Im Rahmen dieser Arbeit wird der Erfolg des Einsatzes moderner Business-Intelligence- Technologien (BIT) durch eine empirische Studie in Form qualitativer Interviews untersucht.
Unter BIT werden die Gesamtheit der Hard- und Software, Architekturen sowie Methoden auf Grundlage bestimmter Speichertechnik und Datenbankmanagementsystemen (DBMS) verstanden, die zur Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten benötigt werden. Hierzu gehören traditionell bspw. analytische Anwendungssysteme, die auf Datawarehouses (DWH) bzw. Datenbanken (DB) basieren. Moderne BIT basieren u.a. auf Hauptspeicherdatenbanken, sog. In-Memory- Datenbanken, und sollen im Gegensatz zu traditionellen BIT auch von Fachbereichskräften über interaktive, graphische Interfaces verwendet werden, um Echtzeitanalysen durchführen zu können. Viele Anbieter von Business-Intelligence (BI)-Plattformen, wie z.B. SAP mit „SAP HANA“, IBM mit „Informix“ oder „solidDB“, Microsoft mit „SQL Server 2014“ und Oracle mit diversen DB, bieten Produkte mit solchen BIT bereits an.
Gemäß des „Hype-Zyklus für BI“ von Gartner aus dem Jahr 2011, sollen Komponenten moderner BIT wie z.B. „In-Memory-Analytics“ (d.h. es werden Daten in den Hauptspeicher geladen, um bessere Abfrage- und Rechenperformance zu erreichen) und „In -Memory DBMS“ (d.h. DBMS, die die gesamte DB-Struktur im Hauptspeicher halten und direkt darauf zugreifen, ohne Input/Output-Anweisungen, sodass Applikationen vollständig „in-memory“ ausgeführt werden) in 2-5 Jahren das Plateau der Produktivität erreichen. Dies bedeutet, dass diese Technologien mittlerweile ausgereift sind und von einer breiten Zielgruppe akzeptiert und angewandt werden.
Der Einsatz solcher modernen BIT in Unternehmen steigt, gemessen an den Kauf- und Investitionsentscheidungen, seit 2010 und soll auch in Zukunft weiter steigen. Hauptgründe für diesen Anstieg sind die durch Visualisierung und Performancesteigerungen komfortablere und effizientere Verarbeitung von größeren Datenmengen in kürzerer Zeit. Dabei sind u.a. die steigenden Datenmengen, die in Unternehmen anfallen und sinkende Kosten für Hauptspeicher die Treiber.
Insgesamt lassen diese Entwicklungen auf eine hohe Bedeutung moderner BIT und BI im Allgemeinen für Anbieter und besonders für investierende Unternehmen schließen.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Zielsetzung
1.3 Aufbau der Arbeit
2. Hintergrund
2.1 Begriffsverständnis von Business-Intelligence-Technologien
2.1.1 Traditionelle BIT
2.1.2 Moderne BIT
2.2 Begriffsverständnis von Erfolgsfaktoren
2.3 Exemplarisches Beispiel: SAP HANA
3. Vorgehen bei der qualitativen Datenerhebung
3.1 Erstellung des Interviewleitfadens
3.2 Akquise der Interviewpartner
4. Datenanalyse
4.1 Identifizierte Erfolgsfaktoren
4.1.1 Systemeigenschaften von SAP HANA
4.1.2 Kategorie: „Systemarchitektur“
4.1.3 Kategorie: „IT-Governance“
4.1.4 Kategorie: „Mitarbeiterkompetenzen“
4.1.5 Kategorie: „Nutzung“
4.1.6 Einfluss auf den Unternehmenserfolg
4.2 Identifizierte Interdependenzen
4.3 Konsolidierte Ergebnispräsentation
5. Fazit
5.1 Reflexion
5.2 Ausblick
Zielsetzung & Themen der Arbeit
Die vorliegende Masterarbeit verfolgt das Ziel, kritische Erfolgsfaktoren für den Einsatz moderner Business-Intelligence-Technologien (BIT) zu identifizieren, am Beispiel von SAP HANA zu untersuchen und deren Einfluss auf den Unternehmenserfolg zu analysieren. Dabei wird der Frage nachgegangen, inwiefern sich etablierte Erfolgsfaktoren traditioneller BI-Systeme auf moderne, In-Memory-basierte Technologien übertragen lassen und welche interdependenten Wirkungsweisen zwischen diesen Faktoren bestehen.
- Identifikation spezifischer Erfolgsfaktoren moderner BIT-Umgebungen
- Untersuchung der Übertragbarkeit klassischer BI-Erfolgsfaktoren
- Analyse von Interdependenzen zwischen technologischen und organisatorischen Faktoren
- Anwendung des DeLone und McLean Modells zur Konsolidierung der Ergebnisse
- Ableitung von Handlungsempfehlungen zur Risikominimierung bei Investitionen
Auszug aus dem Buch
Systemeigenschaften von SAP HANA
SAP HANA, im Weiteren auch nur als HANA oder System bezeichnet, besitzt charakteristische Systemeigenschaften die in den Interviews als Gründe für Zufriedenheit mit und als Argumente für die Investition in HANA angegeben wurden. Da die in diesem Kapitel vorgestellten Faktoren teilweise im Zusammenhang mit diesen Systemeigenschaften stehen, werden diese im Vorfeld vorgestellt. Die genauen Zusammenhänge werden in dem dafür vorgesehenen Kapitel im Detail betrachtet. Als Gründe für die Zufriedenheit mit SAP HANA und als Argumente für die Investition darin, wurden explizit die folgenden Eigenschaften genannt:
Performance – Die hohe Performance von SAP HANA, durch die Verwendung der In-Memory Technologie, im Gegensatz zu traditionellen BIT.
Stabilität – Die Stabilität der Technologie, in Form von Ausfallsicherheit, sobald ein stabiler Status des Systems nach der Implementierung erreicht wurde.
Benutzerfreundlichkeit – Eine hohe Benutzerfreundlichkeit ggü. traditioneller BIT. Vor allem durch die höhere Performance, jedoch auch durch die Visualisierung der Benutzeroberfläche, die mithilfe graphischer Interfaces die Interaktion mit dem System vereinfacht.
Funktionalität – Mit neuen Funktionalitäten und Möglichkeiten Eigenentwicklungen an SAP HANA anzubinden, wird die Funktionalität ggü. traditioneller BIT gesteigert und damit auch die Einsatzmöglichkeiten von SAP HANA. Es ist dadurch nach IP-1 eine „ausbaufähige und agile Technologie“.
Transparenz – Damit ist die Nachvollziehbarkeit von Abfragen aus dem BI-System gemeint, die bei modernen BIT durch die hohe Performance und einfache Datenorganisation hergestellt wird.
Unterstützung von SAP – Eine proprietäre Eigenschaft von SAP HANA ist die Unterstützung seitens des Anbieters SAP, der für dieses Produkt, zur Zufriedenheit der IP, umfangreiche Unterstützung bei der Implementierung und Nutzung bietet.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Diese Einleitung führt in die Problemstellung und Zielsetzung der Arbeit ein, die den Erfolg moderner BIT-Lösungen im Hinblick auf den Unternehmenserfolg erforscht.
2. Hintergrund: Es werden die begrifflichen Grundlagen zu Business-Intelligence-Technologien definiert und die Besonderheiten von SAP HANA als exemplarische moderne BIT hervorgehoben.
3. Vorgehen bei der qualitativen Datenerhebung: Das Kapitel erläutert die methodische Wahl von semistrukturierten Experteninterviews und die Strukturierung des Interviewleitfadens zur Datengewinnung.
4. Datenanalyse: Die Analyse identifiziert Erfolgsfaktoren in den Bereichen Systemarchitektur, IT-Governance, Mitarbeiterkompetenzen und Nutzung und stellt deren Interdependenzen dar.
5. Fazit: Das Fazit reflektiert die gewählte Methodik und bietet einen Ausblick auf künftige Forschungsmöglichkeiten, um die theoretischen Erkenntnisse weiter zu validieren.
Schlüsselwörter
Business Intelligence, SAP HANA, In-Memory-Technologie, Erfolgsfaktoren, IT-Governance, Systemarchitektur, Datenorganisation, Unternehmenserfolg, Data Scientist, Benutzerfreundlichkeit, Prozessdesign, qualitative Datenerhebung, IS-Erfolgsmodell, Implementierung, Performance.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit untersucht die Erfolgsfaktoren beim Einsatz moderner Business-Intelligence-Technologien (BIT) am Beispiel von SAP HANA, um Unternehmen bei Investitionsentscheidungen zu unterstützen.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die Schwerpunkte liegen auf der Systemarchitektur, der IT-Governance, den notwendigen Mitarbeiterkompetenzen sowie der tatsächlichen Nutzung und Akzeptanz des Systems im Unternehmen.
Was ist das primäre Ziel der Studie?
Das Ziel ist es, die Erfolgsfaktoren zu identifizieren, die den Einsatz moderner BIT positiv beeinflussen und damit den Unternehmenserfolg steigern.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es wird ein qualitativer Forschungsansatz verfolgt, basierend auf neun explorativen, semistrukturierten Experteninterviews.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Im Hauptteil werden die durch die Interviews gewonnenen Daten induktiv analysiert, in Kategorien geordnet und die interdependenten Zusammenhänge zwischen den Erfolgsfaktoren aufgezeigt.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Zentrale Begriffe sind Business Intelligence, SAP HANA, In-Memory-Technologie, Erfolgsfaktoren, Unternehmenserfolg und Prozessdesign.
Warum wurde SAP HANA als Beispiel gewählt?
SAP HANA wurde aufgrund seiner marktführenden Stellung und der weiten Verbreitung der In-Memory-Technologie in Deutschland ausgewählt, um eine standardisierte und vergleichbare Datengrundlage zu schaffen.
Inwiefern unterscheiden sich moderne BIT von traditionellen Systemen?
Moderne BIT basieren auf In-Memory-Datenbanken und ermöglichen durch interaktive Oberflächen auch Fachbereichsmitarbeitern Echtzeitanalysen, was sie von rein IT-gesteuerten, traditionellen Systemen abhebt.
Wie werden die identifizierten Faktoren validiert?
Die Identifikation erfolgt durch die Auswertung von Experteninterviews; für eine statistische Validierung der Interdependenzen wird ergänzend das etablierte Modell von DeLone und McLean herangezogen.
Was ist die Rolle des "Data Scientist" in diesem Kontext?
Fachbereichsmitarbeiter werden zunehmend zu "Data Scientists" weiterentwickelt, da moderne BIT eine tiefere Integration in die Analyseprozesse erfordern, als dies bei traditionellen Berichten der Fall war.
- Citation du texte
- Sven van den Eynden (Auteur), 2015, Erfolgsfaktoren von Business-Intelligence-Technologien: Eine empirische Studie, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1191989
