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Business Intelligence Methoden zur besseren Auswertung interner Datenbestände

Titre: Business Intelligence Methoden zur besseren Auswertung interner Datenbestände

Dossier / Travail , 2022 , 23 Pages , Note: 1,3

Autor:in: Berrit Lambardt (Auteur)

Gestion d'entreprise - Généralités
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Résumé Extrait Résumé des informations

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.

Extrait


Inhaltsverzeichnis

  • Einleitung
    • Problemstellung
    • Zielsetzung
    • Aufbau der Arbeit
  • Theoretische Grundlagen
    • Künstliche Intelligenz
    • Business Intelligence
    • Probleme bei der Datennutzung
    • Methoden zur Datenverarbeitung im Bereich BI
    • Zusammenfassung der Theorie
  • Business Intelligence Methoden im Unternehmen Smart Kitchen
    • Unternehmensvorstellung „Smart Kitchen“
    • Der Einsatz ausgewählter BI-Methoden im Unternehmen Smart Kitchen
  • Fazit

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Diese Hausarbeit befasst sich mit der Anwendung von Business Intelligence (BI) Methoden in Unternehmen. Das Ziel ist es, aufzuzeigen, wie ein fiktives Unternehmen durch den Einsatz von BI die generierten Datensätze effektiv verarbeiten kann und daraus Schlüsse für Entscheidungsfindung und Prozessoptimierung ziehen kann. Der Fokus liegt auf der Bedeutung der Künstlichen Intelligenz (KI) in Verbindung mit BI sowie auf den Herausforderungen, die mit der Verarbeitung großer Datenmengen einhergehen.

  • Die Rolle von Künstlicher Intelligenz und Business Intelligence in Unternehmen
  • Herausforderungen bei der Verarbeitung und Nutzung von Datensätzen
  • Die Auswahl und Anwendung geeigneter BI-Methoden zur Datenanalyse
  • Prozessoptimierung und Entscheidungsfindung mithilfe von BI
  • Beispiele für die praktische Anwendung von BI-Methoden

Zusammenfassung der Kapitel

Einleitung: Dieses Kapitel beleuchtet die Problemstellung der zunehmenden Datenmengen in Unternehmen und die Notwendigkeit, diese effizient zu verarbeiten. Es stellt die Zielsetzung der Hausarbeit dar, die darin besteht, die Möglichkeiten der Kombination von KI und BI aufzuzeigen. Die Gliederung der Arbeit wird ebenfalls vorgestellt.

Theoretische Grundlagen: Dieses Kapitel beleuchtet die Definition und Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI), sowie die Definition und Bedeutung von Business Intelligence (BI). Weiterhin werden die Herausforderungen bei der Datensammlung, -analyse und -auswertung in Unternehmen beleuchtet. Verschiedene BI-Methoden zur Verarbeitung großer Datenmengen werden vorgestellt und das Kapitel mit einer Zusammenfassung abgeschlossen.

Business Intelligence Methoden im Unternehmen Smart Kitchen: Dieses Kapitel verknüpft die theoretischen Grundlagen mit einem Praxisbeispiel. Das fiktive Unternehmen "Smart Kitchen" wird vorgestellt und es wird analysiert, welche BI-Methoden sich zur Datenanalyse in diesem Unternehmen eignen. Das Ziel ist es, die verschiedenen Datensätze optimal auszuwerten und anzuwenden. Abschließend wird ein Fazit auf Grundlage dieser Analyseergebnisse erstellt.

Schlüsselwörter

Business Intelligence, Künstliche Intelligenz, Datenanalyse, Datenverarbeitung, Prozessoptimierung, Entscheidungsfindung, Datensätze, Unternehmen, Methoden, Smart Kitchen.

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Résumé des informations

Titre
Business Intelligence Methoden zur besseren Auswertung interner Datenbestände
Université
SRH - Mobile University  (Finance, Accounting, Controlling, Taxation)
Cours
BI & Analytics
Note
1,3
Auteur
Berrit Lambardt (Auteur)
Année de publication
2022
Pages
23
N° de catalogue
V1366158
ISBN (PDF)
9783346894229
ISBN (Livre)
9783346894236
Langue
allemand
mots-clé
business intelligence methoden auswertung datenbestände
Sécurité des produits
GRIN Publishing GmbH
Citation du texte
Berrit Lambardt (Auteur), 2022, Business Intelligence Methoden zur besseren Auswertung interner Datenbestände, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1366158
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Extrait de  23  pages
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