Data Virtualization for Business Intelligence Systems

Revolutionizing Data Integration for Data Warehouses
Author: Rick F. van der Lans
Publisher: Elsevier
ISBN: 0123944252
Category: Computers
Page: 275
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Annotation In this book, Rick van der Lans explains how data virtualization servers work, what techniques to use to optimize access to various data sources and how these products can be applied in different projects.

Operational Business Intelligence im Kontext der Analyse und Steuerung von Geschäftsprozessen


Author: Tom Hänel
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3658166355
Category: Computers
Page: 257
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Tom Hänel untersucht die Erweiterung des Einsatzfeldes von Business Intelligence auf die Leistungsbeurteilung operativer Geschäftsprozesse. Dies schließt die Erstellung multidimensionaler Datenmodelle und CASE-basierter Systementwürfe ein, um Prozessdaten automatisiert zu integrieren und standardisiert zu analysieren. Der Autor entwickelt Methoden, die es Entscheidungsträgern ermöglichen, Technologien und Werkzeuge aus dem Bereich der analytischen Informationssysteme mit fachlichen Fragestellungen einer Analyse und Steuerung von Geschäftsprozessen in Einklang zu bringen.

Tag des Systems Engineering


Author: Maik Maurer,Sven-Olaf Schulze
Publisher: Carl Hanser Verlag GmbH Co KG
ISBN: 3446443762
Category: Technology & Engineering
Page: 420
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Inhaltsbeschreibung folgt

Recent Advances in Information Systems and Technologies


Author: Álvaro Rocha,Ana Maria Correia,Hojjat Adeli,Luís Paulo Reis,Sandra Costanzo
Publisher: Springer
ISBN: 3319565354
Category: Computers
Page: 930
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This book presents a selection of papers from the 2017 World Conference on Information Systems and Technologies (WorldCIST'17), held between the 11st and 13th of April 2017 at Porto Santo Island, Madeira, Portugal. WorldCIST is a global forum for researchers and practitioners to present and discuss recent results and innovations, current trends, professional experiences and challenges involved in modern Information Systems and Technologies research, together with technological developments and applications. The main topics covered are: Information and Knowledge Management; Organizational Models and Information Systems; Software and Systems Modeling; Software Systems, Architectures, Applications and Tools; Multimedia Systems and Applications; Computer Networks, Mobility and Pervasive Systems; Intelligent and Decision Support Systems; Big Data Analytics and Applications; Human–Computer Interaction; Ethics, Computers & Security; Health Informatics; Information Technologies in Education; and Information Technologies in Radiocommunications.

Einführung in Data Science

Grundprinzipien der Datenanalyse mit Python
Author: Joel Grus
Publisher: O'Reilly
ISBN: 3960100256
Category: Computers
Page: 352
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Dieses Buch führt Sie in Data Science ein, indem es grundlegende Prinzipien der Datenanalyse erläutert und Ihnen geeignete Techniken und Werkzeuge vorstellt. Sie lernen nicht nur, wie Sie Bibliotheken, Frameworks, Module und Toolkits konkret einsetzen, sondern implementieren sie auch selbst. Dadurch entwickeln Sie ein tieferes Verständnis für die Zusammenhänge und erfahren, wie essenzielle Tools und Algorithmen der Datenanalyse im Kern funktionieren. Falls Sie Programmierkenntnisse und eine gewisse Sympathie für Mathematik mitbringen, unterstützt Joel Grus Sie dabei, mit den mathematischen und statistischen Grundlagen der Data Science vertraut zu werden und sich Programmierfähigkeiten anzueignen, die Sie für die Praxis benötigen. Dabei verwendet er Python: Die weitverbreitete Sprache ist leicht zu erlernen und bringt zahlreiche Bibliotheken für Data Science mit. Aus dem Inhalt: - Absolvieren Sie einen Crashkurs in Python - Lernen Sie die Grundlagen von linearer Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung kennen und erfahren Sie, wie diese in Data Science eingesetzt werden - Sammeln, untersuchen, bereinigen, bearbeiten und manipulieren Sie Daten - Tauchen Sie in die Welt des maschinellen Lernens ein - Implementieren Sie Modelle wie k-nearest Neighbors, Naive Bayes, lineare und logistische Regression, Entscheidungsbäume, neuronale Netzwerke und Clustering - Entdecken Sie Empfehlungssysteme, Sprachverarbeitung, Netzwerkanalyse, MapReduce und Datenbanken

Modern Enterprise Business Intelligence and Data Management

A Roadmap for IT Directors, Managers, and Architects
Author: Alan Simon
Publisher: Morgan Kaufmann
ISBN: 0128017457
Category: Computers
Page: 96
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Nearly every large corporation and governmental agency is taking a fresh look at their current enterprise-scale business intelligence (BI) and data warehousing implementations at the dawn of the "Big Data Era"...and most see a critical need to revitalize their current capabilities. Whether they find the frustrating and business-impeding continuation of a long-standing "silos of data" problem, or an over-reliance on static production reports at the expense of predictive analytics and other true business intelligence capabilities, or a lack of progress in achieving the long-sought-after enterprise-wide "single version of the truth" – or all of the above – IT Directors, strategists, and architects find that they need to go back to the drawing board and produce a brand new BI/data warehousing roadmap to help move their enterprises from their current state to one where the promises of emerging technologies and a generation’s worth of best practices can finally deliver high-impact, architecturally evolvable enterprise-scale business intelligence and data warehousing. Author Alan Simon, whose BI and data warehousing experience dates back to the late 1970s and who has personally delivered or led more than thirty enterprise-wide BI/data warehousing roadmap engagements since the mid-1990s, details a comprehensive step-by-step approach to building a best practices-driven, multi-year roadmap in the quest for architecturally evolvable BI and data warehousing at the enterprise scale. Simon addresses the triad of technology, work processes, and organizational/human factors considerations in a manner that blends the visionary and the pragmatic. Takes a fresh look at true enterprise-scale BI/DW in the "Dawn of the Big Data Era" Details a checklist-based approach to surveying one’s current state and identifying which components are enterprise-ready and which ones are impeding the key objectives of enterprise-scale BI/DW Provides an approach for how to analyze and test-bed emerging technologies and architectures and then figure out how to include the relevant ones in the roadmaps that will be developed Presents a tried-and-true methodology for building a phased, incremental, and iterative enterprise BI/DW roadmap that is closely aligned with an organization’s business imperatives, organizational culture, and other considerations

Co-locating Transactional and Data Warehouse Workloads on System z


Author: Mike Ebbers,Dino Tonelli,Jason Arnold,Patric Becker,Yuan-Chi Chang,Willie Favero,Shantan Kethireddy,Nin Lei,Shirley Lin,Ron Lounsbury,Susan Widing Lynch,Cristian Molaro,Deepak Rangarao,Michael Schapira,IBM Redbooks
Publisher: IBM Redbooks
ISBN: 0738434787
Category: Computers
Page: 540
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As business cycles speed up, many customers gain significant competitive advantage from quicker and more accurate business decision-making by using real data. For many customers, choosing the path to co-locate their transactional and analytical workloads on System z® better leverages their existing investment in hardware, software, and skills. We created a project to address a number of best practice questions on how to manage these newer, analytical type workloads, especially when co-located with traditional transactional workloads. The goal of this IBM® Redbooks® publication is to provide technical guidance and performance trade-offs associated with resource management and potentially DB2® data-sharing in a variety of mixed transactional / data warehouse System z topologies. The term co-location used here and in the rest of the book is specifically defined as the practice of housing both transactional (OLTP) and data warehouse (analytical) workloads within the same System z configuration. We also assumed that key portions of the transactional and data warehouse databases would reside on DB2 for z/OS®. The databases may or may not reside in a DB2 data-sharing environment; we discuss those pros and cons in this book. The intended audience includes DB2 data warehouse architects and practitioners who are facing choices in resource management and system topologies in the data warehouse arena. This specifically includes Business Intelligence (BI) administrators, DB2 database administrators (DBAs) and z/OS performance administrators / systems programmers. In addition, decision makers and architects can utilize this book to assist in making platform and database topology decisions. The book is divided into four parts. Part I, "Introducing the co-location project" covers the System z value proposition and why one should consider System z as the central platform for their data warehousing / business analytics needs. Some topics are risk avoidance via data consolidation, continuous availability, simplified disaster recovery, IBM Smart Analytics Optimizer, reduced network bandwidth requirements, and the unique virtualization and resource management capabilities of System z LPAR, z/VM® and WLM. Part I also provides some of the common System z co-location topologies along with an explanation of the general pros and cons of each. This would be useful input for an architect to understand where a customer is today and where they might consider moving to. Part II, "Project environment" covers the environment, products, workloads, workload drivers, and data models implemented for this study. The environment consisted of a logically partitioned z10TM 32way, running z/VM, Linux®, and z/OS operating system instances. On those instances we ran products such as z/OS DB2 V9, IBM Cognos® Business Intelligence Version 8.4 for Linux on System z, InfoSphereTM Warehouse for System z, InfoSphere Change Data Capture, z/OS WebSphere® V7, Tivoli® Omegamon for DB2 Performance expert. Utilizing these products we created transactional (OLTP), data warehouse query, and data warehouse refresh workloads. All the workloads were based on an existing web-based transactional Bookstore workload, that's currently utilized for internal testing within the System p® and z labs. While some IBM Cognos BI and ISWz product usage and experiences information is covered in this book, we do not go into the depth typically found in IBM Redbooks publications, since there's another book focused specifically on that

Business Intelligence and Mobile Technology Research

An Information Systems Engineering Perspective
Author: Mohamed Ridda Laouar,Sean B. Eom
Publisher: Cambridge Scholars Publishing
ISBN: 1443858358
Category: Technology & Engineering
Page: 322
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All business organizations strive for increasing their growth by seizing new opportunities, reducing enterprise costs, attracting new customers and retaining old customers. In doing so, business intelligence and analytics allow business organizations to make better plans, informed decisions, and monitor their progress towards planned goals and objectives. The more disruptive power of IT technologies comes synergistically. Individual IT technologies do not work in isolation. Business intelligence systems are built on other digital technologies, such as mobile and collaborative technologies, cloud computing, virtualization, and enterprise resource planning and enterprise information systems. This volume presents sixteen of the most insightful research papers amongst the various contributions accepted for presentations at the International Conference on Information Systems and Technologies (ICIST 2013) and the International Conference on Software Engineering and New Technologies (ICSENT’12), held in Tangier, Morocco, and Hammamet, Tunisia respectively. These papers truly represent what today’s CIOs see as the top-priority disruptive IT technologies that will help business organizations seize digital opportunities to increase their growth and reduce operating costs.

Simplifying Integration with IBM WebSphere DataPower Integration Appliance XI50 for zEnterprise


Author: Alex Louwe Kooijmans,Bill Hines,Karan Punwani,Barry Silliman,Pradeep Thomas,Nigel Williams,IBM Redbooks
Publisher: IBM Redbooks
ISBN: 0738450588
Category: Computers
Page: 80
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This IBM® RedpaperTM publication illustrates how the IBM WebSphere DataPower Integration Appliance XI50 for zEnterprise provides a secure, fast, cost-effective, easy-to-manage, all-in-one enterprise application integration solution. On top of all the benefits that the DataPower XI50 and XI52 already provide, incorporating the DataPower XI50z into zEnterprise also provides a number of additional benefits: - Exploitation of the high-speed intraensemble data network (IEDN) connecting the zEnterprise Blade Extension (zBX) with the zEnterprise central processor complex (CPC), either a zEnterprise 196 (z196) or zEnterprise 114 (z114) - Secure incorporation of the DataPower XI50z appliance into a virtual local area network (VLAN) on the zBX - Unified management of the DataPower XI50z, along with other blades and optimizers using a common management tool - A centralized computing model, resulting in more efficient use of floor space, lower energy costs, and a lower total cost of ownership (TCO) The DataPower XI50z provides a variety of powerful integration scenarios specifically for older mainframe applications, making it a natural choice to include the appliance in your centralized zEnterprise server. This publication is intended for potential and actual users of the DataPower XI50z.

Data Science mit Python

Das Handbuch für den Einsatz von IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib und Scikit-Learn
Author: Jake VanderPlas
Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG
ISBN: 3958456979
Category: Computers
Page: 552
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Die wichtigsten Tools für die Datenanalyse und-bearbeitung im praktischen Einsatz Python effizient für datenintensive Berechnungen einsetzen mit IPython und Jupyter Laden, Speichern und Bearbeiten von Daten und numerischen Arrays mit NumPy und Pandas Visualisierung von Daten mit Matplotlib Python ist für viele die erste Wahl für Data Science, weil eine Vielzahl von Ressourcen und Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar ist. In diesem Buch erläutert der Autor den Einsatz der wichtigsten Tools. Für Datenanalytiker und Wissenschaftler ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert für jede Art von Berechnung mit Python sowie bei der Erledigung alltäglicher Aufgaben. Dazu gehören das Bearbeiten, Umwandeln und Bereinigen von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen und die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken oder Machine-Learning-Modellen. Dieses Handbuch erläutert die Verwendung der folgenden Tools: ● IPython und Jupyter für datenintensive Berechnungen ● NumPy und Pandas zum effizienten Speichern und Bearbeiten von Daten und Datenarrays in Python ● Matplotlib für vielfältige Möglichkeiten der Visualisierung von Daten ● Scikit-Learn zur effizienten und sauberen Implementierung der wichtigsten und am meisten verbreiteten Algorithmen des Machine Learnings Der Autor zeigt Ihnen, wie Sie die zum Betreiben von Data Science verfügbaren Pakete nutzen, um Daten effektiv zu speichern, zu handhaben und Einblick in diese Daten zu gewinnen. Grundlegende Kenntnisse in Python werden dabei vorausgesetzt. Leserstimme zum Buch: »Wenn Sie Data Science mit Python betreiben möchten, ist dieses Buch ein hervorragender Ausgangspunkt. Ich habe es sehr erfolgreich beim Unterrichten von Informatik- und Statistikstudenten eingesetzt. Jake geht weit über die Grundlagen der Open-Source-Tools hinaus und erläutert die grundlegenden Konzepte, Vorgehensweisen und Abstraktionen in klarer Sprache und mit verständlichen Erklärungen.« – Brian Granger, Physikprofessor, California Polytechnic State University, Mitbegründer des Jupyter-Projekts

Data Architecture: A Primer for the Data Scientist

Big Data, Data Warehouse and Data Vault
Author: W.H. Inmon,Dan Linstedt
Publisher: Morgan Kaufmann
ISBN: 0128020911
Category: Computers
Page: 378
View: 7979

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Today, the world is trying to create and educate data scientists because of the phenomenon of Big Data. And everyone is looking deeply into this technology. But no one is looking at the larger architectural picture of how Big Data needs to fit within the existing systems (data warehousing systems). Taking a look at the larger picture into which Big Data fits gives the data scientist the necessary context for how pieces of the puzzle should fit together. Most references on Big Data look at only one tiny part of a much larger whole. Until data gathered can be put into an existing framework or architecture it can’t be used to its full potential. Data Architecture a Primer for the Data Scientist addresses the larger architectural picture of how Big Data fits with the existing information infrastructure, an essential topic for the data scientist. Drawing upon years of practical experience and using numerous examples and an easy to understand framework. W.H. Inmon, and Daniel Linstedt define the importance of data architecture and how it can be used effectively to harness big data within existing systems. You’ll be able to: Turn textual information into a form that can be analyzed by standard tools. Make the connection between analytics and Big Data Understand how Big Data fits within an existing systems environment Conduct analytics on repetitive and non-repetitive data Discusses the value in Big Data that is often overlooked, non-repetitive data, and why there is significant business value in using it Shows how to turn textual information into a form that can be analyzed by standard tools. Explains how Big Data fits within an existing systems environment Presents new opportunities that are afforded by the advent of Big Data Demystifies the murky waters of repetitive and non-repetitive data in Big Data

iWoz

wie ich den Personal Computer erfand und Apple mitbegründete
Author: Steve Wozniak,Gina Smith
Publisher: N.A
ISBN: 9783423345071
Category:
Page: 321
View: 768

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TIBCO Spotfire – A Comprehensive Primer


Author: Michael Phillips
Publisher: Packt Publishing Ltd
ISBN: 1782176411
Category: Computers
Page: 348
View: 1407

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If you are a business user or data professional, this book will give you a solid grounding in the use of TIBCO Spotfire. This book assumes no prior knowledge of Spotfire or even basic data and visualization concepts.

Windows Vista Service Pack 1


Author: Martin Grotegut
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3540786260
Category: Computers
Page: 93
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Etwa ein Jahr nach dem Erscheinen von Windows Vista hat Microsoft das erste Service Pack herausgegeben, das viele Fehler der Originalfassung korrigiert und neue Funktionen einführt. Dieser Band beschreibt detailliert alle Änderungen und Neuerungen. Der Fokus liegt auf der Vista Administration in Unternehmen, daher wendet sich das praxisorientierte Buch an Administratoren und versierte Computeranwender, die Erfahrung mit Windows-Netzwerken haben. Es ergänzt den Band „Windows Vista" (ISBN 978-3-540-38882-1) desselben Autors.

Semantic Web

Grundlagen
Author: Pascal Hitzler,Markus Krötzsch,Sebastian Rudolph,York Sure
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3540339949
Category: Computers
Page: 277
View: 5349

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Das Buch Semantic Web – Grundlagen vermittelt als erstes deutschsprachiges Lehrbuch die Grundlagen des Semantic Web in verständlicher Weise. Es ermöglicht einen einfachen und zügigen Einstieg in Methoden und Technologien des Semantic Web und kann z.B. als solide Grundlage für die Vorbereitung und Durchführung von Vorlesungen genutzt werden. Die Autoren trennen dabei sauber zwischen einer intuitiven Hinführung zur Verwendung semantischer Technologien in der Praxis einerseits, und der Erklärung formaler und theoretischer Hintergründe andererseits. Nur für letzteres werden Grundkenntnisse in Logik vorausgesetzt, die sich bei Bedarf jedoch durch zusätzliche Lektüre und mit Hilfe eines entsprechenden Kapitels im Anhang aneignen lassen. Das Lehrbuch richtet sich primär an Studenten mit Grundkenntnissen in Informatik sowie an interessierte Praktiker welche sich im Bereich Semantic Web fortbilden möchten. Aus den Rezensionen: "... RDF, RDF-S und OWL. Diese Sprachen ... werden von den Autoren dargestellt. Bei der Darstellung ... fallen sie selten zu schwierigen Fachslang, sondern liefern eine gut nachvollziehbare Schilderung mit einfachen Beispielen, auch Übungsaufgaben runden die Kapitel ab. ... Semantic Web ist ein einfach geschriebenes und anschauliches Buch, das In die Grundkonzepte der Semantic-Web-Techniken einführt. Wer sich schnell in RDF, RDF-S und Co. einarbeiten muss und etwas Vorbildung in Logik und Algebra mitbringt, der trifft mit diesem Lehrbuch sicherlich eine gute Wahl ..." (http://www.literaturnetz.com/content/view/8742/44/)

Ingenieure bauen die Schweiz

Technikgeschichte aus erster Hand
Author: Franz Betschon,Stefan Betschon,Jürg Lindecker,Willy Schlachter
Publisher: N.A
ISBN: 9783038239116
Category:
Page: 531
View: 8926

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