In dieser Folge erzählenAnna und Carsten, wie man KPI-Kacheln in der SAC einfügt und formatiert und diese für den Endanwender optisch ansprechend gestaltet. Weiterhin wird eine Landingpage ausgeprägt und diese mit dem übrigen Dashboard verknüpft.
Ihr habt Fragen? Zu einem bestimmten Punkt mehr Informationsbedarf?
Schreibt es in die Kommentare oder uns direkt, wir kommen gern drauf zurück!
Anna und Carsten sprechen ausgiebig über eine der wesentlichsten Funktionen für die Anwendernutzung in der SAC – die Filterung in interaktiven Dashboards – aus der Perspektive der technischen Umsetzung und der Anwendernutzung.
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In dieser Folgen geht es mal nur um die Tabelle. Wir schauen uns an, wie wir diese grundsätzlich einstellen, Hierarchien gestalten und wie Spaltenbreiten definiert werden. Natürlich darf auch das Thema Visualisierung nicht zu kurz kommen. Anna und Carsten zeigen euch, wie durch Visualisierung eine „gute“ Tabelle entsteht und wie man diese einstellt.
Kleine Tipps und Best Practices stecken wie immer in der ganzen Folge. Viel Spaß!
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Diesmal sprechenAnna und Carsten über die in der SAC hervorragend umgesetzte Darstellung von Zeitstrukturen und wie einfach ihr euch die Anlieferung von Zeitstrukturen in der Datenzulieferungen machen könnt. Nach einem kurzen Exkurs, wie man mit Abweichungen Kontext in seinen Widgets herstellt und die Seite ordentlich formatiert, geht es dann um die Navigation und Filterübergabe über mehrere Seiten hinweg.
Über Feedback, Fragen und Anmerkungen freuen wir uns und nehmen sie auch gern in den kommenden Folgen mit auf.
Anna und Carstenfügen weitere Diagrammelemente in ihren Use Case ein und zeigen euch, wie aus einem „toten“ ein lebendiges Reporting wird und Interaktivität im Dashboard entsteht. Dabei stellen sie die verknüpfte Analyse als eine der Kernfunktionen der SAC vor. Weiterhin zeigen sie euch, wie ihr eure Widgets durch Filterung ansprechend und übersichtlich gestaltet.
Über Feedback, Fragen und Anmerkungen freuen wir uns und nehmen sie auch gern in den kommenden Folgen mit auf.
Anna und Carsten sprechen über die Notwendigkeit, sich frühzeitig mit einem Visualisierungsstandard und generellen Festlegungen in den Einstellungen zu befassen, um diese einheitlich in der SAC zu hinterlegen.
Weiterhin zeigen sie euch mit der Darstellung von Abweichungen eine große Stärke der SAC und ergänzen die erste Visualisierung dazu noch mit einer ersten Hierarchie.
Heute wird es das erste Mal operativ – Nachdem alle Zugriffsrechte & Rollen geklärt sind zeigen Anna und Carsten euch, wie man ein Datenmodell in der SAP Analytics Cloud anlegt und welche Arbeiten euch das Tool dabei bei der Vorbereitung und Validierung abnimmt.
Gänzlich ohne ABAP, SQL und sonstige Programmiersprachen kommt man zu schnellen Erfolgen. Am Ende steht ein erstes Balkendiagramm in einer Story – mit der wir dann in den kommenden Folgen weiter arbeiten werden.
Jan und Kai sprechen über die sich ständig verändernde Data-Welt, einheitliche Ansätze fürs Datenmanagement und darüber, wie Data Health Datenintegration und Governance vereint und somit die Wertschöpfung aus Daten vorantreibt.
Das kannst du aus dieser Folge für dich mitnehmen:
Wie meistert man den Spagat zwischen Technologie und Business User?
Wieso kann man das Management mit Excel-Tabellen nicht mehr überzeugen?
Was ist Data Health, welchem Mehrwert bietet es und wie ist der ganzheitliche Ansatz entstanden?
Wieso kann die Arbeit mit Daten nur als Teamsport funktionieren?
Welche Killer-Argumente helfen bei der Budgetfreigabe?
Jans Leidenschaft gilt den Daten und der Frage, wie man Daten für jeden in einer Organisation zugänglich, vertrauenswürdig und nützlich machen kann. Er kam 2011 zu Talend und leitet derzeit das Talend-Team für Mittel- und Osteuropa als Regional Vice President of Sales. Zuvor arbeitete Jan mehr als 10 Jahre lang im Daten- und Integrationsmarkt in Beratungs- und Vertriebsfunktionen bei Unternehmen wie Oracle, Sun Microsystems, SeeBeyond und PwC.
Hat euch die Folge gefallen? Dann gebt uns gern eine kurzeiTunes-Bewertung!
Welche Fragen sollen wir demnächst stellen? Welche Interviewpartner möchtet ihr gerne hören? Schreibt uns gern eine E-Mail aninfo@reportingimpulse.com, überTwitteroder sprecht uns einfach direkt an!
Christoph Paul und Kai-Uwe Stahl sprechen über den anstehenden BI or DIE IBM Month und geben Insights in das Konzerncontrolling der Deutschen Bahn mit Hilfe von Planning Analytics (TM1).
Christoph ist im Konzerncontrolling der DB AG als Leiter der „Systeme & Verfahren“ im Bereich „Planung und Berichtswesen“ tätig. Gemeinsam mit seinem Team verantwortet Christoph die (Weiter-)Entwicklung und den Betrieb der TM1-Datenbanken und IT-Tools für die konzernübergreifenden Controllingprozesse (Planung, Vorschau und Reporting) des DB-Konzerns. Aktuell treibt Christoph federführend die Umsetzung des konzernweiten Roll-outs von IBM Planning Analytics als neue TM1-Frontend Generation für mehr als 10.000 User im Konzern voran. Aus dieser Rolle heraus hat sich in den vergangenen 2 Jahren eine sehr enge Zusammenarbeit mit den IBM-Entwicklerteams in den USA/ Kanada entwickelt, mit dem Ziel das Produkt aus der Praxissicht der DB voranzutreiben.
Das kannst du für dich aus der heutigen Folge mitnehmen:
Was ihr vom BI or DIE IBM Month erwarten könnt
Einen Überflug über die Planung und das Berichtswesen im Konzerncontrolling der Deutschen Bahn
Einen Überflug über die Planung und das Berichtswesen im Konzerncontrolling der Deutschen Bahn
Welche Rolle Planning Analytics (TM1) aus Sicht des Fachbereichs spielt
Warum die IT-Entwickler der TM1-Datenbanken und der Fachbereich gemeinsam vorgehen
Wie die Kommunikation der Ergebnisse von interaktiven Dashboards bis zu Excel automatisiert funktioniert
Warum die DB als größter Kunde auch mit den IBM-Entwicklerteams zusammenarbeitet und mitgestaltet
Erfolgsfaktoren konzernweiter Roll-out von IBM Planning Analytics als neue TM1-Frontend Generation für mehr als 10.000 User
reportingimpulse meets IBM. Ihr lernt im November einen Monat lang, wie Ihr in Eurem Unternehmen mit Hilfe der IBM die Themen Planning Analytics und Cognos Analytics auf die Straße bekommt.
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Jon, Viktoria and Kai talk about Data Viz and its importance, opportunities and feasibility in practice.
Dr. Jonathan Schwabish is founder of the data visualization and presentation skillsfirm, PolicyViz and a Senior Fellow at the Urban Institute, a nonprofit research institution in Washington, DC. There, he is a researcher in the Income and Benefits Policy Center and a member of the Institute’s Communication team where he specializes in data visualization and presentation design. His research agenda includes such areas as earnings and income inequality, immigration, disability insurance, retirement security, data measurement, the Supplemental Nutrition Assistance Program (SNAP), and other aspects of public policy. Jonathan is also considered a leader in the data visualization field and is a leading voice for clarity and accessibility in research. He has written on various aspects of how to best visualize data including technical aspects of creation, design best practices, and how to communicate social science research in more accessible ways. In both positions, Jonathan helps nonprofits, research institutions, and governments at all levels improve how they communicate their work and findings to their partners, constituents and citizens. He also teaches data visualization and presentation skills at Georgetown University, American University, the University at Buffalo, and in public workshops. He also hosts the PolicyViz Podcast, which focuses on data, open data, and data visualization. His book Better Presentations: A Guide for Scholars, Researchers, and Wonks helps people improve the way they prepare, design, and deliver data-rich content and his edited book, Elevated the Debate: A Multilayered Approach to Communicating Your Research, helps people develop a strategic plan to communicating their work across multiple platforms and channels. His latest book, Better Data Visualizations: A Guide for Scholars, Researchers, and Wonks details essential strategies to create more effective data visualizations.
In today’s episode you will learn:
Why the topic of DataViz is and remains so exciting
Insights from Jon’s new book „Better Data Visualizations: A Guide for Scholars, Researchers, and Wonks“.
Is there one best visualization or one that always works?
Is there a favorite tool for a DataViz expert?
More recommendations on other formats and colleagues in the DataViz environment.
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