Präsentationsfolien für Business Intelligence-Lösung
Die Datenspeicherung eines Unternehmens oder einer anderen Organisation ist das sichere elektronische Speichern von Informationen. Das Ziel der Datenspeicherung ist es, eine Schatzkammer historischer Daten aufzubauen, auf die zugegriffen und die analysiert werden können, um hilfreiche Einblicke in die Geschäftstätigkeit des Unternehmens zu gewinnen. In dieser Vorlage für eine Business Intelligence-Lösung werden die aktuelle Situation des Unternehmens, die Lückenanalyse, der Bedarf an einem Datenlager im Unternehmen, OLAP, OLTP, ETL, Schemas, MPP usw. dargestellt. In dieser Vorlage haben wir die Merkmale verschiedener Datenlagerarchitekturen wie Primär-, Drei-Schichten-Architektur usw. behandelt. Darüber hinaus haben wir in diesem Entscheidungsunterstützungssystem verschiedene Arten von Datenlägern, Cloud- und moderne Datenlager, Komponenten, allgemeine Phasen usw. aufgenommen. Zusätzlich enthält diese Präsentation die Funktionsweise des Datenspeichers, Richtlinien für das Design des Datenspeichers, Ansätze wie Top-Down und Bottom-Up, die Implementierung des Datenspeichers usw. Darüber hinaus vergleicht diese Vorlage den Datenspeicher mit anderen Speichersystemen wie Datenbank, operatives Datenbanksystem, Data Lake und Datenmarkt. Schließlich umfasst dieses Deck die Auswirkungen der Implementierung des Datenspeichers auf das Geschäft, einen 30-60-90-Tage-Plan, einen Fahrplan zur Implementierung eines Datenspeichers und ein Dashboard. Jetzt Zugriff erhalten.
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Merkmale dieser PowerPoint-Präsentationsfolien:
Liefern Sie dieses vollständige Deck an Ihre Teammitglieder und andere Mitarbeiter. Umfasst mit stilisierten Folien, die verschiedene Konzepte präsentieren, ist diese Business Intelligence Solution Powerpoint Präsentationsfolien das beste Werkzeug, das Sie nutzen können. Personalisieren Sie ihren Inhalt und ihre Grafiken, um sie einzigartig und anregend zu gestalten. Alle neunundachtzig Folien sind bearbeitbar und änderbar, also fühlen Sie sich frei, sie an Ihr Geschäftsumfeld anzupassen. Die Schriftart, Farbe und andere Komponenten sind auch in einem bearbeitbaren Format erhältlich, was diese PPT-Gestaltung zur besten Wahl für Ihre nächste Präsentation macht. Also, laden Sie jetzt herunter.
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Inhalt dieser Powerpoint-Präsentation
Folie 1: Diese Folie führt die Business Intelligence-Lösung ein. Nennen Sie den Namen Ihres Unternehmens und beginnen Sie.
Folie 2: Auf dieser Folie wird die Tagesordnung der Präsentation dargestellt.
Folie 3: Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis für die Präsentation.
Folie 4: Dies ist eine weitere Folie, die das Inhaltsverzeichnis für die Präsentation fortsetzt.
Folie 5: Dies ist eine weitere Folie, die das Inhaltsverzeichnis für die Präsentation fortsetzt.
Folie 6: Diese Folie hebt den Titel für die Themen hervor, die als Nächstes in der Vorlage behandelt werden.
Folie 7: Diese Folie zeigt die aktuelle Situation unseres Unternehmens, indem sie das Verhältnis von unstrukturierten und strukturierten Daten darstellt.
Folie 8: Diese Folie stellt die Lücke in der Organisation dar, indem sie zeigt, wie Big Data Herausforderungen verursacht.
Folie 9: Diese Folie hebt den Titel für die Themen hervor, die als Nächstes in der Vorlage behandelt werden.
Folie 10: Diese Folie zeigt die Notwendigkeit eines Data Warehouses in der Organisation, wie z.B. Datenqualität, Single Point usw.
Folie 11: Diese Folie zeigt die Notwendigkeit eines Data Warehouses basierend auf Geschäftsanwendern, Speicher für historische Daten usw.
Folie 12: Diese Folie zeigt die Vorteile eines Data Warehouses für Organisationen wie Zeitersparnis, verbesserte Business Intelligence usw.
Folie 13: Diese Folie hebt den Titel für die Themen hervor, die als Nächstes in der Vorlage behandelt werden.
Folie 14: Diese Folie zeigt die Merkmale von Data Warehouses wie bereichsorientiert, integriert, zeitvariant und nicht-volatil.
Folie 15: Diese Folie stellt das bereichsorientierte Merkmal des Data Warehouses und verschiedene operative Anwendungen dar.
Folie 16: Diese Folie zeigt das integrierte Merkmal des Data Warehouses und wie verschiedene Fachgebiete gespeichert werden.
Folie 17: Diese Folie zeigt das zeitvariante Merkmal von Data Warehouses und wie sie jahrelange Informationen speichern können.
Folie 18: Diese Folie veranschaulicht das nicht-flüchtige Merkmal des Data Warehouses.
Folie 19: Diese Folie hebt den Titel für die Themen hervor, die als Nächstes in der Vorlage behandelt werden.
Folie 20: Diese Folie zeigt die grundlegende Architektur eines Data Warehouses und wie Informationen in dieser Architektur verarbeitet und gespeichert werden.
Folie 21: Diese Folie zeigt die Drei-Ebenen-Architektur eines Data Warehouses, einschließlich der durchgeführten Funktionen.
Folie 22: Diese Folie beschreibt eine Data Warehouse-Architektur mit einem Staging-Bereich.
Folie 23: Diese Folie präsentiert eine Data Warehouse-Architektur mit einem Staging-Bereich und Data Marts.
Folie 24: Diese Folie zeigt die Bus-Architektur eines Data Warehouses und wie sie den Datenfluss im Data Warehouse steuert.
Folie 25: Diese Folie zeigt verschiedene Ansichten von Data Warehouses, wie z.B. Top-Down-Ansicht, Datenquellenansicht, Data Warehouse-Ansicht usw.
Folie 26: Diese Folie hebt den Titel für die Themen hervor, die als Nächstes in der Vorlage behandelt werden.
Folie 27: Diese Folie zeigt die verschiedenen Arten von Data Warehouses wie Enterprise Data Warehouses, Operational Data Stores usw.
Folie 28: Diese Folie präsentiert das Enterprise Data Warehouse (EDW) und seine Architektur, einschließlich der Datenquellenschicht, des Staging-Bereichs usw.
Folie 29: Diese Folie stellt die Arten von Enterprise Data Warehouses wie On-Premises-Data-Warehouses, Cloud-gehostete Data Warehouses usw. dar.
Folie 30: Diese Folie veranschaulicht den Operational Data Store und seine Architektur, einschließlich der Datenquellen wie unstrukturierte und strukturierte Daten.
Folie 31: Diese Folie zeigt den Data Mart-Typ eines Data Warehouses, seine Architektur und wie eine einzelne Abteilung ihn verwaltet.
Folie 32: Diese Folie zeigt den abhängigen Data Mart und wie er auf zwei Arten eingerichtet werden kann.
Folie 33: Diese Folie präsentiert den unabhängigen Data Mart, der keine Verbindung zum zentralen Data Warehouse hat.
Folie 34: Diese Folie zeigt den Hybrid-Data-Mart und wie Daten in diese Art von Data Mart integriert werden, die nicht aus dem Data Warehouse stammen.
Folie 35: Diese Folie hebt den Titel für die Themen hervor, die als Nächstes in der Vorlage behandelt werden.
Folie 36: Diese Folie zeigt, was ein Cloud-Data-Warehouse ist und wie es Daten aus vielen Datenquellen speichern kann.
Folie 37: Diese Folie zeigt die Vorteile von Cloud-Data-Warehouses wie Kostenreduzierung, Datensicherheit usw.
Folie 38: Diese Folie stellt dar, was ein modernes Data Warehouse ist und wie es SQL, maschinelles Lernen usw. unterstützt.
Folie 39: Diese Folie hebt den Titel für die Themen hervor, die als Nächstes in der Vorlage behandelt werden.
Folie 40: Diese Folie zeigt die kritischen Komponenten eines Data Warehouses wie Load Manager, Warehouse Manager usw.
Folie 41: Diese Folie stellt die Phasen eines Data Warehouses wie operative Datenbank, Offline-Data-Warehouse usw. dar.
Folie 42: Diese Folie stellt die wichtigsten Data Warehouse-Lösungen wie MarkLogic, Amazon RedShift und Oracle vor.
Folie 43: Diese Folie hebt den Titel für die Themen hervor, die als Nächstes in der Vorlage behandelt werden.
Folie 44: Diese Folie zeigt, wie das Data Warehouse funktioniert, einschließlich der Vorgänge wie Extraktion, Transformation usw.
Folie 45: Diese Folie stellt dar, wie Data Warehouses, Datenbanken und Daten-Seen zusammenarbeiten.
Folie 46: Diese Folie hebt den Titel für die Themen hervor, die als Nächstes in der Vorlage behandelt werden.
Folie 47: Diese Folie stellt die Richtlinien für das Data Warehouse-Design dar, wie z.B. die Beschreibung der Geschäftsanforderungen, die Entwicklung des konzeptionellen Designs usw.
Folie 48: Diese Folie präsentiert den Top-Down-Entwurfsansatz des Data Warehouses, einschließlich seiner Merkmale wie zeitvariant, nicht-volatil, bereichsorientiert usw.
Folie 49: Diese Folie zeigt den Bottom-Up-Entwurfsansatz des Data Warehouses und wie in diesem Ansatz zuerst ein Data Mart aufgebaut wird.
Folie 50: Diese Folie hebt den Titel für die Themen hervor, die als Nächstes in der Vorlage behandelt werden.
Folie 51: Diese Folie zeigt die Best Practices für Unternehmen zur Implementierung eines Data Warehouses.
Folie 52: Diese Folie beschreibt die IT-Best-Practices für die Implementierung eines Data Warehouses, einschließlich der Überwachung von Leistung und Sicherheit, der Einhaltung von Datenqualitätsstandards usw.
Folie 53: Diese Folie zeigt eine Checkliste zur Implementierung eines Data Warehouses im Unternehmen.
Folie 54: Diese Folie stellt die Schritte zur Implementierung eines Data Warehouses in der Organisation dar, einschließlich Unternehmensstrategien, phasenweiser Auslieferung usw.
Folie 55: Diese Folie zeigt die Trends bei der Implementierung von Data Warehouses wie Cloud-Data-Warehouses, Data Warehouse as a Service usw.
Folie 56: Diese Folie stellt das autonome Data Warehouse mit einer Null-Komplexitäts-Bereitstellung dar und wie es den Routinebetrieb automatisieren wird.
Folie 57: Diese Folie beschreibt das Budget für die Implementierung eines Data Warehouses, einschließlich der Cloud-Speicherung, der lokalen Speicherung usw.
Folie 58: Diese Folie hebt den Titel für die Themen hervor, die als Nächstes in der Vorlage behandelt werden.
Folie 59: Diese Folie zeigt einen Vergleich zwischen Datenbank und Data Warehouse basierend auf dem Design, der Art der Informationen usw.
Folie 60: Diese Folie zeigt den Vergleich zwischen Data Warehouse und operativen Datenbanksystemen basierend auf Design, Zweck usw.
Folie 61: Diese Folie zeigt den Vergleich zwischen Data Warehouse und Data Lake und wie Daten im Data Warehouse gespeichert werden.
Folie 62: Diese Folie stellt einen Vergleich zwischen Data Warehouse und Data Mart dar und wie Data Marts für rein operative Zwecke entworfen werden können.
Folie 63: Diese Folie präsentiert den Vergleich zwischen Data Warehousing und Business Intelligence und wie Business Intelligence hilft, aus Rohdaten nützliche Ausgaben zu generieren.
Folie 64: Diese Folie hebt den Titel für die Themen hervor, die als Nächstes in der Vorlage behandelt werden.
Folie 65: Diese Folie stellt die Auswirkungen der Implementierung eines Data Warehouses auf das Unternehmen dar.
Folie 66: Diese Folie hebt den Titel für die Themen hervor, die als Nächstes in der Vorlage behandelt werden.
Folie 67: Diese Folie stellt den 30-60-90-Tage-Plan zur Implementierung eines Data Warehouses im Unternehmen dar.
Folie 68: Diese Folie hebt den Titel für die Themen hervor, die als Nächstes in der Vorlage behandelt werden.
Folie 69: Diese Folie zeigt den Fahrplan für die Implementierung eines Data Warehouses im Unternehmen.
Folie 70: Diese Folie hebt den Titel für die Themen hervor, die als Nächstes in der Vorlage behandelt werden.
Folie 71: Diese Folie zeigt ein Dashboard für die Implementierung eines Data Warehouses in der Organisation.
Folie 72: Diese Folie trägt den Titel "Zusätzliche Folien für den weiteren Fortschritt".
Folie 73: Diese Folie hebt den Titel für die Themen hervor, die als Nächstes in der Vorlage behandelt werden.
Folie 74: Diese Folie stellt dar, was ein Data Warehouse ist, einschließlich seiner verschiedenen Datenquellen und der durchgeführten Operationen.
Folie 75: Diese Folie zeigt OLAP und OLTP in Data Warehousing und wie OLAP-Tools für die mehrdimensionale Datenanalyse verwendet werden.
Folie 76: Diese Folie stellt die Extract-Transform-Load-Tools des Data Warehouses dar und wie sie ihre Aufgaben erfüllen.
Folie 77: Diese Folie zeigt die Schemas in Data Warehouses wie Star Schema und Snowflake Schema.
Folie 78: Diese Folie stellt die massiv parallele Verarbeitungs-Analysedatenbank dar und wie die Parallelverarbeitung durchgeführt wird.
Folie 79: Diese Folie beschreibt die Anwendungen von Data Warehouses in verschiedenen Branchen wie Banken, Gesundheitswesen, Regierung usw.
Folie 80: Diese Folie enthält alle in dieser Präsentation verwendeten Symbole.
Folie 81: Dies ist eine Vergleichsfolie, um den Vergleich zwischen Waren, Einheiten usw. darzustellen.
Folie 82: Dies ist eine "Über uns"-Folie, um Unternehmensangaben usw. zu zeigen.
Folie 83: Diese Folie präsentiert Post-It-Notes. Notieren Sie hier Ihre wichtigen Notizen.
Folie 84: Diese Folie zeigt ein Kreisdiagramm mit zusätzlichen Textfeldern.
Folie 85: Diese Folie zeigt ein Puzzle mit zugehörigen Symbolen und Text.
Folie 86: Diese Folie zeigt eine SWOT-Analyse, die Stärken, Schwächen, Chancen und Risiken beschreibt.
Folie 87: Diese Folie zeigt ein Balkendiagramm mit Vergleich von drei Produkten.
Folie 88: Diese Folie präsentiert ein Venn-Diagramm mit Textfeldern.
Folie 89: Dies ist eine Dankesfolie mit Adresse, Telefonnummern und E-Mail-Adresse.
Geschäftsanalyse-Lösungs-Präsentationsfolien mit allen 94 Folien
Unsere Business Intelligence Solution Powerpoint Präsentationsfolien nutzen, um Ihre wertvolle Zeit effektiv zu sparen. Sie sind fertig erstellt, um in jede Präsentationsstruktur zu passen.
FAQs
Some best practices for implementing a data warehouse include identifying business requirements, following a top-down or bottom-up design approach, tracking performance and security, and maintaining data quality standards.
The three-tier data warehouse architecture includes the bottom tier (data source layer), middle tier (ETL layer), and top tier (data presentation layer). The functions performed in each tier include data extraction, transformation, and loading in the bottom tier, data integration and cleansing in the middle tier, and data analysis and reporting in the top tier.
A data warehouse provides a single point of access to an organization's data and ensures data quality. It also allows for the storage of historical data and improves business intelligence.
Data warehouses have four main characteristics: they are subject-oriented, integrated, time-variant, and non-volatile. This means that they focus on specific subject areas, combine data from different sources, store historical data, and do not allow data to be modified or deleted.
An enterprise data warehouse is a large-scale centralized repository that stores data from across an entire organization, while a data mart is a smaller repository that is focused on a specific department or business function. Data marts are often used to provide quick access to specific data sets, while an enterprise data warehouse is used for broader data analysis and reporting.
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