Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik II. Gliederung
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- Alfred Stieber
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1 Gliederung 1. Einführung 2. Arbeitsaufgaben und -prozesse der Fach- und Führungskräfte 3. Klassische Ausprägungen der Management Support Systeme 4. Business Intelligence 5. Datenbereitstellung: Data Warehousing 6. Datenanalyse: On-Line Analytical Processing und Data Mining 7. Betriebliches Berichtswesen 8. Gestaltung und Betrieb von BI-Lösungen 9. Aktuelle Tendenzen bei Business Intelligence-Systemen Folie 145
2 Berichtsspezifikation Berichtsinhalt Gegenstand Detaillierung Breite Genauigkeit Berichtszeit Berichtsintervall Berichtszeitraum Berichtszweck Dokumentation Entscheidungsvorbereitung Auslösen Bearbeitungsvorgang Kontrolle Berichtsform Darstellungsart Struktur Präsentationsmedium Übertragungsweg Berichtsinstanz Empfänger Verantwortlicher Ersteller Folie 146
3 Einfache Abfragegeneratoren Folie 147
4 Abfrage- und Berichtsgeneratoren Folie 148
5 Berechnungsfunktionen Folie 149
6 Report-Generierung Folie 150
7 Reporting-Tools Folie 151
8 WWW-Browser Nahtlose Integration in die vertraute WWW-Umgebung Transparenter Durchgriff für den Endanwender Erweiterung von HTML um multidimensionale Komponenten Folie 152
9 Exkurs: Jasper Reporting JasperSoft ( Gründung der Firma Panscopic, 2005 Umbenennung in JasperSoft - Einer der führenden Anbieter im Bereich OSBI - OS-Entwicklungsportal ( - Erstellung und Organisation Jasper-spezifischer Projekte - Veröffentlichung von News - Kommunikation von Hilfe und Problemen - über 2,5 Millionen Downloads Geschäftskunden - Über registrierte Entwickler - Parallele Professional-Versionen, Folie 153 verschiedene Supportmodelle
10 Exkurs: Jasper Reporting Folie 154
11 Exkurs: Jasper Reporting / ireport - Open Source Tool zur Erzeugung komplexer JasperReports (Designer für JasperReports) - 100% Support der JasperReports XML tags - 100% Java, GNU General Public Licence - WYSIWYG-Editor, drag and drop - Unicode und non-latin Languages (Russisch, Chinesisch, Japanisch, Koreanisch, etc.) - Browser für Dokumenten-Struktur - Unterstützt alle via JDBC zugänglichen Datenbanken - Wizard zur automatischen Berichtserzeugung - Unterstützt Subreports - Backup-Features - Erweiterbar durch plug-ins (z.b. für JasperServer) -Scriptlets - Charts - Styles-Bibliohek Folie 155
12 Exkurs: Jasper Reporting Folie 156
13 Exkurs: Jasper Reporting Datenquellen (die Wichtigsten) - JDBC connection - (Spring) Hibernate Verbindung - XMLA Server Verbindung -XML Datei - Java Beans Datenquelle - EJBQL Verbindung - CSV Datei - Mondrian OLAP Verbindung - JRDataSourceProvider Datenabfrage (aktive Verbindung) -SQL - EJBQL - Xpath - HQL (Hibernate Query Language) -MDX - XMLA-MDX Folie 157
14 Exkurs: Jasper Reporting Berichtselemente $F{Feldname}, $V{Variablenname}, $ P{Parametername} Linien, Rechtecke, Ellipsen, Text/ -felder, Grafiken, Barcodes, Rahmen, Diagramme Variable: - vordefinierte ((Gesamt-)Seitenzahl, Datum, Prozent, Gesamt) - individuell definierbare (manuelle Eingabe oder mit Expression-Editor) - Kalkulationsarten z.b.: Summe, Anzahl (verschiedene Werte), Durchschnitt, Niedrigster, Standardabweichung) Diagramme: - Kuchen-/Kreisdiagramm (2D/3D) - Balkendiagramm (2D/3D) - Flächendiagramme - Stapel-Balken-Diagramme (2D/3D) - Liniendiagramme - Streuungs-Diagramme - Blasen-Diagramme - Zeit-Reihen-Diagramm - High-Low-Diagramme - Kerzendiagramme - Tacho - Thermometer Folie 158
15 Exkurs: Jasper Reporting SQL-Generator Query-Designer Folie 159
16 Exkurs: Jasper Reporting Bearbeitung von Eigenschaften -- Seiten-, Spalten-, Abschnittsformatierungen - Name, Typ, Beschreibung -- Vorgehen falls keine/doppelte Daten - Druckoptionen -- Ausgabezeitpunkte - Sonst. Formatierungen ( z.b. Währung) -- Hyperlinks, Datenzuordnungen, etc. - Teilbarkeitsdefinitionen -Berichtsausrichtung - Manuell über Raster oder automatisch (Position, Tabellen verbinden, Größe, Zwischenräume) - Objekte/Elemente in den Vordergrund/ Hintergrund bringen Berichtsvoransicht PDF, HTML, Excel, CSV, Text, RTF, ODF, JRViewer Unterstützende Features - Report-Wizard und Expression-Editor - Ausdrücke (z.b.: Formeln/Funktionen) - Definierte Ausdrücke speicherbar als.txt-datei - Meldungen (semantische/syntaktische Fehler) Folie 160
17 Exkurs: Jasper Reporting Berichtsspeicherung PDF, HTML, XLS, CSV, RTF, ODF, XML Funktionen unter Verwendung von JasperServer und JasperAnalysis - ireport verfügt über eine Schnittstelle zum JasperServer - Scheduling (Intervall, Formate, Speicherort, Verwaltung, Benachrichtigungen, etc.) - Report-Export durch User (PDF, Excel, RTF, CSV) - User-/ Rollenkonzepte - Ressourcen- und Berichtsverwaltung Folie 161
18 Exkurs: Jasper Reporting Funktionen unter Verwendung JasperAnalysis - Individuelle Betrachtung der Analysis Views entsprechend JPivot-OLAP Funktionalitäten - Cube-Zeilen, -Spalten, -Filter per OlapNavigator (zusammenklicken) oder die MDX-Query manuell definieren - Diagramme integrieren und konfigurieren (Typ, Titel, Größe, Farbe, Legende) Folie 162
19 Gliederung 1. Einführung 2. Arbeitsaufgaben und -prozesse der Fach- und Führungskräfte 3. Klassische Ausprägungen der Management Support Systeme 4. Business Intelligence 5. Datenbereitstellung: Data Warehousing 6. Datenanalyse: On-Line Analytical Processing und Data Mining 7. Betriebliches Berichtswesen 8. Gestaltung und Betrieb von BI-Lösungen 9. Aktuelle Tendenzen bei Business Intelligence-Systemen Folie 163
20 Vorgehensmodell zur BI-Gestaltung BI-Strategie BI-Projektdefinition BI-Analyse BI-Qualitätsmanagement BI-Design BI-Implementierung BI-Produktivsetzung BI-Projektmanagement Folie 164 BI-Betrieb und -Wartung
21 Theoretische Vorbetrachtung Vision, Mission und Ziele Quelle: Zirkel, Trost: BI-Strategie Der Weg zum maximalen Return-on-BI-Invest, 5. Europäische TDWI-Konferenz, München Folie 165
22 Theoretische Vorbetrachtung Definition Vision Quelle: Zirkel, Trost: BI-Strategie Der Weg zum maximalen Return-on-BI-Invest, 5. Europäische TDWI-Konferenz, München Folie 166
23 Vision - Beispiele Quelle: Zirkel, Trost: BI-Strategie Der Weg zum maximalen Return-on-BI-Invest, 5. Europäische TDWI-Konferenz, München Folie 167
24 Theoretische Vorbetrachtung Definition Mission Quelle: Zirkel, Trost: BI-Strategie Der Weg zum maximalen Return-on-BI-Invest, 5. Europäische TDWI-Konferenz, München Folie 168
25 Mission Beispiel VW-BI Quelle: Zirkel, Trost: BI-Strategie Der Weg zum maximalen Return-on-BI-Invest, 5. Europäische TDWI-Konferenz, München Folie 169
26 Zielhierarchie Quelle: Zirkel, Trost: BI-Strategie Der Weg zum maximalen Return-on-BI-Invest, 5. Europäische TDWI-Konferenz, München Folie 170
27 Zielabhängigkeiten Quelle: Zirkel, Trost: BI-Strategie Der Weg zum maximalen Return-on-BI-Invest, 5. Europäische TDWI-Konferenz, München Folie 171
28 Ordnungsrahmen für strategische Maßnahmen Quelle: Zirkel, Trost: BI-Strategie Der Weg zum maximalen Return-on-BI-Invest, 5. Europäische TDWI-Konferenz, München Folie 172
29 Exkurs: BI-Strategie bei ausgewählten deutschen Großunternehmen 1. DAK 2. Volkswagen AG Folie 173
30 BI-Organisation bei der DAK Das CC DWH/BI ist zentraler Ansprechpartner für Business Intelligence, es bietet seine Dienste allen Bereichen der DAK an: Berücksichtigung einer übergreifenden Unternehmenssicht Beratung der Fachbereiche bei allen dispositiven Fragestellungen Bereitstellung von integrierten und bereinigten Daten aus unterschiedlichen operativen und externen Systemen von historischen Daten für Zeitreihen von geeigneten Auswertungswerkzeugen von Management-Reporting-Systemen Koordination der Anforderungen aus den Fachbereichen an die entscheidungsunterstützenden Informationssysteme Schulung und Betreuung der Anwender Folie 174
31 BI-CC-Organisation Folie 175
32 Vision: Data Warehouse Prozesse unter einem Dach Folie 176
33 Aufgabenverteilung im Data Warehouse- Prozess Folie 177
34 BI-Organisation bei Volkswagen Business Strategy IT-Strategy Business Processes Landscape External PP KAP SPK Partner, Supplier, Dealer, Customers SUP Business Process Specific IT-Solutions PP - Produktprozess Fahrzeug KAP - Kundenauftragsprozess Fahrzeug SPK - Kundengewinnung SUP - Steuerungs- / Unterstützungsprozesse Self Developed Solutions Self Developed Solutions Self Developed Solutions Self Developed Solutions Standard Solutions Standard Solutions Standard Solutions Standard Solutions IT Security Principles and Policies Basic Solutions Middleware & Data Management Network MAIL Messaging Calendar Output Mgmt Archive DBMS EAI Carrier Portal Components Process-Workflow CMS DMS Colab. Search Enterprise Content Management Master Data Mgmt. Protocols BI-Services BI-Services OFFICE Basic WEB Tech-nologies Telecommunication Services System Platforms & Data Storage Operating Systems Hardware Storage Solutions BI BI BI DWH BI DWH T AIM SSO Directory SOA Principles and Policies Frameworks Development Methods Processes Standards Technology WEB Services Tools Quelle: Gehrke, Wendlandt, Sommer: SOA und BI im Volkswagen Konzern, TDWI-Information Days BI meets SOA, Stuttgart 29. November 2006 Folie 178
35 Ergebnisse der Ist-Aufnahme entlang der Hauptdimensionen S m i Fachlichkeit Technik Reporting / Analyse Si AQUA (Quasi-FI, Servbase) Repor ting COIN m ul. FVuPS Planen BM Planen ST BY61 PPC UM Info (PAMIS) STAR-TI OPUS Versuchs bau FPL BDW ipad STAR KBM KUBA Verona BW ET2000 BW ET2000 VWT HIFA BWP EWP ServoDWHVCCER MIS-V Report HIFA QS KASKO Erfolgs BW ET2000 ecrm AMS Profis Quadrat DWH EVP New PWL VWT LOAD ada Reporting VW (Auto5000) Immobilien Fleet TIVOLI BM Analysis GLOBE FIS LANIS View WANDA GF INEAS MA LISON TAF INEAS Versand Report FleetCom KPMM-BW DWH PP KAP SPvK SUP I. VOLKSWAGEN HR-C BWKT DB2 ISCO Inhaltlich redundante Systeme, die nicht alle Prozessabschnitte unterstützen. Kein KPI-Referenzmodell im Einsatz. Keine Integrationslösung vorhanden. Organisation Überlappende/kaskadierende Datenflussbeziehungen. Isolierte Datensilos. Heterogenität in Architekturen und Produkten. Q-Kosten SSM Q-WHReport Logistik Logistik PlanLOGINkosten VK- Zebra DB Controll BW Verona An/Abwesen Kenn STF INTACT FEDIS VISON zahlen P Migration MAT SARA HC ZENTA Stück liste VOPON / FBT GIDEON Unterbeliste standsvilogzaü TEVON QTS LANISLOGIS Maximo Report Schicht- Schichtbuch buch IN NSU FIS-Reporting Projekt EIS- ETF AKL BA Planer EM e-wfmfehlteilelog FEZ STF Plan PG1 Ana lyse Rep ortin Unbekannt g P P Meilen Steine B6 AQSP Report KAP GVO SPv K AUDI GEMINI FI Geschäfts GEMINI wagen CO-OM Reporting IT Report GEMINI GEMINI Navis PS SL FI SUP SEKT FP GIP ITc. Projekt- statt Portfolio-getriebene Entwicklung der Systemlandschaft. Keine übergreifenden Architekturstandards und Leitfäden im Einsatz, zum Beispiel SOA. Unterschiedliche Betreibermodelle für BI-Systeme im Betrieb. Quelle: Gehrke, Wendlandt, Sommer: SOA und BI im Volkswagen Konzern, TDWI-Information Days BI meets SOA, Stuttgart 29. November 2006 Folie 179
36 Herausforderungen an BI im Volkswagen Konzern Problematischer Ist-Zustand Individualisierte BI-Projektentwicklung ohne bereichsübergreifende Einbindung in den Gesamtkontext (Strategie) hat in der Vergangenheit zu einer kostenintensiven, von Heterogenität (Systeme, Produkte) geprägten BI-Landschaft geführt, deren Weiterentwicklung nicht sinnvoll ist. BI Strategie Maximaler Return on BI Invest Fachliche und technologische Treiber innerhalb des Marktes kennzeichnen BI als eine innovative Technologie. BI kann innerhalb des VW-Konzerns unter Verwendung einer standardisierten BI-Landschaft Beiträge zur Wertsteigerung des Unternehmens leisten. Nutzung des Innovationspotentials von BI. Prozessabdeckung erhöhen. Prozessübergreifende Auswertung ermöglichen. Neue fachliche Möglichkeiten erschließen (z. B. EDW-Reporting, Integrierte Planung). Hebung der Kosteneinsparpotentiale auf den Hauptebenen Entwicklungsprozess, Betrieb, Produkte, Support. Ungenutztes Potential Quelle: Gehrke, Wendlandt, Sommer: SOA und BI im Volkswagen Konzern, TDWI-Information Days BI meets SOA, Stuttgart 29. November 2006 Folie 180
37 BI-Strategielandkarte Wertorientierung Business Use ausweiten Kosten optimieren Fix- und Fertigungskosten. Kunde&Markt Prozessunterstützung verbessern Prozessabdeckung erhöhen Enterprise Reporting ermöglichen Transparenz im Konzern erreichen Marktgerechtes Portfolio. Produktivität Agilität erhöhen Bebauungsplanung steuern Entwicklung standardisieren Betrieb organisieren Produktivität des Wissens Prozessqualität und -sicherheit, effizienter Ressourceneinsatz. Innovation Komplexität reduzieren Konsolidierung durchführen Qualitätsmanagement anwenden Voraussetzungen für Innovation schaffen, konzernweite Lösungen ermöglichen. Attraktiver Arbeitsplatz BI-Know-How stärken Personalentwicklung, Mitarbeiterzufriedenheit. Quelle: Gehrke, Wendlandt, Sommer: SOA und BI im Volkswagen Konzern, TDWI-Information Days BI meets SOA, Stuttgart 29. November 2006 Folie 181
38 Strategische Maßnahmen: Überblick BI-Vision BI-Strategie- Ziele Innovativität von BI BI erhöhen Standardisierung von BI BI erhöhen Qualität von BI BI erhöhen Kosten pro BI-System senken Strategische Maßnahmen Fachlichkeit Organisation Technik BI-Governance Architekturelemente Unterstützung operativer Prozesse BI-Competence Center Konsolidierung BI-ITIL Betriebskonzept Hostingund Sourcing Kommunikation Masterplan Quelle: Gehrke, Wendlandt, Sommer: SOA und BI im Volkswagen Konzern, TDWI-Information Days BI meets SOA, Stuttgart 29. November 2006 Folie 182
39 Elemente der Roadmap Unterstützung Operative Prozess Business Activity Monitoring BPM CPM BI der Weg zum Wissensvorsprung des Volkswagen Konzerns Konsolidierung Architekturelemente Hosting/ Sourcing 2005 BI-ITIL BI-CC BI-Governance Kommunikation Quelle: Gehrke, Wendlandt, Sommer: SOA und BI im Volkswagen Konzern, TDWI-Information Days BI meets SOA, Stuttgart 29. November 2006 Folie 183
40 Vorgehensmodell zur BI-Gestaltung BI-Strategie BI-Projektdefinition BI-Analyse BI-Qualitätsmanagement BI-Design BI-Implementierung BI-Produktivsetzung BI-Projektmanagement Folie 184 BI-Betrieb und -Wartung
41 BI-Projektdefinition Definition der Projektziele Projektaufbauorganisation Grober Projektplan Grundlegende Entscheidungen zur Infrastruktur Werkzeugevaluationen (Proof of Concept, PoC) Folie 185
42 Vorgehensmodell zur BI-Gestaltung BI-Strategie BI-Projektdefinition BI-Analyse BI-Qualitätsmanagement BI-Design BI-Implementierung BI-Produktivsetzung BI-Projektmanagement Folie 186 BI-Betrieb und -Wartung
43 BI-Analyse Ist-Analyse einschl. Schwachstellenanalyse Technische Informationen in Bezug auf den aktuellen System- bzw. Prozesszustand (Hard- und Softwarearchitektur, Netz-Infrastruktur, operative Quellsysteme und ihrer Datenmodelle, vorhandene Systemschnittstellen, Endbenutzersysteme) Requirements Engineering Quelldatenanalyse Semantische Modellierung Folie 187
44 Requirements Engineering Induktive Verfahren Dokumentenanalyse Interviews Fragebogenaktion Informationsbedarfs-Berichte Direkte Beobachtung am Arbeitsplatz Deduktive Verfahren Informationskatalog mit Zuordnungen von Informationsinhalten zu Aufgaben Folie 188
45 Vorgehensmodell zur BI-Gestaltung BI-Strategie BI-Projektdefinition BI-Analyse BI-Qualitätsmanagement BI-Design BI-Implementierung BI-Produktivsetzung BI-Projektmanagement Folie 189 BI-Betrieb und -Wartung
46 Lokale Data Mart-Lösungen mit Fat Clients (Desktop-OLAP) Relationaler Daten-Server Relationale Datenbank Mehrdimensionale Präsentations- und Transformationswerkzeuge Ad-hoc- Transformation Anbieter: IBM, vormals Cognos (Powerplay, heute jedoch meist server-basiert)) Arcplan (DynaSight) Folie 190 Lokale, mehrdimensionale Datenbasis (Data Mart)
47 Relationale OLAP-Lösungen mit zentraler Engine Relationaler Daten-Server ROLAP Engine OLAP Client Relationale Datenbank Datenbank-Schicht Transformations- und Berechnungs-Schicht Anbieter: MicroStrategy (Intelligence Server) Präsentations-Schicht Folie 191
48 OLAP-Lösungen mit multidimensionaler Datenbank Anbieter: IBM, vormals Cognos, vormals Applix (TM/1) Oracle, vormals Hyperion Solutions (Essbase) Infor, vormals MIS (ALEA) Multidimensionale Datenbank Multidimensionale Datenbasis?! Metadaten (Data Dictionary) Abfrageschnittstelle Datenbankverwaltung Importschnittstelle Administrationsschnittstelle Folie 192
49 OLAP-Gestaltungsvarianten Repräsentationsschicht ROLAP MOLAP Applikations- Schicht Datenbank- Schicht Relationale Datenbank Relationale Datenbank Multidimensionale Datenbank 2-Tier-Architektur mit Fat-Clients 3-Tier-Architektur mit OLAP-Engine 2-Tier-Architektur mit MDB Folie 193
50 OLAP-Lösungen mit heterogenen Datenbanktechnologien Anbieter: Oracle/Hyperion (Essbase + rel. DB) Microsoft (SQL Server + Analysis Services)... HOLAP= hybrides OLAP Engine OLAP Client Relationale Datenbank Multidim. Datenbank Datenbank-Schicht Integrations-Schicht Präsentations-Schicht Folie 194
51 Vergleich relationales und multidimensionales Speicherkonzept Relationales Speicherkonzept Skalierbarkeit Häufig Read-Only-Lösungen Beliebige Datenmengen Zahlreiche Attribute in jeder Dimension möglich Mäßige Performance Zusatzoptionen (Spezielle Indextechniken) Multidimensionales Speicherkonzept Plattformabhängig Datenmodifikation möglich (What If) Aufblähung des Datenbestandes Eingeschränkte Attributanzahl je Dimension Gute Performance Black Box Folie 195
52 Speicherkonzepte der Anbieter Speicherkonzept Multidimensional ROLAP- Engine hybrid Hersteller Relationale Datenbank Multidimensionale Datenbank Applix - itm1 Cognos - PowerCubes* MIK - MIK-OLAP MIS - Alea Orenburg - Board M.I.T. Thinking Networks IBM - DB2 TN Planning (Metadaten-intgration über CubeViews ) NCR Teradata - Sand Nucleus - Sybase Adaptive Server IQ - SAP diverse (z. B. IBM, Microsoft, Oracle) - MicroStrategy diverse (z. B. IBM, Microsoft, NCR - Teradata, Oracle) Hyperion diverse (über Application Link) Essbase Microsoft SQL Server Analysis Services Oracle 10g 10g OLAP SAS SAS System, SPDS OLAP Server Quelle: Bange: Werkzeuge für analytische Informationssysteme, in: Chamoni/Gluchowski Analytische Informationssysteme, Berlin u. a. 2006, S Folie 196 relational
53 Vorgehensmodell zur BI-Gestaltung BI-Strategie BI-Projektdefinition BI-Analyse BI-Qualitätsmanagement BI-Design BI-Implementierung BI-Produktivsetzung BI-Projektmanagement Folie 197 BI-Betrieb und -Wartung
54 Ziele bei der Implementierung von Speicherkonzepten schlechter Performance besser besser schlechter Aktualisierungszeiten, Speicherplatzbedarf Folie 198
55 Performancegewinn durch physikalische Aggregatspeicherung Vorteile: Verdichtungen müssen nicht dynamisch errechnet werden, sondern sind sofort abrufbar Nachteile: Längere Aktualisierungsläufe durch Berechnung und I/O-Zugriffe Aufwendigere Administration Richtige Verdichtungsstufen für physikalische Ablage Problematisch für End-User-Tools Datenvolumen kann explodieren (bis Faktor 100 bei vollständiger Vorkalkulation durch multidimensionale Datenbanken) Lösung: Zusatzprodukte (ROLAP-Engines), Analyse des Benutzerverhaltens Folie 199
56 Theoretische Betrachtung Erlöse Artikel XY Erlöse Artikel XY Nord Ost Süd West Januar Februar März April 40 Mai 15 Juni Juli August September 30 Oktober 15 November Dezember Werte Nord Ost Süd West Gesamt Januar Februar März April Mai Juni Juli August September Oktober November Dezember Quartal Quartal Quartal Quartal Jahr Werte Folie 200
57 Herkömmlicher B*-Baum-Index Index Kunden-ID Row-Identifier (RID) Tabelle Kun- Kunden- Bundes- Status Ein- Ein- Geden# name land kommenschlecht schlecht 002 Weber BAY BAY Aktiv Aktiv Hoch Hoch W 005 Müller NRW Aktiv Mittel M M 012 Springer BRE Passiv Hoch Hoch M 024 Maurer BRA Aktiv Niedrig M M 028 Müller HAM Passiv Niedrig W 032 Sänger BAY BAY Aktiv Aktiv Mittel Mittel W Folie 201
58 Bitmap-Index Einkommen hoch mittel niedrig Geschlecht W M Bundesland BAY NRW BRE Status Aktiv Passiv Folie 202
59 Operationen mit dem Bitmap-Index Select * from Kunden where (Einkommen = niedrig or Einkommen = mittel ) and Geschlecht = W and Bundesland = BAY or and and Einkommen = niedrig mittel Geschlecht = W Bundesland = BAY Kun- Kunden- Bundes- Status Ein- Ein- Geden# Ge- name land kommen schlecht 002 Weber BAY BAY Aktiv Aktiv Hoch Hoch W 005 Müller NRW Aktiv Mittel MM 012 Springer BRE Passiv Hoch Hoch MM 024 Maurer BRA Aktiv Niedrig MM 028 Müller HAM Passiv Niedrig W 032 Sänger BAY BAY Aktiv Mittel W Folie 203
60 Zusammenfassung Physikalisches Design eröffnet vielfältige Gestaltungsoption -> anspruchsvolle Aufgabe Ziel: Vernünftiges Verhältnis zwischen Abfrage- Performance und Administrierbarkeit/Aktualisierbarkeit/Speicherplatzbedarf Folie 204
61 BI-Implementierung im Front-End-Bereich Benutzerprofile und Zielgruppen Analyse Benutzerfunktionalität und -flexibilität hoch Analysten Ad Hoc Query Informations- Verwender 5-10% hoch Erforderliche Trainingsinvestition und Kosten 15-25% Reporting niedrig Parametergesteuerte Berichte Informations- Konsumenten Statisches Reporting, einschließlich OLAP Reports niedrig 65-80% Folie 205
62 Vorgehensmodell zur BI-Gestaltung BI-Strategie BI-Projektdefinition BI-Analyse BI-Qualitätsmanagement BI-Design BI-Implementierung BI-Produktivsetzung BI-Projektmanagement Folie 206 BI-Betrieb und -Wartung
63 BI-Produktivsetzung System in Produktivumgebung überführen Initialbefüllung (Urladen) Anwender- und Administratoren-Schulung Benutzersupport aufbauen Folie 207
64 Vorgehensmodell zur BI-Gestaltung BI-Strategie BI-Projektdefinition BI-Analyse BI-Qualitätsmanagement BI-Design BI-Implementierung BI-Produktivsetzung BI-Projektmanagement Folie 208 BI-Betrieb und -Wartung
65 BI-Betrieb und Wartung Aufbau Betriebskonzept mit den Komponenten (exemplarisch): Anforderungsmanagement (Requirement Management), Versionsmanagement (Release Management), Vorfall- bzw. Störungsmanagement (Incident Management), Problemmanagement (Problem Management), Kapazitätsmanagement (Capacity Management), Management der Leistungsfähigkeit (Performance Management) und Management der Service Level Agreements Folie 209
Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik II. Gliederung
Gliederung 1. Einführung 2. Arbeitsaufgaben und -prozesse der Fach- und Führungskräfte 3. Klassische Ausprägungen der Management Support Systeme 4. Business Intelligence 5. Datenbereitstellung: Data Warehousing
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