Einfuehrung Analytische Datenbank

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Institut für Wirtschaftsinformatik
Lehrstuhl Decision Support
Prof. Dr. Dirk Christian Mattfeld
Einführung in die Wirtschaftsinformatik
Von operativen zu analytischen Informationssystemen
Agenda
1. Operationale Informationssysteme
a) Der Dienstleistungsprozess
b) Online transactional processing
c) Enterprise resource planning
2. Analytische Informationssysteme
a) Horizontale-/Vertikale Integration
b) Data warehousing
c) Online analytical processing
3. Fallstudie Kurier-, Express- und Paketdienstleister
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Der Dienstleistungsprozess
www.peapod.com
Essbares frei Haus: Die Zukunft des Einkaufens
 Zunehmende Bedeutung des E-Commerce
 Dienstleistungsprozesse im E-Commerce
werden durch integrierte Informationssysteme
ermöglicht
 Zu jeder Bestellabwicklung werden automatisiert
Daten gespeichert, die sowohl zur Abwicklung
als auch zur Verbesserung der Prozesse genutzt
werden können
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Der Dienstleistungsprozess
Der Einkaufsvorgang als typischer Dienstleistungsprozess (1)
Information
Marketing
Leistungsbereitstellung
Beratung
Vereinbarung
Kunde
Dienstleister
Durchführung
Bezahlung
Front Office
Abrechnung
Back Office
Q: nach Bodendorf (1999)
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Der Dienstleistungsprozess
Der Einkaufsvorgang als typischer Dienstleistungsprozess (2)
Anbahnung
Versand von Newslettern per E-Mail
Produktinformation im Online-Shop
Reservierung von Transportkapazitäten
Vereinbarung
Kunde wählt Produkte im Online-Shop aus
Online-Shop bietet Lieferzeitfenstern auf
Basis noch vorhandener Transportkapazitäten an
Kunde gibt Bestellung auf
Durchführung
Online-Shop stellt Ware zusammen
Transportdienstleister liefern Ware aus
Annahmebestätigung des Kunden
Abrechnung
Elektronische Rechnungstellung per E-Mail
Bezahlung per Abbuchung / Kreditkarte
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Agenda
1. Operationale Informationssysteme
a) Der Dienstleistungsprozess
b) Online transactional processing
c) Enterprise resource planning
2. Analytische Informationssysteme
a) Horizontale-/Vertikale Integration
b) Data warehousing
c) Online analytical processing
3. Fallstudie Kurier-, Express- und Paketdienstleister
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Online transactional processing
Abbildung des Basissystems im operativen IS
 Das betriebliche Basissystem
bezieht Einsatzgüter aus der
Umwelt der Unternehmung und
transformiert diese in einem
Leistungserstellungsprozess in
Produkte
 Beispiele: Produktion, Lagerung,
Absatz, Erbringung von
Dienstleistungen
 Das Basissystem realisiert die
Sachziele der Unternehmung
(= Leistung)
 Das operative Informationssystem bildet die relevanten Komponenten des
Basissystems ab und lenkt diese unmittelbar
 Transaktionsbelege übermitteln den Status des Basissystems
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Online transactional processing
Beispiel: Pizzaproduktion (1/2)
 Basissystem: materielle Beziehungen
zwischen den Elementen
 Teig wird geknetet, Teig wird belegt, Pizza
wird gebacken, Pizza wird verpackt, Pizza
wird ausgeliefert, …
 Das operative Informationssystem
dokumentiert und begleitet den
Geschäftsvorfall anhand von
Transaktionsbelegen des Basissystems
 Hinterlegung von Zubereitungsvorschriften, Kundendaten,
Produktionszustand, Erstellen des
Auftrages, Erstellen der Rechnung, …
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Online transactional processing
Beispiel: Pizzaproduktion (2/2)
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Online transactional processing
Beispiel: Kundeninformation Pizzaproduktion
 Die enge Kopplung von Basis- und Informationssystem erlaubt eine detaillierte
Fortschreibung des Kundenauftrags
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Agenda
1. Operationale Informationssysteme
a) Der Dienstleistungsprozess
b) Online transactional processing
c) Enterprise resource planning
2. Analytische Informationssysteme
a) Horizontale-/Vertikale Integration
b) Data warehousing
c) Online analytical processing
3. Fallstudie Kurier-, Express- und Paketdienstleister
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Enterprice resource planning
Enterprise-Resource-Planning-Systeme
Unternehmensweites Anwendungssystem, das alle zentralen Geschäftsprozesse
eines Unternehmens in einem einzigen Softwaresystem integriert und so den
reibungslosen unternehmensweiten Informationsaustausch ermöglicht.
ERP Systeme konzentrieren sich meist primär auf interne Prozesse.
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Enterprise resource planning
Steuerung und Kontrolle mit ERP-Systemen
 Enterprise-Resource-PlanningSysteme dienen der terminlichen
Steuerung von
 Arbeitskräften (wer)
 Werkstoffen (was)
 Arbeitsmitteln (womit)
 Arbeitsplätzen (wo)
 ERP-Systeme steuern und
kontrollieren das operative IS auf
Basis von Produktionsdatenbanken (Online
Transactional Processing, OLTP)
 Das operative Informationssystem kennt den Zustand des Basissystems und
schreibt ihn anhand von Steuerungsinformationen des ERP-Systems fort
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Enterprise resource planning
Revisited: Ressourcenplanung in der Pizzaproduktion
 Die Kopplung von Tracking- und ERP-Systemen ermöglicht die automatisierte
Einplanung von Ressourcen und eine Prognose des Systemzustandes
 Pizzaproduktion: die Aufnahme eines Auftrages über den Online-Shop führt zur
Reservierung von Produktionskapazitäten (Pizzaofen, Auslieferung)
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Enterprise resource planning
Modellgestützte Planung
Die Informationsvorausschau ermöglicht die automatisierte Einplanung von
Ressourcen und eine Prognose des Systemzustandes  Information an Kunden
Bestellplanung
Produktionsplanung
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Tourenplanung
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Agenda
1. Operationale Informationssysteme
a) Der Dienstleistungsprozess
b) Online transactional processing
c) Enterprise resource planning
2. Analytische Informationssysteme
a) Horizontale-/Vertikale Integration
b) Data warehousing
c) Online analytical processing
3. Fallstudie Kurier-, Express- und Paketdienstleister
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Integration
Lenkungs- und Leistungssysteme
 von einzelnen
Geschäftsvorfällen
abstrahierende
Lenkung des
Unternehmens,
insbesondere des
operativen IS
 unmittelbare
Lenkung
des Basissystems
 laufende
Abwicklung der
Geschäftsvorfälle
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Integration
Realisierung der vertikalen Integration
•
Selektion der operationalen Daten aus Geschäftsvorfällen
•
Zeitliche-, räumliche- und produktorientierte Aggregation
•
Ggf. Anreicherung durch extern verfügbare Daten
OLTP / ERP
OLAP
database
management
system
database
management
system
operational
database
internal data
selection /
aggregation tools
analytical
database
manual input
external data
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Agenda
1. Operationale Informationssysteme
a) Der Dienstleistungsprozess
b) Online transactional processing
c) Enterprise resource planning
2. Analytische Informationssysteme
a) Horizontale-/Vertikale Integration
b) Data warehousing
c) Online analytical processing
3. Fallstudie Kurier-, Express- und Paketdienstleister
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Data warehousing
Data Warehouses

Ein Data Warehouse ist eine
Datenbank mit Berichts- und
Abfragefunktionen, die
operative und historische
Daten speichert.

Daten werden aus verschiedenen betrieblichen
Systemen extrahiert und
für Managementberichte
und Analysen aufbereitet
( OLAP, Data Mining).

Data Warehouses sind multidimensional aufgebaut und werden für die
Langzeitspeicherung von historischen, gereinigten, validierten, synthetischen,
operativen Daten aus internen und externen Quellen eingesetzt. (Kurz 1998)
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Data warehousing
Repräsentation analytischer Daten



Analytische Daten werden mit multidimensionalen Datenmodellen repräsentiert
⇒ nutzerfreundliche und betriebsnahe Modellierung
Analytische Daten werden in Würfeln (Hypercubes) mittels Dimensionen und
Fakten zusammengefasst
Fakt: aggregierbare, meist numerische und kontinuierliche Attribute,
die ein betriebliches Erfolgskriterium mehrdimensional messen
Dimension: symbolisches und diskretes Kriterium,
das die Auswahl, Zusammenfassung und Navigation
eines Indikators ermöglicht
Fakt
Dimension
Abfrage
Mengenumsatz
Produkt
Verkäufe nach Produkt?
Geldumsatz
Periode
Umsatz nach Produkt und
Monat?
Umsatzzunahme
Werbeaktion
Umsatzzunahme nach
Werbeaktion?
Kundenzahl
Filiale
Kundenzahl nach Filiale?
region

product
period
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2
Data warehousing
Operative Datenbanken vs. Data Warehouses (1/2)
 Operative Datenbanken…
 unterstützen primär das tägliche (operative) Geschäft
 zeichnen operative Geschäftsvorfälle auf
 verfolgen die redundanzfreie Speicherung von Transaktionen
 Operative Datenbanken sind relativ unübersichtlich:
 viele Details aus unterschiedlichsten Anwendungen
 viele Updates, laufend Überschreibungen
 Operative Datenbanken sind nicht besonders benutzerfreundlich:
 Komplexe Anfragesprachen wie SQL überfordern betriebliche
Entscheidungsträger oft
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2
Data warehousing
Operative Datenbanken vs. Data Warehouses (2/2)
Eigenschaften
Operative Daten
Operative Datenbank
Data Warehouse
•
•
•
•
•
•
-
•
•
-
•
-
•
-
•
-
•
Daten vollständig
Daten detailliert
Daten redundanzarm
Daten änderungsintensiv
Datenmodell komplex
Strategische Daten
Historische Daten
Abgeleitete Daten (z.B.
Mittelwerte)
Verarbeitung
abfrageintensiv
Abfragen oft ‘ad hoc’
Endbenutzerorientierte
Schnittstelle
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2
Agenda
1. Operationale Informationssysteme
a) Der Dienstleistungsprozess
b) Online transactional processing
c) Enterprise resource planning
2. Analytische Informationssysteme
a) Horizontale-/Vertikale Integration
b) Data warehousing
c) Online analytical processing
3. Fallstudie Kurier-, Express- und Paketdienstleister
Einführung in die Wirtschaftsinformatik | Seite 24
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Online analytical processing
OLAP versus OLTP
 OnLine Analytical Processing (OLAP): Abfragemethode, die
Endbenutzern einen mehrdimensionalen, schnellen Zugriff und eine
benutzerfreundliche interaktive Analyse von Daten aus Data
Warehouses ermöglicht
 OnLine Transactional Processing (OLTP): Verarbeitung von
Transaktionsdaten auf Basis operativer Datenbanken
Abfragedaten
Abfragefreundlichkeit
Granularität
Aktualität
Hauptoperationen
Speichereffizienz
Werkzeuge
OLTP
Operative
Transaktionsdaten
OLAP
Managementkritische
Analysedaten
Gering
Hoch
Mikroskopisch
(originäre Detaildaten)
Vollständiger Istzustand
Fortschreiben
(read/write)
Groß
SQL
Makroskopisch (oft
abgeleitete Daten)
Historische Snapshots
Abfragen und
berechnen (Read only)
Kleiner
proprietär
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Online analytical processing
OLAP-Benutzeroberfläche
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Online analytical processing
Standardfunktionen von OLAP (1/4)
 OLAP-Tools stellen eine Vielzahl von Standardfunktionen bereit:
1. Verschiedene Repräsentationsmodi:

Absolute und relative Datenrepräsentation

3D-Analyse unter Nutzung von Ebenen

Vielzahl von Berechnungsmöglichkeiten
2. Spezielle Würfeloperationen erlauben es, durch die Daten zu “surfen”:

drilling

drill up/down ⇒ verändert den Aggregationsgrad entlang einer Dimension

drill through ⇒ Zugriff auf Detaillevel operationaler Datenbanken

pivoting (rotating) ⇒ Tausche Zeilen und Spalten

slicing ⇒ Reduziere die Anzahl von Dimensionen

dicing ⇒ Schneide Teile aus dem aktuellen Würfel (“Filtern”)
3. Verschiedene Darstellungsmöglichkeiten
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Online analytical processing
Standardfunktionen von OLAP (2/4)
 Beispiel Drilling: Zeige mir Details für die Regionen Deutschlands.
Einführung in die Wirtschaftsinformatik | Seite 28
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2
Online analytical processing
Standardfunktionen von OLAP (3/4)
 Beispiel Pivoting: Rotiere den Würfel!
Einführung in die Wirtschaftsinformatik | Seite 29
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2
Online analytical processing
Standardfunktionen von OLAP (4/4)
 Beispiel Slicing: Zeige nur die Werte von 1999.
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3
Agenda
1. Operationale Informationssysteme
a) Der Dienstleistungsprozess
b) Online transactional processing
c) Enterprise resource planning
2. Analytische Informationssysteme
a) Horizontale-/Vertikale Integration
b) Data warehousing
c) Online analytical processing
3. Fallstudie Kurier-, Express- und Paketdienstleister
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Case Study Logistikdienstleister (1/2)
 Die vier r's der Logistik: Das richtige Produkt zur
richtigen Zeit in der richtigen Qualität am
richtigen Ort
 Logistikdienstleister betreiben Unternehmen,
deren Hauptzweck in der raum-zeitlichen
Transformation von Gütern besteht
 Integration sämtlicher Wechselwirkungen und
Prozesse entlang der Logistikkette, um
Transportabläufe zu steuern
 Informationen über Eigenschaften und Status
zu transportierender Güter spielen eine wichtige
Rolle
 Betriebliche Datenerfassung durch ERPSystem
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Case Study Logistikdienstleister (2/2)
 Die Angebote von Logistikdienstleistern unterscheiden sich hinsichtlich
Art und Gewicht der Sendungen, Laufzeit der Transporte, Preisstruktur
 Kurierdienste: individuell begleiteter Transport, Kleinsendungen.
Transport in kürzestmöglicher Zeit mit hoher Zuverlässigkeit.
 Expressdienste: Beförderung von Transportgütern ohne Gewichts- und
Maßbeschränkungen
 Paketdienste: Transport von volumenmäßig beschränkten Kleingütern
Einführung in die Wirtschaftsinformatik | Seite 33
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Case Study
Transport eines Briefes per Expressdienst D > USA (1/2)
Einführung in die Wirtschaftsinformatik | Seite 34
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Case Study
Transport eines Briefes per Expressdienst D > USA (2/2)
 DHL: Bearbeitung von ca. 70000 Sendungen / Nacht pro Paketzentrum
(30 Paketzentren in Deutschland)
Einführung in die Wirtschaftsinformatik | Seite 35
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Case Study
Operative Fragestellungen
 Wo befindet sich die Sendung XYZ zurzeit?
 An welchen Stationen wurde sie umgeschlagen?
 Ist eine Beschädigung der Sendung eingetreten?
 Wann wird sie voraussichtlich ankommen?
 Wer hat den Erhalt der Sendung quittiert?
Einführung in die Wirtschaftsinformatik | Seite 36
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Case Study
Analytische Fragestellungen
 Zu wie viel Prozent ist die Sortieranlage in Cincinnati ausgelastet?
 Welcher Verteilung folgt die Verweildauer für den Hub Leipzig?
 Lohnt ein Direktflug Leipzig – Cincinnati bzw. Hannover – New York?
 Wie Prozent der Sendungen werden termingerecht ausgeliefert?
 Welche Kosten verursacht die Zustellung gegenüber dem Transport?
Einführung in die Wirtschaftsinformatik | Seite 37
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operativ
taktisch
strategisch
Lehrstuhl für Decision Support
Management-Informationssysteme
Data Warehousing
Business Intelligence
Ressourcenmanagement
Enterprise Resource Planning
Operations Research
Workflowmanagement
Online Transactional Processing
Process Modelling
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Lehrangebot des Lehrstuhls
Bachelor
Master
Studienfächer: Wirtschaftsinformatik, Informatik,
Wirtschaftsingenieurwesen, Mobilität und Verkehr
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