Möglichkeiten für bestehende Systeme

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Möglichkeiten für bestehende Systeme"

Transkript

1 Möglichkeiten für bestehende Systeme Marko Filler Bitterfeld, GISA GmbH Leipziger Chaussee 191 a Halle (Saale)

2 Agenda Gegenüberstellung Data Warehouse Big Data Einsatz- und Optimierungsmöglichkeiten Ermittlung von Optimierungspotenzial 2015 GISA GmbH Seite 2

3 Agenda Gegenüberstellung Data Warehouse Big Data Einsatz- und Optimierungsmöglichkeiten Ermittlung von Optimierungspotenzial 2015 GISA GmbH Seite 3

4 Gegenüberstellung Data Warehouse Big Data Data Warehouse Big Data ist eine Architektur Speicherung von strukturierten Daten nutzt relationale Datenbanken voraggregierte Daten für schnellen Zugriff durch InMemory -Technologien mehr Performance und schnellere Aktualisierung der Daten Auswertung mit BI-Technologien multidimensionale OLAP-Datenbanken ist eine Technologie Auswertung von unstrukturierten bzw. Sensordaten Datenspeicherung in Data Lakes HDFS (Hadoop Distributed File System) Nutzung spezieller Software für parallele Verarbeitung auf vielen Prozessoren und Servern Daten aus Data Warehouses lassen sich teilweise analysieren Bewältigung von zigtausende oder gar Millionen einzelner Transaktionen pro Sekunde 2015 GISA GmbH Seite 4

5 Agenda Gegenüberstellung Data Warehouse Big Data Einsatz- und Optimierungsmöglichkeiten Ermittlung von Optimierungspotenzial 2015 GISA GmbH Seite 5

6 Einsatz- und Optimierungsmöglichkeiten Vorhandene Anwendung neue Anwendung/ Einsatzzweck Standard Datenbankanwendung Data Warehouse strukturierte Daten unstrukturierte Daten Datenformat strukturierte Daten mit Relationen strukturierte Daten mit Relationen strukturierte Daten mit Relationen Dokumente, Filme, Audiodateien Speicherung über relationales Datenbankmodell Speicherung über relationales Datenbankmodell Speicherung über relationales Datenbankmodell Daten von Sensoren häufig änderbare Daten uneinheitlich strukturierte Daten Datenspeicherung relationale Datenbank relationale Datenbank relationale Datenbank Data Lakes HDFS (Hadoop Distributed File System) Datenauswertung BI-Technologien, Reportingtools BI-Technologien, Reportingtools Big Data Technologien Optimierungsmöglichkeiten Optimierung Sytemstack Einsatz optimierter Hardwarekomponenten Einsatz von InMemory -Technologien Beschleunigung von Optimierung des Modells und der Abfragen (Strukturierung der Daten, Aggregationen) Optimierung Sytemstack Einsatz optimierter Hardwarekomponenten Einsatz optimierter Hardewarekomponenten Einsatz von InMemory -Technologien Parallelisierung der Verarbeitung Auswertungen über Data Warehouse Einsatz von InMemory -Technologien 2015 GISA GmbH Seite 6

7 Optimierungsmöglichkeiten konkreter Nutzen für die Optimierung von vorhandenen Anwendungen Behebung von möglichen aktuellen Performanceproblemen Verkürzung von Wartungszeiten der Anwendung, z. B. nächtlicher Batchbetrieb Auszeiten am Wartungswochenende Bewältigung von künftigen Anforderungen, z. B. steigende Datenmengen steigende Anwenderzahlen Vernetzung mit anderen Systemen gestiegene Systemanforderungen durch neuere SW-Releases oder Sicherheitsrichtlinien TCO = Total Cost of Ownership 2015 GISA GmbH Seite 7

8 Optimierungsmöglichkeiten Systemstack Speichererweiterung (RAM) CPU-Erweiterung Optimierung Systemstack SSD als Storage Speichererweiterungskarten Flash-Memory Quelle: Oracle 2015 GISA GmbH Seite 8

9 Einsatz optimierter Hardwarekomponenten Einsatz einer Appliance Quelle: Oracle 2015 GISA GmbH Seite 9

10 Einsatz von InMemory -Technologien SAP Hana (mit spezieller Hardware) Oracle 12c mit In-Memory-Funktionalitäten Microsoft SQL Server GISA GmbH Seite 10

11 Beschleunigung von Auswertungen über Data Warehouse Aufbau Data Warehouse Datenaufbereitungen Datenanalyse Datenpräsentation Überführung der auszuwertenden Daten in ein Data Warehouse Bildung von Dimensionen und Datencubes Erstellung von Abfragen und Aggregationen Einsatz von Analysetools Darstellung der Daten in Dashboards und Cockpits 2015 GISA GmbH Seite 11

12 Optimierung des Modells und der Abfragen (Strukturierung der Daten, Aggregationen) Partitionierung von Datenbanktabellen Einführung zusätzlicher Aggregationsstufen und Analyse Cubes Einsatz von speziellen Oracle OLAP- Funktionalitäten bei Oracle- Datenbanken Optimieren von Indexen Data Warehouse Einsatz von Microsoft Analysis Services bei MSSQL-Server- Datenbanken 2015 GISA GmbH Seite 12

13 Agenda Gegenüberstellung Data Warehouse Big Data Einsatz- und Optimierungsmöglichkeiten Ermittlung von Optimierungspotenzial 2015 GISA GmbH Seite 13

14 Ermittlung von Optimierungspotenzial Fragestellungen zur Tiefenanalyse (Auswahl) Wie viele User hat die Anwendung aktuell? Wie könnte die Entwicklung der Userzahlen in den nächsten 5 Jahren aussehen? Wie hoch ist das aktuelle Datenvolumen der Anwendung? Wie könnte die Entwicklung des Datenvolumens in den nächsten 5 Jahren aussehen? Sind max. Wartezeiten bei Transaktionen zu berücksichtigen? Können Unterschiede in der Performance im den Zeiten des betreuten Betrieb und außerhalb des betreuten Betriebs, z. B. bei nächtlichen Transaktionen, bestehen? Sind spezielle Systemvoraussetzungen zu beachten? 2015 GISA GmbH Seite 14

Business Mehrwerte von SAP HANA

Business Mehrwerte von SAP HANA Business Mehrwerte von SAP HANA von der Technologie zum Geschäft Halle, 07.05.2013 2013 GISA GmbH Leipziger Chaussee 191 a 06112 Halle (Saale) www.gisa.de Agenda GISA im Überblick Was ist SAP HANA? Was

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

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

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

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

Analytische Datenbanken und Appliances als Engine für erfolgreiche Business Intelligence

Analytische Datenbanken und Appliances als Engine für erfolgreiche Business Intelligence Analytische Datenbanken und Appliances als Engine für erfolgreiche Business Intelligence IBM Netezza Roadshow 30. November 2011 Carsten Bange Gründer & Geschäftsführer BARC Die Krise hat die Anforderungen

Mehr

Performance-Aspekte beim Data-Warehousing mit SAP BW 3.x

Performance-Aspekte beim Data-Warehousing mit SAP BW 3.x Performance-Aspekte beim Data-Warehousing mit SAP BW 3.x Mirko Sonntag, GISA GmbH Leipzig, 14. Oktober 2006 GISA GmbH Leipziger Chaussee 191a 06112 Halle (Saale) www.gisa.de Performance-Aspekte beim Data-Warehousing

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

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

Big Data Hype und Wirklichkeit Bringtmehrauchmehr?

Big Data Hype und Wirklichkeit Bringtmehrauchmehr? Big Data Hype und Wirklichkeit Bringtmehrauchmehr? Günther Stürner, Vice President Sales Consulting 1 Copyright 2011, Oracle and/or its affiliates. All rights Überschrift 2 Copyright 2011, Oracle and/or

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

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

Vorwort zur 5. Auflage... 15 Über den Autor... 16

Vorwort zur 5. Auflage... 15 Über den Autor... 16 Vorwort zur 5. Auflage...................................... 15 Über den Autor............................................ 16 Teil I Grundlagen.............................................. 17 1 Einführung

Mehr

Big Data Plattformen für polystrukturierte Daten neue Chancen und Herausforderungen

Big Data Plattformen für polystrukturierte Daten neue Chancen und Herausforderungen Big Data Plattformen für polystrukturierte Daten neue Chancen und Herausforderungen Oracle DWH-Konferenz 21. März 2012 Dr. Carsten Bange Gründer & Geschäftsführer BARC Big Data bietet Methoden und Technologien

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

Big Data Vom Hype zum Geschäftsnutzen

Big Data Vom Hype zum Geschäftsnutzen Big Data Vom Hype zum Geschäftsnutzen IBM IM Forum, Berlin, 16.04.2013 Dr. Carsten Bange, Gründer und Geschäftsführer BARC Hype 15.04.2013 BARC 2013 2 1 Interesse an Big Data Nature 09-2008 Economist 03-2010

Mehr

2. Microsoft Innovationstag Nord Integrierte Lösungen in der Öffentlichen Verwaltung

2. Microsoft Innovationstag Nord Integrierte Lösungen in der Öffentlichen Verwaltung 2. Microsoft Innovationstag Nord Integrierte Lösungen in der Öffentlichen Verwaltung Reporting, Analyse und Data Mining André Henkel, initions AG 22. und 23. Oktober 2013 in Hamburg

Mehr

Das Zettabyte. CeBIT 2011. Dr. Wolfgang Martin Analyst, ibond Partner und Ventana Research Advisor

Das Zettabyte. CeBIT 2011. Dr. Wolfgang Martin Analyst, ibond Partner und Ventana Research Advisor Das Zettabyte CeBIT 2011 Dr. Wolfgang Martin Analyst, ibond Partner und Ventana Research Advisor Das Zetabyte: analytische Datenbanken Die Datenflut. Analytische Datenbanken: Was ist neu? Analytische Datenbanken:

Mehr

Self Service BI mit Office 2013 Raúl B. Heiduk

Self Service BI mit Office 2013 Raúl B. Heiduk 1 Self Service BI mit Office 2013 Raúl B. Heiduk Partner: 2 Agenda Begrüssung Vorstellung Referent Inhalt F&A Weiterführende Kurse 3 Vorstellung Referent Name: Raúl B. Heiduk Ausbildung: Dipl. Ing. (FH),

Mehr

TOP. wird ein wichtiges Jahr für BIG (Business Intelligence Growth) DER BUSINESS INTELLIGENCE TRENDS FÜR DAS JAHR 2013

TOP. wird ein wichtiges Jahr für BIG (Business Intelligence Growth) DER BUSINESS INTELLIGENCE TRENDS FÜR DAS JAHR 2013 0 Es TOP 10 DER BUSINESS INTELLIGENCE TRENDS FÜR DAS JAHR 2013 wird ein wichtiges Jahr für BIG (Business Intelligence Growth) 2012 war ein fantastisches Jahr für Business Intelligence! Die biedere alte

Mehr

Big Data Anwendungen Chancen und Risiken

Big Data Anwendungen Chancen und Risiken Big Data Anwendungen Chancen und Risiken Dr. Kurt Stockinger Studienleiter Data Science, Dozent für Informatik Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften Big Data Workshop Squeezing more out of Data

Mehr

Industrie 4.0 und Smart Data

Industrie 4.0 und Smart Data Industrie 4.0 und Smart Data Herausforderungen für die IT-Infrastruktur bei der Auswertung großer heterogener Datenmengen Richard Göbel Inhalt Industrie 4.0 - Was ist das? Was ist neu? Herausforderungen

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

Copyright 2014, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

Copyright 2014, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 1 Integrierte Systeme für SIs und VARs Matthias Weiss Direktor Mittelstand Technologie ORACLE Deutschland B.V. & Co. KG 2 Agenda Engineered Systems Oracle s Strategie Engineered Systems Big Data einmal

Mehr

BI-Kongress 2016 COMBINED THINKING FOR SUCCESS - BI & S/4HANA

BI-Kongress 2016 COMBINED THINKING FOR SUCCESS - BI & S/4HANA BI-Kongress 2016 COMBINED THINKING FOR SUCCESS - BI & S/4HANA AUFSTELLUNG OPTIMIEREN. ENTWICKELN SIE IHRE SYSTEMLANDSCHAFT WEITER UND VERKAUFEN SIE DIE CHANCEN IHREN ANWENDERN Yu Chen, Thorsten Stossmeister

Mehr

Oracle Data Warehouse Mit Big Data neue Horizonte für das Data Warehouse ermöglichen

Oracle Data Warehouse Mit Big Data neue Horizonte für das Data Warehouse ermöglichen DATA WAREHOUSE Oracle Data Warehouse Mit Big Data neue Horizonte für das Data Warehouse ermöglichen Alfred Schlaucher, Detlef Schroeder DATA WAREHOUSE Themen Big Data Buzz Word oder eine neue Dimension

Mehr

Logische Modellierung von Data Warehouses

Logische Modellierung von Data Warehouses Logische Modellierung von Data Warehouses Vertiefungsarbeit von Karin Schäuble Gliederung. Einführung. Abgrenzung und Grundlagen. Anforderungen. Logische Modellierung. Methoden.. Star Schema.. Galaxy-Schema..

Mehr

SAP HANA eine Plattform für innovative Anwendungen

SAP HANA eine Plattform für innovative Anwendungen SAP HANA eine Plattform für innovative Anwendungen Top Intelligence: Big Data & SAP HANA Zürich, Frankfurt, Hamburg, München, Mülheim/R Februar 2014 Dr. Wolfgang Martin Analyst und Mitglied im Boulder

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

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

Analyse und Auswertung großer heterogener Datenmengen

Analyse und Auswertung großer heterogener Datenmengen Analyse und Auswertung großer heterogener Datenmengen Herausforderungen für die IT-Infrastruktur Richard Göbel Inhalt Big Data Was ist das eigentlich? Was nützt mir das? Wie lassen sich solche großen Datenmengen

Mehr

Big Data im Call Center: Kundenbindung verbessern, Antwortzeiten verkürzen, Kosten reduzieren! 25.02.2016 Sascha Bäcker Dr.

Big Data im Call Center: Kundenbindung verbessern, Antwortzeiten verkürzen, Kosten reduzieren! 25.02.2016 Sascha Bäcker Dr. Big Data im Call Center: Kundenbindung verbessern, Antwortzeiten verkürzen, Kosten reduzieren! 25.02.2016 Sascha Bäcker Dr. Florian Johannsen AGENDA 1. Big Data Projekt der freenet Group Dr. Florian Johannsen

Mehr

TRACK II Datenmanagement Strategien & Big Data Speicherkonzepte. TRACK I Big Data Analytics & Self Service BI

TRACK II Datenmanagement Strategien & Big Data Speicherkonzepte. TRACK I Big Data Analytics & Self Service BI 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

Inhalt. 1 Übersicht. 2 Anwendungsbeispiele. 3 Einsatzgebiete. 4 Systemanforderungen. 5 Lizenzierung. 6 Installation. 7 Key Features.

Inhalt. 1 Übersicht. 2 Anwendungsbeispiele. 3 Einsatzgebiete. 4 Systemanforderungen. 5 Lizenzierung. 6 Installation. 7 Key Features. Inhalt 1 Übersicht 2 Anwendungsbeispiele 3 Einsatzgebiete 4 Systemanforderungen 5 Lizenzierung 6 Installation 7 Key Features Seite 2 von 11 1. Übersicht MIK.mobile for ipad ist eine Business Intelligence

Mehr

Big-Data-Technologien - Überblick - Prof. Dr. Jens Albrecht

Big-Data-Technologien - Überblick - Prof. Dr. Jens Albrecht Big-Data-Technologien - Überblick - Quelle: http://www.ingenieur.de/panorama/fussball-wm-in-brasilien/elektronischer-fussball-smartphone-app-helfen-training Big-Data-Anwendungen im Unternehmen Logistik

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

SAP HANA -Umgebungen. Prof. Dr. Detlev Steinbinder, PBS Software GmbH, 2013

SAP HANA -Umgebungen. Prof. Dr. Detlev Steinbinder, PBS Software GmbH, 2013 Information Lifecycle Management in SAP HANA -Umgebungen Prof. Dr. Detlev Steinbinder, PBS Software GmbH, 2013 Agenda Einführung Business Case Information Lifecycle Management (ILM) ILM und Migration nach

Mehr

vinsight BIG DATA Solution

vinsight BIG DATA Solution vinsight BIG DATA Solution München, November 2014 BIG DATA LÖSUNG VINSIGHT Datensilos erschweren eine einheitliche Sicht auf die Daten...... und machen diese teilweise unmöglich einzelne individuelle Konnektoren,

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

Big Data Informationen neu gelebt

Big Data Informationen neu gelebt Seminarunterlage Version: 1.01 Copyright Version 1.01 vom 21. Mai 2015 Dieses Dokument wird durch die veröffentlicht. Copyright. Alle Rechte vorbehalten. Alle Produkt- und Dienstleistungs-Bezeichnungen

Mehr

Big Data in Azure. Ein Beispiel mit HD Insight. Ralf Stemmer

Big Data in Azure. Ein Beispiel mit HD Insight. Ralf Stemmer Big in Azure Ein Beispiel mit HD Insight Ralf Stemmer Agenda owas ist Big? Was ist HD Insight? owelche Probleme kann man damit lösen? odemo Was ist Big? Was ist HD Insight? Datenexplosion - Rasanter Zuwachs

Mehr

HANA Solution Manager als Einstieg

HANA Solution Manager als Einstieg Markus Stockhausen HANA Solution Manager als Einstieg Collogia Solution Day Hamburg 28.04.2016 Agenda HANA Solution Manager als Einstieg 1 Überblick 2 Techniken 3 Sizing Collogia Unternehmensberatung AG,

Mehr

Seminare im Kontext des Data Warehouse für die Oracle Data Warehouse Kunden-Community. Organisatorisches. Gesamtübersicht

Seminare im Kontext des Data Warehouse für die Oracle Data Warehouse Kunden-Community. Organisatorisches. Gesamtübersicht Seminare im Kontext des Data Warehouse für die Oracle Data Warehouse Kunden-Community Bei den Seminaren der Oracle Data Warehouse Gruppe steht die Wissenvermittlung im Vordergrund. Die Themen werden anhand

Mehr

Einführung in Hauptspeicherdatenbanken

Einführung in Hauptspeicherdatenbanken Einführung in Hauptspeicherdatenbanken Harald Zankl Probevorlesung 13. 01., 13:15 14:00, HS C Inhaltsverzeichnis Organisation Überblick Konklusion Harald Zankl (LFU) Hauptspeicherdatenbanken 2/16 Organisation

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

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

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

Kluge Entscheidung! Business Intelligence für Mittelstand und Fachabteilungen

Kluge Entscheidung! Business Intelligence für Mittelstand und Fachabteilungen Kluge Entscheidung! Business Intelligence für Mittelstand und Fachabteilungen Von Cubeware bekommen Sie alles, was Sie für leistungsstarke BI-Lösungen brauchen. 2 Cubeware steht für Erfahrung, Know-how

Mehr

Peter Dikant mgm technology partners GmbH. Echtzeitsuche mit Hadoop und Solr

Peter Dikant mgm technology partners GmbH. Echtzeitsuche mit Hadoop und Solr Peter Dikant mgm technology partners GmbH Echtzeitsuche mit Hadoop und Solr ECHTZEITSUCHE MIT HADOOP UND SOLR PETER DIKANT MGM TECHNOLOGY PARTNERS GMBH WHOAMI peter.dikant@mgm-tp.com Java Entwickler seit

Mehr

Copyright 2014, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

Copyright 2014, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 1 Integrierte Systeme für ISVs Matthias Weiss Direktor Mittelstand Technologie ORACLE Deutschland B.V. & Co. KG 2 Agenda Engineered Systems Lösungsansatz aus der Praxis Engineered Systems Oracle s Strategie

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

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

Oracle 10g und SQL Server 2005 ein Vergleich. Thomas Wächtler 39221

Oracle 10g und SQL Server 2005 ein Vergleich. Thomas Wächtler 39221 Oracle 10g und SQL Server 2005 ein Vergleich Thomas Wächtler 39221 Inhalt 1. Einführung 2. Architektur SQL Server 2005 1. SQLOS 2. Relational Engine 3. Protocol Layer 3. Services 1. Replication 2. Reporting

Mehr

Erstellen von Business Intelligence mit Office XP und SQL 2000 Analysis Services

Erstellen von Business Intelligence mit Office XP und SQL 2000 Analysis Services Erstellen von Business Intelligence mit Office XP und SQL 2000 Analysis Services (Engl. Originaltitel: Building Business Intelligence with Office XP and SQL 2000 Analysis Services) In diesem Artikel wird

Mehr

Oracle OLAP 11g: Performance für das Oracle Data Warehouse

Oracle OLAP 11g: Performance für das Oracle Data Warehouse Oracle OLAP 11g: Performance für das Oracle Data Warehouse Marc Bastien Oracle BI Presales Agenda Performanceprobleme in Oracle DWH: gibt s das überhaupt? Mögliche Gründe und Lösungen

Mehr

Symbiose hybrider Architekturen im Zeitalter digitaler Transformation. Hannover, 18.03.2015

Symbiose hybrider Architekturen im Zeitalter digitaler Transformation. Hannover, 18.03.2015 Symbiose hybrider Architekturen im Zeitalter digitaler Transformation Hannover, 18.03.2015 Business Application Research Center (BARC) B (Analystengruppe Europas führendes IT-Analysten- und -Beratungshaus

Mehr

Compliance erlaubt keine Wartezeit

Compliance erlaubt keine Wartezeit Compliance erlaubt keine Wartezeit Schnelle Analyse-Verfahren bei der HVB Unicredit AG Anwarul Haq Khan, 26. Mai 2015 Agenda (Stichpunkte) Wer ist Unicredit-HVB AG Compliance - Was ist das? Was waren die

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

Datenkollektor für SAP Business Warehouse (BW) Status: 09.12.08

Datenkollektor für SAP Business Warehouse (BW) Status: 09.12.08 Datenkollektor für SAP Business Warehouse (BW) Status: 09.12.08 Inhaltsverzeichnis SAP BUSINESS WAREHOUSE (BW) DATENKOLLEKTOR 3 GRUNDSÄTZLICHES:...3 DER BW DATENKOLLEKTOR ÜBERWACHT DIE FOLGENDEN KERNPROZESSE

Mehr

HANA. TOBA-Team Dresden 19.05.2012

HANA. TOBA-Team Dresden 19.05.2012 HANA TOBA-Team Dresden 19.05.2012 Kunde droht mit Auftrag! Ein großer Discounter schickt Anfrage: Bis wann und zu welchem Preis können Sie 30.000 Stück liefern? Die Hektik beginnt! Bis wann Welche 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

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

Anwendertage WDV2012

Anwendertage WDV2012 Anwendertage WDV2012 28.02.-01.03.2013 in Pferdingsleben Thema: Business Intelligence mit Excel 2010 Referent: Dipl. Wirtsch.-Inf. Torsten Kühn PRAXIS-Consultant Alles ist möglich! 1 Torsten Kühn Dipl.

Mehr

vfabric-daten Big Data Schnell und flexibel

vfabric-daten Big Data Schnell und flexibel vfabric-daten Big Data Schnell und flexibel September 2012 2012 VMware Inc. All rights reserved Im Mittelpunkt: Daten Jeden Morgen wache ich auf und frage mich: Wie kann ich den Datenfluss optimieren,

Mehr

DATA WAREHOUSE Optimiertes und flexibles Datenmanagement für das Investment Reporting

DATA WAREHOUSE Optimiertes und flexibles Datenmanagement für das Investment Reporting DATA WAREHOUSE Optimiertes und flexibles Datenmanagement für das Investment Reporting 1 Lange bewährt immer noch gelitten Das Data Warehouse ist vielen ein Dorn im Auge IT-Manager messen der zentralen

Mehr

Vorlesung Datenbankmanagementsysteme. Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Überblick M. Lange, S. Weise Folie #0-1

Vorlesung Datenbankmanagementsysteme. Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Überblick M. Lange, S. Weise Folie #0-1 Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Überblick M. Lange, S. Weise Folie #0-1 Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Überblick M. Lange, S. Weise Folie #0-2 Bioinformatik:

Mehr

SAP Technologien für die Telematik Chancen für die Versicherungsbranche. Dr. Alfred Geers, SAP Schweiz 28. Oktober 2014

SAP Technologien für die Telematik Chancen für die Versicherungsbranche. Dr. Alfred Geers, SAP Schweiz 28. Oktober 2014 SAP Technologien für die Telematik Chancen für die Versicherungsbranche Dr. Alfred Geers, SAP Schweiz 28. Oktober 2014 Der Markt ist bezüglich Telematik bereits in Bewegung Versicherungen Kunden Automobilhersteller

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

Roundtable. Dashboards und Management Information. Rüdiger Felke / Christian Baumgarten 29.11.2011

Roundtable. Dashboards und Management Information. Rüdiger Felke / Christian Baumgarten 29.11.2011 Roundtable Dashboards und Management Information Rüdiger Felke / Christian Baumgarten 29.11.2011 Agenda Behind the Dashboards Was ist ein Dashboard und was ist es nicht? SAP BusinessObjects Dashboards

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

Seminar WS 2012/13. S. Chaudhuri et al, CACM, Aug. 2011. Parallel DBS vs. Open Platforms for Big Data, e.g. HaDoop Near-Realtime OLAP

Seminar WS 2012/13. S. Chaudhuri et al, CACM, Aug. 2011. Parallel DBS vs. Open Platforms for Big Data, e.g. HaDoop Near-Realtime OLAP Seminar WS 2012/13 S. Chaudhuri et al, CACM, Aug. 2011 Parallel DBS vs. Open Platforms for Big Data, e.g. HaDoop Near-Realtime OLAP 2 Vorkonfigurierte, komplette Data Warehouse-Installation Mehrere Server,

Mehr

Data Warehouse Technologien

Data Warehouse Technologien mitp Professional Data Warehouse Technologien von Veit Köppen, Gunter Saake, Kai-Uwe Sattler 2. Auflage 2014 Data Warehouse Technologien Köppen / Saake / Sattler schnell und portofrei erhältlich bei beck-shop.de

Mehr

In-Memory Analytics. Marcel Poltermann. Fachhochschule Erfurt. Informationsmanagement

In-Memory Analytics. Marcel Poltermann. Fachhochschule Erfurt. Informationsmanagement Marcel Poltermann Fachhochschule Erfurt Informationsmanagement Inhaltsverzeichnis Glossar...III Abbildungsverzeichnis...III 1 Erläuterung:... 2 2 Technische Grundlagen... 2 2.1 Zugriff physische Datenträger:...

Mehr

Monitoring bei GISA Jörg Sterlinski

Monitoring bei GISA Jörg Sterlinski Jörg Sterlinski Donnerstag, 18. Oktober 2012 2012 GISA GmbH Leipziger Chaussee 191 a 06112 Halle (Saale) www.gisa.de Agenda Vorstellung GISA GmbH Gründe für den Einsatz von Icinga Rahmenbedingungen KISS

Mehr

Big Data in der Forschung

Big Data in der Forschung Big Data in der Forschung Dominik Friedrich RWTH Aachen Rechen- und Kommunikationszentrum (RZ) Gartner Hype Cycle July 2011 Folie 2 Was ist Big Data? Was wird unter Big Data verstanden Datensätze, die

Mehr

Step 0: Bestehende Analyse-Plattform

Step 0: Bestehende Analyse-Plattform Die Themen 09:30-09:45 Einführung in das Thema (Oracle) 09:45-10:15 Hadoop in a Nutshell (metafinanz) 10:15-10:45 Hadoop Ecosystem (metafinanz) 10:45-11:00 Pause 11:00-11:30 BigData Architektur-Szenarien

Mehr

IN-MEMORY COMPUTING SAP HANA BASICS Werkzeug für Big Data

IN-MEMORY COMPUTING SAP HANA BASICS Werkzeug für Big Data IN-MEMORY COMPUTING SAP HANA BASICS Werkzeug für Big Data PROFI Webcast Darmstadt, 12. Juni 2012 Christian Lenz SAP HANA IN MEMORY COMPUTING DATENWACHSTUM HEUTE UND IN DER ZUKUNFT Daten wachsen nicht linear,

Mehr

Darüber hinaus wird das Training dazu beitragen, das Verständnis für die neuen Möglichkeiten zu erlangen.

Darüber hinaus wird das Training dazu beitragen, das Verständnis für die neuen Möglichkeiten zu erlangen. Ora Education GmbH www.oraeducation.de info@oraeducation.de Lehrgang: Oracle 11g: New Features für Administratoren Beschreibung: Der Kurs über fünf Tage gibt Ihnen die Möglichkeit die Praxis mit der neuen

Mehr

Hans-Peter Zorn Inovex GmbH. Wer gewinnt das SQL-Rennen auf der Hadoop-Strecke?

Hans-Peter Zorn Inovex GmbH. Wer gewinnt das SQL-Rennen auf der Hadoop-Strecke? Hans-Peter Zorn Inovex GmbH Wer gewinnt das SQL-Rennen auf der Hadoop-Strecke? War nicht BigData das gleiche NoSQL? Data Lake = Keine Struktur? flickr/matthewthecoolguy Oder gar ein Hadump? flickr/autohistorian

Mehr

PRESSE-INFORMATION NEU: LÜNENDONK -TRENDPAPIER 2012 BIG DATA IM HANDEL CHANCEN UND HERAUSFORDERUNGEN

PRESSE-INFORMATION NEU: LÜNENDONK -TRENDPAPIER 2012 BIG DATA IM HANDEL CHANCEN UND HERAUSFORDERUNGEN PRESSE-INFORMATION BI-19-09-12 NEU: LÜNENDONK -TRENDPAPIER 2012 BIG DATA IM HANDEL CHANCEN UND HERAUSFORDERUNGEN Big Data für den Handel wettbewerbsentscheidend Neue Anforderungen und Handlungsbedarf Technologie-Innovationen

Mehr

Performanceaspekte in der SAP BI Modellierung

Performanceaspekte in der SAP BI Modellierung Performanceaspekte in der SAP BI Modellierung SAP BW 7.3 & SAP HANA Performance Indizes Aggregate DSO & InfoCube BWA SAP HANA Empfehlung 2 Performance Performance bedeutet, unter gegebenen Anforderungen

Mehr

spezial Productivity Monitor Alle Artikel zu unseren Fokusthemen finden Sie unter comlineag.de/infocenter

spezial Productivity Monitor Alle Artikel zu unseren Fokusthemen finden Sie unter comlineag.de/infocenter infoline spezial Productivity Monitor Alle Artikel zu unseren Fokusthemen finden Sie unter comlineag.de/infocenter Productivity Monitor COMLINE Productivity Monitor ist eine generische Lösung für die Aufnahme,

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

Beratung. Results, no Excuses. Consulting. Lösungen. Grown from Experience. Ventum Consulting. SQL auf Hadoop Oliver Gehlert. 2014 Ventum Consulting

Beratung. Results, no Excuses. Consulting. Lösungen. Grown from Experience. Ventum Consulting. SQL auf Hadoop Oliver Gehlert. 2014 Ventum Consulting Beratung Results, no Excuses. Consulting Lösungen Grown from Experience. Ventum Consulting SQL auf Hadoop Oliver Gehlert 1 Ventum Consulting Daten und Fakten Results, no excuses Fachwissen Branchenkenntnis

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

Teil VI. Datenbanken

Teil VI. Datenbanken Teil VI Datenbanken Überblick 1 Grundlegende Begriffe Motivation 2 Relationale Datenbanksysteme Das Relationale Datenmodell SQL 3 Entwurf von Datenbanken Das Enity Relationship (ER) Modell Abbildung von

Mehr

SAP HANA ist schnell erklärt. TOBA Trainerwochenende vom 09. - 12. Mai 2013 in Prag

SAP HANA ist schnell erklärt. TOBA Trainerwochenende vom 09. - 12. Mai 2013 in Prag SAP HANA ist schnell erklärt TOBA Trainerwochenende vom 09. - 12. Mai 2013 in Prag Ihr Referent Steckbrief Name: Miroslav Antolovic Jahrgang: 1975 Stationen: SAP, Walldorf 1999-2004 Realtech, Walldorf

Mehr

Big Data und Oracle bringen die Logistik in Bewegung

Big Data und Oracle bringen die Logistik in Bewegung OPITZ CONSULTING Deutschland GmbH Dortmund, 07.05.2014 Bild-Quelle: Web-Seite von Pasta ZARA, Big Artikel Data So und entstehen Oracle bringen unsere die Nudeln Logistik in Bewegung http://de.pastazara.com/so-entstehen-unsere-nudeln

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

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

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

www.braunconsult.de SAP HANA Einsatzmöglichkeiten und Potenziale

www.braunconsult.de SAP HANA Einsatzmöglichkeiten und Potenziale SAP HANA Einsatzmöglichkeiten und Potenziale Vorstellung HANA Einsatzmöglichkeiten und Potenziale SAP HANA Studio Performance Was ist SAP HANA : SAP HANA ist eine neue Plattform die die In-Memory Technologie

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

Big Data Herausforderungen und Chancen für Controller. ICV Jahrestagung, 19.05.2014 Dr. Carsten Bange, Gründer und Geschäftsführer BARC

Big Data Herausforderungen und Chancen für Controller. ICV Jahrestagung, 19.05.2014 Dr. Carsten Bange, Gründer und Geschäftsführer BARC Big Data Herausforderungen und Chancen für Controller ICV Jahrestagung, 19.05.2014 Dr. Carsten Bange, Gründer und Geschäftsführer BARC BARC: Expertise für datengetriebene Organisationen Beratung Strategie

Mehr

Inhalt. TEIL I Grundlagen. 1 SAP HANA im Überblick... 31. 2 Einführung in die Entwicklungsumgebung... 75

Inhalt. TEIL I Grundlagen. 1 SAP HANA im Überblick... 31. 2 Einführung in die Entwicklungsumgebung... 75 Geleitwort... 15 Vorwort... 17 Einleitung... 19 TEIL I Grundlagen 1 SAP HANA im Überblick... 31 1.1 Softwarekomponenten von SAP HANA... 32 1.1.1 SAP HANA Database... 32 1.1.2 SAP HANA Studio... 34 1.1.3

Mehr

SQL PASS Treffen RG KA. Überblick Microsoft Power BI Tools. Stefan Kirner Karlsruhe, 27.05.2014

SQL PASS Treffen RG KA. Überblick Microsoft Power BI Tools. Stefan Kirner Karlsruhe, 27.05.2014 SQL PASS Treffen RG KA Überblick Microsoft Power BI Tools Stefan Kirner Karlsruhe, 27.05.2014 Agenda Die wichtigsten Neuerungen in SQL 2012 und Power BI http://office.microsoft.com/en-us/office365-sharepoint-online-enterprise-help/power-bi-for-office-365-overview-andlearning-ha104103581.aspx

Mehr

Mit Transbase Hypercube Data Warehouse Anwendungen effizient betreiben. Die Hypercube-Technologie

Mit Transbase Hypercube Data Warehouse Anwendungen effizient betreiben. Die Hypercube-Technologie Mit Transbase Hypercube Data Warehouse Anwendungen effizient betreiben Transbase Hypercube ist eine Transbase -Option, die die innovative Hypercube-Technologie für komplexe analytische Anwendungen (OLAP)

Mehr

Unlimited Controlling

Unlimited Controlling smcolap Unlimited Controlling Heute müssen beliebige Bereiche eines Unternehmens schnell und effizient analysiert werden. Dabei darf es keine Rolle spielen, wo die Daten liegen und in welcher Relation

Mehr

WEBINAR@LUNCHTIME THEMA: SAS TOOLS FÜR DIE DATENVERARBEITUNG IN HADOOP ODER WIE REITET MAN ELEFANTEN?" HANS-JOACHIM EDERT

WEBINAR@LUNCHTIME THEMA: SAS TOOLS FÜR DIE DATENVERARBEITUNG IN HADOOP ODER WIE REITET MAN ELEFANTEN? HANS-JOACHIM EDERT WEBINAR@LUNCHTIME THEMA: SAS TOOLS FÜR DIE DATENVERARBEITUNG IN HADOOP ODER WIE REITET MAN ELEFANTEN?" Copyr i g ht 2012, SAS Ins titut e Inc. All rights res er ve d. HANS-JOACHIM EDERT EBINAR@LUNCHTIME

Mehr