„Wissen ist Macht“, das sagte schon vor mehr als 400 Jahren der englische Philosoph Francis Bacon. Diese Erkenntnis wird heute immer wichtiger, denn um erfolgreich zu sein, müssen Unternehmen wissen was sie wissen (Hönicke, 2001). Es geht nicht nur darum, Wissen in den Köpfen der Mitarbeiter im Unternehmen zu halten, sondern vielmehr auch darum, dieses Wissen zu extrahieren und für andere nutzbar zu machen. In vielen Unternehmen ist ein erheblicher Datenbestand in Datenbanken, aber vor allem auch in Dokumenten etc. vorhanden. Damit diese Daten die Entscheidungsfindung im Unternehmen unterstützen können, sind Business Intelligence Systeme notwendig. Diese Arbeit soll zeigen wie man dies mit dessen Hilfe erreichen kann.
Inhaltsverzeichnis
- 1. EINLEITUNG
- 2. WISSENSMANAGEMENT
- 2.1. Definition
- 2.2. Typisierung von Wissen
- 2.2.1. Zeichen, Daten, Informationen und Wissen
- 2.3. Phasen des Wissensmanagement
- 2.3.1. Wissenserfassung
- 2.3.2. Wissensaufbereitung
- 2.3.3. Wissensverteilung
- 3. BUSINESS INTELLIGENCE
- 3.1. Definition
- 3.1.1. Abgrenzung BI und Wissensmanagement
- 3.2. Ziele von Business Intelligence Systemen
- 3.3. Aufbau von Business Intelligence Systemen
- 3.4. Data Warehouses
- 3.4.1. ETL-Prozess
- 3.4.2. Metadaten
- 3.4.3. Anforderungen an Data Warehouses
- 3.4.4. Data Marts
- 3.5. OLAP
- 3.5.1. Drill down & Drill up & Roll up
- 3.5.2. Slice & Dice
- 3.5.3. Exceptions
- 3.5.4. ABC Analysen
- 3.5.5. Ranglisten
- 3.6. Reporting & Adhoc Abfragen
- 3.7. Data Mining
- 4. BUSINESS INTELLIGENCE IN DER PRAXIS
- 4.1. SAP® Business Information Warehouse (BW)
- 4.2. Marktüberblick
- 4.3. Nutzung von Business Intelligence in der Praxis
- 4.4. Kosten eines BI Systems
- 5. AUSBLICK
- 5.1. Entwicklungen am BI Markt
- 5.2. Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Arbeit befasst sich mit den Themen Business Intelligence und Wissensmanagement und untersucht deren Bedeutung für Unternehmen im Hinblick auf erfolgreiche Entscheidungsfindung. Die Arbeit analysiert die Definitionen und Phasen des Wissensmanagements sowie die Ziele und den Aufbau von Business Intelligence Systemen.
- Definition und Abgrenzung von Business Intelligence und Wissensmanagement
- Die Bedeutung von Daten, Informationen und Wissen für Unternehmenserfolg
- Die Phasen des Wissensmanagements und die Rolle von Datenhaltung und -analyse
- Die Anwendung von Business Intelligence in der Praxis
- Der Einsatz von Business Intelligence Systemen zur Entscheidungsfindung
Zusammenfassung der Kapitel
Das erste Kapitel führt in die Thematik der Arbeit ein und beleuchtet die Bedeutung von Wissen für Unternehmenserfolg. Im zweiten Kapitel wird das Konzept des Wissensmanagements definiert und die unterschiedlichen Arten von Wissen, die Phasen des Wissensmanagements sowie die Prozesse der Wissenserfassung, -aufbereitung und -verteilung werden erläutert. Kapitel drei beschäftigt sich mit dem Thema Business Intelligence, definiert den Begriff, beschreibt die Ziele und den Aufbau von Business Intelligence Systemen und geht detailliert auf die Funktionsweise von Data Warehouses und OLAP-Systemen ein. Das vierte Kapitel befasst sich mit der praktischen Anwendung von Business Intelligence und beleuchtet den Einsatz von SAP® Business Information Warehouse (BW), den Marktüberblick und die Nutzung von Business Intelligence in der Praxis.
Schlüsselwörter
Die Arbeit behandelt zentrale Themen wie Business Intelligence, Wissensmanagement, Data Warehouses, OLAP-Systeme, Entscheidungsfindung, Datenanalyse, Datenmanagement und Informationsmanagement. Weitere wichtige Themen sind die Definition und Abgrenzung von Business Intelligence und Wissensmanagement, die Phasen des Wissensmanagements, die Ziele und der Aufbau von Business Intelligence Systemen sowie die praktische Anwendung in Unternehmen.
- Arbeit zitieren
- Sebastian Gansemer (Autor:in), 2006, Business Intelligence und Wissensmanagement, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/56170
