Verbesserung der Datenqualität im ETL-Prozess durch Data-Mining-Methoden

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Verbesserung der Datenqualität im ETL-Prozess durch Data-Mining-Methoden"

Transkript

1 Verbesserung der Datenqualität im ETL-Prozess durch Data-Mining-Methoden Nürnberg, 01. Dezember 2008 Dr. Joachim Keppler Competence Center Manager Customer Analytics

2 INHALT 01 SHS VIVEON Ihr Partner für Customer Management 02 Ansätze für Data Mining / Data Profiling im ETL-Prozess 03 Analytische Herausforderungen 04 Praxisbeispiele 05 Operativer Datenqualitätsprozess 06 Zusammenfassung 07 Kontakt Seite 2

3 01 SHS VIVEON Ihr Partner für Customer Management 02 Ansätze für Data Mining / Data Profiling im ETL-Prozess 03 Analytische Herausforderungen 04 Praxisbeispiele 05 Operativer Datenqualitätsprozess 06 Zusammenfassung 07 Kontakt Seite 3

4 SHS VIVEON gehört zu Europas führenden Lösungsanbietern im Customer Management Barcelona Hamburg Kastl Köln Madrid München Stuttgart Valladolid Wien Wiesbaden Zürich > 56,5 Mio. EUR Gesamtleistung > 550 Mitarbeiter > 150 Kunden in 15 Ländern > 11 Standorte in 4 Ländern Gründung: 1991 in München (börsennotiert seit 1999) Tochtergesellschaften: GUARDEAN GmbH, SHS VIVEON Schweiz AG, SHS Polar S.L. (E) Leistungsfokus: Customer Risk Management Customer Value & Analytics Management Customer Interaction & Applications Management Business Intelligence Data Warehouse Zielbranchen: Telco/Media Finance Industry & Commerce Partner: Führende internationale Technologieunternehmen Beratungen Auskunfteien Seite 4

5 Über 150 Kunden in 15 Ländern vertrauen SHS VIVEON Hamburg Köln Wiesbaden Standort Standort & Kunden Kunden Kastl Stuttgart München Zürich Wien Valladolid Barcelona Madrid Seite 5

6 Warum SHS VIVEON der richtige Lösungspartner für Sie ist Unsere Kunden zählen zu den erfolgreichsten ihrer Branche Klarer Fokus auf innovativen Customer Management Lösungen Ganzheitlicher Support - von der Strategiefindung, über die Fachkonzeption bis zum Betrieb Win / Win Partnerschaftliche Kundenbeziehung Umfassendes Verzahnen und aktives Managen von Potenzialen UND Risiken Exzellentes Branchen Know-how & umfassende Umsetzungsexpertise Innovative, pragmatische, erfolgreiche Lösungen Seite 6

7 01 SHS VIVEON Ihr Partner für Customer Management 02 Ansätze für Data Mining / Data Profiling im ETL-Prozess 03 Analytische Herausforderungen 04 Praxisbeispiele 05 Operativer Datenqualitätsprozess 06 Zusammenfassung 07 Kontakt Seite 7

8 ETL-Prozess Zielsetzungen Datenquelle 1 Datenquelle 2 ETL-Prozess DWH Datenquelle N viele Jobs gewaltige Datenmengen Datenqualität? Verbesserung der Datenqualität. Steigerung der Effizienz und Effektivität des Datenqualitätsprozesses. Automatische Identifikation von Irregularitäten / Ausreißern in den Daten. Seite 8

9 Verschiedene Aspekte von Datenqualität Standardisierung - Vereinheitlichung von Datenformaten - Transformation von Dateninhalten Matching - Identifikation und Verknüpfung von zusammenhängenden Dateninhalten - Zusammenführung von assoziierten Datensätzen und Dateninhalten Enrichment - Anreicherung der internen Daten mit Daten aus externen Quellen - Aufbau einer vollständigen Datensicht Profiling - Analyse der Metadaten und Dateninhalte - Erkennung von Mustern, Regeln und Zusammenhängen sowie Identifikation von Ausreißern Cleansing - Säuberung von Datensätzen und Dateninhalten - Bereinigung von Datenfehlern Monitoring - Laufende Überwachung der Datenqualität - Beobachtung und Messung der Datenqualität mit Business Rules Seite 9

10 Data Profiling Überblick über die Ansätze Ansätze für Data Profiling Expertensystem: Regeln werden durch Experten bereitgestellt Scoring: Klassifikation von Abweichungen (Fällen) wird durch Experten bereitgestellt; Regeln werden durch gestütztes Lernen extrahiert Deviation Detection: Irregularitäten und Abweichungen von der Norm werden durch ungestütztes Lernen extrahiert - basiert völlig auf Expertenwissen - relativ träge und unflexibel - Verzögerung zwischen dem ersten Auftreten von auffälligen Mustern und der Formulierung der Regeln - A-priori-Expertenwissen erforderlich - ausreichende Anzahl von Fällen muss durch Experten klassifiziert werden - Verzögerung zwischen dem ersten Auftreten von auffälligen Mustern und der Formulierung der Regeln - kein A-priori-Expertenwissen erforderlich - keine Klassifikation von Fällen erforderlich - Irregularitäten werden angezeigt sobald sie zum ersten Mal auftreten - sehr flexibel und adaptiv - Warnungen müssen durch Experten interpretiert werden Seite 10

11 Deviation Detection Datenspezifikation Seite 11

12 Deviation Detection Parametrisierung Seite 12

13 Deviation Detection Regel-Browser Seite 13

14 Deviation Detection Anzeige von Auffälligkeiten Seite 14

15 01 SHS VIVEON Ihr Partner für Customer Management 02 Ansätze für Data Mining / Data Profiling im ETL-Prozess 03 Analytische Herausforderungen 04 Praxisbeispiele 05 Operativer Datenqualitätsprozess 06 Zusammenfassung 07 Kontakt Seite 15

16 Analyse von operativen Metadaten Identifikation von Irregularitäten in Job-Plänen - Abweichungen vom normalen Startzeitpunkt (Tag, Stunde) - Abweichungen von der normalen Anzahl von Läufen Identifikation von Irregularitäten in der Verarbeitungsstatistik - Abweichungen von der normalen Verarbeitungsdauer - Abweichungen von der normalen Anzahl von Source- / Target-Rows - Abweichungen von der normalen Beziehung zwischen Source- und Target-Rows Identifikation von Irregularitäten im CPU-Verbrauch - Abweichungen vom normalen CPU-Verbrauch - Erkennung von Verschiebungen (Peaks) im CPU-Verbrauch Identifikation von Irregularitäten im Speicherverbrauch - Abweichungen vom normalen Speicherverbrauch - Erkennung von Verschiebungen (Peaks) im Speicherverbrauch Identifikation von Irregularitäten im Speicherbedarf (Tablespace) - Abweichungen vom normalen Speicherbedarf - Erkennung von Peaks im Speicherbedarf Seite 16

17 Analyse des Dateninhalts Identifikation von Irregularitäten in Datenattributen - Abweichungen von der normalen Befüllung der Datenattribute - Erkennung von Ausreißern - Erkennung von Schreibfehlern Identifikation von Irregularitäten in Datensätzen - Abweichungen von der normalen Beziehung zwischen den Datenattributen - Erkennung von Inkonsistenzen in den Datenattributen Seite 17

18 01 SHS VIVEON Ihr Partner für Customer Management 02 Ansätze für Data Mining / Data Profiling im ETL-Prozess 03 Analytische Herausforderungen 04 Praxisbeispiele 05 Operativer Datenqualitätsprozess 06 Zusammenfassung 07 Kontakt Seite 18

19 Unregelmäßigkeiten im Job-Plan (Startzeitpunkt) Ausreißer in der Startzeit: ein Job, der nicht nach Plan gestartet ist. Seite 19

20 Unregelmäßigkeiten im Job-Plan (Anzahl der Läufe) Ausreißer in der Anzahl der Läufe; ein Job, der nur einmal statt zweimal gelaufen ist. Seite 20

21 Unregelmäßigkeiten in der Verarbeitungsstatistik (Dauer) Ausreißer in der Laufzeit; ein Job mit einer anomalen Verarbeitungsdauer. Seite 21

22 Unregelmäßigkeiten in der Verarbeitungsstatistik (Anzahl Datensätze) Ausreißer in der Anzahl der verarbeiteten Zeilen; ein Job mit einer anomalen Verarbeitungsstatistik. Seite 22

23 Unregelmäßigkeiten in der Verarbeitungsstatistik (Anzahl Datensätze) Ausreißer in der Anzahl der Ziel-Zeilen; ein Job mit einer anomalen Verarbeitungsstatistik. Seite 23

24 Unregelmäßigkeiten im CPU-Verbrauch Ausreißer im CPU-Verbrauch; ein Systemknoten mit anomalen Peaks am Sonntag. Seite 24

25 Unregelmäßigkeiten im Speicherplatz (Zuwachs) Ausreißer im Speicherzuwachs; ein Objekt mit einem anomalen Verhalten. Seite 25

26 Unregelmäßigkeiten in der Befüllung von Datenattributen 18 Ausreißer in der inhaltlichen Befüllung von Datenattributen. Seite 26

27 01 SHS VIVEON Ihr Partner für Customer Management 02 Ansätze für Data Mining / Data Profiling im ETL-Prozess 03 Analytische Herausforderungen 04 Praxisbeispiele 05 Operativer Datenqualitätsprozess 06 Zusammenfassung 07 Kontakt Seite 27

28 Operativer Datenqualitätsprozess Extraktion von Regeln historische Daten DWH Regeln (Repository) Pre-Processing Post-Processing Parser Views überarb. Regeln Data-Mining-Tool Begutachtung der Regeln Export der Regeln erzeugte Regeln Anwendung von Regeln Datenquelle 1 Datenquelle 2 Datenquelle N ETL-Prozess Datenqualitätsmodul (Rule Engine) DWH Warnungen Seite 28

29 01 SHS VIVEON Ihr Partner für Customer Management 02 Ansätze für Data Mining / Data Profiling im ETL-Prozess 03 Analytische Herausforderungen 04 Praxisbeispiele 05 Operativer Datenqualitätsprozess 06 Zusammenfassung 07 Kontakt Seite 29

30 SWOT-Analyse Data-Mining-Methoden im ETL-Prozess Strengths Lösung ermöglicht automatische Erzeugung von Regeln und systematische Erkennung von Abweichungen und Irregularitäten. Menschliche Intervention wird auf ein Minimum reduziert sobald der Prozess etabliert ist. Spezialisten können sich auf wertschöpfende Aktivitäten konzentrieren statt in riesigen Datenmengen nach Ausreißern zu suchen. Weaknesses Basisaufbau von Pre- und Post-Processing- Prozeduren ist erforderlich. Datenqualitätsmodul muss entwickelt werden (Rule Engine), das die Regeln auf die geladenen Daten anwendet und Warnungen erzeugt. Organisatorische Rolle eines Data Quality Managers sollte etabliert werden; dieser überwacht den Datenqualitätsprozess und bearbeitet die Warnungen. Opportunities Threats Effizienz und Effektivität des Datenqualitätsprozesses kann signifikant gesteigert werden: - Ausreißer werden schneller erkannt, - mehr Ausreißer als vorher werden erkannt. Data Auditing / Data Profiling wird auf einen höheren Reifegrad gehoben. Qualität des DWH kann weiter verbessert werden. System kann eine größere Anzahl von Warnungen erzeugen mit dieser Situation muss man umgehen können. Seite 30

31 Kontakt Dr. Joachim Keppler Competence Center Manager Customer Analytics SHS VIVEON AG Fraunhoferstraße Martinsried bei München +49 (0) Seite 31

Innovatives Customer Analytics Uplift Modelling. Interview mit Customer Analytics Experte, Philipp Grunert

Innovatives Customer Analytics Uplift Modelling. Interview mit Customer Analytics Experte, Philipp Grunert Innovatives Customer Analytics Uplift Modelling Interview mit Customer Analytics Experte, Philipp Grunert Uplift Modelling Mehr Erfolg im Kampagnenmanagement Entscheidend für den Erfolg einer Marketing-Kampagne

Mehr

Mehr Erfolg im Kampagnenmanagement durch Uplift-Modelling

Mehr Erfolg im Kampagnenmanagement durch Uplift-Modelling Mehr Erfolg im Kampagnenmanagement durch Uplift-Modelling Herkömmliche Marketingkampagnen Vorgehensweise: Je nach Kampagnenart erfolgt die Selektion der Kunden anhand bestimmter Kriterien (z.b. Alter,

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

Kundenzentrisches Banking - mit Hilfe von Social Media

Kundenzentrisches Banking - mit Hilfe von Social Media Kundenzentrisches Banking - mit Hilfe von Was versteht man unter kundenzentrischem Banking? Problem: Banken haben heutzutage mit stagnierenden Märkten, starkem Wettbewerb und einer sinkenden Kundenloyalität

Mehr

BICC, Organisation und Kompetenz Das Raiffeisen Solution SAS Competence Center

BICC, Organisation und Kompetenz Das Raiffeisen Solution SAS Competence Center BICC, Organisation und Kompetenz Das Raiffeisen Solution SAS Competence Center Ing. Polzer Markus öffentlich Inhaltsverzeichnis 1 2 3 4 5 6 7 Kurzvorstellung Raiffeisen Solution Business Intelligence Strategie

Mehr

Höhere Conversion mehr Umsatz:

Höhere Conversion mehr Umsatz: Höhere Conversion mehr Umsatz: Warum es sich lohnt Ihre Kunden kennen zu lernen München, 25. Februar 2014 Muna Hassaballah Senior Consultant CRM Muna.Hassaballah@SHS-VIVEON.com inkl. Vorstellung zweier

Mehr

Mit Risk Analytics Kundenrisiken aktiv steuern

Mit Risk Analytics Kundenrisiken aktiv steuern Mit Risk Analytics Kundenrisiken aktiv steuern Was sind Risk Analytics? Unter Risk Analytics versteht man statistische Analysen und Data Mining-Verfahren. Sie untersuchen Risiken im Zusammenhang mit Kundenbeziehungen

Mehr

Kundenmanagement im Multi-Channel-Zeitalter

Kundenmanagement im Multi-Channel-Zeitalter Kundenmanagement im Multi-Channel-Zeitalter Wie gut kennen Sie Ihre Kunden? München, 24. März 2015 Muna Hassaballah Senior Consultant Muna.Hassaballah@SHS-VIVEON.com 30.03.2015 Kurzvorstellung Senior Consultant

Mehr

Business Intelligence Data Warehouse. Jan Weinschenker

Business Intelligence Data Warehouse. Jan Weinschenker Business Intelligence Data Warehouse Jan Weinschenker 28.06.2005 Inhaltsverzeichnis Einleitung eines Data Warehouse Data Warehouse im Zusammenfassung Fragen 3 Einleitung Definition: Data Warehouse A data

Mehr

Analytisches CRM in der Automobilindustrie

Analytisches CRM in der Automobilindustrie Analytisches CRM in der Automobilindustrie Dr. Frank Säuberlich Practice Manager European Customer Solutions Urban Science International GmbH Automobilhersteller müssen neue Wege gehen Anforderungen in

Mehr

Das generierte Data Warehouse

Das generierte Data Warehouse Das generierte Data Warehouse DOAG BI Konferenz 2012 Gregor Zeiler BASEL BERN LAUSANNE ZÜRICH DÜSSELDORF FRANKFURT A.M. FREIBURG I.BR. HAMBURG MÜNCHEN STUTTGART WIEN 1 Erwartungshaltungen und Hoffnungen

Mehr

Der digitale Wandel: Pharma & Life Sciences

Der digitale Wandel: Pharma & Life Sciences Competence Center Pharma & Life Sciences Der digitale Wandel: Pharma & Life Sciences Recruiting von Experten über das Competence Center Pharma & Life Sciences individuelle Lösungen für das spezialisierte

Mehr

Echtzeiterkennung von Cyber-Angriffen auf IT-Infrastrukturen. Frank Irnich SAP Deutschland

Echtzeiterkennung von Cyber-Angriffen auf IT-Infrastrukturen. Frank Irnich SAP Deutschland Echtzeiterkennung von Cyber-Angriffen auf IT-Infrastrukturen Frank Irnich SAP Deutschland SAP ist ein globales Unternehmen... unser Fokusgebiet... IT Security für... 1 globales Netzwerk > 70 Länder, >

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

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

DIE DATEN IM ZENTRUM: SAS DATA MANAGEMENT

DIE DATEN IM ZENTRUM: SAS DATA MANAGEMENT DIE DATEN IM ZENTRUM: SAS DATA RAINER STERNECKER SOLUTIONS ARCHITECT SAS INSTITUTE SOFTWARE GMBH Copyr i g ht 2013, SAS Ins titut e Inc. All rights res er ve d. NEUE WEGE GEHEN SAS DATA GOVERNANCE & QUALITY

Mehr

Förderantragberatung. SWOT-Analyse. und Projektbegleitung Gerhard Noack. Einführung. in die. SWOT-Analyse. Zukunftswerkstatt Materialien

Förderantragberatung. SWOT-Analyse. und Projektbegleitung Gerhard Noack. Einführung. in die. SWOT-Analyse. Zukunftswerkstatt Materialien P Förderantragberatung SWOT-Analyse Einführung in die SWOT-Analyse 1 Definition Die SWOT-Analyse ist das gegenüberstellende Betrachten und Zusammenführen der (eigenen) Stärken (Strengths) Schwächen (Weaknesses),

Mehr

Digital Targeting mit Facebook

Digital Targeting mit Facebook Digital Targeting mit Facebook Gezielte Ansprache von Bestandskunden mit Facebook-Ads Kampagnen auf Basis qualifizierter CRM-Daten Trennscharfe Segmentierung durch vielfältige Selektionsmerkmale Neukunden

Mehr

Whitepaper: Agile Methoden im Unternehmenseinsatz

Whitepaper: Agile Methoden im Unternehmenseinsatz Whitepaper: Agile Methoden im Unternehmenseinsatz Agilität ist die Fähigkeit eines Unternehmens, auf Änderungen in seinem Umfeld zu reagieren und diese zum eigenen Vorteil zu nutzen. Inhaltsverzeichnis

Mehr

GUARDEAN CM Trend Monitor 2014. Die Ergebnisse im Überblick

GUARDEAN CM Trend Monitor 2014. Die Ergebnisse im Überblick Die Ergebnisse im Überblick GUARDEAN CM Trend Monitor Unternehmen müssen heutzutage mit Kennzahlen und Frühwarnsystemen arbeiten, um Risiken frühzeitig zu erkennen und ihr Geschäft erfolgreich zu steuern.

Mehr

Wie auch Sie online noch erfolgreicher

Wie auch Sie online noch erfolgreicher Mehr Reichweite, mehr Umsatz, mehr Erfolg Wie auch Sie online noch erfolgreicher werden 30.07.2015 dmc digital media center GmbH 2015 2 Unternehmensgruppe dmc.cc ist nicht nur Berater, sondern der konsequente

Mehr

Erfolgreiches Zusammenarbeiten von IT und Marketing am Beispiel von Meta Daten Management

Erfolgreiches Zusammenarbeiten von IT und Marketing am Beispiel von Meta Daten Management Erfolgreiches Zusammenarbeiten von IT und Marketing am Beispiel von Meta Daten Management Sprecher: Uwe Nadler, Senior Managing Consultant 1 Marketing braucht unterschiedliche Informationen, um entsprechende

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

Versicherungsmakler ein Beruf ohne Zukunft? Die operativen Aufgaben des Versicherungsmaklers. 8. Tagung der Versicherungsmakler / Alpbach

Versicherungsmakler ein Beruf ohne Zukunft? Die operativen Aufgaben des Versicherungsmaklers. 8. Tagung der Versicherungsmakler / Alpbach Versicherungsmakler ein Beruf ohne Zukunft? Die operativen Aufgaben des Versicherungsmaklers 8. Tagung der Versicherungsmakler / Alpbach Gerhart Ebner, 27.08.2013 1 Aufgaben eines Maklers 2 Beziehungsebene

Mehr

Trends in Business Intelligence

Trends in Business Intelligence Trends in Business Intelligence Patrick Keller Senior Analyst BARC Business Application Research Center BARC ist Marktanalyst und Berater spezialisiert auf Business Intelligence, Daten- und Dokumentenmanagement.

Mehr

Betrugs-/Bonitätsprüfung - Extern vs. Intern

Betrugs-/Bonitätsprüfung - Extern vs. Intern Betrugs-/Bonitätsprüfung - Extern vs. Intern Warum Risikomanagement zum Kerngeschäft gehört? München, 20. März 2015 Stefan Schetter Senior Manager Stefan.Schetter@SHS-VIVEON.com Vorstellung Zur Person

Mehr

Big Data im Bereich Information Security

Big Data im Bereich Information Security Der IT-Sicherheitsverband. TeleTrusT-interner Workshop Bochum, 27./28.06.2013 Big Data im Bereich Information Security Axel Daum RSA The Security Division of EMC Agenda Ausgangslage Die Angreifer kommen

Mehr

SAS CONTEXTUAL ANALYSIS IN ACTION ERFAHRUNGEN AUS EINEM EIN SELBSTVERSUCH

SAS CONTEXTUAL ANALYSIS IN ACTION ERFAHRUNGEN AUS EINEM EIN SELBSTVERSUCH SAS CONTEXTUAL ANALYSIS IN ACTION ERFAHRUNGEN AUS EINEM EIN SELBSTVERSUCH GERHARD SVOLBA COMPETENCE CENTER ANALYTICS WIEN, 17. NOVEMBER 2015 SAS CONTEXTUAL ANALYSIS 14.1 EIN BLICK IN DIE PRODUKTBESCHREIBUNG

Mehr

IHRE DATEN SIND GOLD WERT!

IHRE DATEN SIND GOLD WERT! IHRE DATEN SIND GOLD WERT! DATENQUALITÄT ALS GRUNDLAGE FÜR AUSSAGEKRÄFTIGE RESULTATE EPA LEP ANWENDERKONFERENZ / 19. NOVEMBER 2015 / JÜRG DIETRICH Statistik Predictive Analytics Data Mining Big Data Data

Mehr

Neues aus dem TDWI Germany e.v.

Neues aus dem TDWI Germany e.v. Neues aus dem TDWI Germany e.v. Prof. Dr. Peter Chamoni Vorsitzender des Vorstands TDWI Germany e.v. TDWI-D-A-CH: die neutrale BI- Forscher neutral Berater non-profit unabhängig Anwender Hersteller Einzel-

Mehr

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

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

Mehr

Informatica Day 2010 Deutschland Best Practice: Data-Consolidation im SAP Umfeld bei Siemens. Frank Hincke, DIMQ, Köln 03/2010

Informatica Day 2010 Deutschland Best Practice: Data-Consolidation im SAP Umfeld bei Siemens. Frank Hincke, DIMQ, Köln 03/2010 Informatica Day 2010 Deutschland Best Practice: Data-Consolidation im Umfeld bei Siemens Frank Hincke, DIMQ, Köln 03/2010 Agenda Vorstellung Sprecher Programm ATLAS im Bereich Siemens Bereich Energie,

Mehr

Von Business Insights zu Customer Understanding durch performanten Dialog mit Daten

Von Business Insights zu Customer Understanding durch performanten Dialog mit Daten Von Business Insights zu Customer Understanding durch performanten Dialog mit Daten München, 20. April 2012 DR. MATTHIAS MEYER Head of Customer & Business Analytics Matthias.Meyer@SHS-VIVEON.com Inhalt

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

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

DAS GOLDEN PROFILE IM LEADMANAGEMENT

DAS GOLDEN PROFILE IM LEADMANAGEMENT DAS GOLDEN PROFILE IM LEADMANAGEMENT Bringen Sie Ihre Kampagnen aufs nächste Level 1 25. Oktober 2016 Markus Gallenberger DAS GOLDEN PROFILE IM LEADMANAGEMENT Bringen Sie Ihre Kampagnen aufs nächste Level

Mehr

ETL in den Zeiten von Big Data

ETL in den Zeiten von Big Data ETL in den Zeiten von Big Data Dr Oliver Adamczak, IBM Analytics 1 1 Review ETL im Datawarehouse 2 Aktuelle Herausforderungen 3 Future of ETL 4 Zusammenfassung 2 2015 IBM Corporation ETL im Datawarehouse

Mehr

Analytisches CRM. Workshop Data Mining im Datenbasierten Marketing. Michael Lamprecht und Jan Frick, Altran GmbH & Co. KG 26.06.

Analytisches CRM. Workshop Data Mining im Datenbasierten Marketing. Michael Lamprecht und Jan Frick, Altran GmbH & Co. KG 26.06. Analytisches CRM Workshop Data Mining im Datenbasierten Marketing Michael Lamprecht und Jan Frick, Altran GmbH & Co. KG 26.06.2015 Data Mining bietet Antworten auf zahlreiche analytische Fragestellungen

Mehr

Business Analytics verbessert die Wertschöpfungskette

Business Analytics verbessert die Wertschöpfungskette Pressemitteilung Hamburg, 05. September 2013 Business Analytics verbessert die Wertschöpfungskette accantec zeigt auf dem SAS Forum in Mannheim vom 11.- 12.09.2013, wie Unternehmen mit SAS Visual Analytics

Mehr

Fachkreis BI/ Big Data und Controlling des Internationalen Controllervereins (ICV)

Fachkreis BI/ Big Data und Controlling des Internationalen Controllervereins (ICV) Fachkreis BI/ Big Data und Controlling des Internationalen Controllervereins (ICV) Arbeitskreis Zürich-Ostschweiz 20.05.2016 Prof. Dr. Andreas Seufert - Hochschule Ludwigshafen - Institut für Business

Mehr

Intelligent Traveller Early Situation Awareness itesa

Intelligent Traveller Early Situation Awareness itesa Intelligent Traveller Early Situation Awareness itesa Dr. Martin Skorsky, Senior Researcher 22. Juni 2015 1 1 Intelligent Traveller Early Situation Awareness Automatischen Alarmsystems, das Reisende in

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

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

BIG DATA FÜR BESSERE KUNDENBEZIEHUNGEN IN DER TELEKOMMUNIKATION

BIG DATA FÜR BESSERE KUNDENBEZIEHUNGEN IN DER TELEKOMMUNIKATION BIG DATA FÜR BESSERE KUNDENBEZIEHUNGEN IN DER TELEKOMMUNIKATION HERAUSFORDERUNGEN UND LÖSUNGSBEISPIELE VON MOBILFUNKANBIETERN STUTTGART, 09. JUNI 2016 T. FRITZ, CENIT AG, R. KRÄMER, PITNEY BOWES AGENDA

Mehr

Wir erschaffen die Arbeitsplatzkonzepte der Zukunft mit Microsoft SharePoint. www.implexis-solutions.com

Wir erschaffen die Arbeitsplatzkonzepte der Zukunft mit Microsoft SharePoint. www.implexis-solutions.com Wir erschaffen die Arbeitsplatzkonzepte der Zukunft mit Microsoft SharePoint www.implexis-solutions.com Mobil, persönlich und flexibel so soll der Arbeitsplatz von morgen sein Mit integrierten Intranets,

Mehr

Big Data Herausforderungen für Rechenzentren

Big Data Herausforderungen für Rechenzentren FINANCIAL INSTITUTIONS ENERGY INFRASTRUCTURE, MINING AND COMMODITIES TRANSPORT TECHNOLOGY AND INNOVATION PHARMACEUTICALS AND LIFE SCIENCES Big Data Herausforderungen für Rechenzentren RA Dr. Flemming Moos

Mehr

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

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

Mehr

Online Intelligence Solutions. meinestadt.de

Online Intelligence Solutions. meinestadt.de Online Intelligence Solutions meinestadt.de Die Webanalyse und Business Intelligence- Abteilung von meinestadt schuf einen umfassenden Reportingprozess für das Unternehmen und entwickelte eine eigene Datenkultur.

Mehr

SOZIALES" BRANCHENGEFLÜSTER ANALYSIERT DER SOCIAL MEDIA-MONITOR FÜR BANKEN

SOZIALES BRANCHENGEFLÜSTER ANALYSIERT DER SOCIAL MEDIA-MONITOR FÜR BANKEN SOZIALES" BRANCHENGEFLÜSTER ANALYSIERT DER SOCIAL MEDIA-MONITOR FÜR BANKEN CHRISTIAN KÖNIG BUSINESS EXPERT COMPETENCE CENTER CUSTOMER INTELLIGENCE Copyr i g ht 2012, SAS Ins titut e Inc. All rights res

Mehr

Klein anfangen und groß rauskommen mit Data Vault 2.0 Leif Hitzschke & Dajana Schleuß

Klein anfangen und groß rauskommen mit Data Vault 2.0 Leif Hitzschke & Dajana Schleuß Klein anfangen und groß rauskommen mit Data Vault 2.0 Leif Hitzschke & Dajana Schleuß Hamburg, den 16.09.2016 Der führende B2B-Marktplatz wlw.de wlw.at wlw.ch Agenda 1. wlw das Unternehmen 2. BI im Überblick

Mehr

GUARDEAN CM Trend Monitor 2012. Die Ergebnisse im Überblick

GUARDEAN CM Trend Monitor 2012. Die Ergebnisse im Überblick 2012 Die Ergebnisse im Überblick Unternehmen müssen heutzutage mit Kennzahlen und Frühwarnsystemen arbeiten, um Risiken frühzeitig zu erkennen und ihr Geschäft erfolgreich zu steuern. Hier bietet sich

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

EXASolution als Bestandteil einer BI / DWH- und Kampagnenmanagementlandschaft Ein Erfahrungsbericht aus der Praxis

EXASolution als Bestandteil einer BI / DWH- und Kampagnenmanagementlandschaft Ein Erfahrungsbericht aus der Praxis EXASolution als Bestandteil einer BI / DWH- und Kampagnenmanagementlandschaft Ein Erfahrungsbericht aus der Praxis Business Apéro Exasol / SHS VIVEON, Zürich Zürich, 15. November 2011 Dr. Jörg Westermayer

Mehr

Prozessorientierte Applikationsund Datenintegration mit SOA

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

Mehr

ETL Monitoring & Tuning durch Auswertung der OWB Laufzeit-Metadaten. Referent: Lutz Bauer, Leiter CC Data Integration, MT AG

ETL Monitoring & Tuning durch Auswertung der OWB Laufzeit-Metadaten. Referent: Lutz Bauer, Leiter CC Data Integration, MT AG ETL Monitoring & Tuning durch Auswertung der OWB Laufzeit-Metadaten Referent: Lutz Bauer, Leiter CC Data Integration, MT AG MT AG managing technology Key-facts: 1994: Gründung als MT Software GmbH 2000:

Mehr

Advanced Monitoring von ETL-Prozessen. Sven Bosinger its-people

Advanced Monitoring von ETL-Prozessen. Sven Bosinger its-people Sven Bosinger its-people 1 Sven Bosinger Solution Architect BI u. Portfoliomanagement BI its-people Hochtaunus GmbH sven.bosinger@its-people.de www.its-people.de 2 Das Team Unternehmensphilosophie Gemeinschaft

Mehr

Industrial Data Intelligence. Datenbasierte Produktionsoptimierung

Industrial Data Intelligence. Datenbasierte Produktionsoptimierung !DI Industrial Data Intelligence Datenbasierte Produktionsoptimierung Industrial Data Intelligence Sammeln Analysieren Mit dem Industrial Data Intelligence-Angebot ermöglicht Softing Industrial die datenbasierte

Mehr

Servicequalität. Messen - Bewerten - Verbessern

Servicequalität. Messen - Bewerten - Verbessern Servicequalität Messen - Bewerten - Verbessern Schon einmal erlebt? Originaltöne aus der Praxis belegen den Verbesserungsbedarf der Servicequalität Neulich...... im Bahnhofsrestaurant Ich hätte gerne eine

Mehr

Näher am Kunden mit Microsoft Business Intelligence

Näher am Kunden mit Microsoft Business Intelligence Nürnberg, April 2014 Näher am Kunden mit Microsoft Business Intelligence Schnellere AHA-Effekte aus Small Data. Big Data. All Data - Online wie Offline. Sehr geehrte Damen und Herren, die rasant voranschreitende

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

Wie Fusion CRM die Datenqualität im Marketingprozess erhöhen kann (Fusion CRM@ec4u)

Wie Fusion CRM die Datenqualität im Marketingprozess erhöhen kann (Fusion CRM@ec4u) Wie Fusion CRM die Datenqualität im Marketingprozess erhöhen kann (Fusion CRM@ec4u) Jeder kennt folgende Sätze aus seinem eigenen Unternehmen: Wieso sind so viele doppelte Einträge im System? Kann man

Mehr

6. PRINCE2-Tag Deutschland 2011. Erfolgsfaktoren für Projekt Audits

6. PRINCE2-Tag Deutschland 2011. Erfolgsfaktoren für Projekt Audits 6. PRINCE2-Tag Deutschland 2011 Erfolgsfaktoren für Projekt Audits Robert Düsterwald, Deutsche Post DHL Leiter des DIIR-Arbeitskreises Projekt Management Revision 12. Mai 2011 1 Referent ROBERT DÜSTERWALD,

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

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

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

Unsere Vorträge auf der DOAG 2015

Unsere Vorträge auf der DOAG 2015 Unsere Vorträge auf der DOAG 2015 Dienstag Virtual Reality Analytics 12:00-12:45 Uhr Raum Oslo, Ebene 2 Jörg Osarek SQL Developer Lassen Sie sich anstecken! 12:00-12:45 Uhr Raum Sydney, Ebene 1 Sabine

Mehr

Zentrale Controlling- und Reportingplattform mit Pentaho

Zentrale Controlling- und Reportingplattform mit Pentaho Zentrale Controlling- und Reportingplattform mit Pentaho Ein Referenzbericht mit unserem Kunden BOS it-novum.com Bildquelle: RSAG Automobillieferant setzt auf Pentaho BOS ist eine internationale Unternehmensgruppe

Mehr

Strategische Unternehmenssteuerung immer in richtung Erfolg

Strategische Unternehmenssteuerung immer in richtung Erfolg Strategische Unternehmenssteuerung immer in richtung Erfolg cp-strategy ist ein Modul der corporate Planning Suite. StrAtEgiSchE UntErnEhMEnSStEUErUng Immer in Richtung Erfolg. Erfolgreiche Unternehmen

Mehr

Brennpunkt Datenqualität

Brennpunkt Datenqualität Business t Brennpunkt Datenqualität Konzeption eines Datenqualitätsmanagements für ETL-Prozesse Seit Jahren genießt das Thema Datenqualität in IT-Abteilungen sowie auf Managementebene steigende Aufmerksamkeit.

Mehr

Kann man Big Data managen?

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

Mehr

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

STAR Distribution Vortrag Fachkongress Druckindustrie Vom Drucker zum Kommunikationsdienstleister: Praxisbeispiel STAR Distribution

STAR Distribution Vortrag Fachkongress Druckindustrie Vom Drucker zum Kommunikationsdienstleister: Praxisbeispiel STAR Distribution STAR Distribution Vortrag Fachkongress Druckindustrie 4.0 10.11.2016 Vom Drucker zum Kommunikationsdienstleister: Praxisbeispiel STAR Distribution AGENDA 1. WIR STELLEN UNS VOR STAR COOPERATION Kurzvorstellung

Mehr

Wie Sie online erfolgreicher werden

Wie Sie online erfolgreicher werden Mehr Reichweite, mehr Umsatz, mehr Erfolg Wie Sie online erfolgreicher werden dmc macht besseres E-Commerce // dmc digital media center GmbH 2014 // 13.08.2014 // 1 dmc auf einen Blick Nr. 2 im E-Commerce-

Mehr

Traffic IQ: Pilotprojekt zur Informationsqualität im Verkehrswesen Überblick und ausgewählte Ergebnisse

Traffic IQ: Pilotprojekt zur Informationsqualität im Verkehrswesen Überblick und ausgewählte Ergebnisse Traffic IQ: Pilotprojekt zur Informationsqualität im Verkehrswesen Überblick und ausgewählte Ergebnisse Stefan von der Ruhren, momatec GmbH Ina Partzsch, Fraunhofer IVI Gliederung Gliederung 1. Überblick

Mehr

AMC-Partner bei der dmexco

AMC-Partner bei der dmexco -Partner bei der dmexco 16./17. September 2015 Finanzmarkt GmbH Nr. 1 Adobe Adobe ist der weltweit führende Anbieter für Lösungen im Bereich digitales Marketing und digitale Medien. Mit den Werkzeugen

Mehr

Einmal Pie-Chart und zurück: Manchmal ist mehr drin als man glaubt

Einmal Pie-Chart und zurück: Manchmal ist mehr drin als man glaubt Einmal Pie-Chart und zurück: Manchmal ist mehr drin als man glaubt Ian Perry Marco Lehmann Stefan Sander Darmstadt, 6.11.2012 Einmal Pie-Chart und zurück Ian Perry Sales Engineer - IP&S Client Technical

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

SaaS leben am Beispiel der

SaaS leben am Beispiel der Gesellschaft für innovative Personalwirtschaftssysteme mbh SaaS leben am Beispiel der GIP mbh SaaSKON2009, Stuttgart 1 Agenda SaaS für Kunden SaaS bei GIP GIP inside mit SaaS SaaS Enabling bei GIP 2 GIP

Mehr

NIELSEN+PARTNER. Firmenprofil

NIELSEN+PARTNER. Firmenprofil NIELSEN+PARTNER Firmenprofil 2014 Agenda > NIELSEN+PARTNER im Überblick Zahlen und Fakten / Management Zielgruppen / Branchen Referenzen Services Warum N+P? 2 N+P im Überblick Zahlen und Fakten / Management

Mehr

IT-Sicherheit. IT-Sicherheit im Spannungsfeld von Kosten/Aufwand und Compliance/Nutzen. Informationsrechtstag 2006 / Seite 1 von 22

IT-Sicherheit. IT-Sicherheit im Spannungsfeld von Kosten/Aufwand und Compliance/Nutzen. Informationsrechtstag 2006 / Seite 1 von 22 IT-Sicherheit IT-Sicherheit im Spannungsfeld von Kosten/Aufwand und Compliance/Nutzen Informationsrechtstag 2006 / Seite 1 von 22 BASF IT Services Wir stellen uns vor Gründung einer europaweiten IT-Organisation

Mehr

HR BPO Freiräume für das wichtigste im Unternehmen den Mitarbeiter!

HR BPO Freiräume für das wichtigste im Unternehmen den Mitarbeiter! ERFOLGSREZEPTE FÜR IHR UNTERNEHMEN IT OUTSOURCING SAP SERVICES HR SERVICES & SOLUTIONS HR BPO Freiräume für das wichtigste im Unternehmen den Mitarbeiter! TDS HR Services & Solutions GmbH Petra Pilz Zukunft

Mehr

TÜV Rheinland. Security Intelligence: Die Schlagkraft eines GRC nutzen. It-sa 2016, 18. Oktober 2016

TÜV Rheinland. Security Intelligence: Die Schlagkraft eines GRC nutzen. It-sa 2016, 18. Oktober 2016 TÜV Rheinland. Security Intelligence: Die Schlagkraft eines GRC nutzen. It-sa 2016, 18. Oktober 2016 Auf allen Kontinenten zuhause. Kennzahlen 2015 Umsatz in Mio. 1.881 Auslandsanteil (in %) 50,6 EBIT

Mehr

Datenbewirtschaftung mit ORACLE Tools - Die Wahl des richtigen Tools -

Datenbewirtschaftung mit ORACLE Tools - Die Wahl des richtigen Tools - Datenbewirtschaftung mit ORACLE Tools - Die Wahl des richtigen Tools - Wolfgang Rütter Bereichsleiter OPITZ CONSULTING Gummersbach GmbH DOAG-Konferenz 2008 Nürnberg, 01.12.2008 Datenbewirtschaftung mit

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

Dimensionale Modellierung mit Oracle BI EE und Oracle OLAP Tipps und Tricks aus der Praxis

Dimensionale Modellierung mit Oracle BI EE und Oracle OLAP Tipps und Tricks aus der Praxis Dimensionale Modellierung mit Oracle BI EE und Oracle OLAP Tipps und Tricks aus der Praxis DOAG Konferenz 2010 Claus Jordan Senior Consultant, Trivadis GmbH 16.11.2010 Basel Bern Lausanne Zürich Düsseldorf

Mehr

accantec vergrößert Unternehmenszentrale in Hamburg

accantec vergrößert Unternehmenszentrale in Hamburg Pressemitteilung Hamburg, 12.02.2014 accantec vergrößert Unternehmenszentrale in Hamburg Kontinuierliches Wachstum des Business Intelligence Dienstleisters erfordern neue Angebote für Kunden und mehr Platz

Mehr

Erhöhter ROI durch Beyond Business Intelligence

Erhöhter ROI durch Beyond Business Intelligence Erhöhter ROI durch Beyond Business Intelligence Dr. Jürgen Mellitzer Hamster laufen ein Leben lang im Rad. Aber sie kommen nicht voran. Gut, dass Sie es besser können. Mit der bewährten SAS Software für

Mehr

ET08: ETL-Tools- Strategie, Auswahl und Einsatz

ET08: ETL-Tools- Strategie, Auswahl und Einsatz ET08: ETL-Tools- Strategie, Auswahl und Einsatz Ein Seminar der DWH academy Seminar ET08 ETL-Tools- Strategie, Auswahl und Einsatz Extraktion, Transformation und Laden, kurz ETL, beschreibt den Prozess

Mehr

Visual Business Intelligence Eine Forschungsperspektive

Visual Business Intelligence Eine Forschungsperspektive Visual Business Intelligence Eine Forschungsperspektive Dr. Jörn Kohlhammer Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD Fraunhoferstraße 5 64283 Darmstadt Tel.: +49 6151 155 646 Fax.: +49

Mehr

>> PERFORMANCE MANAGEMENT & CONTROLLING

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

Mehr

RADAR. ABLAGE & NACHNUTZUNG von FORSCHUNGSDATEN. Dr. Angelina Kraft. Technische Informationsbibliothek (TIB), Hannover

RADAR. ABLAGE & NACHNUTZUNG von FORSCHUNGSDATEN. Dr. Angelina Kraft. Technische Informationsbibliothek (TIB), Hannover RADAR ABLAGE & NACHNUTZUNG von FORSCHUNGSDATEN Dr. Angelina Kraft Technische Informationsbibliothek (TIB), Hannover 10.03.2016, Hamburg Agenda Übersicht Zielgruppen Geschäftsmodell Dienstleistungsmodell

Mehr

Contents. Ebenen. Data Warehouse - ETL Prozess Version: July 10, 2007. 1 Ebenen. Andreas Geyer-Schulz und Anke Thede. 2 Problemquelle Quellsysteme 4

Contents. Ebenen. Data Warehouse - ETL Prozess Version: July 10, 2007. 1 Ebenen. Andreas Geyer-Schulz und Anke Thede. 2 Problemquelle Quellsysteme 4 Contents Data Warehouse - ETL Prozess Version: July 10, 2007 Andreas Geyer-Schulz und Anke Thede Schroff-Stiftungslehrstuhl Informationsdienste und Elektronische Märkte Fakultät für Wirtschaftswissenschaften

Mehr

Hannover, 20.03.2015 Halle 5 Stand A36

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

Mehr

implexis GmbH: Kompetente Lösungen für smarte Anforderungen www.implexis-solutions.com

implexis GmbH: Kompetente Lösungen für smarte Anforderungen www.implexis-solutions.com implexis GmbH: Kompetente Lösungen für smarte Anforderungen www.implexis-solutions.com Kompetente Lösungen für smarte Anforderungen Wir integrieren ERP Systeme in Multi Channel Handelsunternehmen und sorgen

Mehr

Blitzlicht Globalisierung für Baden Württemberg Spanien ein Land der verdeckten Möglichkeiten

Blitzlicht Globalisierung für Baden Württemberg Spanien ein Land der verdeckten Möglichkeiten BWCON SIG Globalisierung Blitzlicht Spanien Blitzlicht Globalisierung für Baden Württemberg Spanien ein Land der verdeckten Möglichkeiten Lars Gehrmann Agenda 2 1. Vorstellung Unternehmen 2. Bestandsaufnahme

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

Mit Big Data zum Touchpoint- übergreifenden Echtzeit- Kundendialog

Mit Big Data zum Touchpoint- übergreifenden Echtzeit- Kundendialog Mit Big Data zum Touchpoint- übergreifenden Echtzeit- Kundendialog Big Data im Marke

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

l Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbh Mieschke Hofmann und Partner

l  Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbh Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbh fastforwardday@mhp.com l www.mhp.com/fastforwardday Am 12.04. 19.04. 25.10. 08.11.2013 heißt es: Speed up your career. Jetzt anmelden. Willkommen zum Fast

Mehr