Business Intelligence und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Business Intelligence und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft"

Transkript

1 Business Intelligence und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft Prof. Dr. Anett Mehler-Bicher Fachhochschule Mainz, Fachbereich Wirtschaft Prof. Dr. Klaus Böhm health&media GmbH 2011 health&media GmbH Fraunhoferstraße Darmstadt Telefon +49 (0) Fax +49 (0)

2 Inhalt Ausgangssituation Begrifflichkeiten Business Intelligence (BI) Geovisualisierung Vorteile von BI und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft BISGesund Konzept Vorgehensweise und bisherige Ergebnisse Fazit BI und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft / Folie 2

3 Ausgangsituation Daten aus verschiedenen (operativen) Quellen z.b. Excel-Sheets, Tabellen aus relationalen Datenbanken z.b. Daten externer Datenanbieter hier: Excel-Sheets Zielsetzung Analyse und Auswertung der Daten in verschiedenster Form Visualisierung der Analysen und Auswertungen BI und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft / Folie 3

4 Ausgangsituation Analysen und Auswertungen unterschiedlicher Komplexität einfache, per Excel lösbare Fragestellungen Wie sieht die zeitliche Verteilung der Anmeldungen aus? Gibt es einen Peak? Welchen Status haben die Teilnehmer? Welche Workshops wurden besucht? Welche Art der Anmeldung wurde bevorzugt? Wo kommen die Teilnehmer her? komplexere, nicht oder allenfalls bedingt per Excel lösbare Fragestellungen Wie sieht die Orts- und Länderaufteilung bzgl. der Anmeldungen aus? Welche Workshops wurden von welcher Teilnehmergruppe bevorzugt gebucht? Gibt es örtliche oder zeitliche, teilnehmergruppenspezifische Präferenzen für Workshops? Gibt es bislang nicht identifizierte Zusammenhänge, die aber wesentlich sind? ( Data Mining) BI und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft / Folie 4

5 Ausgangsituation Analysen und Auswertungen unterschiedlicher Komplexität einige einfachere Fragestellungen sind per Excel lösbar der Komfort zur Lösung von Fragestellungen auf Basis von Excel ist jedoch eingeschränkt Excel liefert stets zunächst nur eine tabellarische Darstellung der Auswertung einfache graphische Darstellungen können per Hand ergänzt werden graphische Darstellungen mit Raumbezug sind in Excel nicht realisierbar Excel ist stets eine single user -Lösung das gleichzeitige Arbeiten mehrerer Anwender mit demselben Datenmaterial ist in Excel nicht möglich allenfalls durch Kopieren der Dateien Inkonsistenzen durch Datenredundanz Nutzung einer Business Intelligence Lösung mit Geovisualisierung BI und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft / Folie 5

6 Business Intelligence Erste Entwicklungen in den 1990er Jahren Management Information Systems, Decision Support Systems, Executive Information Systems Zielsetzung Analyse und Auswertung von Daten, um das Management bei seiner Entscheidungsfindung zu unterstützen Aufbereitung der Auswertungen in textueller und einfacher graphischer Form multi-user Lösung Vorgehensweise Daten aus verschiedenen operativen Datenquellen werden zusammengestellt und aufbereitet, so dass eine einfache Analyse der Daten in nahezu beliebiger Weise möglich wird Datensammlung und -extraktion, Transformation und Analyse (ETL) BI und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft / Folie 6

7 Business Intelligence: Architektur BI und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft / Folie 7

8 Geovisualisierung: Zielsetzung und Definition Veranschaulichung logischer Zusammenhänge mit räumlichem Bezug durch geeignete interaktive Visualisierungstechniken BI und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft / Folie 8

9 Geovisualisierung: Anwendungsbeispiel BI und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft / Folie 9

10 Geovisualisierung: kartographische Darstellungsformen kartographische Darstellungsformen wie Polygone (Flächendarstellung), Heatmap (Density), Cluster (zusammengefasste punktuelle Darstellung) sowie Marker (einfache punktuelle Darstellung) erlauben eine visuelle Sicht des Drill-Down Prozesses. BI und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft / Folie 10

11 Vorteile von BI & Geovisualisierung Effektive und effiziente Kombination Mächtigkeit einer Business Intelligence Lösung mit der Intuitivität von Geovisualisierung höheres Verständnis der BI Auswertungen durch verbesserte Visualisierung Darstellung räumlicher Bezüge BI und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft / Folie 11

12 Vorteile von BI & Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft großer Bedarf hinsichtlich Analyse und Visualisierung von Daten in der Gesundheitswirtschaft Programme für die Behandlung chronisch Kranker (Optimierung von Angebot und Nachfrage) Einfluss von Umweltbedingungen (z. B. Umweltverschmutzung) auf Erkrankungen > 80% der Daten hat einen geographischen/räumlichen Bezug eine BI Lösung alleine kann dies nicht unterstützen eine Kombination von BI und Geovisualisierung ist notwendig BI und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft / Folie 12

13 BISGesund Konzept BISGesund = Business Intelligence as a Cloud Service in der Gesundheitswirtschaft Zielsetzung Entwurf und Implementierung innovativer BI Ansätze in Kombination mit Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft unter Berücksichtigung der speziellen Bedürfnisse Zielgruppen kleinere Unternehmen in der Gesundheitswirtschaft medizinische Verbände Öffentlichkeit insgesamt BI und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft / Folie 13

14 Business Intelligence: Architektur mit Geo BI und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft / Folie 14

15 Integrationsprozesses bestehend aus Import der Daten aus operativen Quellen, hier Import der Excel-Sheets Rohdaten Bereinigung der Daten Anreicherung der Daten Festlegung & Füllung der zukünftigen Tabellenstruktur Erstellen eines Datenschemas (star scheme) Dimensions- und Faktentabellen Speicherung wesentlicher Daten in Infocubes BI und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft / Folie 15

16 Erstellung des Star Schemes BI und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft / Folie 16

17 Beispiel für Dimensionstabelle BI und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft / Folie 17

18 Anlegen der Faktentabelle BI und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft / Folie 18

19 Beispiel für Faktentabelle BI und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft / Folie 19

20 Beispiel für Infocube (Datenwürfel) Faktentabelle Verschiedene Dimensionstabellen BI und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft / Folie 20

21 OLAP Analyse OLAP = Online Analytical Processing Analyse der Daten hinsichtlich verschiedener Dimensionen in nahezu beliebiger Weise große Stärke einer BI Lösung BI und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft / Folie 21

22 Beispiel für OLAP Analyse Wie viele Anmeldungen sind pro Quartal 2010 erfolgt? Kennzahl: Anmeldungen pro Quartal BI und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft / Folie 22

23 Beispiel für Drill-Down Wie viele Anmeldungen sind je Monat in 2010 erfolgt? Kennzahl: Anmeldungen pro Quartal Kennzahl: Anmeldungen pro Monat BI und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft / Folie 23

24 Beispiel für Drill-Through Welche Anmeldungsarten wurden mit welcher Häufigkeit in 2010 gegliedert nach Monaten gewählt? Kennzahl: Anmeldungen pro Monat Ergänzt um Kennzahl: Anmeldungsart BI und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft / Folie 24

25 Beispiel für automatisierte graphische Darstellung Säulendiagramm für die Anmeldungsarten je Monat in 2010 Automatisierte graphische Aufbereitung BI und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft / Folie 25

26 Beispiel für detaillierteres Drill-Through Wie setzen sich die Anmeldungszahlen in 2010 je Monat gegliedert nach Datenherkunft zusammen? Zwecks Analyse der Datenherkunft BI und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft / Folie 26

27 Weitere Beispiele für Drill-Down Welchen Status hatten die Teilnehmer in den Monaten in 2010 in welcher Häufigkeit? Wie sieht die Verteilung nach PLZ aus? BI und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft / Folie 27

28 Beispiel für automatisierte graphische Darstellung Tortendiagramme für die Verteilung nach PLZ für die Quartale 2 4 in 2010 Quartal 2 Quartal 3 Quartal 4 Automatisierte graphische Aufbereitung BI und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft / Folie 28

29 Visualisierung der Daten als Flächendarstellung mit Markern BI und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft / Folie 29

30 Visualisierung der Daten als Flächendarstellung mit Clustern BI und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft / Folie 30

31 Visualisierung der Daten als Heatmap mit Markern BI und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft / Folie 31

32 Fazit einfache Bedienung schnelle Auswahl von Attributen Filterungs- und Analysemöglichkeit Verschneidung von Attributen nahezu beliebige Navigation durch Attribute automatisierte graphische Darstellung intuitive Datenexploration bislang noch fehlend: gemeinsame Oberfläche zur Kopplung der BI- und Geovisualisierungskomponente zur Integration komplexerer graphischer Darstellungen mit Raumbezug BI und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft / Folie 32

33 Ihre Ansprechpartner: Prof. Anett Mehler-Bicher Fachhochschule Mainz Prof. Klaus Böhm health&media GmbH Weitere Informationen unter BI und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft / Folie 33

Innovative Ansätze für den Gesundheitsmarkt. Mainz, 10. Mai 2011

Innovative Ansätze für den Gesundheitsmarkt. Mainz, 10. Mai 2011 Business Intelligence und Geovisualisierung Innovative Ansätze für den Gesundheitsmarkt Mainz, 10. Mai 2011 Prof. Dr. Anett Mehler-Bicher Prof. Dr. Klaus Böhm Inhalt Ausgangssituation und Motivation Motivation

Mehr

Business Intelligence im Krankenhaus

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

Mehr

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

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

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

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

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

Mehr

Seminar Business Intelligence Teil II. Data Mining & Knowledge Discovery

Seminar Business Intelligence Teil II. Data Mining & Knowledge Discovery Seminar Business Intelligence Teil II Data Mining & Knowledge Discovery Was ist Data Mining? Sabine Queckbörner Was ist Data Mining? Data Mining Was ist Data Mining? Nach welchen Mustern wird gesucht?

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

IT-basierte Kennzahlenanalyse im Versicherungswesen

IT-basierte Kennzahlenanalyse im Versicherungswesen Angelina Jung IT-basierte Kennzahlenanalyse im Versicherungswesen Kennzahlenreporting mit Hilfe des SAP Business Information Warehouse Diplomica Verlag Angelina Jung IT-basierte Kennzahlenanalyse im Versicherungswesen:

Mehr

Data Lineage goes Traceability - oder was Requirements Engineering von Business Intelligence lernen kann

Data Lineage goes Traceability - oder was Requirements Engineering von Business Intelligence lernen kann Data Lineage goes Traceability - oder was Requirements Engineering von Business Intelligence lernen kann Andreas Ditze MID GmbH Kressengartenstraße 10 90402 Nürnberg a.ditze@mid.de Abstract: Data Lineage

Mehr

Self Service BI der Anwender im Fokus

Self Service BI der Anwender im Fokus Self Service BI der Anwender im Fokus Frankfurt, 25.03.2014 Dr. Carsten Bange, Gründer und Geschäftsführer BARC 1 Kernanforderung Agilität = Geschwindigkeit sich anpassen zu können Quelle: Statistisches

Mehr

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

Erfolgreiche Unternehmensführung durch den Einsatz von Corporate Performance Management

Erfolgreiche Unternehmensführung durch den Einsatz von Corporate Performance Management Andrei Buhrymenka Erfolgreiche Unternehmensführung durch den Einsatz von Corporate Performance Management Für Unternehmen mit Business Intelligence Diplomica Verlag Andrei Buhrymenka Erfolgreiche Unternehmensführung

Mehr

SQL Server 2012 und SharePoint im Unternehmenseinsatz. Referent Daniel Caesar

SQL Server 2012 und SharePoint im Unternehmenseinsatz. Referent Daniel Caesar SQL Server 2012 und SharePoint im Unternehmenseinsatz Referent Daniel Caesar sqlxpert Daniel Caesar Publikationen Themen SQL Server Admin, Entwicklung SharePoint Admin, Entwicklung.NET Entwicklung Rechtssichere

Mehr

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

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

Mehr

Visual Business Analytics Visueller Zugang zu Big Data

Visual Business Analytics Visueller Zugang zu Big Data Visual Business Analytics Visueller Zugang zu Big Data Dr.-Ing. Jörn Kohlhammer Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung (IGD) Fraunhoferstraße 5 64283 Darmstadt Tel.: +49 6151 155-646 Fax:

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

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

Geo-Apps raum- und zeitbasierte Anwendungen Klaus Böhm

Geo-Apps raum- und zeitbasierte Anwendungen Klaus Böhm Geo-Apps raum- und zeitbasierte Anwendungen Klaus Böhm Präsentation im Rahmen des IT Klub Mainz am 5. Juni 2013 2013 health&media GmbH Fraunhoferstraße 5 64283 Darmstadt www.health-media.de Telefon +49

Mehr

Microsoft SQL-Server 2008 R2/2012 Reporting und OLAP

Microsoft SQL-Server 2008 R2/2012 Reporting und OLAP Microsoft SQL-Server 2008 R2/2012 Reporting und OLAP Kompakt-Intensiv-Training OLAP gilt als Schlüsseltechnologie auf dem Gebiet Business Intelligence. In unserer Schulung "Microsoft SQL-Server 2008 R2/2012

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

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

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

Mehr

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

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

Mehr

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

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

Das Wesentliche im Blick.

Das Wesentliche im Blick. Das Wesentliche im Blick. Unternehmen effektiv steuern mit relevanten Daten im Management Dashboard CP-Cockpit ist ein Modul der Corporate Planning Suite. Den Blick auf das Wesentliche lenken. Effektiv

Mehr

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

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

Mehr

NAVdiscovery. Der Qlik Connector für Microsoft Dynamics NAV. www.nav-discovery.de

NAVdiscovery. Der Qlik Connector für Microsoft Dynamics NAV. www.nav-discovery.de NAVdiscovery Der Qlik Connector für Microsoft Dynamics NAV www.nav-discovery.de PRISMA INFORMATIK HAT SPEZIELL FÜR AN- WENDER VON MICROSOFT DYNAMICS NAV, QLIKVIEW UND QLIK SENSE DIE NAVDISCO- VERY TOOLBOX

Mehr

Wertvolle Einblicke in die Gamer-Welt bei ProSiebenSat.1 Games

Wertvolle Einblicke in die Gamer-Welt bei ProSiebenSat.1 Games 10. April, 11:45 12:05 Uhr Wertvolle Einblicke in die Gamer-Welt bei ProSiebenSat.1 Games HMS Analytical-Software GmbH, Rohrbacher Straße 26, 69115 Heidelberg Wertvolle Einblicke in die Gamer-Welt bei

Mehr

Aufbau von Informations- management- Systemen

Aufbau von Informations- management- Systemen Aufbau von Informations- management- Systemen Agenda 1. Das deutsche Krankenhauswesen im Umbruch 2. Einführung eines Informationsmanagement-Systems im Krankenhaus 3. Projektvorgehensweise am Beispiel von

Mehr

Werkstattbericht: Doktorandenerfassung und -berichtswesen an der Universität Konstanz

Werkstattbericht: Doktorandenerfassung und -berichtswesen an der Universität Konstanz Werkstattbericht: Doktorandenerfassung und -berichtswesen an der Sebastian Vogt Mannheim, 26. März 2015 Struktur des Vortrags Erfassungsmanagement Registrierungsverfahren für DoktorandInnen und Verwaltungsworkflow

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

Einführung relationale Datenbanken. Themenblock: Erstellung eines Cube. Schlüssel. Relationenmodell Relationenname Attribut. Problem.

Einführung relationale Datenbanken. Themenblock: Erstellung eines Cube. Schlüssel. Relationenmodell Relationenname Attribut. Problem. Themenblock: Erstellung eines Cube Einführung relationale Datenbanken Problem Verwaltung großer Mengen von Daten Praktikum: Data Warehousing und Data Mining Idee Speicherung der Daten in Form von Tabellen

Mehr

Themenblock: Erstellung eines Cube

Themenblock: Erstellung eines Cube Themenblock: Erstellung eines Cube Praktikum: Data Warehousing und Data Mining Einführung relationale Datenbanken Problem Verwaltung großer Mengen von Daten Idee Speicherung der Daten in Form von Tabellen

Mehr

Projekt zur Lehrveranstaltung Informationssysteme

Projekt zur Lehrveranstaltung Informationssysteme Prof. Dr.-Ing. Thomas Kudraß Dipl.-Math. Dörte König HTWK Leipzig, F IMN Projekt zur Lehrveranstaltung Informationssysteme Das Projekt ist in drei Teile aufgeteilt, die den Phasen eines Data-Warehouse-Projekts

Mehr

PPE. Kennzahlengesteuerte Produktentstehung PRODUCT PERFORMANCE MANAGEMENT. Messbar mehr Erfolg

PPE. Kennzahlengesteuerte Produktentstehung PRODUCT PERFORMANCE MANAGEMENT. Messbar mehr Erfolg PPE PRODUCT PERFORMANCE MANAGEMENT Kennzahlengesteuerte Produktentstehung Messbar mehr Erfolg PPE PRODUCT PERFORMANCE MANAGEMENT KENNZAHLENGESTEUERTE PRODUKTENTSTEHUNG Product Performance Management Kennzahlengesteuerte

Mehr

Komponenten und Architekturen von Analytischen Informationssystemen (AIS)

Komponenten und Architekturen von Analytischen Informationssystemen (AIS) Komponenten und Architekturen von Analytischen Informationssystemen (AIS) Melanie Pfoh Konsultation 27. Juni 2013 Hinweis Diese Folien ersetzen keinesfalls den Übungsstoff des zugehörigen e-learning-kurses.

Mehr

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

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

Mehr

SharePoint und SQL - die perfekte Symbiose für modernes Business Intelligence

SharePoint und SQL - die perfekte Symbiose für modernes Business Intelligence SharePoint und SQL - die perfekte Symbiose für modernes Business Intelligence 2 3 Agenda 1. Modern BI - Kampf der Datenflut Ansätze zu einem strukturierten Datenhaushalt 2. Self Service BI - Interaktion

Mehr

Schwerpunkte von SQL Server 2005

Schwerpunkte von SQL Server 2005 3K05 Business Intelligence mit SQL Server 2005 Steffen Krause Technologieberater Microsoft Deutschland GmbH http://blogs.technet.com/steffenk Schwerpunkte von SQL Server 2005 Mission Ready Developer Ready

Mehr

Einstieg in Business Intelligence mit Microsoft SharePoint 2010

Einstieg in Business Intelligence mit Microsoft SharePoint 2010 Martin W. Angler Einstieg in Business Intelligence mit Microsoft SharePoint 2010 Microsoft Press Einleitung 11 Was Sie in diesem Buch finden 12 Aufbau dieses Buchs 12 Kapitel 1: Was ist Business Intelligence?

Mehr

Strategisches Informationsmanagement auf Basis von Data Warehouse-Systemen

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

Mehr

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

Open Source BI Trends. 11. Dezember 2009 Wien Konstantin Böhm

Open Source BI Trends. 11. Dezember 2009 Wien Konstantin Böhm Open Source BI Trends 11. Dezember 2009 Wien Konstantin Böhm Profil Folie 2 JAX 2009 11.12.2009 Gründung 2002, Nürnberg 50 Mitarbeiter Innovative Kunden Spezialisiert auf Open Source Integration Open Source

Mehr

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

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

Mehr

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

Michael Bauer Niederlassungsleiter Köln

Michael Bauer Niederlassungsleiter Köln Click to edit Master title style 1 Michael Bauer Niederlassungsleiter Köln Hamburg, 18. Juni 2009 2009 IBM Corporation Agenda Click to edit Master title style 2 zur Person Wo, Warum.., Was - CPM liefert

Mehr

Umsetzung der Anforderungen - analytisch

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

Mehr

CI-Monitoring Guide Systematische Wettbewerbsbeobachtung mod21 7/2014

CI-Monitoring Guide Systematische Wettbewerbsbeobachtung mod21 7/2014 Systematische Wettbewerbsbeobachtung mod21 7/2014 Dies ist ein Leitfaden zur systematischen Wettbewerbsbeobachtung im Rahmen der Competitive Intelligence (CI) Aktivitäten von Unternehmen. Executive Summary

Mehr

Was ist Data Mining... in der Fundraising Praxis?

Was ist Data Mining... in der Fundraising Praxis? Was ist Data Mining...... in der Fundraising Praxis? Erkennen von unbekannten Mustern in sehr grossen Datenbanken (> 1000 GB) wenige und leistungsfähige Verfahren Automatisierung Erkennen von unbekannten

Mehr

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

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

Mehr

WAHLPFLICHTBEREICH WIRTSCHAFTSINFORMATIK 'DATA WAREHOUSE'

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

Mehr

Multidimensionales Datenmodell, Cognos

Multidimensionales Datenmodell, Cognos Data Warehousing (II): Multidimensionales Datenmodell, Cognos Praktikum: Data Warehousing und Mining Praktikum Data Warehousing und Mining, Sommersemester 2010 Vereinfachte Sicht auf die Referenzarchitektur

Mehr

Marketing Intelligence Schwierigkeiten bei der Umsetzung. Josef Kolbitsch Manuela Reinisch

Marketing Intelligence Schwierigkeiten bei der Umsetzung. Josef Kolbitsch Manuela Reinisch Marketing Intelligence Schwierigkeiten bei der Umsetzung Josef Kolbitsch Manuela Reinisch Übersicht Schwierigkeiten bei der Umsetzung eines BI-Systems Schwierigkeiten der Umsetzung 1/13 Strategische Ziele

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

BI - Der strategische Erfolgsfaktor im Unternehmen

BI - Der strategische Erfolgsfaktor im Unternehmen BI - Der strategische Erfolgsfaktor im Unternehmen Kunde: Universität Oldenburg, Department für Informatik Ort: Oldenburg, 26.09.2008 Referent: Dirk Vahlkamp Gedruckt: 28.09.2008, [Version 0.1] 2007-2008

Mehr

Durchsuchen. Web-Portal. Middle-Management (Controller/Vertrieb) Management-Ebene

Durchsuchen. Web-Portal. Middle-Management (Controller/Vertrieb) Management-Ebene VM ANALYZER DAS ANALYSE INSTRUMENT FÜR DIE VERLAGSBRANCHE DIE HERAUSFORDERUNG In nahezu allen Unternehmensbereichen, wie z.b. Anzeigenvertrieb, Controlling oder Marketing, werden Sie täglich mit diversen

Mehr

Data Warehouse und Business Intelligence: Mehrwert eines analytischen Informationssystems für Entscheider an Hochschulen

Data Warehouse und Business Intelligence: Mehrwert eines analytischen Informationssystems für Entscheider an Hochschulen Data Warehouse und Business Intelligence: Mehrwert eines analytischen Informationssystems für Entscheider an Hochschulen Sonja Schulze Zentrales Berichtswesen (ZBW) Stiliana Lüttecke Zentrum für Informationsmanagement

Mehr

Raber+Märcker Business Intelligence Lösungen und Leistungen

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

Mehr

Inhaltsverzeichnis. 1 Was ist Business Intelligence?... 23

Inhaltsverzeichnis. 1 Was ist Business Intelligence?... 23 Inhaltsverzeichnis Einleitung............................................................................. 11 Was Sie in diesem Buch finden......................................................... 12 Aufbau

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

OLAP und Data Warehouses

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

Mehr

BusinessITPeople. Reporting und Analyse mit SAP Business Objects. Von Self-Service bis Pixel-Perfect: Relevante Daten verständlich präsentiert

BusinessITPeople. Reporting und Analyse mit SAP Business Objects. Von Self-Service bis Pixel-Perfect: Relevante Daten verständlich präsentiert Reporting und Analyse mit SAP Business Objects Auf Basis von SAP BW oder relationalen DBMS Von Self-Service bis Pixel-Perfect: Relevante Daten verständlich präsentiert Reporting Automatisiert generierte

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

Mit Excel Know-how webbasierte BI- Applikationen erstellen #MobileBI Business Driven Intelligence

Mit Excel Know-how webbasierte BI- Applikationen erstellen #MobileBI Business Driven Intelligence Mit Excel Know-how webbasierte BI- Applikationen erstellen #MobileBI Jochen Heßler, 16.03.2015 2002 Gegründet in Freiburg, Deutschland 2002 Heute Büros in Freiburg, Frankfurt, Düsseldorf, Paris, Boston

Mehr

Datawarehouse. Erfahrungsaustausch bezügeabrechnender Stellen vom 18. bis 21. September 2007 in Saarbrücken. Klaus Schimitzek

Datawarehouse. Erfahrungsaustausch bezügeabrechnender Stellen vom 18. bis 21. September 2007 in Saarbrücken. Klaus Schimitzek Datawarehouse Erfahrungsaustausch bezügeabrechnender Stellen vom 18. bis 21. September 2007 in Saarbrücken Klaus Schimitzek Berichtsprodukte gedruckt: zentraler Personalbericht (Struktur, Management) Blickpunkt

Mehr

Business Intelligence

Business Intelligence Hochschule Darmstadt Business Intelligence und Wissensmanagement Fachbereich Informatik Praktikumsversuch BI, Teil 1 Prof. Dr. C. Wentzel, Dipl. Inf. Dipl. Math. Y. Orkunoglu Datum: 03.04.2006 1. Kurzbeschreibung

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

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

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

eevolution Business Intelligence

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

Mehr

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

Modellierung von OLAP- und Data- Warehouse-Systemen

Modellierung von OLAP- und Data- Warehouse-Systemen Andreas Totok Modellierung von OLAP- und Data- Warehouse-Systemen Mit einem Geleitwort von Prof. Dr. Burkhard Huch Deutscher Universitäts-Verlag Inhaltsverzeichnis Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis

Mehr

Durchblick im Self-Service-Dschungel. Hannover, 16.03.2015 Patrick Keller, Senior Analyst

Durchblick im Self-Service-Dschungel. Hannover, 16.03.2015 Patrick Keller, Senior Analyst Durchblick im Self-Service-Dschungel Hannover, 16.03.2015 Patrick Keller, Senior Analyst Business Application Research Center (BARC) B Europas führendes IT-Analysten- und -Beratungshaus für Business Software

Mehr

Vertriebs-Dashboards für das Management

Vertriebs-Dashboards für das Management Vertriebs-Dashboards für das Management Die wichtigsten Vertriebskennzahlen jederzeit und aktuell auf einen Blick. www.schleupen.de Schleupen AG 2 Der Wettbewerb Die Stadtwerke stehen im direkten Wettbewerb

Mehr

Management Cockpits. Business Intelligence für Entscheider. Oliver Röniger EMEA Business Intelligence ORACLE Deutschland GmbH

Management Cockpits. Business Intelligence für Entscheider. Oliver Röniger EMEA Business Intelligence ORACLE Deutschland GmbH Management Cockpits Business Intelligence für Entscheider Oliver Röniger EMEA Business Intelligence ORACLE Deutschland GmbH email: oliver.roeniger@oracle.com Tel.: 0211 / 74839-588 DOAG, Mannheim, 15.

Mehr

Hochschule Darmstadt Business Intelligence WS 2013-14 Fachbereich Informatik Praktikumsversuch 3. Aufgabenstellung

Hochschule Darmstadt Business Intelligence WS 2013-14 Fachbereich Informatik Praktikumsversuch 3. Aufgabenstellung Hochschule Darmstadt Business Intelligence WS 2013-14 Fachbereich Informatik Praktikumsversuch 3 Prof. Dr. C. Wentzel Dipl. Inf. Dipl. Math. Y. Orkunoglu Datum: 18.12.2013 1. Kurzbeschreibung Dieses Praktikum

Mehr

Seminar C02 - Praxisvergleich OLAP Tools

Seminar C02 - Praxisvergleich OLAP Tools C02: Praxisvergleich OLAP Tools Ein Seminar der DWH academy Seminar C02 - Praxisvergleich OLAP Tools Das Seminar "Praxisvergleich OLAP-Tools" bietet den Teilnehmern eine neutrale Einführung in die Technologien

Mehr

Data Warehouse und Data Mining

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

Mehr

Online Analytical Processing

Online Analytical Processing Online Analytical Processing Online Analytical Processing Online Analytical Processing (OLAP) ermöglicht die multidimensionale Betrachtung von Daten zwecks E rmittlung eines entscheidungsunterstützenden

Mehr

Komponenten und Architekturen von Analytischen Informationssystemen (AIS)

Komponenten und Architekturen von Analytischen Informationssystemen (AIS) Komponenten und Architekturen von Analytischen Informationssystemen (AIS) Melanie Pfoh Konsultation Zusammenfassung OPAL 6. Übung Juni 2015 Agenda Hinweise zur Klausur Zusammenfassung OPAL Übungen / Kontrollfragen

Mehr

SAP Integration von Business Objects am Beispiel von SAP Student Lifecycle Management. Anke Noßmann Syncwork AG

SAP Integration von Business Objects am Beispiel von SAP Student Lifecycle Management. Anke Noßmann Syncwork AG SAP Integration von Business Objects am Beispiel von SAP Student Lifecycle Management Anke Noßmann Syncwork AG SAP HERUG Partnertag, Berlin 06. November 2009 Inhalt 1. Ausgangssituation 2. Alternative

Mehr

Business Intelligence

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

Mehr

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

Cross-Platform. Visualize. Innovate. IT-Lösungen und Services konsequent zu Ende gedacht!

Cross-Platform. Visualize. Innovate. IT-Lösungen und Services konsequent zu Ende gedacht! Cross-Platform. Visualize. Innovate. IT-Lösungen und Services konsequent zu Ende gedacht! UplinkIT ist ihr service- und technikstarker Partner, der Lösungen aus den Bereichen plattformunabhängiger Applikationen

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

Zusammensetzen. Mit Ihnen. Für Sie.

Zusammensetzen. Mit Ihnen. Für Sie. Datenmanagement Datenintegration GDI Anwendungsentwicklung Disy Services Zusammensetzen. Mit Ihnen. Für Sie. Von der Beratung und Konzeption über die Implementierung und Einführung bis hin zu Betrieb und

Mehr

OLAP und der MS SQL Server

OLAP und der MS SQL Server OLAP und der MS SQL Server OLAP und der MS SQL Server OLAP-Systeme werden wie umfangreiche Berichtssysteme heute nicht mehr von Grund auf neu entwickelt. Stattdessen konzentriert man sich auf die individuellen

Mehr

Einstieg in Business Intelligence mit Microsoft SharePoint 2010

Einstieg in Business Intelligence mit Microsoft SharePoint 2010 Einstieg in Business Intelligence mit Microsoft SharePoint 2010 Überblick und Konfiguration der Business Intelligence-Features von SharePoint 2010 von Martin Angler 1. Auflage Microsoft 2011 Verlag C.H.

Mehr

Business Intelligence & professionelles Datenmanagement als Erfolgsfaktor

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

Mehr

Datenbanken. Produkte Dienstleistungen Referenzen

Datenbanken. Produkte Dienstleistungen Referenzen Datenbanken Produkte Dienstleistungen Referenzen Produkte: MS SQL Server MS SQL Server 2005 Datenbankmodul Berichtssysteme mit Reporting Services Data Warehousing/Data Mining mit Analysis Services Schnittstellen

Mehr

EXASOL Anwendertreffen 2012

EXASOL Anwendertreffen 2012 EXASOL Anwendertreffen 2012 EXAPowerlytics Feature-Architektur EXAPowerlytics In-Database Analytics Map / Reduce Algorithmen Skalare Fkt. Aggregats Fkt. Analytische Fkt. Hadoop Anbindung R LUA Python 2

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

The Day in the Life of a Business Manager @ Microsoft

The Day in the Life of a Business Manager @ Microsoft The Day in the Life of a Business Manager @ Microsoft A look at analytics in action inside Microsoft Frank.Stolley@Microsoft.com Daniel.Weinmann@microsoft.com Microsoft Deutschland GmbH Big Data: Die Management-Revolution?

Mehr

Was gibt es Neues in der BI Welt

Was gibt es Neues in der BI Welt BI-Kongress 2015 COMBINED THINKING FOR SUCCESS. Was gibt es Neues in der BI Welt Daniel Stecher, Stephan Weber, Adrian Bourcevet Frankfurt, 09. Juni 2015 Zürich, 11. Juni 2015 CubeServ BI-Kongress 2015

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

The integration of business intelligence and knowledge management

The integration of business intelligence and knowledge management The integration of business intelligence and knowledge management Seminar: Business Intelligence Ketevan Karbelashvili Master IE, 3. Semester Universität Konstanz Inhalt Knowledge Management Business intelligence

Mehr

Data Warehouses und Moderne Betriebliche Anwendungen von Datenbanksystemen

Data Warehouses und Moderne Betriebliche Anwendungen von Datenbanksystemen Data Warehouses und Moderne Betriebliche Anwendungen von Datenbanksystemen (Folien von A. Kemper zum Buch 'Datenbanksysteme') Online Transaction Processing Betriebswirtschaftliche Standard- Software (SAP

Mehr

Inhaltsverzeichnis. Teil I OLAP und der Microsoft SQL-Server 1. 1 Theoretische Grundlagen 3

Inhaltsverzeichnis. Teil I OLAP und der Microsoft SQL-Server 1. 1 Theoretische Grundlagen 3 vii Teil I OLAP und der Microsoft SQL-Server 1 1 Theoretische Grundlagen 3 1.1 Was ist OLAP?......................................... 3 1.1.1 Business Intelligence............................... 4 1.1.2

Mehr