Anwedungen und Techniken zur Analyse großer Datenbestände : Tagungsband zur AKWI-Fachtagung am 11. bis 12.09.2008 an der Hochschule Niederrhein

Mit dem Vorliegen großer Datenbestände steigen natürlich auch die Wünsche und Anforderungen zur Analyse dieser Daten. Aus diesen Gründen widmet sich die AKWI Tagung 2008 mit den hier dokumentierten Beiträgen und Diskussionen diesem Thema unter dem Titel: Herausforderungen an die Wirtschaftsinformatik: Anwendungen und Techniken zur Analyse großer Datenbestände. Mit dem analytischen Customer Relationship Management (CRM) wird von Frick und Iversen das Ziel verfolgt, die Analyse der verfügbaren Informationen für die Kundenbedürfnisse einzusetzen. Das kann beträchtlich die Qualität der Kundenbeziehungen verbessern. Es erfordert aber auch eine Weiterqualifizierung aller Beteiligten. Das Supply Chain Management (SCM) dient zur Unternehmensübergreifenden Betrachtung und Modifikation der Geschäftsprozesse. Die ständige Weiterentwicklung der Geschäftsprozesse in den Unternehmen erfordert auch permanent Anpassung bei den davon in der Supply Chain betroffenen Unternehmen. Die Erweiterung der klassischen Sichtweise der Kostenfunktion im Rahmen der Produktionsplanung um die Einfuhrzollproblematik wird von Szymanski mit einem Ansatz zur Optimierung der Supply Chain mit mathematischen Optimierungsmodellen aufgezeigt. Die Gründe dafür liegen in den immer globaleren Gegebenheiten der Beschaffungs-, Produktions- und Distributionslogistik. Für die umfangreichen Aufgaben im Umgang mit den Enterprise Ressource Planning (ERP) Systemen und deren Implementierung werden heute entsprechende Tools benötigt. Von SAP wird dafür der SAP Solution Manager angeboten. Von Frick und Lankes wird der SAP Solution Manager als ein Projektmanagement Werkzeug eingesetzt. Unternehmen jeder Größenordnung sehen sich zunehmend mit der Herausforderung konfrontiert, die betrieblichen Daten für die unterschiedlichsten Zielsetzungen zur Verfügung zu stellen. Neben den betrieblichen Anforderungen rücken hier aber auch die Änderung der Abgabenordnung (AO) und damit der Datenzugriff durch die Finanzbehörden, die Einhaltung von Compliance Richtlinien und damit das Erkennen von Unterschlagungshandlungen als auch die Bestätigung der Ordnungsmäßigkeit des Jahresabschlusses durch die Wirtschaftsprüfer immer stärker in den Fokus der digitalen Aufbereitung von Unternehmensdaten. Wirtschaftsprüfer, Interne Revisoren und Betriebsprüfer der Finanzverwaltung haben die gleichen Probleme zu bewältigen, indem sie sich mit einer gewachsenen, heterogenen und durch Firmenzukäufe und Ausgliederungen stetig ändernden IT Infrastruktur auseinander zu setzen haben. Von Herde wird ein Ansatz zur Extraktion betrieblicher Massendaten in ein analysefähiges Format, unabhängig von operativen Systemen, kostengünstig realisiert. Der Umgang mit großen Mengen von Daten, auch aus unterschiedlichen Unternehmensbereichen, einer großen Anzahl von Benutzern erfordert heute ein Data Warehouse mit konsolidierten Daten. Ohne eine ausreichende Konsolidierung, d. h. ohne eine einheitliche Darstellung der Daten, kann keine sinnvolle Auswertung erfolgen. Erst mit einem Data Warehouse können die Mitarbeiter auch erkennen, was das Unternehmen zu speziellen Fragen eigentlich alles weiß. Von Stegemerten wird aufgezeigt, wie aus einer bestehenden Unternehmensstrategie eine Strategie zum Aufbau eines Data Warehouses abgeleitet werden kann und eine Organisationsstruktur beschrieben, die diese Umsetzung gewährleistet. Die Bedeutung des Controllings wird in dem Beitrag von Frank Weymerich mit der Entwicklung eines entsprechenden Cockpits deutlich. Hier werden die für das Controlling nützlichen Informationen in einem individuell bedienbaren Cockpit für die betrieblichen Entscheider sinnvoll zusammengestellt. In allen Beiträgen werden unterschiedliche spezielle Aspekte der Analyse und Organisation großer Datenbestände aus der Sicht der Wirtschaftsinformatik mit dem ihr eigenen Blick auf die Gesamtheit aller Einflussgrößen aufgezeigt

Das Data-Mining-Konzept

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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

Management von Datenanalyseprozessen

Die vorliegende Arbeit präsentiert eine umfassende, interdisziplinäre Methodik zum Management von Datenanalyseprozessen. Sie betrachtet die Planung, Steuerung und Revision dieser Prozesse und bezieht die Problemspezifikation, die Prozessspezifikation und die Ressourcen- spezifikation ein. Damit gestattet sie eine in Bezug auf die für Datenanalysevorhaben relevanten Modellierungsobjekte vollständige Repräsentation

Personalisierung im E-Commerce – zur Wirkung von E-Mail-Personalisierung auf ausgewählte ökonomische Kennzahlen des Konsumentenverhaltens: Personalisierung im E-Commerce – zur Wirkung von E-Mail-Personalisierung auf ausgewählte ökonomische Kennzahlen des Konsumentenverhaltens

Personalisierung ist ein wichtiger Bereich des Internet Marketings, zu dem es wenige experimentelle Untersuchungen mit großen Teilnehmerzahlen gibt. Für den erfolgreichen Einsatz von Empfehlungsverfahren sind umfangreiche Daten über das Käuferverhalten erforderlich. Diesen Problemstellungen nimmt sich die vorliegende Arbeit an. In ihr wird das Shop-übergreifende individuelle Käuferverhalten von bis zu 126.000 Newsletter-Empfängern eines deutschen Online-Bonussystems sowohl mittels ausgewählter Data-Mining-Methoden als auch experimentell untersucht. Dafür werden Prototypen eines Data-Mining-Systems, einer A/B-Test-Software-Komponente und einer Empfehlungssystem-Komponente entwickelt und im Rahmen des Data Minings und durch Online-Feldexperimente evaluiert. Dabei kann für die genannte Nutzergruppe in einem Experiment bereits mit einem einfachen Empfehlungsverfahren gezeigt werden, dass zum einen die Shop-übergreifenden individuellen Verhaltensdaten des Online-Bonus-Systems für die Erzeugung von Empfehlungen geeignet sind, und zum anderen, dass die dadurch erzeugten Empfehlungen zu signifikant mehr Bestellungen als bei der besten Empfehlung auf Basis durchschnittlichen Käuferverhaltens führten. In weiteren Experimenten im Rahmen der Evaluierung der A/B-Test-Komponente konnte gezeigt werden, dass absolute Rabattangebote nur dann zu signifikant mehr Bestellungen führten als relative Rabatt-Angebote, wenn sie mit einer Handlungsaufforderung verbunden waren. Die Arbeit ordnet sich damit in die Forschung zur Beeinflussung des Käuferverhaltens durch Personalisierung und durch unterschiedliche Rabatt-Darstellungen ein und trägt die genannten Ergebnisse und Artefakte bei.:1 Inhalt 1 Einleitung 1 1.1 Stand der Forschung 3 1.2 Forschungsbedarf 6 1.3 Forschungskonzept 8 1.4 Verwendete Methoden 11 1.5 Aufbau der Arbeit 11 2 Theoretische und konzeptionelle Grundlagen 13 2.1 Internethandel, E-Commerce und E-Business 13 2.2 Marketing, Konsumenten- und Käuferverhalten 16 2.2.1 Käuferverhalten bei Rabatt-Angeboten 20 2.3 Internet Marketing 21 2.3.1 Erfolgskontrolle im Internet Marketing 24 2.3.2 Ausgewählte Disziplinen des Internet Marketings 27 2.3.2.1 Affiliate Marketing 28 2.3.2.2 Online-Cashback-Systeme 35 2.3.2.3 E-Mail-Marketing 38 2.4 Personalisierung im Internet Marketing 56 2.4.1 Empfehlungssysteme 59 2.4.2 Bewertung von Empfehlungssystemen 59 2.4.3 Architektur von Empfehlungssystemen 60 2.4.4 Empfehlungssystem-Kategorien 62 2.4.4.1 Hybride Empfehlungssysteme 67 2.4.5 Techniken für Empfehlungsverfahren 69 2.5 Wissensaufbereitung und -entdeckung 89 2.5.1 Datenerhebungsverfahren 89 2.5.1.1 Datenqualität 91 2.5.1.2 Datensicherheit und Datenschutz 92 2.5.2 Knowledge Discovery und Data Mining 94 2.5.2.1 Der Data-Mining-Prozess 96 2.5.2.2 Data-Mining-Problemtypen 98 2.5.2.3 Das Data-Mining-System 100 2.5.3 Das Experiment als Erhebungsdesign 106 2.5.3.1 Anforderungen und Gütekriterien 111 2.5.3.2 Online-Feldexperimente im Marketing 117 2.5.3.3 Auswertungsverfahren 120 2.5.3.4 Theoretische Grundlagen des A/B-Testverfahrens 121 3 Vorgehen 126 3.1 Forschungsdesign 126 3.1.1.1 Ziele und Anforderungen der Andasa GmbH 128 3.1.1.2 Ziele und Anforderungen des Instituts für Angewandte Informatik 129 3.1.2 Design des Informationssystems 130 3.1.2.1 Der Designprozess 131 3.1.3 Konzeption des Software-Systems 133 3.1.4 Evaluation 134 3.2 Datenanalyse 135 3.2.1 Datenbeschaffung 135 3.2.2 Datenaufbereitung 136 3.2.3 Auswahl geeigneter Data-Mining-Methoden 137 3.2.3.1 Auswahl-Kriterien 137 3.2.3.2 Methodenauswahl 140 3.2.4 Erläuterung ausgewählter Data-Mining-Methoden 156 3.2.4.1 Bayes’sche Netze 156 3.2.4.2 Clustering 158 3.2.4.3 Diskriminanzanalyse 158 3.2.4.4 Korrelationsanalyse 159 3.2.4.5 Online Analytical Processing (OLAP) 159 3.2.5 Auswahl geeigneter Data-Mining-Werkzeuge 165 3.2.5.1 Auswahlprozess 165 3.2.5.2 Kriterien 166 3.2.5.3 Werkzeuge zur statistischen Analyse und Visualisierung 168 3.2.5.4 Werkzeuge für Clustering und Diskriminanzanalyse 168 3.2.5.5 Werkzeuge für Online Analytical Processing 169 3.2.5.6 Werkzeuge für Bayes’sche Netze 169 3.3 Untersuchungsdesign 171 3.3.1 Online-Marketing-Instrumente bei Andasa 172 3.3.2 Stimulus-Auswahl 174 3.3.3 Entwurf des Experimentaldesigns 175 4 Umsetzung 180 4.1 Architektur und prototypische Implementation 180 4.1.1 Das Data-Mining-System 180 4.1.2 Der ETL-Prozess 181 4.1.2.1 Datenerhebung 183 4.1.2.2 Datenbereinigung 184 4.1.3 Die A/B-Testumgebung 185 4.1.4 Das Empfehlungssystem 189 4.1.5 Usability-Evaluation 196 4.2 Data Mining 199 4.2.1 Statistische Analyse 200 4.2.2 Anwendung ausgewählter Data-Mining-Methoden 206 4.2.2.1 Clustering 208 4.2.2.2 Klassifikation 213 4.2.2.3 Modellierung als Bayes’sche Netze 214 4.2.3 Ergebnisse und Evaluation 221 4.3 Feldexperimente mit Newslettern 222 4.3.1 Eckdaten der Tests 223 4.3.2 Beispiel-Experimente 224 4.3.3 A/B-Tests Rabattdarstellungen 226 4.3.3.1 Öffnungsrate Prozente vs. Euro 226 4.3.3.2 Klickrate Prozente vs. Euro 227 4.3.3.3 Conversion-Rate Prozente vs. Euro 229 4.3.4 A/B-Test zur Personalisierung 230 4.3.4.1 Auswahl des Empfehlungsverfahrens 230 4.3.4.2 Definition der Kontrollgruppe 231 4.3.4.3 Operative Durchführung 231 4.3.4.4 Auswertung 232 4.3.5 Ergebnisse und Evaluation 236 5 Zusammenfassung und Ausblick 239 6 Anhang 243 6.1 Anhang A Usability-Evaluation 243 6.1.1 Methoden der Usability-Evaluierung 246 6.1.1.1 Usability-Tests und lautes Denken 246 6.1.1.2 Benutzerbefragung 248 6.1.1.3 Feldstudien und Partizipation 250 6.1.1.4 Expertenorientierte (Inspektions-)Methoden 251 6.1.1.5 Formal-analytische Verfahren 252 6.1.1.6 Quantitative Fragebogen 252 6.1.1.7 Verfahrensmodell 259 6.1.1.8 Auswertung 262 6.1.2 Fragebögen 263 6.2 Anhang B Zeitreihenanalyse 281 6.2.1 Klassische Komponentenmodelle 281 6.2.2 Stochastische Prozesse 282 6.2.3 Fourier-Analyse-Methoden (Spektralanalyse) 283 6.3 Anhang C Daten und Programme 286 6.3.1 Technische Daten 286 6.3.1.1 Data Warehouse / Data Mining Server 286 6.3.2 Programm- und Skriptcodes 287 6.3.2.1 R- Skripte 287 6.3.2.2 SQL – Skripte 296 6.3.2.3 C# Code MostRecentLinkInvocationsShopRecommender.cs 314 6.3.3 Daten A/B-Tests 317 6.3.3.1 Übersicht Newsletter 317 6.3.3.2 Mengengerüst Aussendungen 319 6.3.3.3 Shopaufrufe und Besteller 319 6.3.3.4 Darstellungen der Newsletter-Varianten 320 6.3.4 Daten Personalisierung 335 6.4 Abbildungsverzeichnis 338 6.5 Tabellenverzeichnis 343 6.6 Literaturverzeichnis 34

Leitfaden zur Integration eines klinischen Registers in ein existierendes Informationssystem am Beispiel des klinischen Myelomregisters des Universitätsklinikums Heidelberg

Klinische Register können die Forschungs- und Versorgungslücke zwischen evidenzbasierten klinischen Studien einerseits und der Alltagssituation andererseits schließen, indem Patienten aus der Versorgungsrealität eingeschlossen und therapeutische Langzeiteffekte, Nebenendpunkte und Begleiterscheinungen beobachtet werden. Eine systematische Planung und ein standardisiertes Vorgehen gelten dabei als wichtige Faktoren für den unmittelbaren und langfristigen Erfolg eines klinischen Registers. Methodische Richtlinien und Handlungsanleitungen hierfür existieren allerdings kaum und vorhandene Konzepte basieren auf der Annahme, dass mit einem neuen klinischen Register auch neue wissenschaftliche Dokumentationen und Infrastrukturen aufzubauen und einzuführen sind. Entsprechend bleiben bestehende Datenbestände und Informationssysteme bislang meist unberücksichtigt. Ausgehend von einer Literaturrecherche und den daraus abgeleiteten Anforderungen an ein klinisches Register und dessen informationstechnische Infrastruktur wurden ein Vorgehensmodell zur systematischen Planung und eine Referenz-IT-Architektur zum Aufbau und Betrieb einer flexiblen und erweiterbaren IT-Infrastruktur entwickelt. Das Vorgehensmodell kann als Registerprotokoll zur einheitlichen, angemessenen und nachvollziehbaren Beschreibung und zur Herleitung von Zielen, Aufgaben und Fragestellungen eines klinischen Registers eingesetzt werden. Die Referenz-IT-Architektur besteht aus fünf Komponenten: einem prolektiven Dokumentationssystem, den vorhandenen Systemen von Versorgung und Forschung, einem Data Warehouse sowie einem Metadatenmanagementsystem. Es werden Entscheidungen hinsichtlich des Zusammenwirkens spezifiziert, die bei Auswahl und Entwicklung getroffen werden sollten, sodass unterschiedliche Implementierungsvarianten möglich sind. Vorgehensmodell und Referenz-IT-Architektur wurden unter besonderer Berücksichtigung der Integration der Anwendungssysteme des klinischen Registers in die vorhandene Informationsinfrastruktur einer klinisch-wissenschaftlichen Versorgungseinrichtung entwickelt. Damit liegt erstmals ein umfassender allgemeiner Leitfaden für alle Entwicklungsphasen eines klinischen Registers und seiner Integrationsaspekte vor. Der entwickelte Leitfaden konnte erfolgreich für die Planung und den Aufbau des neu am Universitätsklinikum Heidelberg einzuführenden klinischen Myelomregisters angewendet werden. Dabei konnte die Eignung von elektronischen Datenerfassungssystemen für die Realisierung eines klinischen Registers systematische bewertet, ein allgemeines Metadatenmanagementsystem umgesetzt und erprobt und ein automatisiertes Verfahren für die Integration strukturierter Informationen aus dem Heidelberger Krankenhausinformationssystem ausgearbeitet und evaluiert sowie die Eignung von Text Mining Verfahren für die Übernahme unstrukturierter Informationen aus Arztbriefen untersucht werden. Die dabei entstandenen Methoden und Werkzeuge sind größtenteils auch für den Aufbau anderer klinischer Register nutzbar. Es kann davon ausgegangen werden, dass klinische Register auch in Zukunft eine wichtige Methode der klinischen Forschung sein werden. Mit dem entwickelten Leitfaden wurde ein Werkzeug geschaffen, das Nutzen und Nachhaltigkeit klinischer Register durch systematische Planung und Integration erhöhen kann

Konzeption, Evaluation und Implementierung eines Management Cockpits auf Basis mobiler Medien für ein global tätiges Finanzunternehmen

Die vorliegende Bachelorarbeit beschäftigt sich mit der Planung einer Evaluation mehrerer Mobile Business Intelligence Lösungen für die Landesbank Baden-Württemberg. Die Frage, welche Anforderungen ein Management Cockpit auf Basis mobiler Medien für ein global tätiges Finanzunternehmen erfüllen muss, steht hierbei im Mittelpunkt. Des Weiteren wird der aktuelle Trend von mobilen Business Intelligence Lösungen im Zusammenhang mit mobilen Endgeräten, wie dem Apple iPad, untersucht. Ziel dieser Arbeit ist, anhand einer zuvor erstellten Evaluationsmethode den Auswahlprozess zu planen und anschließend mit Hilfe von empfohlenen Best Practices die Evaluation durchzuführen. Das Ergebnis dieser Arbeit ist neben einer wissenschaftlichen Aufbereitung des Themas Mobile Business Intelligence auch eine Auswahlempfehlung für das geplante mobile Berichtswesen der Landesbank Baden-Württemberg. Die empfohlene Lösung soll nach Abschluss der Arbeit das derzeitige Berichtswesen der LBBW erst unterstützen und dann eventuell ganz ablösen. Eine positive Durchführung würde außerdem die Funktionalität der Evaluationsmethode bestätigen.This bachelor thesis deals with the planning of an evaluation of several mobile business intelligence solutions for the Landesbank Baden-Wuerttemberg. Focus of this work is, which requirements must be met by a management cockpit based on mobile media for a global financial company. Furthermore, the current trend of mobile business intelligence solutions in conjunction with mobile devices will be investigated. The objective of this work is to plan the selection process with a previously prepared evaluation method and then using best practices to perform the evaluation. The recommended solution should support the current reporting in the beginning and then eventually replace it completely. A coherent and acceptable result also confirms the functionality of the evaluation method