Pierwsze wdrożenie SAP BW w firmie
|
|
- Sebastian Jankowski
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Pierwsze wdrożenie w firmie Mirosława Żurek, BCC Poznao, maj 2013 Zakres tematyczny wykładu Podstawowe założenia i pojęcia hurtowni danych ; Przykładowe pierwsze wdrożenie w firmie i jego etapy; Przykładowe problemy, które najczęściej napotyka się podczas projektu. Wstęp 1
2 OLTP(R/3) vs OLAP(BW) OLTP (R/3) Środowisko operacji OLAP (BW) Hurtownia Danych Cel Wydajne procesy biznesowe Udostępnianie wiedzy Priorytety Wysoka dostępność, przetwarzanie danych Proste w użyciu, elastyczne, dostęp do danych Szczegółowość danych Szczegółowe Często zagregowane Wiek danych Bieżące Historyczne Operacje bazy danych Dodawanie, zmiana, kasowanie i odczyt Odczyt Struktury danych Relacyjne (płaskie tabele) Wielowymiarowe struktury Integracja danych z różnych modułów Minimalna Szeroka Przechowywanie danych Kilkanaście miesięcy Kilka/ kilkanaście lat SAP BI - założenia: System hurtowni z optymalną strukturą danych do raportowania i analiz, Osobny system, Środowisko i narzędzia OLAP, Kompresja danych, Automatyczne zarządzanie hurtownią danych, Pre-konfiguracja 2
3 SAP Business Intelligence: Źródło danych: SAP Źródło danych: System inny Źródło danych: Plik.csv Źródło danych: XML Baza danych SAP BI Baza danych Business Explorer Business Objects Definicje I: Obiekty informacji Cechy Wskaźniki MPK Element kosztów Zakład Skład Materiał Kraj Klient 3
4 Definicje I: Cechy Obiekty informacji Wskaźniki Dane podstawowe: Atrybuty, Teksty, Hierarchie MPK Element kosztów Zakład Skład Materiał Kraj Klient Definicje I: Cechy Obiekty informacji Wskaźniki Dane podstawowe: Atrybuty, Teksty, Hierarchie MPK Element kosztów Zakład Skład Materiał Kraj Klient Przychody Koszty Ilośd Marża Godziny 4
5 Definicje I: Cechy MPK Element kosztów Zakład Skład Materiał Kraj Klient Obiekty informacji Wskaźniki Przychody Koszty Ilośd Marża Godziny Dane podstawowe: Atrybuty, Teksty, Hierarchie Rekord danych MPK Element kosztów Koszt Ilość zł 21 kg Definicje II: Dostawca informacji Fizyczni dostawcy informacji Logiczni dostawcy informacji Obiekty DSO Kostki informacji Zbiory informacji Multidostawcy Dostawcy wirtualni Dostawca informacji to każdy obiekt hurtowni danych, na którym może byd oparte zapytanie (raport) 5
6 Definicje III: Kostka OLAP Wielowymiarowa Dane zagregowane Struktura zoptymalizowana do raportowania Obiekt ODS Struktura płaska Dane szczegółowe (pozycje pojedyncze) Zoptymalizowane do delty Multidostawca Łączenie danych wielu dostawców Raportowanie cross-modułowe Definicje III: Kostka informacji (z danymi transakcyjnymi) Dane podstawowe MPK: Atrybuty 5 Wędzarnia I Sokołów Tabela faktów Koszt Teksty 5 Tekst krótki Tekst długi Wymiar II 24 3 Wymiar I 11 5 Hierarchie 5 Węzły Podwęzły Schemat gwiazdy 6
7 Etap I: Zebranie wymagao Klient zgłasza zapotrzebowanie na dwa raporty: 1. Porównanie sprzedaży z planem w ujęciu miesięcznym, dla konkretnych indeksów materiałowych z możliwością nawigacji po kliencie, kanale dystrybucji, dniu kalendarzowym. Dane dotyczące faktur pozyskiwane są z systemu SAP, plan zaczytywany z pliku; 2. Porównanie ilości sprzedaży i ilości produkcji w ujęciu miesięcznym dla indeksów materiałowych. Wszystkie dane pochodzą z SAP. Etap I: Zebranie wymagao Dodatkowo: - Na raporcie ma byd możliwośd grupowania materiału według grup niezdefiniowanych w systemie źródłowym; - Raporty powinny byd wyświetlane w narzędziach BO. 7
8 Etap II: Koncepcja Przepływ danych Multikost ka Zbiór informacji Multidostawcy Materiał - atrybuty Sprzedaż - plan Sprzedaż Produkcj a Kostki informacji DSOsprzedaż DSOprodukcja Data Store Objects Sprzedaż - plik Sprzedaż - SAP Produkcja - SAP Źródła danych Materiał - PLIK Etap II: Koncepcja O czym nie wolno zapomnied: - O częstotliwości i sposobie zasilania danymi ; - O uprawnieniach; - O uwzględnieniu wszystkich pól po których będzie możliwe raportowanie. 8
9 Etap III: Tworzenie przepływów danych 1. Utworzenie w wszystkich niezbędnych cech i wskaźników; 2. Aktywacja źródeł danych; 3. Utworzenie wszystkich niezbędnych dostawców informacji; 4. Utworzenie transformacji umożliwiających zmapowanie pól pomiędzy obiektem źródłowym a docelowym; 5. Utworzenie pakietów umożliwiających zaczytanie danych; 6. Utworzenie łaocuchów ładowania danych. BW 305: BI - Enterprise Reporting, Query &Analysis (Part I) Etap IV: Testowanie 1. Inicjalne zaczytanie danych na system testowy BW; 2. Utworzenie raportów; 3. Umożliwienie użytkownikom ich testowania; 4. Dokonanie poprawek i modyfikacji. 9
10 BW 305: BI - Enterprise Reporting, Query &Analysis (Part I) Etap V: Prace koocowe 1. Uprawnienia; 2. Przeniesienie konfiguracji na system produktywny ; 3. Inicjalne zaczytanie danych na systemie produktywnym; 4. Zaplanowanie łaocuchów ładowania danych; 5. Testowanie; 6. Poprawa wydajności; 7. Dokumentacja; 8. Integracja z Business Objects BW 305: BI - Enterprise Reporting, Query &Analysis (Part I) Dziękuję za uwagę!! Koniec 10
Wprowadzenie do technologii Business Intelligence i hurtowni danych
Wprowadzenie do technologii Business Intelligence i hurtowni danych 1 Plan rozdziału 2 Wprowadzenie do Business Intelligence Hurtownie danych Produkty Oracle dla Business Intelligence Business Intelligence
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do Hurtowni Danych. Mariusz Rafało
Wprowadzenie do Hurtowni Danych Mariusz Rafało mrafalo@sgh.waw.pl WARSTWA PREZENTACJI HURTOWNI DANYCH Wykorzystanie hurtowni danych - aspekty Analityczne zbiory danych (ADS) Zbiór danych tematycznych (Data
Bardziej szczegółowoCzęść I Istota analizy biznesowej a Analysis Services
Spis treści Część I Istota analizy biznesowej a Analysis Services 1 Analiza biznesowa: podstawy analizy danych... 3 Wprowadzenie do analizy biznesowej... 3 Wielowymiarowa analiza danych... 5 Atrybuty w
Bardziej szczegółowoCo to jest Business Intelligence?
Cykl: Cykl: Czwartki z Business Intelligence Sesja: Co Co to jest Business Intelligence? Bartłomiej Graczyk 2010-05-06 1 Prelegenci cyklu... mariusz@ssas.pl lukasz@ssas.pl grzegorz@ssas.pl bartek@ssas.pl
Bardziej szczegółowoHurtownie danych. Wstęp. Architektura hurtowni danych. http://zajecia.jakubw.pl/hur CO TO JEST HURTOWNIA DANYCH
Wstęp. Architektura hurtowni. Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajecia.jakubw.pl/hur CO TO JEST HURTOWNIA DANYCH B. Inmon, 1996: Hurtownia to zbiór zintegrowanych, nieulotnych, ukierunkowanych
Bardziej szczegółowoHurtownie danych a transakcyjne bazy danych
Hurtownie danych a transakcyjne bazy danych Materiały źródłowe do wykładu: [1] Jerzy Surma, Business Intelligence. Systemy wspomagania decyzji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2009 [2] Arkadiusz Januszewski,
Bardziej szczegółowoRady i porady użytkowe
Rady i porady użytkowe Dział Eksploatacji CONTROLLING SYSTEMS sp. z o.o. Rady i porady - źródło prezentacji: Najczęstsze problemy zgłaszane przez Klientów na etapie eksploatacji systemu Spostrzeżenia konsultantów
Bardziej szczegółowoHurtownie danych - przegląd technologii Robert Wrembel Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl
Hurtownie danych - przegląd technologii Robert Wrembel Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/rwrembel Plan wykładów Wprowadzenie - integracja
Bardziej szczegółowoUsługi analityczne budowa kostki analitycznej Część pierwsza.
Usługi analityczne budowa kostki analitycznej Część pierwsza. Wprowadzenie W wielu dziedzinach działalności człowieka analiza zebranych danych jest jednym z najważniejszych mechanizmów podejmowania decyzji.
Bardziej szczegółowoHurtownie danych - przegląd technologii
Hurtownie danych - przegląd technologii Robert Wrembel Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/rwrembel Plan wykład adów Wprowadzenie - integracja
Bardziej szczegółowoHurtownie danych. 31 stycznia 2017
31 stycznia 2017 Definicja hurtowni danych Hurtownia danych wg Williama Inmona zbiór danych wyróżniający się następującymi cechami uporządkowany tematycznie zintegrowany zawierający wymiar czasowy nieulotny
Bardziej szczegółowoModele danych - wykład V. Zagadnienia. 1. Wprowadzenie 2. MOLAP modele danych 3. ROLAP modele danych 4. Podsumowanie 5. Zadanie fajne WPROWADZENIE
Modele danych - wykład V Paweł Skrobanek, C-3 pok. 321 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2006 Zagadnienia 1. Wprowadzenie 2. MOLAP modele danych 3. modele danych 4. Podsumowanie 5. Zadanie fajne
Bardziej szczegółowoHurtownie danych - przegląd technologii
Hurtownie danych - przegląd technologii Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/rwrembel Biznesowe słowniki pojęć biznesowych odwzorowania pojęć
Bardziej szczegółowoModele danych - wykład V
Modele danych - wykład V Paweł Skrobanek, C-3 pok. 323 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2006 Zagadnienia 1. Wprowadzenie 2. MOLAP modele danych 3. ROLAP modele danych 4. Podsumowanie 5. Zadanie
Bardziej szczegółowoSpis treści. Część I Wprowadzenie do pakietu oprogramowania Analysis Services
Spis treści Wstęp... ix Odkąd najlepiej rozpocząć lekturę?... ix Informacja dotycząca towarzyszącej ksiąŝce płyty CD-ROM... xi Wymagania systemowe... xi Instalowanie i uŝywanie plików przykładowych...
Bardziej szczegółowoHurtownie danych i business intelligence - wykład II. Zagadnienia do omówienia. Miejsce i rola HD w firmie
Hurtownie danych i business intelligence - wykład II Paweł Skrobanek, C-3 pok. 321 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2005-2012 Zagadnienia do omówienia 1. Miejsce i rola w firmie 2. Przegląd architektury
Bardziej szczegółowoPROGRAM STUDIÓW ZINTEGROWANE SYSTEMY ZARZĄDZANIA SAP ERP PRZEDMIOT GODZ. ZAGADNIENIA
PROGRAM STUDIÓW ZINTEGROWANE SYSTEMY ZARZĄDZANIA SAP ERP PRZEDMIOT GODZ. ZAGADNIENIA Zarządzanie zintegrowane Zintegrowane systemy informatyczne klasy ERP Zintegrowany system zarządzania wprowadzenia System,
Bardziej szczegółowoCOMARCH DATA WAREHOUSE MANAGER 6.2
COMARCH DATA WAREHOUSE MANAGER 6.2 WSTĘP DO ZAGADNIENIA HURTOWNI DANYCH Gromadzenie danych biznesowych z systemów rozproszonych, oraz doprowadzenie do ich uwspólnienia, w celu przeprowadzenia analiz oraz
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do Hurtowni Danych. Mariusz Rafało
Wprowadzenie do Hurtowni Danych Mariusz Rafało mariusz.rafalo@hotmail.com WPROWADZENIE DO HURTOWNI DANYCH Co to jest hurtownia danych? Hurtownia danych jest zbiorem danych zorientowanych tematycznie, zintegrowanych,
Bardziej szczegółowoHurtownie danych. Hurtownie danych. dr hab. Maciej Zakrzewicz Politechnika Poznańska Instytut Informatyki. Maciej Zakrzewicz (1)
Hurtownie danych dr hab. Maciej Zakrzewicz Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Maciej Zakrzewicz (1) Plan wykładu Wprowadzenie do Business Intelligence (BI) Hurtownia danych Zasilanie hurtowni
Bardziej szczegółowoHurtownie danych w praktyce
Hurtownie danych w praktyce Fakty i mity Dr inż. Maciej Kiewra Parę słów o mnie... 8 lat pracy zawodowej z hurtowniami danych Projekty realizowane w kraju i zagranicą Certyfikaty Microsoft z Business Intelligence
Bardziej szczegółowoEwolucja technik modelowania hurtowni danych
Baza wiedzy JPro Ewolucja technik modelowania hurtowni Porównanie technik modelowania hurtowni podsumowanie: Strona 1/6 Nazwa podejścia Corporate Information Factory Kimball Bus Architecture Data Vault
Bardziej szczegółowoDOKUMENT INFORMACYJNY COMARCH BUSINESS INTELLIGENCE:
DOKUMENT INFORMACYJNY COMARCH BUSINESS INTELLIGENCE: JAKIE PROBLEMY ROZWIĄZUJE BI 1 S t r o n a WSTĘP Niniejszy dokument to zbiór podstawowych problemów, z jakimi musi zmagać się przedsiębiorca, analityk,
Bardziej szczegółowoWstęp do Business Intelligence
Wstęp do Business Intelligence Co to jest Buisness Intelligence Business Intelligence (analityka biznesowa) - proces przekształcania danych w informacje, a informacji w wiedzę, która może być wykorzystana
Bardziej szczegółowoHURTOWNIE DANYCH I BUSINESS INTELLIGENCE
BAZY DANYCH HURTOWNIE DANYCH I BUSINESS INTELLIGENCE Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie Adrian Horzyk horzyk@agh.edu.pl Google: Horzyk HURTOWNIE DANYCH Hurtownia danych (Data Warehouse) to najczęściej
Bardziej szczegółowoHurtownie danych i business intelligence - wykład II. Zagadnienia do omówienia. Miejsce i rola HD w firmie
Hurtownie danych i business intelligence - wykład II Paweł Skrobanek, C-3 pok. 321 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2005-2008 Zagadnienia do omówienia 1. 2. Przegląd architektury HD 3. Warsztaty
Bardziej szczegółowoBudowa modeli wymagań dla Regionalnych Systemów Informacji Medycznej opartych o hurtownie danych
Dr Jerzy ROSZKOWSKI Management Systems Consulting Budowa modeli wymagań dla Regionalnych Systemów Informacji Medycznej opartych o hurtownie danych TIAPiSZ 09 Definiowanie wymagań Główny problem: Jak definiować
Bardziej szczegółowoSpis tre±ci. Przedmowa... Cz ± I
Przedmowa.................................................... i Cz ± I 1 Czym s hurtownie danych?............................... 3 1.1 Wst p.................................................. 3 1.2 Denicja
Bardziej szczegółowoMiCOMP Systemy Komputerowe
Należymy do firm budujących społeczeństwo informacyjne MiCOMP Systemy Komputerowe Efektywne narzędzia informatyczne wspomagające zarządzanie mieniem gminy - MiCOMP_GRN Poznań, Konferencja "Gospodarowanie
Bardziej szczegółowoMaciej Kiewra mkiewra@qbico.pl. Quality Business Intelligence Consulting http://www.qbico.pl
Maciej Kiewra mkiewra@qbico.pl Quality Business Intelligence Consulting http://www.qbico.pl Wstęp Integration Services narzędzie do integracji danych Pomyślane do implementacji procesów ETL Extract ekstrakcja
Bardziej szczegółowodr inż. Paweł Morawski Informatyczne wsparcie decyzji logistycznych semestr letni 2016/2017
dr inż. Paweł Morawski Informatyczne wsparcie decyzji logistycznych semestr letni 2016/2017 KONTAKT Z PROWADZĄCYM dr inż. Paweł Morawski e-mail: pmorawski@spoleczna.pl www: http://pmorawski.spoleczna.pl
Bardziej szczegółowoSzkolenie autoryzowane. MS Wdrażanie hurtowni danych w Microsoft SQL Server 2012
Szkolenie autoryzowane MS 10777 Wdrażanie hurtowni danych w Microsoft SQL Server 2012 Strona szkolenia Terminy szkolenia Rejestracja na szkolenie Promocje Opis szkolenia Szkolenie przeznaczone jest dla
Bardziej szczegółowoAnalityka danych w środowisku Hadoop. Piotr Czarnas, 5 czerwca 2017
Analityka danych w środowisku Hadoop Piotr Czarnas, 5 czerwca 2017 Pytania stawiane przez biznes 1 Jaka jest aktualnie sytuacja w firmie? 2 Na czym jeszcze możemy zarobić? Które procesy możemy usprawnić?
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do Hurtowni Danych. Mariusz Rafało
Wprowadzenie do Hurtowni Danych Mariusz Rafało mrafalo@sgh.waw.pl PROJEKTOWANIE WARSTWY DANYCH DETALICZNYCH - ZAGADNIENIA Partycjonowanie Partycja jest wydzielonym miejscem na dysku, w którym przechowywane
Bardziej szczegółowoBazy Danych. Bazy Danych i SQL Podstawowe informacje o bazach danych. Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM,
Bazy Danych Bazy Danych i SQL Podstawowe informacje o bazach danych Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, regulski@metal.agh.edu.pl Oczekiwania? 2 3 Bazy danych Jak przechowywać informacje? Jak opisać rzeczywistość?
Bardziej szczegółowoBudowa systemu wspomagającego podejmowanie decyzji. Metodyka projektowo wdrożeniowa
Budowa systemu wspomagającego podejmowanie decyzji Metodyka projektowo wdrożeniowa Agenda Systemy wspomagające decyzje Business Intelligence (BI) Rodzaje systemów BI Korzyści z wdrożeń BI Zagrożenia dla
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do hurtowni danych
Wprowadzenie do hurtowni danych przygotował: Paweł Kasprowski Kostka Kostka (cube) to podstawowy element hurtowni Kostka jest wielowymiarowa (od 1 do N wymiarów) Kostka składa się z: faktów wektora wartości
Bardziej szczegółowoRamowy plan kursu. Lp. Moduły Wyk. Lab. Przekazywane treści
Ramowy plan kursu Lp. Moduły Wyk. Lab. Przekazywane treści 1 3 4 Technologia MS SQL Server 2008 R2. Podstawy relacyjnego modelu i projektowanie baz. Zaawansowane elementy języka SQL. Programowanie w języku
Bardziej szczegółowoMigracja XL Business Intelligence do wersji
Migracja XL Business Intelligence do wersji 2019.0 Copyright 2018 COMARCH Wszelkie prawa zastrzeżone Nieautoryzowane rozpowszechnianie całości lub fragmentu niniejszej publikacji w jakiejkolwiek postaci
Bardziej szczegółowoHurtownie danych. Rola hurtowni danych w systemach typu Business Intelligence
Hurtownie danych Rola hurtowni danych w systemach typu Business Intelligence Krzysztof Goczyła Teresa Zawadzka Katedra Inżynierii Oprogramowania Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechnika
Bardziej szczegółowoBartłomiej Graczyk MCT,MCITP,MCTS
Praktyczne wykorzystanie elementów raportowania (SSRS, Performance Point Service, Excel Services, Visio Services) w Microsoft Project 2010 Bartłomiej Graczyk 2012-11-05 Bartłomiej Graczyk MCT,MCITP,MCTS
Bardziej szczegółowoCZĘŚĆ I ZASTOSOWANIE PROGRAMU EXCEL DO ANALIZ BUSINESS INTELLIGENCE
Spis treści O autorach Wprowadzenie CZĘŚĆ I ZASTOSOWANIE PROGRAMU EXCEL DO ANALIZ BUSINESS INTELLIGENCE Rozdział 1. Istotne zagadnienia bazodanowe Bazy danych jako remedium na standardowe ograniczenia
Bardziej szczegółowoMOS System wsparcia pracowników mobilnych
MOS System wsparcia pracowników mobilnych Koordynacja mobilnego zespołu pracowników, przedstawicieli handlowych, serwisantów czy ankieterów jest zadaniem bardzo trudnym. A ich szybka i wydajna praca oraz
Bardziej szczegółowoUsługa archiwizacji danych w systemie Eureca. Marek Jelenik CONTROLLING SYSTEMS sp. z o.o.
Usługa archiwizacji danych w systemie Eureca Marek Jelenik CONTROLLING SYSTEMS sp. z o.o. Na czym polega usługa archiwizacji danych w systemie Eureca? 2012 2013 2014 2015 Przed archiwizacją SQL OLAP BAZA
Bardziej szczegółowoRola analityki danych w transformacji cyfrowej firmy
Rola analityki danych w transformacji cyfrowej firmy Piotr Czarnas Querona CEO Analityka biznesowa (ang. Business Intelligence) Proces przekształcania danych w informacje, a informacji w wiedzę, która
Bardziej szczegółowoAUREA BPM Oracle. TECNA Sp. z o.o. Strona 1 z 7
AUREA BPM Oracle TECNA Sp. z o.o. Strona 1 z 7 ORACLE DATABASE System zarządzania bazą danych firmy Oracle jest jednym z najlepszych i najpopularniejszych rozwiązań tego typu na rynku. Oracle Database
Bardziej szczegółowoMigracja Comarch ERP Altum Business Intelligence do wersji 2019
Migracja Comarch ERP Altum Business Intelligence do wersji 2019 Wersja 2019 2 Comarch ERP Altum Wersja 2019 Copyright 2019 COMARCH Wszelkie prawa zastrzeżone Nieautoryzowane rozpowszechnianie całości lub
Bardziej szczegółowoHurtownie danych. Przetwarzanie zapytań. http://zajecia.jakubw.pl/hur ZAPYTANIA NA ZAPLECZU
Hurtownie danych Przetwarzanie zapytań. Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajecia.jakubw.pl/hur ZAPYTANIA NA ZAPLECZU Magazyny danych operacyjnych, źródła Centralna hurtownia danych Hurtownie
Bardziej szczegółowoMigracja Business Intelligence do wersji 2013.3
Migracja Business Intelligence do wersji 2013.3 Copyright 2013 COMARCH Wszelkie prawa zastrzeżone Nieautoryzowane rozpowszechnianie całości lub fragmentu niniejszej publikacji w jakiejkolwiek postaci jest
Bardziej szczegółowoProcesowanie i partycjonowanie Analysis Services od podszewki (300) Adrian Chodkowski Adrian.Chodkowski@outlook.com
Media Partners Procesowanie i partycjonowanie Analysis Services od podszewki (300) Adrian Chodkowski Adrian.Chodkowski@outlook.com Adrian Chodkowski Konsultant Business Intelligence w Jcommerce S.A Certyfikowany
Bardziej szczegółowoPrezentacja firmy WYDAJNOŚĆ EFEKTYWNOŚĆ SKUTECZNOŚĆ. http://www.qbico.pl
Prezentacja firmy { WYDAJNOŚĆ EFEKTYWNOŚĆ SKUTECZNOŚĆ http://www.qbico.pl Firma ekspercka z dziedziny Business Intelligence Srebrny Partner Microsoft w obszarach Business Intelligence i Data Platform Tworzymy
Bardziej szczegółowoBaza danych to zbiór wzajemnie powiązanych ze sobą i zintegrowanych danych z pewnej dziedziny.
PI-14 01/12 Baza danych to zbiór wzajemnie powiązanych ze sobą i zintegrowanych danych z pewnej dziedziny.! Likwidacja lub znaczne ograniczenie redundancji (powtarzania się) danych! Integracja danych!
Bardziej szczegółowoProgram szkoleniowy Efektywni50+ Moduł V Raportowanie dla potrzeb analizy danych
Program szkoleniowy Efektywni50+ Moduł V Raportowanie dla potrzeb analizy danych 1 Wprowadzenie do technologii MS SQL Server 2012 Reporting Services. 2h Podstawowym zadaniem omawianej jednostki lekcyjnej
Bardziej szczegółowoKorzyści z integracji danych klienta. Seminarium PIU Jakość danych w systemach informatycznych ZU Warszawa 25.03.2009 Przygotowała Ewa Galas
Korzyści z integracji danych klienta Seminarium PIU Jakość danych w systemach informatycznych ZU Warszawa 25.03.2009 Przygotowała Ewa Galas Definicje CDI ( Customer Data Integration) koncepcja integracji
Bardziej szczegółowodr inż. Paweł Morawski Informatyczne wsparcie decyzji logistycznych semestr letni 2018/2019
dr inż. Paweł Morawski Informatyczne wsparcie decyzji logistycznych semestr letni 2018/2019 KONTAKT Z PROWADZĄCYM dr inż. Paweł Morawski e-mail: pmorawski@spoleczna.pl www: http://pmorawski.spoleczna.pl
Bardziej szczegółowoMigracja Business Intelligence do wersji 10.2. Aktualizacja dokumentu: 2011-02-04
Migracja Business Intelligence do wersji 10.2 Aktualizacja dokumentu: 2011-02-04 Spis treści Wstęp... 3 1 Tabela czynności jakie należy wykonać podczas migracji modułu Business Intelligence... 4 2 Migracja
Bardziej szczegółowoOracle11g: Wprowadzenie do SQL
Oracle11g: Wprowadzenie do SQL OPIS: Kurs ten oferuje uczestnikom wprowadzenie do technologii bazy Oracle11g, koncepcji bazy relacyjnej i efektywnego języka programowania o nazwie SQL. Kurs dostarczy twórcom
Bardziej szczegółowoHURTOWNIE DANYCH Dzięki uprzejmości Dr. Jakuba Wróblewskiego
HURTOWNIE DANYCH Dzięki uprzejmości Dr. Jakuba Wróblewskiego http://www.jakubw.pl/zajecia/hur/bi.pdf http://www.jakubw.pl/zajecia/hur/dw.pdf http://www.jakubw.pl/zajecia/hur/dm.pdf http://www.jakubw.pl/zajecia/hur/
Bardziej szczegółowoAnalityka danych & big data
TomaszJangas.com Analityka danych & big data 15 października 2017 W tym artykule opiszę architekturę, jaka często wykorzystywana jest dzisiaj w środowiskach do analityki danych w wielu różnych organizacjach
Bardziej szczegółowoEasyLoad BI zarządzanie wczytywaniem danych do hurtowni przez użytkowników biznesowych. Prezentacja rozwiązania
EasyLoad BI zarządzanie wczytywaniem danych do hurtowni przez użytkowników biznesowych Prezentacja rozwiązania BCC EXTRA EasyLoad BI jest jednym z produktów w ofercie BCC EXTRA. BCC EXTRA to unikalne produkty,
Bardziej szczegółowoCONTROLLING POD KONTROLĄ
CONTROLLING POD KONTROLĄ HYPERION PLANNING W PERNOD RICARD POLSKA MARCIN SWORZYŃSKI WARSZAWA 13.11.2013 1 Agenda Pernod Ricard Polska Punkt Startu i Cele Projektu Założenia projektu Wybór narzędzia i dostawcy
Bardziej szczegółowoHurtownie danych i business intelligence. Plan na dziś : Wprowadzenie do przedmiotu
i business intelligence Paweł Skrobanek, C-3 pok. 321 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl Wrocław 2005-2012 Plan na dziś : 1. Wprowadzenie do przedmiotu (co będzie omawiane oraz jak będę weryfikował zdobytą wiedzę
Bardziej szczegółowoAnalityka danych w środowisku Hadoop. Piotr Czarnas, 27 czerwca 2017
Analityka danych w środowisku Hadoop Piotr Czarnas, 27 czerwca 2017 Hadoop i Business Intelligence - wyzwania 1 Ładowane danych do Hadoop-a jest trudne 2 Niewielu specjalistów dostępnych na rynku Dostęp
Bardziej szczegółowoHurtownie danych. Projektowanie hurtowni: modele wielowymiarowe. Modelowanie punktowe. Operacje OLAP na kostkach. http://zajecia.jakubw.
Hurtownie danych Projektowanie hurtowni: modele wielowymiarowe. Modelowanie punktowe. Operacje OLAP na kostkach. http://zajecia.jakubw.pl/hur UZASADNIENIE BIZNESOWE Po co nam hurtownia danych? Jakie mogą
Bardziej szczegółowoSI-Consulting Sp. z o. o.
SI-Consulting Sp. z o. o. Zintegrowany system monitorowania obrotu produktami leczniczymi - ZSMOPL 2017-03-14 Agenda Prezentacja firmy SI-Consulting Zarys biznesowy, wymagania, cele projektu ZSMOPL Zakres
Bardziej szczegółowoModel logiczny SZBD. Model fizyczny. Systemy klientserwer. Systemy rozproszone BD. No SQL
Podstawy baz danych: Rysunek 1. Tradycyjne systemy danych 1- Obsługa wejścia 2- Przechowywanie danych 3- Funkcje użytkowe 4- Obsługa wyjścia Ewolucja baz danych: Fragment świata rzeczywistego System przetwarzania
Bardziej szczegółowoHurtownie danych i business intelligence. Plan na dziś : Wprowadzenie do przedmiotu
i business intelligence Paweł Skrobanek, C-3 pok. 321 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl Wrocław 2005-2007 Plan na dziś : 1. Wprowadzenie do przedmiotu (co będzie omawiane oraz jak będę weryfikował zdobytą wiedzę
Bardziej szczegółowoHurtownie danych i przetwarzanie analityczne - projekt
Hurtownie danych i przetwarzanie analityczne - projekt Warunki zaliczenia projektu: 1. Za projekt można zdobyć maksymalnie 40 punktów. 2. Projekt należy regularnie konsultować z jego koordynatorem. 3.
Bardziej szczegółowoOdświeŜanie hurtownie danych - wykład IV. Zagadnienia do omówienia. Wprowadzenie
OdświeŜanie hurtownie danych - wykład IV Paweł Skrobanek, C-3 pok. 323 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2006/2007 Zagadnienia do omówienia 1. Wprowadzenie 2. Klasyfikacja źródeł danych 3. Wymagania
Bardziej szczegółowoHurtownie danych. Wprowadzenie do systemów typu Business Intelligence
Hurtownie danych Wprowadzenie do systemów typu Business Intelligence Krzysztof Goczyła Teresa Zawadzka Katedra Inżynierii Oprogramowania Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechnika
Bardziej szczegółowoQlikView Business Intelligence, a system ERP SAP Użytkownicy systemów ERP firmy SAP przez wiele lat poszukiwali skutecznych i łatwych sposobów dotarcia do swych danych. Używali arkuszy kalkulacyjnych,
Bardziej szczegółowoAsseco CCR Comprehensive Consolidated Reporting. asseco.pl
Asseco CCR Comprehensive Consolidated Reporting. asseco.pl Kompleksowa obsługa sprawozdawczości grup kapitałowych. Aplikacja Asseco CCR to zaawansowane, bezpieczne i intuicyjne narzędzie do obsługi sprawozdawczości
Bardziej szczegółowoHurtownia danych praktyczne zastosowania
Hurtownia danych praktyczne zastosowania Dorota Olkowicz dorota.olkowicz@its.waw.pl Centrum Bezpieczeństwa Ruchu Drogowego ITS Plan prezentacji 1. Hurtownie danych 2. Hurtownia danych POBR 3. Narzędzia
Bardziej szczegółowoMigracja Business Intelligence do wersji
Migracja Business Intelligence do wersji 2015.1 Copyright 2014 COMARCH Wszelkie prawa zastrzeżone Nieautoryzowane rozpowszechnianie całości lub fragmentu niniejszej publikacji w jakiejkolwiek postaci jest
Bardziej szczegółowoPaweł Gołębiewski. Softmaks.pl Sp. z o.o. ul. Kraszewskiego 1 85-240 Bydgoszcz www.softmaks.pl kontakt@softmaks.pl
Paweł Gołębiewski Softmaks.pl Sp. z o.o. ul. Kraszewskiego 1 85-240 Bydgoszcz www.softmaks.pl kontakt@softmaks.pl Droga na szczyt Narzędzie Business Intelligence. Czyli kiedy podjąć decyzję o wdrożeniu?
Bardziej szczegółowoBazy danych. Plan wykładu. Rodzaje baz. Rodzaje baz. Hurtownie danych. Cechy hurtowni danych. Wykład 14: Hurtownie danych
Plan wykładu Bazy Wykład 14: Hurtownie Bazy operacyjne i analityczne Architektura hurtowni Projektowanie hurtowni Małgorzata Krętowska, Agnieszka Oniśko Wydział Informatyki PB Bazy (studia dzienne) 2 Rodzaje
Bardziej szczegółowoMigracja Business Intelligence do wersji 11.0
Migracja Business Intelligence do wersji 11.0 Copyright 2012 COMARCH Wszelkie prawa zastrzeżone Nieautoryzowane rozpowszechnianie całości lub fragmentu niniejszej publikacji w jakiejkolwiek postaci jest
Bardziej szczegółowoComarch BI Point Standalone ulotka. Wersja: 6.2
Comarch BI Point Standalone ulotka Wersja: 6.2 Copyright 2017 COMARCH Wszelkie prawa zastrzeżone. Nieautoryzowane rozpowszechnianie całości lub fragmentu niniejszej publikacji w jakiejkolwiek postaci jest
Bardziej szczegółowoHARMONOGRAM: DZIEŃ GODZINA MIEJSCE PROWADZĄCY TEMAT OPIS
WARSZTATY Grupa warsztatowa nr 1 System bilingowy operator telekomunikacyjny od środka Uczestnikom warsztatów zostanie przedstawiona specyfika działalności operatora telekomunikacyjnego ze szczególnym
Bardziej szczegółowoMigracja Business Intelligence do wersji
Migracja Business Intelligence do wersji 2016.1 Copyright 2015 COMARCH Wszelkie prawa zastrzeżone Nieautoryzowane rozpowszechnianie całości lub fragmentu niniejszej publikacji w jakiejkolwiek postaci jest
Bardziej szczegółowoMicrosoft Excel 2013: Budowanie modeli danych przy użyciu PowerPivot
Microsoft Excel 2013: Budowanie modeli danych przy użyciu PowerPivot Alberto Ferrari i Marco Russo Przekład: Marek Włodarz APN Promise Warszawa 2014 Spis treści Wprowadzenie............................................................
Bardziej szczegółowoVI Kongres BOUG Praktyczne aspekty wykorzystania Business Intelligence w przemyśle wydobywczym węgla kamiennego
VI Kongres BOUG Praktyczne aspekty wykorzystania Business Intelligence w przemyśle wydobywczym węgla kamiennego mgr Artur Wroński mgr inż. Przemysław Kapica 25.04.2012 Agenda: Środowisko platformy BI Użytkownicy
Bardziej szczegółowoPortale raportowe, a narzędzia raportowe typu self- service
Portale raportowe, a narzędzia raportowe typu self- service Bartłomiej Graczyk Kierownik Projektów / Architekt rozwiązań Business Intelligence E mail: bartek@graczyk.info.pl Site: www.graczyk.info.pl Agenda
Bardziej szczegółowoPREZENTACJA FUNKCJONALNA SYSTEMU PROPHIX
PREZENTACJA FUNKCJONALNA SYSTEMU PROPHIX Architektura i struktura funkcjonalna systemu PROPHIX PROPHIX Corporate Performance Management (Zarządzanie Wydajnością Firmy) System do samodzielnego planowania,
Bardziej szczegółowoPoznań, dzień 10.02.2014. Zapytanie ofertowe
Poznań, dzień 0.0.0 Zapytanie ofertowe Beneficjent: Tech-Net Spółka z ograniczoną odpowiedzialnością Program: Program Operacyjny Innowacyjna Gospodarka Działanie: 8. Wspieranie wdrażania elektronicznego
Bardziej szczegółowoHurtownia danych. Załącznik Nr 1 do SIWZ. Opis przedmiotu zamówienia. Lp. FUNKCJONALNOŚĆ/PARAMETRY WYMAGANE
Załącznik Nr 1 do SIWZ Opis przedmiotu zamówienia Lp. FUNKCJONALNOŚĆ/PARAMETRY WYMAGANE Hurtownia danych 1. Wielowymiarowa hurtownia danych oparta o model konstelacji faktów. 2. Brak ograniczenia na liczbę
Bardziej szczegółowoPoznaj potencjał Excela w zakresie BI! Zbuduj doskonały kokpit menedżera!
Poznaj potencjał Excela w zakresie BI! Program Excel można stosować na setki różnych sposobów, chociaż większość użytkowników uważa go za prosty arkusz kalkulacyjny. Co więcej, wachlarz jego zaawansowanych
Bardziej szczegółowoVII Kongres BOUG 03 października 2012
Raportowanie SLA w duŝej organizacji Studium przypadku VII Kongres BOUG 03 października 2012 Zdefiniowanie przypadku Zadanie do wykonania: Jak przenieść ustalenia formalne na efektywnie raportujący system?
Bardziej szczegółowoSamodzielny Business Intelligence in memory duże i małe. Paweł Gajda Business Solution Architect
Samodzielny Business Intelligence in memory duże i małe Paweł Gajda Business Solution Architect Agenda 1. Zapytania biznesowe 2. SAP Visual Intelligence 3. Szybkość 4. Zaangażowanie 5. Samoobsługa 6. Kreatywność
Bardziej szczegółowoMDW. (Moduł Dystrybucji Wysyłek) (Moduł Magento) v Strona 1 z 11
MDW (Moduł Dystrybucji Wysyłek) (Moduł Magento) v.1.25.0 Strona 1 z 11 Spis treści Zgodny z Magento... 3 Instalacja... 3 Opis... 6 Metody wysyłki... 6 Ręczne mapowanie metod... 7 Użycie tworzenie wysyłek...
Bardziej szczegółowoProcesy ETL. 10maja2009. Paweł Szołtysek
Procesy 10maja2009 Paweł Szołtysek 1/12 w praktyce w praktyce 2/12 Zagadnienie Business Inteligence w praktyce 3/12 Czym jest proces? w praktyce Dane: dowolny zbiór danych ze źródeł zewnętrznych. Szukane:
Bardziej szczegółowoInformacje wstępne Autor Zofia Kruczkiewicz Wzorce oprogramowania 4
Utrwalanie danych zastosowanie obiektowego modelu danych warstwy biznesowej do generowania schematu relacyjnej bazy danych Informacje wstępne Autor Zofia Kruczkiewicz Wzorce oprogramowania 4 1. Relacyjne
Bardziej szczegółowoOrganizacyjnie. Prowadzący: dr Mariusz Rafało (hasło: BIG)
Big Data Organizacyjnie Prowadzący: dr Mariusz Rafało mrafalo@sgh.waw.pl http://mariuszrafalo.pl (hasło: BIG) Automatyzacja Automatyzacja przetwarzania: Apache NiFi Źródło: nifi.apache.org 4 Automatyzacja
Bardziej szczegółowoBazy danych. Zenon Gniazdowski WWSI, ITE Andrzej Ptasznik WWSI
Bazy danych Zenon Gniazdowski WWSI, ITE Andrzej Ptasznik WWSI Wszechnica Poranna Trzy tematy: 1. Bazy danych - jak je ugryźć? 2. Język SQL podstawy zapytań. 3. Mechanizmy wewnętrzne baz danych czyli co
Bardziej szczegółowoWPROWADZENIE DO BAZ DANYCH
WPROWADZENIE DO BAZ DANYCH Pojęcie danych i baz danych Dane to wszystkie informacje jakie przechowujemy, aby w każdej chwili mieć do nich dostęp. Baza danych (data base) to uporządkowany zbiór danych z
Bardziej szczegółowoInnowacyjne Rozwiązania Informatyczne dla branży komunalnej. Liliana Nowak Pełnomocnik Zarządu ds. Sprzedaży i Marketingu
Innowacyjne Rozwiązania Informatyczne dla branży komunalnej Liliana Nowak Pełnomocnik Zarządu ds. Sprzedaży i Marketingu Pytania Kto dzisiaj z Państwa na co dzień nie używa jakiegoś programu komputerowego?
Bardziej szczegółowoMarcin Ciesielski MASTERGRUPA
Marcin Ciesielski MASTERGRUPA Busko Zdrój, dnia 26.11.2013 r. SPECYFIKACJA DO ZAPYTANIA OFERTOWEGO nr POIG82/01 Dotyczy umowy o dofinansowanie nr UDA-POIG.08.02.00-26-018/13-00 zawartej w dniu 30.10.2013
Bardziej szczegółowoBazy Danych. Bazy Danych i SQL Podstawowe informacje o bazach danych. Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, regulski@metal.agh.edu.pl
Bazy Danych Bazy Danych i SQL Podstawowe informacje o bazach danych Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, regulski@metal.agh.edu.pl Literatura i inne pomoce Silberschatz A., Korth H., S. Sudarshan: Database
Bardziej szczegółowonr sprawy: BZP.243.24.2013.ML Wrocław, dn. 29 stycznia 2014 r. INFORMACJA DLA WYKONAWCÓW NR 6
nr sprawy: BZP.243.24.2013.ML Wrocław, dn. 29 stycznia 2014 r. INFORMACJA DLA WYKONAWCÓW NR 6 dotyczy: postępowania nr BZP.243.24.2013.ML prowadzonego w trybie przetargu nieograniczonego na realizację
Bardziej szczegółowoNarzędzia controllingowe dla małych firm
Narzędzia controllingowe dla małych firm HURTOWNIA DANYCH BUDŻETOWANIE WYMIANA INFORMACJI 1. Small Business Navigator dla małych firm Business Navigator jest platformą informatyczną wspomagającą wdrożenie
Bardziej szczegółowo