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/bi_ws20012002/1_BI-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. [...]
Inhaltsverzeichnis
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
Zielsetzung und Themenbereiche
Diese Arbeit verfolgt das Ziel, das Konzept der Business Intelligence zu erläutern und dabei insbesondere die hypothesengestützte Entdeckung zu beleuchten, um Erkenntnisse für operative, taktische oder strategische Unternehmensentscheidungen zu gewinnen.
- Grundlagen und Definitionen von Business Intelligence
- Systeme der Datenbereitstellung (OLTP und Data Warehouse)
- Werkzeuge der Datendeckung (OLAP und Balanced Scorecard)
- Klassische Methoden der Datenanalyse
- Kommunikationssysteme zur Entscheidungsunterstützung (MIS, EIS, DSS)
Auszug aus dem Buch
4.2 Data Warehouse
Unter einem Data Warehouse versteht man ein unternehmensweites Konzept, dass eine logisch zentrale, einheitliche und konsistente Datenbasis für Anwendungen aufbauen soll, die dazu dient Fach- und Führungskräfte in ihren analytischen Aufgaben zu unterstützen und die unabhängig von den operativen Datenbanken betrieben wird.
Hierzu werden aus heterogenen Vorsystemen Daten zusammengeführt, die daraus relevanten extrahiert und den Anforderungen entsprechend strukturiert abgelegt. Im Idealfall arbeiten dann in einem Unternehmen alle analyseorientierten Anwendungen mit dieser Datenbasis, so dass bei Auswertungen verschiedener Benutzer das gleiche Ergebnis herauskommt.
Ein Data Warehouse-Konzept muss vor allem benutzerorientiert, flexibel und schnell in der Bearbeitung von Anfragen sein. Im Gegensatz zu den operativen Systemen, die sich hauptsächlich an der Transaktionsverarbeitung orientieren, liegt die generelle Ausrichtung eines Data Warehouse-Konzepts in den Analysebedürfnissen der Anwender. Auszüge aus einem Data Warehouse, d.h. auf bestimmte Benutzergruppen zugeschnittene Daten, nennt man Data Marts.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Einführung in die Begrifflichkeit von Business Intelligence und Abgrenzung der hypothesengestützten von der hypothesenfreien Entdeckung.
2. Begriffsdefinition: Historischer Rückblick auf die Entwicklung von Management Support Systems hin zum modernen Verständnis von Business Intelligence.
3. Bausteine: Einteilung des Business Intelligence Prozesses in die drei Phasen: Bereitstellung, Entdeckung und Kommunikation.
4. Bereitstellung: Erläuterung der technischen Grundlagen durch operative Systeme (OLTP) sowie die Konzeption eines Data Warehouse.
5. Entdeckung: Detaillierte Betrachtung von Analysewerkzeugen wie OLAP, der Balanced Scorecard sowie klassischen Methoden wie der Abweichungs- und ABC-Analyse.
6. Kommunikation: Darstellung von Informationssystemen wie MIS, EIS und DSS zur Unterstützung der Entscheidungsfindung im Management.
7. Fazit: Zusammenfassende Einschätzung von Business Intelligence als vielseitiges Instrument zur Beschleunigung der Entscheidungsfindung.
Schlüsselwörter
Business Intelligence, Datenanalyse, Data Warehouse, OLAP, Balanced Scorecard, Management Support Systems, Entscheidungsfindung, OLTP, Unternehmenssteuerung, Kennzahlen, Informationsmanagement, hypothesengestützte Entdeckung, MIS, EIS, DSS.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit befasst sich mit dem Themenfeld der Business Intelligence, insbesondere mit der hypothesengestützten Entdeckung und den damit verbundenen IT-basierten Systemen zur Managementunterstützung.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Zu den zentralen Feldern gehören die Datenbereitstellung (Data Warehouse), Analysewerkzeuge (OLAP, Balanced Scorecard) sowie Informationssysteme (MIS, EIS, DSS).
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Das Ziel ist es, aufzuzeigen, wie durch hypothesengestützte Entdeckungsprozesse Erkenntnisse gewonnen werden können, die bessere operative, taktische oder strategische Unternehmensentscheidungen ermöglichen.
Welche wissenschaftlichen Methoden werden verwendet?
Die Arbeit basiert auf einer Literaturanalyse zu Business Intelligence, Data Warehouse-Konzepten, OLAP-Architekturen sowie Kennzahlen- und Analysemethoden.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil strukturiert sich entlang der drei Prozessphasen: Bereitstellung (OLTP, DW), Entdeckung (OLAP, BSC, klassische Methoden) und Kommunikation (MIS, EIS, DSS).
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind Business Intelligence, Data Warehouse, OLAP, Balanced Scorecard und Management-Unterstützung.
Wie unterscheiden sich MOLAP, ROLAP und HOLAP?
Sie unterscheiden sich in der Art der Datenspeicherung: MOLAP speichert physikalisch multidimensional, ROLAP nutzt relationale Datenbanken, und HOLAP kombiniert beide Ansätze.
Warum ist das Data Warehouse für die Analyse wichtig?
Es dient als logisch zentrale, einheitliche und konsistente Datenbasis, die unabhängig von operativen Systemen existiert und speziell auf die Analysebedürfnisse von Fach- und Führungskräften zugeschnitten ist.
Was zeichnet die Balanced Scorecard nach Kaplan/Norton aus?
Sie erweitert traditionelle, rein finanzielle Kennzahlen um zusätzliche Perspektiven wie Kundenbeziehungen, interne Geschäftsprozesse sowie Lern- und Entwicklungsmöglichkeiten.
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- Claudia Roller (Author), 2006, Business Intelligence - Hypothesengestützte Entdeckung, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/66479
