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Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: «Entwicklung der Beschäftigung in Deutschland»
Abbildung 2: «Evolution der Architektur der Informationssysteme»
Abbildung 3: «3-Schichten Architektur»
Abbildung 4: «Entwicklung der Informationsverarbeitung»
Abbildung 5: Das Word-Wide-Web
Abbildung 6: Internet der Computer
Abbildung 7: Papierdünner und klebender RFID-Tag
Abbildung 8: RFID-Tag in einer Handfläche
Abbildung 9: Objekte kommuniziern selbstständig miteinander
Abbildung 10: Die Evolution des Internets der Dinge
Abbildung 11: Schematische Darstellung der Voraussetzungen für die Speicherbarkeit von Wissen
Abbildung 12: «Abgrenzung des Wissensbegriffs»
Abbildung 13: Wissensträger und die Flüchtigkeit des Wissens
Abbildung 14: «Das System produktiver Faktoren»
Abbildung 15: «Beziehung zwischen Daten, Information und Wissens
Abbildung 16: Informationsgewinnung aus Computerdaten
Abbildung 17: «Unterschiedliche Facetten von Business Intelligence»
Abbildung 18: «Einsatzfeld von BI-Anwendungssystemen»
Abbildung 19: Business Intelligence als Unterstützung für die Entscheidungsträgern
Abbildung 20: Business Intelligence im Unternehmen
Abbildung 21: Durchgängigkeit der Bereitstellung notwendiger Informationen im Unternehmen
Abbildung 22: Anwender und Anwendungsfähigkeit
Abbildung 23: «The Business-IT Yin-Yang»
Abbildung 24: «Major components in the business intelligence life cycle»
Abbildung 25: Integration von Content-Management-Systeme in das BI Lösungskonzept
Abbildung 26: «BI-Ordnungsrahmen»
Abbildung 27: «Übersicht der Technologien und Systeme für das Wissensmanagement»
Abbildung 28: Vom Applikationsschwerpunkt zum Themenschwerpunkt
Abbildung 29: Die Architektur von Computerdaten als Basis für erfolgreiches Business Intelligence
Abbildung 30: «Information Quality Categories and DImensions»
Abbildung 31: «Historisch gewachsene Datenversordgung managementunterstützender Systeme»
Abbildung 32: «Daten-Pool-Ansatz»
Abbildung 33: Data Warehouse System
Abbildung 34: (Daten-) Struktur eines Data Mart Systems und eines Data Warehouse Systems
Abbildung 35: «Der ETL-Prozess»
Abbildung 36: Transformationsprozess eines Data Warehouse Systems
Abbildung 37: Big Data-Visualisierungstool
Abbildung 38: IBM Produktportfolio für Big Data, inkl. Data Warehousing
Abbildung 39: «The main components of a business intelligence system»
Abbildung 40: Aufbau Business Intelligence System
Abbildung 41: Evolution der Endbenutzerwerkzeuge
Abbildung 42: Ein Business Intelligence System im CRM-Kontext
Abbildung 43: Nutzung eines Business Intelligence System fürs Marketing
Abbildung 44: «Components of a relational marketing strategy»
Abbildung 45: Kennzahlen
Abbildung 46: Anforderungen an Kennzahlen
Abbildung 47: Zusammenhang zwischen Daten, Kennzahlen, Informationen und Indikatoren
Abbildung 48: «Integrationsrichtungen in der Systempyramide»
Abbildung 49: Dimensionen und Metriken
Abbildung 50: Portalklassen nach Davydov
Abbildung 51: Benutzerdefinierter Bericht in Google Analytics
Abbildung 52: Beispiel für ein Dashboard
Abbildung 53: «An Analytical Workspace Cube»
Abbildung 54: Dicing des OLAP-Würfel
Abbildung 55: «Herausschneiden einzelner Scheiben, Schichten oder kleiner Würfel aus dem Datenraum»
Abbildung 56: Der KDD-Prozess
Abbildung 57: Phasen des CRISP-DM-Prozessmodells
Abbildung 58: "Google! Search Engine"
Abbildung 59: Der digitalisierte Konsumenten-Markt
Abbildung 60: E-Business entlang der Wertschöpfungskette
Abbildung 61: Anwendungsbereiche des Business: Leistungsnachfrager und Leistungsanbieter
Abbildung 62: Das eBusiness-Framework von Meier & Stormer
Abbildung 63: Kontaktpunkte des Unternehmens mit Konsumenten (Bestehende und potentielle Kunden)
Abbildung 64: Kontaktpunkte und Verkaufspunkte eines Unternehmen im Markt des Unternehmen
Abbildung 65: Das Internet als "neue Dimension" im Konsumenten-Markt
Abbildung 66: Websites und Suchmaschinen
Abbildung 67: Der Offline Konsumenten-Markt und der Online Konsumenten-Markt
Abbildung 68: Front- und Backsysteme eines Unternehmens
Abbildung 69: Abstrahierte Systemlandschaft eines Unternehmens
Abbildung 70: Abstrahierte Systemlandsachft eines Unternehmens mit drei Schichten
Abbildung 71: Das iBusiness Intelligence Modell mit 5 Schichten
Abbildung 72: Suchmaschinen als zusätzliches intelligentes Auge der Konsumenten
Abbildung 73: Einbindung des Lieferanten-Marktes ins iBusiness Intelligence Modell
Abbildung 74: Passive und aktive Kontakte eines Konsumenten mit einem Unternehmen
Abbildung 75: Verschiedene Kontaktzyklen führen zur "Reise des Konsumenten"
Abbildung 76: Kontakte im Konsumenten-Markt
Abbildung 77: Kontaktprozess und Kontaktteilprozesse innerhalb eines Kontaktzyklus
Abbildung 78: Kontaktzyklus im Modell
Abbildung 79: Kontakt-Teilprozesse auf der Website innerhalb des Kontaktzyklus
Abbildung 80: Systemprozesse und Teilprozesse
Abbildung 81: Systemprozesse und Teilprozesse
Abbildung 82: Involvierte Quellesysteme im Konversionprozess und Teilprozesse
Abbildung 83: Konversion - Bestätigter Kontaktprozess (Grossansicht in Anhang V)
Abbildung 84: Erfolgreicher Kontaktprozess eines Konsumenten (Grossansicht in Anhang W)
Abbildung 85: Konversion - Bestätigter Kontaktprozess eines Konsimenten mit Wertschöpfungserbringung
Abbildung 86: Konversionprozess, Prozess des Güterbezugs und Konversionsprozess des Güterbezugs
Abbildung 87: Unterstützung des Managements durch Umsetzung des BI-Ansatzes
Abbildung 88: Das iBusiness Intelligence Modell stellt die gesamte Wertschöpfungskette dar
Abbildung 89: Das iBusiness Intelligence Modell stellt die Quellsysteme der Wertschöpfungskette dar
Abbildung 90: Business Intelligence als Unterstützung für das Prozessmanagement und Business Management
Abbildung 91:Konversion der Wertschöpfungskette im iBusiness Intelligence Modell
Abbildung 92: Beispiel für Sicht des "Lower Management" (Grossansicht Z)
Abbildung 93: Beispiel für Sicht des "Middle Management"
Abbildung 94: Beispiel für Sicht des "Top Management"
Abbildung 95: Kontakte und Kontaktzyklen vor einer Konversion
Abbildung 96: Nachhaltiger Nutzen durch den iBusiness Intelligence Ansatz
Abbildung 97: Ganzheitliche Messung und Steuerung der Geschäftsleistung mit dem iBusiness Intelligence Ansatz