Einführung in Business Intelligence an der Hochschule Heilbronn

Karteikarten und Zusammenfassungen für Einführung in Business Intelligence an der Hochschule Heilbronn

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Business Intelligence

Grundlagen

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Business Intelligence Anwendungen

Ziel von BI-Anwendungen:

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Arten von Business Intelligence Anwendungen

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Typische Business Intelligence
Anwendungen


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BI-Lösungen ohne Architektur:
„Spider Web Environment”

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Big-Data-Definition

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Big Data – Kritik

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Schaffung von Wert für das Unternehmen


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Big Data – Was ist wirklich wichtig?


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Big Data – Was ist anders? 

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Erfolgsfaktoren für Big-Data-Initiativen


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Unterteilung von Datenbankanwendungen


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Einführung in Business Intelligence

Business Intelligence

Grundlagen

Data Warehousing 

OLAP 

Data Mining

Einführung in Business Intelligence

Business Intelligence Anwendungen

Ziel von BI-Anwendungen:

  •  Umwandlung von Daten in Erkenntnisse, die bezüglich der Unternehmensziele bessere operative, taktische oder strategische Entscheidungen ermögliche

  • Mit den gewonnenen Erkenntnissen können Unternehmen …

    • ihre Geschäftsabläufe, Kunden- und Lieferantenbeziehungen profitabler machen,

    • Kosten senken,

    • Risiken minimieren und

    • die Wertschöpfung vergrößern.



Einführung in Business Intelligence

Arten von Business Intelligence Anwendungen

  • Berichtsorientiert

    • Reporting

    • Management Cockpits / Dashboards

    • Kennzahlensysteme (Scorecards)

  • Analyseorientiert

    • Online Analytical Processing (OLAP)

    • Statistik und Data Mining

    • Advanced Analytics)

    • Planung

    • Simulation





Einführung in Business Intelligence

Typische Business Intelligence
Anwendungen


  • Controlling:

    • Schnelle und transparente Berechung von Kennzahlen 

    • Business Performance Management: Leistungsmessung der internen und externen Prozesse durch definierte Kennzahlen mit dem Ziel der Optimierung von Geschäftsprozessen

  • Riskmanagement

    • Bonitätsprüfung von Neukunden / Risikobewertung

    • Erkennung von Missbrauch (Fraud Detection)

  • Customer Relationship Management (CRM)

    • Kundenverständnis: Kundensegmentierung, Kundenverhalten, . 

    • Beeinflussung des Verhaltens: Loyalität, Kaufentscheidungen, . 

      • Customer Retention / Churn Prevention

      • Cross-Selling, Up-Selling









Einführung in Business Intelligence

BI-Lösungen ohne Architektur:
„Spider Web Environment”

  • Hohes Risiko für Inkonsistenzen in den Daten

  • Umgang mit Veränderung schwierig

  • Wartungskosten steigen sehr stark

„Spider Web Environment” keine gute Basis für BI-Lösungen



Einführung in Business Intelligence

Big-Data-Definition

“Big data is high-volume, high-velocity and high-variety information assets that demand cost-effective, innovative forms of information processing for enhanced insight and decision making.”


Einführung in Business Intelligence

Big Data – Kritik

  • Schaffung von Wert für ein Unternehmen ist eher das Ziel

  • Die anderen Eigenschaften sind nicht elementar (leere Definition)

  • Was heute „Big Data“ ist, ist morgen einfach „Data“ (relative Definition)

Einführung in Business Intelligence

Schaffung von Wert für das Unternehmen


1. Big Data im Kern der Geschäftsmodelle

  • Big Data Treiber

  •  Demokratisierung der Technoloie

2. Big Data als Ergänzung bei der Entscheidungsunterstützung

  • Integration von internen und externen Daten

  •  Big Data Analytics

= Business Intelligence (BI) der nächsten Generation?

Rote Ozeane vs. Blaue Ozeane

Information als vierter Produktionsfaktor

Einführung in Business Intelligence

Big Data – Was ist wirklich wichtig?


  • Technologischer Umbruch

    • Horizontal skalierbare Cluster basierend auf Standard-Hardware

    • Fehlertolerante, hoch verfügbare, echtzeitfähige Systeme

    • Minimierung des Netzwerk-Verkehrs

    • „Schema on Read“ anstatt „Schema on Write“



Einführung in Business Intelligence

Big Data – Was ist anders? 

  • Weitere Veränderung

    • Top-Management-Unterstützung

    • Demokratisierung der Software (Open Source)

    • Hardware-Anschaffungen vergleichsweise günstig

    • Agilität

    • Sandboxing

    • Interaktive Datenanalysen





Einführung in Business Intelligence

Erfolgsfaktoren für Big-Data-Initiativen


  • Das Smart Business braucht mehr als Technologie

    • Verfügbarkeit relevanter Daten

    • Integration interner und externer Datenquellen

    • Data Governance 

    • Offene Unternehmenskultur

    • Fähige Mitarbeiter/-innen




Einführung in Business Intelligence

Unterteilung von Datenbankanwendungen


  • Anspruch an Datenbanken in Unternehmen ist vielschichtig.

  • Unterteilung nach Einsatzzweck:

    • Operative Systeme

      • Werden von Sachbearbeitern bei der täglichen Arbeit eingesetzt.

      • Anwendungen für Produktion, Logistik, Einkauf, Verkauf, ... — z.B. Flugbuchung, Auftragsannahme, Bestandsverwaltung

    •  Analytische (Informationsorientierte) Systeme

      • Helfen dem Management, Entscheidungen zu treffen.

      • Systeme für Business Intelligence Anwendungen — Reporting, OLAP, Data Mining, …






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