Caché for Business Inteligence Applications Michal Tomek, Martin Zubek.

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Spolupráce s InterSystems Symposium, Česká republika, 2008 Michal Tomek.
Advertisements

Název Heslo/motto Datum
Stránka 1, © Vema, a. s.. Stránka 2, © Vema, a. s. Podnikové aplikace  Integrovaný podnikový systém (Integrated Business System):  komplex aplikací.
(B1 Print and Delivery) B1 Tisk a odeslání Ing. Miroslav Beran Servis/Helpdesk.
ARBES FEIS [BI] ARBES Technologies, s.r.o.
Základy databázových systémů
Přednáška č. 3 Normalizace dat, Datová a funkční analýza
Business intelligence
 Informací se data a vztahy mezi nimi stávají vhodnou interpretací pro uživatele, která odhaluje uspořádání, vztahy, tendence a trendy  Existuje celá.
Přednáška č. 5 Proces návrhu databáze
Procesy Informační proces
Vlivy vnějšího a vnitřního prostředí
BI, e-commerce Ing. Jiří Šilhán. Úroveň informatiky.
Přínosy virtualizace a privátního cloudu
IS V EKONOMICKÝCH SUBJEKTECH Ing. Jiří Šilhán. IS IS – data+lidi+HW, prvky + relace mezi uživateli, které splňují nějaké cílové chování – tak aby byly.
Úvod do databází Databáze.
Informační systémy podnikové systémy CRM
SAP Ing. Jiří Šilhán.
M O R A V S K O S L E Z S K Ý K R A J 1 Vedení správních řízení ve spisové službě a statistika vyřizování dokumentů.
Vysoká škola ekonomická v Praze SAP R/3 4. března 2008 Vítáme Vás na prezentaci z předmětu Manažerská informatika 1 SAP Zdeněk Fous.
Použití datových skladů v pojistné matematice
Oracle a svět HCM Alexandr Pomazal Senior Sales Manager.
Ing. Jiří Šilhán.  představuje komplex aplikačního a základního software, technických prostředků, podnikových procesů a personálních zdrojů určených.
Informační strategie. řešíte otázku kde získat konkurenční výhodu hledáte jistotu při realizaci projektů ICT Nejste si jisti ekonomickou efektivností.
Relační databáze.
Pokroky v technologiích (1) Od Zen reportů ke grafickému návrháři DeepSee reportů.
Učiňte své aplikace ještě atraktivnější Aneb zablokujte konkurentům cestu k vašim uživatelům.
Metainformační systém založený na XML Autor: Josef Mikloš Vedoucí práce: Ing. Jan Růžička, Ph.D. V/2004.
Informačnípodpora řízení kvality ve firmě Informační podpora řízení kvality ve firmě CRM Ekonomický systém Personalistika Datová pumpa Akord Software Datový.
Databázové systémy Přednáška č. 6 Proces návrhu databáze.
Systémové pojetí hospodářské organizace
Reporting Ing. Jan Přichystal, Ph.D.. Úvod Uživatelé obvykle přistupují k DW pomocí BI aplikace Většina využívá předdefinované reporty Poskytují standardizovaný.
Excelent v EKOSu Ing. Daniela Dufková. Excelent v EKOSu Ing. Daniela Dufková.
Informační systémy TPS,MIS, SIS.
Představujeme Ensemble Michal Tomek. Na tomto obrázku vidíte, co systému Ensemble chybí:
Multiplatformní, řídící systém elektronického vzdělávání pro školy eDoceo Multiplatformní, řídící systém elektronického vzdělávání pro školy Tomáš Hrdonka.
System Management.
Aleš Chudý IW BG Lead Microsoft Corporation. Lidé jsou klíčové aktivum firem Nové trendy práce Software jako platforma Strategická iniciativa (horizont.
Copyright (C) 1999 VEMA počítače a projektování, spol. s r.o.
Copyright (C) 2000 Vema, a. s.1 V3 klient Michal Máčel Provozní integrace G2, HR/Win a internetu.
Využití procesního řízení při správě nemocničního informačního systému ve VFN Všeobecná fakultní nemocnice Jiří Haase 20. května 2003.
Využití ZEN reportů ve Facility Managementu Petr Nádvorník
DATABÁZOVÉ SYSTÉMY. 2 DATABÁZOVÝ SYSTÉM SYSTÉM ŘÍZENÍ BÁZE DAT (SŘBD) PROGRAM KTERÝ ORGANIZUJE A UDRŽUJE NASHROMÁŽDĚNÉ INFORMACE DATABÁZOVÁ APLIKACE PROGRAM.
11/2011Přednáška č. 31 Řízení sestaveného modelu Obsah předmětu: Počítačová podpora řízení Předmět : Počítačová podpora řízení K126 POPR Obor : E ZS, 2011,
2008/2009 REPORTING Tereza Mulačová Česká zemědělská univerzita v Praze Tereza Řezníčková Provozně ekonomická fakulta Marek Tláskal obor Veřejná správa.
Databázové modelování
Pilotní projekt DeepSee. O Prezentaci O nás a o IS-MLINE Datový sklad Co dál? DeepSee Pilot Ukázky Shrnutí projektu.
2 Fučíková Sylvie HR/Win – moderní technologie pro osvědčené aplikace.
CZ.1.07/1.4.00/ VY_32_INOVACE_166_IT 9 Výukový materiál zpracovaný v rámci projektu Vzdělávací oblast: Informační a komunikační technologie Předmět:Informatika.
Spojení obzorů: Lotus Domino a Caché/Ensemble Možnosti jsou i tam, kde je nečekáte…
SOA = Architektura orientovaná na služby
Na cestě k ASP Jiří Voříšek VŠE - KIT publikováno: červen 2002.
ZÁKLADY PODNIKÁNÍ Ing. Gabriela Dlasková
1 Jaroslav Šmarda Excelent – využití možností Excelu v aplikacích Vema.
2 Karla Halenková Setkání uživatelů 2001 Báze znalostí produkt pro naplnění uživatelem.
Business Inteligence 2. přednáška pro DS
ECM – Enterprise Content Management
Systémové pojetí hospodářské organizace 1 Architektura podnikové informatiky (Zdroj: Gála, Pour, Toman, Podniková informatika. Praha: Grada 2006)
Publikování výsledků skenování Ntrip Casters pomocí mapového serveru Autor: Bc. Filip Lombart Vedoucí: Ing. David Vojtek Ph.D.
24 Používání relačních databází (základní pojmy a principy z oblasti relačních databází, struktura databáze,oblasti použití relačních databází, vkládání.
Struktura podnikatelského plánu
Model struktury strategického managementu
Datové sklady (DWH) VOJTĚCH VYCHODIL, MICHAL VACHLER, PAVEL FIALA BRNO 2015.
Systémy pro podporu managementu 2
Business Inteligence – úvod
Ing. Athanasios Podaras, Ph.D 2016
Databázové systémy přednáška 13 – Analýza a reporting
Přečtěte si o tom vše Příspěvky Microsoft SharePointu
Základy business intelligence Jaroslav Šmarda
Název společnosti Obchodní plán.
Transkript prezentace:

Caché for Business Inteligence Applications Michal Tomek, Martin Zubek

Posunutí hodnoty aplikace Automatizovat, monitorovat, řídit, zlepšovat business procesy Automatizování business procesů

Akvizice BI společností Společně, SAP a Business Objects zamýšlí nabízet řešení s vysokou hodnotou… navrženy tak aby společnostem umožnili napřímit rozhodovací procesy, zvýšit hodnotu pro zákazníka a vytvořit konkurenční výhodu pomocí vícerozměrné business inteligence v reálném čase. SAP a Business Objects věří že zákazníci získají zásadní benefity pomocí kombinace nových, inovativních nabídek BI řešení napříč celou společností společně s vnořenými analytickými schopnostmi uvnitř transakčních aplikací.

Příležitost pro aplikační partnery Předefinování hodnoty aplikace Předefinování hodnoty aplikace Obhájit/rozšířit vedoucí postavení na trhu Obhájit/rozšířit vedoucí postavení na trhu Generovat krátko i dlouhodobé výnosy Generovat krátko i dlouhodobé výnosy Vnořená Real-Time BI

Tradiční BI Datový sklad sklad BI Nástroje ETL Vzdáleno od transakčních aplikací

Tradiční BI Periodická extrakce a uložení dat do skladu Periodická extrakce a uložení dat do skladu Zásadní náklady na hardware, software a lidi na začátku i v průběhu používání Zásadní náklady na hardware, software a lidi na začátku i v průběhu používání Předpoklad sofistikovaného uživatele s velkou znalostí BI nástrojů a datových struktur Předpoklad sofistikovaného uživatele s velkou znalostí BI nástrojů a datových struktur

Vnořená BI Dodána jako součást řešení Dodána jako součást řešení Daleko více zaměřeno na koncové uživatele – je potřebná znalost aplikace, nikoli expertíza datových schémat Daleko více zaměřeno na koncové uživatele – je potřebná znalost aplikace, nikoli expertíza datových schémat Technologie Technologie Předdefinové datové modely Předdefinové datové modely “Soubor pro začátečníky” obsahující dotazy, reporty, grafy a ukazatele “Soubor pro začátečníky” obsahující dotazy, reporty, grafy a ukazatele

Vnořená BI Dodávána jako součást aplikace Mnohem přesněji zaměřena na uživatele –vyžaduje sice podrobné znalosti aplikace a kontextu, avšak nikoliv obecné znalosti konstrukce datových schémat Technologie Technologie Předem definovaný model dat Předem definovaný model dat “ Úvodní sada ” dotazů, reportů, grafů, řídicích panelů “ Úvodní sada ” dotazů, reportů, grafů, řídicích panelů

Vnořená BI – přidaná hodnota AP Velké technické znalosti + hluboká znalost aplikační domény a datových struktur Velké technické znalosti + hluboká znalost aplikační domény a datových struktur Schopnost vyvinout bohatý soubor metrik a indikátorů výkonu díky práci s velkou skupinou zákazníků Schopnost vyvinout bohatý soubor metrik a indikátorů výkonu díky práci s velkou skupinou zákazníků Příležitost sbírat benchmarková data pro komparativní měření výkonu Příležitost sbírat benchmarková data pro komparativní měření výkonu

Základní schopnosti DeepSeeAnalyzerAnalyzer Prozkoumává a zobrazuje data Architect Definuje datový model DesignerDesigner Tvoří řídicí panely ConectorConector Připojuje a využívá vnější data

DeepSee Analyzer Point-and-click / drag-and-drag tvorba pivotních tabulek a grafů Point-and-click / drag-and-drag tvorba pivotních tabulek a grafů Dynamický „drill down“ na detaily dat Dynamický „drill down“ na detaily dat Navrženo pro konečné uživatele, kteří znají aplikaci Navrženo pro konečné uživatele, kteří znají aplikaci Výstup na obrazovku, tiskárnu, PDF, Excel, … Výstup na obrazovku, tiskárnu, PDF, Excel, …

DeepSee Architect Indexy Datový Model Detailní Data Definujte data Definujte data Dimenze & metriky Dimenze & metriky Výpočty & agregace Výpočty & agregace Smysluplné názvy Smysluplné názvy Organizováno v kostkách Organizováno v kostkách

DeepSee Designer Tvorba ukazatelů z pivotních tabulek, grafů a dalších komponent Tvorba ukazatelů z pivotních tabulek, grafů a dalších komponent Přizpůsobeno tématům/konkrétním lidem Přizpůsobeno tématům/konkrétním lidem Kontrola flexibility přístupné koncovým uživatelům, např. předdefinované Kontrola flexibility přístupné koncovým uživatelům, např. předdefinované Může být vnořeno do aplikací Může být vnořeno do aplikací

Insight Connector Indexy Datový Model Nativní Data Caché data jsou přistupovány přímo ZrcadloDat Rules Externí Data Importováno z textových souborů, databází atd. Importováno z textových souborů, databází atd. Jedenkrát či inkrementálně Jedenkrát či inkrementálně Pouze pomocí Ensemble Pouze pomocí Ensemble

Proč se soustředit na “vnořené” BI? „Game changing“ příležitost pro všechny AP „Game changing“ příležitost pro všechny AP Dodáno aplikačními partnery, vnořená BI je jednoznačně efektivnější a levnější než tradiční BI Dodáno aplikačními partnery, vnořená BI je jednoznačně efektivnější a levnější než tradiční BI Nejlepší cesta jak konkurovat hlavním hráčům na trhu BI Nejlepší cesta jak konkurovat hlavním hráčům na trhu BI

Co míníme výrazem “real time”? Klíčem jsou „aktuální“ data versus „historická“ či „zpožděná“ data Klíčem jsou „aktuální“ data versus „historická“ či „zpožděná“ data –Aktuální data dostupná v řádu sekund, minut či (v některých případech) hodin jsou brána jako data „real-time“ –Tradiční datové sklady, které zpožďují data v řádu dnů či týdnů „real-time“ nejsou Aktuální data umožňují rozhodování v reálném čase a zlepšují tak operace ve společnosti Aktuální data umožňují rozhodování v reálném čase a zlepšují tak operace ve společnosti

Kdo jsou klíčoví konkurenti? Nedělat nic Nedělat nic Velké BI nástroje Velké BI nástroje Interní vývoj Interní vývoj

Kdo jsou klíčoví konkurenti? Nedělat nic Nedělat nic –Status quo pro většinu AP –Odráží většinou velké náklady a komplexitu tradičních BI řešení –Je nutná reakce AP na všechny a jednotlivé přístupy klientů k BI Velké BI nástroje Velké BI nástroje Interní vývoj Interní vývoj

Kdo jsou klíčoví konkurenti? Nedělat nic Nedělat nic Velké BI nástroje Velké BI nástroje –Business Objects, Cognos, Hyperion, SAS, … –Drahé / náročné na služby, nejsou navrženy jako vnořené –Zaměřeno pouze na nejvyšší management podniků –Většina má nové vlastníky Interní vývoj Interní vývoj

Konkurenti na poli BI “Zmatení a rozčarování. Takový je osud tisíců BI zákazníků Business Objects, Cognos a Hyperionu když byly novými akvizicemi velkých hráčů– SAP, IBM and Oracle – a teď se rozhodují jak budou vypadat jejich budoucí produktové řady. ”

Konkurenční BI Tradiční BI Neznalý aplikace Zpožděná data Dlouhá a nákladná instalace Namířeno na dlouhodobá zlepšení AP pouze reaguje Vnořené BI Aplikačně informovaný Aktuální data Bezbolestná instalace Namířeno na krátko i dlouhodobá zlepšení AP je vedoucí element

Kdo jsou klíčoví konkurenti? Nedělat nic Nedělat nic Velké BI nástroje Velké BI nástroje Interní vývoj Interní vývoj –Vždy výzva, když většinou tvrdíme: „Uděláme cokoliv!“ –Snaží se chápat BI jako rozšíření reportingu –Nezískáte výsledky ve stylu „change game“

Je DeepSee generátorem sestav? Report Writing Continuum Interactive Exploratory Batch, Repetitive Highly Formatted Crystal …

Je DeepSee generátorem sestav? DeepSee může produkovat reporty DeepSee může produkovat reporty DeepSee není navrženo pro velký objem, velmi formátovaných produkčních reportů DeepSee není navrženo pro velký objem, velmi formátovaných produkčních reportů Chceme rozšířit tyto reportovací schopnosti Chceme rozšířit tyto reportovací schopnosti