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E-Book

Business Intelligence

BI-Projekte erfolgreich umsetzen

AutorHolger Schrödl
VerlagCarl Hanser Fachbuchverlag
Erscheinungsjahr2009
Seitenanzahl545 Seiten
ISBN9783446420748
FormatPDF
KopierschutzWasserzeichen/DRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis39,99 EUR

BI MACHT`S MÖGLICH

- Liefert die nötigen Grundlagen zum Thema
- Demonstriert BI anhand realistischer Fallbeispiele
- Konzentriert sich auf Data Mining als wesentlichem Innovationsfaktor für BI-Projekte
- Der Autor schöpft aus nahezu zehn Jahren BI-Erfahrung als Chef eines Microsoft-Kompetenzpartners für BI

Business Intelligence ist in aller Munde - kein Wunder, lassen sich doch mit BI aus komplexen Datenbeständen strukturierte Informationen ziehen, mit denen Unternehmensprozesse effektiver gestaltet werden können.

Holger Schrödl liefert mit seinem Buch allgemeine Grundlagen für BI-Projekte, beschreibt die BI-Komponenten des MS SQL Server 2008, zeigt Szenarien der unterschiedlichen BI-Methodiken anhand realistischer Fallbeispiele und skizziert einen exemplarischen Projektleitfaden, mit dem sich speziell BI-Projekte aufsetzen lassen.

Im Mittelpunkt steht das Data Mining, die BI-Komponente, die aus bestehenden Informationen neues Wissen erzeugt und damit den wichtigsten Innovationsfaktor in BI-Projekten darstellt. Die ausführliche Behandlung des Data Mining unter MS SQL Server 2008 ist in dieser Form nirgendwo anders zu finden.

Die Neuauflage wurde für Version 2008 überarbeitet und deutlich erweitert, insbesondere zu den Reporting und den Integration Services. Darüber hinaus liefert sie zu MS Office 2007 und Performance Point Server aktuelle und erweiterte Informationen. Ein weiterer Schwerpunkt liegt in der Beschreibung der Data Mining-AddIns für Excel.

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Leseprobe
4 Das erste Business-Intelligence- Projekt (S. 89-90)

Mit den BI-Projekten ist es ein bisschen wie mit den Fußballspielen: Das nächste ist immer das schwerste! Das gilt im Besonderen für das erste BI-Projekt. Nicht nur dass eine Vielzahl von unterschiedlichen Begriffen beherrscht werden muss, auch die erste softwaretechnische Implementierung birgt eine beachtliche Menge von Stolpersteinen, die erstmals aus dem Weg geräumt werden müssen. Wenn man nun auch noch an die Theorie hinter den Analysemöglichkeiten denkt und die schier unerschöpfliche Anzahl von Drehschrauben und Variablen, ist die Herausforderung perfekt. Daher bietet es sich an, für die ersten Schritte in einem BI-Projekt ein klar umrissenes Szenario zu verwenden, das leicht verständlich und auch intuitiv greifbar ist.

Damit bietet sich die Möglichkeit, Vorgänge und Ergebnisse, die in diesem Szenario implementiert werden, in den eigenen Gedanken nachzuvollziehen und auf eine gewisse Portion Realismus zu überprüfen. Dies ist im Übrigen ein wesentliches Qualitätsmerkmal für einen späteren Projektleiter, der solche BI-Lösungen quasi auf der grünen Wiese aufbauen soll: die Fähigkeit, ein Gefühl für die Validität einer Lösung zu entwickeln. Hierzu muss Erfahrung im Umgang mit solchen Lösungen aufgebaut werden, und ein sehr gutes Instrument hierfür sind eben greifbare, gut vorbereitete Szenarien. Microsoft hat dies auch erkannt und liefert seit dem SQL Server 2005 eine durchaus respektable Beispieldatenbank mit. Dies wurde auch im SQL Server 2008 beibehalten. Diese Beispieldatenbank dient im Folgenden als Grundlage, um die ersten BI-Schritte zu unternehmen.

4.1 Die Beispieldatenbank

Mit dem SQL Server 2005 führte Microsoft die Firma Adventure Works Cycles ein. Diese Firma ist, zumindest im Sinne einer Beispieldatenbank, der legitime Nachfolger der Northwind, die bis dato ganze Generationen von Access-Entwicklern und SQL-Administratoren in die Datenbankthematik eingeführt hat. Auch nach drei Jahren erfreut sich diese Firma nach wie vor bester Gesundheit und steht damit auch im SQL Server 2008 als Übungsobjekt zur Verfügung. Und natürlich gibt es für die Adventure Works Cycles auch eine Hintergrundgeschichte: Wie der Name schon vermuten lässt, hat das Unternehmen etwas mit Fahrrädern zu tun. Adventure Works Cycles fertigt und vertreibt Fahrräder in den Zielmärkten Nordamerika, Europa und Asien. Der Hauptsitz liegt in Bothell, Washington, und aktuell hat das Unternehmen 290 Mitarbeiter.

Der Vertrieb ist regional organisiert mit einzelnen Vertriebsteams über den gesamten Zielmarkt. Natürlich ist jede Ähnlichkeit, auch in Details, mit existierenden Unternehmen nicht beabsichtigt. Im Jahre 2000 hat Adventure Works Cycles eine kleine mexikanische Fertigungsstätte aquiriert, die diverse für die Produktion kritische Fahrradkomponenten fertigt. Die Komponenten werden nach der Fertigung in die Zentrale nach Bothell zur Endmontage geliefert. Warum die Hintergrundgeschichte zur Beispieldatenbank? Wie bereits erwähnt geht es einmal darum, ein Gefühl für die erzielten Ergebnisse zu entwickeln. Dazu sollte, wie in realen Projekten auch, der Firmenhintergrund einigermaßen bekannt sein (in realen Projekten sollte der Firmenhintergrund allerdings ziemlich genau bekannt sein!). Zum Zweiten soll hier ein Szenario dargestellt werden, das auch einen der wesentlichen

Zielmärkte für die BI-Komponenten des Microsoft SQL Servers 2008 darstellt: viele Einzeldaten (Produktionsfirma), eine durchaus achtbare Firmengröße, verteilte Strukturen wie der regionale Vertrieb, Akquisition von anderen Firmen und Integration in die Kerngeschäftsprozesse. Anhand dieses Szenarios können viele wesentliche Komponenten durchaus realistisch dargestellt und diskutiert werden.
Blick ins Buch
Inhaltsverzeichnis
Inhalt6
Vorwort10
Vorwort zur 1. Auflage11
1 Einführung13
1.1 Zielsetzung des Buches14
1.2 Zielgruppe15
1.3 Aufbau des Buches16
1.4 Abgrenzungen17
1.5 Kontakt zum Autor19
1.6 Danksagung19
2 Business Intelligence – dieGrundlagen21
2.1 Ziele von Business Intelligence25
2.2 Voraussetzungen für Business Intelligence26
2.3 Data Warehouse29
2.4 OLAP32
2.4.1 Dimensionen32
2.4.2 Hierarchien33
2.4.3 Measures33
2.4.4 Cubes34
2.4.5 Dimensionstabellen, Faktentabellen36
2.5 Data Mining37
2.6 Data-Mining-Methoden42
3 Die BI-Komponenten des Microsoft SQL Servers 200845
3.1 Analysis Services46
3.2 Integration Services48
3.3 Reporting Services52
3.4 Unified Dimension Model54
3.5 SQL Server Management Studio56
3.6 Business Intelligence Development Studio57
3.6.1 Projekte57
3.6.2 Projektmappen59
3.6.3 Elemente der Entwicklungsumgebung59
3.6.3.1 Die Hauptelemente60
3.6.3.2 Weitere Elemente64
3.6.4 Tool-Optionen67
3.6.5 Anpassen der Umgebung71
3.6.5.1 Positionierung und Status der Fenster71
3.6.5.2 Toolbars72
3.6.6 Bereitstellung73
3.6.7 Konfigurationen77
3.6.8 Team Development und Reuse80
3.6.9 Online-Projekte80
3.7 Business-Intelligence-Clients81
3.7.1 Data Analyzer83
3.7.2 Reporting Services84
3.7.3 Excel-Add-In für SQL Server Analysis Services85
3.7.4 Office Web Components86
3.7.5 MapPoint87
3.7.6 Windows SharePoint Services89
3.7.7 SharePoint Portal Server90
3.7.8 ProClarity91
3.7.9 Business Scorecard Manager93
3.7.10 PerformancePoint Server94
3.7.10.1 Monitoring95
3.7.10.2 Analytics96
3.7.10.3 Planning98
4 Das erste Business-Intelligence-Projekt101
4.1 Die Beispieldatenbank101
4.2 Installation der Beispieldatenbank103
4.2.1 Installation der Beispieldatenbank AdventureWorks_OLTP_DB106
4.2.2 Installation der Beispieldatenbank AdventureWorks_DW_BI110
4.3 Inhalte der Beispieldatenbank AdventureWorks115
4.4 Das Beispiel-DataWarehouse AdventureWorksDW119
4.4.1 Die Sicht dbo.vDMPrep119
4.4.2 Die Sicht dbo.vTargetMail120
4.4.3 Die Sicht dbo.vTimeSeries122
4.5 Die Vorbereitung des BI-Projektes122
4.5.1 Vorbereiten der Analysis-Services-Datenbank123
4.5.2 Erstellung des Cubes135
4.6 Aufbau des Data-Mining-Modells148
4.6.1 Erstellen des Data-Mining-Modells149
4.6.2 Erstellen des Regelwerks160
4.6.3 Interpretation des Mining-Ergebnisses164
4.6.3.1 Interpretation der Entscheidungsstruktur165
4.6.3.2 Interpretation des Abhängigkeitsnetzwerks170
5 Einsatzszenarien und Fallbeispiele175
5.1 Warenkorbanalyse175
5.1.1 Erstellen des Data-Mining-Modells für eine Warenkorbanalyse177
5.1.2 Darstellung und Interpretation der Mining-Struktur187
5.1.2.1 Ansicht Regeln188
5.1.2.2 Ansicht Itemsets191
5.1.2.3 Ansicht Abhängigkeitsnetzwerk195
5.2 Prognose von Geschäftsvorgängen201
5.2.1 Erstellen des Data-Mining-Modells für eine Absatzprognose202
5.2.2 Darstellung und Interpretation der Mining-Struktur209
5.2.3 Darstellung und Interpretation des Ergebnisses211
5.2.3.1 Ansicht Diagramme211
5.2.3.2 Ansicht Entscheidungsstruktur216
5.3 Weitere Anwendungsbeispiele221
5.3.1 Microsoft Cluster221
5.3.1.1 Erstellen der Mining-Struktur221
5.3.1.2 Ansicht Cluster-Diagramm227
5.3.1.3 Ansicht Cluster-Profile230
5.3.1.4 Ansicht Cluster-Merkmale235
5.3.1.5 Ansicht Cluster-Unterscheidung236
5.3.2 Microsoft Entscheidungsstrukturen239
5.3.3 Microsoft Sequenzcluster239
5.3.3.1 Erstellen der Mining-Struktur240
5.3.3.2 Ansicht Cluster-Diagramm244
5.3.3.3 Ansicht Cluster-Profile247
5.3.3.4 Ansicht Cluster-Merkmale250
5.3.3.5 Ansicht Cluster-Unterscheidung252
5.3.3.6 Ansicht Statusübergänge254
5.3.4 Naives Bayes-Verfahren von Microsoft257
5.3.4.1 Erstellen der Mining-Struktur257
5.3.4.2 Ansicht Abhängigkeitsnetzwerk261
5.3.4.3 Ansicht Attributprofile264
5.3.4.4 Ansicht Attributmerkmale266
5.3.4.5 Ansicht Attributunterscheidung268
5.3.5 Neuronales Netzwerk von Microsoft270
5.3.5.1 Erstellen der Mining-Struktur271
5.3.5.2 Ansicht des Mining-Modells274
5.3.5.3 Spezialfall: Logistische Regression von Microsoft276
6 Business-Intelligence-Projekte erfolgreich realisieren277
6.1 Die BI-Chancen277
6.1.1 Bestandsaufnahme279
6.1.2 Diskussion der Ideen280
6.1.3 Bewertung der BI-Chancen283
6.1.3.1 Bewerten der Möglichkeiten nach Umsetzbarkeit284
6.1.3.2 Bewerten der Möglichkeiten nach Effekt287
6.1.3.3 Aufstellen eines Umsetzungsquadranten288
6.2 Projektleitfaden291
6.2.1 Phase 1: Projektvision292
6.2.1.1 Teilphase Projekteinschätzung293
6.2.1.2 Teilphase Definition des Projektteams294
6.2.1.3 Teilphase technische Einschätzung295
6.2.2 Phase 2: Projektplanung297
6.2.3 Phase 3: Entwicklung299
6.2.3.1 Teilphase Design der BI-Lösung300
6.2.3.2 Teilphase Erstellen und Testen der Lösung auf einer Testumgebung301
6.2.4 Phase 4: Bereitstellung302
6.2.4.1 Teilphase Software-Installation303
6.2.4.2 Teilphase Implementierung der Lösung im Echtsystem304
6.2.5 Phase 5: Nachbetrachtung305
6.3 Erfolgsfaktoren für BI-Projekte306
7 Erweiterungen und Bausteine für Business-Intelligence-Projekte309
7.1 Data Mining Add-Ins für Microsoft Office 2007309
7.1.1 Installation des Data-Mining-Add-Ins für Office 2007310
7.1.2 Tabellenanalysetools für Excel317
7.1.2.1 Wichtige Einflussfaktoren analysieren321
7.1.2.2 Kategorien erkennen323
7.1.2.3 Aus Beispiel füllen326
7.1.2.4 Planung329
7.1.2.5 Ausnahmen hervorheben332
7.1.2.6 Szenarienanalyse336
7.1.3 Vorhersagerechner342
7.1.4 Warenkorbanalyse346
7.1.5 Data-Mining-Client für Excel349
7.1.5.1 Datenvorbereitung350
7.1.5.2 Beispieldaten361
7.1.5.3 Datenmodellierung364
7.1.5.4 Genauigkeit und Überprüfung370
7.1.5.5 Modellverwendung376
7.1.5.6 Dokumentmodell378
7.1.5.7 Verwaltung380
7.1.5.8 Verbindung381
7.1.6 Data-Mining-Vorlagen für Visio382
7.2 Microsoft ProClarity387
7.3 Microsoft Business Scorecard Manager388
7.4 Microsoft Office PerformancePoint Server 2007388
7.4.1 Grundsätzliche Verwendung von Office PerformancePoint Server 2007391
7.4.1.1 Office PerformancePoint Server 2007 aus Anwendersicht391
7.4.1.2 Office PerformancePoint Server 2007 aus Sicht der Geschäftsprozessmodellierung394
7.4.2 Monitoring396
7.4.3 Analytics398
7.4.4 Planning400
7.5 BI-Projektbausteine401
7.5.1 Feature Selection in Data Mining401
7.5.2 Vergleich von Data-Mining-Modellen403
7.5.2.1 Synchronisierung der Vorhersagespalten und Werte407
7.5.2.2 Auswahl der auszuwertenden Daten408
7.5.2.3 Filtern der Eingabezeilen412
7.5.2.4 Interpretation der Vergleichsdiagramme417
7.5.3 Ergebnisvorhersage mit Mining-Modellen427
7.5.4 Reporting Services als BI-Berichtsplattform433
7.5.4.1 Grundlagen der Berichterstellung433
7.5.4.2 Integration von Reporting Services und Data Mining452
7.5.5 Key Performance Indicators461
7.5.5.1 Grundlegende Begriffe zu Key-Performance-Indikatoren462
7.5.5.2 Definition von Key-Performance-Indikatoren463
7.5.5.3 Anzeige des Key-Performance-Indikators471
7.5.5.4 Vorlagen für Key Performance Indicators474
8 Exkurs: Hinter den Kulissen der Data-Mining-Algorithmen477
8.1 Data-Mining-Algorithmen im Überblick477
8.2 Data-Mining-Algorithmen im Detail480
8.2.1 Microsoft-Zuordnungsregeln480
8.2.2 Microsoft Cluster484
8.2.3 Microsoft-Entscheidungsstrukturen490
8.2.3.1 Vorhersage einer diskreten Variablen491
8.2.3.2 Vorhersage stetiger Variablen493
8.2.4 Microsoft lineare Regression497
8.2.5 Microsoft logistische Regression499
8.2.6 Microsoft naives Bayes-Verfahren503
8.2.7 Microsoft neuronales Netzwerk506
8.2.7.1 Grundlagen neuronaler Netze506
8.2.7.2 Das Training neuronaler Netzwerke509
8.2.8 Microsoft-Sequenzcluster513
8.2.9 Microsoft Zeitreihen516
9 Anhang523
9.1 BI-Wörterbuch523
9.2 Übersetzungstabelle relevanter Begriffe531
Register533

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