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SAS Enterprise Intelligence PlatformGeorg Franzke (Dipl.-Ing. oec. )Competence Center Business Intelligence
SAS Deutschland
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Agenda
SAS Intelligence Value Chain
SAS BI Plattform
SAS Enterprise DI Server
SAS Storage
SAS Enterprise BI-Server
Zusammenfassung EIP
SAS Intelligence Value Chain
SAS BI Plattform
SAS Enterprise DI Server
SAS Storage
SAS Enterprise BI-Server
Zusammenfassung EIP
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BI is Part of CIO’s Top 10 PrioritiesTechnology Priorities Clearly Reflect the Business Priorities
Top-Ten Technology Priorities, 2005
2005 2004 2003Ranking
--
--
Security enhancement tools
Business Intelligence applications
Mobile workforce enablement
Workflow management deployment and integration
Enterprise resource planning (ERP) upgrades
Storage management
Voice and data integration over IP
Customer relationship management (CRM)
Business process integration tools
Server virtualization
3
4
5
6
7
8
9
10
--
- -
- -
3 1
10 13
-
-
-
-
-
-
2
1
Source: Gartner Presentation “Business Intelligence Market Dynamics,” C. Graham, Gartner BI Summit, March 2005
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(Computerwoche 31/2006 – Seite 42)
Top Thema 2006 / 2007: BI-Konsolidierung
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Agenda
SAS Intelligence Value Chain
SAS BI Plattform
SAS Enterprise DI Server
SAS Storage
SAS Enterprise BI-Server
Zusammenfassung EIP
SAS Intelligence Value Chain
SAS BI Plattform
SAS Enterprise DI Server
SAS Storage
SAS Enterprise BI-Server
Zusammenfassung EIP
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SAS® - Die Business Intelligence PlattformSAS Intelligence Value Chain
Data Integration• Metadaten gesteuerter DI Prozeß mit integrierter Datenqualität,
Datensychronisation, Datenzusammenführung
Scalable Intelligence Server• Relationale, multi-dimensionale und parallele Datenspeicherung
Analytic Intelligence• Analyse, Forecasting, Data Mining
Business Intelligence• Reporting, OLAP, Darstellung und Verteilung von Information & Wissen
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Dimension: SkalierbarkeitMehrschichtige Architektur für BI
Skalierbare 3-Schicht-ArchitekturEinfache Versorgung mit FrontendsUnterstützung vorhandener und Integration in wechselnde IT-InfrastrukturenHöherer Durchsatz und Performance Geringere Kosten durch bessere Ausnutzung und einfachere Skalierung Flexibilität und Investitionsschutz
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Dimension: SkalierbarkeitParallelisierung von I/O und Verarbeitung
Praxistest: bei AMB Generali Informatik Services (15 Mio Datensätze):
60% Laufzeitgewinn
„...dadurch braucht man Maschinen nicht so früh aufzurüsten, wie es ohne den Einsatz von SAS®9 nötig wäre...“
Dr. Wilhelm Engels, AMB Generali Informatik Services
Laufzeit
Datensätze
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Technologien zur ParallelisierungMulti-Threading• Prozeduren parallel ausführen (innerhalb eines Prozesses)
MP Connect• Verarbeitung von Jobs in mehrere Prozessen• Kommunikation über Connect• Verteilung per SMP oder Grid möglich
SPDE: Scalable Perfomance Data Engine• Single User Daten Partitionierung
SPDS: Scalable Perfomance Data Server• Multi User Daten Partitionierung• Server Prozess• Viele Zusatzfunktionen: z.B. Table Clustering
Piping:• Reduzierung der Zwischendatenspeicherung• Weiterverarbeitung vor Fertigstellung der Zwischendatei
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Dimension: BedienbarkeitRollenspezifische Front Ends
Benutzerfreundliche, rollenspezifische Frontendsbasierend auf Java, Microsoft und Web
Fertige Standard-FrontendsFunktionalität und Bedienungskomfort für verschiedene BenutzertypenSchnelle und kostengünstige Bereitstellung von BI-Frontends
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Dimension: AdministrierbarkeitZentralisierung
Zentrales SAS Metadaten-Repository für den gesamten BI ProzeßZentrale Steuerung und Kontrolle aller BI-Prozesse, Ressourcen, Anwender, Rechte etc.Kostengünstige Entwicklung und Wartung einfacher bis hochkomplexer BI-Landschaften
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Dimension: IntegrationsfähigkeitDie offene BI-Plattform
SystemSystem
DatenDaten
MetadatenMetadaten
FunktionalFunktional
MVS, ALP, ALX, HP-UX, IBM-AIX, Sun-Solaris, Linux, WNT, W2K, WXP, n-tier
OLE DB for OLAP (MDX), ODBC, JDBC, XML, SAS/ACCESS to DBMS, Non-relational, ERP, Web, Front-Office, …
Open Access, Open Persistence, Open Interchange, CWM, XML
COM/DCOM, Java, J2EE, XML, LDAP, WebDAV, MQSeries, MSMQ, Tibco, SOAP, UDDI, …
Unterstützung der relevanten Industriestandards
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Entnommen dem Vortrag „Lünendonk-Studie 2006: Tendenzen und Strukturen im deutschen BI-Markt“Thomas Lünendonk, Lünendonk GmbH; gehalten auf der SFD 2006 in Bonn.
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Entnommen dem Vortrag „Die Guten ins Töpfchen ...eine SAS Lösung zur Echtzeit-Bonitätsprüfung für Web-Shops“Dr. Hans Bardeleben, Conrad Electronic GmbH; gehalten auf der SFD 2006 in Bonn.
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Agenda
SAS Intelligence Value Chain
SAS BI Plattform
SAS Enterprise DI Server
SAS Storage
SAS Enterprise BI-Server
Zusammenfassung EIP
SAS Intelligence Value Chain
SAS BI Plattform
SAS Enterprise DI Server
SAS Storage
SAS Enterprise BI-Server
Zusammenfassung EIP
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SAS Enterprise Intelligence Plattform
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SAS Enterprise Intelligence Plattform
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SAS Enterprise Intelligence Plattform
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Time to Intelligence
Business IntelligenceThe Best-of-Breed Approach
Bus
ines
s V
alue
Data Access Reporting / OLAPData
Management
Optimization
Predictive Modeling
Forecasting
What will happen next?What’s the best that can happen?
What Happened? How Much?How Many?
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Best-of-Breed
Time to Intelligence
Beyond BI™
The EIP Approach
Bus
ines
s V
alue What will happen next?
What’s the best that can happen?
What Happened? How Much?How Many?
Optimization
Predictive Modeling
Forecasting
Reporting / OLAP
Data Management
Data Access/Quality
Copyright © 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved. 21
EIP
Best-of-Breed
Time to Intelligence
Beyond BI™The Business Solutions Approach
Bus
ines
s V
alue What will happen next?
What’s the best that can happen?
What Happened? How Much?How Many?
Optimization
Predictive Modeling
Forecasting
Reporting / OLAP
Data Management
Data Access / Quality
Copyright © 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved. 22
Best-of-Breed
Solutions
Bus
ines
s V
alue
Time to Intelligence
Beyond BI™The Industry Solutions Approach
Optimization
Predictive Modeling
Forecasting
Reporting / OLAP
Data Management
Data Access/Quality
What will happen next?What’s the best that can happen?
What Happened? How Much?How Many?
EIP
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Agenda
SAS Intelligence Value Chain
SAS BI Plattform
SAS Enterprise DI Server
SAS Storage
SAS Enterprise BI-Server
Zusammenfassung EIP
SAS Intelligence Value Chain
SAS BI Plattform
SAS Enterprise DI Server
SAS Storage
SAS Enterprise BI-Server
Zusammenfassung EIP
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60-80% der gesamten Kosten eines BI-Projektes fallen im Bereich DI an.
DI ist erfolgsbestimmend für BI-Projekte.
Quelle: TDWI-Evaluating DI and Data Integration Platforms (2003)
DI Tools sind kritische Punkte in einer BI Toolbox.Quelle: TDWI-Evaluating DI and Data Integration Platforms (2003)
Das Data Warehousing Institute schätzt, dass schlechteQualität der Kundendaten die U.S. Wirtschaft pro Jahr$611 Milliarden kostet...Quelle: Wayne Eckerson
Studien im Bereich Kostenanalyse haben gezeigt, dass zwischen 15% und mehr als 20% des operativen Umsatzes eines Unternehmens in Tätigkeiten investiert werden, die mit dem Thema oder der Behebungvon Datenqualitätsproblemen zu tun haben.Quelle: Larry English, Information Impact International, Inc.
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Datenzugriffe (Auszug)
Enterprise Resource Planning systems: SAP BW, SAP R3, Siebel, Oracle Applications, PeopleSoft.
File formats: text files, standard and delimited, XML and standard flat files. Read and write other external data representations such as Binary, Hexadecimal, Octal, EBCDIC and ASCII.
Database sources: Microsoft SQL Server/PC (ODBC), Microsoft Access (ODBC), Microsoft Excel (ODBC), Oracle (Native, ODBC), Informix (ODBC), Generic ODBC, Sybase (Native, ODBC), Teradata (Native, ODBC), IBM DB2 (Native, ODBC), SAS, SAS/SHARE, SAS Scalable Performance Data Engine.
Mainframe database connectivity (OS/390 and z/OS): IBM DB2, VSAM (KSDS and ESDS), ISAM files, IMS, CA-IDMS, ADABAS, CA-Datacom, AS400 supported via ODBC, COBOL, Teradata, Oracle, PC files.
SAS® DI Studio ermöglicht den einfachen wizardgesteuerten Zugriffauf eine Vielzahl von Datenquellen und -zielen von Dateien und relationalen Datenbanksystemen bis zum ERP-System.
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Umfassende Möglichkeiten von Transformationen
SAS® DI Studio bietethunderte von eingebauten
Standardfunktionen:
SAS® DI Studio Expression Builder(Standard Transformationen auf spaltenbasis)
• string
• date and time
• mathematical
• trigonometric and hyperbolic
• character
• character string matching
• descriptive statistics
• data quality
• profitability and density
• truncation
• logical operators
• financial
• formats
• macros
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Prozessbibliothek SAS® Enterprise DI
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High-Performance mit SAS® Data IntegrationNeuer Weltrekord
Retail Szenario mit 4,291 Terabyte• Bestelldaten mit 40 Millionen
Kundendatensätzen aus 647 Filialen• 53,56 Milliarden Einzelpositionen aus
der Kaufhistorie• 5600 einzelne Produkte
Ergebnis: 3,9 Terabyte pro Stunde• linearer Verlauf der Performance
bei 81,2 GB pro Stunde und CPU*
Kostensenkung durch bessere Nutzung der Hardware.
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Metadaten: Grundlage eines geringen TCOund eines schnellem ROI
Single Point of Controlfür das Managen des unternehmensweitentechnologischen Unterbaus, inkl. Server, Applikationen, Sicherheitsmechanismen, Libraries und Metadaten über verschiedene Plattformen mit einemeinzigen Interface.
Open Integrated Metadata Repositoryfür die unternehmensweite Nutzung der Metadatendurch ein zentrales Repository.
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Entwicklung: Workspace-Server
Test: Workspace-Server
Produktion: Workspace-Server
SAS DI - Server
Entwicklungsclient:Windows XP
DI-StudioUneingeschränkte
Nutzeranzahl
MetadatenEntwicklung
MetadatenTest
MetadatenProduktion
Promotion (E -> T)
Promotion (T -> P)
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Entnommen dem Vortrag „Komplexität, Agilität und trotzdem Time-to-Market: Erfahrungen mit einem neuen Organisations- und Vorgehensmodell zur Entwicklung von BI-Anwendungen“, Eckart J. Schröer, Director, Head of Information Management, Bayerische Hypo- und Vereinsbank; gehalten auf der SFD 2006 in Bonn.
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Metadatenintegration
RDBMSDaten-qualitätDI
OLAPReporting
AnalyseData Mining
Unterstützung des Common Warehouse Metamodel (CWM) Standards (www.omg.org/cwm/)
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Change AnalysisVergleich von Datenmodellen mit Metadaten
Selektiver Abgleich möglich
ModifiedModified
NewNew
DeletedDeleted
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Ursachenanalyse
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Erweiterte Impact Analyse (bei Nutzung der SAS EIP)
Unterstützung von Enterprise Guide Projekten und Marketing Automation Kampagnen
Unterstützung von Enterprise Guide Projekten und Marketing Automation Kampagnen
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Der Nutzen (TCO) von zentralen Metadaten:Zentrale Ablage aller Systeminformationen
Alle Komponenten können auf die gleichen Informationen zugreifen (keine Synchronisation)
Hohe Wiederverwendung in der Plattform (Benutzer, Berechtigungen, Zugriffe, Datenbeschreibungen, etc.)
Analyse der Zusammenhänge (Verringerung des Wartungsfensters)
….. denn nicht alle Wege führen zum Ziel
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Performancesteigerung: SAS im GRID
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Grid Plug-in to the SAS 9 Management Console
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The Data Integration Landscape
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Datenqualität
Richtiger Content in den Feldern
Wertebereich
Statistische Abweichungen
Formatprüfung
Standardisierung der Datenschreibweise
Bildung von Clustern
Matchen von Datenbeständen
Dublettenbereinigung
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Die 5 Schritte zur besseren Datenqualität:• „single pass“ Profiling• Dateninformationen• Problemidentifikation• Planungsgrundlage• Reduktion Projektrisiko
• Regelwerkerstellung• Datenvalidierung• Haushaltsidentifikation• Multi-Feldaufteilung• Matchcodeerstellung• Messverfahrenerstellung(File- & Logfileauswertung)
• Datenzusammenführung• Datenabgleich • Dublettenerkennung
• Datenanreicherung• Datenergänzung
• Kennzahlen • Statusprüfung• Maßnahmencontrolling• Transparenz
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Daten standardisieren – Warum ?Beispiel - Umsatzbericht Firma Rechnungs# Umsatz (€)BMW 123-065
875-005
123-410459-060
Bayerische Motoren Werke 164-045 237.897
...
15.687Bayrische Motorenwerke 47.657
BMW 134.982b.m.w. 9.807
... ...
select customers where Firma = ‚BMW‘
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Firma Rechnungs# Umsatz (€)BMW 123-065
875-005
123-410459-060
Bayerische Motoren Werke 164-045 237.897
...
15.687Bayrische Motorenwerke 47.657
BMW 134.982b.m.w. 9.807
... ...
150.669select customers where Firma = ‚BMW‘
Daten standardisieren – Warum ?Beispiel - Umsatzbericht
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Firma Rechnungs# Umsatz (€)BMW 123-065
875-005
123-410459-060
BMW 164-045 237.897
...
15.687BMW 47.657
BMW 134.982BMW 9.807
... ...
446.030select customers where Firma = ‚BMW‘
Daten standardisieren – Warum ?Beispiel - Umsatzbericht
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Daten standardisieren -Das Vorgehen
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Clustern von Daten
Ziel: Durch das Clustern werden Daten zu Gruppen zusammengefasst. So können Dubletten gefunden und eliminiert werden !
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Matchen von DatenZiel: Das Matchen von Daten ermöglicht die
Zusammenführung von Informationen, die aus verschiedenen Quellen stammen.
Dr. Joachim MeierBayerische Motorenwerke
Joachim [email protected]
Hr. Achim MayerBMWInnerer Ring 12480234 München
Hr. Joachim Meier Dr.BMWInnerer Ring 12480234 Mü[email protected]
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Prozessschritt Integration:Haushalte identifizieren
ID Vorname Nachname Anschrift Telefon MC1 MC2 MC3 HID1 Susanne Gutfleisch Landfriedstr. 19 412136 $AV #V8 %A8 112 Martina Neudecker Landfried Straße 19 412136 $SV #V8 %SB 113 Harald Neudecker Landfriedstrasse 19 26673 $SV #V6 %S6 1
2 Michael Becker Am Flussufer 1 26673 $BH #H6 %B6 24 Johann Grün Flussufer 1 26673 $GH #H6 %G6 211 Ruth Becker Flussufer 1a 26673 $RH #H6 %R6 2
3 Brigitte Mayer Klausenpfad 7 12345 $BM #M2 %B2 38 Ulrich Maier Clausenpfad7 12345 $MM #M2 %M2 3
5 David Schröder Unter den Linden 12 3454890 $JH #H2 %J2 46 Caroline Schroeder Den Linden 12 0172343265 $JH #H2 %J8 4
mehrstufiges Matching für die Haushaltsidentifikation
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dfConnector for SAP(certified for SAP NetWeaver)
real
-tim
e
SAP
Master Data Management real-time
real-time
Web-Services
batc
h
Enterprise Data Integration-Server
SAS DQ Framework
Quality Knowledge
Base(landesspezifische
Regelwerke)
QKB
dfPower Studio Suite
Ben
utz
er-
ober
fläc
he
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Die größten Irrtümer (Quelle: nach Gartner, aus CW 07/2005 vom 18.Feb. 2005, Seite 19)
„Wenn das Data Warehouse erst einmal steht, kommen die Benutzer von alleine.“Die IT muss von Anfang an mit den Fachabteilungen und dem Management zusammenarbeiten, sonst scheitert das Projekt.
„Manager müssen frei mit den Zahlen spielen können.“Unternehmen benötigen präzise und einheitliche Metriken und eine durchgängige BI-Infrastruktur. Spreadsheets sollten als formelles Berichtswerkzeug verboten sein, lokale Dateninseln und verschiedene „Version of the truth“ unterbunden werden.
„Wir haben keine Probleme mit der Datenqualität.“Fehlende Datenqualität führt zu mangelhaften Informationen bis hin zum Scheitern eines Data Warehouse. Unternehmen müssen einen ständigen Kontrollprozess implementieren und beim Management verankern.
„Unser ERP-Anbieter hat die beste BI-Software für uns.“ERP-Data Warehouses sind nicht kostenlos und decken nicht alle BI-Funktionen ab. Anwender sollte mehrgleisigeProduktstrategie fahren.
„Darwin hat recht – BI-Lösungen müssen sich evolutionär entwickeln.“Statt lokale Lösungen im Wasserfallmodell zu entwickeln und sich ganz nach den individuellen Anforderungen einer Abteilung zu richten, sollten Unternehmen Standardmethoden für den Lebenszyklus und die unternehmensweite Nutzung einer BI-Lösung definieren und übergreifende BI-Architekturen aufbauen.
Wir können das ganze verdammte Data Warehouse auch outsourcen.“Taktische BI-Lösungen lassen sich (temporär) per Outsourcing betreiben, doch Kernkompetenzen sollten im Unternehmen bleiben.
„Ich brauche nur ein Dashboard.“Ohne eine solide Data-Warehouse-Architektur bieten Dashboards und Scorecards kaum Möglichkeiten zur Datenanalyse und sind nur ein weiteres, ungenügend integriertes BI-Frontend.
Was die Gartner-Analysten immer wieder zu hören bekommen:
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META Group is a trademark, and METAspectrum is a service mark, of META Group, Inc.Copyright © 2004 META Group, Inc. All rights reserved.
DI ToolsMETAspectrumSM Evaluation
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2005 SearchCRM.comProduct of the Year – Data Quality
2005 CRM magazine Market Winner in Data Quality
Scott Gidley, DataFlux: Innovator to Watch in 2006
Auszeichnungen für SAS Data Flux dfPowerStudio
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Agenda
SAS Intelligence Value Chain
SAS BI Plattform
SAS Enterprise DI Server
SAS Storage
SAS Enterprise BI-Server
Zusammenfassung EIP
SAS Intelligence Value Chain
SAS BI Plattform
SAS Enterprise DI Server
SAS Storage
SAS Enterprise BI-Server
Zusammenfassung EIP
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Datenspeicherung in SAS® 9
SAS data set - Relational• einfach schnell und effektiv• ideal für SAS Transformation Language und Analysen
SAS/ACCESS Produkte - Access• Zugriff auf alle gängigen (R)DBMS• optimal auf die jeweilige Datenbank abgestimmter
Datenaustausch, teilweise parallelisiert• SAS Data Surveyor: Zugriff über Metadaten Schicht der ERP
Systeme (SAP, Siebel, Peoplesoft)
RDBMSRDBMSRDBMSRDBMSRDBMSRDBMSDBMS / ERPDBMS / ERPDBMS / ERP
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Datenspeicherung in SAS® 9SAS OLAP Cubes - Multi-Dimensional• ideal für OLAP Analysen• Speicherung beliebiger Aggregationen• hoch performant durch SAS® OLAP Server• offener Standard (OLE DB MDX Abfragen)
SPD Server / SPD Engine - Parallel• ideal für 'high volume' relationale Daten• paralleles Lesen der Daten • volle Multi-Prozessor Unterstützung (SMP Plattform)• SPD Engine auch für OS/390 u. z/OS• StarJoin (nur SPDS)• Zugriff über technischem User (nur SPDS)• Query-Optimierung (nur SPDS)• Benutzerverwaltung in der SAS Management Console
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SAS® 9 - relationale Datenhaltung
SPD Engine Scalable Performance Data Server
Base SAS Engine SAS/Share
Single-User Multi-User
Single-Threaded
Multi-Threaded
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Parallele Datenhaltung in SAS® 9SPD Engine kombiniert mit multi-threading
Thread
Thread
Thread
Thread
Thread
Thread
Thread
Thread
CPUCPU
CPUCPU
CPUCPU
CPUCPU
Multi-threading Paralleles Lesen
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SAS - die Data Warehouse Strategie
SASRDBMs
ETL – Laufzeit in Minuten Speicherbedarf in GB
18 GB
SASRDBMs0
100
150
200
250
300
50
0
10
15
20
5 6 GB
284 min
49 min
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“Die meisten Unternehmen müssen mit IT-Budgetsauskommen, deren Wachstumsrate unterhalb der erwarteten Wachstumsrate des Unternehmens liegt.
Sie müssen mehr mit weniger erreichen.“
Quelle: The Gartner Scenario 2005: IT Leaders' Next Big Decisions
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SAS im Terabyte-Bereich
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Agenda
SAS Intelligence Value Chain
SAS BI Plattform
SAS Enterprise DI Server
SAS Storage
SAS Enterprise BI-Server
Zusammenfassung EIP
SAS Intelligence Value Chain
SAS BI Plattform
SAS Enterprise DI Server
SAS Storage
SAS Enterprise BI-Server
Zusammenfassung EIP
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Ein Front End für Alle Anwender ?Die Realität in Unternehmen
Unterschiedliche Qualifikation der Mitarbeiter• Programmierer, ..., Point & Click User
Unterschiedliche Mitarbeiter-Rollen• IT Mitarbeiter, Fachbereich, Analytiker, Entscheider
Unterschiedliche Anforderungen der Anwender• Statische Reports, interaktives OLAP
Unterschiedliche Technologien u. Plattformen• Web Browser, JAVA & Windows Applikationen
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SAS Business IntelligenceRollenkonzept
IT-AbteilungSystem AdministrationDaten AdministrationReport Administration
Fachbereicheinteraktives ReportingDaten AnalyseData Mining
Reporting AnwenderWeb ReportingOLAP ReportingBerichtsverteilung
UnternehmensweiteAnwender
PersonalisierungInformationsverteilung Intranet / Extranet
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Management: Portal & Dashboard
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Fachabteilung: Portal & Analyse
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Entnommen dem Vortrag „Business Intelligence als Erfolgsfaktor, um die Geschäftsprozesse des Universitätsklinikum Aachen zu managen“,Volker Lowitsch, Universitätsklinikum Aachen; gehalten auf der SFD 2006 in Bonn.
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Reporting im Browser
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Report-Layout im Browser
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Flexible report layout
“With SAS Web Report Studio I have the flexibility to design reports just the way I want.”
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„Power User“: AdHoc OLAP
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Kombination von OLAP mit GIS
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Integration in MS Word
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Integration in MS Excel
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Integration in MS PowerPoint
Copyright © 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved. 80
Ad-hoc Reporting als Windows Appl.
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SAS® 9 Front Ends
SAS Management Console
SAS Information Map Studio
SAS Web Report Studio
SAS OLAP Cube Studio
SAS Add-In for MS Office
SAS DI Studio
SAS Enterprise Guide
SAS Information Delivery Portal
SAS AppDev Studio
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Agenda
SAS Intelligence Value Chain
SAS BI Plattform
SAS Enterprise DI Server
SAS Storage
SAS Enterprise BI-Server
Zusammenfassung EIP
SAS Intelligence Value Chain
SAS BI Plattform
SAS Enterprise DI Server
SAS Storage
SAS Enterprise BI-Server
Zusammenfassung EIP
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Erw
eite
rung
en
InformationMap
InformationMaps
Quell-systeme
DIJobs
Benutzer
DWH
Rel. Daten OLAPCubes
Zugriffs-rechte
Portal:Informations-konsumenten
WebReportStudio:Einfache Berichts-erstellung im Web.
Add-In for MS:Für MS Office Anwender
Enterprise Guide1:PowerUser
SAS Base:User mit Program-miererfahrung
weitere
Datenzugriffe
OLAP-CubeStudio2:IT-User
DI-Studio:IT-User
ManagementConsole:IT-User
OLAP
dfPowerStudio: Data Steward
1 AddOn2 OLAP-Server im Enterprise BI-Server enthalten
DataMart
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Entnommen dem Vortrag „Zentrale SAS Plattform für das Performance-Management der DAK“,Claus Moldenhauer, stellvertretender Vorstandsvorsitzender der DAK; DAK Deutsche Angestellten-Krankenkasse; gehalten auf der SFD 2006 in Bonn.
Copyright © 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved. 86
Entnommen dem Vortrag „Zentrale SAS Plattform für das Performance-Management der DAK“,Hanns-Joachim Gießmann, Leiter Stabsstelle Unternehmensentwicklung/Controlling der DAK, DAK Deutsche Angestellten-Krankenkasse; gehalten auf der SFD 2006 in Bonn.
Copyright © 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved. 87
Entnommen dem Vortrag „Lünendonk-Studie 2006: Tendenzen und Strukturen im deutschen BI-Markt“Thomas Lünendonk, Lünendonk GmbH; gehalten auf der SFD 2006 in Bonn.
Copyright © 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved. 88
Copyright © 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved. 89
27.07.2006 13:33 Uhr
Befragung zu BI-Lösungen von Business Objects, Cognos, SAP oder SAS
Studie zu Total Cost of Ownership von BI-Lösungen
BI-Lösungen (Business Intelligence) von SAS sind am kosten-günstigsten. Zu diesem Ergebnis kommt eine neue Studie der Pariser HEC School of Management. Für die Untersuchung wurden Manager aus 109 Unternehmen zu den Total Cost of Ownership (TCO) ihrer BI-Lösungen befragt – also zu dem Aufwand für Anschaffung, Implementierung und Betrieb.
(Quelle: http://www.cio.de/index.cfm?pid=319&pk=825346 )
Copyright © 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved. 90
569% ROI bei dem Universitätsklinikum Aachen
Copyright © 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved. 91Erschienen in der Comuterwoche 31/2006, Seite 42.
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