Bereits seit vielen Jahren werden Informationssysteme als Hilfe für die Entscheidungsunterstützung im Management eingesetzt. Management-Information-Systeme, Decision-Support-Systeme und Executive-Information-Systeme stellen diesbezüglich mögliche Lösungen dar, die bereits in der Vergangenheit vermehrt zum Einsatz kamen. In den letzten Jahren wird aber zunehmend auch von dem Begriff „Business Intelligence“ (BI) gesprochen. Obwohl die in der gängigen Literatur verwendeten Definitionen des Begriffs zum Teil uneinheitlich sind, wird BI allgemein als Prozess verstanden, durch den Daten in Informationen und weiter in Wissen umgewandelt werden. Dieses durch BI-Systeme aufbereitete Wissen stellt für Unternehmen einen Mehrwert dar und kann zu einem entscheidenden Wettbewerbsvorteil führen. Ein BI-System kann im Idealfall verschiedene Unternehmensfunktionen schnell und übersichtlich mit entscheidungsrele-vanten Daten versorgen. Die Praxis zeigt jedoch, dass der Einsatz eines BI-Systems viele Unternehmen vor eine große Herausforderung stellt, deren Ursachen sowohl aus technischer als auch aus organisatorischer Sicht zu erklären sind. So werden die meist hohen Erwartungen an die Ergebnisse eines BI-Systems nicht erfüllt. Im schlimmsten Fall können die meist hohen Kosten für die Implementierung und den Betrieb von BI-Anwendungen den Kosten/Nutzen Faktor stark beeinträchtigen. Der Einsatz eines BI-Systems ist dann u.U. unwirtschaftlich. Ziel der Arbeit ist es zu untersuchen, welche Potenziale ausgeschöpft und welche Problemfelder überwunden werden müssen, damit sich die Verwendung von BI-Systemen aus dem Aspekt der Wirtschaftlichkeit eignet.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
2 Grundlagen
2.1 Rückblick
2.2 Begriffsbestimmung
3 Architektur und Bausteine
3.1 Bereitstellungsschicht
3.2 Analyseschicht
3.3 Präsentationsschicht
4 Eignung von BI-Systemen
4.1 Bewertungsproblematik
4.2 Nutzenpotenziale
4.3 Erfolgsfaktoren
5 Zusammenfassung und Ausblick
Zielsetzung und Themen der Arbeit
Das Hauptziel dieser Arbeit besteht darin, die Potenziale und kritischen Problemfelder bei der Einführung von Business Intelligence (BI)-Systemen zu untersuchen, um eine wirtschaftlich erfolgreiche Implementierung in der Unternehmenspraxis zu ermöglichen. Die Arbeit analysiert dabei, wie BI-Systeme gestaltet sein müssen, um den Kosten/Nutzen-Faktor zu optimieren.
- Historische Entwicklung von Managementunterstützungssystemen
- Architekturkonzepte für moderne BI-Systeme (3-Schichten-Modell)
- Methoden und Herausforderungen der Wirtschaftlichkeitsanalyse
- Nutzenpotenziale durch Data Mining und Competitive Intelligence
- Erfolgsfaktoren für die Implementierung und den operativen Einsatz
Auszug aus dem Buch
3.1 Bereitstellungsschicht
Vor allem eine konsistente Datenbasis wird als notwendige Grundlage einer erfolgreichen BI-Lösung angesehen (Kemper und Baars 2006, S. 11). Etwas vereinfacht lässt sich sagen, dass es die Aufgabe der Bereitstellungsschicht ist, Datenmaterial aus den verfügbaren Datenquellen zu übertragen, aufzubereiten und sie schließlich in einem Datenspeicher persistent abzulegen. In der Praxis liegen die benötigten Daten bereits in einem Datenbanksystem vor und brauchen von daher nicht wieder neu erfasst werden, die Daten können also i.d.R. übernommen werden. Dabei können die benötigten Daten aus internen Datenquellen stammen. Dies ist vor allem immer dann der Fall, wenn für die zu lösende Problemstellung eher unternehmensinterne Daten relevant sind. Als Beispiele für interne Datenquellen können Informationssysteme entlang der unternehmensinternen Wertschöpfungskette wie ERP-, SCM, E-Procurement- oder CRM-Systeme genannt werden (Kemper und Baars 2006, S.10). Analog dazu ergibt sich oft ein Bedarf an externen Daten. Vor allem wenn der konkrete Anwendungsfall eine starke Vertriebs- oder Marktorientierung aufweist, werden unternehmensexterne Daten wie z.B. Marktforschungsdaten oder sonstige Auskünfte über politische, wirtschaftliche oder juristische Sachverhalte benötigt (Gluchowski et al. 2008, S. 110).
Die in diesem Zusammenhang für die Aufbereitung der Daten verwendeten Werkzeuge werden auch als ETL-Tools bezeichnet. Die erste Aufgabe, die es zu bewältigen gilt, ist die Extraktion aus den Datenquellen. Dies ist mitunter nicht immer eine leichte Aufgabe, da die verschiedenen IS bzw. Datenquellen, aus denen die Daten beschafft werden sollen, z.T. sehr heterogen sind (Gluchowski und Kemper 2006, S. 14). Es ist außerdem darauf zu achten, dass alle benötigten Daten für den zukünftigen Informationsbedarf berücksichtig wurden. Sind Informationen unvollständig oder fehlen sogar relevante Informationen, so kann das DW die Funktion der Entscheidungsunterstützung in späteren Phasen des Prozess ggf. nicht zufriedenstellend durchführen (Grothe und Gentsch 2000, S. 53). Ist dieser Schritt vollzogen worden, so muss im Anschluss dafür Sorge getragen werden, dass im Rahmen der Transformation alle Daten in einen konsistenten Zustand überführt werden.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Diese Einleitung führt in die Relevanz von Business Intelligence als Unterstützungsinstrument für das Management ein und definiert das Ziel der Arbeit: die Untersuchung der wirtschaftlichen Eignung von BI-Systemen.
2 Grundlagen: Das Kapitel bietet einen historischen Überblick über die Entwicklung von Management-Informationssystemen und nähert sich einer einheitlichen Begriffsbestimmung von Business Intelligence an.
3 Architektur und Bausteine: Es wird ein 3-Schichten-Modell vorgestellt, das die Bereiche Datenbereitstellung, Datenanalyse und Datenpräsentation als Grundlage für eine strukturierte BI-Architektur erläutert.
4 Eignung von BI-Systemen: Dieses Kapitel thematisiert die Schwierigkeiten bei der Wirtschaftlichkeitsbewertung, beleuchtet den Nutzen von BI-Werkzeugen und identifiziert zentrale Erfolgsfaktoren für Projekte.
5 Zusammenfassung und Ausblick: Die Arbeit resümiert, dass der wirtschaftliche Erfolg von BI-Systemen maßgeblich von einer sorgfältigen organisatorischen Planung abhängt und zeigt zukünftige Chancen durch Open-Source-Lösungen auf.
Schlüsselwörter
Business Intelligence, Data Warehouse, Wirtschaftlichkeit, Managementunterstützungssysteme, ETL, Data Mining, OLAP, Kosten-Nutzen-Analyse, Erfolgsfaktoren, IT-Architektur, Entscheidungshilfe, Performance, Datenqualität, Competitive Intelligence, Implementierung.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in der Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit untersucht Business Intelligence-Systeme hinsichtlich ihrer Architektur und vor allem ihrer Wirtschaftlichkeit bei der Anwendung in der Unternehmenspraxis.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die Schwerpunkte liegen auf dem technischen Aufbau von BI-Systemen, der Bewertung ihres ökonomischen Nutzens und der Identifikation von Erfolgs- und Risikofaktoren.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Das Ziel ist es zu ergründen, welche Potenziale bei der Nutzung von BI-Systemen realisiert werden können und welche Hindernisse überwunden werden müssen, um einen wirtschaftlich sinnvollen Einsatz zu gewährleisten.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit stützt sich auf eine fundierte Literaturrecherche und die Analyse gängiger Architekturmodelle und Wirtschaftlichkeitsbetrachtungen aus der Wirtschaftsinformatik.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die Vorstellung eines 3-Schichten-Architekturmodells sowie eine detaillierte Analyse der Bewertungsproblematik und der Nutzenpotenziale in der Praxis.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind unter anderem Business Intelligence, Data Warehouse, Wirtschaftlichkeit, Data Mining, OLAP und Implementierungserfolgsfaktoren.
Was versteht man unter dem in der Arbeit genutzten Schichtenmodell?
Es handelt sich um eine 3-Schichten-Architektur bestehend aus der Bereitstellungsschicht, der Analyseschicht und der Präsentationsschicht, welche den Datenfluss vom Quellsystem bis zum Anwender beschreibt.
Warum ist die Wirtschaftlichkeitsanalyse von BI-Systemen so schwierig?
Die Schwierigkeit liegt primär im hohen Zeitabstand zwischen Kostenentstehung und Nutzenrealisierung sowie in der mangelnden Eindeutigkeit, BI-Investitionen direkt in monetäre Vorteile zu übersetzen.
- Arbeit zitieren
- Tim Dreesen (Autor:in), 2009, Untersuchung von Business Intelligence-Systemen in der Praxis unter dem Aspekt der Wirtschaftlichkeit, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/138730
