Business Intelligence

BI macht aus Daten Wissen

Delivery: DW = Informationen

Discovery: DM / KM Methoden

Sharing: Strategic Enterprise Mgmt

Bereiche: DM, OLAP, DW, Internes / Externes Berichtswesen, MIS, KM

Reporting

Anforderungen: Hohe Aufwände, Budgetierung & Forecasting, heterogene Datenquellen, Kalkulationslogik, graphisch, „businesslike“, Datenaggregation, Reporting n. Strategiekonformität

Typen: Standard, Exception, Ad-Hoc

Probleme: Medienbruch, manuelle NA

Aggregationsebenen der Daten

KBIs Þ Entscheidungen

Business Rules Þ Steuerung

Business Metadata Þ Vergleichbarkeit

Infocubes / DW Schema Þ Korrelation

Summary Data Þ Messung

Operational Data

Reporting-Anforderungen nach Basel II

Transparentes & Zeitnahes Reporting

OLAP – Online Analytical Processing

Multidimensional

Transparenz

Zugriffsmöglichkeiten

Konsistente Leistungsfähigkeit

Client/Server Architektur

Unbegrenzte Dimensionen

Dünn besiedelte Matrizen

Mehrbenutzerunterstützung

Unbeschränkte Operationen

Intuitive Analyse

Flexibles Berichtswesen

Unbegrenzte Konsolidierungsebenen

FASMI

Fast Analysis of Shared Multidim. Inform.

OLAP Operations

Drill Down – Detailierung

Roll Up – Abstraktion

Slice – Filterung

Dice – Perspektive

OLTP – Online Transaction Processing

Transaktionssicherheit, parallele Anfragen,
hoher Datendurchsatz, ACID-Prinzip,
Operatives System
Þ typischerweise ERP mit RDBMS

BI Technologiespektrum

DW, ETL-Tools, DW-Tools, DM, OLAP, Reporting, DMOD-Tools, MDMgmt, EAI

Star/Snowflake-Schema

Faktentabelle: Foreign Keys in die Dimensionstabellen. Starschema: je eine DT, Snowflakeschema: jede DT in Normalform. Galaxy: VB

DW – Data Warehouse – Konsolidierung

Extraction Þ Storage Þ Analysis

Zentraler / Dezentraler Ansatz

Aufwand: 75-90% ETL, 10-25% Analyse

Nutzen: Entscheidungsfindung

Datacube vs. Multicube (mehrdimensional)

Dimension: Ordnung von Elementen

Zu beachten: Prototyping & iterative Verbesserung, Datenqualität, Komplexität der Ladejobs, Dauerhaftigkeit des Dmods

Business Content

Vordefinierte, rollenbasierte, aufgabenorientierte Informationss. mit Templates

Datenqualität

Teilmenge der Informationsqualität

Probleme: Daten unterschiedliche aktuell, Datenformate unterschiedlich, Schreibweise, Fehlerhaft, Missbraucht, Uneinheitl.

Metriken: Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität, Glaubhaftigkeit, Interpretierbarkeit, Zugreifbarkeit, Kosten

Beispiele: Einheiten normieren, Dublettenprüfung, Postalische Korrekturen, G/K

ETL

Daten aus operativen DBs ins DW

Data Source Þ E/T/L Jobs Þ ERP Ziel

Best practice: KISS, Wiederaufsetzmöglichkeiten, Staging Files, Restrict Files

Revisionssichere interne Dokumentation!

Metadatenmanagement

Effiziente Verwaltung von Stammdaten

Risiken: Inventurprobs, Kundenbeziehung.

Ablauf: Konsolidierung von Inhalten, ein SDS, Stammdatenharmonisierung

Mehrwert: Qualität, Datensicherheit, Geschwindigkeit

EAI – Enterprise Application Integration

Integrationskonzept: Interoperability verschiedener Anwendungen, Heterogene Systemlandschaft Þ Frage d. IT Mgmt

Integrationsserver vs. Portale.

EAI Architektur

Transport: EAI Bus als Datenschieber

Persistence: Dauerhafte Speicherung

Security: SSO / Login / MU / Crypto

Transaction: Two-Face-Commit

Format Engine: Data Exchange

Application Interfaces: HTTP, MQS

Process Management: Workflow

ACID hat hier leider nix mit 1988 zu tun:

Atomicity Consistence Isolation Durability

KDD – Knowledge Discovery in Databases

In großen Datensuppen Wissen rausfischen
Þ KDD ist ein Prozess, Data Mining
eine Technologie in dem Prozess.

Datenbanken enthalten neben den reinen Daten noch mehr Informationen, die nie explizit gespeichert wurden: Muster, Metawissen

Bewertungskriterien von Wissen: Korrektheit, Allgemeinheit, Nutzbarkeit, Verständlichkeit, Neuheit, Bedeutsamkeit, Relevanz.

Perspektive OLAP: was war, DM: Zukunft

OLAP Applications

Marketing & Sales Analysis, Clickstream Analysis, Direct Marketing, Budgeting, Financial Reporting & Consolidation, Management Reporting, EIS, Profitability Analysis, Quality Analysis

Data Mining

effiziente Suche

in großen Datenbeständen

Visualisierung & Interpretation: Datenverdichtend, explorativ & extrapolierend

ohne Fachstatistiker anwendbar

Ziele des Data Mining

Clustering

Classification

Association Analysis

Concept Description

Prediction

Outlier Detection

Anwendungen

Warenkorbanalyse, Suchmaschinen, Bonitätsprüfung bei Kreditvergabe, Analytical CRM, Mailings, Rasterfahnung, Zensur, Risikoanalysen, Katalogisierung, Bilddatenanalyse

EDA Explorative Datenanalyse

Technik des DM

Prozess des KDD

Zieldefinition

Selection: Auswahl der Daten

Preprocessing / Cleansing

Transformation

Mining

Interpretation Þ weiter bei 2 (Iteration)

Data Preparation

Daten sind unvollständig / noisy / inkonsistent,

Cleaning (Mittelwert)

Integration versch. Datenquellen

Transformation = fachliche Aggregation

Reduction (Dimensionsreduzierung, Datenkomprimierung)

Discretization (Werteklassenbildung)

Data Mining Methoden & Algorithmen

Datenbanktypen: RDBMS, GIS, MM, web

Ergebnisarten: associations, classification rules, clustering, characterisation rules

Theorie: KI, NN, Statistik, Genetische Alg.

Ergebnisarten

Clustering: Gruppenbildung bei vorher unbekannten Eigenschaften.

Classification: Gruppenbildung bei vorher bekannten Eigenschaften

Associations: Wenn-Dann-Regeln (Support / Confidence einer Aussage)

Clusteranalyse

„Suche nach Inseln der Einfachheit im Meer der komplexen Datenmenge“ in zwei Schritten:

Ähnlichkeitsmaß

Algorithmus

Merkmalsarten: Nominal, Ordinal, Metrisch

K-Means: Mittelwert, PAM: Bester Wert

Vorarbeiten

Ausreisserbehandlung, Hochkorrelierte Merkmale, Skalierung vereinheitl., konstante Merkmale

Association Algorithms

Support: Wahrscheinlichkeit

Confidence: Zuverlässigkeit

Datengeneralisierung / Content Description

Drill Down / Roll Up / Slice / Dice

Generische Marketingstrategien nach Porter

Kostenführerschaft (Economies of scale, Massenfertigung) Þ typisch für Große

Leistungsdifferenzierung (Spezialist, Nischenmarkt) Þ typisch für Startup

Pareto-Regel

70/25/5 nach Umsatz Ý, Kundenanzahl ß,
Investitionswürdigkeit Ý.

Kundenbewertungsmodelle

Pareto, Loyalitätsstufenleiter, ABC, DB, Scoring, CLV, Lifestyle-Typologien, Mikrogeogr. Segm.

Customer Lifetime Value

Gewinnung neuer Kunden

Entwicklung bestehender Kunden

Ausschöpfung bestehender Kunden

Bindung bedrohter Kunden

Rückgewinnung ehemaliger Kunden

Kundenorientierung

Kundenzufriedenheit (Leistung, Preis, Qualität, Service) Þ Loyalität (Vertrauen, Involvement) Þ Bindung (Folgekauf, Cross-Buy, Empfehlungsmarketing) Þ Geschäftserfolg

Kundenbeziehung:

Erweitern: Welche Neukunden sind attraktiv? Produktportfolio? Verkaufsbotschaft?

Verlängern: Wer bleibt uns treu? Wettbewerber? Was für Kunden haben wir?

Vertiefen: Share of wallet? Cross-Selling? Up-Selling?

Kundenerwartung: Wirtschaftliche Lösung, Mitspracherecht, korrekte Informationen, verbindliche Aussagen, freundliche Behandlung, Engagement, Leistung.

Qualität im Service: Reliability, Responsiveness, Assurance, Empathy, Tangibles, Kommunikations-Skills

Ursachen der Kundenbindung: situative, vertragliche, ökonomische, technische, psycholog.

12 Regeln zur Kundenbindung

Aufbau einer Beziehung zu jedem Kunden

Angelegenheit aller Mitarbeiter

Auf den Kunden hören

Der Sache auf den Grund gehen

Kundenkontakte beurteilen

Ein vollständiges Kundenbild

Kunden besser kennenlernen

Ausgewogenes Konzept

Rollen tauschen

Die eigene Botschaft verstärken

Reale Forderungen & Maßnahmen

Erfolge feiern

Kennzahlensysteme

SMART – Spezifisch Messbar Ausführbar
(= Umsetzbar) Relevant Terminiert

Wirtschaftlich zu ermitteln / Eindeutig /
Ursächlich / Reproduzierbar / Akzeptiert

Balanced Scorecarding: Ausgewogenheit

Finanzielle Perspektive
Kunden	Vision + Strategie	Interne Prozesse
Lernen + Entwicklung

Einführung BS

Ist-Aufnahme: Strategie & Organisation, Prozesse, Ziele, Kostenverrechnung
Þ Transparenz der Rahmenbedingungen

Definition Ergebnis-Center: Strukturdefinition, Services & Metriken, Verrechnung, Teamwork
Þ Interne Spiegelung d. Marktmechanismen

Entwicklung der BS: Konzeption, Aufdeckung der Treiber, KPIs, Kennzahlenhierarchie, Benchmarkfähigkeit
Þ Abbildung der strategischen Ziele

Implementation: Maßnahmenplan, Startwerte, Coaching der Verantwortlichen
Þ Einführung der Balanced Scorecard

Schleife: Planung Þ Formulierung Þ Kommunikation Þ Implementierung Þ Feedback

Lessons Learnt: Jede BS ist individuell.
Interdisziplinarität ist sinnvoll.
Konzentration auf die wichtigsten Kennzahlen

Grundlegende Kennzahlen

Finanzielle Performance: Umsatz, Rendite, Cash Flow, EVA, MVA, ABC

Kundenzufriedenheit: Kündigungsrate, Marktanteil, Beschwerderaten, verlorene Aufträge, Preisvergleich mit der Konkurrenz

Prozesskennzahlen: Durchlaufzeiten, Produktivität, Sicherheitsindex, Ertrag, Aufwand

Mitarbeitereffizienz: Verfügbarkeitsquote, Wertschöpf., Loyalität, Kompetenz, Motivation

Analytical CRM als Kundenwissensbasis

Kundenpläne

Kundenpräferenzen / Kaufmuster

Kundenzufriedenheit (Bindungsraten, Kauffrequenz, Feedback)

Kundenkennzahlen

Bewegungsdaten (Profitabilität, CLV, Kundenpotential)

Preise und Vereinbarungen

Kundenkontakte / Historie / Events

Kundenstammdaten

Struktureelemente der Kundenorientierung

QualityM / ServiceM / KundenbindungsM / BeschwerdeM / InnovationsM / Internes Marketing / Kommunikationspolitik / Implementierungsplanung / Feedback

Design eines Fragebogens

Drei Fragekategorien:

Gesamtzufriedenheit

Schlüsselbereiche

Vertiefungs / Kontrollfragen

Kriterien: kurz, einfach, eindeutig, nicht suggestiv, spezifisch, keine Schätzfragen

Benchmarking Þ Best Practices

Ziel: fortlaufende Prüfung & kontinuierliche Verbesserung. Bereiche:

Effizienz & Effektivität

Qualität & Produktivität

Strukturen & Prozesse

Produkte & Dienstleistungen

SAP R/3 SEM / Business Analytics

„Vollständige Managementumgebung“

Business Information: Datentypen, -angebot, -nachfrage, -aufbereitung

Business Planning & Simulation: Modellierung, Planungsfunktionen, -anwendungen, -simulation

Business Consolidation:
Stammdaten, Datenmonitor, -Beschaffung, -Konsolidierung, Reporting

Corporate Performance Monitor:
Business Explorer, Kennzahlenkatalog, Kennzahlenbäume, Cockpit, Balanced Sc.

Stakeholder Relationship Manager:
Stakeholdersystem, Webportal, Communication, Support & Analyse

Dienstleistungsqualität

Zuverlässigkeit Gewandheit Freundlichkeit Großzügigkeit Toleranz Zuhörvermögen Ehrlichkeit Verantwortungsübernahme Respekt Offenheit Interessiertheit Engagement

Der erste Eindruck entscheidet! Erscheinungsbild nach aussen! 90% des Erfolges Vorbereit.

Reporting in der Praxis

Ergebnisrechnung wichtigste Grundlage

Liquidität / CF zu wenig berücksichtigt

2/3 monatliches Reporting

noch zu selten Benchmarking

MIS sind im kommen ( SAP / Excel )

Portale = EAI für Arme

Personalisierung, Einheitliches Zugriffstor

Ziele: Integration der Benutzerfunktionen / Anwendungen über einen Brauser

10 wichtigste Erfolgsfaktoren:

Benutzerfreundlichkeit

Ubiquität (Universeller Zugriff)

Dynamischer Zugriff

Erweiterbarkeit

Collaboration

Personalisierung

Notification

Security

Skalierbarkeit

Administrierbarkeit

2003-12-21T08:03:25