Business Intelligence erfolgreich umsetzen

umsetzen........................................................ 43Trends in der Business Intelligence......................................................... 43Herausforderung für IT und Fachbereiche................................................. 47Kernanforderung Agilität......................................................................... 48Benutzerfreundlichkeit............................................................................ 49Die entscheidenden Aspekte................................................................... 50Der Weg zur Strategie............................................................................. 56Zusammenfassung................................................................................. 66Oliver MießnerMobile Business Intelligence - Business Intelligence to go....................... 67Anwender und ihre Anforderungen........................................................... 67Eine gute Visualisierung der Daten geht über die reineDarstellung von Zahlen hinaus................................................................ 68Der mobile Zugriff auf den Datenschatz................................................... 69Mobile Sicherheit .................................................................................. 71Zusammenfassung................................................................................. 73Klaus-Peter Schoeneberg, Christopher Zerres, Alexander Fraß, Jörg IgelbrinkTextmining - Markenführung mittels Social Media Analytics..................... 75Einleitung.............................................................................................. 75Einsatz von Social Media zur Unterstützung derUnternehmensstrategie.......................................................................... 76Grundlagen des Text Mining.................................................................... 79Praxisfall: »Band of Rascals«................................................................... 83Herausforderungen, Risiken und Grenzen................................................ 94Zusammenfassung................................................................................. 99Rüdiger BuchkremerText Mining im Marketing- und Sales-Umfeld.......................................... 101Text Mining als Bestandteil von Big-Data-Analysen.................................. 101Grundlagen des Text Mining und »Information Retrieval«.......................... 103Die Untersuchung strukturierter Texte.................................................... 106Zusammenfassung............................................................................... 119Ulrich Kramer, Christian Ruschak, Serdar SüzenPredictive Analytics............................................................................... 121PA schafft neue Wachstumsimpulse...................................................... 121Von der Nischenanwendung zum Mainstream......................................... 122Eine Vielzahl von Anwendungsfällen....................................................... 123Vorbehalte in den Unternehmen............................................................ 125Data Scientist - Schlüsselrolle bei PA-Projekten..................................... 126Organisationsformen für PA-Einheiten.................................................... 129PA-Methoden........................................................................................ 131Von der Ideenfindung zum erfolgreichen PA-Projekt.................................. 133Rechnet sich Predictive Analytics?......................................................... 139Zusammenfassung............................................................................... 144Zukunftsfähige ArchitekturenReinhard MenseAgile BI-Architekturen........................................................................... 147Anforderungen der Anwender steigen kontinuierlich................................ 147Paradigmenwechsel erforderlich............................................................ 148Data-Vault-Modellierung im Core DWH.................................................... 151Aufwendige Performance-Optimierungen vermeiden................................ 156Deskriptive ELT-Tools für die standardisierte Entwicklung........................ 159Zusammenfassung............................................................................... 162Holger FrietschBI und Big Data in einer ausbalancierten Architektur.............................. 163Neue Herausforderungen im Informationsmanagement........................... 163Daten, Daten, Daten ........................................................................... 165Von Business Intelligence zu Big Data - Evolution statt Revolution........... 167Best of Breed - eine Architektur für die neue Datenwelt.......................... 169Agilität als Schlüssel: Bereitstellung und Nutzung von BI und Big Data..... 172Zusammenfassung............................................................................... 177Frank Bensberg, Nicole SchirmCloud-BI - Architektur, Wirtschaftlichkeit und Erfolgsfaktoren................ 179Cloud Computing als Gestaltungsoption für Business Intelligence............ 179Grundlagen des Cloud Computing.......................................................... 181Architektur und Organisation einer BI-Cloud ........................................... 183Wirtschaftlichkeit und Erfolgsfaktoren von Public-BI-Clouds .................... 188Fazit.................................................................................................... 194Zusammenfassung............................................................................... 197Jürgen NoeInnovative SAP-BW-Anwendungsarchitekturen........................................ 199Layered Scalable Architecture (LSA) als aktueller Standard..................... 199Einfluss der In-Memory-Technologie auf Anwendungsarchitekturen........... 203Kurzer Überblick über die Layered Scalable Architecture++ (LSA++)......... 205Migration von LSA auf LSA++................................................................ 208Einfluss von Social Media und unstrukturierten Datenauf Anwendungsarchitekturen............................................................... 213Data Warehouse 2.0............................................................................ 214Zusammenfassung............................................................................... 219Thomas Strehlow, Daniel PiatkowskiAgile und skalierbare DWH-Projekte mit Data Vault................................. 221Einleitung............................................................................................ 221Grundlagen der Data-Vault-Modellierung................................................. 223Modellierungsmethoden im direkten Vergleich........................................ 227Data Vault in der Praxis......................................................................... 233Fazit.................................................................................................... 236Zusammenfassung............................................................................... 238Nikolaus Kasper, André LandefeldSAP-HANA-Strategie: Vorgehen, Inhalte und Erfahrungswerte.................. 239SAP HANA - die neue Applikationsplattform von SAP ............................. 239Mögliche Business Cases..................................................................... 241Zwischenfazit....................................................................................... 243Der Weg zum Ziel................................................................................. 243Themen und Erfahrungswerte zu Technologie, Personal undOrganisation........................................................................................ 258Zusammenfassung............................................................................... 264Oliver GehlertSQL auf Hadoop..................................................................................... 265Einleitung............................................................................................ 265Was ist Hadoop?.................................................................................. 266Hadoop-Filesystem HDFS...................................................................... 267MapReduce......................................................................................... 268SQL auf Hadoop?................................................................................. 270Vorverarbeitung der Daten.................................................................... 271Frameworks für SQL auf Hadoop........................................................... 272Effiziente Datenspeicherung im Hadoop Filesystem................................. 279Performance........................................................................................ 281Zusammenfassung............................................................................... 283