Die moderne Geschäftswelt wird von Daten dominiert. Data–driven Companies entscheiden und agieren nicht mehr instinktiv aus der Erfahrung heraus, sondern basierend auf Informationen, die sie aus den (eigenen) Daten gewonnen haben. Einhergehend ist der disruptive Wandel, Daten nicht als notwendiges Übel, sondern als wertvolle Ressource und Asset anzusehen. Hier kommen die sogenannten Business Intelligence (BI) -Tools ins Spiel. Diese Werkzeuge – wie es so schön heißt - ermöglichen es Unternehmen, ihre Daten zu analysieren, um Entscheidungen zu treffen, die von Daten untermauert werden. Doch die Auswahl des richtigen BI-Tools ist entscheidend und sollte im Kontext einer umfassenden BI-Strategie betrachtet werden. In diesem Beitrag werfen wir einen Blick auf den Zusammenhang zwischen einer BI-Strategie und der BI-Toolauswahl.

Dieser movisco-Blogbeitrag soll einen Einblick in die Anwendungsmöglichkeiten der Datenanonymisierung im Data Warehousing-Umfeld geben. Zuerst werfen wir einen Blick auf die Gesetzeslage, um einordnen zu können, welche gesetzlichen Aspekte beachtet werden müssen. Im Anschluss soll es dann um Datenanonymisierung im Allgemeinen gehen. Danach wird die Anwendung der Techniken zur Datenanonymisierung im Data Warehouse im Detail untersucht.

Wir werden uns auf eine spannende Reise durch die Grundlagen der Add-In Softwarelösung Analysis for Office begeben. Unser neuer Blogbeitrag beschäftigt sich mit den Grundlagen von Analysis for Office und baut ein grundlegendes Verständnis für dieses Tool auf. Wir starten unsere Reise zuerst mit der Fragestellung, was Analysis for Office ist, und betrachten im Anschluss noch die Benutzeroberfläche von Analysis for Office im Detail. Es wird somit das Wesentliche aufgegriffen, was man wissen muss, um das Beste aus diesem Analyse– und Visualisierungstool herauszuholen. Nun tauchen wir ein in die faszinierende Welt von Analysis for Office und entdecken seine vielfältigen und interessanten Funktionen und Anwendungsmöglichkeiten.

Das Banken-Aufsicht-Informations-System (BAIS) spielt eine entscheidende Rolle in der Bankenaufsicht und Meldung von Finanzdaten. Es ermöglicht den Banken, die gesetzlichen Anforderungen zu erfüllen und gleichzeitig die Qualität und Genauigkeit der Berichterstattung sicherzustellen. Dieser Blogbeitrag konzentriert sich auf die Bedeutung des Meldewesens im Kontext von BAIS und der Vorteile der Integration von SAP BW/4HANA.

In der heutigen Geschäftswelt spielen Daten eine entscheidende Rolle für den Erfolg von Unternehmen. Für Organisationen, die auf SAP-Systeme setzen, ist das Verständnis der Datenarchitektur von entscheidender Bedeutung, um eine effiziente Datenverwaltung und -analyse sicherzustellen. Wir werfen einen detaillierten Blick auf die SAP-Datenarchitektur, um die essenzielle Rolle von Datenbanken, Data Warehouses und Data Lakes in der effizienten Verwaltung sowie Analyse von Unternehmensdaten näher zu betrachten.

SAP BW/4HANA ist das „Next Generation“ Data Warehouse der SAP. Es nutzt die In-Memory-Technologie der SAP HANA Datenbank und die – für virtuelles Data Warehousing (LSA++) optimierten – neuen SAP BW Objekte und Prozesse. Starke Argumente, um ein bestehendes System umzustellen. Aber wie kann eine solche Migration in der Praxis möglichst reibungslos gelingen?

Dieser Blogartikel führt unsere SAP Data Warehouse Blog-Serie fort, indem wir uns damit beschäftigen, mit welcher Methode ein agiles SAP Data Warehouse aufgebaut werden kann. Sind wir dann noch Native, also nur mit HANA Bordmitteln unterwegs?

Für Banken bilden Daten die Grundlage, um in Zukunft wettbewerbsfähig zu bleiben. Um externe und interne Anforderungen zu erfüllen, bedarf es eines strukturierten Datenmanagements. Bei der Implementierung eines geeigneten Modells, kommt es auf verschiedene Handlungsfelder an. Doch woher können Banken Informationen erhalten, um diese Handlungsfelder zu bearbeiten?

Über die SAP Analytics Cloud (SAC) und grundlegende Funktionalitäten haben wir im movisco Blog schon öfter berichtet – zuletzt etwa ging es dabei um die konkrete Anwendung von SAC in Kreditinstituten und Banken. In diesem Artikel stellen wir die Möglichkeiten vor, welche die SAP Analytics Cloud bei Planungsprozessen zur Verfügung stellt...

Eine Business Intelligence-Strategie bietet Schöpfung von Ausbaupotentialen, und ein gutes Business-Dashboard informiert auf einen Blick. Ein perfektes Dashboard jedoch kombiniert hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit, damit jeder User datengesteuerte Antworten bekommt. So das Prinzip von Tableau, SAP und vielen weiteren Softwareanbietern, deren Ziel es ist, nutzerfreundliche Tools bereitzustellen. Doch sind es diese wirklich? Darauf gehen wir in diesem Beitrag anhand eines Vergleichs zwischen SAP Analytics Cloud und Tableau ein.