Bachelorarbeit, 2011
74 Seiten, Note: 1,7
1 Einleitung
1.1 Motivation und Zielsetzung
1.2 Inhalt und Aufbau
2 Grundlagen
2.1 Business Intelligence
2.1.1 Historische Grundlagen
2.1.2 Begriffsdefinition
2.1.3 Technische Systeme und Ansätze
2.2 Informationsbedarfsanalyse
2.2.1 Grundlagen des Informationsbegriffs
2.2.2 Informationsbedarf und Informationsangebot
2.2.3 Techniken der Informationsbedarfsanalyse
2.3 Supply Chain Management
2.3.1 Historische Entwicklung
2.3.2 Begriffsdefinition
2.3.3 Supply Chain Operation Reference Modell
2.3.4 Zielsetzung und Risiken
2.3.5 Business Intelligence – die richtige Antwort auf die Herausforderungen des Supply Chain Managements?
3 Entwicklung einer Entscheidungsunterstützung für das Supply Chain Management
3.1 Informationsbedarfsanalyse
3.1.1 Vorgehensweise
3.1.2 Strategieanalyse
3.1.3 Darstellung der Informationsbedarfe
3.1.4 Bestimmung der Entscheiderrollen
3.1.5 Erstellung der Informationsprofile
3.1.6 Zusammenfassung
3.2 Datensammlung
3.2.1 Operative Systeme zur Unterstützung des Supply Chain Managements
3.2.2 Datenaustauschstandards
3.2.3 Technologien zur Produktionsprozess- und Transportüberwachung
3.3 Datenbereitstellung
3.3.1 Extract – Transform – Load – der ETL-Prozess
3.3.2 Data Warehouse und Data Marts
3.4 Informationsgenerierung
3.4.1 OLAP
3.4.2 Data Mining
3.5 Informationszugriff
4 Schlussbetrachtung und Ausblick
Das Hauptziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines integrierten Ansatzes zur Anwendung von Business Intelligence (BI) im Supply Chain Management, um eine zielgerichtete Informationsversorgung für Entscheidungsträger sicherzustellen. Die Forschungsfrage fokussiert sich darauf, wie BI-Lösungen die betriebswirtschaftlichen Entscheidungsprozesse innerhalb komplexer Wertschöpfungsnetzwerke optimal unterstützen können.
2.1.1 Historische Grundlagen
Die erste Verwendung des Begriffes BI geht auf den deutschen Informatiker Hans Peter Luhn zurück, der im Oktober 1958 im IBM Journal einen Beitrag mit dem Titel „A Business Intelligence System“ veröffentlichte (Luhn 1958, S. 314 ff.). In diesem Artikel beschreibt Luhn die „Architektur eines Systems, das aus heutiger Sicht eine Kombination aus Dokumentenmanagement- und Text-Mining-Komponenten für ein betriebliches Aufgabenmanagementsystem darstellt“ (Gansor, Totok und Stock 2010, S. 29). Die Aufgabe des Systems war hierbei die wichtigsten Aufgaben (Action Points) zusammenzufassen um die Unternehmensziele zu verwirklichen (Gansor, Totok und Stock 2010, S. 29). Für die damalige Zeit war dies ein visionäres System.
Offensichtlich ist die Idee der informationstechnologischen Entscheidungsunterstützung betrieblicher Entscheidungsträger nicht neu. Die ersten Bemühungen diesbezüglich lassen sich bis in die 60er Jahre zurückverfolgen (Chamoni und Gluchowski 2006, S. 6). Damals entstand basierend auf den ersten Erfolgen der Basisdatenverarbeitung der Wunsch automatisch generierte Führungsinformationen zu erhalten. (Strauch 2002, S. 15). Es wurde daraufhin mit zahlreichen Projekten begonnen, die alle das Ziel hatten aus der vorhandenen Datenbasis Informationen abzuleiten, welche direkt in Planungs- und Kontrollprozesse einfließen sollten. Diese Systeme wurden unter dem Begriff Management Information Systems (MIS) zusammengefasst (Chamoni und Gluchowski 2006, S. 6). Die grundlegende Idee dieser Systeme war eine umfassende Informationsversorgung aller Führungsebenen. Dabei sollten diese mit Informationen, die auf Knopfdruck zu jedem Zeitpunkt generiert werden können, versorgt werden. Den hohen Erwartungen konnten diese Systeme damals nicht gerecht werden (Strauch 2002, S. 15). Als Gründe für das Scheitern dieser Systeme ist neben mangelnder technischer Machbarkeit (Chamoni und Gluchowski 2006, S. 6) und einer zu starken Orientierung an den Datenstrukturen der operativen Systeme auch eine zu große Zahl an irrelevanten Informationen, welche zur Überforderung der Benutzer führte, zu nennen (Strauch 2002, S. 16).
1 Einleitung: Dieses Kapitel stellt die Motivation und Zielsetzung der Arbeit dar und erläutert den Aufbau der Untersuchung.
2 Grundlagen: Hier werden die theoretischen Voraussetzungen in den Bereichen Business Intelligence, Informationsbedarfsanalyse und Supply Chain Management erarbeitet.
3 Entwicklung einer Entscheidungsunterstützung für das Supply Chain Management: In diesem Kapitel wird ein BI-Konzept erarbeitet, das von der Bedarfsanalyse bis zur technischen Bereitstellung und Auswertung der Daten reicht.
4 Schlussbetrachtung und Ausblick: Die Ergebnisse der Arbeit werden hier zusammengefasst und ein Ausblick auf die zukünftige Bedeutung der Informationslogistik gegeben.
Business Intelligence, Supply Chain Management, Informationsbedarfsanalyse, Entscheidungsunterstützung, Data Warehouse, ETL-Prozess, SCOR-Modell, Wertschöpfungsnetzwerk, Informationsmanagement, Datenbereitstellung, Strategieanalyse, OLAP, Data Mining, Operative Systeme, Kennzahlen.
Die Arbeit befasst sich mit der Integration von Business-Intelligence-Systemen in das Supply Chain Management, um Entscheidungsprozesse durch eine verbesserte Informationsversorgung zu unterstützen.
Die zentralen Themen sind die theoretischen Grundlagen von BI und SCM, die methodische Analyse von Informationsbedarfen, die technische Datenbereitstellung sowie die Anwendung von Analyseverfahren wie OLAP und Data Mining.
Das primäre Ziel ist es, einen integrierten Ansatz zu erarbeiten, der die Möglichkeiten von BI nutzt, um die Informationsversorgung für Entscheidungsträger innerhalb einer Supply Chain effizient zu gestalten.
Es wird ein systematischer, theoriebasierter Ansatz gewählt, der insbesondere die Strategieanalyse sowie das SCOR-Modell nutzt, um Anforderungen an ein BI-gestütztes System abzuleiten.
Im Hauptteil wird ein konkretes Vorgehensmodell für die Informationsbedarfsanalyse vorgestellt, Entscheiderrollen zugeordnet und die technische Implementierung der BI-Architektur (ETL, DWH, Analysetechniken) detailliert beschrieben.
Zu den wichtigsten Begriffen gehören Business Intelligence, Supply Chain Management, Informationsbedarfsanalyse, DWH und SCOR-Modell.
Die Arbeit kombiniert die strategische Ebene des SCOR-Modells gezielt mit den operativen Datenerfordernissen, um nicht nur technische, sondern primär betriebswirtschaftlich wertvolle Informationen für Entscheider zu generieren.
Das SCOR-Modell dient als strukturelle Basis, um die komplexen Prozesse einer Supply Chain zu gliedern und daraus spezifische Kennzahlen und Informationsbedarfe abzuleiten.
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