Der Einsatz analytischer Informationssysteme zur Vetriebsunterstützung im Öffentlichen Personen-Nahverkehr

Inhaltsverzeichnis

• Einleitung
• Der öffentliche Personennahverkehr in Deutschland
  • Aufgaben und Situation
    • Zweckbestimmung nach dem Gesetz
    • Wirtschaftliche und politische Rahmenbedingungen
  • Unternehmensziele
    • Finanzielle Ziele
    • Kundenzufriedenheits-Ziel
    • Resultierender Informationsbedarf
    • Möglichkeiten der Informationsbereitstellung
• Data Warehouse als Basis eines Analytischen Informations-systems
  • Grundlagen
    • Historische Entwicklung
    • Aufgaben
  • Architektur
    • Extraktions-, Transformations- und Ladeprogramme
    • Operational Data Store
    • Datenbasis
    • Archivierungssystem
    • Metadaten
    • On-Line Analytical Processing
    • Front End
  • Multidimensionale Datenmodelle
    • Grundlagen
    • Grafische Modellierungsformen
    • Transformation auf die logische Ebene
  • SAP Business Warehouse
• Die Einführung von SAP BW im Vertrieb der DSW
  • Situation der Dortmunder Stadtwerke
    • Wirtschaftliche und politische Rahmenbedingungen
    • Organisatorische und informationstechnische Rahmenbedingungen
    • Zusammenfassung der Rahmenbedingungen
  • Projektverlauf
    • Definition von Anforderungen der Fachabteilungen
      • Vertriebsabteilung
      • Marketing-Abteilung
      • Beschwerdemanagement
      • Deliktverwaltung
      • Zusammenfassung der Anforderungen
    • Soll-Konzept
      • Datenmodell Verkauf
      • Datenmodell Beschwerdemanagement
      • Datenmodell Deliktverwaltung
    • Architektur und Implementierung
      • Die Datenquelle SAP PT
      • Modellierung innerhalb von SAP BW
      • Modellierung der Datenquellen
      • Ladeprozess Bewegungsdaten
      • InfoCube
    • Ausgewählte Beispiele der Queries
      • Verkauf und Umsätze Abonnement
      • Nutzung der Fahrscheindrucker
      • Vergleich externer Vorverkaufsstellen
    • Bewertung des Projektes
      • Erfolge
      • Problembereiche

  Zielsetzung und Themenschwerpunkte

  Diese Diplomarbeit befasst sich mit dem Einsatz analytischer Informationssysteme zur Vertriebsunterstützung im Öffentlichen Personennahverkehr. Am Beispiel des SAP Business Warehouse bei der Dortmunder Stadtwerke AG wird gezeigt, wie ein Data Warehouse als Grundlage für die Analyse von Vertriebsdaten dienen kann und welche Vorteile sich daraus für das Unternehmen ergeben.

  • Analyse des öffentlichen Personennahverkehrs in Deutschland und seiner Besonderheiten
  • Einleitung in die Funktionsweise und Architektur eines Data Warehouses
  • Beschreibung der Implementierung von SAP BW im Vertrieb der Dortmunder Stadtwerke
  • Bewertung der Auswirkungen des SAP BW-Projekts auf den Vertriebsprozess
  • Herausarbeitung der Herausforderungen und Potenziale analytischer Informationssysteme im Öffentlichen Personennahverkehr

  Zusammenfassung der Kapitel

  Kapitel 2 beleuchtet den öffentlichen Personennahverkehr in Deutschland, seine Aufgaben und die spezifischen Rahmenbedingungen. In Kapitel 3 wird das Data Warehouse als Grundlage für analytische Informationssysteme vorgestellt. Kapitel 4 behandelt die Einführung von SAP BW im Vertrieb der Dortmunder Stadtwerke AG. Dabei werden die spezifischen Anforderungen der Fachabteilungen sowie die Architektur und Implementierung des Systems erläutert.

  Schlüsselwörter

  Öffentlicher Personennahverkehr, Data Warehouse, SAP Business Warehouse, Vertriebsunterstützung, Analyse, Informationssysteme, Dortmunder Stadtwerke AG.

  Häufig gestellte Fragen

  Wie unterstützt SAP BW den Vertrieb im ÖPNV?

  Das SAP Business Warehouse ermöglicht die Bündelung und Analyse von Verkaufsdaten, Abonnentenzahlen und Ticketnutzung, um fundierte Marketing- und Vertriebsentscheidungen zu treffen.

  Was ist ein Data Warehouse?

  Ein Data Warehouse ist eine zentrale Datenbank, die Informationen aus verschiedenen Quellen extrahiert, transformiert und für analytische Abfragen bereitstellt.

  Welche Anforderungen hatten die Dortmunder Stadtwerke (DSW21)?

  Die Fachabteilungen benötigten präzise Daten für das Beschwerdemanagement, die Deliktverwaltung und zur Analyse der Nutzung von Fahrscheindruckern und Vorverkaufsstellen.

  Was bedeutet OLAP in diesem Zusammenhang?

  OLAP (On-Line Analytical Processing) erlaubt es, Daten multidimensional zu betrachten, beispielsweise Umsätze nach Zeiträumen, Linien und Ticketarten gleichzeitig zu analysieren.

  Welche Vorteile bietet die Analyse von Abonnements?

  Unternehmen können Trends bei der Kundenbindung erkennen, Kündigungsgründe besser verstehen und gezielte Maßnahmen zur Steigerung der Kundenzufriedenheit einleiten.