Summary: Umsetzung des Business Intelligence-Ansatzes | www.iBusiness-Intelligence.org

Umsetzung des Business Intelligence-Ansatzes

Die Umsetzung des BI-Ansatzes erfolgt mit IT-Systemen. Die Informationstechnologien und die „Informationen“ sind damit das Mittel, um Business Intelligence zu betreiben. Die Technologien stellen immer das Mittel für und die Unterstützung bei etwas dar – wie dem Betrieb, der Steuerung und Optimierung des Geschäfts. Je enger und besser das IT-Management auf das Geschäft abgestimmt ist, desto grösser ist der Nutzen. Die IT und die Wissenserzeugung mit ihrer Hilfe stellen deshalb einen wichtigen Erfolgsfaktor für den Betrieb, die Steuerung und die Optimierung eines Unternehmens dar. Die Ausgestaltung der IT und insbesondere die gezielte Wissenserzeugung bleibt jedoch immer dem Menschen vorbehalten und kann nicht durch Maschinen ersetzt werden, da Intelligenz, Kreativität und Intuition menschliche Eigenschaften sind (vgl. ebd.). Das Management der IT und dem damit gespeicherten Wissen kann deshalb als ein kritischer branchenübergreifender Erfolgsfaktor betrachtet werden, dem eine theoretische fundierte Konzeption zugrunde liegt (Präzisierung von Lehner, 2012, S. 13).

Für die Verwendung von Daten für die gezielte Wissenserzeugung im Rahmen der Unternehmenssteuerung müssen die Daten aus den ausführenden Quellsystemen in ein Steuerungssystem überführt werden. Dabei müssen die sich veränderten Daten der Quellsysteme aus ihrem ursprünglichen Kontext und Datenhaltung herausgelöst und in ein unternehmenszentrales Datenhaltungssystem geladen werden. Durch die Transformierung der Daten in ein zentrales Data Warehouse werden sie zu dispositiven Steuerungsdaten für die Unternehmenssteuerung aufbereitet. Dieser Transformationsprozess ist massgebend für die Qualität und Verwendbarkeit der Daten und deshalb seine Umsetzung sowie die danach erfolgende Betreuung und Weiterentwicklung essenziell bei der Umsetzung des BI-Ansatzes. Im ETL-Prozess wird definiert, welche Daten in welcher Form aus den Quellsystemen extrahiert werden sollen und wie die Daten zu bereinigen sind. Die Fehlerfilterung der Daten ergibt wertvolle Aufschlüsse über die Datenqualität in den ausführenden Systemen. Die Datenqualität kann durch den ETL-Prozess für die Verwendung im Data Warehouse sichergestellt, jedoch nicht automatisch in den Quellsystemen korrigiert oder gar vermieden werden. Die Informatik unterstützt das Unternehmen bei der Sicherstellung der Datenqualität mit technologischen Mitteln und kann durch Aufschlüsse aus dem ETL-Prozess wertvolles Wissen für die Verbesserung der Datenqualität ins Unternehmen miteinbringen. Nach der Filterung der Daten werden diese in eine neue einheitliche Datenstruktur übertragen. In der Umsetzung des ETL-Prozesses wird definiert, welche Datentypen und Datenarten es gibt und in welchem Verhältnis die Daten neu zueinander stehen sollen. Bei einem klassischen Data Warehouse werden die Daten aus mehreren statischen Datenbanksystemen herausgezogen und in statischen Verhältnissen innerhalb des Data Warehouse gespeichert. Nach der Filterung der Daten werden diese dadurch syntaktisch harmonisiert und in eine neue gleiche thematische Anordnung gebracht. Nach der syntaktischen und betriebswirtschaftlichen Harmonisierung stehen die Daten im Kern des Data Warehouse („Core Date Warehouse“) den Anwendungssystemen zur Verfügung. Innerhalb des Data Warehouse werden die Daten danach weiter verarbeitet, dabei aggregiert und mit veränderten errechneten Daten angereichert.



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