Dropbox

1.Orientierung der Strukturierung der Daten am Analysebedürfnis

2.Aggregierte (aus mehreren individuellen Datensätzen zusammengefasste) und angereicherte Daten

3.Oftmals Einsatz von multidimensionalen Datenmodellen

4.Einsatz spezieller Datenbankmanagementsysteme

5.Einsatz spezieller Schnittstellen zu den Analysesystemen

1.Visualisierung von Daten

2.Datensätzen zusammengefasste) und angereicherte Daten

Bereinigung von Daten

3.Analysemöglichkeiten anhand der Daten für explorative, statistische und anderweitige Zwecke

4.Skalierbarkeite

Merkmal Zielsetzung:

Softwareentwicklungsprojekten:maßgeschneiderte Softwareanwendungen oder Systeme zu entwickeln

BI-Projekten:Umwandeln von gesammelten, integrierten und analysierten Daten aus verschiedenen Quellen in aussagekräftige Informationen, die bei der Entscheidungsfindung und -strategie unterstützen.

Softwareentwicklungsprojekten: Entwicklung von Softwarecode, der spezifische Funktionen und Abläufe implementiert

Bi-Projekten: Schwerpunkte in der Datenintegration, - modellierung, -analyse und -visualisierung, um Einblicke in geschäftliche Muster und Trends zu gewinnen

Softwareentwicklungsprojekten:

Hauptbenutzerinteraktion findet oft in der entwickelten Anwendung statt, die von Endbenutzern genutzt wird

BI-Projekten:

Interaktion findet in der Regel in Dashboards, Berichten und Visualisierungen statt, die von Geschäftsanwendern zur Datenexploration und Entscheidungsfindung verwendet werden

Softwareentwicklungsprojekte:

Schwerpunkt auf der Programmierung, Softwarearchitektur, Codierung und Entwicklung

BI-Projekten:

Technologien zur Datenintegration, Datenmodellierung, Datenbankabfragen, Datenvisualisierung und Business Intelligence- Plattformen

Wenn sich Geschäftsanforderungen ändern und neue Dimensionen, Kennzahlen oder Attribute hinzugefügt werden müssen, kann die Tatsache, dass Datenelemente im Voraus festgelegt wurden, die Anpassung erschweren.

Feste Datenelemente können die Skalierbarkeit des InfoCubes beeinträchtigen, insbesondere wenn sich die Datenmengen im Laufe der Zeit ändern. Dies könnte zu Engpässen in der Speicherung und Performance führen.

Die Geschäftsanforderungen ändern sich oft schnell. InfoCubes mit festen Datenelementen könnten die Fähigkeit des Unternehmens einschränken, schnell auf neue Informationen und Analysebedürfnisse zu reagieren.

1. Info-Cube:

   Ein InfoCube ist eine multidimensionale Datenstruktur, die hauptsächlich für die Speicherung von aggregierten und vorbereiteten Daten verwendet wird. Es ermöglicht leistungsstarke OLAP-Analysen und Berichterstattung, indem es Daten in Dimensionen und Kennzahlen organisiert. InfoCubes sind besonders nützlich für Trendanalysen, Vergleiche und aggregierte Darstellungen von Daten.

2. Data-Store-Objekt

3. Info-set (logische Kombination von Daten aus mehreren Info-

   Providernwie InfoCube, Datastore usw)

4. Virtual-Provider:

   Ein VirtualProvider ermöglicht es, Daten aus externen Quellen wie Datenbanktabellen, Webservices oder SAP HANA Views in SAP BW einzubinden, ohne die Daten physisch zu speichern. Dies bietet die Flexibilität, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren.

1. Datenimport: Importieren Sie Daten aus verschiedenen Quellen.

2. Datenexploration: Erkunden Sie die Daten auf Muster und Anomalien.

3. Modellauswahl: Wählen Sie die passenden Vorhersagemodelle.

4. Modellbildung: Erstellen und trainieren Sie die Modelle.

BI Klausur 2 Dropbox 3

5. Modellbewertung: Beurteilen Sie die Modellleistung mit Metriken.

6. Modellbereitstellung: Integrieren Sie Modelle in Produktionsumgebungen.

7. Überwachung: Überwachen Sie Modelle für Aktualisierungen. 8. Interpretation: Visualisieren und interpretieren Sie Ergebnisse.