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2016 | Buch

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Analytische Informationssysteme

Business Intelligence-Technologien und -Anwendungen

herausgegeben von: Peter Gluchowski, Peter Chamoni

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

Enthalten in: Springer Professional "Wirtschaft+Technik" , Springer Professional "Technik" , Springer Professional "Wirtschaft"

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Über dieses Buch

Informationssysteme für die analytischen Aufgaben von Fach- und Führungskräften treten verstärkt in den Vordergrund. Dieses etablierte Buch diskutiert und evaluiert Begriffe und Konzepte wie Business Intelligence und Big Data. Die aktualisierte und erweiterte fünfte Auflage liefert einen aktuellen Überblick zu Technologien, Produkten und Trends im Bereich analytischer Informationssysteme. Beiträge aus Wirtschaft und Wissenschaft geben einen umfassenden Überblick und eignen sich als fundierte Entscheidungsgrundlage beim Aufbau und Einsatz derartiger Technologien.

Inhaltsverzeichnis

Frontmatter

Grundlagen und Organisatorische Aspekte

Frontmatter

1. Analytische Informationssysteme – Einordnung und Überblick

Zusammenfassung

Analytische Informationssysteme – dieses Wortgebilde wird im vorliegenden Beitrag nicht etwa als bislang unbekanntes Konzept oder neuartiger Ansatz propagiert, sondern als logische Klammer, welche die gängigen Schlagworte wie „Data Warehouse“, „On-Line Analytical Processing“ und „Data Mining“ sowie „Big Data Analytics“ aber auch betriebswirtschaftlich-dispositive Anwendungslösungen umschließt.

Dabei erscheint es wichtig, dass sich eine Betrachtung des Problembereichs nicht nur auf informationstechnologische Aspekte beschränkt, sondern die in diesem Kontext immer wichtigeren betriebswirtschaftlich-organisatorischen und strategischen Fragestellungen gleichsam Beachtung finden.

Peter Chamoni, Peter Gluchowski

2. Historische Fragmente einer Integrationsdisziplin – Beitrag zur Konstruktgeschichte der Business Intelligence

Zusammenfassung

Ein Vergegenwärtigen der Ursprünge erlaubt ein tieferes Verständnis rezenter Erscheinungsformen jeglicher zu beobachtender Phänomene. Dieses Wissen wiederum eröffnet Möglichkeiten zur Bewertung ihrer Entwicklungstendenzen. Das Phänomen der Business Intelligence als integrierte, IT-basierte Management- und Entscheidungsunterstützung ist keine neue Erscheinung des sogenannten Informationszeitalters. Vielmehr ist sowohl die Verwendung des Begriffs, als auch die wissenschaftliche und praktische Beschäftigung mit den damit bezeichneten Aufgaben, Methoden und Techniken auf die Mitte des 20. Jahrhunderts zurück zu datieren – in ihren Grundlagen sogar noch weiter.

Um den Boden für ein tieferes Verständnis der aktuellen und der sich andeutenden zukünftigen Gestalt der Business Intelligence zu bereiten, zeichnet der vorliegende Beitrag – ausgehend von diesen Grundlagen – die Entwicklungslinien analytischer Informationssysteme bis zu den heutigen Business-Intelligence-Systemen nach. Ziel des Beitrags ist es, im Sinne einer Phänomenologie der Business Intelligence, chronologische, morphologische und taxonomische Fragmente zu sammeln, aufzubereiten und zu untersuchen. Das Leitbild des Beitrags liegt statt in einer vollständigen, in einer ganzheitlichen und statt in einer bewertenden, in einer beschreibenden Analyse des Phänomens Business Intelligence. Den Schwerpunkt der Untersuchung bilden dabei die derzeit in der Praxis erfahrbaren und in der Wissenschaft thematisierten Erscheinungsformen des Untersuchungsgegenstands.

Christian Schieder

3. Von der Business-Intelligence-Strategie zum Business Intelligence Competency Center

Zusammenfassung

Um das Thema Business Intelligence (BI) professionell zu steuern, bedarf es einer klaren Strategie sowie einer übergreifenden organisatorischen Verankerung. Zwar haben Unternehmen seit langer Zeit umfangreiche Erfahrung im Einsatz von Analytischen Informationssystemen, dennoch werden weiterhin Probleme bzgl. Standardisierung, Datenqualität oder Komplexität genannt. Hinzu gekommen sind in den letzten Jahren Trends wie Big Data, Mobile BI oder Self Service BI. Um den besonderen Anforderungen zur erfolgreichen Umsetzung von Analytischen Informationssystemen gerecht zu werden, sollten Unternehmen daher eine durchgängige BI-Strategie verfolgen. Berücksichtigt werden müssen in diesem Kontext die jeweilige Unternehmenssituation, wie Art des Geschäftsmodells, Unternehmensorganisation, Geschäftsprozesse, vorhandene IT-Infrastruktur und natürlich Kosten-/Nutzenaspekte. Gesteuert werden sollte die Umsetzung der Strategie durch eine übergreifende Organisationseinheit. Als Best Practice hierzu hat sich das Business Intelligence Competency Center (BICC) herausgebildet, das Verantwortung, Rollen und Prozesse für die Anwendung der AIS bündelt.

Andreas Totok

4. Die nächste Evolutionsstufe von AIS: Big Data

Erweiterung klassischer BI-Architekturen mit neuen Big Data Technologien

Zusammenfassung

Der Begriff „Big Data“ ist derzeit als einer der sogenannten Megatrends in aller Munde. In der breiten öffentlichen Diskussion zu Big Data löst die damit verbundene Idee, aus der Vielzahl und Vielfalt der verfügbaren Daten schnell werthalte Informationsschätze zu heben, sehr viele positive aber auch negative Reaktionen aus: Während sich auf der einen Seite ein schier unbegrenztes Spektrum an Anwendungsfeldern mit zum Teil komplett neuen Geschäftsmodellen eröffnet, wird auf der anderen Seite eindringlich auf potenzielle Gefahren hingewiesen, die sich aus der breiten Verknüpfung von Dateninhalten und der damit einhergehenden, vollständigen Transparenz über das Verhalten und Vorlieben Einzelner ergeben.

Im vorliegenden Beitrag wird Big Data aus dem Blickwinkel der Analyseorientierten Informationssysteme eingeordnet und anhand der wesentlichen Anwendungsfelder und Technologien konkretisiert. Anschließend wird der resultierende Einfluss von Big Data auf etablierte Architekturparadigmen skizziert.

Carsten Dittmar

5. Analytische Informationssysteme aus Managementsicht: lokale Entscheidungsunterstützung vs. unternehmensweite Informations-Infrastruktur

Zusammenfassung

Als soziotechnische Systeme verbinden analytische Informationssysteme genauso wie andere Informationssysteme menschliche und technische Aufgabenträger im Kontext von Organisationen. Analytische Informationssysteme sind fast immer ein komplexes Konglomerat aus Komponenten zwischen den beiden Extrema „Entscheidungsunterstützung einzelner Personen für bestimmte Entscheidungen“ einerseits und „Nutzung von Synergien durch den unternehmensweiten Austausch von Daten“ andererseits. Managementansätze müssen diese Vielgestaltigkeit adressieren, d. h. die Eigenheiten der jeweils unterschiedlichen Leistungen, Ziele, Bedarfs- und Produktionsaspekte sowie Planungs- und Steuerungsansätze differenziert berücksichtigen.

Als exemplarische (Extrem-)Szenarien für analytische Informationssysteme grenzt dieser Beitrag das „Management dezentraler Entscheidungsunterstützung“ vom „Management unternehmensweiter Informations-Infrastrukturen“ ab. Dabei wird jeweils analysiert, welche Planungs- und Steuerungsherausforderungen mit der Entwicklung und dem Betrieb „im Großen“ und „im Kleinen“ verbunden sind. Soweit jeweils anwendbar, werden zentrale Positionierungs- und Gestaltungsfragen wie strategische Ausrichtung, organisatorische Umsetzung und Alignment mit entsprechenden IT-Systemen angesprochen. Eine besondere Rolle spielen aus Managementsicht finanzielle Aspekte analytischer Informationssysteme wie z. B. Wertbeitrag, Leistungsverrechnung und Finanzierung.

Robert Winter

6. Werkzeuge für analytische Informationssysteme

Zusammenfassung

Seit den 60er Jahren versuchen Unternehmen das Management mit Hilfe analytischer Informationssysteme bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen. Häufig wechselnde Schlagworte wie Management Information Systems, Decision Support Systems oder Executive Information Systems stehen jedoch für den mäßigen Erfolg, den die Anbieter bis Mitte der 90er Jahre in diesem Markt erringen konnten. Erst das Data Warehouse im Kern einer mehrschichtigen Architektur zum Aufbau analytischer Informationssysteme ermöglichte einen seit vielen Jahren stabilen Architekturrahmen, der grob in Back-End Komponenten zur Datenintegration und Datenspeicherung (Datenmanagement in BI-Systemen) sowie Front-End Komponenten für verschiedene Aufgaben der Aufbereitung, Visualisierung und Verteilung von Daten strukturiert werden kann. Die Erweiterung des Einsatzfeldes analytischer Informationssysteme im Zuge der Digitalisierung von Geschäftsprozessen und -modellen führt zu einer Ergänzung des Data Warehouse Konzeptes durch neue Softwarekomponenten und einer zunehmenden Heterogenität in den Werkzeuglandschaften und Architekturen. Die grundsätzliche Strukturierung des Marktes in Datenmanagement- und Anwenderwerkzeuge bleibt aber bestehen.

Der vorliegende Beitrag gibt einen Überblick der allgemeinen Marktentwicklung und der verfügbaren Produkte und Anbieter für die verschiedenen Systemebenen analytischer Informationssysteme. Trotz voranschreitender Marktkonsolidierung existieren weltweit schätzungsweise mehr als 300 Softwareanbieter für einzelne oder mehrere Aufgaben in solch einer Architektur. Die Nennung von Angeboten kann daher schon aus Platzgründen nur exemplarisch erfolgen, umfassendere Listen und detailliertere Informationen zu Softwarewerkzeugen und Softwareauswahl sind beim Business Application Research Center (www.barc.de) verfügbar.

Carsten Bange

Architektur und Technologien

Frontmatter

7. Transformation operativer Daten

Konzeptionelle Überlegungen zur Filterung, Harmonisierung, Aggregation und Anreicherung im Data Warehouse (DWH)

Zusammenfassung

Der folgende Beitrag beschäftigt sich mit der Problematik der Überführung operativer in dispositive Datenbestände, die direkt für Analytische Informationssysteme nutzbar sind. Die hierfür erforderlichen Transformationsprozesse werden in aufeinander aufbauende Filterungs-, Harmonisierungs-, Aggregations- sowie Anreicherungsaktivitäten unterschieden und durch entsprechende Praxisbeispiele illustriert.

Hans-Georg Kemper, Ralf Finger

8. Architekturkonzepte und Modellierungsverfahren für BI-Systeme

Zusammenfassung

In der aktuellen Diskussion um den Aufbau effizienter Business-Intelligence-Architekturen mit der Notwendigkeit, die Heterogenität an Strukturen, Daten und Anforderungen zu beherrschen, sind zunehmend Aspekte der Agilität -im Sinn von Time to Market- sowie der Kostensenkung für Entwicklung und Betrieb relevant. Die Datenbewirtschaftungsprozesse im Data Warehouse sind vermehrt im so genannten 24x7 Modus zu betreiben und bedürfen einer Entzerrung unter expliziter Berücksichtigung von Performance-Aspekten auch in Real-Time-Umgebungen.

Durch die zunehmende Globalisierung von Unternehmen entstehen auch immer globalere Data Warehouse Lösungen, in denen eine stringente Trennung in Online-Zeit und Batch-Zeit nach herkömmlichen Mustern über alle Bereiche hinweg nicht mehr anzutreffen ist. Eine Entzerrung der Prozesse der Datenintegration für unterschiedliche Service Level und heterogene Lademuster ist daher gefordert.

Konzepte der Virtualisierung und des Self-Service BI sind in diesem Zusammenhang aktuelle Möglichkeiten, den Herausforderungen zu begegnen. Vor diesem Hintergrund werden in diesem Aufsatz Architektur und Modellierung für Business-Intelligence-Systeme diskutiert.

Michael Hahne

9. Grundlagen und Einsatzpotentiale von In-Memory-Datenbanken

Zusammenfassung

In der unternehmerischen Praxis wachsen die Anforderungen an eine stärkere Verzahnung von operativen und analytischen Tätigkeiten. Dies erfordert ein Umdenken sowohl in der Organisation als auch in der IT-Strategie, da in den meisten Unternehmen derzeit operative und analytische Systeme voneinander getrennt sind. Eine Verschmelzung von operativen und analytischen Tätigkeiten ist mit den bisher eingesetzten IT-Systemen und den aktuellen Technologien nicht oder nur mit erheblichem Aufwand möglich. Durch die zunehmende Wirtschaftlichkeit von In-Memory (IM)-basierten Datenbanken und Applikationen verringert sich der zu erbringende Aufwand jedoch erheblich. Die IM-Technologie besitzt damit das Potential, auch im Unternehmensumfeld einen Zustand zu etablieren, der im privaten Alltag längst selbstverständlich ist – eine durchgängige Informationsversorgung.

Der einführende Abschnitt untersucht dieses Potential näher und umreißt das Spannungsfeld zwischen transaktionalen und analytischen Informationssystemen. Anschließend werden die technologischen Grundlagen der IM-Technologie skizziert. Dabei stehen die Funktionen der Datenanalyse im Vordergrund der Betrachtung. Der darauf folgende Abschnitt widmet sich den Auswirkungen, die der Einsatz von IM-Technologie auf die Bereiche Business Intelligence (BI) und Business Analytics hat. Der letzte Abschnitt beschreibt konkrete Anwendungsszenarien. Ausgehend von den aktuellen Entwicklungen wird ein Ausblick über zukünftige Integrationsszenarien und -trends gegeben.

„Tape is Dead, Disk is Tape, Flash is Disk, RAM Locality is King.“ Jim Gray 2006

Tobias Knabke, Sebastian Olbrich

10. NoSQL, NewSQL, Map-Reduce und Hadoop

Zusammenfassung

Traditionelle relationale Datenbanken haben in der jüngeren Vergangenheit Konkurrenz in Form von NoSQL- und NewSQL-Datenbanken sowie von parallelen Datenhaltungs- und -analysesystemen wie Hadoop erhalten. Die zugrundeliegenden Entwicklungen werden motiviert, technische Grundlagen erläutert sowie Besonderheiten der Ansätze vorgestellt.

Jens Lechtenbörger, Gottfried Vossen

11. Entwicklungstendenzen bei Analytischen Informationssystemen

Zusammenfassung

Die Technologien und Konzepte, die sich im Bereich der Analytischen Informationssysteme ausmachen lassen, sind stetigen Entwicklungen und Veränderungen unterworfen. Nicht zuletzt aufgrund der hohen kommerziellen Relevanz des Themas lässt sich die zu beobachtende Volatilität sogar als besonders ausgeprägt bezeichnen. Vor diesem Hintergrund greift der vorliegende Beitrag einige augenfällige Entwicklungstendenzen auf und beschreibt die zentralen Neuerungen.

Peter Gluchowski

Betriebswirtschaftliche Anwendung und spezielle Aspekte

Frontmatter

12. Planung und Informationstechnologie – Vielfältige Optionen erschweren die Auswahl

Zusammenfassung

Software-Systeme aus den unterschiedlichsten Kategorien können zur Unterstützung von Planungsaufgaben eingesetzt werden. Häufig werden allerdings suboptimale Entscheidungen aus mangelnder Kenntnis der Eignung der jeweiligen Systeme getroffen. Die wichtigsten Anforderungen sollen in diesem Beitrag diskutiert und die Leistungspotenziale der Softwarewerkzeuge gegenübergestellt werden.

Karsten Oehler

13. Operational Business Intelligence im Zukunftsszenario der Industrie 4.0

Zusammenfassung

Steigende Dynamik und Komplexität sind dauerhafte Herausforderungen, denen sich Industrieunternehmen stellen müssen. Im deutschsprachigen Raum ist als Lösungsüberschrift Industrie 4.0 in die Diskussion getreten. Kerngedanke ist die technische Integration von cyberphysischen Systemen sowie von Technologien des Internets der Dinge und Dienste in die Arbeiten industrieller Prozesse. Dieser Einfluss richtet sich auch auf IT-Systeme, die für eine Analyse industrieller Prozesse und eine daran gekoppelte Entscheidungsunterstützung Verwendung finden. Neben industriegetriebenen Ansätzen wie Manufacturing Execution Systems oder Advanced Process Control wird auch Operational Business Intelligence in diesem Kontext als Nutzen stiftender IT-Ansatz diskutiert. Eine Einordnung der Operational Business Intelligence in das Zukunftsbild der Industrie 4.0 ist zum gegenwärtigen Zeitpunkt noch nicht erfolgt. Der Beitrag nimmt daher ausgehend vom aktuellen Status Quo eine zukünftige Positionsbestimmung vor. Es wird aufgezeigt, dass die konzeptionellen Bestandteile der OpBI auch in der Industrie 4.0 der Entscheidungsunterstützung beitragen.

Tom Hänel, Carsten Felden

14. Innovative Business-Intelligence-Anwendungen in Logistik und Produktion

Zusammenfassung

Mit der zunehmenden Digitalisierung von Logistik- und Produktionsprozessen und der steigenden Relevanz einer integrierten Entscheidungsunterstützung wächst auch der Bedarf für leistungsfähige BI-Lösungen in diesen Domänen. Dieser Beitrag widmet sich innovativen Anwendungen in diesem Umfeld – vor dem Hintergrund der vorzufindenden Rahmenbedingungen, Herausforderungen und Entwicklungen. Ein besonderes Augenmerk wird dabei auf neue Technologien zur Datenerhebung und -aufbereitung gelegt: Es wird aufgezeigt, wie mit Radio Frequency ID und Manufacturing Execution Systems entscheidungsorientierte Daten gewonnen, wie diese mit Cloud- und Big-Data-Lösungen in die Entscheidungsunterstützung integriert werden können sowie welche Potentiale daraus resultieren.

Henning Baars, Heiner Lasi

15. Der Markt für Visual Business Analytics

Zusammenfassung

Visualisierung wird im Bereich Business Intelligence (BI) und Business Analytics immer wichtiger. Heutige BI-Software, gerade im Bereich der Self-Service-BI, wird von den Anwendern ohne ein interaktives Benutzerinterface, das ihnen verschiedene Visualisierungsmöglichkeiten bietet, nicht mehr akzeptiert. Dennoch muss Unternehmen und Anwendern noch besser dargelegt werden, wie sie von solchen Visualisierungslösungen am Ende tatsächlich profitieren können. Dieser genaueren Betrachtung der Vorteile widmet sich der Bereich Visual Business Analytics (VBA), der drei Teilthemen umfasst: Information Design (ID), Visual Business Intelligence (VBI) und Visual Analytics (VA). Dieser Beitrag soll anhand illustrativer Beispiele in diese Teilthemen einführen.

Jörn Kohlhammer, Dirk U. Proff, Andreas Wiener

16. Effektive Planung und Steuerung erfolgskritischer Komponenten eines Geschäftsmodells

Zusammenfassung

Ein Unternehmen lebt und stirbt mit seinem Geschäftsmodell. Es ist die Existenzberechtigung eines Unternehmens, die beschreibt, wie die innerorganisationale Wertschöpfung generiert wird. Vor diesem Hintergrund sollte das Management danach bestrebt sein, das Unternehmen anhand des zugrunde liegenden Geschäftsmodells zu planen, zu steuern und zu kontrollieren. In den letzten Jahrzehnten sind jedoch Steuerungskonzepte entwickelt und eingesetzt worden, die lediglich die finanzielle Perspektive eines Unternehmens fokussieren. Da die Finanzkennzahlen eines Unternehmens jedoch immer nur das Ergebnis und nicht die Ursache des wirtschaftlichen Handelns abbilden, ergänzten Kaplan und Norton in ihrem Konzept der Balanced Scorecard nichtfinanzielle Perspektiven. Dadurch sollte eine ausgewogene Steuerung des Unternehmens ermöglicht werden, die jedoch zentrale Steuerungsparameter nicht berücksichtigt. In ihrem Ursprung integriert die BSC lediglich die prozessualen Aspekte eines Unternehmens, sodass wesentliche erfolgskritische Faktoren vernachlässigt werden. Genau diese zentralen Erfolgsfaktoren werden jedoch durch die Komponenten eines Geschäftsmodells widergespiegelt, weshalb eine danach ausgerichtete Planung und Steuerung des Unternehmens heutzutage eine logische Konsequenz darstellen sollte.

Markus Linden, Frank Navrade

Backmatter

Titel: Analytische Informationssysteme
herausgegeben von: Peter Gluchowski
Peter Chamoni
Verlag: Springer Berlin Heidelberg
Electronic ISBN: 978-3-662-47763-2
Print ISBN: 978-3-662-47762-5
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-47763-2