Holdings: Business Intelligence erfolgreich umsetzen

Business Intelligence erfolgreich umsetzen: von der Technologie zum Geschäftserfolg

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Bibliographic Details
Main Author:	Bensberg, Frank 1969- (Author)
Other Authors:	Lang, Michael 1982- (Editor)
Format:	Book
Language:	German
Published:	Düsseldorf Symposion 2016
Edition:	1. Auflage
Subjects:	Betriebliches Informationssystem Business Intelligence Business Intelligence-Experten, BI-Entscheider, BI-Anwender, BI-Berater, Chief Data Officers, CIOs Sewn Big Data Cloud BI IT IT-Architektur IT-Landschaft IT-Management Mobile BI Service BI Aufsatzsammlung
Online Access:	Inhaltsverzeichnis Ausführliche Beschreibung Inhaltsverzeichnis
Physical Description:	283 Seiten Illustrationen, Diagramme 23 cm, 570 g
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adam_text	BUSINESS INTELLIGENCE ERFOLGREICH UMSETZEN VON DER TECHNOLOGIE ZUM GESCHAEFTSERFOLG BERNHARD SOELLNER VORWORT 13 INNOVATIVE EINSATZSZENARIEN MARIO ZILLMANN UEBERBLICK ZUM BL-MARKT IN DEUTSCHLAND 17 MARKTENTWICKLUNG UND THEMEN 17 EINFLUSS DER DIGITALISIERUNG AUF BL 21 ZUSAMMENFASSUNG 28 ANDREA KENNEL ERFOLGSFAKTOREN VON BUSLNESS-INTELLIGENCE-PROJEKTEN 29 EIN BEISPIEL 29 EINLEITUNG 31 DIE VISION - WAS SOLL MIT BL ERREICHT WERDEN? WER FORDERT EINE BL-LOESUNG 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 BL ERFOLGREICH UMSETZEN 43 TRENDS IN DER BUSINESS INTELLIGENCE 43 HERAUSFORDERUNG FUER IT UND FACHBEREICHE 47 KERNANFORDERUNG AGILITAET 48 BENUTZERFREUNDLICHKEIT 49 DIE ENTSCHEIDENDEN ASPEKTE 50 DER WEG ZUR STRATEGIE 56 ZUSAMMENFASSUNG 66 5 HTTP://D-NB.INFO/1081258527 OLIVER MIEBNER MOBILE BUSINESS INTELLLGENCE - BUSINESS INTELLLGENCE TO GO 67 ANWENDER UND IHRE ANFORDERUNGEN 67 EINE GUTE VISUALISIERUNG DER DATEN GEHT UEBER 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, JOERG IGELBRINK TEXTMLNLNG - MARKENFUEHRUNG MITTELS SOCIAL MEDIA ANALYTLCS 75 EINLEITUNG 75 EINSATZ VON SOCIAL MEDIA ZUR UNTERSTUETZUNG DER UNTERNEHMENSSTRATEGIE 76 GRUNDLAGEN DES TEXT MINING 79 PRAXISFALL: BAND OF RASCALS 83 HERAUSFORDERUNGEN, RISIKEN UND GRENZEN 94 ZUSAMMENFASSUNG 99 RUEDIGER 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 KRAEMER, CHRISTIAN RUSCHAK, SERDAR SUEZEN PREDICTLVE ANALYTLCS 121 PA SCHAFFT NEUE WACHSTUMSIMPULSE 121 VON DER NISCHENANWENDUNG ZUM MAINSTREAM 122 EINE VIELZAHL VON ANWENDUNGSFAELLEN 123 VORBEHALTE IN DEN UNTERNEHMEN 125 DATA SCIENTIST - SCHLUESSELROLLE BEI PA-PROJEKTEN 126 ORGANISATIONSFORMEN FUER PA-EINHEITEN 129 PA-METHODEN 131 VON DER IDEENFINDUNG ZUM ERFOLGREICHEN PA-PROJEKT 133 RECHNET SICH PREDICTIVE ANALYTICS? 139 ZUSAMMENFASSUNG 144 6 ZUKUNFTSFAEHIGE ARCHITEKTUREN REINHARD MENSE AGILE BL-ARCHLTEKTUREN 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 FUER DIE STANDARDISIERTE ENTWICKLUNG 159 ZUSAMMENFASSUNG 162 HOLGER FRIETSCH BL 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 FUER DIE NEUE DATENWELT 169 AGILITAET ALS SCHLUESSEL: BEREITSTELLUNG UND NUTZUNG VON BL UND BIG DATA.... 172 ZUSAMMENFASSUNG 177 FRANK BENSBERG, NICOLE SCHIRM CLOUD-BL - ARCHITEKTUR, WIRTSCHAFTLICHKEIT UND ERFOLGSFAKTOREN 179 CLOUD COMPUTING ALS GESTALTUNGSOPTION FUER BUSINESS INTELLIGENCE 179 GRUNDLAGEN DES CLOUD COMPUTING 181 ARCHITEKTUR UND ORGANISATION EINER BL-CLOUD 183 WIRTSCHAFTLICHKEIT UND ERFOLGSFAKTOREN VON PUBLIC-BL-CLOUDS 188 FAZIT 194 ZUSAMMENFASSUNG 197 JUERGEN NOE INNOVATIVE SAP-BW-ANWENDUNGSARCHLTEKTUREN 199 LAYERED SCALABLE ARCHITECTURE (LSA) ALS AKTUELLER STANDARD 199 EINFLUSS DER IN-MEMORY-TECHNOLOGIE AUF ANWENDUNGSARCHITEKTUREN 203 KURZER UEBERBLICK UEBER 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 7 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, ANDRE LANDEFELD SAP-HANA-STRATEGIE: VORGEHEN, INHALTE UND ERFAHRUNGSWERTE 239 SAP HANA - DIE NEUE APPLIKATIONSPLATTFORM VON SAP 239 MOEGLICHE 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-RLESYSTEM HDFS 267 MAPREDUCE 268 SQL AUF HADOOP? 270 VORVERARBEITUNG DER DATEN 271 FRAMEWORKS FUER SQL AUF HADOOP 272 EFFIZIENTE DATENSPEICHERUNG IM HADOOP FILESYSTEM 279 PERFORMANCE 281 ZUSAMMENFASSUNG 283 8
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