Diese Arbeit ermittelt, inwiefern Agilität in Business Intelligence (BI) Projekten gewinnbringend eingesetzt werden kann. Dazu ist es notwendig, den aktuellen Stand von Agilität im Business-Intelligence-Umfeld zu ermitteln sowie die Besonderheiten von BI-Projekten ausreichend zu berücksichtigen.
Unternehmen stehen in der heutigen Zeit vor tiefgreifenden Veränderungen. Häufig sind Stichworte wie "intensiver Wettbewerb", "Globalisierung" oder "Innovationsdruck" zu lesen, die Produktlebenszyklen verkürzen sich und die Anpassungsfähigkeit von Unternehmen ist ein kritischer Erfolgsfaktor geworden.
Wie können Unternehmen in solchen Situationen konkurrenzfähig bleiben? In digital bestimmten Situationen sind Daten zu einem Wettbewerbsvorteil geworden. Dennoch reicht es nicht, Daten ausschließlich zu sammeln. Die Datensammlung muss zielführend genutzt werden, um daraus Vorteile (z. B. durch bessere Kundenansprache) zu erzielen. Diese Aufgabe wurde in den letzten Jahren vermehrt mit dem Sammelbegriff Business Intelligence (BI) bearbeitet.
Struktur der Seminararbeit
1. Einleitung
1.1. Begründung des Themas
1.2. Zielsetzung
1.3. Abgrenzung des Themas
1.4. Operationalisierung
1.5. Aufbau dieser Seminararbeit
2. Agile Methoden – Einführung
2.1. Begriffsdefinition
2.2. Agiles Manifest: Werte und Prinzipien der Agilität
2.3. Anwendungsbereiche agiler Methoden
2.4. Vor- und Nachteile von Agilität
3. Business Intelligence – Einführung
3.1. Begriffsdefinition
3.2. Historische Entwicklung von Business Intelligence
3.3. Funktionsweise eines BI-Systems
3.4. Aufgaben und Ziele eines BI-Systems
4. Agilität in Business Intelligence-Projekten
4.1. Aktueller Stand von Agilität in BI-Projekten
4.2. Herausforderungen und Besonderheiten von BI-Projekten
4.3. Einsatzmöglichkeiten von Agilität in BI-Projekten
4.4. Praxisbeispiel
4.5. Zukünftige Potenziale von Agilität in BI-Projekten
5. Abschluss und Fazit
Zielsetzung & Themen
Das primäre Ziel dieser Arbeit besteht darin, zu evaluieren, inwieweit agile Methoden erfolgreich in Projekten des Bereichs Business Intelligence eingesetzt werden können. Dabei wird untersucht, wie die spezifischen Anforderungen und Besonderheiten von BI-Systemen mit den Werten und Prinzipien der Agilität in Einklang gebracht werden können, um eine effizientere Projektumsetzung zu ermöglichen.
- Grundlagen agiler Methoden und des Agilen Manifests
- Struktur und Funktionsweise klassischer Business Intelligence-Systeme
- Analyse der Herausforderungen bei der Anwendung von Agilität in BI-Projekten
- Identifikation von Einsatzmöglichkeiten und Erfolgsfaktoren für agile BI-Projekte
- Betrachtung von Praxisbeispielen und zukünftigen Potenzialen durch Ansätze wie Data Vault
Auszug aus dem Buch
4.2. Herausforderungen und Besonderheiten von BI-Projekten
BI-Projekte unterscheiden sich allerdings in einigen Aspekten von anderen IT- bzw. Softwareentwicklungsprojekten. Folgende Herausforderungen und Besonderheiten weisen BI-Projekte unter anderem auf:20
Erschwerte Anforderungsanalyse
Anders als bei klassischen Softwareentwicklungsprojekten kann bei BI-Projekten ex ante häufig nicht definiert werden, welche Anforderungen durch das Projekt im Detail erfüllt werden sollen. Bei klassischen Softwareprojekten soll häufig ein konkretes fachliches Problem gelöst werden. In BI-Projekten hingegen wissen Anwender vorab oft nicht, welche Lösungen durch das System unterstützt werden sollen. Daraus entwickelt sich die Notwendigkeit, die Anwender jederzeit angemessen in die Systementwicklung zu integrieren und ihre Wünsche zu berücksichtigen.
Unklare fachliche Begriffsdefinitionen
Eine weitere Folge der interdisziplinären und abteilungsübergreifenden Zusammenarbeit in BI-Projekten sind unklare fachliche Begriffsdefinitionen. Damit ist gemeint, dass Fachabteilungen möglicherweise wichtige Begrifflichkeiten anders definieren als technische Spezialisten. Das kann zu Fehlern bei der Kommunikation, Priorisierung und Bearbeitung von Aufgaben führen. Eine Herausforderung von BI-Projekten ist daher, die einheitliche und zweifelsfreie Definition von Fachbegriffen zu ermöglichen.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Diese Einleitung führt in die Relevanz der Themen Agilität und Business Intelligence ein, definiert die Zielsetzung der Arbeit und beschreibt die methodische Vorgehensweise sowie den Aufbau der Seminararbeit.
2. Agile Methoden – Einführung: Das Kapitel definiert den Begriff Agilität, erläutert die Werte und Prinzipien des Agilen Manifests und diskutiert Anwendungsbereiche sowie die Vor- und Nachteile agiler Vorgehensweisen.
3. Business Intelligence – Einführung: Hier werden die Grundlagen von Business Intelligence, deren historische Entwicklung, die idealtypische Architektur sowie die zentralen Aufgaben und Ziele von BI-Systemen erläutert.
4. Agilität in Business Intelligence-Projekten: Dieses Kapitel verknüpft die beiden Schwerpunkte, analysiert den aktuellen Status der Agilität in BI-Projekten, beleuchtet spezifische Projektherausforderungen und zeigt Einsatzpotenziale durch Praxisbeispiele und moderne Ansätze auf.
5. Abschluss und Fazit: Das Fazit fasst die Erkenntnisse zusammen und betont die Notwendigkeit, agile Ansätze im BI-Kontext situationsspezifisch zu adaptieren, statt sie rein dogmatisch zu übertragen.
Schlüsselwörter
Agilität, Business Intelligence, BI-Projekte, Agiles Manifest, Data Warehouse, Anforderungsanalyse, Scrum, ETL-Prozess, Data Vault, Projektmanagement, Softwareentwicklung, VUKA-Welt, Unternehmenserfolg, Entscheidungsunterstützung, Prozessoptimierung.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit befasst sich mit der Untersuchung, wie agile Vorgehensweisen, die ursprünglich aus der Softwareentwicklung stammen, auf Projekte im Bereich Business Intelligence (BI) angewendet werden können.
Welche Themenfelder stehen im Zentrum?
Die zentralen Themenfelder sind die Theorie agiler Methoden, die Architektur und Ziele von BI-Systemen sowie die Schnittmenge zwischen beiden Gebieten im Projektalltag.
Was ist die zentrale Forschungsfrage?
Es wird ermittelt, inwiefern Agilität in BI-Projekten gewinnbringend eingesetzt werden kann und welche Potenziale agile Methoden für die Zukunft dieser Projekte bieten.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit basiert auf einer Literaturrecherche und -analyse, ergänzt durch die Betrachtung bestehender Statistiken und die Auswertung von Praxisbeispielen, um die theoretischen Aspekte zu untermauern.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Im Hauptteil werden zunächst die Grundlagen von Agilität und BI separat erarbeitet, bevor die spezifischen Herausforderungen von BI-Projekten analysiert und praktische Ansätze sowie zukünftige Potenziale der Agilität im BI-Kontext diskutiert werden.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind Agilität, BI-Projekte, Data Warehouse, Anforderungsmanagement, Scrum, Data Vault und Entscheidungsunterstützung.
Warum lassen sich agile Methoden nicht 1:1 auf BI-Projekte übertragen?
Aufgrund der spezifischen Besonderheiten von BI-Projekten, wie etwa der hohen Komplexität der Datenquellen, der Notwendigkeit einer stabilen Datenbasis und der engen Abhängigkeit der Systemkomponenten, sind Anpassungen an den agilen Werten und Prinzipien notwendig.
Welche Rolle spielt das "Prio Board" im beschriebenen Praxisbeispiel?
Das Prio Board diente dazu, Änderungsanfragen aus den Fachabteilungen vorzustellen und zu priorisieren, was die Basis für die Erstellung der User Stories bildete.
Wie kann eine Kombination von Wasserfall und Agilität sinnvoll sein?
Da nicht jeder Geschäftsbereich die gleiche Dynamik aufweist und unterschiedliche Anforderungen existieren, kann ein hybrider Ansatz die Stabilität der klassischen Welt mit der Flexibilität der agilen Welt vereinen.
- Arbeit zitieren
- Andreas Aumeier (Autor:in), 2020, Agile Methoden in Business Intelligence Projekten. Definition, aktueller Stand, Möglichkeiten und Zukunftspotenziale, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/995871
