II

Inhaltsverzeichnis

Inhaltsverzeichnis   II

Abbildungsverzeichnis   III

Abk  ürzungsverzeichnis  IV

Management  Summary  V

1.  Einleitung  1

2.  Grundlagen von Wissensmanagement und Business Intelligence  1

2.1  Wissensmanagement (WM)  1

2.2  Business Intelligence (BI)  2

2.3  Data Warehousing und Online Analytical Processing (OLAP)  3

2.4  Data Mining  4

3.  Business Intelligence auf elektronischen Marktplätzen  5

3.1  Elektronische Marktplätze  5

3.2  Business Intelligence im B2B-Bereich - elektronische Marktplätze  6

4.  Business Intelligence-Methoden im B2C-Bereich  8

4.1  Kundenbeziehungen im B2C-Bereich  8

4.2  Analyse des Kundenverhaltens durch Logfiles  9

4.3  Generierung von Nutzerprofilen  11

5.  Bewertung und Ausblick in die Zukunft  12

Literaturverzeichnis   VI

III

Abbildungsverzeichnis

Abb. 1: Netzmärkte nutzen das Internet als Ausgangsbasis für noch effizientere Geschäftsmodelle………………………………………………………………6

Abb. 2: Statistiken aus dem Analyseprogramm „http-analyzer“………………………...10

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Abkürzungsverzeichnis

Abb. Abbildung B2B Business to Business B2C Business to Consumer BDSG Bundesdatenschutzgesetz BI Business Intelligence CMS Content Management System DMS Dokumentmanagement System DVD Digital Versatile Disc EDV Elektronische Datenverarbeitung Hrsg. Herausgeber IT Informationstechnologie OLAP Online Analytical Processing SCM Supply Chain Management u.a. unter anderem usw. und so weiter Vgl. vergleiche WM Wissensmanagement WWW World Wide Web z.B. zum Beispiel

V

Management Summary

Bereits im 16.Jahrhundert entstand von dem Philosophen Francis Bacon das Zitat „Wissen ist Macht“. Diese Feststellung trifft in der heutigen Zeit mehr denn je auf die Unternehmenswelt zu.

Speziell E-Business Unternehmen, die online ihre Dienstleistungen und Produkte anbieten, sind spätestens nach dem Börsencrash 2001 einem harten Konkurrenzkampf in einem schwierigen Branchenumfeld ausgesetzt. Deshalb sind Lösungen gefragt, die mit den nahezu unüberschaubaren Datenmengen zurechtkommen und daraus wertvolles Wissen generieren. Dieses Wissen kann beispielsweise erhebliche Kosteneinsparungen im Marketing-Bereich mit sich bringen, indem die optimale Zielgruppe für Werbemaßnahmen ausfindig gemacht wird.

Zudem ist festzustellen, dass heutzutage überall komplexe Unternehmensbeziehungen aufzufinden sind. Deshalb müssen Lösungen gefunden werden, die Lieferketten einer Branche zu bündeln. Hier erschließen sich bei Transaktionen zwischen Unternehmen (B2B) weitere Anwendungsfelder. Gerade in der Automobilbranche erfahren beispielsweise elektronische Marktplätze eine stetig steigende Beliebtheit.

Business Intelligence-Methoden ermöglichen dabei eine Wissensgenerierung aus Daten aller Art. Ein Data Warehouse steht dabei meist am Anfang und bereitet die Daten aus unterschiedlichen Quellen auf, um anschließend eine Datenanalyse mit Data Mining oder Online Analytical Processing-Tools durchführen zu können.

Durch Business Intelligence-Methoden wird ein Mehrwert für Unternehmen geschaffen, der künftig nicht mehr wegzudenken sein wird. Unternehmen müssen die Wissensbeschaffung weiter fördern um in dem rauen Wirtschaftsklima bestehen zu können.

1. Einleitung

In den folgenden Kapiteln werde ich erklären, was Business Intelligence-Lösungen sind und welchen Mehrwert diese Lösungen für die heutige Unternehmenswelt darstellen. Einführend ist zu erwähnen, dass die großen Datenmengen ein Problem für Unternehmen darstellen. „Den meisten Großunternehmen fällt es heute schwer - man rufe sich den Ausspruch des Siemens-Chefs H. v. Pierer in Erinnerung: ‚When Siemens knew what Siemens knows’ -, den Überblick über interne und externe Daten, Informationen und Fähigkeiten zu behalten.“ ¹ Data Mining ist behilflich, Wissen aus den Daten zu gewinnen und wird im folgenden Kapitel u.a. im Vordergrund stehen. Anschließend werden elektronische Marktplätze genauer erläutert, die einen hervorragenden Ausgangspunkt für Business Intelligence-Methoden bieten. Hier ist zwischen B2B und B2C Marktplätzen zu unterscheiden. Für ein besseres Verständnis werde ich Beispiele für Business Intelligence-Methoden auf elektronischen Marktplätzen mit einbringen. So wird beispielsweise die Automobilbranche mit dem B2B Marktplatz Covisint und der Amazon Marketplace im B2C-Bereich genauer beleuchtet. Abschließend werde ich eine eigene Bewertung zu den behandelten Themenbereichen abgeben und die Zukunft von Business Intelligence in den Mittelpunkt stellen.

2. Grundlagen von Wissensmanagement und Business Intelligence

2.1 Wissensmanagement (WM)

In der heutigen Unternehmenswelt stellt sich die Frage, wie man die Unmengen von Daten möglichst sinnvoll weiterverwenden kann, um das Wissen im Unternehmen zu steigern. Karagiannis und Telesko sind sogar der Ansicht, dass „Wissen...der mit Ab-stand wichtigste ‚Produktionsfaktor’“ ² im Unternehmen darstellt. Es existiert keine einheitliche Definition von Wissen, da es unterschiedliche Ansätze dazu gibt. Eine für mich plausible Erklärung liefert Turban: „Knowledge management is information that has been organized and analyzed to make it understandable and applicable to problem solving or decision making.” ³ Es geht also darum, Informationen zu analysieren und sie verständlich zu machen um daraus Wissen zu generieren. Dieses

¹ Karagiannis, Dimitris; Telesko, Rainer: Wissensmanagement (2001), S.314

² Karagiannis, Dimitris; Telesko, Rainer: Wissensmanagement (2001), S.305

³ Eimer, Ron: http://www.eh.doe.gov/vpp/articles/knowledge_management.html

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