Business Intelligence

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1 Business Intelligence Aktuelle Anwendungen & Zukunftsperspektiven Dr. Tobias Günther

2 Themenübersicht Aktuelle Beispiele aus der Praxis Definition Historische Entwicklung Vorgehensmodelle und Phasen Infrastruktur und Technologien Herausforderungen für die Zukunft Predictive Analysis: der algorithmische Kern

3 The Flash

4 Kunden & Windeln

5 Business Modell Immobilienscout

6 BI ist (Studenten-) Alltag Bestellvorgang Bibliothek (digitale Ausleihe) Amazon Empfehlungen Add Targeting und Display Ads Reputationscheck für Vertragsschlüsse und Zahlungsmittel

7 Definition Business Intelligence Sammelbegriff für den IT-gestützten Zugriff auf Informationen, sowie die IT-gestützte Analyse und Aufbereitung dieser Informationen (Gabler Wirtschaftslexikon) BI bez. integrierten, unternehmensspez., IT-basierten Gesamtansatz zur Entscheidungsunterstützung (Business Intelligence Grundlagen und prakt. Anwendungen, H-G. Kemper, H. Baars, W. Mehanna, 2010). Richtiger wäre: Business Information (Management)

8 Einordnung & Sammelbegriff CRM ERP PDM PLM E-Proc SCM CAD CAM MIS

9 Einordnung & Sammelbegriff Data Mart Report stat. Bere itst ellun g Content Manag. Data System Warehouse ng Weite s BIVerst ändn is Anwe ndun g Aus wert u Tech nik

10 Einordnung & Sammelbegriff BSC Data Mining eorien tiertes BI-Ve rs tändn Bere it Planung Konsol. is g Tech nik Analy. CRM Anwe ndun g Aus wert un Analy s stellu ng Ad hoc Boards Text Mining

11 Einordnung & Sammelbegriff MIS stellu ng EIS Enges BI-Ve Bere it OLAP rst. in Anlehnung an P. Gluchowski Business Intelligence Praxis der Wirtshaftsinformatik, 2001 Anwe ndun g Aus wert un g Tech nik

12 Verwendung BI in der Literatur Fortsetzung der Daten- und Informationsverarbeitung für die Unternehmensleitung als Filter in der Informationsflut wie MIS, aber besonders schnell und flexible Auswertungen unterstützen Frühwarnsystem (Alerting) BI=Data Warehouse Systeme zur Informations- und Wissensspeicherung als Prozess für Symptomerhebung -> Diagnose -> Therapie -> Prognose -> Therapiekontrolle Aus Mertens, 2002.

13 Historie A Business Intelligence System wurde erfunden (Hans Peter Luhn, 1958) Waren hauptsächlich Management-SupportSysteme (etabliert 1983 von Scott Morton) BI wird wiederentdeckt (1989 von Howard Dresner, Analyst von Gartner)

14 Aktuelle Relevanz Suchanfragen zum Thema Business Intelligenz,

15 Gartner Hype Cycle

16 Gartner Hype Cycle

17 Aktuelle Relevanz Suchanfragen zum Thema Big Data,

18 Definition Big Data bezeichnet die wirtschaftlich sinnvolle Gewinnung und Nutzung entscheidungs-relevanter Erkenntnisse aus qualitativ vielfältigen und unterschiedlich strukturierten Informationen, die einem schnellen Wandel unterliegen und in bisher ungekanntem Umfang anfallen Bitkom, 2013

19 Nutzen im Unternehmen PDM SCM ERP CRM MIS

20 Nutzen im Unternehmen Externe Daten n> ate D g r ne run Inte e u e <St Business-Intelligence-System

21 Nutzen im Unternehmen Top Management Middle Management Lower Management Führungsinformationssystem Entscheidungs-Unterstützungs-System Management Informationssystem Business-Intelligence-System

22 Sichten Strategic Tactical Analysis of strongly aggregated key data to monitor long-term strategy 1-3 month analysis of campaigns or product launches Operational Optimization of daily processes Improvements in realtime within the same day

23 BI im zeitl. Verlauf Früher Firmenkennzahlen auswerten Statische Reports in wöchentlich / monatl. Abstand Daten wurden nach Bedarfsanalyse gesammelt Zugriff nur auf höchster Ebene Heute Kundenverhalten auswerten und in Bezug setzen Echtzeit-Analyse, Interaktive Analyse Daten sammeln für zukünftige Bedarfe Zugriff für alle Mitarbeiter (Rollenmodell)

24 ga-itbs.de BI Frontend 2013 Interaktiv Ad Hoc Rollenmodell Pentaho BI Suite Weltweit Zugreifbar

25 Pushing Forces für BI & Big Data Günstiger Speicher Datendichte nimmt zu (räumlich und zeitlich) Sensoren Echtzeit Fortschritte der Algorithmen Verteiltes Rechnen Auswertung und Verwertung Erfolgreiche Salamitaktik in der Nutzerüberwachung

26 Beispiel Verhaltensdaten-Logging Auflösung IP (Lokalisation) User Agent (Nerd oder Beauty) Cookies (Surfhistorie) 1-Pixel Bilder

27 Zunahme verfügbarer Daten

28 Umsetzung Planungsphase Was soll gemacht werden Welche daten werden benötigt Definitionsphase Entwurfsphase Abteilungsübergreifende Sprache finden Infrastruktur und Datenstruktur auswählen Implementierungsphase Testen und ausbauen (Ebene für Ebene)

29 Begleitender Fragenkatalog Quickstart Guide to data visualization dashboard,pentaho, 2014

30 Typischer Unternehmensverlauf 1. IT-Centric Berichte und statische Abfragen Was passierte in der Vergangenheit? Und Warum? 2. Information Management Dashboards und Jederzeit-Analyse Was passiert in diesem Moment? 3. Predictive Insight Zukunfts-Prognose für Kunden und Markttrends Welches Zukunfts-Szenario ist am wahrscheinlichsten?

31 Technologien & Agorithmen OLTP APIs Extract Transform Load Data Warehouse Data Marts OLAP Data Mining und Statistik c Attribute 2 Cluster center %20analysis.jpg c c Attribute 1

32 The traditional transformation Process Quickstart Guide to data visualization dashboard,pentaho, 2014

33 Herausforderungen für die Zukunft Visualisieren, Bedienen, Verstehen Datenschutz Qualität der Daten, inhomogene Daten Schnittstellen für die Integration extern & intern Schnelllebigkeit, Veränderlichkeit Wenig geeignete Fachkräfte (interdis. Ausrichtung)

34 Erwartete Vorteile BI 2013 im Vertrieb

35 Literaturempfehlung M. Grothe, P. Gentsch: Business Intelligence Aus Informationen Wettbewerbsvorteile gewinnen, München, Addison-Wesley, 2000 P. Mertens: Business Intelligence Ein Überblick, in: Information Management & Consulting 17 (2002) Sonderausgabe P. Zische: Business Intelligence für kleine Unternehmen, W3L, 2004, ISBN P. Rausch, A. Sheta, A. Ayesh (Eds.): Business Intelligence and Performance Management: Theory, Systems, and Industrial Applications, Springer Verlag U.K., 2013, ISBN Business Intelligence Grundlagen und praktische Anwendungen, H-G. Kemper, H.Baars W. Mehanna, 2010.

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