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Data Warehousing & OLAP:
Data Warehousing & OLAP: 4 Säulen des Data Warehouse•  Mehrdimensionalität in Bezug auf die relevanten   Themenbereiche•  ...
Mögliche Kennzahlen: •  „Bei wie vielen Brandeinsätzen wurden im vergangenen    Quartal tragbare Leitern der Feuerwehr ein...
Mögliche Kennzahlen (2): •  Wie viel Prozent der im letzten Jahr bei einem Brandereignis    verunglückten Feuerwehrkräfte ...
Beispielhafte Data Warehouse Abfrage
Mehrwert des BI-Ansatzes•  Gezielte Abfragen -> Analyseergebnisse•  Berichterstattung•  Planung und zukünftige Ausrichtung
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Was sind die Ziele?•  Kostenreduktion•  Datenbereinigung•  Datawarehouse soll weltweit verfügbar sein•  Vorerst nur Betrac...
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Fazit:  •  Verschiebung der Prioritäten  •  Verstärken des Fokus auf Datenqualität
Quellen:  1.  Hilgers, D. / Schwieren, W. (2010), Mit Business      Intelligence gegen den Wohnungsbrand, in:      Wirtsch...
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  1. 1. Business Intelligence - Beispiele aus der Praxis -20.06.2012Fischer Thomas Prof. Dr. Stefan PicklHeim Matthias
  2. 2. Gliederung:1.  Business Intelligence gegen den Wohnungsbrand2.  Continental, Projekt SMART
  3. 3. Business Intelligence gegen den Wohnungsbrand Quelle: http://www.tz-online.de/bilder/2011/02/06/1111427/1486872664-wohnungsbrand.9,c;do;0;qei;q0U;11Y7bg.jpg
  4. 4. Was sind die Ziele?•  Entscheidungsunterstützung durch die gezielte Analyse von Prozessdaten•  Verbesserung der Steuerung öffentlicher Feuerwehren und Risikoprognosen
  5. 5. Ausgangslage: Höchst heterogenes Aufgabenfeld: Brandeinsatz Technische Hilfeleistung Rettungsdienst Prävention
  6. 6. Referenzereignis Wohnungsbrand: Performancegrößen: Gesammelte Daten: • Hilfsfrist • Einsatzstichwort • Funktionsstärke • Zieladresse • Status/GPS Daten der Fahrzeuge • Schadensausbreitung und –höhe • Unfälle
  7. 7. Data Warehousing & OLAP:
  8. 8. Data Warehousing & OLAP: 4 Säulen des Data Warehouse•  Mehrdimensionalität in Bezug auf die relevanten Themenbereiche•  Integration aller relevanten internen und externen Datenquellen•  Zeitbezogene Datensammlung•  Dauerhafte Speicherung Verwendung von Online Analytical Processing (OLAP) Funktionalitäten für mehrdimensionale Auswertung von Kennzahlen
  9. 9. Mögliche Kennzahlen: •  „Bei wie vielen Brandeinsätzen wurden im vergangenen Quartal tragbare Leitern der Feuerwehr eingesetzt, um Menschen zu retten, obwohl im betroffenen Gebäude ein zweiter baulicher Flucht- und Rettungsweg vorhanden war? •  Bei wie vielen nächtlichen Brandereignissen in mehrstöckigen Wohnhäusern hat ein Rauchmelder den Feuerwehreinsatz ausgelöst und wie beeinflusst dies die Anzahl geretteter beziehungsweise getöteter Personen
  10. 10. Mögliche Kennzahlen (2): •  Wie viel Prozent der im letzten Jahr bei einem Brandereignis verunglückten Feuerwehrkräfte waren unter 25/über 50 Jahre alt? •  Welchem erhaltenen Gebäudewert steht der Gebäudeschaden, der im vergangenen Quartal bei Brandeinsätzen in Industriegebäuden entstand, gegenüber?
  11. 11. Beispielhafte Data Warehouse Abfrage
  12. 12. Mehrwert des BI-Ansatzes•  Gezielte Abfragen -> Analyseergebnisse•  Berichterstattung•  Planung und zukünftige Ausrichtung
  13. 13. Continental AGProjekt SMART Quelle: http://www.threepointclassic.com/img/logo_conti.jpg
  14. 14. Was sind die Ziele?•  Kostenreduktion•  Datenbereinigung•  Datawarehouse soll weltweit verfügbar sein•  Vorerst nur Betrachtung des Einkaufs
  15. 15. Ausgangslage:•  International tätiges Unternehmen•  Inkonsistente, fehlerhafte Daten Quelle: http://www.conti-online.com/generator/www/com/de/continental/csr/themen/oekonomie/img/welt_2012_uv,property=original.jpg
  16. 16. SMART – Projekt(spendmanagementandrepor.ngtool)•  Initiierung: Abteilung Procurement Processes und Information Management•  Unterstützung: Abteilung Information Technology
  17. 17. Datenqualitätskriterien im Projekt: •  Korrektheit der Daten •  Vorhandensein der Warengruppeninformation •  Aggregation durch korrekte Lieferantenhierarchien
  18. 18. Erfolgsfaktoren der Datenqualitätssicherung •  Führung und Leitung von Datenqualitätsprozessen •  Organisation und Durchführung von Datenqualitätsprozessen •  Einführung einer datenqualitätssensiblen Umgebung
  19. 19. Fazit: •  Verschiebung der Prioritäten •  Verstärken des Fokus auf Datenqualität
  20. 20. Quellen: 1.  Hilgers, D. / Schwieren, W. (2010), Mit Business Intelligence gegen den Wohnungsbrand, in: Wirtschaftsinformatik & Management, 2. Jg. 2010, Heft 1, S. 60-65. 2.  Heilmann, H. / Baars, H. / Kemper, H.-G. (2006), Business & Competitive Intelligenz, S- 50-53.

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