Zusammenspiel von Business Intelligence mit betrieblicher Anwendungssoftware Falk Neubert, Universität Osnabrück

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1 Zusammenspiel von Business Intelligence mit betrieblicher Anwendungssoftware 14. März 2013, IHK Osnabrück-Emsland-Grafschaft Bentheim

2 Geschichte Kassenbuch des Liederkranz, 1886 Hutmachergesangvereins Quelle: Michael von Rhodos erklärt die Kalkulation eines Pfefferhändlers, anno 1434 in Venedig Quelle:

3 Falk Neubert, M.Sc. Wissenschaftlicher Mitarbeiter im Fach BWL/Management Support und Wirtschaftsinformatik / Universität Osnabrück Mitglied im ebusiness-lotsen Osnabrück Themenschwerpunkte: Open-Source ERP Business Intelligence Vorgehensmodelle zur Einführung von ERP-Lösungen

4 Agenda Business Intelligence (BI) Informationszugriff Informationsgenerierung, -speicherung, - distribution BI-Portal Wissensmanagementsysteme Analysesysteme Datenbereitstellung Data Warehouse ETL ERP SCM CRM... Externe Quellen Quelle: BI, Tec-Channel Transformationsprozess - ETL Data Warehouse Zieldatenbank Laden Extract, Transform, Load (ETL) Prozess zur Überführung der Daten Transformation in eine analysefähige Datenbank Extraktion ERP SCM CRM... Arbeitsbereich (Staging Area) Externe Quellen Online Analytical Processing Multidimensionale Sicht auf Datenbestände Kennzahl Umsatz OLAP Operationen: Rotation Roll-Up und DrillDown Slice & Dice Umsatz Ku nd e Überblick Business Intelligence (BI) Datenbereitstellung Data Warehouse ETL-Prozess Informationsgenerierung OLAP BI Methoden Informationsdistribution/ -zugriff Berichte Scorecards, Dashboards ebusiness Lotse Osnabrück Unsere Angebote / Themen Produkt Zeit Dimension Produkt: Kategorie, Anbieter, Produkt Zeit: Jahr, Quartal, Monat Kunde: Land, Region, Kunde Berichtssysteme Aktive Periodische Aperiodische Passive Ad hoc Berichte Berichte Scorecards Dashboards Kennzahlen, Messpunkte, Key Performance Indicatoren Cockpits Scorecards

5 Datenvolumen 5 Zettabyte = Alle Einwohner Westeuropas erhalten USB-Sticks mit 1 Gigabyte Kapazität Datenbestand verdoppelt sich alle 2,5 Jahr 2020 wird das Datenvolumen auf 5 Zettabyte angewachsen sein Quelle: Digital-Universe-Studie von IDC, 2013

6 IT-Landschaft Magento Online Online Shop Shop Pentaho JasperReports Asterisk Telefonanlage Telefonanlage Anrufe (CTI) OpenERP vtiger CRM CRM Business Business Intelligence Intelligence Zahlen/Daten Vertriebsdaten ERP ERP Alfresco DokumentenDokumentenManagement Management (DMS) (DMS) Dokumente s Open-Xchange Thunderbird KommunikationsKommunikationssystem system Servicedaten OTRS Ticketsystem Ticketsystem Serienbriefe LibreOffice Textverarbeitung Textverarbeitung In einer heterogen IT-Landschaft entstehen Daten in unterschiedlicher Qualität und unterschiedlichen Formaten in verschiedenen Anwendungssystemen.

7 Business Intelligence (BI) Informationszugriff Informationsgenerierung, -speicherung, - distribution BI-Portal Wissensmanagementsysteme Analysesysteme Datenbereitstellung Data Warehouse ETL ERP SCM CRM... Externe Quellen Quelle: BI, Tec-Channel

8 Datenbereitstellung: Transformationsprozess - ETL Data Warehouse Zieldatenbank Laden Extract, Transform, Load (ETL) Prozess zur Überführung der Daten Transformation in eine analysefähige Datenbank Extraktion ERP SCM CRM... Arbeitsbereich (Staging Area) Externe Quellen

9 Datenbereitstellung: Data Warehouse Merkmale von DWH: Themenspezifisch, integriert, zeitraumsbezogen, dauerhaft Data Warehouse Ausschnitte Data Marts Datenpools Data Marts Data Marts: Ausschnitte von Daten aus dem DWH Konsistente, validierte Daten bilden die Basis für eine erfolgreiche BI-Analyse.

10 Datenbereitstellung: Pentaho Data Integration PDI ist ein OpenSource ETL Werkzeug.

11 Informationsgenerierung: Online Analytical Processing Multidimensionale Sicht auf Datenbestände OLAP Operationen: Rotation Roll-Up & Drill-Down Slice & Dice Drill Though & Drill Across Produkt Kennzahl Umsatz Umsatz e d n u K Zeit Dimension Produkt: Kategorie, Anbieter, Produkt Zeit: Jahr, Quartal, Monat Kunde: Land, Region, Kunde

12 Informationsgenerierung: OLAP - Rotation Umsatz Zeit Produkt Umsatz e d n u K Zeit Kunde t k u d o r P Rotation des Würfels um die eigene Achse

13 Informationsgenerierung: OLAP Roll-Up & Drill-Down e d n u K Zeit = Jahr Roll-Up Produkt Umsatz Produkt Umsatz e d n u K Zeit = Quartal Drill-Down

14 Informationsgenerierung: Drill-Down

15 Informationsgenerierung: Drill-Down

16 Informationsgenerierung: Drill-Down

17 Informationsgenerierung: Drill-Down

18 Informationsgenerierung: OLAP Slice e d n u K Produkt Produkt Umsatz Umsatz Zeit e d n u K Zeit Herausschneiden einer Scheibe aus dem Würfel

19 Informationsgenerierung: Slice

20 Informationsgenerierung: OLAP Dice Zeit Umsatz Ku nd e e d n u K Produkt Produkt Umsatz Zeit Kleiner, mehrdimensionaler Ausschnitt des Würfels

21 Informationsgenerierung: Data-Mining Abhängigkeiten entdecken Assoziationsanalyse Gruppen finden Clusteranalyse Fälle einordnen Klassifikationsmethoden Prognosen erstellen Regressionsmodelle Data-Mining Anwendungsfälle: Warenkorbanalyse, Prüfung der Kreditwürdigkeit, ABC-Analyse, Data-Mining systematische Anwendung statistischer Methoden auf eine Datenbestand zur Erkennung neuer Muster.

22 Informationszugriff/ -distribution: Berichtssysteme Standard Ad hoc Berichte Periodische / Aperiodische Tabellen, Diagramme, etc. Berichte Tabellen, Diagramme, etc. Verteilung über Web, Scorecards Dashboards Kennzahlen, Messpunkte, Key Performance Indicatoren Cockpits Scorecards

23 Informationszugriff/ -distribution: Berichtssysteme Quelle: Quelle:

24 ebusiness-lotsen Osnabrück Unsere Angebote Wir unterstützen Unternehmen, insbesondere KMU, Handwerk und Existenzgründer, neutral und herstellerunabhängig bei der Einführung und Nutzung des Elektronischen Geschäftsverkehrs. Unsere Themen Kriterien für das effiziente Zusammenspiel von Business-Intelligence- Lösungen mit integrierter betrieblicher Anwendungssoftware unter Berücksichtigung von KMU-Anforderungen. Reifegradmodell zur Analyse und Auswertung von betrieblichen Unternehmensdaten bei kleinen und mittleren Unternehmen. Erarbeitung einer prototypischen Anwendung zur vorausschauende Analyse von Kundendaten.

25 Kontaktdaten Falk Neubert, M.Sc. Universität Osnabrück BWL/Management Support und Wirtschaftsinformatik Prof. Dr. Bodo Rieger Tel / WWW: Weitere Informationen zum Thema finden Sie unter: https://www.xing.com/net/erp-os/

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