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In der vorliegenden Arbeit wird die Integration einer Business Intelligence-Lösung in eine bestehende Social Software beschrieben. Dafür wird zunächst der Begriff Business Intelligence und Social Software, der Aufbau sowie deren Bestandteile näher erläutert. Danach erfolgt eine Analyse der IST-Situation der Zielgruppe durch Interviews, deren Auswertungen in der SOLL-Konzeptionierung in eine Anforderungsliste transformiert werden. Abschließend werden die herausgearbeiteten Anforderungen an der finalen Installation geprüft und getestet, um festzustellen ob die Erwartungen der Zielgruppe und ihre Vorstellungen von Business Intelligence realisierbar sind.
Das Ergebnis dieser Arbeit soll eine installierte Business Intelligence-Lösung in einer Social Software sein. Diese soll einen Überblick darüber geben, was mit der aktuellsten Version der Software bereits möglich ist und kritisch aufzeigen, wo es Stärken und Schwächen gibt, die bei zukünftigen Versionenrnbedacht werden sollten.
In dieser Masterarbeit wird der Frage nachgegangen, welche Konzepte des analytischen CRM Unternehmen brauchen und inwieweit sich diese von BI-Software realisieren lassen. Es soll dabei empirisch untersucht werden, welche Analyseinstrumente des analytischen CRM von Unternehmen benötigt werden und wie sie mit Techniken des Business Intelligences umgesetzt werden können. Zu der konzeptionellen Aufgabenstel-lung gehört die Entwicklung eines Konzeptes für die Realisierung von analytischem CRM mit Hilfe von Business Intelligence für die CRM-Software "GEDYS IntraWare 7".
Im Laufe der Zeit fallen in einem Unternehmen große Mengen von Daten und Informationen an. Die Daten stehen im Zusammenhang mit unternehmensinternen Vorgängen, mit dem Marktumfeld, in dem das Unternehmen positioniert ist, und auch mit den Wettbewerbern. Sie sind vielfältiger Art, normalerweise inhomogen und aus verteilten Datenquellen zu beziehen. Um in dieser Flut von Daten die Übersicht zu behalten, die Menge an Informationen effektiv für das Unternehmen nutzbar zu machen, vor allem auch nachhaltig für kommende Entscheidungsfindungen, müssen die Daten analysiert und integriert werden. Diese Optimierung der Entscheidungsfindung durch Zugang zu Informationen, deren Analyse und Auswertung wird häufig unter dem Begriff "Business Intelligence" zusammengefasst. Der Wert der vorhandenen Informationen hängt stark von dem erwähnten Zugang und einer ausdrucksstarken Repräsentation ab. RIA-Techniken ermöglichen eine einfache Verfügbarkeit der verarbeiteten Geschäftsdaten über Inter- und Intranet ohne große Anforderungen an ihre Nutzbarkeit zu stellen. Sie bieten zudem spezialisierte leistungsfähige und in großem Maße programmierbare Visualisierungstechniken. Die Diplomarbeit soll zwei Schwerpunkte habe. Zum Einen wird sie sich mit Arten der Informationsvisualisierung im Allgemeinen und deren Eignung für Geschäfsdaten beschäftigen. Der Fokus liegt hierbei auf Daten und Informationen in Management-Informationsberichten. Ziel ist eine Visualisierungsform, die es dem Nutzer ermöglicht, die zu kommunizierenden Informationen effizient auszuwerten. Zum anderen untersucht die Diplomarbeit die Vor- und Nachteile des Einsatzes von RIAs. Der Implementierungsteil umfasst eine RIA als "Proof of Concept", deren Hauptaugenmerk auf eine dynamische Interaktion und optimierte Informationsvisualisierung gerichtet sein soll. Die Diplomarbeit wird bei der Altran CIS in Koblenz durchgeführt.
Ziel dieser Arbeit ist es das nötige Wissen zur Sicherstellung einer korrekten Datenhistorie in einem Business Intelligence System zu liefern. Dabei wird vor allem auf das Phänomen von sich langsam verändernden Dimensionen (Slowly Changing Dimensions) eingegangen, das eine Optimierung der Datenhistorie darstellt. Der in der Wirtschaft nicht ganz eindeutige Begriff "Business Intelligence" wird nach [Kemper et al., 2006] als integrierter, unternehmensspezifischer IT-Gesamtansatz zur betrieblichen Entscheidungsunterstützung definiert. Dazu zählen im Einzelnen der ETL-Prozess, das Data Warehousing und das Online Analytic Processing. Weiterhin zählen dazu noch das Data Mining, das Reporting und die Präsentation (Dashboard und Portale). In Datenbanksysteme gibt es die Möglichkeit Slowly Changing Dimensions gezielt zu speichern. Dies geschieht im ETL-Prozess. Bevor die Daten in die Zieldatenbank geladen werden, werden sie speziell transformiert. Type 1 SCD stellt den einfach Fall des Updates dar. Der alte Wert wird lediglich mit dem neuen Wert überschrieben. Somit wird nur der aktuelle Stand eines DWH dargestellt. Type 3 SCD wird dagegen am seltensten verwendet. Hierbei wird eine weitere Spalte hinzugefügt, die den neuen Zustand anzeigt. In der alten spalte bleibt stets der originale Zustand gespeichert. Im Gegensatz zu Type 2 SCD kann hier nur der originale und der aktuelle Zustand angezeigt werden. Zwischenstände sind nicht möglich Diese Technik wird am seltensten verwendet ([Kimball et al., 2000]). Bei Type 2 SCD wird eine Historisierung durchgeführt. Dazu wird der alte Datensatz kopiert und mit der Änderung eingefügt. Zur eindeutigen Identifikation wird ein Ersatzschlüssel eingefügt. Der alte Schlüssel bleibt den Datensätzen als Attribut erhalten. Außerdem erhalten der alte und der neue Datensatz ein Start und Endedatum. So können beliebig viele Zustände über die Zeit gespeichert werden. Type 2 SDC ist die am häufigsten verwendete Methode. Weiterhin können zur Historisierung von Slowly Changing Dimensions Mischformen bzw. Erweiterungen dieser drei Arten verwendet werden.