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Business Intelligence erfolgreich umsetzen de Andrea Kennel

Business Intelligence erfolgreich umsetzen

Autor Andrea Kennel, Klaus-Peter Schoeneberg, Frank Bensberg, Thomas Strehlow, Rüdiger Buchkremer, Robert Franke, Alexander Fraß, Holger Frietsch, Oliver Gehlert, Jörg Igelbrink, Nikolaus Kasper, Ulrich Kramer, André Landefeld, Reinhard Mense, Oliver Mießner, Jürgen Noe, Daniel Piatkowski, Christian Ruschak, Nicole Schirm Editat de Michael Lang
de Limba Germană Hardback – 4 ian 2016
Der Markt für Business Intelligence boomt: Die Auswahl verfügbarer Business-Intelligence-Software wächst ebenso schnell wie die Menge möglicher Einsatzszenarien in Unternehmen. Doch warum haben die meisten Unternehmen (noch) nicht den gewünschten Erfolg mit Business Intelligence? Die Antwort ist einfach: Die Nutzung von BI-Technologien allein führt nicht automatisch zu den gewünschten Ergebnissen. Vielmehr erfordert erfolgreiches Business Intelligence - die Auswahl der für das Unternehmen geeigneten Technologien, - die systematische Einbettung in die IT-Landschaft des Unternehmens und - eine zukunftsfähige Gestaltung der BI-Architekturen. Das heißt: Erst der richtige Einsatz von Business-Intelligence- Technologien führt zum Geschäftserfolg. In diesem Buch erfahren Sie daher, - welche vielversprechenden Trends es aktuell am BI-Markt gibt, - welche BI-Technologien und -Architekturen besonders geeignet sind und - wie Sie innovative BI-Einsatzszenarien (Self-Service BI, Cloud BI, Mobile BI, Big Data & Co.) erfolgreich in Ihrem Unternehmen umsetzen. Ein lesenswertes Buch für BI-Experten, BI-Entscheider, BI-Anwender, BI-Berater, Chief Data Officer und CIOs.
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Specificații

ISBN-13: 9783863296827
ISBN-10: 3863296826
Pagini: 283
Dimensiuni: 161 x 231 x 25 mm
Greutate: 0.57 kg
Editura: Symposion Publishing GmbH

Cuprins

Bernhard Söllner Vorwort................................................................................................... 13 Innovative Einsatzszenarien Mario Zillmann Überblick zum BI-Markt in Deutschland ................................................... 17 Marktentwicklung und Themen................................................................ 17 Einfluss der Digitalisierung auf BI............................................................ 21 Zusammenfassung................................................................................. 28 Andrea Kennel Erfolgsfaktoren von Business-Intelligence-Projekten................................. 29 Ein Beispiel........................................................................................... 29 Einleitung.............................................................................................. 31 Die Vision - Was soll mit BI erreicht werden? Wer fordert eine BI-Lösung an?............................................................... 33 Anforderungen....................................................................................... 33 Architektur und Datenmodell................................................................... 34 Releaseplanung..................................................................................... 35 Implementation...................................................................................... 36 Installation............................................................................................ 37 Testing.................................................................................................. 38 Benutzerschulung................................................................................... 39 Agile Softwareentwicklung....................................................................... 40 Zusammenfassung................................................................................. 42 Robert Franke Self-Service BI erfolgreich umsetzen........................................................ 43 Trends in der Business Intelligence......................................................... 43 Herausforderung für IT und Fachbereiche................................................. 47 Kernanforderung Agilität......................................................................... 48 Benutzerfreundlichkeit............................................................................ 49 Die entscheidenden Aspekte................................................................... 50 Der Weg zur Strategie............................................................................. 56 Zusammenfassung................................................................................. 66 Oliver Mießner Mobile Business Intelligence - Business Intelligence to go....................... 67 Anwender und ihre Anforderungen........................................................... 67 Eine gute Visualisierung der Daten geht über die reine Darstellung von Zahlen hinaus................................................................ 68 Der mobile Zugriff auf den Datenschatz................................................... 69 Mobile Sicherheit .................................................................................. 71 Zusammenfassung................................................................................. 73 Klaus-Peter Schoeneberg, Christopher Zerres, Alexander Fraß, Jörg Igelbrink Textmining - Markenführung mittels Social Media Analytics..................... 75 Einleitung.............................................................................................. 75 Einsatz von Social Media zur Unterstützung der Unternehmensstrategie.......................................................................... 76 Grundlagen des Text Mining.................................................................... 79 Praxisfall: »Band of Rascals«................................................................... 83 Herausforderungen, Risiken und Grenzen................................................ 94 Zusammenfassung................................................................................. 99 Rüdiger Buchkremer Text Mining im Marketing- und Sales-Umfeld.......................................... 101 Text Mining als Bestandteil von Big-Data-Analysen.................................. 101 Grundlagen des Text Mining und »Information Retrieval«.......................... 103 Die Untersuchung strukturierter Texte.................................................... 106 Zusammenfassung............................................................................... 119 Ulrich Kramer, Christian Ruschak, Serdar Süzen Predictive Analytics............................................................................... 121 PA schafft neue Wachstumsimpulse...................................................... 121 Von der Nischenanwendung zum Mainstream......................................... 122 Eine Vielzahl von Anwendungsfällen....................................................... 123 Vorbehalte in den Unternehmen............................................................ 125 Data Scientist - Schlüsselrolle bei PA-Projekten..................................... 126 Organisationsformen für PA-Einheiten.................................................... 129 PA-Methoden........................................................................................ 131 Von der Ideenfindung zum erfolgreichen PA-Projekt.................................. 133 Rechnet sich Predictive Analytics?......................................................... 139 Zusammenfassung............................................................................... 144 Zukunftsfähige Architekturen Reinhard Mense Agile BI-Architekturen........................................................................... 147 Anforderungen der Anwender steigen kontinuierlich................................ 147 Paradigmenwechsel erforderlich............................................................ 148 Data-Vault-Modellierung im Core DWH.................................................... 151 Aufwendige Performance-Optimierungen vermeiden................................ 156 Deskriptive ELT-Tools für die standardisierte Entwicklung........................ 159 Zusammenfassung............................................................................... 162 Holger Frietsch BI und Big Data in einer ausbalancierten Architektur.............................. 163 Neue Herausforderungen im Informationsmanagement........................... 163 Daten, Daten, Daten ........................................................................... 165 Von Business Intelligence zu Big Data - Evolution statt Revolution........... 167 Best of Breed - eine Architektur für die neue Datenwelt.......................... 169 Agilität als Schlüssel: Bereitstellung und Nutzung von BI und Big Data..... 172 Zusammenfassung............................................................................... 177 Frank Bensberg, Nicole Schirm Cloud-BI - Architektur, Wirtschaftlichkeit und Erfolgsfaktoren................ 179 Cloud Computing als Gestaltungsoption für Business Intelligence............ 179 Grundlagen des Cloud Computing.......................................................... 181 Architektur und Organisation einer BI-Cloud ........................................... 183 Wirtschaftlichkeit und Erfolgsfaktoren von Public-BI-Clouds .................... 188 Fazit.................................................................................................... 194 Zusammenfassung............................................................................... 197 Jürgen Noe Innovative SAP-BW-Anwendungsarchitekturen........................................ 199 Layered Scalable Architecture (LSA) als aktueller Standard..................... 199 Einfluss der In-Memory-Technologie auf Anwendungsarchitekturen........... 203 Kurzer Überblick über die Layered Scalable Architecture++ (LSA++)......... 205 Migration von LSA auf LSA++................................................................ 208 Einfluss von Social Media und unstrukturierten Daten auf Anwendungsarchitekturen............................................................... 213 Data Warehouse 2.0............................................................................ 214 Zusammenfassung............................................................................... 219 Thomas Strehlow, Daniel Piatkowski Agile und skalierbare DWH-Projekte mit Data Vault................................. 221 Einleitung............................................................................................ 221 Grundlagen der Data-Vault-Modellierung................................................. 223 Modellierungsmethoden im direkten Vergleich........................................ 227 Data Vault in der Praxis......................................................................... 233 Fazit.................................................................................................... 236 Zusammenfassung............................................................................... 238 Nikolaus Kasper, André Landefeld SAP-HANA-Strategie: Vorgehen, Inhalte und Erfahrungswerte.................. 239 SAP HANA - die neue Applikationsplattform von SAP ............................. 239 Mögliche Business Cases..................................................................... 241 Zwischenfazit....................................................................................... 243 Der Weg zum Ziel................................................................................. 243 Themen und Erfahrungswerte zu Technologie, Personal und Organisation........................................................................................ 258 Zusammenfassung............................................................................... 264 Oliver Gehlert SQL auf Hadoop..................................................................................... 265 Einleitung............................................................................................ 265 Was ist Hadoop?.................................................................................. 266 Hadoop-Filesystem HDFS...................................................................... 267 MapReduce......................................................................................... 268 SQL auf Hadoop?................................................................................. 270 Vorverarbeitung der Daten.................................................................... 271 Frameworks für SQL auf Hadoop........................................................... 272 Effiziente Datenspeicherung im Hadoop Filesystem................................. 279 Performance........................................................................................ 281 Zusammenfassung............................................................................... 283