Übersicht über die Methoden und Verfahren der Business Intelligence
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- Anna Rothbauer
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1 Übersicht über die Methoden und Verfahren der Business Intelligence von Michael Peter Drieschner, Wunstorf (Auszug)
2 Inhaltsverzeichnis I 1 Einleitung 2 Begriffliche Grundlagen und Business Intelligence Sichten 2.1 Der Begriff der Methode und des Verfahrens 2.2 Business Intelligence Verständnis und Sichten 3 Business Intelligence unterstützende Methoden und Verfahren 3.1 Phasen des Business Intelligence-Prozesses 3.2 Datenbeschaffung und -haltung Der Extract-, Transfer-, Load-Prozess Data Warehouse 3.3 Datenanalyse Online Analytical Processing Data Mining, Knowledge Discovery in Databases Vergleich OLAP und Data Mining 3.4 Datenauswertung und Präsentation Präsentationsmethoden und verfahren am Beispiel moderner Executive Information Systems Dashboard- und Cockpit-Lösungen Balanced Scorecard 4 Zusammenfassung und Ausblick Literaturverzeichnis
3 Einleitung 1 Einleitung Ein häufig anzutreffendes Schlagwort im Fachgebiet der geschäftlichen IT- Verfahren ist der Begriff der Business Intelligence (BI). Eine passende Übersetzung in den deutschen Sprachgebrauch existiert jedoch nicht Eine Definition liefern Strauch/Winter, die BI als ( ) den IT-gestützten Zugriff auf Informationen sowie die IT-gestützte Analyse und Aufbereitung von Informationen mit dem Ziel der Unterstützung betrieblicher Entscheidungen (2002, S. 439) beschreiben. Der BI-Begriff soll jedoch nicht weiterer Betrachtungsgegenstand sein. Vielmehr erfolgt eine Beschreibung des Inhaltes von BI, in dem eine Übersicht von Methoden und Verfahren aufgezeigt wird, die sich der BI zuordnen lassen und diese prägen. Dabei ist das Ziel zu verfolgen, aus einer Vielzahl von Bezeichnungen und Akronymen die wichtigsten Vertreter zu finden und vorzustellen. Dieses geschieht nicht in einer losen Aneinanderreihung von Begriffen, sondern anhand einer Systematisierung. Dazu ist es vorab erforderlich, Möglichkeiten einer sinnvollen Systematisierung zu untersuchen (vgl. Kapitel 2). Eine erste Differenzierungsmöglichkeit der BI-Methoden und -Verfahren anhand der semantischen Abgrenzung dieser Begriffe aus der Informationstheorie erfolgt in Kapitel 2.1. Verschiedene Sichtweisen der BI umfassen vom Umfang her unterschiedliche Methoden und Verfahren. Eine Heranziehung dieses Kriteriums der BI-Sichten bzw. des BI-Verständnisses zur Definition eines Ordnungsrahmens erfolgt in Kapitel 2.2. Der Ablauf des BI-Prozesses in Phasen bestimmt auch die logisch aufeinander aufbauende Abfolge und Verzahnung von BI-Anwendungen. Die Untersuchung dieses Phasen- bzw. Schichtenmodells als Systematisierungskriterium in Kapitel 3.1 und der anschließenden Beschreibung der wichtigsten diesem Ablauf folgenden Vertreter der BI-Methoden und -Verfahren (in Kapitel 3.2 für den Datenbeschaffungs- und Datenhaltungsprozess, in Kapitel 3.3 für die Analysephase und in Kapitel 3.4 für die Auswertung und Präsentation der Ergebnisse) bildet den Schwerpunkt der Betrachtung. Kapitel 4 schließt mit einem zusammenfassenden Resümee und einem Ausblick auf weitere Trends im Bereich der BI-Methoden und Verfahren wie erweiterte Mining-Methoden und Operational BI.
4 Begriffliche Grundlagen und Business Intelligence Sichten 2 Begriffliche Grundlagen und Business Intelligence Sichten Neben begrifflichen Grundlagen wie der Methode und des Verfahrens und deren Verwendung im BI-Kontext, werden in den folgenden Kapiteln verschiedene Sichtweisen auch als BI-Verständnis bezeichnet zur Abgrenzung vom Umfang her unterschiedlicher BI-Lösungen vorgestellt. 2.1 Der Begriff der Methode und des Verfahrens Unter METHODEN werden allgemein in der Informatik planmäßig angewandte, begründete Vorgehensweisen zur Erreichung von festgelegten Zielen (Hesse/ Merbeth/Frölich 1992, S. 32) verstanden. Weiter heißt es: Eine Methode ist eine systematische Handlungsvorschrift ( ). Die Handlungsvorschrift beschreibt, wie ( ) ein Ziel mit einer festgelegten Schrittfolge erreicht wird (Chroust 1992, S. 50). Beispielsweise ist eine Methode in der strukturierten Programmierung die Kontrollstruktur der Wiederholung (vgl. Chroust 1992, S. 51). Die Methode Wiederholung ist demnach eine Handlungsvorschrift die beschreibt, wie das mehrfache (wiederholte) Durchlaufen einer Befehlsfolge zu erreichen ist. 2.2 Business Intelligence Verständnis und Sichten BI sollte mindestens entscheidungsunterstützende Systeme beinhalten und sich somit von reinen Business-Office-Anwendungen, wie z. B. Textverarbeitungsprogrammen oder einfachen Kalkulationsvorlagen qualitativ abgrenzen. Je nach der Betrachtungsweise, welche weiteren Komponenten zu einer BI-Lösung zu zählen sind, impliziert sich daraus ein unterschiedliches BI-VERSTÄNDNIS bzw. eine differenzierte BI-SICHT:
5 Business Intelligence unterstützende Methoden und Verfahren 3 Business Intelligence unterstützende Methoden und Verfahren 3.1 Phasen des Business Intelligence-Prozesses Eine sich an Ablaufschritten orientierende Definition beschreibt BI als den Weg von der Datengewinnung über die Datenaufbereitung, die Datenanalyse bis hin zur Datenrepräsentation mit dem Ziel, hieraus Entscheidungen abzuleiten oder Wissen zu extrahieren (Knobloch 2005, S. 18). Ebenso bauen Kemper/Lee (2001, S.1) eine integrierte BI-Lösung aus den Schichten eines Data Warehouse (DWH) als Fundament, einer mittleren Analyseschicht und einer dritten Schicht als Benutzerzugang für den Zugriff auf die Auswertungserkenntnisse auf. 3.2 Datenbeschaffung und -haltung Der Extract-, Transfer-, Load-Prozess Die Prozesse der Datenbeschaffung und deren Speicherung in einem BI-System stellen die wesentlichen Funktionsbausteine der Bereitstellungsschicht da. Für das physikalische Einsammeln der Daten aus den Quellsystemen bis hin zur Ablage der für die weiteren BI-Anwendungen relevanten Daten in dem Datenspeicher wurde das Akronym ETL geprägt. ETL steht für die Prozessschritte des Extrahierens, Transformierens und des Ladens der Daten Data Warehouse Der ETL-Prozess und das Speichersystem für die durch den ETL-Prozess vorbehandelten BI-Daten, das DATA WAREHOUSE (DWH), bilden die Bereitstellungsschicht (vgl. S. Fehler! Textmarke nicht definiert.) des BI-Gesamtprozesses. Beide Komponenten sind als Architekturbestandteile einer DWH-Lösung eng miteinander verzahnt. Dafür wurde der Begriff des DWH-Informationssystems geprägt: Unter Data Warehousing wird die Gesamtheit von Prozessen und Systemen zum Betrieb und Nutzung eines DWH-Informationssystems verstanden (Jung/Winter 2000, S. 5). Dieses entspricht dem weiten BI-Verständnis (vgl. S. Fehler! Textmarke nicht definiert.). In der ursprünglichen Begriffsdefinition von Inmon, welcher ein DWH als a subject-oriented, integrated, non-volatile, and time-variant collection of data in support of management decisions (2002, S. 31) definiert, kommt sowohl die Vereinheitlichung ( integrated ) der vormals heterogenen operativen Daten nach dem ETL-Prozess, als auch die Permanenz ( non-volatile ) des Datenbestandes zum Ausdruck. Hervorzuheben ist, dass operative Daten nicht in einem DWH vorgehalten werden
6 Business Intelligence unterstützende Methoden und Verfahren Mit Abb. 3.4 werden die bisher angesprochenen Elemente zusammenfassend aufgezeigt und der Übergang zur Analyse- und Präsentationsschicht eingeleitet: Abbildung 3.1 Zusammenfassende Darstellung eines DWH- Informationssystems Quelle: Eigener Entwurf 3.3 Datenanalyse In der Analyseschicht sind im Wesentlichen zwei Methoden repräsentiert: Das unter dem Akronym OLAP etablierte ONLINE ANALYTICAL PROCESSING und die unter dem Oberbegriff KNOWLEDGE DISCOVERY IN DATABASES (KDD) bzw. MINING fallende Klasse von Methoden der Mustererkennung Online Analytical Processing Wie der Begriffsbestandteil Online zeigt, handelt es sich bei OLAP um ein Adhoc-Auswertungssystem für den Management-Bereich (Kemper/Lee 2001, S. 54). OLAP verändert nicht die Anordnung der Daten im Speichersystem, sondern ist eine Methode, Daten in verschiedenen Sichten für eine Analyse bereitzustellen. Die folgende Abbildung zeigt einen solchen Würfel mit einer markierten Analysezelle (Artikel=12; Vertriebsgruppe=Ost; Jahr= Quartal I):
7 Business Intelligence unterstützende Methoden und Verfahren Abbildung 3.2 OLAP-Würfel mit Dimensions-Beispiel Quelle: Eigener Entwurf (vgl. Einkauf. Oesterreich) Data Mining, Knowledge Discovery in Databases Die Begriffe des DATA MINING und des Knowledge Discovery in Databases werden in der Literatur weitgehend synonym verwendet. Die Methoden und Verfahren des Data Mining entstammen u.a. der Statistik und der Künstlichen Intelligenz (Mertens, 2002, a.a.o.): Statistik: Korrellation, Regression, Diskriminanz Clusteranalyse- und Entscheidungsbaumvefahren Künstliche Intelligenz: Maschinelles Lernen, neuronale Netzwerke, genetische Algorithmen Vergleich OLAP und Data Mining OLAP-Analysen stellen Rückblicke dar. Data Mining liefert auf der Zeitachse nach vorne gerichtete Informationen und deckt Zusammenhänge in den Daten auf, die dem Anwender bei der Formulierung der Abfrage oft gar nicht bewusst waren. In jedem Fall müssen die Ergebnisse der Analysephase dem Anwender gegenüber in geeigneter Form kommuniziert werden.
8 Business Intelligence unterstützende Methoden und Verfahren 3.4 Datenauswertung und Präsentation Die Ergebnisse der vorangegangenen Phasen des BI-Prozesses liefern Informationen vielfältiger Art und werden an der Schnittstelle zwischen Analyse- und Präsentationsschicht bereitgestellt (vgl. S. Fehler! Textmarke nicht definiert.). Strauch/Winter beschreiben diesen Kommunikations-Prozessschritt als Teilen und Nutzen der gewonnenen Erkenntnisse zur Stützung von Maßnahmen und Entscheidungen und Umsetzen des generierten Wissens in Aktionen (2002, S. 441) Präsentationsmethoden und verfahren am Beispiel moderner Executive Information Systems Heutige BI-Lösungen haben ihre frühere Techniklastigkeit überwunden und stellen Analysemöglichkeiten einem breiten Anwenderkreis im Unternehmen zu Verfügung (vgl. Gehra 2005, S. 56) Dashboard- und Cockpit-Lösungen Die Dashboard- oder Cockpit-Methode kommt heutzutage in BSC-Systemen zur Darstellung des Zielereichungsgrades zum Einsatz Balanced Scorecard Mit der BALANCED SCORECARD (BSC) wurde eine Methode zur ausgewogenen Betrachtung der finanziellen Sicht, sowie der Kunden-, der internen Prozess- und der Lern- und Entwicklungsperspektive des Unternehmens entwickelt (Kemper/ Mehanna/Unger 2006, S. 116). Unternehmens- und Marktsituationen zu verschaffen (vgl. Gluchowski 2001, S. 5) und steht in einer gedanklich übergreifenden Klammer neben der Analyse- und Präsentationsschicht des BI- Phasenmodells.
9 Zusammenfassung und Ausblick 4 Zusammenfassung und Ausblick Eine Vielzahl von Methoden und Verfahren der BI, begleitet von den jeweiligen Akronymen, prägen auch diesen Teil der Wirtschaftsinformatik. Dabei folgt die Bezeichnung als Methode oder Verfahren nicht immer der informationstheoretisch korrekten semantischen Abgrenzung der Begriffe (vgl. Kapitel 2.1). Eine entsprechende Systematisierung der BI-Verfahren und Methoden nach diesem Kriterium fehlt. Einen Rahmen zur Einordnung von BI-Systemen und Anwendungen und damit Abgrenzung zu anderen betriebswirtschaftlichen IT-Verfahren zeigt sich mit den BI-Sichtweisen auf (vgl. Kapitel 2.2). Mit der Vorstellung der wichtigsten Vertreter von BI-Verfahren und Methoden wie ETL, DWH, OLAP, KDD und Data Mining, sowie Dashboard und BSC wurde eine Klassifizierung anhand der Phasen des BI-Prozesses gewählt (vgl. Kapitel 3.1). Der überwiegende Teil der Daten liegt in solcher Form (wie Textverarbeitungs- Dokumenten oder s) vor (vgl. Gluchowski/Gabriel/Dittmar 2008, S. 360). Unter diesem Aspekt wird in der Methodenklasse des Mining das Data Mining durch weitere Entwicklungen ergänzt: Text Mining zur Analyse von in Texten enthaltenen Informationen Web Mining z. B. zum Analysieren und Auffinden des Such- und Einkaufsverhaltens von Online-Shop-Benutzern Geo Mining zur Suche von verborgenen Datenmustern in räumlichen Daten Audio- und Multimedia Mining zum Auffinden von Mustern in multimedialen Datenquellen wie Gesprächsaufzeichnungen oder Bilddatenbanken (Quelle: Gehra 2005, S. 42; Mertens 2002, S. 69) Eine weitere Entwicklung zeichnet sich mit dem Begriff Operational BI ab: Künftig soll eine zeitnahe Verbindung der analytischen Komponenten des BI mit den operativen Daten geschaffen werden.
10 Ehrenwörtliche Erklärung & Einverständniserklärung 8 Literaturverzeichnis Bange 2006: Bange, Carsten: Werkzeuge für analytische Informationssysteme. In: Chamoni, Peter; Gluchowski, Peter (Hrsg.): Analytische Informationssysteme Business Intelligence-Technologien und Anwendungen. 3. Auflage, Springer, Berlin 2006 Beekmann/Chamoni 2006: Beekmann, Frank;Chamoni, Peter: Verfahren des Data Mining. In: Chamoni, Peter; Gluchowski, Peter: Analytische Informationssysteme Business Intelligence-Technologien und Anwendungen. 3. Auflage, Springer, Berlin 2006 Chamoni/Gluchowski 2006: Chamoni, Peter; Gluchowski, Peter: Analytische Informationssysteme Einordnung und Überblick. In: Chamoni, Peter; Gluchowski, Peter (Hrsg.): Analytische Informationssysteme Business Intelligence- Technologien und Anwendungen. 3. Auflage, Springer, Berlin 2006 Chaudhuri/Dayal 2002: Chaudhuri, Surajit; Dayal, Umesh: Multidimensional Databases and Online Analytical Processing. In: Klösgen, Willi; Zytkow, Jan M. (Hrsg.): Handbook of Data Mining and Knowledge Discovery. 1. Auflage, Oxford University Press 2002 Chroust 1992: Chroust, Gerhard; Modelle der Software-Entwicklung. 1. Auflage, Oldenbourg, München 1992 Jankowiak: Jankowiak, Stefan: Controllingportal.de: Balanced Scorecard. Düsing 2006: Düsing, Roland; Knowledge Discovery in Databases. In: Chamoni, Peter; Gluchowski, Peter (Hrsg.): Analytische Informationssysteme Business Intelligence-Technologien und Anwendungen. 3. Auflage, Springer, Berlin 2006 Einkauf.Oesterreich:
11 Ehrenwörtliche Erklärung & Einverständniserklärung 9 Gehra 2005: Gehra, Bernhard: Früherkennung mit Business-Intelligence- Technologien. 1. Auflage, Deutscher Universitäts-Verlag, Wiesbaden 2005 Gluchowski 2001: Gluchowski, Peter: Business Intelligence- Konzepte, Technologien, Einsatzbereiche. In: HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik, 38. Jahrgang, Band 222, dpunkt, Heidelberg Dezember 2001, S Gluchowski 2005: Gluchowski Peter: Data Warehouse. In: Informatiklexikon, Gesellschaft für Informatik e.v. 2005, informatiklexikon/informatiklexikon-detailansicht/meldung/data-warehouse- 29.html, Gluchowski/Chamoni 2006: Gluchowski, Peter; Chamoni, Peter: Entwicklungslinien und Architekturkonzepte des On-Line Analytical Processing. In: Chamoni, Peter; Gluchowski, Peter (Hrsg.): Analytische Informationssysteme Business Intelligence-Technologien und Anwendungen. 3. Auflage, Springer, Berlin 2006 Gluchowski/Gabriel/Chamoni 1997: Gluchowski, Peter; Gabriel, Roland; Chamoni, Peter: Management Support Systeme Computergestützte Informationssysteme für Führungskräfte und Entscheidungsträger. 1. Auflage, Springer, Berlin 1997 Hesse/Merbeth/Frölich 1992: Hesse, Wolfgang; Merbeth, Günter; Frölich, Rainer: Software-Entwicklung. In: Endres, Albert; Krallmann, Hermann; Schnupp, Peter (Hrsg.): Handbuch der Informatik Band Auflage, R. Oldenbourg, München 1992
12 Ehrenwörtliche Erklärung & Einverständniserklärung 10 Inmon 2002: Inmon, William H.: Building the Data Warehouse. 3. Auflage, Wiley, New York 2002 Jung/Winter 2000: Jung, Reinhart; Winter, Robert: Data Warehousing: Nutzungsaspekte, Referenzarchitektur und Vorgehensmodell. In: Jung, Reinhart; Winter, Robert (Hrsg.): Data Warehousing Strategie. 1. Auflage, Springer Berlin 2000 Kemper/Lee 2001: Kemper, Hans-Georg; Lee, Phil-Lip: Business Intelligence/Integrierte Lösungen für erfolgreiche Unternehmenssteuerung. In: Computerwoche Nr. 44 vom , S Kemper/Mehanna/Unger 2006: Kemper, Hans-Georg; Mehanna, Walid; Unger, Carsten: Business Intelligence Grundlagen und praktische Anwendungen. 2. Auflage, Vieweg, Wiesbaden 2006 Kimball 1996: Kimball, Ralph: The Data Warehouse Toolkit. 1. Auflage, Wiley & Sons, New York 1996 Knobloch 2005: Knobloch, Christian: Business Intelligence-Komponenten. In: Balzert, Helmut; Balzert, Heide; Zwintscher, Olaf; Ziesche, Peter; Knobloch, Christian (Hrsg.): IT forschen. 1. Auflage, W3L, Herdecke 2005 Krcmar 2005: Krcmar, Helmut: Informationsmanagement. 4. Auflage, Springer, Berlin 2005 Mertens 2002: Mertens, Peter: Business Intelligence Ein Überblick. In: Information Management & Consulting 17 (2002) Sonderausgabe, S Microstrategy: Interactive Dashboard Demos. Muksch 2006: Muksch, Harry: Das Data Warehouse als Datenbasis analytischer Informationssysteme. In: Chamoni, Peter; Gluchowski, Peter (Hrsg.): Analytische Informationssysteme Business Intelligence-Technologien und Anwendungen. 3. Auflage, Springer, Berlin 2006 Russom, 2002: Russom, Philip: The State of BI for the Masses. In: Intelligent Enterprise,
13 Ehrenwörtliche Erklärung & Einverständniserklärung 11 analyst/ jhtml Schinzer/Bange 1998: Schinzer, Heiko D.; Bange, Carsten: Werkzeuge zum Aufbau analytischer Informationssysteme. In: Chamoni, Peter; Gluchowski, Peter (Hrsg.): Analytische Informationssysteme Data Warehouse, Online Analytical Processing, Data Mining 1. Auflage, Springer, Berlin 1998 Strauch/Winter 2002: Strauch, Bernhard; Winter, Robert: Business Intelligence. In: Bellmann, Matthias; Krcmar, Helmut; Sommerlatte, Tom (Hrsg.): Praxishandbuch Wissensmanagement Strategien, Methoden, Fallbeispiele. 1. Auflage, Symposion, Düsseldorf 2002, S Thierauf 2001: Thierauf, Robert J.: Effective Business Intelligence Systems. 1. Auflage 2001, Quorom Books, Westport 2002
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