Business Intelligence Konzept. IT-Infrastruktur, Data Warehouse Architektur und BI-Frontend

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

1. Einleitung

2. Rahmendbedingungen-Unternehmensprofil

3. Problemstellung

4. Zielsetzung

5. Vorgehen
5.1 IT-Infrastruktur
5.2 Business Intelligence - Projekt
5.3 Data Warehouse- Architektur (Hub-and-Spoke)
Quellsysteme ERP, CRM, Wordpress (Layer 1)
Integration Staging Area, ODS (Layer 2)
Data Warehouse (Layer 3)
Data Marts (Layer 4)
Anwendungschicht und Reports (Layer 5)

6. BI-Frontend

7. Fazit

Literatur und Quellenverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: IT-Infrastruktur (Eigene Darstellung)

Abbildung 2: Analysetools (eigene Darstellung)

Abbildung 3: Soll-IT-Infrastruktur (eigene Darstellung)

Abbildung 4: Power-BI Userinterface

Abbildung 5: Datenanalyse Power-BI

Abbildung 6: Power-BI Geoanalyse

1. Einleitung

Im dieser Arbeit wird ein potenzielles Implementierungskonzept für den Einsatz von Business Intelligence beschrieben. In das Konzept fließen die in der Vorlesung erlernten Methoden und Tools mit ein. Im Rahmen der Business Intelligence Vorlesung wurden die Studenten in die Konzepte des Business Intelligence eingeführt. Es wurden Ansätze, Methoden und Werkzeuge der Unternehmens-, Kunden- und Wettbewerbsdatenanalyse vorgestellt sowie die Integration in das unternehmensweite Informations- und Wissensmanagement besprochen. In Fallbeispielen wurden die Methoden und Werkzeuges von BI angewendet (vgl. Hochschule der Medien 2016).

Diese Arbeit geht unter anderem der Frage nach, wie Business Intelligence helfen kann Entscheidungsprozesse in einem Unternehmen zu verbessern. Im Fokus des Business Intelligence-Konzept ist das Unternehmen Stars Cars AG aus Stuttgart welches in der Automobilbranche tätig ist. Stars Cars AG will in der Zukunft BI- Strategien und Methoden einsetzten um wettbewerbsfähig zu bleiben. Die gegenwärtige IT-Infrastruktur des Unternehmens befindet sich in der Cloud und muss dringend erneuert werden. Im Unternehmen und am Arbeitsplatz wird überwiegend mit Microsoft Produkten gearbeitet. Im Verlauf dieser Ausarbeitung wird aufgezeigt, was die Probleme des Unternehmens sind, wie eine mögliche Data-Warehouse- Architektur aussehen kann, welches BI-Frontend verwendet werden sollten und warum das empfohlene BI-Konzept am geeignetsten für das Unternehmen ist.

Das Business Intelligence-Konzept besteht aus mehreren Schritten welche inhaltlich aufeinander aufbauen. Im ersten Schritt werden die Rahmenbedingungen sowie die Problemstellung beschrieben. Der erste Schritt kann als eine IST-Analyse des Unternehmens verstanden werden. Im zweiten Schritt folgt die Soll-Konzeption welche potenzielle Lösungsansätze im Bezug zum BI-Konzept beinhaltet. Konkret wird im zweiten Schritt der Frage nachgegangen welche Data-Warehouse- Architektur bzw. welches BI-Frontend soll verwendet werden.

Die eben beschriebenen Fragestellungen werden in den nachfolgenden Kapiteln im Detail beschrieben.

2. Rahmendbedingungen-Unternehmensprofil

Das fiktive Unternehmen Stars Cars AG ist in der Automobilbranche tätig und ist deutschlandweit mit 30 Niederlassungen vertreten. Stars Cars AG ist börsennotiert und ist finanziell solide aufgestellt. Das Unternehmen gibt es erst seit drei Jahren. In der nachfolgenden Tabelle sind alle wesentlichen Punkte beschrieben welche das Unternehmen „Stars Cars AG“ tangieren.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

3. Problemstellung

Die deutschlandweiten Niederlassungen der Stars Cars AG erwirtschaften unterschiedliche Umsätze und Gewinne in Abhängigkeit von Ort, Zeit und Produktgruppe. Außerdem werden täglich im operativen Geschäft zahlreiche wichtige Unternehmensdaten generiert. Fehlende Data-Warehouse und Business Intelligence-Lösung führen dazu, dass das Management den Überblick behalten kann. Momentan können nur die Facebook-Likes und Twitter-Aktivitäten von Usern mit Google Analytics analysiert werden. Eine gesamtheitliche Auswertung der Daten ist momentan nicht möglich.

Weitere Probleme mit welchen die Stars Cars AG konfrontiert ist sind:

- Keine Analyse bzw. Prognose des Nutzerverhaltens möglich.
- Keine Intelligente Kaufempfehlung für Kunden möglich.
- Keine Analyse der Rücksendegründe bzw. Quote möglich.
- Keine Analyse des Lagerbestandes und der Warenströme möglich
- Keine tiefgreifende Analyse der verkauften Produkte
- Keine tiefgreifende Analyse des After-Sales-Prozesses

4. Zielsetzung

Die Stars Cars AG hat es sich zum Ziel gesetzt eine Business-Intelligence-

Infrastruktur auf Basis von Microsoft Azur in ihrem Unternehmen zu implementieren. Das Ziel der Business-Intelligence-Infrastruktur ist es die Unternehmensdaten (Stammdaten, Bewegungsdaten etc.) für das Management in Form von Reports lesbar zu machen. Aus den generierten Daten sollen mithilfe von Data-Mining Schlussfolgerung bzw. zukünftige Trends abgeleitet werden welche es dem Unternehmen erlauben schnell zu reagieren.

Weitere Ziele von Stars Cars AG sind:

- Stars Cars AG will in der Zukunft global expandieren und weitere Niederlassungen errichten.
- Stars Cars AG will aus seinen Unternehmensdaten Wissen bzw. Informationen generieren.
- Stars Cars AG will die Zufriedenheit bei seinen Kunden etc. erhöhen.
- Stars Cars AG will die betriebliche sowie personelle Auslastung an seinen Niederlassungen optimieren.
- Stars Cars AG will die gesamte Produktivität und die Qualität erhöhen.
- Stars Cars AG will Customer Relationship Management mit Business Intelligence verknüpfen.
- Stars Cars AG will eine Datengestützte Auswertung von Erlösen, Umsätzen, Kosten etc. in Abhängigkeit von Niederlassung, Zeit, Produkt etc.

5. Vorgehen

5.1 IT-Infrastruktur

Wie bereits in dem Kapitel „Rahmenbedingen“ erwähnt setzt Stars Cars AG auf die Cloudservices von Microsoft Plattform Azure. Aus diesem Grund liegt es nahe, die Business Intelligenz Tools und Lösungen von Microsoft zu nutzen. Der Hauptgrund für diese Entscheidung ist dass man die Schnittstellen zu anderen Microsoftdiensten einfacher implementieren kann. Auf der nachfolgenden Abbildung ist die gegenwärtige IT-Infrastruktur abgebildet.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: IT-Infrastruktur (Eigene Darstellung)

Außerdem werden die nachfolgenden Lösungen auch benutzt:

- Google Analytics
- Windows Workstations mit Office365

5.2 Business Intelligence - Projekt

Das Ziel des BI-Projektes ist es das gesamten Management mit vorgefertigte Reports und BI-Frontend Tools zu versorgen. Die Niederlassungsleiter können so die gesamten Unternehmensdaten je nach Kriterium analysieren. Dem Management werden Unternehmensdaten zur Verfügung gestellt welche alle Niederlassungen betreffen. Der fertige Gesamtreport enthält alle relevanten Key-Figures und Dimensionen des Unternehmens etc. auf einem Blick.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Analysetools (eigene Darstellung)

Während des BI-Projektes wurden in Abhängigkeit zu den Anforderungen verschiedene Data-Cubes modelliert bzw. angelegt. Data-Cubes ermöglichen es bestimmten Daten, mehrdimensional zu analysieren. Data-Cubes beinhalten hochverdichtete Daten über ein bestimmten Unternehmensbereich. Der User kann mit Hilfe von BI-Frontend-Tools auf die Data-Cubes zugreifen. In unserem BI-Projekt können die User mit Hilfe der BI-Tools Power BI und Excel Power Pivot die Daten aus den Cubes mittels Queries abfragen.

5.3 Data Warehouse- Architektur (Hub-and-Spoke)

Das Soll-Konzept der IT-Infrastruktur von Stars Cars AG basiert auf dem Hub-and- Spoke Ansatz. Der Aufbau eines Data-Warehouses kann entweder zentral oder dezentral erfolgen. Ein zentrales Data-Warehouse enthält eine von den operativen Systemen isolierte physische Datenbasis (Abts & Mülder 2009:76). Ein Data Mart ist demgegenüber ein themenspezifisches Data-Warehouse. Die IT-Infrastruktur wird beim Hub-and-Spoke-Ansatz hingegen logisch und physisch auf mehrere Datawarehouse-Systeme verteilt. Zudem wird nicht die Zentralität der Daten bei diesem Ansatz aufgegeben (Bachmann 2011:92ff). Die Vorteile Hub-and-Spoke- Ansatzes sind das man für das Data-Warehouse kein unternehmensweites Datenmodell benötigt (vgl. Abts & Mülder 2009:77).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3: Soll-IT-Infrastruktur (eigene Darstellung)

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