Peter Gluchowski

Integrationstrends bei Business-Intelligence-Systemen: Empirische Untersuchung auf Basis des Business Intelligence Maturity Model

Abstract”Business intelligence” (BI) is a term for information systems which support decision makers in providing business analysis on the basis of internal and external data. Until now there exist only few valid results of research about the actual level of usage and maturity of implemented BI-systems. A maturity model with five levels of evolutionary development can be used as a framework for an empirical survey. Aspects like business content, technology and organisational impact are recorded and evaluated. First conclusions about the gap between theoretical concepts and the state of enterprise-wide implementations of BI systems are deduced. These statistical findings lead to a BI benchmarking in specific industrial sectors and general strategic recommendations.

Shaping the Next Incarnation of Business Intelligence

The body of knowledge generated by Business Intelligence (BI) research is constantly extended by a stream of heterogeneous technological and organizational innovations. This paper shows how these can be bundled to a new vision for BI that is aligned with new requirements coming from socio-technical macro trends. The building blocks of the vision come from five research strings that have been extracted from an extensive literature review: BI and Business Process Management, BI across enterprise borders, new approaches of dealing with unstructured data, agile and user-driven BI, and new concepts for BI governance. The macro trend of the diffusion of cyber-physical systems is used to illustrate the argumentation.The realization of this vision comes with an array of open research questions and requires the coordination of research initiatives from a variety of disciplines. Due to the embedded nature of the addressed topics within general research areas of the Information Systems (IS) discipline and the linking pins that come with the underlying Dynamic Capabilities Approach such research provides a contribution to IS.

Data Warehouse und OLAP — Analyseorientierte Informationssysteme für das Management

SummaryManagement support systems are nowadays dominated by data warehouse concepts and multidimensional databases. Following this new paradigm of data support this paper will give a comprehensive overview of the structure and architecture of data warehouses and the benefits of analysing multidimensional business data. Starting with a short discussion of the basic concepts of data warehousing and on-line analytical processing the focus will be set on a reference architecture of a data warehouse. This includes OLAP information cubes and import mechanism. We will also describe the use and application areas of data warehousing e.g. database marketing and sales controlling but also executive information systems, and close with some remarks about forthcoming developments in this arena.

Synergiepotenziale und Herausforderungen von Knowledge Management und Business Intelligence

Der IT-Bereich wird immer wieder von neuen, werbetrachtigen Schlagworten und Begriffsgebilden heimgesucht. Im Umfeld der analyseorientierten Informations- systeme sind es derzeit vor allem „Knowledge Management (KM)“ und „Business Intelligence (BI)“, die in keiner Marketingbroschure oder Veranstaltungsankundigungfehlen durfen. Zu beklagen bleibt, dass derartige Wortgebilde haufig vollkommen unreflektiert verwendet und mit ihnen sehr heterogene Inhalte verknupft werden. Aus diesem Grunde erscheint es angebracht, die beiden Themen sorgfaltig einzuordnen und voneinander abzugrenzen. Dabei sind sowohl betriebs- wirtschaftliche Managementkonzepte als auch technologische Aspekte in eine ganzheitliche Betrachtung einzubeziehen. Hierauf aufbauend lassen sich dann die Schnittstellen und Uberschneidungen zwischen KM und BI identifizieren, um daraus Schussfolgerungen fur ein erfolgreiches Zusammenspiel der Ansatze ziehen zu konnen.

Towards an Ontology of Multidimensional Data Structures for Analytical Purposes

Multidimensional data are the foundation for OLAP applications. They can be provided in several ways: relational OLAP, multidimensional OLAP, or hybrid OLAP. The usage of the underlying technology, which is well understood and in most cases formally defined, does not resolve the issue of a missing vocabulary for multidimensional data on a conceptual level. Some basic definitions are broadly used; for example cube, dimension, and the operations like slice, dice, roll-up, and drill-down. When it comes to more sophisticated constructs like irregular hierarchies, different vocabulary exists.For the integration of different OLAP applications as well as for an easier development (each stakeholder has to use the same vocabulary in order to reduce misunderstandings and projects failures), we provide an approach for a comprehensive ontology of multidimensional data. It defines the vocabulary used during the design of OLAP and data warehouse applications. The ontology can be seen as a basis for (i) notation assessment by evaluating the notation against the BungeWandWeber model, (ii) the ontological engineering of new data warehouse and OLAP applications, and (iii) ontological model integration.

On the role of social software techniques for the design of self-organising enterprise reporting portals

Modern enterprise reporting portals commonly address the information needs of top management executives. With the advent of pervasive Business Intelligence systems other, larger, groups of users are moving into the focus of system designers. Along with them specific design requirements surface — transforming design considerations of prior efforts targeting management reporting needs. Owing to vast and heterogeneous target audiences, new breeds of enterprise reporting portals become necessary. As a core feature they need to provide effective and therefore usable means for bottom-up content personalisation, commonly referred to as Web 2.0 functionality. This paper provides a research agenda using insights from research in Social Software to improve effectiveness and efficiency of collaborative enterprise reporting. It offers a comprehensive view on recent developments fostering collaboration between report users and report designers. We present two preliminary artefacts: a proposal for a concept for self-organising enterprise reporting portals and a design prototype implementing the concept.

Business Analytics – Grundlagen, Methoden und Einsatzpotenziale

ZusammenfassungNachdem sich die Business-Intelligence-Community über lange Jahre verstärkt dem Aufbau tragfähiger technologischer und organisatorischer Konzepte des Datenmanagements gewidmet hat, richtet sich der Blick in letzter Zeit zunehmend auf die Methoden und Einsatzbereiche einer fortgeschrittenen Datenanalyse. Unter der Begrifflichkeit Business Analytics werden derzeit Verfahren und Technologien diskutiert, die interessante Muster in umfangreichen Datenbeständen aufdecken und Prognosen über zukünftige Ereignisse und Gegebenheiten anstellen können. Vor diesem Hintergrund grenzt der Beitrag Business Analytics gegenüber anderen gebräuchlichen Wortgebilden wie Business Intelligence oder Big Data Analytics ab und nimmt dadurch eine thematische Einordnung vor. Den Kern von Business Analytics bilden die verwendeten analytischen Verfahren sowie die zugehörigen Algorithmen. Um hierfür ein Grundverständnis zu wecken, soll ein Überblick über die gebräuchlichen Methoden im Bereich Business Analytics gegeben und deren Funktionsweise kurz erläutert werden. Da Business Analytics dazu eingesetzt wird, um geschäftlichen Mehrwert zu generieren, sind auch die Einsatzpotenziale zu beleuchten.AbstractAfter the Business-Intelligence-community attended to set up stable technological and organizational concepts of Data Management for many years, its view recently focused mostly on methods and application areas of advanced Data-Analysis. Currently methods and technologies are discussed under the designation Business Analytics which can reveal interesting patterns in extensive mounds of data and predict upcoming events and conditions. Against that background the article establishes a differentiation between Business Analytics and other common concepts such as Business Intelligence and Big Data Analytics and therefore carries out a classification of the term. The core of Business Analytics is formed by the applied analytical methods and the corresponding algorithms. To assemble a basic understanding for this the article gives an overview of the usual methods in the field of Business Analytics and briefly illustrates their functionality. Since Business Analytics is used to generate additional commercial values, also potential fields of utilization are highlighted.

Modellierung und Dokumentation von Bl-Systemen

Stichwörter Business Intelligence Metadaten OLAP (On-Line Analytical Processing) ADAPT (Application Design for Analytical Processing Technologies) Dokumentation Die Dokumentation umfangreicher BI-Systeme erweist sich heute in zahlreichen Unternehmen immer noch als unzureichend. Dabei haben die oft iterativ gewachsenen Systemstrukturen eine Komplexität erreicht, die einen umfassenden Überblick kaum noch zulässt. Der Beitrag präsentiert anhand eines Praxisbeispiels einen Prototypen zur weitgehend automatischen Dokumentation multidimensionaler OLAP-Datenstrukturen auf der Grundlage der ADAPT-Notation.

Gestaltung der nächsten Inkarnation von Business Intelligence

ZusammenfassungDer Wissensfundus der Business-Intelligence-(BI)-Forschung wird durch einen Strom heterogener technologischer und organisatorischer Innovationen kontinuierlich erweitert. Der vorliegende Beitrag zeigt auf, wie sich diese zu einem Leitbild bündeln lassen. Dieses ist für eine Reaktion auf wesentliche sozio-technische Makro-Trends ausgelegt. Die Komponenten des Leitbildes bilden fünf Forschungsstränge, die aus einer umfangreichen Literaturrecherche extrahiert wurden: BI im Geschäftsprozessmanagement, BI über Unternehmensgrenzen hinweg, neue Ansätze im Umgang mit unstrukturierten Daten, agile und benutzergetriebene BI sowie neue Konzepte für eine BI Governance. Das Beispiel des Makrotrends der Verbreitung cyber-physikalischer Systeme illustriert die Argumentation.Bei der Verfolgung der aufgezeigten Vision ergeben sich diverse offene Forschungsfragen, die eine Koordinierung zahlreicher Forschungsinitiativen aus unterschiedlichen Disziplinen erfordern. Durch die Einbettung der diskutierten Problemstellungen in übergreifende Forschungsthemen sowie über das zugrunde liegende Dynamic-Capabilities-Konzept liefert der Ansatz einen Forschungsbeitrag zur Wirtschaftsinformatik.AbstractThe body of knowledge generated by Business Intelligence (BI) research is constantly extended by a stream of heterogeneous technological and organizational innovations. This paper shows how these can be bundled to a new vision for BI that is aligned with new requirements coming from socio-technical macro trends. The building blocks of the vision come from five research strings that have been extracted from an extensive literature review: BI and Business Process Management, BI across enterprise borders, new approaches of dealing with unstructured data, agile and user-driven BI, and new concepts for BI governance. The macro trend of the diffusion of cyber-physical systems is used to illustrate the argumentation.The realization of this vision comes with an array of open research questions and requires the coordination of research initiatives from a variety of disciplines. Due to the embedded nature of the addressed topics within general research areas of the Information Systems (IS) discipline and the linking pins that come with the underlying Dynamic Capabilities Approach such research provides a contribution to IS.

Empirische Ergebnisse zu Big Data

ZusammenfassungDer vorliegende Beitrag nähert sich dem Themenkreis Big Data auf der Basis unterschiedlicher empirischer Untersuchungen, die das Ziel verfolgen, das Themenfeld weiter auszuleuchten. Entsprechende Umfrageergebnisse liegen inzwischen in großer Vielfalt vor, was sicherlich durch dem immer noch existierenden Aufklärungsbedarf geschuldet ist, und wurden vor allem von Analysten und Produktherstellern publiziert. Die vorliegende Untersuchung konzentriert sich auf unterschiedliche unabhängige Studien zum Thema Big Data und hebt zentrale gleichartige sowie abweichende Ergebnisse in kondensierter Form hervor.