IBM Big Data Portfólió Áttekintés

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "IBM Big Data Portfólió Áttekintés"

Átírás

1 IBM Big Data Portfólió Áttekintés Baranyi Szabolcs September 9, 2013

2 Tartalom Big Data Platform Big Insight InfoSphere BigInsights Quick Start Edition Streams InfoSphere Streams Quick Start Edition Data explorer PureData for Analytics (Appliance) 2

3 Big Data A technológia ami lehetővé teszi hogy minden adatot elemezünk Költséghatékony menedzsmentje és elemzése Struktúrált, struktúrálatlan és adatfolyamban natív formában elérhető adatnak BigData Stratégia már most fontos Website Social Media Billing ERP CRM RFID Network Switches 3

4 BIG DATA több mint HADOOP Megtalálni, megérteni és navigálni az adathalmazban Elosztott keresés és navigáció Nagy mennyiségű adatkezelés Hadoop elosztott file rendszer MapReduce: elosztott feladatok Struktúrált adatok Adattárház, Célhardverek Adatfolyam, streaming média Stream Computing: Adatfolyam feldolgozás Nem struktúrált elemzés Text Analytics Engine Adatintegráció és követés sokféle adatforrásból Integráció, Adatminőség, Biztonság, Életciklus 4

5 Big Data Platform funkciócsoportok Folytonos real-time analitika Ingest Filter, Transform Analitika és riporting Zone Correlate, Classify Adattárház Zone Query Engines Cubes Data Sinks Connectors Extract, Annotate Adattárolás és analitika (landing 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 Metaadatkezelés Zone Repository, Workbench 5

6 BigData Platform elemei 1 Adatvisszanyerés, felfedezés InfoSphere Data Explorer Analytic: Text, Geospatial, Time series,data mining Applications Financial, Machine Data, Social, Telco 2 Natív analízis 3 Költséghatékony adattárolás InfoSphere BigInsights BI / Reporting Analitikai Alkalmazások Exploration / Functional Industry Predictive Visualization App App Analytics Visualization & Discovery Hadoop System IBM Big Data Platform Application Development Accelerators Stream Computing Content Analytics BI / Reportin g Systems Management Data Warehouse Integráció és követés (governance) 4 Egyszerű, hatékony adattárház (célhardverek) IBM Warehouse Solutions 5 Adatfolyam feldolgozás, gyors válasz InfoSphere Streams 6

7 IBM InfoSphere BigInsights Volumen és Variancia September 9, 2013

8 IBM InfoSphere BigInsights v2.1 Enterprise Edition Visualization & Discovery Applications & Development Administration Integration Big SQL JDBC BigSheets Dashboard & Visualization Apps Workflow Text Analytics Pig & Jaql MapReduce Hive Admin Console Monitoring Netezza DB2 Advanced Analytic Engines Adaptive Algorithms Text Processing Engine & Extractor Library) R Streams DataStage Workload Optimization Integrated Installer ZooKeeper Enhanced Security Oozie Splittable Text Compression Jaql Adaptive MapReduce Flexible Scheduler High Availability Guardium Platform Computing Lucene Pig H Catalog Index Cognos Runtime MapReduce Management Security Flume Data Store HBase Hive Audit & History Sqoop File System HDFS GPFS Lineage Open Source IBM 8

9 BigInsights és az adattárház Big Data analytic applications Adattárház Tradícionális analitika BigInsights Filter Transform Aggregate 9

10 Táblázatos Analízis Webes analízis és vizualizáció Táblázat alapú felület Táblázatos formában jobokat definiálunk Visszaadott értékeket diagramokat elemezzük módosítjuk (Nagy excel) JAQL: Speciális hierarchikus lekérdező nyelv hadoop környezethez 10

11 SQL interface.... SQL lekérdezési lehetőség SQL '92 és 2011 opciók Korellált subquery Windowed aggregates SQL elérés minden Big Insight beli strukturált adathoz JDBC/ODBC support Application SQL Language JDBC / ODBC Driver JDBC / ODBC Server SQL interface Engine MapReduce párhuzamosságának kihasználása Data Sources BigSQL supports: create table ;data types including varchar, decimals, etc. HiveTables HBase tables CSV Files InfoSphere BigInsights 11

12 Cluster komponensek és monitorozásuk: Cluster:CPU/Disk/Memory/Netk ihasználtság, node életjel HDFS: File rendszer állapota, NameNode JVM, írás / olvasás statisztika Mapreduce: Jobok státusa, Mapper, Reducer, JobTracker HBase: lekérdezések állapota Hive: metadata store hívások gyakorisága Oozie: statistics Zookeeper: késleltetlés,lekérdezések Flume: adatforrások, nyelők állapota EXT E N S I B L E!! Build your own Monitoring Dashboards, with the key KPI that are of your interest! IBM IBM Corporation

13 Enterprise class Kezdetektől a nagyvállalatig PureData for Hadoop Célhardver Enterprise Edition funkcionalitásával (vas) Apache Hadoop New Enterprise Edition Terabyte alapú árazás Quick Start Edition Ingyenes Nem Produktív célra Basic Edition ingyenes Web-based mgmt console Jaql Install program Big Sheets Text Analytics Big SQL Workload optimization/ Query support Dev tools Connectors Mgmt tools IBM Hadoop Core Quick Start PLUS: Accelerators Enterprise Integration Production support Production-ready features 13

14 BigInsights Quick Start Edition contains most of the same features as the Enterprise Edition Available Big Sheets Text Analytics Big SQL All Workload optimization/query support Development tools Connectors Management tools IBM Hadoop Core Unavailable Production support Production-ready features: High Availability GPFS Accelerators: Machine Data Social Data Limited use licenses: Data Explorer Cognos Streams 14

15 IBM InfoSphere Streams 3.0 Agilitás, Gyorsaság 15

16 InfoSphere Streams Valós idejű analititka BIG Data felett Fókuszban a sebesség ICU Monitoring Valós idejű feldolgozás Environment Monitoring Volumen Terabytes / sec Petabytes / nap Algorithmic Trading Powerful Analytics Cyber Security Government / Law enforcement Smart Grid Telco Churn Prediction Variancia sokféle adat sokféle elemzés Sebesség Kiértékelés másodperc tört része alatt Millió esemény másodperc enként Tradícionális és újfajta adtforrás Mikro szekundumos késleltetés 16 16

17 Streams Működése Streams infrastruktúra Filter / Sample Transform Annotate Correlate Classify Egyedi gondolkodásmód Folyam feldolgozó egységek 17

18 Grafikus szerkesztő és monitorozó Vizuális programozás SPL nyelv Hierarchikus vizuális monitoring 18

19 SPSS és Streams speciális kapcsolata SPSS modellek használata valós idejű döntéshozatalban SPSS Modeler generálta modellek közvetlen használata SPSS Modelek frissítése cseréje a Stream megállítása nélkül IBM InfoSphere Streams S SPSS Scoring Operator S R P SPSS Repository Operator SPSS Publish Operator R P SPSS Model Change Notification File System IBM SPSS Modeler Solution Publisher IBM SPSS Collaboration & Deployment Services Model Refresh Repository 19

20 IBM InfoSphere DataStage Integráció Valós idejű feldolgozás és klasszikus ETL eszköz ötvözete Az adatáttöltés során röptében is tudunk elemezni Adattárházat tudja analitikailag tehermentesíteni, több napi riport Streams ETL toolkit Streams and DataStage adatcsere adapterek Integrációs kód 20

21 Streams Quick Start Quick Start ban elérhető fejlesztőeszközök teljes készlete Grafikus editor, SPL nyelv Adatvizualizáció Vizuális monitoring Skálázható architektúra Elosztott platform Analitikai kiegészítések Time series analysis Mining scoring using PMML, R or SPSS Complex Event Processing Geospatial analysis SPSS integráció Nem elérhetők IBM InfoSphere BigInsights Enterprise Edition integráció IBM DB2 IBM Accelerator for Machine Data Analytics IBM Accelerator for Social Data Analytics IBM Accelerator for Telecommunications Event Data Analytics IBM IBM Corporation

22 Streams és BigInsights Interált folytonos feldolgozás és tárolás Visualization of realtime and historical insights Data Data ingest, preparation, online analysis, model validation InfoSphere Streams 1. Data Ingest 2. Bootstrap/Enrich Control flow 3. Adaptive Analytics Model InfoSphere BigInsights, Database & Warehouse Data Integration, data mining, machine learning, statistical modeling 22

23 Data Explorer Vizualizáció September 9, 2013

24 Data Explorer Keresés, indexálás Adat vizualizáció BigInsights, Streams, Adattárház, keimeneti adatainak webes fúziója A teljes képet mutatja minden kontextusban Sokféle adatforrásból származó adat egységes megjelenése Adatvagyon katalógus (glossary) szerinti csoportosítás Big Data Stratégi akezdő lépése 24

25 InfoSphere Data Explorer Architektúra Big Data application User profiles Big Data application Application framework Authentication/Authorization Business Rules Personalization Display Big Data application Query routing Subscriptions Feeds Web Results Text analytics Indexing and search engine Metadata extraction CM, RM, DM RDBMS Feeds Web 2.0 Web CRM, ERP File Systems BigInsights Streams Integration zone Connectors and APIs 25

26 Data ExplorerMegjelenítés Adaforrások Dinamikus kategorizálás llokáció Személyre szabott eredmény Struktúrált és nem struktúrált tartalom kollaboráció Rendezés, Virtuális mappák 26

27 Egyedi értékek Iparági megoldások September 9, 2013

28 Geospatial Toolkit Nagyteljesítményű Térinformatikai modul Elosztott, rendszer, LoadBalance Smarter Transport Térinformatikai adattípusok (Geospatial) e.g. Point, LineString, Polygon Térinformatikai függvények e.g. Distance, Map point to LineString, iscontained etc. 28

29 Time Series Toolkit Idősoros adatok elemzésére tervezve Gazdag funkciókészlet Adatsor generáció: függvény generátor Feldolgozás : szűrés, aggregáció, mintavételezés (e.g. ReSample, Interpolate) Analísis : korellációk anomáliák keresése Modellezés : prediction, regression (e.g. Holt-Winters, GAMLearner) 29

30 File parsing and error handling Rules: Lookups and Transforms Checkpoint Controller De-Dup Bloom Filter Parallel Write Telco Accelerator Dashboards Real Time Monitoring Master Script Config Files Rules Compiler Streams CDRs xdrs DB2 BigInsights HDFS CDR Repository External Data CDR statistics and data rate Output Files 30

31 Social Media Accelerator Extraction Entity Integration, Profile build Indexing Ingest Reports HDFS Üzleti lehetőségek feltárása Brand Management Mikroszegmentáció Személyes adatok Érdeklődés,szokások, szosiális aktivitás, barátok, Kimenet Sentiment analízis Index (Velocity) CXO Integrated end user view 31

32 Célhardverek Pure Data for analytics Pure data for hadoop September 9, 2013

33 In October 2012 Adattárház Célgép IBM Netezza átnevezve IBM PureData System for Analytics September 9, 2013

34 Adattárház Célgép Igény ami életrehívta Adattárház teljesítmény igény DWH adminisztrációs költség csökkentés Value statement Speed: x gyorsabb (mint alap tárház) Simplicity: Alig igényel adminisztrációt ( 75% csökkentés) Scalability Smart system Adatbázison belüli párhuzamos analitika Teljes SPSS integráció Megoldás IBM Netezza immáron: PureData System for Analytics 34

35 IBM big data IBM big data IBM big data IBM big data IBM big data THINK IBM big data IBM big data 35 IBM big data IBM big data IBM big data

36 1 Unlock Big Data Customer need Understand existing data sources Search and navigate data within existing systems No copying of data Value statement Get up and running quickly Discover and retrieve big data Work even with big data sources by business users Solution Vivisimo Velocity renamed to IBM InfoSphere DataDiscovery 36

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SAP tanfolyam értékesítés, termékstratégia. Berczik Márton, SAP Hungary Kft. ELTE, 2013. április 9.

SAP tanfolyam értékesítés, termékstratégia. Berczik Márton, SAP Hungary Kft. ELTE, 2013. április 9. SAP tanfolyam értékesítés, termékstratégia Berczik Márton, SAP Hungary Kft. ELTE, 2013. április 9. SAP AG SAP Magyarország 41 év üzleti tapasztalat több mint 60.000 dolgozó több mint 120 országban van

Részletesebben

BME-Ipar. Win-Win. Intelligens környezetek és e-technológiák. Dr. Charaf Hassan hassan@aut.bme.hu. Fókuszban a Műegyetem és az ipar kapcsolata

BME-Ipar. Win-Win. Intelligens környezetek és e-technológiák. Dr. Charaf Hassan hassan@aut.bme.hu. Fókuszban a Műegyetem és az ipar kapcsolata Intelligens környezetek és e-technológiák BME-Ipar Win-Win Dr. Charaf Hassan hassan@aut.bme.hu 1 Napirend Trendek az IKT területén Az IKT helyzete a BME-n Együttműködési modellek a BME és ipar között A

Részletesebben

Nagyvállalati adatintegráció és adatkezelés

Nagyvállalati adatintegráció és adatkezelés Nagyvállalati adatintegráció és adatkezelés az Informatica eszközeivel Biró Attila fejlesztési igazgató, Areus Zrt. Nagy Balázs szoftverfejlesztő, Areus Zrt. Miről lesz ma szó? 17:05 18:00: Prezentáció

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

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

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

Big Data tömeges adatelemzés gyorsan

Big Data tömeges adatelemzés gyorsan MEDIANET 2015 Big Data tömeges adatelemzés gyorsan STADLER GELLÉRT Oracle Hungary Kft. gellert.stadler@oracle.com Kulcsszavak: big data, döntéstámogatás, hadoop, üzleti intelligencia Az utóbbi években

Részletesebben

Nyílt hozzáférésű informatikai rendszerek BME VIMM 5294

Nyílt hozzáférésű informatikai rendszerek BME VIMM 5294 Nyílt hozzáférésű informatikai rendszerek BME VIMM 5294 Übelhart István ubelhart@mit.bme.hu Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszéke Nyílt rendszerek

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

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

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

2016. április 21. Hotel Aquincum

2016. április 21. Hotel Aquincum 2016. április 21. Hotel Aquincum Szoftvergazdálkodási érettségi modell IPR-Insights License Consulting Program SAM érettségi modell IPR-Insights SAM Maturity Model 4.0 Szintek és hozzájuk kapcsolódó szolgáltatások,

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

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

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

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

Feltörekvő technológiák: seam, drools, richfaces és társai a JBossban

Feltörekvő technológiák: seam, drools, richfaces és társai a JBossban Feltörekvő technológiák: seam, drools, richfaces és társai a JBossban Török Tamás senior consultant ULX Nyílt Forráskódú Tanácsadó és Disztribúciós Kft. Miről lesz ma szó? Röviden az ULX-ről A JBoss közösségről

Részletesebben

Eladni könnyedén? Oracle Sales Cloud. Horváth Tünde Principal Sales Consultant 2014. március 23.

Eladni könnyedén? Oracle Sales Cloud. Horváth Tünde Principal Sales Consultant 2014. március 23. Eladni könnyedén? Oracle Sales Cloud Horváth Tünde Principal Sales Consultant 2014. március 23. Oracle Confidential Internal/Restricted/Highly Restricted Safe Harbor Statement The following is intended

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

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

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

Közösség, projektek, IDE

Közösség, projektek, IDE Eclipse Közösség, projektek, IDE Eclipse egy nyílt forráskódú (open source) projekteken dolgozó közösség, céljuk egy kiterjeszthető fejlesztői platform és keretrendszer fejlesztése, amely megoldásokkal

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

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

Mérnök informatikus (BSc) alapszak levelező tagozat (BIL) / BSc in Engineering Information Technology (Part Time)

Mérnök informatikus (BSc) alapszak levelező tagozat (BIL) / BSc in Engineering Information Technology (Part Time) Mérnök informatikus (BSc) alapszak levelező tagozat (BIL) / BSc in Engineering Information Technology (Part Time) (specializáció választás a 4. félévben, specializációra lépés feltétele: az egyik szigorlat

Részletesebben

Költségcsökkentés a Production Imaging and Capture alkalmazással

Költségcsökkentés a Production Imaging and Capture alkalmazással 1 Költségcsökkentés a Production Imaging and Capture alkalmazással Schnellbach Ferenc, rendszermérnök, USER Rendszerház Január 2011 2 Napirend Mi a Production Imaging? Mi az IBM Production Imaging Edition

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

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

Big Data. Benczúr András Big Data Lendület kutatócsoport MTA SZTAKI, Informatika Laboratórium Benczúr András

Big Data. Benczúr András Big Data Lendület kutatócsoport MTA SZTAKI, Informatika Laboratórium Benczúr András Big Data Benczúr András Big Data Lendület kutatócsoport MTA SZTAKI, Informatika Laboratórium Benczúr András benczur@sztaki.mta.hu http://datamining.sztaki.hu Big Data @ SZTAKI 2014. Október 17. Big Data:

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

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

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

SAM-Insights ADVANCED CENTRAL DATA COLLECTOR (ACDC) Szkenneléssel nem mérhető licencelési adatok. Egyedülálló funkcionalitású, új ACDC modul

SAM-Insights ADVANCED CENTRAL DATA COLLECTOR (ACDC) Szkenneléssel nem mérhető licencelési adatok. Egyedülálló funkcionalitású, új ACDC modul SAM-Insights ADVANCED CENTRAL DATA COLLECTOR (ACDC) Szkenneléssel nem mérhető licencelési adatok Szoftvergazdálkodási, licencelési szempontból nemcsak az összetett szerverkörnyezet, bonyolult infrastruktúra,

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

IT Asset Management. IBM Tivoli Asset Management for IT. 2009. 11. 10 Kubicsek Tamás. 2009 IBM Corporation

IT Asset Management. IBM Tivoli Asset Management for IT. 2009. 11. 10 Kubicsek Tamás. 2009 IBM Corporation IT Asset Management IBM Tivoli Asset Management for IT 2009. 11. 10 Kubicsek Tamás Miért kritikus az átfogó IT eszközmenedzsment kialakítása? Szoftver és Licensz: Komplex licensztípusok Nehezen átlátható

Részletesebben

Innovatív x86. Kósa Gábor System x Brand Specialist gabor.kosa@hu.ibm.com

Innovatív x86. Kósa Gábor System x Brand Specialist gabor.kosa@hu.ibm.com Innovatív x86 Kósa Gábor System x Brand Specialist gabor.kosa@hu.ibm.com Tartalom IBM-Lenovo x86 CAMS / System x Scale-out Scale-in Integrált (PureSystem) Az infrastruktúra fontos Kérdések, válaszok A

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

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

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

Oracle BI Administration Tool. Repository felépítése

Oracle BI Administration Tool. Repository felépítése Repository felépítése 1 TARTALOMJEGYZÉK 1 Tartalomjegyzék... 2 1.1.1 Ábrajegyzék... 2 2 Bevezetés... 4 3 Leírás... 5 3.1 Fizikai réteg... 5 3.1.1 Fizikai réteg elemei... 6 3.1.2 Importálás... 8 3.1.3 Fizikai

Részletesebben

Tudásalapú információ integráció

Tudásalapú információ integráció Tudásalapú információ integráció (A Szemantikus Web megközelítés és a másik irány) Tanszéki értekezlet, 2008. május 14. 1 Miért van szükségünk ilyesmire? WWW: (Alkalmazások) Keresés a weben (pl. összehasonlítás

Részletesebben

Mérésadatgyűjtő rendszer Oracle Database Appliance alapon. Szabad Miklós vezérigazgató-helyettes XperTeam ZRt. Budapest, Róbert Károly krt. 59.

Mérésadatgyűjtő rendszer Oracle Database Appliance alapon. Szabad Miklós vezérigazgató-helyettes XperTeam ZRt. Budapest, Róbert Károly krt. 59. Mérésadatgyűjtő rendszer Oracle Database Appliance alapon Szabad Miklós vezérigazgató-helyettes XperTeam ZRt. Budapest, Róbert Károly krt. 59. Tartalom Az XperTeam Zrt. története Referenciáink A közös

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

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

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

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

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

Vezetői Összefoglaló. Állami Hivatalok számára

Vezetői Összefoglaló. Állami Hivatalok számára Vezetői Összefoglaló Állami Hivatalok számára Vállalatirányítási rendszerekhez kapcsolható térképszerver alkalmazás VARINEX Informatikai Zrt. Technológia: Pitney Bowes Spectrum Spatial for Business Intelligence

Részletesebben

Szolgáltatás Modellezés. Tivoli Business Service Management

Szolgáltatás Modellezés. Tivoli Business Service Management Szolgáltatás Modellezés Tivoli Business Service Management Üzleti Szolgáltatás Felügyelet 2 Üzleti Szolgáltatás: alkalmazások, köztes alkalmazások, biztonsági, tároló, hálózati, és más infrastruktúra elemek

Részletesebben

SAP SZOFTVERHASZNÁLATI JOGOK

SAP SZOFTVERHASZNÁLATI JOGOK SAP SZOFTVERHASZNÁLATI JOGOK Tartalomjegyzék Az SAP Szoftverhasználati Jogokra vonatkozó jelen dokumentum az alábbiakat tartalmazza: Preambulum 1. oldal 1. fejezet Licencvételi alapelvek / Használati szabályok

Részletesebben

Esri Magyarország Felhasználói Konferencia 2015.10.08. Portal for ArcGIS. Kisréti Ákos 2015.10.08.

Esri Magyarország Felhasználói Konferencia 2015.10.08. Portal for ArcGIS. Kisréti Ákos 2015.10.08. Esri Magyarország Felhasználói Konferencia 2015.10.08. for ArcGIS Kisréti Ákos 2015.10.08. Az ArcGIS Platform Web GIS megoldások Tűzfal Hibrid Server Az ArcGIS Platform Web GIS komponensek Alkalmazások

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

Partnertalálkozó. 2014. október 3.

Partnertalálkozó. 2014. október 3. Partnertalálkozó 2014. október 3. PROGRAM 09.00-09.30 Regisztráció 09.30-10.00 Köszöntő (eredményeink, céljaink, eszközeink) 10.00-10.45 Mit tartogat a Microsoft zsákja? 10.45-11.00 Kávészünet 11.00-11.45

Részletesebben

Földmérési és Távérzékelési Intézet

Földmérési és Távérzékelési Intézet Ta p a s z ta l a to k é s g ya ko r l a t i m e g o l d á s o k a W M S s zo l gá l tatá s b a n Földmérési és Távérzékelési Intézet 2011.03.13. WMS Szolgáltatások célja A technikai fejlődéshez igazodva

Részletesebben

Intelligens közlekedés: a járműipar és járműirányítás IKT igényei, a VehicleICT projekt. Lengyel László lengyel@aut.bme.hu

Intelligens közlekedés: a járműipar és járműirányítás IKT igényei, a VehicleICT projekt. Lengyel László lengyel@aut.bme.hu Intelligens közlekedés: a járműipar és járműirányítás IKT igényei, a projekt Lengyel László lengyel@aut.bme.hu Az IT ma Havonta 850 millió aktív felhasználó a facebookon Az előadásom alatt 1,400,000 tweet

Részletesebben

SOPHOS simple + secure. A dobozba rejtett biztonság UTM 9. Kókai Gábor - Sophos Advanced Engineer Balogh Viktor - Sophos Architect SOPHOS

SOPHOS simple + secure. A dobozba rejtett biztonság UTM 9. Kókai Gábor - Sophos Advanced Engineer Balogh Viktor - Sophos Architect SOPHOS SOPHOS simple + secure A dobozba rejtett biztonság UTM 9 Kókai Gábor - Sophos Advanced Engineer Balogh Viktor - Sophos Architect SOPHOS SOPHOS simple + secure Megint egy UTM? Egy újabb tűzfal extrákkal?

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

Piaci körkép és szállítók

Piaci körkép és szállítók Piaci körkép és szállítók e US Army Gartner BI MQ 2012 3 Gartner BI MQ 2014 Gartner BI MQ 2015 Forrester Enterprise BI Platforms Forrester Enterprise BI Platforms Forrester Enterprise BI Platforms Gartner

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

<Insert Picture Here> Nagy ugrás: felhasználói felület-platform a portálok után Oracle Day, Budapest 2011-11-08 Markovits Péter, vezető tanácsadó The following is intended to outline

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

ERRŐL OLVASHAT A ONE-BAN ORACLE-HÍREK KÖZÉPVÁLLALATOKNAK. Üzleti intelligencia. Alakítsa át az adatait értékes információvá!

ERRŐL OLVASHAT A ONE-BAN ORACLE-HÍREK KÖZÉPVÁLLALATOKNAK. Üzleti intelligencia. Alakítsa át az adatait értékes információvá! 11. SZÁM ORACLE-HÍREK KÖZÉPVÁLLALATOKNAK Fedezze fel díjnyertes jelentési eszközeinket! ERRŐL OLVASHAT A ONE-BAN Üzleti intelligencia Mennyire pontosak az Ön üzleti adatai? Alakítsa át az adatait értékes

Részletesebben

Projekt ötletek az Okos Jövő Innovációs Klaszter részére

Projekt ötletek az Okos Jövő Innovációs Klaszter részére Projekt ötletek az Okos Jövő Innovációs Klaszter részére IBM Magyarországi Kft. Prikk János Energiaipari üzletág - szektorvezető Napirend Okos Jövő Innovációs Klaszter projekt lehetőségek Bemutatkozás

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

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

Fejlesztési projektek menedzselése IBM Rational CLM termékekkel. Ker-Soft Kft. Kaszás Orsolya - üzleti tanácsadó

Fejlesztési projektek menedzselése IBM Rational CLM termékekkel. Ker-Soft Kft. Kaszás Orsolya - üzleti tanácsadó Fejlesztési projektek menedzselése IBM Rational CLM termékekkel Ker-Soft Kft. Kaszás Orsolya - üzleti tanácsadó Tartalom I. CLM termékek rövid ismertetése II. Projekt menedzsment módszertanokról III. Demo

Részletesebben

Kővári Attila, BI projekt

Kővári Attila, BI projekt Innovatív BI konferencia, 2011-11-22 Kővári Attila, BI projekt Az előadás bemutatja, milyen lehetőségeket és problémákat rejtenek magukban az önkiszolgáló BI rendszerek. Foglalkozik az ilyen rendszereknél

Részletesebben

Túl a szórakozáson - új típusú munkavégzés mobil eszközökön

Túl a szórakozáson - új típusú munkavégzés mobil eszközökön Túl a szórakozáson - új típusú munkavégzés mobil eszközökön IBM Jobb döntések minden nap 2011. november 24. Németh László IBM Collaboration Solutions IBM Magyarországi Kft. +36 20 823 5593 laszlo.nemeth@hu.ibm.com

Részletesebben

Using the CW-Net in a user defined IP network

Using the CW-Net in a user defined IP network Using the CW-Net in a user defined IP network Data transmission and device control through IP platform CW-Net Basically, CableWorld's CW-Net operates in the 10.123.13.xxx IP address range. User Defined

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

TP-LINK Business Wireless Az EAP Kontrolleres Wi-Fi termékcsalád bemutatása - bevezető SMB Product Line

TP-LINK Business Wireless Az EAP Kontrolleres Wi-Fi termékcsalád bemutatása - bevezető SMB Product Line TP-LINK Business Wireless Az EAP Kontrolleres Wi-Fi termékcsalád bemutatása - bevezető SMB Product Line Dr. Kilbertus Viktor SMB Sales Manager TP-LINK Networks Hungary viktor.kilbertus@tp-link.com 2016

Részletesebben

SQL Server High Availability. Bevezetés az SQL Server magas rendelkezésre állási megoldásaiba

SQL Server High Availability. Bevezetés az SQL Server magas rendelkezésre állási megoldásaiba SQL Server High Availability Bevezetés az SQL Server magas rendelkezésre állási megoldásaiba Sponsors Bemutatkozás 10+ év SQL Server tapasztalat Oktató Kapcsolat: Email: Janos@iamBerke.com Blog: http://www.iamberke.com

Részletesebben

Pénzügy, számvitel. Váradi Mónika 2013.01.29.

Pénzügy, számvitel. Váradi Mónika 2013.01.29. Pénzügy, számvitel Váradi Mónika 2013.01.29. Pénzügy, számvitel A rendszer megoldást nyújt a teljeskörű pénzügyi, számviteli műveletek elvégzésére a törvényi megfelelőségek biztosítása mellett. Pénzügy,

Részletesebben

AZ IGAZI BIG DATA hogyan használják a világban és egyáltalán használják-e hazánkban?

AZ IGAZI BIG DATA hogyan használják a világban és egyáltalán használják-e hazánkban? AZ IGAZI BIG DATA hogyan használják a világban és egyáltalán használják-e hazánkban? Médiapiac 2015 Eger, 2015.03.18 Dévényi Edit Dunai Albert K&H Bank és Biztosító 1 Nem értek hozzá! Mi tart vissza? Túl

Részletesebben

Testreszabott alkalmazások fejlesztése Notes és Quickr környezetben

Testreszabott alkalmazások fejlesztése Notes és Quickr környezetben Testreszabott alkalmazások fejlesztése Notes és Quickr környezetben Szabó János Lotus Brand Manager IBM Magyarországi Kft. 1 Testreszabott alkalmazások fejlesztése Lotus Notes és Quickr környezetben 2

Részletesebben

Flex: csak rugalmasan!

Flex: csak rugalmasan! Flex: csak rugalmasan! Kiss-Tóth Marcell http://kiss-toth.hu marcell@kiss-toth.hu Magyarországi Web Konferencia 2006 2006. március 18. tartalom bevezető Adobe Flex alternatív technológiák bevezető az Internetnek

Részletesebben

MEGA ÜZLETI FOLYAMATMENEDZSMENT ÉS VÁLLALATI ARCHITEKTÚRA MEGOLDÁSOK. Kóczé Zoltán Tanácsadó

MEGA ÜZLETI FOLYAMATMENEDZSMENT ÉS VÁLLALATI ARCHITEKTÚRA MEGOLDÁSOK. Kóczé Zoltán Tanácsadó MEGA ÜZLETI FOLYAMATMENEDZSMENT ÉS VÁLLALATI ARCHITEKTÚRA MEGOLDÁSOK Kóczé Zoltán Tanácsadó 2 Bevezető Nem a legerősebbek, vagy a legintelligensebbek, hanem a legjobban alkalmazkodók maradnak fenn. 3 Modellezés

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

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

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

Részletesebben

Vezetői Összefoglaló. Bank,- és biztosítási szektor számára

Vezetői Összefoglaló. Bank,- és biztosítási szektor számára Vezetői Összefoglaló Bank,- és biztosítási szektor számára Vállalatirányítási rendszerekhez kapcsolható térképszerver alkalmazás VARINEX Informatikai Zrt. Technológia: Pitney Bowes Spectrum Spatial for

Részletesebben