W2A. Operational Intelligence und Enterprise Decision Management. Christian Schieder Christian Kurze

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "W2A. Operational Intelligence und Enterprise Decision Management. Christian Schieder Christian Kurze"

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, 2 06cc, 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, 2 06cc, 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, 2 06cc, 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

PRODATIS CONSULTING AG. Folie 1

PRODATIS 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 %

Mehr

Oracle Business Process Analysis Suite. Gert Schüßler Principal Sales Consultant

<Insert Picture Here> Oracle Business Process Analysis Suite. Gert Schüßler Principal Sales Consultant Oracle Business Process Analysis Suite Gert Schüßler Principal Sales Consultant 1 Geschäftsprozesse Zerlegung am Beispiel Kreditvergabe Antrag aufnehmen Antrag erfassen Schufa Kunden

Mehr

Prozesse als strategischer Treiber einer SOA - Ein Bericht aus der Praxis

Prozesse 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

Mehr

The 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 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

Mehr

Ist das Big Data oder kann das weg? Outsourcing ja, aber geistiges Eigentum muss im Unternehmen bleiben

Ist das Big Data oder kann das weg? Outsourcing ja, aber geistiges Eigentum muss im Unternehmen bleiben Ist das Big Data oder kann das weg? Outsourcing ja, aber geistiges Eigentum muss im Unternehmen bleiben Jürgen Boiselle, Managing Partner 16. März 2015 Agenda Guten Tag, mein Name ist Teradata Wozu Analytics

Mehr

SOA im Zeitalter von Industrie 4.0

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

Mehr

Business Activity Monitoring Overall, Real Time Monitoring Daniel Jobst, TietoEnator Michael Herr, Deutsche Post SOPSOLUTIONS

Business Activity Monitoring Overall, Real Time Monitoring Daniel Jobst, TietoEnator Michael Herr, Deutsche Post SOPSOLUTIONS Business Activity Monitoring Overall, Real Time Monitoring Daniel Jobst, TietoEnator Michael Herr, Deutsche Post SOPSOLUTIONS CITT Expertengespräch TietoEnator 2006 Page 1 Data Freshness and Overall, Real

Mehr

SOA Monitoring und BAM mit der ARIS Platform. Dr. Tobias Blickle IDS Scheer AG

SOA Monitoring und BAM mit der ARIS Platform. Dr. Tobias Blickle IDS Scheer AG SOA Monitoring und mit der ARIS Platform IDS Scheer AG Was macht IDS Scheer? Software und Beratung für Geschäftsprozessmanagement Analyse und Verbesserung von Geschäftsprozessen, Einführung betriebswirtschaftlicher

Mehr

BPM/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 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.

Mehr

Betrugserkennung mittels Big Data Analyse Beispiel aus der Praxis TDWI München, Juni 2014

Betrugserkennung mittels Big Data Analyse Beispiel aus der Praxis TDWI München, Juni 2014 Betrugserkennung mittels Big Data Analyse Beispiel aus der Praxis TDWI München, Juni 2014 Beratung Business Analytics Software Entwicklung Datenmanagement AGENDA Der Kreislauf für die Betrugserkennung

Mehr

Business Intelligence Meets SOA

Business 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

Mehr

Business Process Management. Cloud und Mobile Computing. BPMday 2013 Köln, 13. November 2013. Enzo Favuzzi - Sales Manager WebCenter & BPM

Business Process Management. Cloud und Mobile Computing. BPMday 2013 Köln, 13. November 2013. Enzo Favuzzi - Sales Manager WebCenter & BPM Business Process Management von Cloud und Mobile Computing BPMday 2013 Köln, 13. November 2013 Enzo Favuzzi - Sales Manager WebCenter & BPM Safe Harbor Statement The

Mehr

Historie der analyseorientierten Informationssysteme

Historie der analyseorientierten Informationssysteme Gliederung MSS 1. Einführung in die Management Support Systeme (MSS) 2. Data Warehouse als Basis-Konzept aktueller MSS 3. Business Intelligence (BI) als Weiterführung des DW-Ansatzes 1. Grundlagen zum

Mehr

Intelligente Unternehmens- und Prozesssteuerung durch CPM

Intelligente 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

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

Education Day 2012. Wissensgold aus Datenminen: wie die Analyse vorhandener Daten Ihre Performance verbessern kann! Education Day 2012 11.10.

Education 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

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

Technologischen Rahmenbedingungen und Werkzeuge für eine wertschöpfende Controller-Rolle

Technologischen Rahmenbedingungen und Werkzeuge für eine wertschöpfende Controller-Rolle Technologischen Rahmenbedingungen und Werkzeuge für eine wertschöpfende Controller-Rolle 40. Congress der Controller, Themenzentrum C, München Steffen Vierkorn, Geschäftsführer Qunis GmbH, Neubeuern Die

Mehr

LOG AND SECURITY INTELLIGENCE PLATFORM

LOG 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

Mehr

BIG ANALYTICS AUF DEM WEG ZU EINER DATENSTRATEGIE. make connections share ideas be inspired. Wolfgang Schwab SAS D

BIG 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?

Mehr

Big Data & High-Performance Analytics

Big Data & High-Performance Analytics Big Data & High-Performance Analytics Wolfgang Schwab, Senior Business Advisor Berlin 20.4.2012 PROJECTING THE GROWTH OF BIG DATA Source: IDC Digital Universe Study, sponsored by EMC, May 2010 THRIVING

Mehr

Prozess- und Service-Orientierung im Unternehmen mehr als Technologie

Prozess- 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

Mehr

Industrie 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 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

Mehr

MSDN Webcast: Team Foundation Server Mehr als nur eine Versionsverwaltung! Visual Studio Team System (Teil 1 von 10) Veröffentlicht: 20.

MSDN Webcast: Team Foundation Server Mehr als nur eine Versionsverwaltung! Visual Studio Team System (Teil 1 von 10) Veröffentlicht: 20. MSDN Webcast: Team Foundation Server Mehr als nur eine Versionsverwaltung! Visual Studio Team System (Teil 1 von 10) Veröffentlicht: 20. Februar 2008 Presenter: Neno Loje, MVP für Team System www.teamsystempro.de

Mehr

Komplexität der Information - Ausgangslage

Komplexität der Information - Ausgangslage Intuition, verlässliche Information, intelligente Entscheidung ein Reisebericht Stephan Wietheger Sales InfoSphere/Information Management Komplexität der Information - Ausgangslage Liefern von verlässlicher

Mehr

Corporate Performance Management als Weiterentwicklung von Business Intelligence

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

Mehr

Business Intelligence Center of Excellence

Business Intelligence Center of Excellence Center of Excellence Eine Businessinitiative von Systematika und Kybeidos Werner Bundschuh Was ist das? In der Praxis versteht man in den meisten Fällen unter die Automatisierung des Berichtswesens (Reporting).

Mehr

Digitale Transformation - Ihre Innovationsroadmap

Digitale Transformation - Ihre Innovationsroadmap Digitale Transformation - Ihre Innovationsroadmap Anja Schneider Head of Big Data / HANA Enterprise Cloud Platform Solutions Group, Middle & Eastern Europe, SAP User Experience Design Thinking New Devices

Mehr

Neue Strategien und Innovationen im Umfeld von Kundenprozessen

Neue Strategien und Innovationen im Umfeld von Kundenprozessen Neue Strategien und Innovationen im Umfeld von Kundenprozessen BPM Forum 2011 Daniel Liebhart, Dozent für Informatik an der Hochschule für Technik Zürich, Solution Manager, Trivadis AG Agenda Einleitung:

Mehr

Identity ist das neue Maß. Michael Neumayr Sr. Principal, Security Solutions CA Technologies

Identity ist das neue Maß. Michael Neumayr Sr. Principal, Security Solutions CA Technologies Identity ist das neue Maß Michael Neumayr Sr. Principal, Security Solutions CA Technologies Traditionelles Enterprise mit Network Perimeter Network Perimeter Internal Employee Enterprise Apps On Premise

Mehr

Telefonkonferenz am 14.08.09

Telefonkonferenz am 14.08.09 Telefonkonferenz am 14.08.09 WebSphere - Geschäftsprozessmanagement Channel Kickoff 2009 Sarah Lemme Channel Brand Sales Specialist - WebSphere Sarah_Lemme@de.ibm.com 2009 IBM Corporation WebSphere: Die

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

Event Stream Processing & Complex Event Processing. Dirk Bade

Event 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

Mehr

Cockpits und Standardreporting mit Infor PM 10 09.30 10.15 Uhr

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

Mehr

Cloud und Big Data als Sprungbrett in die vernetzte Zukunft am Beispiel Viessmann

Cloud und Big Data als Sprungbrett in die vernetzte Zukunft am Beispiel Viessmann Cloud und Big Data als Sprungbrett in die vernetzte Zukunft am Beispiel Viessmann Adam Stambulski Project Manager Viessmann R&D Center Wroclaw Dr. Moritz Gomm Business Development Manager Zühlke Engineering

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

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

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

Mehr

Junisphere Systems AG 23.11.2010. Aligning Business with Technology. One step ahead of Business Service Management. Intelligentes ITSM

Junisphere Systems AG 23.11.2010. Aligning Business with Technology. One step ahead of Business Service Management. Intelligentes ITSM Aligning Business with Technology One step ahead of Business Service Management Intelligentes ITSM Agenda Junisphere s Lösung Use cases aus der Praxis Zentrale Informatik Basel-Stadt ETH Zürich Ausblick

Mehr

Mehr Visibility. Wie Sie täglich mehr aus Ihren Daten machen.

Mehr 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

Mehr

Master Data Management - Wege aus der Datenkrise

Master Data Management - Wege aus der Datenkrise Master Data Management - Wege aus der Datenkrise Conect 2008-04-03 Dr. Siegmund Priglinger Business Application Research Center (BARC) Steinbachtal 2b D-97082 Würzburg +49-931-8806510 www.barc.de Agenda

Mehr

Kapitel 5 Prozess Monitoring und Key Performance Indicators II

Kapitel 5 Prozess Monitoring und Key Performance Indicators II Kapitel 5 Prozess Monitoring und Key Performance Indicators II Unternehmensstrukturen und Prozesse HS 2013 Prof. Dr. Jana Köhler jana.koehler@hslu.ch Agenda 'Business Insight' und 'Business Transformation'

Mehr

Andreas Emhart Geschäftsführer Alegri International Group

Andreas Emhart Geschäftsführer Alegri International Group Andreas Emhart Geschäftsführer Alegri International Group Agenda Vorstellung Alegri International Überblick Microsoft Business Intelligence Sharepoint Standard Business Intelligence Tool Excel Service

Mehr

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

Intelligentes Datenmanagement und Architekturen für flexibles Reporting und Analytik

Intelligentes Datenmanagement und Architekturen für flexibles Reporting und Analytik Intelligentes Datenmanagement und Architekturen für flexibles Reporting und Analytik Dr. Martin Hebach, Cebit 2015 Senior Solution Architect mhebach@informatica.com Abstract Für Business Intelligence Aufgaben

Mehr

Cloud Architektur Workshop

Cloud 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

Mehr

CRM 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! 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

Mehr

Systemintegration der energiewirtschaftlichen Wertschöpfungsprozesse

Systemintegration der energiewirtschaftlichen Wertschöpfungsprozesse Systemintegration der energiewirtschaftlichen Wertschöpfungsprozesse Chancen und Optionen der IKT in der Energiewirtschaft Detlef Schumann Münchner Kreis E-Energy / Internet der Energie 2009 Die Vision

Mehr

DATA WAREHOUSE. Big Data Alfred Schlaucher, Oracle

DATA WAREHOUSE. Big Data Alfred Schlaucher, Oracle DATA WAREHOUSE Big Data Alfred Schlaucher, Oracle Scale up Unternehmensdaten zusammenfassen Noch mehr Informationen aus Unternehmens- Daten ziehen! Datenmengen, Performance und Kosten Daten als Geschäftsmodell

Mehr

Exercise (Part II) Anastasia Mochalova, Lehrstuhl für ABWL und Wirtschaftsinformatik, Kath. Universität Eichstätt-Ingolstadt 1

Exercise (Part II) Anastasia Mochalova, Lehrstuhl für ABWL und Wirtschaftsinformatik, Kath. Universität Eichstätt-Ingolstadt 1 Exercise (Part II) Notes: The exercise is based on Microsoft Dynamics CRM Online. For all screenshots: Copyright Microsoft Corporation. The sign ## is you personal number to be used in all exercises. All

Mehr

IBM Netezza Data Warehouse Appliances - schnelle Analysen mit hohen Datenmengen

IBM 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

Mehr

Das intelligente Unternehmen

Das intelligente Unternehmen Das intelligente Unternehmen Das Office of the CFO als Leitstand SAP Infotage, Düsseldorf, Okt. 2007 Dr. Wolfgang Martin Analyst, ibond Partner, Ventana Research Advisor und Research Advisor am Institut

Mehr

Enterprise Application Integration Erfahrungen aus der Praxis

Enterprise Application Integration Erfahrungen aus der Praxis Enterprise Application Integration Erfahrungen aus der Praxis Teil 1: Begriffe, Anwendungen Tutorial NODs 2002, Wolfgang Keller and Generali 2001, 2002, all rights reserved 1 Überblick Abgrenzung des Begriffes

Mehr

SOA Maturity Modell, oder der Weg zu einer Service Orientierten Architektur" Bernd Trops Oracle Presales SOA-Architekt

SOA Maturity Modell, oder der Weg zu einer Service Orientierten Architektur Bernd Trops Oracle Presales SOA-Architekt SOA Maturity Modell, oder der Weg zu einer Service Orientierten Architektur" Bernd Trops Oracle Presales SOA-Architekt Kundenbedürfnisse Steigende Benutzeranforderungen End-to-End Prozesse Kürzere Change

Mehr

BITMARCK und Software AG strategische Entwicklungspartnerschaft für den Gesundheitsmarkt

BITMARCK und Software AG strategische Entwicklungspartnerschaft für den Gesundheitsmarkt BITMARCK und Software AG strategische Entwicklungspartnerschaft für den Gesundheitsmarkt Andreas Klaes, Direktor Vertrieb Gesundheitswesen Dr. Burkhard Mars, Business Consultant 4. November 2013 2013 Software

Mehr

Privacy-preserving Ubiquitous Social Mining via Modular and Compositional Virtual Sensors

Privacy-preserving Ubiquitous Social Mining via Modular and Compositional Virtual Sensors Privacy-preserving Ubiquitous Social Mining via Modular and Compositional s Evangelos Pournaras, Iza Moise, Dirk Helbing (Anpassung im Folienmaster: Menü «Ansicht» à «Folienmaster») ((Vorname Nachname))

Mehr

Social Media trifft Business

Social Media trifft Business Social Media trifft Business Intelligence Social Media Analysis als Teil der Unternehmenssteuerung Tiemo Winterkamp, VP Global Marketing Agenda Social Media trifft Business Intelligence Business Intelligence

Mehr

Security Operations Center

Security Operations Center Nadine Nagel / Dr. Stefan Blum Security Operations Center Von der Konzeption bis zur Umsetzung Agenda Bedrohungslage Security Operations Center Security Intelligence Herausforderungen Empfehlungen 2 Bedrohungslage

Mehr

BIG DATA Impulse für ein neues Denken!

BIG DATA Impulse für ein neues Denken! BIG DATA Impulse für ein neues Denken! Wien, Januar 2014 Dr. Wolfgang Martin Analyst und Mitglied im Boulder BI Brain Trust The Age of Analytics In the Age of Analytics, as products and services become

Mehr

AnyWeb AG 2008 www.anyweb.ch

AnyWeb AG 2008 www.anyweb.ch Agenda - BTO IT heute Was nützt IT dem Business? Die Lösung: HP Software BTO Q&A IT heute Kommunikation zum Business funktioniert schlecht IT denkt und arbeitet in Silos und ist auch so organisiert Kaum

Mehr

Customer-specific software for autonomous driving and driver assistance (ADAS)

Customer-specific software for autonomous driving and driver assistance (ADAS) This press release is approved for publication. Press Release Chemnitz, February 6 th, 2014 Customer-specific software for autonomous driving and driver assistance (ADAS) With the new product line Baselabs

Mehr

Technologietag SharePoint 2010

Technologietag 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

Mehr

IBM Smart Analytics System und IBM Cognos BI: Vom Single Point of Truth zum mobilen Cockpit - ein Praxisbericht beim Unternehmen Theo Förch

IBM Smart Analytics System und IBM Cognos BI: Vom Single Point of Truth zum mobilen Cockpit - ein Praxisbericht beim Unternehmen Theo Förch IBM Smart Analytics System und IBM Cognos BI: Vom Single Point of Truth zum mobilen Cockpit - ein Praxisbericht beim Unternehmen Theo Förch Markus Ruf, Geschäftsführer mip GmbH Jens Kretzschmar, Senior

Mehr

ISO 15504 Reference Model

ISO 15504 Reference Model Prozess Dimension von SPICE/ISO 15504 Process flow Remarks Role Documents, data, tools input, output Start Define purpose and scope Define process overview Define process details Define roles no Define

Mehr

Oracle Identity Manager: Provisioning von Benutzeridentitäten in heterogenen Umgebungen

<Insert Picture Here> Oracle Identity Manager: Provisioning von Benutzeridentitäten in heterogenen Umgebungen Oracle Identity Manager: Provisioning von Benutzeridentitäten in heterogenen Umgebungen Karsten Müller-Corbach Oracle Identity Manager Problem: Isolierte Identitäten

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

IBM Cognos Business Intelligence und Performance Management. Manfred Schmikal, MSc. Reporting und Analyse Lösungen. 2008 IBM Corporation

IBM Cognos Business Intelligence und Performance Management. Manfred Schmikal, MSc. Reporting und Analyse Lösungen. 2008 IBM Corporation IBM Cognos Business Intelligence und Performance Management Reporting und Analyse Lösungen Manfred Schmikal, MSc. 2008 IBM Corporation Performance optimieren Performance Entscheidungen Informationen Daten

Mehr

Beschreibung von interorganisationalen Informationsystemen und Industriestrukturen

Beschreibung von interorganisationalen Informationsystemen und Industriestrukturen Beschreibung von interorganisationalen Informationsystemen und Industriestrukturen Business Networking: A process-oriented Framework by Elgar Fleisch and Hubert Österle Benjamin Spottke 13.06.2005 Agenda

Mehr

Matthias Schorer 14 Mai 2013

Matthias Schorer 14 Mai 2013 Die Cloud ist hier was nun? Matthias Schorer 14 Mai 2013 EuroCloud Deutschland Conference 2013 Matthias Schorer Accelerate Advisory Services Leader, CEMEA 29.05.13 2 29.05.13 3 The 1960s Source: http://www.kaeferblog.com/vw-bus-t2-flower-power-hippie-in-esprit-werbung

Mehr

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

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

Mehr

Wachstumsförderung mit CRM

Wachstumsförderung 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

Mehr

Sicherheit dank Durchblick. Thomas Fleischmann Sales Engineer, Central Europe

Sicherheit dank Durchblick. Thomas Fleischmann Sales Engineer, Central Europe Sicherheit dank Durchblick Thomas Fleischmann Sales Engineer, Central Europe Threat Landscape Immer wieder neue Schlagzeilen Cybercrime ist profitabel Wachsende Branche 2013: 9 Zero Day Vulnerabilities

Mehr

Digital Customer Experience Notwendiges Übel oder überlebenswichtige Notwendigkeit? Datalympics, 2. Juli 2014

Digital Customer Experience Notwendiges Übel oder überlebenswichtige Notwendigkeit? Datalympics, 2. Juli 2014 Digital Customer Experience Notwendiges Übel oder überlebenswichtige Notwendigkeit? Datalympics, 2. Juli 2014 Digitale Realität Die Welt verändert sich in rasantem Tempo Rom, Petersplatz, März 2013 Franziskus

Mehr

GESCHÄFTSSTELLENERÖFFNUNG HAMBURG, 25. APRIL 2013

GESCHÄFTSSTELLENERÖFFNUNG HAMBURG, 25. APRIL 2013 OSC Smart Integration GmbH SAP Business One GOLD-Partner in Norddeutschland GESCHÄFTSSTELLENERÖFFNUNG HAMBURG, 25. APRIL 2013 SAP Business One v.9.0 Heiko Szendeleit AGENDA OSC-SI 2013 / SAP Business One

Mehr

Unternehmen agil gestalten und die Geschäftsprozesse industrialisieren

Unternehmen agil gestalten und die Geschäftsprozesse industrialisieren Unternehmen agil gestalten und die Geschäftsprozesse industrialisieren Oracle Fusion Middleware Event Dezember 2008 Dr. Wolfgang Martin Analyst, ibond Partner, Ventana Research Advisor und Research Advisor

Mehr

People_Ready BI mit Microsoft

People_Ready BI mit Microsoft People_Ready BI mit Microsoft Martin Pöckl Partner Technology Advisor Business Intelligence Microsoft Österreich GmbH Bessere, schnellere und relevantere Entscheidungen Mehr Einblick in die relevanten

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

Fujitsu Software-Tage 2013 Stefan Schenscher / Symantec

Fujitsu Software-Tage 2013 Stefan Schenscher / Symantec Fujitsu Software-Tage 2013 Stefan Schenscher / Symantec Hamburg 17. / 18. Juni 2013 2 Informationen Informationen 4 Informationen Verfügbarkeit Backup Disaster Recovery 5 Schutz vor Angriffen Abwehr Informationen

Mehr

SQL Server 2012 Die fantastische 12

SQL Server 2012 Die fantastische 12 SQL Server 2012 Die fantastische 12 MISSION CRITICAL BREAK- THROUGH INSIGHT Deutsche SQL Server Konferenz Februar 2012, Köln CLOUD ON YOUR TERMS Session KEY02 Dein Foto Steffen Krause Snr. Technical Solution

Mehr

Making Leaders Successful Every Day

Making Leaders Successful Every Day Making Leaders Successful Every Day Der Wandel von der Informationstechnologie zur Business-Technologie Pascal Matzke, VP & Research Director, Country Leader Germany Forrester Research Böblingen, 26. Februar

Mehr

Software EMEA Performance Tour 2013. 17.-19 Juni, Berlin

Software EMEA Performance Tour 2013. 17.-19 Juni, Berlin Software EMEA Performance Tour 2013 17.-19 Juni, Berlin Accenture s High Performance Analytics Demo-Umgebung Dr, Holger Muster (Accenture), 18. Juni 2013 Copyright 2012 Hewlett-Packard Development Company,

Mehr

Die Rolle von Stammdaten-Management in einer SOA

Die Rolle von Stammdaten-Management in einer SOA Die Rolle von Stammdaten-Management in einer SOA Frankfurt, Sept. 2007 Dr. Wolfgang Martin Analyst, ibond Partner, Ventana Research Advisor und Research Advisor am Institut für Business Intelligence Rolle

Mehr

Fortgeschrittene Analysetechnologien: Abgrenzung, Produktübersicht, Erfolgsfaktoren

Fortgeschrittene Analysetechnologien: Abgrenzung, Produktübersicht, Erfolgsfaktoren Fortgeschrittene Analysetechnologien: Abgrenzung, Produktübersicht, Erfolgsfaktoren BI, Big Data, CRM Forum @ CeBIT 2015, Hannover, 19.03.2015 Patrick Keller, Senior Analyst Status Quo Business Intelligence

Mehr

Automatisierung mit der Line of Business verbinden. Ralf Paschen

Automatisierung mit der Line of Business verbinden. Ralf Paschen Automatisierung mit der Line of Business verbinden Ralf Paschen Agenda Die Herausforderung Was wollen wir? Was hindert uns? Was müssen wir lösen? Wir automatisieren 3 Property of Automic Software. All

Mehr

Vorhersagetechniken für zukünftiges Verhalten von Kunden

Vorhersagetechniken 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

Die Rolle des Stammdatenmanagements im digitalen Unternehmen

Die Rolle des Stammdatenmanagements im digitalen Unternehmen Dr. Wolfgang Martin Analyst und Mitglied im Boulder BI Brain Trust Die Rolle des Stammdatenmanagements im digitalen Unternehmen Frankfurt, April 2015 Die Digitalisierung der Welt Nach der Globalisierung

Mehr

Webinar: Mit TIBCO Spotfire wird Business Intelligence jetzt kollaborativ, mobil und social

Webinar: Mit TIBCO Spotfire wird Business Intelligence jetzt kollaborativ, mobil und social Webinar: Mit TIBCO Spotfire wird Business Intelligence jetzt kollaborativ, mobil und social Mit TIBCO Spotfire können nun Geschäftsanwender jederzeit und überall ihre Analytics-Anwendungen selbst entwickeln,

Mehr

1 Copyright 2007 Infor. Alle Rechte vorbehalten. www.infor.com.

1 Copyright 2007 Infor. Alle Rechte vorbehalten. www.infor.com. 1 Copyright 2007 Infor. Alle Rechte vorbehalten. Infor PM 10 Launch Infor Unternehmensüberblick Pascal Strnad Regional Vice President Infor PM CH & A Copyright 2007 Infor. Alle Rechte vorbehalten. Agenda

Mehr

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

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

Mehr

Application Delivery. Optimierung der Applikationsqualität und -performance. Michael Fahden, Mercury

Application Delivery. Optimierung der Applikationsqualität und -performance. Michael Fahden, Mercury Application Delivery Optimierung der Applikationsqualität und -performance Michael Fahden, Mercury Das Unternehmen Mercury Mio. $ $506 32,81%* $400 $361 $307 $188 $121 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004

Mehr

ibpm - intelligent Business Process Management: WWW.AXONIVY.COM

ibpm - intelligent Business Process Management: WWW.AXONIVY.COM ibpm - intelligent Business Process Management: ein neues Zeitalter bricht an. Peter Wiedmann 14.11.2014 WWW.AXONIVY.COM AGENDA 2 Vorstellung und Einführung Produktvorstellung ibpm die neue Dimension Anwendungsszenario

Mehr

BOARD All in One. Unternehmen Lösung Referenzen

BOARD All in One. Unternehmen Lösung Referenzen BOARD All in One Unternehmen Lösung Referenzen Unternehmen BOARD Führender Anbieter für BI & CPM mit Sitz in Lugano Gegründet 1994 eigene Software seit 19 Jahren Eigenfinanziert & profitabel Weltweite

Mehr

Von 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. 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

Mehr

Microsoft Office SharePoint 2007

Microsoft Office SharePoint 2007 Inhalt 1 Erstellen von Workflows für Microsoft Office SharePoint 2007 15 June 2009 Sebastian Gerling Sebastian.gerling@spiritlink.de COPYRIGHT 2003 SPIRIT LINK GMBH. ALL RIGHTS RESERVED Inhalt 1 Dipl.

Mehr

IT-Beratung: Vom Geschäftsprozess zur IT-Lösung

IT-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.

Mehr

Integriertes ITSM mit 100% Open Source

Integriertes 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

Mehr

Rolle des Stammdatenmanagements in einer SOA

Rolle des Stammdatenmanagements in einer SOA Rolle des Stammdatenmanagements in einer SOA Forum Stammdatenmanagement, November 2006 Dr. Wolfgang Martin Analyst, ibond Partner, Ventana Research Advisor und Research Advisor am Institut für Business

Mehr

After fire and the wheel, cloud is the new game changer.

After fire and the wheel, cloud is the new game changer. Strategie Leistungsumfang Einstiegspunkte Status Ein- Aussichten After fire and the wheel, cloud is the new game changer. Montreal Gazette, November 2011 Microsoft's Plattform Strategie You manage You

Mehr