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Business Intelligence und Analytics (BIA) in der Cloud bietet zahlreiche Möglichkeiten existierende Infrastrukturen sinnvoll zu ergänzen. Denn in der Cloud stehen Infrastrukturen und Anwendungen mit reichhaltiger Funktionalität und hoher Skalierbarkeit mit einem Mausklick zur Verfügung.
SAP Analytics Cloud

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Nicht nur große Unternehmen haben längst den Wert von Geschäftsanalysen erkannt. Immer häufiger nutzen auch kleine und mittelständische Unternehmen mit weniger als 1.000 Beschäftigten ihre Daten als strategische Ressource, um Geschäftsprozesse zu optimieren und sich so einen Wettbewerbsvorteil zu sichern.

Mit der SAP Analytics Cloud – einer Cloud-basierten Software-as-a-Service Lösung (SaaS) ist das nun noch einfacher. Denn diese modulare und daher hoch skalierbare SAP Lösung vereint alle ihre Analytics Anforderungen in einer Plattform - von Business Intelligence über Planung bis Predictive Analytics.

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Whitepaper „Mehr Effizienz, Qualität & Investitionsschutz durch strategisches BIA-Engineering“

Whitepaper: Mehr Effizienz, Qualität & Investitionsschutz durch strategisches BIA-Engineering

BI & Analytics(BIA) Systeme sind komplexe Systeme, die sich evolutionär über mehrere Projekte weiterentwickeln. Nur wenn sich dieser Entwicklungsprozess in einem geordneten Rahmen vollzieht, kann sichergestellt werden, dass die Synergien zwischen den Projekten tatsächlich realisiert werden.

Unser Whitepaper "Mehr Effizienz, Qualität & Investitionsschutz durch strategisches BIA-Engineering" beschreibt einen Ansatz für strategisches BIA Engineering unter besonderer Berücksichtigung des betriebswirtschaftlichen Nutzens von BIA Funktionen. Es stellt, neben dem strukturierten interativen Entwicklungsansatz, die Notwendigkeit einer strukturierten Anforderungserhebung dar und skizziert diesen Ansatz.

Grundlage für die Ausgestaltung einer Roadmap zum Ausbau der BIA Plattform bildet dabei ein Verfahren zur Wertbeitragsermittlung.

Hier können Sie sich das Whitepaper herunterladen.

Microsoft Power BI - Von der Insellösung zur unternehmensweiten Integration

Microsoft Power BI ist insbesondere beim Thema Self Service in den Fachbereichen nicht mehr wegzudenken. Doch wie steht es mit Microsoft Power BI als Baustein einer unternehmensweiten BI-Strategie aus?

Wir zeigen Ihnen, worauf bei der Planung und Umsetzung einer professionellen Power BI Infrastruktur zu achten ist und unterstützen Sie als Microsoft Partner bei der systematischen Einführung einer unternehmensweiten Micrososft Power BI Plattform - von der Rahmenkonzeption bis hin zur Lizenzberatung und Lizenzvertrieb

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Analytics und BI mit SAP BW/4HANA und SAP S/4HANA

Business Intelligence gehört zu den Kernkomponenten vieler SAP Anwendungslandschaften.

SAP BW/4HANA wird von SAP als die strategische Plattform für Enterprise Data Warehouse Anforderungen positioniert. Die vollständig auf SAP HANA optimierte Plattform verspricht optimale Voraussetzungen für eine moderne DWH-Backend Infrastruktur. Neben performanten In-Memory-Applikationen für BI und Performance Management gehören dazu auch die Integration von Big Data Plattformen, Predictive Analytics Anwendungen oder Realtime-Reporting.

Darüber hinaus bietet SAP S/4HANA mit Embedded Analytics ein neues, zusätzliches Analytics und BI Konzept, das sich grundlegend von SAP BW/4HANA unterscheidet. Vordefinierte und erweiterbare virtuelle Datenmodelle für diverse fachliche Themenbereiche sowie Fiori-basierte Dashboards und Analyseapplikationen stellen die nahtlose Verbindung zwischen Transaktion und Information her und bieten insbesondere einen großen Mehrwert für operationales Reporting und Realtime-Analysen.

Doch wie ist die eigene SAP BI Plattform modern und zukunftssicher auszugestalten?

Der INFORMATION WORKS Quick Check bietet einen pragmatischen Einstieg für die Definition einer tragfähigen SAP BI Plattformstrategie und zeigt, wo Handlungsbedarf besteht und welche Potenziale ausgeschöpft werden können.

IBM Watson für Big Data Analytics

Um datengestützte Entscheidungen aus einer Flut von strukturierten und unstrukturierten Daten abzuleiten, werden moderne Verfahren des Cognitive Computing benötigt, die in der Lage sind diese großen unstrukturierten Datenhaushalte für Analytics zugänglich zu machen. Kognitive Systeme wie z.B. IBM Watson sind zudem in der Lage, solche Daten zu verstehen, aus ihnen zu lernen und selbstständig den Sinn darin zu erkennen.

Doch oft steht der Einsatz solcher Verfahren in der Unternehmenspraxis erst am Anfang. Daher ist es entscheidend eine Roadmap zu entwickeln, wie diese Verfahren schrittweise und zielorientiert eingeführt werden können. Mit unserem Leistungsangebot unterstützen wir Sie dabei, gezielt Know-how zur Nutzung von Cognitive Computing aufzubauen und werthaltige Einsatzmöglichkeiten für Cognitive Applications in Ihrem Unternehmen zu identifizieren.

Agile Business Intelligence ist aktuell in aller Munde. Ziel ist dabei stets, Anforderungen des Fachbereiches schneller zu erfüllen, als dies mit herkömmlichen Entwicklungsverfahren möglich erscheint. Was jedoch unter agiler Business Intelligence zu verstehen ist und wie sich diese Verfahren von den im Data Warehousing etablierten Vorgehensweisen unterscheiden, darüber herrscht im Markt wenig Klarheit. So werden oft schrittweise, inkrementelle Vorgehensprinzipien oder auch Ansätze des Prototypings gerne als „agil“ bezeichnet.

Agile Business Intelligence

BI-Verantwortliche werden immer wieder mit zwei Anforderungen konfrontiert: Agilität und Skalierbarkeit. BI-Anwendungen sollen sich schnell auf ändernde Bedürfnisse der Fachbereiche anpassen lassen - möglichst ohne langwierige Implementierungsprojekte. Darüber hinaus sollen BI-Infrastrukturen im Hinblick auf Datenvolumen und Benutzeranzahlen skalieren. Allerdings müssen auch umfangreiche Leerkapazitäten vermieden werden. Für all diese Anforderungen bietet BI-in-the-Cloud heute überzeugende Lösungsansätze.

Cloud BI

Unternehmen erzielen Wettbewerbsvorteile zunehmend aus der Überlegenheit ihrer Geschäftsprozesse. Diese sind laufend zu messen und zu verbessern. Unvorhersehbare Entwicklungen müssen frühzeitig aufgedeckt und in ihren Wirkungszusammenhängen verstanden werden. Zutreffende Vorhersagen über zukünftige Ereignisse werden benötigt, um bessere Entscheidungen zu treffen - oder zumindest früher auf Fehlentwicklungen zu reagieren. Business Analytics ist hierfür unverzichtbar und der geschäftliche Mehrwert ist oft unmittelbar messbar.

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