Business intelligence überblicksvortrag

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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.

Veröffentlicht in: Technologie
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Business intelligence überblicksvortrag

  1. 1. Zusammenspiel von Business Intelligencemit betrieblicher AnwendungssoftwareFalk Neubert, Universität Osnabrück14. März 2013, IHK Osnabrück-Emsland-Grafschaft Bentheim
  2. 2. Geschichte Kassenbuch des Hutmachergesangvereins Liederkranz, 1886 Quelle: http://www.verein-im-netz.deMichael von Rhodos erklärt dieKalkulation eines Pfefferhändlers,anno 1434 in VenedigQuelle: http://www.briefeankonrad.com Falk Neubert, Universität Osnabrück
  3. 3. Falk Neubert, M.Sc.Wissenschaftlicher Mitarbeiter im FachBWL/Management Support undWirtschaftsinformatik / Universität OsnabrückMitglied im eBusiness-Lotsen OsnabrückThemenschwerpunkte:● Open-Source ERP● Business Intelligence● Vorgehensmodelle zur Einführung von ERP-Lösungen Falk Neubert, Universität Osnabrück
  4. 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. 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 seinQuelle: Digital-Universe-Studie von IDC, 2013 Falk Neubert, Universität Osnabrück
  6. 6. IT-Landschaft Magento Online Shop Online Shop Pentaho JasperReports Asterisk Business BusinessTelefonanlageTelefonanlage 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 systemIn einer heterogen IT-Landschaft entstehen Daten inunterschiedlicher Qualität und unterschiedlichen Formaten inverschiedenen Anwendungssystemen. Falk Neubert, Universität Osnabrück
  7. 7. Business Intelligence (BI)Informations-zugriff BI-PortalInformations-generierung, Wissensmanagement- Analysesysteme-speicherung, systeme- distributionDaten-bereitstellung Data Warehouse ETL ERP SCM CRM ... Externe Quellen Quelle: BI, Tec-Channel Falk Neubert, Universität Osnabrück
  8. 8. Datenbereitstellung: Transformationsprozess - ETL Data Warehouse Zieldatenbank LadenExtract, Transform, Load (ETL) –Prozess zur Überführung der Daten Transformationin eine analysefähige Datenbank Arbeitsbereich Extraktion (Staging Area) ERP SCM CRM ... Externe Quellen Falk Neubert, Universität Osnabrück
  9. 9. Datenbereitstellung: Data Warehouse Merkmale von DWH: Themenspezifisch, integriert, Data Warehouse zeitraumsbezogen, dauerhaftAusschnitte Datenpools Data Marts: Ausschnitte von Daten Data Marts Data Marts aus dem DWHKonsistente, validierte Daten bilden die Basis füreine erfolgreiche BI-Analyse. Falk Neubert, Universität Osnabrück
  10. 10. Datenbereitstellung:Pentaho Data Integration PDI ist ein Open- Source ETL Werkzeug. Falk Neubert, Universität Osnabrück
  11. 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. 12. Informationsgenerierung: OLAP - Rotation Umsatz UmsatzProdukt Zeit de kt un du K Pro Zeit Kunde Rotation des Würfels um die eigene Achse Falk Neubert, Universität Osnabrück
  13. 13. Informationsgenerierung: OLAP – Roll-Up & Drill-Down Umsatz Umsatz ProduktProdukt de de Kun Kun Zeit = Jahr Zeit = Quartal Roll-Up Drill-Down Falk Neubert, Universität Osnabrück
  14. 14. Informationsgenerierung:„Drill-Down“ Falk Neubert, Universität Osnabrück
  15. 15. Informationsgenerierung:„Drill-Down“ Falk Neubert, Universität Osnabrück
  16. 16. Informationsgenerierung:„Drill-Down“ Falk Neubert, Universität Osnabrück
  17. 17. Informationsgenerierung:„Drill-Down“ Falk Neubert, Universität Osnabrück
  18. 18. Informationsgenerierung: OLAP – „Slice“ Umsatz ProduktProdukt de Umsatz Kun de Kun Zeit Zeit Herausschneiden einer Scheibe aus dem Würfel Falk Neubert, Universität Osnabrück
  19. 19. Informationsgenerierung:„Slice“ Falk Neubert, Universität Osnabrück
  20. 20. Informationsgenerierung: OLAP – „Dice“ Umsatz ProduktProdukt de Umsatz un e nd K Ku Zeit Zeit Kleiner, mehrdimensionaler Ausschnitt des Würfels Falk Neubert, Universität Osnabrück
  21. 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 Anwendungstatistischer Methoden auf eine Datenbestandzur Erkennung neuer Muster. Falk Neubert, Universität Osnabrück
  22. 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. 23. Informationszugriff/ -distribution:Berichtssysteme Quelle: www.ebcot.del Quelle: http://www.it-novum.com Falk Neubert, Universität Osnabrück
  24. 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. 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

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