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
- Einleitung
- Problemstellung
- Zielsetzung
- Aufbau der Arbeit
- Hintergrund
- Begriffsverständnis von Business-Intelligence-Technologien
- Traditionelle BIT
- Moderne BIT
- Begriffsverständnis von Erfolgsfaktoren
- Exemplarisches Beispiel: SAP HANA
- Vorgehen bei der qualitativen Datenerhebung
- Erstellung des Interviewleitfadens
- Akquise der Interviewpartner
- Datenanalyse
- Identifizierte Erfolgsfaktoren
- Systemeigenschaften von SAP HANA
- Kategorie: „Systemarchitektur“
- Kategorie: „IT-Governance“
- Kategorie: „Mitarbeiterkompetenzen“
- Kategorie: „Nutzung“
- Einfluss auf den Unternehmenserfolg
- Identifizierte Interdependenzen
- Konsolidierte Ergebnispräsentation
- Fazit
- Reflexion
- Ausblick
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die vorliegende Masterarbeit befasst sich mit der empirischen Untersuchung von Erfolgsfaktoren von Business-Intelligence-Technologien (BIT). Das Ziel der Arbeit ist es, die relevanten Erfolgsfaktoren für den Einsatz von BIT in Unternehmen zu identifizieren und deren Interdependenzen zu analysieren.
- Erfolgsfaktoren von Business-Intelligence-Technologien
- Einfluss von BIT auf den Unternehmenserfolg
- Interdependenzen zwischen Erfolgsfaktoren
- Qualitative Datenerhebung durch Experteninterviews
- Analyse der Daten mithilfe von Kategorienbildung
Zusammenfassung der Kapitel
Das erste Kapitel führt in die Problemstellung ein und erläutert die Zielsetzung und den Aufbau der Arbeit. Kapitel 2 liefert den theoretischen Hintergrund, indem es die Begriffsverständnisse von BIT und Erfolgsfaktoren sowie ein exemplarisches Beispiel für eine moderne BIT (SAP HANA) präsentiert. Kapitel 3 beschreibt das Vorgehen bei der qualitativen Datenerhebung, einschließlich der Erstellung des Interviewleitfadens und der Akquise von Interviewpartnern. Kapitel 4 analysiert die gewonnenen Daten und identifiziert die relevanten Erfolgsfaktoren, deren Interdependenzen und präsentiert eine konsolidierte Ergebnispräsentation. Das fünfte Kapitel fasst die Ergebnisse zusammen, reflektiert die Arbeit und bietet einen Ausblick auf zukünftige Forschungsfelder.
Schlüsselwörter
Business-Intelligence-Technologien, Erfolgsfaktoren, SAP HANA, qualitative Datenerhebung, Experteninterviews, Datenanalyse, Interdependenzen, Systemarchitektur, IT-Governance, Mitarbeiterkompetenzen, Nutzung, Unternehmenserfolg.
- Quote paper
- Sven van den Eynden (Author), 2015, Erfolgsfaktoren von Business-Intelligence-Technologien: Eine empirische Studie, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1191989
