Von Big Data zu Executive Decision BI für den Fachanwender bis hin zu Advanced Analytics

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1 Kaffee & Registrierung Begrüßung & aktuelle Entwicklungen bei QUNIS Von Big Data zu Executive Decision BI für den Fachanwender bis hin zu Advanced Analytics BI in der Cloud eine valide Alternative Überblick zum Leistungsspektrum und erste Erfahrungen Mittagspause TRACK I Big Data Analytics & Self Service BI Big Data Analytics Auf das richtige Vorgehen kommt es an Aus der Praxis: Self Service BI mit Microsoft Kundenvortrag von Patrick Sura (VivaKi) TRACK II Datenmanagement Strategien & Big Data Speicherkonzepte BI Operations Erfolgsfaktoren für einen effizienten Data Warehouse Betrieb Big Data & BI Technologie Der Beginn einer wunderbaren Freundschaft? Kaffeepause Self Service BI von der Planung bis zur Analyse mit BOARD Live Präsentation einer Vertriebsplanung Power BI die Microsoft Plattform für Self Service BI bis hin zur unternehmensweiten Lösung Live Präsentation des Microsoft Portfolios Anforderungen erfolgreich managen Von erfolgreichen Data Warehouse Implementierungen lernen Frage & Antwort AB Gemeinsamer Besuch des Rosenheimer Herbstfestes

2 Die Bedeutung von Daten wächst Internet / Commu. ERP DMS CRM Industrie 4.0

3 Großes Interesse: Kontrolle über die Datenflut Business Intelligence Big Data Internet of Things (IoT) Industrie 4.0 Quelle: Google Trends, Abfrage

4 Business Intelligence wichtiger denn je! Business Intelligence umfasst die Sammlung, Speicherung und Aufbereitung von Daten, zur Unterstützung von Reporting-, Analyse- und Planungsaufgaben im Rahmen von Entscheidungsprozessen. Reporting Analyse Planung Data Warehouse ERP CRM

5 BIG Data neuen Anforderungen gewachsen! Big Data bezeichnet Methoden und Technologien für die hochskalierbare Erfassung, Speicherung und Analyse polystrukturierter Daten. Velocity Strukturiert Semistrukturiert Polystrukturiert Unstrukturiert Variety Volume Real time Near time Batch Transactions Sensors Files

6 Unterscheidungsmerkmale BI und BIG Data Datenaktualisierung Analytik Datenmengen Verarbeitungsgeschwindigkeit Anwendungsszenarien BI / Data Warehouse Täglich / mehrfach pro Tag Primär bei der Beladung oder Abfrage Einfach bis mittelkomplexe Berechnungen und Abfragen Kleine bis mittelgroße Szenarien (mehrere TB) Reporting/Analyse für Finanzen, Vertrieb, Personal, Marketing, IT, Einkauf, etc. Unternehmensplanung BIG Data Real Time / Near Time / Batch Hochparallele Verarbeitung bis hin zum Streaming Bis hin zu hochkomplexen analytischen Applikationen Bis zu riesigen Datenmengen Erweiterte Analytic, Streaminganalysen, Textmining, etc.

7 Typische Anwender bei BI und BIG Data Report Empfänger Controller Analyst im Fachbereich Planungsanwender Data Scientist Automatisierte Verarbeitung Reporting Analyse Planung Export / Aktion / Visualisierung Analytische Applikation Data Warehouse BIG Data Datenspeicherung ERP CRM ERP Internet M.-Data

8 Welche aktuellen Trends sind in der BI und bei BIG Data zu beobachten?

9 BI & BIG Data in der Cloud Mittelstand zeigt vermehrt Interesse Fachbereichen in großen Unternehmen Nutzung von neuen Technologien (z.b. BIG Data) Temporärer Bedarf Skalierungsmöglichkeiten Datenschutz wird von Cloud - Anbietern verstärkt adressiert QUNIS Qunis Day

10 Self Service BI & BIG Data Self Service Modifikation von Berichten und Dashboards Erzeugung von Berichten und Exploration Integration privater, lokaler Daten Modifikation und Erzeugung von Modellen Data Stewardship (Verbesserung Datenqualität) Data Governance

11 BI & BIG Data braucht eine Organisation Organisatorische Integration von BI & BIG Data Geregelte Verantwortung für die Daten im Unternehmen Etablierung einer geeigneten Zusammenarbeit zwischen IT und Fachabteilungen Knowledge Management Data Governance (Hausordnung) Grundregeln der Daten- und Informationsnutzung Durchsetzung von Richtlinien und DQ-Maßnahmen, Qualitätsmanagement in Projekten und Systemen Strategieentwicklung für BI & BIG Data Entwicklung und Umsetzung der BI Roadmap: fachlich, technisch und organisatorisch Standardisierung bei gleichzeitiger Agilität: Projektrichtlinien, Prozesse für BI/BIG Data und Datenmanagement, Technologie, Visualisierung, Semantik, Security,

12 Wie komme ich zu einer BI und BIG Data Strategie?

13 Qunis Framework BI & BIG Data Strategie Unternehmensziele, Geschäftsmodelle & Rahmenbedingungen Steuerungsund Planungskonzept BIG Data Agenda Daten- und Systemarchitektur Werkzeugportfolio BI Rollen & BI Prozesse Data Governance Fachkonzeption / Use Cases Architektur / Technologie Organisation BI Strategie

14 Erfahrung aus BI & BIG Data Projekten BI ist wichtiger denn je! BIG Data Szenarien ergänzen heutige Reporting-, Analyse- und Planungsanforderungen BI & BIG Data: Themen sind bei der Anforderungsdefinition teilweise schwer trennbar BIG Data erlaubt erweiterte Verbesserungen in Prozessabläufen Marktanalysen Neue Geschäftsmodelle Produkt- und Dienstleistungsindividualisierung Beinahe unüberschaubarertechnologie- und Lösungsmarkt BI & BIG Data - auf die Kombination kommt es an

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