Business Intelligence. Der effektive Einsatz von Big Data für das Controlling


Projektarbeit, 2019

10 Seiten, Note: 1.7

Adam Liskar (Autor)


Leseprobe

INHALTSVERZEICHNIS

INHALTSVERZEICHNIS

1. Einleitung
1.1. Ziel der Arbeit

2. Business Intelligence
2.1. Was ist Big Data?
2.2. Anforderungen an Unternehmen

3. Big Data im Controlling
3.1. Chancen und Möglichkeiten
3.2. Ansatz zur Nutzung der Chancen

4. Fazit

LITERATURVERZEICHNIS

1. Einleitung

Zahlreiche Veränderungen sowie das starke Wachstum der Digitalisierung sorgen gegenwärtig für eine enorme Menge an Daten. Die Datenmengen wachsen täglich. Infolgedessen steigt die Relevanz für die Unternehmen die Daten auswerten zu können, um schnellere Entscheidungen im Unternehmen zu treffen und zu beeinflussen (Chamoni & Gluchowski, 2016, S. 4). Mit dem Wachstum der Datenmengen stehen Nutzer vor der großen Herausforderung, diese in einer kürzeren Zeit zu sammeln, zu verarbeiten, zu analysieren und auszuwerten (Chamoni & Gluchowski, 2016, S. 5). Aus diesem Grund ist es bedeutsam, dass die Nutzer einen eigenen und direkten Zugang zu Geschäftsdaten besitzen, um die Analysegeschwindigkeit der Daten zu beschleunigen und somit schnellere Entscheidungen treffen zu können.

1.1. Ziel der Arbeit

Die vorliegende Ausarbeitung beschäftigt sich hauptsächlich mit der Nutzung von Big Data und bietet wertvolle Chancen und Möglichkeiten für den Controlling-Bereich von Unternehmen auf. Zu Beginn werden zentrale Begrifflichkeiten und Themengebiete in einem theoretischen Rahmen beschrieben und erläutert. Anschließend werden die Anforderungen an Unternehmen für den Umgang mit großen Datenmengen aufgezeigt. Darüber hinaus werden Einsatzmöglichkeiten für das Controlling sowie Anforderungen für die Controller selbst abgeleitet. Zum Schluss wird die Ausarbeitung mit einem Fazit abgerundet.

2. Business Intelligence

Aufgrund der zunehmenden Digitalisierung in der heutigen Zeit, ist es eine große Herausforderung für Unternehmen immer rascher Handeln zu müssen. Die durch die Digitalisierung stetig wachsenden Datenmengen (Big Data) müssen technisch verarbeitet und nutzbar gemacht werden (vgl. Christ/Leikert-Böhm/Schüle, 2015, S. 13f.). BI ist ein unternehmensspezifischer Ansatz zur Entscheidungsunterstützung mit den zugehörigen Technologien und Anwendungen und gleichzeitig eine bedeutsame Voraussetzung für Geschäftsentscheidungen, um letztendlich ein Unternehmen erfolgreich steuern zu können (vgl. Trahasch/Zimmer, 2016, S. 1).

2.1. Was ist Big Data?

Der Begriff Big Data bezeichnet Datenmengen, die so groß sind, dass sie mit herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung nicht bewältigt werden können (Gantner & Morgenroth, 2015, o.S.). Solche enormen Datenmengen entstehen durch jeden Klick, jeden Online-Einkauf, jedes Telefonat oder jeden neuen Freund in sozialen Netzwerken. Dies hat zur Folge dass die Datenmengen kontinuierlich wachsen. Mit dem Begriff Big Data sind nicht nur die Daten an sich sondern vielmehr deren Analyse und Nutzung gemeint (Gantner & Morgenroth, 2015, o.S.). Das bedeutet, dass Datenmengen vorwiegend analysiert werden, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen (Gantner & Morgenroth, 2015, o.S.). Als ein Beispiel hierfür wäre Amazon zu nennen, der Online- Dienstleister empfiehlt bei einem Produkterwerb weitere ähnliche Produkte mit dem Hinweis: „Kunden, die das kauften, kauften auch“. Diese Informationen basieren auf der Echtzeitauswertung von Millionen von Kaufdaten anderen Kunden (Weber, 2016, o.S.). Mithilfe dieser Daten wird errechnet, welche Produkte für den Käufer mit hoher Wahrscheinlichkeit noch interessieren könnten (Weber, 2016, o.S.). Es sind zahlreiche Bereiche denkbar, in denen Big Data zum Einsatz kommen kann. So können beispielsweise Maschinen in Produktionshallen ihre eigenen Betriebsdaten nutzen, um daraus zu „lernen“ und effizienter zu werden (Weber, 2016, o.S.). Außerdem können Unternehmen Big Data nutzen, um ihre Kunden besser kennenzulernen, um somit ihre Produkte, Dienstleistungen und ihre Werbung auf die Konsumenten zuzuschneiden (Gantner & Morgenroth, 2015, o.S.). Die folgende Abbildung 1 veranschaulicht die zentralen Merkmale/Charakteristika von Big Data:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Die fünf V's von Big Data. Quelle: MicroStrategy, 2017, o.S.

Volume: Größe des zu analysierenden Dateninhalts.

Velocity: Schnelligkeit der Datengenerierung.

Variety: Varianz der Daten (z.B. (un-) strukturierte Daten, teilweise strukturierte Daten.

Veracity: Vertrauenswürdigkeit der Daten.

Value: Möglichkeit Big Data in Geschäftsprozesse zu integrieren. (vgl. MicroStrategy, 2017, o.S.)

2.2. Anforderungen an Unternehmen

Durch die zunehmende Digitalisierung gewinnt die BI immer mehr an Bedeutung. Dies führt dazu, dass von mittelständischen bis hin zu großen Unternehmen BI eingesetzt wird. Damit mittels BI Datenanalysen und Unternehmensprozesse näher analysiert werden können, müssen im Unternehmen folgende Voraussetzungen gewährleistet sein (vgl. Raaz, 2010, S. 4; vgl. Zirkel, 2007, S. 2-3):

- Zusammenhanglose Informationsgrundlagen vermeiden und Darbietung der Datenqualität
- Reduzierung der Kosten sowie Darbietung flexibler IT-Architekturen
- Beachtung von BI-Prozessen
- Die Abhängigkeit zu externen BI-Lieferanten geringhalten und durch Unternehmen übergreifendes Wissen untermauern.

Der Einsatz von BI-Systemen stellt einen wesentlichen Erfolgsfaktor bei unternehmerischen Entscheidungen dar. Auf diese Weise bildet BI einen Ansatz zur Verbesserung der Entscheidungsqualität für den Unternehmenserfolg (vgl. Raaz, 2010, S. 4-5).

[...]

Ende der Leseprobe aus 10 Seiten

Details

Titel
Business Intelligence. Der effektive Einsatz von Big Data für das Controlling
Hochschule
Macromedia Fachhochschule der Medien München
Note
1.7
Autor
Jahr
2019
Seiten
10
Katalognummer
V503749
ISBN (eBook)
9783346048998
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Business Intelligence, BI, Self-Service, IT, Informatik, Wirtschafsinformatik, BWL, Automatisierung, Optimierung, Big, Data, Controlling, Big Data
Arbeit zitieren
Adam Liskar (Autor), 2019, Business Intelligence. Der effektive Einsatz von Big Data für das Controlling, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/503749

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