Flums Mitarbeitende 270 Branche Tätigkeit Kunden Bautechnik Herstellung von Dämmwolle und platten für Wärme und Schalldämmung sowie Brandschutz Bautechnik, Brandschutz, Industrie Praxis Forum für KMU 9. Mai 2012 Fallstudie Herausforderung Lösung Vorteile Standard Integration ins Comarch ERP Verfügbarkeit von Kennzahlen via Web Max. Projektdauer: 3 Monate Multidimensionale Datenbank des Comarch BI Cockpits mit Integration in Comarch ERP unter Verwendung des Berichtstool Comarch Web Reports Book Schnelle, aktuelle Analysen (ohne Papier) der Unternehmensdaten Fortlaufende Aktualisierung Einfacher Zugang mit Unternehmens Berechtigung

7 Prof. Andreas Reber BUSINESS INTELLIGENCE = INTELLIGENTES BUSINESS? 1 Ist das Thema aktuell im KMU-Umfeld? Studentische Arbeiten zum Thema der letzten Jahre: Event-Marketingfirma: Konzept und Evaluation eines MIS Sanitärhandel: Analyse und Optimierung unserer Anwendungen im Bereich SAP BI Spital: Konzept für Spital Data Warehouse Life Science: Konzeption IT-Management Cockpit Elektro: IT-Konzept HR Cockpit Software: BI in Standardlösung integrieren Beratung: Projektkennzahlen zur Steuerung des Projektprotfolios 2

8 Ist das Thema aktuell im KMU-Umfeld? Studentische Arbeiten zum Thema der letzten Jahre: Bank: Optimierung der Analysemöglichkeiten im MIS Software: Entwicklung einer Rich Internet Anwendung zur Visualisierung und Auswertung grosser Datenmengen Software: Einführung einer neuen Reportinglösung Bank: Konzeption internes MIS Institut für Rechtsmedizin: Machbarkeitsstudie MIS Dokumentenverwaltung: Statistics from the Web Software: Redesign Auswertungen Customer Care Bank: Data Mining für Next Best Product 3 was heisst das? Begriff geprägt durch H.P. Luhn (IBM Journal) 1958 bedeutet Verständnis des Geschäfts(modells) Aufgegriffen durch Gartner Group zur Bezeichnung einer Gattung von IT-Werkzeugen zur Sammlung, Speicherung und Aufbereitung von Unternehmensdaten zur besseren Entscheidungsfindung Später weiter entwickelt zu Business Performance Management (BPM) 4

9 Intelligentes Business was heisst das? Do the things right or do the right things? Effizienz oder Effektivität? BPM kümmert sich um beide Aspekte 5 Orientierung am Management-Zyklus Auswahl einer Alternative (Entscheidungsunterstützungssysteme) Plan-/Ist- Vergleiche Zielsetzung Unternehmensziele (z.b.produkte, Umsatzziele, Mitarbeiterzahl,... Kontrolle Planung Bewertung von Planalternativen Optimierungsrechnungen Keine Führungsaufgabe delegiert an operative Ebene Realisierung Entscheidung 6 Quelle: Mag,, M. 1999

10 Balanced Scorecard Quelle: balancedscorecard.com nach Norton und Kaplan 7 Key Performance Indicator Kennzahlen sind verdichtete numerische Messgrössen, die sich auf wichtige Tatbestände im Unternehmen beziehen und diese in konzentrierter Form darstellen. Sie informieren problemorientiert über betriebswirtschaftliche Sachverhalte und erfüllen so wichtige Aufgaben in allen Phasen des unternehmerischen Entscheidprozesses. Kennzahlen werden oft in unterschiedlichen Dimensionen betrachtet. 8

11 Würfel Region Bern Basel Zürich Racer Future Tria- Racer Racer Junior Juli Juni Mai Produkt Zeit Umsatz ist der Indikator der betrieblichen Leistung Region, Produkt und Zeit sind die Dimensionen seiner Beurteilung Der Würfel 1 veranschaulicht die Dimensionen eines Indikators: an den Schnittpunkten der drei Dimensionen steht der Umsatz 1) Mehrdimensionale Würfel heissen "Hypercubes" 9 Kennzahlensysteme Umsatz Kapitalumschlag / Gesamtvermögen ROI X Gewinn Umsatzrendite / Umsatz Quelle: Du Pont de Nemours 10

12 Mängel von operativen Datenbanken Operative Entscheidungen Datenanalyse Operative Datenbanken sind unübersichtlich (originäre Detaildaten) momentbezogen (keine historischen Periodendaten) Data Warehouse benutzerfeindlich (SQL oder 3GL-Kenntnisse) 11 Definition Data Warehouse Definition gemäss W.H. Inmon A Data Warehouse is a subject-oriented, integrated, time-variant and nonvolatile collection of data in support of managements Decision support process. 12

13 Data Warehouse Eigenschaft:Themenbezug Operative Systeme Kontoeröffnung Data Warehouse CRM Customer Relationship Management Kreditabwicklung Führungsinstrumente Wertschriftenverwaltung Operative Systeme sind prozessorientiert und werden durch ein System verwaltet Risiko Management Das Data Warehouse ist themenbezogen und erhält Daten von vielen opertiven Systemen. Die Daten werden nach dem betriebswirtschaftlichen Umfeld des Unternehmens organisiert. 13 Data Warehouse Eigenschaft: Integration Operative Systeme Data Warehouse Anwendungsspezifisch Integriert Anwendungen und Datenbanken wurden unabhängig voneinander erstellt Entwicklung über eine lange Zeit Integration von Beginn an Designed zu Beginn, Implementation iterativ in kurzer Zeit Integration aus verschiedenen Systemen 14

14 Data Warehouse Eigenschaft: Zeitabhängigkeit Operative Systeme Data Warehouse Normalerweise aktuelle Daten Generell historischer Bezug Zeitreihenanalysen 15 Data Warehouse Eigenschaft: Beständigkeit Operative Systeme Data Warehouse einfügen ändern ersetzen Ständiger Wechsel löschen Laden / Hinzufügen Konsistent zu einer bestimmten Zeit stetiger Update Aenderungen nach Bedürfnis und nicht nach Plan auf ein Data Warehouse wird nur lesend zugegriffen 16

15 Inhalt eines Data Warehouse Typisch für ein Data Warehouse ist die Unterscheidung von Fakten (Indikatoren) Betriebswirtschaftlicher Erfolgsfaktor Dimensionen Kriterien der Beurteilung Aufgaben: Einen Indikator nach seinen Dimensionen messen "Wie hoch ist der Umsatz nach Periode, Produkt und Region?" 17 Begriffe Indikator (Fakt, Kennzahl, engl. business measure) aggregierbares meist numerisches und kontinuierliches Attribut, das die mehrdimensionale Messung eines betrieblichen Erfolgskriteriums erlaubt Dimension meist symbolisches und diskretes Attribut, das die Auswahl, Zusammenfassung und Navigation eines Indikators erlaubt Würfel (engl. cube bzw. hypercube) mehrdimensionale Datenstruktur, welche die gleichzeitige Analyse mehrerer Indikatoren und Dimensionen ermöglicht 18

16 Konzeptuelle Ebene: Sternschema für relationale Data Warehouses/Marts D D F D Sternschema: logisches Datenbankschema, das Dimensionstabellen eines relationalen Data Warehouses abfragefreundlich um eine Faktentabelle ordnet D D Abbildung mehrdimensionaler Daten auf zweidimensionale Tabellen 19 Multidimensionalität In einem Data Warehouse kommen in der Regel mehr als drei Dimensionen zusammen. Dies führt zu sehr vielen möglichen Kombinationen. Nicht alle sind sinnvoll nutzbar 20

17 Source of Data Handling of Data METADATA (Technical, Process, Business) Access & Analysis Operational data Data mart Query & Reporting Transformation Cleaning Data Warehouse Data mart Data mart OLAP External Data Data Mining Operation & Management 21 ETL Extract Transform and Load 22

18 Datenqualität Datenqualität Glaubwürdigkeit Nützlichkeit Interpretierbarkeit Integrität Korrektheit Vollständigkeit Einheitlichkeit Schlüsseleindeutigkeit Konsistenz Genauigkeit Eindeutigkeit Referenzielle Integrität Zuverlässigkeit Zeitnähe Verständlichkeit Redundanzfreiheit Relevanz 23 Quelle: Hinrichs Analyse 24

19 Lebenszyklus eines DWH Projektes Technical Architecture Design Product Selection & Installation Project Planning Business Requirement Definition Dimensional Modeling Physical Design Data Staging Design & Development Deployment Maintenance and Growth End-User Application Specification End-User Application Development Project Management 25 Quelle: R. Kimball, Lifecycle Toolkit, 1998 Anforderungsdiagramm Indikator Definition Geforderte Aktualität Geforderte Genauigkeit Sollwerte Quelle(n) Verantwortlicher Dimensionen Formel Zeitreihenbereich Masseinheit Massnahmen Bezüger Aggregatebenen Autor, Datum Version, Status 26

20 Entwicklungsprobleme Anforderungsdefinition Koordination von Fachabteilungen Laden operativer Daten Datenextraktion, -transformation und -integration Komplexität und Redundanz der Datenmodelle Definition und Wartung komplexer Tabellenstrukturen Einführung von Redundanz Speicher- und Zugriffseffizienz durch mehrere Fakttabellen und grosse Dimensionstabellen durch umfangreiche Indizes und Vorberechnungen Datenverantwortung und -sicherheit Datenhoheit der Fachabteilungen Evaluation und Schulung Tabellenmodell (z.b. Fremdschlüssel-Begriff) Boolesche Abfragelogik für Endbenutzer Projektmanagement zu lange Projektdauer (Jahre statt Monate) mangelnde Erfahrung 27 Quelle: [Lusti, 2002] Soll ein KMU BI implementieren? + Microsoft tritt auf den Markt mit Personal BI + Viele Anwender propagieren Mobile BI + Open Source BI verfügbar - Aufwand und Know How liegt in der Datensammlung und Aufbereitung sowie der richtigen Definition der Kennzahlensysteme 28

Einführungsveranstaltung: Data Warehouse

Einführungsveranstaltung: Data Warehouse Einführungsveranstaltung: 1 Anwendungsbeispiele Berichtswesen Analyse Planung Forecasting/Prognose Darstellung/Analyse von Zeitreihen Performancevergleiche (z.b. zwischen Organisationseinheiten) Monitoring

Mehr

Marketing Intelligence Architektur und Konzepte. Josef Kolbitsch Manuela Reinisch

Marketing Intelligence Architektur und Konzepte. Josef Kolbitsch Manuela Reinisch Marketing Intelligence Architektur und Konzepte Josef Kolbitsch Manuela Reinisch Übersicht Mehrstufiges BI-System Architektur eines Data Warehouses Architektur eines Reporting-Systems Benutzerrollen in

Mehr

Business Intelligence. Business Intelligence Seminar, WS 2007/08

Business Intelligence. Business Intelligence Seminar, WS 2007/08 Business Intelligence Seminar, WS 2007/08 Prof. Dr. Knut Hinkelmann Fachhochschule Nordwestschweiz knut.hinkelmann@fhnw.ch Business Intelligence Entscheidungsorientierte Sammlung, Aufbereitung und Darstellung

Mehr

Datawarehouse Architekturen. Einheitliche Unternehmenssicht

Datawarehouse Architekturen. Einheitliche Unternehmenssicht Datawarehouse Architekturen Einheitliche Unternehmenssicht Was ist Datawarehousing? Welches sind die Key Words? Was bedeuten sie? DATA PROFILING STAGING AREA OWB ETL OMB*PLUS SAS DI DATA WAREHOUSE DATA

Mehr

Marketing Intelligence Übersicht über Business Intelligence. Josef Kolbitsch Manuela Reinisch

Marketing Intelligence Übersicht über Business Intelligence. Josef Kolbitsch Manuela Reinisch Marketing Intelligence Übersicht über Business Intelligence Josef Kolbitsch Manuela Reinisch Übersicht Beispiel: Pantara Holding Der Begriff Business Intelligence Übersicht über ein klassisches BI-System

Mehr

Kapitel II. Datenbereitstellung 2004 AIFB / FZI 1. Vorlesung Knowledge Discovery

Kapitel II. Datenbereitstellung 2004 AIFB / FZI 1. Vorlesung Knowledge Discovery Kapitel II Datenbereitstellung 2004 AIFB / FZI 1 II. Datenbereitstellung 2004 AIFB / FZI 2 II. Datenbereitstellung Collect Initial Data identify relevant attributes identify inconsistencies between sources

Mehr

1Ralph Schock RM NEO REPORTING

1Ralph Schock RM NEO REPORTING 1Ralph Schock RM NEO REPORTING Bereit für den Erfolg Business Intelligence Lösungen Bessere Entscheidungen Wir wollen alle Mitarbeiter in die Lage versetzen, bessere Entscheidungen schneller zu treffen

Mehr

OLAP und Data Warehouses

OLAP und Data Warehouses OLP und Data Warehouses Überblick Monitoring & dministration Externe Quellen Operative Datenbanken Extraktion Transformation Laden Metadaten- Repository Data Warehouse OLP-Server nalyse Query/Reporting

Mehr

Kapitel II. Datenbereitstellung. II. Datenbereitstellung. II.1 Grundlagen. II. Datenbereitstellung. Collect Initial Data. II.

Kapitel II. Datenbereitstellung. II. Datenbereitstellung. II.1 Grundlagen. II. Datenbereitstellung. Collect Initial Data. II. II. bereitstellung Kapitel II bereitstellung 1 2 II. bereitstellung II.1 Grundlagen Collect Initial Data identify relevant attributes identify inconsistencies between sources Describe Data characterize

Mehr

Zusammenspiel von Business Intelligence mit betrieblicher Anwendungssoftware Falk Neubert, Universität Osnabrück

Zusammenspiel von Business Intelligence mit betrieblicher Anwendungssoftware Falk Neubert, Universität Osnabrück Zusammenspiel von Business Intelligence mit betrieblicher Anwendungssoftware 14. März 2013, IHK Osnabrück-Emsland-Grafschaft Bentheim Geschichte Kassenbuch des Liederkranz, 1886 Hutmachergesangvereins

Mehr

Einführung in OLAP und Business Analysis. Gunther Popp dc soft GmbH

Einführung in OLAP und Business Analysis. Gunther Popp dc soft GmbH Einführung in OLAP und Business Analysis Gunther Popp dc soft GmbH Überblick Wozu Business Analysis mit OLAP? OLAP Grundlagen Endlich... Technischer Background Microsoft SQL 7 & OLAP Services Folie 2 -

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

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

Logische Modellierung von Data Warehouses

Logische Modellierung von Data Warehouses Logische Modellierung von Data Warehouses Vertiefungsarbeit von Karin Schäuble Gliederung. Einführung. Abgrenzung und Grundlagen. Anforderungen. Logische Modellierung. Methoden.. Star Schema.. Galaxy-Schema..

Mehr

Corporate Performance Management als Weiterentwicklung von Business Intelligence

Corporate Performance Management als Weiterentwicklung von Business Intelligence Martin Kobrin Corporate Performance Management als Weiterentwicklung von Business Intelligence Grundlagen, Implementierungskonzept und Einsatzbeispiele Diplomica Verlag Martin Kobrin Corporate Performance

Mehr

Erfolgreiche Unternehmensführung durch den Einsatz von Corporate Performance Management

Erfolgreiche Unternehmensführung durch den Einsatz von Corporate Performance Management Andrei Buhrymenka Erfolgreiche Unternehmensführung durch den Einsatz von Corporate Performance Management Für Unternehmen mit Business Intelligence Diplomica Verlag Andrei Buhrymenka Erfolgreiche Unternehmensführung

Mehr

Komponenten und Architekturen von Analytischen Informationssystemen (AIS)

Komponenten und Architekturen von Analytischen Informationssystemen (AIS) Komponenten und Architekturen von Analytischen Informationssystemen (AIS) Melanie Pfoh Konsultation 27. Juni 2013 Hinweis Diese Folien ersetzen keinesfalls den Übungsstoff des zugehörigen e-learning-kurses.

Mehr

Business Intelligence im Krankenhaus

Business Intelligence im Krankenhaus Business Intelligence im Krankenhaus Dr. Thomas Lux Holger Raphael IT-Trends in der Medizin 03.September 2008 Essen Gliederung Herausforderungen für das Management im Krankenhaus Business Intelligence

Mehr

Data Warehouse Definition (1) http://de.wikipedia.org/wiki/data-warehouse

Data Warehouse Definition (1) http://de.wikipedia.org/wiki/data-warehouse Data Warehouse Definition (1) http://de.wikipedia.org/wiki/data-warehouse Ein Data-Warehouse bzw. Datenlager ist eine zentrale Datensammlung (meist eine Datenbank), deren Inhalt sich aus Daten unterschiedlicher

Mehr

Business Intelligence und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft

Business Intelligence und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft Business Intelligence und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft Prof. Dr. Anett Mehler-Bicher Fachhochschule Mainz, Fachbereich Wirtschaft Prof. Dr. Klaus Böhm health&media GmbH 2011 health&media

Mehr

eevolution Business Intelligence Oliver Rzeniecki COMPRA GmbH Programmierer & Datenbankadministrator

eevolution Business Intelligence Oliver Rzeniecki COMPRA GmbH Programmierer & Datenbankadministrator eevolution Business Intelligence Oliver Rzeniecki COMPRA GmbH Programmierer & Datenbankadministrator Agenda Was ist Business Intelligence? Was ist OLAP? Unterschied zwischen OLAP und OLTP? Bestandteile

Mehr

WAHLPFLICHTBEREICH WIRTSCHAFTSINFORMATIK 'DATA WAREHOUSE'

WAHLPFLICHTBEREICH WIRTSCHAFTSINFORMATIK 'DATA WAREHOUSE' Take control of your decision support WAHLPFLICHTBEREICH WIRTSCHAFTSINFORMATIK 'DATA WAREHOUSE' Sommersemester 2008 Gliederung Business Intelligence und Data Warehousing On-Line Analytical Processing Ziel

Mehr

Inhaltsverzeichnis. Holger Schrödl. Business Intelligence mit Microsoft SQL Server 2008. BI-Projekte erfolgreich umsetzen ISBN: 978-3-446-41210-1

Inhaltsverzeichnis. Holger Schrödl. Business Intelligence mit Microsoft SQL Server 2008. BI-Projekte erfolgreich umsetzen ISBN: 978-3-446-41210-1 sverzeichnis Holger Schrödl Business Intelligence mit Microsoft SQL Server 2008 BI-Projekte erfolgreich umsetzen ISBN: 978-3-446-41210-1 Weitere Informationen oder Bestellungen unter http://www.hanser.de/978-3-446-41210-1

Mehr

Data Warehouse. für den Microsoft SQL SERVER 2000/2005

Data Warehouse. für den Microsoft SQL SERVER 2000/2005 Warehouse für den Microsoft SQL SERVER 2000/2005 Begriffe 1 DWH ( Warehouse) ist eine fachübergreifende Zusammenfassung von Datentabellen. Mart ist die Gesamtheit aller Datentabellen für einen fachlich

Mehr

DWH Szenarien. www.syntegris.de

DWH Szenarien. www.syntegris.de DWH Szenarien www.syntegris.de Übersicht Syntegris Unser Synhaus. Alles unter einem Dach! Übersicht Data-Warehouse und BI Projekte und Kompetenzen für skalierbare BI-Systeme. Vom Reporting auf operativen

Mehr

ENTERBRAIN Reporting & Business Intelligence

ENTERBRAIN Reporting & Business Intelligence Überblick Vorhandene Listen/Analysen in ENTERBRAIN Die Daten in ENTERBRAIN Das Fundament des BI - Hauses Details zur ENTERBRAIN Staging Area Reports und Cubes auf Basis der Staging Area Data Mining mit

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

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

1 Einführung. Unbekannte Begriffe: Business Intelligence, Knowledge Management, Unternehmensportale, Information Warehouse.

1 Einführung. Unbekannte Begriffe: Business Intelligence, Knowledge Management, Unternehmensportale, Information Warehouse. 1 Einführung mysap Business Intelligence stellt mit Hilfe von Knowledge Management die Verbindung zwischen denen, die etwas wissen und denen, die etwas wissen müssen her. mysap Business Intelligence integriert

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

MIS by Franziska Täschler, Winformation GmbH ftaeschler@winformation-gmbh.ch Ausgabe 01/2001

MIS by Franziska Täschler, Winformation GmbH ftaeschler@winformation-gmbh.ch Ausgabe 01/2001 MIS Glossar by Franziska Täschler, Winformation GmbH ftaeschler@winformation-gmbh.ch Ausgabe 01/2001 Aggregat Data Cube Data Marts Data Mining Data Warehouse (DWH) Daten Decision Support Systeme (DSS)

Mehr

Datenintegration mit Informatica PowerCenter

Datenintegration mit Informatica PowerCenter Datenintegration mit Informatica PowerCenter Mein Weg vom Studenten zum Consultant Christoph Arnold 03.07.2013 1 Agenda Von der THM zu Infomotion Datenschieberei oder doch mehr? Die weite Welt von Informatica

Mehr

BARC-Studie Data Warehousing und Datenintegration

BARC-Studie Data Warehousing und Datenintegration Ergebnisse der BARC-Studie Data Warehouse Plattformen Dr. Carsten Bange BARC-Studie Data Warehousing und Datenintegration Data-Warehouse -Plattformen und Datenintegrationswerkzeuge im direkten Vergleich

Mehr

Kapitel 2 Terminologie und Definition

Kapitel 2 Terminologie und Definition Kapitel 2 Terminologie und Definition In zahlreichen Publikationen und Fachzeitschriften tauchen die Begriffe Data Warehouse, Data Warehousing, Data-Warehouse-System, Metadaten, Dimension, multidimensionale

Mehr

Inhaltsverzeichnis. 1 Was ist Business Intelligence?... 23

Inhaltsverzeichnis. 1 Was ist Business Intelligence?... 23 Inhaltsverzeichnis Einleitung............................................................................. 11 Was Sie in diesem Buch finden......................................................... 12 Aufbau

Mehr

good. better. outperform.

good. better. outperform. good. better. outperform. Analytic mit Oracle BI relational oder besser multidimensional? 8. Oracle BI & DWH Konferenz, 20.03.2013 Dirk Fleischmann Director Business Intelligence & DWH Business Intelligence

Mehr

Michael Bauer Niederlassungsleiter Köln

Michael Bauer Niederlassungsleiter Köln Click to edit Master title style 1 Michael Bauer Niederlassungsleiter Köln Hamburg, 18. Juni 2009 2009 IBM Corporation Agenda Click to edit Master title style 2 zur Person Wo, Warum.., Was - CPM liefert

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

Profil Andy Sydow. Persönliche Daten. Profil. Profil Andy Sydow. Deutsch, Englisch (gut) Fachinformatiker für Anwendungsentwicklung

Profil Andy Sydow. Persönliche Daten. Profil. Profil Andy Sydow. Deutsch, Englisch (gut) Fachinformatiker für Anwendungsentwicklung Profil Andy Sydow Persönliche Daten Nationalität Sprachen Abschluss deutsch Deutsch, Englisch (gut) Fachinformatiker für Anwendungsentwicklung Profil Herr Sydow verfügt über mehrjährige Erfahrung als DWH/BI

Mehr

Roundtable. Dashboards und Management Information. Rüdiger Felke / Christian Baumgarten 29.11.2011

Roundtable. Dashboards und Management Information. Rüdiger Felke / Christian Baumgarten 29.11.2011 Roundtable Dashboards und Management Information Rüdiger Felke / Christian Baumgarten 29.11.2011 Agenda Behind the Dashboards Was ist ein Dashboard und was ist es nicht? SAP BusinessObjects Dashboards

Mehr

INVEST projects. Besseres Investitionscontrolling mit INVESTprojects

INVEST projects. Besseres Investitionscontrolling mit INVESTprojects Besseres Investitionscontrolling mit Der Investitionsprozess Singuläres Projekt Idee, Planung Bewertung Genehmigung Realisierung Kontrolle 0 Zeit Monate, Jahre Perioden Der Investitionsprozess Singuläres

Mehr

Einfach machen - Palo Bi Suite. Kristian Raue, Gründer und Vorstand Jedox AG

Einfach machen - Palo Bi Suite. Kristian Raue, Gründer und Vorstand Jedox AG Einfach machen - Palo Bi Suite Kristian Raue, Gründer und Vorstand Jedox AG Mit 500 Mio. Anwendern ist Excel die meist genutzte Unternehmenssoftware weltweit. Jedox ist der führende Anbieter für Enterprise

Mehr

Themenblock: Erstellung eines Cube

Themenblock: Erstellung eines Cube Themenblock: Erstellung eines Cube Praktikum: Data Warehousing und Data Mining Einführung relationale Datenbanken Problem Verwaltung großer Mengen von Daten Idee Speicherung der Daten in Form von Tabellen

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

Technische Seminarreihe Empowering Business Intelligence

Technische Seminarreihe Empowering Business Intelligence PRESSEMITTEILUNG / Veranstaltungshinweis Technische Seminarreihe Empowering Business Intelligence Trivadis bietet für Entwickler, Projektleiter, Datenbank-Administratoren sowie DWHund BI-Interessierte

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

Wie integriert sich BI in den unternehmensweiten Softwareentwicklungsprozess? Nürnberg, 10.11.2009

Wie integriert sich BI in den unternehmensweiten Softwareentwicklungsprozess? Nürnberg, 10.11.2009 Wie integriert sich BI in den unternehmensweiten Softwareentwicklungsprozess? Nürnberg, 10.11.2009 I N H A L T 1. Warum Modelle für Business Intelligence (BI)? 2. Anforderungen von BI an Software- Entwicklungsprozesse

Mehr

Hinweise zur Klausur Zusammenfassung OPAL-Übungen / Kontrollfragen Fragen Vertiefung Modellierung

Hinweise zur Klausur Zusammenfassung OPAL-Übungen / Kontrollfragen Fragen Vertiefung Modellierung Komponenten und Architekturen von Analytischen Informationssystemen (AIS) Melanie Pfoh Konsultation Zusammenfassung OPAL 24. Juni 2014 Agenda Hinweise zur Klausur Zusammenfassung OPAL-Übungen / Kontrollfragen

Mehr

Management Information System SuperX status quo and perspectives

Management Information System SuperX status quo and perspectives Management Information System SuperX status quo and perspectives 1 Agenda 1. Business Intelligence: Basics 2. SuperX: Data Warehouse for Universities 3. Joolap: OLAP for Universities 4. Cooperative reporting

Mehr

Nach Data Warehousing kommt Business Intelligence

Nach Data Warehousing kommt Business Intelligence Nach Data Warehousing kommt Business Intelligence Andrea Kennel Trivadis AG Glattbrugg, Schweiz Schlüsselworte: Business Intelligence, Data Warehouse Zusammenfassung Data Warehouse bedeutet, dass operative

Mehr

eevolution Business Intelligence

eevolution Business Intelligence eevolution Business Intelligence Haben Sie sich schon häufig gefragt, warum Ihr Berichtswesen so kompliziert sein muss? Warum Sie nicht einfach mit wenigen Handgriffen Ihr Berichtswesen einrichten und

Mehr

Agenda. Hype oder Mehrwert. Herausforderungen. Methoden Werkzeuge. Kosten Nutzen. Definition Ziele

Agenda. Hype oder Mehrwert. Herausforderungen. Methoden Werkzeuge. Kosten Nutzen. Definition Ziele Agenda Definition Ziele Methoden Werkzeuge Herausforderungen Kosten Nutzen Hype oder Mehrwert Definition / Ziele Google Suche: define:business Intelligence Mit Business Intelligence können alle informationstechnischen

Mehr

Data Warehouse Grundlagen

Data Warehouse Grundlagen Seminarunterlage Version: 2.10 Version 2.10 vom 24. Juli 2015 Dieses Dokument wird durch die veröffentlicht.. Alle Rechte vorbehalten. Alle Produkt- und Dienstleistungs-Bezeichnungen sind Warenzeichen

Mehr

David gegen Goliath Excel 2010 in Verbindung mit Datawarehouse und im Vergleich zu Business Objects

David gegen Goliath Excel 2010 in Verbindung mit Datawarehouse und im Vergleich zu Business Objects Thema: David gegen Goliath Excel 2010 in Verbindung mit Datawarehouse und im Vergleich zu Business Objects Autor: Dipl. Wirtsch.-Inf. Torsten Kühn PRAXIS-Consultant PRAXIS EDV- Betriebswirtschaft- und

Mehr

O-BIEE Einführung mit Beispielen aus der Praxis

O-BIEE Einführung mit Beispielen aus der Praxis O-BIEE Einführung mit Beispielen aus der Praxis Stefan Hess Business Intelligence Trivadis GmbH, Stuttgart 2. Dezember 2008 Basel Baden Bern Lausanne Zürich Düsseldorf Frankfurt/M. Freiburg i. Br. Hamburg

Mehr

Durchblick im Self-Service-Dschungel. Hannover, 16.03.2015 Patrick Keller, Senior Analyst

Durchblick im Self-Service-Dschungel. Hannover, 16.03.2015 Patrick Keller, Senior Analyst Durchblick im Self-Service-Dschungel Hannover, 16.03.2015 Patrick Keller, Senior Analyst Business Application Research Center (BARC) B Europas führendes IT-Analysten- und -Beratungshaus für Business Software

Mehr

The Intelligent Choice Fast, competent & secure

The Intelligent Choice Fast, competent & secure The Intelligent Choice Fast, competent & secure May 8, 2013 1 Referenz Beispiele I May 8, 2013 2 Referenz Beispiele II May 8, 2013 3 CRUCELL, Balance Scorecard Operational Reporting... Herr Andrew Ferguson,

Mehr

Bachelor/Master-Thesis (für den Standort Stuttgart) Treiberbasierte Planung

Bachelor/Master-Thesis (für den Standort Stuttgart) Treiberbasierte Planung Bachelor/Master-Thesis (für den Standort Stuttgart) Treiberbasierte Planung Hochschulstudium (Wirtschaftsinformatik oder ein vergleichbarer Studiengang) Fachliche und technische Kenntnisse im Bereich Business

Mehr

Vorwort zur zweiten Auflage...V. Vorwort zur ersten Auflage... VIII

Vorwort zur zweiten Auflage...V. Vorwort zur ersten Auflage... VIII Vorwort zur zweiten Auflage...V Vorwort zur ersten Auflage... VIII 1 Management Support Systeme und Business Intelligence Anwendungssysteme zur Unterstützung von Managementaufgaben...1 1.1 Computergestützte

Mehr

4. WORKSHOP - OSBI Big Data und Datenvirtualisierung. Dr. Sebastian Streit & Maxim Zehe

4. WORKSHOP - OSBI Big Data und Datenvirtualisierung. Dr. Sebastian Streit & Maxim Zehe 4. WORKSHOP - OSBI Big Data und Datenvirtualisierung Dr. Sebastian Streit & Maxim Zehe F. Hoffmann-La Roche AG Gegründet 1896 in Basel Über 80.000 Mitarbeitende Führende Position in Pharma Fokussierung

Mehr

Komponenten und Architekturen von Analytischen Informationssystemen (AIS)

Komponenten und Architekturen von Analytischen Informationssystemen (AIS) Komponenten und Architekturen von Analytischen Informationssystemen (AIS) Melanie Pfoh Konsultation Zusammenfassung OPAL 6. Übung Juni 2015 Agenda Hinweise zur Klausur Zusammenfassung OPAL Übungen / Kontrollfragen

Mehr

Richtige und schnelle Entscheidungen trotz sich änderner Anforderungen mit Microsoft Dynamics AX und Microsoft SQL Server Reporting Services

Richtige und schnelle Entscheidungen trotz sich änderner Anforderungen mit Microsoft Dynamics AX und Microsoft SQL Server Reporting Services Launch Microsoft Dynamics AX 4.0 Richtige und schnelle Entscheidungen trotz sich änderner Anforderungen mit Microsoft Dynamics AX und Microsoft SQL Server Reporting Services Sonia Al-Kass Partner Technical

Mehr

mit der neuen Microsoft BI-Plattform

mit der neuen Microsoft BI-Plattform Der Weg von manuellen Berichten zum modernen BI-System PSG Projekt Service GmbH The SQL Server Company, Hamburg Jan Streblow, Lead Consultant Public Sector Sascha Lorenz, Lead Consultant SQL Server Technology

Mehr

Sven Bosinger solution architect BI. Data Warehouse Architekturen Der Schlüssel zum Erfolg! DOAG 16.11.2007 1

Sven Bosinger solution architect BI. Data Warehouse Architekturen Der Schlüssel zum Erfolg! DOAG 16.11.2007 1 Sven Bosinger solution architect BI Data Warehouse Architekturen Der Schlüssel zum Erfolg! DOAG 16.11.2007 1 Agenda Kurze Vorstellung its-people Architektur als Erfolgsfaktor Verschiedene Architekturansätze

Mehr

Marketing Intelligence Vorstellung der Softwarekomponenten. Josef Kolbitsch Manuela Reinisch

Marketing Intelligence Vorstellung der Softwarekomponenten. Josef Kolbitsch Manuela Reinisch Marketing Intelligence Vorstellung der Softwarekomponenten Josef Kolbitsch Manuela Reinisch Übersicht Übersicht über die Systemlandschaft Übersicht über die Werkzeuge Workshop Systemlandschaft 1/8 Klassische

Mehr

Das Aufgabenfeld des Fachinformatikers in einer SAP- Beratung. www.pikon.com

Das Aufgabenfeld des Fachinformatikers in einer SAP- Beratung. www.pikon.com Das Aufgabenfeld des Fachinformatikers in einer SAP- Beratung www.pikon.com 1 Was ist SAP? Weltweiter Marktführer bei Unternehmenssoftware Umfangreiche Standardsoftware mit zahlreichen Funktionen Software

Mehr

Einstieg in Business Intelligence mit Microsoft SharePoint 2010

Einstieg in Business Intelligence mit Microsoft SharePoint 2010 Einstieg in Business Intelligence mit Microsoft SharePoint 2010 Überblick und Konfiguration der Business Intelligence-Features von SharePoint 2010 von Martin Angler 1. Auflage Microsoft 2011 Verlag C.H.

Mehr

GESCHÄFTSSTELLENERÖFFNUNG HAMBURG, 25. APRIL 2013

GESCHÄFTSSTELLENERÖFFNUNG HAMBURG, 25. APRIL 2013 OPEN SYSTEMS CONSULTING IT-KOMPLETTDIENSTLEISTER IM MITTELSTAND GESCHÄFTSSTELLENERÖFFNUNG HAMBURG, 25. APRIL 2013 Business Analytics Sascha Thielke AGENDA Die Geschichte des Reporting Begriffe im BA Umfeld

Mehr

Master-Thesis (m/w) für unseren Standort Stuttgart

Master-Thesis (m/w) für unseren Standort Stuttgart Master-Thesis (m/w) für unseren Standort Abschlussarbeit im Bereich Business Process Management (BPM) Effizienzsteigerung von Enterprise Architecture Management durch Einsatz von Kennzahlen Braincourt

Mehr

Quality Point München Datenqualität

Quality Point München Datenqualität Quality Point München Datenqualität Paul, wie ist denn Eure Datenqualität? Nachdem ich bei der letzten Gehaltszahlung mit Frau... angeredet wurde, bin ich mir nicht mehr so sicher. Autor: W. Ulbrich IT&More

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

COGNOS PERFORMANCE MANAGEMENT. Jörg Fuchslueger, COGNOS Austria Manager Professional Services

COGNOS PERFORMANCE MANAGEMENT. Jörg Fuchslueger, COGNOS Austria Manager Professional Services COGNOS PERFORMANCE MANAGEMENT Jörg Fuchslueger, COGNOS Austria Manager Professional Services Agenda Cognos Performance Management Unternehmensweites Berichtswesen AdHoc Analysen Überwachung und Steuerung

Mehr

SAP BI Business Information

SAP BI Business Information Aus der Praxis für die Praxis. SAP BI Business Information Thomas Wieland Berlin, 24. November 2006 SAP BW Architektur Seite 2 Business Intelligence Aufgaben Bereitstellung harmonisierter Daten, Informationen

Mehr

Survival Guide für Ihr Business Intelligence-Projekt

Survival Guide für Ihr Business Intelligence-Projekt Survival Guide für Ihr Business Intelligence-Projekt Sven Bosinger Solution Architect BI Survival Guide für Ihr BI-Projekt 1 Agenda Was ist Business Intelligence? Leistungsumfang Prozesse Erfolgsfaktoren

Mehr

Asklepius-DA Die intelligente Technologie für die umfassende Analyse medizinischer Daten Leistungsbeschreibung

Asklepius-DA Die intelligente Technologie für die umfassende Analyse medizinischer Daten Leistungsbeschreibung Asklepius-DA Die intelligente Technologie für die umfassende Analyse medizinischer Daten Leistungsbeschreibung Datei: Asklepius DA Flyer_Leistung_2 Seite: 1 von:5 1 Umfassende Datenanalyse Mit Asklepius-DA

Mehr

Krawatten/ CHANNEL. Fakten für t IT-Techniker. ECM, CRM & Bl erfolgreich einführen! ^ OMFACT. 1 4, 9 0 Österreich 16,40. Juni/Juli/August 2009

Krawatten/ CHANNEL. Fakten für t IT-Techniker. ECM, CRM & Bl erfolgreich einführen! ^ OMFACT. 1 4, 9 0 Österreich 16,40. Juni/Juli/August 2009 Juni/Juli/August 2009 1 4, 9 0 Österreich 16,40 www.tecchannel.de Benelux 17,15 Schweiz SFR 29,80 CHANNEL OMFACT IT EXPERTS INSID Krawatten/ Fakten für t IT-Techniker ECM, CRM & Bl erfolgreich einführen!

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

Kapitel 6 Einführung in Data Warehouses

Kapitel 6 Einführung in Data Warehouses Kapitel 6 Einführung in Data Warehouses Skript zur Vorlesung: Datenbanksysteme II Sommersemester 2008, LMU München 2008 Dr. Peer Kröger Dieses Skript basiert zu einem Teil auf dem Skript zur Vorlesung

Mehr

Data Warehousing in der Lehre

Data Warehousing in der Lehre Data Warehousing in der Lehre Prof. Dr.-Ing. Tomas Benz Dipl.-Inform. Med. Alexander Roth Agenda Vorstellung Fachhochschule Heilbronn Vorstellung i3g Vorlesungen im DWH-Bereich Seminare Projekte Studien-

Mehr

Wertorientierte Unternehmenssteuerung. NOVO Business Consultants AG

Wertorientierte Unternehmenssteuerung. NOVO Business Consultants AG Wertorientierte Unternehmenssteuerung NOVO Business Consultants AG Agenda Kurzvorstellung der Referenten Einleitung in die Wertorientierte Unternehmenssteuerung Lösungsportfolio der SAP Systemdemo Fragen

Mehr

arcplan Edge V.2.7 in 30 min von 0 auf 100 Stefan Koch VP Product Management 31. März 2011

arcplan Edge V.2.7 in 30 min von 0 auf 100 Stefan Koch VP Product Management 31. März 2011 arcplan Edge V.2.7 in 30 min von 0 auf 100 Stefan Koch VP Product Management 31. März 2011 arcplan 2011 Agenda Was ist arcplan Edge? Komponenten von arcplan Edge arcplan Edge Roadmap Live Demo arcplan

Mehr

Menschen entscheiden über Geschäftserfolg

Menschen entscheiden über Geschäftserfolg 1C01 Die Microsoft Business Intelligence- Plattform: SQL Server 2005, das 2007 Office System und Office Business Applications Steffen Krause Technologieberater Microsoft Deutschland GmbH http://blogs.technet.com/steffenk

Mehr

Agile Analytics Neue Anforderungen an die Systemarchitektur

Agile Analytics Neue Anforderungen an die Systemarchitektur www.immobilienscout24.de Agile Analytics Neue Anforderungen an die Systemarchitektur Kassel 20.03.2013 Thorsten Becker & Bianca Stolz ImmobilienScout24 Teil einer starken Gruppe Scout24 ist der führende

Mehr

Cockpits und Standardreporting mit Infor PM 10 09.30 10.15 Uhr

Cockpits und Standardreporting mit Infor PM 10 09.30 10.15 Uhr Cockpits und Standardreporting mit Infor PM 10 09.30 10.15 Uhr Bernhard Rummich Presales Manager PM Schalten Sie bitte während der Präsentation die Mikrofone Ihrer Telefone aus, um störende Nebengeräusche

Mehr

Titel1. Titel2. Business Analytics als Werkzeug zur. Unternehmenssteuerung. Business Excellence Day 2015. Michael Shabanzadeh, 10.

Titel1. Titel2. Business Analytics als Werkzeug zur. Unternehmenssteuerung. Business Excellence Day 2015. Michael Shabanzadeh, 10. Titel1 Business Analytics als Werkzeug zur Titel2 Unternehmenssteuerung Business Excellence Day 2015 Michael Shabanzadeh, 10. Juni 2015 World Communication GmbH 2015 Seite 1 Definition Business Analytics

Mehr

Einsatz von Anwendungssystemen

Einsatz von Anwendungssystemen Einsatz von Anwendungssystemen WS 2013/14 7 Führungssysteme 7.1 Data Warehouse 7.2 Planungssysteme 7.3 Balanced Scorecard (BSC) 7.4 Business Intelligence 7 Führungssysteme 7.1 Data Warehouse Ein Data Warehouse

Mehr

Unternehmensdaten auswerten und planen - Vorstellung von Infor PM 10

Unternehmensdaten auswerten und planen - Vorstellung von Infor PM 10 Unternehmensdaten auswerten und planen - Vorstellung von PM 10 Global Solutions Dominik Lacić, Dr. Rolf Gegenmantel 12. Februar 2009 Copyright 2008. All rights reserved. www.infor.com. Agenda 1. Einführung

Mehr

Konzeption eines Master-Data-Management-Systems. Sven Schilling

Konzeption eines Master-Data-Management-Systems. Sven Schilling Konzeption eines Master-Data-Management-Systems Sven Schilling Gliederung Teil I Vorstellung des Unternehmens Thema der Diplomarbeit Teil II Master Data Management Seite 2 Teil I Das Unternehmen Vorstellung

Mehr

DATA WAREHOUSE Optimiertes und flexibles Datenmanagement für das Investment Reporting

DATA WAREHOUSE Optimiertes und flexibles Datenmanagement für das Investment Reporting DATA WAREHOUSE Optimiertes und flexibles Datenmanagement für das Investment Reporting 1 Lange bewährt immer noch gelitten Das Data Warehouse ist vielen ein Dorn im Auge IT-Manager messen der zentralen

Mehr

Aufbau eines Data Warehouse für den Lebensmitteleinzelhandel

Aufbau eines Data Warehouse für den Lebensmitteleinzelhandel Die Fallstudie aus der Wirtschaftsinformatik: Aufbau eines Data Warehouse für den Lebensmitteleinzelhandel Dipl.-Kfm. Carsten Bange, Dr. Heiko Schinzer, Würzburg 1. Ausgangssituation Der hohe Wettbewerbsdruck

Mehr

Big Data Plattformen für polystrukturierte Daten neue Chancen und Herausforderungen

Big Data Plattformen für polystrukturierte Daten neue Chancen und Herausforderungen Big Data Plattformen für polystrukturierte Daten neue Chancen und Herausforderungen Oracle DWH-Konferenz 21. März 2012 Dr. Carsten Bange Gründer & Geschäftsführer BARC Big Data bietet Methoden und Technologien

Mehr

Vergleich von Open-Source und kommerziellen Programmen zur Durchführung eines ETL-Prozesses

Vergleich von Open-Source und kommerziellen Programmen zur Durchführung eines ETL-Prozesses Vergleich von Open-Source und kommerziellen Programmen zur Durchführung eines ETL-Prozesses Exposé zur Diplomarbeit Humboldt-Universität zu Berlin Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät II Institut

Mehr

Komponenten und Architekturen von Analytischen Informationssystemen

Komponenten und Architekturen von Analytischen Informationssystemen Komponenten und Architekturen von Analytischen Informationssystemen Sommersemester 2013 Prof Dr. Peter Gluchowski Literatur zur Vorlesung AIS/BIS Gluchowski, Peter; Gabriel, Roland; Dittmar, Carsten: Management

Mehr

1... Einleitung... 15. 2... Grundlagen der Datenmodellierung... 25. 3... SAP NetWeaver BW und SAP BusinessObjects Überblick... 57

1... Einleitung... 15. 2... Grundlagen der Datenmodellierung... 25. 3... SAP NetWeaver BW und SAP BusinessObjects Überblick... 57 1... Einleitung... 15 1.1... Zielgruppen dieses Buches... 17 1.2... Aufbau des Buches... 18 1.3... Hinweise zur Benutzung des Buches... 21 1.4... Danksagung... 23 2... Grundlagen der Datenmodellierung...

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

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

Business Intelligence. Data Warehouse / Analyse Sven Elvers 2005-07-06

Business Intelligence. Data Warehouse / Analyse Sven Elvers 2005-07-06 Business Intelligence Data Warehouse / Analyse Sven Elvers 2005-07-06 Einleitung Dieses Dokument beschreibt einen für das Verständnis relevanten Teil der Präsentation. Business Intelligence Motivation

Mehr

Self Service BI. - Business Intelligence im Mittelstand - schnelle Ergebnisse, nachhaltige Erfolge

Self Service BI. - Business Intelligence im Mittelstand - schnelle Ergebnisse, nachhaltige Erfolge Self Service BI - Business Intelligence im Mittelstand - schnelle Ergebnisse, nachhaltige Erfolge 04. Juli 2013 Cubeware GmbH zu Gast im Hause der Raber+Märcker GmbH Referent: Uwe van Laak Presales Consultant

Mehr