Einführung in die Wirtschaftsinformatik (Subject) / Entscheidungsunterstützung- und Wissensmanagementsysteme (Lesson)
- Daten, Informationen, Informationsobjekte, Wissen? Daten: Wahrnehmungen über verschiedene Dinge - gedruckte, gespeicherte Form Informationen: Daten in einem bestimmten Bedeutungskontext Informationsobjekte: kontextuell aufbereitete Daten (z.B. Dokumente, E-Mails, Webseiten) Wissen: Gesamtheit der Kenntnisse und Fähigkeiten, die Menschen zur Lösung von Problemen einsetzen
- An wen wenden sich strategische und taktische Anwendungssysteme? strategische: richten sich an die Unternehmensführung und das Topmanagement (Unterstützen Steuerungsprozesse, Hauptaufgabe: Informationen zu spez. strat. Problemstellungen zur Verfügung zu stellen) taktische: unterstützen alle Zielgruppen im Unternehmen (Durchführung von Unterstützungsprozessen, Unterstützung des operativen Betriebs)
- Welche Aufgaben haben Anwendungssysteme/ Managementunterstützungssysteme? Anwendungssysteme: versorgen des Managements mit relevanten Informationen Managementunterstützungssysteme (MUS): Unterstützung von Planungs- und Kontrollaufgaben, Entscheidungsfindung erleichtern
- Wert einer Entscheidung Entscheidungen müssen schnell getroffen werden Wert von Qualität der zur Verfügung stehenden Infos abhängig: Anforderungen an Infos - Relevanz, Zielsetzung, Verwendungsbereitschaft, Wahrheitsgehalt, Präzision, Vollständigkeit
- Nach welchen Typen werden MUS unteschieden? Welche Aufgaben haben die Schichten eines MUS? Nach Managementebene und Entscheidungssituation unterschieden (hierarchisch und funktionell) Topmanagement: Unterstützung von strategischen, langfristigen, bedeutsamen Entscheidungen; Mittelmanagement: Unterstützung von mittelfristigen, taktischen Entscheidungen; operatives Management: Unterstützung von kurzfristigen, operativen Entscheidungen
- Klassifizierung von MUS Operatives Management, strukturiert: Berichts- und Kontrollsysteme (BuK) Mittelmanagement, semistrukturiert: Entscheidungsunterstützungssysteme (EUS) Topmanagement, unstrukturiert: Führungsinformationssysteme (FIS)
- Berichts- und Kontrollsystemen Bereitstellung von relevanten und inhaltlich korrekten Infos für operativen Management: Überwachung & Steuerung aller Geschäftsaktivitäten verbessern übernehmen Daten aus operativen Systemen und bereiten diese in Berichten auf Eingaben: Daten aus operativen Systemen Auswertung: Verwendung von einfachen Methoden und Verfahren (z.B. Berichte)
- Entscheidungsunterstützungssysteme (EUS) Unterstützen das Treffen semistrukturierter und unstrukturierter Managemententscheidungen durch Kombination von Daten, analytischen Methoden und Modellen Aufgabe: siehe oben Eingabe: spezifische, relevante Daten sowie Daten aus op. Aw Auswertung: Verwendung analytischer Modelle, Data-Mining Techniken Ausgabe: Entscheidungsanalysen, Berichte, etc. Anwendungsgebiete: Unterstützung des SCM, CRM, Preisoptimierung, Kundenanalysen
- Aufbau eines Entscheidungsunterstützungssystems (EUS). Datenbankmanagementsystem (Operative, Externe Daten) Modell- und Methodenverwaltungssystem (Modelldatenbank, Methodendatenbank) Dialogmanagement (Benutzeroberfläche)
- Führungsinformationssysteme (FIS) Eingesetzt zur Informationsversorgung, Unterstützung des Topmanagements Unterstützung in Treffen von unstrukturierten Entscheidungen Aufgabe: Unterstützung, Herausfilterung rel. Daten (frühzeitige Erkennung, Trends) Eingabe: aggregierte interne und externe Daten Auswertung: Nutzung von flexiblen Selektions-, Verdichtungs-, Auswertungsmethoden Ausgabe: grafisch aufbereitete Managementberichte
- Aufbau von Führungsinformationssystemen (FIS) Datenbank (FIS-eigene Datenbank, operative Datenbank, Externe Datenquellen) Strategische Planung, Kontrolle und Steuerung, Berichtswesen, Trendanalysen Analyse und Präsentation (Management-Dashboard, Portfoliodarstellung, Unternehmensanalyse)
- Business Analytics Anwendungen, Methoden und Techniken, die Daten aus vielen verschiedenen Quellen (aus dem gesamten Unternehmen gesammelt und integriert, aufbereitet - Erkenntnisgewinnung zur Optimierung und Steuerung von Geschäftsprozessen) sammeln, speichern und analysieren.
- Business Intelligence Kern von Business Analytics Datenspeicherung, Herausfilterung von bestimmten Ereignissen, Ursachen, Prognosen Ansatz, um den Informationsbedarf von Entscheidungsträgern zu begegnen
- Ausschlaggebende Trends für BI-Systeme und Nutzenpotentiale Volumen der weltweit verfügbaren Daten Heterogenität der verfügbaren Daten Bereitstellung einer integrierten Datenbasis multidimensionale Datenanalysen unternehmensrelevante Trends frühzeitig entdecken verbesserte Kundenanalyse
- Stufen des Business Intelligence Stufe 1 - Datenquellen: Interne Quellen (SCM-, ERP-, CRM-Systeme), Externe Datenbanken, Internetbasierte Daten (Daten in unterschiedlichen Formaten werden standardisiert) Stufe 2 - Staging: 1. Extraktion, Transformation und Laden der Daten (ETL); 2. Transformation: zwischengespeicherte Daten in ein festgelegtes multidimensionales Datenmodell umwandeln; 3. Laden: Speicherung der Daten im Data Warehouse, hinreichender Detaillierungsgrad Data Warehouse: Subjektorientierung
- Data Warehouse Unternehmensweite Datenbank, die als zentraler Speicher und einheitliche und konsistente Datenbasis zur Entscheidungsunterstützung aller Bereiche und Ebenen im Unternehmen bietet und unabhängig von operativen Anwendungssystemen betrieben wird. Alle für ein Unternehmen relevanten internen und externen Daten werden zusammengeführt.
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- Vorteile durch Data Warehouse. Verbesserung der Datenqualität Schneller Zugriff, effiziente Analyse Reduktion von Kosten Anwenderfreundliche Zugriffsmöglichkeiten
- Online Analytical Processing (OLAP) Ansatz der Entscheidungsunterstützung Ansatz, um Daten eines Data Warehouse nach mehreren Dimensionen zu analysieren Slicing-Operation: Scheiben aus Datenwürfel ausschneiden Dicing-Operation: Teilwürfel aus Würfelkomplex extrahieren
- Data Mining softwaregestützte Ermittlung bisher unbekannter Zusammenhänge, Muster, Regeln und Trends in umfangreichen Datenbeständen (Umsatzprognosen für bestimmte Produktgruppen, Identifizierung von Mustern in Datenbeständen)
- Big Data Analytics Darunter werden verschiedene technologische Ansätze zusammengefasst, die sich mit der Speicherung, Verwaltung, Analyse und Visualisierung sehr großer Datenbestände aus vielen unterschiedlichen Quellen und Formaten befassen. Eigenschaften im 4V-Modell zusammengefasst: Volume (beschreibt das zunehmende Datenvolumen), Velocity (hohe Geschw., mit der neue Daten erzeugt werden), Variety (zunehmende Datenvielfalt), Veracity (Qualität und Vertrauenswürdigkeit von Daten) Datenanalyse häufig explorativ
- Eigenschaften von Wissen. subjektiv bzw. personengebunden kontextabhängig handlungsbezogen
- Wissensmanagement Umfasst den systematischen Einsatz von Instrumenten der Organisation sowie von Informations- und Kommunikationstechnologien für ein gezieltes Aufbauen, Verfügbarmachen und Anwenden von Wissen zum Erreichen wohldefinierter Prozess- und Unternehmensziele.
- Wissensgenerierung Speicherung und Retrieval von Wissen Wissenstransfer Wissensanwendung Erweitern des bestehenden Wissens und generieren von neuem Wisssen Verankerung von Wissen im Unternehmen weitergeben von Wissen, damit es nachhaltig bewahrt werden kann und an den Stellen zur Verfügung gestellt werden kann, wo es benötigt wird. Anwenden des Wissens anhand verschiedener Mechanismen
- Handlungsfelder im Rahmen des Wissensmanagements Inhalt - Content-Management: enthält Informationen und den zugehörigen Kontext, ist in Informationsobjekten gespeichert und direkt durch den Menschen lesbar (Dokumente, Intranet, Internet, E-Mail, etc.) Kompetenz - Kompetenzmanagement: umfasst alle Kognitionsfähigkeiten eines Menschen sowie die persönlichen Handlungs- und Entscheidungsfundungskapazitäten - aufsummierte Wissen (Erfahrung, kognitive Fähigkeiten etc.) Kollaboration - Community-Management: informelle oder semiformelle Struktur der Zusammenarbeit (Netzwerke, Arbeitsgruppen etc.) Kultur: Unternehmenskultur ermutigt Menschen, ihr Wissen auszutauschen
- Content-Managementsysteme Unterstützen Unternehmen dabei, jegliche Form von Inhalten zu verwalten. Anwender - Erstellen/Generieren, Taggen/Klassifizieren/Speichern... - Repositorium (Datenspeicher): Berichte, Präsentationen, Memos, E-Mails, Grafiken, Nachrichten...
- Was ist Inhalt? Bestehend aus drei Komponenten: Information, Struktur, Präsentation in Form von digitalen Informationsobjekten abgelegt
- Push- und Pull-Systeme: Austausch und Verteilung von Inhalt Push-Systeme: spezialisiert auf das Senden von Inhalten, liefern diese zu einem bestimmten Zeitpunkt an einen oder mehrere Adressaten Pull-Systeme: spezialisiert auf die Speicherung von Inhalten
- Beispiele für Content-Managementsysteme Dateiserver: stellen Netzlaufwerke bereit (z.B. Google Drive, Dropbox) Teamdatenbanken Dokumentenmanagementsysteme Unternehmensportale: Intranet etc.
- Community-Managementsysteme Community Erleichtern die Zusammenarbeit in Communities Strukturen der Zusammenarbeit, Communityarten: Wissensgemeinschaften (Austausch von Erfahrungen), Interessengemeinschaften (Erfahrungsaustausch zwischen Wissensträgern mit vergleichbaren Interessen), Wissensnetzwerke (Entwicklung und Nutzung von Wissen) Phasen von Communieties: Bildung, aktive Nutzung, sukzessives Ausklingen
- Beispiele für Community-Managementsysteme Dateiserver E-Mail: klassisches System asynchroner Kommunikation Audio- und Videodienste Disskussionsforen und Mailing-Dienste Groupware Weblogs Wikis Soziale-Software-Plattformen
- Kompetenzmanagementsysteme Was ist Kompetenz? Unterstützen die systematische Analyse, Transparenzierung, Bewertung, Entwicklung, Förderung und Nutzung der von Menschen in einem Unternehmen gehaltenen Kompetenzen Summe des Wissens einer Person; Kompetenzarten: Fachkompetenz (Ausbildungsstand, fachliche Know-How), Führungskompetenz (Fähigkeiten zur Leitung), Sozialkompetenz (soziale Interaktion), Persönlichkeitskompetenz (Fähigkeiten zum eigenverantwortlichen Handeln) --- individuelle, kollektive Kompetenz
- Beispiele für Kompetenzmanagementsysteme Kompetenzraster: ordnet die Kompetenzen in einer hierarchischen Struktur Kompetenzprofile: Überblick über die Kompetenzen einer Person, verschiedene Kompetenzarten durch Kompetenzarten abgebildet Kompetenzverzeichnisse und Gelbe Seiten E-Learning-Systeme: virtuelle Seminarräume, webbasiertes Training, Online-Fragebögen... Human-Ressource-Managementsysteme (HRM-Systeme): speichern von Personaldaten, Kompetenzprofile erstellen
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- Worflow-Managementsysteme Workflow: formal beschriebener Geschäftsprozess, ganz oder teilweise automatisierter Geschäftsprozess Workflow-Managementsysteme: rechnergestützte Systeme, die arbeitsteilige Prozesse aktiv steuern greift auf ein DMS-System zurück grundlegende Komponenten: Modellierungskomponente, Simulationskomponente, Ausführungskomponente, Workflow-Informationssystem, Schnittstellenkomponente