Diese Website verwendet Cookies um Dienste bereitzustellen und Zugriffe zu analysieren. Durch die weitere Nutzung dieser Website stimmen Sie unseren Cookie-Richtlinien zu. mehr erfahren

Datenmanager

Diese Werkzeuge (Data Services, Data Quality, Text Analysis, Information Steward und Predictive Analysis) werden von den Data-Manager oder -Scientist verwendet, um Ihre Daten professionel aufzubereiten und den Endanwendern Businessgerecht abzuliefern (Information Design Tool, Universe Designer Tool).

SAP Business Objects Data Services hilft Ihnen, in Zeiten wachsender Datenmengen und komplexer Systeme, Ihre Daten in bestmöglicher Form zu nutzen. Schaffen Sie transparente Datengrundlagen.

Hauptanwendungsfälle
  • Daten laden aus versch. Systemen
  • Datenvalidierung
  • Unstrukturierte Textdaten-Quellen analysieren
Key-Features
  • Daten vereinheitlichen (Kunden, Produkte, etc.)
  • Daten laden und erweitern
  • Grafisch Flüsse erstellen
  • Linage und Impact-Analysis
  • Webbasierte Betriebs- und End-Anwender Plattform
Datenquelle
  • Alle geläufigen Datenquellen

Information Design Tool (IDT) resp. dessen Vorgänger Universum Design Tool (UDT) wird benötigt, um die Business-Schicht für die Endanwender zur Verfügung stellen (Universen).

Hauptanwendungsfälle
  • Endanwendern die Arbeit durch Business-Schicht erleichtern
  • Modelle implementieren
Key-Features
  • Logische Modelle (Keine Persistenz)
  • Sicherheit (Zeilen- und Record-Sicherheit)
  • Firmenweite Definitionen von Kennzahlen, Dimensionen und Filtern
  • IT-Sprache wird in End-Anwender Sprache übersetzt
Datenquellen
  • Anbindung an alle Datenbanksysteme

Mit SAP BusinessObjects Information Steward ermöglichen Sie Ihrem Data Steward Ihre Unternehmensdaten mit einen Tool zu verwalten. Der Fokus liegt bei „Daten verstehen“ und „Datenqualitätsregeln definieren und überwachen“. Wenn es um das Thema „Data Integration“ geht, sprechen Business User und IT unterschiedliche Sprachen. Mit SAP BusinessObjects Information Steward schliessen Sie die Lücke zwischen IT und Business User. Sie geben Ihren Mitarbeitern ein Tool an die Hand, mit denen Sie Ihre unternehmerischen Daten verstehen lernen.

Hauptanwendungsfälle
  • Datenqualitätsregeln definieren und überwachen
  • Unternehmensdaten verwalten
Key-Features
  • Data Insight
  • Metadata Management
  • Metapedia
  • Cleansing
Datenquellen
  • Anbindung an alle Datenbanksysteme

SAP DataHub hilft ihnen Datenoperationen für Ihr Unternehmen zu verwalten und mit Governance- und Orchestrierungsoptionen anzureichern

Hauptanwendungsfälle
  • Datenoperationen steuern
  • Datenprojekte beschleunigen
  • Datengesteuerte Anwendungen
Key-Features
  • On-Premise oder Cloud
  • Beschleunigung und Erweiterung von Datenprojekten
  • Agile Andwendungen
  • Zentrale Datenverwaltung
  • digitale Transformationen vereinfachen und beschleunigen
Datenquellen
  • Anbindung an alle Datenbanksysteme

Mit der leistungsstarken Software für vorausschauende Analysen entdecken Sie Trends und Muster in Ihren Unternehmensdaten und gewinnen so einzigartige Erkenntnisse über Ihre Kunden, Geschäftsabläufe und Märkte.

Business-User können die meistgenutzen Vorhersagemodelle bzw. Algorithmen in einfachen Schritten auf eine Vielzahl an unterschiedlichen Datenquellen angewendet werden.

Datenanalysten stehen durch „Expert Analytics“ alle notwendigen Werkzeuge zur Verfügung um auch komplexe Modellierungendurchzuführen.

Hauptanwendungsfälle
  • Computerunterstützte Erstellung von Vorhersagemodellen
  • Predictive Modelling
  • Erstellung Analytischer Datensätze
Key-Features
  • Regression, Zeitreihenanalyse und Klassifizierung
  • Clustering und Netzwerkanalyse
  • R-Integration
  • Anwendbar durch Business User
Datenquellen
  • SAP HANA
  • SQL-Datenbanken
  • ODBC
  • Flat-Files

Mit Hilfe von SAP Predictive Factory können Firmen auf einfache Art und Weise Vorhersagemodelle erstellen und diese operationalisieren, wobei im Gegensatz zu anderen Lösungen keine vertieften Statistik- und Programmierkenntnisse notwendig um Erkenntnisse aus Unternehmensdaten zu gewinnen.

Einmal erstellte Modelle können automatisiert auf Abweichungen geprüft, bei Bedarf neu „trainiert“ und auf aktuelle Daten angewendet werden.

Hauptanwendungsfälle
  • Automatisierung von Vorhersagemodellen
  • Automatisierte Datenaufbereitung und Encoding
  • Erstellung von Vorhersagemodellen
Key-Features
  • Automatisiertes Erkennen der Modellperformance
  • Automatisierte Rekalibrierung von Modellen
  • Automatisiertes Encoding
  • Anwendbar durch Business-User
Datenquellen
  • SAP HANA
  • SQL-Datenbanken
  • ODBC
  • Flat-Files