Einsatzpotentiale von Data Mining und OLAP als Bestandteile moderner Managementunterstützungssysteme

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung

1.1 Problemstellung

1.2 Zielsetzung

1.3 Aufbau

2 Managementunterstützungssysteme

2.1 Begriff und Zweckbestimmung

2.2 Architektur

3 OLAP

3.1 Begriff und grundlegende Funktionsweise

3.2 Betriebswirtschaftliche Einsatzmöglichkeiten

4 Data Mining

4.1 Begriff und grundlegende Funktionsweise

4.2 Betriebswirtschaftliche Einsatzmöglichkeiten

5 Schlussbemerkungen

Zielsetzung & Themen

Die Arbeit untersucht das Potenzial von Data Mining und OLAP als essenzielle Bestandteile moderner Managementunterstützungssysteme. Ziel ist es, den Nutzen dieser datengetriebenen Analysetechniken für betriebswirtschaftliche Entscheidungsprozesse aufzuzeigen, deren Anwendungsbereiche zu skizzieren und die synergetische Ergänzung beider Verfahren in der Unternehmenspraxis zu verdeutlichen.

• Grundlagen moderner Managementunterstützungssysteme (MUS)
• Funktionsweise und betriebswirtschaftliche Einsatzbereiche von OLAP
• Methodik, Prozessschritte und Anwendungsfelder von Data Mining
• Integration beider Ansätze in die Unternehmensplanung und -steuerung
• Praktische Beispiele aus dem Bereich Marketing und Customer Relationship Management (CRM)

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1 Einleitung: Diese Einleitung führt in die Bedeutung von Führung, Planung und Kontrolle ein und stellt den Bedarf an EDV-gestützten Managementunterstützungssystemen dar, um trotz „Datenflut“ relevante Informationen zu gewinnen.

2 Managementunterstützungssysteme: Das Kapitel definiert Managementunterstützungssysteme als analytische Informationssysteme und erläutert ihre Architektur sowie die verschiedenen Komponenten, die zur Datenaufbereitung und Entscheidungsunterstützung notwendig sind.

3 OLAP: Hier werden die Funktionsweise von Online Analytical Processing und der Einsatz von multidimensionalen Datenwürfeln beschrieben, um komplexe betriebswirtschaftliche Abfragen und Analysen effizient zu ermöglichen.

4 Data Mining: Dieses Kapitel erläutert den KDD-Prozess und verschiedene Data-Mining-Verfahren, die autonom Muster in großen Datenbeständen identifizieren, sowie deren Anwendungsmöglichkeiten, insbesondere im CRM.

5 Schlussbemerkungen: Der abschließende Teil fasst die synergetische Bedeutung von OLAP und Data Mining zusammen und gibt einen Ausblick auf zukünftige Entwicklungen wie Web Mining und Text Mining.

Schlüsselwörter

Managementunterstützungssysteme, OLAP, Data Mining, Entscheidungsunterstützung, Unternehmensplanung, Business Intelligence, Kundenbindungsmanagement, Warenkorbanalyse, Kennzahlensysteme, Data Warehouse, CRM, Online Analytical Processing, Wissensmanagement, Absatzplanung.

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Arbeit?

Die Arbeit beschäftigt sich mit der Nutzung von analytischen Systemen zur Unterstützung des Managements, wobei ein besonderer Fokus auf den Methoden OLAP und Data Mining liegt.

Was sind die zentralen Themenfelder?

Die Schwerpunkte liegen auf der Architektur von Managementunterstützungssystemen, der Funktionsweise multidimensionaler Datenanalyse (OLAP) und der automatisierten Mustererkennung mittels Data Mining in betriebswirtschaftlichen Prozessen.

Welches ist das primäre Ziel der Arbeit?

Das Ziel ist es, die Einsatzpotenziale von OLAP und Data Mining für das Management aufzuzeigen und zu erläutern, wie Unternehmen diese Verfahren für eine effizientere Entscheidungsfindung nutzen können.

Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?

Die Arbeit basiert auf einer theoretischen Analyse und Zusammenfassung existierender Fachliteratur zur Wirtschaftsinformatik, ergänzt um anwendungsorientierte Praxisbeispiele aus der Betriebswirtschaftslehre.

Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?

Der Hauptteil gliedert sich in die Darstellung der Architektur von Managementunterstützungssystemen, eine detaillierte Einführung in OLAP samt Anwendungsbeispielen (z.B. Vertriebscontrolling) sowie eine ausführliche Analyse der Methoden und Einsatzgebiete von Data Mining.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?

Zu den wichtigsten Begriffen zählen OLAP, Data Mining, Managementunterstützungssysteme, Business Intelligence, Entscheidungsunterstützung und Customer Relationship Management.

Warum wird OLAP als nutzergetrieben und Data Mining als datengetrieben bezeichnet?

OLAP erfordert vom Anwender eine konkrete Fragestellung oder Hypothese, während Data Mining durch autonome Algorithmen große Datenmengen nach zuvor unbekannten Zusammenhängen und Mustern durchsucht.

Welche Rolle spielt die Balanced Scorecard in diesem Kontext?

Die Balanced Scorecard dient als Anwendungsbeispiel, um zu verdeutlichen, wie komplexe Kennzahlensysteme aus operativen Vorsystemen abgeleitet und mittels Data-Warehouse-Strukturen und OLAP-Analysen unterstützt werden können.