Unternehmen stehen heutzutage eine Fülle von Informationen zur Verfügung. Der Umgang mit Daten ist dabei nicht mehr nur ein taktisches Instrument, sondern ein Teil der Differenzierungsstrategie geworden. Die heutige Ausweitung und Beschleunigung des Unternehmens- und des Wettbewerbsumfeldes erfordern umfangreichere und verfeinerte Reportingmöglichkeiten. Durch die Ausweitung des Unternehmens- und des Wettbewerbsumfeldes entstehen immer neue Informationen, die in die strategischen Ententscheidungen mit einbezogen werden müssen. Auf Grund der Datenfülle ist eine Verdichtung diese Daten erforderlich. Oftmals ist dem Prozess der Verdichtung der Prozess der Zusammenführung der unterschiedlichen Daten vorangestellt. Denn jeder Unternehmensbereich produziert Daten, die teilweise redundant und unterschiedlich aktuell sind. Daten gibt es also im Überfluss. Die Herausforderung besteht dagegen in der Analyse der Daten. Ohne eine fundierte Analyse kann das Unternehmen keinen Nutzen aus seinen Daten ziehen. Damit steigt die Gefahr, dass auf Grund der Datenfülle wichtige Informationen übersehen und so Wissen nicht genutzt werden. Daten können demnach als kritische Ressource im Wettbewerb angesehen werden. Die Art und Weise, wie die einzelnen Mitarbeiter Daten nutzen kann zu einem Schlüsselfaktor für den Erfolg des Unternehmens werden.
Inhaltsverzeichnis
- 1. Einleitung
- 1.1. Problemstellung heutiger Unternehmen
- 1.2. Begriffsabgrenzung
- 1.2.1. Daten
- 1.2.2. Informationen
- 1.2.3. Wissen
- 2. Business Intelligence (BI)
- 2.1. Definition
- 2.2. Ziele
- 2.3. Architektur/Framework
- 2.4. Methoden
- 2.4.1 Data Warehousing
- 2.4.2 Data Mining
- 2.4.3. OLAP
- 2.5. Leistungsmerkmale
- 3. Zusammenfassung und Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Seminararbeit befasst sich mit dem Thema Business Intelligence. Ziel ist es, einen umfassenden Überblick über Systeme, Methoden und Leistungsmerkmale von Business-Intelligence-Lösungen zu geben. Die Arbeit beleuchtet die Herausforderungen moderner Unternehmen im Umgang mit Daten und die Bedeutung von Business Intelligence als strategisches Instrument zur Entscheidungsfindung.
- Die Bedeutung von Daten, Informationen und Wissen für Unternehmen
- Die Definition und Ziele von Business Intelligence
- Die Architektur und Frameworks von Business-Intelligence-Systemen
- Wichtige Methoden im Bereich der Business Intelligence, wie Data Warehousing, Data Mining und OLAP
- Die Leistungsmerkmale von Business-Intelligence-Systemen
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung
Das Kapitel behandelt die Problematik der Datenfülle in heutigen Unternehmen. Es wird die Bedeutung von Daten, Informationen und Wissen für die strategische Entscheidungsfindung erläutert und die Herausforderungen im Umgang mit diesen Ressourcen beleuchtet.
2. Business Intelligence (BI)
Dieses Kapitel bietet eine umfassende Definition von Business Intelligence. Es erläutert die Ziele von Business-Intelligence-Lösungen, beschreibt die Architektur und Frameworks von BI-Systemen und stellt wichtige Methoden wie Data Warehousing, Data Mining und OLAP vor. Außerdem werden die Leistungsmerkmale von Business-Intelligence-Systemen näher beleuchtet.
Schlüsselwörter
Die Arbeit beschäftigt sich mit den Kernbegriffen Business Intelligence, Data Warehousing, Data Mining, OLAP, Daten, Information und Wissen. Weitere wichtige Themenfelder sind die strategische Entscheidungsfindung, Reporting, Analyse und Verdichtung von Daten sowie die Nutzung von Business Intelligence als Instrument zur Wettbewerbsdifferenzierung.
- Quote paper
- Heiko Ennen (Author), 2008, Business-Intelligence - Eine Übersicht über Systeme, Methoden und Leistungsmerkmale, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/93769
