Diese Hausarbeit stellt dar, wie ein fiktives Unternehmen mithilfe von Business Intelligence Lösungen die generierten Datensätze strukturiert verarbeiten kann und weitere Schlüsse für Entscheidungen und Prozessoptimierungen verwenden kann.
Durch die Digitalisierung und den Einsatz von Industrie 4.0, werden die Prozesse in Unternehmen immer stärker durch Technologien unterstützt. Hierdurch werden immer mehr Datensätze generiert, welche verarbeitet werden können. Für Unternehmen stellen diese Daten Mengen nicht nur Vorteile dar, sondern es entsteht gleichzeitig die Herausforderung aus der riesigen Datenmenge die richtigen Daten zur Verarbeitung auszuwählen und als Entscheidungsgrundlage zu nutzen.
Nicht nur die Datenmengen stellen die Unternehmen vor eine Herausforderung, sondern auch die Frage, wie die Auswertung im besten Fall umgesetzt wird. Unternehmen müssen sich vorab gut überlegen, welche Business Intelligence Methode sich am besten für das Unternehmen eignet und wie die Mitarbeiter mit dieser arbeiten. Durch die Menge an Daten, entstehen für die Mitarbeiter neue Aufgaben. Mitarbeiter müssen lernen, die Daten auszuwerten und richtig zu interpretieren. Aufgrund von fehlendem Knowhow kann dies in einigen Unternehmen zu Schwierigkeiten führen.
Der Einsatz der Technik bringt nicht nur eine größere Menge an Datensätzen, welche ausgewertet und analysiert werden müssen. Auch die Marktanforderungen und Entwicklungen der Produkte werden immer schneller. Dies bedingt, dass Unternehmen quasi dazu verpflichtet sind die ihnen zur Verfügung gestellten Daten auszuwerten, um zu erkennen wie die Kundenbedürfnisse und Kundenwünsche aussehen. Sollten sie das nicht tun, können die Unternehmensprozesse nicht kundengerecht angepasst werden. Daraus schließt sich dann, dass Unternehmen die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen gesenkt wird und sie sich gegebenenfalls am Markt nicht mehr gegen die Konkurrenz durchsetzen können und ausscheiden.
Vor dem Hintergrund dieser Bedingungen stellt sich die Frage, wie ein Unternehmen die Datenmengen strukturiert analysieren kann, um diese als Entscheidungsgrundlage und Prozessoptimierungen nutzen kann. Daher können Unternehmen über den Einsatz von Business Intelligence Methoden nachdenken, welche nachweislich große Datenmengen sammeln, sortieren, auswerten und in verschiedenen Berichten aufstellen können.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Zielsetzung
1.3 Aufbau der Arbeit
2 Theoretische Grundlagen
2.1 Künstliche Intelligenz
2.2 Business Intelligence
2.3 Probleme bei der Datennutzung
2.4 Methoden zur Datenverarbeitung im Bereich BI
2.5 Zusammenfassung der Theorie
3 Business Intelligence Methoden im Unternehmen Smart Kitchen
3.1 Unternehmensvorstellung „Smart Kitchen“
3.2 Der Einsatz ausgewählter BI-Methoden im Unternehmen Smart Kitchen
4 Fazit
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht, wie Unternehmen durch die Kombination von Künstlicher Intelligenz und Business Intelligence Methoden ihre internen Datenbestände strukturiert verarbeiten, auswerten und als Entscheidungsgrundlage für Prozessoptimierungen nutzen können, wobei das fiktive Familienunternehmen "Smart Kitchen" als Praxisbeispiel dient.
- Grundlagen von Künstlicher Intelligenz und Business Intelligence
- Herausforderungen bei der Datensammlung, -analyse und -interpretation
- Methoden der datengestützten Entscheidungsfindung (Data Mining, OLAP, MIS, EIS)
- Anwendung von BI-Methoden in einem fiktiven E-Commerce-Unternehmen
- Bedeutung von Fachkenntnissen und Prozessoptimierung
Auszug aus dem Buch
Der Einsatz ausgewählter BI-Methoden im Unternehmen Smart Kitchen
Das Unternehmen Smart Kitchen verfügt über mehrere Methoden, wie es mithilfe von Business Intelligence Datensätze auswerten kann. Ohne sich mit den direkt erzeugten Datensätzen zu beschäftigen ist festzustellen, dass Smart Kitchen kein großes Unternehmen ist, bei dem sich mehrere Mitarbeiter mit dem Einsatz von Business Intelligence beschäftigen und Daten einlesen, auswerten und interpretieren. Die Mitarbeiter sind in der Regel auf die einzelnen Fachbereiche geschult und nicht auf die Auswertung verschiedener Berichtsdaten. Da sich das Unternehmen durch die Onlineausrichtung jedoch verändert hat und somit mehrere Daten zur Verfügung stehen, sollte das Unternehmen Fachpersonal im IT Bereich einstellen, die ausreichend Know-How haben, mit der Einführung neuer BI-Tools umzugehen. Die Anwendungen und Methoden nach denen die Business Intelligence Software arbeitet sind komplex und erfordern ein Grundverständnis von mathematischen Zusammenhängen. Das rekrutieren eines solchen Mitarbeiters schafft dem Unternehmen die Möglichkeit, dass sich die bisherigen Mitarbeiter in erster Linie auf die Fachbereiche fokussieren und neues Personal auf die Datenverarbeitung. Trotz dessen wird diese Aufgabe nicht ausschließlich eine neue Aufgabe des neuen Mitarbeiters, sondern zusätzlich müssen die Fachbereiche mit diesem in den Austausch treten. Die zu erstellenden Berichte sollen nicht nur auf Führungsebene als Entscheidungsgrundlage genutzt werden. Darüber hinaus sollen Ergebnisse aus den Datenmengen generiert werden, die zeigen sollen, ob die Geschäftsprozesse bestehen bleiben können oder angepasst werden müssen. Es ist daher wichtig, dass beide Seiten klar kommunizieren, welche Kennzahlen benötigt werden und welche Daten für diese ausgewertet werden müssen.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Die Einleitung beleuchtet die Herausforderungen durch zunehmende Datenmengen im Zuge der Digitalisierung und definiert die Forschungsfrage sowie den Aufbau der Arbeit.
2 Theoretische Grundlagen: Dieses Kapitel erläutert die theoretische Basis zu Künstlicher Intelligenz und Business Intelligence sowie deren spezifische Methoden und praktische Probleme bei der Datennutzung.
3 Business Intelligence Methoden im Unternehmen Smart Kitchen: Hier werden die theoretischen Ansätze der BI-Methoden auf das fiktive E-Commerce-Unternehmen Smart Kitchen angewendet und deren konkreter Einsatz analysiert.
4 Fazit: Das Fazit fasst die Erkenntnisse zusammen und betont die Notwendigkeit gut geschulter Fachkräfte und einer klaren Kommunikation für eine erfolgreiche datengestützte Prozessoptimierung.
Schlüsselwörter
Business Intelligence, Künstliche Intelligenz, Smart Kitchen, Data Mining, OLAP, MIS, EIS, Datenanalyse, Prozessoptimierung, Digitalisierung, Industrie 4.0, Datenqualität, Entscheidungsfindung, Onlinehandel, Managementinformationssystem
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Hausarbeit?
Die Arbeit analysiert, wie Unternehmen Business Intelligence Methoden nutzen können, um aus wachsenden Datenmengen wertvolle Erkenntnisse für Entscheidungen und Prozessoptimierungen zu gewinnen.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die Schwerpunkte liegen auf theoretischen Grundlagen zu KI und BI, den Herausforderungen bei der Datenverarbeitung sowie der praktischen Anwendung von BI-Modellen wie Data Mining und OLAP.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Ziel ist es, die Komplexität der Datenanalyse darzustellen und anhand eines fiktiven Beispiels zu zeigen, wie Unternehmen ihre Daten optimal zur Wettbewerbssicherung nutzen können.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit basiert auf einer Literatur- und Theorieanalyse sowie der Anwendung dieser Erkenntnisse auf ein fiktives Fallbeispiel (Smart Kitchen).
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil verknüpft die theoretischen Grundlagen mit dem Praxisbeispiel: Es wird analysiert, welche BI-Methoden sich für die spezifischen Anforderungen des Onlinehändlers Smart Kitchen eignen.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind Business Intelligence, Künstliche Intelligenz, Datenanalyse, Prozessoptimierung und Entscheidungsfindung.
Wie wirkt sich das CRISP-DM Modell auf das Unternehmen aus?
Das Modell bietet Smart Kitchen standardisierte Phasen für Data Mining Projekte, wodurch alle Fachbereiche nach einem einheitlichen Prozess geschult und die IT-Abteilung entlastet werden kann.
Warum betont die Autorin die Rolle des Fachpersonals?
BI-Tools sind komplex und erfordern mathematisches Grundverständnis sowie die Fähigkeit, Daten richtig zu interpretieren, weshalb das Unternehmen spezielle IT-Fachkräfte einstellen sollte.
- Quote paper
- Berrit Lambardt (Author), 2022, Business Intelligence Methoden zur besseren Auswertung interner Datenbestände, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1366158
