W2A. Operational Intelligence und Enterprise Decision Management. Christian Schieder Christian Kurze
|
|
- Gitta Althaus
- vor 8 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 W2A 7. Europäische TDWI Konferenz Juni 2008 Forum am Deutschen Museum, München Operational Intelligence und Enterprise Decision Management Christian Schieder Christian Kurze
2 Operational Intelligence & Enterprise Decision Management 7. Europäische TDWI Konferenz Christian Shid Schieder / Christian Kurze TDWI München Decision Support bei Caenorhabditis elegans Operational Intelligence & Enterprise Decision Management Quelle: Besserau, Jean Louis: Genetics and Neurobiology of C. elegans, Institute national de la santé et de la recherche médicinal, 2007, Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 1
3 Das Grundproblem der Intelligence Operational Intelligence & Enterprise Decision Management Ein großer Teil der Nachrichten, die man im Krieg bekommt, ist widersprechend, ein noch größerer falsch und bei weitem der größte einer ziemlichen Ungewißheit unterworfen. Carl von Clausewitz (1827), Preußischer General, in seinem Standardwerk Vom Kriege, Erstes Buch Über die Natur des Krieges, Kap. VII Nachrichten im Kriege. Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 2 Inhalt Operational Intelligence & Enterprise Decision Management 1 Einleitung 2 Theoretische Grundlagen 3 Praktische Umsetzung Pause 4 Marktüberblick 5 BI Cool(Tool)Tour 6 Ausblick Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 3
4 Inhalt Operational Intelligence & Enterprise Decision Management 1 Einleitung 2 Theoretische Grundlagen 3 Praktische Umsetzung Pause 4 Marktüberblick 5 BI Cool(Tool)Tour 6 Ausblick Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 4 Einleitung Gartner Hype Cycle Business Intelligence 2007 Quelle: Gartner, Juli Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 5
5 Einleitung Operational Intelligence Buzzword Dschungel Real Time Warehousing Automated Decision Making Dynamic Warehousing Predictive Analytics Streaming Analytics Ati Active Warehousing Business Atiit Activity Monitoring i Business Rules Technology Process Performance Measurement Business Intelligence 2.0 Pervasive Business Intelligence Dynamic Process Control Complex Event Processing Operational Data Store Event Correlation Adaptive Enterprise Zero Latency Event Stream Processing Agil Enterprise Visual Analysis Enterprise Decision Management Operational Business Intelligence Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 6 Einleitung Anwendungsfelder Betrugserkennung (Fraud detection) Verkehrs und Produktionsüberwachung, Logistik, Netzwerkverwaltung (Systems monitoring) Nachrichtenüberwachung (Presse, Börse, Wetter, ) Demand sensing Payments & cash monitoring Data security monitoring Algorithmic trading Application performance monitoring Dynamic pricing and yield management RFID/sensor network data analysis Data validation Risk management Supply chain optimization Call center optimization Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 7
6 Einleitung Corporate Performance Management Definition von Unternehmenszielen Ergebnisanalyse Strategische Ebene Definition strategischer KPIs Prozessdesign Process & Design KPI Definition & KPI Definition Planung der Prozessleistung Operative Ebene Prozess- ausführung Prozessleistungs- ermittlung Plan- & Prozessanpassung Prozessautomatisierung Prozessleistungsanalyse Prozessüberwachung Angepasst nach: Melchert, F.; Winter, R.; Klesse, M.: Aligning Process Automation and Business Intelligence to Support Corporate Performance Management. Proc. of the 10th AmCIS, New York, 2004, S Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 11 Einleitung Latenzzeiten I (Potenzieller) Wert der Entscheidung Geschäftsvorfall Daten im DW verfügbar Analyseergebnisse verfügbar Entscheidung getroffen Maßnahme umgesetzt tt Datenlatenz Analyselatenz Entscheidungslatenz Umsetzungslatenz Zeit Quelle: Hackathorn, Richard: Minimizing Action Distance, Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 12
7 Einleitung Latenzzeiten II Zusätzlicher Gewinn (Gewinnvorsprung) bei sofortiger Entscheidung Operative Entscheidungssituation Taktische Entscheidungssituation Strategische Entscheidungssituation Zeit Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 13 Inhalt Operational Intelligence & Enterprise Decision Management 1 Einleitung 2 Theoretische Grundlagen 3 Praktische Umsetzung Pause 4 Marktüberblick 5 BI Cool(Tool)Tour 6 Ausblick Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 14
8 Menschliches Verhalten Das S O R Modell Theoretische Grundlagen. Verhaltenswissenschaft Verhaltenswissenschaft beschreibt, erklärt und versucht menschliches Verhalten in Organisationen vorherzusagen S O R Modell des Neobehaviorismus betrachtet intrapersonelle Konstrukte zur Voraussage und Beeinflussung von Verhalten Stimulus (S) Organismus (O) Black Box Reaktion (R) Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 15 Menschliches Verhalten Das S O R Modell Theoretische Grundlagen. Verhaltenswissenschaft Organismus (O) Stimulus (S) Rez zeptor Wahrn nehmung Instinkte/Triebe Bedürfnisse/Motive Werte/Einstellungen Anspruchsniveau/Erwartungen Qualifikationen on Verhalte ensintenti Eff fektor Reaktion (R) Reize aus der Umwelt erregen Sinnesorgane (Augen, Ohren, Haut) und werden über Rezeptoren (Netzhaut, Schnecke, Schleimhaut) wahrgenommen. Die Erregung des autonomen und motorischen Systems, aktivierte i t Motive, Erwartungen, Fähigkeiten etc. führen zu Verhaltensintentionen, die über Effektoren (Muskeln, Sehnen) zu beobachtbaren Reaktionen führen Quelle: Staehle, Wolfgang; Management Eine verhaltenswissenschaftliche Perspektive, 1999, S. 163 Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 16
9 Sense and Response Loops Theoretische Grundlagen. Kybernetik und Verhaltenswissenschaft Fünf Schritte innerhalb einer Sense and Response Loop: S I (F) A D R: () Sense,, Interpret p (Filter), Analyze, y, Decide,, Respondp Einordnung in das menschliche Verhalten: Organismus (O) Stimulus (S) Rez zeptor Wahrn nehmung Instinkte/Triebe Bedürfnisse/Motive Werte/Einstellungen Anspruchsniveau/Erwartungen Qualifikationen Verhalte ensintentio on Eff fektor Reaktion (R) Sense Interpret (Filter), Analyze Decide Respond Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 17 Enterprise Decision Management definiert Theoretische Grundlagen Enterprise Decision Management is a systematic approach to automating and improving operative business decisions. It aims to increase the precision, ii consistency, and agility of these decisions i and reduce the time to decide and the cost of the decision. Quelle: Taylor, James; Raden, Neil: Smart (Enough) Systems How to Deliver Competitive Advantages by Automating Hidden Decisions, Prentice Hall, 2007, S. 39. Enterprise Decision Management,, entails all aspects of managing automated decision design and deployment that an organization uses to manage its interactions with customers, employees and suppliers. Quelle: Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 18
10 Kennzeichen operativer Entscheidungen Theoretische Grundlagen. Enterprise Decision Management Ausprägung niedrig i hochh Frequenz Zit Zeitsensitivität itiität IT Unterstützung Interaktivität strategisch Ebene operativ Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 19 Kernforderungen des EDM Theoretische Grundlagen. Enterprise Decision Management Genauigkeit Zielgerichtetheit einer Entscheidung im Hinblick auf die Erreichung von Unternehmenszielen (Effektivität). Konsistenz Agilität Einheitlichkeit von Entscheidungen ceteris paribus über die Zeit, über alle organisatorische Einheiten im Sinne der Unternehmensstrategie. Geschwindigkeit Kosten Zeit vom Treffen einer Entscheidung bis zu deren Umsetzung. Monetärer Aufwand für das Vorbereiten und Treffen einer Entscheidung (Effizienz). Geschwindigkeit und Kosten für die Anpassung organisationaler Regeln, Richtlinien und Prozeduren (Flexibilität). Robustheit? Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 20
11 Operational Intelligence Theoretische Grundlagen Operational Intelligence focuses on providing real time monitoring of business processes and activities as they are executed within computer systems, and in assisting i in optimizing i i these activities iii and processes by identifying and detecting situations that correspond to interruptions and bottlenecks. This is achieved by observing the progress of the business processes andcomputingseveral metrics inreal time using these progress events and publishing the metrics to one or more channels. Quelle: Operational Business Intelligence delivers information and insights to a broad range of users within hours or minutes for the purpose of managing or optimizing operational or time sensitive business processes. Quelle: Eckerson, Wayne W.: Best Practices in Operational BI, TDWI Best Practises Report, 2007, S. 6. Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 21 Abgrenzung von Operational Intelligence Theoretische Grundlagen. Operational Intelligence Perspektive Strategic Intelligence Tactical Intelligence Operational Intelligence Entscheidungsfokus Grundsatzentscheidungen Ausgestaltungsentscheidungen Ausführungsentscheidungen Nutzer C Level VP Level LOB Level Zeithorizont Langfristig Mittelfristig Kurzfristig Datenhorizont Historisiert Historisiert Ereignisbasiert & Historisiert Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 22
12 Ebenen der Operational Intelligence Theoretische Grundlagen. Operational Intelligence LOW IME REAL T DA ATALATENCY EXECUTE PROCESSES FACILITATE PROCESSES MONITOR PROCESSES HIGH DAILY ANALYZE PROCESSES Operational reports Operational dashboards Composite applications BUSINESS VALUE Event-driven Analytic platforms HIGH Quelle: Eckerson, Wayne W.: Best Practices in Operational BI, TDWI Best Practises Report, 2007, S. 6. Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 23 Entscheidungen im ECA Tupel Theoretische Grundlagen. Operational Intelligence Entscheidungen lassen sich als Teil eines 3 Tupels von Ereignis, Bedingung und Handlung (engl. Event, Condition, Action; ECA) konzeptualisieren. i Entscheidungen entsprechen dabei dem Übergang von Bedingung zu Handlung. Ereignis Sensor Daten Erkenntnis Bedingung Entscheidung Action Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 24
13 Entscheidungsunterstützung Theoretische Grundlagen. Operational Intelligence Feedbacklatenz Handlungen Handlungslatenz ERP CRM Operative Systeme Entscheidung Datenlatenz Datenintegration ESB Entscheidungslatenz OLAP Data Mining Analytische Systeme Erkenntnis Analyselatenz Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 25 Technologien zur Verringerung von Latenzzeiten Theoretische Grundlagen. Operational Intelligence Dt Datenlatenz lt Micro batches Change Data Capture Event Stream Processing In Memory Databases Grid Computing Entscheidungslatenz Business Rules s Case based Reasoning Analyselatenz l Data/Process Mining Visual Analysis Complex Event Processing Business Activity Monitoring Handlungslatenz Workflow/ Process s ERP/ CRM/ SCM/ Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 26
14 Drei Säulen der Operational Intelligence Theoretische Grundlagen. Operational Intelligence Operational Intelligence PPM Process Performance Management / Measurement BAM Business Activity Monitoring PFS Planning, Forecasting, Simulation Ex post (Blick in den Rückspiegel) Analyse und Verbesserung Prozess und Kommunikationsstatistiken In situ (Blick auf Abläufe in Bearbeitung) Ad hoc Maßnahmen und Alerting Event und Regel orientiert Ex ante (Blick durch die Windschutzscheibe) Unterstützung bei Entscheidungen Event und Regel orientiert Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 27 Events / Ereignisse Theoretische Grundlagen. Operational Intelligence An Event is a notable thing that happens inside or outside your business. An event (business or system) may signify a problem or impending problem, anopportunity orthreat threat, a threshold or deviation. Quelle: Michelson, B.: Event Driven Architecture Overview, cc, 2006, S. 2. Ein Ereignis (v. althochdeutsch irougen = voraugen stellen, zeigen) findet immer dann statt, wenn etwas passiert oder sich etwas verändert. In der Regel geht ein Ereignis mit der Veränderung eines Zustands einher bzw. ist deren Auslöser. Unter einem Ereignis (engl. event) versteht man dasjenige, was eine Aktion (Event Handler Programm) und damit eine Zustandsveränderung auslöst. Diese Ereignisse können Benutzereingaben (Mausklick, Taste, Spracheingabe, Geräteanschluss,...) oder Systemereignisse (Zeitpunkt, Fehler, Datenveränderung, Sensor,...) sein. Quelle: Wikipedia, Abruf vom Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 28
15 Datenströme Events in der IT Theoretische Grundlagen. Operational Intelligence Datenstrom: Kontinuierlich übersandte Datensätze, deren Größe, Menge sowie schnelles Aufkommen verbieten, sie vor der Verarbeitung zu speichern. ih Bisherige Forschung: Überwachung eines Datenflusses auf das Vorkommen bestimmter Daten und Analyse von Daten innerhalb des Stroms Unterscheidung: Transaktionsströme (Log Daten: Kreditkartennutzung, Telefonanrufe, Zugriff auf Wb Webressourcen) Messdatenströme (Sensoren, Rechnernetzwerke, wissenschaftliche Messstationen) Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 29 Datenströme Events in der IT Theoretische Grundlagen. Operational Intelligence Überwachung und Anfrageauswertung: Überwachung: Suche nach bestimmten Mustern, z.b. Nachrichten über ein bestimmtes Land in Strom von Pressemeldungen, große Kursschwankungen in Strom von Börsendaten, lebensbedrohliche Wertkombinationen in medizinischen Messdaten Filtern/Anfragen: komplexe Anfragen, wie in Datenbankanwendungen; selbe Anfragesprachen wie für traditionelle Datenbanksysteme (SQL, XPath) Analyse von Datenströmen: Ermittlung aggregierter g Werte Anwendungen: Trendanalyse, Abrechnung über die Nutzung von Rechnern und Rechnernetzen sowie Verkehrswegen, Systemüberwachung, Früherkennung von Ereignissen Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 30
16 Business Rules / Geschäftsregeln Theoretische Grundlagen. Operational Intelligence Eine Geschäftsregel ist eine Direktive oder Guideline, die das Geschäftsverhalten beeinflussen oder leiten soll. Quelle: Schacher, M.; Grässle, P.: Agile Unternehmen durch Business Rules, Springer, 2006, S. 17. Ableitungsregeln: Herleiten neuer Informationenausbestehendenaus Informationen Premium Kunden sind solche, deren Umsatz in denletzten 12Monatenüber EUR lag. Einschränkungen: Aussagen über das Geschäft, die wahr sein müssen; Verbote und Gebote Ein Kunde darf sein Kreditlimit nie überschreiten. Prozessregeln: Anstoßen, verhindern oder erlauben von Aktionen Bei Bestellungsaufgabe ist die Bonität des Kunden zu prüfen. Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 31 Business Rules Management BRM Theoretische Grundlagen. Operational Intelligence Regeln sind eine wertvolle Unternehmensressource, der Umgang mit ihnen muss in einem kontrollierten Prozess erfolgen Externalisierung und Dokumentation der Geschäftsregeln Quelle: Schacher, M.; Grässle, P.: Agile Unternehmen durch Business Rules, Springer, 2006, S. 19. Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 32
17 Inhalt Operational Intelligence & Enterprise Decision Management 1 Einleitung 2 Theoretische Grundlagen 3 Praktische Umsetzung Pause 4 Marktüberblick 5 BI Cool(Tool)Tour 6 Ausblick Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 33 Real Time und Active Business Intelligence Praktische Umsetzung Real Time Business Intelligence = right time as needed Real Time Business Intelligence ist ein dispositives System, das Informationen in jeder benötigten Aktualität und Antwortzeit zur Verfügung stellen kann. Die Aktualität und Antwortzeit sind dabei nicht einheitlich, sondern bedarfsorientiert (Stage 1 bis Stage 4). Active Business Intelligence = event driven acting BI Active Business Intelligence ist ein dispositives System, das Ereignisse identifizieren und verarbeiten kann und darauf mit einer Aktion in der Systemumgebung reagiert. Das Ziel ist die teilweise oder vollständige Automatisierung ti i von Routineentscheidungen t id (Stage 5). Agile Business Intelligence Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 34
18 Information Evolution in Data Warehousing Praktische Umsetzung Quelle: Brobst, Stephen; Rarey, Joe, Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 35 Architektur Dschungel verschiedener Anbieter Praktische Umsetzung Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 36
19 Architekturen Reporting Praktische Umsetzung ERP Purchase SCM Distribution Data Warehouse Reports Analysten CRM Customer Care Legacy Processes Systems Data Integration Data Storage Analytics User Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 37 Architekturen Analyzing Praktische Umsetzung ERP Purchase Reports SCM Distribution Data Warehouse Analysten Customer Care CRM OLAP Legacy Manuelle Rückkopplung Processes Systems Data Integration Data Storage Analytics User Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 38
20 Architekturen Predicting Praktische Umsetzung ERP Purchase SCM Reports Data Warehouse Distribution CRM OLAP Analysten Customer Care Legacy ODS Workflow Data Mining Manuelle Rückkopplung Processes Systems Data Integration Data Storage Analytics User Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 39 Architekturen Monitoring Praktische Umsetzung ERP Reports Purchase SCM Data Warehouse Distribution CRM OLAP Analysten Customer Care Legacy ODS Data Mining Workflow Micro Batches Enterprise Service Bus Dashboards Manuelle Rückkopplung Processes Systems Data Integration Data Storage Analytics User Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 40
21 Architekturen Decisioning Praktische Umsetzung ERP Data Warehouse Reports Purchase SCM OLAP Distribution CRM Micro Batches ODS Event Processing Data Mining Analysten Customer Care Legacy Stream Cache Dashboards Workflow Event Streams Business Rules Repository Decision Service Bus Business Rules Mobile Devices Transaction Service Bus Rückkopplung durch automatisierte Entscheidungen Manuelle Rückkopplung Processes Systems Data Integration Data Storage Decisions Analytics User Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 41 Operational Intelligence PPM Praktische Umsetzung. Komponenten ERP Data Warehouse Reports Purchase SCM OLAP Distribution CRM Micro Batches ODS Event Processing Data Mining Analysten Customer Care Legacy Stream Cache Dashboards Workflow Event Streams Business Rules Repository Decision Service Bus Business Rules Mobile Devices Transaction Service Bus Rückkopplung durch automatisierte Entscheidungen Manuelle Rückkopplung Processes Systems Data Integration Data Storage Decisions Analytics User Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 42
22 Operational Intelligence BAM Praktische Umsetzung. Komponenten ERP Data Warehouse Reports Purchase SCM OLAP Distribution CRM Micro Batches ODS Event Processing Data Mining Analysten Customer Care Legacy Stream Cache Dashboards Workflow Event Streams Business Rules Repository Decision Service Bus Business Rules Mobile Devices Transaction Service Bus Rückkopplung durch automatisierte Entscheidungen Manuelle Rückkopplung Processes Systems Data Integration Data Storage Decisions Analytics User Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 43 Operational Intelligence PFS Praktische Umsetzung. Komponenten ERP Data Warehouse Reports Purchase SCM OLAP Distribution CRM Micro Batches ODS Event Processing Data Mining Analysten Customer Care Legacy Stream Cache Dashboards Workflow Event Streams Business Rules Repository Decision Service Bus Business Rules Mobile Devices Transaction Service Bus Rückkopplung durch automatisierte Entscheidungen Manuelle Rückkopplung Processes Systems Data Integration Data Storage Decisions Analytics User Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 44
23 Event Processing / Ereignisverarbeitung Praktische Umsetzung. Komponenten An Event is a notable thing that happens inside or outside your business. An event (business or system) may signify a problem or impending problem, an opportunity or threat, a threshold h or deviation. Quelle: Michelson, B.: Event Driven Architecture Overview, cc, 2006, S. 2. Datenstrom: Kontinuierlich übersandte Datensätze, deren Größe, Menge sowie schnelles Aufkommen verbieten, sie vor der Verarbeitung zu speichern. Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 45 Event Processing / Ereignisverarbeitung Praktische Umsetzung. Komponenten SimpleEvent Processing (SEP) Ereignis initiiert eine nachgelagerte Handlung Bsp.: einfache Workflow, Triggers Ti Event Stream Processing (ESP) Ereignisse werden klassifiziert und an Abonnenten weitergestreamt Fokus liegt auf der Versorgung nachgelagerter Ereigniskonsumenten mit Echtzeit Information Complex Event Processing (CEP) Semantische, räumliche und zeitliche Korrelationen zwischen Ereignissen werden evaluiert, ausgewertet und entsprechende Handlungen angestoßen Einsatz von komplexen Algorithmen und Verfahren, um Ereignisse über lange Zeiträume und verschiedene Ereignistypen hinweg zu korrelieren Quelle: Michelson, B.: Event Driven Architecture Overview, cc, 2006, S. 2f. Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 46
24 Event Processing / Ereignisverarbeitung Praktische Umsetzung. Komponenten Verschiedene Algorithmen zur Anfrageauswertung und Analyse von Datenströmen Integration von historischen und streambasierten Daten Quelle: Espertech, Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 47 Event Flow / Ereignisfluss Praktische Umsetzung. Komponenten Event Generators: Quelle des Events: Applikation, Datenspeicher, Service, Geschäftsprozess, Collaboration Werkzeug (E Mail, Instant Messenger) Event Sensor: Router / Filter, Aufnahme von Events Event Channel: Transportiert den Event: i.d.r. messaging backbone Event Processing: Evaluierung gegen Processing Rules, Initiierung von Aktionen: Serviceaufruf, Starten eines Geschäftsprozesses, Publishing an Subscriber, Notifying, Generierung von neuen Events, Speichern für analytische Zwecke Event Consumers: Getriggerter Event Consumer führt seine Aktivität aus Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 48
25 Event Flow / Ereignisfluss Praktische Umsetzung. Komponenten Event Consumer ERP Data Warehouse Reports Purchase Distribution SCM CRM Event Sensor Micro Batches ODS Event Processing OLAP Data Mining Analysten Customer Care Legacy Workflow Stream Cache Event Streams Business Rules Repository Decision Service Bus Business Rules Dashboards Mobile Devices Event Generators Transaction Service Bus Event Event Rückkopplung durch automatisierte Entscheidungen Manuelle Processing Rückkopplung Channel(s) Processes Systems Data Integration Data Storage Decisions Analytics User Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 49 Drei Typen von Business Rules Technologie Praktische Umsetzung. Komponenten 1. Rule Execution Technologie (Business Rule s; BREs) Eigentliche Business Rule s Workflow Management Systeme Datenbanksysteme (via Trigger, Stored Procedures) ERP Systeme (implizite Rules) 2. Rule ManagementTechnologie Management keine automatische Ausführung Frontend für Rule (Weiter )Entwicklung Oftmals Vermischung mit Rule Execution 3. Rule Discovery Technologie Reverse ering von Legacy Code Process Mining Quelle: Schacher, Markus; Grässle, Patrick: Agile Unternehmen durch Business Rules. Springer 2006, S. 214 f. Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 50
26 Lebenszyklus von Business Rules Praktische Umsetzung. Komponenten Externalisierung Ablage Rule Developer Werkzeuge: Rule Builder Werkzeug: Rule Repository Ausführung Business Rules Management Business User verbessern / passen Rules an Process Mining Werkzeuge: Web Editor, Rule Builder Quelle: Yasu Technologies, Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 51 Business Rules Praktische Umsetzung. Komponenten ERP Data Warehouse Reports Purchase SCM OLAP Distribution Customer Care CRM Legacy Micro Batches Rule Storage ODS Stream Cache Event Processing Data Mining Rule Execution Dashboards Analysten Workflow Event Streams Business Rules Repository Decision Service Bus Business Rules Mobile Devices Transaction Service Bus Rückkopplung durch automatisierte Entscheidungen Manuelle Rückkopplung Processes Systems Data Integration Data Storage Decisions Analytics User Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 52
27 Kritische Erfolgsfaktoren Praktische Umsetzung Kritische Erfolgsfaktoren bei der Umsetzung einer EDA: Support durch das Top Management Business Ownership der Gesamtlösung Balance zwischen kurz und langfristigen g BI Zielen Adäquate Ressourcen für Entwicklung und Betrieb Sicherstellung von Datenintegrität und qualitätq Flexibilität der Datenstrukturen, Metadatenmanagement Flexibilität und Vielseitigkeit der Architektur Robustes System und weitreichender User Support Realisierung der Erfolgsfaktoren durch SLAs Quellen: Markarian, J., Brobst, S., Bedell, J., Critical Success Factors Deploying Pervasive BI, 2007; Davis, J. R., Business Intelligence NetworkTM Research Report, Using Operational Business Intelligence for Intra Day Analysis and Decision Making, Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 53 Inhalt Operational Intelligence & Enterprise Decision Management 1 Einleitung 2 Theoretische Grundlagen 3 Praktische Umsetzung Pause 4 Marktüberblick 5 BI Cool(Tool)Tour 6 Ausblick Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 54
28 Agile Business Intelligence Architecture Marktüberblick ERP Data Warehouse Reports Purchase SCM OLAP Distribution CRM Micro Batches ODS Event Processing Data Mining Analysten Customer Care Legacy Stream Cache Dashboards Workflow Event Streams Business Rules Repository Decision Service Bus Business Rules Mobile Devices Transaction Service Bus Rückkopplung durch automatisierte Entscheidungen Manuelle Rückkopplung Processes Systems Data Integration Data Storage Decisions Analytics User Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 55 Gartner Magic Quadrant Business Intelligence Marktüberblick Source: Gartner, January Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 56
SOA im Zeitalter von Industrie 4.0
Neue Unterstützung von IT Prozessen Dominik Bial, Consultant OPITZ CONSULTING Deutschland GmbH Standort Essen München, 11.11.2014 OPITZ CONSULTING Deutschland GmbH 2014 Seite 1 1 Was ist IoT? OPITZ CONSULTING
MehrWas 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
MehrBIG ANALYTICS AUF DEM WEG ZU EINER DATENSTRATEGIE. make connections share ideas be inspired. Wolfgang Schwab SAS D
make connections share ideas be inspired BIG ANALYTICS AUF DEM WEG ZU EINER DATENSTRATEGIE Wolfgang Schwab SAS D Copyright 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. BIG DATA: BEDROHUNG ODER CHANCE?
Mehr5. Business Rules Der Business Rules Ansatz. 5. Business Rules. Grundbegriffe um Umfeld von Business-Rule-Management-Systemen kennen und
5. Business Rules Lernziele: Grundbegriffe um Umfeld von Business-Rule-Management-Systemen kennen und erläutern können; Die Funktionsweise und die Möglichkeiten einer Rule Engine verstehen und einsetzen
MehrPRODATIS CONSULTING AG. Folie 1
Folie 1 Führend im Gartner Magic Quadranten für verteilte, interagierende SOA Projekte Oracle ist weltweit auf Rang 1 auf dem Markt der Enterprise Service Bus Suiten (ESB) für SOA Software 2010 26,3 %
MehrProzesse als strategischer Treiber einer SOA - Ein Bericht aus der Praxis
E-Gov Fokus Geschäftsprozesse und SOA 31. August 2007 Prozesse als strategischer Treiber einer SOA - Ein Bericht aus der Praxis Der Vortrag zeigt anhand von Fallbeispielen auf, wie sich SOA durch die Kombination
MehrCloud Architektur Workshop
Cloud Architektur Workshop Ein Angebot von IBM Software Services for Cloud & Smarter Infrastructure Agenda 1. Überblick Cloud Architektur Workshop 2. In 12 Schritten bis zur Cloud 3. Workshop Vorgehensmodell
MehrBPM/BAM/CEP-Lösung als Vision eines Next Generation Instant Credit System. Benjamin Gebauer, Thomas Schäfer, Daniel Jobst TietoEnator
BPM/BAM/CEP-Lösung als Vision eines Next Generation Instant Credit System Benjamin Gebauer, Thomas Schäfer, Daniel Jobst TietoEnator Page 1 Unsere Vision Vision Prozesse wie in der Automobilindustrie.
MehrIT-Beratung: Vom Geschäftsprozess zur IT-Lösung
Ralf Heib Senior Vice-President Geschäftsleitung DACH IT-Beratung: Vom Geschäftsprozess zur IT-Lösung www.ids-scheer.com Wofür steht IDS Scheer? Wir machen unsere Kunden in ihrem Geschäft erfolgreicher.
MehrIntegriertes ITSM mit 100% Open Source
Real ITSM.Lean, secure& approved Integriertes ITSM mit 100% Open Source Tom Eggerstedt. it-novum Daniel Kirsten. Synetics it-novum 2015 synetics 2015 Wer ist it-novum? Marktführer Business Open Source
MehrProzessorientierte 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
MehrData. 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,
MehrBusiness 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).
MehrWachstumsförderung mit CRM
Wachstumsförderung mit CRM Computerwoche CRM Initiative Feb. 2007 Dr. Wolfgang Martin Analyst, Mitglied im CRM-Expertenrat und Research Advisor am Institut für Business Intelligence Wachstumsförderung
MehrÜberblick Produkte. ORACLE AS 10g R3 JAVA Programming. (5 Tage)
Überblick Produkte Überblick Zielgruppen SOA SOA/BAM Bootcamp (4 Tage) Human Workflow, Oracle BPEL, OWSM, BAM, UDDI, Services Registry Zielgruppe: Partner SOA Essentials Human Workflow, Oracle BPEL, OWSM
MehrVon BI zu Analytik. bessere Entscheidungen basiert auf Fakten. Dr. Wolfgang Martin Analyst, ibond Partner und Ventana Research Advisor
Von BI zu Analytik bessere Entscheidungen basiert auf Fakten Webinar Mai 2010 Dr. Wolfgang Martin Analyst, ibond Partner und Ventana Research Advisor Von Business Intelligence zu Analytik Die Bedeutung
MehrThe Need for Speed. CeBIT 2011. Dr. Wolfgang Martin Analyst, ibond Partner und Ventana Research Advisor
The Need for Speed CeBIT 2011 Dr. Wolfgang Martin Analyst, ibond Partner und Ventana Research Advisor The Need for Speed Industrialisierung, Agilität und Compliance die Rolle von Performance Management
MehrIntegration mit. Wie AristaFlow Sie in Ihrem Unternehmen unterstützen kann, zeigen wir Ihnen am nachfolgenden Beispiel einer Support-Anfrage.
Integration mit Die Integration der AristaFlow Business Process Management Suite (BPM) mit dem Enterprise Information Management System FILERO (EIMS) bildet die optimale Basis für flexible Optimierung
MehrMüller hat seine Prozesse im Griff
Müller hat seine Prozesse im Griff Daniel Jäger 1 Mettenmeier GmbH Unser Leistungsversprechen Die Leistung eines Unternehmens, die Wertschöpfung, ist das Ergebnis seiner Prozesse! Wir befähigen unsere
MehrMehr Visibility. Wie Sie täglich mehr aus Ihren Daten machen.
Mehr Visibility. Wie Sie täglich mehr aus Ihren Daten machen. Definitionen Business Intelligence (BI) bezeichnet Verfahren, Prozesse und Techniken zur systematischen Analyse von Daten in elektronischer
MehrEvent Stream Processing & Complex Event Processing. Dirk Bade
Event Stream Processing & Complex Event Processing Dirk Bade Die Folien sind angelehnt an eine Präsentation der Orientation in Objects GmbH, 2009 Motivation Business Activity Monitoring Sammlung, Analyse
MehrTechnologietag SharePoint 2010
Technologietag SharePoint 2010 SharePoint Plattform für Information und Zusammenarbeit Ein Blick unter die Haube Technologietag SharePoint 2010 1. Oktober 2010 Thomas Hemmer Chief Technology Officer thomas.hemmer@conplement.de
MehrMission. TARGIT macht es einfach und bezahlbar für Organisationen datengetrieben zu werden
Mission TARGIT macht es einfach und bezahlbar für Organisationen datengetrieben zu werden Der Weg zu einem datengesteuerten Unternehmen # Datenquellen x Größe der Daten Basic BI & Analytics Aufbau eines
MehrIndustrie 4.0 Predictive Maintenance. Kay Jeschke SAP Deutschland AG & Co. KG., Februar, 2014
Industrie 4.0 Predictive Maintenance Kay Jeschke SAP Deutschland AG & Co. KG., Februar, 2014 Anwendungsfälle Industrie 4.0 Digitales Objektgedächtnis Adaptive Logistik Responsive Manufacturing Intelligenter
MehrOracle GridControl Tuning Pack. best Open Systems Day April 2010. Unterföhring. Marco Kühn best Systeme GmbH marco.kuehn@best.de
Oracle GridControl Tuning Pack best Open Systems Day April 2010 Unterföhring Marco Kühn best Systeme GmbH marco.kuehn@best.de Agenda GridControl Overview Tuning Pack 4/26/10 Seite 2 Overview Grid Control
MehrDigitalisierung der Wirtschaft BI & Big Data Herausforderungen und Potenziale
Big Data im Gesundheitswesen - 8. Symposium der Gesundheitswirtschaft Digitalisierung der Wirtschaft BI & Big Data Herausforderungen und Potenziale Steinbeis Unternehmerforum 17.06.2016, Stuttgart Prof.
MehrSOA und kollaborative Geschäftsprozessmodellierung im Internet der Dienste. Dr. Walter Waterfeld, Software AG
SOA und kollaborative Geschäftsprozessmodellierung im Internet der Dienste Dr. Walter Waterfeld, Software AG SOA Status Zunehmende Anzahl von SOA Projekten Erfahrungen aus ersten abgeschlossenen Projekte
MehrBusiness Intelligence Meets SOA
Business Intelligence Meets SOA Microsoft People Ready Conference, München, Nov. 2007 Dr. Wolfgang Martin Analyst, ibond Partner, Ventana Research Advisor und Research Advisor am Institut für Business
MehrCustomer Experience Management / IBM Tealeaf
Customer Experience Management / IBM Tealeaf Steigerung von Umsatz und Kundenzufriedenheit in Online Kanälen Thomas Eherer, Tealeaf Sales D/A/CH 2013 IBM Corporation Relevante Fragestellungen im Online
MehrCockpits 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
Mehrsoftware, 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
MehrBig Data: Nutzen und Anwendungsszenarien. CeBIT 2014 Dr. Carsten Bange, Gründer und Geschäftsführer BARC
Big Data: Nutzen und Anwendungsszenarien CeBIT 2014 Dr. Carsten Bange, Gründer und Geschäftsführer BARC Big Data steht für den unaufhaltsamen Trend, dass immer mehr Daten in Unternehmen anfallen und von
Mehrarlanis Software AG SOA Architektonische und technische Grundlagen Andreas Holubek
arlanis Software AG SOA Architektonische und technische Grundlagen Andreas Holubek Speaker Andreas Holubek VP Engineering andreas.holubek@arlanis.com arlanis Software AG, D-14467 Potsdam 2009, arlanis
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
MehrLOG AND SECURITY INTELLIGENCE PLATFORM
TIBCO LOGLOGIC LOG AND SECURITY INTELLIGENCE PLATFORM Security Information Management Logmanagement Data-Analytics Matthias Maier Solution Architect Central Europe, Eastern Europe, BeNeLux MMaier@Tibco.com
MehrDer Cloud Point of Purchase. EuroCloud Conference, 18. Mai 2011 (Christoph Streit, CTO & Co-Founder ScaleUp)"
Der Cloud Point of Purchase EuroCloud Conference, 18. Mai 2011 (Christoph Streit, CTO & Co-Founder ScaleUp)" Wer ist ScaleUp Hintergrund Cloud Provider ScaleUp ist ein Spin-Out des 12- Jahre alten MSPs
MehrDieser Handlungsbedarf wird organisatorisch durch das Aufsetzen konkreter (Teil-)Projekte wahrgenommen
Vorlesung vom 13.06.2005 - Geschäftsprozessmangement / Standardsoftware 08.30 Begrüßung durch Dr. Wolfram Jost, Vorstand der IDS Scheer AG 08.35 Prozessmanagement (Fortsetzung des Vorlesunginhalts vom
MehrMit 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
MehrDevOps und Continuous Delivery. Von Release Automation bis zur Feedbackschleife. Matthias Zieger codecentric AG
DevOps und Continuous Delivery Von Release Automation bis zur Feedbackschleife Matthias Zieger codecentric AG Codecentric AG 2 Genutzte operative Modelle verhindern Geschwindigkeit BUSINESS DEV OPS DevOps
MehrService. Was ist eine Enterprise Service Architecture und wie reagiert SAP. Warum Monitoring in ZENOS, was monitort die XI?
Service Was ist eine Enterprise Service Architecture und wie reagiert SAP Allgemeine Definition Was gehört in ZENOS (Service-Layer)? Business Logik ZENOS als Provider für SAP-based Services (ESA/SOA) Warum
MehrEin frischer Blick auf existierende Prozesse
Seite 1 objective partner Ein frischer Blick auf existierende Prozesse Seite 2 objective partner Agenda Einblick und Transparenz in und über ihre Geschäftsprozesse Kosten senken und Daten- und Prozessqualität
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
MehrOpen Source als de-facto Standard bei Swisscom Cloud Services
Open Source als de-facto Standard bei Swisscom Cloud Services Dr. Marcus Brunner Head of Standardization Strategy and Innovation Swisscom marcus.brunner@swisscom.com Viele Clouds, viele Trends, viele Technologien
MehrKapitel 10 Aktive DBMS
Kapitel 10 Aktive DBMS 10 Aktive DBMS 10 Aktive DBMS...1 10.1 Einführung und Definition...2 10.2 Funktionsprinzip: ADBMS und ECA-Modell...4 10.3 Potentiale und Vorteile ADBMS...5 10.4 Aktive Elemente einer
MehrWEBINAR@LUNCHTIME THEMA: "SAS STORED PROCESSES - SCHNELL GEZAUBERT" HELENE SCHMITZ
WEBINAR@LUNCHTIME THEMA: "SAS STORED PROCESSES - SCHNELL GEZAUBERT" HELENE SCHMITZ HERZLICH WILLKOMMEN BEI WEBINAR@LUNCHTIME Moderation Anne K. Bogner-Hamleh SAS Institute GmbH Education Consultant Training
MehrDie Renaissance von Unified Communication in der Cloud. Daniel Jonathan Valik UC, Cloud and Collaboration
Die Renaissance von Unified Communication in der Cloud Daniel Jonathan Valik UC, Cloud and Collaboration AGENDA Das Program der nächsten Minuten... 1 2 3 4 Was sind die derzeitigen Megatrends? Unified
MehrBI 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
MehrIBM Netezza Data Warehouse Appliances - schnelle Analysen mit hohen Datenmengen
IBM Netezza Data Warehouse Appliances - schnelle Analysen mit hohen Datenmengen Nahezu 70% aller Data Warehouse Anwendungen leiden unter Leistungseinschränkungen der unterschiedlichsten Art. - Gartner
MehrDr.Siegmund Priglinger Informatica Österreich. 27.02.2007 spriglinger@informatica.com
Governance als Teil der IT Governance Dr.Siegmund Priglinger Informatica Österreich 27.02.2007 spriglinger@informatica.com 1 Agenda Informatica im Überblick Die Trends der Datenintegration versus der Haarschopf
MehrVirtual Roundtable: Business Intelligence - Trends
Virtueller Roundtable Aktuelle Trends im Business Intelligence in Kooperation mit BARC und dem Institut für Business Intelligence (IBI) Teilnehmer: Prof. Dr. Rainer Bischoff Organisation: Fachbereich Wirtschaftsinformatik,
MehrGeschäftsprozesse und Entscheidungen automatisieren schnell, flexibel und transparent. Die BPM+ Edition im Überblick
Geschäftsprozesse und Entscheidungen automatisieren schnell, flexibel und transparent. Die BPM+ Edition im Überblick Software Innovations BPM BRM Die Software-Suite von Bosch Alles drin für besseres Business!
MehrInfor PM 10 auf SAP. Bernhard Rummich Presales Manager PM. 9.30 10.15 Uhr
Infor PM 10 auf SAP 9.30 10.15 Uhr Bernhard Rummich Presales Manager PM Schalten Sie bitte während der Präsentation die Mikrofone Ihrer Telefone aus, um störende Nebengeräusche zu vermeiden. Sie können
MehrNeue 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:
MehrBPA Suite und SOA - vom fachlichen Prozessmodell zur Anwendung. Bernhard Fischer-Wasels Leitender Systemberater
BPA Suite und SOA - vom fachlichen Prozessmodell zur Anwendung Bernhard Fischer-Wasels Leitender Systemberater Safe Harbor Statement The following is intended to outline our general product direction.
MehrHerausforderungen des Enterprise Endpoint Managements
Herausforderungen des Enterprise Endpoint Managements PPPvorlage_sxUKMvo-05.00.potx santix AG Mies-van-der-Rohe-Straße 4 80807 München www.santix.de santix AG Herausforderungen 09.10.2013 Herausforderungen
MehrWarum sich das Management nicht für agile Softwareentwicklung interessieren sollte - aber für Agilität
Warum sich das Management nicht für agile Softwareentwicklung interessieren sollte - aber für Agilität Marcus Winteroll oose GmbH Agenda I. Ziele und Zusammenarbeit II. Was wir vom agilen Vorgehen lernen
MehrBusiness Intelligence. Bereit für bessere Entscheidungen
Business Intelligence Bereit für bessere Entscheidungen Business Intelligence Besserer Einblick in Geschäftsabläufe Business Intelligence ist die Integration von Strategien, Prozessen und Technologien,
MehrBig Data im Bereich Information Security
Der IT-Sicherheitsverband. TeleTrusT-interner Workshop Bochum, 27./28.06.2013 Big Data im Bereich Information Security Axel Daum RSA The Security Division of EMC Agenda Ausgangslage Die Angreifer kommen
MehrSAP S/4HANA Finance Geschäftsabläufe vereinfachen. Hannelore Lang, SAP Deutschland SE & Co. KG Leipzig, 28. Oktober 2015
SAP S/4HANA Finance Geschäftsabläufe vereinfachen Hannelore Lang, SAP Deutschland SE & Co. KG Leipzig, 28. Oktober 2015 SAP S/4HANA Finance: Management Summary SAP bietet mit SAP S/4HANA Finance eine innovative
MehrGuiXT und mysap ERP. Regensdorf, April 2004 Dr.Gerhard Rodé, Synactive GmbH
GuiXT und mysap ERP Regensdorf, April 2004 Dr.Gerhard Rodé, Synactive GmbH Hinweis: Einige Aussagen und Diagramme zu den SAP Produkten in dieser Präsentation stammen aus den von SAP im Internet zur Verfügung
MehrCloud Computing Top oder Flop? 17. November 2010
Cloud Computing Top oder Flop? 17. November 2010 DI Thomas Gradauer, Head of Presales-Consulting Raiffeisen Informatik ITSM-Beratung Raiffeisen BANK AVAL 16.10.2009 1 Agenda Raiffeisen Informatik Medienspiegel
MehrMonitoringvon Workflows in einer BPEL-Engine
Monitoringvon Workflows in einer BPEL-Engine Autor: Stefan Berntheisel Datum: 23. Februar 2010 Stefan Berntheisel Hochschule RheinMain Management Verteilter Systeme und Anwendungen WS 09/10 Agenda Was
MehrSelf Service BI der Anwender im Fokus
Self Service BI der Anwender im Fokus Frankfurt, 25.03.2014 Dr. Carsten Bange, Gründer und Geschäftsführer BARC 1 Kernanforderung Agilität = Geschwindigkeit sich anpassen zu können Quelle: Statistisches
MehrTalkIT: Internet Communities Tiroler Zukunftsstiftung Donnerstag, 22. 4. 2010
TalkIT: Internet Communities Tiroler Zukunftsstiftung Donnerstag, 22. 4. 2010 Reinhard Bernsteiner MCiT Management, Communication & IT MCI MANAGEMENT CENTER INNSBRUCK Universitätsstraße 15 www.mci.edu
Mehr360 - Der Weg zum gläsernen Unternehmen mit QlikView am Beispiel Einkauf
360 - Der Weg zum gläsernen Unternehmen mit QlikView am Beispiel Einkauf Von der Entstehung bis heute 1996 als EDV Beratung Saller gegründet, seit 2010 BI4U GmbH Firmensitz ist Unterschleißheim (bei München)
MehrDr. Jens Hündling Senior Sales Consultant. DOAG Apps 2011 Berlin, 05. Mai 2011
Business Management: Grundlagen, Business Process Life Cycle, Überblick Oracle BPM Suite 11g Dr. Jens Hündling Senior Sales Consultant DOAG Apps 2011 Berlin, 05. Mai 2011
MehrIntegration mit Service Repositories zur SOA Governance
Integration mit Service Repositories zur SOA Governance Nürnberg, 10.11.2009 I N H A L T 1. SOA Governance 2. Service Repository 3. Modelle und Service Repository 4. Modell-Driven SOA I N H A L T 1. SOA
MehrAnforderungen, KEFs und Nutzen der Software- Prozessverbesserung
Process flow Remarks Role Documents, data, tool input, output Important: Involve as many PZU as possible PZO Start Use appropriate templates for the process documentation Define purpose and scope Define
MehrSOA Check 2009 Ergebnisse einer empirischen Studie
SOA Check 2009 Ergebnisse einer empirischen Studie Dr. Wolfgang Martin Analyst Dipl.-Wirtsch.-Ing. Julian Eckert Stellv. Leiter Forschungsgruppe IT-Architekturen, FG Multimedia Kommunikation, Technische
MehrTrends 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
MehrImpuls-Studie Enterprise Mobility
Impuls-Studie Enterprise Mobility Zur Verbreitung mobiler Enterprise-Lösungen und Hindernissen bei der Einführung von Mobility in Unternehmen Frühjahr / Sommer 2014 Hochschule Fresenius / CONET Group Der
MehrEinreichung zum Call for Papers
Internet: www.aitag.com Email: info@aitag.com Einreichung zum Call for Papers Kontaktinformationen Sven Hubert AIT AG Leitzstr. 45 70469 Stuttgart Deutschland http://www.aitag.com bzw. http://tfsblog.de
MehrMehrwert durch Microsoft Business Intelligence
Mehrwert durch Microsoft Business Intelligence Dr. Klaus von Rottkay Direktor Business Group Server Microsoft Deutschland GmbH Steffen Krause Technical Evangelist Microsoft Deutschland GmbH Warum Business
MehrDer Begriff Cloud. Eine Spurensuche. Patric Hafner 29.06.2012. geops
Der Begriff Cloud Eine Spurensuche Patric Hafner geops 29.06.2012 Motivation Der größte Hype der IT-Branche Hype heißt sowohl Rummel als auch Schwindel slashdot.org The cloud represents a foundational
MehrCRM meets SPM - Über die Konvergenz von CRM und SPM! Keynote MuniConS Rolf Pollmeier, Geschäftsführer MuniConS!
CRM meets SPM - Über die Konvergenz von CRM und SPM! MUNICONS( think!(act!(!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!rolf Pollmeier!!!MuniConS GmbH! Keynote MuniConS Rolf Pollmeier, Geschäftsführer MuniConS! Im Zentrum
MehrSicherheits- & Management Aspekte im mobilen Umfeld
Sicherheits- & Management Aspekte im mobilen Umfeld Einfach war gestern 1 2012 IBM Corporation Zielgerichtete Angriffe erschüttern Unternehmen und Behörden 2 Source: IBM X-Force 2011 Trend and Risk Report
MehrDigital Readiness: Von der Strategie zur mobilen Web-App. Sandro Pfammatter, Leiter Informatik Baden, 6. April 2016
Digital Readiness: Von der Strategie zur mobilen Web-App Sandro Pfammatter, Leiter Informatik Baden, 6. April 2016 Immense Beschleunigung durch Technologisierung Gartner Group Hype Cycle 2008 Gartner Group
MehrIntelligente Unternehmens- und Prozesssteuerung durch CPM
Intelligente Unternehmens- und Prozesssteuerung durch CPM 5. IIR Forum BI, Mainz, Sept. 2006 Dr. Wolfgang Martin Analyst, ibond Partner, Ventana Research Advisor und Research Advisor am Institut für Business
MehrService-Orientierte InterSystems GmbH 2009
Fast Track to SOA Ein flexibler Ansatz für Software-Entwickler Michael Brösdorf, InterSystems GmbH Agenda InterSystems im Überblick Was ist eine service-orientierte Architektur? (Legacy-)Applikation in
MehrVMware Software -Defined Data Center
VMware Software -Defined Data Center Thorsten Eckert - Manager Enterprise Accounts Vertraulich 2011-2012 VMware Inc. Alle Rechte vorbehalten. Jedes Unternehmen heute ist im Softwaregeschäft aktiv Spezialisierte
MehrBI in der Cloud eine valide Alternative Überblick zum Leistungsspektrum und erste Erfahrungen 11.15 11.45
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
MehrProzess- und Service-Orientierung im Unternehmen mehr als Technologie
Prozess- und Service-Orientierung im Unternehmen mehr als Technologie Presse Talk CeBIT 2007 Dr. Wolfgang Martin Analyst, ibond Partner, Ventana Research Advisor und Research Advisor am Institut für Business
MehrCAIRO if knowledge matters
CAIRO if knowledge matters Monitoring mit Microsoft Operations Manager 2007 Ein Überblick Johann Marin, Inhalt if knowledge matters Warum Monitoring? Was soll überwacht werden? SCOM Key Features Das SCOM
MehrIst Ihre Mainframe Anwendungs- Umgebung wirklich so effizient, wie Sie denken?
Ist Ihre Mainframe Anwendungs- Umgebung wirklich so effizient, wie Sie denken? Cross-Enterprise APM und Application Performance Management 30. Oktober 2012 Agenda Cross-Enterprise APM Mainframe Application
MehrEducation Day 2012. Wissensgold aus Datenminen: wie die Analyse vorhandener Daten Ihre Performance verbessern kann! Education Day 2012 11.10.
Wissensgold aus Datenminen: wie die Analyse vorhandener Daten Ihre Performance verbessern kann! 11.10.2012 1 BI PLUS was wir tun Firma: BI plus GmbH Giefinggasse 6/2/7 A-1210 Wien Mail: office@biplus.at
Mehrpaluno Software & CPS Matthias Book Innovationsworkshop Horizon 2020 ICT 23.01.2014
Impulse aus dem CPS-Netzwerk NRW Software & CPS Matthias Book Innovationsworkshop Horizon 2020 ICT 23.01.2014 Cyber Physical NRW Überblick: Software-technische Herausforderungen Cyber Physical Systems
MehrLeistungsstarke Enterprise Apps. Für Menschen erdacht. Für Veränderungen entwickelt.
Plattform, Apps und App-Entwicklung Onit Apps für Ihr Unternehmen App [ap] Nomen Computer, informell 1. Anwendung (in der Regel ein kleines spezialisiertes Programm), die auf Mobilgeräte heruntergeladen
MehrZielgruppenorientiertes IT Servicemonitoring. OSMC2013 Oliver Tatzmann
Zielgruppenorientiertes IT Servicemonitoring OSMC2013 Oliver Tatzmann Inhalt Vorstellung Theorie Monitoring vs. Realität Praktische Herangehensweise (Beispiele) Zusammenfassung Inhalt Vorstellung Unternehmen
MehrPOINT OF ORIGIN MARKETING CONSULTING MARKETING BERATUNG & TECHNOLOGIE
POINT OF ORIGIN MARKETING CONSULTING MARKETING BERATUNG & TECHNOLOGIE FÜNF DINGE ÜBER UNS Marketing & Technologie I. Spezialagentur für Marketingberatung und -technologie II. Sitz in Wien, Marketing Labs
Mehr1. PMA Kongress 29.11.2012
1. PMA Kongress 29.11.2012 «Prozess-Tools im Vergleich» Markus Fischer, Mitglied der GL Markus Fischer Mitglied der GL 46 Jahre Betriebsökonom HWV 3 Jahre Unternehmensberatung, Controlling 15 Jahre Business
MehrInhaltsverzeichnis. Daniel Liebhart, Guido Schmutz, Marcel Lattmann, Markus Heinisch, Michael Könings, Mischa Kölliker, Perry Pakull, Peter Welkenbach
sverzeichnis Daniel Liebhart, Guido Schmutz, Marcel Lattmann, Markus Heinisch, Michael Könings, Mischa Kölliker, Perry Pakull, Peter Welkenbach Integration Architecture Blueprint Leitfaden zur Konstruktion
MehrWE SHAPE INDUSTRY 4.0 BOSCH CONNECTED INDUSTRY DR.-ING. STEFAN AßMANN
WE SHAPE INDUSTRY 4.0 BOSCH CONNECTED INDUSTRY DR.-ING. STEFAN AßMANN Bosch-Definition for Industry 4.0 Our Seven Features Connected Manufacturing Connected Logistics Connected Autonomous and Collaborative
Mehr[ 5.BI Praxis Forum. Martin Daut I CEO I simple fact AG Nürnberg I 12. November 2015
[ 5.BI Praxis Forum ] Martin Daut I CEO I simple fact AG Nürnberg I 12. November 2015 0 1 1 2 3 5 8 13 21 [ ] 2 [ simple fact AG I Business Intelligence und agile Entscheidungen ] >45Consultants >500 Projekte
MehrMetaNavigation der effizienteste Weg maximalen Mehrwert aus BI Metadaten zu ziehen
MetaNavigation der effizienteste Weg maximalen Mehrwert aus BI Metadaten zu ziehen Pasquale Grippo Senior Manager/Business Unit Manager BI 18/20.10.2011 Oracle Business Analytics Summits Düsseldorf/München
MehrIntelligent Traveller Early Situation Awareness itesa
Intelligent Traveller Early Situation Awareness itesa Dr. Martin Skorsky, Senior Researcher 22. Juni 2015 1 1 Intelligent Traveller Early Situation Awareness Automatischen Alarmsystems, das Reisende in
MehrOWB 10.2 Experts im Einsatz: Automatisierung von Designschritten bei der Bayer Healthcare AG. Referent: Lutz Bauer, Senior Systemberater, MT AG
OWB 10.2 Experts im Einsatz: Automatisierung von Designschritten bei der Bayer Healthcare AG Referent: Lutz Bauer, Senior Systemberater, MT AG Inhaltsverzeichnis Kurzvorstellung Data Warehouse Bayer Healthcare
MehrNext Generation Service Desk Trends und Entwicklungen, die Ihren Service Desk verändern
Next Generation Service Desk Trends und Entwicklungen, die Ihren Service Desk verändern USU World 2015 Peter Stanjeck & Manfred Heinz, USU AG USU AG Forrester proklamiert das Zeitalter des Kunden als langjährigen
MehrDie 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
MehrVorhersagetechniken für zukünftiges Verhalten von Kunden
IBM 360 Grad-Sicht auf den Kunden: Vorhersagetechniken für zukünftiges Verhalten von Kunden Sven Fessler, sven.fessler@de.ibm.com Solution Architect, IBM Germany Business Analytics & Optimization Das Spektrum
Mehr