Die Anforderungen, die an Unternehmen und deren Mitarbeiter gestellt werden, haben in den letzten Jahren immer mehr an Komplexität zugenommen. Besonders im Hinblick auf die Flexibilität, welche in Zeiten ständig wachsenden Wettbewerbs verlangt wird, müssen Betriebe ihre Geschäfts- und Produktionsprozesse anpassen. Diese sollen dabei auf der einen Seite immer besser und schneller von statten gehen. Auf der anderen Seite jedoch so kostengünstig wie möglich sein. Ein Aspekt, der dabei höchste Relevanz erlangt hat, ist die Beziehung zum Kunden. Um diese Beziehung zu sichern und weiter
auszubauen gilt es in erster Linie ein sehr hohes Maß an Qualität zu anzustreben....
Inhaltsverzeichnis
- Abbildungsverzeichnis
- Abkürzungsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 2 Problematik
- 2.1 Allgemeine Betrachtung der Problematik
- 2.2 Fall aus der Praxis
- 2.3 Diskussion
- 3 Theoretische Grundlagen
- 3.1 Konzepte des Qualitätsmanagements
- 3.1.1 Total Quality Management (TQM)
- 3.1.2 Six Sigma
- 3.1.3 KAIZEN
- 3.1.4 Lean Management
- 3.2 Business Intelligence
- 3.2.1 Intension
- 3.2.2 Data Warehouse
- 3.2.3 ETL-Prozess
- 3.1 Konzepte des Qualitätsmanagements
- 4 Wissenschaftliche Methode
- 4.1 Modelle der Softwareentwicklung
- 4.1.1 Wasserfall-Modell
- 4.1.2 V-Modell
- 4.1.3 Iterative Verfahren
- 4.1.4 Weitere Vorgehensmodell
- 4.1.5 Prototypbasierte Entwicklung
- 4.2 Die Methode des Prototypings
- 4.2.1 Prototyping allgemein
- 4.2.2 Anwendung der prototypbasierten Softwareentwicklung
- 4.1 Modelle der Softwareentwicklung
- 5 Dokumentation der Ergebnisse
- 5.1 Entwicklung des Prototyps einer Business Intelligence Architektur im Qualitätsmanagement
- 5.1.1 Software des operativen Systems
- 5.1.2 Data Warehouse
- 5.1.3 ETL-Prozess
- 5.2 Anwendung des Prototyps
- 5.1 Entwicklung des Prototyps einer Business Intelligence Architektur im Qualitätsmanagement
- 6 Fazit
- 7 Literaturverzeichnis
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Bachelorarbeit befasst sich mit der Entwicklung einer Business Intelligence Architektur zur Entscheidungsunterstützung im Qualitätsmanagement. Ziel ist es, eine flexible und durchgängige Lösung zu schaffen, die die spezifischen Anforderungen eines mittelständischen Unternehmens im Bereich der Qualitätsdatenerfassung und -analyse erfüllt. Die Arbeit greift die Problematik der manuellen Datenerfassung und -verarbeitung in Excel-Listen auf und zeigt die Vorteile einer datenbankgestützten Lösung auf.
- Konzepte des Qualitätsmanagements (TQM, Six Sigma, KAIZEN, Lean Management)
- Business Intelligence Architektur
- Data Warehouse und ETL-Prozess
- Prototypbasierte Softwareentwicklung
- Anwendung der entwickelten Business Intelligence Architektur in einem Praxisbeispiel
Zusammenfassung der Kapitel
Die Einleitung führt in die Thematik der Bachelorarbeit ein und stellt die Problematik der Entscheidungsunterstützung im Qualitätsmanagement dar. Kapitel 2 beleuchtet die allgemeine Problematik der Qualitätsdatenerfassung und -analyse sowie einen konkreten Fall aus der Praxis. Kapitel 3 behandelt die theoretischen Grundlagen des Qualitätsmanagements und der Business Intelligence. Es werden verschiedene Konzepte des Qualitätsmanagements vorgestellt, wie TQM, Six Sigma, KAIZEN und Lean Management. Außerdem wird der Aufbau einer Business Intelligence Architektur mit den Bestandteilen Data Warehouse und ETL-Prozess erläutert. Kapitel 4 widmet sich der wissenschaftlichen Methode und stellt verschiedene Modelle der Softwareentwicklung vor, insbesondere die prototypbasierte Entwicklung. Kapitel 5 dokumentiert die Ergebnisse der Arbeit, die Entwicklung des Prototyps einer Business Intelligence Architektur im Qualitätsmanagement. Es werden die einzelnen Bestandteile der Software, das Data Warehouse und der ETL-Prozess, detailliert beschrieben. Abschließend wird die Anwendung des Prototyps in einem Praxisbeispiel dargestellt.
Schlüsselwörter
Die Schlüsselwörter und Schwerpunktthemen des Textes umfassen Business Intelligence, Qualitätsmanagement, Data Warehouse, ETL-Prozess, Prototypbasierte Entwicklung, Entscheidungsunterstützung, Qualitätsdatenerfassung, Qualitätsanalyse, Mittelständische Unternehmen, Praxisbeispiel.
Häufig gestellte Fragen
Was ist das Ziel einer Business Intelligence Architektur im Qualitätsmanagement?
Das Ziel ist die Schaffung einer flexiblen, datenbankgestützten Lösung zur automatisierten Erfassung und Analyse von Qualitätsdaten, um manuelle Excel-Listen zu ersetzen.
Welche Konzepte des Qualitätsmanagements werden berücksichtigt?
Die Arbeit stützt sich auf etablierte Konzepte wie Total Quality Management (TQM), Six Sigma, KAIZEN und Lean Management.
Was versteht man unter dem ETL-Prozess?
ETL steht für Extraktion, Transformation und Laden. Es ist der Prozess, bei dem Daten aus operativen Systemen bereinigt und in ein Data Warehouse überführt werden.
Warum wurde die prototypbasierte Softwareentwicklung gewählt?
Dieser iterative Ansatz ermöglicht es, frühzeitig funktionale Modelle zu testen und spezifische Anforderungen eines mittelständischen Unternehmens flexibel zu integrieren.
Welche Vorteile bietet ein Data Warehouse gegenüber Excel?
Ein Data Warehouse bietet eine zentrale, konsistente Datenbasis, die schnellere Analysen ermöglicht und die Fehleranfälligkeit manueller Datenverarbeitung minimiert.
- Quote paper
- Philipp Seidel (Author), 2014, Entwicklung einer Business Intelligence Architektur zur Entscheidungsunterstützung im Qualitätsmanagment, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/282036
