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State-of-the-Art und Bedarf von Business Intelligence

Diplomarbeit 2008 95 Seiten

Bibliothekswissenschaften, Information Science

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abstract

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Darstellungsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1 Einleitung
1.1 Warum gerade Business Intelligence?
1.2 Pressestimmen zu Business Intelligence (Auswahl)

2 Definition von Business Intelligence
2.1 Erklärungen zu Business Intelligence
2.2 Verwandte Begriffe - Stichwortverzeichnis
2.3 Competitive Intelligence

3 Systeme und Anwendungen – Werkzeuge und Technologien für die Steuerung eines Unternehmens mit Business Intelligence-System
3.1 Kriterien von Business Intelligence-Systemen
3.2 Architekturaufbau eines Systems
3.3 Aufgaben und Abläufe
3.3.1 Sammlung der Daten
3.3.2 Integration der Daten
3.3.3 Speicherung der Daten
3.3.4 Aufbereitung der Daten
3.4 Darstellung der Informationen bzw. Daten-/Benutzeroberflächen
3.5 Einsatzmöglichkeiten
3.6 Zusammenfassung

4 State-of-the-Art zu Business Intelligence in Deutschland
4.1 Studie vom Business Application Research Center (BARC)
4.1.1 Inhaltliche Zusammenfassung zum Ablauf und Verlauf der Studie der BARC
4.1.2 Fazit der BARC-Studie
4.2 State-of-the-Art zu Business Intelligence in Berlin und Brandenburg (eigene Studie) im Bereich IT und Hotels
4.2.1 Inhaltliche Beschreibung der Fragebögen
4.2.2 Auswertung der eigenen Studie

5 Unternehmensberatung mit Schwerpunkt Business Intelligence
5.1 Business Intelligence Group – B.I.G
5.2 Business Application Research Center - BARC

6 Schlusswort

Literaturverzeichnis

Monografien

Zeitschriftenartikel

Internetquellen

Linksammlungen

Anhang

Anhang 1: Anschreiben per E-Mail

Anhang 2: Fragebogen.

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Abakus. Quelle: Vollmer, J., [2007]: Informatik-Vollmer. Software. URL: http://www.informatik-vollmer.de/software/ftpsync-manual.php (geladen am 17. Nov. 2007)

Abbildung 2: Veranschaulichung zum besseren Verständnis der Definition von BI. Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an Kemper, H.-G., [2006], S. 4. Vieweg, 2., erg. Aufl.: Business Intelligence: Grundlagen und praktische Anwendungen. Eine Einführung in die IT-basierte Managementunterstützung

Abbildung 3: Intelligence in der Architektur eines Informationssystems. Quelle: Zur Positionierung und Weiterentwicklung des Data Warehousing in der betrieblichen Applikationsarchitektur, in Jung, R. (Hrsg.): Data Warehousing Strategie, Springer, Berlin etc. 2000

Abbildung 4: Ablauf der Integration der Daten. Quelle: Business Intelligence: Systeme und Anwendungen, Würzburg 2003

Abbildung 5: Dimensionswürfel (Data Cube). Quelle: Wikipedia: Stichwort

„OLAP Cube“ in Wikipedia 2007. URL: http://de.wikipedia.org/wiki/OLAP-Cube (geladen am 17. Nov. 2007)

Abbildung 6: Übersicht der einzelnen Komponenten der Microsoft-Business- Intelligence-Software. Quelle: Dietz, H.: Bereit für bessere Entscheidungen – mit Microsoft Business Intelligence: Microsoft BI Das Kernportfolio

Abbildung 7: Stand der Dinge der BI und Business-Intelligence-System...72 Abbildung 8: Stand der Dinge der BI und BIS IT-Branche

Abbildung 9: Stand der Dinge der BI und BIS der Hotel-Branche

Abbildung 11: Interne Daten

Abbildung 12: Externe Daten

Abbildung 12: Ausgehende Daten

Abbildung. 13: Wichtigkeit der Thematik Business Intelligence

Abbildung 14: Im welchen Jahr wurde die Business Intelligence als wichtig erkannt?

Abbildung 15: Die Funktionen der Befragten im Bereich Business Intelligence

Abbildung 16: Gekaufte und geplante Anschaffung der Business-Intelligence Anwendungen

Abbildung 17: Die Anbieter der Business-Intelligence-Software

Abbildung 18: Nutzung der Unternehmensberatung für die Anschaffung oder den Einsatz des Business-Intelligence-Systems

Darstellungsverzeichnis

Darstellung 1: Architektur von Business Intelligence-Systemen. Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an Integration von Data und Document Warehouses. Verknüpfung strukturierter und unstrukturierter Daten in entscheidungsunterstützenden Informationssystemen durch Knowledge Integrator, Diss. Würzburg 2002

Darstellung 2: Beispiel eines Aufbaus von einer Oberflächendarstellung mit Unterstützung der Business Intelligence-Applikation Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an Kemper, H.-G.: Business Intelligence: Grundlagen und praktische Anwendungen. Eine Einführung in die IT-basierte Managementunterstützung, 2., erg. Aufl., Vieweg, Wiesbaden. 2006

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Übersicht über OS und DWH. Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an Bange, C.: Business Intelligence: Systeme und Anwendungen, Werkzeuge und Technologien für die Unternehmenssteuerung. Würzburg 2003

Tab. 2: Projektplan für den Einsatz der Business-Intelligence-Systeme. Quelle: Was Unternehmen wirklich brauchen, in Computerwoche 2/07. URL: www.computerwoche.de/produkte_technik/business_intelligence/587800/ (geladen am 27. November 2007)

Darstellungsverzeichnis

Darstellung 1: Architektur von Business Intelligence-Systemen. Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an Integration von Data und Document Warehouses. Verknüpfung strukturierter und unstrukturierter Daten in entscheidungsunterstützenden Informationssystemen durch Knowledge Integrator, Diss. Würzburg 200232

Darstellung 2: Beispiel eines Aufbaus von einer Oberflächendarstellung mit Unterstützung der Business Intelligence-Applikation Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an Kemper, H.-G.: Business Intelligence: Grundlagen und praktische Anwendungen. Eine Einführung in die IT-basierte Managementunterstützung, 2., erg. Aufl., Vieweg, Wiesbaden. 2006…..…50

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abstract

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit dem Thema Business Intelligence. Am Anfang dieser Arbeit werden Presseartikel dokumentiert, um einen Überblick über den heutigen Markt und den Bedarf von Business Intelligence im Allgemeinen zu verschaffen. Als nächstes wird der Begriff Business Intelligence erläutert um dann die Prozesse, die Architektur und die Abläufe des Business- Intelligence-Systems zu beschreiben. Desweiteren wird eine empirische Untersuchung in mittelständischen Unternehmen im Raum Berlin und Brandenburg durchgeführt. Als Vergleich dazu wird die Studie der BARC, welche, in ganz Deutschland zum Thema Business Intelligence Untersuchungen durchgeführt haben, vorgestellt. Es stellt sich die Frage, welche Gewichtung BI im mittelständischen Bereich bekommen sollte. Als Beispiel dazu werden die zwei größten und bekanntesten Unternehmensberatungen im Bereich Business Intelligence vorgestellt.

1 Einleitung

Über das Thema Business Intelligence wird in letzter Zeit sehr viel diskutiert und geschrieben. Das Kürzel „BI" hat sich dementsprechend schnell durchgesetzt und wird mittlerweile bei Google als Suchwort erkannt und akzeptiert.1

Der Abakus wurde circa 1100 v. Chr. im indochinesischen Sprachraum erfunden und gilt als moderner Vorläufer der Business-Intelligence-Werkzeuge.2

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 1: Abakus. Quelle: Informatik-Vollmer. Software. URL: http://www.informatikvollmer.de/software/ftpsync-manual.php (geladen am 17. Nov. 2007)

Das Informationszeitalter des 21. Jahrhunderts ist geprägt von einer unübersichtlichen Datenfülle. Immer mehr Informationen werden dem Kunden, Arbeitnehmer und Arbeitgeber zugespielt. Die Tendenz ist steigend. Hinzu kommt die Weiterentwicklung der digitalen Kommunikation und Information, die schnell, einfach und kostengünstig zum Endkunden bzw. Entscheider gelangt. Dadurch entsteht jedoch gleichzeitig Arbeit für die Auswertung und Analyse der Informationen, die für die Entscheidungen wichtig sind. Daher bedarf es einer Organisation, eines professionellen Managements und Werkzeuge für einen besseren Work-Flow von Informationsarbeit, -management und -wirtschaft.

Fehlt eine richtige Organisation, insbesondere in der Business-Intelligence- Abteilung, sprich im Bereich Informationsmanagement eingebaut wird, können unter anderem folgende Probleme entstehen: interne/externe Inkompetenz, Verlust wichtiger Informationen, schlechtes Retrieval der Informationen etc.

Viele Führungskräfte gaben an, dass zwei Drittel der eingehenden Informationen nicht genügend genutzt werden. Die Hälfte der Befragten gaben an, dass sie durch die Informationssuche von der eigentlichen Tätigkeit abgehalten werden. Genauso viele gaben zu, dass die eingehenden Informationen oft nicht nutzbar sind und so Entscheidungen verspätet getroffen werden müssen. Dies ergab eine Studie durch Reuter.3

„DasProblemwirdsichweiterverschärfen:DieDatenflutwächst stetig, was sowohl die Identifikation der wirklich wichtigen Informationen als auch die verständliche Aufbereitung der Daten schwieriger macht.“ (Bange, C. 2007)4

1.1 Warum Business Intelligence?

Eine erfolgreiche Unternehmensführung bedarf eines professionellen Workflows des Informationsmanagements, da ein unternehmenspezifisches Ziel darin besteht, möglichst schnelle, günstige und gute Informationen über ein bestimmtes Objekt, einen Nutzer oder aber auch über andere Unternehmen zu bekommen. Daher sind Business-Intelligence-Systeme ein unverzichtbarer Teil eines Unternehmens geworden. Auch Entscheidungsprozesse werden in Business- Intelligence-Systeme eingebunden, sie sind betrieblich, strategisch und auf Geschäftstüchtigkeit ausgerichtet.

Business-Intelligence-Systeme versprechen und bieten einen schnellen Zugriff auf Informationen zu einem bestimmten Objekt, das für eine Entscheidung wichtig ist. Vor allem der Real-time-Modus ist hierbei ein wichtiger Bestandteil geworden, um sich an die Bedürfnisse der Nutzer anpassen zu können.

Immer mehr Unternehmen wollen sich ein Business-Intelligence-System anschaffen. Laut BARC (Business Application Research Center)-Studie werden bereits in 49% der mittelständischen Unternehmen solche Systeme genutzt, nahezu 40% planen eine entsprechende Anschaffung (siehe auch Kap. 4.1 „Studie von BARC“).5

Die Prozesse der Geschäfte und die Abfrage der Einzelinformationen müssen oftmals in Echtzeit (in Tages-, Stundenoder Minutenabständen) erfolgen. Sekunden- oder minutenschnelle Abfrage und Ablauf gewinnen an immer größerer Bedeutung (Real-time-Modus).6

Die wichtigste Frage bezüglich eines Business-Intelligence-Systems ist: Warum braucht man Echtzeitauswertung (Real-time-Auswertung)? Oft werden die Informationen aus dem Datenlager, die sog. Data Warehouse, in wöchentlichen oder monatlichen Zyklen aktualisiert. Diese entsprechen oft den Anforderungen für Geschäftsberichte, aber nicht für Tagesauswertungen, Abruf der aktuellen

Lieferanten, Kundendaten etc.7

Abhilfe für die oben genannten Probleme kann der Einsatz eines Business- Intelligence-Systems schaffen. Bevor man jedoch das Projekt für den Einsatz eines Business-Intelligence-Systems startet, sollten verschiedene Kriterien und Anforderungen berücksichtigt werden (vgl. Kap. 3 „Systeme und Anforderungen

– Werkzeuge und Technologien für die Steuerung eines Unternehmens der Business-Intelligence-Systeme“).

Die CIOs8 stellen für den Einsatz und die Nutzung der Business-Intelligence- Systeme die höchste Priorität dar.9

1.2 Pressespiegel zu Business Intelligence (Auswahl)

In letzter Zeit wurde viel über Business Intelligence in der Presse und in Fachzeitschriften geschrieben. Vor allem auch in der Werbung wurden Business- Intelligence-Produkte angepriesen (siehe die SAS Institute-Werbung). Zuletzt gab es ein großes Werbeplakat im Hamburger Hauptbahnhof (Stand: Oktober 2007).

In diesem Kapitel werden ein paar wichtige Artikel ausgewählt und dokumentiert, um einen Eindruck zu vermitteln, warum der Einsatz der Business- Intelligence-Systeme, gerade für die Unternehmen im Mittelstand wichtig ist.

Die wichtigsten Kriterien für den Einsatz der Business-Intelligence-Systeme sind Real-time-Modus sowie Qualität und Haltbarkeit der Daten.

Auf der Internet-Fachwebseite „Silicon.de“ wurde darüber berichtet, dass die Business-Intelligence-Branche recht sicher ist. Die Software-Anbieter preisen relativ große Möglichkeiten an, wie z.B.: „Demokratisierung der Information“,

„Analyse in Echtzeit“ oder „BI auf Knopfdruck“. Vor allem der Anbieter von SAS Institute wirbt mit derartigen Mottos. Der BI ist ein Wachstumsmarkt, obwohl die IT-Budgets oft gekürzt werden. In den vergangenen Zeiten verursachten vor allem die verschiedenen Quellen und Formate der Daten größere Probleme. Hinzu kommt, dass neben den firmeneigenen Datenquellen zusätzlich die Systeme von Partnern angeschlossen werden. Dadurch entstehen größere Probleme, die manchmal die Analysen von Informationen sogar unmöglich machen.

Laut Marktbeobachter der Gartner Group sagten 14 % der befragten Unternehmen dennoch aus, dass sie in den kommenden Jahren mehr als 500.000 US-Dollar für die Bereitstellung und Auswertung von Informationen ausgeben wollen. 40 Prozent der befragten Unternehmen steht ein Budget von mehr als

100.000 US-Dollar zur Verfügung.10

Ein wichtiger Aspekt, den es zu berücksichtigen gilt, ist die Anschaffung eines Business-Intelligence-Systems, denn diese ist nicht billig und bereits die Anschaffung und Bereitstellung von Informationen ist immerhin ein kostspieliges Verfahren für das Unternehmen.11

Hinsichtlich der Aktualität von Daten ist vor allem für die Unternehmen sehr wichtig, dass sie die Daten möglichst im Real-time-Modus erhalten. Heutzutage können sich Unternehmen nicht leisten, Entscheidungen auf Basis von veralteten Daten zu treffen. Leider hat jedes dritte Unternehmen nicht diese Möglichkeit, sich Informationen in Echtzeit über die Softwaresysteme zu beschaffen [2006]. Und nur zwei Prozent der befragten Unternehmen nutzen die Business- Intelligence-Software, die eine Selbstauswertung der Daten ermöglicht und ohne Verzögerung Vorschläge herausgibt. Diese Zahlen ergab die Business- Intelligence-Studie biMA® von Steria Mummert Consulting, welche voraussagt, dass bei einem Einsatz von Business-Intelligence der Geschäftserfolg durch Informationen steigt. Rohdaten würden zu wertvollen Informationen. Daher bedürfe es einer schnellen und realitätsnahen Auswertung derselben.12

2 Definition von Business Intelligence

Business Intelligence kann man folgendermaßen umreißen: Es bezeichnet den Prozess, „d [er] Sammlung, Auswertung und Darstellung aller in einem Unternehmen vorhandenen Geschäftsdaten“ (Zimmermann, M., 2007).13

Business Intelligence führt zu einem Vorteil im Wettbewerb durch Informationen. Der Begriff BI erlebte in den letzten zwei Jahren einen Aufschwung. Er beschreibt die Software, die für die Aufbereitung und Analyse der Daten von Unternehmen genutzt wird.

Natürlich die entsprechenden technischen Details, Prozesse und Abläufe nicht ganz neu. Hinter ihnen verbergen sich Bezeichnungen wie z.B.: Reporting-System, Data-Warehouse, Balanced-Scorecard, Management- Informations-Systeme (MIS) etc. Vor allem die ersten beiden Abläufe gehören zur Datenanalyse. Die Werkzeuge für die Analyse, Auswertung und Bereitstellung der Daten sind und werden in Zukunft stärker nachgefragt. Denn durch die Flut von Informationen sehen die Unternehmen sich gezwungen, die Auswertung und Analyse der speziellen und professionellen Business-Intelligence- Software zu überlassen. Durch globales Wirtschaftswachstum, vor allem Fusionen, Zusammenschlüsse der Unternehmen, Übernahmen, Expansionen etc. werden die Informationen erst recht mehr und mehr unüberschaubar. Um den Überblick behalten zu können, brauchen die Entscheider strukturierte und gut aufbereitete Daten. Vor allem die Usability der Oberfläche und Geschwindigkeit der Abfragen von Informationen sind wichtige Eigenschaften für die Entscheider. Einige Experten vermuten, dass die eben genannten Eigenschaften der

„Intelligenz“-Software gar vom Erfolg eines Unternehmens abhängen. Nicht nur die großen Unternehmen nutzen bereits die Business-Intelligence-Systeme, auch immer mehr mittelständische Unternehmen planen den Einsatz von Business-Intelligence-Systemen. Experten rechnen damit, dass der Einsatz von Business-Intelligence-Systemen einem Vorteil im Wettbewerb dient.14

Business Intelligence wird als die entscheidungsorientierte Sammlung und Aufbereitung von Daten zur Darstellung der Informationen, die in Verbindung mit den Unternehmen stehen, verstanden. Es sorgt für eine Berichterstattung im Real-time-Modus über Ablauf und Ergebnisse der Geschäftsprozesse. Die Analyse von Daten über Kunden, Lieferanten und interne Vorgänge, die Planung und Vorhersagungen (Forecasting) sind nicht mehr Hauptbestandteil des operativen Geschehens. Sie werden zu Quellen für die entscheidenden Wettbewerbsvorteile und damit einem wichtigen Bestandteil des Unternehmens.15

In einer Call-Center-Agentur z.B. müssen oft parallel zu den Anfragen der Kunden auch bestimmte Informationen bearbeitet oder eine zeitgleiche Analyse der Kunden (Kreditrahmen etc.) vorgenommen werden.16

Business Intelligence berücksichtigt Aspekte der Integration von Strategien, Prozessen und Technologien. Daraus ergibt sich schließlich die Verteilung der ungleichartigen Unternehmens-, Marktund Wettbewerberdaten damit die Erfolge von Wissen über Status, Potentiale und Perspektive erzeugt werden. Business Intelligence ist ein ganzheitlicher Ansatz der Unternehmenssteuerung.

Im deutschsprachigen Raum ist der Begriff BusinessIntelligence noch relativ unbekannt, weshalb er einer ausführlichen Erklärung bedarf. Die dazu notwendigen Begriffe werden im folgenden Abschnitt (Vgl. Kap. 2.2 „Verwandte Begriffe“) kurz aufgelistet.

Business Intelligence ist eine relativ junge Applikation, die in Unternehmen für ein besseres Workflow des Informationsflusses eingesetzt wird. Dabei spielen Begriffe wie Geschäftsanalysen etc. eine Rolle, welche im Folgenden näher erläutert werden sollen.

2.1 Erklärung zu Business Intelligence

„Business Intelligence“, abgekürzt mit „BI“, ist ein englischer Begriff und wird mit: „Geschäftsanalyse“, „geschäftliche Nachforschung“, „geschäftliche Erkenntnisse“ übersetzt. Einigen Autoren verstehen BI auch als „Geschäftsintelligenz, allerdings wird dieser Begriff eher selten gebraucht. Im deutschen Sprachraum hat sich das englische Wort „Business Intelligence“ durchgesetzt.

Anfang bis Mitte der 1990er-Jahre wurde der Begriff „BI“ populär. Er bezeichnet Systeme und Prozesse der systematischen Analyse (intelligence) des internen Unternehmens und deren Umfeldbeobachtung (Competitive Intelligence).17

„Ziel ist die Gewinnung von Erkenntnissen, die in Hinsicht auf die Unternehmensziele bessere operative, taktische oder strategische Entscheidungen ermöglichen.“18

Zur Auswertung von Daten des eigenen Unternehmens und/oder zur Einspielung externer Daten (Mitbewerber) sowie für die Informationsbeschaffung hinsichtlich neuer Entwicklungen des Marktes werden bestimmte analytische Konzepte und EDV-Systeme (CRM19 etc.) genutzt.

Dabei bietet Business Intelligence überwiegend Werkzeuge für die Sammlung, Speicherung, Aufbereitung und Darstellung der mengenmäßig großen Daten, die für interne Zwecke, insbesondere für die Entscheidungen wichtig sind. Ebenso soll Business Intelligence zur höheren Qualität der Daten beisteuern.20

Anhand der gewonnenen Erkenntnisse können die Unternehmen ihre:

- Geschäftsabläufe, Kundenund Lieferantenbeziehungen profitabler machen
- Kosten senken
- Risiken minimieren und
- Werteschöpfung vergrößern etc.

Der Begriff „BI“ wird häufig in der Wirtschaftsinformatik, aber auch in der Betriebswirtschaftslehre, seit Kurzem ebenso im Wissensmanagement, Informationsmanagement und Dokumentationswesen angewandt.

Der englische Begriff „Intelligence“ wird nicht mit „Intelligenz“ übersetzt, sondern meint die Erkenntnisse aus dem Sammeln und Aufbereiten einschlägiger Informationen (vgl. den amerikanischen Geheimdienst CIA (Central Intelligence Agency). Das Wort „Business“ bedeutet hier „Geschäft“.

BI ist also die Gesamtheit aller unternehmensinternen und –externen wirtschaftlichen Subjekte und Vorgänge, die für das eigene Unternehmen relevant sind. Data Warehouse ist dabei der Hauptbestandteil eines Business-Intelligence- Systems. Diese Systematik der Unternehmensanalyse lässt sich grob in drei Phasen einteilen:

- 1. Phase: datadelivery: Hier werden die Eckdaten festgelegt und erhoben (quantitativ und qualitativ, strukturiert und unstrukturiert). Die Erfassung der Daten erfolgt entweder über ein „operatives“ System (OLTP21 ) oder in einem Data-Warehouse (Datenlager).
- 2. Phase: discovery of relations, patterns and principles: Die Daten werden in einen Zusammenhang gebracht; so werden Muster und Gegensätze sichtbar und es besteht die Möglichkeit, anhand der aufgestellten Theorien Vergleiche zu ziehen, z.B. in Form von multidimensionalen Analysen oder Data-Mining.22
- 3. Phase: knowledge-sharing: Hier werden die Erkenntnisse im Unternehmen kommuniziert, d.h. in das Wissensmanagement integriert.23

Der Begriff „BI“ kann im engeren Sinn folgendermaßen verstanden werden: BI ist eine Methodik der Datenerfassung. Im weiteren Sinn versteht man unter BI die Gesamtheit von Managementgrundlagen wie z.B.

- Wissensmanagement
- Customer-Relationship-Management (CRM)
- Balanced-Scorecard24

Sprich die BI umfasst die permanente Datenpflege und Anpassung an ein ver- ändertes Umfeld (strategicalignment).

Es gibt etliche Institutionen, die BI einsetzen und umsetzen. BI wird hier oftmals als Unternehmensberatung (siehe Kap. 6 „Unternehmensberatungen“) verstanden und übt diese Funktion auch aus. Diese vermitteln den Unternehmen Lö- sungen, Konzepte und Einsetzung der Business Intelligence–Tools. Der Datenbestand einer Analyse wird aus einem Data-Warehouse bzw. Auszü- gen daraus gespeist (Data-Marts25 ).

Die Methodik der Analyse besteht u.a. aus:

- OLAP (Online-Analytical-Processing (OLAP), wird neben dem Data-Mining (auch Datenschürfung) zu den analytischen Systemen der Informationen gezählt
- Data-Mining
- Text-Mining (engl.: text Manning, abgeleitet Von: text data Manning), bezeichnet die automatisierte Entdeckung neuer, richtiger und relevanter Informationen aus Textdaten
- Web-Mining, darunter versteht man die Übertragung von Techniken des Data-Minings zur (teil)automatischen Extraktion von Informationen aus dem Internet
- Case-Based-Reasoning: Das fallbasierte Schließen (englisch case-based reasoning, franz. raisonnement par cas) ist ein maschinelles Lernverfahren zur Problemlösung durch Ähnlichkeitsschluss.
- klassischer Statistik26

Im Laufe dieser wissenschaftlichen Arbeit kommen häufig die Begriffe Business-Intelligence-System und Business-Intelligence-Software vor. Ihr Unterschied besteht darin, dass mit „System“ die gesamten Business-Intelligence- Applikationen gemeint sind und Business-Intelligence-Software nur den Teil des Systems umfasst.

Folgende Abbildung soll die Definition von Business Intelligence bildlich veranschaulichen:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 2: Veranschaulichung zum besseren Verständnis der Definition von BI. Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an Kemper H.-G.: Business Intelligence: Grundlagen und praktische Anwendungen. Eine Einführung in die IT-basierte Managementunterstützung, 2., erw. Aufl., Vieweg, Wiesbaden 2006, S. 4

* Balanced-Scorecard

+ Customer Relationship Management

2.2 Verwandte Begriffe - Stichwortverzeichnis

- Business Intelligence (Oberbegriff)
- Data-Warehouse (Unterkategorie)
- Competitive-Intelligence (CI) (Marktforschung, vgl. Kap. 2.3)
- Technical-Intelligence
- Strategic-Intelligence
- Market-Intelligence
- Data-Mining
- Konkurrenzanalyse
- Aggregation (OLAP)
- Assoziationsanalyse
- Balanced-Scorecard
- Business-Performance-Management
- Entscheidungsunterstützungssystem
- Informations Builders
- Memory-basierte Analyse
- Multidimensional Expressions
- Multidimensionale Datenbank
- Nachhaltigkeitsmanagement
- Online Analytical Processing (OLAP)
- Sequenzmuster
- Latent Semantic Indexing
- Management-Informationssystem (MIS)
- Management Support Systems (MSS) (dt. Managementunterstützungssysteme (MUS)
- Mediator-basiertes Informationssystem
- Text-Mining
- Zugriff auf Informationen
- Informationssystem-Architektur
- Werkzeug der Informationsgewinnung
- Entscheidungsunterstützende Systeme
- Abfrageund Berichtssysteme
- Führungsinformationssysteme27 28

2.3 Competitive Intelligence

Der Begriff „BI“ wird häufig synonym mit CompetitiveIntelligence verwendet. Jedoch muss man Unterschiede der beiden Begriffe berücksichtigen.

Business Intelligence wird allgemeiner gefasst und ist ein Oberbegriff, der mit verschiedenen Themen verbunden ist. So beinhaltet er beispielsweise auch die Auswertung von firmeninternen Daten. Im französischen Sprachraum wird der Begriff parallel zu veille technologique verwendet, worunter die Suche nach technischer Innovation verstanden wird.

Competitve Intelligence (CI) kann man ins Deutsche ungefähr folgendermaßen übersetzen:

Konkurrenz-/Wettbewerbsforschung, -analyse, -beobachtung, - (früh)aufklärung. Der Begriff schließt dabei „environmental scan“ (Umgebungsforschung) ein. In den Abläufen der CI werden Informationen über Konkurrenzunternehmen, Wettbewerbsprodukte, Marktentwicklungen, Branchen, neue Patente, neue Technologien und Kundenerwartungen gesammelt und ausgewertet. Dadurch können die Unternehmen Vorteile - aufgrund von besseren Informationen - im Wettbewerbsmarkt erzielen. Im Gegensatz zur CI kümmert sich die Marktforschung um die Gewinnung von Informationen bezüglich des Absatzmarktes.

In den USA müssen die börsennotierten Firmen nach dem Sarbanes- Oxley-Act29 von 2002 innerhalb von 48 Stunden ihre Informationen über Ereignisse an die Aktionäre weitergeben. Die börsennotierten Unternehmen mussten laut Gesetz bis spätestens 2005 eine CI-Funktion installieren. Bis jetzt haben alle börsennotierten US-Unternehmen eine CI-Funktion eingesetzt. Dementsprechend werden dort auch die BI-Tools eingesetzt.30

Der Begriff „CI“ wurde von der Society of Competitve Intelligence Professionals (SCIP (USA) und Deutsches Competitive Intelligence Forum (Deutschland)) als eigenständiger Begriff etabliert.

Die Auswertung firmeninterner Daten ist ebenfalls ein Teil der Business Intelligence. Weitere mögliche Synonyme sind:

- Technical-Intelligence
- Strategic-Intelligence
- Market-Intelligence31

[...]


1 Vgl.: Bange C.: Entscheidend bei BI wird das Wie, in BARC-Guide.de,. Internetplattform für Business Applications 2/2007, S. 3.

2 Vgl.: Bange C.: Entscheidend bei BI wird das Wie, in BARC-Guide.de,. Internetplattform für Business Applications 2/2007, S. 3.

3 Vgl.: Bange, C.: Integration von Data und Document Warehouses. Verknüpfung strukturierter und unstrukturierter Daten in entscheidungsunterstützenden Informationssystemen durch Knowledge Integrator, Diss. Würzburg 2002, S. 1.

4 Bange, C.: Mittelstand, Business Intelligence im Mittelstand: Durchblick im Daten-Wust, in COMPUTERWOCHE 3/2007, S. 14.

5 Vgl. Friedrich, D.: Business Intelligence im Mittelstand, in: is report 4/2007, 11. Jhg., S. 29.

6 Vgl.: Data Warehouse überwacht Prozesse, in: COMPUTERWOCHE 8/2006, S. 1. URL: www.computerwoche.de/bizone/580641 (geladen am 27. November 2007).

7 Vgl.: Alexander, S.: Business Intelligence ist nicht mehr der Nabel der Welt, in: COMPUTER- WOCHE 4/2006, S. 1. URL: www.computerwoche.de/bizone/574470/index6.html (geladen am 27. November 2007).

8 CIO: Chief Information Officer (engl.): dt. Leiter für Informationstechnologie.

9 The Gartner Group 2007.

10 Vgl.: Ostler, U.: Business Intelligence – eine krisensichere Branche?, in: Silicon 11/2002. URL: http://www.silicon.de/enid/cio/3096 (geladen am 23. Dezember 2007).

11 Vgl.: o.V.: Business Intelligence ist eine Frage der Haltung, in: Silicon 11/2002. URL: http://www.silicon.de/enid/business_software/4295 (geladen am 26.Dezember 2007).

12 Vgl.: Forthmann, J.: Zugriff auf wichtige Informationen dauert häufig noch zu lange, in: Presseportal 4/2007, S. 1. URL: http://www.presseportal.de/pm/50272/972699/steria_mummert_consulting?pre=1 (geladen am 26. Dezember 2007).

13 Zimmermann, M.: Was ist eigentlich Business Intelligence?, in: ERPmanager 3/2007. URL: http://www.erpmanager.de/magazin/artikel_1361_business_intelligence_bi.html (geladen am 27. Nov. 2007).

14 Bittner, U.: Wenn Software mitdenkt, in: BERUF UND CHANCE, Frankfurter Allgemeine Zei- Wichtig ist auch, dass die Entscheider eine Möglichkeit bekommen, sich von überall her Zugriff auf die Daten der Unternehmen zu verschaffen. tung 2007, S. C4.

15 Vgl. Bange, C.: Business Intelligence: Systeme und Anwendungen, Werkzeuge und Technologien für die Unternehmenssteuerung. Würzburg. 2003, S. 2.

16 Alexander, S.: Business Intelligence ist nicht mehr der Nabel der Welt, in: COMPUTERWO- CHE 4/2006, S. 1. URL: www.computerwoche.de/bizone/574470/index6.html (geladen am 27. November 2007).

17 Vgl. Wikipedia: Stichwort “Business Intelligence”, in Wikipedia 2007. URL: http://de.wikipedia.org/wiki/Business_Intelligence (geladen am 23. Oktober 2007).

18 Vgl. Wikipedia: Stichwort “Business Intelligence”, in Wikipedia 2007. URL: http://de.wikipedia.org/wiki/Business_Intelligence (geladen am 23. Oktober 2007).

19 CRM – Customer Relationship Management. Ein Management, das der Beziehung zwischen dem Kunden und dem Unternehmen dient. Es werden hier hauptsächlich kundenspezifische Daten ausgewertet.

20 Vgl.: Bange, C: Integration von Data und Document Warehouses. Verknüpfung strukturierter und unstrukturierter Daten in entscheidungsunterstützenden Informationssystemen durch Knowledge Integrator, Diss. Würzburg 2002, S. 69.

21 Abk. "Online Transaction Processing". Direktzugriff der Benutzer auf Daten, wobei Änderungen in der Datenbasis in Echtzeit durchgeführt werden (Real time-Modus).

22 Die großen Datenmengen werden auf sinnvolle Beziehungen untereinander mithilfe statistischer Methoden untersucht. Für die ermittelten Beziehungen wird nach der Analyse ein Modell entstellt. Eine ideale Basis für Data Mining ist ein Data Warehouse.

23 Bange, C: Integration von Data und Document Warehouses. Verknüpfung strukturierter und unstrukturierter Daten in entscheidungsunterstützenden Informationssystemen durch Knowledge Integrator, Diss. Würzburg 2002, S. 69.

24 Balanced Scorecard (BS) (wörtlich übersetzt: ausgewogene Bewertungskarte) ist ein ganzheitliches System von Kennzahlen, das der Umsetzung der Unternehmensstrategie dient. BS ist in erster Linie als Steuerungsinstrument für die Unternehmensführung geeignet. Das resultierende unternehmensweite Modell der Kennzahlen dient jedoch allen Führungskräften als Entscheidungshilfe und löst auf diese Weise ein ineffizientes Berichtswesen vollständig ab.

25 Ein Data-Mart ist ein langfristig gehaltener Datenbestand innerhalb eines Data-Warehouse (Datenlager) oder die Kopie eines Teilbereichs des Data-Warehouse, die für einen bestimmten Organisationsbereich oder eine bestimmte Anwendung geschaffen wird.

26 Vgl. Wikipedia: Stichwort “Business Intelligence”, in Wikipedia 2007. URL: http://de.wikipedia.org/wiki/Business_Intelligence (geladen am 23. Oktober 2007).

27 Vgl.: Strauch, B.: Praxisbuch Wissensmanagement. Strategien - Methoden – Fallbeispiele, 1. Aufl., Symposion Publishing. 2002. URL: http://www.symposion.de/wm-ph/wm-ph_26.htm (geladen am 28. Dezember 2007).

28 Kemper H.-G.: Business Intelligence: Grundlagen und praktische Anwendungen. Eine Einführung in die IT-basierte Managementunterstützung, 2., erw. Aufl., Vieweg, Wiesbaden 2006, S. 1.

29 Das US-Gesetz „Sarbanes-Oxley Act of 2002 (SOX, SarbOx auch SOA)“ verpflichtet die börsennotierten Unternehmen, die Berichterstattung innerhalb von 48 Stunden an Aktionäre weiterzugeben. Auslöser waren die Bilanzskandale der Unternehmen Enron und Worldcom. Das Gesetz wurde vom Vorsitzenden des Senatsausschusses für Bankwesen, Wohnungsund Städtebau: Paul S. Sarbanes und dem Vorsitzenden des Repräsentantenhauses für Finanzdienstleistungen: Michael Oxley initiiert.

30 Vgl. Wikipedia: Stichwort „Competitive Intelligence“, in Wikipedia 2007. URL: http://de.wikipedia.org/wiki/Competitive_Intelligence (geladen am 29. November 2007).

31 Vgl. Wikipedia: Stichwort „Competitive Intelligence“, in Wikipedia 2007. URL: http://de.wikipedia.org/wiki/Competitive_Intelligence (geladen am 29. November 2007).

Details

Seiten
95
Jahr
2008
ISBN (eBook)
9783640220434
ISBN (Buch)
9783640222773
Dateigröße
2.2 MB
Sprache
Deutsch
Katalognummer
v118249
Institution / Hochschule
Fachhochschule Potsdam
Note
3,0
Schlagworte
State-of-the-Art Bedarf Business Intelligence Competitive

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Titel: State-of-the-Art und Bedarf von Business Intelligence