Gartner Tr2009 Istanbul May27 Qvbi Tech Summary

383
-1

Published on

Changiing Face of Business Intelligence , Is Zekasinin Degisen Yuzu QlikView

0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total Views
383
On Slideshare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
1
Actions
Shares
0
Downloads
0
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide
  • Gartner Tr2009 Istanbul May27 Qvbi Tech Summary

    1. 1. QlikView: The Changing Face of Business Intelligence “İş Zekasının Değişen Yüzü QlikView “ Muzaffer YÖNTEM BI Technology muzaffer@bitechnology.com Business Intelligence Conference 27 Mayıs 2009 Movenpick Istanbul
    2. 2. Herkes için sadeleşmiş İş Zekası (basit kullanımlı) Aylar, yıllar vs Günler, haftalar Yüksek IT uzmanlığı gereksinimi vs ½ yarı zamanlı tek geliştirici , çok hızlı geliştirme Günler süren ve tekrarlanan eğitimler vs “ 0” eğitim gereksinimi ” Strate jik ” vs ” Bağımlılık yaratıcı ” Limitli kullanıcı vs Geniş kitlelere yayılım Aydınlatılmış (bilgilendirilmiş) küçük bir kitle vs Tüm kullanıcı ve komunitenin bilgeliği Veri toplama, analiz, raporlama, dashboard, simulasyon, kolloborasyon ve iletişim için farklı araçlar v s Tek araç –Tek mimari
    3. 3. İş Zekası Kullanıcı Profilindeki Varyasyon F onksiyonellik Interaktif Toplamlar Son Kullanıcı Eğitim Gerektirmeyen İleri Düzey Eğitim Statik Toplamlar Sorgulanmış Veri Ham Veri Excel R aporlama Sorgu OLAP - Veri Madenciliği Dashboard Kokpit KPI Yön. OLAP +
    4. 4. Farklı Deneyime Sahip Kullanıcılar İçin Güç ve Sadeliğin Sağladığı Kolaylık OLAP F onksiyonellik Interaktif Toplamlar Son Kullanıcı Eğitim Gerektirmeyen İleri Düzey Eğitim Statik Toplamlar Sorgulanmış Veri Ham Veri Excel R aporlama OLAP Veri Madeni Göstergeler QlikView Herkes için Analiz OLAP’ın Gücü Ve Raporlamanın Sadeliği
    5. 5. Drag & Drop Point & Qlik Sürükle&Bırak Göster & Qlik
    6. 7. Beatles Efsanesi Yeni? Farklı ? İlginç? Sıradışı?
    7. 8. “ There is no reason why anyone would want a computer in their home.” Ken Olsen Founder, Digital Equipment Corp. 1977
    8. 9. “ I think there is a world market for maybe five computers.” Thomas Watson Chairman, IBM 1943
    9. 10. “ This telephone has too many shortcomings to be seriously considered as a means of communication. The device is inherently of no value to us.” Western Union internal memo 1876
    10. 11. Temel Farklılık –Patentli Bellek İçi İlişkili Çağrımsal Teknoloji <ul><li>Associative </li></ul><ul><li>Thought driven </li></ul><ul><li>Natural </li></ul><ul><li>Freeing </li></ul><ul><li>Flexible </li></ul><ul><li>Collaborative </li></ul><ul><li>Personal </li></ul><ul><li>Empowering </li></ul>Ne <ul><li>In Memory </li></ul><ul><li>Fast </li></ul><ul><li>Light impact </li></ul><ul><li>Visually Interactive </li></ul><ul><li>Summary and Detail </li></ul><ul><li>Portable </li></ul><ul><li>Simple </li></ul><ul><li>Inexpensive </li></ul><ul><li>Integrative </li></ul>Sadeliğin Gücü Nasıl Patented In-Memory Associative Technology İnsan beyni doğrusal olmayan yollarla ilişkiler kurarak çalışır
    11. 12. 64 Bit ile aşılan bariyerler ve platform değişiklikleri Time Memory & Processor Power 2 64-Bit Traditional Cube OLAP “ Pre-Processing” QlikView Real-Time OLAP “ Real-Time Processing”
    12. 13. Time Memory & Processor Power 2 17 exabyte Veriye limitsizce erişim 64-Bit Traditional Cube OLAP “ Pre-Processing” QlikView Real-Time OLAP “ Real-Time Processing”
    13. 14. <ul><li>Large data set tested against a variety of next generation Intel HW platforms </li></ul><ul><li>Shows linear scaling of QlikView Server technology </li></ul>1 DATA SOURCES Define Data Source(s) 2 DATA WAREHOUSE Cleansing & Mapping (ETL) DATA MARTS DATA MARTS İleri Derecede Kompleks Ortam Geleneksel İş Zekası Mimarisi 4 Create GUI 5 New Questions (need) Arise ? 3 OLAP CUBES Cube Definitions, Building and Deployment
    14. 15. Niye yeni bir yaklaşıma ihtiyaç var ? Kuralsız ve ani hiyerarşi değişiklikleri Sürekli değişen KPI hesaplamaları Kurumsal değerlendirilmesi gereken personal dosyalar Esnek ve hızlı dashboard ihtiyacı Şirket satınalma ve birleşmeleri Departmantel iş zekası ihtiyaçları iş birimlerinin self-servis isteği Zaman kısıtları sürekli değişen formatlar eksik ihtiyaç analizleri Sürekli Ad-Hoc raporlama ihtiyaçları
    15. 16. İş Zekasında bir sonraki döneme geçme zorunluluğu !
    16. 17. <ul><li>Large data set tested against a variety of next generation Intel HW platforms </li></ul><ul><li>Shows linear scaling of QlikView Server technology </li></ul>1 DATA SOURCES Define Data Source(s) 2 DATA WAREHOUSE Cleansing & Mapping (ETL) DATA MARTS DATA MARTS İleri Derecede K omple ks Ortam Geleneksel İş Zekası Mimarisi 4 Create GUI 5 New Questions (need) Arise ? 3 OLAP CUBES Cube Definitions, Building and Deployment Para Zaman Değer PARA ZAMAN DEĞER
    17. 18. <ul><li>Large data set tested against a variety of next generation Intel HW platforms </li></ul><ul><li>Shows linear scaling of QlikView Server technology </li></ul>1 Connect directly to Wider Range of Data Sources 2 Associative Data Model Associative Model Created Basitleştirilmiş Ortam Yeni Nesil Bellek içi Analiz Mimarisi ERP CRM SCM SQL 3 Create GUI 4 New Questions Arise ? ! Değer Para Zaman Değer Para Zaman
    18. 19. Değişiklik İhtiyacı İş ihtiyaçlarında değişiklik İş birimlerinin Self-servis müdahalesi Dashboard OLAP,Raporlarda değişiklik İş Zekası İş Birimleri için !!! İş Uygulamaları Operasyonel Sistemler IT Business
    19. 20. <ul><li>Geleneksel İş Zekası Teknolojisi </li></ul>Slum Dunk Contest NBA 2009 Yeni Nesil İZ – Doğuştan - Innovatif Geleneksel Yaklaşım vs Innovasyon Nate Robinson 1.75 cm Dwight Howard 2.13 cm 3.05 cm
    20. 21. <ul><li>“ İ nsan gözdür, görü ş tür. İ nsanın gözü neyi görüyorsa, de ğ eri o kadardır “ </li></ul>Mevlana
    21. 22. <ul><li>“ Kurumsal dashboard projeleri, çok uzun bir yolculuğun </li></ul>sadece son 2 dakikasıdır”
    22. 24. iPod ‘un müzik dünyasına ve QlikView ‘in İş zekasına getirdiği benzeri innovasyon Sonunda isteğe uygun müzik dinleme İstenilen şekilde müzik dinlemek Sonunda İş Analizi ihtiyaçları karşılıyor İstenilen şekilde iş verilerinin analizi M üzik Dinleme . Müziği hissetmedeki radikal devrim . İş Analizi QlikView tecrübesine hoşgeldiniz Veriyi analiz etmekteki radikal devrim
    23. 25. Mobil İş Zekası artık şehir efsanesi değil
    24. 26. Çok Kısa Sürede Hayat Geçirilebilir Zaman Proje Vizyon / Amaç <ul><li>Aşamalandırılmış Yaklaşım İle... </li></ul><ul><li>Değer hızlı bir şekilde organizasyona dağıtılır. </li></ul><ul><li>Uygulama alımındaki zaman kısalır. </li></ul><ul><li>Değişen iş ihtiyaçlarına cevap verilebilir. </li></ul><ul><li>IT ve İş Yönetimi tarafından katılılım, adaptasyon ve bağlılık sürdürülebilir. </li></ul><ul><li>Proje riski hafifletilir.. </li></ul>Geleneksel İş Zekası Yaklaşımı “ Big Bang” QlikView Yaklaşımı
    25. 27. Karar verebilme yetkinliğini edinin: Kullanım kolaylığı, Hız, Esneklik <ul><li>Son kullanıların 99% ‘nında “sıfır” eğitim gereksinimi </li></ul><ul><li>Aylar ,yıl yerine günler, haftalar seviyesinde hayata geçirme </li></ul><ul><li>3 aydan fazla süren tüm projeler uzun ;ve ilave sorunlarda bile : </li></ul><ul><ul><li>Çoklu lokasyon , veri kaynaklı k omple ks deploymentlar . </li></ul></ul><ul><ul><li>Binlerce kullanıcı </li></ul></ul><ul><li>Bellek içi teknolojisi yeni değil, ama tam zamanı </li></ul><ul><li>Donanım dünyasındaki geçişin 8 yıl önünde </li></ul><ul><li>Bellek içi analiz optimizasyonunda 12 yıllık tecrübe </li></ul>Basitlik Stabilit e Ölçeklenebilirlik Esneklik <ul><li>Bilgi paylaşımı (İç veya dış dünya ile) </li></ul><ul><li>Kolay adaptasyon </li></ul><ul><li>Qlik ler ile Ad hoc sorgulama ve arama </li></ul><ul><li>Çok basit şekilde değişiklik imkanı </li></ul><ul><li>Yüzlerce kullanıcının çok büyük veri setlerinde anında sonuç aldıkları analiz imkanı </li></ul>Kayıt Sayısı Kısa bir zaman öncesine kadar, 10 milyon kayıt çok büyük olarak kabul ediliyordu. Günümüzde milyarlarca kayıt bile saniyeler içinde analiz ediliyor . Gerçek zamanlı kullanıcılar Onlar seviyesinden artık internet tabanlı veya halka açık binlerce iç ve dış kullanıcılar .
    26. 28. Business Pain Killer
    27. 29. Teşekkürler [email_address]
    28. 30. Hızlı Uygulama Örnekleri 1 Toplantı PoC 1 Gün İmplementasyon 1 Gün PoC 1 Hafta İmplementasyon 60 dakikada IT dışındaki ekibin eğitiminin verilmesi 1 Gün PoC 2 Hafta İmplementasyon 72 Saatte göstergeler müşterilerin kullanımına açıldı 5 dakikada Mağaza Müdürlerinin performans göstergelerini kullanma eğitimi 5 Saat PoC 3 Hafta İmplementasyon 4 saatte ilk aşama implementasyon
    29. 31. Büyük Miktarda Verilerle Hızlı Performans Sunmak 2.2 milyon satır 15 – 20 TB veri / 2 milyar kayıt 2.1 milyon ürün 200 GB veri / 140 mil y on kayıt 1 milyon satış işlemi 56 mil y on işlem Milyonlarca satır veri 12 mil yon müşteri 4500 SKU’dan oluşan 850 ürün 5.5 mil y on kayıt 1.5 milyon kayıt 5 milyon kayıt 500,000+ POS satış emri 5 milyon kayıt WHSmith
    30. 32. Çok Sayıda Son Kullanıcıyla Çalışabilme 2,400 kullanıcı 24,600 users at Laredo (USA) Independent School District 11,000+ kullanıcı 2,500+ kullanıcı 11,000+ kullanıcı 11,000+ kullanıcı 1,500+ kullanıcı 10,000+ kullanıcı 1,000+ kullanıcı 4,500+ kullanıcı 1,000+ kullanıcı 2,500+ kullanıcı

    ×