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SAP Data Intelligence

Inhaltsverzeichnis



  Einleitung ... 15

TEIL I  Einführung ... 21

  1.  Geänderte Rahmenbedingungen für das Datenmanagement ... 23

       1.1 ... Digitalisierung ... 24

       1.2 ... Aktuelle Herausforderungen für das Datenmanagement ... 36

       1.3 ... Von Business Intelligence zu Predictive Analytics ... 41

       1.4 ... Einsatz von Machine Learning und künstlicher Intelligenz ... 53

       1.5 ... SAPs Umgang mit der neuen Datenflut ... 58

       1.6 ... Zusammenfassung ... 63

  2.  Relevante Technologien für das Datenmanagement ... 67

       2.1 ... Evolution des Datenmanagements ... 68

       2.2 ... Das SAP-Technologieportfolio für das Datenmanagement ... 80

       2.3 ... Zusammenfassung ... 92

  3.  Einführung in SAP Data Intelligence ... 95

       3.1 ... Was ist SAP Data Intelligence? ... 95

       3.2 ... Funktionen von SAP Data Intelligence im Überblick ... 99

       3.3 ... Betrieb und Administration der Applikationen ... 104

       3.4 ... Entwicklung von Datenflüssen ... 105

       3.5 ... Machine-Learning-Szenarien ... 111

       3.6 ... Zusammenfassung ... 112

TEIL II  Funktionen von SAP Data Intelligence ... 113

  4.  Connection Management ... 115

       4.1 ... Einführung in das Connection Management ... 115

       4.2 ... Verbindungen zu SAP-Systemen ... 127

       4.3 ... Verbindungen zu Datenbanken ... 130

       4.4 ... Verbindungen zu cloudbasierten Systemen ... 131

       4.5 ... Technische Verbindungen ... 136

       4.6 ... Zusammenfassung ... 137

  5.  Metadata Explorer ... 139

       5.1 ... Einführung in den Metadata Explorer ... 140

       5.2 ... Funktionsbereich »Catalog« ... 150

       5.3 ... Funktionsbereich »Rules« ... 192

       5.4 ... Funktionsbereich »Business Glossary« ... 210

       5.5 ... Administration, Monitor und Einstellungen ... 217

       5.6 ... Zusammenfassung ... 229

  6.  Modeler ... 231

       6.1 ... Einführung in den Modeler ... 232

       6.2 ... Operatoren ... 235

       6.3 ... Graphen modellieren ... 270

       6.4 ... Zusammenfassung ... 295

  7.  Customer Data Export ... 297

       7.1 ... Einen Export durchführen ... 298

       7.2 ... Ergebnis eines Exports ... 300

       7.3 ... Zusammenfassung ... 302

  8.  Vora Tools ... 303

       8.1 ... Einführung in die Vora Tools ... 304

       8.2 ... Verarbeitung von Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen ... 308

       8.3 ... Zusammenfassung ... 324

  9.  Policy Management ... 325

       9.1 ... Berechtigungsverwaltung in SAP Data Intelligence ... 325

       9.2 ... Standard-Policys ... 331

       9.3 ... Eigene Policys und Berechtigungen erstellen ... 334

       9.4 ... Zusammenfassung ... 339

10.  System Management ... 341

       10.1 ... Einführung in das System Management ... 342

       10.2 ... Applikationen verwalten ... 343

       10.3 ... Benutzer verwalten ... 352

       10.4 ... Dateien verwalten ... 358

       10.5 ... Strategien und Lösungen verwalten ... 365

       10.6 ... Zusammenfassung ... 371

11.  Monitoring ... 373

       11.1 ... Zielsetzung der Monitoring-Funktionen in SAP Data Intelligence ... 373

       11.2 ... Monitoring mit der Monitoring-Applikation ... 374

       11.3 ... Monitoring im Modeler ... 388

       11.4 ... Zusammenfassung ... 395

12.  Audit Log Viewer ... 397

       12.1 ... Datenschutzrelevante Ereignisse zugänglich machen ... 398

       12.2 ... Auswertungsmöglichkeiten ... 400

       12.3 ... Zusammenfassung ... 403

13.  License Management ... 405

       13.1 ... Verwaltung von Lizenzen ... 405

       13.2 ... Messung lizenzpflichtiger Aktivitäten ... 407

       13.3 ... Zusammenfassung ... 409

14.  Applikationen für Machine Learning ... 411

       14.1 ... Machine-Learning-Szenarien entwickeln ... 412

       14.2 ... ML-Applikationen im Überblick ... 426

       14.3 ... Einsatz von Jupyter Notebooks ... 458

       14.4 ... Zusammenfassung ... 471

TEIL III  Einsatzszenarien für SAP Data Intelligence ... 473

15.  Beispielszenario ... 475

       15.1 ... Überblick über das Beispielszenario ... 475

       15.2 ... Benutzer im System Management anlegen ... 479

       15.3 ... Kundeneigene Policys im Policy Management erstellen ... 481

       15.4 ... Systemverbindungen im Connection Management anlegen ... 487

       15.5 ... Daten im Metadata Explorer anreichern ... 490

       15.6 ... Graph im Modeler modellieren ... 517

       15.7 ... ML-Szenario im ML Scenario Manager erstellen ... 541

       15.8 ... Export und Einplanung des Graphen im System Management ... 563

       15.9 ... Zusammenfassung ... 569

16.  Beispiele für weitere Einsatzmöglichkeiten ... 571

       16.1 ... Integration von Clouddatenquellen ... 571

       16.2 ... Systemübergreifende Modellierung von Datenflüssen ... 574

       16.3 ... Globales Datenmanagement ... 577

       16.4 ... Professionelles Machine Learning ... 581

       16.5 ... Zusammenfassung ... 583

17.  Ausblick auf die weitere Produktentwicklung ... 585

       17.1 ... Schnittstellen und Integration ... 586

       17.2 ... Metadaten und Governance ... 588

       17.3 ... Modellierung von Graphen ... 589

       17.4 ... Administration ... 590

       17.5 ... Zusammenfassung ... 591

Anhang A.  Quellen- und Literaturverzeichnis ... 593

Anhang B.  Das Autorenteam ... 595

  Index ... 599

SAP Data Intelligence

Alle Funktionen des Nachfolgers von SAP Data Hub – Big Data verwalten und mit Machine Learning verarbeiten!

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Beschreibung

Details

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

29.01.2021

Verlag

Rheinwerk

Seitenzahl

611

Maße (L/B/H)

24,6/18,2/4 cm

Beschreibung

Details

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

29.01.2021

Verlag

Rheinwerk

Seitenzahl

611

Maße (L/B/H)

24,6/18,2/4 cm

Gewicht

1250 g

Auflage

1

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-8362-7724-2

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  •   Einleitung ... 15

    TEIL I  Einführung ... 21

      1.  Geänderte Rahmenbedingungen für das Datenmanagement ... 23

           1.1 ... Digitalisierung ... 24

           1.2 ... Aktuelle Herausforderungen für das Datenmanagement ... 36

           1.3 ... Von Business Intelligence zu Predictive Analytics ... 41

           1.4 ... Einsatz von Machine Learning und künstlicher Intelligenz ... 53

           1.5 ... SAPs Umgang mit der neuen Datenflut ... 58

           1.6 ... Zusammenfassung ... 63

      2.  Relevante Technologien für das Datenmanagement ... 67

           2.1 ... Evolution des Datenmanagements ... 68

           2.2 ... Das SAP-Technologieportfolio für das Datenmanagement ... 80

           2.3 ... Zusammenfassung ... 92

      3.  Einführung in SAP Data Intelligence ... 95

           3.1 ... Was ist SAP Data Intelligence? ... 95

           3.2 ... Funktionen von SAP Data Intelligence im Überblick ... 99

           3.3 ... Betrieb und Administration der Applikationen ... 104

           3.4 ... Entwicklung von Datenflüssen ... 105

           3.5 ... Machine-Learning-Szenarien ... 111

           3.6 ... Zusammenfassung ... 112

    TEIL II  Funktionen von SAP Data Intelligence ... 113

      4.  Connection Management ... 115

           4.1 ... Einführung in das Connection Management ... 115

           4.2 ... Verbindungen zu SAP-Systemen ... 127

           4.3 ... Verbindungen zu Datenbanken ... 130

           4.4 ... Verbindungen zu cloudbasierten Systemen ... 131

           4.5 ... Technische Verbindungen ... 136

           4.6 ... Zusammenfassung ... 137

      5.  Metadata Explorer ... 139

           5.1 ... Einführung in den Metadata Explorer ... 140

           5.2 ... Funktionsbereich »Catalog« ... 150

           5.3 ... Funktionsbereich »Rules« ... 192

           5.4 ... Funktionsbereich »Business Glossary« ... 210

           5.5 ... Administration, Monitor und Einstellungen ... 217

           5.6 ... Zusammenfassung ... 229

      6.  Modeler ... 231

           6.1 ... Einführung in den Modeler ... 232

           6.2 ... Operatoren ... 235

           6.3 ... Graphen modellieren ... 270

           6.4 ... Zusammenfassung ... 295

      7.  Customer Data Export ... 297

           7.1 ... Einen Export durchführen ... 298

           7.2 ... Ergebnis eines Exports ... 300

           7.3 ... Zusammenfassung ... 302

      8.  Vora Tools ... 303

           8.1 ... Einführung in die Vora Tools ... 304

           8.2 ... Verarbeitung von Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen ... 308

           8.3 ... Zusammenfassung ... 324

      9.  Policy Management ... 325

           9.1 ... Berechtigungsverwaltung in SAP Data Intelligence ... 325

           9.2 ... Standard-Policys ... 331

           9.3 ... Eigene Policys und Berechtigungen erstellen ... 334

           9.4 ... Zusammenfassung ... 339

    10.  System Management ... 341

           10.1 ... Einführung in das System Management ... 342

           10.2 ... Applikationen verwalten ... 343

           10.3 ... Benutzer verwalten ... 352

           10.4 ... Dateien verwalten ... 358

           10.5 ... Strategien und Lösungen verwalten ... 365

           10.6 ... Zusammenfassung ... 371

    11.  Monitoring ... 373

           11.1 ... Zielsetzung der Monitoring-Funktionen in SAP Data Intelligence ... 373

           11.2 ... Monitoring mit der Monitoring-Applikation ... 374

           11.3 ... Monitoring im Modeler ... 388

           11.4 ... Zusammenfassung ... 395

    12.  Audit Log Viewer ... 397

           12.1 ... Datenschutzrelevante Ereignisse zugänglich machen ... 398

           12.2 ... Auswertungsmöglichkeiten ... 400

           12.3 ... Zusammenfassung ... 403

    13.  License Management ... 405

           13.1 ... Verwaltung von Lizenzen ... 405

           13.2 ... Messung lizenzpflichtiger Aktivitäten ... 407

           13.3 ... Zusammenfassung ... 409

    14.  Applikationen für Machine Learning ... 411

           14.1 ... Machine-Learning-Szenarien entwickeln ... 412

           14.2 ... ML-Applikationen im Überblick ... 426

           14.3 ... Einsatz von Jupyter Notebooks ... 458

           14.4 ... Zusammenfassung ... 471

    TEIL III  Einsatzszenarien für SAP Data Intelligence ... 473

    15.  Beispielszenario ... 475

           15.1 ... Überblick über das Beispielszenario ... 475

           15.2 ... Benutzer im System Management anlegen ... 479

           15.3 ... Kundeneigene Policys im Policy Management erstellen ... 481

           15.4 ... Systemverbindungen im Connection Management anlegen ... 487

           15.5 ... Daten im Metadata Explorer anreichern ... 490

           15.6 ... Graph im Modeler modellieren ... 517

           15.7 ... ML-Szenario im ML Scenario Manager erstellen ... 541

           15.8 ... Export und Einplanung des Graphen im System Management ... 563

           15.9 ... Zusammenfassung ... 569

    16.  Beispiele für weitere Einsatzmöglichkeiten ... 571

           16.1 ... Integration von Clouddatenquellen ... 571

           16.2 ... Systemübergreifende Modellierung von Datenflüssen ... 574

           16.3 ... Globales Datenmanagement ... 577

           16.4 ... Professionelles Machine Learning ... 581

           16.5 ... Zusammenfassung ... 583

    17.  Ausblick auf die weitere Produktentwicklung ... 585

           17.1 ... Schnittstellen und Integration ... 586

           17.2 ... Metadaten und Governance ... 588

           17.3 ... Modellierung von Graphen ... 589

           17.4 ... Administration ... 590

           17.5 ... Zusammenfassung ... 591

    Anhang A.  Quellen- und Literaturverzeichnis ... 593

    Anhang B.  Das Autorenteam ... 595

      Index ... 599