Big Data im Call Center: Kundenbindung verbessern, Antwortzeiten verkürzen, Kosten reduzieren! Sascha Bäcker Dr.

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Big Data im Call Center: Kundenbindung verbessern, Antwortzeiten verkürzen, Kosten reduzieren! 25.02.2016 Sascha Bäcker Dr."

Transkript

1 Big Data im Call Center: Kundenbindung verbessern, Antwortzeiten verkürzen, Kosten reduzieren! Sascha Bäcker Dr. Florian Johannsen

2 AGENDA 1. Big Data Projekt der freenet Group Dr. Florian Johannsen // Business Intelligence Das Problem Wir suchen eine Lösung Die nächsten Schritte Was haben wir gelernt 2. Round-Up Sascha Bäcker // Solution Architect

3 Big Data Projekt der freenet Group Erste Ergebnisse und Mehrwert von Apache Spark Dr. Florian Johannsen, Business Intelligence 3 Big Data Projekt der freenet Group

4 freenet GROUP 4 Big Data Projekt der freenet Group

5 1 Das Problem 5 Big Data Projekt der freenet Group

6 Mobilfunkgeschäft der freenet Group Umfangreicher Austausch von Daten im Geschäftsbetrieb Hersteller, Content- Provider Netzbetreiber freenet Group Kunden 6 Big Data Projekt der freenet Group

7 Die Herausforderung in 4 Dimensionen für Analysten mit Big Data Technik Analytische Methodik Daten Business 7 Big Data Projekt der freenet Group

8 2 Wir suchen eine Lösung 8 Big Data Projekt der freenet Group

9 Aufwand Proof of Concept Kundenkontakt-Analysen (Sprache und Text) Sprachkontaktanalysen Messung von Gesprächsgeschwindigkeit, Gesprächsanteilen, Sentiment. Analyse der Service- und Vermarktungsqualität. Indikationen für Vermarktungserfolge. Schriftkontaktanalysen Sentiment Metadaten Sprache Kategorisierung Gesprächsleitfaden Automatische Zuordnung des Gesprächsthemas. Messung der Positivität der Kundenschreiben. Erkennung ja / nein Komplexität 9 Big Data Projekt der freenet Group

10 Workflow Sprachanalyse im Proof of Concept Umwandlung von Sprache in Text durch externen Anbieter Aufbereitung der Textfiles in-memory Analyse der Gesprächstexte 10 Big Data Projekt der freenet Group

11 Ergebnisse Sprachkontaktanalysen Gespräche lassen sich detailliert analysieren Erkennung von erfolgreichen Verkaufsgesprächen, Abgleich mit Gesprächsleitfaden, allgemeinen Metadaten (Deutlichkeit der Sprache, Gesprächsanteile, Crosstalk etc.) und Sentiments. Messung optimaler Gesprächslänge, Gesprächsanteile und Sprechgeschwindigkeit. Einfluss Sentiment auf Vermarktungserfolg. Lifecycle-Ereignisse mit negativem Einfluss auf Wortwahl der Kunden analysierbar. Speicherbedarf: 5MB / h bei Gesprächen im Monat (etwa 100GB an Daten). Schriftkontaktanalysen Automatische Zuordnung der Schreiben zu einem (oder mehreren) von 135 Service-Themen. Sentiment-Einschätzung der Kundenschreiben sind ebenfalls möglich. 11 Big Data Projekt der freenet Group

12 3 Die nächsten Schritte 12 Big Data Projekt der freenet Group

13 Entwicklungsschritte Big Data Management Erweiterung des klassischen Data Warehouse in drei Schritten Daten 3. Big Data Archive 2. Explorative Analysis Data Lake 1. Data Warehouse Zeit 13 Big Data Projekt der freenet Group

14 4 Was haben wir gelernt 14 Big Data Projekt der freenet Group

15 Was haben wir gelernt Big Data und Spark Kombination aus HFS-Speicher mit in-memory-verarbeitung mit großem Mehrwert Günstiger Speicher zum ablegen von Dateien (HFS). Hohe Geschwindigkeit bei in-memory-verarbeitung und Analysen (Spark). Optimale Ausnutzung der Cluster-Architektur. Große (und wachsende) Auswahl an Programmiersprachen im Spark-Framework. Built-in Analyse-Libraries (MLlib ). 15 Big Data Projekt der freenet Group

16 Was haben wir gelernt Big Data und der Datenmüll Vermeintlicher Datenmüll verbessert analytische Ergebnisse Nicht abgeschlossene Transaktionen (bspw. Vertragsverlängerungen) ermöglichen das Auffinden von Schwächen/Fehlern im Produkt-Portfolio oder bei der Vermarktung. Metadaten zur Textumwandlung der Sprachfiles ermöglichen: Die Identifizierung von Crosstalk oder sprachlicher Genauigkeit. Veränderung der Sprechgeschwindigkeit im laufenden Gespräch ist messbar. 16 Big Data Projekt der freenet Group

17 Was haben wir gelernt Big Data und das klassische Data Warehouse Enge organisatorische Verknüpfung mit dem DWH verbessert analytische Kapazitäten Strukturierte und unstrukturierte Daten lassen sich geräteübergreifend Verknüpfen Gemeinsame Entscheidung über den optimalen Verarbeitungsweg: Import mit klassischen ETL-Tools in das DWH und Verfügbarmachung als Tabellen. Oder direkter Transfer auf das HFS. Ziel: Kurze Wege für die Analysten zu den Daten, Zugriff auf Rohdaten wenn sinnvoll. 17 Big Data Projekt der freenet Group

18 Was haben wir gelernt Big Data und der Datenschutz / Betriebsrat Offene und transparente Kommunikation sichert den Erfolg der Big Data Projekts Angst vor automatischen Profilbildungen abbauen (nichts passiert automatisch!). Parallelen zur klassischen Datenhaltung aufzeigen. Möglichkeiten zur Anonymisierung nutzen (wenn möglich/nötig). Fokus auf Optimierung von Unternehmensprozessen. 18 Big Data Projekt der freenet Group

19 Vielen Dank. 19 Big Data Projekt der freenet Group

20 ROUND-UP

21 ROUND-UP >> HW: EMC DCA

22 ROUND-UP >> HW: EMC DCA Optimale Konfiguration Hardware und Software Up&Running in zwei Tagen Flexible Module (DIA)

23 USE CASE: KATEGORISIERUNG >> Warum Spark? Ist einfach zu lernen (Python/R) Skaliert Gut in Hadoop zu integrieren Ist eines der aktivsten Apache Projekte InMemory für effizientes ML Spark SQL Spark Streaming Spark (machine learning) Apache Spark Spark (graph) Bringt Funktionen zum Realtime-Computing mit (Spark Streaming)

24 USE CASE: KATEGORISIERUNG >> Kategorisierung von Text: Naïve Bayes Verwendung von LabeledPoint Trainingssätze: Alle klassifizierten Sätze (~ ) Training des Modells parallel auf allen Clustern Prädiktion der unklassifizierten Sätze (~40.000) Laufzeit gesamt: 8 Minuten

25 UNSERE LEISTUNGEN >> Rolle von FRITZ & MACZIOL Technologisches Enablement Auswahl der optimalen Plattform (HW/SW) Überführung in den Betrieb Kapselung der Komplexität Nutzung der sehr guten Kontakte zu unseren Partnern (IBM/EMC/Pivotal) Die Lösung im Mittelpunkt Beratung. Methodenkompetenz. Herstellerneutral.

26 HABEN SIE NOCH FRAGEN? Ansprechpartner Sascha Bäcker

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

Möglichkeiten für bestehende Systeme

Möglichkeiten für bestehende Systeme Möglichkeiten für bestehende Systeme Marko Filler Bitterfeld, 27.08.2015 2015 GISA GmbH Leipziger Chaussee 191 a 06112 Halle (Saale) www.gisa.de Agenda Gegenüberstellung Data Warehouse Big Data Einsatz-

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

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

Big Data Eine Einführung ins Thema

Big Data Eine Einführung ins Thema Joachim Hennebach Marketing Manager IBM Analytics 11. Februar 2016 Big Data Eine Einführung ins Thema Nur kurz: Was ist Big Data? (Die 5 Vs.) Volumen Vielfalt Geschwindigkeit Datenwachstum Von Terabytes

Mehr

Big Data Anwendungen Chancen und Risiken

Big Data Anwendungen Chancen und Risiken Big Data Anwendungen Chancen und Risiken Dr. Kurt Stockinger Studienleiter Data Science, Dozent für Informatik Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften Big Data Workshop Squeezing more out of Data

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 Hype und Wirklichkeit Bringtmehrauchmehr?

Big Data Hype und Wirklichkeit Bringtmehrauchmehr? Big Data Hype und Wirklichkeit Bringtmehrauchmehr? Günther Stürner, Vice President Sales Consulting 1 Copyright 2011, Oracle and/or its affiliates. All rights Überschrift 2 Copyright 2011, Oracle and/or

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

Bedeutung von Integrationsarchitekturen im Zeitalter von Mobile, IoT und Cloud

Bedeutung von Integrationsarchitekturen im Zeitalter von Mobile, IoT und Cloud Bedeutung von Integrationsarchitekturen im Zeitalter von Mobile, IoT und Cloud OPITZ CONSULTING Deutschland GmbH 2015 Seite 1 Sven Bernhardt n Solution architect @OPITZ CONSULTING Deutschland GmbH n Oracle

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

June 2015. Automic Hadoop Agent. Data Automation - Hadoop Integration

June 2015. Automic Hadoop Agent. Data Automation - Hadoop Integration June 2015 Automic Hadoop Agent Data Automation - Hadoop Integration + Aufbau der Hadoop Anbindung + Was ist eigentlich ist MapReduce? + Welches sind die Stärken von Hadoop + Welches sind die Schwächen

Mehr

vinsight BIG DATA Solution

vinsight BIG DATA Solution vinsight BIG DATA Solution München, November 2014 BIG DATA LÖSUNG VINSIGHT Datensilos erschweren eine einheitliche Sicht auf die Daten...... und machen diese teilweise unmöglich einzelne individuelle Konnektoren,

Mehr

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

Copyr i g ht 2014, SAS Ins titut e Inc. All rights res er ve d. HERZLICH WILLKOMMEN ZUR VERANSTALTUNG VISUAL ANALYTICS HERZLICH WILLKOMMEN ZUR VERANSTALTUNG VISUAL ANALYTICS AGENDA VISUAL ANALYTICS 9:00 09:30 Das datengetriebene Unternehmen: Big Data Analytics mit SAS die digitale Transformation: Handlungsfelder für IT

Mehr

HANA @ a glance Workshop

HANA @ a glance Workshop HANA @ a glance Workshop Montag, 25. März 2013, 09:00 16:30 Uhr Dienstag, 26. März 2013, 09:00 16:30 Uhr Abstract Erkennen Sie Ihre aktuelle Situation bzw. Teile davon in der folgenden Darstellung wieder?

Mehr

MEHR ANALYTICS FÜR MEHR ANWENDER DR. GERHARD SVOLBA COE ANALYTICS DACH WIEN, 11. JUNI 2015

MEHR ANALYTICS FÜR MEHR ANWENDER DR. GERHARD SVOLBA COE ANALYTICS DACH WIEN, 11. JUNI 2015 MEHR ANALYTICS FÜR MEHR ANWENDER DR. GERHARD SVOLBA COE ANALYTICS DACH WIEN, 11. JUNI 2015 DAS ERWARTET SIE IN MEINEM VORTRAG Neue Anforderungen, neue Herausforderungen, neue Möglichkeiten Software Demo:

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 Informationen neu gelebt

Big Data Informationen neu gelebt Seminarunterlage Version: 1.01 Copyright Version 1.01 vom 21. Mai 2015 Dieses Dokument wird durch die veröffentlicht. Copyright. Alle Rechte vorbehalten. Alle Produkt- und Dienstleistungs-Bezeichnungen

Mehr

Review Freelancer-Workshop: Fit für Big Data. Mittwoch, 29.04.2015 in Hamburg

Review Freelancer-Workshop: Fit für Big Data. Mittwoch, 29.04.2015 in Hamburg Review Freelancer-Workshop: Fit für Big Data Mittwoch, 29.04.2015 in Hamburg Am Mittwoch, den 29.04.2015, hatten wir von productive-data in Zusammenarbeit mit unserem langjährigen Partner Informatica zu

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

Group Wide Machine Data Analytics Die Reise auf dem Data Lake - BITKOM Big Data Summit 2015 Philip Vospeter & Alf Porzig

Group Wide Machine Data Analytics Die Reise auf dem Data Lake - BITKOM Big Data Summit 2015 Philip Vospeter & Alf Porzig Group Wide Machine Data Analytics Die Reise auf dem Data Lake - BITKOM Big Data Summit 2015 Philip Vospeter & Alf Porzig CLAAS im Überblick Mähdrescher Feldhäcksler Traktoren Futtererntemaschinen Teleskoplader

Mehr

Seminare im Kontext des Data Warehouse für die Oracle Data Warehouse Kunden-Community. Organisatorisches. Gesamtübersicht

Seminare im Kontext des Data Warehouse für die Oracle Data Warehouse Kunden-Community. Organisatorisches. Gesamtübersicht Seminare im Kontext des Data Warehouse für die Oracle Data Warehouse Kunden-Community Bei den Seminaren der Oracle Data Warehouse Gruppe steht die Wissenvermittlung im Vordergrund. Die Themen werden anhand

Mehr

GIS in der Cloud: Beispiele von ESRI und con terra

GIS in der Cloud: Beispiele von ESRI und con terra GIS in der Cloud: Beispiele von ESRI und con terra Dr. Matthias Bluhm ESRI Deutschland GmbH 9. März 2011, Darmstadt 2 ESRI Deutschland GmbH, 2011 GmbH 2010 ESRI Unternehmensgruppe (in Deutschland und der

Mehr

IT-Services. Business und IT. Ein Team. Aus Sicht eines Retailers.

IT-Services. Business und IT. Ein Team. Aus Sicht eines Retailers. Business und IT. Ein Team. Aus Sicht eines Retailers. Hier steht ein Bild randabfallend. Wenn kein Bild vorhanden ist, bitte Folie 2 benutzen. IT-Services Club of Excellence. Das CIO Forum der IBM vom

Mehr

Die Marktsituation heute und die Position von FUJITSU

Die Marktsituation heute und die Position von FUJITSU Die Marktsituation heute und die Position von FUJITSU Rupert Lehner Head of Sales Region Germany 34 Copyright 2011 Fujitsu Technology Solutions Marktentwicklung im Jahr 2011 Der weltweite IT-Markt im Jahr

Mehr

Spark, Impala und Hadoop in der Kreditrisikoberechnung

Spark, Impala und Hadoop in der Kreditrisikoberechnung Spark, Impala und Hadoop in der Kreditrisikoberechnung Big Data In-Memory-Technologien für mittelgroße Datenmengen TDWI München, 22. Juni 2015 Joschka Kupilas, Data Scientist, Adastra GmbH 2 Inhalt Vorwort

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

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

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

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

BARC-Intensivseminar Auswahl von Enterprise-Content- Management-Lösungen. Martin Böhn

BARC-Intensivseminar Auswahl von Enterprise-Content- Management-Lösungen. Martin Böhn BARC-Intensivseminar Auswahl von Enterprise-Content- -Lösungen Würzburg, 07. Mai 2007 Martin Böhn Wiesenweg 31 D-97084 Würzburg +49-931-8806510 www.barc.de Seminaragenda 1 Begrüßung, und Vorstellung, Erwartungen

Mehr

Oracle Data Warehouse Mit Big Data neue Horizonte für das Data Warehouse ermöglichen

Oracle Data Warehouse Mit Big Data neue Horizonte für das Data Warehouse ermöglichen DATA WAREHOUSE Oracle Data Warehouse Mit Big Data neue Horizonte für das Data Warehouse ermöglichen Alfred Schlaucher, Detlef Schroeder DATA WAREHOUSE Themen Big Data Buzz Word oder eine neue Dimension

Mehr

Intelligence (BI): Von der. Nürnberg, 29. November 2011

Intelligence (BI): Von der. Nürnberg, 29. November 2011 Modelle für Business Intelligence (BI): Von der Anforderung zum Würfel Nürnberg, 29. November 2011 Warum Modelle für Business Intelligence (BI)? Warum Modelle für Business Intelligence (BI)? Bis zur Auswertung

Mehr

PBS Ergänzungslösungen

PBS Ergänzungslösungen PBS Ergänzungslösungen Von der klassischen Archivierung bis zum Information Lifecycle Management mit SAP HANA Prof. Dr. Detlev Steinbinder Agenda Wo geht die Reise hin? Informationen im SAP-Umfeld Big

Mehr

Das Zettabyte. CeBIT 2011. Dr. Wolfgang Martin Analyst, ibond Partner und Ventana Research Advisor

Das Zettabyte. CeBIT 2011. Dr. Wolfgang Martin Analyst, ibond Partner und Ventana Research Advisor Das Zettabyte CeBIT 2011 Dr. Wolfgang Martin Analyst, ibond Partner und Ventana Research Advisor Das Zetabyte: analytische Datenbanken Die Datenflut. Analytische Datenbanken: Was ist neu? Analytische Datenbanken:

Mehr

Nr. 33. NoSQL Databases

Nr. 33. NoSQL Databases Nr. 33 NoSQL Databases Das Berner-Architekten-Treffen Das Berner-Architekten-Treffen ist eine Begegnungsplattform für an Architekturfragen interessierte Informatikfachleute. Partner Durch Fachvorträge

Mehr

digital business solution SharePoint SAP Integration

digital business solution SharePoint SAP Integration digital business solution SharePoint SAP Integration 1 So geht s. SAP ist das bekannteste und verbreitetste ERP-System und Rückgrat für die Abwicklung Ihres täglichen Kerngeschäfts. Microsoft SharePoint

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

SAP HANA als In-Memory-Datenbank-Technologie für ein Enterprise Data Warehouse

SAP HANA als In-Memory-Datenbank-Technologie für ein Enterprise Data Warehouse www.osram-os.com SAP HANA als In-Memory-Datenbank-Technologie für ein Enterprise Data Warehouse Oliver Neumann 08. September 2014 AKWI-Tagung 2014 Light is OSRAM Agenda 1. Warum In-Memory? 2. SAP HANA

Mehr

Besuchen Sie uns vom 6. März - 10. März 2012 auf der Cebit auf dem Stand der d.velop AG Halle 3 Stand H20.

Besuchen Sie uns vom 6. März - 10. März 2012 auf der Cebit auf dem Stand der d.velop AG Halle 3 Stand H20. Besuchen Sie uns vom 6. März - 10. März 2012 auf der Cebit auf dem Stand der d.velop AG Halle 3 Stand H20. Papierlos in die Zukunft Integration auf Knopfdruck mit d.3 und APplus Sollten Sie Probleme bei

Mehr

windream für Microsoft Office SharePoint Server

windream für Microsoft Office SharePoint Server windream für Microsoft Office SharePoint Server Geschäftprozesse und Formulare Business Intelligence Enterprise Content Management Zusammenarbeit Unternehmensweite Suche Portale Integration, Interaktion,

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

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

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 in Azure. Ein Beispiel mit HD Insight. Ralf Stemmer

Big Data in Azure. Ein Beispiel mit HD Insight. Ralf Stemmer Big in Azure Ein Beispiel mit HD Insight Ralf Stemmer Agenda owas ist Big? Was ist HD Insight? owelche Probleme kann man damit lösen? odemo Was ist Big? Was ist HD Insight? Datenexplosion - Rasanter Zuwachs

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

Beratung. Results, no Excuses. Consulting. Lösungen. Grown from Experience. Ventum Consulting. SQL auf Hadoop Oliver Gehlert. 2014 Ventum Consulting

Beratung. Results, no Excuses. Consulting. Lösungen. Grown from Experience. Ventum Consulting. SQL auf Hadoop Oliver Gehlert. 2014 Ventum Consulting Beratung Results, no Excuses. Consulting Lösungen Grown from Experience. Ventum Consulting SQL auf Hadoop Oliver Gehlert 1 Ventum Consulting Daten und Fakten Results, no excuses Fachwissen Branchenkenntnis

Mehr

Prozessorientierte Applikationsund Datenintegration mit SOA

Prozessorientierte Applikationsund Datenintegration mit SOA Prozessorientierte Applikationsund Datenintegration mit SOA Forum Business Integration 2008, Wiesbaden Dr. Wolfgang Martin unabhängiger Analyst und ibond Partner Business Integration 1998 2008 Agenda Business

Mehr

FREUDENBERG IT. Mobile Business Intelligence

FREUDENBERG IT. Mobile Business Intelligence FREUDENBERG IT Mobile Business Intelligence Mobile Business Intelligence AGENDA Herausforderung mobiler Lösungen Vorstellung der Produkte Freudenberg ITs Lösungen Warum SAP? Herausforderung mobiler Lösungen

Mehr

In-Memory Datenbanken im Kontext komplexer Analytics Pojekte am Beispiel der Otto Group BI

In-Memory Datenbanken im Kontext komplexer Analytics Pojekte am Beispiel der Otto Group BI In-Memory Datenbanken im Kontext komplexer Analytics Pojekte am Beispiel der Otto Group BI Hanau, 25.02.2015 1 Titel der Präsentation, Name, Abteilung, Ort, xx. Monat 2014 Der Aufbau der Group BI Plattform

Mehr

Darüber hinaus wird das Training dazu beitragen, das Verständnis für die neuen Möglichkeiten zu erlangen.

Darüber hinaus wird das Training dazu beitragen, das Verständnis für die neuen Möglichkeiten zu erlangen. Ora Education GmbH www.oraeducation.de info@oraeducation.de Lehrgang: Oracle 11g: New Features für Administratoren Beschreibung: Der Kurs über fünf Tage gibt Ihnen die Möglichkeit die Praxis mit der neuen

Mehr

Business Mehrwerte von SAP HANA

Business Mehrwerte von SAP HANA Business Mehrwerte von SAP HANA von der Technologie zum Geschäft Halle, 07.05.2013 2013 GISA GmbH Leipziger Chaussee 191 a 06112 Halle (Saale) www.gisa.de Agenda GISA im Überblick Was ist SAP HANA? Was

Mehr

Hannover, 20.03.2015 Halle 5 Stand A36

Hannover, 20.03.2015 Halle 5 Stand A36 Integrierte Unternehmensinformationen als Fundament für die digitale Transformation vor allem eine betriebswirtschaftliche Aufgabe Hannover, 20.03.2015 Halle 5 Stand A36 Business Application Research Center

Mehr

Herzlich willkommen! Raber+Märcker GmbH www.raber-maercker.de

Herzlich willkommen! Raber+Märcker GmbH www.raber-maercker.de Herzlich willkommen! die Business Suite für Ihr Unternehmen Alexander Sturm Telefon: +49 (711) 1385 367 Alexander.Sturm@raber-maercker.de Agenda Kurzvorstellung Raber+Märcker Die Business Suite für Ihr

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

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

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

SAP HANA eine Plattform für innovative Anwendungen

SAP HANA eine Plattform für innovative Anwendungen SAP HANA eine Plattform für innovative Anwendungen Top Intelligence: Big Data & SAP HANA Zürich, Frankfurt, Hamburg, München, Mülheim/R Februar 2014 Dr. Wolfgang Martin Analyst und Mitglied im Boulder

Mehr

MHP BI Optimization Solution Ihre Lösung für einen maximalen Return on Investment Ihrer SAP BW Systemlandschaft!

MHP BI Optimization Solution Ihre Lösung für einen maximalen Return on Investment Ihrer SAP BW Systemlandschaft! MHP BI Optimization Solution Ihre Lösung für einen maximalen Return on Investment Ihrer SAP BW Systemlandschaft! Business Solutions 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung

Mehr

WSO2 Middleware Platform Vorlesungsbegleitendes Praktikum soa

WSO2 Middleware Platform Vorlesungsbegleitendes Praktikum soa WSO2 Middleware Platform Vorlesungsbegleitendes Praktikum soa Dr. Stefan Pietschmann, PF Service-Oriented Enterprise Applications, T-Systems MMS Dresden, 22.10.2013 About US PF42 Service-oriented enterprise

Mehr

Migration SAP BW 7.3 auf SAP HANA

Migration SAP BW 7.3 auf SAP HANA Migration SAP BW 7.3 auf SAP HANA IMCC 5.6.2013 Karl Schindler - IT 2011 SAP AG. All rights reserved. 1 Agenda Die Koehler Paper Group IT Landschaft InMemory - Technologie Anforderungen an modernes Reporting

Mehr

BI WIKI START-UP YOUR DWH PARTIZIPATIVE BI IM ZEITALTER VON BIG DATA

BI WIKI START-UP YOUR DWH PARTIZIPATIVE BI IM ZEITALTER VON BIG DATA BI WIKI START-UP YOUR DWH PARTIZIPATIVE BI IM ZEITALTER VON BIG DATA Agenda VORSTELLUNG B.TELLIGENT WIE ENTSTEHT EINE KENNZAHL? WAS SIND METADATEN? AUFBAU UND FUNKTIONSWEISE DES BI WIKI LIVE DEMO ZUSAMMENFASSUNG

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

Kann man Big Data managen?

Kann man Big Data managen? Kann man Big Data managen? Information Governance in Retail-Unternhmen Uwe Nadler Senior Managing Consultant Big Data Architect Sales Leader Information Governance D-A-CH Themen Die Bedeutung von Information

Mehr

POWER ALS BIG DATA PLATTFORM. Vom klassischen Data Warehouse zum Big Data Ansatz

POWER ALS BIG DATA PLATTFORM. Vom klassischen Data Warehouse zum Big Data Ansatz POWER ALS BIG DATA PLATTFORM Vom klassischen Data Warehouse zum Big Data Ansatz IBM COGNOS VORSTELLUNG Stefan Held Software Architekt PROFI GS Bochum Schwerpunkte: Business Intelligence & Analytics Big

Mehr

Big Data: Solaranlagen reparieren Waschmaschinen? 2014 IBM Corporation

Big Data: Solaranlagen reparieren Waschmaschinen? 2014 IBM Corporation Big Data: Solaranlagen reparieren Waschmaschinen? Agenda Kurze Vorstellung Der Kunde und der ursprüngliche Ansatz Bisherige Architektur Vorgeschlagene Architektur Neue Aspekte der vorgeschlagenen Architektur

Mehr

BI-Kongress 2016 COMBINED THINKING FOR SUCCESS - BI & S/4HANA

BI-Kongress 2016 COMBINED THINKING FOR SUCCESS - BI & S/4HANA BI-Kongress 2016 COMBINED THINKING FOR SUCCESS - BI & S/4HANA AUFSTELLUNG OPTIMIEREN. ENTWICKELN SIE IHRE SYSTEMLANDSCHAFT WEITER UND VERKAUFEN SIE DIE CHANCEN IHREN ANWENDERN Yu Chen, Thorsten Stossmeister

Mehr

Hans-Peter Zorn Inovex GmbH. Wer gewinnt das SQL-Rennen auf der Hadoop-Strecke?

Hans-Peter Zorn Inovex GmbH. Wer gewinnt das SQL-Rennen auf der Hadoop-Strecke? Hans-Peter Zorn Inovex GmbH Wer gewinnt das SQL-Rennen auf der Hadoop-Strecke? War nicht BigData das gleiche NoSQL? Data Lake = Keine Struktur? flickr/matthewthecoolguy Oder gar ein Hadump? flickr/autohistorian

Mehr

Über uns Everywhere commerce everywhere delivery

Über uns Everywhere commerce everywhere delivery Über uns Everywhere commerce everywhere delivery Ein nahtloses, kanalübergreifendes Einkaufserlebnis das ist die Herausforderung für vorausschauende Omnichannelretailer. Dazu brauchen Händler einen Partner,

Mehr

>> PERFORMANCE MANAGEMENT & CONTROLLING

>> PERFORMANCE MANAGEMENT & CONTROLLING A S C E NTION I N F O RMATION M A N A G E M E NT >> PERFORMANCE MANAGEMENT & CONTROLLING 04.10.2010 ascention.com 1 Facts INTERNATIONALE STANDORTE >> Wien (A) >> Friedrichshafen (D) >> St. Gallen (CH)

Mehr

OPEN FRIDGE - OFFENE GERÄTESCHNITTSTELLEN FÜR ENERGIEEFFIZIENZ

OPEN FRIDGE - OFFENE GERÄTESCHNITTSTELLEN FÜR ENERGIEEFFIZIENZ OPEN FRIDGE - OFFENE GERÄTESCHNITTSTELLEN FÜR ENERGIEEFFIZIENZ IKT der Zukunft (1. Ausschreibung 2012) Laufzeit: 04/2013-03/2015 (24 Mo) Budget: 292 k Euro Anwendungsfeld: Energiesysteme, Energieeffizienz

Mehr

Big Data und Social Media Analyse. Baden, 11.06.2013 Arne Weitzel, Senior Solution Architect Samuel Rentsch, CEO Julian Götz, Head of Sales

Big Data und Social Media Analyse. Baden, 11.06.2013 Arne Weitzel, Senior Solution Architect Samuel Rentsch, CEO Julian Götz, Head of Sales Big Data und Social Media Analyse Baden, 11.06.2013 Arne Weitzel, Senior Solution Architect Samuel Rentsch, CEO Julian Götz, Head of Sales Big Data & Social Media Analyse werden in Zukunft zentrale Business

Mehr

Workshop 20 und 31 Archivieren mit Prinect

Workshop 20 und 31 Archivieren mit Prinect Workshop 20 und 31 Archivieren mit Prinect 1 2 Archivieren mit Prinect Prinect Anwendertage 2015 Frank Karl, Thomas Schubert, Winfried Werner, Dietmar Bischoff Heidelberg 20. / 21. November 2015 Agenda

Mehr

Trends im Markt für Business Intelligence. Patrick Keller, Senior Analyst & Prokurist CeBIT 2016

Trends im Markt für Business Intelligence. Patrick Keller, Senior Analyst & Prokurist CeBIT 2016 Trends im Markt für Business Intelligence Patrick Keller, Senior Analyst & Prokurist CeBIT 2016 18.03.2016 BARC 2016 2 IT Meta-Trends 2016 Digitalisierung Consumerization Agilität Sicherheit und Datenschutz

Mehr

Oracle BI&W Referenz Architektur Big Data und High Performance Analytics

Oracle BI&W Referenz Architektur Big Data und High Performance Analytics DATA WAREHOUSE Oracle BI&W Referenz Architektur Big Data und High Performance Analytics Alfred Schlaucher, Oracle Scale up Unternehmensdaten zusammenfassen Noch mehr Informationen

Mehr

MHP Real-Time Business Solution Ihre Lösung zur Harmonisierung und Analyse polytechnischer Messdaten

MHP Real-Time Business Solution Ihre Lösung zur Harmonisierung und Analyse polytechnischer Messdaten MHP Real-Time Business Solution Ihre Lösung zur Harmonisierung und Analyse polytechnischer Messdaten Christian Hartmann Präsentation Business Solutions 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für

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

3. Stud.IP-Entwickler-Workshop 2. Juni 2006 Workshop 3c: Stud.IP-Enterprise-Edition André Noack, Frank Elsner

3. Stud.IP-Entwickler-Workshop 2. Juni 2006 Workshop 3c: Stud.IP-Enterprise-Edition André Noack, Frank Elsner 3. Stud.IP-Entwickler-Workshop 2. Juni 2006 Workshop 3c: Stud.IP-Enterprise-Edition André Noack, Frank Elsner Gliederung Das Problem: Skalierbarkeit LAMP Tuning Mehr als ein Server Stud.IP und shared nothing

Mehr

Die sichere Datenhaltung für optimierte Qualitätssicherung

Die sichere Datenhaltung für optimierte Qualitätssicherung Die sichere Datenhaltung für optimierte Qualitätssicherung Matthias Weiss Business Unit Database Mittelstandstechnologie ORACLE Deutschland GmbH Kontaktdaten-Mail-ID: matthias.weiss@oracle.com -Telefon:

Mehr

TOP. wird ein wichtiges Jahr für BIG (Business Intelligence Growth) DER BUSINESS INTELLIGENCE TRENDS FÜR DAS JAHR 2013

TOP. wird ein wichtiges Jahr für BIG (Business Intelligence Growth) DER BUSINESS INTELLIGENCE TRENDS FÜR DAS JAHR 2013 0 Es TOP 10 DER BUSINESS INTELLIGENCE TRENDS FÜR DAS JAHR 2013 wird ein wichtiges Jahr für BIG (Business Intelligence Growth) 2012 war ein fantastisches Jahr für Business Intelligence! Die biedere alte

Mehr

MATCHING VON PRODUKTDATEN IN DER CLOUD

MATCHING VON PRODUKTDATEN IN DER CLOUD MATCHING VON PRODUKTDATEN IN DER CLOUD Dr. Andreas Thor Universität Leipzig 15.12.2011 Web Data Integration Workshop 2011 Cloud Computing 2 Cloud computing is using the internet to access someone else's

Mehr

Die aktuellen Top 10 IT Herausforderungen im Mittelstand

Die aktuellen Top 10 IT Herausforderungen im Mittelstand Die aktuellen Top 10 IT Herausforderungen im Mittelstand Ronald Boldt, SPI GmbH Über mich Ronald Boldt Leiter Business Solutions SPI GmbH Lehrbeauftragter für Geschäftsprozess orientiertes IT Management

Mehr

on Azure mit HDInsight & Script Ac2ons

on Azure mit HDInsight & Script Ac2ons Willkommen beim #GAB 2015! on Azure mit HDInsight & Script Ac2ons Lokale Sponsoren: HansPeter Grahsl Netconomy Entwickler & Berater FH CAMPUS 02 Twi9er: @hpgrahsl Überblick Inhalte Was ist HDInsight? Wozu

Mehr

Social Business Intelligence Text Mining und Hadoop bei DB Fernverkehr AG

Social Business Intelligence Text Mining und Hadoop bei DB Fernverkehr AG Social Business Intelligence Text Mining und Hadoop bei DB Fernverkehr AG DB Fernverkehr AG Dr.-Ing. Axel Schulz, Dr. Matthias Platho P.FMB 2, DB Fernverkehr AG Frankfurt, 22.05.2015 Motivation An meinem

Mehr

Business Intelligence

Business Intelligence Business Intelligence TOP Priorität für CIOs? Köln 08. Mai 2007 Dr. Wolfgang Martin Analyst, ibond Partner, Ventana Research Advisor und Research Advisor am Institut für Business Intelligence BI TOP Priorität

Mehr

Studierenden-Kennzahlen im Griff dank flexiblem Reporting und Ad-hoc-Analysen

Studierenden-Kennzahlen im Griff dank flexiblem Reporting und Ad-hoc-Analysen Praxistag für die öffentliche Verwaltung 2012 Titel Präsentation Studierenden-Kennzahlen im Griff dank flexiblem Reporting und Ad-hoc-Analysen Referenten-Info Gerhard Tschantré, Leiter Controllerdienste

Mehr

Big Data Nutzen oder Risiko? T-Systems Multimedia Solutions

Big Data Nutzen oder Risiko? T-Systems Multimedia Solutions Big Data Nutzen oder Risiko? T-Systems Multimedia Solutions http://sicherheitstacho.eu Erpresser Rewe Sony EZB Ashley Madison 1blu Risiko Image und Geld Bundestag-IT Informationsverlust Image Finanzieller

Mehr

HSE24 Gezielte Kundenansprache mit hybris Marketing. Christian Schnetzer, Teamleiter Kundensysteme

HSE24 Gezielte Kundenansprache mit hybris Marketing. Christian Schnetzer, Teamleiter Kundensysteme HSE24 Gezielte Kundenansprache mit hybris Marketing Christian Schnetzer, Teamleiter Kundensysteme 2015 Homeshopping bei HSE24...ein 360 o Einkaufserlebnis HSE24 ist Vorreiter des modernen Homeshoppings

Mehr

Zeitgemäße Verfahren für ganzheitliche Auswertungen

Zeitgemäße Verfahren für ganzheitliche Auswertungen Intelligente Vernetzung von Unternehmensbereichen Zeitgemäße Verfahren für ganzheitliche Auswertungen Sächsische Industrie- und Technologiemesse Chemnitz, 27. Juni 2012, Markus Blum 2012 TIQ Solutions

Mehr

Ihr Microsoft Spezialist für Migrationen, Upgrades und Infrastruktur-Konzeption für Microsoft SQL Server und Microsoft SharePoint.

Ihr Microsoft Spezialist für Migrationen, Upgrades und Infrastruktur-Konzeption für Microsoft SQL Server und Microsoft SharePoint. Ihr Microsoft Spezialist für Migrationen, und Infrastruktur-Konzeption für Microsoft und Microsoft SharePoint. Unsere Infrastructure Services unterstützen Kunden mit folgenden Angeboten: Migrationen von

Mehr

Macht Knowledge- Management Unternehmen effizienter?

Macht Knowledge- Management Unternehmen effizienter? Macht Knowledge- Management Unternehmen effizienter? Karl-Heinz Plünnecke Geschäftsführer H.U.T GmbH 1 Software Performance Entwicklung Performance Was dann? ecommerce ERP SCM CRM Zeit 2 1 Noch Potential?

Mehr

Non-Profit-Organisationen: Vom Controlling zum Strategischen Management

Non-Profit-Organisationen: Vom Controlling zum Strategischen Management Non-Profit-Organisationen: Vom Controlling zum Strategischen Management Einordnung der Begriffe Business Intelligence Strategic Association Management Controlling and Data Warehousing Data Mining, Knowledge

Mehr

Rainer Klapper QS solutions GmbH

Rainer Klapper QS solutions GmbH Rainer Klapper QS solutions GmbH Der Handlungsbedarf Die CRM-Welt ist umgeben von Social Media Foren Communities Netzwerke CRM Blogs Fehlende Prozessintegration wird zunehmend zum Problem Wir bauen Brücken

Mehr

Effizienter Einsatz von Flash-Technologien im Data Center

Effizienter Einsatz von Flash-Technologien im Data Center Effizienter Einsatz von Flash-Technologien im Data Center Herbert Bild Solution Marketing Manager Georg Mey Solutions Architect 1 Der Flash-Hype 2 Drei Gründe für den Hype um Flash: 1. Ungebremstes Datenwachstum

Mehr

SPoT Agenda. Begrüßung und Vorstellung CAS AG. Markttrends aus Analystensicht. Big Data Trusted Information

SPoT Agenda. Begrüßung und Vorstellung CAS AG. Markttrends aus Analystensicht. Big Data Trusted Information SPoT Agenda Begrüßung und Vorstellung CAS AG Markttrends aus Analystensicht Big Data Trusted Information Lars Iffert, BARC GmbH Dr. Oliver Adamczak, IBM Deutschland GmbH Factory Ansatz für ETL-Prozesse

Mehr

Symbiose hybrider Architekturen im Zeitalter digitaler Transformation. Hannover, 18.03.2015

Symbiose hybrider Architekturen im Zeitalter digitaler Transformation. Hannover, 18.03.2015 Symbiose hybrider Architekturen im Zeitalter digitaler Transformation Hannover, 18.03.2015 Business Application Research Center (BARC) B (Analystengruppe Europas führendes IT-Analysten- und -Beratungshaus

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

Datenbanken. Produkte Dienstleistungen Referenzen

Datenbanken. Produkte Dienstleistungen Referenzen Datenbanken Produkte Dienstleistungen Referenzen Produkte: MS SQL Server MS SQL Server 2005 Datenbankmodul Berichtssysteme mit Reporting Services Data Warehousing/Data Mining mit Analysis Services Schnittstellen

Mehr

Nutzen von Information für bessere Ergebnisse

Nutzen von Information für bessere Ergebnisse Daten verwalten ist gut Informationen nutzen ist besser Kurt Steiger IBM Enterprise Content Management Nutzen von Information für bessere Ergebnisse Information Agenda Business Optimisation Plan, understand

Mehr

Neue Möglichkeiten analytischer Lösungen für gesetzliche Krankenversicherungen

Neue Möglichkeiten analytischer Lösungen für gesetzliche Krankenversicherungen BITMARCK Kundentag am 04.11.2013 Neue Möglichkeiten analytischer Lösungen für gesetzliche Krankenversicherungen Stefan Sander; Senior Client Technical Specialist IBM Software Group Mascha Minou Lentz ;

Mehr