KOKPIT - Bilgi Teknolojileri için Kurumsal Performans Yönetim Platformu
Konsolide Bilgi Teknolojileri Analitik Raporlama ve Kurumsal Performans Yönetim Platformu
* Service Desk ( Incident, Problem, Request, Ticket Management )
* Project Management
* CMDB
* IT Budget
This is our general introduction of the DWE; DataWarehouse Explorer; which is the flagship product of CNS for intuitive analytics and standard reporting
This is our general introduction of the DWE; DataWarehouse Explorer; which is the flagship product of CNS for intuitive analytics and standard reporting
In computing, a data warehouse (DW, DWH), or an enterprise data warehouse (EDW), is a database used for reporting (1) and data analysis (2). Integrating data from one or more disparate sources creates a central repository of data, a data warehouse (DW). Data warehouses store current and historical data and are used for creating trending reports for senior management reporting such as annual and quarterly comparisons.
Data it's big, so, grab it, store it, analyse it, make it accessible...mine, warehouse and visualise...use the pictures in your mind and others will see it your way!
There are as many views and definitions of Data Mining as there are people working in and on the topic. Confusion reigns and people ask; what is it; why do we need it; and isn’t it just Data Mining rebranded? In this slide deck and presentation we set the scene an highlight the differences and need for Data Mining in order to give a framework for case studies and future projects.
So - why do we need it?
The economic, industrial, commercial, social, political and sustainability problems we face cannot be successfully addressed using the management techniques and models largely inherited from the Industrial Revolution. The world no longer appears infinite in resources, slow paced, linear and stable. We now see the limitations; feel the impact of rapid change; and we can conceptualize the non-linear and unstable nature of it all! We are also starting to comprehend the scale and the need for machine assistance.
Modeling our situation !
Sophisticated computer models for weather systems are now complemented by ecological, economic, conflict and resource modeling of varying depth and accuracy. However, the key is always the accuracy and coverage of the primary data. We started with modest databases and data mining, but they mostly proved inadequate, and we are now amassing vast databases on every aspect of life - people, planet and machines. This ‘BIG DATA’ explosion demands a rethink of how, what, and where we gather data; the way we analyze and model; and the way we make decisions.
So - what is the big difference?
Data Mining was limited, planer, simple, linear and constrained to a few relationships amongst people: what they did, where they went, who they knew and so on. In contrast; Big Data is unbounded, spans all peoples and machines in all domains and activities with application to every aspect of life, business, industry, government and sustainability etc. It also takes into account the non-linear nature of relationships and events.
“Big Data is an almost unconscious outcome of the desire and need to sustain all peoples on a rapidly smaller looking planet”
Powerpoint Search Engine has collection of slides related to specific topics. Write the required keyword in the search box and it fetches you the related results.
Bu ürün özellikle Microsoft Dynamics AX / Axapta için veya, SAP, Oracle ERP gibi başka ERP programları içerisinde oluşan verilere göre nakit akışınızı anlık olarak görmenizi ve istendiğinde ileri dönük tahminler (forecast / future option) yapabilmenizi sağlar. Belirtilen vade süresince nakit akışı ile ilgili firmanızda bir problem oluşup oluşmayacağını size bildirir. Buna göre satış ve tahsilatlarınızı yönlendirebilir veya nakit ihtiyacınızı başka faaliyetleriniz ile karşılama kararını verebilirsiniz.
Detaysoft'un gerçekleştirdiği özel bir etkinlikte, SAP BI, BO, BW gibi SAP iş zekası çözümlerinin paylaşıldığı sunum
Detaysoft'un sunduğu tüm çözümler için http://www.detaysoft.com 'u ziyaret edebilirsiniz.
In computing, a data warehouse (DW, DWH), or an enterprise data warehouse (EDW), is a database used for reporting (1) and data analysis (2). Integrating data from one or more disparate sources creates a central repository of data, a data warehouse (DW). Data warehouses store current and historical data and are used for creating trending reports for senior management reporting such as annual and quarterly comparisons.
Data it's big, so, grab it, store it, analyse it, make it accessible...mine, warehouse and visualise...use the pictures in your mind and others will see it your way!
There are as many views and definitions of Data Mining as there are people working in and on the topic. Confusion reigns and people ask; what is it; why do we need it; and isn’t it just Data Mining rebranded? In this slide deck and presentation we set the scene an highlight the differences and need for Data Mining in order to give a framework for case studies and future projects.
So - why do we need it?
The economic, industrial, commercial, social, political and sustainability problems we face cannot be successfully addressed using the management techniques and models largely inherited from the Industrial Revolution. The world no longer appears infinite in resources, slow paced, linear and stable. We now see the limitations; feel the impact of rapid change; and we can conceptualize the non-linear and unstable nature of it all! We are also starting to comprehend the scale and the need for machine assistance.
Modeling our situation !
Sophisticated computer models for weather systems are now complemented by ecological, economic, conflict and resource modeling of varying depth and accuracy. However, the key is always the accuracy and coverage of the primary data. We started with modest databases and data mining, but they mostly proved inadequate, and we are now amassing vast databases on every aspect of life - people, planet and machines. This ‘BIG DATA’ explosion demands a rethink of how, what, and where we gather data; the way we analyze and model; and the way we make decisions.
So - what is the big difference?
Data Mining was limited, planer, simple, linear and constrained to a few relationships amongst people: what they did, where they went, who they knew and so on. In contrast; Big Data is unbounded, spans all peoples and machines in all domains and activities with application to every aspect of life, business, industry, government and sustainability etc. It also takes into account the non-linear nature of relationships and events.
“Big Data is an almost unconscious outcome of the desire and need to sustain all peoples on a rapidly smaller looking planet”
Powerpoint Search Engine has collection of slides related to specific topics. Write the required keyword in the search box and it fetches you the related results.
Bu ürün özellikle Microsoft Dynamics AX / Axapta için veya, SAP, Oracle ERP gibi başka ERP programları içerisinde oluşan verilere göre nakit akışınızı anlık olarak görmenizi ve istendiğinde ileri dönük tahminler (forecast / future option) yapabilmenizi sağlar. Belirtilen vade süresince nakit akışı ile ilgili firmanızda bir problem oluşup oluşmayacağını size bildirir. Buna göre satış ve tahsilatlarınızı yönlendirebilir veya nakit ihtiyacınızı başka faaliyetleriniz ile karşılama kararını verebilirsiniz.
Detaysoft'un gerçekleştirdiği özel bir etkinlikte, SAP BI, BO, BW gibi SAP iş zekası çözümlerinin paylaşıldığı sunum
Detaysoft'un sunduğu tüm çözümler için http://www.detaysoft.com 'u ziyaret edebilirsiniz.
2. Uçtan Uca Performans Yönetimi
Veri Ambarı, İş Zekası, Yazılım ve Portal Çözümleri
3. UÇTAN UCA İŞ PERFORMANS YÖNETİMİ
DANIŞMANLIK–EĞİTİM–DESTEK–DIŞKAYNAK
ANAHTARTESLİMPROJEUYGULAMASI
Veri Ambarı Tasarım & Optimizasyon
Veri Entegrasyonu ve Kalitesi
Analitik Modeller
YAZILIM İŞ ZEKASI PORTAL
Yazılım Çözümleri
• Özel Uygulama Geliştirme
• B2B Çözümleri
• Mobil Uygulama
• Yazılım Proje Yönetimi
• Cloud & SaaS
• KOKPIT
• EasyBoard
İş Zekası Çözümleri
• Raporlama
• ERP Raporlama
• OLAP – Analitik
• Ad-Hoc
• Karneleme – ScoreCard
• KPI / Metrik Yönetimi
• Mobil İş Zekası
SharePoint Çözümleri
• Intranet Portal
• Extranet Portal
• Internet Portal
• B2B – B2C Portals
• İş Akışları
• Yarı-Hazır Form Paketleri
• Kurumsal Kimlik Tasarımı
ÇÖZÜMLERİMİZ
HİZMETLERİMİZ
5. Birçok IT çalışanı verileri toplamak,
düzenlemek, temizlemek ve
raporlanabilir hale getirip sonrasında
da bir sunum içerisinde sabit değer
olarak gösterebilmek için zamanlarının
sürekli harcıyor…
9. • Kolay ve Kullanıcı dostu arayüz ile KPI
formülünün tanımlanabilmesi
• Farklı veri kaynaklarından veri aktarabilme
• SQL Server , Oracle , MySql
• SQL Server Analysis Services (OLAP)
• Excel , Text File
• Query Editor / Free Text Query Editor
• Table Selection Editor
KPI Modülü
12. • Girilen değerlere ait Dosya ilişkilendirebilme
• Güncellenen verilere dair Yorum girebilme
KPI Modülü
Web ara yüzünden veri girişi
Excel ile toplu veri yükleme ve güncelleme
13. • Herhangi bir boyut yada kırılımdaki KPI değerlerini düzeltebilme
• Değiştirilmiş değerleri kolaylıkla ayırt edebilme
• Değişiklik için Yorum ve Dosya ekleyebilme
• Değişiklik Tarihçesini görebilme
KPI Modülü
19. Scorecard Modülü
• Firma, Departman, Servis,
Birim ve Kişi bazlı Karneler
oluşturabilme
• BalanceScorecard yada
Scorecard tanımlayabilme
20. • Balance Scorecard yada
Scorecard tanımlayabilme
• Skor Hesaplama
• Perspektif Tanım ve
Ağırlıklandırabilme
• KPI Ağacı içerisinde seçilen
KPI’ı Karneye atama
• KPI’lar için de ayrıca ağırlık
atayabilme
Scorecard Modülü
21. Raporlama Modülü
• Raporlama için özel OLAP Küpü
• Excel ile kolay analiz ve raporlama
• Reporting Services (SSRS) ile Son
kullanıcıların sabit formatlı
raporlar oluşturabilme kolaylığı
23. • SSRS , Excel Services,
Power View, Datazen vb.
gibi 3rd Party araçlar
içerisinde ki raporlar ile
Kokpit objelerini
ilişkilendirebilme
• Parametre gönderebilme
Raporlama Modülü
27. Mobil Modülü
• Datazen ile iOS, Android ve Windows için
Native Application
• HTML 5 arayüzü ile tüm browserlar
üzerinden de görüntüleyebilme
• Responsive Design
• KPI ve Management Dashboard’ları bir
arada görebilme
28. KOKPIT – IT Performans Yönetimi ve Analitik Raporlama
29. Birçok IT çalışanı verileri toplamak,
düzenlemek, temizlemek ve
raporlanabilir hale getirip sonrasında
da bir sunum içerisinde sabit değer
olarak gösterebilmek için zamanlarının
sürekli harcıyor…
30. Genel Görünüm
• Daha isabetli karar verebilme
• Kararları anında tüm BS’de anında
uygulayabilme
• Daha verimli çalışabilme
• Daha iyi performans ölçümü
• Daha çok inovasyona vakit ayırabilme
Metrik Sonuçlar
Sorunlarının çözüm süresi %87 hızlandı.
Sorun oluşma oranı %40 azaldı.
Taleplerinin yerine getirilme süresinde %52
oranında hızlandı.
IT alt yapı problem çözüm süreleri %42
oranında hızlandı.
Erişebilirlik ve performans ortalama %0,5
iyileşti.
Hizmet kesintileri %80 oranında azaldı.
Yeni IT personeli ihtiyacı %23 azaldı.
Veri büyüme oranı %40 civarında olmasına
rağmen bütçe ihtiyacı %20 artış şeklinde
oluştu.
IT Stratejisini belirleme ve yürütme
Mimari ve teknik alt yapıyı sağlama
Varolan sistem ve uygulamaların yönetimi, sürdürülmesi
Risk yönetimi
Sonraki Slayt TFKB Başarı Hikayesi
ARIMA - Autoregressive integrated moving average (ARIMA) model
CA Service Desk Manager - Olay – talep değişiklik gibi servis yönetimi
CA CMDB Envanter yönetimi
HP PPM Proje yönetimi uygulaması
Websense proxy , site erişim bloklama
Forefront TMG network bazlı izinleri yöneten
Solarwinds Orion ?
SCOM server update, uygulama yönetimi,
Hp Site Scope ?
CA Identity Manager Login yönetim uygulaması
Hp BSM – BSI süreç yönetimi sağlayan uygulama