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Business Intelligence (BI) München - Softwareentwicklung (Software Engineering)

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Was bedeutet Business Intelligence ? Eine Definition

 

Mit dem Begriff » Business Intelligence (BI) « werden automatisierte Verfahren zur systematischen Sammlung, Analyse und Darstellung von großen Daten-Mengen mit Hilfe von Software-Systemen bzw. IT-Architekturen verstanden.

Die zu erfassenden Daten können sich auf ein Unternehmen, dessen Mitbewerber oder einen bestimmten Markt beziehen, in dem ein Unternehmen tätig ist oder tätig werden will.

Das Ziel von Business-Intelligence-Verfahren ist die Gewinnung von Informationen für die Unternehmensführung und andere Abteilungen eines Unternehmens, um operative und strategische Ziele im Unternehmen besser erreichen zu können.

 

"Business intelligence is the process of transforming data into information and, through discovery, into knowledge"

(Definition aus den 90er Jahren der Gartner Group, einem Research- und Business-Consulting-Unternehmen im IT-Bereich)

 

In der heutigen Zeit ist die Beschaffung und Speicherung von Informationen zwar einerseits leichter geworden, aber andererseits kann die daraus resultierende Informationsflut auch dazu führen, dass Unternehmen aus dem gestiegenen Informationsangebot im Ergebnis keinen Nutzen ziehen können, wenn es unstrukturiert vorliegt:

Obwohl die benötigten Informationen vielleicht im Unternehmen vorhanden sind, kann auf sie paradoxerweise wegen ihrer Menge und Komplexität oft nicht zugegriffen werden.

Im Ergebnis kann sogar ein Informationsmangel entstehen, weil Informationen von Entscheidungsträgern übersehen werden ("Vor lauter Bäumen den Wald nicht sehen können") oder im Unternehmen nicht am richtigen Ort zur richtigen Zeit für eine Analyse verfügbar sind.

Dieses Dilemma soll durch Business-Intelligence-Verfahren gelöst werden, die eine Verbesserung der Zugriffsmöglichkeiten auf Informationen im Unternehmen bewirken, wodurch ggf. ein Informationsvorsprung und Wettbewerbsvorteil am Markt erzielt wird.

Sei es zur Optimierung von Geschäftsabläufen, zur Erhöhung der internen Wertschöpfung und Kostensenkung im Controlling, zur Verbesserung des Informationsflusses im Unternehmen, zur Verringerung von geschäftlichen Risiken oder zur Verbesserung von Lieferanten- und Kundenbeziehungen.

Speziell die ermittelten Daten über Mitbewerber können dabei auch Grundlage einer systematischen Marktanalyse sein.

 

Die drei Business Intelligence Phasen: Datenerfassung, Datenzusammenführung, Datenverteilung

 

Phase 1: Datenerfassung

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In der ersten Projekt-Phase zum Aufbau eines Business-Intelligence-Systems werden Unternehmensdaten aus der Produktion, Finanzwirtschaft, Warenwirtschaft, Logistik oder dem Personalwesen, Controlling, Marketing und Vertrieb gesammelt.

Diese Daten werden typischerweise von vorhandenen ERP-Software-Systemen (Enterprise-Resource-Planning) z.B. von SAP, Microsoft, Oracle, Sage, IFS, Info oder abas-Business-Software im Unternehmen bereitgestellt.

Die Zusammenführung aller gesammelten Daten erfolgt meist in einer separaten Datenbank, dem sog. Datawarehouse, von wo aus im nächsten Schritt die Unternehmensdatenanalyse erfolgt.

Eine separate Datawarehouse-Datenbank zur Datenanalyse bietet z.B. die Vorteile, dass die Daten dort

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  • nach anderen Kriterien wie im ERP-System oder in den ERP-Systemen des Unternehmens strukturiert,

  • mit erp-fremden Daten von Wettbewerbern oder Forschungsinstituten kombiniert und

  • ohne Belastung des parallel weiter laufenden ERP-Systems analysiert

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werden können. Nicht zu vergessen, dass durch diese Datentrennung laufende Änderungen im ERP-System vom Datenbestand im Datawarehouse bewusst getrennt werden können, um so eine Analyse der Unternehmensdaten zu einem bestimmten Zeitpunkt (z.B. Tag, Woche, Monat oder Jahr) durchzuführen.

 

Phase 2: Datenanalyse, Datenaufbereitung, Datendarstellung

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In der zweiten Projekt-Phase zum Aufbau eines Business-Intelligence-Systems werden die im Datawarehouse gesammelten Daten analysiert, aufbereitet und dargestellt.

Hierfür stehen verschiedene Reporting-Systeme und Verfahren zur Verfügung wie z.B.

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  • einfache Berichts- und Reportingsysteme (auch Berichtswesen),

  • OLAP-Systeme (Online Analytical Processing) oder

  • Data-Mining-Verfahren.

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Der Vorteil der Nutzung von OLAP-Systemen zur Darstellung der Daten im Datawarehouse liegt in ihrer einfachen und intuitiven Nutzung, weil sie keine speziellen Programmier-Kenntnisse erfordern.

Um aus sehr grossen Datenmengen im Datawarehouse die wesentlichen Informationen zu gewinnen, kommen bei Data-Mining-Verfahren verschiedene Statistik-Methoden zum Einsatz. Dadurch können auch interessante Zusammenhänge oder Muster in den Datenbergen festgestellt werden, die mit einfachen Reports nicht erkennbar sind.

 

Phase 3: Datenverteilung

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In der dritten Projekt-Phase zum Aufbau eines Business-Intelligence-Systems werden nach Abschluss der Analyse, Aufbereitung und Darstellung der Daten im Datawarehouse, die daraus gewonnenen Erkenntnisse, Zusammenhänge, Zahlen, Fakten und Hypothesen der Unternehmensführung zur Verfügung gestellt.

Die Bereitstellung der Daten auf einem zentralen Server als Basis für wirtschaftliche Entscheidungen (operativ und strategisch) ist dabei nicht auf die oberste Ebene im Unternehmen (Vorstand, Geschäftsleitung) beschränkt.

Die Daten können über verschiedene Reporting-Tools auch Mitarbeitern im Unternehmen entsprechend ihrer hierarchischen Position zugeführt werden, denn Business Intelligence ist um so profitabler, um so mehr Mitarbeiter sie im Unternehmen nutzen.

Zum Aufbau eine BI-Systems ist ein geeignetes Vorgehensmodell notwendig. Dieses garantiert ein strukturiertes Vorgehen verbunden mit hoher Datenqualität und einfacher Wartbarkeit des Systems.

Weitere Informationen zur Business-Intelligence-Architektur, Software-Entwicklung (Software Engineering) und Programmierung (z.B. auf Basis von ASP.NET und Microsoft SQL Server) erhalten Sie von Medienberater und Business-Intelligence-Consultant Olaf Fries in München. Er verfügt u.a. über eine Ausbildung als "Microsoft Certified Technology Specialist":

 

Logo Microsoft Certified Technology Specialist Microsoft SWL Server

Business Intelligence Development Dipl.-Ing. (TU München) Olaf Fries

 

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