Data Warehouse. dem Kunden auf der Spur. 4.SAP-Anwenderforum FH NON Lüneburg 16. März Dr. Anselm Schultze GS Versicherungen Nord CSC PLOENZKE

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Data Warehouse. dem Kunden auf der Spur. 4.SAP-Anwenderforum FH NON Lüneburg 16. März 2001. Dr. Anselm Schultze GS Versicherungen Nord CSC PLOENZKE"

Transkript

1 Data Warehouse dem Kunden auf der Spur 4.SAP-Anwenderforum FH NON Lüneburg 16. März 2001 Dr. Anselm Schultze GS Versicherungen Nord CSC PLOENZKE Copyright CSC PLOENZKE AG 1

2 Inhalt Agenda Data Warehouse eine Definition Die Methode Warum ein Data Warehouse? Data Warehouse Architektur Data Warehouse und CRM Data Warehouse Organisation Herausforderungen Copyright CSC PLOENZKE AG 2

3 Data Warehouse eine Definition Was ist ein Data Warehouse? - Die Vielfalt der Vorstellungen und Meinungen - Eine große Datenbank mit Unternehmensdaten Ein Datenwürfel mit verdichteten Daten zur Entscheidungsunterstützung Eine Initiative, als Antwort auf das zurückgegangene Geschäft der Datenbankhersteller Eine Prestigeprojekt des ehrgeizigen IT-Chefs Ein gescheitertes Großprojekt in unserem Unternehmen Copyright CSC PLOENZKE AG 3

4 Data Warehouse eine Definition Eine Vielfalt von neuen Begriffen Copyright CSC PLOENZKE AG 4

5 Data Warehouse eine Definition Der Prozess nicht die Datenhaltung ist entscheidend Datawarehousing ist die Summe aller Prozesse in einer geeigneten Architektur und Organisation und mit geeigneter Technologie, die aus Daten entscheidungsrelevante Informationen erzeugen. Copyright CSC PLOENZKE AG 5

6 Die Methode Wo liegen die Herausforderungen? Umfangreiche Werkzeuge und Technologien stehen heute bereit... Reporting-, OLAP- und Data Mining Werkzeuge Relationale und multidimensionale Datenbanken Extraktions-, Transformations- und Ladewerkzeuge Repositorys und Werkzeuge zur Metadatenverwaltung aber überzeugende Vorgehens-, Methoden- und Organisationskonzepte fehlen oft learn and do -Schleifen Warehouse Organisation Durchgängiges Metadatenkonzept INTEGRATION ist die Herausforderung! Copyright CSC PLOENZKE AG 6

7 Die Methode Methodenwerk Catalyst SM Vorteile Bewährte Methode in Projekten bei CSC PLOENZKE Ständige Weiterentwicklung und Ergänzung Flexible Anpassung an die Projekterfordernisse Domains of Change Datawarehousing tangiert alle Dimensionen Copyright CSC PLOENZKE AG 7

8 Warum ein Data Warehouse? Informationsbereitstellung aus den operativen Daten schon Historie? Unterschiedliche Sourcen Unterschiedliche Datenbanksysteme Vertrag Kunde Objekt Gleiche Daten unterschiedliche Namen Schaden Mahnung Unterschiedliche zeitliche Abgrenzungen Ergebnisse nicht reproduzierbar Ergebnisse nicht vergleichbar Hoher Aufwand bei geringem Nutzen Copyright CSC PLOENZKE AG 8

9 Warum ein Data Warehouse? Iteratives Durchlaufen von Schleife verzögert die rechtzeitige Informationsbereitstellung Individuelle Entwicklung der Auswertung durch DV-Bereich Auswertungsergebnisse in Listenform Schriftl. Anforderung des Fachbereich Änderung der Anforderung Copyright CSC PLOENZKE AG 9

10 Warum ein Data Warehouse? Die Bedeutung des Data Warehousing Datawarehousing stellt die Informationsversorgung im Unternehmen sicher und wird zum single point of truth Data Warehousing unterstützt die konsequente kundenzentrische Ausrichtung Data Warehousing schließt die Bruchstelle in der Wertschöpfungskette Daten Informationen Wissen Aktionen Copyright CSC PLOENZKE AG 10

11 Data Warehouse Architektur Die fünf Dimensionen der Data Warehouse Architektur Anwender Metadaten Management Business Intelligence Daten Management Datenversorgung Warehouse Management Datenquellen Copyright CSC PLOENZKE AG 11

12 Data Warehouse Architektur Business Intelligence Business Intelligence ermöglicht dem Informationsnutzer den Zugriff und die Analyse der im Data Warehouse abgelegten Daten Unterschiedliche Werkzeuge je nach Problemstellung stehen zur Verfügung: Einfache Reportingwerkzeuge Mehrdimensionale Analysewerkzeuge OLAP On-line analytical processing Komplexe Datenvisualisierungstechniken Data Mining Verfahren Copyright CSC PLOENZKE AG 12

13 Data Warehouse Architektur Business Intelligence Informationsportal Aktive und spezifische Informationsverteilung für alle Nutzer Effiziente metadatengesteuerte Suchmöglichkeiten zu vorhandenen Auswertungen und Daten Unterstützung verschiedener Benutzerprofile: Vom gelegentliche Klick-User bis zum Power User müssen alle Bedürfnisse abgedeckt werden Anbindung über Internet/Intranet benutzerspezifische Verteilung von Information und Wissen einfache und damit kostengünstige Administration Copyright CSC PLOENZKE AG 13

14 Data Warehouse Architektur Unterschiedliche Sichtweisen auf einen einheitlichen Datenbestand (Würfel) Multidimensionale Analyse Kunde Zeit Produkte Zeit Flexibles Navigieren (Frage-Resultat-Frage..., drill down/roll-up, slice&dice) Vertriebswege Umsatz Kosten Gewinn Flexibilität bei veränderten Analyseanforderungen Copyright CSC PLOENZKE AG 14

15 Data Warehouse Architektur Datenversorgung Die Datenversorgung ist ein Prozess, der in mehreren Schritten abläuft und die externen und internen Rohdaten für das Data Warehouse aufbereitet, anreichert, konsolidiert und veredelt. Folgende Schritte beschreiben diesen Prozess: Extraktion Transformation Bereinigung Laden Leistungsstarke ETL-Werkzeuge stehen heute für die Unterstützung dieser Prozesse zur Verfügung. Copyright CSC PLOENZKE AG 15

16 Data Warehouse Architektur Funktionsweise eines ETL-Tools Externe Daten Operative Datenbanken Sammeln Integrieren ETL-Tool Staging Area Bereinigen Transformieren Vorbereiten Data Warehouse Repository Metadaten / Administration Copyright CSC PLOENZKE AG 16

17 Data Warehouse Architektur Datenmanagement Daten als Rohstoff und Informationen als Produktionsfaktor müssen professionell verwaltet werden Das Datenmanagement sorgt für die Bereitstellung der Daten zur effizienten Nutzung Aufgaben des Datenmanagements sind u.a.: Entwicklung von Datenmodellen Festlegung von Namenskonventionen Testdatenmanagement Copyright CSC PLOENZKE AG 17

18 Data Warehouse Architektur Metadatenmanagement Metadaten sind die Hinweisschilder an den Aufgängen zum Data Warehouse Metadaten sind Voraussetzung für eine autonome Nutzung von Informationen durch den Anwender Metadaten unterstützen den Entwickler und den Warehouseadministrator bei der Analyse Metadaten fallen in allen Komponenten der Warehouse- Architektur an Die eingesetzten Werkzeuge erzeugen und nutzen ihre spezifischen Metadaten-Definitionen Eine Integration der Metadaten zumindest auf logischer Ebene ist wichtig Copyright CSC PLOENZKE AG 18

19 Data Warehouse Architektur Warehouse Management Die zentrale Aufgabe des Warehouse Managements ist die Sicherstellung eines effizienten Betriebs. Warehouse Management ist durch eine Vielzahl von Aktivitäten gekennzeichnet: Betreuung von Test-/Entwicklungs- und Produktionsumgebung Durchführung einer transparenten Nutzungsverrechnung Monitoring des Systems und der Nutzung Benutzer-Support/Hotline (fachlich und technisch) Konfigurationsmanagement Releasemanagement Jobsteuerung Performance Management Systembetrieb Copyright CSC PLOENZKE AG 19

20 Data Warehouse Architektur Eine idealtypische Data Warehouse Architektur Standard- Reporting OLAP Intranet / Internet Data Mining... Business Intelligence Archivierte Details Feedback Marketing Komposit Vertrieb Kranken Leben Controlling Datenversorgung Integriertes Data Warehouse Datenversorgung Datenmanagement Metadaten Management Warehouse Management Fehlerlisten Staging Area Datenversorgung Operative Quellen Externe Quellen Copyright CSC PLOENZKE AG 20

21 Data Warehouse Architektur Hub and Spoke mit skalierbaren Data Marts #1 Die Kombination aus zentralem Data Warehouse UND abhängigen Data Marts bietet die optimale Wachstumsfähigkeit für die Zukunft. #2 Durch iterative Vorgehensweise Zug um Zug zur unternehmensweiten Gesamtlösung für die Informationsbereitstellung. Copyright CSC PLOENZKE AG 21

22 Data Warehouse Architektur Typische Data Marts Controlling Produktentwicklung Schadenanalysen Data Warehouse Vertriebssteuerung Betrugsaufdeckung Kundenmanagement Copyright CSC PLOENZKE AG 22

23 Data Warehouse und CRM Einbettung des Data Warehouse in die CRM-Landkarte Strategisches CRM Integratives CRM Analytisches CRM Operatives CRM Kunden- Controlling Analyse, Data Mining Marketing Vertrieb Service Center e- Business Data Warehouse Knowledge Management Copyright CSC PLOENZKE AG 23

24 Data Warehouse und CRM Fragmentierte Kundendaten Soziodemographische Daten Kundenstamm Bestandsdaten Wissen über den Kunden Beschwerde Daten Data Mining Ergebnisse Bewegungsdaten Schadendaten Akquisedaten Copyright CSC PLOENZKE AG 24

25 Data Warehouse und CRM Dem Kunden auf der Spur heißt... die sich ständig ändernden Daten eines Kunden erheben, aufbereiten und analysieren Änderung des Lebensstils Änderung der Lebensphase Änderung der Geschäftsbeziehungen Änderung der Vertragsbeziehungen Änderung des Wohnortes... neue Quellen und Kanäle schaffen, um weitere Informationen über den Kunden zu erhalten Neue Verfahren der Datenanalyse einsetzten und damit Erfahrungen sammeln Copyright CSC PLOENZKE AG 25

26 Data Warehouse Organisation Eine unternehmensweite Koordination aller Aktivitäten im Bereich der dispositiven Systeme fehlt Die Lösung: Aufbau einer interdisziplinären, eigenständigen Organisationseinheit, die den Auf- und Ausbau, den Betrieb, und das Management aller dispositiven Systeme (Data Warehouse-Lösungen und Statistiksysteme) verantwortet und durchführt. Copyright CSC PLOENZKE AG 26

27 Data Warehouse Organisation Das fachliche und das technologische Wissen aus allen Unternehmensbereichen muss in eine Data Warehouse Organisation einfließen Technologisches Wissen Fachliches Wissen Anwendungsentwicklung Datenbankadministration Datenadministration Leben Kranken Komposit Speichermanagement Netze Securitymanagement Qualitätsmanagement Konfigurationsmanagement Second Level Support Datenverteilung Warehouse Management Office Rechtschutz Controlling Rechnungswesen Marketing Vertriebsunterstützung E-Commerce Call-Center Copyright CSC PLOENZKE AG 27

28 Data Warehouse Organisation Das Warehouse Management Office (WMO) als Dach aller Data Warehouse Aktivitäten Warehouse Management Office Discover Design Develop Deploy Konzeption Einzelprojekte Betrieb Konzept Support/Hotline Standards Vorgehen Richtlinien Umsetzungsplan Vorgehen Umsetzungsplan Definition Spezifikation Design Prototyp Entwicklung Optimierung Skalierung Pilot Pilot Installation Roll Out Wartung Monitoring Tuning Warehouse Controlling Copyright CSC PLOENZKE AG 28

29 Data Warehouse Organisation Das Warehouse Management Office (WMO) unterstützt Fachanwender aus allen Ressorts Unternehmensleitung Einheit A Einheit B Einheit C Einheit D Einheit E Controlling Mathematik Marketing Call Center Warehouse Management Office Copyright CSC PLOENZKE AG 29

30 Data Warehouse Organisation Das Warehouse Management Office steuert und berät alle DWH-Projekte Data Warehouse Projektteam Data Warehouse Projektteam Warehouse Management Office Data Warehouse Projektteam Data Warehouse Projektteam Copyright CSC PLOENZKE AG 30

31 Herausforderungen Worauf ist zu achten? Der Nutzen eines Data Warehouse ergibt sich nicht automatisch mit seiner Fertigstellung. Unterstützung des prozessorientierten Kreislaufs von der Entstehung bis zur Verwendung der Daten durch Technologie ist notwendig, reicht aber nicht aus. Erst der messbare Erfolg von Aktionen, der durch die Umsetzung des aus den Data Warehouse-Prozessen erworbenen Wissens entsteht, erzeugt den Nutzen. Dieser Nutzen muss von Anfang an mit geplant werden. Copyright CSC PLOENZKE AG 31

32 Herausforderungen Worauf ist zu achten? Formale Datenqualitätsprozesse müssen etabliert werden (Die Qualität der Informationen ist nur so gut wie die Qualität der zugrunde liegenden Daten) Der Rahmen muss weit genug gewählt werden, um eine erweiterbare Lösung zu finden, aber klein genug, um erfolgreich zu sein (Standard-)Produkte und (Standard-)Lösungen sollten da genutzt werden, wo es sinnvoll ist Performance und Administration darf nicht vergessen werden Copyright CSC PLOENZKE AG 32

33 Herausforderungen Sieht so die Realität aus? Nur 10 Millionen, sagen Sie, hat es gekostet? Vermeiden Sie eine Investitionsruine!! Copyright CSC PLOENZKE AG 33

BI Konsolidierung: Anspruch & Wirklichkeit. Jacqueline Bloemen. in Kooperation mit

BI Konsolidierung: Anspruch & Wirklichkeit. Jacqueline Bloemen. in Kooperation mit BI Konsolidierung: Anspruch & Wirklichkeit Jacqueline Bloemen in Kooperation mit Agenda: Anspruch BI Konsolidierung Treiber Was sind die aktuellen Treiber für ein Konsolidierungsvorhaben? Kimball vs. Inmon

Mehr

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

Einführungsveranstaltung: Data Warehouse

Einführungsveranstaltung: Data Warehouse Einführungsveranstaltung: 1 Anwendungsbeispiele Berichtswesen Analyse Planung Forecasting/Prognose Darstellung/Analyse von Zeitreihen Performancevergleiche (z.b. zwischen Organisationseinheiten) Monitoring

Mehr

1 Einleitung. Betriebswirtschaftlich administrative Systeme

1 Einleitung. Betriebswirtschaftlich administrative Systeme 1 1 Einleitung Data Warehousing hat sich in den letzten Jahren zu einem der zentralen Themen der Informationstechnologie entwickelt. Es wird als strategisches Werkzeug zur Bereitstellung von Informationen

Mehr

BIW - Überblick. Präsentation und Discoverer Demonstration - Teil 1 - Humboldt Universität zu Berlin am 10. Juni 2004

BIW - Überblick. Präsentation und Discoverer Demonstration - Teil 1 - Humboldt Universität zu Berlin am 10. Juni 2004 BIW - Überblick Präsentation und Discoverer Demonstration - Teil 1 - Humboldt Universität zu Berlin am 10. Juni 2004 Annegret Warnecke Senior Sales Consultant Oracle Deutschland GmbH Berlin Agenda Überblick

Mehr

Von der spezialisierten Eigenentwicklung zum universellen Analysetool. Das Controlling-Informationssystem der WestLB Systems

Von der spezialisierten Eigenentwicklung zum universellen Analysetool. Das Controlling-Informationssystem der WestLB Systems Von der spezialisierten Eigenentwicklung zum universellen Analysetool Das Controlling-Informationssystem der WestLB Systems Begriffe und Definitionen Data Warehouse - Datensammlung oder Konzept?! Data

Mehr

Datawarehouse Architekturen. Einheitliche Unternehmenssicht

Datawarehouse Architekturen. Einheitliche Unternehmenssicht Datawarehouse Architekturen Einheitliche Unternehmenssicht Was ist Datawarehousing? Welches sind die Key Words? Was bedeuten sie? DATA PROFILING STAGING AREA OWB ETL OMB*PLUS SAS DI DATA WAREHOUSE DATA

Mehr

OLAP und Data Warehouses

OLAP und Data Warehouses OLP und Data Warehouses Überblick Monitoring & dministration Externe Quellen Operative Datenbanken Extraktion Transformation Laden Metadaten- Repository Data Warehouse OLP-Server nalyse Query/Reporting

Mehr

Data Warehouse ??? Ein Data Warehouse ist keine von der Stange zu kaufende Standardsoftware, sondern immer eine unternehmensindividuelle

Data Warehouse ??? Ein Data Warehouse ist keine von der Stange zu kaufende Standardsoftware, sondern immer eine unternehmensindividuelle ??? Zusammenfassung, Ergänzung, Querverbindungen, Beispiele A.Kaiser; WU-Wien MIS 188 Data Warehouse Ein Data Warehouse ist keine von der Stange zu kaufende Standardsoftware, sondern immer eine unternehmensindividuelle

Mehr

Survival Guide für Ihr Business Intelligence-Projekt

Survival Guide für Ihr Business Intelligence-Projekt Survival Guide für Ihr Business Intelligence-Projekt Sven Bosinger Solution Architect BI Survival Guide für Ihr BI-Projekt 1 Agenda Was ist Business Intelligence? Leistungsumfang Prozesse Erfolgsfaktoren

Mehr

1Ralph Schock RM NEO REPORTING

1Ralph Schock RM NEO REPORTING 1Ralph Schock RM NEO REPORTING Bereit für den Erfolg Business Intelligence Lösungen Bessere Entscheidungen Wir wollen alle Mitarbeiter in die Lage versetzen, bessere Entscheidungen schneller zu treffen

Mehr

Strategisches Informationsmanagement auf Basis von Data Warehouse-Systemen

Strategisches Informationsmanagement auf Basis von Data Warehouse-Systemen Strategisches Informationsmanagement auf Basis von Data Warehouse-Systemen SAS PharmaHealth & Academia Gabriele Smith KIS-Tagung 2005 in Hamburg: 3. März 2005 Copyright 2003, SAS Institute Inc. All rights

Mehr

Vorwort zur zweiten Auflage...V. Vorwort zur ersten Auflage... VIII

Vorwort zur zweiten Auflage...V. Vorwort zur ersten Auflage... VIII Vorwort zur zweiten Auflage...V Vorwort zur ersten Auflage... VIII 1 Management Support Systeme und Business Intelligence Anwendungssysteme zur Unterstützung von Managementaufgaben...1 1.1 Computergestützte

Mehr

KOMPLEXITÄT BEGREIFEN. LÖSUNGEN SCHAFFEN. viadee crm. Transparente Prozesse und vertrauenswürdige Daten als Fundament Ihrer Entscheidungen

KOMPLEXITÄT BEGREIFEN. LÖSUNGEN SCHAFFEN. viadee crm. Transparente Prozesse und vertrauenswürdige Daten als Fundament Ihrer Entscheidungen KOMPLEXITÄT BEGREIFEN. LÖSUNGEN SCHAFFEN. viadee crm Transparente Prozesse und vertrauenswürdige Daten als Fundament Ihrer Entscheidungen VIADEE CRM VIEL MEHR ALS EIN STÜCK SOFTWARE Eine Vielzahl von unterschiedlichen

Mehr

Business Intelligence und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft

Business Intelligence und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft Business Intelligence und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft Prof. Dr. Anett Mehler-Bicher Fachhochschule Mainz, Fachbereich Wirtschaft Prof. Dr. Klaus Böhm health&media GmbH 2011 health&media

Mehr

Data Warehouse Definition (1) http://de.wikipedia.org/wiki/data-warehouse

Data Warehouse Definition (1) http://de.wikipedia.org/wiki/data-warehouse Data Warehouse Definition (1) http://de.wikipedia.org/wiki/data-warehouse Ein Data-Warehouse bzw. Datenlager ist eine zentrale Datensammlung (meist eine Datenbank), deren Inhalt sich aus Daten unterschiedlicher

Mehr

Raus aus der Bl-Falle

Raus aus der Bl-Falle Ronald Bachmann, Dr. Guido Kemper Raus aus der Bl-Falle Wie Business Intelligencezum Erfolg wird mitp Die Autoren 13 Vorwort 15 1 Einleitung 21 1.1 Was ist Business Intelligence (BI)? 21 1.2 Motive zur

Mehr

Data Warehousing bei der VGH

Data Warehousing bei der VGH Data Warehousing bei der VGH. TDWI-Anwenderkonferenz. November 00 in Hannover Markus Fricke Projektleiter Data Warehouse VGH Unternehmenscontrolling Agenda..00 Seite Grundstruktur der VGH Vier Unternehmen

Mehr

Zusammenspiel von Business Intelligence mit betrieblicher Anwendungssoftware Falk Neubert, Universität Osnabrück

Zusammenspiel von Business Intelligence mit betrieblicher Anwendungssoftware Falk Neubert, Universität Osnabrück Zusammenspiel von Business Intelligence mit betrieblicher Anwendungssoftware 14. März 2013, IHK Osnabrück-Emsland-Grafschaft Bentheim Geschichte Kassenbuch des Liederkranz, 1886 Hutmachergesangvereins

Mehr

xiii Inhaltsverzeichnis 1 Einführung 1

xiii Inhaltsverzeichnis 1 Einführung 1 xiii 1 Einführung 1 1.1 Gründe für eine BI-Strategie und ein BICC..................... 1 1.1.1 Systemvielfalt und Konsolidierungsbedarf.............. 2 1.1.2 Taktisches Vorgehen..............................

Mehr

1 Ihre BI-Galaxie von BITMARCK!

1 Ihre BI-Galaxie von BITMARCK! 1 Ihre BI-Galaxie von BITMARCK! Die Summe aller Sterne ist die Galaxie Ihre BI-Galaxie von BITMARCK! Michael Heutmann, Peter Hernold, Markus Jankowski Neuss, 4. November 2013 Sie haben uns mit auf den

Mehr

PROZESSCONTROLLING MIT MICROSOFT TOOLS

PROZESSCONTROLLING MIT MICROSOFT TOOLS PROZESSCONTROLLING MIT MICROSOFT TOOLS AGENDA In eigener Sache Processcontrolling mit Office Demo Excel Maps Processcontrolling mit SQL Server Rolle von SharePoint 2013 Demo Praxisbeispiel Einkaufsprozess

Mehr

Open Source BI 2009 Flexibilität und volle Excel-Integration von Palo machen OLAP für Endanwender beherrschbar. 24. September 2009

Open Source BI 2009 Flexibilität und volle Excel-Integration von Palo machen OLAP für Endanwender beherrschbar. 24. September 2009 Open Source BI 2009 Flexibilität und volle Excel-Integration von Palo machen OLAP für Endanwender beherrschbar 24. September 2009 Unternehmensdarstellung Burda Digital Systems ist eine eigenständige und

Mehr

Kapitel 4: Data Warehouse Architektur

Kapitel 4: Data Warehouse Architektur Data Warehousing, Motivation Zugriff auf und Kombination von Daten aus mehreren unterschiedlichen Quellen, Kapitel 4: Data Warehousing und Mining 1 komplexe Datenanalyse über mehrere Quellen, multidimensionale

Mehr

Business Intelligence im Krankenhaus

Business Intelligence im Krankenhaus Business Intelligence im Krankenhaus Dr. Thomas Lux Holger Raphael IT-Trends in der Medizin 03.September 2008 Essen Gliederung Herausforderungen für das Management im Krankenhaus Business Intelligence

Mehr

Objektorientierte Datenbanken

Objektorientierte Datenbanken OODB 11 Slide 1 Objektorientierte Datenbanken Vorlesung 11 vom 01.07.2004 Dr. Sebastian Iwanowski FH Wedel OODB 11 Slide 2 Inhalt heute: Datenbanken in betriebswirtschaftlichen Anwendungen OTLP (SAP) Data

Mehr

Asklepius-DA Die intelligente Technologie für die umfassende Analyse medizinischer Daten Leistungsbeschreibung

Asklepius-DA Die intelligente Technologie für die umfassende Analyse medizinischer Daten Leistungsbeschreibung Asklepius-DA Die intelligente Technologie für die umfassende Analyse medizinischer Daten Leistungsbeschreibung Datei: Asklepius DA Flyer_Leistung_2 Seite: 1 von:5 1 Umfassende Datenanalyse Mit Asklepius-DA

Mehr

Data Warehouse und Data Mining

Data Warehouse und Data Mining Einführungsseminar Data Mining Seminarvortrag zum Thema: Data Warehouse und Data Mining Von gehalten am Betreuer: Dr. M. Grabert Einführung Problemstellung Seite 2 Einführung Unternehmen bekommen eine

Mehr

Umsetzung der Anforderungen - analytisch

Umsetzung der Anforderungen - analytisch Umsetzung der Anforderungen - analytisch Titel des Lernmoduls: Umsetzung der Anforderungen - analytisch Themengebiet: New Economy Gliederungspunkt im Curriculum: 4.2.5.5 Zum Inhalt: In diesem Modul wird

Mehr

Data Warehousing und anderetrends beim Einsatz der SAS Software in Unternehmen KSFE. 1. Konferenz der SAS Benutzer in Forschung und Entwicklung

Data Warehousing und anderetrends beim Einsatz der SAS Software in Unternehmen KSFE. 1. Konferenz der SAS Benutzer in Forschung und Entwicklung Data Warehousing und anderetrends beim Einsatz der SAS Software in Unternehmen KSFE 1. Konferenz der SAS Benutzer in Forschung und Entwicklung Unterschiedliche Geschäftsprozesse Operativer Dispositve Geschäftsbetrieb

Mehr

Seminar in der Seminarreihe Business Intelligence 1. OLAP und Datawarehousing

Seminar in der Seminarreihe Business Intelligence 1. OLAP und Datawarehousing Seminar in der Seminarreihe Business Intelligence 1 OLAP und Datawarehousing OLAP & Warehousing Die wichtigsten Produkte Die Gliederung Produkt Bewertung & Vergleiche Die Marktentwicklung Der aktuelle

Mehr

Business Intelligence für Controller

Business Intelligence für Controller Controllers Best Practice Fachbuch Business Intelligence für Controller Hermann Hebben und Dr. Markus Kottbauer Verlag für ControllingWissen ÄG, Freiburg und Wörthsee Ein Unternehmen der Haufe Mediengruppe

Mehr

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

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

Mehr

MIS by Franziska Täschler, Winformation GmbH ftaeschler@winformation-gmbh.ch Ausgabe 01/2001

MIS by Franziska Täschler, Winformation GmbH ftaeschler@winformation-gmbh.ch Ausgabe 01/2001 MIS Glossar by Franziska Täschler, Winformation GmbH ftaeschler@winformation-gmbh.ch Ausgabe 01/2001 Aggregat Data Cube Data Marts Data Mining Data Warehouse (DWH) Daten Decision Support Systeme (DSS)

Mehr

Business Intelligence-Projekte mit SAP BO - Best Practices für den Mittelstand

Business Intelligence-Projekte mit SAP BO - Best Practices für den Mittelstand Business Intelligence-Projekte mit SAP BO - Best Practices für den Mittelstand Name: Michael Welle Funktion/Bereich: Manager Business Intelligence Organisation: Windhoff Software Services Liebe Leserinnen

Mehr

Agenda. Hype oder Mehrwert. Herausforderungen. Methoden Werkzeuge. Kosten Nutzen. Definition Ziele

Agenda. Hype oder Mehrwert. Herausforderungen. Methoden Werkzeuge. Kosten Nutzen. Definition Ziele Agenda Definition Ziele Methoden Werkzeuge Herausforderungen Kosten Nutzen Hype oder Mehrwert Definition / Ziele Google Suche: define:business Intelligence Mit Business Intelligence können alle informationstechnischen

Mehr

Lars Priebe Senior Systemberater. ORACLE Deutschland GmbH

Lars Priebe Senior Systemberater. ORACLE Deutschland GmbH Lars Priebe Senior Systemberater ORACLE Deutschland GmbH Data Mining als Anwendung des Data Warehouse Konzepte und Beispiele Agenda Data Warehouse Konzept und Data Mining Data Mining Prozesse Anwendungs-Beispiele

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

ANTARES Informations-Systeme GmbH Stuttgarter Strasse 99 D-73312 Geislingen Tel. +49 73 31 / 30 76-0 Fax +49 73 31 / 30 76-76 www.antares-is.

ANTARES Informations-Systeme GmbH Stuttgarter Strasse 99 D-73312 Geislingen Tel. +49 73 31 / 30 76-0 Fax +49 73 31 / 30 76-76 www.antares-is. ANTARES Informations-Systeme GmbH Stuttgarter Strasse 99 D-73312 Geislingen Tel. +49 73 31 / 30 76-0 Fax +49 73 31 / 30 76-76 www.antares-is.de insight und dynasight sind eingetragene Markenzeichen der

Mehr

Die Bedeutung der Prozessmodellierung bei der Weiterentwicklung des DWHs der DAK Der Innovator als Missing Link

Die Bedeutung der Prozessmodellierung bei der Weiterentwicklung des DWHs der DAK Der Innovator als Missing Link Die Bedeutung der Prozessmodellierung bei der Weiterentwicklung des DWHs der DAK Der Innovator als Missing Link Konrad Linner, solvistas GmbH Nürnberg, 20.November 2012 Inhaltsverzeichnis Vorstellung solvistas

Mehr

Zeitgemäße Verfahren für ganzheitliche Auswertungen

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

Mehr

Self Service BI der Anwender im Fokus

Self 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

Mehr

erfolgreich steuern Datenqualität rä dpunkt.verlag Ldwi Praxislösungen für Business-Intelligence-Projekte Rüdiger Eberlein Edition TDWI

erfolgreich steuern Datenqualität rä dpunkt.verlag Ldwi Praxislösungen für Business-Intelligence-Projekte Rüdiger Eberlein Edition TDWI Detlef Apel Wolfgang Behme Rüdiger Eberlein Christian Merighi Datenqualität erfolgreich steuern Praxislösungen für Business-Intelligence-Projekte 3., überarbeitete und erweiterte Auflage Edition TDWI rä

Mehr

Travian Games nutzt Pentaho Datenintegration und Business Analytics zur Optimierung des Spieldesigns

Travian Games nutzt Pentaho Datenintegration und Business Analytics zur Optimierung des Spieldesigns Travian Games nutzt Pentaho Datenintegration und Business Analytics zur Optimierung des Spieldesigns Pentaho ermöglicht Analyse der von den über 120 Millionen registrierten Spielern generierten Datenflut

Mehr

Modellbasierte Business Intelligence in der Praxis. Nürnberg, 10.11.2009

Modellbasierte Business Intelligence in der Praxis. Nürnberg, 10.11.2009 Modellbasierte Business Intelligence in der Praxis Nürnberg, 10.11.2009 I N H A L T 1. Warum Modelle für Business Intelligence (BI)? 2. Inhalte von Datenmodellen für BI 3. Inhalte von Prozessmodellen 4.

Mehr

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

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

GESCHÄFTSSTELLENERÖFFNUNG HAMBURG, 25. APRIL 2013

GESCHÄFTSSTELLENERÖFFNUNG 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

Mehr

Unterstützung des PersonalControlling durch flexible IuK-Technologie Präsentation für die Tagung der IuK-Leiter am 23.09.2003

Unterstützung des PersonalControlling durch flexible IuK-Technologie Präsentation für die Tagung der IuK-Leiter am 23.09.2003 Data-Warehouse Unterstützung des PersonalControlling durch flexible IuK-Technologie Präsentation für die Tagung der IuK-Leiter am 23.09.2003 23.09.2003, Folie: 1 Data Warehouse Historie Architekturprinzip

Mehr

Datenqualität erfolgreich steuern

Datenqualität erfolgreich steuern Edition TDWI Datenqualität erfolgreich steuern Praxislösungen für Business-Intelligence-Projekte von Detlef Apel, Wolfgang Behme, Rüdiger Eberlein, Christian Merighi 3., überarbeitete und erweiterte Auflage

Mehr

Folien zum Textbuch. Kapitel 6: Managementunterstützungssysteme. Teil 2: Textbuch-Seiten 794-825

Folien zum Textbuch. Kapitel 6: Managementunterstützungssysteme. Teil 2: Textbuch-Seiten 794-825 Folien zum Textbuch Kapitel 6: Managementunterstützungssysteme Teil 2: Managementunterstützung auf strategischer Ebene Datenverwaltung und -auswertung Textbuch-Seiten 794-825 WI 1 MUS MUS auf strategischer

Mehr

Innovatives Reporting mit PM10: Analysen und Berichte mit Single Point of Truth 11.00 11.45 Uhr

Innovatives Reporting mit PM10: Analysen und Berichte mit Single Point of Truth 11.00 11.45 Uhr Copyright 2007 Infor. Alle Rechte vorbehalten. Innovatives Reporting mit PM10: Analysen und Berichte mit Single Point of Truth 11.00 11.45 Uhr Hubertus Thoma Presales Consultant PM Schalten Sie bitte während

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

Big 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: 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

Mehr

Business Intelligence

Business Intelligence Business Intelligence Anwendungssysteme (BIAS) Lösung Aufgabe 1 Übung WS 2012/13 Business Intelligence Erläutern Sie den Begriff Business Intelligence. Gehen Sie bei der Definition von Business Intelligence

Mehr

Data Warehouse schnell gemacht Performanceaspekte im Oracle DWH

Data Warehouse schnell gemacht Performanceaspekte im Oracle DWH Data Warehouse schnell gemacht Performanceaspekte im Oracle DWH Dani Schnider Principal Consultant Business Intelligence BI Trilogie, Zürich/Basel 25./26. November 2009 Basel Baden Bern Lausanne Zürich

Mehr

Einführung in Business Intelligence

Einführung in Business Intelligence Einführung in Business Intelligence Grundlagen und Anwendungsmöglichkeiten Prof. Dr. Wolfram Höpken wolfram.hoepken@eloum.net eloum @ Hochschule Ravensburg-Weingarten Informationsveranstaltung ebusiness-lotse

Mehr

Entscheidungsunterstützungssysteme

Entscheidungsunterstützungssysteme Vorlesung WS 2013/2014 Christian Schieder Professur Wirtschaftsinformatik II cschie@tu-chemnitz.eu Literatur zur Vorlesung Gluchowski, P.; Gabriel, R.; Dittmar, C.: Management Support Systeme und Business

Mehr

Forum Kommune 21, DiKOM Nord Hannover, 17. Februar 2011

Forum Kommune 21, DiKOM Nord Hannover, 17. Februar 2011 Forum Kommune 21, DiKOM Nord Hannover, 17. Februar 2011 Trends, Muster und Korrelationen erkennen und die richtigen Schlüsse daraus ziehen: MACH BI der für öffentliche Einrichtungen passende Zugang zur

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

Wie integriert sich BI in den unternehmensweiten Softwareentwicklungsprozess? Nürnberg, 10.11.2009

Wie integriert sich BI in den unternehmensweiten Softwareentwicklungsprozess? Nürnberg, 10.11.2009 Wie integriert sich BI in den unternehmensweiten Softwareentwicklungsprozess? Nürnberg, 10.11.2009 I N H A L T 1. Warum Modelle für Business Intelligence (BI)? 2. Anforderungen von BI an Software- Entwicklungsprozesse

Mehr

Marketing Intelligence Übersicht über Business Intelligence. Josef Kolbitsch Manuela Reinisch

Marketing Intelligence Übersicht über Business Intelligence. Josef Kolbitsch Manuela Reinisch Marketing Intelligence Übersicht über Business Intelligence Josef Kolbitsch Manuela Reinisch Übersicht Beispiel: Pantara Holding Der Begriff Business Intelligence Übersicht über ein klassisches BI-System

Mehr

Geschäftsdaten auswerten

Geschäftsdaten auswerten Geschäftsdaten auswerten Schwachstellen erkennen, Ursachen analysieren und gezielter steuern Thomas Menner thomas.menner@eloum.net ebusiness-lotse Oberschwaben-Ulm IHK Bodensee-Oberschwaben, Weingarten,

Mehr

INVEST projects. Besseres Investitionscontrolling mit INVESTprojects

INVEST projects. Besseres Investitionscontrolling mit INVESTprojects Besseres Investitionscontrolling mit Der Investitionsprozess Singuläres Projekt Idee, Planung Bewertung Genehmigung Realisierung Kontrolle 0 Zeit Monate, Jahre Perioden Der Investitionsprozess Singuläres

Mehr

Raber+Märcker Business Intelligence Lösungen und Leistungen

Raber+Märcker Business Intelligence Lösungen und Leistungen Business Intelligence Raber+Märcker Business Intelligence Lösungen und Leistungen www.raber-maercker.de 2 LEISTUNGEN Business Intelligence Beratungsleistung Die Raber+Märcker Business Intelligence Beratungsleistung

Mehr

WAHLPFLICHTBEREICH WIRTSCHAFTSINFORMATIK 'DATA WAREHOUSE'

WAHLPFLICHTBEREICH WIRTSCHAFTSINFORMATIK 'DATA WAREHOUSE' Take control of your decision support WAHLPFLICHTBEREICH WIRTSCHAFTSINFORMATIK 'DATA WAREHOUSE' Sommersemester 2008 Gliederung Business Intelligence und Data Warehousing On-Line Analytical Processing Ziel

Mehr

Spezialisierung Business Intelligence

Spezialisierung Business Intelligence Spezialisierung Business Intelligence Peter Becker Fachbereich Informatik Hochschule Bonn-Rhein-Sieg peter.becker@h-brs.de 10. Juni 2015 Was ist Business Intelligence? Allgemein umfasst der Begriff Business

Mehr

BITMARCK VERNETZT DER KUNDENTAG

BITMARCK VERNETZT DER KUNDENTAG BITMARCK VERNETZT DER KUNDENTAG BI@BITMARCK neue Wege, neue Möglichkeiten Michael Heutmann und René Wilms, BITMARCK Thomas Linke, Terranet Essen, 03. November 2015 Rückblick Was bisher geschah KT 2013:

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

Data Warehousing in der Lehre

Data Warehousing in der Lehre Data Warehousing in der Lehre Prof. Dr.-Ing. Tomas Benz Dipl.-Inform. Med. Alexander Roth Agenda Vorstellung Fachhochschule Heilbronn Vorstellung i3g Vorlesungen im DWH-Bereich Seminare Projekte Studien-

Mehr

CRM Architektur. New Economy CRM Architektur Page 1

CRM Architektur. New Economy CRM Architektur Page 1 CRM Architektur Titel des Lernmoduls: CRM Architektur Themengebiet: New Economy Gliederungspunkt im Curriculum: 4.2.4.2 Zum Inhalt: Dieses Modul beschreibt mögliche Architekturen von CRM-Systemen. Insbesondere

Mehr

Datenmanagement. Simone Unfried, Passau Vitaly Aleev, Passau Claus Schönleber, Passau. Strategisches Informationsmanagement 1 (01/2006)

Datenmanagement. Simone Unfried, Passau Vitaly Aleev, Passau Claus Schönleber, Passau. Strategisches Informationsmanagement 1 (01/2006) Simone Unfried, Passau Vitaly Aleev, Passau Claus Schönleber, Passau (01/2006) Strategisches Informationsmanagement 1 Definition Notwendige Vermaischung der Daten in der Vorstufe zur Destillation von hochprozentiger

Mehr

your IT in line with your Business Geschäftsprozessmanagement (GPM)

your IT in line with your Business Geschäftsprozessmanagement (GPM) your IT in line with your Business Geschäftsprozessmanagement (GPM) Transparenz schaffen und Unternehmensziele effizient erreichen Transparente Prozesse für mehr Entscheidungssicherheit Konsequente Ausrichtung

Mehr

Strategie und Self Service BI im Unternehmen. Gegensätze miteinander kombinieren

Strategie und Self Service BI im Unternehmen. Gegensätze miteinander kombinieren Strategie und Self Service BI im Unternehmen Gegensätze miteinander kombinieren Claas Planitzer Düsseldorf Juni 2015 Agenda 5. Herausforderungen 1. Idealbild 2. Realität 3. Self Service 4. BI. Was ist

Mehr

10. Vorlesung: Datenorganisation SS 2007

10. Vorlesung: Datenorganisation SS 2007 10. Vorlesung: Datenorganisation SS 2007 8 Parallele Transaktionen 9 9.1 Drei-Ebenen Ebenen-Architektur 9.2 Verteilte Datenbanken 9.3 Client-Server Server-Datenbanken 9.4 Föderierte Datenbanken 9.5 Das

Mehr

tdwi E U R D P E OPEN SOURCE BUSINESS INTELLIGENCE HANSER MÖGLICHKEITEN, CHANCEN UND RISIKEN QUELLOFFENER BI-LÖSUNGEN

tdwi E U R D P E OPEN SOURCE BUSINESS INTELLIGENCE HANSER MÖGLICHKEITEN, CHANCEN UND RISIKEN QUELLOFFENER BI-LÖSUNGEN OPEN SOURCE BUSINESS INTELLIGENCE MÖGLICHKEITEN, CHANCEN UND RISIKEN QUELLOFFENER BI-LÖSUNGEN uwehaneke Stephan TRAHASCH tobias HAGEN tobias LAUER (Hrsg.)' tdwi E U R D P E HANSER Vorwort 9 Einführung

Mehr

Analyzer für SAP E Recruiting

Analyzer für SAP E Recruiting Beschreibung Zur Analyse und Erfolgsmessung im Recruiting benötigen die Prozessbeteiligten aktuelle und verlässliche Kennzahlen und flexibel auswertbare Ansichten. Die Informationsversorgung reicht im

Mehr

Wolfgang Martin (Hrsg.) Data Warehousing. Data Mining - OLAP. An International Thomson Publishing Company

Wolfgang Martin (Hrsg.) Data Warehousing. Data Mining - OLAP. An International Thomson Publishing Company Wolfgang Martin (Hrsg.) Data Warehousing Data Mining - OLAP Technische Universität Darmsiadt Fachbereich 1 Betriebswirtschaftliche Bibliothek Inventar-Nr.: Abstell-Nr.: s. An International Thomson Publishing

Mehr

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

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

Mehr

Data Warehouse Technologien

Data Warehouse Technologien Veit Köppen Gunter Saake Kai-Uwe Sattler Data Warehouse Technologien Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis vii 1 Einführung in Data-Warehouse-Systeme 1 1.1 Anwendungsszenario Getränkemarkt...............

Mehr

Big, Bigger, CRM: Warum Sie auch im Kundenmanagement eine Big-Data-Strategie brauchen

Big, Bigger, CRM: Warum Sie auch im Kundenmanagement eine Big-Data-Strategie brauchen Big, Bigger, CRM: Warum Sie auch im Kundenmanagement eine Big-Data-Strategie brauchen 01000111101001110111001100110110011001 Volumen 10 x Steigerung des Datenvolumens alle fünf Jahre Big Data Entstehung

Mehr

Cubeware Connectivity for SAP Solutions

Cubeware Connectivity for SAP Solutions Cubeware Connectivity for SAP Solutions Beispiele und Anwendungsfälle 1. Modellierung, Extraction, Transformation und Loading mit Datenquelle SAP R/3 und mysap ERP Mit Hilfe des Cubeware Importers und

Mehr

eevolution Business Intelligence

eevolution Business Intelligence eevolution Business Intelligence Haben Sie sich schon häufig gefragt, warum Ihr Berichtswesen so kompliziert sein muss? Warum Sie nicht einfach mit wenigen Handgriffen Ihr Berichtswesen einrichten und

Mehr

BI Organisation und Governance. Patrick Keller, Senior Analyst und Prokurist CeBIT 2016

BI Organisation und Governance. Patrick Keller, Senior Analyst und Prokurist CeBIT 2016 BI Organisation und Governance Patrick Keller, Senior Analyst und Prokurist CeBIT 2016 15.03.2016 BARC 2016 2 Warum eine Organisation für BI? Menschen verursachen mehr Probleme als Technik! 15.03.2016

Mehr

ITGAIN Fach- und Technikspezialist

ITGAIN Fach- und Technikspezialist ITGAIN Fach- und Technikspezialist KOMPETENZ GEWINNBRINGEND EINSETZEN. Copyright 2012 ITGAIN GmbH 1 SPoT Wir bringen Ihre Informationen auf den Punkt. Hamburg, 07.05.2012 FACTORY-ANSATZ FÜR ETL-PROZESSE

Mehr

Self Service BI. - Business Intelligence im Mittelstand - schnelle Ergebnisse, nachhaltige Erfolge

Self Service BI. - Business Intelligence im Mittelstand - schnelle Ergebnisse, nachhaltige Erfolge Self Service BI - Business Intelligence im Mittelstand - schnelle Ergebnisse, nachhaltige Erfolge 04. Juli 2013 Cubeware GmbH zu Gast im Hause der Raber+Märcker GmbH Referent: Uwe van Laak Presales Consultant

Mehr

Einführung in OLAP und Business Analysis. Gunther Popp dc soft GmbH

Einführung in OLAP und Business Analysis. Gunther Popp dc soft GmbH Einführung in OLAP und Business Analysis Gunther Popp dc soft GmbH Überblick Wozu Business Analysis mit OLAP? OLAP Grundlagen Endlich... Technischer Background Microsoft SQL 7 & OLAP Services Folie 2 -

Mehr

Data Warehouse Version: June 26, 2007. Andreas Geyer-Schulz und Anke Thede

Data Warehouse Version: June 26, 2007. Andreas Geyer-Schulz und Anke Thede Data Warehouse Version: June 26, 2007 Andreas Geyer-Schulz und Anke Thede Schroff-Stiftungslehrstuhl Informationsdienste und Elektronische Märkte Fakultät für Wirtschaftswissenschaften Gebäude 20.20 Rechenzentrum,

Mehr

DWH Szenarien. www.syntegris.de

DWH Szenarien. www.syntegris.de DWH Szenarien www.syntegris.de Übersicht Syntegris Unser Synhaus. Alles unter einem Dach! Übersicht Data-Warehouse und BI Projekte und Kompetenzen für skalierbare BI-Systeme. Vom Reporting auf operativen

Mehr

Infor PM 10 auf SAP. Bernhard Rummich Presales Manager PM. 9.30 10.15 Uhr

Infor 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

Mehr

Datenintegration, -qualität und Data Governance. Hannover, 14.03.2014

Datenintegration, -qualität und Data Governance. Hannover, 14.03.2014 Datenintegration, -qualität und Data Governance Hannover, 14.03.2014 Business Application Research Center Führendes europäisches Analystenhaus für Business Software mit Le CXP (F) objektiv und unabhängig

Mehr

Bessere Daten durch Stammdatenmanagement

Bessere Daten durch Stammdatenmanagement make connections share ideas be inspired Bessere Daten durch Stammdatenmanagement Mit SAS MDM, bessere Stammdaten für operativen Systeme make connections share ideas be inspired Overview Mit SAS MDM bessere

Mehr

Ora Education GmbH. Lehrgang: Oracle Application Server 10g R2: Administration II

Ora Education GmbH. Lehrgang: Oracle Application Server 10g R2: Administration II Ora Education GmbH www.oraeducation.de info@oraeducation.de Lehrgang: Oracle Application Server 10g R2: Administration II Beschreibung: Die Teilnehmer lernen verschiedene Topologien des Oracle Application

Mehr

Kapitel 2 Terminologie und Definition

Kapitel 2 Terminologie und Definition Kapitel 2 Terminologie und Definition In zahlreichen Publikationen und Fachzeitschriften tauchen die Begriffe Data Warehouse, Data Warehousing, Data-Warehouse-System, Metadaten, Dimension, multidimensionale

Mehr

C09: Einsatz SAP BW im Vergleich zur Best-of-Breed-Produktauswahl

C09: Einsatz SAP BW im Vergleich zur Best-of-Breed-Produktauswahl C09: Einsatz SAP BW im Vergleich zur Best-of-Breed-Produktauswahl Ein Seminar der DWH academy Seminar C09 Einsatz SAP BW im Vergleich zur Best-of-Breed- Produktauswahl Befasst man sich im DWH mit der Auswahl

Mehr

Veit Köppen Gunter Saake Kai-Uwe Sattler. 2. Auflage. Data Warehouse Technologien

Veit Köppen Gunter Saake Kai-Uwe Sattler. 2. Auflage. Data Warehouse Technologien Veit Köppen Gunter Saake Kai-Uwe Sattler 2. Auflage Data Warehouse Technologien Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis ix 1 Einführung in Data-Warehouse-Systeme 1 1.1 Anwendungsszenario Getränkemarkt...

Mehr

"Hier kann ich mich weiterentwickeln!"

Hier kann ich mich weiterentwickeln! "Hier kann ich mich weiterentwickeln!" Zur Verstärkung suchen wir für die Standorte München und Dresden einen Reporting Specialist (m/w) Leistungsspektrum der BBF BBF ist ein mittelständisches Unternehmen

Mehr

Data Warehouse Grundlagen

Data Warehouse Grundlagen Seminarunterlage Version: 2.10 Version 2.10 vom 24. Juli 2015 Dieses Dokument wird durch die veröffentlicht.. Alle Rechte vorbehalten. Alle Produkt- und Dienstleistungs-Bezeichnungen sind Warenzeichen

Mehr

SENSO Analytics. Analyse und Controlling für Entscheider

SENSO Analytics. Analyse und Controlling für Entscheider SENSO Analytics Analyse und Controlling für Entscheider SENSO Analytics Analyse und Controlling für Entscheider Führungskräfte in sozialen Einrichtungen stehen heute oftmals vor der Herausforderung, eine

Mehr

Business Intelligence & professionelles Datenmanagement als Erfolgsfaktor

Business Intelligence & professionelles Datenmanagement als Erfolgsfaktor Yves-Deniz Obermeier Sales Manager Financial Services Ing. Thomas Heinzmann Division Management BI Mag. Martin Feith Senior Expert Business Intelligence & professionelles Datenmanagement als Erfolgsfaktor

Mehr

good. better. outperform.

good. better. outperform. good. better. outperform. Quo Vadis Oracle BI Relational oder besser multidimensional? DOAG 2013 Business Intelligence, 17.04.2013 Dirk Fleischmann Director Business Intelligence & DWH Business Intelligence

Mehr