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Websession | Replay 24.06.2024

CO-EXISTENZ VS. PURE PLAY: MICROSOFT BI IN SAP-GEPRÄGTEN IT-LANDSCHAFTEN

Entdecken Sie die Potenziale von Microsoft BI in SAP-geprägten IT-Landschaften durch unsere technologische Evaluierung am Beispiel der bardusch GmbH & Co. KG

CO-EXISTENZ VS. PURE PLAY: MICROSOFT BI IN SAP-GEPRÄGTEN IT-LANDSCHAFTEN

Die Integration von Microsoft BI in SAP-Systeme ist eine komplexe Aufgabe. Eine gründliche Bewertung der Potenziale sowie eine klare Strategie sind ausschlaggebend für den Erfolg. Wir möchten Ihnen gemeinsam mit unserem Kunden bardusch die Ergebnisse dieser Herausforderung aufzeigen und die Vor- und Nachteile eines hybriden Business Intelligence-Stacks praxisnah beleuchten.

Fragen die im Replay beantwortet werden:

  • Wie werden die Potenziale von Microsoft BI (Power BI und Azure SQL) in SAP-geprägten IT-Landschaften bewertet?
  • Welche End-to-End-Umsetzungsansätze werden für ausgewählte Use Cases angewendet und wie werden sie von den Fachabteilungen bewertet?
  • Welche Rolle spielt die metadatenbasierte Herangehensweise in der Evaluierung?
  • Welche konkreten Ergebnisse und Empfehlungen ergeben sich aus der Evaluierung?
  • Welche neuen Möglichkeiten bieten sich mit Microsoft Fabric und Enterprise Insights für BI in SAP-IT-Systemlandschaften?

Das Replay ist auf Deutsch verfügbar und und richtet sich an Personen in der Geschäftsführung sowie Verantwortliche in den Abteilungen IT, Controlling, Finance & Unternehmenssteuerung.

UNSERE REFERENT:INNEN

In Zusammenarbeit mit unserem Kunden
bardusch.

lisa-schüler

LISA SCHÜ­LER

Consultant SAP MM / Data Management // Lisa Schüler hat nach ihrem Dualen Bachelor in Wirtschaftsinformatik ihren Fokus auf SAP MM und Master Data Management gelegt. So kann die Masterstudentin seit mittlerweile zwei Jahren die bardusch-Gruppe durch ihre Kenntnisse und Fähigkeiten bei der (Weiter-) Entwicklung von Prozessen und Anwendungen rund um Einkauf, Materialwirtschaft und Stammdaten unterstützen. Mit ihrer offenen und zielstrebigen Art kann sie ihre Kunden – und Kollegen – bei diversen Projekten zu neuen Lösungen führen.

Daniel-Jorde

DR. DA­NI­EL JORDE

Teamlead Data Science // Daniel Jorde verfügt über mehrjährige Erfahrung in Data-Science-Projekten sowie in der Implementierung von state-of-the-art Machine-Learning-Modellen. Dabei fokussiert er sich mit der Prämisse „AI/ML ist kein Selbstzweck“ auf die Umsetzung von produktiven End-to-End-Lösungen, um mit Machine Learning direkten Business Value zu generieren.

BARDUSCH GMBH & CO. KG

Case Study

Datenmanagement & Reporting in der Cloud: Optimierte Datenverarbeitung in der Textilpflegebranche

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