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Die Digitalisierung hat Auswirkung auf die Entwicklung von Produkten. Die Teams werden agiler, die Kunden haben als Eigentümer eines Produktes Mitspracherecht und bestimmen gemeinsamen mit den Entwicklern, welche Features als Nächstes aus dem vordefinierten Backlog in dem nächsten Sprint als Inkrement eingebaut und ausgeliefert werden. Durch die enge Zusammenarbeit werden die Release-Zyklen eines Produktes kürzer und es werden mehr Features als in der Vergangenheit bei nicht agilen Methoden deployt. Durch die kurzen Release-Zyklen werden viele unterschiedlichen Versionen ausgerollt. Dies hat zur Folge, dass Fehler, die vorher durch das Testen nicht entdeckt worden sind, auf einer produktiven Umgebung ausgerollt werden. Hat der Fehler eine starke Auswirkung auf die Benutzung der Anwendung, dann besteht die Möglichkeit, die Änderung manuell durchzuführen. Diese muss beim nächsten Release eingebaut werden. Wenn die Release-Zyklen länger werden, birgt es die Gefahr, dass viele manuelle Änderungen in der Zeit entstehen. Der ausgerollte Zustand entspricht nach einer bestimmten Zeit nicht mehr dem eingecheckten Zustand im Git-Repository. An der Stelle bietet der GitOps-Ansatz eine mögliche Abhilfe, um den ausgerollten Ist-Zustand durch regelmäßiges Pullen so nah wie möglich an dem im Repository eingecheckten Soll-Zustand zu halten.
Das Ziel der vorliegenden Bachelorarbeit war es, Technologietrends von Enterprise-Resource-Planning (ERP) Systemen zu definieren und anhand eines modernen Produktes vorzustellen. Ein ERP-System unterstützt Unternehmen in der Organisation und Durchführung von sämtlichen Geschäftsprozessen. Zur Untersuchung der wünschenswerten Eigenschaften eines ERP-Systems wurden anhand von Literaturarbeit Anforderungen definiert. Dabei wurde deutlich, dass die Verarbeitung von sämtlichen Geschäftsdaten in Echtzeit einen hohen Stellenwert hat. Hierfür bietet das ERP-System S/4HANA mit verschieden Technologien eine Lösung auf dem Datenbanksystem an. So zeigt ein direkter Performancevergleich zwischen den Datenbanksystemen von S/4HANA und einem aktuellen Konkurrenzprodukt, dass das Verarbeiten von großen Datenmengen in kürzester Zeit möglich ist. Diese Arbeit ist an Fachkreise der Wirtschaftsinformatik und Personengruppen mit Interesse an ERP und Datenbanken Systemen gerichtet.
The amount of data produced and stored in multiple types of distributed data sources is growing steadily. A crucial factor that determines whether data can be analyzed efficiently is the use of adequate visualizations. Almost simultaneously with the ongoing availability of data numerous types of visualization techniques have emerged. Since ordinary business intelligence users typically lack expert visualization knowledge, the selection and creation of visualizations can be a very time- and knowledge-consuming task. To encounter these problems an architecture that aims at supporting ordinary BI users in the selection of adequate visualizations is developed in this thesis. The basic idea is to automatically provide visualization recommendations based on the concrete BI scenario and formalized visualization knowledge. Ontologies that formalize all relevant knowledge play an important role in the developed architecture and are the key to make the knowledge machine-processable.