TRACK II Datenmanagement Strategien & Big Data Speicherkonzepte BI Operations Erfolgsfaktoren für einen effizienten Data Warehouse Betrieb

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1 Kaffee & Registrierung Begrüßung & aktuelle Entwicklungen bei QUNIS Von Big Data zu Executive Decision BI für den Fachanwender bis hin zu Advanced Analytics BI in der Cloud eine valide Alternative Überblick zum Leistungsspektrum und erste Erfahrungen Mittagspause TRACK I Big Data Analytics & Self Service BI Big Data Analytics Auf das richtige Vorgehen kommt es an Aus der Praxis: Self Service BI mit Microsoft Kundenvortrag von Patrick Sura (VivaKi) TRACK II Datenmanagement Strategien & Big Data Speicherkonzepte BI Operations Erfolgsfaktoren für einen effizienten Data Warehouse Betrieb Big Data & BI Technologie Der Beginn einer wunderbaren Freundschaft? Kaffeepause Self Service BI von der Planung bis zur Analyse mit BOARD Live Präsentation einer Vertriebsplanung Power BI die Microsoft Plattform für Self Service BI bis hin zur unternehmensweiten Lösung Live Präsentation des Microsoft Portfolios Anforderungen erfolgreich managen Von erfolgreichen Data Warehouse Implementierungen lernen Frage & Antwort AB Gemeinsamer Besuch des Rosenheimer Herbstfestes

2 BI Operations Erfolgsfaktoren für einen effizienten Data Warehouse Betrieb

3 BI Life Cycle Technische Architektur Komponenten Auswahl Installation Anforderungsmanagement Projektplanung Anforderungsanalyse Konzeption Datenmodell Umsetzung ETL & Cubes Release Management Transport Testverfahren Abnahme Training / Schulung Nutzen Fachliche Architektur Use Cases Datenqualitätsmanagement Metadatenmanagement Konzeption Präsentation Umsetzung Präsentation Betrieb Projektmanagement Projektorganisation Priorisierung Change request Dokumentation Reporting

4 BI Operations das Ziel Die Daten sind immer in der gewünschten Qualität pünktlich beim Anwender!

5 BI Operations Rahmenbedingungen BI ist ein übergreifendes Thema BI Anforderungen entwickeln sich überproportional ERP comes first Zielkonflikt von Fachbereich und IT Fachbereich hat hochrangige Lobby Limitierte Ressourcen

6 BI Operations Einflussfaktoren Kommunikation Organisation Release Management Design / Architektur

7 BI Operations Erfolgsfaktoren Betrieb ist Bestandteil der BI Organisation Aktive Kommunikation von Betriebsthemen Fester Bestandteil im Lenkungsausschuss BI Anforderungen sind im ERP Betrieb & Entwicklung bekannt Datenqualität wird maßgeblich durch Quellsysteme definiert

8 BI Operations Erfolgsfaktoren Geregelte Zuständigkeiten für den Betrieb Backup Regelung Organisation First/Sec Level Support First: Helpdesk Sec: Application Manager Service Level Agreements für IT Infrastruktur Performance Ausfallsicherheit Database Administration

9 BI Operations Erfolgsfaktoren Anforderungs- und Release Management Einsteuern von Incidents mit Entwicklungsimpact (Ressourcenimpact) Traditionelles Projektmanagement Einplanen von Wartungsfenstern Komplexes Releases Management Agiles Projektmanagement Standards für Entwicklung Flexible Zuordnung von Entwicklungsressourcen Trennung Frontend/Backend

10 BI Operations Erfolgsfaktoren Getrennte Entwicklungs- und Produktionsumgebung Minimierung von Betriebsrisiken Abgenommene Releases im Betrieb Entwicklungsaktivitäten stören nicht den Betrieb Testdaten = Produktionsdaten Unterschiedliche Zeiträume Qualitativ hochwertige Tests Testsystem als Fallback-System konfigurierbar

11 BI Operations Erfolgsfaktoren Prozess-Steuerung/Monitoring über Metadaten Anwendungs- und Fehlerszenarien Messen Vorsehen von möglichen Störungen Standards für asynchrone Betriebsabläufe Transparenz über den Status des Betriebs Benchmark Berichte Basis für Prozessverbesserungen

12 BI Operations Prozessmodell Messen Input Metadaten Benchmarks Feedback ERP Datenqualität Release Management BI Organisation BI Operations Backups 1. / 2. Support Standards Metadaten Rolls & Skills IT SLA Output Pünktlich Qualitativ OK

13 BI Operations Erfolgsfaktoren für einen effizienten Data Warehouse Betrieb Viel Erfolg

14 Backup: Von der Anforderung zum Release Produkt Backlog Review Sprint Kandidaten Sprint Backlog Priorisierung Sprint Transport Fachkonzepte IT-Konzepte Schätzung Sprint Planung, ca. 1 Woche Entwicklung Test Sprint, ca. 2 3 Wochen Produktion / Releases

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