BICE. Business Intelligence in the Cloud for Energy. Zwischenpräsentation Oldenburg,

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1 BICE Business Intelligence in the Cloud for Energy Zwischenpräsentation Oldenburg, Verfasser: Projektgruppe Business Intelligence as a Service

2 Gliederung Projektgruppe Meilensteinplan Problemstellung Vorgehensweise Anforderungen Architektur Weiteres Vorgehen 2

3 Projektgruppe Homepage: Artikel: Fachartikel für die Zeitschrift ERP Management (eingereicht) 3

4 Meilensteinplan Seminararbeiten Anforderungsanalyse Konzeption Implementations- und Testphase Dokumentation Grundlagen erarbeitet Zwischenpräsentation Alpha Version Beta Version finale Version Projekt Ende 4

5 Problemstellung Fallstudie aus der Energiewirtschaft Bereich: Stromhandel Zielgruppe: Energielieferant Deckungsbeitragsrechnung zentraler Bestandteil von Angeboten erhöhte Komplexität durch Volatilitäten zeitintensiv erfolgt im Vorfeld eines Kundengesprächs DBR als Cloud Service BICE unterstützt die Berechnung der Gesamtkosten die Analyse der Gesamtkosten 5

6 Problemstellung CRM EDM Abrechnungssystem Abrechnungssystem Netznutzungskosten CRM Prozess EDM Netznutzungskosten BICE Prozesse 6

7 Vorgehensweise Vorhandene Standards und Konzepte werden aufgegriffen und weiterentwickelt. BI-Cloud Framework nach Seufert und Bernhardt [SB0] DWS-Architekturansatz nach Bauer und Günzel [BG3] Als agile und iterative Projektmanagementmethode wird Scrum eingesetzt. Konzeption basiert auf Design Science Ansatz nach Peffers et al. (konstruktionsorientierte Wirtschaftsinformatik). [P*06] 7

8 Anforderungen Funktionale Anforderungen anhand eines Use-Case-Diagramms: Cloud BI System Angebot erstellen Deckungsbeitrag analysieren «includes» Daten für Deckungsbeitrag auswählen Energielieferant Kunde analysieren Kundendaten auswählen Gesamtkosten analysieren «includes» Daten für Gesamtkosten auswählen 8

9 Anforderungen Nichtfunktionale Anforderungen: 9

10 Architektur User Management User Database Authentication & Session Management Accounting Local Client n Authorization & Rights Management Report Configurator m n Data Retrieval Report Display Client Business Logic Query Generator n m Database System n n Query Optimizer n ETL-Processor Load Management Resource Monitoring Resource Management Source Monitor Load Balancing 0

11 Architektur Jahr Monat 24 h (96 Zeitintervalle) h (4 Zeitintervalle) 5 Min ( Zeitintervall) Zeit KPI s: Deckungsbeitrag Gesamtkosten gleiche Dimensionen unterschiedliche Berechnung Netzregion Produktion Deutschland Verteilnetzregion Uebertragungsnetzregion Deckungsbeitrag/ Gesamtkosten Kraftwerk Standort Kraftwerk Art Alle Kraftwerke Kunde Standort Kunde Kundengruppe Alle Kunden Kunde

12 Architektur Dimensionen Zeit Netzregion Kunde Produktion 5 Min ( Zeitintervall) Verteilnetzregion Kunde Standort Kraftwerk Standort h (4 Zeitintervalle) Uebertragungsnetzregion Kunde Kraftwerk Art 24 h (96 Zeitintervalle) Deutschland Kundengruppe Alle Kraftwerke Monat Alle Kunden Jahr 2

13 Architektur Data-Fact-Table 3

14 Weiteres Vorgehen Seminararbeiten Anforderungsanalyse Konzeption Implementations- und Testphase Dokumentation Grundlagen erarbeitet Zwischenpräsentation Alpha Version Beta Version finale Version Projekt Ende 4

15 Vielen Dank für ihre Aufmerksamkeit 5

16 Literatur Seufert, A. / Bernhardt, N.: Business Intelligence und Cloud Computing Anforderungen, Potenziale, Einsatzgebiete. HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik, 200, Ausgabe 275, S Bauer, A. / Günzel, H.: Data-Warehouse-Systeme: Architektur, Entwicklung, Anwendung. dpunkt, 203. Peffers, K. et al.: The design science research process: a model for producing and presenting information systems research. Proceedings oft he first international conference on design science research in information systems and technology, DESRIST 2006, S

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