"The essence of management is to make knowledge productive." (Ducker 1993, S.21)
Dieses Zitat vom Managementtheoretiker Peter F. Ducker verdeutlicht, dass die Bereitstellung von vollständigen und umfangreichen betriebswirtschaftlichen Informationen für Unternehmen in den letzten Jahren immer wichtiger geworden ist. Zur effektiven und effizienten Unternehmensführung bilden auswertbare Informationen mehr denn
je die essentielle Grundlage zur Unterstützung von manageralen Entscheidungsprozessen (Engels 2010, S.1). Im Jahr 1992 wurde daher von William H. Inmon das Konzept des Data Warehouse (DWH) als Basis für Business Intelligence Systeme (BI) eingeführt, der
dies folgendermaßen definierte: "A Data Warehouse is a subject-oriented, integrated, time-variant,
and nonvolatile collection of data in support of managements
decicisions support process" (Inmon 1996, S.36)
Der Zweck eines solchen Systems ist somit nicht die Erfüllung einer spezifischen Aufgabe, wie beispielsweise des Rechnungswesens im Unternehmen, sondern die Modellierung eines spezifischen Anwendungsziels ("subject-oriented") (Engels 2010, S.7f). In diesem
Kontext ist mit "integrated" eine integrierte Datenbasis gemeint, da hierin Daten aus verschiedenen unternehmensinternen und externen Quellen enthalten sind. Zur Zeitreihenanalyse müssen die Daten langfristig („time-variant“) gespeichert werden. Eine stabile und
persistente („nonvolatile“) Informationsbasis stellt sicher, dass Daten nicht mehr entfernt und geändert werden können. Somit bietet das Konzept die ganzheitliche Ausgangsbasis eines umfassenden Management-Informations-Systems (Inmon 1996, S.71). Die zentrale
Einführung einer solchen Technologie stellt sicher, dass die benötigten Informationen zeitgerecht in einer entsprechenden Qualität und am richtigen Ort vorliegen. Es werden hierzu Daten unterschiedlichster Art und Herkunft zu einer einzigen Entscheidungsdatenbank zusammengefasst, die mittels analytischer Verfahren jederzeit ausgewertet werden können. Durch den Zuwachs an Transparenz, schnellere Reaktionen auf Änderungen im Marktgeschehen
und generell besser informierte Mitarbeiter wird der Mehrwert eines Business Intelligence Systems schnell deutlich.
Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
1 Einleitung in das Thema
1.1 Gründe für die betriebswirtschaftliche Betrachtung von BI Systemen
1.2 Motivation und Problemstellung
2 Themenrelevante Grundlagen
2.1 Das Data Warehouse Konzept
2.2 Generische Vorgehensmodelle für Business Intelligence Projekte
2.2.1 Die phasenorientierten Vorgehensmodelle
2.2.2 Die iterativen Vorgehensmodelle
2.3 Typische Phasen bei Business Intelligence Projekten
3 RUP als Vorgehensmodell zur Einführung von BI Projekten
3.1 Entstehungsgeschichte
3.2 Das RUP Prozessrahmenwerk
4 Gründe eines RUP basierten Ansatzes zur Einführung eines BI Systems
5 Fazit
- Quote paper
- Markus Groß (Author), 2012, Vorgehensmodell für Business Intelligence Projekte am Beispiel des Rational Unified Process, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/192087
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