Die Digitalisierung ist für Unternehmen ein notwendiger Prozess, wenn sie wettbewerbsfähig bleiben wollen. Dabei reicht die digitale Transformation von der Umwandlung papierlastiger Prozesse bis hin zum Prozess-Controlling ganzer Produktionsstraßen inklusive Predictive Maintenance.
Am Beispiel eines Herstellers keramischer Fliesen wird hier eine Ende-zu-Ende-Lösung für ein Prozess-Controlling vorgestellt, bei der SAP-Technologien zum Einsatz kamen. Das Beispiel der Fliesenproduktion dient dazu, die Lösung zu veranschaulichen. Allerdings ist die Lösung nicht auf dieses spezielle Szenario beschränkt, sondern lässt sich auch für andere Produktionsprozesse nutzen. 
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Oracle Business Intelligence (OBI) lässt sich in Microsoft SharePoint integrieren. Dies erfordert Anpassungen in mehreren System-Komponenten. Für eine möglichst nahtlose Integration von Oracle Business Intelligence Enterprise Edition (OBIEE) und SharePoint ist Single Sign On (SSO) erforderlich. Dazu muss die Nutzer- und Rollenverwaltung ausgelagert werden. Da SharePoint stets in einer Windows-Infrastruktur genutzt wird, ist ein Active Directory (AD) zu verwenden.
Wie können Daten in ein SAP HANA-System geladen werden, nachdem es initial aufgesetzt worden ist? Hierbei ist zu beachten, dass wir die Daten nicht zwingend physisch in die HANA-Datenbank laden müssen, um sie In-Memory nutzen zu können. So kann man z. B. mit Hilfe von Smart Access Daten HANA zur Verfügung stellen, die sich physisch auf anderen Quell-Datenbanken befinden. Dazu später mehr, kommen wir erstmal zu den klassischen Varianten des Datenimports. weiterlesen
Sobald ein Unternehmen Standorte in mehreren Ländern hat, geht es auch meistens um eine mehrsprachige Darstellung in zentralisierten Anwendungen. Auch Oracle Business Intelligence sieht Mehrsprachigkeit als eine zentrale Funktionalität vor.
Dieser Blog-Artikel beschreibt die Lokalisierung im OBI Repository und im Web-Katalog. Es werden des Weiteren Beispiele genannt, die in der Praxis zu Schwierigkeiten führen können.
In der Echtzeitanalyse hochaktueller Daten schlummert ein großes Geschäftspotenzial – aber auch Gefahren. Veränderungen sind vor allem in den Prozessen, Anwendungen und der zugrundeliegenden Architektur zu erwarten.
Die computergestützte Auswertung von Daten in Echtzeit – das heißt hohe Aktualität, bedingt durch minimales Zeitintervall zwischen Datenentstehung und -analyse – ist in den Bereichen Kunden-Scoring, Kreditkarten-Betrugserkennung und Aktienhandel, auch bekannt unter Complex Event Processing (CEP), heute schon gängige Technik. Darüber hinaus erlaubt der technische Fortschritt zunehmend Geschäftsmodelle, die allein auf Echtzeit-Datenanalyse beruhen.
