Agile business intelligence: Theorie und Praxis
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| Format: | Buch |
| Sprache: | Deutsch |
| Veröffentlicht: |
Heidelberg
dpunkt.verlag
2016
[Troisdorf] tdwi Europe |
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IX
INHALTSVERZEICHNIS
1
AGILE BUSINESS INTELLIGENCE 1
STEPHAN TRAHASCH,
MICHAEL ZIMMER, ROBERT KRAWATZECK
1.1
EINLEITUNG 1
1.2
BI-AGILITAET UND AGILE BUSINESS INTELLIGENCE 3
1.3
WERTE UND PRINZIPIEN FUER AGILE BUSINESS INTELLIGENCE 5
1.3.1
WERTE 6
1.3.2
PRINZIPIEN 7
1.4
MASSNAHMEN ZUR STEIGERUNG DER BI-AGILITAET 11
1.4.1
AGILE METHODEN UND KLASSISCHE VORGEHENSMODELLE 12
1.4.2 ORGANISATORISCHE MASSNAHMEN 13
1.4.3
WECHSELWIRKUNGEN ZWISCHEN MASSNAHMEN UND
UNTERNEHMEN 14
1.5
STRUKTUR DES BUCHES 15
1.6
AUSBLICK 18
2
EINSATZ VON SERUM IN DER BUSINESS INTELLIGENCE 21
MARKUS PETER
2.1
EINORDNUNG VON SERUM 21
2.1.1
DAS 3X3 IN SERUM 22
2.1.2
ABLAUF EINES SPRINTS 26
2.1.3
SELBSTORGANISATION DES TEAMS 27
2.1.4
PRO SERUM 27
2.2
BESONDERHEITEN VON BUSINESS INTELLIGENCE UND DEREN
AUSWIRKUNGEN AUF SERUM 28
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X
INHALTSVERZEICHNIS
2.3
ANPASSUNG VON SERUM 30
2.3.1
MASSNAHMEN IN DER GESAMTORGANISATION 31
2.3.2
ALLGEMEINE ORGANISATORISCHE MASSNAHMEN 32
2.3.3
MASSNAHMEN IM BI-TEAM 35
2.4
FOLGEN DER UMSETZUNG VON SERUM 36
2.4.1
PROJEKTLEITUNG 36
2.4.2
PLANUNGSASPEKTE IN DER IT-GESAMTORGANISATION 37
2.4.3 PLANUNG UND PRIORISIERUNG IN QUERSCHNITTTEAMS 38
2.4.4 ARCHITEKTURGREMIUM 39
2.4.5
COMMUNITYS 40
2.4.6
WEITERBILDUNG DER MITARBEITER 40
2.4.7
TECHNOLOGIEASPEKTE 41
2.5
ERFOLGSFAKTOREN UND AUSWIRKUNGEN 41
2.6
HERAUSFORDERUNGEN 43
3
ANFORDERUNGSMANAGEMENT DURCH USER STORIES 45
JENS BLEIHOLDER,
SVEN BUSCHEK, THOMAS FLECKEN
3.1
ANFORDERUNGSMANAGEMENT IN AGILEN BL-PROJEKTEN 45
3.2
BUSINESS-INTELLIGENCE-ANFORDERUNGEN ALS USER STORIES 46
3.2.1 WAS SIND USER STORIES? 47
3.2.2
GUTE USER STORIES ERSTELLEN 52
3.2.3
PLANEN UND SCHAETZEN 55
3.2.4
AKZEPTANZKRITERIEN UND TESTS 58
3.3
FAZIT 60
4
MODELLIERUNG AGILER BL-SYSTEME 61
MICHAEL HAHNE
4.1
BUSINESS-INTELLIGENCE-ARCHITEKTUR 61
4.1.1
SCHICHTENMODELL DER BI-ARCHITEKTUR 62
4.1.2
MODELLIERUNG DES CORE DATA WAREHOUSE 65
4.2
STAR-SCHEMA-MODELLIERUNG IM CORE DATA WAREHOUSE 66
4.2.1 GRANULAERE STAR-SCHEMATA IM CORE DATA WAREHOUSE 66
4.2.2 BEWERTUNG DIMENSIONALER MODELLE IM
CORE DATA WAREHOUSE 67
INHALTSVERZEICHNIS
XI
4.3
3NF-MODELLE IM CORE DATA WAREHOUSE 68
4.3.1
CORE-DATA-WAREHOUSE-MODELLIERUNG IN 3NF 68
4.3.2 HISTORISIERUNGSASPEKTE VON 3NF-MODELLEN 69
4.3.3
DOMAENENKONZEPTE IM 3NF-MODELL 71
4.3.4
BEWERTUNG DER 3NF-MODELLIERUNG IM
CORE DATA WAREHOUSE 73
4.4
DATA-VAULT-ANSATZ 74
4.4.1
TABELLENTYPEN IM DATA-VAULT-MODELL 74
4.4.2
ZEITSTEMPEL UND FORMEN DER HISTORISIERUNG 78
4.4.3
HARMONISIERUNG VON FACHLICHEN SCHLUESSELN 79
4.4.4
BEWERTUNG DER DATA-VAULT-METHODE 80
4.5
FAZIT 81
5
DATA VAULT FUER AGILE DATA-WAREHOUSE-ARCHITEKTUREN 83
DIRK LERNER
5.1
3. NORMALFORM, DIMENSIONAL UND DATA VAULT 83
5.2
AUTOMATISIERUNG 88
5.3
GESCHAEFTSREGELN 88
5.4
AGILE BUSINESS INTELLIGENCE 90
5.5
DATA VAULT IN DER PRAXIS - EINE EXEMPLARISCHE DARSTELLUNG 91
5.6 FAZIT 98
6
AGILE BL-ARCHITEKTUREN 99
MICHAEL ZIMMER
6.1
EINLEITUNG 99
6.2
KLASSISCHE BI-ARCHITEKTURKOMPONENTEN UND BI-AGILITAET 100
6.3 NEUE ARCHITEKTURKOMPONENTEN UND BI-AGILITAET 101
6.3.1
SANDBOXES 101
6.3.2
ENGINES 103
6.3.3
BYPAESSE 103
6.4
ARCHITEKTURANSAETZE ZUM UMGANG MIT BI-AGILITAET 104
6.4.1
DEZENTRALISIERTER ANSATZ MIT HOHEN FREIHEITSGRADEN 105
6.4.2 AUTORITAERER ANSATZ 105
6.4.3
UNUEBERWACHTER SANDBOX-ANSATZ 106
6.4.4
SERVICEORIENTIERTER ANSATZ 106
XII
INHALTSVERZEICHNIS
6.4.5
SERVICEORIENTIERTER ANSATZ MIT WERKZEUGGESTUETZTEN
SANDBOXES 107
6.4.6
EINORDNUNG DER ARCHITEKTURANSAETZE 107
6.5
FAZIT 109
7
AUTOMATISIERTES TESTEN III
ROBERT KRAWATZECK
7.1
DIE NOTWENDIGKEIT VON BI TESTING 111
7.2
ZIEL VON BI TESTING 114
7.2.1
DER FUNDAMENTALE TESTPROZESS 114
7.2.2
DIE TESTSTUFEN 117
7.2.3
DIE TESTARTEN UND DIE SOFTWAREQUALITAETSMERKMALE 118
7.2.4 DIE TESTOBJEKTE IN BL-SYSTEMEN 121
7.2.5
DER BI TESTING CUBE 122
7.3
DAS PROBLEM DER TESTAUTOMATISIERUNG VON BI TESTING 123
7.3.1 WAS LAESST SICH BEIM TESTEN AUTOMATISIEREN? 124
7.3.2
UEBERSICHT UEBER WERKZEUGE ZUR AUTOMATISIERTEN
TESTDURCHFUEHRUNG 124
7.4
FAZIT 129
8
TECHNOLOGIEN, ARCHITEKTUREN UND PROZESSE 131
THOMAS ZARINAC
8.1
PROBLEMSTELLUNG 131
8.2
LOESUNGSANSATZ 133
8.2.1
AGILE METHODIK IN BUSINESS-INTELLIGENCE-PROJEKTEN 133
8.2.2 GRUNDSAETZE FUER AGILE BI 134
8.2.3
ANFORDERUNGEN AN EINE AGILE-BI-ARCHITEKTUR 136
8.2.4 ARCHITEKTURANSATZ 138
8.2.5
AGILE DATENBEREITSTELLUNG 140
8.3
FAZIT 141
8.3.1
DATENVERSTAENDNIS 141
8.3.2
ARCHITEKTURERWEITERUNG 142
INHALTSVERZEICHNIS
XIII
9
BL-AGILITAET: RELEVANZ, ANFORDERUNGEN UND MASSNAHMEN 143
HENNING BAARS
9.1
BI-AGILITAET ALS VIELSCHICHTIGE HERAUSFORDERUNG 143
9.2
BI-AGILITAET: KONTEXT UND RELEVANZ 144
9.3
DIE NATUR VON BI-AGILITAETSANFORDERUNGEN 145
9.4
ANSATZ ZUR IDENTIFIKATION UND SELEKTION VON
BI-AGILITAETSMASSNAHMEN 148
9.4.1
IDENTIFIKATION, KLASSIFIKATION UND PRIORISIERUNG VON
BI-AGILITAETSANFORDERUNGEN 148
9.4.2
ABLEITUNG VON MASSNAHMEN ZUR STEIGERUNG DER BI-AGILITAET 149
9.4.3 EVALUATION UND SELEKTION VON MASSNAHMENBUENDELN . 151
9.5 AKTUELLE TRENDS UND IHRE AGILITAETSRELEVANZ 153
9.5.1
IN-MEMORY-BI 153
9.5.2
BIG DATA 154
9.5.3
CLOUD-BI 155
9.6
FAZIT 156
10 AGIL
UND DEZENTRAL ZUM ENTERPRISE DATA WAREHOUSE 157
KARSTEN FOOS, MICHAEL KRAUSE
10.1
DIE LANDESBANK HESSEN-THUERINGEN - HELABA 157
10.2
AUSLOESER UND ZIELE DES BL-PROJEKTS 158
10.2.1
ZIELE, LOESUNGSANSATZ UND ERWARTETER NUTZEN 158
10.2.2 PROJEKTPARTNER UND ZUKUENFTIGE NUTZER 159
10.2.3
ARCHITEKTUR DES ENTERPRISE DATA WAREHOUSE 160
10.2.4 PROJEKTMANAGEMENT UND CHANGE MANAGEMENT 162
10.2.5 BESCHREIBUNG DER BL-ORGANISATION 165
10.3
MASSNAHMEN ZUR ERHOEHUNG DER BI-AGILITAET 166
10.3.1
VERZAHNUNG VON KANBAN UND SPRINTS 167
10.3.2
PRINZIPIEN 169
10.4
ERFAHRUNGEN UND ERFOLGSFAKTOREN 171
10.4.1
REALISIERTER NUTZEN UND BEWIRKTE VERAENDERUNGEN 171
10.4.2 REFLEXION DER BARRIEREN UND ERFOLGSFAKTOREN 171
10.5 FAZIT 173
XIV
INHALTSVERZEICHNIS
11
AGILE BL BEI CONGSTAR 175
JANINE ELLNER
11.1
CONGSTAR 175
11.2
AUSGANGSSITUATION UND ZIELE DES PROJEKTS 176
11.2.1
AUSGANGSSITUATION 176
11.2.2
GRUENDE FUER DAS SCHEITERN EINER KLASSISCHEN
PROJEKTMETHODE 177
11.2.3
ZIELE DES DATA-WAREHOUSE-PROJEKTS BEI CONGSTAR 178
11.3 PROJEKTABLAUF UND BETRIEB 179
11.3.1
DAS DATA-WAREHOUSE-TEAM 179
11.3.2
ANWENDER DES CONGSTAR DATA WAREHOUSE 181
11.3.3
ARCHITEKTUR DES CONGSTAR DATA WAREHOUSE 181
11.4 PROJEKTVORGEHEN 182
11.4.1
ABLAUF EINES SPRINTS BEI CONGSTAR 182
11.4.2
SCHNITT EINER USER STORY 185
11.4.3
TECHNOLOGIE 186
11.4.4
BESONDERHEITEN IM CONGSTAR DATA WAREHOUSE 187
11.5 FAZIT 191
11.5.1
WARUM DAS DWH-PROJEKT BEI CONGSTAR ERFOLGREICH IST . 191
11.5.2 LESSONS LEARNED 192
12
EINFUEHRUNG VON AGILEN METHODEN IM COACHING 195
MARCUS PILZ
12.1
UNTERNEHMEN 195
12.2
AUSGANGSSITUATION UND ZIELE DES BL-PROJEKTS 196
12.3
VOM KLASSISCHEN PROJEKTVORGEHEN ZUR KOMBINATION VON AGILER
UND KLASSISCHER METHODIK 197
12.3.1
ERSTE PROJEKTPHASE:
KLASSISCHE PROJEKTMETHODIK UND -ARCHITEKTUR 197
12.3.2 ZWEITE PROJEKTPHASE:
KOMBINATION VON AGILER UND KLASSISCHER METHODIK 199
12.4 FAZIT 211
INHALTSVERZEICHNIS
XV
13
IN-MEMORY-TECHNOLOGIE ALS ENABLER FUER AGILE BL 213
TOBIAS HAGEN,
SILVIA BRATZ
13.1
IN-MEMORY-TECHNOLOGIEN UND AGILE BI 213
13.2
SAP BUSINESS WAREHOUSE 215
13.2.1
ALLGEMEIN 215
13.2.2
SAP BW UND IN-MEMORY 215
13.2.3
BWWORKSPACES 216
13.3
ANWENDUNGSFAELLE FUER BW WORKSPACES 218
13.3.1
LOKALE ERWEITERUNG VON STAMM- UND BEWEGUNGSDATEN
FUER DAS FLOTTENMANAGEMENT 218
13.3.2
RAPID PROTOTYPING ALS INTERIMSLOESUNG UND ZUR
VALIDIERUNG 220
13.3.3
SPEZIELLE PROJEKTBERICHTE 221
13.3.4
NUTZUNG ALS SELF-SERVICE-BI-PLATTFORM 221
13.4
MASSNAHMEN ZUR ERHOEHUNG DER BI-AGILITAET 222
13.4.1
TECHNISCHE MASSNAHMEN . .! 222
13.4.2
DELIVERY UND LEBENSZYKLUS 223
13.4.3
WEITERE FUNKTIONEN IN SAP BW ZUR ERHOEHUNG
DER BI-AGILITAET 223
13.5
ERFAHRUNGEN UND ERFOLGSFAKTOREN 224
13.5.1
REALISIERTER NUTZEN UND BEWIRKTE VERAENDERUNGEN 224
13.5.2 REFLEXION DER BARRIEREN UND ERFOLGSFAKTOREN 224
13.6 FAZIT 225
14
DEVOPS FUER BUSINESS INTELLIGENCE 227
ANDREAS BALLENTHIN
14.1
WARUM IST DAS DWH FUER CONGSTAR SO WICHTIG? 227
14.2
DIE DWH-ARCHITEKTUR BEI CONGSTAR 228
14.3
EINFUEHRUNG IN DEVOPS FUER BUSINESS INTELLIGENCE 230
14.4
WERTE DES ENTWICKLUNGSTEAMS WEITERTRAGEN 232
14.5
TESTMETHODIKEN UND DEPLOYMENTS 235
14.6
GEMEINSAME DEPLOYMENTS 235
14.6.1
AUTOMATISIERTE DATENBANK-DEPLOYMENTS 236
14.6.2 AUTOMATISIERTE ETL-DEPLOYMENTS 237
14.6.3
TESTINFRASTRUKTUR 238
XVI
INHALTSVERZEICHNIS
14.7
WENN ES DARAUF ANKOMMT: TROUBLESHOOTING 239
14.7.1
MIGRATION AUF TABLESPACE MIT UNIFORM EXTENT SIZE 239
14.7.2 KONFIGURATIVE EINGRIFFE IM PRODUKTIONSSYSTEM 240
14.7.3 DATENBANKANONYMISIERUNGEN 241
14.7.4
MONITORING-BERICHTE 242
14.7.5
RESTARTMECHANISMEN 242
14.7.6
BACKUP UND RECOVERY DER ORACLE-DATENBANK 243
14.7.7 KAPAZITAETSPLANUNG 243
14.8
FAZIT 244
15
BIG DATA UND BL-AGILITAET IM MARKETING 245
STEFAN IGEL, MORITZ ASCHOFF,
THOMAS BRODOWSKI
15.1
AUSLOESER UND ZIELE DES BIG-DATA-PROJEKTS 245
15.2
AUFBAU UND BETRIEB DER BIG-DATA-PLATTFORM 247
15.2.1
PROJEKTMANAGEMENT MIT SERUM 247
15.2.2
ARCHITEKTUR DER BIG-DATA-PLATTFORM 250
15.2.3
CONTINUOUS DELIVERY 255
15.3
EIN BEISPIEL FUER AGILE DATENANALYSE 256
15.3.1
ZUSAMMENSPIEL DER BIG-DATA-PLATTFORM MIT DEM
BI-TOOL 256
15.3.2
EXPLORATIVES VORGEHEN 257
15.4
FAZIT 258
AUTOREN
261
ABKUERZUNGSVERZEICHNIS
267
LITERATURVERZEICHNIS
269
INDEX
281 |
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