Adattárház és BigData Szimbiózisa. Baranyi Szabolcs IM Technical Sales

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Adattárház és BigData Szimbiózisa. Baranyi Szabolcs IM Technical Sales"

Átírás

1 Adattárház és BigData Szimbiózisa Baranyi Szabolcs IM Technical Sales

2 BigData adatforrásai

3 Adattárház kiterjesztés igénye BigData és adattárház integrációja a hatékonyság növelésére úja adatforrások használatára Adatok sokféleségének kiaknázása Struktúrált, struktúrálatlan adatforrások előkészítése előfeldolgozása (landing zone) Kis késleltetésű analitika Csak olvasható lekérdezhető archív Kiterjesztett adattárház Adatbázis tehermentesítés ritkán használt adatok hadoop környezetbe mozgatásával Csökkentett storage és ETL költség a valós idejű feldolgozás alkalmazásával. Adattárház performancia növelés, tehermentesítés staging zóna kiemelése

4 Kiterjesztés főbb útjai 1 Előfeldolgozás 2 Elemezhető archív 3 Adatforrás felfedezés

5 Tradícionális DW és Big Data Tradícionális Adattárház Struktúrált, rutinszerű Big Data Megközelítés Iteratív, felfedező Business: Előredefiniált üzleti kérdések IT: Platformot biztosít az önálló felfedezéshez IT Célirányos Struktúrált adatok az üzleti kérdések megválaszolására Rendszeres riportok Profitability analysis Customer surveys Business: Áttekintő elemzés, koreláció keresés Brand image Stratégia Marketing

6 Tradícionális: Előzetes Üzleti modell vezérelte tervezés Üzleti igények, definíciók Megválaszolandó üzleti kérdés Új igények, Új fejlesztések, Redesign IT megoldás tervezés, meghatározott funkcionalitással és struktúrákkal Üzleti napi használat, lekérdezések napi riportok, ad-hoc query-k 27 May 2014

7 Big Data Analitika: Információ vezérelt felfedezés Üzlet és IT meghatározza az elérhető adatforrásokat Felmerült új dimenziók igények vezérelte tradícionális fejlesztés IT felépíti a platformot, alap adatmodelleket ami lehetővé teszi a kreatív analízist Üzlet az adatok közti összefüggéseket keresi, meghatározza a mélyebb analízis kérdéseit adatköreit 27 May 2014

8 BigInsights mint DWH előtét Big Data Analitikai alkalmazások BigInsights Adattárház Tradícionális analitika Filter Transform Aggregate

9 BigInsights mint DWH archív Tradícionális analitika Big Data analitika BigInsights Adattárház Lekérdezhető, analizálható archív

10 Big Data teljes rendszer komponensek Ingestion and Real-time Analytic Zone Ingest Filter, Transform Analytics and Reporting Zone Correlate, Classify Warehousing Zone Query Engines Cubes Data Sinks Connectors Extract, Annotate Landing and Analytics Sandbox Zone Enterprise Warehouse Descriptive, Predictive Models Analytics MapReduce Hive/HBase Col Stores Indexes, facets Data Marts Widgets Discovery, Visualizer Search Ingest Documents In Variety of Formats Models Metadata and Governance Zone Repository, Workbench

11 Adattárház és Adatpiac modell Design Models Business Vocabulary Atomic Warehouse Models Dimensional Models Supportive Terms Business Terms Reporting Models Atomi Adattárház Üzleti Szótár Mind Hadoop mind RDBMS-re Landing Area Atomi Adattárház Adatpiac Közös szemantikus referencia Dimenzió modell Adatpiacok, DWH célgépek Hadoop Landing Area Zone Hadoop RDBMS RDBMS Integrated Warehouse & Marts Zone Metadata Catalogue Information Governing Systems Üzleti szótár Metaadattár

12 Adatfolyam Adatforrástól az Adatpiacig New Sources Landing Area Atomic Warehouse Dimensional Data & Marts Legacy Sources Master & Reference Data Hubs Content Repositories Shared Operational Information Zone Hadoop Landing Area Zone Hadoop RDBMS RDBMS Integrated Warehouse & Marts Zone Metadata Catalogue Information Governing Systems

13 Adathozzáférés az adatpiactól az Integrációs rétegig Landing Area Atomic Warehouse Dimensional Data & Marts Business Users Hadoop Hadoop RDBMS RDBMS Landing Area Zone Integrated Warehouse & Marts Zone Metadata Catalogue Information Governing Systems

14 Big SQL Univerzális SQL interfész SQL elérés Hadoop környezethez IBM SQL -based Application IBM data server client Magasszintű SQL támogatás Megszokott szabványos Adatbázis kliensek (JDBC, ODBC) teljes támogatása Big SQL Engine SQL MPP Run-time Data Sources IBM embedded SQL complier támogatás HiveTables HBase tables CSV Files BigInsights / Hadoop

15 1. Vizualizáció transzformáció modellezés hatékony R nyelven IBM BigInsights BigR R Clients 2. R kiterjesztése Partícionálás, Parallel sokcsomópontos feldolgozás Szinte bármely R csomag használható 3. Skálázható fejlett statisztikai rendszer Data Sources R Packages 1 3 Scalable Statistic s Engine 2 R Packages Embedded R Execution

16 Alkalmazási Példa: logelemzés

17 Alkalmazás: Ügyfél teljes áttekintés SOURCE SYSTEMS CRM Name: J Robertson Address: 35 West 15 th Address: Pittsburgh, PA ERP Name: Janet Robertson Address: 35 West 15 th St. Address: Pittsburgh, PA Legacy Name: Address: Jan Robertson 36 West 15 th St. Address: Pittsburgh, PA Master Data Management 360 View of Party Identity First: Janet Last: Robertson Address: 35 West 15 th St City: State/Zip: Pittsburgh PA / Unified View of Party s Information Gender: F Age: DOB: 48 1/4/64 BigInsights Unified View of Party s Information Streams Warehouse

18 Adattárház kiterjesztés esettanulmány Megnövelt analitikai teljesítmény 40X gyorsabb lekérdezés kisebb válaszidők órák helyett percek, kampány hatékonyság 20% kal növekedett Adattárház kiterjesztés előnyei? Nagy adatmennyiség (TB PB) kezelése, optimális storage költség Új adatforrások és adattípusok analízisbe bevonása Csökkentett működési költségek Adattárház mindenféle adatforrásra Adattárház (RDBMS) tehermentesítése Inakív, ritkán használt adatoktól Adatfolyam feldolgozás letárolás nélkül, Adattárház előfeldolgozó Analízis korelláció keresés új adatforrásokon Újfajta analitika alkalmazása Megszokott Eszközök használata az új Big Data környezetben

IBM Big Data Portfólió Áttekintés

IBM Big Data Portfólió Áttekintés IBM Big Data Portfólió Áttekintés Baranyi Szabolcs +36 20 823 5619 Szabolcs.baranyi@hu.ibm.com September 9, 2013 Tartalom Big Data Platform Big Insight InfoSphere BigInsights Quick Start Edition Streams

Részletesebben

SAS Enterprise BI Server

SAS Enterprise BI Server SAS Enterprise BI Server Portik Imre vezető szoftverkonzulens SAS Institute, Magyarország A SAS helye a világban 280 iroda 51 országban 10,043 alkalmazott 4 millió felhasználó világszerte 41,765 ügyfél

Részletesebben

BI megoldás a biztosítói szektorban

BI megoldás a biztosítói szektorban Dobos Zoltán 2009 szeptember 10 BI megoldás a biztosítói szektorban Tartalom Üzleti felhasználási területek a biztosítói szektorban Cognos megoldások a biztosítói szektor részére 2 Fókusz területek Értékesítési

Részletesebben

Big Data az adattárházban

Big Data az adattárházban Big Data az adattárházban A párbaj folytatódik? Néhány fontos Big Data projekt Cég Téma Adat Újfajta Mennyiség Saját adat? Típus Google Influenza Google I big I Előjelzés előjelzés Farecast Xoom Chicagoi

Részletesebben

Data Integrátorok a gyakorlatban Oracle DI vs. Pentaho DI Fekszi Csaba Ügyvezető Vinnai Péter Adattárház fejlesztő 2013. február 20.

Data Integrátorok a gyakorlatban Oracle DI vs. Pentaho DI Fekszi Csaba Ügyvezető Vinnai Péter Adattárház fejlesztő 2013. február 20. Data Integrátorok a gyakorlatban Oracle DI vs. Pentaho DI Fekszi Csaba Ügyvezető Vinnai Péter Adattárház fejlesztő 2013. február 20. 1 2 3 4 5 6 7 8 Pentaho eszköztára Data Integrator Spoon felület Spoon

Részletesebben

Big Data adattárházas szemmel. Arató Bence ügyvezető, BI Consulting

Big Data adattárházas szemmel. Arató Bence ügyvezető, BI Consulting Big Data adattárházas szemmel Arató Bence ügyvezető, BI Consulting 1 Bemutatkozás 15 éves szakmai tapasztalat az üzleti intelligencia és adattárházak területén A BI Consulting szakmai igazgatója A BI.hu

Részletesebben

Papp Attila. BI - mindenkinek

Papp Attila. BI - mindenkinek Papp Attila BI - mindenkinek 100% 28% 2012 A kiterjesztett BI piac alakulása BAM/CEP 0.23 Other Data 2 Warehouse 10.5 CRM Analytics 1 Data Integration, Data Quality 3 2010 57 mrd USD BI Services 30 2011

Részletesebben

Közeli jövőkép az üzleti intelligenciáról

<Insert Picture Here> Közeli jövőkép az üzleti intelligenciáról Közeli jövőkép az üzleti intelligenciáról Radnai Szabolcs Üzleti Intelligencia Üzletfejlesztési vezető - Kelet-közép Európa régió Az üzleti intelligencia feladata Embedded Business

Részletesebben

A tudás handrendbe állítása, azaz SPSS PES

A tudás handrendbe állítása, azaz SPSS PES A tudás handrendbe állítása, azaz SPSS PES...és hogyan történt mindez a Vodafone Hungary Zrt-nél Cseh Zoltán, PhD konzultációs igazgató SPSS Hungary Hagyományos hadászati egységek Légi elhárítás Gyalogság

Részletesebben

Üzleti intelligencia - eszközöktől a megoldásokig

Üzleti intelligencia - eszközöktől a megoldásokig Atlanta Barcelona Berlin Vienna Budapest Bukarest Düsseldorf München Stuttgart Zurich www.ifua.hu Fekete Gábor ügyvezető partner 2007. március 21. Üzleti intelligencia - eszközöktől a megoldásokig IFUA

Részletesebben

Hogyan növelje kritikus üzleti alkalmazásainak teljesítményét?

Hogyan növelje kritikus üzleti alkalmazásainak teljesítményét? Hogyan növelje kritikus üzleti alkalmazásainak teljesítményét? Alkalmazás archiválás EMC Forum 2013 Sepsy Zoltán Mindennapi alkalmazásaink Folyamatos változás az alkalmazás technológiákban. Kiterjedt

Részletesebben

Infor PM10 Üzleti intelligencia megoldás

Infor PM10 Üzleti intelligencia megoldás Infor PM10 Üzleti intelligencia megoldás Infor Üzleti intelligencia (Teljesítmény menedzsment) Web Scorecard & Műszerfal Excel Email riasztás Riportok Irányít Összehangol Ellenőriz Stratégia Stratégia

Részletesebben

Váratlan kérdések megválaszolása Oracle Information Discovery magyar környezetben

Váratlan kérdések megválaszolása Oracle Information Discovery magyar környezetben Váratlan kérdések megválaszolása Oracle Information Discovery magyar környezetben 2013. november 7. Budapest BI Fórum 1 2013 Oracle Corporation Radnai Szabolcs Oracle - BI BDM ECEMEA Szekeres Péter Neticle

Részletesebben

Döbrönte Zoltán. Data Vault alapú adattárház - Fél óra alatt. DMS Consulting Kft.

Döbrönte Zoltán. Data Vault alapú adattárház - Fél óra alatt. DMS Consulting Kft. Data Vault alapú adattárház - Fél óra alatt Döbrönte Zoltán DMS Consulting Kft. 1 Miről lesz szó Adattárház automatizálás Hol alkalmazható a leghatékonyabban Célok, funkcionalitás, előnyök Data Vault modellezés

Részletesebben

ETL keretrendszer tervezése és implementálása. Gollnhofer Gábor Meta4Consulting Europe Kft.

ETL keretrendszer tervezése és implementálása. Gollnhofer Gábor Meta4Consulting Europe Kft. ETL keretrendszer tervezése és implementálása Gollnhofer Gábor Meta4Consulting Europe Kft. Tartalom Bevezetés ETL keretrendszer: elvárások és hogyan készítsük A mi keretrendszerünk Bevezetési tanulságok

Részletesebben

Vajon mit ajánlunk IM témakörben?

Vajon mit ajánlunk IM témakörben? Kattintson ide szöveg hozzáadásához Vajon mit ajánlunk IM témakörben? DBs, Archiving, Security, DWH, Appliances, Social Network, Visualization Information Management Információ kezelés ~ Information Management

Részletesebben

Van-e ingyen-ebéd? Avagy mire elég a nyílt forráskodú Pentaho? Fekszi Csaba Ügyvezető 2012. október 4.

Van-e ingyen-ebéd? Avagy mire elég a nyílt forráskodú Pentaho? Fekszi Csaba Ügyvezető 2012. október 4. Van-e ingyen-ebéd? Avagy mire elég a nyílt forráskodú Pentaho? Fekszi Csaba Ügyvezető 2012. október 4. Omnit Solutions 2007 óta a piacon BI & adattárház tanácsadás 20 fős csapat Oracle, IBM és Pentaho

Részletesebben

A USER Kft - mint Open Text partner - bemutatása

A USER Kft - mint Open Text partner - bemutatása A USER Kft - mint Open Text partner - bemutatása SAP konferencia 2008.szeptember 22. Tihany Copyright 2008 Open Text Inc. All rights reserved. Kárász Vilmos Sales Manager USER KFT vilmos.karasz@user.hu

Részletesebben

Analitikus CRM. Radnai Szabolcs Szabolcs.Radnai@oracle.com

Analitikus CRM. Radnai Szabolcs Szabolcs.Radnai@oracle.com Analitikus CRM Radnai Szabolcs Szabolcs.Radnai@oracle.com Integrált CRM megoldások A CRM a legfontosabb hajtóerő az adattárház/adatpiaci rendszerek kiépítésére Mûködõ rendszerek Ttranzakciók Adatpiacok

Részletesebben

Microsoft SQL Server telepítése

Microsoft SQL Server telepítése Microsoft SQL Server telepítése Az SQL Server a Microsoft adatbázis kiszolgáló megoldása Windows operációs rendszerekre. Az SQL Server 1.0 verziója 1989-ben jelent meg, amelyet tizenegy további verzió

Részletesebben

Sikerünk kulcsa: az információ De honnan lesz adatunk? Palaczk Péter

Sikerünk kulcsa: az információ De honnan lesz adatunk? Palaczk Péter Sikerünk kulcsa: az információ De honnan lesz adatunk? Palaczk Péter Bevezető az Oracle9i adattárházas újdonságaihoz Elemzési és vezetői információs igények 80:20 az adatgyűjtés javára! Adattárházak kínálta

Részletesebben

Meglévő adataiból üzleti információt a gondolat sebességével SAP üzleti intelligencia in-memory alapokon IQSymposium Üzleti Intelligencia 2012

Meglévő adataiból üzleti információt a gondolat sebességével SAP üzleti intelligencia in-memory alapokon IQSymposium Üzleti Intelligencia 2012 Meglévő adataiból üzleti információt a gondolat sebességével SAP üzleti intelligencia in-memory alapokon IQSymposium Üzleti Intelligencia 2012 Berczik Márton Takács Béla, SAP Hungary Kft. 2012. április

Részletesebben

Component Soft 1994-2013 és tovább

Component Soft 1994-2013 és tovább Component Soft 1994-2013 és tovább IT szakemberek oktatása, tanácsadás Fő témáink: UNIX/Linux rendszerek, virtualizációs, fürtözési, tároló menedzsment és mentési technológiák Adatbázisok és middleware

Részletesebben

Élet az SQL-en túl: Az adatfeldolgozás legújabb trendjei. Földi Tamás

Élet az SQL-en túl: Az adatfeldolgozás legújabb trendjei. Földi Tamás Élet az SQL-en túl: Az adatfeldolgozás legújabb trendjei Földi Tamás tfoldi@starschema.net IBM Kutatóközpont San Jose, California, 1970 Negyven évvel később Gartner Report Elsősorban relációs adatbázisok

Részletesebben

Az információ hatalom. adatok. információ

Az információ hatalom. adatok. információ DW 3. előadás Az információ hatalom adatok információ Információs rendszerek Hagyományos adatforrások (legacy system) Virt. vállalati Virtual coop. Információs Informational Döntési (Decisional) Műveleti

Részletesebben

Integrált Kampánymenedzsment Rendszer kialakítása

Integrált Kampánymenedzsment Rendszer kialakítása HOUG 2014 Siófok Integrált Kampánymenedzsment Rendszer kialakítása Bíró Dávid Senior manager Értékesítési Igazgatóság Kakas Gábor IT projekt manager IT Fejlesztési Igazgatóság I. Üzleti igények Üzleti

Részletesebben

BI kicsiknek és nagyoknak

BI kicsiknek és nagyoknak BI kicsiknek és nagyoknak Radnai Szabolcs Üzleti intelligencia és Adattárház üzletág vezető Kezdjük egy egyszerű megállapítással Az Önök vállalatánál mindenki jobban tudja végezni

Részletesebben

MPP Adattárház Teradata alapokon

MPP Adattárház Teradata alapokon MPP Adattárház Teradata alapokon Tanulmány az Adatbázisok haladóknak c. tárgyhoz Lévai Ákos PRISE Kft. 2012/2013 tanév I. félév Tartalomjegyzék BEVEZETÉS...3 ELŐZMÉNYEK...3 AZ MPP ADATTÁRHÁZ...3 ADATTÁRHÁZAKRÓL

Részletesebben

Pentaho 4: Mindennapi BI egyszerűen. Fekszi Csaba Ügyvezető 2011. október 6.

Pentaho 4: Mindennapi BI egyszerűen. Fekszi Csaba Ügyvezető 2011. október 6. Pentaho 4: Mindennapi BI egyszerűen Fekszi Csaba Ügyvezető 2011. október 6. 1 2 3 4 5 Bevezetés Pentaho-ról röviden - áttekintő Mindennapi BI egyszerűen a Pentaho 4 újdonságai Pentaho összefoglaló Alkalmazás

Részletesebben

GENERÁCIÓS ADATBÁZISOK A BIG DATA KÜLÖNBÖZŐ TERÜLETEIN

GENERÁCIÓS ADATBÁZISOK A BIG DATA KÜLÖNBÖZŐ TERÜLETEIN INFORMATIKAI PROJEKTELLENŐR 30 MB Szabó Csenger ÚJ GENERÁCIÓS ADATBÁZISOK A BIG DATA KÜLÖNBÖZŐ TERÜLETEIN 2016. 12. 31. MMK- Informatikai projektellenőr képzés Big Data definíció 2016. 12. 31. MMK-Informatikai

Részletesebben

Jelentéskészítés és elemzés térképes megjelenítési támogatással Location Intelligence

<Insert Picture Here> Jelentéskészítés és elemzés térképes megjelenítési támogatással Location Intelligence Jelentéskészítés és elemzés térképes megjelenítési támogatással Location Intelligence Radnai Szabolcs Oracle BI BDM ECEMEA Mi is a térbeli adat? Spatial: Minden polgári személy címadata

Részletesebben

Önkiszolgáló BI Az üzleti proaktivítás eszköze. Budapest,

Önkiszolgáló BI Az üzleti proaktivítás eszköze. Budapest, Önkiszolgáló BI Az üzleti proaktivítás eszköze Budapest, 2016.10.27 Tartalom 1. Kihívások Való Világ 2. Hogyan segít az Önkiszolgáló BI? confidential 10/26/2016 2 Riportokkal szembeni igények alakulása

Részletesebben

webalkalmazások fejlesztése elosztott alapon

webalkalmazások fejlesztése elosztott alapon 1 Nagy teljesítményű és magas rendelkezésreállású webalkalmazások fejlesztése elosztott alapon Nagy Péter Termékmenedzser Agenda Java alkalmazás grid Coherence Topológiák Architektúrák

Részletesebben

dashboard technika segítségével Dobos Zoltán IBM Business Analytics

dashboard technika segítségével Dobos Zoltán IBM Business Analytics Online pénzügyi kimutatások dashboard technika segítségével Dobos Zoltán IBM Business Analytics Volatilitás és sebesség az új normák A pénzügyi vezetők 60%-a hiszi, hogy a bár a válság elmúlik, de a fokozott

Részletesebben

Amit mindig is tudni akartál a Real Application Testing-ről. Földi Tamás Starschema Kft.

Amit mindig is tudni akartál a Real Application Testing-ről. Földi Tamás Starschema Kft. Amit mindig is tudni akartál a Real Application Testing-ről Földi Tamás Starschema Kft. Környezet Adattárház Oracle 9i, HPUX 13ezer tábla ~1400 betöltő folyamat ~8000 töltési lépés (mapping) Riportok BusinessObjects

Részletesebben

1 Copyright 2011, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

1 Copyright 2011, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 1 Copyright 2011, Oracle and/or its affiliates. All rights Elemzések a gondolat sebességével Oracle Exalytics BI Machine 2011 Nov. 22 Radnai Szabolcs Oracle BI BDM ECEMEA Üzleti kihívások, hajtóerők A

Részletesebben

SAP SZOFTVERHASZNÁLATI JOGOK

SAP SZOFTVERHASZNÁLATI JOGOK SAP SZOFTVERHASZNÁLATI JOGOK PREAMBULUM...5 1. LICENCVÉTELI ALAPELVEK / HASZNÁLATI SZABÁLYOK...5 2. MÉRŐSZÁMOK...8 3. CSOMAGSPECIFIKUS FELTÉTELEK / HASZNÁLATI SZABÁLYOK...9 1. sz. melléklet - Öröklött

Részletesebben

Változások előtt hol áll a banki (adat)elemzés? Nándorfi György

Változások előtt hol áll a banki (adat)elemzés? Nándorfi György Változások előtt hol áll a banki (adat)elemzés? Nándorfi György Budapest Bank 1987-ben jött létre az egyik legelső hazai kereskedelmi bankként A 8 hazai nagybank egyike Tulajdonosi háttér: 1995-től 2015-ig

Részletesebben

Copyright 2012, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

Copyright 2012, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 1 Oracle Felhő Alkalmazások: Gyorsabb eredmények alacsonyabb kockázattal Biber Attila Igazgató Alkalmazások Divízió 2 M I L L I Á RD 4 1 PERC MINDEN 5 PERCBŐL 5 6 Ember használ mobilt 7 FELHŐ SZOLGÁLTATÁS

Részletesebben

Klotz Tamás earchitect Oracle

Klotz Tamás earchitect Oracle Klotz Tamás earchitect Oracle Vállalati információ kezelés Az információ érték, vagyon (tőke) Az információ folyam maximalizálhatja a tőkét Tervezés Szolgáltatás Együttműködés Tranzakció feldolgozás Döntés

Részletesebben

Újdonságok. Jancsich Ernő Ferenc

Újdonságok. Jancsich Ernő Ferenc Újdonságok Jancsich Ernő Ferenc Microsoft Dynamics NAV o Világszerte, több, mint 110 000 ezer kis- és középvállalat választotta a Microsoft Dynamics NAV rendszert növekedésének támogatásához. o Ez közel

Részletesebben

Az archiválás megközelítése az ILM felől (Information Lifecycle Management)

<Insert Picture Here> Az archiválás megközelítése az ILM felől (Information Lifecycle Management) Az archiválás megközelítése az ILM felől (Information Lifecycle Management) Sárecz Lajos Technológiai tanácsadó A probléma Mi az az Információ életciklus kezelés

Részletesebben

Oracle Enterprise Manager: Az első teljesértékű felhő üzemeltetési megoldás

Oracle Enterprise Manager: Az első teljesértékű felhő üzemeltetési megoldás 2011 November 8. New York Palota Hotel Boscolo Budapest Oracle Enterprise Manager: Az első teljesértékű felhő üzemeltetési megoldás Sárecz Lajos, Vezető tanácsadó Oracle Hungary Átfogó felhő üzemeltetés

Részletesebben

Fekete Csaba Csongor Üzleti intelligencia vezető Citibank ZRt.

Fekete Csaba Csongor Üzleti intelligencia vezető Citibank ZRt. Fekete Csaba Csongor Üzleti intelligencia vezető Citibank ZRt. Tartalom BI mérföld kövek Kezdeti architektúra és kontextus Lokális Adattárház Kialakítása CRM Evolúció Üzleti Intelligencia kiaknázó eszközök

Részletesebben

HATÉKONY ETL FOLYAMATOK WORKSHOP

HATÉKONY ETL FOLYAMATOK WORKSHOP HATÉKONY ETL FOLYAMATOK WORKSHOP Gollnhofer Gábor JET-SOL Kft. Nyilvántartási szám: 503/1256-1177 JET-SOL KFT. Alapadatok 2003-ban alakultunk Több mint 120 magasan képzett munkatárs Ügyfélkör Nagyvállalati

Részletesebben

Big Data: a több adatnál is több

Big Data: a több adatnál is több Big Data: a több adatnál is több Sidló Csaba István MTA Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet Üzleti Intelligencia és Adattárházak Csoport sidlo@sztaki.mta.hu http://dms.sztaki.hu CIO Hungary

Részletesebben

Data Vault adatmodellezés.

Data Vault adatmodellezés. Data Vault adatmodellezés Nemeth.Zoltan@iqpp.hu Új adattárház adatmodellezési módszer Dan Linstedt nevéhez fűződik Ismérvei Részletes, tételes adatok Történetiség kezelése Data Vault Üzleti területek köré

Részletesebben

S&T &T Unit Un is Magyar o szág szág Kf t. 2009. november 5.

S&T &T Unit Un is Magyar o szág szág Kf t. 2009. november 5. S&T Unitis Magyarország Kft. BusinessObjects bemutató 2009. november 5. Az Üzleti Intelligencia A fogalmat először Hans Peter Luhn használta 1958-ban. A business kifejezés alatt valamilyen cél elérése

Részletesebben

Oracle üzleti intelligencia

<Insert Picture Here> Oracle üzleti intelligencia Oracle üzleti intelligencia Fekete Zoltán Oracle üzleti intelligencia és adattárház termékmenedzser Highly Scalable BI Foundation EPM Workspace Performance Management Applications

Részletesebben

Oracle adatkezelési megoldások helye az EA világában. Előadó: Tar Zoltán

Oracle adatkezelési megoldások helye az EA világában. Előadó: Tar Zoltán Oracle adatkezelési megoldások helye az EA világában Előadó: Tar Zoltán Témák Bemutatkozás Enterprise Architecture bemutatása Mi az az EA? TOGAF bemutatása OEAF bemutatása Oracle megoldások Oracle termékek

Részletesebben

SAP BusinessObjects Enterprise XI R3 új funkcionalitások

SAP BusinessObjects Enterprise XI R3 új funkcionalitások Az alábbi anyag szakmai összefoglaló, az SAP Business Objects Enterprise XI R3 -ban megjelenı, a korábbi SAP Business Objects Enterprise XI R2-ben nem, vagy csak korlátozott módon meglévı funkcionalitásokról.

Részletesebben

Oracle Enterprise Metadata Management

Oracle Enterprise Metadata Management Oracle Enterprise Metadata Management Rövid bemutató Oracle Enterprise Metadata Management Gollnhofer Gábor 1 Tartalom Bevezetés a metaadatokhoz Oracle Enterprise Metadata Management - OEMM Összefoglaló

Részletesebben

Oracle Big Data koncepció. Stadler Gellért Vezető tanácsadó Oracle ConsulKng HTE 2015 Konferencia

Oracle Big Data koncepció. Stadler Gellért Vezető tanácsadó Oracle ConsulKng HTE 2015 Konferencia Oracle Big Data koncepció Stadler Gellért Vezető tanácsadó Oracle ConsulKng HTE 2015 Konferencia Copyright 2015, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. Oracle ConfidenKal Internal/Restricted/Highly

Részletesebben

ADATTÁRHÁZAK MINŐSÉGBIZTOSÍTÁSA

ADATTÁRHÁZAK MINŐSÉGBIZTOSÍTÁSA Örülök, hogy találkoztunk! ADATTÁRHÁZAK MINŐSÉGBIZTOSÍTÁSA KŐVÁRI ATTILA BI PROJEKT 1. Oldal - Adattárház fórum 2014 Adattárházak minőségbiztosítása Kővári Attila BI projekt Miért éppen minőségbiztosítás?

Részletesebben

Hadoop és használata az LPDS cloud-on

Hadoop és használata az LPDS cloud-on Hadoop és használata az LPDS cloud-on Bendig Loránd lbendig@ilab.sztaki.hu 2012.04.13 Miről lesz szó? Bevezetés Hadoop áttekintés OpenNebula Hadoop cluster az LPDS cloud-on Tapasztalatok, nyitott kérdések

Részletesebben

Érettségi tétel az IT vizsgán: Felhő

Érettségi tétel az IT vizsgán: Felhő Érettségi tétel az IT vizsgán: Felhő Zsemlye Tamás Október 05, 2014 HTE Infokomm 2014 DEFINÍCIÓ 3 ÚT A FELHŐ FELÉ Standardizált -> Virtualizált -> Menedzselt -> Dinamikus -> Automatizált 4 4 REFERENCIA

Részletesebben

SAP SZOFTVERHASZNÁLATI JOGOK

SAP SZOFTVERHASZNÁLATI JOGOK SAP SZOFTVERHASZNÁLATI JOGOK 1. LICENCVÉTELI ALAPELVEK / HASZNÁLATI SZABÁLYOK... 5 2. MÉRŐSZÁMOK... 6 3. CSOMAGSPECIFIKUS FELTÉTELEK / HASZNÁLATI SZABÁLYOK... 7 1. sz. melléklet - Öröklött SBOP Szoftverek...

Részletesebben

Vezetői információs rendszerek

Vezetői információs rendszerek Vezetői információs rendszerek Kiadott anyag: Vállalat és információk Elekes Edit, 2015. E-mail: elekes.edit@eng.unideb.hu Anyagok: eng.unideb.hu/userdir/vezetoi_inf_rd 1 A vállalat, mint információs rendszer

Részletesebben

Az adatvagyon kezelés és a metaadatok. Gollnhofer Gábor DMS Consulting

Az adatvagyon kezelés és a metaadatok. Gollnhofer Gábor DMS Consulting Az adatvagyon kezelés és a metaadatok Gollnhofer Gábor DMS Consulting 1 Nagyon rövid bevezetés az adatvagyon kezelésbe Big Data és elemzések, adattárház és önkiszolgáló BI - napjaink sláger témái. Ugyanakkor

Részletesebben

IBM Software Group Archiválási technológiák - tartalomkezelés Kovács László Az információ kezelésének evolúciója Struktúrált adatok kezelése '60s Alkalmazások '70s Adatbázisok alkalmazásokra optimalizálva

Részletesebben

Üzleti intelligencia 2. RENDSZEREZÉS 3. ELEMZÉS. vállalati adattárház. adattárolás. operatív adattár. A vállalati információellátás ciklusa

Üzleti intelligencia 2. RENDSZEREZÉS 3. ELEMZÉS. vállalati adattárház. adattárolás. operatív adattár. A vállalati információellátás ciklusa Krauth Péter Tézis: Az üzleti intelligenciát biztosító technológiák nemcsak a nagyvállalatoknál segítik elő integrált információgazdákodási rendszerek létrejöttét, hanem az adatok egyre változatosabb körét

Részletesebben

Segítség, összementem!

Segítség, összementem! Segítség, összementem! Előadók: Kránicz László Irimi János Budapest, 2013. április 10. ITFI - Adatintegrációs Kompetencia Központ ITFI - Adatintegrációs Kompetencia Központ Tartalomjegyzék 2 Az Adattárház

Részletesebben

VvAaLlÓóSs IiıDdEeJjȷŰű OoDdSs goldengate alapokon a magyar telekomban

VvAaLlÓóSs IiıDdEeJjȷŰű OoDdSs goldengate alapokon a magyar telekomban VvAaLlÓóSs IiıDdEeJjȷŰű OoDdSs goldengate alapokon a magyar telekomban Pusztai Péter IT fejlesztési senior menedzser Magyar Telekom Medveczki György szenior IT architekt T-Systems Magyarország 2014. március

Részletesebben

Best Practices for TrusBest Practices for Trusted Digital Repositories in HOPE. ted Digital Repositories in HOPE.

Best Practices for TrusBest Practices for Trusted Digital Repositories in HOPE. ted Digital Repositories in HOPE. Best Practices for TrusBest Practices for Trusted Digital Repositories in HOPE. ted Digital Repositories in HOPE. OAIS alapú digitális archívumok: best practice and HOPE (2010-2013) http://www.peoplesheritage.eu/pdf/d5_1_grant250549_ho

Részletesebben

Teljeskörű BI megoldás a gyakorlatban IBM eszközök használatával, Magyarországon

Teljeskörű BI megoldás a gyakorlatban IBM eszközök használatával, Magyarországon Teljeskörű BI megoldás a gyakorlatban IBM eszközök használatával, Magyarországon esettanulmány csokor, mely megpróbálja összefoglalni az elmúlt 10 év tapasztalatait,tanulságait és bemutat egy élő, hazai

Részletesebben

Adatbányászat és Perszonalizáció az Oracle9i-ben

Adatbányászat és Perszonalizáció az Oracle9i-ben Adatbányászat és Perszonalizáció az Oracle9i-ben Oracle9i adatbányászat 2000. szeptember 6. Fekete Zoltán Palaczk Péter Agenda Oracle9i Database Teljes e-business Intelligence infrastruktúra Mi is az adatbányászat?

Részletesebben

The nontrivial extraction of implicit, previously unknown, and potentially useful information from data.

The nontrivial extraction of implicit, previously unknown, and potentially useful information from data. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs rendszerek Tanszék Adatelemzés intelligens módszerekkel Hullám Gábor Adatelemzés hagyományos megközelítésben I. Megválaszolandó

Részletesebben

IBM új generációs adattárház megoldások

IBM új generációs adattárház megoldások Baranyi Szabolcs, IBM Magyarországi Kft. baranyi@hu.ibm.com Kattintson 2012. júniuside 12.szöveg hozzáadásához IBM új generációs adattárház megoldások BigData és DB2 V10 Napirend Big Data IBM Big Data

Részletesebben

Felhő alkalmazások sikerének biztosítása. Petrohán Zsolt Zsolt.petrohan@oracle.com

Felhő alkalmazások sikerének biztosítása. Petrohán Zsolt Zsolt.petrohan@oracle.com Felhő alkalmazások sikerének biztosítása Petrohán Zsolt Zsolt.petrohan@oracle.com Safe Harbor The following is intended for information purposes only, and may not be incorporated into any contract. It

Részletesebben

Self Service szekció. XXVIII. Budapesti Menedzsment és Controlling Fórum. Havas Levente. Budapest, május 26. IFUA Horváth & Partners

Self Service szekció. XXVIII. Budapesti Menedzsment és Controlling Fórum. Havas Levente. Budapest, május 26. IFUA Horváth & Partners Self Service szekció XXVIII. Budapesti Menedzsment és Controlling Fórum Havas Levente Budapest, 2016. május 26. Self Service szekció XXVIII. Budapesti Menedzsment és Controlling Fórum Havas Levente Budapest,

Részletesebben

Tartalom és dokumentumkezelés adatbázisban. Markovits Péter

Tartalom és dokumentumkezelés adatbázisban. Markovits Péter Tartalom és dokumentumkezelés adatbázisban peter.markovits@oracle.com Markovits Péter Unified Portal Business Intelligence Activity Monitoring Business Process Orchestration Process models BPEL engine

Részletesebben

SAP SZOFTVERHASZNÁLATI JOGOK

SAP SZOFTVERHASZNÁLATI JOGOK SAP SZOFTVERHASZNÁLATI JOGOK PREAMBULUM... 5 1. LICENCVÉTELI ALAPELVEK / HASZNÁLATI SZABÁLYOK... 5 2. MÉRŐSZÁMOK... 6 3. CSOMAGSPECIFIKUS FELTÉTELEK / HASZNÁLATI SZABÁLYOK... 7 1. sz. melléklet - Öröklött

Részletesebben

A webanalitika változó világa 4 felvonásban

A webanalitika változó világa 4 felvonásban A webanalitika változó világa 4 felvonásban Arató Bence, BI Consulting Email: arato@bi.hu, Twitter: @aratob Traffic Meetup, 2013.02.06 1 Bemutatkozás 15 éves szakmai tapasztalat az üzleti intelligencia

Részletesebben

Élet a Warehouse Builder után, avagy mit hoz a Data Integrator? Szabó Gábor Csoportvezető, Vezető tanácsadó Üzleti Intelligencia. R&R Software Zrt.

Élet a Warehouse Builder után, avagy mit hoz a Data Integrator? Szabó Gábor Csoportvezető, Vezető tanácsadó Üzleti Intelligencia. R&R Software Zrt. Élet a Warehouse Builder után, avagy mit hoz a Data Integrator? Oracle Day 2011 2011. november 8. Szabó Gábor Csoportvezető, Vezető tanácsadó Üzleti Intelligencia R&R Software Zrt. A téma aktualitása Miért

Részletesebben

BI modul a lízing üzletágban. 2007 márc. 21. Előadó: Salamon András

BI modul a lízing üzletágban. 2007 márc. 21. Előadó: Salamon András BI modul a lízing üzletágban 2007 márc. 21. Előadó: Salamon András Rövid cég- és terméktörténet Lízing fejlesztések, K+F 1996 óta Lízing éles rendszer 1999 óta Új név: AdviseSoft Kft. 2002 óta Jelenleg:

Részletesebben

Az Oracle üzleti intelligencia stratégiája

Az Oracle üzleti intelligencia stratégiája Az Oracle üzleti intelligencia stratégiája Radnai Szabolcs Üzletfejlesztési igazgató üzleti elemzések terület -. RACE régió Oracle Copyright 2015 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 1 Hiszekegy

Részletesebben

Novell és Oracle: a csúcsteljesítményű, költséghatékony adatközpont megoldás. Sárecz Lajos Értékesítési konzultáns

Novell és Oracle: a csúcsteljesítményű, költséghatékony adatközpont megoldás. Sárecz Lajos Értékesítési konzultáns Novell és Oracle: a csúcsteljesítményű, költséghatékony adatközpont megoldás Sárecz Lajos Értékesítési konzultáns lajos.sarecz@oracle.com A Linux fejlődése Oracle: A Linux elkötelezettje Linux története

Részletesebben

Adatbányászat és Perszonalizáció architektúra

Adatbányászat és Perszonalizáció architektúra Adatbányászat és Perszonalizáció architektúra Oracle9i Teljes e-üzleti intelligencia infrastruktúra Oracle9i Database Integrált üzleti intelligencia szerver Data Warehouse ETL OLAP Data Mining M e t a

Részletesebben

Az Oracle 9i Platform az. e-üzleti Intelligencia. szolgálatában. Radnai Szabolcs. BI&W üzletág vezető Oracle Corporation

Az Oracle 9i Platform az. e-üzleti Intelligencia. szolgálatában. Radnai Szabolcs. BI&W üzletág vezető Oracle Corporation Az Oracle 9i Platform az e-üzleti Intelligencia szolgálatában Radnai Szabolcs BI&W üzletág vezető Oracle Corporation Oracle9i Platform, Forró területek Perszonalizált hozzáférés Információkhoz és Alkalmazásokhoz

Részletesebben

SAP Szoftverhasználati Jogok

SAP Szoftverhasználati Jogok SAP Szoftverhasználati Jogok 1. LICENCVÉTELI ALAPELVEK / HASZNÁLATI SZABÁLYOK... 5 2. MÉRŐSZÁMOK... 6 3. CSOMAGSPECIFIKUS FELTÉTELEK / HASZNÁLATI SZABÁLYOK... 7 1. sz. melléklet - Öröklött SBOP Szoftverek...

Részletesebben

Copyright 2013, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

Copyright 2013, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 1 Copyright 2013, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. The following is intended to outline our general product direction. It is intended for information purposes only, and may not be incorporated

Részletesebben

Excel ODBC-ADO API. Tevékenységpontok: - DBMS telepítés. - ODBC driver telepítése. - DSN létrehozatala. -Excel-ben ADO bevonása

Excel ODBC-ADO API. Tevékenységpontok: - DBMS telepítés. - ODBC driver telepítése. - DSN létrehozatala. -Excel-ben ADO bevonása DBMS spektrum Excel ODBC-ADO API Tevékenységpontok: - DBMS telepítés - ODBC driver telepítése - DSN létrehozatala -Excel-ben ADO bevonása - ADOConnection objektum létrehozatala - Open: kapcsolat felvétel

Részletesebben

10. HÉT: ADATTÁRHÁZAK ÉS ÜZLETI INTELLIGENCIA

10. HÉT: ADATTÁRHÁZAK ÉS ÜZLETI INTELLIGENCIA 10. HÉT: ADATTÁRHÁZAK ÉS ÜZLETI INTELLIGENCIA Dr. Danyi Pál Egyetemi docens, BME 2015-16 I. FÉLÉV DR. DANYI PÁL - INFORMÁCIÓMENEDZSMENT 1 MIS RENDSZEREK: ALKALMAZÁS-TECHNOLÓGIA-ADAT MIS rendszerek: DSS,

Részletesebben

2011. November 8. Boscolo New York Palace Budapest. Extrém teljesítmény Oracle Exadata és Oracle Exalogic rendszerekkel

2011. November 8. Boscolo New York Palace Budapest. Extrém teljesítmény Oracle Exadata és Oracle Exalogic rendszerekkel 2011. November 8. Boscolo New York Palace Budapest Extrém teljesítmény Oracle Exadata és Oracle Exalogic rendszerekkel Integrált rendszerek - Engineered Systems Együtt tervezett hardver és szoftver Egyedi

Részletesebben

IBM Business Process Manager változat 8 alváltozat 5. Az IBM Business Process Manager áttekintése

IBM Business Process Manager változat 8 alváltozat 5. Az IBM Business Process Manager áttekintése IBM Business Process Manager változat 8 alváltozat 5 Az IBM Business Process Manager áttekintése ii Áttekintés PDF-könyvek és az információközpont A PDF-könyveket nyomtatásra és offline olvasásra használhatja.

Részletesebben

Analitikai megoldások IBM Power és FlashSystem alapokon. Mosolygó Ferenc - Avnet

Analitikai megoldások IBM Power és FlashSystem alapokon. Mosolygó Ferenc - Avnet Analitikai megoldások IBM Power és FlashSystem alapokon Mosolygó Ferenc - Avnet Bevezető Legfontosabb elvárásaink az adatbázisokkal szemben Teljesítmény Lekérdezések, riportok és válaszok gyors megjelenítése

Részletesebben

Szolgáltatás Orientált Architektúra a MAVIR-nál

Szolgáltatás Orientált Architektúra a MAVIR-nál Szolgáltatás Orientált Architektúra a MAVIR-nál Sajner Zsuzsanna Accenture Sztráda Gyula MAVIR ZRt. FIO 2009. szeptember 10. Tartalomjegyzék 2 Mi a Szolgáltatás Orientált Architektúra? A SOA bevezetés

Részletesebben

EMC AVAMAR. YOU WILL NEVER BACK UP THE SAME DATA TWICE. Diriczi Norbert

EMC AVAMAR. YOU WILL NEVER BACK UP THE SAME DATA TWICE. Diriczi Norbert EMC AVAMAR. YOU WILL NEVER BACK UP THE SAME DATA TWICE Diriczi Norbert norbert.diriczi@areus.hu Agenda Az ügyfél nehézségei Javasolt megoldás (EMC Avamar?) Tesztelt környezet (éles telephely) Elért eredmények

Részletesebben

IBM WorkLight 5.0 mobil alkalmazás platform

IBM WorkLight 5.0 mobil alkalmazás platform Tóth Bálint, WebSphere Brand Sales Manager balint.toth@hu.ibm.com, +36-20-8235554 IBM WorkLight 5.0 mobil alkalmazás platform Mobil Az informatika evolúciójának újabb lépcsője Mobile/Wireless/Cloud Web/Desktop

Részletesebben

Tartalom. Jó hogy jön Jucika, maga biztosan emlékszik még, hányadik oldalon van a Leszállás ködben.

Tartalom. Jó hogy jön Jucika, maga biztosan emlékszik még, hányadik oldalon van a Leszállás ködben. Tartalom Jó hogy jön Jucika, maga biztosan emlékszik még, hányadik oldalon van a Leszállás ködben. Előszó 1. Az adatbányászatról általában 19 1.1. Miért adatbányászat? 21 1.2. Technológia a rejtett információk

Részletesebben

Valós idejű megoldások: Realtime ODS és Database In-Memory tapasztalatok

Valós idejű megoldások: Realtime ODS és Database In-Memory tapasztalatok Valós idejű megoldások: Realtime ODS és Database In-Memory tapasztalatok Pusztai Péter IT fejlesztési senior menedzser Magyar Telekom Sef Dániel Szenior IT tanácsadó T-Systems Magyarország 2016. április

Részletesebben

IT trendek és lehetőségek. Puskás Norbert

IT trendek és lehetőségek. Puskás Norbert IT trendek és lehetőségek Puskás Norbert és kapcsolódó Üzleti technológiák elvárások T-Systems stratégia és innováció 2010 Gartner: CIO TOP 10 Technologies, 2011 Mobilizáció Hatások fogyasztói oldalról

Részletesebben

Tudjuk ma, hogy mi lesz holnap? Lássuk előre az ügyfelek viselkedését! Csendes Balázs Brand Manager IBM Magyarország

Tudjuk ma, hogy mi lesz holnap? Lássuk előre az ügyfelek viselkedését! Csendes Balázs Brand Manager IBM Magyarország Tudjuk ma, hogy mi lesz holnap? Lássuk előre az ügyfelek viselkedését! Csendes Balázs Brand Manager IBM Magyarország Oscar Díj / 2012 Megjósolni az Oscar díj eredményét Meryl Streep The Iron Lady Best

Részletesebben

SAP Szoftverhasználati Jogok

SAP Szoftverhasználati Jogok SAP Szoftverhasználati Jogok 1. LICENCVÉTELI ALAPELVEK / HASZNÁLATI SZABÁLYOK... 5 2. MÉRŐSZÁMOK... 6 3. CSOMAGSPECIFIKUS FELTÉTELEK / HASZNÁLATI SZABÁLYOK... 7 1. sz. melléklet - Öröklött SBOP Szoftverek...

Részletesebben

Fejlesztés, működtetés, felügyelet Hatékony infrastruktúra IBM szoftverekkel

Fejlesztés, működtetés, felügyelet Hatékony infrastruktúra IBM szoftverekkel IBM Software Group Fejlesztés, működtetés, felügyelet Hatékony infrastruktúra IBM szoftverekkel Rehus Péter Szoftver üzletág igazgató 2005. február 2. 2003 IBM Corporation On demand igény szerinti működési

Részletesebben

Folyamattervezéstıl a megvalósításig

Folyamattervezéstıl a megvalósításig IBM Software Group Folyamattervezéstıl a megvalósításig Balogh Péter WebSphere Technical Specialist IBM Software Group Koczé Zoltán Tanácsadó Hyperteam 2006 IBM Corporation IBM Software Group Problémák

Részletesebben

Észlelje és vizsgálja ki a legújabb fenyegetettségeket

Észlelje és vizsgálja ki a legújabb fenyegetettségeket Észlelje és vizsgálja ki a legújabb fenyegetettségeket is ÖSSZEFOGLALÓ Az RSA Security Analytics Infrastruktúra moduláris felépítésű, elosztott architektúrájú Metadata alapú a gyors indexeléshez, tároláshoz

Részletesebben

Baranyi Péter GIS üzletág igazgató baranyi@varinex.hu. www.varinex.hu

Baranyi Péter GIS üzletág igazgató baranyi@varinex.hu. www.varinex.hu Baranyi Péter GIS üzletág igazgató baranyi@varinex.hu www.varinex.hu AdaTÉRték növelés = gyors megtérülés www.varinex.hu Adatkultúrában van még hova fejlődni Hiába költ komoly összegeket big data analitikai

Részletesebben

Oracle EBS Dilemmák GE Capital International Budapest Bank. Slezák András

Oracle EBS Dilemmák GE Capital International Budapest Bank. Slezák András Oracle EBS Dilemmák Budapest Bank Slezák András Háttér információk Budapest Bank és GE kapcsolata 1995: a GE részesedést vásárol a Budapest Bankban 2001: a GE többségi tulajdonossá válik, megtörténik a

Részletesebben

Integrált téradatbázis alapú városirányítási rendszerek

Integrált téradatbázis alapú városirányítási rendszerek VARINEX Zrt. megoldások Integrált téradatbázis alapú városirányítási rendszerek Baranyi Péter Mitnyan Zoltán VARINEX Informatikai Zrt. baranyi@varinex.hu mitnyan@varinex.hu VARINEX - 2009. 1 Tartalom Szolgáltató

Részletesebben