BARC T1: Das BI Ökosystem: Analytische Landschaften optimal gestalten. München, 18. Juni 2013 Timm Grosser, Patrick Keller

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "BARC T1: Das BI Ökosystem: Analytische Landschaften optimal gestalten. München, 18. Juni 2013 Timm Grosser, Patrick Keller"

Transkript

1 BARC T1: Das BI Ökosystem: Analytische Landschaften optimal gestalten München, 18. Juni 2013 Timm Grosser, Patrick Keller BARC 2013

2 Business Application Research Center Historie 1994: Beginn der Untersuchung von Business-Intelligence-Software am Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik der Universität Würzburg (Prof. Thome) 1999: Spin-Off als eigenständiges Analystenhaus (BARC GmbH) 2005: Internationalisierung 2011: Fusion mit CXP zu einer Unternehmensgruppe (80 Mitarbeiter, davon 40 Analysten) BARC Heute 35 Mitarbeiter, davon 15 Analysten & Berater über 1200 Kunden jährlich Themen: Business Intelligence, Datenmanagement, Enterprise Content Management, IT Service Management, ERP, CRM, HR Standorte: Würzburg, Zürich, Wien, London, Paris BARC

3 Business Application Research Center Marktforschung Studien und Marktübersichten Unabhängige Unterstützung für Software-Projekte Tagungen, Seminare Workshops Beratung BARC

4 Trends im Data Warehousing und Datenmanagement Agenda Erfolgsfaktoren für BI BI-Lösungsarchitekturen Übersicht Top-5 Anbieter für BI und Datenmanagement Übersicht wachstumsstärkste Anbieter BARC

5 Status quo Datenmanagement: Häufig genannte Probleme analytischer Systeme Komplexität: Wartung, Weiterentwicklung, Nutzung Fehlende Flexibilität: neue Daten, neue Analysen Unzureichende Abfragezeiten Unbefriedigende Aktualisierung: Zyklen und Zeiten Kostenintensiv BARC

6 IT Meta und BI-Trends verschärfen den Druck auf die BI- Landschaft Big Data Consumerization Agilität und Kosteneffizienz Wachsendes Interesse Early Mover Akzeptanz Data Governance Collaborative BI Predictive Analytics Prozesorientierte BI / Embedded BI Localization BI / Geo- Intelligence Public Cloud BI / BI/DM as a Service Hadoop und NoSQL Datenbanken Heiße Diskussion Breite Marktrelevanz Big Data Analytics Self-Service BI Mobile BI Visuelle Analyse & Data Discovery Information Design Analytische Datenbanken Laufende Diskussion Nicht neu, aber relevant Integrierte Plattformen für BI/CPM BI Organisation Planung und Forecasting Stammdaten- und Datenqualitätsmgt. Dashboarding Referenz-Datenmodelle Real-Time Data Warehouse (Open Source BI) BARC

7 BI braucht heute ein besonderes Datenmanagement Festlegung des Architekturrahmen und Bebauung BI-Organisation Roadmap: Technologie, Standards und Methoden Auszug BARC Vorgehensweise BI-Strategie BARC

8 Trends im Data Warehousing und Datenmanagement Agenda Erfolgsfaktoren für BI BI-Lösungsarchitekturen Übersicht Top-5 Anbieter für BI und Datenmanagement Übersicht wachstumsstärkste Anbieter BARC

9 Traditionelle BI-Referenzarchitektur Business Intelligence Services Monitoring Reporting Ad-hoc Analysis Management Services Planning Legal Consolidation Advanced Analysis Visualization Collaboration System & Process Monitoring Data Provisioning Services Relational Data Storage Dimensional Data Storage Semantic Layer Federation/ Virtual Data Stores Caching Data Modeling Meta Data Mgt. Security Integration & Quality Services Automation Data Quality Data Integration Enrichment Master Data 11

10 BI-Lösungsarchitekturen 12

11 Status Quo Daten-Architektur für BI Unterschiedliche Ebenen prägen die Komplexität Referenzarchitecktur Datenarchitektur relevant für alle Ebenen Logische und physische Ebenen schwierig zu unterscheiden Data Provisioning (Datenbereitstellung) Unabhängige Data Marts Zentrales DWH Hub & Spoke Data Mart Hub (konforme Dimensionen) Föderation Hybride Varianten Business Intelligence Services Data Provisioning Services Integration & Quality Services Monitoring Planning Relational Data Storage Data Quality Reporting Legal Consolidation Dimensional Data Storage Data Integration Semantic Layer Federation/ Virtual Data Stores Enrichment Ad-hoc Analysis Advanced Analysis Visualization Caching Master Data Management Services Collaboration System & Process Monitoring Data Modeling Meta Data Mgt. Security Business Intelligence Abteilungsdaten (SAS, Microsoft, ) Semantische Schichten MDBMS Caching auf verschiedenste Ebenen Individuelle Datenquellen (MS Office, , externe Daten, ) Direktzugriff und Föderation Hybride Varianten Integration & Qualität Staging Area Operational Data Store (ODS) System of Record (Aufzeichnungssytem) MDM (Stammdatenmanagement) Ergebnisse aus DQ (Profilierung, Bereinigung) Ergebnisse aus Kalkulationen (z.b. Risiko- Bewertungen) Föderation Hybride Varianten Quellsysteme Operational and other source systems Automation 14

12 Unabhängige Data Marts BI Services BI Services BI Services OLTP Schwerpunkt Prozessautomatisierung Transaktionsorientiert Direkter Datensatzzugriff Real-time Hohe Anforderungen an Security und Verfügbarkeit Datenpflege Detaildatensätze Data Mart Data Mart Data Mart Trennung der OLTP und entscheidungsunterstützenden Systeme sinnvoll aus fachlicher und technischer Sicht IQ Services IQ Services IQ Services Entscheidungsunterstützung basiert auf unabhängigen Data Marts OLTP Über die Zeit gewachsen Problem übergreifender Datenintegration Inkonsistenzen in den Abfragen Großer Integrationsaufwand wegen Redundanzen 15

13 Zentrales Data Warehouse 80 s BI Services DP Services IQ Services OLTP Data Warehouse Data Warehouse Integriert Quellsystemunabhängige Sicht auf die Unternehmensdaten Geschäftsobjekt-orientierte Sicht Nicht flüchtige Daten Aktuell und historisiert Roh- und angereicherte Daten Detaildaten und Aggregationen Optimiert für Entscheidungsunterstützung und mengen-orientierten Datenzugriff Selbst-beschreibend und - dokumentierend (Metadaten) Single point of truth (SPoT) Bedeutet Verschobene Aktualisierung Niedrigere Anforderungen an Security und Verfügbarkeit Read-only Reduzierung der Integrationskomplexität 16

14 Hub & Spoke 90 s BI Services Einschränkungen des zentralen DW Komplexität und Dauer der DI-Prozesse Projektgröße und -prioritäten ETL- versus Query Performance Leistungsumfang der DBMS Heterogene BI-Anforderungen Data Mart Data Mart Data Mart Data Mart Unterschiedliche Expertenmeinungen ERM versus dimensionale Modellierung Inmon versus Kimball RDBMS versus MDBMS DP Services IQ Services Data Warehouse Hybride Datenarchitekturen für das Data Warehousing Hub & Spoke für die zentrale Wahrheit und zur Kontrolle der Würfelwucherung Wachsende Komplexität OLTP Erweiterungen der Data Warehouse Architektur Staging areas Operational Data Store (ODS) Virtual Data Warehouse (Federation) Direkter Zugriff auf Quellsysteme Heterogene Datenspeichertechnologien 17

15 Data Mart Bus (IQ Service Variation) BI Services BI Services Data Mart Data Mart Data Mart Data Mart Data Mart Data Mart Data Mart Data Mart DP Services Conformed Dimensions DP Services Conformed Dimensions IQ Services IQ Services (KPIs) IQ Services (MDM) OLTP OLTP 18

16 Data Warehouse Virtualization (Federation) BI Services DP Services IQ Services OLTP Virtualization Integration verschiedener Datenquellen via semantischer Schicht 1:1 Abbild oder einfache Mapping Regeln Datenbereitstellung zur Laufzeit, nicht persistent Technologie Separate Produkte DBMS-basiert BI Tools Middleware Gut geeignet für Szenarien mit geringer Integrationslogik 19

17 Datenarchitekturen SWOT-Analyse (1/2) Daten- Architekturtyp Stärken Schwächen Chancen Risiken Unabhängige Data Marts. Flexibilität. Projekt-spez. Unabhängige Mart- Entwicklung. Verwaltbarkeit. Projekt-übergr. Wiederverwendbarkeit. Nicht für SoR geeignet. Sukzessive Konsolidierung zu Data Mart Bus. Kurzfristige Kosten. Datenintegrität. Glaubwürdigkeit von Analyseergebnissen. Langfristige Kosten Zentrales EDW. schlanke Datenarchitektur. Ein Modellierungsparadigma. Als SoR geeignet. Datenbewegung. Fehlendes Konzept für isolierte, Applikationsspezifische Daten. Erfordert ein leistungsstarkes DBMS und Plattform. Wiederverwendbarkeit aufgrund normalisierter Modellierung. Glaubwürdigkeit von Analyseergebnissen. Datenintegrität. Geeignet für ad hoc Zugriff. Modellierungsparadigma weniger für Fachanwender geeignet. Modellierungsparadigma nicht für alle Analysetypen geeignet. Kurzfristige Kosten. Handhabung abgeleiteter Daten 20

18 Datenarchitekturen SWOT-Analyse (2/2) Daten- Architekturtyp Stärken Schwächen Chancen Risiken Hub & Spoke. Hub geeignet als SoR. Hub optimiert für Datenpflege. Spokes optimiert für spezifische analytische Anforderungen. Trennung von atomare und abgeleitete Daten. Komplexität. Implementierungszeit. Implementierungskosten. Datenbewegung. Direktzugriff auf Hub. Sukzessive Integration von unabhängigen Data Marts. Wiederverwendbarkeit aufgrund Normalisierung. Glaubwürdigkeit von Analyseergebnissen. Eignung der Spokes für ad hoc Zugriffe. Datenintegrität. Flexibilität. Modellierungs- Paradigma des Hubs weniger gut für Fachanwender geeignet. Abgrenzung zwischen Hub und Spokes. Kosten Data Mart Bus. Optimiert für Datenanalysen. Ein Modellierungs- Paradigma. Suboptimal für Datenpflege. Begrenzte Eignung als SoR. Granularität nach Bedarf. Modellierungsparadigma eher für Fachanwender geeignet. Kosteneffizient sofern Datenintegration nicht der zentrale Fokus. Projektübergreifende Wiederverwendbarkeit. Datenintegrität, wobei wenig Risiko als unabhängige Data Marts Föderiertes (virtuelles) EDW. Absolut schlanke Datenarchitektur. Null Datenbewegung. Implementierungszeit. Implementierungskosten. Wiederholte Durchführung von Integrationslogik zur Laufzeit. Grenzen der Integrationslogik. Near-time Datenintegration. Wiederverwendung der BI Infrastruktur für OpBI. Kurzfristige Kosten. Performance- Auswirkungen auf Quelldaten 21

19 Datenarchitekturen Beispiele für Anwendungsfälle Individuelle Data Marts Gut integrierte OLTP/ERP-Systeme Kein Bedarf an einer gesonderten, integrierten SoR Selektive Erweiterung zu anderen Datenarchitekturen Zentrales EDW Umfassende Datenintegrationsanforderungen Bedarf an einer integrierten SoR Entweder sehr leistungsstarke EDW Plattform oder weniger komplexe Analyseanforderungen (oder beides) Hub & Spoke Umfassende Datenintegrationsanforderungen Bedarf an einer integrierten SoR Sehr heterogene Analyseanforderungen Anwendung unterschiedlicher/proprietärer BI Technologie Data Mart Bus Weniger umfassende Datenintegrationsanforderungen Keine/niedriger Bedarf an einer integrierten SoR Vornehmlich dimensionale Sicht auf Daten in der Analyse Föderiertes EDW Wenige, gut integrierte OLTP/ERP-Systeme Weniger komplexe Analyseanforderungen, niedrige Daten-/Anwender-Volumen Operationales/Echt-Zeit BI Vor allem bei KMUs 22

20 Auszug: spezielle Herausforderungen im Datenmanagement Self Service BI Big Data Real-Time Data Warehousing 23

21 Dezentrale Flexibilität durch Self Service BI Self Service BI Modifikation von Berichten und Dashboards Erzeugung von Berichten und Dashboards ad-hoc Integration privater, lokaler Daten Modifikation und Erzeugung von Datenmodellen Data Stewardship (Verbesserung Datenqualität) Data Governance 24

22 Architekturvariante: Self Service BI EDWH Portal Reports 1 2 BI Suite Semantic Layer 1 2 SSBI SSBI Player 3 SSBI Data Marts Data Marts SSBI Data Marts Local Data 3 3 Local Data Distribution Area

23 Dezentrale Flexibilität durch Sandboxing BI Services BI Sandbox Data Mart Data Mart Data Mart DP Services Data Warehouse Ind. copy DP Sandbox IQ Services IQ Sandbox OLTP BARC

24 Anwendungsgebiet Big Data Reporting & Analyse Analytische Datenbanken Analytische Datenbanken Optimiert auf analytische Aufgaben Massiv parallele Architektur (MPP) Columnar oder hybrid row/columnar In-Memory, SSD, Disk Häufig Appliances Reduktion physischer Data Marts Staging Area Datenaufbereitung Streaming Cache ERP SCM CRM Strukturierte Geschäftsdaten Externe Systeme Streaming Cache & Event Processing Schnelle Aufnahme großer Datenmengen, z.b. Event-Streams, Sensor-Daten, Monitoring auf Auffälligkeiten Keine dauerhafte Speicherung

25 Analytische Infrastruktur für Big Data Reporting & Analyse Visuelle Analyse Komplexe Analyse Suche Discovery Analytische Datenbanken NoSQL DB Such- Index Datenaufbereitung Staging Area Streaming Cache File System ERP SCM CRM Externe Systeme Sensor-Daten Web Logs Social Media Dokumente Strukturierte Geschäftsdaten Maschinengeneriert (strukt.) Menschgeneriert (polystr.)

26 Beispiele zur Umsetzung von Real-Time Data Warehousing Föderation SAP HANA Datenarchitektur / ODS Streaming BARC

27 Trends im Data Warehousing und Datenmanagement Agenda Erfolgsfaktoren für BI BI-Lösungsarchitekturen Übersicht Top-5 Anbieter für BI und Datenmanagement Übersicht wachstumsstärkste Anbieter BARC

28 Marktstrukturmodell BI Gesamtmarkt Anwenderwerkzeuge (Frontend) Datenmanagement (Backend) Dashboard Analysewerkzeuge inkl. MDBs Data Mining/ Predictive GRC Reporting Planung Konsolidierung Strategiemanagement MDM Datenqualität Datenintegration Datenspeicherung Analytische DB Traditionelle RDBMS BARC

29 Aufteilung Frontend zu Backend Lizenz- und Wartungsumsätze in Mio. Datenmanagement-Werkzeuge 427 (41%) 619 (59%) Anwenderwerkzeuge Quelle: BARC-Studie BI-Software-Markt Deutschland 2011 BARC

30 Top 10 Anbieter erzielen 76% - aber Konzentrationstendenz gestoppt 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% Top 10 Anbieter Top 5 Anbieter 30% 20% 10% 0% Quelle: BARC-Studie BI-Software-Markt Deutschland 2011 BARC

31 Top 5/10 BI Gesamtmarkt Umsatz 2011 Rang Hersteller Software-Umsatz 2011 (in Mio. Euro) Veränderung zu 2010 Marktanteil in Prozent 1 SAP 171 8% 16% 2 Oracle 140 6% 13% 3 IBM % 13% 4 SAS 115 8% 11% 5 Microsoft 81 12% 8% 6 Informatica 43 5% 4% 7 QlikTech 36 40% 3% 8 MicroStrategy 33 25% 3% 9 Teradata 29-8% 3% 10 Software AG/ 17 6% 2% IDS Scheer Quelle: BARC-Studie BI-Software-Markt Deutschland 2011 BARC

32 SAP Historie 1998 Einführung von SAP BW 2006 SAP NetWeaver BI (BW) 2007 Übernahme von OutlookSoft und Business Objects 2010 Übernahme von Sybase 2011/2012 Neue BI-Frontends im Portfolio Strategie und Positionierung Einer der größten Anbieter für Business Software Überlappungen in kombinierten Portfolien von SAP und BO Klare Roadmap für die Zukunft BO und Self Service BI spielt eine führende Rolle im kombinierten Produktportfolio HANA extrem stark im Fokus BARC

33 SAP Portfolioübersicht - Frontend SAP BO Web Intelligence Anbieter Dashboards Reporting Analyse Planung SAP BO Dashboards SAP Crystal Reports SAP BO Analysis (Office/OLAP) SAP BO Explorer SAP BO Design Studio SAP Lumira (Visual Intelligence) SAP Predictive Analysis SAP Planning and Consolidation SAP Financial Consolidation Legale Konsolidierung Data Mining Schwerpunkt der Lösung Abgedeckte Funktionalität BARC

34 SAP BO BI Suite zweite Generation BI Portal (BI Launchpad, bzw. InfoView) SAP Crystal Reports f. Enterprise SAP BO Web Intelligence SAP BO Explorer SAP Lumira (Visual Intelligence) SAP Predictive Analysis SAP BO Design Studio SAP BO Dashboards SAP BO Analysis OLAP SAP BO Analysis Office Maintenance/Merge with other tools SAP HANA Traditionelle BI : Berichtswesen Self Service BI (bedingt in Kombination mit BW) Dashboarding/BI-Applikationsentwicklung, OLAP-Analyse für BW/HANA-Kunden BARC

35 SAP Portfolioübersicht Backendwerkzeuge ADB MDBMS NoSQL Sonstige ETL/ELT EAI EII DQ MDM Werkzeugklasse Analytische Datenbanken Multidimensionale DB - Sonstige Datenintegration (ETL/ELT) Datenqualität Master Data Management Auszug relevante Produkte HANA, Sybase IQ BW, BWA Data Integrator, Data Services Data Quality Master Data Governance, Netweaver Master Data Management BARC

36 Oracle Historie 1977 Gründung Oracle Seit 1995 zahlreiche Übernahmen zur Erweiterung des Portfolio für BI & Datenmanagement (u.a. Times Ten, Siebel, Hyperion, Sunopsis, Sun Microsystems, SilverCreek, Endeca) Strategie und Positionierung Gehört zu den großen Softwaregeneralisten Breites Portfolio für BI, Planung und Datenmanagement Marktführend hinsichtlich Installationszahl für Data-Warehouse- Datenbanken Neben Standardwerkzeugen eine Vielzahl von vorentwickelten Applikationen im Portfolio Fokus auf Exadata und Exalytics (DWH-Appliances) BARC

37 Oracle Portfolioübersicht Anwenderwerkzeuge Anbieter Dashboards Reporting Analyse Planung Oracle BIEE Oracle Essbase Oracle Hyperion Planning Oracle Hyperion Financial Management Oracle Endeca Oracle Data Mining (Option) Legale Konsolidierung Data Mining Schwerpunkt der Lösung Abgedeckte Funktionalität BARC

38 Oracle Portfolioübersicht Backendwerkzeuge ADB MDBMS NoSQL Sonstige ETL/ELT EAI EII DQ MDM Werkzeugklasse Analytische Datenbanken Multidimensionale DB Sonstige Datenintegration (ETL/ELT) Datenqualität Master Data Management Auszug relevante Produkte Exadata, Exalytics, Oracle DB Essbase Times Ten Warehouse Builder, Data Integration Suite, Data Integrator Data Profiling, Enterprise Data Quality, Watchlist Screening Master Data Management Suite (Customer, Product, Site, Supplier), Hyperion Data Relationship Management BARC

39 Oracle Portfolioübersicht Backendwerkzeuge ADB MDBMS NoSQL Sonstige ETL/ELT EAI EII DQ MDM Werkzeugklasse Analytische Datenbanken Multidimensionale DB Sonstige Datenintegration (ETL/ELT) Datenqualität Master Data Management Auszug relevante Produkte Exadata, Exalytics, Oracle DB Essbase Times Ten Warehouse Builder, Data Integration Suite, Data Integrator Data Profiling, Enterprise Data Quality, Watchlist Screening Master Data Management Suite (Customer, Product, Site, Supplier), Hyperion Data Relationship Management BARC

40 IBM Historie 1969 Gründung Cognos, Ottawa (CAN) Zahlreiche Übernahmen seit 2001 zur Erweiterung des Portfolio für BI & Datenmanagement (u.a. Acential, Unicorn, Data Mirror, Cognos BI, Exeros, SPSS, Netezza, uvm.) 2012 Veröffentlichung SSBI-Werkzeug IBM Cognos Insight Strategie und Positionierung IBM: Breites Portfolio neben BI, Planung und Datenmanagement Eigene Beratung für Kunden (auch für BI Beratung) Partnergeschäft für Klein- und Mittelständler BARC

41 IBM Portfolioübersicht Backendwerkzeuge ADB MDBMS NoSQL Sonstige ETL/ELT EAI EII DQ MDM Werkzeugklasse Analytische Datenbanken Multidimensionale DB Sonstige Datenintegration (ETL/ELT) Datenqualität Master Data Management Auszug relevante Produkte DB2, BLU, InfoSphere Warehouse, InfoSphere Smart Analytics System, PureData for Analytics Cognos TM1 Big Insights, Streams InfoSphere Information Server InfoSphere Information Server, InfoSphere Information Analyzer, InfoSphere Discovery InfoSphere MDM Server BARC

42 IBM Portfolioübersicht Anwenderwerkzeuge Anbieter Dashboards Reporting Analyse Planung IBM Cognos 10 BI Legale Konsolidierung Data Mining IBM Cognos TM1 IBM Cognos Insight IBM Cognos Controller IBM SPSS Schwerpunkt der Lösung Abgedeckte Funktionalität BARC

43 SAS Historie 1976 Gründung SAS 1999 Umsatz größer 1 Mrd. US$ (als erster BI-Anbieter) 2000 Übernahme Data Flux 2010 Analytische Algorithmen im Grid, Aufbau Cloud Computing Center 2012 SAS Visual Analytics als neue BI-Lösung Strategie und Positionierung Privat gehaltenes Software-Haus Größter verbleibender BI-Spezialist Fokussierung auf Analyse und Data Management Software wird vermietet Zahlreiche umfangreiche vordefinierte analytische Applikationen SSBI mit neuem Werkzeugportfolio adressiert BARC

44 SAS Portfolioübersicht Anwenderwerkzeuge Anbieter Dashboards Reporting Analyse Planung SAS Enterprise Guide SAS Web Report Studio SAS Visual Analytics SAS Financial Management SAS Enterprise Miner Legale Konsolidierung Data Mining Schwerpunkt der Lösung Abgedeckte Funktionalität BARC

45 SAS Portfolioübersicht Backendwerkzeuge ADB MDBMS NoSQL Sonstige ETL/ELT EAI EII DQ MDM Werkzeugklasse Analytische Datenbanken Multidimensionale DB Sonstige Datenintegration (ETL/ELT) Datenqualität Master Data Management Auszug relevante Produkte (Visual Analytics) SAS OLAP SPDS Enterprise Data Integration Server DataFlux Data Management Platform qmdm BARC

46 Microsoft Historie Übernahme 1998: OLAP Datenbank von Panorama Software Übernahme 2006 ProClarity 2009 Abkündigung Planung (Performance Point Server) 2010 SQL Server 2008 R2 mit Parallel Edition 2012 SQL Server 2012 mit weiterem Frontend auch für SSBI Strategie und Positionierung Kernprodukte SQL Server, Office und Sharepoint Breites Portfolio für BI und DWH, keine Planung Wenige eigene BI-Berater Sehr starkes Partnergeschäft BI als Zusatzfunktion zu anderen Komponenten, wenig spezielle BI- Werkzeuge Power View und Power Pivot erlauben SSBI Anwendungsszenarien BARC

47 Microsoft Portfolioübersicht Anwenderwerkzeuge Anbieter Dashboards Reporting Analyse Planung Microsoft SQL Server Reporting Services Microsoft SQL Server Analysis Services Data Mining Microsoft Excel/PowerPivot Microsoft Sharepoint Legale Konsolidierung Data Mining Schwerpunkt der Lösung Abgedeckte Funktionalität BARC

48 Microsoft Portfolioübersicht Backendwerkzeuge ADB MDBMS NoSQL Sonstige ETL/ELT EAI EII DQ MDM Werkzeugklasse Analytische Datenbanken Multidimensionale DB Sonstige Datenintegration (ETL/ELT) Datenqualität Master Data Management Auszug relevante Produkte Parallel Data Warehouse, SQL Server SQL Analysis Services PowerPivot SQL Integration Services SQL Data Quality Services SQL Master Data Services BARC

49 Trends im Data Warehousing und Datenmanagement Agenda Erfolgsfaktoren für BI BI-Lösungsarchitekturen Übersicht Top-5 Anbieter für BI und Datenmanagement Übersicht wachstumsstärkste Anbieter BARC

50 Top-10 wachstumsstärkste BI- und DM-Anbieter 2011 Hersteller Umsatz in Mio. Wachstum Marktanteil Segment Talend 3,5 100% 0,3% Backend, ETL, DQ, Prevero 6,7 76% 0,6% Frontend, BI, Planung Jaspersoft 1,9 73% 0,2% Frontend & Backend BOARD 2,4 62% 0,2% Frontend, BI, Planung Exasol 2,6 60% 0,2% Backend, ADB Theobald 1,6 60% 0,1% Backend, ETL Tibco Spotfire 13 58% 1,2% Frontend, BI Infor 11 55% 1,0% Frontend, BI, Planung Jedox 2,1 55% 0,2% Frontend, BI, Planung Blue Yonder 1,2 50% 0,1% Frontend, Data Mining Q: BI-Software-Markt Deutschland, Marktanteil bezogen auf den Gesamtmarkt BARC

51 Talend Historie 2005 Gründung Talend (VC) Ausbau zur Datenmanagementplattform vorwiegend durch Eigenentwicklung aber auch Übernahmen Strategie und Positionierung Marktführender Anbieter für Open Source Datenintegrationssoftware Breites Produktportfolio für Datenmanagement mit Ausnahme der Datenspeicherung Starke Marktpräsenz, vorwiegend Positionierung gegen Informatica (BARC Sicht) BARC

52 Talend Portfolioübersicht BI Planung Komplexe Analyse Suche/ Discovery ADB MDBMS NoSQL Sonstige ETL/ELT EAI EII DQ MDM BARC

53 Prevero Historie 1994 Gründung Prevero als Beratungshaus 1998 Einführung des ersten Planungsprodukts Infoplan Classic 2011 Prevero kauft Winterheller Strategie und Positionierung Deutscher Planungsanbieter besonders im EVU-Sektor vertreten Im Angebot drei Werkzeuge: Gesamtlösung für Planung, Berichtswesen und Analyse, Lösung für integrierte Finanzplanung und eine Weitere für Konsolidierung Starker Fokus auf Fachanwender Vordefinierte betriebswirtschaftliche Applikationen (z. B. Risikomanagement, Managementkonsolidierung, Personalcontrolling sowie Multiprojektcontrolling) ergänzen die Softwareprodukte BARC

54 Jaspersoft Historie 2001 Umsetzung von JasperReports durch Teodor Diancu 2004 Rechteerwerb von Panscopic an JasperReports Umbenennung von Panscopic in Jaspersoft 2008/2009 Eintritt in den deutschen Markt Strategie und Positionierung Anbieter aus dem Open-Source-Segment mit relativ günstigen Listenpreisen Kundenfreundliche Serverlizenzen, vor allem für größere Anwenderzahlen Abdeckung von Datenintegrations-, Reporting-, Analyse- und Dashboarding-Anforderungen Marktzugang vor allem durch Partner, auch im OEM-Geschäft In Deutschland noch mit sehr niedrigen Marktanteil BARC

55 Board Historie 1995 Gründung Orenburg in Lugano 2000 Markteintritt in Deutschland 2012 Neue hybride In-Memory-Datenbank HDMP (Hybrid Bitwise Memory Pattern), eine multidimensionale Datenbank Strategie und Positionierung Ein-Produkt Unternehmen mit Bündel aus Frontend und multidimensionaler Datenbank Gute Planungsunterstützung, einfache Bedienung auch für Reporting/Dashboards Excel Add-In ergänzt den Web Client Adressiert Mittelstand und zunehmend größere Unternehmen Partnerlösungen verfügbar, die teilweise bestimmte Branchen oder Applikationen abdecken Partnerschaft mit Theobald Software für SAP- (BW, ERP) Anbindung BARC

56 Exasol Historie 2000 Gründung Exasol, seit 2006 Exasol AG Produkteinführung ExaSolution 2006 basiert auf einem Forschungsprojekt der Uni Jena Strategie und Positionierung Im Raum DACH sehr erfolgreicher Anbieter Analytischer Datenbanken Datenbank ist eine reine spalten-orientierte in-memory Datenbank Exasol wird als Beschleuniger für bestehende DWH Umgebungen aber auch als umfassendere DHW-Technologie angeboten. Um den Datenbank-Kern vervollständigen EXAAppliance und EXACloud das Produktangebot BARC

57 Theobald Software Historie 2004 Gründung Theobald Software Seitdem Weiterentwicklung von Konnektoren für SAP Systeme vorwiegend für Microsoft Technologien Seit 2011 SAP Konnektoren auch für Nicht-Microsoft BI- und Datenbanklösungen verfügbar Strategie und Positionierung Reiner Schnittstellen-Spezialist für die Integration von SAP Daten (SAP zertifiziert) Weiterentwicklung und Ausbau hin zu einer allgemein zugänglichen Zugriffsschicht für SAP Systeme, die von Fachbereichen ohne SAP oder Programmier-Know-how bedient können werden soll BARC

58 Tibco Historie 2007 Übernahme von Spotfire durch TIBCO 2012 Release von TIBCO Spotfire 5 Strategie und Positionierung Tibco als Unternehmen vor allem für seine SOA-Technologie bekannt Nach Übernahme von Spotfire Weiterführung und Weiterentwicklung der Tibco Spotfire Lösung Self Service Discovery -Lösung für den Fachbereich mit Fokus auf Ad-hoc-Reporting, Analyse & Dashboarding Starke Analysemöglichkeiten: von einfachen visuellen bis hin zur fortgeschrittenen statistischen Analyse (beispielsweise Ergänzende Nutzung von R) BARC

59 Infor Historie 1989 Gründung MIS in Deutschland 2003 Kauf durch Systems Union, 2006 Übernahme durch Infor 2010 Neue BI-Strategie und Zusammenführung der BI-Produkte 2012 Umbenennung in Infor10 ION BI Strategie und Positionierung Neben verschiedenen ERP-Produkten sind die BI-Produkte strategisch für Infor aber nur eines von insgesamt 80 Produkten Nach einer Fokussierung auf Infor-ERP-Kunden ist auch der offene Markt wieder im Fokus Angebot besteht aus einer BI-Suite für den Aufbau von Dashboards, Ad-hoc Reporting, Analyse, Planung und Konsolidierung Ergänzt wird die Lösung durch eine eigene multidimensionale Datenbank Partnerschaften mit Cubeware für Importer (Datenintegration) und Bissantz (Analyse/Mining) Relativ breite Know-How Basis in Deutschland BARC

60 Jedox Historie 2002 Gründung in Freiburg 2008 Umwandlung in AG 2013 Erscheint Jedox 5 mit geändertem Preismodell Strategie und Positionierung Bietet neben einer multidimensionalen Datenbank Web- und Excel- Frontends für Reporting und Planungsapplikationen an Commercial Open Source Modell: Basisversion kostenfrei (12 bis 18 Monate nachlaufend, einige Funktionen fehlen) Kostenpflichtige Enterprise Version mit mehr Funktionen für Skalierbarkeit, Konnektivität, Security Relativ hohe Entwicklungsgeschwindigkeit, aber noch nicht so weit wie etablierte Systeme wie TM1, Essbase, MS SSAS, etc. Nutzt in kommerzieller Version alternativ Grafikkarten zur Beschleunigung Fokus sind mittelständische Kunden/Fachabteilungen BARC

61 Blue Yonder Historie 2008 Gründung Blue Yonder Strategie und Positionierung Deutscher Anbieter von Prognosesoftware (Predictive Analysis) für die vorausschauende Analyse großer Datenmengen keine eigenen Komponenten für Datenintegration, Datenqualität, Stammdatenmanagement BARC

62 Ihr Kontakt Patrick Keller Senior Analyst BARC GmbH Steinbachtal 2b D Würzburg Tel. +49 (0)931/ Fax +49 (0)931/ Timm Grosser Senior Analyst BARC GmbH Steinbachtal 2b D Würzburg Tel. +49 (0)931/ Fax +49 (0)931/ BARC

63 Blue Yonder Historie 2008 Gründung Blue Yonder Strategie und Positionierung Deutscher Anbieter von Prognosesoftware (Predictive Analysis) für die vorausschauende Analyse großer Datenmengen keine eigenen Komponenten für Datenintegration, Datenqualität, Stammdatenmanagement BARC

64 Blue Yonder Portfolioübersicht BI Planung Komplexe Analyse Suche/ Discovery ADB MDBMS NoSQL Sonstige ETL/ELT EAI EII DQ MDM BARC

65 Exasol Historie 2000 Gründung Exasol, seit 2006 Exasol AG Produkteinführung ExaSolution 2006 basiert auf einem Forschungsprojekt der Uni Jeni Strategie und Positionierung Im Raum DACH sehr erfolgreicher Anbieter Analytischer Datenbanken Datenbank ist eine reine spalten-orientierte in-memory Datenbank Exasol wird als Beschleuniger für bestehende DWH Umgebungen aber auch als umfassendere DHW-Technologie angeboten. Um den Datenbank-Kern vervollständigen EXAAppliance und EXACloud das Produktangebot BARC

66 Exasol Portfolioübersicht BI Planung Komplexe Analyse Suche/ Discovery ADB MDBMS NoSQL Sonstige ETL/ELT EAI EII DQ MDM Datenbank-Angebot EXASolution auch als Cloud EXACloud oder als Appliance EXAAppliance BARC

67 Talend Historie 2005 Gründung Talend (VC) Ausbau zur Datenmanagementplattformen durch vorwiegend Eigenentwicklung aber auch Übernahmen Strategie und Positionierung Marktführender Anbieter für Open Source Datenintegrationssoftware Breites Produktportfolio für Datenmanagement mit Ausnahme der Datenspeicherung Starke Marktpräsenz, vorwiegend Positionierung gegen Informatica (BARC Sicht) BARC

68 Talend Portfolioübersicht BI Planung Komplexe Analyse Suche/ Discovery ADB MDBMS NoSQL Sonstige ETL/ELT EAI EII DQ MDM BARC

69 Übersicht Talend Produkte Produktname Kurzbeschreibung DI DQ MDM MeDM EII Enterprise Data Integration Enterprise Data Quality Enterprise MDM Hybrid Cloud Computing Open Studio for Big Data Erweiterung der Talend Open Studio for Data Integration um professionellen Support und zusätzliche Funktionen Erweiterung des Talend Open Studio for Data Quality um professionellen Support und zusätzliche Funktionen Erweiterung des Talend Open Studio for MDM um professionellen Support und zusätzliche Funktionen Lösung zur Implementierung von Talend Komponenten in Form einer Private, Public oder Hybrid Cloud Umgebung Entwicklungsumgebung zur Code Generierung für marktbekannte Big Data Technologien BARC x x x x x x x x Open Studio for Data Open Source Datenintegrationswerkzeug Integration x Open Studio for Data Quality Werkzeug für die Datenbereinigung und Datenanalyse, Open Source x Open Studio for MDM Werkzeug für MDM, Open Source x x x Unified Platform Integrative Plattform der einzelnen gelisteten Komponenten sowie Technologien für Enterprise Service Bus als auch Business Process Management (Modellierung und Optimierung prozessorientierter Lösungen) x x x x x

70 Theobald Software Historie 2004 Gründung Theobald Software Seitdem Weiterentwicklung von Konnektoren für SAP Systeme vorwiegend für Microsoft Technologien Seit 2011 SAP Konnektoren auch für Nicht-Microsoft BI- und Datenbanklösungen verfügbar Strategie und Positionierung Reiner Schnittstellen-Spezialist für die Integration von SAP Daten (SAP zertifiziert) Weiterentwicklung und Ausbau hin zu einer allgemein zugänglichen Zugriffsschicht für SAP Systeme, die von Fachbereichen ohne SAP oder Programmier-Know-how bedient können werden soll BARC

71 Theobald Software Portfolioübersicht BI Planung Komplexe Analyse Suche/ Discovery ADB MDBMS NoSQL Sonstige ETL/ELT EAI EII DQ MDM Konnektor Konnektor Xtract - Komponentensuite für die Integration von SAP ERP/BW Daten in die Microsoft-Welt (SSIS, MS Reporting Services, SharePoint, PowerPivot) sowie QlikView, BOARD und EXASOL BARC

72 BARC-Coaching-Paket: SAP HANA Erhalten sie einen realistischen Einblick in die Chancen und Herausforderungen des Einsatzes von SAP HANA und der Alternativen für Ihr Unternehmen! Bestandteile: - Workshop - Übersicht BI mit SAP - Vergleich Leistungsfähigkeit - Positionierung in der BI-Landschaft Herausforderungen und Potentiale - Projekterfahrungen und Fallbeispiele - Technik, Markttrend, Benchmarks, Best Practices - Individuelle Gestaltung nach Ihren Wünschen - BARC-Studie Analytische Datenbanken - Unabhängige Bewertung aller marktführenden Produkte und interessante Neueinsteiger - Ein einheitlicher Kriterienkatalog sorgt für Transparenz und Vergleichbarkeit - Research Service BI Manager - 6 Monate Zugriff auf weitere wertvolle Informationsquellen - Monatliche Research Notes zu aktuellen Themen - Marktanalysen und Hintergrundbeiträge - Kostenfreie Teilnahme an BARC-Tagungen BARC

73 BARC-Bundle: Analytische Datenbanken Schnelle Analysen, einfacher Betrieb, niedrige Kosten noch Wunsch oder schon Wirklichkeit? Bestandteile: - Aktuelle Markttrends, -übersicht und klassifizierung der ADB-Technologien - Analystenkommentare zu Einsatz, Nutzen und Potential von ADBs - Vergleichende funktionale Bewertung relevanter ADBS anhand Stärken- Schwächen-Analysen - Beschreibung der Datenbank-Leistungsfähigkeit anhand von bestmöglichen Einsatzszenarien für jede analysierte Datenbank - PPT-Grafiken für Ihre Präsentationen - Eintägiges Seminar zur Vertiefung und Beantwortung individueller Fragen und Beschleunigung der Umsetzung des Themas in Ihrem Unternehmen BARC

74 Big Data Survey Europe Anwender-Umfrage zur Nutzung, Technologie und Budgets und den zentralen Fragen: - Status quo und geplante Weiterentwicklung - Treiber von Big Data aus Unternehmenssicht? - Organisation von Big Data? - Nutzung und Herausforderungen - Exklusive Ergebnisse aus der BARC-Umfrage an Best Practice Unternehmen in DACH, Frankreich und GB Weitere Informationen und Download unter: BARC

75 BI Leaders Circle Netzwerk, Wissen und Kontakte für BI-Verantwortliche BARC

76 BI Leaders Circle - Themenplanung BI Manager Research Service Mobile BI Big Data Analytics Big Data Datenmanagement Self-Service-BI Analytische Datenbanken Data Governance BI-Organisation BI mit SAP Information Design Social Media BI.. BARC-Tagungen Planungs- und Controlling- Systeme für den Mittelstand Automatische Rechnungs- und Posteingangsbearbeitung ÖCI-BARC-Tagung Business Intelligence BARC-Update: Self Service BI Track Europäische TDWI-Konferenz Berichtswesen, Analyse, Planung und Konsolidierung auf der Microsoft Business Intelligence-Plattform BI Congress BARC-Studien Marktanalysen und Produktvergleiche Big Data Survey Datenmanagement Performance Management The BI Verdict The BI Survey BARC

77 BARC Business Intelligence Congress November 2013 im Abenteuermuseum Odysseum in Köln Highlights: Best Practices Case Studies Analystenvorträge LIVE-Demos und Hot Seats Verleihung des Best Practice Awards in den beiden Kategorien Mittelstand und Konzern BARC

78 BI Referenzarchitektur <> Datenarchitektur Business Intelligence Services Monitoring Reporting Ad - hoc Analysis Management Services Planning Legal Consolidation Advanced Analysis Visualization Collaboration Data Provisioning Services Relational Data Storage Dimensional Data Storage Semantic Layer Federation/ Virtual Data Stores Caching System & Process Monitoring Data Modeling Integration & Quality Services Meta Data Mgt. Data Quality Data Integration Enrichment Master Data Security Operational and other source systems Automation 90

79 Marktsegmentierung Datenintegration Datenintegrationswerkzeuge Replikation (CDC, real-time) Migration & Konsolidierung Schnittstelle Databases SQL Messaging Systems RDBMS Non-SQL DBMS Datensynchronisierung Datenqualität & MDM Data Services / SOA Master Slave Slave/ Master Metadatenmanagement Virtuelle Integration ETL Virtual SQL Operational Systems Data Warehouse Data Mart 91

80 Marktsegmentierung Analytische Datenbanken Einige analytische Speichertechnologien zeigen ihre Stärken vor allem in speziellen Anwendungsgebieten: multidimensionale Datenbanken, gekapselte analytische Datenbank innerhalb einer BI-Anwendung, Streaming-Datenbanken, Not-only-SQL (NoSQL) Datenbanken sowie File-Systeme insbesondere im Rahmen Hadoop-Architekturen (Hadoop File System HDFS, IBM GDFS, ) BARC

81 Marktsegmentierung Datenqualität Datenqualität Data Profiling Data Cleansing Match & Merge, Dedublication Golden Record Data Validation Enrichment Business/Quality Rules Engine BRE Others: Data integration, Masterdata Management, Data discovery, Quality Services, GeoCoding, DQ KPI, Identity Resolution DQ Measurement Risk Product Geo Customer Data Reference

82 Status Quo Daten-Architektur für BI Unterschiedliche Ebenen prägen die Komplexität Referenzarchitektur Datenarchitektur relevant für alle Ebenen Logische und physische Ebenen schwierig zu unterscheiden Data Provisioning (Datenbereitstellung) Unabhängige Data Marts Zentrales DWH Hub & Spoke Data Mart Hub (konforme Dimensionen) Föderation Hybride Varianten Business Intelligence Services Data Provisioning Services Integration & Quality Services Monitoring Planning Relational Data Storage Data Quality Reporting Legal Consolidation Dimensional Data Storage Data Integration Semantic Layer Federation/ Virtual Data Stores Enrichment Ad-hoc Analysis Advanced Analysis Visualization Caching Master Data Management Services Collaboration System & Process Monitoring Data Modeling Meta Data Mgt. Security Business Intelligence Abteilungsdaten (SAS, Microsoft, ) Semantische Schichten MDBMS Caching auf verschiedenste Ebenen Individuelle Datenquellen (MS Office, , externe Daten, ) Direktzugriff und Föderation Hybride Varianten Integration & Qualität Staging Area Operational Data Store (ODS) System of Record (Aufzeichnungssytem) MDM (Stammdatenmanagement) Ergebnisse aus DQ (Profilierung, Bereinigung) Ergebnisse aus Kalkulationen (z.b. Risiko- Bewertungen) Föderation Hybride Varianten Quellsysteme Operational and other source systems Automation 97

83 Architekturvariante Unabhängige Data Marts Business Intelligence Services Charakteristika Data Provisioning Services - Voneinander unabhängige, analytische Datenhaltungen mit eigenem Datenmodell und autonomer Datenintegration für zweckgebundene Auswertungen. Zugriff von BI-Applikationen auf spezialisierte Data Marts mit unterschiedlichen Daten und Strukturen. Dimensional Data Storage Dimensional Data Storage Dimensional Data Storage Integration & Quality Services Dimensional Data Storage Einsatz - als eine autonome, fachbereichsspezifische Datenhaltung ohne Überschneidungen zu anderen Abteilungen (bsp. Datenmodell, Kennzahlenbildung) - zu bedenken sind Kontrollverlust über das Datenmodell sowie zusätzliche Administrationskosten des Systems 98

84 Architekturvariante Unabhängige Data Marts Business Intelligence Services Vorteil Data Provisioning Services - schnelle Implementierung - dezentrale Kontrolle - Isolation von Sicherheits- und Performanceanforderungen Nachteil Dimensional Data Storage Dimensional Data Storage Dimensional Data Storage - Mehrere versions of the truth - Konsistenz von Auswertungen (Datenredundanzen) - redundante Integrationslogik - höhere Systemkosten Dimensional Data Storage Integration & Quality Services 99

85 Architekturvariante Data Marts mit konformen Dimensionen Business Intelligence Services Charakteristika Data Provisioning Services - Voneinander unabhängige Datenhaltung mit konformen Dimensionen für zweckgebundene Auswertungen. Konforme Dimensionen werden zentral verwaltet und definieren unternehmensweit einheitliche Strukturen der Datenmodelle. Zugriff von BI-Applikationen auf unterschiedliche Data Marts. Dimensional Data Storage Dimensional Data Storage Dimensional Data Storage Dimensional Data Storage Einsatz - in autonomen Fachabteilungen zur Schaffung struktureller Vergleichbarkeit bei weiterhin autonomen Fachabteilungen - wenn wenig IT Resourcen verfügbar Analytisches MDM Integration & Quality Services 100

86 Architekturvariante Data Marts mit konformen Dimensionen Business Intelligence Services Vorteil Data Provisioning Services - Bessere Qualität und Wartbarkeit als bei unabhängigen Marts - Einheitliche Strukturen (Dimensionen) Nachteil Dimensional Dimensional Dimensional Dimensional - Pflege Data dimensionaler Storage Daten Data Storage schwieriger als Data bei Storage ERM-modellierten Data Storage Daten Analytisches MDM Integration & Quality Services 101

87 Architekturvariante Zentrales Data Warehouse Business Intelligence Services Charakteristika Data Provisioning Services - Zentrale Datenhaltung mit normalisiertem und dimensionalen Datenmodellen. Zugriff sämtlicher BI-Applikationen auf einheitliche Strukturen und Daten. Einsatz - bei großen Überscheidungen der Anforderungen an die Daten in den unterschiedlichen Fachabteilungen - wenn Resourcen durch zentrale IT verfügbar sind - in der Regel nicht bei stark wachsenden Datenvolumen, da SLA schwierig Relational Data Storage eingehalten werden können (Ausnahme bspw. Teradata) Integration & Quality Services 102

88 Architekturvariante Zentrales Data Warehouse Business Intelligence Services Vorteil Data Provisioning Services - Single version of the truth - Integrierte Daten - Gut geeignet für die Datenpflege - Niedrige Verwaltungskosten aufgrund einfacher Architektur Nachteil - Komplexität in der Administration - Abfragegeschwindigkeit eingeschränkt SLA müssen eingehalten werden Relational Data Storage - Daten nicht auswertungsorientiert abgelegt Integration & Quality Services 103

89 Architekturvariante Hub and Spoke Business Intelligence Services Charakteristika Data Provisioning Services - Zentrale Datenhaltung in einem zentralen Modell. Normalisiertes sowie dimensionales Modell liegen zentral vor. Marts beinhalten Teilausschnitte aus einheitlichem Gesamtdatenmodell. Verteilung bereinigter Daten aus dem zentralen Modell in aufgabenspezifische Marts. Zugriff von BI-Applikationen auf Marts sowie Core- Warehouse möglich. Erweiterung der Mart-Modelle um eigene Daten möglich. Dimensional Data Storage Dimensional Data Storage Relational Data Storage Dimensional Data Storage Dimensional Data Storage Einsatz - Flexible Architektur die Vorteile aus Marts mit konformen Dimensionen und zentralem Data Warehouse vereint - in großen Umgebungen nach Prinzipien des Enterprise Data Warehouse Integration & Quality Services 104

90 Architekturvariante Hub and Spoke Business Intelligence Services Vorteil Data Provisioning Services - Verknüpfung der Vorteile der Varianten zentrales Data Warehouse und Data Marts mit konformen Dimensionen Dimensional Data Storage Dimensional Data Storage Nachteil - Gefahr durch Würfelwucherung Dimensional Data Storage Dimensional Data Storage Relational Data Storage Integration & Quality Services 105

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

Nutzen und Nutzung aktueller Trends in der BI: Schwerpunkt Self Service BI. Hannover, 10. März 2014 Patrick Keller, Senior Analyst

Nutzen und Nutzung aktueller Trends in der BI: Schwerpunkt Self Service BI. Hannover, 10. März 2014 Patrick Keller, Senior Analyst Nutzen und Nutzung aktueller Trends in der BI: Schwerpunkt Self Service BI Hannover, 10. März 2014 Patrick Keller, Senior Analyst Business Application Research Center BARC Historie BARC ist der führende

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

Markttrends im Data Warehousing Bereich. Aktuelle Tendenzen und Technologien. CAS AG SPoT 2012 07. Mai 2012 Lars Iffert Analyst BARC

Markttrends im Data Warehousing Bereich. Aktuelle Tendenzen und Technologien. CAS AG SPoT 2012 07. Mai 2012 Lars Iffert Analyst BARC Markttrends im Data Warehousing Bereich Aktuelle Tendenzen und Technologien CAS AG SPoT 2012 07. Mai 2012 Lars Iffert Analyst BARC Was sind die Hauptprobleme in BI-Projekten? Top 5 Probleme beim Einsatz

Mehr

erhöhen, aber Wildwuchs verhindern Jacqueline Bloemen, Patrick Keller

erhöhen, aber Wildwuchs verhindern Jacqueline Bloemen, Patrick Keller Self Service Business Intelligence: Flexibilität erhöhen, aber Wildwuchs verhindern TDWI München, 18. Juni 2013 Jacqueline Bloemen, Patrick Keller 1 Business Application Research Center Historie 1994:

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

Technologischen Rahmenbedingungen und Werkzeuge für eine wertschöpfende Controller-Rolle

Technologischen Rahmenbedingungen und Werkzeuge für eine wertschöpfende Controller-Rolle Technologischen Rahmenbedingungen und Werkzeuge für eine wertschöpfende Controller-Rolle 40. Congress der Controller, Themenzentrum C, München Steffen Vierkorn, Geschäftsführer Qunis GmbH, Neubeuern Die

Mehr

BI Konsolidierung: Anspruch & Wirklichkeit. Jacqueline Bloemen. in Kooperation mit

BI Konsolidierung: Anspruch & Wirklichkeit. Jacqueline Bloemen. in Kooperation mit BI Konsolidierung: Anspruch & Wirklichkeit Jacqueline Bloemen in Kooperation mit Agenda: Anspruch BI Konsolidierung Treiber Was sind die aktuellen Treiber für ein Konsolidierungsvorhaben? Kimball vs. Inmon

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

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

Business Intelligence: Markt, Trends und Technologien. Dr. Carsten Bange Darmstadt, 22.1.2008

Business Intelligence: Markt, Trends und Technologien. Dr. Carsten Bange Darmstadt, 22.1.2008 Business Intelligence: Markt, Trends und Technologien Dr. Carsten Bange Darmstadt, 22.1.2008 Business Intelligence & Corporate Performance Management Entwicklung des BI-Softwaremarktes Seit Jahren robustes

Mehr

Business Intelligence - Wie passt das zum Mainframe?

Business Intelligence - Wie passt das zum Mainframe? Business Intelligence - Wie passt das zum Mainframe? IBM IM Forum, 15.04.2013 Dr. Carsten Bange, Gründer und Geschäftsführer BARC Ressourcen bei BARC für Ihr Projekt Durchführung von internationalen Umfragen,

Mehr

Willkommen im Haifischbecken:

Willkommen im Haifischbecken: Willkommen im Haifischbecken: Strategien der vier Megavendoren Zürich 18. November 2009 Wolf K. Müller Scholz Business Intelligence Magazine wms@bi-magazine.net 1 Business Intelligence: Tastsinn Lehre

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

Fortgeschrittene Analysetechnologien: Abgrenzung, Produktübersicht, Erfolgsfaktoren

Fortgeschrittene Analysetechnologien: Abgrenzung, Produktübersicht, Erfolgsfaktoren Fortgeschrittene Analysetechnologien: Abgrenzung, Produktübersicht, Erfolgsfaktoren BI, Big Data, CRM Forum @ CeBIT 2015, Hannover, 19.03.2015 Patrick Keller, Senior Analyst Status Quo Business Intelligence

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

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

Trends in Business Intelligence

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

Mehr

Big Data, small Data und alles dazwischen!

Big Data, small Data und alles dazwischen! Technologische Entwicklung Governance & Compliance Entwicklung 15.05.2015 Big Data, small Data und alles dazwischen! Wien, 20.5.2015 Herbert Stauffer Geschichtliche Entwicklung der Weg zu Big Data 1970

Mehr

Master Data Management - Wege aus der Datenkrise

Master Data Management - Wege aus der Datenkrise Master Data Management - Wege aus der Datenkrise Conect 2008-04-03 Dr. Siegmund Priglinger Business Application Research Center (BARC) Steinbachtal 2b D-97082 Würzburg +49-931-8806510 www.barc.de Agenda

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

Datenintegration, -qualität und Data Governance. Hannover, 14.03.2014

Datenintegration, -qualität und Data Governance. Hannover, 14.03.2014 Datenintegration, -qualität und Data Governance Hannover, 14.03.2014 Business Application Research Center Führendes europäisches Analystenhaus für Business Software mit Le CXP (F) objektiv und unabhängig

Mehr

Digitalisierung wie aus einer Strategie Realität wird.

Digitalisierung wie aus einer Strategie Realität wird. Digitalisierung wie aus einer Strategie Realität wird. Information Builders International Summit Frankfurt, 10.06.2015 Dr. Carsten Bange, Business Application Research Center (BARC) Knüpfen wir dort an,

Mehr

Integration und massiver Excel-Einsatz Herausforderungen in der Planung

Integration und massiver Excel-Einsatz Herausforderungen in der Planung Integration und massiver Excel-Einsatz Herausforderungen in der Planung CeBIT, Hannover, 10.03.2014 Dr. Christian Fuchs, Senior Analyst Business Application Research Center Historie 1994: Beginn der Untersuchung

Mehr

Business Intelligence Werkzeuge Nutzen für den Controller! Dr. Carsten Bange Gründer und Geschäftsführer BARC

Business Intelligence Werkzeuge Nutzen für den Controller! Dr. Carsten Bange Gründer und Geschäftsführer BARC Business Intelligence Werkzeuge Nutzen für den Controller! Dr. Carsten Bange Gründer und Geschäftsführer BARC Business Application Research Center BARC hilft Ihnen, richtige Software-Entscheidungen zu

Mehr

Die SAP BI-Produktstrategie aus Analystensicht - unangenehme Wahrheiten für SAP Anwender

Die SAP BI-Produktstrategie aus Analystensicht - unangenehme Wahrheiten für SAP Anwender Die SAP BI-Produktstrategie aus Analystensicht - unangenehme Wahrheiten für SAP Anwender 14. TDWI Anwenderforum in Kooperation mit der Universität i Stuttgart Steffen Vierkorn Head of Research and Consulting

Mehr

IBM Smart Analytics System und IBM Cognos BI: Vom Single Point of Truth zum mobilen Cockpit - ein Praxisbericht beim Unternehmen Theo Förch

IBM Smart Analytics System und IBM Cognos BI: Vom Single Point of Truth zum mobilen Cockpit - ein Praxisbericht beim Unternehmen Theo Förch IBM Smart Analytics System und IBM Cognos BI: Vom Single Point of Truth zum mobilen Cockpit - ein Praxisbericht beim Unternehmen Theo Förch Markus Ruf, Geschäftsführer mip GmbH Jens Kretzschmar, Senior

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

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

Business Intelligence Architektur im Umfeld von Big Data (IDAREF) [D2] Bernd Meister Uetliberg, 16.09.2014 www.boak.ch

Business Intelligence Architektur im Umfeld von Big Data (IDAREF) [D2] Bernd Meister Uetliberg, 16.09.2014 www.boak.ch Business Intelligence Architektur im Umfeld von Big Data (IDAREF) [D2] Bernd Meister Uetliberg, 16.09.2014 www.boak.ch In dieser Session wird IDAREF, ein Framework, dass auf logischer Ebene eine analytische

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

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

Digitale Transformation: BI und Big Data treiben neue Geschäftsmodelle. CeBIT, 18.3.2015 Dr. Carsten Bange, Gründer und Geschäftsführer BARC

Digitale Transformation: BI und Big Data treiben neue Geschäftsmodelle. CeBIT, 18.3.2015 Dr. Carsten Bange, Gründer und Geschäftsführer BARC Digitale Transformation: BI und Big Data treiben neue Geschäftsmodelle CeBIT, 18.3.2015 Dr. Carsten Bange, Gründer und Geschäftsführer BARC BARC: Expertise für datengetriebene Unternehmen Beratung Strategie

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

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

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

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

Infor PM 10 auf SAP. Bernhard Rummich Presales Manager PM. 9.30 10.15 Uhr

Infor PM 10 auf SAP. Bernhard Rummich Presales Manager PM. 9.30 10.15 Uhr Infor PM 10 auf SAP 9.30 10.15 Uhr Bernhard Rummich Presales Manager PM Schalten Sie bitte während der Präsentation die Mikrofone Ihrer Telefone aus, um störende Nebengeräusche zu vermeiden. Sie können

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

Marketing Intelligence Architektur und Konzepte. Josef Kolbitsch Manuela Reinisch

Marketing Intelligence Architektur und Konzepte. Josef Kolbitsch Manuela Reinisch Marketing Intelligence Architektur und Konzepte Josef Kolbitsch Manuela Reinisch Übersicht Mehrstufiges BI-System Architektur eines Data Warehouses Architektur eines Reporting-Systems Benutzerrollen in

Mehr

Mehrwerte schaffen durch den Einsatz von Business Intelligence

Mehrwerte schaffen durch den Einsatz von Business Intelligence Mehrwerte schaffen durch den Einsatz von Business Intelligence 1 Menschen beraten Menschen beraten BTC zeigt Wege auf - Sie entscheiden BTC zeigt Wege auf - Sie entscheiden Martin Donauer BTC Business

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

Von Big Data zu Executive Decision BI für den Fachanwender bis hin zu Advanced Analytics 10.45 11.15

Von Big Data zu Executive Decision BI für den Fachanwender bis hin zu Advanced Analytics 10.45 11.15 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

SAS Analytics bringt SAP HANA in den Fachbereich

SAS Analytics bringt SAP HANA in den Fachbereich Pressemitteilung Hamburg, 08. November 2013 SAS Analytics bringt SAP HANA in den Fachbereich Ergonomie kombiniert mit Leistungsfähigkeit: die BI-Experten der accantec group geben der neuen Partnerschaft

Mehr

BICC, Organisation und Kompetenz Das Raiffeisen Solution SAS Competence Center

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

Mehr

Komplexität der Information - Ausgangslage

Komplexität der Information - Ausgangslage Intuition, verlässliche Information, intelligente Entscheidung ein Reisebericht Stephan Wietheger Sales InfoSphere/Information Management Komplexität der Information - Ausgangslage Liefern von verlässlicher

Mehr

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

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

Die Bedeutung der Prozessmodellierung bei der Weiterentwicklung des DWHs der DAK Der Innovator als Missing Link

Die Bedeutung der Prozessmodellierung bei der Weiterentwicklung des DWHs der DAK Der Innovator als Missing Link Die Bedeutung der Prozessmodellierung bei der Weiterentwicklung des DWHs der DAK Der Innovator als Missing Link Konrad Linner, solvistas GmbH Nürnberg, 20.November 2012 Inhaltsverzeichnis Vorstellung solvistas

Mehr

Strategie und Self Service BI im Unternehmen. Gegensätze miteinander kombinieren

Strategie und Self Service BI im Unternehmen. Gegensätze miteinander kombinieren Strategie und Self Service BI im Unternehmen Gegensätze miteinander kombinieren Claas Planitzer Düsseldorf Juni 2015 Agenda 5. Herausforderungen 1. Idealbild 2. Realität 3. Self Service 4. BI. Was ist

Mehr

Zukunftsträchtige Potentiale: Predictive Analysis mit SAP HANA & SAP BO

Zukunftsträchtige Potentiale: Predictive Analysis mit SAP HANA & SAP BO innovation@work Zukunftsträchtige Potentiale: Predictive Analysis mit SAP HANA & SAP BO thinkbetter AG Florian Moosmann 8. Mai 2013 1 Agenda Prädiktive Analyse Begriffsdefinition Herausforderungen Schwerpunktbereiche

Mehr

Fortgeschrittene Analysetechnologien: Abgrenzung, Produktübersicht, Erfolgsfaktoren

Fortgeschrittene Analysetechnologien: Abgrenzung, Produktübersicht, Erfolgsfaktoren Fortgeschrittene Analysetechnologien: Abgrenzung, Produktübersicht, Erfolgsfaktoren BI, Big Data, CRM Forum @ CeBIT 2015, Hannover, 17.03.2015 Lars Iffert, BARC-Analyst Status Quo Business Intelligence

Mehr

DWH Szenarien. www.syntegris.de

DWH Szenarien. www.syntegris.de DWH Szenarien www.syntegris.de Übersicht Syntegris Unser Synhaus. Alles unter einem Dach! Übersicht Data-Warehouse und BI Projekte und Kompetenzen für skalierbare BI-Systeme. Vom Reporting auf operativen

Mehr

Die Rolle von Stammdaten-Management in einer SOA

Die Rolle von Stammdaten-Management in einer SOA Die Rolle von Stammdaten-Management in einer SOA Frankfurt, Sept. 2007 Dr. Wolfgang Martin Analyst, ibond Partner, Ventana Research Advisor und Research Advisor am Institut für Business Intelligence Rolle

Mehr

DIE DATEN IM ZENTRUM: SAS DATA MANAGEMENT

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

Mehr

Menschen entscheiden über Geschäftserfolg

Menschen entscheiden über Geschäftserfolg 1C01 Die Microsoft Business Intelligence- Plattform: SQL Server 2005, das 2007 Office System und Office Business Applications Steffen Krause Technologieberater Microsoft Deutschland GmbH http://blogs.technet.com/steffenk

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

Hannover, 20.03.2015 Halle 5 Stand A36

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

Mehr

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

Cockpits und Standardreporting mit Infor PM 10 09.30 10.15 Uhr

Cockpits und Standardreporting mit Infor PM 10 09.30 10.15 Uhr Cockpits und Standardreporting mit Infor PM 10 09.30 10.15 Uhr Bernhard Rummich Presales Manager PM Schalten Sie bitte während der Präsentation die Mikrofone Ihrer Telefone aus, um störende Nebengeräusche

Mehr

Business Performance Management Next Generation Business Intelligence?

Business Performance Management Next Generation Business Intelligence? Business Performance Management Next Generation Business Intelligence? München, 23. Juni 2004 Jörg Narr Business Application Research Center Untersuchung von Business-Intelligence-Software am Lehrstuhl

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

O-BIEE Einführung mit Beispielen aus der Praxis

O-BIEE Einführung mit Beispielen aus der Praxis O-BIEE Einführung mit Beispielen aus der Praxis Stefan Hess Business Intelligence Trivadis GmbH, Stuttgart 2. Dezember 2008 Basel Baden Bern Lausanne Zürich Düsseldorf Frankfurt/M. Freiburg i. Br. 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

Organisatorische Verankerung von Big Data und Predictive Analytics Sind Data Labs der goldene Weg?

Organisatorische Verankerung von Big Data und Predictive Analytics Sind Data Labs der goldene Weg? Organisatorische Verankerung von Big und Predictive Analytics Sind Labs der goldene Weg? TDWI München, 24.06.2015 Carsten Bange, Gründer und Geschäftsführer BARC Lars Iffert, Analyst BARC BARC: Expertise

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

BI ist tot, lang lebe BI!

BI ist tot, lang lebe BI! BI ist tot, lang lebe BI! SAP HANA Live vs. SAP BW powered by HANA Glaubt man der ein oder anderen aus Walldorf stammenden Marketingfolie, so sind die Tage von herkömmlichen Business Intelligence Systemen

Mehr

mayato Unternehmenspräsentation mayato GmbH Am Borsigturm 9 13507 Berlin Germany www.mayato.com

mayato Unternehmenspräsentation mayato GmbH Am Borsigturm 9 13507 Berlin Germany www.mayato.com mayato Unternehmenspräsentation mayato GmbH Am Borsigturm 9 13507 Berlin Germany www.mayato.com Wer sind wir? Wir sind ein unabhängiges Beratungs- und Analystenhaus für Business Intelligence Beratungs-

Mehr

BIW - Überblick. Präsentation und Discoverer Demonstration - Teil 1 - Humboldt Universität zu Berlin am 10. Juni 2004

BIW - Überblick. Präsentation und Discoverer Demonstration - Teil 1 - Humboldt Universität zu Berlin am 10. Juni 2004 BIW - Überblick Präsentation und Discoverer Demonstration - Teil 1 - Humboldt Universität zu Berlin am 10. Juni 2004 Annegret Warnecke Senior Sales Consultant Oracle Deutschland GmbH Berlin Agenda Überblick

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

WAVE Solutions Information Technology GmbH Evaluierung und Auswahlprozess für BI-Tools. Best Practices der WAVE Solutions für die Bank Austria

WAVE Solutions Information Technology GmbH Evaluierung und Auswahlprozess für BI-Tools. Best Practices der WAVE Solutions für die Bank Austria 2008 WAVE Solutions Information Technology GmbH Evaluierung und Auswahlprozess für BI-Tools. Best Practices der WAVE Solutions für die Bank Austria WAVE: Steckbrief WAVE Solutions Information Technology

Mehr

KOMPASS, STECHZIRKEL, SEXTANT (LÖSUNGEN ZUR UNTERNEHMENSSTEUERUNG)

KOMPASS, STECHZIRKEL, SEXTANT (LÖSUNGEN ZUR UNTERNEHMENSSTEUERUNG) KOMPASS, STECHZIRKEL, SEXTANT (LÖSUNGEN ZUR UNTERNEHMENSSTEUERUNG) W W W. N O V E M B A. D E Sie haben Ihr Ziel erreicht! Strategie & Planung Unter vollen Segeln zum Erfolg Strategie & Planung Unter vollen

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

Oracle 10g revolutioniert Business Intelligence & Warehouse

Oracle 10g revolutioniert Business Intelligence & Warehouse 10g revolutioniert Business Intelligence & Warehouse Marcus Bender Strategisch Technische Unterstützung (STU) Hamburg 1-1 BI&W Market Trends DWH werden zu VLDW Weniger Systeme, mehr Daten DWH werden konsolidiert

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

arcplan Edge V.2.7 in 30 min von 0 auf 100 Stefan Koch VP Product Management 31. März 2011

arcplan Edge V.2.7 in 30 min von 0 auf 100 Stefan Koch VP Product Management 31. März 2011 arcplan Edge V.2.7 in 30 min von 0 auf 100 Stefan Koch VP Product Management 31. März 2011 arcplan 2011 Agenda Was ist arcplan Edge? Komponenten von arcplan Edge arcplan Edge Roadmap Live Demo arcplan

Mehr

Richtige und schnelle Entscheidungen trotz sich änderner Anforderungen mit Microsoft Dynamics AX und Microsoft SQL Server Reporting Services

Richtige und schnelle Entscheidungen trotz sich änderner Anforderungen mit Microsoft Dynamics AX und Microsoft SQL Server Reporting Services Launch Microsoft Dynamics AX 4.0 Richtige und schnelle Entscheidungen trotz sich änderner Anforderungen mit Microsoft Dynamics AX und Microsoft SQL Server Reporting Services Sonia Al-Kass Partner Technical

Mehr

Rolle des Stammdatenmanagements in einer SOA

Rolle des Stammdatenmanagements in einer SOA Rolle des Stammdatenmanagements in einer SOA Forum Stammdatenmanagement, November 2006 Dr. Wolfgang Martin Analyst, ibond Partner, Ventana Research Advisor und Research Advisor am Institut für Business

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

25.06.2014 TDWI Konferenz DWH Architektur Agilität durch Data Vault Modeling. Twitter: #TDWI #DataVault @DV_Modeling @BLUEFORTE @TDWI_EU

25.06.2014 TDWI Konferenz DWH Architektur Agilität durch Data Vault Modeling. Twitter: #TDWI #DataVault @DV_Modeling @BLUEFORTE @TDWI_EU BLUEFORTE GmbH Dirk Lerner 25.06.2014 TDWI Konferenz DWH Architektur Agilität durch Data Vault Modeling Twitter: #TDWI #DataVault @DV_Modeling @BLUEFORTE @TDWI_EU 1 Elemente des Data Vault (Basic) HUB

Mehr

Empfehlung zur strategischen Ausrichtung der SAP Business Objects-Frontendwerkzeuge. DSAG e.v.

Empfehlung zur strategischen Ausrichtung der SAP Business Objects-Frontendwerkzeuge. DSAG e.v. 1 Empfehlung zur strategischen Ausrichtung der SAP Business Objects-Frontendwerkzeuge 2 Motivation Seite 3 SAP BO/BW Frontendwerkzeuge Seite 4-5 Roadmap Analyse Werkzeuge Seite 6-7 Übersicht Kundenszenarien

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

Business Intelligence Center of Excellence

Business Intelligence Center of Excellence Center of Excellence Eine Businessinitiative von Systematika und Kybeidos Werner Bundschuh Was ist das? In der Praxis versteht man in den meisten Fällen unter die Automatisierung des Berichtswesens (Reporting).

Mehr

Die Rolle des Stammdatenmanagements im digitalen Unternehmen

Die Rolle des Stammdatenmanagements im digitalen Unternehmen Dr. Wolfgang Martin Analyst und Mitglied im Boulder BI Brain Trust Die Rolle des Stammdatenmanagements im digitalen Unternehmen Frankfurt, April 2015 Die Digitalisierung der Welt Nach der Globalisierung

Mehr

Profil Andy Sydow. Persönliche Daten. Profil. Profil Andy Sydow. Deutsch, Englisch (gut) Fachinformatiker für Anwendungsentwicklung

Profil Andy Sydow. Persönliche Daten. Profil. Profil Andy Sydow. Deutsch, Englisch (gut) Fachinformatiker für Anwendungsentwicklung Profil Andy Sydow Persönliche Daten Nationalität Sprachen Abschluss deutsch Deutsch, Englisch (gut) Fachinformatiker für Anwendungsentwicklung Profil Herr Sydow verfügt über mehrjährige Erfahrung als DWH/BI

Mehr

Innovatives Reporting mit PM10: Analysen und Berichte mit Single Point of Truth 11.00 11.45 Uhr

Innovatives Reporting mit PM10: Analysen und Berichte mit Single Point of Truth 11.00 11.45 Uhr Copyright 2007 Infor. Alle Rechte vorbehalten. Innovatives Reporting mit PM10: Analysen und Berichte mit Single Point of Truth 11.00 11.45 Uhr Hubertus Thoma Presales Consultant PM Schalten Sie bitte während

Mehr

In-Memory Datenbanken im Kontext komplexer Analytics Pojekte am Beispiel der Otto Group BI

In-Memory Datenbanken im Kontext komplexer Analytics Pojekte am Beispiel der Otto Group BI In-Memory Datenbanken im Kontext komplexer Analytics Pojekte am Beispiel der Otto Group BI Hanau, 25.02.2015 1 Titel der Präsentation, Name, Abteilung, Ort, xx. Monat 2014 Der Aufbau der Group BI Plattform

Mehr

Bachelor/Master-Thesis (für den Standort Stuttgart) Treiberbasierte Planung

Bachelor/Master-Thesis (für den Standort Stuttgart) Treiberbasierte Planung Bachelor/Master-Thesis (für den Standort Stuttgart) Treiberbasierte Planung Hochschulstudium (Wirtschaftsinformatik oder ein vergleichbarer Studiengang) Fachliche und technische Kenntnisse im Bereich Business

Mehr

ETL in den Zeiten von Big Data

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

Mehr

Datenqualitätsanalyse ganz einfach auf Basis moderner Werkzeuge zur Unternehmensanalyse

Datenqualitätsanalyse ganz einfach auf Basis moderner Werkzeuge zur Unternehmensanalyse Datenqualitätsanalyse ganz einfach auf Basis moderner Werkzeuge zur Unternehmensanalyse DGIQ-Roadshow, 1.-3. März 2011 Jan Hüfner, Geschäftsführer TIQ Solutions GmbH 2011 TIQ Solutions GmbH All Rights

Mehr

BOARD Deutschland GmbH

BOARD Deutschland GmbH BOARD Deutschland GmbH Roger Schymik Senior PreSales Consultant BOARD Deutschland GmbH Better decisions. Better business. Der Wendepunkt WETTBEWERBSFÄHIGKEIT BI & CPM WENDEPUNKT Entscheidungs -effektivität

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

Infografik Business Intelligence

Infografik Business Intelligence Infografik Business Intelligence Top 5 Ziele 1 Top 5 Probleme 3 Im Geschäft bleiben 77% Komplexität 28,6% Vertrauen in Zahlen sicherstellen 76% Anforderungsdefinitionen 24,9% Wirtschaflicher Ressourceneinsatz

Mehr

1 Einleitung. Betriebswirtschaftlich administrative Systeme

1 Einleitung. Betriebswirtschaftlich administrative Systeme 1 1 Einleitung Data Warehousing hat sich in den letzten Jahren zu einem der zentralen Themen der Informationstechnologie entwickelt. Es wird als strategisches Werkzeug zur Bereitstellung von Informationen

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

Migration von MIS Decisionware auf Infor PM 10 09.30 10.30 Uhr

Migration von MIS Decisionware auf Infor PM 10 09.30 10.30 Uhr Migration von MIS Decisionware auf Infor PM 10 09.30 10.30 Uhr Hubertus Euler Presales Manager PM Schalten Sie bitte während der Präsentation die Mikrofone Ihrer Telefone aus, um störende Nebengeräusche

Mehr

BI SURVEY 14 MICROSTRATEGY THE. Die weltgrößte Anwenderbefragung zu Business-Intelligence-Software

BI SURVEY 14 MICROSTRATEGY THE. Die weltgrößte Anwenderbefragung zu Business-Intelligence-Software THE BI SURVEY 14 Die weltgrößte Anwenderbefragung zu Business-Intelligence-Software Dieses Dokument ist eine durch BARC erstellte Zusammenfassung der Umfrageergebnisse von MICROSTRATEGY Dieses Dokument

Mehr

BI in der Cloud eine valide Alternative Überblick zum Leistungsspektrum und erste Erfahrungen 11.15 11.45

BI in der Cloud eine valide Alternative Überblick zum Leistungsspektrum und erste Erfahrungen 11.15 11.45 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

good. better. outperform.

good. better. outperform. good. better. outperform. Analytic mit Oracle BI relational oder besser multidimensional? 8. Oracle BI & DWH Konferenz, 20.03.2013 Dirk Fleischmann Director Business Intelligence & DWH Business Intelligence

Mehr

Datenintegration mit Informatica PowerCenter

Datenintegration mit Informatica PowerCenter Datenintegration mit Informatica PowerCenter Mein Weg vom Studenten zum Consultant Christoph Arnold 03.07.2013 1 Agenda Von der THM zu Infomotion Datenschieberei oder doch mehr? Die weite Welt von Informatica

Mehr