Datawarehouse Architekturen. Einheitliche Unternehmenssicht

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Datawarehouse Architekturen. Einheitliche Unternehmenssicht"

Transkript

1 Datawarehouse Architekturen Einheitliche Unternehmenssicht

2 Was ist Datawarehousing? Welches sind die Key Words? Was bedeuten sie? DATA PROFILING STAGING AREA OWB ETL OMB*PLUS SAS DI DATA WAREHOUSE DATA QUALITY DATA CLEANSING IN-MEMORY OLAP SCD DIMENSION FACT DATA MART DIMENSIONALE MODELLIERUNG AGGREGATION KPI BIG DATA 2

3 Was ist ein Datawarehouse? Eine konsolidierte Sammlung von Daten aus verschieden Quellsystemen. Es bildet die Datenbasis für Analysen und ist damit die Kernkomponenten sämtlicher Business Intelligence Anwendungen wie Reporting, Dashboards, Adhoc- Auswertungen usw. Datawarehouse Relationaler Datamart Operational Source System Staging Area Cleansing Area Core DWH Presentation Layer Operational Source System OLAP Würfel Files SAS File 3

4 ETL-Tools ETL-Tools bieten graphische Modellierung von Daten- & Prozessflüssen. 4

5 Der Service Datawarehouse Architekturen ermöglicht die konsolidierte Sicht über das gesamte Unternehmen. Die Anforderungen an ein Datawarehouse werden immer komplexer. Daten müssen aus einer Vielzahl unterschiedlicher Systeme extrahiert werden und in hoher Qualität und kürzester Zeit den Anwendern zur Verfügung stehen. Es gilt, eine konsolidierte Sicht auf das gesamte Unternehmen zu schaffen. Auswertungen sollen schnelle und genaue Ergebnisse bringen. Grundvoraussetzung für solch eine Lösung ist die richtige Architektur, die geeignete Methodik und die dafür passende Technologie. 5

6 Serviceleistungen Von der Extraktion der Daten aus den Quellsystemen, bis zur Erstellung spezieller fachlicher Datamarts Quelldaten intern Integrations- und Standardisierungs-Layer DWH Personen Sach, Leben Datamarts Customer Intelligence Business Intelligence Anwendungssysteme Analyse, Reporting und Prognose Bestand, RW, Legacy, Vertrag Unfall, Kranken Vertriebssteuerung Vertriebssteuerung Customer Intelligence Bank Planung Kapitalanlagen Controlling Reporting Schaden Ad-hoc Analyse Inkasso, Exkasso Vertrieb Betrugsabwehr Data Mining Mobile BI logisches und physikalisches spartenübergreifend harmonisiertes VU- Gesamt-Datenmodell Asset Mgmt. hochperformantes, qualitätsgesichertes und historisiertes DWH Marktdaten, Geodaten, Partner, Makler, 6

7 Nutzen für den Kunden Konsolidierte und qualitativ hochwertige Daten sind die Basis unternehmerischer Entscheidungen Unternehmensweiter Single Point of Truth für Auswertungen und Kennzahlen Hohe Datenqualität durch Best Practice Vorgehen Kurze Ladezeiten und schnelle Ladezyklen durch optimale Performance Passgenaue Darstellung für BI Tools Geringe Projektlaufzeiten durch mfvorgehensmodell Seite 7

8 Vorgehensmodell Hohe methodische und technologische Kompetenz sichern eine erfolgreiche Umsetzung. Explore Design Implement Measure/ Optimize Unternehmensweites Datenmodell Business Processes KPIs Schnittstellen Data Quality Rules Data Profiling DWH-Architektur Dimensionale Modellierung Auswahl Datenbank Relational zeilenorientiert Relational spaltenorientiert OLAP In-memory Auswahl ETL-Tool ETL-Prozesse Data Quality Systemarchitektur Physikalisches Datenbankdesign Datenbank Infrastruktur Datenmodell ETL-Prozesse Data Quality Checks Data Cleansing Applicatoin Performance Tuning für Ladeprozesse und Abfragen Messung Data Quality Einführung Data Quality Checks & Cleansing ETL-Tool & DB-Migration Erweiterung & Redesign 8

9 Success Story Das stark wachsende Enterprise DWH wird erweitert und hinsichtlich neuer Anforderungen optimiert Kunde: Versicherung Ausgangssituation/Herausforderung Aus dem neu eingeführten operativen System mussten die Daten für diverser Reporting-Lösungen bereitgestellt werden. Host-basierte Reports und Sparten-DWHs sollten abgelöst werden. Erfolg & Kundennutzen Dadurch, dass immer mehr Sparten in das neue operative System migriert werden, steigt das Datenvolumen, und auch die Fachlichkeit erweitert sich. Das DWH und die ETL- Prozesse werden ständig dahingehend optimiert, dass sie diese steigenden Anforderungen bewältigen. Vorgehen Datawarehouse-Architektur Ladesteuerung und ETL-Prozesse Ständige Optimierung bestehender ETL-Logik 18 Fachobjekte, 200 Tabellen, >7.000 Attribute, 5 Milliarden Datensätze, 2 TB Daten, 1TB Indizes Oracle 10gR2, OWB 10gR2, PL/SQL 9

10 Success Story Eine einheitliche Unternehmenssicht wurde geschaffen und Host-Auswertung durch moderne Dashboards ersetzt Kunde: Versandhandel Erfolg & Kundennutzen Ausgangssituation/Herausforderung Ein Enterprise DWH war nicht vorhanden, Auswertung wurden direkt auf dem Host durchgeführt oder nach Datenabzug in SAS. Eine einheitliche Sicht fehlte. Eine unternehmensweite Sicht, insbesondere auf den Kunden wurde geschaffen. Diese ist Basis für Online- Bonitätsprüfungen. Ablösung von Host-Auswertung sowie SAP BW durch moderne Dashboards und Berichte Vorgehen Übernahme der technischen Projektleitung Schaffung eines Unternehmensdatenmodells Ermittlung der benötigten KPIs Design DWH Architektur und ETL Prozesse Umsetzung, Test und Go Live Coaching der internen Projektmitarbeiter Einführung Oracle DB 11.2, OWB 11.2, OBIEE 11 10

11 Success Story Mit der Migration auf eine Oracle Exadata wurden 60% der monatlichen Betriebskosten eingespart Kunde: Versicherung Erfolg & Kundennutzen Ausgangssituation/Herausforderung Das bestehende DWH für das Vertriebscontrolling kämpfte mit wachsenden Datenmengen und steigenden Nutzerzahlen: Anwender nutzen das DWH und rufen täglich mehr als Reports auf. Es wurde nicht nur die Performance drastisch gesteigert, sondern auch die monatlichen Betriebskosten wurden um 60% gesenkt. Vorgehen Hardwareevaluation: Oracle Exadata PoC Migration Oracle 10gR2 nach Exadata (Oracle 11gR2) Performance-Optimierung Schulung und Coaching der internen Mitarbeiter Oracle DB 11gR2, OWB 11gR2 (OMB*Plus, Experts), SAS

12 Danke! metafinanz Informationssysteme GmbH Leopoldstraße 146 D München Phone: Fax:

Vertriebssteuerung & Controlling Konkrete Vertriebsziele, passend zur Unternehmensstrategie

Vertriebssteuerung & Controlling Konkrete Vertriebsziele, passend zur Unternehmensstrategie Konkrete Vertriebsziele, passend zur Unternehmensstrategie Wir ermöglichen Ihnen mit dem Service Vertriebssteuerung die erfolgreiche Umsetzung Ihrer Unternehmensstrategie in operativ umsetzbare Vertriebsziele.

Mehr

Solvency II. Komplexität bewältigen

Solvency II. Komplexität bewältigen Solvency II Komplexität bewältigen Der Service Solvency II schafft die Voraussetzung für wertorientiertes Risikomanagement. Die regulatorischen Anforderungen im Bereich Risikomanagement provozieren einen

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

SAS Visual Analytics Schnelle Einblicke für sichere Ausblicke

SAS Visual Analytics Schnelle Einblicke für sichere Ausblicke SAS Visual Analytics Schnelle Einblicke für sichere Ausblicke SAS Visual Analytics In einer Welt wachsender Datenmengen sind Informationen schneller verfügbar und Auswertungen auf Big Data möglich Motivation

Mehr

DWH Best Practices das QUNIS Framework 80 Jahre Erfahrung bei der Modellierung & dem Betrieb von DWH. Referent: Ilona Tag

DWH Best Practices das QUNIS Framework 80 Jahre Erfahrung bei der Modellierung & dem Betrieb von DWH. Referent: Ilona Tag DWH Best Practices das QUNIS Framework 80 Jahre Erfahrung bei der Modellierung & dem Betrieb von DWH Referent: Ilona Tag Agenda 10.00 10.30 Begrüßung & aktuelle Entwicklungen bei QUNIS 10.30 11.00 11.00

Mehr

Marketing Intelligence Architektur und Konzepte. Josef Kolbitsch Manuela Reinisch

Marketing Intelligence Architektur und Konzepte. Josef Kolbitsch Manuela Reinisch Marketing Intelligence Architektur und Konzepte Josef Kolbitsch Manuela Reinisch Übersicht Mehrstufiges BI-System Architektur eines Data Warehouses Architektur eines Reporting-Systems Benutzerrollen in

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

Vom Single Point of Truth zur Single Version of the Facts. Data Warehousing zu Beginn des BigData-Zeitalters. inspire IT - Frankfurt 11. 12.05.

Vom Single Point of Truth zur Single Version of the Facts. Data Warehousing zu Beginn des BigData-Zeitalters. inspire IT - Frankfurt 11. 12.05. Vom Single Point of Truth zur Single Version of the Facts Data Warehousing zu Beginn des BigData-Zeitalters inspire IT - Frankfurt 11. 12.05.2015 Fahmi Ouled-Ali Kabel Deutschland Marian Strüby OPITZ CONSULTING

Mehr

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

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

Mehr

Solvency II Komplexität bewältigen

Solvency II Komplexität bewältigen Solvency II Komplexität bewältigen Der Service Solvency II schafft die Voraussetzung für wertorientiertes Risikomanagement Motivation Die regulatorischen Anforderungen im Bereich Risikomanagement provozieren

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

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

Performanceoptimierung mit Exadata Verarbeitung extremer Datenmengen mit PL/SQL basierter Datenbewirtschaftung (Erfahrungsbericht)

Performanceoptimierung mit Exadata Verarbeitung extremer Datenmengen mit PL/SQL basierter Datenbewirtschaftung (Erfahrungsbericht) Performanceoptimierung mit Exadata Verarbeitung extremer Datenmengen mit PL/SQL basierter Datenbewirtschaftung (Erfahrungsbericht) Christian Haag, DATA MART Consulting Consulting Manager Oracle DWH Team

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

In-Memory & Real-Time Hype vs. Realität: Maßgeschneiderte IBM Business Analytics Lösungen für SAP-Kunden

In-Memory & Real-Time Hype vs. Realität: Maßgeschneiderte IBM Business Analytics Lösungen für SAP-Kunden In-Memory & Real-Time Hype vs. Realität: Maßgeschneiderte IBM Business Analytics Lösungen für SAP-Kunden Jens Kaminski ERP Strategy Executive IBM Deutschland Ungebremstes Datenwachstum > 4,6 Millarden

Mehr

BI around the world - Globale Reporting Lösungen bei Continental Automotive

BI around the world - Globale Reporting Lösungen bei Continental Automotive BI around the world - Globale Reporting Lösungen bei Continental Automotive Stefan Hess Trivadis GmbH Stuttgart Herbert Muckenfuss Continental Nürnberg Schlüsselworte: Oracle BI EE, Business Intelligence,

Mehr

Nach Data Warehousing kommt Business Intelligence

Nach Data Warehousing kommt Business Intelligence Nach Data Warehousing kommt Business Intelligence Andrea Kennel Trivadis AG Glattbrugg, Schweiz Schlüsselworte: Business Intelligence, Data Warehouse Zusammenfassung Data Warehouse bedeutet, dass operative

Mehr

Deutsch, Englisch (gut) Fachinformatiker für Anwendungsentwicklung

Deutsch, Englisch (gut) Fachinformatiker für Anwendungsentwicklung Profil Andy Sydow Persönliche Daten Nationalität Sprachen Abschluss deutsch Deutsch, Englisch (gut) Fachinformatiker für Anwendungsentwicklung Profil Herr Sydow verfügt über mehrjährige Erfahrung als DWH/BI

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

Service Optimierung. Digitale Integration der mobilen Welt. Schadenprozesse

Service Optimierung. Digitale Integration der mobilen Welt. Schadenprozesse Service Optimierung Digitale Integration der mobilen Welt Schadenprozesse Schadenmanagement muss steigenden Kundenerwartungen und Effizienzansprüchen genügen. Steigende Kundenerwartungen (verbesserte Regulierungsgeschwindigkeit,

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

Customer Intelligence. Die 360 - Sicht auf den Kunden

Customer Intelligence. Die 360 - Sicht auf den Kunden Customer Intelligence Die 360 - Sicht auf den Kunden Customer Intelligence unterstützt Versicherungen bei der Steuerung ihres Kundenportfolios. Der Wettbewerb um die Versicherungskunden wird härter und

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

Data Vault. Modellierungsmethode für agile Data Warehouse Systeme. Dr. Bodo Hüsemann Informationsfabrik GmbH. DOAG BI, München, 17.04.

Data Vault. Modellierungsmethode für agile Data Warehouse Systeme. Dr. Bodo Hüsemann Informationsfabrik GmbH. DOAG BI, München, 17.04. Data Vault Modellierungsmethode für agile Data Warehouse Systeme Dr. Bodo Hüsemann Informationsfabrik GmbH DOAG BI, München, 17.04.2013 Die Informationsfabrik Die Informationsfabrik macht erfolgreiche

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

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

FRT Consulting GmbH. Projekt KATEGO Komfortable SAP-Datenanalyse. Gustav Sperat FRT Consulting GmbH. www.frt.at. Wir machen aus Daten Wissen.

FRT Consulting GmbH. Projekt KATEGO Komfortable SAP-Datenanalyse. Gustav Sperat FRT Consulting GmbH. www.frt.at. Wir machen aus Daten Wissen. FRT Consulting GmbH Projekt KATEGO Komfortable SAP-Datenanalyse Gustav Sperat FRT Consulting GmbH 1 FRT Consulting das Unternehmen Spin off der TU Graz von langjährigen IT Experten Hauptsitz Graz, Büro

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

Bachelor of Eng. (Wirtschafts-Ing.-wesen)

Bachelor of Eng. (Wirtschafts-Ing.-wesen) Persönliche Daten Name Philipp Müller Geburtsdatum 21.11.1982 Berufsausbildung Studium Industriekaufmann Bachelor of Eng. (Wirtschafts-Ing.-wesen) Kompetenzen Methodisch Datenmodellierung Fachlich Allgemeines

Mehr

Process Management Office. Process Management Office as a Service

Process Management Office. Process Management Office as a Service Process Management Office Process Management Office as a Service Mit ProcMO unterstützen IT-Services die Business- Anforderungen qualitativ hochwertig und effizient Um Geschäftsprozesse erfolgreich zu

Mehr

Data Warehouse. für den Microsoft SQL SERVER 2000/2005

Data Warehouse. für den Microsoft SQL SERVER 2000/2005 Warehouse für den Microsoft SQL SERVER 2000/2005 Begriffe 1 DWH ( Warehouse) ist eine fachübergreifende Zusammenfassung von Datentabellen. Mart ist die Gesamtheit aller Datentabellen für einen fachlich

Mehr

FREUDENBERG IT. Mobile Business Intelligence

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

Mehr

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

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

Mehr

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

Modellierung agiler Data Warehouses mit Data Vault Dani Schnider, Trivadis AG DOAG Konferenz 2015

Modellierung agiler Data Warehouses mit Data Vault Dani Schnider, Trivadis AG DOAG Konferenz 2015 Modellierung agiler Data Warehouses mit Data Vault Dani Schnider, Trivadis AG DOAG Konferenz 2015 BASEL BERN BRUGG DÜSSELDORF FRANKFURT A.M. FREIBURG I.BR. GENEVA HAMBURG COPENHAGEN LAUSANNE MUNICH STUTTGART

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

Erfolgsfaktor 1 beim Aufbau von DWH. Erik Purwins Unit Manager Business Intelligence 22.03.2012

Erfolgsfaktor 1 beim Aufbau von DWH. Erik Purwins Unit Manager Business Intelligence 22.03.2012 Erfolgsfaktor beim Aufbau von DWH Erik Purwins Unit Manager Business Intelligence 22.3.22 Inhalt Das Unternehmen PPI Erfolgsfaktoren & Risiken Nutzeffekte durch DWH-/BI-Anwendungen Intuitive Bereitstellung

Mehr

O-BIEE Einführung mit Beispielen aus der Praxis

O-BIEE Einführung mit Beispielen aus der Praxis O-BIEE Einführung mit Beispielen aus der Praxis Stefan Hess Business Intelligence Trivadis GmbH, Stuttgart 2. Dezember 2008 Basel Baden Bern Lausanne Zürich Düsseldorf Frankfurt/M. Freiburg i. Br. Hamburg

Mehr

Die perfekte Kombination im Agilen Data Warehouse Oracle Engineered Systems mit Data Vault

Die perfekte Kombination im Agilen Data Warehouse Oracle Engineered Systems mit Data Vault Die perfekte Kombination im Agilen Data Warehouse Oracle Engineered Systems mit Data Vault Herbert Rossgoderer Geschäftsführer Matthias Fuchs DWH Architekt ISE Information Systems Engineering GmbH ISE

Mehr

4. WORKSHOP - OSBI Big Data und Datenvirtualisierung. Dr. Sebastian Streit & Maxim Zehe

4. WORKSHOP - OSBI Big Data und Datenvirtualisierung. Dr. Sebastian Streit & Maxim Zehe 4. WORKSHOP - OSBI Big Data und Datenvirtualisierung Dr. Sebastian Streit & Maxim Zehe F. Hoffmann-La Roche AG Gegründet 1896 in Basel Über 80.000 Mitarbeitende Führende Position in Pharma Fokussierung

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

Oracle BI EE mit großen Datenmengen

Oracle BI EE mit großen Datenmengen Oracle BI EE mit großen Datenmengen Christian Casek Riverland Solutions GmbH München Schlüsselworte: Oracle BI EE, Oracle BI Applications, Informatica, RPD, große Datenmengen, Performance, Performanceoptimierung,

Mehr

Marketing Intelligence Vorstellung der Softwarekomponenten. Josef Kolbitsch Manuela Reinisch

Marketing Intelligence Vorstellung der Softwarekomponenten. Josef Kolbitsch Manuela Reinisch Marketing Intelligence Vorstellung der Softwarekomponenten Josef Kolbitsch Manuela Reinisch Übersicht Übersicht über die Systemlandschaft Übersicht über die Werkzeuge Workshop Systemlandschaft 1/8 Klassische

Mehr

Profil Andy Sydow. Persönliche Daten. Profil. Profil Andy Sydow. Deutsch, Englisch (gut) Fachinformatiker für Anwendungsentwicklung

Profil Andy Sydow. Persönliche Daten. Profil. Profil Andy Sydow. Deutsch, Englisch (gut) Fachinformatiker für Anwendungsentwicklung Profil Andy Sydow Persönliche Daten Nationalität Sprachen Abschluss deutsch Deutsch, Englisch (gut) Fachinformatiker für Anwendungsentwicklung Profil Herr Sydow verfügt über mehrjährige Erfahrung als DWH/BI

Mehr

Profil Andreas Seiler

Profil Andreas Seiler Profil Andreas Seiler Entwickler für Webapplikationen und Business Intelligence Systeme Ich bin freiberuflicher Entwickler für moderne Web Applikationen und Business Intelligence Systeme. Mein Schwerpunkt

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

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

DWH-Metadaten Wie und wozu. Clemens Albrecht metafinanz Informationssysteme GmbH

DWH-Metadaten Wie und wozu. Clemens Albrecht metafinanz Informationssysteme GmbH DWH-Metadaten Wie und wozu Clemens Albrecht metafinanz Informationssysteme GmbH Wir fokussieren mit unseren Services die Herausforderungen des Marktes und verbinden Mensch und IT. Business Intelligence

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

Die Oracle BI Trilogie von Trivadis

Die Oracle BI Trilogie von Trivadis Die Oracle BI Trilogie von Trivadis Teil 2 - Aufbau einer DWH- und BI-Landschaft Zürich, 25. November 2009 Basel Baden Bern Lausanne Zürich Düsseldorf Frankfurt/M. Freiburg i. Br. Hamburg München Stuttgart

Mehr

Zeitlich abhängig von OWB?

Zeitlich abhängig von OWB? Zeitlich abhängig von OWB? 24. April 2007 Beat Flühmann Trivadis AG > IT Lösungsanbieter» Application Development, Application Performance Management, Business Communication, Business Intelligence, Managed

Mehr

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

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

Mehr

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

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

Mehr

Möglichkeiten für bestehende Systeme

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

Mehr

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

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

eevolution Business Intelligence Oliver Rzeniecki COMPRA GmbH Programmierer & Datenbankadministrator

eevolution Business Intelligence Oliver Rzeniecki COMPRA GmbH Programmierer & Datenbankadministrator eevolution Business Intelligence Oliver Rzeniecki COMPRA GmbH Programmierer & Datenbankadministrator Agenda Was ist Business Intelligence? Was ist OLAP? Unterschied zwischen OLAP und OLTP? Bestandteile

Mehr

BI für Jedermann. Neue Möglichkeiten durch die Oracle BI-Suite Enterprise Edition

BI für Jedermann. Neue Möglichkeiten durch die Oracle BI-Suite Enterprise Edition BI für Jedermann Neue Möglichkeiten durch die Oracle BI-Suite Enterprise Edition Wolfgang Rütter Bereichsleiter Informationssysteme OPITZ CONSULTING Gummersbach GmbH 1 Warum BI für Jedermann? 1. Historie

Mehr

Best Practices im Business-Reporting: So kombiniert man Hyperion Intelligence mit dem OWB. Referent: Jens Wiesner, Systemberater, MT AG

Best Practices im Business-Reporting: So kombiniert man Hyperion Intelligence mit dem OWB. Referent: Jens Wiesner, Systemberater, MT AG Best Practices im Business-Reporting: So kombiniert man Hyperion Intelligence mit dem OWB Referent: Jens Wiesner, Systemberater, MT AG MT AG managing technology Key-facts: 1994: Gründung als MT Software

Mehr

Technische Seminarreihe Empowering Business Intelligence

Technische Seminarreihe Empowering Business Intelligence PRESSEMITTEILUNG / Veranstaltungshinweis Technische Seminarreihe Empowering Business Intelligence Trivadis bietet für Entwickler, Projektleiter, Datenbank-Administratoren sowie DWHund BI-Interessierte

Mehr

Leistungssteuerung beim BASPO

Leistungssteuerung beim BASPO Leistungssteuerung beim BASPO Organisationsstruktur Advellence die Gruppe. Advellence Consulting Advellence Solutions Advellence Products Advellence Services HR-Migrator & albislex powered byadvellence

Mehr

Performance Modelling Strukturen Portfolio Calculation Benchmark und Funddecomposition Risikokennzahlen Transaktionen

Performance Modelling Strukturen Portfolio Calculation Benchmark und Funddecomposition Risikokennzahlen Transaktionen Zeitraum Februar 2008 bis Januar 2009 Anforderungen Bank in Zürich Erweiterung des bestehenden Client Reporting Systems für institutionelle Kunden. Erstellung von Konzepten zur fachlichen und technischen

Mehr

Oracle 10g revolutioniert Business Intelligence & Warehouse

Oracle 10g revolutioniert Business Intelligence & Warehouse 10g revolutioniert Business Intelligence & Warehouse Marcus Bender Strategisch Technische Unterstützung (STU) Hamburg 1-1 BI&W Market Trends DWH werden zu VLDW Weniger Systeme, mehr Daten DWH werden konsolidiert

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

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

good. better. outperform.

good. better. outperform. good. better. outperform. Analytic mit Oracle BI relational oder besser multidimensional? 8. Oracle BI & DWH Konferenz, 20.03.2013 Dirk Fleischmann Director Business Intelligence & DWH Business Intelligence

Mehr

BARC-Studie Data Warehousing und Datenintegration

BARC-Studie Data Warehousing und Datenintegration Ergebnisse der BARC-Studie Data Warehouse Plattformen Dr. Carsten Bange BARC-Studie Data Warehousing und Datenintegration Data-Warehouse -Plattformen und Datenintegrationswerkzeuge im direkten Vergleich

Mehr

Agile Analytics Neue Anforderungen an die Systemarchitektur

Agile Analytics Neue Anforderungen an die Systemarchitektur www.immobilienscout24.de Agile Analytics Neue Anforderungen an die Systemarchitektur Kassel 20.03.2013 Thorsten Becker & Bianca Stolz ImmobilienScout24 Teil einer starken Gruppe Scout24 ist der führende

Mehr

Sven Bosinger solution architect BI. Data Warehouse Architekturen Der Schlüssel zum Erfolg! DOAG 16.11.2007 1

Sven Bosinger solution architect BI. Data Warehouse Architekturen Der Schlüssel zum Erfolg! DOAG 16.11.2007 1 Sven Bosinger solution architect BI Data Warehouse Architekturen Der Schlüssel zum Erfolg! DOAG 16.11.2007 1 Agenda Kurze Vorstellung its-people Architektur als Erfolgsfaktor Verschiedene Architekturansätze

Mehr

Portalsysteme. Moderne Gateways für etablierte Backend-Systeme

Portalsysteme. Moderne Gateways für etablierte Backend-Systeme Portalsysteme Moderne Gateways für etablierte Backend-Systeme Vertriebs- und Verkaufsprozesse mit modernen Web- Anwendungen im Internet präsentieren Versicherungsunternehmen stehen vor der Herausforderung,

Mehr

Einsatz des Microsoft SQL-Servers bei der KKH

Einsatz des Microsoft SQL-Servers bei der KKH Einsatz des Microsoft SQL-Servers bei der KKH Reporting Services und Analysis Services Kontaktdaten Detlef André Abteilungsleiter Data Warehouse E-Mail detlef.andre@kkh.de Telefon 0511 2802-5700 Dr. Reinhard

Mehr

Die Microsoft-Komplettlösung für Datawarehousing, Big Data und Business Intelligence im Überblick. Volker.Hinz@microsoft.com

Die Microsoft-Komplettlösung für Datawarehousing, Big Data und Business Intelligence im Überblick. Volker.Hinz@microsoft.com Die Microsoft-Komplettlösung für Datawarehousing, Big Data und Business Intelligence im Überblick Volker.Hinz@microsoft.com Was sagt der Markt? Fakten Meinung der Analysten zu Microsofts Angeboten Nutzen

Mehr

BUSINESS INTELLIGENCE IM MITTELSTAND EIN PRAXISBERICHT

BUSINESS INTELLIGENCE IM MITTELSTAND EIN PRAXISBERICHT BUSINESS INTELLIGENCE IM MITTELSTAND EIN PRAXISBERICHT Meik Truschkowski Architekt für Business Intelligence und Data Warehousing nobilia-werke J. Stickling GmbH & Co. KG Verl, den 31. Oktober 2011 UNTERNEHMENSPROFIL

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

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

Qualifikationsprofil:

Qualifikationsprofil: Qualifikationsprofil: STEG Jahrgang 1974 Nationalität Deutsch Fremdsprachen Englisch Ausbildung Datenverarbeitungskaufmann Technische Kenntnisse: D B S C R u b a n G m b H D - 7 1 0 3 4 B ö b l i n g e

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

Historisierung mit Flashback Database Archive (FDA)

Historisierung mit Flashback Database Archive (FDA) Historisierung mit Flashback Database Archive (FDA) DOAG Konferenz 2013 Nürnberg, 19.-21. November 2013 Wolfgang Tanzer metafinanz Informationssysteme GmbH Wir fokussieren mit unseren Services die Herausforderungen

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

Analyse und Reporting in einem Zeitschriftenverlag

Analyse und Reporting in einem Zeitschriftenverlag Oracle BI im Einsatz Analyse und Reporting in einem Zeitschriftenverlag Claus Jordan Consultant Claus.Jordan@trivadis.com +49 (0) 162-295 96 43 Düsseldorf, 12. März 2009 Basel Baden Bern Brugg Lausanne

Mehr

Branchen Fachkenntnisse Methoden. Fondsbuchhaltung Investmentdepotverwaltung Wertpapierabwicklung Derivate. Persönliches Ausbildung Sprachen

Branchen Fachkenntnisse Methoden. Fondsbuchhaltung Investmentdepotverwaltung Wertpapierabwicklung Derivate. Persönliches Ausbildung Sprachen Dipl.-Math. Michael Mummel Systemanalyse Systementwicklung Softwareentwicklung Schwerpunkte > Erstellen von kundenspezifischen Softwarelösungen in Zusammenarbeit mit Fachabteilungen und IT des Kunden und

Mehr

Berater, Analyse, Administration, Maintenance

Berater, Analyse, Administration, Maintenance Name Klaus Ewers Nationalität deutsch IT-Erfahrung seit 1999 Ausbildung Dipl.-Physiker (Universität Paderborn) Funktionen Berater, Analyse, Administration, Maintenance Sprachkenntnisse Schwerpunkt Programmiersprachen

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

Präsentation der Bachelorarbeit

Präsentation der Bachelorarbeit Präsentation der Bachelorarbeit Einrichtung einer BI-Referenzumgebung mit Oracle 11gR1 Jörg Bellan Hochschule Ulm Fakultät Informatik Institut für Betriebliche Informationssysteme 15. Oktober 2009 Agenda

Mehr

Berater-Profil 3073. DB2-Administration. Datenmodellierung, Performance-Optimierung, DB-Monitoring und -Tuning. Ausbildung Dipl.

Berater-Profil 3073. DB2-Administration. Datenmodellierung, Performance-Optimierung, DB-Monitoring und -Tuning. Ausbildung Dipl. Berater-Profil 3073 -Administration Datenmodellierung, Performance-Optimierung, DB-Monitoring und -Tuning Ausbildung Dipl. Ingenieurin (FH) EDV-Erfahrung seit Verfügbar ab auf Anfrage Geburtsjahr Unternehmensberatung

Mehr

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

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

Mehr

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

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

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

Master-Thesis (m/w) für unseren Standort Stuttgart

Master-Thesis (m/w) für unseren Standort Stuttgart Master-Thesis (m/w) für unseren Standort Abschlussarbeit im Bereich Business Process Management (BPM) Effizienzsteigerung von Enterprise Architecture Management durch Einsatz von Kennzahlen Braincourt

Mehr

Migration SAP BW 7.3 auf SAP HANA

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

Mehr

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

Performance by Design Wie werden performante ETL-Prozesse erstellt?

Performance by Design Wie werden performante ETL-Prozesse erstellt? Performance by Design Wie werden performante ETL-Prozesse erstellt? Reinhard Mense ARETO Consulting Bergisch Gladbach Schlüsselworte: DWH, Data Warehouse, ETL-Prozesse, Performance, Laufzeiten, Partitionierung,

Mehr

Business Intelligence Architektur im Umfeld von Big Data (IDAREF) [D2] Bernd Meister Uetliberg, 16.09.2014 www.boak.ch

Business Intelligence Architektur im Umfeld von Big Data (IDAREF) [D2] Bernd Meister Uetliberg, 16.09.2014 www.boak.ch Business Intelligence Architektur im Umfeld von Big Data (IDAREF) [D2] Bernd Meister Uetliberg, 16.09.2014 www.boak.ch In dieser Session wird IDAREF, ein Framework, dass auf logischer Ebene eine analytische

Mehr

Berater-Profil 3491. Cognos-Berater. Ausbildung Diplom Kaufmann. EDV-Erfahrung seit 1990. Verfügbar ab auf Anfrage.

Berater-Profil 3491. Cognos-Berater. Ausbildung Diplom Kaufmann. EDV-Erfahrung seit 1990. Verfügbar ab auf Anfrage. Berater-Profil 3491 Cognos-Berater Schwerpunkte: - Cognos Softwaresuite, OLAP, Reporting, Analyse, ScorecardingBusiness Intelligence, Corporate Performance Management, Management Informations Systeme,

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

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

25.06.2014 TDWI Konferenz DWH Architektur Agilität durch Data Vault Modeling. Twitter: #TDWI #DataVault @DV_Modeling @BLUEFORTE @TDWI_EU

25.06.2014 TDWI Konferenz DWH Architektur Agilität durch Data Vault Modeling. Twitter: #TDWI #DataVault @DV_Modeling @BLUEFORTE @TDWI_EU BLUEFORTE GmbH Dirk Lerner 25.06.2014 TDWI Konferenz DWH Architektur Agilität durch Data Vault Modeling Twitter: #TDWI #DataVault @DV_Modeling @BLUEFORTE @TDWI_EU 1 Elemente des Data Vault (Basic) HUB

Mehr

EXASOL AG Zahlen & Fakten

EXASOL AG Zahlen & Fakten Big Data Management mit In-Memory-Technologie EXASOL AG Zahlen & Fakten Name: EXASOL AG Gründung: 2000 Tochterges.: Management: Produkte: Firmensitz: Niederlassung: EXASOL Cloud Computing GmbH Steffen

Mehr

Modernes Hochschulmanagement

Modernes Hochschulmanagement Führungsinformationssysteme am Beispiel der ETH Zürich Dr. Andreas Dudler Direktor der Informatikdienste der ETH Zürich 15. November 2006 / Seite 1 Inhalt Kurze Vorstellung der ETH Zürich Academic Analytics

Mehr