Balanced Scorecard erstellen: Kennzahlenermittlung mit Data Mining
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| Sprache: | German |
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Berlin
Schmidt
2003
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1. Intention und Vorgehensweise 11
2. Controlling mit Kennzahlensystemen 15
2.1 Information als zentrales Objekt des Controllings 16
2.2 Prozesse des strategischen Controllings 19
2.3 Strategische Frühaufklärungssysteme 21
2.4 Grundlagen kennzahlenunterstützter Unlemehmensführung 26
2.4.1 Kennzahlen 26
2.4.2 Kennzahlensysteme 29
¦ / /
X [ 2.5 ,ßalanced Scorecard (BSC) als modernes Kennzahlensystem zur
¦ v ^
Untemehmenssteuerung 33
2.5.1 Konzept der Balanced Scorecard 34
2.5.2 Perspektiven der Balanced Scorecard 38
2.5.3 Verknüpfung der Kennzahlen mit der Unternehmensstrategie 43
2.5.4 Balanced Scorecard als Managementinstrument 45
2.5.5 Zusammenfassung der wichtigsten Balanced Scorecard Aspekte. 50
2.6 Betriebliche Informationssysteme als Informationslieferanten für
Balanced Scorecards 51
3. Data Mining und Knowledge Discovery in Databa»es ab
Instrumentarien für die BSC Entwicklung 58
3.1 Begriffliche Einordnung und Abgrenzung 58
3.2 Ziele der Datenmustererkennung 62
3.2.1 Klassifizierungs und Vorhersageregeln 63
3.2.2 Segmentierung 64
3.2.3 Veränderung und Abweichung 64
7
Inhalt
3.2.4 Verknüpfung 55
3.2.5 Abhängigkeiten 66
3.2.6 Sequenzen 67
3.3 Prozess der Datenmustererkennung 68
3.3.1 Datenselektion 69
3.3.2 Datenaufbereitung 71
3.3.3 Fokussierung 74
3.3.4 Datenanalyse 75
3.3.5 Evaluieren und Interpretieren der Ergebnisse 76
3.3.6 Zusammenfassung des Prozesses der Datenmustererkennung 79
3.4 Methoden der Datenmustererkennung 79
3.4.1 Systematisierung der Data Mining Methoden 80
3.4.2 Unüberwachte Data Mining Methoden 81
3.4.3 Ãœberwachte Data Mining Methoden 82
3.4.4 Data Mining durch Cluster Analyse 83
3.4.5 Data Mining mittels heuristischer Ansätze 87
3.4.6 Data Mining durch Methoden des induktiven Lernens 94
3.4.7 Data Mining durch neuronale Netze 100
3.4.8 Data Mining durch Statistik 103
3.4.9 Zusammenfassung der Methoden zur Datenmustererkennung 105
3.5 Data Mining Systeme l06
3.6 Datenbasen für Aufgaben des Knowledge Discovery in Databases 109
3.6.1 Data Warehouse und OLAP 110
3.6.2 Kopplung von Data Warehouse und Data Mining Systemen 117
4. Einsatzgebiete für Data Mining Methoden bei der
BSC Entwicklung ,,.
4.1 Vorüberlegungen ...
8
Inhalt
4.2 Funktionsbezogene Einsatzgebiete von Data Mining Methoden 122
4.2.1 Perspektiven der BSC 122
4.2.2 Ursache Wirkungsbeziehungen 130
i
4.2.3 Strategisches Feedback und Lernen 131
4.2.4 Zusammenfassung funktionsbezogener Einsatzgebiete der
Data Mining Methodik im Balanced Scorecard Konzept 132
4.3 Ergebnisorientierter Ansatz zur Auswahl von Data Mining Methoden... 134
4.4 Ergänzende Überlegungen zur informationstechnologischen Ver¬
ankerung der BSC und der Data Mining Methodik im Unternehmen 135
5. Anwendung der Methoden in einem Praxisprojekt 138
5.1 Vorüberlegungen zum Untersuchungsproblem 138
5.2 Eingesetzte Systemarchitektur 139
5.2.1 SAP Business Information Warehouse (SAP BW) 141
5.2.2 IBM Intelligent Miner for Data (IBM IM) 144
5.3 Durchführen der Data Mining Untersuchung „Kundensegmentierung ..147
5.3.1 Datenselektion 148
5.3.2 Datenaufbereitung 149
5.3.3 Fokussierung 151
5.3.4 Datenanalyse 154
5.3.5 Beschreiben und Interpretieren der Ergebnisse 156
5.4 Verwenden der Segmentierungsergebnisse 158
5.5 Bemerkungen zur verwendeten Technologie 165
6. Ergebnisse und Empfehlungen für die Umsetzung 167
Glossar 179
Literaturverzeichnis 183
Index 193
Autoren 197
9
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