Data Mining in SAP NetWeaver BI
|
|
- Ferdinand Maier
- vor 8 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Martin Kießwetter, Dirk Vahl kam p Data Mining in SAP NetWeaver BI Galileo Press Bonn Boston
2 2.1 Was ist Data Mining? Data Mining, KDD und Business Intelligence KDD-Prozessmodelle Übersicht Data-Mining-Verfahren Erfolgreiche Anwendung von Data Mining Datenanalyse in SAP NetWeaver Bl Zusammenfassung Die APD Workbench Aufbau der APD Workbench Eingangsdaten für eine Analyse: Datenquellen Durchführung einer Analyse: Transformationen Ergebnisdaten einer Analyse: Datenziele Ein einfaches Beispiel für einen Analyseprozess Standardfunktionen zur Datenanalyse Sonderfunktionalitäten in der APD Workbench Individuelle Anwendungshierarchien Versteckte Funktionen Verwaltung neuer Anwendungen Data Mining Workbench Aufbau der DM Workbench Verwaltung der Data-Mining-Modelle Anlegen eines Data-Mining-Modells Modellergebnisse eines Data-Mining- Modells Integration in die Datenbewirtschaftung Einsatz von Jobs (Hintergrundverarbeitung) Analyseprozess ausführen mit ABAP 137 7
3 3.4.3 Aufruf aus einer Prozesskette Empfehlungen Zusammenfassung Die Clusteranalyse Anwendungsbeispiele für eine Clusteranalyse Ähnlichkeit und Kompaktheit Ablauf einer Clusteranalyse Verfahrensvarianten einer Clusteranalyse Konfiguration einer Clusteranalyse in SAP NetWeaver Bl Durchführung einer Clusteranalyse in SAP NetWeaver Bl Neue Zuordnungen einer trainierten Clusteranalyse Die ABC-Analyse Anwendungsbeispiele für eine ABC-Analyse Ablauf einer ABC-Analyse Konfiguration einer ABC-Analyse in SAP NetWeaver Bl ' Durchführung einer ABC-Analyse in SAP NetWeaver Bl Das Scoring-Verfahren Anwendungsbeispiele für ein Scoring- Verfahren Ablauf eines Scoring-Verfahrens.' Konfiguration eines Scoring-Verfahrens in SAP NetWeaver Bl Durchführung eines Scoring-Verfahrens in SAP NetWeaver Bl Die Assoziationsanalyse Anwendungsbeispiele für eine Assoziationsanalyse Ablauf einer Assoziationsanalyse Konfiguration einer Assoziationsanalyse in SAP NetWeaver Bl 213 8
4 4.4.4 Durchführung einer Assoziationsanalyse in SAP NetWeaver Bl Zusammenfassung Der Entscheidungsbaum Anwendungsbeispiele für einen Entscheidungsbaum Aufbau eines Entscheidungsbaums Konfiguration eines Entscheidungsbaums in SAP NetWeaver Bl Analyse mit einem Entscheidungsbaum in SAP NetWeaver Bl Die Regressionsanalyse Anwendungsbeispiele für eine Regressionsanalyse Berechnung einer einfachen Regressionsanalyse Güte einer Regressionsanalyse Modellierung einer Regressionsanalyse Konfiguration einer Regressionsanalyse in SAP NetWeaver Bl Durchführung einer Regressionsanalyse in SAP NetWeaver Bl Integriertes Gesamtbeispiel Ausgangssituation und Zielsetzung Training des Entscheidungsbaums - Analyseschritt 1a Training des Regressionsmodells- Analyseschritt 1b Anwendung der trainierten Modelle - Analyseschritt Zusammenfassung Evolutionäre Algorithmen Das Vorbild der Evolution Wie funktioniert ein evolutionärer Algorithmus? 285 9
5 6.1.3 Erfolgreiche Anwendung und Modellierung Varianten evolutionärer Algorithmen Clusteranalyse mit Mutations-Selektionsverfahren Modellierung des Mutations- Selektionsverfahrens Implementierung in SAP NetWeaver Integration in den APD Ergebnisse des Clustering-Problem 6A Clusteranalyse mit Threshold Accepting Modellierung des Threshold-Accepting- Verfahrens Implementierung in SAP NetWeaver Ergebnisse des Clustering-Problem 6A Neuronale Netze Wie funktioniert ein neuronales Netz? Erfolgreiche Anwendungen Clusteranalyse mit einer selbstorganisierenden Karte (SOM) Wie funktioniert eine SOM? Implementierung in SAP NetWeaver Ergebnisse des Clustering-Problem 6B Ergebnisse des Clustering-Problem 6C Ergebnisse des Clustering-Problem 6D Zusammenfassung 330 A Daten für das Fallbeispiel 339 A.1 Daten des Integrationsbeispiels für das Problem 5C A.2 Funktionsbaustein Clustering Mutations- Selektionsverfahren 343 A.3 Funktionsbaustein Clustering SOM 354 B Literaturverzeichnis 365 B.1 Literaturempfehlungen 365 B.2 Quellen 366 C DieAutoren 369 Index
Part I Conceptualization and Definition of Evolutions of Economies in Four General Equilibrium Frameworks
Contents 1 General Introduction 1 2 Notations and Mathematical Preliminaries 13 Part I Conceptualization and Definition of Evolutions of Economies in Four General Equilibrium Frameworks 3 Introduction
MehrData Mining in SAP NetWeaver BI
Martin Kießwetter, Dirk Vahlkamp Data Mining in SAP NetWeaver BI Bonn Boston Auf einen Blick 1 Einleitung... 11 2 Aufgaben und Ziele des Data Mining... 17 3 Werkzeuge des Data Mining in SAP NetWeaver BI...
MehrInhaltsverzeichnis 1 Einleitung 2 Ansätze in Forschung und Praxis
ix 1 Einleitung 1 1.1 Motivation 1 1.1.1 Das Projekt»Steuerkanzlei 2005«2 1.1.2 Generalisierung des Anwendungsfalls 3 1.1.3 Situation der Business Intelligence 4 1.1.4 Probleme in der praktischen Anwendung
MehrXcelsius: Dashboarding mit SAP BusinessObjects
Sonja Hecht, Jörg Schmidl, Helmut Krcmar Xcelsius: Dashboarding mit SAP BusinessObjects Galileo Press Bonn Boston Auf einen Blick 1 Dashboarding - Überblick 19 2 First Steps: Das erste Dashboard 51 3 Der
MehrDISKUSSIONSBEITRÄGE DER FAKULTÄT FÜR BETRIEBSWIRTSCHAFTSLEHRE MERCATOR SCHOOL OF MANAGEMENT UNIVERSITÄT DUISBURG-ESSEN. Nr. 374
DISKUSSIONSBEITRÄGE DER FAKULTÄT FÜR BETRIEBSWIRTSCHAFTSLEHRE MERCATOR SCHOOL OF MANAGEMENT UNIVERSITÄT DUISBURG-ESSEN Nr. 374 Eignung von Verfahren der Mustererkennung im Process Mining Sabrina Kohne
MehrPraxishandbuch SAP NetWeaver" Pl - Entwicklung
Valentin Nicolescu, Burkhardt Funk, Peter Niemeyer, Matthias Heiler, Holger Wittges, Thomas Morandell, Florian Visintin, Benedikt Kleine Stegemann, Harald Kienegger Praxishandbuch SAP NetWeaver" Pl - Entwicklung
MehrTiefgreifende Prozessverbesserung und Wissensmanagement durch Data Mining
Tiefgreifende Prozessverbesserung und Wissensmanagement durch Data Mining Ausgangssituation Kaizen Data Mining ISO 9001 Wenn andere Methoden an ihre Grenzen stoßen Es gibt unzählige Methoden, die Abläufe
MehrSeminar Business Intelligence Teil II. Data Mining & Knowledge Discovery
Seminar Business Intelligence Teil II Data Mining & Knowledge Discovery Was ist Data Mining? Sabine Queckbörner Was ist Data Mining? Data Mining Was ist Data Mining? Nach welchen Mustern wird gesucht?
MehrData Mining für die industrielle Praxis
Data Mining für die industrielle Praxis von Ralf Otte, Viktor Otte, Volker Kaiser 1. Auflage Hanser München 2004 Verlag C.H. Beck im Internet: www.beck.de ISBN 978 3 446 22465 0 Zu Leseprobe schnell und
MehrBusiness Intelligence für Controller
Controllers Best Practice Fachbuch Business Intelligence für Controller Hermann Hebben und Dr. Markus Kottbauer Verlag für ControllingWissen ÄG, Freiburg und Wörthsee Ein Unternehmen der Haufe Mediengruppe
MehrHandbuch Business Intelligence
Handbuch Business Intelligence BERNHARD SÖLLNER Vorwort 15 [l. Geschäftspotenziale von Business Intelligence OLAF JACOB Der Wertbeitrag von Business Intelligence 19 Ziele und Erwartungen an Business Intelligence
MehrProjekt: RFC to FTP. Szenario der serviceorientierten Anwendungsintegration. Sebastian Altendorf Dirk Brillski David Gebhardt
Projekt: RFC to FTP Szenario der serviceorientierten Anwendungsintegration Sebastian Altendorf Dirk Brillski David Gebhardt 18.01.2011 Agenda Anwendungsszenarien für RFC to FTP Vorstellung des umgesetzten
Mehr2. 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
MehrJan Parthey, Christin Seifert. 22. Mai 2003
Simulation Rekursiver Auto-Assoziativer Speicher (RAAM) durch Erweiterung eines klassischen Backpropagation-Simulators Jan Parthey, Christin Seifert jpar@hrz.tu-chemnitz.de, sech@hrz.tu-chemnitz.de 22.
MehrWas ist Data Mining... in der Fundraising Praxis?
Was ist Data Mining...... in der Fundraising Praxis? Erkennen von unbekannten Mustern in sehr grossen Datenbanken (> 1000 GB) wenige und leistungsfähige Verfahren Automatisierung Erkennen von unbekannten
MehrAGM Project & Education GmbH
AGM Project & Education GmbH Leipzig Datenschutzkonferenz dtb Kassel November 2011 20.11.2011 Detlev.Sachse@agm-onside.com 1 Zur Person 20.11.2011 Detlev.Sachse@agm-onside.com 2 Thema Data-Mining am Beispiel
MehrBusiness Process Monitoring mit dem SAP Solution Manager
Thomas Schröder Business Process Monitoring mit dem SAP Solution Manager Galileo Press Bonn Boston Geleitwort -... 9 Einleitung 11 1.1 E2E-Support-Standards und Run SAP 17 1.2 Betrieb eines Auftragsprozesses
MehrLars Priebe Senior Systemberater. ORACLE Deutschland GmbH
Lars Priebe Senior Systemberater ORACLE Deutschland GmbH Data Mining als Anwendung des Data Warehouse Konzepte und Beispiele Agenda Data Warehouse Konzept und Data Mining Data Mining Prozesse Anwendungs-Beispiele
MehrRMeasy das SAP IS U Add On für Versorgungsunternehmen. Optimieren Sie Ihre Prozesse in Kundengewinnung und Kundenbindung.
Beschreibung Wenn Sie: mit ECC 6.0 und IS-U auf die integrierte Systemlösung der SAP setzen und zur Gewinnung neuer und Bindung vorhandener Kunden eine gleichfalls integrierte Lösung suchen und eine Produkt
MehrClustering Seminar für Statistik
Clustering Markus Kalisch 03.12.2014 1 Ziel von Clustering Finde Gruppen, sodas Elemente innerhalb der gleichen Gruppe möglichst ähnlich sind und Elemente von verschiedenen Gruppen möglichst verschieden
MehrChange Request Management mit dem SAP Solution Manager
Matthias Friedrich, Torsten Sternberg Change Request Management mit dem SAP Solution Manager Galileo Press Bonn Boston Vorwort 11 1.1 IT Change Management und Information Technology Infrastructure Library
MehrMS SQL Server 2012 (4)
MS SQL Server 2012 (4) Data Mining, Analyse und multivariate Verfahren Marco Skulschus Jan Tittel Marcus Wiederstein Webseite zum Buch: http://vvwvv.comelio-medien.com/buch-kataiog/ms sql_server/ms sql
MehrBI - Der strategische Erfolgsfaktor im Unternehmen
BI - Der strategische Erfolgsfaktor im Unternehmen Kunde: Universität Oldenburg, Department für Informatik Ort: Oldenburg, 26.09.2008 Referent: Dirk Vahlkamp Gedruckt: 28.09.2008, [Version 0.1] 2007-2008
MehrAdvanced Analytics. Michael Ridder. Copyright 2000-2014 TIBCO Software Inc.
Advanced Analytics Michael Ridder Was ist Advanced Analytics? 2 Was heißt Advanced Analytics? Advanced Analytics ist die autonome oder halbautonome Prüfung von Daten oder Inhalten mit ausgefeilten Techniken
MehrObjektorientierte Softwaretechnik
Bernd Brügge, Allen H. Dutoit Objektorientierte Softwaretechnik mit UML, Entwurfsmustern und Java ein Imprint von Pearson Education München Boston San Francisco Harlow, England Don Mills, Ontario Sydney
MehrBest Practice Infor PM 10 auf Infor Blending
Best Practice Infor PM 10 auf Infor Blending, 11.11.2008 Infor Performance Management Best Practice Infor PM 10 auf Infor Blending Leistungsübersicht Infor PM 10 auf Infor Blending eine Data Warehouse
MehrWeb Mining effektive Analyse des Nutzer- Verhaltens im Internet
Web Mining effektive Analyse des Nutzer- Verhaltens im Internet Dr. Frank Säuberlich Business Unit e-intelligence SAS Deutschland Agenda 1. Begriffsdefinition e-intelligence: Systemdimension Angebotsdimension
MehrSpezialisierung Business Intelligence
Spezialisierung Business Intelligence Peter Becker Fachbereich Informatik Hochschule Bonn-Rhein-Sieg peter.becker@h-brs.de 10. Juni 2015 Was ist Business Intelligence? Allgemein umfasst der Begriff Business
Mehr7 Erstellen der Preisplanung für Interquench 137 Anlegen des Modells Preisplanung 138
Vorwort 13 Einleitung 15 Planungsprozesse als Bestandteil der Unternehmensführung 16 Planung als Bestandteil von Performance Management 17 Regelkreise und Planungsprozesse 19 Software-Lösungen für Planungsunterstützung
MehrAbbildungsverzeichnis. Tabellenverzeichnis. Algorithmenverzeichnis. Abkürzungsverzeichnis. Symbolverzeichnis
Carolin Kellenbrink Ressourcenbeschränkte Projektplanung für flexible Projekte Mit einem Geleitwort von Prof. Dr. Stefan Helber 4^ Springer Gabler Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Algorithmenverzeichnis
MehrImmobiliencontrolling durch Business Intelligence
Maik A. Lindner Immobiliencontrolling durch Business Intelligence Konzeption und prototypische Umsetzung unter Nutzung von SAP BI Logos Verlag Berlin Geleitwort Vorwort Abbildungsverzeichnis Abkürzungsverzeichnis
MehrBestandskundenmanagement Wo drückt bei Ihnen der Schuh?
Bestandskundenmanagement Wo drückt bei Ihnen der Schuh? best-reactions GmbH Hirschberger Straße 33 D 90559 Burgthann Alle Rechte vorbehalten HRB 23679, Amtsgericht Nürnberg Geschäftsführer Alexander P.
MehrPraxishandbuch SAP BW 3-1
Norbert Egger Praxishandbuch SAP BW 3-1 Technische Universität DarmsUdt FACHBEREICH INFORMATIK BIBLIOTHEK Inventar-Nr.: Ä/A< Sachgebiete: Standort- Co Galileo Press Inhalt Vorwort 13 Zu diesem Buch 17
MehrWeb Mining und Farming
Web Mining und Farming Shenwei Song Gliederung Übersicht über Web Mining und Farming Web Mining Klassifikation des Web Mining Wissensbasierte Wrapper-Induktion Web Farming Übersicht über Web-Farming-Systeme
MehrData Mining - Marketing-Schlagwort oder ernstzunehmende Innovation?
1. Konferenz der A Benutzer KFE in Forschung und Entwicklung Data Mining - Marketing-chlagwort oder ernstzunehmende Innovation? Hans-Peter Höschel,, Heidelberg 1. Konferenz der A Benutzer KFE in Forschung
MehrTeil A Grundlagen und Methoden 1. 1 Customer Relationship Management ein Bezugsrahmen 3
xi Teil A Grundlagen und Methoden 1 1 Customer Relationship Management ein Bezugsrahmen 3 1.1 Die Entwicklung zum kundenzentrierten Unternehmen 3 1.2 Ziel und Kernkonzepte des CRM 5 1.2.1 Ziel: Profitable
MehrData Mining mit der SEMMA Methodik. Reinhard Strüby, SAS Institute Stephanie Freese, Herlitz PBS AG
Data Mining mit der SEMMA Methodik Reinhard Strüby, SAS Institute Stephanie Freese, Herlitz PBS AG Data Mining Data Mining: Prozeß der Selektion, Exploration und Modellierung großer Datenmengen, um Information
MehrMartin Kofahl DVZ M-V GmbH - Servicebereich Geoinformation
Martin Kofahl DVZ M-V GmbH - Servicebereich Geoinformation INSPIRE Infrastructure for??? INSPIRE ist die EU-Richtlinie zur Schaffung einer Geodateninfrastruktur in der Europäischen Gemeinschaft (Infrastructure
MehrEinstieg in Business Intelligence mit Microsoft SharePoint 2010
Martin W. Angler Einstieg in Business Intelligence mit Microsoft SharePoint 2010 Microsoft Press Einleitung 11 Was Sie in diesem Buch finden 12 Aufbau dieses Buchs 12 Kapitel 1: Was ist Business Intelligence?
MehrCustomer Relationship Ana lyt ics
Peter Necke1 Bernd Knobloch Customer Relationship Ana lyt ics Praktische Anwendung des Data Mining im CRM d p u n kt.ve r I ag 1 1.1 1.2 1.3 Customer Relationship Management. ein Bezugsrahmen Die Entwicklung
MehrInhaltsverzeichnis. 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
MehrClosed-loop STADTWERKE MAINZ AG. 17. SAP - Konferenz, 17. November 2004. Quelle: CRM für die Versorgungswirtschaft, Die Integration von mysap CRM
Closed-loop loop-szenario Quelle: CRM für die Versorgungswirtschaft, Die Integration von mysap CRM und mysap Utilities, SAP AG, 2001 1 Synchronisation von Geschäftsobjekten zwischen mysap Utilities und
MehrData/Information Quality Management
Data/Information Quality Management Seminar WI/Informationsmanagement im Sommersemester 2002 Markus Berberov, Roman Eder, Peter Gerstbach 11.6.2002 Inhalt! Daten und Datenqualität! Einführung und Definition!
MehrRaimund Heuser Integrierte Planung mit SAP. Konzeption, Methodik, Vorgehen. Galileo Press
2008 AGI-Information Management Consultants May be used for personal purporses only or by libraries associated to dandelon.com network. Raimund Heuser Integrierte Planung mit SAP Konzeption, Methodik,
MehrInhaltsverzeichnis. Vorwort... 5 Grußwort von Safe Software Inc... 13 Über den Herausgeber... 14 Über die Autoren... 14 1 Einleitung...
Vorwort... 5 Grußwort von Safe Software Inc.... 13 Über den Herausgeber... 14 Über die Autoren... 14 1 Einleitung... 17 1.1 Zu diesem Buch... 17 1.1.1 Wie ist dieses Buch aufgebaut?... 17 1.1.2 Auf welcher
MehrDuet Enterprise Sales Variant Configurator for Engineering and Manufacturing
Beschreibung Der Duet Enterprise Sales Variant Configurator for Engineering and Manufacturing ist eine Consul ng Lösung von Alegri International und CaRD PLM um auf Basis der SAP- Variantenkonfiguration
MehrInformation-Design-Tool
Zusatzkapitel Information-Design-Tool zum Buch»HR-Reporting mit SAP «von Richard Haßmann, Anja Marxsen, Sven-Olaf Möller, Victor Gabriel Saiz Castillo Galileo Press, Bonn 2013 ISBN 978-3-8362-1986-0 Bonn
MehrGESCHÄFTSSTELLENERÖFFNUNG 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
MehrTeil 1: Taktischer Ansatz und Konzepte von SAP... R/3-Reporting
SAP R/3-Reporting Berichte erstellen Reportingtools sinnvoll wählen und anwenden 3-89842-209-7 Inhaltsverzeichnis Einführung 17 Teil 1: Taktischer Ansatz und Konzepte von SAP... R/3-Reporting 1... Anforderungen
MehrMicrosoft Excel - Für Analysten
Microsoft Excel - Für Analysten Kompakt-Intensiv-Training In unserem dreitägigen Kurs "Microsoft Excel - Für Analysten" erlangen Sie umfassende Kenntnisse in der Erstellung von professionellen Datenanalysen
MehrMessung im Einkauf revolutioniert. Einkaufspreis-Performance-Index
Messung im Einkauf revolutioniert Einkaufspreis-Performance-Index Messen Sie Ihre Einkaufsperformance! Wie gut sind Ihre Einkaufspreise im Vergleich zum Markt? Können Sie den Markt langfristig schlagen
MehrMailCenter die Software für SAP Geschäftsprozesse per E Mail
MailCenter die Software für SAP Geschäftsprozesse per E Mail Beschreibung Geschäftspost digital, günstig und praktisch. Unternehmen möchten Ihre SAP Business-Dokumente, wie Bestellungen, Aufträge oder
Mehr... Vorwort zur 4. Auflage... 15. ... Einleitung... 17. 1... Managementsysteme mit SAP realisieren... 23
... Vorwort zur 4. Auflage... 15... Einleitung... 17 1... Managementsysteme mit SAP realisieren... 23 1.1... Grundlagen... 24 1.2... Qualitätselemente... 27 1.3... Dokumentation des Managementsystems...
MehrPredictive Modeling Markup Language. Thomas Morandell
Predictive Modeling Markup Language Thomas Morandell Index Einführung PMML als Standard für den Austausch von Data Mining Ergebnissen/Prozessen Allgemeine Struktur eines PMML Dokuments Beispiel von PMML
MehrDie 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
MehrECM und Zusammenarbeit
ECM und Zusammenarbeit Bernhard Freudenstein Leiter Technical Sales TEIMS TRIA Enterprise Information Management Services Enterprise Content Management Wissen ist das wichtigste Asset im Unternehmen Content
MehrSchulung: Prüfen und Testen mit CLIX Campus
Schulung: Prüfen und Testen mit CLIX Campus Funktionen und Rollen Funktionen in CLIX Campus Erstellen und Verwalten von Lehrveranstaltungen Erstellen und Verwalten von Lerninhalten Buchungsprozesse von
MehrGesamtbericht. Dr.-Ing. P. Deeskow. Dipl.-Ing. C. Mehrkens. Dipl.-Ing. G. Artinger. Dipl.-Ing. E. Lenz. Dr.-Ing. J. Wolf. R. Faber. Dr.-Ing.
VATTENFALL EnEff: Wärme: bei Wartung und Verfügbarkeit von Fernwärmeerzeugungs anlagen Projekt Nr. 032 7450 A Das diesem Bericht zugrunde liegende Vorhaben wurde mit Mitteln des Bundesministeriums für
MehrPraxisbuch Prozessoptimierung
Praxisbuch Prozessoptimierung Management- und Kennzahlensysteme als Basis für den Geschäftserfolg PUBLICIS Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 11 Prozessmanagement aktuelle Zugänge 13 2 Evolution des Prozessmanagements
MehrDaten verstehen. Prozessoptimierung Applikationsmanagement Systemintegration. Daten- u. Prozessmodellierung Applikationsentwicklung Systemintegration
Actum + MIOsoft Ihr SAP Partner Prozessoptimierung Applikationsmanagement Systemintegration Daten verstehen Daten managen Business Analytics und IT Plattformanbieter Daten- u. Prozessmodellierung Applikationsentwicklung
MehrCubeware Connectivity for SAP Solutions
Cubeware Connectivity for SAP Solutions Beispiele und Anwendungsfälle 1. Modellierung, Extraction, Transformation und Loading mit Datenquelle SAP R/3 und mysap ERP Mit Hilfe des Cubeware Importers und
MehrRobert Mayerhofer. Praxishandbuch SAP Business One 'S.. Galileo Press. Bonn Boston
Robert Mayerhofer Praxishandbuch SAP Business One 'S.. Galileo Press Bonn Boston Auf einen Blick 1 Wie können Sie mit diesem Buch arbeiten? 15 2 Einführung in SAP Business One 25 3 Grundlegende Programmbedienung
MehrMaximaler Fluß und minimaler Schnitt. Von Sebastian Thurm sebastian.thurm@student.uni-magedburg.de
Maximaler Fluß und minimaler Schnitt Von Sebastian Thurm sebastian.thurm@student.uni-magedburg.de Maximaler Fluß und minimaler Schnitt Wasist das? Maximaler Fluss Minimaler Schnitt Warumtut man das? Logistische
MehrGeography matters putting the where into your business
Geography matters putting the where into your business humanit Best Practice Day 2015 08.12.2015 Sebastian Luhmer, Geosecure Informatik GmbH Agenda +Kurzvorstellung Geosecure +Das G in GIS +Einführung
MehrMOC 20467B: Business Intelligence-Lösungen mit Microsoft SQL Server 2012 entwerfen
MOC 20467B: Business Intelligence-Lösungen mit Microsoft SQL Server 2012 entwerfen Kompakt-Intensiv-Training Diese Schulung bereitet Sie optimal auf die MOC-Zertifzierung vor. In dieser Schulung werden
MehrMarketing Intelligence Vorstellung der Übungsaufgabe. Josef Kolbitsch Manuela Reinisch
Marketing Intelligence Vorstellung der Übungsaufgabe Josef Kolbitsch Manuela Reinisch Übersicht Ausgangssituation Ist-Situation Aufgabenstellung Vorgeschlagene Herangehensweise Ausgangssituation 1/2 Willkommen
MehrMining the Web. Analyse von Benutzerpfaden und Nutzertypen im Internet. Business Unit CRM Solutions SAS Deutschland. Dr.
Mining the Web Analyse von Benutzerpfaden und Nutzertypen im Internet Dr. Frank Säuberlich Business Unit CRM Solutions SAS Deutschland Agenda 1. Einleitung: Der Lebenszyklus eines e-kunden Begriffsdefinition
MehrSAP SharePoint Integration. e1 Business Solutions GmbH
SAP SharePoint Integration e1 Business Solutions GmbH Inhalt Duet Enterprise Überblick Duet Enterprise Use Cases Duet Enterprise Technologie Duet Enterprise Entwicklungs-Prozess Duet Enterprise Vorteile
MehrData Mining SAS Mining Challenge Einführung in SAS Enterprise Miner
Agenda Universitätsrechenzentrum Heidelberg Data Mining SAS Mining Challenge Einführung in 14. November 2003 Hussein Waly URZ Heidelberg Hussein.Waly@urz.uni-heidelberg.de SAS Mining Challenge Generelle
MehrAuf einen Blick. Teil 1 Das Unternehmen SAP. Teil II Grundlagen der Systembedienung. Teil III Die wichtigsten SAP-l<omponenten.
Auf einen Blick Teil 1 Das Unternehmen SAP 1 Eine kurze Geschichte des Unternehmens SAP 23 2 Wie funktioniert SAP-Software? 29 3 Die wichtigsten SAP-Produkte im Überblick 37 Teil II Grundlagen der Systembedienung
MehrMustererkennung in Energieverbrauchsdaten
Mustererkennung in Energieverbrauchsdaten Ein Modul für die Energiemanagement-Software IngSoft InterWatt Karsten Reese & Dr. Roberto Monetti Mustererkennung in Energieverbrauchsdaten, 22. März 2015 Folie
MehrPM/CS - Datenübernahme in Instandhaltung und Kundenservice
PM/CS - Datenübernahme in Instandhaltung und Kundenservice HELP.CAGTFADMPM Release 4.6C PM/CS - Datenübernahme in Instandhaltung und Kundenservice SAP AG Copyright Copyright 2001 SAP AG. Alle Rechte vorbehalten.
MehrPortale in der öffentlichen Verwaltung
A 2006/8604 Portale in der öffentlichen Verwaltung Auswirkungen auf Organisation, Bürgernähe, Beschäftigtenorientierung und Wirtschaftlichkeit von Dilek Beyhan Albayrak Tectum Verlag Marburg 2005 Inhaltsverzeichnis
MehrMobile Analytics mit Oracle BI
Mobile Analytics mit Oracle BI Was steckt in den Apps? Gerd Aiglstorfer G.A. itbs GmbH Christian Berg Dimensionality GmbH Das Thema 2 Oracle BI Mobile: HD App für Apple ios Oracle BI Mobile App Designer
Mehr4... 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 &
MehrKontakt ist alles: Selbst- und Fremdbilder
Kontakt ist alles: Selbst- und Fremdbilder Unterrichtsprojekte Deutsch-japanische Fallstudie Inhaltsverzeichnis Seite Aufgaben a bis c 2 Arbeitsanweisungen zu a 3 Arbeitsanweisungen zu b 3 Arbeitsanweisungen
MehrInhalt. Geleitwort 13. Vorwort 17. Einleitende Hinweise 19. 1 Business-Intelligence-Konzepte - Neuerungen 25
Inhalt Geleitwort 13 Vorwort 17 Einleitende Hinweise 19 Handhabung des Buches 19 Übergreifendes Beispielszenario 19 Nach der Lektüre 21 Danksagung 21 1 Business-Intelligence-Konzepte - Neuerungen 25 1.1
MehrBetriebswirtschaftliches Beratungstool für Steuerberater Ziele, Inhalte und Struktur
Betriebswirtschaftliches Beratungstool für Steuerberater Ziele, Inhalte und Struktur Prof. Dr. Oliver Kruse Im Rahmen der Initiative: Projektträger: Überblick 1. Welche Ziele verfolgt das betriebswirtschaftliche
MehrBusiness 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
MehrAnforderungsmanagement
Gerhard Versteegen (Hrsg.) Alexander Heßeier Colin Hood Christian Missling Renate Stücka Anforderungsmanagement Formale Prozesse, Praxiserfahrungen, Einführungsstrategien und Toolauswahl Springer Inhaltsverzeichnis
MehrVisuelles Programmieren. mit der neuen. Moskito Workbench
Visuelles Programmieren mit der neuen Moskito Workbench Was ist die Moskito-Workbench? Grafische Programmieroberfläche Kann auch ohne explizite Kenntnisse der Moskito-Programmiersprache genutzt werden.
MehrAVIRA ANTIVIR VSA FOR SAP NETWEAVER 2004 ABAP
Lesen Sie die Empfehlungen in der Anleitung, dem technischen Handbuch oder der Installationsanleitung für AVIRA ANTIVIR VSA FOR SAP NETWEAVER 2004 ABAP. Hier finden Sie die Antworten auf alle Ihre Fragen
MehrTPAV. Dubletten- und Adressprüfung direkt im SAP CRM
TPAV Dubletten- und Adressprüfung direkt im SAP CRM 2 Ihr Kapital im SAP CRM: die Geschäftspartnerdaten. Trusted Partner Address Validation (TPAV) Das von der C4RM entwickelte TPAV AddOn sucht Geschäftspartner-Dubletten
MehrAIM-System FUTURE-PATCH. Inbetriebnahme und Installation. Vertriebs- und Marketingschulung. 1st Level Support. Benutzerschulung
AIM-System FUTURE-PATCH Inbetriebnahme und Installation Vertriebs- und Marketingschulung 1st Level Support Benutzerschulung 1. Einführung Inbetriebnahme und Installation Über die Schulung für das AIM-System
MehrJo Weilbach, Mario Herger SAP xapps - Architektur und Entwicklung mit dem Composite Application Framework. Galileo Press
Jo Weilbach, Mario Herger SAP xapps - Architektur und Entwicklung mit dem Composite Application Framework Galileo Press Inhalt Vorwort 9 Danksagung Einleitung 11 13 1 SAP xapps - Grundlagen 17 1.1 Marktsituation
MehrWirtschaftsinformatik: Information Engineering & Management (INF/EM) Variante 1 (gültig ab WS 2008/09)
Wirtschaftsinformatik: Information Engineering & Management (INF/EM) Variante 1 (gültig ab WS 2008/09) 2. Studienabschnitt Zuordnung von zum Wahlfach Wirtschaftsinformatik: Information Engineering & Management
MehrRegressionsanalyse zur Optimierung von künstlichen neuronalen Netzen bei der DAX-Prognose
Informatik Philipp von der Born Regressionsanalyse zur Optimierung von künstlichen neuronalen Netzen bei der DAX-Prognose Bachelorarbeit Universität Bremen Studiengang Informatik Regressionsanalyse zur
MehrThemen. Web Services und SOA. Stefan Szalowski Daten- und Online-Kommunikation Web Services
Themen Web Services und SOA Wer kennt den Begriff Web Services? Was verstehen Sie unter Web Services? Die Idee von Web Services Ausgangspunkt ist eine (evtl. schon bestehende) Software Anwendung oder Anwendungskomponente
MehrData Warehouse Technologien
Veit Köppen Gunter Saake Kai-Uwe Sattler Data Warehouse Technologien Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis vii 1 Einführung in Data-Warehouse-Systeme 1 1.1 Anwendungsszenario Getränkemarkt...............
MehrWeniger ist mehr... Mobile Datenerfassung unter SAP:
GOD Barcode Marketing mbh Neurott 18, D-74931 Lobbach TELEFON TELEFAX E-MAIL INTERNET +49 (0) 6226 9505-0 +49 (0) 6226 9505-40 post@godbm.de www.godbm.de Mobile Datenerfassung unter SAP: Weniger ist mehr...
MehrBusiness Intelligence Entscheidungsinformationen für eine erfolgreiche Unternehmensentwicklung im Mittelstand
Business Intelligence Entscheidungsinformationen für eine erfolgreiche Unternehmensentwicklung im Mittelstand 2. Fachtagung Dynamisierung des Mittelstandes durch IT, 09.09.2008 Was ist Business Intelligence
Mehr30.05.2014 Gemeinde Sankt Oswald-Riedlhütte, Lusenstr. 2, 94568 Sankt Oswald-Riedlhütte
Ergebnis der Ist- und Bedarfsermittlung im Rahmen der Richtlinie zur Förderung des Aufbaus von Hochgeschwindigkeitsnetzen in Gewerbe- und en in Bayern (BbR) vom 22.11.2012. 1. Die Gemeinde Sankt Oswald-Riedlhütte
MehrINHALTSVERZEICHNIS. Geleitwort. Inhaltsübersicht
Inhaltsverzeichnis XI INHALTSVERZEICHNIS Geleitwort V Vorwort VII Inhaltsübersicht IX Inhaltsverzeichnis XI Abbildungsverzeichnis.. XIX Tabellenverzeichnis XXIII Abkürzungsverzeichnis, XXV 1 Einleitung
Mehr6 HANA-optimierte InfoCubes
117 HANA-optimierte InfoCubes bilden im»sap BW powered by SAP HANA«das Pendant zu relationalen InfoCubes in BW-Systemen mit relationalen Datenbanksystemen. Obwohl ihr Modell wesentlich auf die spaltenorientierte
MehrBusiness Intelligence Data Warehouse. Jan Weinschenker
Business Intelligence Data Warehouse Jan Weinschenker 28.06.2005 Inhaltsverzeichnis Einleitung eines Data Warehouse Data Warehouse im Zusammenfassung Fragen 3 Einleitung Definition: Data Warehouse A data
MehrRichard Haßmann, AnjaMarxsen, Sven-Olaf Möller, Victor Gabriel Saiz Castillo. HR-Reporting mit SAP. Galileo Press. Bonn
Richard Haßmann, AnjaMarxsen, Sven-Olaf Möller, Victor Gabriel Saiz Castillo HR-Reporting mit SAP Galileo Press Bonn Auf einen Blick TEIL I Grundlagen 1 Prozessorientiertes Reporting-Konzept 29 2 Grundlagen
MehrData Mining im SAP Business Intelligence 7.0
1 Einleitung Diplomarbeit Thema: Data Mining im SAP Business Intelligence 7.0 An der Fachhochschule Dortmund im Fachbereich Informatik erstellte Diplomarbeit im Studiengang Wirtschaftsinformatik zur Erlangung
Mehr