Verfügbarkeit: Agile business intelligence | Technische Universität München

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Bibliographische Detailangaben
Weitere beteiligte Personen:	Trahasch, Stephan (HerausgeberIn), Zimmer, Michael 1981- (HerausgeberIn)
Format:	Buch
Sprache:	Deutsch
Veröffentlicht:	Heidelberg dpunkt.verlag 2016 [Troisdorf] tdwi Europe
Ausgabe:	1. Auflage
Schlagwörter:	Business Intelligence Data Warehouse Informationssyssteme Wirtschaftsinformatik Projektmanagement Scrum Business Intelligence Projekte Scrum > Vorgehensmodell Agile Softwareentwicklung Sewn Agile Fallstudie Aufsatzsammlung
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Umfang:	xvi, 284 Seiten Illustrationen, Diagramme
ISBN:	9783864903120

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adam_text	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 HTTP://D-NB.INFO/1074154258 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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