Analytische Informationssysteme: Business Intelligence-Technologien und -Anwendungen
Gespeichert in:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Berlin
Springer Gabler
[2016]
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| Ausgabe: | 5., vollständig überarbeitete Auflage |
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Teil I Grundlagen und Organisatorische Aspekte
1 Analytische Informationssysteme - Einordnung und Überblick. 3
Peter Chamoni und Peter Gluchowski
1.1 Motivation. 4
1.2 Einordnung der Analytischen Informationssysteme
in die betriebliche Informationsverarbeitung. 6
1.3 Grundlagen und organisatorische Aspekte. 8
1.4 Architektur und Technologien. 9
1.5 Betriebswirtschaftliche Anwendung und spezielle
Aspekte der Analytischen Informationssysteme. 10
Literatur . 12
2 Historische Fragmente einer Integrationsdisziplin - Beitrag
zur Konstruktgeschichte der Business Intelligence. 13
Christian Schieder
2.1 Einleitung. 14
2.2 Historische Fragmente zur Chronologie der Business Intelligence. 16
2.3 Etymologische Annäherung an Business Intelligence - Taxonomie
des State-of-the-Art. 21
2.4 Situation Awareness als Zielkonstrukt einer kognitionsorientierten
Gestaltung der Business Intelligence. 25
2.5 Zusammenfassung und Ausblick. 27
Literatur . 30
3 Von der Business-Intelligence-Strategie zum Business Intelligence
Competency Center. 33
Andreas Totok
3.1 Einführung. 34
3.2 Entwicklung einer Bl-Strategie. 36
3.2.1 Business-Intelligence-Strategie. 36
3.2.2 Vorgehensmodell zur Entwicklung einer BI-Strategie. 36
3.3 Aufbau eines BI Competency Center. 45
3.4 Ausgewählte Aspekte einer BI-Strategie. 46
3.4.1 Kosten und Nutzen bewerten. 46
3.4.2 Auf Trends reagieren. 48
3.4.3 Architektur gestalten . 48
3.4.4 Softwareportfolio festlegen. 49
3.4.5 Spannungsfeld erkennen . 50
3.5 Fazit. 52
Literatur . 53
4 Die nächste Evolutionsstufe von AIS: Big Data. 55
Carsten Dittmar
4.1 Big Data und Business Intelligence. 56
4.2 Erweiterung der analytischen Anwendungsfelder durch Big Data. 58
4.3 Überblick über Technologien für Big Data. 61
4.4 Erweiterung klassischer BI-Architekturen durch Big Data. 62
4.5 Fazit . 64
Literatur . 65
5 Analytische Informationssysteme aus Managementsicht:
lokale Entscheidungsunterstützung vs. unternehmensweite
Informations-Infrastruktur. 67
Robert Winter
5.1 Analytische Informationssysteme aus Managementsicht . 68
5.1.1 Dimensionen „Umsetzungsunabhängigkeit“ und „Reichweite“ . 68
5.1.2 Infrastruktur vs. Analytik. 71
5.1.3 Untemehmensweite Informations-Infrastruktur . 72
5.1.4 Analytik. 74
5.1.5 Gestaltungsaufgaben für Informations-
Infrastruktur und Analytik. 76
5.2 Untemehmensweite Informations-Infrastruktur aus Managementsicht . 78
5.2.1 Projekt-vs. Betriebssicht. 78
5.2.2 Informationsinfrastruktur-Strategie. 79
5.2.3 Informationsinfrastruktur-Organisation. 82
5.2.4 Finanzielle Aspekte der Informationsinfrastruktur . 84
5.2.5 IT/Business Alignment für die Informations-Infrastruktur. 86
5.3 Analytik aus Managementsicht. 87
5.3.1 Projekt-vs. Betriebssicht. 88
5.3.2 Anwendungspotenziale und Wertbeitrag von Analytik. 88
5.3.3 Realisierungsformen von Analytik . 90
5.3.4 IT/Business Alignment in der Analytik. 91
5.4 Ausblick. 92
Literatur . 93
6 Werkzeuge für analytische Informationssysteme . 97
Carsten Bange
6.1 Einsatzbereiche und Werkzeugkategorien. 98
6.2 Marktentwicklung . 100
6.2.1 Trends im Markt für Datenmanagement . 104
6.2.2 Trends im Markt für BI-Anwenderwerkzeuge. 105
6.3 Datenintegration und -aufbereitung. 105
6.4 Datenspeicherung und -bereitstellung. 108
6.5 Anwendungen . 111
6.5.1 CockpitsundScorecards . 112
6.5.2 Standard Reporting . 114
6.5.3 Ad-hoc Reporting. 117
6.5.4 Analyse. 118
6.5.5 Planung und Simulation. 123
6.5.6 Legale Konsolidierung. 124
6.5.7 Data Mining. 124
6.6 Fazit. 125
Literatur . 126
Teil II Architektur und Technologien
7 Transformation operativer Daten . 129
Hans-Georg Kemper und Ralf Finger
7.1 Operative und dispositive Daten . 130
7.2 Transformation - Ein Schichtenmodell. 131
7.2.1 Filterung - Die Extraktion und Bereinigung operativer Daten — 133
7.2.2 Harmonisierung - Die betriebswirtschaftliche Abstimmung
gefilterter Daten. 137
7.2.3 Aggregation - Die Verdichtung gefilterter und harmonisierter
Daten . 139
7.2.4 Anreicherung - Die Bildung und Speicherung
betriebswirtschaftlicher Kenngrößen. 141
7.3 Aktuelle Konzepte - Datentransformation wird nicht obsolet. 142
7.4 Fazit. 143
Literatur . 144
8 Architekturkonzepte und Modellierungsverfahren für BI-Systeme . 147
Michael Hahne
8.1 Einleitung. 148
8.2 Traditionelle Business-Intelligence-Architekturen . 149
8.2.1 Stove-Pipe-Ansatz. 149
8.2.2 Data Marts mit abgestimmten Datenmodellen . 151
8.2.3 Core Data Warehouse. 151
8.2.4 Hub-and-Spoke-Architektur . 153
8.2.5 Data-Mart-Busarchitektur nach Kimball. 155
8.2.6 Corporate Information Factory nach Inmon . 156
8.2.7 Architekturvergleich Kimball und Inmon . 158
8.3 Core-Data-Warehouse-Modellierung in Schichtenmodellen. 158
8.3.1 Aufgaben und Komponenten in Multi-Layer-Architekturen. 159
8.3.2 Eignungskriterien für Methoden der
Core-Data-Warehouse-Modellierung. 162
8.4 Star-Schema-Modellierung im Core Data Warehouse. 164
8.4.1 Granuläre Star-Schemata im Core Data Warehouse . 164
8.4.2 Bewertung dimensionaler Core-Data-Warehouse-Modelle. 167
8.5 Normalisierte Core-Data-Warehouse-Modelle . 168
8.5.1 Core-Data-Warehouse-Modellierung in 3NF. 168
8.5.2 Historisierungsaspekte von 3NF-Modellen. 168
8.5.3 Bewertung 3NF-Modellierung im Core Data Warehouse. 170
8.6 Core Data Warehouse mit Data-Vault. 171
8.6.1 Hub-Tabellen. 172
8.6.2 Satellite-Tabellen. 173
8.6.3 Link-Tabellen. 176
8.6.4 Zeitstempel im Data Vault. 179
8.6.5 Harmonisierung von fachlichen Schlüsseln. 180
8.6.6 Agilität in Data-Vault-Modellen . 181
8.6.7 Bewertung der Data-Vault-Methode . 182
8.7 Zusammenfassung. 183
Literatur . 184
9 Grundlagen und Einsatzpotentiale von In-Memory-Datenbanken. 187
Tobias Knabke und Sebastian Olbrich
9.1 Einleitung und Motivation. 188
9.2 Grundlagen In-Memory-Datenbanken. 189
9.2.1 Aktuelle Entwicklungen im Hauptspeicherbereich. 189
9.2.2 Datenorganisation . 191
9.3 Konsequenzen für Business Intelligence und Business Analytics. 193
9,3.1 Klassische Business Intelligence-Architekturen . 193
9.3.2 Zukünftige Business Intelligence-Architektur als
semi-virtuelles Data-Warehouse . 195
9.3.3 Konsequenzen für die Informationslandschaft . 197
9.4 Aktuelle Beispiele aus der betrieblichen Praxis. 198
9.4.1 Steigende Datenmenge und zunehmende Integration
unstrukturierter Daten erhöhen die Komplexität
von Business Intelligence . 198
9.4.2 Potentiale von In-Memory-Technologie am Beispiel
von Handelsunternehmen. 199
9.4.3 Unterstützung von Geschäftsprozessen durch
In-Memory-Technologie im Bereich Predictive Maintenance. 200
9.5 Fazit und Ausblick. 201
Literatur . 201
10 NoSQL, NewSQL, Map-Reduce und Hadoop . 205
Jens Lechtenbörger und Gottfried Vossen
10.1 Einleitung und motivierende Beispiele. 206
10.2 NoSQL- und NewSQL-Datenbanken . 207
10.2.1 Grundlagen: Partitionierung, Replikation,
CAP-Theorem, Eventual Consistency. 208
10.2.2 NoSQL. 211
10.2.3 NewSQL. 212
10.3 Big Data und Map-Reduce/Hadoop. 213
10.3.1 Technologie zur Handhabung von Big
Data: Map-Reduce. 214
10.3.2 Nutzung von Big Data. 219
10.4 Zusammenfassung und Ausblick. 221
Literatur . 222
11 Entwicklungstendenzen bei Analytischen Informationssystemen . 225
Peter Gluchowski
11.1 Motivation . 226
11.2 Technologische und organisatorische Entwicklungen
bei Analytischen Informationssystemen . 226
11.2.1 Advanced/Predictive Analytics . 227
11.2.2 Datenmanagement von BI-Systemen. 228
11.2.3 Agile BI . 232
11.2.4 Selfservice Bl. 233
11.2.5 Mobile BI. 236
11.3 Zusammenfassung. 237
Literatur . 237
Teil III Betriebswirtschaftliche Anwendung und spezielle Aspekte
12 Planung und Informationstechnologie - Vielfältige Optionen
erschweren die Auswahl. 241
Karsten Oehler
12.1 Einleitung. 242
12.2 Werkzeug-Kategorien . 242
12.2.1 ERP (Enterprise Resource Planning). 243
12.2.2 Tabellenkalkulation .*. 243
12.2.3 Generische OLAP Werkzeuge (Generisches Bl). 244
12.2.4 Dedizierte Planungsanwendungen (BI Anwendungen). 244
12.3 Die Beurteilung im Einzelnen. 245
12.3.1 Zentrale Administration. 245
12.3.2 Workflow-Unterstützung. 246
12.3.3 Planung auf verdichteten Strukturen. 247
12.3.4 Validierung. 247
12.3.5 Automatisierte Top-Down-Verteilungen . 248
12.3.6 Simulationsrechnungen. 248
12.3.7 Vorbelegung. 249
12.3.8 Aggregation . 250
12.3.9 Kommentierungen. 250
12.3.10 Eingabe über das Internet. 251
12.3.11 Detailplanungen. 251
12.3.12 Abstimmung des Leistungsnetzes . 252
12.3.13 Übernahme von Stamm- und Bewegungsdaten
aus ERP-Systemen. 252
12.3.14 Verknüpfung von Teilplanungen . 253
12.3.15 Abbildung abhängiger Planungsgrößen. 254
12.3.16 Nachvollziehbarkeit. 255
12.4 Zusammenfassende Bewertung. 255
12.5 Ausblick. 258
Literatur . 258
13 Operational Business Intelligence im Zukunftsszenario
der Industrie 4.0 . 259
Tom Hänel und Carsten Felden
13.1 Einleitung. 260
13.2 Entwicklung der IT in der Produktion bis zur Industrie 4.0 . 262
13.2.1 Unterstützung technischer Aufgaben und Funktionen. 262
13.2.2 Integration von Aufgaben und Funktionen . 263
13.2.3 Integration von Prozessen und Wertschöpfungsketten . 265
13.2.4 Digitalisierung und globale Vernetzung. 268
13.2.5 Status Quo der Operational Business Intelligence. 269
13.3 Industrie 4.0. 270
13.3.1 Technologische Grundlagen. 271
13.3.2 Das Zukunftsszenario „Smart Factory“. 275
13.3.3 Operational Business Intelligence in der Industrie 4.0 . 278
13.4 Fazit. 279
Literatur . 280
14 Innovative Business-lntelligence-Anwendungen in Logistik und
Produktion. 283
Henning Baars und Heiner Lasi
14.1 Entscheidungsunterstützung in Logistik und Produktion -
auf dem Weg zur Industrie 4.0. 284
14.2 Relevante Entwicklungen in der Business Intelligence. 285
14.3 Logistik und Produktion: Rahmenbedingungen, Herausforderungen
und Entwicklungen . 287
14.3.1 Logistik . 287
14.3.2 Produktion . 290
14.4 Innovative BI-Anwendungen in der Logistik . 292
14.4.1 Produktionslogistik und Ladungsträgermanagement. 293
14.4.2 Cloud- und RFID-basierte Retail Supply Chain . 294
14.5 Innovative BI-Anwendungen in der Produktion. 295
14.5.1 Produktentwicklung und Produktdatenmanagement. 296
14.5.2 MES als Datenquelle für Produktions-
und Qualitätsoptimierung. 297
14.6 Diskussion und Ausblick. 298
Literatur . 299
15 Der Markt für Visual Business Analytics . 303
Jörn Kohlhammer, Dirk U. Proff und Andreas Wiener
15.1 Einführung. 304
15.2 Das Visual-Business-Analytics-Modell. 305
15.3 Information Design und Reporting . 307
15.3.1 Dekoration. 307
15.3.2 3-D-Diagramme. 309
15.3.3 Skalierung . 309
15.3.4 Einsatz von Farben, schlanke Visualisierung und hohe
Informationsdichte. 309
15.4 Visual Business Intelligence und Dashboarding. 311
15.5 Visual Analytics und Big Data. 315
15.5.1 Big Data. 315
15.5.2 Visual Analytics. 317
15.5.3 Aktueller Einsatz in Unternehmen. 318
15.5.4 Anwendungsbeispiel . 321
15.6 Zusammenfassung. 322
Literatur . 323
16 Effektive Planung und Steuerung erfolgskrttischer
Komponenten eines Geschäftsmodells . 325
Markus Linden und Frank Tslavrade
16.1 Einführung. 326
16.2 Evolutionsstufen in der Untemehmenssteuerung . 327
16.2.1 Finanzorientierte Steuerungskonzepte. 327
16.2.2 Ausgewogene Steuerungskonzepte . 329
16.2.3 Gegenüberstellung aktueller Steuerungskonzepte . 331
16.3 Erfolgskritische Komponenten eines Geschäftsmodells. 333
16.3.1 Abdeckungsgrad der Geschäftsmodellkomponenten. 333
16.3.2 Steuerungsdomänen eines Geschäftsmodells . 336
16.3.3 Zuordnung steuerungsrelevanter Kennzahlen. 338
1 6.4 Planung und Steuerung mit analytischen Informationen. 340
16.4.1 Herausforderung in der Informationsbedarfsanalyse. 340
16.4.2 Identifikation von Kennzahlen-Dimensionen-Kombinationen . . 341
16.4.3 Informationssystem zur Steuerung des Geschäftsmodells. 345
16.5 Fazit und Ausblick. 347
Literatur . 348
Stichwortverzeichnis. 351 |
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