"The essence of management is to make knowledge productive." (Ducker 1993, S.21)
Dieses Zitat vom Managementtheoretiker Peter F. Ducker verdeutlicht, dass die Bereitstellung von vollständigen und umfangreichen betriebswirtschaftlichen Informationen für Unternehmen in den letzten Jahren immer wichtiger geworden ist. Zur effektiven und effizienten Unternehmensführung bilden auswertbare Informationen mehr denn
je die essentielle Grundlage zur Unterstützung von manageralen Entscheidungsprozessen (Engels 2010, S.1). Im Jahr 1992 wurde daher von William H. Inmon das Konzept des Data Warehouse (DWH) als Basis für Business Intelligence Systeme (BI) eingeführt, der
dies folgendermaßen definierte: "A Data Warehouse is a subject-oriented, integrated, time-variant,
and nonvolatile collection of data in support of managements
decicisions support process" (Inmon 1996, S.36)
Der Zweck eines solchen Systems ist somit nicht die Erfüllung einer spezifischen Aufgabe, wie beispielsweise des Rechnungswesens im Unternehmen, sondern die Modellierung eines spezifischen Anwendungsziels ("subject-oriented") (Engels 2010, S.7f). In diesem
Kontext ist mit "integrated" eine integrierte Datenbasis gemeint, da hierin Daten aus verschiedenen unternehmensinternen und externen Quellen enthalten sind. Zur Zeitreihenanalyse müssen die Daten langfristig („time-variant“) gespeichert werden. Eine stabile und
persistente („nonvolatile“) Informationsbasis stellt sicher, dass Daten nicht mehr entfernt und geändert werden können. Somit bietet das Konzept die ganzheitliche Ausgangsbasis eines umfassenden Management-Informations-Systems (Inmon 1996, S.71). Die zentrale
Einführung einer solchen Technologie stellt sicher, dass die benötigten Informationen zeitgerecht in einer entsprechenden Qualität und am richtigen Ort vorliegen. Es werden hierzu Daten unterschiedlichster Art und Herkunft zu einer einzigen Entscheidungsdatenbank zusammengefasst, die mittels analytischer Verfahren jederzeit ausgewertet werden können. Durch den Zuwachs an Transparenz, schnellere Reaktionen auf Änderungen im Marktgeschehen
und generell besser informierte Mitarbeiter wird der Mehrwert eines Business Intelligence Systems schnell deutlich.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung in das Thema
1.1 Gründe für die betriebswirtschaftliche Betrachtung von BI Systemen
1.2 Motivation und Problemstellung
2 Themenrelevante Grundlagen
2.1 Das Data Warehouse Konzept
2.2 Generische Vorgehensmodelle für Business Intelligence Projekte
2.2.1 Die phasenorientierten Vorgehensmodelle
2.2.2 Die iterativen Vorgehensmodelle
2.3 Typische Phasen bei Business Intelligence Projekten
3 RUP als Vorgehensmodell zur Einführung von BI Projekten
3.1 Entstehungsgeschichte
3.2 Das RUP Prozessrahmenwerk
4 Gründe eines RUP basierten Ansatzes zur Einführung eines BI Systems
5 Fazit
Zielsetzung & Themen
Diese Arbeit untersucht die Eignung des Rational Unified Process (RUP) als Vorgehensmodell für die Implementierung komplexer Business Intelligence (BI) Systeme. Dabei steht die Forschungsfrage im Mittelpunkt, wie die spezifischen Herausforderungen von BI-Projekten – wie Zielunsicherheit und sich ändernde Anforderungen – durch das iterative Vorgehen des RUP effektiv adressiert werden können.
- Betriebswirtschaftliche Grundlagen von Business Intelligence und Data Warehouse Systemen.
- Analyse und Vergleich generischer Vorgehensmodelle (phasenorientiert vs. iterativ).
- Detaillierte Untersuchung des Rational Unified Process (RUP) und seines Prozessrahmenwerks.
- Bewertung des Mehrwerts eines RUP-basierten Ansatzes für BI-Einführungen.
- Diskussion von Prototyping und Anforderungsmanagement zur Risikominimierung.
Auszug aus dem Buch
1.2 Motivation und Problemstellung
Neue Verfahren in der Informationstechnologie werden typischerweise in einer Projektform in die Unternehmung eingeführt; dies gilt somit auch für die Implementierung eines komplexen Business Intelligence Systems. Der Organisationsform Projekt ist es zu eigen, dass sie neben einem festgelegten Start- und Endzeitpunkt insbesondere auch eindeutig messbare Ziele und definierte Ressourcen hat (Hansen & Neumann 2005, S. 246). Für den Bereich der IT-Abteilung sind diese Ziele und notwendigen Ressourcen zumeist noch recht früh und hinreichend mit einer bekannten technischen Metrik zu versehen. Jedoch dienen solche Systeme - wie bereits eingangs dargelegt - nicht einem einzelnen Anwenderkreis mit einem Aufgabengebiet, sondern dem gesamten Management mit vielen unterschiedlichen Verantwortungsbereichen und oft spontanen Anforderungen. Da die Ziele für eine erschöpfende Projektplanung bereits zu Projektfreigabe hinreichend feststehen müssten, fordert dies die zukünftigen BI-Nutzer stark. Bei bisherigen klassischen IT-Systemen war es für sie zumeist nicht erforderlich, dass der Anwenderbedarf vollumfänglich und frühzeitig definiert war. Auch waren nachträgliche Änderungen im Regelfall relativ problemlos möglich. Ein BI-System stellt Daten zur Verfügung, die die Anwender spontan aufrufen, recherchieren und weiter spezifisch auswerten können. Daten die jetzt, also bei der Projektplanung, nicht im richtigen Umfang und Granularität gespeichert werden, lassen sich zukünftig nicht mehr zielgerichtet auswerten. Gerade diese zukünftigen Anwenderaktivitäten sind weder zeitlich noch inhaltlich exakt vorherzusagen (Chamoni & Gluchowski 2010, S.8f) .
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung in das Thema: Das Kapitel erläutert die betriebswirtschaftliche Relevanz von BI-Systemen und definiert das Data Warehouse Konzept als Basis für fundierte Entscheidungsprozesse.
2 Themenrelevante Grundlagen: Hier werden theoretische Grundlagen von DWH-Systemen sowie verschiedene Vorgehensmodelle wie Wasserfall- oder Spiralmodelle zur Projektsteuerung vorgestellt.
3 RUP als Vorgehensmodell zur Einführung von BI Projekten: Dieses Kapitel beschreibt die Entstehungsgeschichte des RUP und erläutert detailliert dessen strukturelles Prozessrahmenwerk.
4 Gründe eines RUP basierten Ansatzes zur Einführung eines BI Systems: Es werden die spezifischen Vorteile des RUP bei BI-Projekten hervorgehoben, insbesondere im Hinblick auf Flexibilität und Risikominimierung.
5 Fazit: Das Fazit fasst zusammen, dass RUP aufgrund des iterativen Ansatzes und der Arbeit mit Prototypen besonders gut geeignet ist, um die diffusen Anforderungen in BI-Projekten zu meistern.
Schlüsselwörter
Business Intelligence, Data Warehouse, Rational Unified Process, RUP, Vorgehensmodelle, Projektmanagement, Softwareentwicklung, Prototyping, Anforderungsmanagement, IT-Infrastruktur, Entscheidungsprozesse, Agilität, Datenmodellierung, Systemimplementierung.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit beschäftigt sich mit der Einführung komplexer Business Intelligence (BI) Systeme in Unternehmen und der Frage, welches Vorgehensmodell für diesen spezifischen Prozess am besten geeignet ist.
Was sind die zentralen Themenfelder der Publikation?
Die Arbeit fokussiert sich auf die betriebswirtschaftliche Bedeutung von BI, die Abgrenzung zu klassischen IT-Projekten sowie eine tiefgehende Analyse des Rational Unified Process (RUP).
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist es, aufzuzeigen, wie das iterative Vorgehensmodell RUP dazu beitragen kann, die typischen Fehler und Besonderheiten bei BI-Projekten, insbesondere bei diffuser Anforderungsdefinition, zu kompensieren.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit stützt sich auf eine Literaturanalyse und den Vergleich verschiedener generischer Vorgehensmodelle, um deren Anwendbarkeit auf Business Intelligence Projekte zu bewerten.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil behandelt die theoretischen Grundlagen von Data Warehouses, die Vorstellung gängiger Projektmodelle und die detaillierte Analyse des RUP-Prozessrahmenwerks.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit am besten?
Die wichtigsten Schlagworte sind Business Intelligence, Rational Unified Process, Projektmanagement, iterative Entwicklung und Data Warehouse.
Warum gelten BI-Projekte als besonders schwierig zu planen?
BI-Projekte zeichnen sich durch hohe Zielunsicherheit aus, da exploratives Nutzerverhalten und spontane Anforderungen schwer vorab in klassischen Pflichtenheften zu definieren sind.
Welche Rolle spielt das Prototyping im RUP für BI-Projekte?
Das Prototyping ist essenziell, da es dem Management bereits in frühen Iterationen ein Bild des Endprodukts vermittelt und so die Akzeptanz fördert sowie Risiken durch frühzeitige Rückmeldung minimiert.
- Quote paper
- Markus Groß (Author), 2012, Vorgehensmodell für Business Intelligence Projekte am Beispiel des Rational Unified Process, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/192087
