geld management

Beste Broker fur Binare Optionen 2020:
  • Binarium
    Binarium

    Der beste Broker fur binare Optionen fur 2020!
    Ideal fur Anfanger!
    Kostenloser Unterricht!

  • FinMax
    FinMax

    2 Platz in der Rangliste! Zuverlassiger Broker.

Contents

Geld management

GitHub is home to over 40 million developers working together to host and review code, manage projects, and build software together.

Clone with HTTPS

Use Git or checkout with SVN using the web URL.

Downloading

Want to be notified of new releases in sorengranfeldt/psma ?

Launching GitHub Desktop

If nothing happens, download GitHub Desktop and try again.

Launching GitHub Desktop

If nothing happens, download GitHub Desktop and try again.

Launching Xcode

If nothing happens, download Xcode and try again.

Launching Visual Studio

Latest commit

Files

Permalink

Type Name Latest commit message Commit time
Failed to load latest commit information.
.github Create stale.yml Feb 25, 2020
Granfeldt.PowerShell.ManagementAgent v5.5.3.1309 Sep 13, 2020
.gitattributes Initial commit to add default .gitIgnore and .gitAttribute files. Dec 14, 2020
.gitignore Initial commit to add default .gitIgnore and .gitAttribute files. Dec 14, 2020
Granfeldt.PowerShell.ManagementAgent.sln Initial upload Dec 14, 2020
LICENSE added license for commercial open source (MIT) Oct 16, 2020
README.md Dynamic Schema generation link update Aug 30, 2020

PowerShell Management Agent for FIM2020 and MIM2020

The Granfeldt PowerShell Management Agent (PSMA) is a highly flexible ECMA for Forefront Identity Manager 2020 (FIM) R2 and Microsoft Identity Manager 2020. Although the MA can be deployed to perform many different user cases, the basic operation centres around creation, deletion, update or deletion (CRUD) that can be achieved via PowerShell. By using this framework, these operations can be triggered within FIM/MIM Synchronization Engine, thereby greatly extending the integration possibilities of the platform while simultaneously lowering the complexity of supporting the solution in the future.

The management agent supports

Beste Broker fur Binare Optionen 2020:
  • Binarium
    Binarium

    Der beste Broker fur binare Optionen fur 2020!
    Ideal fur Anfanger!
    Kostenloser Unterricht!

  • FinMax
    FinMax

    2 Platz in der Rangliste! Zuverlassiger Broker.

Below are just a few potential use cases for the MA, although integration can be achieved with almost any system that allow for direct or indirect integration using PowerShell.

  • Home Directories – a typical implementation of this MA is the creation and managing of home directories and/or profile drives for users.
  • Skype for Business – managing Skype for Business/Lync user accounts as well as profiles. By importing the standard Lync PowerShell cmdlets or the Skype for Business Online cmdlets and running appropriate CMDlets, users use this MA for the automation of the entire CSUser lifecycle.
  • SQL Delta Import – by using a timestamp column as a watermark, users can do delta imports from SQL server tables.
  • Web Service Integration – with the use of PowerShell many options for integration to REST/SOAP web services become simple. This can be achieved with Invoke-RestMethod, Invoke-WebRequest and New-WebServiceProxy.
  • OpenLDAP – this MA has been used to replace the old OpenLDAP XMA.
  • Azure Active Directory – the MA can be used in conjunction with the Azure AD PowerShell Module to automate Azure AD user lifecycle scenarios and even manage Azure B2B guests.
  • Office 365 – this MA is also frequently used for managing users in Office 365 and users can find a link for sample scripts for doing this in the download section.
  • Dynamics AX – this MA has been used for managing users and roles in Dynamics AX.
  • Human Resource (HR) Information – this MA has been used to read funny formatted files (and clean up) data coming from various HR systems. Using PowerShell to read the file and maybe enrich it / filter allowing you to pass more clean data to FIM.
  • TCP/IP (DHCP Leases) – in network related use cases the MA has been used to import DHCP lease information from DHCP servers in order to create computer accounts for use with WPA authentication.
  • Password Management – a great use case includes the use of the MA for custom password synchronization scenarios, especially if the target system requires some form of custom password hashing before the password is stored. The MA supports password management (PCNS) and will allow for a script to be run for password changes when triggered via Password Change Notification Services events from company domain controllers.

These are only a subset of some of the use cases. Many other implementations of this MA are running around the world and it is used for a wide variety of integration requirements.

PSMA Implementation Examples

The following are but some examples of users who have used the PSMA in order to automate specific use cases in FIM/MIM. For additional examples, see Wiki->Samples.

Other Tools and Examples

Usage and Implementation

In order to gain a better understanding of the MA, technical introduction can be found in the following presentation from the July 2020 in the FIM Team User Group meeting. The session recording is available on YouTube. A complete reference on how to install, configure and troubleshoot the MA can also be found in the project Wiki.

Contributing to this project is welcomed and encouraged since the community can benefit from keeping this updated. When contributing to this repository, please first discuss the change you wish to make via the creation of an issue or getting in touch.

Что такое «система управления мастер-данными» и зачем она нужна

Какие бывают данные

Прежде чем перейти непосредственно к системам управления мастер-данными, давайте определим, какого рода вообще бывают данные.

Ниже представлены 5 ключевых типов:

1. Метаданные (Metadata);
2. Референс-данные (Reference data);
3. Мастер-данные (Master data);
4. Транзакционные данные (Transactional data);
5. Исторические данные (Historical data).

Метаданные – это данные о данных. Они нужны для понимания и определения, какими данными оперирует предприятие. Метаданные определяют структуры, типы данных, доступы к ним и т.д. Существуют различные схемы для описания метаданных. Например, для описания структуры XML-документа может применяться XSD-схема, для описания веб-сервиса – WSDL-схема.

Референс-данные – это относительно редко меняющиеся данные, которые определяют значения конкретных сущностей, используемых при выполнении операций в рамках всего предприятия. К таким сущностям чаще всего относятся: валюты, страны, единицы измерения, типы договоров/счетов и т.д.

Мастер-данные – это базовые данные, которые определяют бизнес-сущности, с которыми имеет дело предприятие. К таким бизнес-сущностям обычно относятся (в зависимости от предметной отраслевой направленности предприятия) клиенты, поставщики, продукция, услуги, договора, счета, пациенты, граждане и т.п. Кроме информации непосредственно о той или иной мастер-сущности, в мастер-данные входят взаимосвязи между этими сущностями и иерархии. Например, с точки зрения поиска дополнительных возможностей продаж, может быть очень важно выявлять явные и неявные взаимосвязи между физическими лицами. Мастер-данные распространяются по всему предприятию и участвуют во всех бизнес-процессах. Обычно мастер-данные воспринимаются как ключевой нематериальный актив предприятия, т.к. от их качества и полноты зависит эффективность его работы. В России часто вместо термина «мастер-данные» используют термин «нормативно-справочная информация».

Транзакционные данные – это данные, которые образовались в результаты выполнения предприятием каких-либо бизнес-транзакций. Например, для коммерческого предприятия: продажи продуктов и услуг, закупки, поступления/списания денежных средств, поступления на склад и т.п. Обычно такие данные базируются в системе управления ресурсами предприятия (ERP) или других отраслевых системах. Естественно, транзакционные системы широко используют мастер-данные при выполнении транзакций.

Исторические данные – это данные, которые включают в себя исторические транзакционные и мастер-данные. Чаще всего такие данные аккумулируются в ODS и DWH системах и служат для решения различных аналитических задач и поддержки принятия управленческих решений.

Cистемы управления мастер-данными

Прежде чем перейти к системе управления мастер-данными, определим, что такое управление мастер-данными вообще.

Управление мастер-данными (Master Data Management, MDM) – дисциплина, которая работает с мастер-данными в целях создания «золотой записи», то есть целостного и всестороннего представления о мастер-сущности и взаимосвязях, эталона мастер-данных, который используются всем предприятием, а иногда и между предприятиями для упрощения обмена информацией.

Специализированные системы управления мастер данными (MDM-системы) автоматизируют все аспекты этого процесса и являются «авторитетным» источником мастер-данных масштаба предприятия. Часто MDM-системы управляют также и референс-данными.

Ситуация, когда MDM-система является единственным источником мастер-данных, все изменения вносятся в MDM-систему и только потом передаются в системы-потребители, называется «системой записей». Это идеальная ситуация для управления мастер-данными. Однако в реальной жизни все не так просто: MDM-система не всегда будет являться «системой записей». Из-за особенностей бизнес-процессов конкретного предприятия, технических сложностей конкретных систем и т.д., приходится создавать «копии» мастер-записей. Система, в которой содержится копия мастер-данных, называется «системой ссылок». Чтобы не терять управляемости, «система ссылок» обязательно должна находиться под управлением и синхронизироваться с «системой записей».

Три измерения MDM-систем

Рассмотрим MDM–систему в трех измерениях:

Обычно MDM-системы не внедряются «с наскоку», т.к. их внедрение – это сложный процесс последовательных преобразований масштаба всего предприятия, от ведения разрозненных данных до создания целостного всестороннего представления о мастер-сущности. Поэтому внедрение MDM-систем выполняется последовательно с постепенным приближением к целевому результату в трех указанных измерениях.

Рассмотрим подробнее эти измерения.

Домены

В контексте управления мастер-данными под доменом понимается конкретная область мастер-данных. Самые распространённые домены мастер-данных – это домен клиентов и домен продуктов. В западной литературе сложились устоявшиеся термины для управления мастер-данными в рамках этих доменов: Customer Data Integration (CDI) – для домена клиентов и Product Information Management (PIM) – для домена продуктов.

К CDI традиционно относятся не только клиенты, но и организации или физические лица, которые могут называться по-разному в зависимости от отрасли предприятия: клиенты, поставщики, банки, фонды, пациенты, граждане и т.д.

К PIM традиционно относятся: продукция, товары, материалы, услуги, работы и т.д.
Есть много общего в подходах к управлению мастер-данными CDI и PIM, но есть также и много отличий. Например, при дедубликации клиентских сущностей в большинстве случаев выполняется простой синтаксический анализ атрибутов сущностей и их сопоставление на основе вероятностных алгоритмов, в то время как в продуктовом домене проводится семантический/онтологический анализ атрибутов с подключением механизмов самообучения. Кроме того, в продуктовом домене у сущностей в зависимости от выбранной категории могут сильно различаться атрибуты (например, у ноутбуков свой набор атрибутов, а у стиральных машинок – свой). Все эти особенности различных доменов должны поддерживаться MDM-системами.

В последнее время имеет место тенденция создания мультидоменных MDM¬-систем с возможностью гибкой настройки структуры метаданных. Такая гибкость дает предприятию возможность описать мастер-данные конкретно под себя с учетом всех особенностей и нюансов, но при этом требует немалого времени и знаний, чтобы грамотно спроектировать и настроить такую систему. Также на рынке присутствуют системы с «жесткой» структурой мастер-сущностей, которые имеют уже корректно настроенные механизмы, но использование такой системы возможно только теми предприятиями, которые смогут подстроиться под нее. Обычно такие системы хорошо применимы для решения задачи управления мастер-данными в рамках какой-то узкой отрасли. По моему мнению, наиболее перспективными являются системы с гибкой моделью метаданных, но имеющие при этом преднастроенные для предприятий разных отраслей модели, которые можно быстро перенастраивать.

Методы использования

Методы использования MDM (Method of use) определяют то, для чего MDM система будет использоваться на предприятии. Иными словами, кто будет потребителем мастер-данных (естественно, их может быть несколько).

Основных методов использования три:

1. Аналитический (Analytical)
2. Операционный (Operational)
3. Коллективный (Collaborative)

Аналитический метод использования поддерживает бизнес-процессы и приложения, которые используют мастер-данные преимущественно для анализа эффективности бизнеса, предоставляют необходимые отчеты и выполняют аналитические функции. Часто это происходит посредством взаимодействия MDM с инструментами и продуктами BI. Обычно аналитическая MDM-система работает с данными только в режиме чтения, она не изменяет данные в системах-источниках, но занимается их очисткой и обогащением.

Операционный метод использования позволяет собирать, изменять и использовать мастер-данные в процессе выполнения бизнес-транзакций (операций) и служит для поддержки семантической согласованности мастер-данных в рамках этих операций внутри всех операционных приложений. Фактически, в этом случае MDM функционирует как OLTP-система, которая отрабатывает запросы от других операционных приложений или пользователей. Работа в таком режиме зачастую требует построения единого интеграционного ландшафта с использованием принципов сервис-ориентированной архитектуры (SOA) и применением инструментария сервисной шины предприятия (ESB). Идеально, если такие инструменты или входят непосредственно в MDM-систему, или являются ее продолжением (есть вендоры, которые имеют в своей линейке и MDM и ESB-решения, глубоко интегрированные между собой).

Коллективный метод использования позволяет создавать мастер-сущности в случаях, когда требуется коллективное взаимодействие между различными группами пользователей в процессе этого создания. Такое согласование обычно имеет сложные «ветвящиеся» бизнес-процессы, состоящие из различных автоматических и ручных задач. Ручные задачи выполняются различными специалистами по работе с данными (дата-стюардами) в порядке, определенном бизнес-процессом. Чаще всего коллективный метод использования применяется в продуктовом домене. Например, при создании нового продукта, когда существуют несколько ответственных за ввод разных данных, много ручной работы и финальное согласование. Важно, чтобы MDM-система позволяла настраивать произвольные бизнес-процессы для быстрой поддержки бизнес-процессов конкретного предприятия.

Стили внедрения

Обычно выделяют три основных стиля внедрения (implementation style):

1. Реестровый (registry);
2. Сосуществующий (coexistence);
3. Транзакционный (transactional).

Реестровый стиль внедрения предполагает создание источника мастер-данных как «системы ссылок» на нижестоящие источники данных. Реестровая MDM содержит только ключевые атрибуты, необходимые для идентификации и сопоставления сущностей. Реестровая MDM работает в режиме «только чтение», данные вводятся в системах-источниках и передаются в MDM для разрешения сущностей. Также в реестровой MDM могут храниться ссылки на источники неключевых данных, но сами эти данные обычно в MDM не передаются. Реестровый стиль внедрения обычно применяется в случае выбора операционного метода использования MDM (см. выше).

Сосуществующий стиль внедрения предполагает наличие распределенного ввода данных в нескольких источниках (бизнес-приложениях и MDM-системе). MDM-система в данном случае может являться «системой записей» только для части атрибутов. Тем не менее, в MDM-системе формируется полноценная мастер-сущность, изменения которой транслируются в другие системы (возможно, не все). Сосуществующий стиль внедрения довольно прост и часто применяется как первый шаг к следующему — транзакционному стилю, т.к. не требует глубокой переработки систем, взаимодействующих с MDM-системой.

Транзакционный стиль внедрения предполагает создание полноценной «системы записей», в которой хранятся все данные по мастер-сущностям. MDM-система в этом случае является «единственным источником правды» для всех систем-потребителей. Все операции по созданию и обработке данных выполняется на уровне MDM-системы. Ввод данных на уровне систем-потребителей запрещен. Такой подход обычно довольно сложен для внедрения, т.к. требует существенного изменения бизнес-процессов и систем-подписчиков.

Заключение

На практике, выбор той или иной стратегии внедрения MDM определяется многими факторами: целями предприятия в области управления мастер-данными, степенью зрелости предприятия, степенью готовности IT-инфраструктуры, наличием инвестиций на реализацию проекта и многими другими параметрами. Чтобы определиться со стратегией внедрения, нужно провести тщательный анализ всех этих факторов и составить подробное технико-экономическое обоснование проекта и детальный план-график с указанием фаз развития проекта. Но это уже другая обширная тема, требующая отдельного рассмотрения.

Одно можно сказать точно, что к внедрению MDM-системы нужно подходить очень взвешенно и поступательно. Большинство проектов внедрения MDM-систем проваливаются именно из-за недооценки сложности и объема изменений, с которыми приходится сталкиваться в MDM-проектах.

Yield Management

What is the meaning / definition of Yield Management in the hospitality industry?

Simply put, the purpose of Yield Management (aka Revenue Management ) is to achieve maximum revenue/profit. To do this, a yield management strategy needs to be both reflective and forward-looking. That is, yield managers should attain a clear yet detailed understanding of what has happened before, and what is happening now. The most efficient way to do this is to draw from historical data to predict what may then happen in the future. So, the process of effective yield management involves understanding, anticipating and reacting to consumer behaviour (to ultimately maximise revenue!).

By optimising yield management, an independent hotel or a chain of hotels can adjust its prices, to meet the total demand characteristics of its markets.

Prices can be determined by:

  • Service
  • Group of services
  • Market (consumer type or geographical), or
  • A combination of the above

Yield management models are most effective where the service being supplied is characterised as:

  • Capital intensive
  • Perishable (revenue is lost if the product/service is not sold by a particular point in time)

And the demand side is characterised with:

  • Variability of demand, and
  • Variability of value

These days, smart yield managers or yield management teams use specifically- developed software, particularly when formulating variable pricing strategies.

Where a small or newly opened hotel perhaps needs help and advice on orchestrating and then successfully implementing a well thought through yield management strategy, the services of an outside consultancy firm or indeed an independent freelance consultant could be utilised. This can prove a wise investment, saving hotels years of trial and error when trying to get to grips with effective yield management. An experienced consultant can advise on key steps, formulas, ideas and best practices, as well as sharing a few little-known industry tips and tricks.

Beste Broker fur Binare Optionen 2020:
  • Binarium
    Binarium

    Der beste Broker fur binare Optionen fur 2020!
    Ideal fur Anfanger!
    Kostenloser Unterricht!

  • FinMax
    FinMax

    2 Platz in der Rangliste! Zuverlassiger Broker.

Binäre Optionen: So wählen Sie einen Broker aus
Schreibe einen Kommentar

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!:

Term Definition
Yield Management