Business Intelligence

Die zeitnahe Bereitstellung aktueller Daten aus dem operativen Geschäftsbetrieb zum Zwecke der Analyse, der Entscheidungsvorbereitung und der Prognose wird in Zeiten eines an Tempo ständig zunehmenden Wettbewerbs immer wichtiger. Führungsinformationssysteme und Data Warehouses bieten hier die angemessene Informationstechnik. Sie erlauben eine Aufbereitung und Integration von operativen Daten aus unterschiedlichen Quellen in einem einheitlichen Datenbestand, auf welchem dann Auswertungen und Analysen z. B. unter Berücksichtigung historischer Entwicklungen durchgeführt werden können.

Aus Datenquellen werden relevante Kenngrößen und Unternehmensdaten über einen ETL-Prozess (für Extraktion, Transformation, Laden) in ein Data Warehouse integriert; auf diesem setzt dann Online Analytical Processing (OLAP) auf, dem sich das Seminar ebenfalls widmet. Neben einer multidimensionalen Sicht auf die Warehouse-Daten spielt im Kontext von OLAP der Begriff des Datenwürfels (Data Cube) eine zentrale Rolle, und es werden die Grundlagen von Cube- und Rollup-Operationen auf der Ebene von SQL vorgestellt. Konkrete Anwendungen von OLAP finden sich etwa im Customer Relationship Management oder bei der Nutzung von Daten aus dem Internet sowie aus dem Web.

Die gigantische Datenflut heutiger IT-Systeme allerdings relativiert das „klassische“ Data Warehouse-Konzept, da in vielen Szenarien Datenströme wertvolle Zusatzinformationen zu den Unternehmensdaten liefern, die jedoch nicht mehr sämtlich im eigenen Data Warehouse gespeichert werden können. In solchen „Big-Data“-Anwendungen kommen zahlreiche neue Techniken zum Einsatz, die ebenfalls vorgestellt werden. Die Seminarteilnehmer sollten Grundkenntnisse über Datenbanken und SQL besitzen und bereit sein, sich exemplarisch auf Programm- sowie Systembeispiele einzulassen.