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Business Intelligence im E-Commerce

Hausarbeit 2002 46 Seiten

Medien / Kommunikation - Multimedia, Internet, neue Technologien

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

1. Einführung und Fragestellung
1.1 Fragestellung
1.2 Motivation
1.3 Vorgehensweise

2. Grundlagen und Begriffsabgrenzungen
2.1 Business Intelligence und Web Intelligence
2.1.1 Der Begriff Business Intelligence (BI)
2.1.2 Der Begriff Web Intelligence
2.1.3 Der Business Intelligence Prozess
2.2 Unternehmensführung und Steuerung
2.2.1 Der Begriff Steuerung
2.2.2 Besonderheiten der Steuerung im E-Business
2.3 Informationsbegriff und Wissensmanagement
2.3.1 Der Informationsbegriff
2.3.2 Der Begriff Wissen
2.3.3 Der Begriff Wissensmanagement (WM)
2.3.4 Ziele von Wissensmanagement-Systemen
2.4 Internet und WWW
2.4.1 Das Internet aus technischer Sicht
2.4.2 Das Internet als Medium

3. Electronic Business und Electronic Commerce
3.1 Abgrenzung der Begriffe
3.2 Electronic Business
3.2.1 Der Begriff E-Business
3.2.2 Bestandteile des E-Business
3.2.3 Marktmodelle und Anwendungen des E-Business
3.3 Electronic Commerce
3.3.1 Der Begriff E-Commerce
3.3.2 Bestandteile des E-Commerce
3.3.3 Die Wertschöpfungskette im E-Commerce

4. Customer Relationship Management
4.1 Der Begriff Customer Relationship Management (CRM)
4.2 CRM-Systeme
4.2.1 Operatives CRM
4.2.2 Kollaboratives CRM
4.2.3 Analytisches CRM
4.3 CRM im E-Business
4.3.1 Der Begriff E-CRM
4.3.2 E-CRM-Systeme
4.3.3 Dimensionen der Personalisierung

5. Betriebliche Informationssysteme
5.1 Klassifikation von Informationssystemen (IS)
5.1.1 Die Systempyramide betrieblicher IS
5.1.2 On-Line Transaction Processing (OLTP) Systeme
5.1.3 Data Warehouse (DWH) Systeme
5.1.4 Kriterien zur Differenzierung von OLTP- und DWH-Systemen
5.2 On-Line Analytical Processing (OLAP) Systeme
5.2.1 Die FASMI-Definition
5.2.2 Multidimensionale Datenmodelle
5.2.3 Hierarchische Dimensionen
5.2.4 OLAP-Architekturen
5.2.5 OLAP-Operationen
5.3 Das Data Warehouse Konzept
5.3.1 Anforderungen an ein Data Warehouse
5.3.2 Architektur und End-to-End Prozess
5.3.3 Der ETL-Prozess
5.3.4 Metadatenmanagement
5.3.5 Update des Data Warehouse

6. Data Mining
6.1 Der Begriff Data Mining
6.2 Der Knowledge Discovery Prozess
6.3 Ziele des Data Mining
6.4 Aufgaben und Methoden des Data Mining

7. Web Intelligence
7.1 Der Begriff Web Intelligence
7.2 Bestandteile der Web Intelligence
7.3 Web Traffic Analyse
7.3.1 Logfiles
7.3.2 Gewinnung von Nutzungsdaten
7.3.3 Einschränkungen bei der Analyse von Logfiles
7.4 Web Mining
7.4.1 Der Begriff Web Mining
7.4.2 Ziele des Web Mining
7.4.3 Fragestellungen des Web Mining
7.4.4 Bestandteile des Web Mining

8. Fazit

Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

1. Einführung und Fragestellung

1.1 Fragestellung

Durch die zunehmende automatisierte Abwicklung von Geschäftsvorfällen jeglicher Art über Systeme der Informationstechnik, entstehen in einem Unternehmen heute immer größere Mengen an Daten in elektro nischer Form bei allen anfallenden Transaktionen. Beispiele reichen von den Warenkorbinformationen der Scannerkassen über Geldautomaten und Girokonten hin zu Systemen zur Finanzbuchhaltung und Lager verwaltung.

Diese Entwicklung wird noch weiter vorangetrieben durch die zunehmende kommerzielle Nutzung des Internet für den elektronischen Handel. Dabei kommt den Präsenzen der Unternehmen im World-Wide Web eine besonders wichtige Rolle zu: sie sind die Schnittstelle zwischen Kunde und Unternehmen. Sie dienen auf der einen Seite als Informationsmedium und neuer Kanal im Marketing-Mix und stellen auf der anderen Seite die technische Funktionalität zur Verfügung, um den Online-Handel überhaupt zu ermögli chen. Alle Daten, die bei der Nutzung der Kunden eines solchen Angebots anfallen, erweitern die im ers ten Abschnitt angesprochenen entstehenden Daten im Geschäftsbetrieb eines Unternehmens.

Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Frage, welche Konzepte der Informationstechnik zur Verfügung stehen, um mit wirtschaftswissenschaftlichen Methoden aus diesen Daten strategisches Wissen für die Sicherung und Optimierung des Unternehmenserfolgs zu generieren. Dabei wird als wichtigstes Ziel des Kundenbeziehungsmanagements im Bereich des elektronischen Handels die Bildung von Kundenprofilen und die daraus resultierende personalisierte Ansprache des Kunden verstanden.

1.2 Motivation

Die Motivation für diese Arbeit geht zurück auf ein Projekt, dass im Rahmen der Lehrveranstaltung „WWW-Zielgruppen“ im Studiengang Medienberatung durch Dennis Mocigemba ins Leben gerufen wurde und die „zielgruppenspezifische Nutzungsanalyse von Web-Sites“ zum Ziel hatte.1

Bei dieser Analyse kam die sowohl Verfahren der deskriptiven als auch hypothesengestützten schließen den Statistik zum Einsatz. Die zur Analyse verwendete Datenbasis bestand aus folgenden drei verschiede nen Datenquellen:2 den Ergebnissen einer Online-Befragung, den Protokolldaten des Webservers sowie den Strukturdaten in Form einer Adjazenzmatrix. Dabei handelte es sich lediglich in den letzten beiden Fällen um eine Vollerhebung.

Ergebnis der Analyse war ein Soll-Ist-Vergleich bzgl. der Nutzung einer Web-Site anhand der Erfolgsdefinition des Anbieters mit dem Ziel der Steigerung von Effizienz, Nutzungsfrequenz sowie der Optimierung der zielgruppengenauen Nutzung der Site.

Hier wird deutlich, dass sowohl bezüglich der Integration verschiedener Datenquellen als auch der Analy semethoden gewisse Ähnlichkeiten zu dem in dieser Arbeit vorgestellten Konzept der „Web Intelligence“3 festzustellen sind. Jedoch bestehen drei wesentliche Unterschiede: zum ersten setzte die Untersuchung das bestehen von Hypothesen voraus, zum zweiten fanden unternehmerische Ziele wie die Analyse und Perso nalisierung von Kundenbeziehungen nur eine untergeordnete Berücksichtigung - eine Integration unter nehmerischer Daten wurde nicht vorgenommen - und zum dritten wurde dem Problem der technischen Integration verschiedener Datenquellen anhand von Datenmodellen und Datenbanken keine Rechnung ge tragen.

Einer weitergehende Auseinandersetzung mit dem Thema „Business Intelligence“4 im Rahmen des Semi nars „Working for the Web: Konzeption von Internet-Plattformen“ sowie vielen Gesprächen5 mit Anbie- tern von Software und Dienstleistungen im Bereich „Web Intelligence“ entsprang das Bedürfnis, die grundlegenden Konzepte dieses Gebietes systematisch darzustellen.

1.3 Vorgehensweise

Anhand der Auswertung wissenschaftlicher Literatur aus den Bereichen Wirtschaftswissenschaften, Informatik und Wirtschaftsinformatik soll innerhalb dieser Arbeit ein Überblick über die Systematik und Begriffe der verschiedenen Konzepte des Themenbereichs „Business Intelligence“ geliefert werden. Dabei liegt der Fokus auf dem Bereich der Anwendungen im World-Wide-Web.

In Kapitel 2 werden zunächst einige grundlegenden Begriffe aus dem wirtschaftlichen sowie informations technischen Bereich definiert. Anschließend werden in Kapitel 3 die Begriffe Electronic Business und E lectronic Commerce voneinander abgegrenzt. Kapitel 4 widmet sich dem Kundenbeziehungsmanagement und der Übertragung dessen auf den Bereich des Electronic Commerce. Eine umfassende Klassifizierung betrieblicher Informationssysteme mit einer Abgrenzung der Operativen Systeme vom Konzept des Data Warehousing folgt in Kapitel 5. Danach werden in Kapitel 6 die Analyseverfahren des Data Mining grob vorgestellt und im abschließenden Kapitel 7 auf den Bereich des World-Wide-Web übertragen.

2. Grundlagen und Begriffsabgrenzungen

2.1 Business Intelligence und Web Intelligence

Für die in dieser Arbeit vorgestellten Konzepte zur Generierung von strategischem Wissen aus Unterneh mensdaten hat sich der aus dem englischen Sprachgebrauch entliehene Begriff der „Business Intelligence“ und für deren Übertragung auf den Online-Bereich der ebenfalls englische Begriff „Web Intelligence“ durchgesetzt. Dass diese Bezeichnungen sinnvoll sind, soll im Folgenden näher dargestellt werden.

2.1.1 Der Begriff Business Intelligence (BI)

Als übergeordneter Begriff für alle in dieser Arbeit vorgestellten Konzepte eignet sich die aus dem englischen Sprachgebrauch entliehene „Business Intelligence“.

Die im deutschen oft missverstandene Herkunft des Begriffes erläutert KÖTHNER:6 „Der Begriff Intelli gence steht im englischen nicht nur für Intelligenz, Klugheit, Verstand, sondern zweitens auch für rasche Auffassungsgabe, Scharfsinn, drittens für Einsicht, Verständnis, viertens für Nachricht, Mitteilung, Auskunft und fünftens für Nachrichtendienst bzw. Nachrichtenwesen.“

GROTHE und GENTSCH definieren Business Intelligence (BI) als den „analytischen Prozess, der fragmen tierte Unternehmens- und Wettbewerbsdaten in handlungsgerichtetes Wissen über die Fähigkeiten, Positi onen, Handlungen und Ziele der betrachteten internen oder externen Handlungsfelder (Akteure und Pro zesse) transformiert.“7

Das Ziel ist es also, aus der Gesamtheit aller in einem Unternehmen anfallenden Daten handlungsgerichte tes Wissen zu generieren, das dazu dient, Managemententscheidungen zur Steuerung des Unternehmens zu unterstützen.

2.1.2 Der Begriff Web Intelligence

Die Anwendung des Business Intelligence Prozesses auf ein E-Commerce-Unternehmen wird als Web Intelligence bezeichnet. Demnach stellt diese eine spezialisierte Anwendung der Business Intelligence dar. Gegenstand der Analyse sind dabei vor allem die Daten, die beim Betrieb und der Nutzung der E- Commerce -Plattform im World-Wide-Web anfallen8.

2.1.3 Der Business Intelligence Prozess

Business Intelligence lässt sich in drei Prozessphasen mit jeweils unterschiedlichen methodischen Ansät-

2. Grundlagen und Begriffsabgrenzungen

zen unterteilen:

1. Bereitstellung der Daten

In dieser Phase werden quantitative und qualitative sowie strukturierte und unstrukturierte Daten ge sammelt.

2. Entdeckung von Zusammenhängen

Gemäß vorbestimmter Hypothese oder hypothesenfrei werden relevante Zusammenhänge, Muster und Musterbrüche oder Diskontinuitäten aufgefunden.

3. Kommunikation der Erkenntnisse

Im letzten Schritt müssen die Ergebnisse innerhalb des Unternehmens durch Integration in das Wis sensmanagement kommuniziert und in Maßnahmen und Entscheidungen umgesetzt werden.

Diese Schritte sind mit den zugehörigen Methoden in dem Business Intelligence Portfolio von GROTHE und GENTSCH dargestellt (siehe Tabelle 2-1).

Grundsätzlich unterscheidet man bei der Analyse der Daten zwischen hypothesengestütztem und hypothe senfreiem Entdeckungsprozess. Die Daten, die dabei zum Einsatz kommen, können unterschiedliche Qua litäten haben. Man unterscheidet quantitative, strukturierte sowie qualitative, weitgehend unstrukturierte Daten.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 2-1: Business-Intelligence-Portfolio (nach G ENTSCH /G ROTHE )9 10 11

2.2 Unternehmensführung und Steuerung

Wie bereits dargestellt wurde, ist es das Ziel der Business Intelligence, Entscheidungen bei der Unterneh mensführung und Steuerung zu unterstützen. Diese Begriffe sollen im Folgenden genauer definiert und erläutert werden.

2.2.1 Der Begriff Steuerung

Die Unternehmensführung (hier in der Auffassung als Funktion und nicht als Institution) umfasst alle zur Steuerung eines Unternehmens notwendigen Aufgaben.

Unter dem Begriff Steuerung ist nach SCHNEIDER die Willensdurchsetzung, also die Realisierung der in der Phase der Willensbildung aufgestellten Pläne, zu verstehen.12

Generell kann der Ablauf eines Führungsprozesses in folgende Phasen unterteilt werden:

1. Willensbildung

Zunächst findet die Implementierung eines Plans statt wie z.B. die Steigerung des Verkaufs innerhalb des Unternehmens.

2. Willensdurchsetzung

Der Plan wird in Führungsgr öß en (Sollwerte) transformiert, dann die entsprechende Anweisung und Motivation der Mitarbeiter sowie das nötige Ressourcen-Management vorgenommen (Kostenbudgets, Prämien, personenbezogene Führung).

3. Willenssicherung

Mit Hilfe der Planfortschrittskontrolle (Soll-Wird-Vergleich) und der Ergebnis-Kontrolle (Soll-Ist Vergleich) wird die Erreichung der Planziele kontrolliert.

Die Kontrolle erfolgt anhand betriebswirtschaftlicher Kennzahlen wie Umsatz, Gewinn, Deckungsbeitrag, Umsatzrentabilität, Kapitalumschlag und Return-On-Investment (ROI), (vgl. Abbildung 2-1: DuPont-Kennzahlensystem (nach HORVÁTH))

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2-1: Du-Pont-Kennzahlensystem (nach H ORV Á TH ) 13

2.2.2 Besonderheiten der Steuerung im E-Business

Im E-Business (vgl. 3.2) existieren Unterschiede zum konventionellen Einsatz der Kennzahlen:

Jede E-Business-Aktivität mit einer längeren Phase, in der trotz hoher Investitionen nicht mit Gewinn ge rechnet wird. Hier ist das primäre Ziel nicht die Gewinnmaximierung sondern die Erhöhung des Marktan teils. Trotzdem muss es jedoch möglich sein, den Erfolg zu messen. Dafür ist es erforderlich, kundenori entierte Kennzahlen zu benutzen wie z.B. customer conversion rate (Anzahl der Besucher einer Website pro getätigter Käufe), revenue per customer (Ertrag pro Kunde) und contribution margin per customer (Bruttogewinnspanne pro Kunde).

2.3 Informationsbegriff und Wissensmanagement

2.3.1 Der Informationsbegriff

Bei der Definition des Begriffes Information werden die syntaktische, semantische und pragmatische Dimension unterschieden. Jedoch lässt sich der in dieser Arbeit häufig verwendete Begriff der Daten hier nicht eindeutig zuordnen.

BERTHEL führt für diesen Zweck als weitere Dimension die Sigmatik ein (siehe Tabelle 2-2). Auf dieser werden Zeichen, Zeichenfolgen und ihre Beziehungen zu Objekten rein formal im abbildungstechnischen Sinn betrachtet14.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 2-2: Erweiterte semiotische Begriffsabgrenzung (nach B ERTHEL ) 15

2.3.2 Der Begriff Wissen

Unter Wissen werden üblicherweise sowohl Informationen (Faktenwissen) als auch erheblich weiterge hende Erfahrungen mit Interpretationen bzw. Verknüpfungen von Variationen der Informationen verstan den.16

Die Interpretation der Informationen liefert also Wissen (in der Literatur wird häufig auch der englische Begriff Knowledge verwandt) und stellt so eine Weiterentwicklung bzw. „Veredelung“ dessen dar. In dem Dimensionsmodell zum Informationsbegriff (siehe Tabelle 2-2) wäre der Begriff Wissen oberhalb der pragmatischen Dimension angesiedelt.

AEBI definiert Knowledge als „eine Kombination von Informationen und Erfahrungen (...), welche die Handlungsfähigkeit steigern.“17

GROTHE und GENTSCH stellen die Begriffe Daten, Information und Wissen als Stufen in einem Prozess der Verdichtung von Information dar, an dessen Ende die Einsicht als Erkenntnis von den Daten zugrunde liegenden Prinzipien steht (siehe Abbildung 2-2).

2.3.3 Der Begriff Wissensmanagement (WM)

Wissensmanagement (häufig auch Knowledge Management) bezeichnet alle Maßnahmen zum identifizieren, Halten, Organisieren und Zugänglichmachen von für den Organisationserfolg relevantem Wissen innerhalb einer geschlossenen Organisation.18

2.3.4 Ziele von Wissensmanagement-Systemen

Mit dem Einsatz von Informationssystemen für Knowledge Management innerhalb einer Organisation o der eines Unternehmens, sogenannten WM-Systemen, werden folgende Ziele verfolgt:19

- Die Erschließung von Informationsquellen innerhalb und außerhalb des Unternehmens.
- Das bekannt machen, welches Wissen innerhalb der Organisation bzw. des Unternehmens vorhanden ist und wie es organisiert ist.
- Die Erleichterung des Auffindens von Wissen.
- Die Erleichterung des Transfers von Wissen.
- Eine Dauerhafte Aktualisierung des Wissens, also die Pflege der Informationsquellen.
- Die Regelung des Zugangs zu den Informationen durch die Vergabe und Verwaltung von Zugriffsrechten für einzelne Personen innerhalb der Organisation.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2-2: Erhöhung der Informationsdichte (nach G ROTHE /G ENTSCH ) 20

2.4 Internet und WWW

Wie später im 3. Kapitel noch genauer dargestellt wird (vgl. 3.3 Electronic Commerce), handelt es sich beim E-Commerce um Geschäftsmodelle, die auf dem Online-Handel basieren. Im Folgenden soll der Begriff „ online “ genauer eingegrenzt werden.

Einer technischen Definition zufolge bezeichnet „ online “ den Zustand, bei dem ein Client direkt über Ü bertragungsmedien und für längere Zeit (auch wenn zwischen zwei Datenabfragen eine längere Zeit vergeht) mit einer Datenquelle (Server) verbunden ist.21

Diese sehr allgemeine Definition entspricht allerdings nicht der Verwendung dieses Begriffes im gewöhn lichen Sprachgebrauch. Vielmehr hat sich „ online “ mittlerweile als Synonym für „verbunden mit dem In ternet“ etabliert. Also versteht man unter Online-Anwendungen oder -Angeboten in der Regel solche Dienste, die auf Grundlage der Technik des Internets Möglichkeiten zur Information, Kommunikation o der Transaktion bieten.

2.4.1 Das Internet aus technischer Sicht

Zunächst soll ein kurzer Überblick darüber gegeben werden, auf welcher technischen Grundlage das In ternet basiert und welche technischen Funktionen es bietet bzw. welcher Verwendungszweck ursprünglich bei der Entwicklung zu Grunde lag. Die verschiedenen heute existierenden Nutzungsformen sowie die Motive und Ziele der Nutzer sollen hier zunächst keine Beachtung finden.

Auch auf eine detaillierte Beschreibung der Funktionsweise des Internets sei hier aus Gründen des Um fanges verzichtet. Ausgewählte technische Details werden später an den entsprechenden Stellen kurz er läutert.

Dem interessierten Leser sei die ausgiebige Lektüre der zitierten Standardwerke, insbesondere STEVENS22 und STEINMETZ23, empfohlen.

2.4.1.1 Die unterschiedliche Verwendung des Begriffs Internet

Aus technischer Sicht wird der Begriff Internet mit zwei verschiedenen Bedeutungen belegt, die jeweils abhängig davon sind, in welchem Kontext er verwendet wird.

Wird von einem Internet gesprochen, wird damit die Verbindung von zwei oder mehreren RechnerSystemen oder eigenständigen Rechner-Netzen bezeichnet, deren Kommunikation auf der TCP/IP- Protokollfamilie 24 (im Folgenden auch bezeichnet als Internetprotokoll) basiert und somit innerhalb dieses Systems eine eindeutige Adressierung jedes einzelnen Knotenpunkts (Hosts) ermöglicht. Nach dieser Definition können viele Internets nebeneinander bestehen.

Ist jedoch von dem Internet die Rede, ist damit der weltweite Verbund von Rechnernetzwerken gemeint, der auf TCP/IP basiert und der den weltweit eindeutigen IP-Adressraum 25 verwendet.

COMER definiert den Begriff „ the internet “ als „collection of networks and routers that spans 61+x countries and use the TCP/IP proctocols to form a single, cooperative virtual network“.26

Laut RFC 79127 ist das Internet „the collection of networks that share the IP address space“.

2.4.1.2 Internetprotokolle und -Dienste

Die Internet-Protokollfamilie, auch als internet protocol stack oder protocol suite 28 bezeichnet, wird nach dem OSI-Referenzmodell 29 in unterschiedliche Schichten unterteilt, von denen die oberste, die sog. appli cation layer (Anwendungsschicht) dem User (Benutzer) verschiedene Services (Dienste) zur Verfügung stellt. Obwohl eine Vielzahl weiterer Dienste existieren,30 wird im weiteren Verlauf dieser Arbeit nur auf das World-Wide-Web (WWW) eingegangen.

Wie die meisten Internet-Dienste basiert auch das WWW auf dem Client-Server-Prinzip. Der Zweck einer Server-Applikation ist es, einen bestimmen Dienst (Service) für eine Vielzahl an Client-Applikationen (die in der Regel auf unterschiedlichen Rechner-Systemen laufen) zur Verfügung zu stellen.31

2.4.1.3 Das World-Wide-Web (WWW)

Die Idee des World-Wide-Web wurde 1989 am Kernforschungszentrum CERN durch den Physiker TIM BERNERS-LEE mit dem Ziel des weltweiten, Plattform-unabhängigen, einheitlichen Austausches von wissenschaftlichen Dokumenten entwickelt. Die an der Entwicklung des WWW beteiligten Institute schlossen sich 1994 zum WWW-Konsortium (W3C) zusammen.32

Grundlage für die Übertragung der darzustellenden Inhalte ist das Hypertext Transfer Protocol (HTTP)33, das mittlerweile zur Version HTTP/1.1 um verschiedene Funktionalitäten erweitert wurde, um die Übertragungs-Effizienz zu steigern.34

Für die Darstellung der Dokumente wurde die auf SGML 35 basierende Seitenbeschreibungssprache Hypertext Markup Language (HTML) entwickelt. Seit der Einführung mit Version 1.0 im März 1993 bis zur heutigen Version 4.036 wurde der Standard ständig in der Funktionalität erweitert und kann neben formatiertem Text und Grafiken mittlerweile auch weitere Multimedia-Elemente enthalten. Herausragendes Merkmal von HTML ist die Möglichkeit der nicht-linearen Informationsverkettung 37 durch Hyperlinks 38, die sowohl innerhalb als auch zwischen den Dokumenten erfolgen kann.

Die übertragenen Dokumente werden durch eine spezielle Software, den Web-Browser, dargestellt. Der Browser übernimmt nach dem oben dargestellten Client-Server-Prinzip die Funktion des Clients (wenn im folgenden von dem Client die Rede ist, ist damit der Web-Browser gemeint).

Entgegen der häufig falschen Verwendung im Sprachgebrauch handelt es sich bei HTML nicht um eine Programmiersprache, sondern um eine reine Dokumentenbeschreibung. Um weitere Funktionalitäten zu ermöglichen wurden Erweiterungen in Form von Programmiersprachen (z. B. JavaScript 39 oder Java 40 ) oder Plug-Ins 41 entwickelt.

Das Gegenstück zum Browser ist der Web-Server, der für eine Vielzahl von Clients die angeforderten Dokumente zur Verfügung stellt. Bei diesen kann es sich um HTML-Dokumente, Grafiken sowie weitere Multimedia-Dateien handeln.

Das gesamte hierarchische System aus einer Homepage (dem Einstiegspunkt) und den darunter liegenden Seiten (HTML-Dokumenten) inklusive aller Hyperlinks innerhalb dieser Seiten und nach außen wird als Web-Site oder Site 42 bezeichnet.43 Diese Struktur lässt sich durch einen gerichteten Graphen darstellen, der aus den Informationseinheiten (Knoten) und Bezügen zwischen den Informationseinheiten (Kanten) be steht.44

2.4.2 Das Internet als Medium

In der betreffenden Einzelmedientheorie wird eine deutliche Unterscheidung zwischen den Begriffen In ternet und Online-Medien getroffen.45 Das Internet selbst weist keine medienspezifischen Eigenschaften auf, sondern realisiert lediglich den Datenaustausch zwischen Rechner-Systemen.

Dagegen lassen sich die spezifischen Dienste des Internets (siehe 2.4.1.2) als einzelne Medien bestimmen. Jedoch verbietet sich die Anwendung herkömmlicher medien- und kommunikationswissenschaftlicher Konzeptualisierungen, weil Online-Medien die Rollensymmetrie von Sender und Empfänger auflösen. Ihre Nutzer sind Sender und Empfänger zugleich. Dadurch wird die Differenzierung zwischen Produzenten und Rezipienten weitgehend verwischt.

Online-Medien werden auch als Quartärmedien bezeichnet46, da sie im Gegensatz zu Tertiärmedien einen Doppelten Technikeinsatz voraussetzen, nämlich zum einen die Technik auf der Produktions- und Rezeptionsseite für die Darstellung der Inhalte und zum anderen die Technik der digitalen Distribution, wodurch sich die klassische Sender-Empfänger-Beziehung auflöst.

Demzufolge stellt in dem hier betrachteten Kontext das Internet selbst die „Trägerschicht“, das WWW hingegen als Einzelmedium innerhalb der Online-Medien dar. WINTER definiert den WWW-Browser als Online-Medium der zweiten Generation 47, weil er mehrere Einzelmedien (z.B. E-Mail, Usenet und WWW) vereint.

Im Hinblick auf die Kommunikationsforschung bedeutet dieses, dass für die in der Vergangenheit häufig als konträre Paradigmen gegenübergestellte Nutzungsperspektive auf der einen und die Wirkungsperspektive auf der anderen Seite eine Verschränkung geboten ist.48

Die zunehmende Verbreitung des Internet als Kommunikationsmittel49 legt den Schluss nahe, dieses als Massenmedium zu klassifizieren. Dieses ist problematisch, da ein Massenmedium u.a. durch die massen hafte Verbreitung des gleichen Inhalts gekennzeichnet ist. Dieses Kriterium ist im Internet nur zum Teil erfüllt, da es Inhalten, die trotz des individuellen Abrufs in der gleichen Form große Reichweiten erzielen, ein relativ großer Teil gegenüber steht, die im Rahmen einer One-to-one-Kommunikation vermittelt wer den.50

Für die Medienforschung und dabei insbesondere die Medienwirkungsforschung ergibt sich für das Inter net eine entscheidende Besonderheit: die Operationen des Nutzers beim individuellen Abruf der Informa tionen sind aufzeichenbar, vielmehr werden sie sogar standardmäßig automatisch in sogenannten Log- Dateien aufgezeichnet. Bei dieser Art der Datenerhebung handelt es sich nahezu um eine Vollerhebung 51. Fehlerquellen und technische Grenzen des Loggens bzw. der Analyse von Log-Dateien werden später noch ausführlicher behandelt (vgl. 7.3.3 Einschränkungen bei der Analyse von Logfiles).

3. Electronic Business und Electronic Commerce

3.1 Abgrenzung der Begriffe

Die Begriffe Electronic Business (E-Business) und Electronic Commerce (E-Commerce) werden häufig synonym verwendet. „E-Commerce ermöglicht die Umfassende, digitale Abwicklung der Geschäftsprozesse zwischen Unternehmen und deren Kunden über öffentliche und private Netze (Internet).“52

Genauerer Definitionen zufolge stellt jedoch der E-Commerce eine Spezialisierung bzw. einen Teilbereich des E-Business dar.

[...]


1 Zur ausführlichen Beschreibung des Verfahrens vgl. Mocigemba (2000).

2 Vgl. Mocigemba (2000), S. 20.

3 Zur Definition des Begriffes Web Intelligence vgl. 2.1.2.

4 Zur Definition des Begriffes Business Intelligence vgl. 2.1.1.

5 Diese Gespräche führte der Verfasser im Rahmen der Präsentation des Verfahrens nach Mocigemba auf der Ce- BIT 2001 durch das Fachgebiet Medienberatung der Technischen Universität Berlin.

6 Vgl. Köthner (2001), S. 50.

7 Vgl. Grothe/Gentsch (2000), S. 19.

8 Die Definition der Begriffe World-Wide-Web und E-Commerce erfolgt später in dieser Arbeit.

9 Von engl. scorecard = Wertungsliste. Balanced Scorecard bezeichnet ein Instrumentarium zur Umsetzung der Unternehmensstrategie. Durch die Kombination von monetären und nicht-monetären Steuerungsgrößen (wie z.B. Kundenzufriedenheit und Prozessqualität) bietet es ein ausgewogenes (engl. balanced) Bild von der Leistungsfä higkeit des Unternehmens, vgl. www.competence-site.de, Glossar im Center Controlling, 12.020.2002.

10 Von engl. fallbasiertes Problemlösen. Case Based Reasoning (CBR) bezeichnet Software-Systeme, die durch eine gezielte Diagnose sowie dauerhaftes Speichern bereits einmal gefundener Lösungen (Aufbau eines Wissens pools) gekennzeichnet sind und hauptsächlich für Kundendienst und Support eingesetzt werden, vgl. Klußmann (2000), S. 110.

11Vgl. Grothe/Gentsch (2000), S. 21.

12Vgl. Schneider (1997), S. 110.

13Vgl. Horváth (1994), S. 557.

14Vgl. Berthel (1980), Sp. 1868.

15Vgl. Henneböle (1995), S. 16.

16Vgl. Klußmann (2000), S. 438.

17Vgl. Aebi (2000), S. 80.

18Vgl. Klußmann (2000), S. 438.

19Vgl. Klußmann (2000), S 438.

20Vgl. Grothe/Gentsch (2000), S. 18.

21Vgl. Klußmann (2000), S. 554.

22Stevens (1994)

23Steinmetz (1999)

24TCP/IP = Abk. für Transmission Control Protocol / Internet Protocol.

25Eine IP-Adresse (auch Internet-Adresse) besteht aus einer 32bit langen Zahl, die weltweit eindeutig vergeben wird und dadurch eine eindeutige Adressierung von Rechnersystemen ermöglicht. Der Begriff Internet-Adresse wird häufig fälschlicherweise synonym zu Uniform Ressource Locator (URL) verwendet, auf den im weiteren Verlauf noch genauer eingegangen wird.

26Comer (1995)

27Alle Standards bezüglich der Internetprotokoll-Familie werden als Request For Comment (RFC) veröffentlicht, vgl. http://www.ietf.org/rfc.html.

28Vgl. Stevens (1994), S. 1.

29Konzeptionell liefert das von der International Standards Organization/Open Systems Interconnection (ISO/OSI)-Arbeitsgruppe entworfene Schichtenmodell ein allgemein akzeptiertes Basis-Referenzmodell, das die einzelnen Aufgabenbereiche der Kommunikation in sieben Schichten unterteilt.

30Als die gebräuchlichsten Anwendungen neben dem WWW seien hier nur der File-Transfer, basierend auf dem File Transfer Protocol (FTP), E-Mail, basierend auf dem Simple Mail Transfer Protocol (SMTP) oder Telnet er wähnt. Für eine ausführliche Übersicht vgl. Klußmann (2000), S. 382.

31Vgl. Steinmetz (1999), S. 723.

32Für eine detaillierte historische Darstellung der Entwicklung des WWW vgl. http://www.w3.org/WWW/.

33Der technische Begriff Protokoll bezeichnet die Gesamtheit von Steuerungsverfahren und Betriebsvorschriften, nach der die Datenübermittlung zwischen zwei oder auch mehreren zusammenarbeitenden Funktionseinheiten oder Partnern erfolgt, vgl. Klußmann (2000), S. 513.

34Vgl. Steinmetz (1999), S.726.

35Die Standard Generalized Markup Language (SGML) definiert eine Syntax, um mit Hilfe von Tags bestimmte Textteile zu markieren, jedoch nicht die Semantik, vgl. Steinmetz (1999), S. 719.

36HTML Version 4.0 wurde 1997 vom W3C genehmigt.

37Vgl. Steinmetz (1999), S. 700.

38Bezeichnung für eine Verbindung zwischen verschiedenen Texten (auch auf voneinander entfernten Datenspei chern). Start und Ziel des Hyperlinks werden auch als Anker bezeichnet. Dabei wird nur der Start dem Nutzer angezeigt; das Ziel ist das Dokument, welches nach dem Betätigen des Hyperlinks geladen wird. Vgl. Klußmann (2000), S. 353.

39eine von der Fa. Netscape entwickelte Skriptsprache, die von Browsern ab einer bestimmten Generation stan dardmäßig interpretiert werden können

40eine von Fa. Sun Microsystems entwickelte Maschinen-unabhängige objektorientierte Programmiersprache

41Software-Module, die für die Darstellung weiterer Multimedia-Elemente wie Audio oder Video innerhalb des Browsers erforderlich sind

42Von engl. site = Standort.

43Vgl. Klußmann (2000), S. 686.

44Vgl. Steinmetz (1999), S. 700f.

45Vgl. Winter (1998), S. 274.

46Zur Differenzierung von Primär-, Sekundär-, Tertiär- und Quartärmedien vgl. Faulstich (1998), S. 22.

47Vgl. Winter (1998), S. 277.

48Vgl. Rössler (1998), S. 8.

49Zu Beginn 2001 gab es in Deutschland 24,2 Mio. Internet-Nutzer, das entspricht 46% der Personen zwischen 14 und 69 Jahren in Privathaushalten mit Telefonanschluss in der BRD, siehe GfK Online-Monitor, 7. Welle. Vgl. http://www.gfk.de/produkte/eigene_pdf/online_monitor.pdf, 21.01.2002.

50Vgl. Werner (1998), S. 227.

51Vgl. Werner (1998), S. 230.

52Vgl. Köhler/Best (1998).

Details

Seiten
46
Jahr
2002
ISBN (eBook)
9783638141444
ISBN (Buch)
9783640864294
Dateigröße
875 KB
Sprache
Deutsch
Katalognummer
v6608
Institution / Hochschule
Technische Universität Berlin – Institut für Sprache und Kommunikation
Note
1,7
Schlagworte
Business Intelligence Web Intelligence Logfile-Analyse Data Mining Data Warehouses

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Titel: Business Intelligence im E-Commerce