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Business Intelligence-Methoden und Geschäftsprozessteuerung

Título: Business Intelligence-Methoden und Geschäftsprozessteuerung

Trabajo de Seminario , 2005 , 20 Páginas , Calificación: Schein, keine Benotung

Autor:in: Heiko Wenninger (Autor)

Economía de las empresas - Marketing en línea y fuera de línea
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In den folgenden Kapiteln werde ich erklären, was Business Intelligence-Lösungen sind und welchen Mehrwert diese Lösungen für die heutige Unternehmenswelt darstellen. Einführend ist zu erwähnen, dass die großen Datenmengen ein Problem für Unternehmen darstellen. „Den meisten Großunternehmen fällt es heute schwer - man rufe sich den Ausspruch des Siemens-Chefs H. v. Pierer in Erinnerung: ‚When Siemens knew what Siemens knows’ -, den Überblick über interne und externe Daten, Informationen und Fähigkeiten zu behalten.“ Data Mining ist behilflich, Wissen aus den Daten zu gewinnen und wird im folgenden Kapitel u.a. im Vordergrund stehen. Anschließend werden elektronische Marktplätze genauer erläutert, die einen hervorragenden Ausgangspunkt für Business Intelligence-Methoden bieten. Hier ist zwischen B2B und B2C Marktplätzen zu unterscheiden. Für ein besseres Verständnis werde ich Beispiele für Business Intelligence-Methoden auf elektronischen Marktplätzen mit einbringen. So wird beispielsweise die Automobilbranche mit dem B2B Marktplatz Covisint und der Amazon Marketplace im B2C-Bereich genauer beleuchtet. Abschließend werde ich eine eigene Bewertung zu den behandelten Themenbereichen abgeben und die Zukunft von Business Intelligence in den Mittelpunkt stellen.

Extracto


Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung

2. Grundlagen von Wissensmanagement und Business Intelligence

2.1 Wissensmanagement (WM)

2.2 Business Intelligence (BI)

2.3 Data Warehousing und Online Analytical Processing (OLAP)

2.4 Data Mining

3. Business Intelligence auf elektronischen Marktplätzen

3.1 Elektronische Marktplätze

3.2 Business Intelligence im B2B-Bereich – elektronische Marktplätze

4. Business Intelligence-Methoden im B2C-Bereich

4.1 Kundenbeziehungen im B2C-Bereich

4.2 Analyse des Kundenverhaltens durch Logfiles

4.3 Generierung von Nutzerprofilen

5. Bewertung und Ausblick in die Zukunft

Zielsetzung & Themen der Arbeit

Die vorliegende Arbeit untersucht den Einsatz von Business Intelligence-Methoden zur Generierung von Wissen aus den stetig wachsenden Datenmengen in E-Business-Unternehmen. Ziel ist es, den Mehrwert dieser Methoden für die Prozesssteuerung und Kundenbindung auf elektronischen Marktplätzen sowie in E-Shops aufzuzeigen und die Notwendigkeit einer datengestützten Entscheidungsfindung in einem schwierigen Marktumfeld zu verdeutlichen.

  • Grundlagen des Wissensmanagements und von Business Intelligence
  • Analyse der Rolle von Data Warehousing, OLAP und Data Mining
  • Einsatz von Business Intelligence auf B2B-Marktplätzen
  • Optimierung der Kundenbeziehungen im B2C-Bereich durch Web-Analysen
  • Bedeutung der Datenschutzbestimmungen beim Web Mining

Auszug aus dem Buch

4.2 Analyse des Kundenverhaltens durch Logfiles

Bei der Analyse des Kundenverhaltens können Daten über einen Kunden in personalsierter Form vorliegen. Das heißt also, der Kunde loggt sich auf einem Online-Shop ein und hinterlässt persönliche Daten. Ist dies jedoch nicht der Fall und ein Besucher surft anonym auf einigen Seiten des Online-Händlers, dann können Logfiles einige Zusatzinformationen von diesem anonymen Surfer liefern. Bei einem Logfile handelt es sich also um „…eine Datei, die die Abrufe der einzelnen HTML-Elemente eines Servers speichert. Dazu zählen die Einträge der Hits und diverse Zusatzinformationen. Das Logfile an sich gibt jedoch keinen Aufschluß über den individuellen Nutzer.“

Logfiles speichern also Informationen wie z.B. die Browserversion oder die IP des Benutzers in einem Codefragment, das beispielsweise folgendermaßen aufgebaut sein kann: „62.158.8.73 - - [04/Mar/2001:12:41:59 +0100] “get / HTTP/1.1” 200 4425 www.usability-test.net “http://ideenreich.com/surftipps-allerlei.shtml”“Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows 98; Win 9x 4.90)”“

Dieser Eintrag ist durch einen einzigen Benutzer in einer Logfile-Datei entstanden, als dieser Benutzer die Seite www.usability-test.net aufgerufen hat. Deshalb können die Logfiles relativ groß und unübersichtlich werden. Hier kommen Analysetools ins Spiel, die z.B. vom Provider Puretec oder Strato kostenlos angeboten werden.

Zusammenfassung der Kapitel

1. Einleitung: Einführung in die Problematik großer Datenmengen und Vorstellung der Themenbereiche Business Intelligence, Marktplätze und Data Mining.

2. Grundlagen von Wissensmanagement und Business Intelligence: Definition der zentralen Begriffe wie Wissensmanagement, BI, Data Warehouse und OLAP sowie deren Bedeutung für die moderne Unternehmensführung.

3. Business Intelligence auf elektronischen Marktplätzen: Untersuchung der Funktionsweise elektronischer Marktplätze und der Anwendung von BI-Lösungen zur Optimierung der Supply Chain im B2B-Bereich.

4. Business Intelligence-Methoden im B2C-Bereich: Analyse von Verfahren zur Kundenbindung, insbesondere durch die Auswertung von Logfiles und die Generierung von Nutzerprofilen mittels Collaborative Filtering.

5. Bewertung und Ausblick in die Zukunft: Abschließende Betrachtung der Notwendigkeit von BI-Methoden zur Überlebenssicherung im Online-Handel bei gleichzeitiger Beachtung des Datenschutzes.

Schlüsselwörter

Business Intelligence, Wissensmanagement, E-Business, Elektronische Marktplätze, B2B, B2C, Data Mining, Online Analytical Processing, OLAP, Data Warehouse, Logfile Analyse, Web Mining, Collaborative Filtering, Kundenbindung, Supply Chain Management.

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Proseminararbeit grundsätzlich?

Die Arbeit behandelt den Einsatz von Business Intelligence-Methoden im E-Business, um aus großen Datenmengen wertvolle Informationen für Unternehmensentscheidungen zu gewinnen.

Welche zentralen Themenfelder werden abgedeckt?

Die zentralen Felder sind das Wissensmanagement, Data-Mining-Technologien, elektronische Marktplätze im B2B-Bereich sowie die Analyse von Kundenverhalten im B2C-Sektor.

Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?

Das primäre Ziel ist es aufzuzeigen, wie Unternehmen im E-Commerce durch BI-Methoden ihre Prozesssteuerung optimieren und ihre Wettbewerbsfähigkeit durch gezielte Kundenansprache steigern können.

Welche wissenschaftliche Methode liegt der Arbeit zugrunde?

Die Arbeit basiert auf einer theoretischen Literaturanalyse und der Untersuchung von Fallbeispielen, um den praktischen Nutzen von BI-Technologien zu veranschaulichen.

Was wird im Hauptteil der Arbeit primär behandelt?

Der Hauptteil gliedert sich in die technologischen Grundlagen, die Anwendung auf B2B-Marktplätzen und detaillierte Analysemethoden wie Logfile-Auswertungen und Profilbildung im B2C-Geschäft.

Durch welche Schlüsselwörter lässt sich die Arbeit charakterisieren?

Die Arbeit lässt sich durch Begriffe wie Business Intelligence, Web Mining, Data Warehouse, B2B-Marktplätze und Kundenbeziehungsmanagement charakterisieren.

Wie spielt das Data Warehouse eine Rolle für BI-Methoden?

Das Data Warehouse dient als notwendiger, aufbereiteter Datenpool, auf dem Analysetools wie OLAP oder Data Mining aufbauen, um Daten aus verschiedenen Quellen zu konsolidieren.

Welche Rolle spielt der Datenschutz bei der Analyse von Kundendaten?

Da das Sammeln personenbezogener Daten in Deutschland durch das BDSG reguliert ist, müssen Unternehmen bei der Analyse von Nutzerprofilen zwingend die Zustimmung der Kunden einholen.

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Detalles

Título
Business Intelligence-Methoden und Geschäftsprozessteuerung
Universidad
Heilbronn University of Applied Sciences
Calificación
Schein, keine Benotung
Autor
Heiko Wenninger (Autor)
Año de publicación
2005
Páginas
20
No. de catálogo
V45978
ISBN (Ebook)
9783638432672
Idioma
Alemán
Etiqueta
Business Intelligence-Methoden Geschäftsprozessteuerung
Seguridad del producto
GRIN Publishing Ltd.
Citar trabajo
Heiko Wenninger (Autor), 2005, Business Intelligence-Methoden und Geschäftsprozessteuerung, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/45978
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