Wie baut man ein komplementäres Data Warehouse auf Basis von Hadoop? Gerd König
|
|
- Hedwig Beckenbauer
- vor 6 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Wie baut man ein komplementäres Data Warehouse auf Basis von Hadoop? Gerd König 11. November 2013 / DW2013
2 COMPANY PROFILE
3 WE ARE HERE Vom Standort Kreuzlingen / Schweiz bedient YMC seit 2001 namhafte nationale und internationale Kunden.
4 WE CREATE Hosting & Support Social-Media-Anwendungen (z.b. Corporate Blogs, Wikis, Facebook-Apps etc.) Web-Strategien Shop-Systeme, Websites, Intranets Kundenspezifische Individuallösungen fürs Web WEB SOLUTIONS Empfehlungssysteme (z.b. für Apps, Webshops, Websites und Intranet) Mobile Strategien MOBILE APPLICATIONS BIG DATA ANALYTICS Apps für Tablets und Smartphones (iphone, Android) Massgeschneiderte Web Analytics Systeme (z.b. mit Echtzeit-Metriken und Effekten in Sozialen Netzwerken) Integration von Sozialen Netzwerken wie Facebook und Twitter Geolokalisierung für ortsspezifische Services Vorhersagemodelle (z.b. für Interessen von App-Usern) Training (Apache Hadoop) Integrierte Suchsysteme (z.b. auch für unstrukturierte Daten)
5 WE WORK WITH Customers
6 FALLBEISPIEL VORSTELLUNG
7 FALLBEISPIEL VORSTELLUNG Fallbeispiel: Online Shop Wir, die WebFashionSellers mit Sitz in Los Angeles, USA, betreiben einen Online Shop und möchten unseren Umsatz steigern. Unsere häufigsten Fragen: Was sind unsere Topseller? Wie umsatzstark war letztes Quartal? Wie entwickelt sich der Absatz von Produkt X? Wofür geben wir das meiste Geld aus? Wie stehen unsere Kunden zu unseren Produkten? Würde der Umsatz steigen, wenn der Versand kostenlos wäre? Wie hoch ist die Abbruchrate im Checkout-Prozess und warum?
8 FALLBEISPIEL AUSGANGSLAGE
9 AUSGANGSLAGE Fallbeispiel: Online Shop Hypothese Wenn wir die Lieferzeit um die Hälfte verkürzen, führt dies zu zufriedeneren Kunden und damit zu mehr Umsatz. Wie wirkt sich die heutige Lieferzeit auf die Kundenzufriedenheit aus? Sollten wir neue Lieferzentren eröffnen? Welche Standorte wären dafür optimal?
10 AUSGANGSLAGE Fallbeispiel: Online Shop Wir haben ein externes Support-Call-Center zur Bearbeitung von Kundenanfragen. Alle Aufzeichnungen sämtlicher Anrufe sind als MP3 Dateien verfügbar. Aus den Metadaten können die Hauptursachen für einen Support-Call ermittelt werden. Was benötigen wir zusätzlich, um die Fragen zu beantworten? Kundendaten (CRM) Bestelldaten (OLTP)
11 VON DER IDEE ZUR LÖSUNG
12 LÖSUNGSANSATZ High Level Excel DataMart Big Data Pipeline Ingest/ETL Store Analyse Dashboard Ingest (ETL) Store Analyze Talend. Hadoop Die komplette Pipeline wird durch Tools aus dem Hadoop-Ökosystem abgedeckt.
13 LÖSUNGSANSATZ Hadoop-basierte Big Data Pipeline Excel DataMart Dashboard Ingest (ETL) Store Analyze Talend. Hadoop Hadoop Tools für die Extract Phase: Flume Sqoop Hue Mögliche Quellen Datenbanken Filesystem Streams
14 LÖSUNGSANSATZ Hadoop-basierte Big Data Pipeline Excel DataMart Dashboard Ingest (ETL) Store Analyze Talend. Hadoop Hadoop Tools für die Transform Phase: MapReduce Hive Pig Wozu? Validieren Normalisieren Filtern Aggregieren
15 LÖSUNGSANSATZ Hadoop-basierte Big Data Pipeline Excel DataMart Dashboard Ingest (ETL) Store Analyze Talend. Hadoop Hadoop Tools für die Load Phase: Hive Pig Sqoop Wozu? Data Marts Data Cubes Tabellen Views
16 LÖSUNGSANSATZ Hadoop-basierte Big Data Pipeline Hadoop Tools für Storage: HDFS Excel DataMart Dashboard Ingest (ETL) Store Analyze Talend. Hadoop Eigenschaften: Skalierbar Verteilt Zuverlässig Redundant Kostengünstig (industrial standard hardware)
17 LÖSUNGSANSATZ Hadoop-basierte Big Data Pipeline Excel DataMart Dashboard Ingest (ETL) Store Analyze Talend. Hadoop Hadoop Tools für Analyze: HiveQL PigLatin Impala Drill ODBC MapReduce Search/SolrCloud Wozu? Anbindung an externe BILösung SQL-basierte Analyse (low latency oder ad-hoc)
18 FALLBEISPIEL UMSETZUNG
19 ANALYSE DER CALLCENTER AUFZEICHNUNGEN Extract Hue: Upload der MP3Daten HDFS Verzeichnis nach Upload
20 ANALYSE DER CALLCENTER AUFZEICHNUNGEN Transform Pig: Dateien einlesen Extrahieren der Metadaten mittels Pig-Streaming Aggregieren Speichern
21 ANALYSE DER CALLCENTER AUFZEICHNUNGEN Ergebnis Erkenntnis: Bei mehr als der Hälfte aller eingegangenen Support Calls wurde die Lieferzeit bemängelt. Hier besteht Optimierungsbedarf, aber welches wäre der optimale Standort für ein neues Verteilzentrum?
22 EVALUATION DES OPTIMALEN STANDORTS Schritt 1: Extract Sqoop: Importieren der Kunden-, und Bestelldaten aus dem OLTP
23 EVALUATION DES OPTIMALEN STANDORTS Schritt 1: Extract Sqoop: Importieren der Kunden-, und Bestelldaten aus dem OLTP
24 EVALUATION DES OPTIMALEN STANDORTS Schritt 2: Transform Pig: Zusätzlicher Input: Datei latlon.tsv, enthält für jeden Zipcode den Längenu. Breitengrad Ermittlung der Geodaten von Kunden, welche kürzlich bestellt haben
25 EVALUATION DES OPTIMALEN STANDORTS Schritt 2: Heatmap Kundenwohnorte akd Wo wohnen die Kunden, die in den letzten 2 Wochen bestellt haben?
26 EVALUATION DES OPTIMALEN STANDORTS Schritt 3: Aggregation Pig: Zusätzlicher Input: alternative_verteilzent ren.tsv, enthält 3 mögliche Standorte: Massachusetts, Texas, Missouri Berechnung der durchschnittlichen Entfernung jedes im vorigen Schritt ermittelten Kunden zu jeder der 3 Alternativen
27 EVALUATION DES OPTIMALEN STANDORTS Schritt 4: Visualisierung St. Louis, Missouri, ist die Alternative mit der geringsten, durchschnittlichen Entfernung zu den Kunden
28 FAZIT SUMMARY
29 TAKEAWAYS Hadoop bietet die Möglichkeit zur ad-hoc Datenanalyse auf explorative Art und Weise. Denn es ist unrealistisch, alle Fragen im voraus zu wissen. Fragen ergeben sich während der Analyse. Für Ihr erstes Hadoop-Projekt empfehlen wir Ihnen: versuchen Sie nicht Ihr bestehendes DWH abzulösen :) starten Sie einfach, lean & agile, implementieren Sie einen POC mit geringem Aufwand (~5MT) holen Sie sich die richtigen Personen / Skills ins Boot sammeln und speichern Sie alle Daten, es soll keine Information verloren gehen arbeiten Sie mit den Daten erzeugen Sie Diagramme und Grafiken um Ihre Erkenntnisse aus der Analyse zu präsentieren
30 CONTACT US Tel. +41 (0) YMC AG Sonnenstrasse 4 CH-8280 Kreuzlingen Switzerland
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
MehrAnalyse 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
Mehrvinsight 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,
MehrDie wichtigsten Hadoop-Komponenten für Big Data mit SAS
Webinar@Lunchtime Die wichtigsten Hadoop-Komponenten für Big Data mit SAS Herzlich Willkommen bei Webinar@Lunchtime Moderation Anne K. Bogner-Hamleh SAS Institute GmbH Education Consultant Xing-Profil:
MehrBIG DATA IM RETAIL-SEKTOR AM BEISPIEL KASSENBONDATEN BUSINESS ANALYTICS DAY
BIG DATA IM RETAIL-SEKTOR AM BEISPIEL KASSENBONDATEN BUSINESS ANALYTICS DAY 08.03.2017 REWE Systems GmbH Jonas Freiknecht inovex GmbH Bernhard Schäfer AGENDA 1 / Vorstellung REWE Systems GmbH und inovex
MehrBig 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
MehrHadoop Demo HDFS, Pig & Hive in Action. Oracle DWH Konferenz 2014 Carsten Herbe
Hadoop Demo HDFS, Pig & Hive in Action Oracle DWH Konferenz 2014 Carsten Herbe Wir wollen eine semi-strukturierte Textdatei in Hadoop verarbeiten und so aufbereiten, dass man die Daten relational speichern
MehrCopyr i g ht 2014, SAS Ins titut e Inc. All rights res er ve d. HERZLICH WILLKOMMEN ZUR VERANSTALTUNG VISUAL ANALYTICS
HERZLICH WILLKOMMEN ZUR VERANSTALTUNG VISUAL ANALYTICS AGENDA VISUAL ANALYTICS 9:00 09:30 Das datengetriebene Unternehmen: Big Data Analytics mit SAS die digitale Transformation: Handlungsfelder für IT
MehrBig Data Mythen und Fakten
Big Data Mythen und Fakten Mario Meir-Huber Research Analyst, IDC Copyright IDC. Reproduction is forbidden unless authorized. All rights reserved. About me Research Analyst @ IDC Author verschiedener IT-Fachbücher
MehrBig Data im Retail-Sektor am Beispiel Kassenbondaten
Big Data im Retail-Sektor am Beispiel Kassenbondaten REWE Systems GmbH Jonas Freiknecht inovex GmbH Bernhard Schäfer Business Analytics Day, 08.03.2017 AGENDA 1. Vorstellung REWE Systems GmbH und inovex
MehrOracle 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
MehrBig-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
MehrOracle 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
MehrBig 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
MehrJune 2015. Automic Hadoop Agent. Data Automation - Hadoop Integration
June 2015 Automic Hadoop Agent Data Automation - Hadoop Integration + Aufbau der Hadoop Anbindung + Was ist eigentlich ist MapReduce? + Welches sind die Stärken von Hadoop + Welches sind die Schwächen
MehrBMPI. Siemens. 360 Performance Dashboard. Digitale Kanäle. Mehrwert. Namics. Emanuel Bächtiger. Consultant.
BMPI. Siemens. 360 Performance Dashboard. Digitale Kanäle. Mehrwert. Emanuel Bächtiger. Consultant. 5. Dezember 2013 Agenda. à Ausgangslage à 360 Performance Dashboard à Projektvorgehen à Key Take Aways
MehrSind Cloud Apps der nächste Hype?
Java Forum Stuttgart 2012 Sind Cloud Apps der nächste Hype? Tillmann Schall Stuttgart, 5. Juli 2012 : Agenda Was sind Cloud Apps? Einordnung / Vergleich mit bestehenden Cloud Konzepten Live Demo Aufbau
MehrOracle Big Data Discovery Ein Überblick
Oracle Big Data Discovery Ein Überblick Hadoop Data Reservoir gewinnt weiter an Bedeutung Data Warehouse Bekannte Datenquellen Data Reservoir Entstehende Datenquellen Hadoop Umsatz und Forecast 49% CAGR,
MehrBig Data Neue Erkenntnisse aus Daten gewinnen
Big Data Neue Erkenntnisse aus Daten gewinnen Thomas Klughardt Senior Systems Consultant 0 Software Dell Software Lösungsbereiche Transform Inform Connect Data center and cloud management Foglight APM,
MehrWir befinden uns inmitten einer Zeit des Wandels.
Wir befinden uns inmitten einer Zeit des Wandels. Geräte Apps Ein Wandel, der von mehreren Trends getrieben wird Big Data Cloud Geräte Mitarbeiter in die Lage versetzen, von überall zu arbeiten Apps Modernisieren
MehrDATA 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
MehrNeue 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:
MehrWas 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
MehrAufbau eines Kennzahlensystems in der Logistik mit Oracle BI
Beratung Software Lösungen Aufbau eines Kennzahlensystems in der Logistik mit Oracle BI Gisela Potthoff Vertriebsleiterin TEAM GmbH Zahlen und Fakten Unternehmensgruppe Materna: 1.500 Mitarbeiter 192 Mio.
MehrFast Analytics on Fast Data
Fast Analytics on Fast Data Kudu als Storage Layer für Banking Applikationen Problem Klassischer Kreditprozess Beantragung in der Filiale Aufwendiger Prozess Nachweis durch Dokumente Manuelle Bewilligung
MehrZusammenspiel 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
MehrBig Data für die Internet Sicherheit
Big Data für die Internet Sicherheit Ralph Kemperdick Hans Wieser Microsoft 1 Mobile-first Data-driven Cloud-first 2 2 3 Messenger Wi nd ow s Liv e 4 5 Anwendung: Das Microsoft Cybercrime Center 6 Betrug
MehrBig 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
MehrExperten für CRM und BI seit über 10 Jahren. Analytische CRM Lösungen im Vergleich
Experten für CRM und BI seit über 10 Jahren Analytische CRM Lösungen im Vergleich Kernaussagen Analytische CRM Lösungen Analyse- und Reportmöglichkeiten bestehender CRM- Systeme können den Managementanforderungen
MehrMOBILE ENTERPRISE APPLICATION PLATFORM (MEAP)
MOBILE ENTERPRISE APPLICATION PLATFORM (MEAP) Oliver Steinhauer.mobile PROFI Mobile Business Agenda MOBILE ENTERPRISE APPLICATION PLATFORM AGENDA 01 Mobile Enterprise Application Platform 02 PROFI News
MehrMOBILE ENTERPRISE APPLICATION PLATFORM (MEAP)
MOBILE ENTERPRISE APPLICATION PLATFORM (MEAP) Oliver Steinhauer Markus Urban.mobile PROFI Mobile Business Agenda MOBILE ENTERPRISE APPLICATION PLATFORM AGENDA 01 Mobile Enterprise Application Platform
MehrEchtzeiterkennung 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, >
MehrInteraktive Berichte einbetten mit PowerBI Embedded. Lukas Lötters ORAYLIS GmbH
Interaktive Berichte einbetten mit PowerBI Embedded Lukas Lötters 30.06.2016 ORAYLIS GmbH 1 Fakten: Seit 1999 Spezialist für Data-Warehouse, Big-Data- & Data- Analytics-Lösungen 67 Mitarbeiter Top kununu-bewertungen
MehrZeitgemäße 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
MehrTransparenz in der Intralogistik mit Leitstandstechnologien, Ressourcenplanung und mobilen Apps
Beratung Software Lösungen Transparenz in der Intralogistik mit Leitstandstechnologien, Ressourcenplanung und mobilen Apps 7.Mai 2014 Gisela Potthoff Vertriebsleiterin TEAM GmbH Zahlen und Fakten Unternehmensgruppe
MehrIn-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
MehrPREDICTIVE ANALYTICS & BIG DATA DR. THOMAS KEIL, SAS DGI PRAXISTAGE, FRANKFURT,
PREDICTIVE ANALYTICS & BIG DATA DR. THOMAS KEIL, SAS DGI PRAXISTAGE, FRANKFURT, 11.11.2016 BIG DATA WAS PASSIERT 2016 IN EINER INTERNET MINUTE? BIG DATA BELIEBTESTE APPS Internet der Dinge BIG DATA BITKOM
MehrSymbiose 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
MehrDer einfache Einstieg in Big Data
Der einfache Einstieg in Big Data Regionaltage 2015 Dr. Fritz Schinkel Head of Big Data Competence Center Alexander Kaffenberger Big Data Global Business 0 2015 FUJITSU Fujitsus Vision der Hyperconnected
MehrBauer BI und seine Pig Data
Bauer BI und seine Pig Data Power BI in 60 Minuten.. Einmal anders Frank Geisler, Wolfgang Straßer Our Sponsors WIR DÜRFEN VORSTELLEN.. Wolfgang Strasser Consultant (Software Engineering), Business Intelligence
MehrProduktionscontrolling auf dem Weg zur Industrie 4.0
Produktionscontrolling auf dem Weg zur Industrie 4.0 Intelligente Produktion durch Real-Time-Big-Data-Analyse von Sensordaten & Bern, 27.05.2016 Jörg Rieth Jedox vereinfacht Planung, Reporting & Analyse
MehrRaber+Märcker Techno Summit 2014 Microsoft Dynamics NAV 2013 R2 Überblick und Hintergründe zu aktuellen Version. Schimon.Mosessohn@microsoft.
Raber+Märcker Techno Summit 2014 Microsoft Dynamics NAV 2013 R2 Überblick und Hintergründe zu aktuellen Version Schimon.Mosessohn@microsoft.com Herzlich Willkommen 1996 2004 2010 2014 Navision 3.7 Microsoft
MehrHamburg, September 2016, RG. VideoServices
Hamburg, September 2016, RG VideoServices as simple as YouTube Videos hochladen und mit 3 Clicks publizieren Einbindung von dpa-video bereits vorinstalliert Eigene Videos (und Snippets) publizieren Live-Videos
MehrAnalytic im Einsatz! Betrugserkennung auf Basis von Big Data. Karol Sobiech
Analytic im Einsatz! Betrugserkennung auf Basis von Big Data Karol Sobiech 2 ACCENTURE GLOBAL DELIVERY NETWORK 3 4 AGENDA 1 MOTIVATION & ZIEL 2 METHODEN FRAUD MANAGEMENT SYSTEM 4 ARCHITEKTUR & TOOLS 3
MehrStudierenden-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
MehrAgile BI in der Praxis Data Warehouse Automation
Agile BI in der Praxis Data Warehouse Automation DWH Automation darüber wird zurzeit viel gesprochen und geschrieben. Aber wie sieht die praktische Anwendung aus? In diesem Artikel führe ich Sie Schritt
MehrGoogle Analytics Premium vs. Google Analytics
Premium vs. Premium ist ab sofort in Deutschland und anderen europäischen Ländern neben der weiterhin bestehenden kostenlosen Variante verfügbar. Trakken hat als offizieller Reseller bereits seit Mitte
MehrRE.one. Self Service Information Management für die Fachabteilung
RE.one Self Service Information Management für die Fachabteilung Das Ziel Verwertbare Informationen aus Daten gewinnen Unsere Vision Daten Info Data Warehousing radikal vereinfachen in einem Tool Die Aufgabe
MehrAdobe FSI Breakfast. Frankfurt, 09.06.2015. 2015 icompetence
Adobe FSI Breakfast Frankfurt, 09.06.2015 2015 icompetence Gründung 1994 Firmensitz: Quickborn bei Hamburg 200 Mio Page Impressions/Monat mehr als 1,8 Millionen Privatkunden. über 2,8 Millionen Kunden
MehrMobile Backend in der
Mobile Backend in der Cloud Azure Mobile Services / Websites / Active Directory / Kontext Auth Back-Office Mobile Users Push Data Website DevOps Social Networks Logic Others TFS online Windows Azure Mobile
MehrStep 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
MehrAPEX & SQL The Reporting Solution. Tobias Arnhold Tobias Arnhold IT Consulting Heppenheim
APEX & SQL The Reporting Solution Tobias Arnhold Tobias Arnhold IT Consulting Heppenheim Schlüsselworte APEX, DWH, BI, Visualisierung, Reporting, APEX-AT-WORK Einleitung Präsentationsdarstellung mal anders?
MehrBig 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
MehrOffice 365 Dynamics 365 Azure Cortana Intelligence. Enterprise Mobility + Security Operations Mgmt. + Security
Office 365 Dynamics 365 Azure Cortana Intelligence Enterprise Mobility + Security Operations Mgmt. + Security API Application Availability Bottomless Storage Identity Management Full hybrid
MehrSAS Education. Grow with us. Anmeldung bei SAS Education. Kurstermine Juli Dezember 2015 für Deutschland, Österreich und die Schweiz
2015 SAS Education Kurstermine Juli Dezember 2015 für Deutschland, Österreich und die Schweiz Anmeldung bei SAS Education Deutschland www.sas.de/education Tel. +49 6221 415-300 education@ger.sas.com Fax
MehrQUICK-START EVALUIERUNG
Pentaho 30 für 30 Webinar QUICK-START EVALUIERUNG Ressourcen & Tipps Leo Cardinaals Sales Engineer 1 Mit Pentaho Business Analytics haben Sie eine moderne und umfassende Plattform für Datenintegration
Mehreevolution 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
MehrMobile Analytics mit Oracle BI
Mobile Analytics mit Oracle BI Was steckt in den Apps? Gerd Aiglstorfer G.A. itbs GmbH Christian Berg Dimensionality GmbH Das Thema 2 Oracle BI Mobile: HD App für Apple ios Oracle BI Mobile App Designer
MehrDie Full Service E-Commerce-Agentur
Die Full Service E-Commerce-Agentur Wir tun mehr für unsere Kunden Strategie. Technologie. Kreativtät. Als eine der Top-E-Commerce-Agenturen in Deutschland entwickeln wir innovative, performante und emotionale
MehrSoftware-Entwickler gesucht? Tolles Produkt online verkaufen? Neuer Web-Auftritt gewünscht?
Wir digitalisieren Ihr Business Software-Entwickler gesucht? Unsere Dedicated Teams für Software & Web Tolles Produkt online verkaufen? Unsere Webshop-Lösungen für mehr Umsatz Neuer Web-Auftritt gewünscht?
MehrIndustrie 4.0 / Industrial Internet of Things Das Internet der Dinge und seine Möglichkeiten
Industrie 4.0 / Industrial Internet of Things Das Internet der Dinge und seine Möglichkeiten 27 Mai 2016 Ralf Günthner, Head of Industrial Internet of Things / Industrie 4.0 Geschichte und Ausblick Smart
MehrVerwaltung von OBI Metadaten: XML-Integration die Lösung aller Probleme? DOAG Konferenz und Ausstellung 2013
Verwaltung von OBI Metadaten: XML-Integration die Lösung aller Probleme? DOAG Konferenz und Ausstellung 2013 Michael Weiler, PROMATIS software GmbH Nürnberg, 1 Gliederung OBIEE Metadatenverwaltung Einführung
MehrSAP mit Microsoft SharePoint / Office
SAP mit Microsoft SharePoint / Office Customer Holger Bruchelt, SAP SE 3. Mai 2016 Disclaimer Die in diesem Dokument enthaltenen Informationen können ohne vorherige Ankündigung geändert werden. Dieses
MehrMit In-Memory Technologie zu neuen Business Innovationen. Stephan Brand, VP HANA P&D, SAP AG May, 2014
Mit In-Memory Technologie zu neuen Business Innovationen Stephan Brand, VP HANA P&D, SAP AG May, 2014 SAP Medical Research Insights : Forschung und Analyse in der Onkologie SAP Sentinel : Entscheidungsunterstützung
MehrTRACK 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
MehrMobile Analytics mit Oracle BI - was steckt in den Apps?
Mobile Analytics mit Oracle BI - was steckt in den Apps? Schlüsselworte Oracle BI, OBIEE, Mobile, Analytics Einleitung Gerd Aiglstorfer G.A. itbs GmbH Eching Oracle erweiterte im Laufe dieses Jahres das
MehrDie Solocal-Gruppe. Die Solocal-Gruppe verwaltet ihren Traffic dank der AT Internet API mit einer Kombination von automatisierten Dashboards.
Online Intelligence Solutions Die Solocal-Gruppe Die Solocal-Gruppe verwaltet ihren Traffic dank der AT Internet API mit einer Kombination von automatisierten Dashboards. Case study Case study EINFÜHRUNG
MehrSelf-Service-BI die große Freiheit?
Self-Service-BI die große Freiheit? IT oder Fachbereich - wer profitiert wann von Self-Service-BI? Vortragende Nico Haag Klaus Kepert Self-Service im Alltag Längst Gewohnheit Bankautomaten Internet Kantine
MehrWeb - Makeln. Soziale Netzwerke und mobile Applikationen effizient nutzen
Web - Makeln Soziale Netzwerke und mobile Applikationen effizient nutzen Folie 2 Themen 1. Facebook, Twitter & Co. 2. Die Welt der SmartPhones 3. Makler-Homepage Folie 3 Facebook Folie 4 Twitter Folie
MehrMarketing 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
MehrEnterprise 2.0 Wie Social Software den Wissenstransfer bei Cisco revolutionierte
Enterprise 2.0 Wie Social Software den Wissenstransfer bei Cisco revolutionierte Willi Kaczorowski Internet Business Solutions Group KNOW TECH 2011, 28./29. September 2011, Bad Homburg I believe we are
MehrTechnologischen 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
MehrErfolgreiches BI durch schlanke Tools und starke Fokussierung Markus Kolp Alec Shalashou
Der schnelle Weg von der Strichliste bis zur Geo-Visualisierung Erfolgreiches BI durch schlanke Tools und starke Fokussierung Markus Kolp Alec Shalashou Inhalt M-net Telekommunikations GmbH M-net DWH GEO-Visualisierung
MehrCOMARCH LOYALTY MANAGEMENT. Loyalität stärken, Engagement erhöhen und Gewinne maximieren
COMARCH LOYALTY MANAGEMENT Loyalität stärken, Engagement erhöhen und Gewinne maximieren GESCHÄFTLICHE HERAUSFORDERUNGEN Kundenorientierte Unternehmen müssen heute aus einer Vielzahl an Möglichkeiten den
Mehrsoftware, hardware und wissen für business intelligence lösungen software, hardware and knowledge for business intelligence solutions
software, hardware und wissen für business intelligence lösungen software, hardware and knowledge for business intelligence solutions Vom OLAP-Tool zur einheitlichen BPM Lösung BI orientiert sich am Business
Mehrconnect.basf Chemie, die verbindet Marlene Wolf Community Management connect.basf 7. November 2013
connect.basf Chemie, die verbindet Marlene Wolf Community Management connect.basf 7. November 2013 BASF The Chemical Company We create chemistry for a sustainable future Unsere Chemie wird in nahezu allen
MehrLoyalty Management in SAP
Loyalty Management in SAP CRM 7.0 Ihr Weg zu langfristigen und profitablen Kundenbeziehungen André Wolzenburg, Product Manager SAP CRM Agenda 1. Vorstellung Data Migration Consulting AG 2. SAP CRM 7.0
MehrCloud und Big Data als Sprungbrett in die vernetzte Zukunft am Beispiel Viessmann
Cloud und Big Data als Sprungbrett in die vernetzte Zukunft am Beispiel Viessmann Adam Stambulski Project Manager Viessmann R&D Center Wroclaw Dr. Moritz Gomm Business Development Manager Zühlke Engineering
MehrDWH Best Practices das QUNIS Framework 80 Jahre Erfahrung bei der Modellierung & dem Betrieb von DWH. Referent: Ilona Tag
DWH Best Practices das QUNIS Framework 80 Jahre Erfahrung bei der Modellierung & dem Betrieb von DWH Referent: Ilona Tag Agenda 10.00 10.30 Begrüßung & aktuelle Entwicklungen bei QUNIS 10.30 11.00 11.00
Mehreinfach. gut. beraten. Oracle Big Data Konnektoren: Hadoop und die Oracle DB DOAG Konferenz + Ausstellung 2016 Nürnberg Philipp Loer
einfach. gut. beraten. Oracle Big Data Konnektoren: Hadoop und die Oracle DB DOAG Konferenz + Ausstellung 2016 Nürnberg Philipp Loer info@ordix.de www.ordix.de Agenda Hadoop Hive OLH: Oracle Loader for
MehrBig Data Analytics: Herausforderungen und Systemansätze. Prof. Dr. Erhard Rahm. http://dbs.uni-leipzig.de
Big Data Analytics: Herausforderungen und Systemansätze Prof. Dr. Erhard Rahm http://dbs.uni-leipzig.de 2 Massives Wachstum an Daten Gartner: pro Tag werden 2.5 Exabytes an Daten generiert 90% aller Daten
MehrBig Data Kundendaten im 2015 Michael Gisiger Wortgefecht Training & Beratung
Big Data Kundendaten im 2015 Social Media für Medienunternehmen Trendtagung am Agenda Kurze Vorstellung Big Data was ist das genau? Case: DW Nutzungsdaten und -analysen von Videos im Web 2 Vorstellung
MehrHadoop & SQL Oracle BI & DWH Konferenz 2013 19./20. März 2013, Kassel. Carsten Herbe metafinanz Informationssysteme GmbH
Hadoop & SQL Oracle BI & DWH Konferenz 2013 19./20. März 2013, Kassel Carsten Herbe metafinanz Informationssysteme GmbH In unserer Business Line Business Intelligence & Risk gibt es fünf Bereiche: Risk,
MehrSiemens. 360 Performance Dashboard. Digitale Kanäle. Mehrwert. Namics. Emanuel Bächtiger. Consultant.
Siemens. 360 Performance Dashboard. Digitale Kanäle. Mehrwert. Emanuel Bächtiger. Consultant. 20. August 2013 Gegründet in 1995 im Besitz von 26 Partnern 51 Mio. CHF Umsatz in 2012 400 Mitarbeiter in CH
MehrCOMARCH LOYALTY MANAGEMENT. Loyalität stärken, Engagement erhöhen und Gewinne maximieren
COMARCH LOYALTY MANAGEMENT Loyalität stärken, Engagement erhöhen und Gewinne maximieren GESCHÄFTLICHE HERAUSFORDE- RUNGEN Kundenorientierte Unternehmen müssen heute aus einer Vielzahl an Möglichkeiten
MehrIn 30 Minuten zur BI-Lösung in der Cloud Aufbau einer BI-Infrastruktur & Entwicklung von Reports Live. Referent: Patrick Eisner & Ronja Schermer
In 30 Minuten zur BI-Lösung in der Cloud Aufbau einer BI-Infrastruktur & Entwicklung von Reports Live Referent: Patrick Eisner & Ronja Schermer Agenda 10.00 10.30 Begrüßung & aktuelle Entwicklungen bei
MehrWas ist Windows Azure? (Stand Juni 2012)
Was ist Windows Azure? (Stand Juni 2012) Windows Azure Microsofts Cloud Plattform zu Erstellung, Betrieb und Skalierung eigener Cloud-basierter Anwendungen Cloud Services Laufzeitumgebung, Speicher, Datenbank,
Mehrdaniel.kreuzhofer@microsoft.com Image source http://commons.wikimedia.org/wiki/file:modern_warehouse_with_pallet_rack_storage_system.jpg Definitionen Azure Region Eine Ansammlung von Rechenzentren, die
Mehrnformance Online Marketing Agentur
nformance Online Marketing Agentur Ihr Partner Informance Media - Wir unterstützen Agenturen und Unternehmen aus der Medienbranche professionell, zuverlässig und kosteneffizient bei der Umsetzung von Projekten.
MehrMission. TARGIT macht es einfach und bezahlbar für Organisationen datengetrieben zu werden
Mission TARGIT macht es einfach und bezahlbar für Organisationen datengetrieben zu werden Der Weg zu einem datengesteuerten Unternehmen # Datenquellen x Größe der Daten Basic BI & Analytics Aufbau eines
MehrEinführung in Big Data und Hadoop (mit verschiedenen Live Demos) Eintägiges Intensivseminar
Einführung in Big Data und Hadoop (mit verschiedenen Live Demos) Eintägiges Intensivseminar Die Referenten sind keine exklusiven Trainer, sondern Berater aus dem Projektgeschäft, die auch Trainings durchführen.
MehrWeb 2.0 im technischen. Kundenservice. Praktische Erfahrung mit Chat & Co-Browsing. Harald Lehmann Senior Manager, Call Center Services
Web 2.0 im technischen Kundenservice Praktische Erfahrung mit Chat & Co-Browsing Harald Lehmann Senior Manager, Call Center Services Infineon bietet Halbleiter und System Lösungen Infineon provides semiconductor
MehrInfrastruktur & Datenarchitekturen für Big-Data-Szenarien Hadoop & Co. Im Detail. Referent: Steffen Vierkorn
Infrastruktur & Datenarchitekturen für Big-Data-Szenarien Hadoop & Co. Im Detail Referent: Steffen Vierkorn Agenda 10.00 10.30 Begrüßung & aktuelle Entwicklungen bei QUNIS 10.30 11.00 11.00 11.30 11.30
MehrSocial Media: Die Herausforderung begann 1995. Soziale Medien in Bildungsinstitutionen: Hype oder Pflicht?
Soziale Medien in Bildungsinstitutionen: Hype oder Pflicht? 1 Sie lechzen danach, täglich nach Neuem zu fragen... einige sind so schrecklich neugierig und auf Neue Zeitungen erpicht..., dass sie sich nicht
MehrWebanalyse Praxiswissen
Webanalyse Praxiswissen Webanalyse Allgemein (konzeptionell) Webanalyse Allgemein (konzeptionell) Ziel und Zweck Webanalyse Allgemein (konzeptionell) Ziel und Zweck Fragestellungen beantworten, z.b. :
MehrHistorisierung und Analyse von Daten aus OEM Cloud Control in Hadoop
Historisierung und Analyse von Daten aus OEM Cloud Control in Hadoop Ingo Reisky OPITZ CONSULTING Deutschland GmbH München Matthias Fuchs ISE Information Systems Engineering GmbH Nürnberg Schlüsselworte
MehrMicrosoft Windows SharePoint Services. Tom Wendel Microsoft Developer Evangelist
Microsoft Windows SharePoint Services Tom Wendel Microsoft Developer Evangelist Microsoft SharePoint Foundation 2010 Tom Wendel Microsoft Developer Evangelist Agenda Was ist dieses SharePoint Foundation
MehrBIG UNIVERSITÄTSRECHENZENTRUM
UNIVERSITÄTS RECHENZENTRUM LEIPZIG BIG DATA @ UNIVERSITÄTSRECHENZENTRUM Forschung und Entwicklung Entwicklung eines E-Science-Angebots für die Forschenden an der Universität Leipzig Stefan Kühne Axel Ngonga
MehrAdvanced Dashboarding mit MS Excel
Advanced Dashboarding mit MS Excel Agenda Warum benötigt man Dashboards? Dashboards in etracker Analytics (Preview) Advanced Dashboarding mit MS Excel Automatisierung Gute Dashboards Warum benötigt man
MehrMICROSOFT SHAREPOINT 2010 Microsoft s neue Wunderwaffe!? Eike Fiedrich. Herzlich Willkommen!
MICROSOFT SHAREPOINT 2010 Microsoft s neue Wunderwaffe!? Eike Fiedrich Herzlich Willkommen! Sharepoint 2010 Voraussetzung: 2 SharePoint 2010 Gesellschaft für Informatik Eike Fiedrich Bechtle GmbH Solingen
Mehr