BI & Analytics in der Cloud

BI & Analytics in der Cloud

by Ralf Finger
Released October 2018
Publisher(s): dpunkt
ISBN: 9783864905919

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Book description

Business Intelligence und Analytics (BIA) in der Cloud bietet zahlreiche Möglichkeiten, existierende Infrastrukturen sinnvoll zu ergänzen. Doch viele Anwenderunternehmen sind im Hinblick auf die praktische Umsetzung noch zurückhaltend. Was genau ist Cloud Business Intelligence und Analytics, welche Besonderheiten sind zu beachten und welche Einsatzfelder bieten sich an?Die Autoren dieses Buches beantworten all diese Fragen, geben einen fundierten Überblick und behandeln im Detail Themen wie die Cloud als Agilitätshebel für BIA, Big Data in der Cloud, Cloud Services, Data Warehouse as a Service, Cloud-Nutzungsstrategien für Produktion, Automobil und Finanzsektor, BIA-Funktionen in der Cloud sowie Datensichersicherheít und Datenschutz. Abgerundet wird das Buch mit einem Marktüberblick zu Cloud BI. Die Beiträge spiegeln dabei die konkreten Umsetzungserfahrungen der Autoren wider.

Table of contents

  1. Cover
  2. Über den Autor
  3. Titel
  4. Impressum
  5. Vorwort
  6. Inhaltsübersicht
  7. Inhaltsverzeichnis
  8. Einführung
    1. 1 Cloud BI & Analytics – ein Überblick
    2. 1.1 Was ist Cloud Computing?
    3. 1.2 Servicemodelle in der Cloud
    4. 1.2.1 Typische Cloud-Service-Modelle
    5. 1.2.2 Data-born-in-the-Cloud
    6. 1.3 Organisationsformen der Cloud
    7. 1.3.1 Liefermodelle der Cloud
    8. 1.3.2 BIA-Cloud-Strategie
    9. 1.4 Nutzen und Risiken
    10. 1.4.1 Vorteile der Cloud
    11. 1.4.2 Skepsis gegenüber der Cloud-Sicherheit
    12. 1.4.3 Performance-Zusagen in der Cloud
    13. 1.5 Fazit
  9. Architektur
    1. 2 Mehrwerte von Cloud-Services in hybriden DWH-Architekturen
    2. 2.1 Cloud und Data Warehousing
    3. 2.2 Connectivity in die Cloud
    4. 2.3 Skalierbarkeit
    5. 2.4 Chancen durch Technologievielfalt
    6. 2.5 Kombination hybrider Technologien im Data Warehouse
    7. 2.6 Erhöhte Agilität
    8. 2.7 Schnelle Innovationszyklen der Hersteller
    9. 2.8 Optimierung von Betriebskosten
    10. 2.9 Global verteilte Daten
    11. 2.10 Ausfallsicherheit in der Cloud
    12. 2.11 Edge Computing
    13. 2.12 Herausforderungen und Risiken
    14. 2.13 Fazit
    15. 3 Die Cloud als Agilitätshebel für Business Intelligence & Analytics
    16. 3.1 Agilität für Business Intelligence & Analytics
    17. 3.2 Cloud Computing im Lebenszyklus eines BIA-Systems
    18. 3.3 Cloud Computing auf verschiedenen Schichten einer BIA-Architektur
    19. 3.4 Cloud Computing für agile BIA-Infrastrukturen, -Funktionen und -Inhalte
    20. 3.5 Die Wahl des Servicemodells und der Granularität der Cloud-Komponenten
    21. 3.6 Voraussetzungen und flankierende Maßnahmen
    22. 3.7 Sonderfall Advanced Analytics
    23. 3.8 Fazit
  10. Vorgehen und Wirtschaftlichkeit
    1. 4 Treiber einer »Data Warehouse as a Service«-Lösung
    2. 4.1 Einleitung
    3. 4.2 Aktuelle Herausforderungen bei der Bereitstellung von Business-Intelligence-Lösungen
    4. 4.3 Relevanz eines Cloud-basierten Data Warehouse
    5. 4.4 Cloud-Computing-Grundlagen
    6. 4.4.1 Historische Einordnung
    7. 4.4.2 Basiskonzepte
    8. 4.4.3 Servicemodelle
    9. 4.5 Treiber der Nutzungsabsicht eines Cloud-basierten Data Warehouse
    10. 4.5.1 Interviewstudie
    11. 4.5.2 Interaktionsmodell der Treiber
    12. 4.6 Implikationen
    13. 4.7 Fazit und Ausblick
    14. 5 Wirtschaftlichkeitsbewertung von Cloud-Business-Intelligence & Analytics-Lösungen
    15. 5.1 Outsourcing von IT-Services durch Cloud Business Intelligence & Analytics
    16. 5.2 Aufgabenfelder des IT-Providermanagements – das SIAM-Framework
    17. 5.3 Bezugsrahmen zur Wirtschaftlichkeitsbewertung von Cloud-Business-Intelligence & Analytics-Services
    18. 5.4 Bewertung des Ressourceneinsatzes von Cloud-BIA-Services durch TCO-Kalkulation
    19. 5.5 Nutzwertanalytische Bewertung von Cloud-BIA-Services
    20. 5.6 Fazit
    21. 6 Big Data in der Cloud – Welche Vorteile haben Cloud-Lösungen bei großen Datenmengen?
    22. 6.1 Storage in der Cloud
    23. 6.2 Wie kommen die Daten in die Cloud?
    24. 6.3 »Ab morgen machen wir Big Data!«
    25. 6.4 On-Premises vs. Cloud
    26. 6.5 Gibt es noch andere Gründe für die Cloud?
    27. 6.6 Fazit
  11. Anwendungen
    1. 7 Analytisches CRM unter Einbeziehung von Social-Media-Daten
    2. 7.1 Moderne Customer Journeys und Omni-Channel
    3. 7.2 Anwendungsfälle
    4. 7.2.1 Customer Profiling
    5. 7.2.2 Key Performance Indicators
    6. 7.2.3 Kundensegmentierung
    7. 7.2.4 Häufige Teile
    8. 7.3 Exemplarische Cloud-basierte Dienste
    9. 7.3.1 Serviceprovider und Services
    10. 7.3.2 Serviceintegration in eine Enterprise-Umgebung
    11. 7.3.3 Data Preparation
    12. 7.3.4 Data Processing
    13. 7.3.5 Data Analytics
    14. 7.3.6 Data Mining
    15. 7.3.7 Data Visualization
    16. 7.4 Ein Customer Service Monitor
    17. 7.4.1 Anwendungsfall
    18. 7.4.2 Anforderungen
    19. 7.4.3 Architektur
    20. 7.4.4 Data Access
    21. 7.4.5 Data Analytics
    22. 7.4.6 Data Visualization
    23. 7.4.7 Fazit
    24. 8 Monitoring und Steuerung der Supply Chain mit BI-Lösungen in der Cloud
    25. 8.1 Herausforderungen in der modernen Supply Chain
    26. 8.2 Monitoring und Steuerung der Supply Chain
    27. 8.3 Die Rolle von Cloud-basierten Anwendungen
    28. 8.4 BI in der Cloud kann helfen
    29. 8.5 Das Modell »Supply Chain Control Tower«
    30. 8.6 Projektbeispiel: Transport Control Tower
    31. 8.7 Fazit
    32. 9 Cloud-Nutzungsstrategien für Data Analytics
    33. 9.1 Motivation
    34. 9.2 Nutzungsstrategien in der Cloud
    35. 9.3 Praxiserprobte Nutzungspotenziale
    36. 9.3.1 Fallbeispiel Nutzungsstrategie: Cloud only
    37. 9.3.2 Fallbeispiel Nutzungsstrategie: Hybrid Cloud
    38. 9.3.3 Fallbeispiel Nutzungsstrategie: System of Record (On-Premises) vs. System of Innovation (Cloud)
    39. 9.4 Zusammenfassende Chancen-Risiko-Betrachtung
    40. 9.5 Fazit
  12. Datenschutz
    1. 10 Recht und Datenschutz in der Cloud
    2. 10.1 Einleitung
    3. 10.2 Anwendbares Recht
    4. 10.3 Vertragsbeziehungen zwischen Anbieter und Nutzer
    5. 10.3.1 Strukturelemente von Verträgen über Cloud Computing
    6. 10.3.2 Vertragsbeendigung
    7. 10.4 Schadensersatz, Minderung
    8. 10.5 Datensicherung
    9. 10.6 Datenschutz
    10. 10.6.1 Pseudonymisierte und anonymisierte Daten
    11. 10.6.2 Auftragsdatenverarbeitung
    12. 10.6.3 Vertragliche Grundlage – AV
    13. 10.7 Compliance
    14. 10.8 Fazit
  13. Marktdurchdringung und Trends
    1. 11 BI-Cloud-Marktüberblick und Markttrends
    2. 11.1 Einführung
    3. 11.2 Treiber für BI-Cloud
    4. 11.3 Markttrends
    5. 11.3.1 Deutlich wachsende Akzeptanz von Cloud-BI
    6. 11.3.2 BI vor Datenmanagement
    7. 11.3.3 Treiber für Cloud-BI: Flexibilität und Kosten
    8. 11.3.4 KMU haben die Nase vorn
    9. 11.3.5 Unterschiedliche Wahrnehmung der Herausforderungen
    10. 11.4 Lösungen
    11. 11.4.1 Frontend
    12. 11.4.2 Spezifische Plattformen
    13. 11.4.3 Generische Plattformen
    14. 11.5 Abwägung der Vor- und Nachteile des Einsatzes von Cloud-Software
    15. 11.6 Fazit
    16. 12 Aktueller Stand der Nutzung von Cloud-BI und Analytics
    17. 12.1 Einleitung
    18. 12.2 Selektion und Aufbereitung der Datengrundlage
    19. 12.2.1 Selektion geeigneter Stellenanzeigen
    20. 12.2.2 Durchführung einer Frequenzanalyse
    21. 12.3 Analyseergebnisse
    22. 12.3.1 Infrastruktur
    23. 12.3.2 Datenschutz und -sicherheit
    24. 12.3.3 Lösungsanbieter
    25. 12.3.4 Branche
    26. 12.3.5 Anwendung
    27. 12.3.6 Treiber
    28. 12.4 Fazit
  14. Anhang
    1. A Autorenverzeichnis
    2. B Abkürzungsverzeichnis
    3. C Literaturverzeichnis
    4. Index
    5. Fußnoten

Product information

  • Title: BI & Analytics in der Cloud
  • Author(s): Ralf Finger
  • Release date: October 2018
  • Publisher(s): dpunkt
  • ISBN: 9783864905919