Big Data Business Intelligence

Was bedeutet BIG Data & Analytics – Business Intelligence? Ihr Ratgeber www.hsc-personal.de

BIG Data & Analytics – Business Intelligence – Ansatz

BIG Data & Analytics – Business Intelligence – Ansatz
BIG Data & Analytics – Business Intelligence – Ansatz 


Was bedeutet BIG Data? WofĂŒr brauchen Sie ein Data Ware House? Welche Daten können ausgewertet werden? Welche Statistiken sind notwendig? Wer hilft bei den Berichten? Kann die Fachabteilung Daten selber auswerten? Was ist Business Intelligence? Einfach erklĂ€rt Die Business Intelligence (BI) beschreibt grundsĂ€tzlich eine Reihe von Methoden zur Gewinnung geschĂ€ftsrelevanter Daten. Zu den wichtigsten Grundlagen gehört hierbei Big Data, fĂŒr deren Auswertung leistungsstarke BI-Systeme erforderlich sind.

Eine einfache Definition:

Definition von Business Intelligence. Business Intelligence (BI) ist ein technologiegetriebener Prozess zur Analyse von Daten und zur PrĂ€sentation verwertbarer Informationen, der FĂŒhrungskrĂ€ften, Managern und anderen Endanwendern hilft, fundierte GeschĂ€ftsentscheidungen zu treffen.

Hier finden Sie eine Übersicht zu den Fragen fĂŒr Sie:

BIG Data & Analytics – Business Intelligence – Das sammeln und verdichten von Daten aus den verschiedenen Unternehmensbereichen und separa̱ten speichern in externen Datensystemen als Datawarehouse. Diese Daten werden dann entsprechend analysiert und dienen der Entscheidungsfindung in den Unternehmen. Hierbei gibt es verschiedene Vorgehen. Sammeln aller Daten in einem “Gesamttopf” oder in kleineren Datamarts. Diese Datamarts sind dann den einzelnen Fachbereichen in den Unternehmen zugeordnet.

BIG Data & Analytics – Business Intelligence – Möglichkeiten

BIG Data & Analytics – Business Intelligence - Möglichkeiten
BIG Data & Analytics – Business Intelligence – Möglichkeiten 


Das intelligente Auswerten von Daten. Schnell einen Überblick aktuellen Kennzahlen im Unternehmen finden und neue Strategien mit Zahlenmaterial unterstĂŒtzen. Intelligente Berichte nicht nur von der IT-Abteilung entwickeln lassen sondern den Anwendern selbst die Möglichkeit zur eigenen Berichterstellung ermöglichen. Prozesse und Anwendung lassen sich so besser steuern.

Erstens die Source Systems

Business Intelligence Data Warehouse

Ein Datawarehouse nutzt die Daten aus verschiedenen Vor-Systemen. Jede Anwendung im Unternehmen oder außerhalb des Unternehmens nutzt als Basis eine Datenbank oder andere DatentrĂ€ger. Diese Daten werden dann in das Datawarehouse hochgeladen. Hierbei muss schon ein intelligentes System genutzt werden um die Daten auch in der richtigen Dichte und Nutzbarkeit hochzuladen. Es

gibt zum Beispiel Daten aus Anwendungen, wie SAP oder NON-SAP-Systeme. NON-SAP-Systeme sind zumeist Eigenentwicklungen des Unternehmen oder Systeme von Spezial-Anbietern.

Zweitens das zentrale Datawarehouse

Das zentrale Datawarehouse beihaltet dann alle relevanten Daten in einer Datenbank fĂŒr zukĂŒnftige Auswertungsmöglichkeiten. Diese Daten werden unabhĂ€ngig von den “Live”-Systemen bereitg estellt. Je nach Anforderung wir das Datawarehouse in bestimmten ZeitabstĂ€nden gefĂŒllt.

Drittens die Business Cubes

BIG Data & Analytics – Business Intelligence - Möglichkeiten
BIG Data & Analytics – Business Intelligence – Möglichkeiten 


Die Daten und Informationen werden danach in den Business Cubes bereitgestellt. Mit der sogenannten OLAP-Technologie lassen sich dann schnell nach interessanten Informationen suchen. Daher kann auf dieser Ebene Analytics-Themen umgesetzt werden.

Viertens die Frontend

FĂŒr die Anwender wird das Datawarehouse im Frontend Bereich sichtbar. Also gibt es verschiedene AnsĂ€tze Auswertungen und Statistiken durchzufĂŒhren. Der Anwender kann sich Berichte erstellen lassen oder mit intelligenten Systemen selber Berichte zusammenstellen. Der Klassiker ist natĂŒrlich die Auswertung mit Excel. Die Frontend Systeme können dann auch in einer Cloud zur VerfĂŒgung gestellt werden.

Management von Projekten im Datawarehouse-Bereich

GrĂ¶ĂŸere Projekt fĂŒr die Umstellung auf Datawarehouse-Technologie werden im Rahmen der IT-Strategie der Unternehmen oft durch Interim-Manager umgesetzt.

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