Personalisierung von EUS für Entscheidungsprozesse von Experten – Gestaltungspotenziale des Recognition-Primed Decision-Modells

<br

Entscheidungsunterstützung des Marketing-Managements durch Marketingsinformationssysteme

Das Thema Entscheidungsunterstützung des Marketing-Managements durch Marke-tinginformationssysteme (MAIS) umfasst einerseits Grundlagen des Marketing-Managements und- Controllings sowie der Arten von Informationen und Informations-quellen. Andererseits geht es um den Begriff MAIS und seine unterschiedlichen Aus-prägungen. Das Gebiet der Entscheidungsunterstützung erstreckt sich über Bereiche wie das Customer Relationship Management (CRM), Data Warehousing (DWH), Ana-lysemöglichkeiten für Endanwender und andere Komponenten des Prozesskreislaufs der Entscheidungsfindung. Zwei Fallbeispiele zum Einsatz von MAIS dienen als Anre-gung und Beispiel für Diskussionen zum Thema MAIS in der Praxis

Gesellschaftliche, betriebswirtschaftliche und technische Anforderungen an die IT-Strategie einer Stadtverwaltung

Eine moderne IT-Strategie ist wesentlicher Bestandteil auf dem Weg zur smarten und zukunftsfähigen Stadt von morgen. Die Studie des EURAC-Instituts für Public Management zeigt auf, dass dabei ein ganzheitlicher und nachhaltiger Ansatz zur Strategieentwicklung nötig ist. Die Anforderungen an eine IT-Strategie ergeben sich nicht länger nur aus den aktuellen IT-Trends. Vielmehr müssen die großen gesellschaftlichen Trends und Herausforderungen unserer Zeit sowie die betriebswirtschaftlichen Anforderungen an eine moderne Gemeinde ebenfalls berücksichtigt werden

Empirische Untersuchung der Wettbewerbsrelevanz von Business Intelligence-Konfigurationen auf der Basis des Resource-based View

Business Intelligence Systeme werden seit einigen Jahren weit verbreitet in Unternehmen eingesetzt. Trotz weiter Verbreitung von BI-Systemen fehlt es an einer umfassenden Evaluation dieser Systemkategorie, die zur Einschätzung der Leistungsfähigkeit aber auch zur weiteren Verbesserung in der Zukunft beitragen könnte. Als ein Beitrag zur Evaluation wird in vorliegender Arbeit die Frage gestellt, ob Unternehmen durch den Einsatz von BI-Systemen einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil erzielen können. Als Ergebnis kann festgestellt werden, dass der Einsatz von BI-Systemen in Unternehmen zu nachhaltigen Wettbewerbsvorteilen führt - allerdings nur für Unternehmen, die über eine wettbewerbsrelevante BI-Konfiguration im Sinne des ressourcenbasierten Ansatzes verfügen und einem der beiden ermittelten wettbewerbsrelevanten Cluster zugeordnet werden kann. Damit ergibt sich als Handlungsempfehlung für Unternehmen die Überprüfung der Strategie, Implementierung und Betrieb ihrer BI sowie dem umgebenden Kontext und den resultierenden Folgen, um im Anschluss mögliche identifizierte Lücken zu einem der beiden wettbewerbsrelevanten Cluster schließen zu können

Empirische Untersuchung der Wettbewerbsrelevanz von Business Intelligence-Konfigurationen auf der Basis des Resource-based View

Business Intelligence Systeme werden seit einigen Jahren weit verbreitet in Unternehmen eingesetzt. Trotz weiter Verbreitung von BI-Systemen fehlt es an einer umfassenden Evaluation dieser Systemkategorie, die zur Einschätzung der Leistungsfähigkeit aber auch zur weiteren Verbesserung in der Zukunft beitragen könnte. Als ein Beitrag zur Evaluation wird in vorliegender Arbeit die Frage gestellt, ob Unternehmen durch den Einsatz von BI-Systemen einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil erzielen können. Als Ergebnis kann festgestellt werden, dass der Einsatz von BI-Systemen in Unternehmen zu nachhaltigen Wettbewerbsvorteilen führt - allerdings nur für Unternehmen, die über eine wettbewerbsrelevante BI-Konfiguration im Sinne des ressourcenbasierten Ansatzes verfügen und einem der beiden ermittelten wettbewerbsrelevanten Cluster zugeordnet werden kann. Damit ergibt sich als Handlungsempfehlung für Unternehmen die Überprüfung der Strategie, Implementierung und Betrieb ihrer BI sowie dem umgebenden Kontext und den resultierenden Folgen, um im Anschluss mögliche identifizierte Lücken zu einem der beiden wettbewerbsrelevanten Cluster schließen zu können

Online-Content-Mining für die Kreuzfahrtindustrie : ein Modell für die Technologieanpassung und Technologieakzeptanz

[no abstract

Analyse von Maschinendaten zur Entscheidungsunterstützung bei der Produktverbesserung durch die Anwendung eines Feedback Assistenz Systems

Der technologische Fortschritt führt dazu, dass immer mehr Daten erzeugt und verwaltet werden. Dieser Trend lässt sich auch im Kontext des Produktlebenszyklus beobachten. Hier werden während der Nutzungsphase in der Umgebung und am Produkt selbst mit steigender Tendenz Daten mittels Sensoren automatisch erfasst. Aber auch manuell werden durch Betreiber oder Servicemitarbeiter immer mehr Daten in Informationssysteme eingegeben. Diese Daten werden für einen spezifischen Verwendungszweck, wie die Abrechnung von Dienstleistungen genutzt und anschließend archiviert. Dabei kann aus diesen Daten über ihren eigentlichen Verwendungszweck hinaus Wissen zur Verbesserung von Produkten generiert werden, wofür die Basis in der Produktentwicklung gelegt wird. Eine erfolgreiche Produktentwicklung führt zu qualitativ hochwertigen Gütern und zufriedenen Kunden und damit zu hohen Verkaufszahlen der Güter, was den Unternehmenserfolg auf dem Markt ausmacht. Daher ist die Verbesserung der Produktentwicklung immer wieder Gegenstand der Forschung. Aktuell werden hierzu im Produktlebenszyklus der Produktentwicklung nachgelagerte Phasen, speziell die Nutzungsphase kaum betrachtet. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es daher einen Wissenstransfer zu realisieren, in dem aus den Produktnutzungsdaten anwendbares Wissen in die Produktentwicklung zurückgeführt wird. Der Fokus liegt dabei auf Industriegütern, bei denen die Feedbackdaten strukturiert in verschiedenen Datenquellen vorliegen und ein enger Kontakt zwischen Kunden und Herstellern gegeben ist. Zur Verwaltung und Analyse der Daten wird ein Feedback Assistenz System (FAS) konzipiert und entwickelt. Hier werden die Daten aus den verschiedenen Quellen hin transferiert und in ein einheitliches Datenbankschema übertragen. Auf diese zentrale Datenbasis lassen sich wissensbasierte Methoden anwenden u.a. aus dem Bereich des Data Mining. Diese assistieren dem Produktentwickler bei der Verbesserung bestehender Produktgenerationen. Die erfassten und umfangreichen Datenmengen werden verdichtet und Muster werden aufgedeckt, die der Bereitstellung von entscheidungsrelevantem und intuitiv verständlichem Wissen für den Produktentwickler dienen. Im Rahmen der Produktverbesserung sind hierzu explizit drei Bereiche identifiziert worden, in denen die Feedbackdaten erfolgsbringend eingesetzt werden können: die Überprüfung der Kundenanforderungen, die Fehlerdiagnose und die Bewertung von Verbesserungsalternativen. Mittels der Feedbackdaten werden Kosten- und Zeitindikatoren aufgestellt und berechnet zur Überprüfung der Kundenanforderungen mit dem Ziel bei nicht erfüllen den Produktverbesserungsprozess auszulösen. Sodann wird während der Analysephase der Produktverbesserung eine Methode zur Diagnose von Schwachstellen und Fehlerursachen entwickelt und angewandt. Ziel ist hier die Aufdeckung von Verbesserungspotentialen und somit die Senkung der Fehleranfälligkeit von Produkten. Zur Verbesserung des Produktes stehen dem Produktentwickler eine Vielzahl von Alternativen zur Verfügung, die bewertet werden müssen, nach den Zielsetzungen aus der Produktentwicklung und/oder mittels der Feedbackdaten. Hierzu ist eine Methode aus der multikriteriellen Entscheidungstheorie konzipiert und umgesetzt worden.Technological progress leads to an increasing number of generated and managed data. This trend can also be observed in the context of the product life cycle. During the use phase data are collected from the product automatically, with increasing tendency, by means of on-site, embedded or mounted sensors. In addition, the operator or service staffs insert substantial data into information systems. The accumulated data are used for specific purposes, such as billing of services, and afterwards are archived in the repositories. Knowledge can be generated from the collected data with the intention to support development and especially improvement of the product. A successful product development leads to high-quality goods and customer satisfaction which ultimately influences on the company’s success in the market with large scale sales of goods. Hence, the product development is consistently a subject of research. Currently in the product life cycle, the subsequent phases, especially the use phase is not considered. The aim of this work is to realize a knowledge transfer where applicable knowledge from the product use data is fed back into product development. The focus is on industrial goods, where the feedback data are structured in multiple data sources, and also manufacturers and customers are in close contacts. For the management and analysis of data, a feedback assistance system (FAS), is designed and developed. Here the data from different sources are transferred into a unified database. On this data layer, knowledge-based methods can be applied i.e. from the field of data-mining. These methods should assist product developers in the improvement of existing product generations. The captured, extensive amounts of data are, therefore, condensed, and patterns are detected. As a result, the FAS provide the product developer with decision-relevant and intuitively under-standable knowledge. In the scope of product improvement, important is to determine the areas in which the feedback data can be used successfully. So for the FAS, a combination of methods for three main applications will be integrated (1) verification of customer requirements, (2) fault diagnosis, and (3) evaluation of improvement potential. Cost and time indicators are deployed for the verification of requirements which consequently reveal the non-achieved objectives of the product improvement process. So the diagnosis should be applied to detect weak points and failure causes as improvement potential such as reduction of the error rate. To eliminate the existing weaknesses and deficiencies, the product developers should evaluate a variety of alternatives according to the objectives of the product development on the basis of the feedback data. For this purpose, a method from the multi-criteria decision theory is implemented

Visualisierung von Kennzahlen mit QlikView als Alternative zu BIB-Control für Fachreferenten der Hochschul- und Kreisbibliothek Bonn-Rhein-Sieg

In der Arbeit wird mit Hilfe von QlikView, einem Self-Service-BI-Produkt der Firma QlikTech, ein Tool für die Ausleih- und Bestandsanalysen der Fachreferenten der Hochschul- und Kreisbibliothek Bonn-Rhein-Sieg erstellt. Aktuell geschehen Datenanalysen der Fachreferenten mit dem Report Viewer von BIB-Control, das als einziges Produkt auf dem Markt an Bibliotheksbedürfnisse angepasst ist. Die Vermutung, dass ein universeller Viewer wie QlikView das Potential besitzt, Kennzahlen bedarfsgerecht auszuwerten und zu präsentieren, wird hier bestätigt. Neben dem technischen Ablauf, dem Einbinden der Tabellen des Bibliothekssystems SisisSunrise in QlikView und dem folgenden ETL-Prozess, wird die Gestaltung der Arbeitsblätter beschrieben. Freiwillige Fachreferenten vergleichen beide Produkte anhand von Probeaufgaben auf Funktionalität und Benutzerfreundlichkeit