T1P. Grundlagen des Data Warehousing Von der operativen Datenquelle bis zur Managementinformation. Prof. Dr. Peter Gluchowski Prof. Dr.

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1 T1P 7. Europäische TDWI Konferenz Juni 2008 Forum am Deutschen Museum, München Grundlagen des Data Warehousing Von der operativen Datenquelle bis zur Managementinformation Prof. Dr. Peter Gluchowski Prof. Dr. Peter Chamoni

2 Grundlagen des Data Warehousing Von der operativen Datenquelle bis zur Managementinformation Prof. Dr. Peter Gluchowski Prof. Dr. Peter Chamoni 7. Europäische TDWI Konferenz München, Profil Gluchowski Prof. Dr. Peter Gluchowski Studium der Wirtschaftswissenschaften an der Ruhr-Universität Bochum mit den Schwerpunkten Fertigung und Produktionswirtschaft sowie Operations Research (Dipl.-Ökonom) Promotion zum Dr. rer. oec. an der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften der Ruhr- Universität Bochum (1993); Titel der Dissertationsschrift: Konzeption einer matrizenbasierten Planungssprache und Datenbank zur Erstellung betrieblicher Planungs- und Kontrollsysteme Habilitation an der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften der Ruhr-Universität Bochum (2003); Titel der Habilitationsschrift: Struktur- und Prozessmodellierung multidimensionaler Informationssysteme Vertretung ab WS 2003/04; Inhaber des WI-Lehrstuhls in Chemnitz seit Forschungsgebiete: Data Warehousing, On-Line Analytical Processing Data Mining, Analytisches Customer Relationship Management Planungssysteme Extensible Business Reporting Language (XBRL) Geschäftsprozessmodellierung

3 Profil Gluchowski Prof. Dr. Peter Chamoni Studium der Mathematik,Wirtschaftswissenschaft, Physik und Elektrotechnik Diplom in Mathematik Promotion in Betriebswirtschaft Habilitation (Datenbanken und entscheidungsunterstützende Systeme) an der Ruhr-Universität Bochum Professor an der Universität Duisburg-Essen seit 1993, Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und OR Vorsitzender des TDWI German e.v. Gluchowski/Chamoni Autoren zahlreicher Veröffentlichungen im BI- Umfeld

4 Gluchowski/Chamoni Freiberufliche Unternehmensberater Unternehmensgründer (Technologische) Konzepte zur Unternehmenssteuerung Enterprise Application Integration Process Performance Management Data Mart On-Line Analytical Processing Business Intelligence Real-Time Enterprise Data Warehousing Closed Loop Business Activity Monitoring Corporate Performance Management Operational Data Store

5 Agenda Architekturkonzepte und Speicherkomponenten von Data Warehouse-Lösungen ETL-Prozesse zur Befüllung eines Data Warehouse Speicherkonzepte analytischer Informationssysteme Präsentation und Analyse entscheidungsrelevanter Informationen Data Warehouse-Konzept Data Warehouse (DW) = A subject oriented, integrated, nonvolatile, time variant collection of data organized to support management needs W. H. Inmon, Building the Data Warehouse, New York u. a. 1993, S. 29. subject oriented Themenorientierung integrated Vereinheitlichung nonvolatile Dauerhaftigkeit, Stabilität time variant Zeitorientierung der Informationen management needs Analyse und Entscheidungsunterstützung

6 Data Warehouse MSS Data Warehouse umfasst die Serverkomponenten einer Systemlösung, die für die Operative Unternehmensdaten Operative Informationssysteme unternehmensweite Datenversorgung der Front-End-Systeme zur Informationsbereitstellung und Entscheidungsunterstützung betrieblicher Fach- und Führungskräfte zuständig sind, ist physikalisch von den operativen Vorsystemen getrennt und baut lediglich zum Zweck der periodischen Datenaktualisierung bzw. -ergänzung Verbindungen zu den operativen DV-Systemen auf. Business Intelligence Gesamtheit aller Werkzeuge und Anwendungen mit entscheidungsunterstützendem Charakter, die zur besseren Einsicht in das eigene Geschäft und damit zum besseren Verständnis in die Mechanismen relevanter Wirkungsketten Begriffliche Klammer, die eine Vielzahl unterschiedlicher Ansätze zur Analyse geschäftsrelevanter Daten zu bündeln versucht (kein neues Konzept / Produkt)

7 ETL Begriffsverständnis BI Intelligente Agenten Orientierung Data Warehouse Standard- Reporting Ad-Hoc- Reporting OLAP Data / Text Mining MIS / EIS / DSS Portale Analytisches CRM Planung / Konsolidierung Kennzahlen / Balances Scorecards Weites BI- Verständnis Analyseorientiertes BI-Verständnis Enges BI- Verständnis Technik Anwendung Datenbereitstellung Datenauswertung Prozessschwerpunkt Aufgaben- und Anwendungsgebiete Controlling- und Führungs- Informationssysteme Finanzplanung strategische Produktplanung Investitionsrechnung Vertriebs- und Kostencontrolling Personalbedarfsplanung Marktanalyse Betriebsergebnisrechnung Kapitalflussrechnung Bilanzanalyse Prozesskostenrechnung Währungsumrechnungen Liquiditätsplanung innerbetriebliche Leistungsverrechnung Kostenartenplanung Kundenergebnisrechnung Kennzahlenberechnung Berichtswesen Konsolidierung

8 Einsatzgebiete für BI-Systeme Produktion Logistik Personal 16,7 18,1 23,6 Marketing 37,5 Vertrieb 59,7 Geschäftsführung Controlling 79,2 91, Quelle: Hannig, Uwe; Hahn, Andreas (2002): Der deutsche Markt für Data Warehousing und Business Intelligence, in: Hannig, Uwe (Hrsg., 2002): Knowledge Management und Business Intelligence, Berlin u. a. 2002, S Historie der BI-Systeme Unterstützungsgrad bei Managementaufgaben MIS EIS DSS MSS On-Line Analytical Processing Data Warehouse Executive Information Systems Decision Support Systems Management Information Systems Zeit

9 Corporate Performance Management Corporate Performance Management umfasst Methodologien (z. B. Balanced Scorcards) Prozesse (z. B. Planungs- und Budgetierungsprozesse) Metriken (Performance- Kennzahlen, z. B. ROI) und Systemlösungen (z. B. Business Intelligence) zur zielgerichteten Umsetzung von Unternehmensstrategien. Strategie- Formulierung Operative Leistungsmessung Kommunikation Stakeholder SWOT- Analyse Strategischer Management-Zyklus Operationalisierung der Strategie Operativer Management-Zyklus Durchführung Management Ebene Strategische Rückkopplung Entscheidung über Maßnahmen Quelle: Gartner Research 2002 Operative Ebene Corporate Performance Management Geschäftsstrategie Ziele Geschäftsanalyse Metriken Geschäftsbetrieb Geschäftsprozesse Analyse-Systeme Closed Operative Systeme Loop Zyklustakt Entscheidungen Quelle: W. Martin, EAI 2003, März 2003 Aktionen

10 Architekturvarianten (Durchgriff auf operative Systeme) Endbenutzer ABAP, Berichtsgeneratoren, Excel,... Probleme: zahlreiche Schnittstellen Belastung der operativen Systeme inkonsistente und starre Berichte keine Historie kaum Interaktion lange Laufzeiten SAP, Baan,.. PAISY,... Operative Vorsysteme Architekturvarianten (Unternehmensweites Data Warehouse) Endbenutzer... Data Warehouse Import-Schnittstelle SAP, Baan,.. PAISY,... Operative Vorsysteme Probleme: komplexe Import- Schnittstelle Administrationsaufwand für DB umfangreiche Berichtsdatenbank (Laufzeiten) kaum Interaktion interaktive Nutzung durch den Endanwender z.b. für neue Berichte kaum möglich

11 Architekturvarianten (Data Marts ohne Data Warehouse) Endbenutzer... Probleme: Anzahl der Schnittstellen viele DBs Konsistenz der Daten Abteilungsdatenbank Import Abteilungsdatenbank Import SAP, Baan,.. PAISY,... Operative Vorsysteme Architekturvarianten (Data Marts mit Data Warehouse) Endbenutzer Data Mart Data Mart Data Warehouse Probleme: komplexe Lösung lange Projektlaufzeit bis zu ersten Ergebnissen viele Einzelkomponenten Import-Schnittstelle SAP, Baan,.. PAISY,... Operative Vorsysteme

12 Architekturvarianten (Data Warehouse mit unabhängigen Data Marts) Endbenutzer Data Mart Data Warehouse Data Mart Hintergrund: bevorzugte (temporäre) Architektur nach Unternehmenszusammenschlüssen bzw. in großen Konzernen SAP, Baan,.. PAISY,... Operative Vorsysteme Aktuelles DW-Architektur-Konzept Endbenutzer- werkzeuge Data Abfrage- und Mining Berichtssysteme Executive - OLAP- Information Systeme Frontend Data Warehouse Metadaten- banksystem Data Mart Data Mart OLAP Server Zentrale Enterprise Datenbasis Data Warehouse ETL-System Archivierungs- system Externe Daten Operative Vorsysteme

13 Speichersegmente des Data Warehouse Data Warehouse Enterprise Data Warehouse v Zentrale Staging Datenbasis Area Operational Data Store ETL-System v Externe Daten Operative Vorsysteme Staging Area Temporäre Zwischenspeicherung extrahierter Rohdaten vor der Integration Kein direkter Zugriff für Endbenutzer für Analysen Staging Area Plattform für Datentransformationen zur Entlastung von Quelldatenbanken und Data Warehouse

14 Operational Data Store Integrierte Detaildaten ggf. bis auf Belegebene für operatives Reporting I. d. R. keine allzu lange Historie Datenquelle für das Enterprise Data Warehouse Klassische relationale Datenablage (3. Normalform) Operational Data Store Enterprise Data Warehouse Verdichtete Daten (z. B. Tagesbasis) Lange Historie (> 5 Jahre) Großes Datenvolumen (u. U. > 100 TB) Unternehmens- bzw. konzernweit ausgerichtet Denormalisiert Single Point of the Truth Enterprise Data Warehouse

15 DW-Datenbankmanagement Systeme Agenda Architekturkonzepte und Speicherkomponenten von Data Warehouse-Lösungen ETL-Prozesse zur Befüllung eines Data Warehouse Speicherkonzepte analytischer Informationssysteme Präsentation und Analyse entscheidungsrelevanter Informationen

16 ETL-Prozesse Initiale Befüllung vs. periodische Aktualisierung Zeitfenster Full Copy vs. Inkremental Load Indexbildung, Aggregationen Aktualisierungshäufigkeit Tages-, Wochen-, Monatsabstände Untertägige und Right-/Real Time Aktualisierung Quelldaten ETL-Prozess Transformieren i.e.s. Data Warehouse/ODS Harmonisieren Extrahieren Bereinigen Laden Zuordnen

17 Incremental Load Problem der Identifikation geänderter bzw. neuer Quelldatensätze Lösungsalternativen: Extrahieren Modifikation der Quellsysteme Änderungsdokumentation mit Triggermechanismen Analyse von Datenbank-Log-Dateien Schnappschuss-Vergleichsverfahren Transformation i. e. S. Verknüpfung der Datensätze aus unterschiedlichen Vorsystemen Problem: verschieden Schlüsselungsverfahren Lösung: Lookup-Tabellen Harmonisierung der Datenbestände Syntaktische Vereinheitlichung: Formatangleichung Semantische Vereinheitlichung: Begriffsverständnisse und Berechnungsmethoden Transformieren i.e.s. Harmonisieren Bereinigen Zuordnen

18 Transformation i. e. S. Bereinigung der Daten Elimination semantischer und/oder syntaktischer Fehler aufgrund unzureichender Integritätsprüfungen in den Vorsystemen Datentypsverletzungen (Buchstaben in numerischen Feldern) Wertebereichsverletzungen (negative Lagerbestände) Inhaltliche Fehler bei korrekter Syntax (Mussfelder) Fehlende Werte (nicht existent, nicht bekannt) Dublettenerkennung Transformieren i.e.s. Harmonisieren Bereinigen Zuordnen Zuordnung von Quell- zu Zieldatenobjekten (Mapping) Laden in die Zielumgebung Berechnungen durchführen Zusätzliche Kenngrößen Ohne Einbeziehung bereits abgelegter Daten Mit Einbeziehung bereits abgelegter Daten Aggregationen Performanceverbesserung Abschalten der Transaktionskontrolle Sperrung für Online-Zugriffe Laden

19 MS-SQL Server: Integration Services ETL-Werkzeuge Segment Hersteller Produkt-bezeichnung WWW-Adresse Spezial- Ab Initio Co>Operating System werkzeug Ascential (IBM) DataStage Embarcadero DT/Studio Group1 Sagent Data Flow Server Informatica PowerCenter IWay ETL Manager Solonde TRON Sunopsis Sunopsis Teil einer Business Objects Data Integrator Business Cognos DecisionStream Intelligence Cubeware Importer Suite Hummingbird ETL Hyperion Application Link SAS SAS/ETLQ Datenbank- IBM Warehouse Center Ergänzung Microsoft Data Transformation Services Oracle Oracle Warehouse Builder Quelle: Bange: Werkzeuge für analytische Informationssysteme, in: Chamoni/Gluchowski Analytische Informationssysteme, Berlin u. a. 2006, S

20 Agenda Architekturkonzepte und Speicherkomponenten von Data Warehouse-Lösungen ETL-Prozesse zur Befüllung eines Data Warehouse Speicherkonzepte analytischer Informationssysteme Präsentation und Analyse entscheidungsrelevanter Informationen Artikel Übergang vom Würfel zur Relation Periode Absatzmenge Relation Absatz 02/05 01/05 Artikel Region Periode Absatzmenge Ost Ost Ost Süd... 01/05 01/05 01/05 01/ Nord Ost Süd West Region

21 Artikel Übergang vom Würfel zur Relation Periode Absatzmenge Relation Absatz 02/05 01/05 Artikel Region Periode Absatzmenge Ost Ost Ost Süd... 01/05 01/05 01/05 01/ Nord Ost Süd West Region Übergang vom Würfel zur Relation Artikel Periode Absatzmenge Relation Absatz 02/05 01/05 Artikel Region Periode Absatzmenge Ost Ost Ost Süd... 01/05 01/05 01/05 01/ Nord Ost Süd West Region

22 Relationale Multidimensionalität Star-Schema Artikel Artikel-ID Bezeichnung Maßeinheit Packung Farbe Region Region-ID Bezeichnung Fläche in qkm Bevölkerung 1 1 n n Vertrieb Artikel-ID Perioden-ID Regionen-ID Absatzmenge Faktentabelle n 1 Dimensionstabellen Periode Perioden-ID Bezeichnung Relationale Multidimensionalität

23 Relationale Multidimensionalität Relationale Multidimensionalität

24 Begründungen für Star-Schema- Modellierung Wenige Tabellen Wenige und einfache Beziehungen zwischen Tabellen Leicht nachvollziehbar Auswertungs- und nicht erfassungsorientiert Informationen sollen entsprechend der Geschäftssicht des Anwenders organisiert sein, um sie optimal nutzen zu können Agenda Architekturkonzepte und Speicherkomponenten von Data Warehouse-Lösungen ETL-Prozesse zur Befüllung eines Data Warehouse Speicherkonzepte analytischer Informationssysteme Präsentation und Analyse entscheidungsrelevanter Informationen

25 Benutzerprofile und Zielgruppen Analyse Benutzerfunktionalität und -flexibilität Reporting niedrig hoch 5-10% Analysten Ad Hoc Query Informations- Konsumenten Informations- Verwender Parametergesteuerte Berichte Statisches Reporting, einschließlich OLAP Reports hoch 15-25% Erforderliche Trainingsinvestition und Kosten 65-80% niedrig Funktionalität (aus IT-Sicht) Planung Analyse Berichtswesen Strategisch Scorecard-Lösungen Taktisch Unternehmensplanung OLAP Tabellenkalkulation Management Cockpit Operativ Budgetierungwerkzeug Prozessanalyse Data Mining Tools Standard Reporting Activity Monitoring

26 Management Cockpit Management Cockpit

27 Balanced Scorecard - Einordnung Vision Warum existiert das Unternehmen? Was strebt die Unternehmung an? Strategie Wie wollen wir unsere Vision verwirklichen? Balanced Scorecard schafft die Verbindung zwischen Strategie und Leistungsmessung. Leistungsmessung Was ist zu erreichen/erarbeiten? Wie effektiv und effizient wird die Strategie umgesetzt? Balanced Scorecard - Perspektiven Extern orientiert Kunden Sind unsere Kunden zufrieden? Nicht-monetäre Ausrichtung Finanzen Sind wir finanziell gesund? Personal Sind unsere Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen zufrieden und motiviert? Monetäre Ausrichtung Sind unsere Prozesse effizient? Prozesse Intern orientiert

28 Balanced Scorecard-Lösung Scorecard- und Cockpitwerkzeuge Hersteller Produktbezeichnung WWW-Adresse arcplan dynasight Business Objects Balanced Scorecard Analytic App. Cognos Metrics Manager CP Corporate Planning CP MIS/BSC CorVu CorStrategy/CorBusiness Geac Strategy Management Hyperion Solutions Hyperion Performance Scorecard Hyperspace HyScore BSC IDS Scheer ARIS BSC Kef BSC+ MIS MIS Balanced Scorecard Oracle Oracle Balanced Scorecard Peoplesoft Balanced Scorecard performancesoft pbviews com Pilot Software Pilot BalancedScorecard com Procos AG Strat&Go ProDacapo Balanced Scorecard Manager QPR Software QPR ScoreCard SAP SEM Balanced Scorecard SAS Strategic Performance Management Quelle: Bange: Werkzeuge für analytische Informationssysteme, in: Chamoni/Gluchowski Analytische Informationssysteme, Berlin u. a. 2006, S

29 Abfrage- und Berichtsgeneratoren Report-Generierung

30 Reporting-Tools WWW-Browser Nahtlose Integration in die vertraute WWW-Umgebung Transparenter Durchgriff für den Endanwender Erweiterung von HTML um multidimensionale Komponenten

31 Reporting- und Analysewerkzeuge Kategorie Hersteller Produkt-bezeichnung WWW-Adresse Schwerpunkt Actuate e.reporting Suite Reporting Information Builders WebFOCUS Oracle Reports Tonbeller Qubon Schwerpunkt Applix Perspektive Analyse Bissantz DeltaMaster Cubeware Cockpit Geac (Codec) Geac Perfomance Management Oracle Discoverer Panoratio Database Image Exporer ProClarity Analytics Platform QlikTech QlikView SAP Business Explorer SAS Enterprise Guide Temtec Executive Viewer Produktsuiten Business Objects XI mit Reporting-, Cognos Series 8 Analyse- und Hummingbird BI/Suite com weiteren Hyperion System 9 Business- MicroStrategy MicroStrategy com Intelligence- Funktionen MIK MIK-BIS MIS MIS Decisionware Outlooksoft CPM Quelle: Bange: Werkzeuge für analytische Informationssysteme, in: Chamoni/Gluchowski Analytische Informationssysteme, Berlin u. a. 2006, S Planung Teilplanung vs. integrierte Planung Planungsprozess läuft teilweise parallel zu den etablierten BI-Systemen zu den operativen Systemen die auch über entsprechende Funktionalität verfügen Geplant wird auf aggregierter Ebene Typische Funktionalität Planverteilung durch verschiedene Methoden Workflow-Steuerung Anforderung: Wie kann die Planung besser in die BI-Landschaft integriert werden?

32 Integrierte Unternehmensplanung Absatzplan Produktionsplan Beschaffungsplan Materialplan Personalplan Bilanzplan Erfolgsplan Leistungsplan Kostenplan Investitionsplan Einzahlungen Liquiditätsplan Auszahlungen kurzfristig Kreditplan langfristig Langfristiger Finanzplan Quelle: Schmalenbach-Gesellschaft, 1970 SAP-BPS

33 SAP-BPS Status and Tracking Planungswerkzeuge Hersteller Produkt WWW-Adresse Applix Interactive Planning Cartesis Planning Cognos Planning CUBUS ABC für OLAP Geac Comshare MPC Hyperion Solutions Planning Metris - Financial IT Solutions MPSS MIS Enterprise Planning Oracle Financial Analyzer / EPB Orenburg Board M.I.T. Outlooksoft CPM Prevero infoplan SAP SEM BPS SAS Planning Software4You 4Plan MD Thinking Networks TN Planning Quelle: Bange: Werkzeuge für analytische Informationssysteme, in: Chamoni/Gluchowski Analytische Informationssysteme, Berlin u. a. 2006, S

34 Data Mining - Knowledge Discovery in Databases Begriffsabgrenzung Knowledge Discovery in Databases beschreibt den.. non-trivial process of identifying valid, novel, potentially useful, and ultimately understandable patterns in data.. [Fayyad, et al. 1996] Prozess umfangreiche Datenbestände implizit vorhandenes Wissen entdecken Data Mining

35 Data Mining-Tools Hersteller Produktbezeichnung WWW-Adresse Angoss Knowledge Studio Bissantz DeltaMaster Business Objects Business Miner Business Bits Decision! Cognos 4Thought, Scenario DBMiner DBMiner EPOQ READY Eudaptics Viscovery Profiler Human IT InfoZoom Hyperion Essbase IBM DB2 Insightful Insightful Miner KXEN Kxen Megaputer Intelligence PolyAnalyst Microsoft SQL Server MindLab NetMind MIT DataEngine NCR Teradata Warehouse Miner Oracle 10g Panoratio Database Image Explorer Prudsys Discoverer SAS Enterprise Miner SPSS AnswerTree, Clementine StatSoft Statistica Urban Science GainSmarts Quelle: Bange, a. a. O. On-Line Analytical Processing (OLAP) Software-Technologie, die Managern schnelle, interaktive und vielfältige Zugriffe auf relevante und konsistente Informationen ermöglicht dynamische, multidimensionale Analysen auf auf konsolidierten Unternehmensdatenbeständen zwölf Evaluationsregeln nach Codd/Codd/Salley

36 On-Line Analytical Processing (OLAP) Mehr- / Multidimensionalität: Anordnung betriebswirtschaftlicher Variablen (z.b. Kennzahlen) entlang mehrerer, unterschiedlicher Dimensionen (z. B. Region, Artikel, Produkte, Zeit, Kunden) PRODUKT ZEIT REGION Dimensionskomponenten Dimensionselemente Abgeleitet bzw. verdichtete Elemente Hierarchiestufe bzw. Konsolidierungsebene (Level) Basiselemente bzw. unabhängige Elemente Granularität Standarddimensionen (z.b. Artikel, Kunden ) Kennzahlendimension (Measure Dimension) Szenario- / Wertartdimension (Plan, Ist...) Zeitdimension (vorbestimmte Struktur)

37 Navigation in multidimensionalen Datenstrukturen Slice Rotation Drill-Down Roll-Up PRODUKT ZEIT REGION Slice Herausschneiden einzelner Scheiben, Schichten oder kleiner Würfel aus dem Datenraum Produktsicht z.b. Produktmanager Regionale Sicht z.b. Gebietsleiter Ad-hoc-Sicht z.b. Analyst Region Produkt Zeit alle Regionen gesamter Zeitraum ein Produkt (Filter) Region Zeit Produkt alle Produkte gesamter Zeitraum eine Region (Filter) Region Zeit Produkt ein Produkt (Filter) ein Monat (Filter) eine Region (Filter)

38 Klassische OLAP-Analysen - Rotation Drill-Down Deutschland Untersuchen der Daten in einem feineren Detaillierungsgrad innerhalb der Hierarchie einer Dimension. Untersuchen von Detaildaten Hessen Europa

39 Klassische OLAP-Analysen - Drill Down Roll-Up Deutschland Beim Roll-Up werden die Werte auf der nächst höheren Hierarchieebene analysiert. Hessen Europa

40 Speicherkonzepte der Anbieter Speicherkonzept Multidimensional relational 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 Tabellenkalkulations-Erweiterungen als Front-End-Lösung Spreadsheet-Add-Ons (Lotus-123- oder Excel-Erweiterungen) Unwesentliche Veränderung der Standard-Oberfläche durch zusätzliche Menüoptionen und Buttonleisten Simultane Nutzung der Features beider Werkzeuge

41 oder als Pivot-Tabelle Portale - Anwendungen - Datenbanken - Kalkulationen - Kommunikation - Geschäftsprozesse - Telefonie - Videokonferenz - Texte - Präsentationen - Broschüren - - Formulare

42 BI-Portallösung Neue Einsatzfelder für BI durch CPM? Klassische Anwendungsbereiche Vertriebscontrolling Kostencontrolling Planung und Budgetierung Betriebswirtschaftlichfachlicher Sog Risikomanagement Konzernkonsolidierung Balanced Scorecard Analytisches CRM Supply Chain Management Prozess-Analyse Technologischer Druck Real-Time Enterprise (EAI) Active Warehousing (Push-Techn.) Knowledge Management-Systeme Portaltechnologien Business Content

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