Der Einzug des Informationszeitalters lässt der Information, als begehrten Rohstoff, eine neue Bedeutung hinzukommen. Die Realisierung des eigentlichen Nutzens erfordert die Handhabung und Analyse von großen Datenmengen. In dieser Beziehung findet Business Intelligence (BI), als schnell gebrauchtes Trendwort Einzug. Bereits die Begrifflichkeit impliziert ein intelligentes Instrument zur Unternehmensführung. Zunächst soll die Begriffsherleitung und der begriffliche Rahmen definiert werden. Von der Kombination aus informationstechnischen und betriebswirtschaftlichen Prozessen zur Sammlung, Aufbereitung und Darstellung entscheidungsrelevanter Informationen, verspicht sich die Unternehmenswelt eine Antwort, auf ein komplexer und dynamischer werdendes Marktumfeld. Hierzu erfolgt eine Übersicht der internen und externen Bedarfstreiber sowie der Unternehmensziele.
Auch Softwarehersteller und -berater erkennen die Marktpotentiale für BI. Allein in Deutschland generierten im Jahr 2014 insgesamt 289 BI-Anbieter einen eine Gesamtumsatz von etwa 1,5 Milliarden Euro durch Lizenzverkäufe und Wartungsgebühren. Allein 317 Millionen Euro Umsatz generierte der Marktführer SAP. Die Voraussetzung für die Verarbeitung und Distribution großer Datenmengen schafft das Data Warehouse. Als Disziplin der Informatik und insbesondere der Wirtschaftsinformatik, bildet es das Herz und die technische Komponente einer BI-Lösung. Die Konkretisierung der BI-Architektur erfolgt mit der Implementierung für einen spezifischen Anwendungsfall. Das Grundgerüst des Data Warehouse bleibt dabei konstant und wird beleuchtet. Darauf aufbauend erfolgt der Einsatz von Analyseverfahren. Als meist genutzte Analysewerkzeuge, werden das Online Analytical Processing sowie das Data Mining vorgestellt. Die enge Verzahnung zur Unternehmensführung spiegelt sich im Einsatz von betriebswirtschaftlichen Methoden wider.
Inhaltsverzeichnis
1. Vorwort
2. Begriffsherleitung und Definition
3. Bedarfstreiber und Ziele
4. Integration einer BI-Lösung
4.1. Data-Warehouse-Konzept
4.2. Datenanalyse
4.2.1. Online Analytical Processing
4.2.2. Data Mining
4.3. Einführung eins BI-Systems
5. Betrieb eines integrierten BI-Systems
5.1. Anwendungsfelder
5.2. Betriebswirtschaftliche Anwendungsmethoden
6. Fallstudien
6.1. Customer Relationship Analytics im Einzelhandel
6.2. BI-Analyse im RFID-gestützten Supply Chain Management
6.3. Integration einer Real-time-Data-Warehousing-Lösung
7. Schlusswort
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