Big Data Business Intelligence

Was bedeutet BIG Data & Analytics? Liste der besten Business Intelligence Anbieter – Ihr Ratgeber www.hsc-personal.de

BIG Data & Analytics – Business Intelligence – Anbieter Liste

Was bedeutet BIG Data? WofĂŒr brauchen Sie ein Data Ware House? Welche Daten können ausgewertet werden? Welche Statistiken sind notwendig? Wer hilft bei den Berichten? Kann die Fachabteilung Daten selber auswerten? Was ist Business Intelligence?

Einfach erklÀrt:

Die Business Intelligence (BI) beschreibt grundsĂ€tzlich eine Reihe von Methoden zur Gewinnung geschĂ€ftsrelevanter Daten. Zu den wichtigsten Grundlagen gehört hierbei Big Data, fĂŒr deren Auswertung leistungsstarke BI-Systeme erforderlich sind.

BIG Data & Analytics – Business Intelligence – Ansatz
BIG Data & Analytics – Business Intelligence – Anbieter Liste 


Eine einfache Definition:

Definition von Business Intelligence. Business Intelligence (BI) ist ein technologiegetriebener Prozess zur Analyse von Daten und zur PrĂ€sentation verwertbarer Informationen, der FĂŒhrungskrĂ€ften, Managern und anderen Endanwendern hilft, fundierte GeschĂ€ftsentscheidungen zu treffen.

Hier finden Sie eine Übersicht zu den Fragen fĂŒr Sie:

BIG Data & Analytics – Business Intelligence – Das sammeln und verdichten von Daten aus den verschiedenen Unternehmensbereichen und separa̱ten speichern in externen Datensystemen als Datawarehouse. Diese Daten werden dann entsprechend analysiert und dienen der Entscheidungsfindung in den Unternehmen. Hierbei gibt es verschiedene Vorgehen. Sammeln aller Daten in einem “Gesamttopf” oder in kleineren Datamarts. Diese Datamarts sind dann den einzelnen Fachbereichen in den Unternehmen zugeordnet.

BIG Data & Analytics – Business Intelligence – Möglichkeiten

BIG Data & Analytics – Business Intelligence - Möglichkeiten
BIG Data & Analytics – Business Intelligence – Möglichkeiten 


Das intelligente Auswerten von Daten. Schnell einen Überblick aktuellen Kennzahlen im Unternehmen finden und neue Strategien mit Zahlenmaterial unterstĂŒtzen. Intelligente Berichte nicht nur von der IT-Abteilung entwickeln lassen sondern den Anwendern selbst die Möglichkeit zur eigenen Berichterstellung ermöglichen. Prozesse und Anwendung lassen sich so besser steuern.

a) Erstens die Source Systems fĂŒr das Datawarehouse

Business Intelligence Data Warehouse

Ein Datawarehouse nutzt die Daten aus verschiedenen Vor-Systemen. Jede Anwendung im Unternehmen oder außerhalb des Unternehmens nutzt als Basis eine Datenbank oder andere DatentrĂ€ger. Diese Daten werden dann in das Datawarehouse hochgeladen. Hierbei muss schon ein intelligentes System genutzt werden um die Daten auch in der richtigen Dichte und Nutzbarkeit hochzuladen. Es gibt zum Beispiel Daten aus Anwendungen, wie SAP oder NON-SAP-Systeme. NON-SAP-Systeme sind zumeist Eigenentwicklungen des Unternehmen oder Systeme von Spezial-Anbietern.

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte, historische und autonome Datenbank eines Unternehmens, in der Daten aus verschiedenen unabhÀngigen Quellsystemen integriert und verwaltet werden.

b) Zweitens das zentrale Datawarehouse

Das zentrale Datawarehouse beihaltet dann alle relevanten Daten in einer Datenbank fĂŒr zukĂŒnftige Auswertungsmöglichkeiten. Diese Daten werden unabhĂ€ngig von den “Live”-Systemen bereitg estellt. Je nach Anforderung wir das Datawarehouse in bestimmten ZeitabstĂ€nden gefĂŒllt.

Unter einem Data Warehouse (DWH) versteht man eine zentrale Sammelstelle von Daten, die in einem Unternehmen anfallen beziehungsweise gesammelt werden. Gespeist wird das Data Warehouse meist von verschiedenen Quellen wie zum Beispiel aus den Daten eines ERP-Systems oder der Supportabteilung, die Daten von Kunden hinterlegt.

c) Drittens die Business Cubes

BIG Data & Analytics – Business Intelligence - Möglichkeiten
BIG Data & Analytics – Business Intelligence – Möglichkeiten 


Die Daten und Informationen werden danach in den Business Cubes bereitgestellt. Mit der sogenannten OLAP-Technologie lassen sich dann schnell nach interessanten Informationen suchen. Daher kann auf dieser Ebene Analytics-Themen umgesetzt werden. 

Ein Datencube ist ein mehrdimensionales Datenstrukturmodell zum Speichern von Daten im Data Warehouse.

Der DatenwĂŒrfel kann 2D-, 3D- oder n-dimensional aufgebaut sein. DatenwĂŒrfel stellen Daten in Bezug auf Dimensionen und Fakten dar. Dimension in einem Datencube stellt Attribute im Dataset dar.

d) Viertens die Frontend

FĂŒr die Anwender wird das Datawarehouse im Frontend Bereich sichtbar. Also gibt es verschiedene AnsĂ€tze Auswertungen und Statistiken durchzufĂŒhren. Der Anwender kann sich Berichte erstellen lassen oder mit intelligenten Systemen selber Berichte zusammenstellen. Der Klassiker ist natĂŒrlich die Auswertung mit Excel. Die Frontend Systeme können dann auch in einer Cloud zur VerfĂŒgung gestellt werden.

BI-Frontends bilden die Ausgabeschicht von Datenhaltungen wie Data Warehouses oder Data Marts. Sie liefern der Anwenderschaft innerhalb und außerhalb der FirmenrĂ€ume GeschĂ€ftsdaten fĂŒr ihre tĂ€gliche Arbeit und bieten interaktive Navigations- und Analysemöglichkeiten bei der Suche nach den gewĂŒnschten Zahlen.

Management von Projekten im Datawarehouse-Bereich

Weltweit erleben Unternehmen die digitale Transformation. Dieser VerĂ€nderungsprozess ist auf die Entwicklung technologischer Systeme und den daraus resultierenden Möglichkeiten zurĂŒckzufĂŒhren. Unternehmen verfĂŒgen ĂŒber Nutzungspotenziale, die in der Ausgestaltung digitaler GeschĂ€ftsmodelle liegen. Informationsverarbeitende Systeme integrieren Daten aus verschiedenen Quellsystemen. GrĂ¶ĂŸere Projekt fĂŒr die Umstellung auf Datawarehouse-Technologie werden im Rahmen der IT-Strategie der Unternehmen oft durch Interim-Manager umgesetzt.

Überblick ĂŒber die aktuellen Anbieter in diesem Bereich :

Liste BIG Data & Analytics – Business Intelligence – Anbieter

Liste- Die besten Business Intelligence Anbieter:

Business Intelligence
Die besten Business Intelligence im Vergleich ( Gartner )
BIG Data & Analytics
Microsoft BI Die Microsoft Corporation ist ein internationaler Hard- und Softwareentwickler und ein Technologieunternehmen mit Hauptsitz in Redmond, einer Stadt im Großraum Seattle im US-Bundesstaat Washington. Mit etwa 182.000 Mitarbeitern und einem Umsatz von 168 Milliarden US-Dollar ist das Unternehmen weltweit der grĂ¶ĂŸte Softwarehersteller und eines der grĂ¶ĂŸten Unternehmen ĂŒberhaupt. Seit dem 4. Februar 2014 ist Satya Nadella Chief Executive Officer (CEO). Das Unternehmen ist bekannt fĂŒr sein Betriebssystem Windows und sein BĂŒro-Softwarepaket Office.

 

ja

 

Tableau Tableau Software ist ein Hersteller von Visualisierungs-Software aus dem US-amerikanischen Seattle. Schwerpunkt der Software sind Datenvisualisierung und Reporting. Tableau Software wurde 2003 als AusgrĂŒndung aus der Stanford University gegrĂŒndet. Heute nutzen mehr als 39.000 Unternehmen Produkte von Tableau Software. ja
Qlik QlikTech ist ein Softwareunternehmen, welches von Björn Berg und Staffan Gestrelius 1993 in Lund (Schweden) gegrĂŒndet wurde. Hauptprodukte sind die Business-Intelligence-Werkzeuge QlikView und Qlik Sense. QlikTech mit Hauptsitz in Radnor, Pennsylvania, hat Niederlassungen verteilt ĂŒber den Globus. Gemeinsam mit ĂŒber 1100 Partnerunternehmen betreut QlikTech mehr als 48.000 Kunden in 100 LĂ€ndern. ja
Tibco Software TIBCO Software Inc. ist ein auf Big Data und Software-Integrationen spezialisiertes Unternehmen. Es hat seinen Sitz in Palo Alto, Kalifornien, und betreibt Niederlassungen in Nord- und SĂŒdamerika, Europa, Asien, Afrika und im Nahen Osten. Der Standort in Palo Alto umfasst vier GebĂ€ude auf einer FlĂ€che von 6,5 Hektar im Stanford Research Park. ja

MarktfĂŒhrer

1. Microsoft

Power BI ist ein GeschÀftsanalyse-Dienst von Microsoft. Ziel ist es, interaktive Visualisierungen und GeschÀftsanalyse-Funktionen mit einer OberflÀche bereitzustellen, die so einfach ist, dass Endbenutzer ihre eigenen Berichte und Dashboards erstellen können.

2. Tableau

Tableau hilft Menschen, Daten zu sehen und zu verstehen. Die Self-Service-Analyseplattform von Tableau ermöglicht es Menschen aller Qualifikationsstufen, mit Daten zu arbeiten. Von Einzelpersonen und gemeinnĂŒtzigen Organisationen bis hin zu Regierungsbehörden und den Fortune 500 verlassen sich Zehntausende von Kunden auf der ganzen Welt auf die fortschrittlichen Analysefunktionen von Tableau, um wirkungsvolle, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

3. Qlik

Die Vision von Qlik ist eine datenkundige Welt, in der jeder Daten und Analysen nutzen kann, um die Entscheidungsfindung zu verbessern und seine schwierigsten Probleme zu lösen. Qlik bietet eine End-to-End-Cloud-Plattform fĂŒr Die Datenintegration und -analyse in Echtzeit, um die LĂŒcken zwischen Daten, Erkenntnissen und Maßnahmen zu schließen. Durch die Umwandlung von Daten in Active Intelligence können Unternehmen bessere Entscheidungen treffen, Umsatz und RentabilitĂ€t verbessern und Kundenbeziehungen optimieren.

VisionÀre

4. Tibco Software

TIBCO Software erschließt das Potenzial von Echtzeitdaten, um schnellere und intelligentere Entscheidungen zu treffen. Unsere Connected Intelligence Platform verbindet nahtlos jede Anwendung oder Datenquelle; vereinheitlicht Daten auf intelligente Weise fĂŒr mehr Zugriff, Vertrauen und Kontrolle; und prognostiziert ergebnisse in Echtzeit und in großem Maßstab.

5. ThoughtSpot

ThoughtSpot ist das Modern Analytics Cloud-Unternehmen. Unsere Mission ist es, eine faktenorientiertere Welt mit der benutzerfreundlichsten Analyseplattform zu schaffen. Mit ThoughtSpot kann jeder die Suche in natĂŒrlicher Sprache und KI nutzen, um Dateneinblicke zu finden und die innovativsten Innovationen zu nutzen, die das Cloud-Daten-Ökosystem zu bieten hat.

6. Oracle

Oracle Business Intelligence (BI) ist ein Technologie- und Anwendungsportfolio, das das branchenweit erste integrierte End-to-End-Enterprise Performance Management-System bietet, einschließlich BI-Grundlagen und -Tools (integriertes Array aus Abfragen, Berichten, Analysen, Warnmeldungen, mobiler Analyse, Datenintegration und -verwaltung sowie Desktopintegration), sowie kategoriefĂŒhrende Anwendungen fĂŒr das finanzielle Leistungsmanagement, betriebliche BI-Anwendungen und Data Warehousing.

7. SAP

SAP BI (Business Intelligence) ist eine Plattform, die von SAP-Systemen verwendet wird, um einer Organisation einen flexiblen Weg zum Austausch von Informationen zu bieten, die fĂŒr die gesamte Organisation verfĂŒgbar sind. SAP BI ermöglicht es, die Informationen in Echtzeit auf jeder Ebene zu teilen – vom CEO bis zum Analysten, von höheren FĂŒhrungskrĂ€ften bis hin zu Mitarbeitern auf niedrigerer Ebene ermöglicht es eine bessere Entscheidungsfindung in der Organisation.

8. SAS

Mit SAS können Sie: Analyse- und BI-Tools dort einsetzen, wo Menschen am meisten arbeiten. Nur SAS fördert eine schnellere Akzeptanz, indem Ergebnisse und wichtige Erkenntnisse in Microsoft Office-Anwendungen, einschließlich Outlook und Excel, angezeigt werden. SAS Business Intelligence Server Server (SAS/ BI Server) ist eine der zentralen Komponenten der SAS Business Solution Plattform fĂŒr alle Anwender, die professionell Analysen und Berichte erstellen und ihren Mitarbeitern und Entscheidern zur VerfĂŒgung stellen wollen.

9. YellowFin

Yellowfin vereinfacht den gesamten Analyse-Workflow. Von der Verbindung zu und der Vorbereitung Ihrer Daten ĂŒber die Erstellung von Dashboards bis hin zur Erstellung von Managementberichten bietet ihnen die Yellowfin BI-Plattform alles.

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