Caché for Business Inteligence Applications - PowerPoint PPT Presentation

cach for business inteligence applications n.
Download
Skip this Video
Loading SlideShow in 5 Seconds..
Caché for Business Inteligence Applications PowerPoint Presentation
Download Presentation
Caché for Business Inteligence Applications

play fullscreen
1 / 24
Caché for Business Inteligence Applications
75 Views
Download Presentation
leonard-townsend
Download Presentation

Caché for Business Inteligence Applications

- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript

  1. Cachéfor Business Inteligence Applications Michal Tomek, Martin Zubek

  2. Posunutí hodnoty aplikace Automatizováníbusinessprocesů Automatizovat, monitorovat,řídit, zlepšovatbusinessprocesy

  3. Akvizice BI společností Společně, SAP a Business Objectszamýšlí nabízet řešení s vysokou hodnotou…navrženy tak aby společnostem umožnilinapřímit rozhodovací procesy, zvýšit hodnotupro zákazníka a vytvořit konkurenční výhodupomocí vícerozměrné business inteligencev reálném čase. SAP a Business Objects věří že zákaznícizískají zásadní benefity pomocí kombinacenových, inovativních nabídek BI řešenínapříč celou společností společněs vnořenými analytickými schopnostmiuvnitř transakčních aplikací.

  4. Příležitost pro aplikační partnery • Předefinování hodnoty aplikace • Obhájit/rozšířit vedoucí postavení na trhu • Generovat krátko i dlouhodobé výnosy VnořenáReal-Time BI

  5. Tradiční BI Datový sklad BINástroje ETL Vzdáleno odtransakčníchaplikací

  6. Tradiční BI • Periodická extrakcea uložení dat do skladu • Zásadní náklady na hardware,software a lidi na začátku i v průběhu používání • Předpoklad sofistikovanéhouživatele s velkou znalostí BI nástrojůa datových struktur

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

  8. 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 • Předem definovaný model dat • “Úvodní sada” dotazů,reportů, grafů, řídicích panelů

  9. Vnořená BI – přidaná hodnota AP • Velké technické znalosti + hlubokáznalost aplikační doménya datových struktur • Schopnost vyvinout bohatý soubormetrika indikátorů výkonudíky práci s velkou skupinou zákazníků • Příležitost sbírat benchmarková data pro komparativní měření výkonu

  10. Základní schopnosti DeepSee Analyzer Prozkoumává a zobrazuje data Architect Definuje datový model Designer Tvoří řídicí panely Conector Připojuje a využívá vnější data

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

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

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

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

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

  16. Co míníme výrazem “real time”? • 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

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

  18. Kdo jsou klíčoví konkurenti? • 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 • Interní vývoj

  19. Kdo jsou klíčoví konkurenti? • Nedělat nic • 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

  20. Konkurenti na poli BI “ Zmatení a rozčarování. Takový je osudtisíců BI zákazníků BusinessObjects, Cognos a Hyperionu když byly novýmiakvizicemi velkých hráčů– SAP, IBM and Oracle –a teď se rozhodují jak budou vypadat jejich budoucí produktové řady.”

  21. 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

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

  23. Je DeepSee generátorem sestav? Crystal … Report Writing Continuum Batch, RepetitiveHighly Formatted InteractiveExploratory

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