Visual Business Analytics Visueller Zugang zu Big Data

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Visual Business Analytics Visueller Zugang zu Big Data"

Transkript

1 Visual Business Analytics Visueller Zugang zu Big Data Dr.-Ing. Jörn Kohlhammer Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung (IGD) Fraunhoferstraße Darmstadt Tel.: Fax:

2 Nutzen der Visualisierung Grafische Unterstützung macht uns klüger. Zwei Ziele der grafischen Unterstützung Bessere Kommunikation vorhandener Ideen Entdeckung neuer Ideen Nutzung von visuellen Hilfsmitteln zum Denken und Entscheiden Allein Stift und Papier reduzieren die Rechenzeit um den Faktor 5 2

3 Beispiel (Statistik) Vier Datensätze mit identischem linearen Modell (Tufte, 1983) 3

4 Beispiel (Statistik) Vier Datensätze mit identischem linearen Modell (Tufte, 1983) 4

5 Beispiel (Reporting) 6

6 Erstes deutschsprachiges Buch zum Thema Visualisierung im BI-Bereich Anwendung der besten Visual Business Analytics-Techniken zur Verarbeitung massiver Datenmengen und für den Einblick in komplexe Strukturen Verwendung von Visual Business Analytics für ein effizientes und verständliches Informationsmanagement 7

7 Ausbaustufen von Visual Business Analytics Informationsdesign Gutes Verständnis und adäquate Verwendung von visuellen Elementen im Reporting Informationsvisualisierung Dynamische Informationen interaktiv und visuell zugänglich machen Visuelle Analyse (Visual Analytics) Neue Erkenntnisse durch das abgestimmte Zusammenspiel von Mensch und System 8

8 Visual Business Analytics 9

9 Informationsvisualisierung Wir benutzen auf natürliche Weise unsere Augen, um die Welt zu verstehen... (Stephen Few) Daten Informationsvisualisierung Wissen Eine interaktive Grafik sagt mehr als 1000 Excel-Tabellen. 10

10 Beispiel: Tree Maps Hier: Darstellung der Entwicklung von Börsenkursen (2001) Übersicht über aktuelle Börsentrends Branchenklassifikation Fokus auf relevante Informationen 11

11 Informationsvisualisierung 12

12 Interaktive Visualisierung: Beispiel Gapminder 13

13 Visual Business Analytics 14

14 Big Data 100 Mio. FedEx Transaktionen pro Tag Über 1800 Gbps über DE-CIX peak traffic 7,2 Mrd. VISA Kreditkartentransaktionen pro Jahr 15

15 Beispiel: Kreditkarten Real-Time Online Switch Acquirer POS Geldautomaten Host / Issuer 16

16 Beispiel: Kreditkarten Datenbank Regeln und Abfragen Alerts! Visualisierung Reports 17

17 Beispiel: Kreditkarten 50 und mehr Attribute Amount Merchant# Location Local Transaction Time Country Code POS PAN MCC Expiry Date Card# Große Anzahl Transaktionen (z.b. 7,2 Mrd. VISA-Transaktionen in 2009) Problem: Fixe Regeln erkennen nur bekannte Betrugsschemata Wie erkennt man neue Fälle möglichst rasch und proaktiv? 18

18 Beispiel: Zeit der Kreditkartentransaktion 1-dimensionales Histogramm 19 02:00-04:59 23:00-01:59 19:00-22:59 Histogramm für ein Attribut 16:00-18:59 12:00-15:59 09:00-11:59 05:00-08:59 Time of Day

19 Histogramme und Tabelle für zwei Attribute -$9 $10-$ Beispiel: Zeit der Transaktion abgebildet auf Zahlungsbetrag $100-$299 $300-$499 $500-$699 $700-$999 $ Zwei 1-dimensionale Verteilungen kombiniert in einer Tabelle (Zahlen stehen für die Größe der verschiedenen Gruppen) 20

20 Mustererkennung -$9 $10-$99 $100-$299 $300-$ Abbildung der Gruppengröße auf Helligkeit Interessante Bereiche können auf einen Blick erkannt werden. $500-$ $700-$ $

21 Herausforderung: Sehr viele Attribute -$9 $10-$99 $100-$299 $300-$499 $500-$699 $700-$999 $1000- pos atm pos atm pos atm pos atm pos atm pos atm pos atm Verwobene Darstellung von drei (und mehr) Attributen Hier zusätzliches Attribut: POS oder ATM 22

22 Visualisierung mehrdimensionaler Beziehungen KVMap: Datensätze in sechs Dimensionen 23

23 KVMap-System Erkennen von neuen Zusammenhängen ohne kognitiven Aufwand Identifizierung interessanter Muster in massiven Datenmengen Mächtige Analysetechnik für das Back Office Experten im Zentrum der Analyse Dynamische Daten Verkaufsdaten Transaktionsdaten Datenbasierte Betrugserkennung 24

24 Was ist das Neue an Visual Analytics? Was gibt es schon? Automatisches Knowledge Discovery & Data Mining Interaktive visuelle Daten-Exploration Was brauchen wir? Enge Integration visueller und automatischer Datenanalysemethoden mit Datenbanktechnologien für skalierbare interaktive Entscheidungsunterstützung Visuelle Daten-Exploration Visualisierung Daten Wissen Modelle Data Mining Feedback Loop 25

25 Einsatzgebiete von Visual Analytics Betrugsanalyse und Risikomanagement CRM-Analysen Trendanalysen Sicherheit Medizin Analysen im Fertigungsumfeld Überall, wo massive Datenmengen anfallen 26

26 Fazit Fraunhofer IGD als Ansprechpartner für angewandte Forschung im Bereich Informationvisualisierung und Visual Analytics Informationsdesign Informationsvisualisierung Visual Analytics Angebot Auswahl an verfügbaren Visualisierungs- und Analysemethoden Visualisierungslösung für individuelle Daten Integration in vorhandene Systemumgebung 27

27 Fraunhofer IGD (Stand 2012) 215 Mitarbeiter (FTE) 16,2 Mio Budget 4 Standorte Darmstadt, Rostock, Graz und Singapur 12 F&E-Abteilungen für angewandte Forschung in Visual Computing und die Nutzbarmachung von Forschungsergebnissen in der Wirtschaft Die weltweit führende Einrichtung für angewandtes Visual Computing 29

28 Fraunhofer IGD Geschäftsfelder Visuell Visuelle Entscheidungshilfe Virtuelles Engineering Virtuell Digital Digitale Gesellschaft 30

29 Geschäftsfeld Visuelle Entscheidungshilfe Menschen wollen Zusammenhänge verstehen, Einsichten gewinnen und Entscheidungen herbeiführen. Wir machen über Visualisierungen komplexe Sachverhalte in abstrakten Daten, Modellen und Simulationen sichtbar. Wir unterstützen Industrie, Behörden und Privatpersonen mit Analysetechniken und Visualisierungsmethoden dabei, Entscheidungen einfacher, schneller und besser zu treffen. 31

30 Kontakt Dr. Jörn Kohlhammer Fraunhofer IGD Fraunhoferstraße Darmstadt Deutschland Tel.: +49 (6151) Fax: +49 (6151)

Visual Business Analytics Effektiver Zugang zu Daten und Informationen

Visual Business Analytics Effektiver Zugang zu Daten und Informationen Visual Business Analytics Effektiver Zugang zu Daten und Informationen Dr.-Ing. Jörn Kohlhammer Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung (IGD) Fraunhoferstraße 5 64283 Darmstadt Tel.: +49 6151

Mehr

Visual Business Analytics Effektiver Zugang zu Daten und Informationen

Visual Business Analytics Effektiver Zugang zu Daten und Informationen Visual Business Analytics Effektiver Zugang zu Daten und Informationen Dr.-Ing. Jörn Kohlhammer Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung (IGD) Fraunhoferstraße 5 64283 Darmstadt Tel.: +49 6151

Mehr

Interaktive Visualisierung und Visual Analytics

Interaktive Visualisierung und Visual Analytics Interaktive Visualisierung und Visual Analytics Dr.-Ing. Jörn Kohlhammer Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung (IGD) Fraunhoferstraße 5 64283 Darmstadt Tel.: +49 6151 155-646 Fax: +49 6151

Mehr

Effektive Analyse großer Datenmengen im Public Sector

Effektive Analyse großer Datenmengen im Public Sector Effektive Analyse großer Datenmengen im Public Sector Dr.-Ing. Jörn Kohlhammer Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung (IGD) Fraunhoferstraße 5 64283 Darmstadt Tel.: +49 6151 155-646 Fax:

Mehr

Visual Business Intelligence Eine Forschungsperspektive

Visual Business Intelligence Eine Forschungsperspektive Visual Business Intelligence Eine Forschungsperspektive Dr. Jörn Kohlhammer Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD Fraunhoferstraße 5 64283 Darmstadt Tel.: +49 6151 155 646 Fax.: +49

Mehr

Die visuelle Analyse Eine Einführung. 23. Januar 2007 Dr. Jörn Kohlhammer

Die visuelle Analyse Eine Einführung. 23. Januar 2007 Dr. Jörn Kohlhammer Die visuelle Analyse Eine Einführung 23. Januar 2007 Dr. Jörn Kohlhammer Die heutige Situation Aktuelle IT Trends Service-oriented Architecture (SOA) Integration (Daten, Vertriebskanäle) Neue gesetzliche

Mehr

Business Intelligence und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft

Business Intelligence und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft Business Intelligence und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft Prof. Dr. Anett Mehler-Bicher Fachhochschule Mainz, Fachbereich Wirtschaft Prof. Dr. Klaus Böhm health&media GmbH 2011 health&media

Mehr

SOA im Zeitalter von Industrie 4.0

SOA im Zeitalter von Industrie 4.0 Neue Unterstützung von IT Prozessen Dominik Bial, Consultant OPITZ CONSULTING Deutschland GmbH Standort Essen München, 11.11.2014 OPITZ CONSULTING Deutschland GmbH 2014 Seite 1 1 Was ist IoT? OPITZ CONSULTING

Mehr

SAS Visual Analytics Schnelle Einblicke für sichere Ausblicke

SAS Visual Analytics Schnelle Einblicke für sichere Ausblicke SAS Visual Analytics Schnelle Einblicke für sichere Ausblicke SAS Visual Analytics In einer Welt wachsender Datenmengen sind Informationen schneller verfügbar und Auswertungen auf Big Data möglich Motivation

Mehr

1 Visual Business Analytics

1 Visual Business Analytics 1 Die ständige Verfügbarkeit großer Datenmengen bestimmt zunehmend unser persönliches und unternehmerisches Handeln. Immer mehr Daten werden immer schneller erstellt und überall fehlt die Zeit, um die

Mehr

The Day in the Life of a Business Manager @ Microsoft

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

Mehr

DATEN - Das Gold des 21. Jahrhunderts? Dr. Oliver Riedel, AUDI AG

DATEN - Das Gold des 21. Jahrhunderts? Dr. Oliver Riedel, AUDI AG DATEN - Das Gold des 21. Jahrhunderts? Dr. Oliver Riedel, AUDI AG Inhalt Globale und unternehmensspezifische Herausforderungen Von Big Data zu Smart Data Herausforderungen und Mehrwert von Smart Data 2

Mehr

Spezialisierungskatalog

Spezialisierungskatalog Spezialisierungskatalog Inhaltsverzeichnis: 1. Friedrich Schiller Universität 2. TU Ilmenau 3. FH Erfurt 4. FH Jena 5. FH Nordhausen 6. FH Schmalkalden 7. BA Gera 8. BA Eisenach 1. Friedrich-Schiller-Universität

Mehr

Sehen und Verstehen: Bekanntes belegen Unbekanntes entdecken

Sehen und Verstehen: Bekanntes belegen Unbekanntes entdecken Sehen und Verstehen: Bekanntes belegen Unbekanntes entdecken Autor: Alexander Schratt, Department für Information und Knowledge Engineering, Donau- Universität Krems Womit beschäftigt sich Visual Analytics?

Mehr

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

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

Mehr

PCI-Compliance Sichere Bezahlung mit Kreditkarten im Internet

PCI-Compliance Sichere Bezahlung mit Kreditkarten im Internet PCI-Compliance Sichere Bezahlung mit Kreditkarten im Internet Dr.-Ing. Patrick Theobald, usd.de ag 2. Darmstädter Informationsrechtstag 23. Juni 2006 Vorstellung Dr.-Ing. Patrick Theobald Vorstand usd.de

Mehr

Aduno Gruppe. the smart way to pay 26.08.2014

Aduno Gruppe. the smart way to pay 26.08.2014 Aduno Gruppe the smart way to pay 26.08.2014 Inhaltsübersicht Key Facts Aduno Gruppe Bezahllösungen der Aduno Payment Services Innovative Lösungen Mobile & Loyalty Entwicklung und Prognosen E-Commerce

Mehr

Education Day 2012. Wissensgold aus Datenminen: wie die Analyse vorhandener Daten Ihre Performance verbessern kann! Education Day 2012 11.10.

Education Day 2012. Wissensgold aus Datenminen: wie die Analyse vorhandener Daten Ihre Performance verbessern kann! Education Day 2012 11.10. Wissensgold aus Datenminen: wie die Analyse vorhandener Daten Ihre Performance verbessern kann! 11.10.2012 1 BI PLUS was wir tun Firma: BI plus GmbH Giefinggasse 6/2/7 A-1210 Wien Mail: office@biplus.at

Mehr

Business Intelligence für alle ein integrierter und ganzheitlicher Ansatz

Business Intelligence für alle ein integrierter und ganzheitlicher Ansatz Business Intelligence für alle ein integrierter und ganzheitlicher Ansatz Martina Schnelle, PreSales Senior Specialist BI 21. Mai 2015 Public Haftungsausschluss In dieser Präsentation wird nur eine allgemeine

Mehr

Visualisierung in Natur- und Technikwissenschaften. 0. Einführung. Vorlesung: Mi, 11:15 12:45 + Fr, 9:15 10:45, INF 368 532 Prof. Dr.

Visualisierung in Natur- und Technikwissenschaften. 0. Einführung. Vorlesung: Mi, 11:15 12:45 + Fr, 9:15 10:45, INF 368 532 Prof. Dr. Visualisierung in Natur- und Technikwissenschaften 0. Einführung Vorlesung: Mi, 11:15 12:45 + Fr, 9:15 10:45, INF 368 532 Prof. Dr. Heike Leitte Vertiefung Computergraphik und Visualisierung Jürgen Hesser

Mehr

Industrie 4.0. Potentiale für BI-/DWH-Lösungen und Big-Data-Ansätze

Industrie 4.0. Potentiale für BI-/DWH-Lösungen und Big-Data-Ansätze Industrie 4.0 Potentiale für BI-/DWH-Lösungen und Big-Data-Ansätze Prof. Dr. Hans-Georg Kemper Keplerstr. 17 70174 Stuttgart Telefon: +49 (711) 685-83194 Telefax: +49 (711) 685-83197 E-Mail: kemper@wi.uni-stuttgart.de

Mehr

Faktenbasiert entscheiden auf Knopfdruck: Mythos oder Realität?

Faktenbasiert entscheiden auf Knopfdruck: Mythos oder Realität? Faktenbasiert entscheiden auf Knopfdruck: Mythos oder Realität? CommonSense Dr. Andreas Becks Senior Business Architect CoE Information Management & Analytics DACH SAS Institute Copyr i g ht 2012, SAS

Mehr

Big Data & High-Performance Analytics: Anwendungsszenarien

Big Data & High-Performance Analytics: Anwendungsszenarien Big Data & High-Performance Analytics: Anwendungsszenarien Dr. Thomas Keil, Program Manager Business Analytics Frankfurt 26.4.2012 McKinsey-Studie zeigt Big Value Quelle: McKinsey Global Institute, May

Mehr

iedm intelligentes Energiedatenmanagement für die Industrie Software mit Ideen.

iedm intelligentes Energiedatenmanagement für die Industrie Software mit Ideen. iedm intelligentes Energiedatenmanagement für die Industrie Zahlen und Fakten Robotron Datenbank-Software GmbH Gründungsjahr 1990 Mitarbeiterzahl 313 (Stand 06/2013) Stammkapital Umsatz 2012 Geschäftssitz

Mehr

Smart Cities wie Informationen das städtische Leben nachhaltig verbessern können

Smart Cities wie Informationen das städtische Leben nachhaltig verbessern können Smart Cities wie Informationen das städtische Leben nachhaltig verbessern können Gavin Dupré Big Data Business Development Manager ORACLE Deutschland B.V. & Co. KG Dataport Hausmesse, 28.04.2015 Was macht

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

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

Die intelligente Sicht auf Ihre Kundendaten

Die intelligente Sicht auf Ihre Kundendaten Die intelligente Sicht auf Ihre Kundendaten Business Case Ein tiefgehendes Verständnis der Kunden, ihrer Bedürfnisse und Kaufgewohnheiten ist im heutigen wirtschaftlichen Umfeld - das durch intensive Anbieter-Konkurrenz,

Mehr

Treffsichere Absatzprognosen durch Predictive Analytics

Treffsichere Absatzprognosen durch Predictive Analytics Treffsichere Absatzprognosen durch Predictive Analytics Prof. Dr. Michael Feindt, Karlsruhe Institute of Technology KIT Chief Scientific Advisor, Phi-T GmbH und Blue Yonder GmbH & Co KG 3. Europäischer

Mehr

Einsatz von CPS und Bedeutung von Big Data in der Produktionspraxis

Einsatz von CPS und Bedeutung von Big Data in der Produktionspraxis Einsatz von CPS und Bedeutung von Big Data in der Produktionspraxis Von der Vision von Industrie 4.0 zur Umsetzung konkreter Projekte am Campus-Cluster Logistik Prof. Dr.-Ing. Volker Stich 05.06.2014,

Mehr

Neuerungen im Enterprise Miner 5.2 & Text Miner 2.3

Neuerungen im Enterprise Miner 5.2 & Text Miner 2.3 Neuerungen im Enterprise Miner 5.2 & Text Miner 2.3 Copyright 2005, SAS Institute Inc. All rights reserved. Ulrich Reincke, SAS Deutschland Agenda Der Neue Enterprise Miner 5.2 Der Neue Text Miner 2.3

Mehr

Big Data aus Sicht eines globalen Unternehmens

Big Data aus Sicht eines globalen Unternehmens Big Data aus Sicht eines globalen Unternehmens Impulsbeitrag FES/ver.di Expertengespräch Prof. Dr. Gerhard Satzger, Director IBM Business Performance Services Berlin, 25.6.2014 IBM ein traditionsreiches,

Mehr

Big Data & High-Performance Analytics

Big Data & High-Performance Analytics Big Data & High-Performance Analytics Wolfgang Schwab, Senior Business Advisor Berlin 20.4.2012 PROJECTING THE GROWTH OF BIG DATA Source: IDC Digital Universe Study, sponsored by EMC, May 2010 THRIVING

Mehr

Large Scale Data Management

Large Scale Data Management Large Scale Data Management Beirat für Informationsgesellschaft / GOING LOCAL Wien, 21. November 2011 Prof. Dr. Wolrad Rommel FTW Forschungszentrum Telekommunikation Wien rommel@ftw.at Gartner's 2011 Hype

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

Prozessoptimierung in der Markt- und Medienforschung bei der Deutschen Welle (DW) mit Big Data Technologien. Berlin, Mai 2013

Prozessoptimierung in der Markt- und Medienforschung bei der Deutschen Welle (DW) mit Big Data Technologien. Berlin, Mai 2013 Prozessoptimierung in der Markt- und Medienforschung bei der Deutschen Welle (DW) mit Big Data Technologien Berlin, Mai 2013 The unbelievable Machine Company? 06.05.13 The unbelievable Machine Company

Mehr

LOG AND SECURITY INTELLIGENCE PLATFORM

LOG AND SECURITY INTELLIGENCE PLATFORM TIBCO LOGLOGIC LOG AND SECURITY INTELLIGENCE PLATFORM Security Information Management Logmanagement Data-Analytics Matthias Maier Solution Architect Central Europe, Eastern Europe, BeNeLux MMaier@Tibco.com

Mehr

Trends in Business Intelligence

Trends in Business Intelligence Trends in Business Intelligence Dr. Carsten Bange Business Intelligence (BI) beschreibt die Erfassung, Sammlung und Darstellung von Information zur Planung, Steuerung und Kontrolle der Unternehmensleistung.

Mehr

Seminar Business Intelligence Teil II. Data Mining & Knowledge Discovery

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

Mehr

Ist Ihre Mainframe Anwendungs- Umgebung wirklich so effizient, wie Sie denken?

Ist Ihre Mainframe Anwendungs- Umgebung wirklich so effizient, wie Sie denken? Ist Ihre Mainframe Anwendungs- Umgebung wirklich so effizient, wie Sie denken? Cross-Enterprise APM und Application Performance Management 30. Oktober 2012 Agenda Cross-Enterprise APM Mainframe Application

Mehr

Datenvisualisierung ohne Grenzen?

Datenvisualisierung ohne Grenzen? Datenvisualisierung ohne Grenzen? Zürich explorer Schweizer Tage der öffentlichen Vaduz 20. September 2012 Marco Sieber Agenda Ausgangslage Evaluation von Standardprogrammen Möglichkeiten und Grenzen von

Mehr

HSE24 Gezielte Kundenansprache mit hybris Marketing. Christian Schnetzer, Teamleiter Kundensysteme

HSE24 Gezielte Kundenansprache mit hybris Marketing. Christian Schnetzer, Teamleiter Kundensysteme HSE24 Gezielte Kundenansprache mit hybris Marketing Christian Schnetzer, Teamleiter Kundensysteme 2015 Homeshopping bei HSE24...ein 360 o Einkaufserlebnis HSE24 ist Vorreiter des modernen Homeshoppings

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

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

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

Mehr

Computer Augmented Reality

Computer Augmented Reality Computer Augmented Reality Eine Zusammenfassung von Joachim Steinmetz Vorwort: Die folgenden Seiten sollen einen Überblick über den jetzigen Stand im Bereich CAR (Computer Augmented Reality) wiedergeben.

Mehr

Proseminar Sommersemester 2015

Proseminar Sommersemester 2015 1 Proseminar Sommersemester 2015 Fachgebiet Management Support und Wirtschaftsinformatik (MSWI) Prof. Dr.-Ing Bodo Rieger Universität Osnabrück Katharinenstrasse 3, Raum 47 / 201 49069 Osnabrück brieger@uos.de

Mehr

Big Data in der Forschung

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

Mehr

Mobile Payment. Vom Wirrwarr zur stabilen Realität. Forschungsgruppe für Industrielle Software (INSO) Technische Universität Wien Dr.

Mobile Payment. Vom Wirrwarr zur stabilen Realität. Forschungsgruppe für Industrielle Software (INSO) Technische Universität Wien Dr. Mobile Payment Vom Wirrwarr zur stabilen Realität Forschungsgruppe für Industrielle Software (INSO) Technische Universität Wien Dr. Gerald Madlmayr 1 Mobile Payment RTR 2015 Technische Universität Wien

Mehr

School of Engineering Institut für Datenanalyse und Prozessdesign (IDP)

School of Engineering Institut für Datenanalyse und Prozessdesign (IDP) School of Engineering Institut für Datenanalyse und Prozessdesign (IDP) Zürcher Fachhochschule www.zhaw.ch/idp Forschung & Entwicklung Das Institut für Datenanalyse und Prozessdesign (IDP) Das Institut

Mehr

Big Data im Bereich Information Security

Big Data im Bereich Information Security Der IT-Sicherheitsverband. TeleTrusT-interner Workshop Bochum, 27./28.06.2013 Big Data im Bereich Information Security Axel Daum RSA The Security Division of EMC Agenda Ausgangslage Die Angreifer kommen

Mehr

The purpose of computing is insight, not numbers. Richard Hamming (1915-1998)

The purpose of computing is insight, not numbers. Richard Hamming (1915-1998) + Visual Analytics The purpose of computing is insight, not numbers. Richard Hamming (1915-1998) + Aufbau n Einführung n Historie n Definition n Prozess n Verwandte Gebiete n Praktische Beispiele n IN-SPIRE

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

Intelligent Traveller Early Situation Awareness itesa

Intelligent Traveller Early Situation Awareness itesa Intelligent Traveller Early Situation Awareness itesa Dr. Martin Skorsky, Senior Researcher 22. Juni 2015 1 1 Intelligent Traveller Early Situation Awareness Automatischen Alarmsystems, das Reisende in

Mehr

Planung und Analyse unternehmensweit verbinden mit der Standard-Integration von Corporate Planner und QlikView / Qlik Sense

Planung und Analyse unternehmensweit verbinden mit der Standard-Integration von Corporate Planner und QlikView / Qlik Sense Heute die Unternehmenszahlen von morgen analysieren. Planung und Analyse unternehmensweit verbinden mit der Standard-Integration von Corporate Planner und QlikView / Qlik Sense Corporate Planner ist ein

Mehr

Fachgruppe Statistik, Risikoanalyse & Computing. STAT672 Data Mining. Sommersemester 2007. Prof. Dr. R. D. Reiß

Fachgruppe Statistik, Risikoanalyse & Computing. STAT672 Data Mining. Sommersemester 2007. Prof. Dr. R. D. Reiß Fachgruppe Statistik, Risikoanalyse & Computing STAT672 Data Mining Sommersemester 2007 Prof. Dr. R. D. Reiß Überblick Data Mining Begrifflichkeit Unter Data Mining versteht man die Computergestützte Suche

Mehr

Was ist Analyse? Hannover, CeBIT 2014 Patrick Keller

Was ist Analyse? Hannover, CeBIT 2014 Patrick Keller Was ist? Hannover, CeBIT 2014 Patrick Keller Business Application Research Center Historie 1994: Beginn der Untersuchung von Business-Intelligence-Software am Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik der Universität

Mehr

Cloud 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 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

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

Von Big Data zu Smart Data

Von Big Data zu Smart Data Von Big Data zu Smart Data mit Technologieförderung des BMWi Big Data Summit BITKOM-Konferenz; Bonn, 24.06.2013 Dr. Andreas Goerdeler Unterabteilungsleiter Informationsgesellschaft; Medien Bundesministerium

Mehr

MHP Real-Time Business Solution Ihre Lösung zur Harmonisierung und Analyse polytechnischer Messdaten

MHP Real-Time Business Solution Ihre Lösung zur Harmonisierung und Analyse polytechnischer Messdaten MHP Real-Time Business Solution Ihre Lösung zur Harmonisierung und Analyse polytechnischer Messdaten Christian Hartmann Präsentation Business Solutions 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für

Mehr

Vertrauen Kompetenz Innovation

Vertrauen Kompetenz Innovation Vertrauen Kompetenz Innovation Big Data in der Finanzindustrie - Praxisbericht European Computing Conference 2015 26. März 2015, Hannover Joachim Kolbe, Dr. Christopher Schulz Hohes Big Data Potenzial

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

BIG ANALYTICS AUF DEM WEG ZU EINER DATENSTRATEGIE. make connections share ideas be inspired. Wolfgang Schwab SAS D

BIG ANALYTICS AUF DEM WEG ZU EINER DATENSTRATEGIE. make connections share ideas be inspired. Wolfgang Schwab SAS D make connections share ideas be inspired BIG ANALYTICS AUF DEM WEG ZU EINER DATENSTRATEGIE Wolfgang Schwab SAS D Copyright 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. BIG DATA: BEDROHUNG ODER CHANCE?

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

Studienprojekt M3V. Projektvorstellung. Jochen Kokemüller, Fraunhofer IAO. Vom Prototypen zum Produkt. Stuttgart, 28.10.2009

Studienprojekt M3V. Projektvorstellung. Jochen Kokemüller, Fraunhofer IAO. Vom Prototypen zum Produkt. Stuttgart, 28.10.2009 Studienprojekt M3V Vom Prototypen zum Produkt Projektvorstellung Jochen Kokemüller, Fraunhofer IAO Stuttgart, 28.10.2009 Fraunhofer IAO, IAT Universität Stuttgart Fraunhofer Gesellschaft zur Förderung

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

Projektarbeit/SHK-Tätigkeit: Entwicklung graphischer Visualisierungskomponenten

Projektarbeit/SHK-Tätigkeit: Entwicklung graphischer Visualisierungskomponenten Projektarbeit/SHK-Tätigkeit: Entwicklung graphischer Visualisierungskomponenten Das Assistenzsystem proknows, das am Fraunhofer Institut in Lemgo entwickelt wird, ermöglicht neben der Durchführung verschiedener

Mehr

nicht wissen macht auch nichts

nicht wissen macht auch nichts Prof. Dr. Hans-Günter Lindner Schmalenbach Institut für W irtschaftswissenschaften Forschungsschwerpunkt W issensmanagement FH Köln hans-guenter.lindner@fh-koeln.de LiNKiT M ittagstisch Köln 2 4. April

Mehr

Direktmarketing im Zentrum digitaler Vertriebsstrategien

Direktmarketing im Zentrum digitaler Vertriebsstrategien Direktmarketing im Zentrum digitaler Vertriebsstrategien Standortbestimmung und Key Learnings für Verlage Hamburg, September 2014 Im Zentrum digitaler Vertriebsstrategien steht zunehmend die Analyse komplexer

Mehr

Maschinelles Lernen und Data Mining: Methoden und Anwendungen

Maschinelles Lernen und Data Mining: Methoden und Anwendungen Maschinelles Lernen und Data Mining: Methoden und Anwendungen Eyke Hüllermeier Knowledge Engineering & Bioinformatics Fachbereich Mathematik und Informatik GFFT-Jahrestagung, Wesel, 17. Januar 2008 Knowledge

Mehr

Visualisierung großer Datenbanken

Visualisierung großer Datenbanken Business Intelligence 1 Visualisierung großer Datenbanken Prof. Dr. Hans-Peter Kriegel, Institut für Informatik, Universität München und Prof. Dr. Daniel A. Keim, Institut für Informatik, Universität Halle-Wittenberg

Mehr

EXPLORATION VON GEOSPATIALEN AUTOMOTIVE-DATEN VISUALISIERUNG VON FAHRZEUG-SENSORDATEN

EXPLORATION VON GEOSPATIALEN AUTOMOTIVE-DATEN VISUALISIERUNG VON FAHRZEUG-SENSORDATEN Isabella Eckel, BMW Group Dr. Christian Winkler, mgm technology partners GmbH EXPLORATION VON GEOSPATIALEN AUTOMOTIVE-DATEN VISUALISIERUNG VON FAHRZEUG-SENSORDATEN WISSENSEXTRAKTION AUS FAHRZEUG-SENSORDATEN

Mehr

Klassifikation und Einsatzmöglichkeiten von Intrusion Detection Systems (IDS)

Klassifikation und Einsatzmöglichkeiten von Intrusion Detection Systems (IDS) Technische Universität Ilmenau Fakultät für Informatik und Automatisierung Institut für Praktische Informatik und Medieninformatik Fachgebiet Telematik Prof. Dr. Dietrich Reschke Klassifikation und Einsatzmöglichkeiten

Mehr

Performanceoptimierung mit Exadata Verarbeitung extremer Datenmengen mit PL/SQL basierter Datenbewirtschaftung (Erfahrungsbericht)

Performanceoptimierung mit Exadata Verarbeitung extremer Datenmengen mit PL/SQL basierter Datenbewirtschaftung (Erfahrungsbericht) Performanceoptimierung mit Exadata Verarbeitung extremer Datenmengen mit PL/SQL basierter Datenbewirtschaftung (Erfahrungsbericht) Christian Haag, DATA MART Consulting Consulting Manager Oracle DWH Team

Mehr

Lehrgebiet Informationssysteme

Lehrgebiet Informationssysteme Lehrgebiet AG Datenbanken und (Prof. Michel, Prof. Härder) AG Heterogene (Prof. Deßloch) http://wwwlgis.informatik.uni-kl.de/ Was sind? Computergestützte Programmsysteme, die Informationen erfassen, dauerhaft

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

Data Mining mit Microsoft SQL-Server 2005/2008

Data Mining mit Microsoft SQL-Server 2005/2008 Data Mining mit Microsoft SQL-Server 2005/2008 Marcel Winkel Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig Fachbereich Informatik, Mathematik und Naturwissenschaften 19. Mai 2010 1 2 Klassifikationsalgorithmen

Mehr

DISCOVER BIG DATA & PREDICTIVE ANALYTICS DISCOVER INSIGHTS

DISCOVER BIG DATA & PREDICTIVE ANALYTICS DISCOVER INSIGHTS BIG DATA & PREDICTIVE ANALYTICS BIG DATA & PREDICTIVE ANALYTICS Turn communication into usable data. In einer zunehmend vernetzten, digitalen Service-Ökonomie müssen Sie die Wünsche Ihrer Kunden laufend

Mehr

Einstieg in Business Intelligence mit Microsoft SharePoint 2010

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

Mehr

Business Intelligence: 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

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

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

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

Mehr

Google. Reginald Ferber Hochschule Darmstadt Fachbereich Media, Studienbereich Informationswissenschaft reginald.ferber@h-da.de

Google. Reginald Ferber Hochschule Darmstadt Fachbereich Media, Studienbereich Informationswissenschaft reginald.ferber@h-da.de R. Ferber fb md h_da Informationsrechtstag 2009 h_da 2000-07-10 Folie 1 Google Reginald Ferber Hochschule Darmstadt Fachbereich Media, Studienbereich Informationswissenschaft reginald.ferber@h-da.de R.

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

Datability. Prof. Dieter Kempf, Präsident BITKOM Oliver Frese, Vorstand Deutsche Messe AG. Hannover, 9. März 2014

Datability. Prof. Dieter Kempf, Präsident BITKOM Oliver Frese, Vorstand Deutsche Messe AG. Hannover, 9. März 2014 Datability Prof. Dieter Kempf, Präsident BITKOM Oliver Frese, Vorstand Deutsche Messe AG Hannover, 9. März 2014 Bürger fordern verantwortungsvollen Umgang mit Daten Inwieweit stimmen Sie den folgenden

Mehr

SAP Business Analytics. Kennzahlen, Analysen und Reports im Personalwesen

SAP Business Analytics. Kennzahlen, Analysen und Reports im Personalwesen SAP Business Analytics Kennzahlen, Analysen und Reports im Personalwesen Unser Angebot IHRE FRAGEN - DAS WOLLEN SIE WISSEN: Wie verteilen sich meine definierten Personengruppen auf die Organisationsschlüssel?

Mehr

Software EMEA Performance Tour 2013. 17.-19 Juni, Berlin

Software EMEA Performance Tour 2013. 17.-19 Juni, Berlin Software EMEA Performance Tour 2013 17.-19 Juni, Berlin HP Autonomy Information Governance Strategie: Die Kontrolle über die Informationsflut Petra Berneaud - Account Manager Autonomy Status in vielen

Mehr

Betrugserkennung mittels Big Data Analyse Beispiel aus der Praxis TDWI München, Juni 2014

Betrugserkennung mittels Big Data Analyse Beispiel aus der Praxis TDWI München, Juni 2014 Betrugserkennung mittels Big Data Analyse Beispiel aus der Praxis TDWI München, Juni 2014 Beratung Business Analytics Software Entwicklung Datenmanagement AGENDA Der Kreislauf für die Betrugserkennung

Mehr

Die Schlüssel-Lösung zur Ertragssteigerung: Enterprise PROduction Management E PROMI datenbasierte Entscheidungsunterstützung mit integrierter

Die Schlüssel-Lösung zur Ertragssteigerung: Enterprise PROduction Management E PROMI datenbasierte Entscheidungsunterstützung mit integrierter Korrekte Entscheidungen für Qualität und Produktivität effizient finden und treffen Die Schlüssel-Lösung zur Ertragssteigerung: Enterprise PROduction Management E PROMI datenbasierte Entscheidungsunterstützung

Mehr

Dr. Jörn Kohlhammer ist Abteilungsleiter für den Bereich Visual Analytics am Fraunhofer IGD. Er studierte Informatik mit Betriebswirtschaftslehre an

Dr. Jörn Kohlhammer ist Abteilungsleiter für den Bereich Visual Analytics am Fraunhofer IGD. Er studierte Informatik mit Betriebswirtschaftslehre an Dr. Jörn Kohlhammer ist Abteilungsleiter für den Bereich Visual Analytics am Fraunhofer IGD. Er studierte Informatik mit Betriebswirtschaftslehre an der LMU München und promovierte 2005 an der TU Darmstadt.

Mehr

The integration of business intelligence and knowledge management

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

Mehr

Business Intelligence und intuitives Berichtswesen in einer umfassenden Lösung

Business Intelligence und intuitives Berichtswesen in einer umfassenden Lösung Business Intelligence und intuitives Berichtswesen in einer umfassenden Lösung Business Intelligence Unterstützung Ihrer Mitarbeiter Das interaktive Drag-and-Drop Interface in Excel Mit Jet Enterprise

Mehr

Reporting Services in SQL Server 2008 R2 Maps und mehr

Reporting Services in SQL Server 2008 R2 Maps und mehr Reporting Services in SQL Server 2008 R2 Maps und mehr Steffen Krause Technical Evangelist Microsoft Deutschland GmbH http://blogs.technet.com/steffenk Haftungsausschluss Microsoft kann für die Richtigkeit

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

Insight Driven Health. Effizientes Versorgungsmanagement durch Gesundheitsanalytik. conhit Berlin, 24. April 2012

Insight Driven Health. Effizientes Versorgungsmanagement durch Gesundheitsanalytik. conhit Berlin, 24. April 2012 Insight Driven Health Effizientes Versorgungsmanagement durch Gesundheitsanalytik conhit Berlin, 24. April 2012 Agenda Vorstellung Accenture und Trends der Gesundheitsanalytik Beispiel Analytik Krankenversicherung

Mehr

Die komfortablen Lösung im ecommerce Backend. Konsequente Trennung von und Backend Logik - die vollständige Abwicklung der Transaktion erfolgt in der FMCE Commmerce Process Platform. Die Mandantenfähigkeit

Mehr

EXASOL Anwendertreffen 2012

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

Mehr

Apache HBase. A BigTable Column Store on top of Hadoop

Apache HBase. A BigTable Column Store on top of Hadoop Apache HBase A BigTable Column Store on top of Hadoop Ich bin... Mitch Köhler Selbstständig seit 2010 Tätig als Softwareentwickler Softwarearchitekt Student an der OVGU seit Oktober 2011 Schwerpunkte Client/Server,

Mehr