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
- Vorwort
- Begriffsherleitung und Definition
- Bedarfstreiber und Ziele
- Integration einer BI-Lösung.
- Data-Warehouse-Konzept.
- Datenanalyse.
- Online Analytical Processing
- Data Mining.
- Einführung eins BI-Systems
- Betrieb eines integrierten BI-Systems
- Anwendungsfelder
- Betriebswirtschaftliche Anwendungsmethoden
- Fallstudien
- Customer Relationship Analytics im Einzelhandel
- BI-Analyse im RFID-gestützten Supply Chain Management
- Integration einer Real-time-Data-Warehousing-Lösung.
- Schlusswort
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Arbeit untersucht das Konzept von Business Intelligence (BI) und seine praktische Anwendung in der Unternehmensführung. Sie beleuchtet die Entstehung des Begriffs, die relevanten Bedarfstreiber und Ziele sowie die technischen und betriebswirtschaftlichen Aspekte der BI-Implementierung.
- Begriffsherleitung und Definition von Business Intelligence
- Bedarfstreiber und Ziele der Integration von BI-Lösungen
- Das Data-Warehouse-Konzept als Grundlage für BI-Systeme
- Analyseverfahren im Kontext von BI: Online Analytical Processing und Data Mining
- Anwendungsfelder und betriebswirtschaftliche Methoden von Business Intelligence
Zusammenfassung der Kapitel
- Vorwort: Dieses Kapitel führt in das Thema Business Intelligence (BI) ein und verdeutlicht die zunehmende Bedeutung von Datenanalyse und -verarbeitung im Informationszeitalter. Es stellt die zentrale Rolle von BI als intelligentes Instrument zur Unternehmensführung heraus und gibt einen Überblick über die Inhalte der folgenden Kapitel.
- Begriffsherleitung und Definition: In diesem Kapitel wird die historische Entwicklung des Begriffs Business Intelligence (BI) beleuchtet und die begriffliche Vielfalt diskutiert. Dabei werden wichtige Vorläufer wie Management-Informations-Systeme (MIS), Decision-Support-Systeme (DSS) und Executive-Information-Systems (EIS) vorgestellt und deren Einfluss auf die Entstehung des BI-Konzepts erläutert. Zudem wird die Bedeutung des Data-Warehouse (DWH) als zentrale Komponente der BI-Landschaft hervorgehoben.
- Bedarfstreiber und Ziele: Das Kapitel analysiert die internen und externen Bedarfstreiber für die Integration von Business Intelligence (BI)-Lösungen in Unternehmen. Es beleuchtet die unternehmerischen Ziele, die mit der Implementierung von BI erreicht werden können, und zeigt die wachsenden Marktpotentiale für BI-Anbieter auf.
- Integration einer BI-Lösung: Der Abschnitt erläutert die Integration von BI-Lösungen in Unternehmen und präsentiert das Data-Warehouse-Konzept als Grundlage für die Verarbeitung und Verteilung großer Datenmengen. Es beschreibt die Architektur des Data Warehouses und die Bedeutung dieses Systems für die erfolgreiche Implementierung von BI-Lösungen.
- Data-Warehouse-Konzept: Das Kapitel geht detailliert auf das Data-Warehouse-Konzept ein und erläutert dessen Rolle als zentrales Element der BI-Landschaft. Es beleuchtet die Funktionsweise des Data Warehouses und die verschiedenen Komponenten, die an seiner Implementierung beteiligt sind.
- Datenanalyse: Dieser Abschnitt fokussiert auf die Methoden und Werkzeuge der Datenanalyse im Kontext von BI. Es stellt das Online Analytical Processing (OLAP) und Data Mining als wichtige Verfahren zur Analyse von Datenbeständen vor und erläutert deren Einsatzmöglichkeiten im Rahmen von BI-Lösungen.
- Online Analytical Processing: Das Kapitel konzentriert sich auf das Online Analytical Processing (OLAP) als Methode der Datenanalyse. Es beschreibt die Funktionsweise von OLAP-Systemen und die Möglichkeiten, die diese für die Gewinnung von Geschäftsinformationen bieten.
- Data Mining: Der Abschnitt beleuchtet Data Mining als ein weiteres wichtiges Verfahren der Datenanalyse im BI-Umfeld. Es erläutert die Prinzipien von Data Mining, die verschiedenen Techniken und Algorithmen sowie die Anwendung von Data Mining in verschiedenen Geschäftsbereichen.
- Einführung eins BI-Systems: Das Kapitel befasst sich mit der Einführung eines BI-Systems in Unternehmen. Es erläutert die verschiedenen Phasen des Implementierungsprozesses, die zu berücksichtigen sind, und die Herausforderungen, die bei der Einführung von BI-Systemen auftreten können.
- Betrieb eines integrierten BI-Systems: Der Abschnitt behandelt den Betrieb eines integrierten BI-Systems in der Praxis. Es zeigt die verschiedenen Aspekte des Betriebs, wie z. B. die Wartung, die Pflege der Datenqualität und die Sicherstellung der Datensicherheit.
- Anwendungsfelder: Das Kapitel beleuchtet die verschiedenen Anwendungsfelder von BI-Lösungen in Unternehmen. Es zeigt, wie BI in unterschiedlichen Bereichen wie Marketing, Vertrieb, Produktion und Finanzwesen eingesetzt werden kann und welche Vorteile BI in diesen Bereichen bietet.
- Betriebswirtschaftliche Anwendungsmethoden: Dieser Abschnitt befasst sich mit den betriebswirtschaftlichen Methoden, die im Zusammenhang mit BI-Lösungen eingesetzt werden. Es zeigt, wie BI-Tools zur Unterstützung von betriebswirtschaftlichen Entscheidungen genutzt werden können, z. B. bei der Planung, Steuerung und Kontrolle von Geschäftsprozessen.
- Fallstudien: In diesem Kapitel werden drei konkrete Fallstudien vorgestellt, die die praktische Anwendung von BI-Lösungen in verschiedenen Branchen verdeutlichen. Die Fallstudien zeigen, wie BI-Lösungen Unternehmen dabei unterstützen, ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, die Kundenbindung zu stärken und neue Geschäftsmöglichkeiten zu erschließen.
Schlüsselwörter
Business Intelligence (BI), Data Warehouse, Online Analytical Processing (OLAP), Data Mining, Decision Support System (DSS), Management Information System (MIS), Executive Information System (EIS), Customer Relationship Management (CRM), Supply Chain Management (SCM), RFID, Real-time Data Warehousing, Betriebswirtschaftliche Anwendungsmethoden, Fallstudien.
- Quote paper
- Benedikt Bogner (Author), 2017, Integration und Betrieb eines Business Intelligence Systems im Unternehmen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/440919
