Der Vortrag gibt einen Überblick über das Thema "Business Intelligence". Detailliert wird die Architektur einer BI-Lösung vorgestellt. Ausgehend von der Datenbereitstellung in einem Data Warehouse, über die Informationsgenerierung mit OLAP und Data Mining bis zur Informationsdistribution mittels Scorecards, Dashboard und Cockpits werden alle Bereiche einer BI-Lösung erläutert. Der Vortrag wurde im Rahmen einer Veranstaltung eBusiness-Lotsen Osnabrück gehalten.

1. Zusammenspiel von Business Intelligence
mit betrieblicher Anwendungssoftware
Falk Neubert, Universität Osnabrück
14. März 2013, IHK Osnabrück-Emsland-Grafschaft Bentheim

2. Geschichte
Kassenbuch des Hutmachergesangvereins
Liederkranz, 1886
Quelle: http://www.verein-im-netz.de
Michael von Rhodos erklärt die
Kalkulation eines Pfefferhändlers,
anno 1434 in Venedig
Quelle: http://www.briefeankonrad.com
Falk Neubert, Universität Osnabrück

3. Falk Neubert, M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter im Fach
BWL/Management Support und
Wirtschaftsinformatik / Universität Osnabrück
Mitglied im eBusiness-Lotsen Osnabrück
Themenschwerpunkte:
●
Open-Source ERP
●
Business Intelligence
●
Vorgehensmodelle zur Einführung von
ERP-Lösungen
Falk Neubert, Universität Osnabrück

4. Agenda
• Überblick Business Intelligence (BI)
Business Intelligence (BI)
Informations-
zugriff BI-Portal
Informations-
generierung, Wissensmanagement-
Analysesysteme
-speicherung, systeme
•
- distribution
Datenbereitstellung
Daten-
bereitstellung Data Warehouse
ETL
ERP SCM CRM ... Externe Quellen
Quelle: BI, Tec-Channel
– Data Warehouse
Transformationsprozess - ETL
– ETL-Prozess Extract, Transform, Load (ETL) –
Prozess zur Überführung der Daten
Data Warehouse
Laden
Transformation
Zieldatenbank
in eine analysefähige Datenbank
•
Arbeitsbereich
Informationsgenerierung
(Staging Area)
Extraktion
ERP SCM CRM ... Externe Quellen
– OLAP Online Analytical Processing
– BI Methoden
●
Multidimensionale Sicht auf Datenbestände
Kennzahl
Umsatz
OLAP
Produkt
Umsatz
Operationen:
●
Rotation
Roll-Up und Drill-
e
●
nd
Down
Ku
• Informationsdistribution/ -zugriff
●
Slice & Dice
Zeit
Dimension
Produkt: Kategorie, Anbieter, Produkt
Zeit: Jahr, Quartal, Monat
Kunde: Land, Region, Kunde
– Berichte Berichtssysteme
Aktive Passive
– Scorecards, Dashboards
Periodische Aperiodische Ad hoc Berichte
Berichte
Scorecards Dashboards
Kennzahlen,
•
Messpunkte,
eBusiness Lotse Osnabrück
Key Performance Indicatoren Cockpits
Scorecards
– Unsere Angebote / Themen
Falk Neubert, Universität Osnabrück

5. Datenvolumen
5 Zettabyte =
Alle Einwohner Westeuropas
erhalten 12.000 USB-Sticks mit 1
Gigabyte Kapazität
●
Datenbestand verdoppelt sich alle 2,5 Jahr
●
2020 wird das Datenvolumen auf 5 Zettabyte angewachsen
sein
Quelle: Digital-Universe-Studie von IDC, 2013
Falk Neubert, Universität Osnabrück

6. IT-Landschaft
Magento
Online Shop
Online Shop Pentaho
JasperReports
Asterisk
Business
Business
Telefonanlage
Telefonanlage Anrufe (CTI) Zahlen/Daten
Intelligence
Intelligence
OpenERP
vtiger Alfresco
Dokumenten-
Dokumenten-
CRM
CRM Vertriebsdaten ERP
ERP Dokumente Management
Management
(DMS)
(DMS)
E-Mails
Service- Serienbriefe
Open-Xchange daten
Thunderbird LibreOffice
OTRS
Kommunikations-
Kommunikations- Textverarbeitung
system Ticketsystem
Ticketsystem Textverarbeitung
system
In einer heterogen IT-Landschaft entstehen Daten in
unterschiedlicher Qualität und unterschiedlichen Formaten in
verschiedenen Anwendungssystemen.
Falk Neubert, Universität Osnabrück

7. Business Intelligence (BI)
Informations-
zugriff BI-Portal
Informations-
generierung, Wissensmanagement-
Analysesysteme
-speicherung, systeme
- distribution
Daten-
bereitstellung Data Warehouse
ETL
ERP SCM CRM ... Externe Quellen
Quelle: BI, Tec-Channel
Falk Neubert, Universität Osnabrück

8. Datenbereitstellung:
Transformationsprozess - ETL
Data Warehouse
Zieldatenbank
Laden
Extract, Transform, Load (ETL) –
Prozess zur Überführung der Daten Transformation
in eine analysefähige Datenbank
Arbeitsbereich
Extraktion
(Staging Area)
ERP SCM CRM ... Externe Quellen
Falk Neubert, Universität Osnabrück

9. Datenbereitstellung:
Data Warehouse
Merkmale von DWH:
Themenspezifisch, integriert,
Data Warehouse zeitraumsbezogen, dauerhaft
Ausschnitte Datenpools
Data Marts: Ausschnitte von Daten
Data Marts Data Marts aus dem DWH
Konsistente, validierte Daten bilden die Basis für
eine erfolgreiche BI-Analyse.
Falk Neubert, Universität Osnabrück

10. Datenbereitstellung:
Pentaho Data Integration
PDI ist ein Open-
Source ETL
Werkzeug.
Falk Neubert, Universität Osnabrück

11. Informationsgenerierung:
Online Analytical Processing
●
Multidimensionale Sicht auf Datenbestände
Kennzahl
Umsatz
OLAP
Produkt
Umsatz
Operationen:
●
Rotation
●
Roll-Up & de
Drill-Down
Kun
●
Slice & Dice
●
Drill Though & Zeit
Drill Across
Dimension
Produkt: Kategorie, Anbieter, Produkt
Zeit: Jahr, Quartal, Monat
Kunde: Land, Region, Kunde
Falk Neubert, Universität Osnabrück

12. Informationsgenerierung:
OLAP - Rotation
Umsatz Umsatz
Produkt
Zeit
de kt
un du
K Pro
Zeit Kunde
Rotation des Würfels um die eigene Achse
Falk Neubert, Universität Osnabrück

13. Informationsgenerierung:
OLAP – Roll-Up & Drill-Down
Umsatz Umsatz
Produkt
Produkt
de de
Kun Kun
Zeit = Jahr Zeit = Quartal
Roll-Up Drill-Down
Falk Neubert, Universität Osnabrück

14. Informationsgenerierung:
„Drill-Down“
Falk Neubert, Universität Osnabrück

15. Informationsgenerierung:
„Drill-Down“
Falk Neubert, Universität Osnabrück

16. Informationsgenerierung:
„Drill-Down“
Falk Neubert, Universität Osnabrück

17. Informationsgenerierung:
„Drill-Down“
Falk Neubert, Universität Osnabrück

18. Informationsgenerierung:
OLAP – „Slice“
Umsatz
Produkt
Produkt
de Umsatz
Kun
de
Kun
Zeit Zeit
Herausschneiden einer Scheibe aus dem Würfel
Falk Neubert, Universität Osnabrück

19. Informationsgenerierung:
„Slice“
Falk Neubert, Universität Osnabrück

20. Informationsgenerierung:
OLAP – „Dice“
Umsatz
Produkt
Produkt
de Umsatz
un
e
nd
K
Ku
Zeit
Zeit
Kleiner, mehrdimensionaler Ausschnitt des Würfels
Falk Neubert, Universität Osnabrück

21. Informationsgenerierung:
Data-Mining
Abhängigkeiten entdecken Assoziationsanalyse
Gruppen finden Clusteranalyse
Fälle einordnen Klassifikationsmethoden
Prognosen erstellen Regressionsmodelle
Data-Mining
Anwendungsfälle: Warenkorbanalyse, Prüfung der
Kreditwürdigkeit, ABC-Analyse,
Data-Mining – systematische Anwendung
statistischer Methoden auf eine Datenbestand
zur Erkennung neuer Muster.
Falk Neubert, Universität Osnabrück

22. Informationszugriff/ -distribution:
Berichtssysteme
Standard Ad hoc Berichte
Periodische / Aperiodische
Tabellen, Diagramme, etc. Tabellen, Diagramme, etc.
Berichte
Verteilung über Web, E-Mail
Scorecards Dashboards
Kennzahlen,
Messpunkte,
Key Performance Indicatoren Cockpits
Scorecards
Falk Neubert, Universität Osnabrück

23. Informationszugriff/ -distribution:
Berichtssysteme
Quelle: www.ebcot.del
Quelle: http://www.it-novum.com
Falk Neubert, Universität Osnabrück

24. eBusiness-Lotsen Osnabrück
Unsere Angebote
Wir unterstützen Unternehmen, insbesondere KMU,
Handwerk und Existenzgründer, neutral und
herstellerunabhängig bei der Einführung und Nutzung
des Elektronischen Geschäftsverkehrs.
Unsere Themen
●
Kriterien für das effiziente Zusammenspiel von
Business-Intelligence- Lösungen mit integrierter
betrieblicher Anwendungssoftware unter
Berücksichtigung von KMU-Anforderungen.
●
Reifegradmodell zur Analyse und Auswertung von
betrieblichen Unternehmensdaten bei kleinen und
mittleren Unternehmen.
●
Erarbeitung einer prototypischen Anwendung zur
vorausschauende Analyse von Kundendaten.
Falk Neubert, Universität Osnabrück

25. Kontaktdaten
Falk Neubert, M.Sc.
Universität Osnabrück
BWL/Management Support und Wirtschaftsinformatik
Prof. Dr. Bodo Rieger
Tel. 0171 / 9908427
Email falk.neubert@uni-osnabrueck.de
WWW: http://www.mswi.uni-osnabrueck.de/
Weitere Informationen zum Thema finden Sie unter:
http://www.ebusiness-lotse-osnabrueck.de
https://www.xing.com/net/erp-os/
http://twitter.com/#!/opensource_erp
Falk Neubert, Universität Osnabrück