Business Intelligence - Hypothesengestützte Entdeckung


Seminararbeit, 2006

20 Seiten, Note: 2,0


Leseprobe

INHALTSVERZEICHNIS

B ABKÜRZUNGSVERZEICHNIS

C ABBILDUNGSVERZEICHNIS

D AUSARBEITUNG
1. EINLEITUNG
2. BEGRIFFSDEFINITION
3. BAUSTEINE
4. BEREITSTELLUNG
4.1 OPERATIVE SYSTEME (OLTP)
4.2 DATA WAREHOUSE
5. ENTDECKUNG
5.1 MULTIDIMENSIONALE ANALYSEN (OLAP)
5.2 BALANCED SCORECARD
5.3 KLASSISCHE METHODEN
6. KOMMUNIKATION
6.1 INFORMATIONSSYSTEME (MIS, EIS, DSS)
7. FAZIT

E LITERATURVERZEICHNIS

B ABKÜRZUNGSVERZEICHNIS

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

C ABBILDUNGSVERZEICHNIS

Abbildung 1: o.V.: URL: http://www.o2olap.com/Business%20Solutions/Images/ olapbusiness%20intelligence.jpg….. Deckblatt

Abbildung 2: KEMPER, Hans-Georg / MEHANNA, Walid / UNGER, Carsten: Business Intelligence, Wiesbaden 2004

Abbildung 3: OEHLER, Karsten: OLAP, München / Wien 2000

Abbildung 4: hyperspace GmbH: Einführung in die Balanced Scorecard, URL: http://www.hyperspace.de/downloads/EinfuehrgBSC.pdf

Abbildung 5: o.V.: URL: http://www.businessintelligence.com/issue/16/images/bbfig1.gif

D AUSARBEITUNG

1. EINLEITUNG

Der Begriff Business Intelligence bedeutet übersetzt: „Geschäftsanalyse“, „geschäftliche Nachforschung“ oder „geschäftliche Erkenntnisse“ und nicht wie oft verwendet „Geschäftsintelligenz“. Ziel ist es, Erkenntnisse zu gewinnen, die in Hinsicht auf die Unternehmensziele bessere operative, taktische oder strategische Entscheidungen ermöglichen.1

Die Analyse der Unternehmens-, Markt- und Wettbewerberdaten läuft entweder in einem hypothesengestützten oder weitgehend hypothesenfreien Entdeckungsprozess ab. Bei beiden Prozessen stehen unterschiedliche, meist EDVgestützte Systeme zur Verfügung.2

Die folgende Seminararbeit beschäftigt sich mit dem Thema „Business Intelligence“, näher gefasst mit dem Teilthema „Hypothesengestützte Entdeckung“. Die Gliederung orientiert sich an der Abbildung „Business-Intelligence-Portfolio“ (Grothe 2000, S. 21), die unter http://www.dke.univie.ac.at/extern/biws20012002/1BI- Allgemein.pdf auf Seite 12 zu finden ist.

Zunächst folgen eine Definition des Terminus „Business Intelligence“ und die Abgrenzung der hypothesengestützten zur hypothesenfreien Entdeckung. Des weiteren werden die Phasen des Entdeckungsprozesses und die zur Verfügung stehenden Werkzeuge in den einzelnen Abschnitten herausgearbeitet.

2. BEGRIFFSDEFINITION

Die Geschichte von Business Intelligence geht zurück bis in die 1960er, dem Beginn der kommerziellen Nutzung der elektronischen Datenverarbeitung. Schon damals versuchte man Führungskräfte mit Hilfe von Informationssystemen in ihren Entscheidungen zu unterstützen. Aufgrund der Unausgereiftheit der Technik scheiterten diese Versuche allesamt, jedoch entstanden in dieser Zeit umfassende Ansätze. Im Laufe der Jahre wurden dann individuelle Systeme für jeweilige Managementpositionen entwickelt, die in den 80er Jahren unter dem Begriff „Management Support Systems“ (MSS) zusammengefasst wurden. Schon damals wurde deutlich, dass diese Unterstützung des Managements nicht nur auf dem Computer, sondern auf allen Informations- und Kommunikationstechnologien basieren muss.

Trotz erheblicher technologischer Fortschritte im letzten Jahrzehnt wird der Begriff „Management Support Systems“, vor allem in der Wissenschaft, immer noch verwendet. In der Praxis hat sich jedoch seit Mitte der 90er Jahre ein neuer vielschichtiger Terminus für derartige Systeme entwickelt und etabliert: „Business Intelligence“ (BI). Dieser ist hauptsächlich auf die Überlegungen der Gartner Group aus dem Jahre 1996 zurückzuführen, bei deren genauerer Untersuchung aber festzuhalten ist, dass aus wissenschaftlicher Sicht keine Notwendigkeit für einen solchen Begriff besteht, der ursprünglich eine Sammelbezeichnung für Frontend- Werkzeuge darstellte und in einer eher marketingorientierten Phase entstand. Die Überlegungen lösten Diskussionen über eine Neuorientierung der IT-basierten Managementunterstützung aus.3

Zusammenfassend gibt es drei Verständnisarten von Business Intelligence, die in der folgenden Grafik verdeutlicht werden sollen:

Abb. 2: Unterschiedliche Facetten von Business Intelligence4

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Auf lange Sicht kann Business Intelligence nur als eigenständiges Konzept der Managementunterstützung überzeugen, welches innovative Lösungen anbietet.5

3. BAUSTEINE

Business Intelligence lässt sich in drei Prozessphasen einteilen:

1. PHASE: BEREITSTELLUNG ODER DATA DELIVERY6,7

Es werden Eckdaten erhoben und festgelegt, die entweder quantitativer oder qualitativer Art, strukturiert oder unstrukturiert sein können.

Dies geschieht mittels eines „Data Warehouse“ oder eines operativen Systems (OLTP = On-Line Transaction Processing).

2. PHASE: ENTDECKUNG ODER DISCOVERY OF RELATIONS, PATTERNS AND PRINCIPLES6,7 Die Daten werden in Zusammenhang miteinander gebracht, so dass Muster und Unregelmäßigkeiten sichtbar werden und mit vorher aufgestellten Hypothesen verglichen werden können. Werkzeuge in dieser Phase können z.B. mulidimensionale Analysen wie OLAP (On-Line Transaction Processing) sein oder Data / Text / Web Mining. Die Entdeckungsphase läuft entweder hypothesengestützt (OLAP) oder weitgehend hypothesenfrei (Data / Text / Web Mining) ab.

Bei der hypothesengestützten Entdeckung hat der Anwender eine Vorstellung darüber, wonach er in der Datenmenge sucht. Seine Vermutungen werden widerlegt oder bestätigt.

Bei der hypothesenfreien Entdeckung geht der Anwender ohne konkrete Vorstellungen an die Daten heran.6,7

3. PHASE: KOMMUNIKATION ODER KNOWLEDGE SHARING

Es werden die Erkenntnisse im Unternehmen durch Wissensaustausch und Reporting kommuniziert und in das Wissensmanagement integriert. Dies soll dazu dienen Entscheidungsgrundlagen für Maßnahmen und Aktionen zu liefern.

Die nächsten drei Kapitel sollen einen Überblick über die Werkzeuge geben, die dem hypothesengestützten Entdeckungsprozess dienen.

4. BEREITSTELLUNG

4.1 OPERATIVE SYSTEME (OLTP)

„Das OLTP-Protokoll unterstützt die verfahrensgebundene Transaktionsverarbeitung in Form einer Stapelverarbeitung sowie die Kommunikation zwischen Programmen in einem Netzsystem. OLTP wird für Online-Transaktionen im Internet eingesetzt. In der multidimensionalen Version MOLTP unterstützt dieses Protokoll Anwendungen und Datenmodelle und kann im Internet für Online-Transaktionen von Datenbanken und im Data Warehouse eingesetzt werden.“8

„Operative Daten werden von Administrations-, Dispositions- und Abrechnungssystemen generiert und/oder verarbeitet. Große Teile der operativen Daten werden hierbei von sog. Online-Transaction-Processing-Systemen (OLTP-Systemen) erzeugt, bei denen mehrere Benutzer im Teilhaberbetrieb sich derselben Systeme und Datensbestände bedienen, wie beispielsweise bei Auskunfts-, Buchungs- und Bestellsystemen.“9

So genannte OLTP-Systeme sind primär darauf ausgelegt große Transaktionsmengen abzuarbeiten und nicht für Analyseaufgaben. Diese Systeme basieren auf der Mainframe-Ära, in der Aufträge, die sich in einer Warteschleife befanden, mit Hilfe von Programmen systematisch bearbeitet wurden. Wesentlich ist hierbei, dass nach dem Start eines Bearbeitungsauftrags von Seiten des Anwenders nicht mehr eingegriffen werden kann, d.h. es besteht keine Interaktionsmöglichkeit durch den Nutzer.

OLTP-Systeme sind also auf die Verarbeitung und Verwaltung relativ großer Datenmengen und zuverlässiger Berechnungen ausgelegt.10

[...]


1 Vgl. O.V.: Business-Intelligence aus Wikipedia, der freien Enzyklopädie, URL: http://de.wikipedia.org/wiki/BusinessIntelligence, Stand: 02.10.2006.

2 Vgl. SIEDL, Verena / WEISANG, Pascal: Seminararbeit: Business Intelligence - Allgemein, URL: http://www.dke.univie.ac.at/extern/biws20012002/1BI-Allgemein.pdf, 2001, S. 12.

3 Vgl. KEMPER, Hans-Georg / MEHANNA, Walid / UNGER, Carsten: Business Intelligence, Grundlagen und praktische Anwendungen; Eine Einführung in die IT-basierte Management-Unterstützung, Wiesbaden 2004, S. 1-2.

4,5 Vgl. KEMPER, Hans-Georg / MEHANNA, Walid / UNGER, Carsten: Business Intelligence, Grundlagen und praktische Anwendungen; Eine Einführung in die IT-basierte ManagementUnterstützung, Wiesbaden 2004, S. 4; 5.

6 Vgl. o.V.: Business-Intelligence aus Wikipedia, der freien Enzyklopädie, URL: http://de.wikipedia.org/wiki/BusinessIntelligence, Stand: 02.10.2006.

7 Vgl. SIEDL, Verena / WEISANG, Pascal: Seminararbeit: Business Intelligence - Allgemein, URL: http://www.dke.univie.ac.at/extern/biws20012002/1BI-Allgemein.pdf, 2001, S.10-12, zitiert nach Grothe 2000.

8 Vgl. o.V.: OLTP-Protokolle aus ITWissen, das große Online-Lexikon für Informationstechnologie: URL: http://www.itwissen.info/definition/lexikon//oltpoltpoltponline%20transaction %20processing%20oltpoltpoltp-protokoll.html, Stand: 03.10.2006.

9 Vgl. KEMPER, Hans-Georg / MEHANNA, Walid / UNGER, Carsten: Business Intelligence, Grundlagen und praktische Anwendungen; Eine Einführung in die IT-basierte Management-Unterstützung, Wiesbaden 2004, S. 13-14.

10 Vgl. SIEDL, Verena / WEISANG, Pascal: Seminararbeit: Business Intelligence - Allgemein, URL: http://www.dke.univie.ac.at/extern/biws20012002/1BI-Allgemein.pdf, 2001, S.12, zitiert nach Grothe 2000, S. 14.

Ende der Leseprobe aus 20 Seiten

Details

Titel
Business Intelligence - Hypothesengestützte Entdeckung
Hochschule
Hochschule Pforzheim
Veranstaltung
BW Controlling und Rechnungswsen
Note
2,0
Autor
Jahr
2006
Seiten
20
Katalognummer
V66479
ISBN (eBook)
9783638590624
Dateigröße
647 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Business, Intelligence, Hypothesengestützte, Entdeckung, Controlling, Rechnungswsen
Arbeit zitieren
Claudia Roller (Autor), 2006, Business Intelligence - Hypothesengestützte Entdeckung, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/66479

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