Verfügbarkeit: SAP Data Intelligence

SAP Data Intelligence: das umfassende Handbuch

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Bibliographische Detailangaben
Format:	Buch
Sprache:	German
Veröffentlicht:	Bonn Rheinwerk Verlag [2021]
Ausgabe:	1. Auflage
Schriftenreihe:	SAP PRESS Rheinwerk Publishing
Schlagworte:	Business Intelligence SAP Data Intelligence SAP Data Hub Big-Data-Management Datenorchestrierung Predictive Analytics Audit Log Viewer Connection Management Customer Data Export License Management Metadata Explorer Modeler Monitoring Policy Management System Management Vora Tools ML Scenario Manager Datenintegration KI und Datenmanagement Daten-Governance
Online-Zugang:	Inhaltstext Inhaltsverzeichnis
Beschreibung:	auf dem Cover: die Big-Data- und Data-Science-Plattform von SAP ; Datenorchestrierung mit dem Nachfolger von SAP Data Hub ; Informationsmanagement, Data Governance, Machine Learning u.v.m.
Beschreibung:	611 Seiten Illustrationen 24 cm x 16.8 cm
ISBN:	9783836277242 3836277247

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MARC


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adam_text	AUF EINEN BLICK TEIL I EINFUEHRUNG 1 GEAENDERTE RAHMENBEDINGUNGEN FUER DAS DATENMANAGEMENT . 23 2 RELEVANTE TECHNOLOGIEN FUER DAS DATENMANAGEMENT . 67 3 EINFUEHRUNG IN SAP DATA INTELLIGENCE . 95 TEIL II FUNKTIONEN VON SAP DATA INTELLIGENCE 4 CONNECTION MANAGEMENT . 115 5 METADATA EXPLORER . 139 6 MODELER . 231 7 CUSTOMER DATA EXPORT . 297 8 VORA TOOLS . 303 9 POLICY MANAGEMENT . 325 10 SYSTEM MANAGEMENT . 341 11 MONITORING . 373 12 AUDIT LOG VIEWER . 397 13 LICENSE MANAGEMENT . 405 14 APPLIKATIONEN FUER MACHINE LEARNING . 411 TEIL III EINSATZSZENARIEN FUER SAP DATA INTELLIGENCE 15 BEISPIELSZENARIO . 475 16 BEISPIELEFUER WEITERE EINSATZMOEGLICHKEITEN . 571 17 AUSBLICKAUFDIE WEITERE PRODUKTENTWICKLUNG . 585 INHALT EINLEITUNG . 15 TEIL I EINFUEHRUNG 1 GEAENDERTE RAHMENBEDINGUNGEN FUER DAS DATENMANAGEMENT 23 1.1 DIGITALISIERUNG . 24 1.1.1 DIGITALISIERUNG VS. DIGITALE TRANSFORMATION . 25 1.1.2 AUSWIRKUNG DER DIGITALISIERUNG . 30 1.1.3 BEISPIEL: WECHAT UND DIGITALE ZAHLUNGEN . 32 1.2 AKTUELLE HERAUSFORDERUNGEN FUER DAS DATENMANAGEMENT . 36 1.3 VON BUSINESS INTELLIGENCE ZU PREDICTIVE ANALYTICS . 41 1.3.1 BIG DATA UND DATA MANAGEMENT . 43 1.3.2 BUSINESS INTELLIGENCE . 44 1.3.3 PREDICTIVE ANALYTICS . 46 1.4 EINSATZ VON MACHINE LEARNING UND KUENSTLICHER INTELLIGENZ 53 1.4.1 UNUEBERWACHTES LERNEN . 56 1.4.2 UEBERWACHTES LERNEN . 56 1.4.3 BESTAERKENDES LERNEN . 57 1.5 SAPS UMGANG MIT DER NEUEN DATENFLUT . 58 1.6 ZUSAMMENFASSUNG . 63 2 RELEVANTE TECHNOLOGIEN FUER DAS DATENMANA GEMENT 67 2.1 EVOLUTION DES DATENMANAGEMENTS . 68 2.1.1 KLASSISCHES DATENMANAGEMENT . 68 2.1.2 MODERNES DATENMANAGEMENT . 71 2.1.3 INTELLIGENTES DATENMANAGEMENT . 76 2.2 DAS SAP-TECHNOLOGIEPORTFOLIO FUER DAS DATENMANAGEMENT . 80 2.2.1 SAP-HANA-PLATTFORM . 83 INHALT 2.2.2 SAP BUSINESS WAREHOUSE UND SAP BW/4HANA . 85 2.2.3 SAP CLOUD PLATFORM . 87 2.2.4 SAP DATA WAREHOUSE CLOUD . 88 2.2.5 SAP DATA INTELLIGENCE . 89 2.3 ZUSAMMENFASSUNG . 92 3 EINFUEHRUNG IN SAP DATA INTELLIGENCE 95 3.1 WAS IST SAP DATA INTELLIGENCE? . 95 3.2 FUNKTIONEN VON SAP DATA INTELLIGENCE IM UEBERBLICK . 99 3.3 BETRIEB UND ADMINISTRATION DER APPLIKATIONEN . 104 3.4 ENTWICKLUNG VON DATENFLUESSEN . 105 3.5 MACHINE-LEARNING-SZENARIEN. 111 3.6 ZUSAMMENFASSUNG . 112 TEIL II FUNKTIONEN VON SAP DATA INTELLIGENCE 4 CONNECTION MANAGEMENT 115 4.1 EINFUEHRUNG IN DAS CONNECTION MANAGEMENT . 115 4.1.1 DIE APPLIKATION CONNECTION MANAGEMENT IM UEBERBLICK . 119 4.1.2 FUNKTIONEN AUF BASIS DER VERBINDUNGSTYPEN . 124 4.1.3 ZERTIFIKATE . 125 4.2 VERBINDUNGEN ZU SAP-SYSTEMEN . 127 4.3 VERBINDUNGEN ZU DATENBANKEN . 130 4.4 VERBINDUNGEN ZU CLOUDBASIERTEN SYSTEMEN . 131 4.4.1 AMAZON . 132 4.4.2 GOOGLE . 133 4.4.3 MICROSOFT . 133 4.4.4 WEITERE CLOUDDATENQUELLEN . 134 4.5 TECHNISCHE VERBINDUNGEN . 136 4.6 ZUSAMMENFASSUNG . 137 8 INHALT 5 METADATA EXPLORER 139 5.1 EINFUEHRUNG IN DEN METADATA EXPLORER . 140 5.1.1 NAVIGATION INNERHALB DES METADATA EXPLORERS . 141 5.1.2 DATASETS . 142 5.1.3 FUNKTIONEN DES METADATA EXPLORERS . 145 5.2 FUNKTIONSBEREICH CATALOG . 150 5.2.1 CONNECTION BROWSER . 151 5.2.2 GENERIERUNG VON KATALOGOBJEKTEN . 156 5.2.3 ORGANISATION DES KATALOGS . 159 5.2.4 FACT SHEETS . 166 5.2.5 VERWALTUNG VON DATASETS IM STATUS PROFILED . 173 5.2.6 SELF-SERVICE DATA PREPARATION . 175 5.2.7 VERWALTUNG DER PREPARATIONS . 190 5.3 FUNKTIONSBEREICH RULES . 192 5.3.1 REGELN UND REGELKATEGORIEN . 193 5.3.2 REGELWERKE . 200 5.3.3 RULES DASHBOARDS UND SCORECARDS . 206 5.4 FUNKTIONSBEREICH BUSINESS GLOSSARY . 210 5.4.1 TERMS UND TERM TEMPLATE . 212 5.4.2 VERKNUEPFUNGEN DEFINIEREN . 216 5.5 ADMINISTRATION, MONITOR UND EINSTELLUNGEN. 217 5.5.1 MONITOR . 217 5.5.2 ADMINISTRATION . 224 5.5.3 SETTINGS . 228 5.6 ZUSAMMENFASSUNG. 229 6 MODELER 231 6.1 EINFUEHRUNG IN DEN MODELER . 232 6.2 OPERATOREN . 235 6.2.1 PORTTYPEN . 237 6.2.2 TYPKONVERTIERUNGEN . 241 6.2.3 AUSFUEHRUNG VON OPERATOREN ZUR LAUFZEIT . 244 6.2.4 AUSGEWAEHLTE BASISOPERATOREN IM DETAIL . 247 6.2.5 EIGENE OPERATOREN ERSTELLEN . 264 9 INHALT 6.3 GRAPHEN MODELLIEREN . 270 6.3.1 GRAPHEN ERSTELLEN . 270 6.3.2 SUBGRAPHENERSTELLEN . 276 6.3.3 VALIDIERUNG VON GRAPHEN . 279 6.3.4 GRAPHEN AUSFUEHREN . 280 6.3.5 GRAPHEN DEBUGGEN . 282 6.3.6 AUSFUEHRUNG EINES GRAPHEN EINPLANEN . 283 6.3.7 RESSOURCENANFORDERUNGEN FUER GRAPHEN PFLEGEN . 286 6.3.8 ANWENDUNGSFAELLE FUER GRUPPEN, TAGS UND DOCKER- DATEIEN . 290 6.4 ZUSAMMENFASSUNG . 295 7 CUSTOMER DATA EXPORT 297 7.1 EINEN EXPORT DURCHFUEHREN . 298 7.2 ERGEBNIS EINES EXPORTS . 300 7.3 ZUSAMMENFASSUNG . 302 8 VORA TOOLS 303 8.1 EINFUEHRUNG IN DIE VORA TOOLS . 304 8.2 VERARBEITUNG VON DATEN AUS UNTERSCHIEDLICHEN QUELLSYSTEMEN . 308 8.2.1 DATENEXTRAKTION . 309 8.2.2 DATENAUFBEREITUNG . 317 8.3 ZUSAMMENFASSUNG . 324 9 POLICY MANAGEMENT 325 9.1 BERECHTIGUNGSVERWALTUNG IN SAP DATA INTELLIGENCE . 325 9.2 STANDARD-POLICYS. 331 9.3 EIGENE POLICYS UND BERECHTIGUNGEN ERSTELLEN . 334 9.3.1 POLICYS ANLEGEN . 334 10 INHALT 9.3.2 POLICYS AENDERN . 336 9.3.3 POLICYS ZUWEISEN . 337 9.4 ZUSAMMENFASSUNG. 339 10 SYSTEM MANAGEMENT 341 10.1 EINFUEHRUNG IN DAS SYSTEM MANAGEMENT . 342 10.2 APPLIKATIONEN VERWALTEN . 343 10.2.1 AKTIONEN AUF DEM REITER APPLICATIONS . 344 10.2.2 VERSCHACHTELTE APPLIKATIONEN . 347 10.2.3 VERWALTUNG DES SPEICHERS FUER METADATENKATALOG UND DATA PREPARATIONS . 348 10.2.4 VERWALTUNG VON DATA-LINEAGE-EXTRAKTIONEN . 350 10.2.5 GROESSENBESCHRAENKUNGEN FUER HOCHGELADENE DATEIEN VERWALTEN . 352 10.3 BENUTZER VERWALTEN . 352 10.4 DATEIEN VERWALTEN . 358 10.5 STRATEGIEN UND LOESUNGEN VERWALTEN . 365 10.6 ZUSAMMENFASSUNG. 371 11 MONITORING 373 11.1 ZIELSETZUNG DER MONITORING-FUNKTIONEN IN SAP DATA INTELLIGENCE . 373 11.2 MONITORING MIT DER MONITORING-APPLIKATION . 374 11.2.1 UEBERWACHUNGS-UND UEBERPRUEFUNGSMECHANISMEN . 375 11.2.2 AUTOMATISIERUNG VON PROZESSEN . 382 11.3 MONITORING IM MODELER . 388 11.3.1 REITER STATUS . 389 11.3.2 REITER LOG UND SCHEDULE . 392 11.3.3 REITER TRACE . 392 11.3.4 REITER VALIDATION . 395 11.4 ZUSAMMENFASSUNG. 395 11 INHALT 12 AUDIT LOG VIEWER 397 12.1 DATENSCHUTZRELEVANTE EREIGNISSE ZUGAENGLICH MACHEN . 398 12.2 AUSWERTUNGSMOEGLICHKEITEN . 400 12.3 ZUSAMMENFASSUNG . 403 13 LICENSE MANAGEMENT 405 13.1 VERWALTUNG VON LIZENZEN . 405 13.2 MESSUNG LIZENZPFLICHTIGER AKTIVITAETEN . 407 13.3 ZUSAMMENFASSUNG . 409 14 APPLIKATIONEN FUER MACHINE LEARNING 4II 14.1 MACHINE-LEARNING-SZENARIEN ENTWICKELN . 412 14.1.1 VERSTAENDNISFUER DEN GESCHAEFTSPROZESS . 414 14.1.2 VERSTAENDNISFUERDIE DATEN . 416 14.1.3 DATA PREPARATION . 418 14.1.4 MODELLIERUNG . 420 14.1.5 EVALUATION . 423 14.1.6 DEPLOYMENT . 425 14.2 ML-APPLIKATIONEN IM UEBERBLICK . 426 14.2.1 ML DATA MANAGER . 426 14.2.2 ML SCENARIO MANAGER . 433 14.2.3 AUTOML . 449 14.3 EINSATZ VON JUPYTER NOTEBOOKS . 458 14.3.1 ZUGRIFF UEBER DAS PYTHON SDK VON SAP DATA INTELLIGENCE . 459 14.3.2 METHODEN DER PYTHON-CLIENT-API FUER SAP HANA . 463 14.4 ZUSAMMENFASSUNG . 471 12 INHALT TEIL III EINSATZSZENARIEN FUER SAP DATA INTELLIGENCE 15 BEISPIELSZENARIO 475 15.1 UEBERBLICK UEBER DAS BEISPIELSZENARIO . 475 15.1.1 USE CASE UND SYSTEMLANDSCHAFT . 476 15.1.2 VORGEHEN IM PILOTPROJEKT . 477 15.2 BENUTZER IM SYSTEM MANAGEMENT ANLEGEN . 479 15.3 KUNDENEIGENE POLICYS IM POLICY MANAGEMENT ERSTELLEN . 481 15.4 SYSTEMVERBINDUNGEN IM CONNECTION MANAGEMENT ANLEGEN . 487 15.5 DATEN IM METADATA EXPLORER ANREICHERN . 490 15.5.1 SICHTUNG UND DATA PROFILING DER ADRESSDATEN . 491 15.5.2 DATENVALIDIERUNG MIT REGELN . 495 15.5.3 DATA PREPARATION FUER DIE ADRESSDATEN . 502 15.5.4 PUBLIKATION DES DATASETS . 506 15.5.5 SICHTUNG UND PUBLIKATION DER SAP-HANA-TABELLE IM METADATA EXPLORER . 510 15.5.6 BUSINESS GLOSSARY ANLEGEN . 513 15.5.7 SICHTUNG UND PUBLIKATION DES ADVANCED-DATASTORE- OBJEKTS IM METADATA EXPLORER . 516 15.6 GRAPH IM MODELER MODELLIEREN . 517 15.6.1 EXTRAKTION DER DATEN . 518 15.6.2 TRANSFORMATION DER DATEN . 525 15.6.3 LADEN DER DATEN IN EIN ZIEL . 536 15.7 ML-SZENARIO IM ML SCENARIO MANAGER ERSTELLEN . 541 15.7.1 ERSTE DATENANALYSE . 543 15.7.2 DATA PREPARATION UND CLUSTERING . 550 15.7.3 VISUALISIERUNG UND EVALUATION . 557 15.8 EXPORT UND EINPLANUNG DES GRAPHEN IM SYSTEM MANAGEMENT . 563 15.8.1 EXPORT DES GRAPHEN . 564 15.8.2 VEROEFFENTLICHUNG DES GRAPHEN . 566 15.8.3 EINPLANUNG DES GRAPHEN . 567 15.8.4 EXPORT DES ML-SZENARIOS . 569 15.9 ZUSAMMENFASSUNG. 569 13 INHALT 16 BEISPIELE FUER WEITERE EINSATZMOEGLICHKEITEN 571 16.1 INTEGRATION VON CLOUDDATENQUELLEN . 571 16.2 SYSTEMUEBERGREIFENDE MODELLIERUNG VON DATENFLUESSEN . 574 16.3 GLOBALES DATENMANAGEMENT . 577 16.4 PROFESSIONELLES MACHINE LEARNING . 581 16.5 ZUSAMMENFASSUNG . 583 17 AUSBLICK AUF DIE WEITERE PRODUKTENTWICKLUNG SSS 17.1 SCHNITTSTELLEN UND INTEGRATION . 586 17.2 METADATEN UND GOVERNANCE . 588 17.3 MODELLIERUNG VON GRAPHEN . 589 17.4 ADMINISTRATION . 590 17.5 ZUSAMMENFASSUNG . 591 ANHANG 593 A QUELLEN- UND LITERATURVERZEICHNIS . 593 B DAS AUTORENTEAM . 595 INDEX . 599 14
adam_txt	AUF EINEN BLICK TEIL I EINFUEHRUNG 1 GEAENDERTE RAHMENBEDINGUNGEN FUER DAS DATENMANAGEMENT . 23 2 RELEVANTE TECHNOLOGIEN FUER DAS DATENMANAGEMENT . 67 3 EINFUEHRUNG IN SAP DATA INTELLIGENCE . 95 TEIL II FUNKTIONEN VON SAP DATA INTELLIGENCE 4 CONNECTION MANAGEMENT . 115 5 METADATA EXPLORER . 139 6 MODELER . 231 7 CUSTOMER DATA EXPORT . 297 8 VORA TOOLS . 303 9 POLICY MANAGEMENT . 325 10 SYSTEM MANAGEMENT . 341 11 MONITORING . 373 12 AUDIT LOG VIEWER . 397 13 LICENSE MANAGEMENT . 405 14 APPLIKATIONEN FUER MACHINE LEARNING . 411 TEIL III EINSATZSZENARIEN FUER SAP DATA INTELLIGENCE 15 BEISPIELSZENARIO . 475 16 BEISPIELEFUER WEITERE EINSATZMOEGLICHKEITEN . 571 17 AUSBLICKAUFDIE WEITERE PRODUKTENTWICKLUNG . 585 INHALT EINLEITUNG . 15 TEIL I EINFUEHRUNG 1 GEAENDERTE RAHMENBEDINGUNGEN FUER DAS DATENMANAGEMENT 23 1.1 DIGITALISIERUNG . 24 1.1.1 DIGITALISIERUNG VS. 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. 88 2.2.5 SAP DATA INTELLIGENCE . 89 2.3 ZUSAMMENFASSUNG . 92 3 EINFUEHRUNG IN SAP DATA INTELLIGENCE 95 3.1 WAS IST SAP DATA INTELLIGENCE? . 95 3.2 FUNKTIONEN VON SAP DATA INTELLIGENCE IM UEBERBLICK . 99 3.3 BETRIEB UND ADMINISTRATION DER APPLIKATIONEN . 104 3.4 ENTWICKLUNG VON DATENFLUESSEN . 105 3.5 MACHINE-LEARNING-SZENARIEN. 111 3.6 ZUSAMMENFASSUNG . 112 TEIL II FUNKTIONEN VON SAP DATA INTELLIGENCE 4 CONNECTION MANAGEMENT 115 4.1 EINFUEHRUNG IN DAS CONNECTION MANAGEMENT . 115 4.1.1 DIE APPLIKATION CONNECTION MANAGEMENT IM UEBERBLICK . 119 4.1.2 FUNKTIONEN AUF BASIS DER VERBINDUNGSTYPEN . 124 4.1.3 ZERTIFIKATE . 125 4.2 VERBINDUNGEN ZU SAP-SYSTEMEN . 127 4.3 VERBINDUNGEN ZU DATENBANKEN . 130 4.4 VERBINDUNGEN ZU CLOUDBASIERTEN SYSTEMEN . 131 4.4.1 AMAZON . 132 4.4.2 GOOGLE . 133 4.4.3 MICROSOFT . 133 4.4.4 WEITERE CLOUDDATENQUELLEN . 134 4.5 TECHNISCHE VERBINDUNGEN . 136 4.6 ZUSAMMENFASSUNG . 137 8 INHALT 5 METADATA EXPLORER 139 5.1 EINFUEHRUNG IN DEN METADATA EXPLORER . 140 5.1.1 NAVIGATION INNERHALB DES METADATA EXPLORERS . 141 5.1.2 DATASETS . 142 5.1.3 FUNKTIONEN DES METADATA EXPLORERS . 145 5.2 FUNKTIONSBEREICH CATALOG . 150 5.2.1 CONNECTION BROWSER . 151 5.2.2 GENERIERUNG VON KATALOGOBJEKTEN . 156 5.2.3 ORGANISATION DES KATALOGS . 159 5.2.4 FACT SHEETS . 166 5.2.5 VERWALTUNG VON DATASETS IM STATUS PROFILED . 173 5.2.6 SELF-SERVICE DATA PREPARATION . 175 5.2.7 VERWALTUNG DER PREPARATIONS . 190 5.3 FUNKTIONSBEREICH RULES . 192 5.3.1 REGELN UND REGELKATEGORIEN . 193 5.3.2 REGELWERKE . 200 5.3.3 RULES DASHBOARDS UND SCORECARDS . 206 5.4 FUNKTIONSBEREICH BUSINESS GLOSSARY . 210 5.4.1 TERMS UND TERM TEMPLATE . 212 5.4.2 VERKNUEPFUNGEN DEFINIEREN . 216 5.5 ADMINISTRATION, MONITOR UND EINSTELLUNGEN. 217 5.5.1 MONITOR . 217 5.5.2 ADMINISTRATION . 224 5.5.3 SETTINGS . 228 5.6 ZUSAMMENFASSUNG. 229 6 MODELER 231 6.1 EINFUEHRUNG IN DEN MODELER . 232 6.2 OPERATOREN . 235 6.2.1 PORTTYPEN . 237 6.2.2 TYPKONVERTIERUNGEN . 241 6.2.3 AUSFUEHRUNG VON OPERATOREN ZUR LAUFZEIT . 244 6.2.4 AUSGEWAEHLTE BASISOPERATOREN IM DETAIL . 247 6.2.5 EIGENE OPERATOREN ERSTELLEN . 264 9 INHALT 6.3 GRAPHEN MODELLIEREN . 270 6.3.1 GRAPHEN ERSTELLEN . 270 6.3.2 SUBGRAPHENERSTELLEN . 276 6.3.3 VALIDIERUNG VON GRAPHEN . 279 6.3.4 GRAPHEN AUSFUEHREN . 280 6.3.5 GRAPHEN DEBUGGEN . 282 6.3.6 AUSFUEHRUNG EINES GRAPHEN EINPLANEN . 283 6.3.7 RESSOURCENANFORDERUNGEN FUER GRAPHEN PFLEGEN . 286 6.3.8 ANWENDUNGSFAELLE FUER GRUPPEN, TAGS UND DOCKER- DATEIEN . 290 6.4 ZUSAMMENFASSUNG . 295 7 CUSTOMER DATA EXPORT 297 7.1 EINEN EXPORT DURCHFUEHREN . 298 7.2 ERGEBNIS EINES EXPORTS . 300 7.3 ZUSAMMENFASSUNG . 302 8 VORA TOOLS 303 8.1 EINFUEHRUNG IN DIE VORA TOOLS . 304 8.2 VERARBEITUNG VON DATEN AUS UNTERSCHIEDLICHEN QUELLSYSTEMEN . 308 8.2.1 DATENEXTRAKTION . 309 8.2.2 DATENAUFBEREITUNG . 317 8.3 ZUSAMMENFASSUNG . 324 9 POLICY MANAGEMENT 325 9.1 BERECHTIGUNGSVERWALTUNG IN SAP DATA INTELLIGENCE . 325 9.2 STANDARD-POLICYS. 331 9.3 EIGENE POLICYS UND BERECHTIGUNGEN ERSTELLEN . 334 9.3.1 POLICYS ANLEGEN . 334 10 INHALT 9.3.2 POLICYS AENDERN . 336 9.3.3 POLICYS ZUWEISEN . 337 9.4 ZUSAMMENFASSUNG. 339 10 SYSTEM MANAGEMENT 341 10.1 EINFUEHRUNG IN DAS SYSTEM MANAGEMENT . 342 10.2 APPLIKATIONEN VERWALTEN . 343 10.2.1 AKTIONEN AUF DEM REITER APPLICATIONS . 344 10.2.2 VERSCHACHTELTE APPLIKATIONEN . 347 10.2.3 VERWALTUNG DES SPEICHERS FUER METADATENKATALOG UND DATA PREPARATIONS . 348 10.2.4 VERWALTUNG VON DATA-LINEAGE-EXTRAKTIONEN . 350 10.2.5 GROESSENBESCHRAENKUNGEN FUER HOCHGELADENE DATEIEN VERWALTEN . 352 10.3 BENUTZER VERWALTEN . 352 10.4 DATEIEN VERWALTEN . 358 10.5 STRATEGIEN UND LOESUNGEN VERWALTEN . 365 10.6 ZUSAMMENFASSUNG. 371 11 MONITORING 373 11.1 ZIELSETZUNG DER MONITORING-FUNKTIONEN IN SAP DATA INTELLIGENCE . 373 11.2 MONITORING MIT DER MONITORING-APPLIKATION . 374 11.2.1 UEBERWACHUNGS-UND UEBERPRUEFUNGSMECHANISMEN . 375 11.2.2 AUTOMATISIERUNG VON PROZESSEN . 382 11.3 MONITORING IM MODELER . 388 11.3.1 REITER STATUS . 389 11.3.2 REITER LOG UND SCHEDULE . 392 11.3.3 REITER TRACE . 392 11.3.4 REITER VALIDATION . 395 11.4 ZUSAMMENFASSUNG. 395 11 INHALT 12 AUDIT LOG VIEWER 397 12.1 DATENSCHUTZRELEVANTE EREIGNISSE ZUGAENGLICH MACHEN . 398 12.2 AUSWERTUNGSMOEGLICHKEITEN . 400 12.3 ZUSAMMENFASSUNG . 403 13 LICENSE MANAGEMENT 405 13.1 VERWALTUNG VON LIZENZEN . 405 13.2 MESSUNG LIZENZPFLICHTIGER AKTIVITAETEN . 407 13.3 ZUSAMMENFASSUNG . 409 14 APPLIKATIONEN FUER MACHINE LEARNING 4II 14.1 MACHINE-LEARNING-SZENARIEN ENTWICKELN . 412 14.1.1 VERSTAENDNISFUER DEN GESCHAEFTSPROZESS . 414 14.1.2 VERSTAENDNISFUERDIE DATEN . 416 14.1.3 DATA PREPARATION . 418 14.1.4 MODELLIERUNG . 420 14.1.5 EVALUATION . 423 14.1.6 DEPLOYMENT . 425 14.2 ML-APPLIKATIONEN IM UEBERBLICK . 426 14.2.1 ML DATA MANAGER . 426 14.2.2 ML SCENARIO MANAGER . 433 14.2.3 AUTOML . 449 14.3 EINSATZ VON JUPYTER NOTEBOOKS . 458 14.3.1 ZUGRIFF UEBER DAS PYTHON SDK VON SAP DATA INTELLIGENCE . 459 14.3.2 METHODEN DER PYTHON-CLIENT-API FUER SAP HANA . 463 14.4 ZUSAMMENFASSUNG . 471 12 INHALT TEIL III EINSATZSZENARIEN FUER SAP DATA INTELLIGENCE 15 BEISPIELSZENARIO 475 15.1 UEBERBLICK UEBER DAS BEISPIELSZENARIO . 475 15.1.1 USE CASE UND SYSTEMLANDSCHAFT . 476 15.1.2 VORGEHEN IM PILOTPROJEKT . 477 15.2 BENUTZER IM SYSTEM MANAGEMENT ANLEGEN . 479 15.3 KUNDENEIGENE POLICYS IM POLICY MANAGEMENT ERSTELLEN . 481 15.4 SYSTEMVERBINDUNGEN IM CONNECTION MANAGEMENT ANLEGEN . 487 15.5 DATEN IM METADATA EXPLORER ANREICHERN . 490 15.5.1 SICHTUNG UND DATA PROFILING DER ADRESSDATEN . 491 15.5.2 DATENVALIDIERUNG MIT REGELN . 495 15.5.3 DATA PREPARATION FUER DIE ADRESSDATEN . 502 15.5.4 PUBLIKATION DES DATASETS . 506 15.5.5 SICHTUNG UND PUBLIKATION DER SAP-HANA-TABELLE IM METADATA EXPLORER . 510 15.5.6 BUSINESS GLOSSARY ANLEGEN . 513 15.5.7 SICHTUNG UND PUBLIKATION DES ADVANCED-DATASTORE- OBJEKTS IM METADATA EXPLORER . 516 15.6 GRAPH IM MODELER MODELLIEREN . 517 15.6.1 EXTRAKTION DER DATEN . 518 15.6.2 TRANSFORMATION DER DATEN . 525 15.6.3 LADEN DER DATEN IN EIN ZIEL . 536 15.7 ML-SZENARIO IM ML SCENARIO MANAGER ERSTELLEN . 541 15.7.1 ERSTE DATENANALYSE . 543 15.7.2 DATA PREPARATION UND CLUSTERING . 550 15.7.3 VISUALISIERUNG UND EVALUATION . 557 15.8 EXPORT UND EINPLANUNG DES GRAPHEN IM SYSTEM MANAGEMENT . 563 15.8.1 EXPORT DES GRAPHEN . 564 15.8.2 VEROEFFENTLICHUNG DES GRAPHEN . 566 15.8.3 EINPLANUNG DES GRAPHEN . 567 15.8.4 EXPORT DES ML-SZENARIOS . 569 15.9 ZUSAMMENFASSUNG. 569 13 INHALT 16 BEISPIELE FUER WEITERE EINSATZMOEGLICHKEITEN 571 16.1 INTEGRATION VON CLOUDDATENQUELLEN . 571 16.2 SYSTEMUEBERGREIFENDE MODELLIERUNG VON DATENFLUESSEN . 574 16.3 GLOBALES DATENMANAGEMENT . 577 16.4 PROFESSIONELLES MACHINE LEARNING . 581 16.5 ZUSAMMENFASSUNG . 583 17 AUSBLICK AUF DIE WEITERE PRODUKTENTWICKLUNG SSS 17.1 SCHNITTSTELLEN UND INTEGRATION . 586 17.2 METADATEN UND GOVERNANCE . 588 17.3 MODELLIERUNG VON GRAPHEN . 589 17.4 ADMINISTRATION . 590 17.5 ZUSAMMENFASSUNG . 591 ANHANG 593 A QUELLEN- UND LITERATURVERZEICHNIS . 593 B DAS AUTORENTEAM . 595 INDEX . 599 14
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Cover: die Big-Data- und Data-Science-Plattform von SAP ; Datenorchestrierung mit dem Nachfolger von SAP Data Hub ; Informationsmanagement, Data Governance, Machine Learning u.v.m.</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">Business Intelligence</subfield><subfield code="0">(DE-588)4588307-5</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">SAP Data Intelligence</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">SAP Data Hub</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Big-Data-Management</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Datenorchestrierung</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Business Intelligence</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Predictive 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