Fachbeiträge & Kommentare zu Business Intelligence

Die Phase "Markteingrenzung" beschäftigt sich mit dem BI-Softwaremarkt, auf dem zunächst die richtigen Marktsegmente mit grundsätzlich passenden Lösungen ("Longlist") und danach eine weitere Eingrenzung auf Lösungen für eine nähere Betrachtung ("Shortlist") vorgenommen werden. Unternehmen, die eine Softwareauswahl in Eigenregie durchführen, können Anwendererfahrungen zu Lösu...mehr

Die Betrachtung der Kosten der Softwarelösungen ist neben der fachlichen und funktionalen Bewertung ein wesentliches Entscheidungskriterium. Sie sollte auf Basis der "total cost of ownership" erfolgen, also einer möglichst gut genäherten Betrachtung aller Kosten der Einführung aber auch des Betriebes der Lösung. Sowohl die Dienstleistungskosten während der Implementierung vo...mehr

Eine formelle und vergleichende Softwareauswahl bringt Geschäftsvorteile und -nutzen und minimiert das Risiko, in der Implementierungs- oder Nutzungsphase auf Probleme zu stoßen Das Auswahlprojekt sollte priorisiert und mit genügend Ressourcen ausgestattet werden. Eine hohe Aufmerksamkeit auf Seiten der Projektsponsoren sowie Projektbeteiligten ist notwendig. Die gesamte Softw...mehr

Drews/Schilling, Reporting-Regeln situationsgerecht anwenden: Hinweise zum Umgang mit Hicherts SUCCESS-Modell, in Klein/Gräf (Hrsg.), Reporting und Business Intelligence – Berichte klar gestalten, effizient erstellen, prägnant kommentieren, 2014, S. 125–144. graphomate, www.graphomate.com, Abrufdatum 23. Januar.2020. IBCS, www.ibcs.com/de/standards/, Abrufdatum 14. Dezember 20...mehr

Gräf/Isensee/Mehanna, Management Reporting: Aufgaben, Konzeption und Umsetzung, in Klein/Gräf (Hrsg.), Reporting und Business Intelligence – Berichte klar gestalten, effizient erstellen, prägnant kommentieren, 2014, S. 25–42.mehr

Für einen Chief Financial Officer entsteht die Notwendigkeit, seine Methodiken auf den "digitalen Prüfstand" zu stellen nicht selten durch disruptive Veränderungen des eigentlichen Geschäftsmodells seines Unternehmens. Das bedeutet, dass die bestehenden klassischen Ansätze innerhalb der einzelnen Bereiche im CFO Ressort nicht mehr hinreichend funktionieren. Ein Beispiel aus ...mehr

Um Kontinuität und Vergleichbarkeit zu unserem ersten Beitrag zum SAP Digital Boardroom zu wahren, konzentriert sich dieser Beitrag hauptsächlich auf die intelligenten Assistenzfunktionen und die neuen Funktionalitäten und Praktiken, die die Arbeit mit dem digitalen Konferenzraum auf ein neues Niveau bringen. Gleichzeitig findet aber in der SAP-Analytics-Cloud-Lösung viel gr...mehr

Viele Unternehmen müssen erst noch die grundlegenden, technischen Voraussetzungen schaffen, um die neuen Möglichkeiten der Digitalisierung vollständig nutzen zu können. Rund jeder zweite Teilnehmer der CFO-Studie 2018 von Horváth & Partners nennt eine fragmentierte und heterogene IT-Landschaft eine zentrale Herausforderung im CFO-Bereich. Entsprechend geben auch 89 % der Tei...mehr

Zur Umsetzung moderner Analytics-Verfahren hat sich ServiceMaster für eine Lösung von Jedox entschieden. Jedox hat seine Plattform für Corporate Performance Management und Business Intelligence um Module für Machine Learning erweitert. Die neuen Jedox KI-Services "AIssistedTM Planning" sind direkt in die BI-Plattform integriert. Zusätzliche externe Tools sind deshalb nicht m...mehr

Dies ist der erste von 2 Artikeln, die die Einführung einer Business Intelligence (BI)-Lösung bei der Styria Media Group AG beschreiben. Während dieser erste Artikel schwerpunktmäßig die fachlich-organisatorischen Voraussetzungen erarbeitet, beschreibt der zweite Artikel "Planung und Umsetzung eines standardisierten Management Dashboards (Anwenderbericht)" die Umsetzung eine...mehr

Bliznak, SAP Digital Boardroom: Echtzeit-Analyse und Visualisierung unterstützen Entscheidungen der Unternehmensführung, in Klein/Gräf (Hrsg.), Reporting und Business Intelligence, 3. Aufl. 2017. Abdel Hadi, Zahlen kommentieren: das Fundament für gute Entscheidungen, in SAP.com Deutschland, Stand: 31.8.2017, https://news.sap.com/germany/analytics-cloud-kommentierung/, Abrufda...mehr

Eine gängige Methode ist es, Use Cases mit hohem Potenzial zu identifizieren und umzusetzen. Dazu sollten sie eine hohe Sichtbarkeit im Unternehmen erhalten. Aufgrund dieser Sichtbarkeit muss bei der Identifikation im Vorfeld sehr sorgfältig analysiert werden und der Use Case muss bestimmte Kriterien erfüllen. Der wichtigste Punkt ist ein ökonomisch messbarer Business Case. ...mehr

Anstatt einzelner Use Cases wird bei diesem Ansatz eine strukturierte algorithmisch-transformative Herangehensweise gewählt. Hierbei wird ein ganzheitliches Zielbild für eine algorithmische Steuerung entwickelt. Das Zielbild umfasst dabei neben den Modulen für die entsprechende mathematische Modellierung auch die infrastrukturellen, prozessualen und organisatorischen Aspekte...mehr

Soviel zum Konzept. Wie sieht es mit der Umsetzung in CFO-Bereichen aus? Die Erfahrung zeigt, dass es zur erfolgreichen Umsetzung AI-basierter Anwendungen im CFO-Bereich einige organisatorische und kulturelle Rahmenbedingungen zu berücksichtigen gilt. Auf der einen Seite braucht es natürlich Data Scientists, welche mit den Massendaten umgehen können, und auf der anderen Seit...mehr

Nachdem wir uns für SAP BW als Data Warehouse entschieden hatten, stellte sich die Frage, mit welchen Werkzeugen die Nutzer auf die zentrale Datenbasis zugreifen sollen. In den vergangenen Jahren hat sich das Analytics-Portfolio von SAP verändert. SAP verfolgt im BI-Umfeld mit SAP Analytics Cloud (SAC) eine Cloud-First-Strategie. Dennoch werden die On-Premise-Werkzeuge wie L...mehr

Das Advanced-Analytics-Universum umfasst 4 Bereiche, die eindeutig voneinander abzugrenzen sind. Die Bereiche sind: Descriptive Analytics, Diagnostic Analytics, Predictive Analytics und Prescriptive Analytics. Diese lassen sich anhand der Achsen Komplexität und Nutzen ("Business Value") anordnen (vgl. Abb. 3). Abb. 3: Die 4 Bereiche des Advanced Analytics Descriptive Analytics...mehr

Die Lessons Learned aus vergangenen Projekten lassen sich in 2 Kategorien einordnen. Zum einen sind notwendige technische Anforderungen zu erfüllen. Dabei ist sicherzustellen, dass die Datenanlieferung in einheitlicher Struktur und Granularität erfolgt. Die Quellen für diese Daten sind auf die ausgewählten Anwendungsfälle abzustimmen und die erforderlichen Schnittstellen früh...mehr

Das Leistungsmanagement wird durch den Finanzbereich administriert und moderiert und beinhaltet sowohl das Leistungsmanagement von Mitarbeitern, Teams sowie der Gesamtorganisation. Die individuelle Leistung von Mitarbeitern wird regelmäßig bilateral besprochen. Wesentliche Bestandteile dieser Leistungsdialoge sind stärkenbasierter Einsatz des Mitarbeiters, Weiterentwicklung ...mehr

Die angesprochenen grundsätzlichen Aufgaben des Finanzmanagements erfahren spezifische Konkretisierungen, die durch die Größe und Struktur des Unternehmens, seine Branche sowie durch die geografische Ausdehnung seines Geschäfts bedingt sind.[1] Beispiele hierfür sind: Internationales Finanzmanagement,[2] Finanzmanagement im Konzern, Währungsmanagement im Auslandsgeschäft, Überna...mehr

Ein Dashboard ist ein Hilfsmittel für Entscheidungsträger, das relevante Informationen stark verdichtet in visueller Form präsentiert. Es ist vergleichbar mit dem Armaturenbrett oder Display eines Autos, auf dem der aktuelle Betriebszustand des Fahrzeuges auf einen Blick angezeigt wird. Jede Anzeige stellt einen unabhängigen Leistungsindikator dar (z. B. Geschwindigkeitsanze...mehr

Der Begriff der Digitalisierung ist als Trend so umfassend und in seiner Verwendung häufig zu generalistisch, als dass er für eine konkrete Aussage oder Erklärung dieses Megatrends dienen könnte. Insofern muss man eine Ebene tiefer gehen und die eigentlichen Treiber der Digitalisierung betrachten, um zu verstehen, welcher Umfang und welche Effekte mit diesem Trend einhergehe...mehr

3 Begriffe – ein übergeordnetes Ziel Mit den Begriffen Big Data, Business Intelligence und auch Business Analytics ist das primäre Ziel verbunden, betriebliche Prozesse und Tätigkeiten zu analysieren, diese besser zu verstehen und daraus Implikationen zur Entscheidungsunterstützung abzuleiten. Business Analytics wird als Sammelbegriff für ein strategisches Werkzeug verstanden,...mehr

Interne und externe Daten als Inputfaktoren Im Unternehmen zur Verfügung stehende Daten unterscheiden sich in intern und extern generierte Daten, wobei sich intern generierte Daten wiederum in Primär- und Metadaten unterteilen. Als Primärdaten werden unternehmensinterne Informationen bezeichnet, während Metadaten Informationen über andere Daten enthalten, aber nicht diese Dat...mehr

Business Analytics ermöglicht Kostenreduktion Im Bereich von Business Intelligence und Business Analytics stellt die Deutsche Bahn AG ein anschauliches Beispiel dar. Für den Logistikkonzern ist es von essenzieller Bedeutung, dass seine Lokomotiven für einen geplanten Einsatz bereitstehen. Dies kann nur durch regelmäßige und möglichst optimal geplante Wartungsintervalle gewäh...mehr

Business Analytics zur Darstellung von Ereignissen Das Analysespektrum von Business Intelligence und Business Analytics unterteilt sich in 3 Stufen: die Analyse, den Forecast und die Optimierung. Während Business Intelligence sich auf die Analyse der Daten fokussiert, baut Business Analytics auf dieser Datenanalyse auf und umfasst Forecasting-Ansätze und die Optimierung von U...mehr

Zusammenfassung Komplexe und dynamische Wettbewerbsumfelder erschweren die Entscheidungsfindung in Unternehmen. Business Intelligence ermöglicht eine effiziente und zielorientierte Analyse von umfangreichen und komplexen Daten, wodurch Entscheidungen schneller und besser getroffen werden können. Eine notwendige Voraussetzung für den Einsatz von Business Intelligence-Technologi...mehr

Komplexe und dynamische Wettbewerbsumfelder erschweren die Entscheidungsfindung in Unternehmen. Business Intelligence ermöglicht eine effiziente und zielorientierte Analyse von umfangreichen und komplexen Daten, wodurch Entscheidungen schneller und besser getroffen werden können. Eine notwendige Voraussetzung für den Einsatz von Business Intelligence-Technologien ist die Samm...mehr

"Data never sleeps" – Attribute, die früher mit der pulsierenden Metropole New York City in Verbindung gebracht wurden, gelten heute umso mehr für die Datengenerierung und -verarbeitung. Damals galt New York als einzige Stadt weltweit, die über ein U-Bahn-System verfügte, das an 365 Tagen im Jahr ganztägig Verbindungen in alle 5 "Boroughs" anbot. Das U-Bahnnetz New Yorks ers...mehr

Brown/Abbasi/Lau, Predictive Analytics, IEEE Intelligent Systems, 2/2015, S. 6–8. Dedíc/Stainer, Towards Differentiating Business Intelligence, Big Data, Data Analytics and Knowledge Discovery, in Piazolo/Geist/Brehm/Schmidt (Hrsg.), Innovations in Enterprise Information Systems Management and Engineering, 5th International Conference, ERP Future, 2017. Ereth/Kemper, Business ...mehr

6.1 Unternehmensbeispiel Amazon: Big Data und Big Data Analytics Pionier der Big-Data-Analyse Im Bereich von Big Data und Big Data Analytics ist die US-amerikanische E-Commerce-Plattform Amazon führend. Das Unternehmen erstellt Produktempfehlungen, die nahezu ideal auf die Kundenbedürfnisse angepasst sind. Basis für diese Innovation war es, jeden Kunden auf Basis einer Vielza...mehr

Unternehmen können auf Basis von Big Data und Business Analytics Vorhersagen über zukünftige Entscheidungen treffen. Die Beispiele aus der Praxis zeigen, welche Chancen in Business Analytics und Big Data stecken. Insbesondere die Verwendung von unstrukturierten Daten birgt ein immenses Potenzial. Im Kontext von Big Data und Business Analytics ist es möglich, in Echtzeit auf G...mehr

Chamoni/Gluchowski, Integrationstrends bei Business-Intelligence-Systemen – Empirische Untersuchung auf Basis des Business Intelligence Maturity Model, in: Wirtschaftsinformatik, 2/2004, S. 119 – 128. Chen/Chiang/Storey, Business Intelligence and Analytics: From Big Data to Big Impact, in: MIS Quarterly, Vol. 36 (2012), 4, S. 1165 – 1188. Gänßlen/Losbichler/Niedermayr/Rieder/S...mehr

Big Data überschreitet die Möglichkeiten konventioneller IT Big Data beschreibt die Menge an Daten, welche die bisherigen Grenzen der konventionellen IT i. S. d. Erfassung, Speicherung, Verarbeitung oder Analyse von Daten übersteigt. Nichtsdestotrotz werden aus diesen Daten wirtschaftlich relevante Erkenntnisse gewonnen, die auf qualitativ vielfältigen und unterschiedlich st...mehr

Neues Rollenbild des Controllings Verständnis und Rollenbild des Controllings haben sich in den letzten Jahrzehnten deutlich gewandelt.[1] Neben einer Ausweitung des Aufgabenspektrums entwickelt sich zusehends ein neues Selbstverständnis des Controllings. Controlling wird immer stärker als Business Partner des Managements gesehen, welches auch als strategischer Partner fungie...mehr

Pionier der Big-Data-Analyse Im Bereich von Big Data und Big Data Analytics ist die US-amerikanische E-Commerce-Plattform Amazon führend. Das Unternehmen erstellt Produktempfehlungen, die nahezu ideal auf die Kundenbedürfnisse angepasst sind. Basis für diese Innovation war es, jeden Kunden auf Basis einer Vielzahl von Kundentransaktionen auf unterschiedlichsten Plattformen z...mehr

Vor diesem Hintergrund besteht eine zentrale Herausforderung für die Unternehmen darin, die Gewinnung und Nutzung von Informationen als Kernkompetenz zu begreifen, um sich im Wettbewerb zu behaupten bzw. Wettbewerbsvorteile zu erzielen.[1] BI als integrierter Gesamtansatz Business Intelligence (BI) hat sich in diesem Zusammenhang als integrierter Gesamtansatz der analytischen,...mehr

Studie "Potentiale und Wertbeiträge von Business Intelligence und Big Data" Die Studie "Competing on Analytics – Herausforderungen – Potentiale und Wertbeiträge von Business Intelligence und Big Data", aus der nachfolgend ausgewählte Teilergebnisse dargestellt werden, wurde als Online-Befragung im Zeitraum vom 01. Juli bis 30. September 2013 vom Institut für Business Intellig...mehr

Brynjolfsson/Hitt/Kim, Strength in Numbers: How Does Data-Driven Decisionmaking Affect Firm Performance?, Working Paper, Massachusetts Institute of Technology (MIT), 2011. Ghasemkhani/Soule/Westerman, Competitive Advantage in a Digital World: Toward An Information-Based View of the Firm, Working Paper, Massachusetts Institute of Technology (MIT), 2014. Imhoff/White, Self-servi...mehr

Dringender Handlungsbedarf in deutschen Unternehmen Die Studie "Competing on Analytics – Herausforderungen – Potentiale und Wertbeiträge von Business Intelligence und Big Data" zeigt – angesichts der hohen Wettbewerbsrelevanz von Informationen als strategische Ressource – insgesamt einen deutlichen Handlungsbedarf deutscher Unternehmen hinsichtlich der Ausgestaltung von BI & ...mehr

Integrierter Gesamtansatz informationsbasierter Unternehmensführung Business Intelligence (BI)/Big Data und Analytics stehen in diesem Kontext für einen integrierten Gesamtansatz, moderner, informationsbasierter Unternehmensführung.[1] Dabei haben sich Umfang und Reichweite in den letzten Jahren deutlich weiterentwickelt. Empirisch lassen sich unterschiedliche BI/Big Data Re...mehr

Bakhshaliyeva/Chen/Dommer/Semlenski/Schmedt/Schulze/Wilczek, SAP Predictive Analytics: Vorausschauende Analysen mit SAP, 2017. Bauer, Prozess-Controlling mit SAP, 2017, https://blog.orbit.de/2017/09/19/prozess-controlling-mit-sap/, Abrufdatum 8.10.2018. Chen/Chiang/Storey, Business Intelligence and Analytics: From Big Data to Big Impact, in MIS quarterly, 36. Jg., 2012, H. 4, ...mehr

Die Studie "Digitalisierung der Wirtschaft – Herausforderungen und Potenziale von BI, Big Data und Cloud" aus der nachfolgend ausgewählte Teilergebnisse dargestellt werden, wurde als Online-Befragung im Zeitraum vom 1. Juli bis 31. Oktober 2017 durchgeführt. Zielgruppe waren BI-Professionals, d. h. Teilnehmer mit hoher Business-Intelligence-Erfahrung aus dem deutschsprachige...mehr

Die immer stärkere Digitalisierung aller Lebensbereiche führt zu einer stetig ansteigenden, gigantischen Datenflut. Diese umfassende Digitalisierung hat einen gravierenden Einfluss auf Wertketten, Produkte und Dienstleistungen sowie Geschäftsmodelle der Unternehmen. Forschungsergebnisse zeigen, dass die Erschließung und Nutzung von Informationen zu einem zentralen Wettbewerbs...mehr

Brynjolfsson/McAfee, The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies, 2014. Egle/Keimer, Digitaler Wandel im Controlling, Schriften aus dem Institut für Finanzdienstleistungen Zug IFZ, Band 37, 2017, S. 1–37. Hanna, Mastering Digital Transformation – Towards a Smarter Society, Economy, City and Nation, 2016. Hoening/Esch/Wald, Big Data...mehr

Szenario 3 setzt auf dem vorangegangenen Szenario auf und unterstellt, dass Manager nur bis zu einem gewissen Komplexitätsgrad Self-Service betreiben können und wollen. Für viele Fragestellungen wird gerne auf die Expertise des Controllers zurückgegriffen. Das Szenario ist nahe am heutigen Rollenbild des Controllers als Sparringspartner. Der Controller wird dabei durch das S...mehr

Für das Controlling stellt Big Data Analytics eine Ergänzung bzw. Erweiterung des etablierten Analysespektrums dar, welches in vielen Unternehmen vorwiegend im deskriptiven und diagnostischen Bereich angesiedelt ist. Neben periodischen Standardberichten zur Beantwortung der Frage "Was ist passiert?" kommen im Kontext von Business Intelligence Werkzeuge für diagnostische Frag...mehr

Die Organisation von Cloud-Architekturen wird meist mit den Kategorien Private Cloud, Community Cloud, Public Cloud und Hybrid Cloud beschrieben. Private Cloud Anbieter und Nutzer gehören zur selben Benutzerorganisation Bei der Private Cloud gehören Anbieter (z. B. interne IT-Abteilung) und Nutzer (Fachbereiche des Unternehmens) zur gleichen Benutzerorganisation. Eine private C...mehr

Amazon (Hrsg.), Amazon Web Services, Amazon EC2 Preise, 2015; http://aws.amazon.com/de/ec2/pricing/, Abrufdatum 6.1.2015. Baun/Kunze/Nimis/Tai, Cloud-Computing, Berlin et al. 2010. Biebl, Wofür steht Cloud-Computing eigentlich?, Wirtschaftsinformatik und Management 01/2012, S. 22 – 29. Bremmer, BT-Umfrage: Schatten-IT verändert die Rolle des CIO, CIO-Magazin v. 31.12.2014; http...mehr

Die Beschleunigung des technologischen Fortschritts basierend auf innovativen digitalen Technologien hat in den letzten Jahren zu einem exponentiellen Wachstum des Datenvolumens geführt. Diese Entwicklung wird sich weiter verstärken. Dabei sind Daten aus dem Internet und aus sozialen Netzwerken nur eine Quelle dieses gestiegenen Datenvolumens. Haupttreiber für die Datenexplo...mehr

Big Data Analytics stellt eine Erweiterung des Analysespektrums im Controlling dar, das die klassische Business Intelligence durch fortgeschrittene Analysemethoden ergänzt. Eine wesentliche technologische Grundlage für Big Data Analytics stellen In-Memory-Systeme dar. Sie können Massendaten in Echtzeit verarbeiten und ermöglichen sowohl zeitnahe Entscheidungen als auch belast...mehr