Auflistung nach Schlagwort "Business intelligence"
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- ZeitschriftenartikelClusteranalyse von Smart-Meter-Daten(Wirtschaftsinformatik: Vol. 54, No. 1, 2012) Flath, Christoph; Nicolay, David; Conte, Tobias; Dinther, Clemens; Filipova-Neumann, LiliaDie Einführung der Smart-Meter-Technologie stellt die Energiewirtschaft in Deutschland vor große Herausforderungen. Neben hohen Investitionen in die Zähler- und Kommunikationsinfrastruktur ist auch die Neugestaltung vieler Geschäftsprozesse erforderlich. Da die neu entstehenden Kosten nur begrenzt an Endkunden übertragbar sind, gilt es die Aufwendungen der Energiewirtschaft durch neue Dienste und verbesserte Prozesse auf Basis von Smart Metering zu kompensieren. So ist durch die Clusteranalyse der detaillierteren Verbrauchsdaten eine deutlich feinere Kundensegmentierung auf Basis des zeitlichen Verbrauchsverhaltens möglich. Im Rahmen eines Smart-Metering-Projektes bei einem regionalen Energieversorger wurde eine Clusteranalyse für die real vorliegenden Kundenverbrauchsdaten entwickelt und in eine Business-Intelligence-Umgebung integriert. In diesem Beitrag beschreiben und evaluieren wir dieses Artefakt im Sinne der Design Science. Wir gehen dabei insbesondere auf die Ergebnisse der Clusteranalyse von Realdaten und den möglichen Einsatz zur segmentspezifischen Tarifgestaltung ein.AbstractThe introduction of smart meter technology is a great challenge for the German energy industry. It requires not only large investments in the communication and metering infrastructure, but also a redesign of traditional business processes. The newly incurring costs cannot be fully passed on to the end customers. One option to counterbalance these expenses is to exploit the newly generated smart metering data for the creation of new services and improved processes. For instance, performing a cluster analysis of smart metering data focused on the customers’ time-based consumption behavior allows for a detailed customer segmentation. In the article we present a cluster analysis performed on real-world consumption data from a smart meter project conducted by a German regional utilities company. We show how to integrate a cluster analysis approach into a business intelligence environment and evaluate this artifact as defined by design science. We discuss the results of the cluster analysis and highlight options to apply them to segment-specific tariff design.
- ZeitschriftenartikelDecision Support for the Automotive Industry(Business & Information Systems Engineering: Vol. 61, No. 4, 2019) Gleue, Christoph; Eilers, Dennis; Mettenheim, Hans-Jörg; Breitner, Michael H.In the automotive industry, it is very common for new vehicles to be leased rather than sold. This implies forecasting an accurate residual value for the vehicles, which is a major factor for determining monthly leasing rates. Either a systematic overestimation or underestimation of future residual values can incur large potential losses in resale value or, respectively, competitive disadvantages. For the purpose of facilitating residual value related management decisions, an operative decision support system is introduced with emphasis on its forecasting capabilities. In the paper, the use of artificial neural networks for this application is demonstrated in a case study based on more than 250,000 data sets of leasing contracts from a major German car manufacturer, completed between 2011 and 2017. The importance of determining price factors and the effect of different time horizons on forecasting accuracy are investigated and practical implications are discussed. In addition, the authors neither found a significant explanatory nor predictive power of external economic factors, which underlines the importance of collecting and taking advantage of vehicle-specific data or, in more general terms, the exclusive data of corporations, which is often only available internally.
- ZeitschriftenartikelDeveloping Serious Games with Integrated Debriefing(Business & Information Systems Engineering: Vol. 62, No. 2, 2020) Grund, Christian Karl; Schelkle, MichaelSerious games (SG) are recognized in several domains as a promising instructional approach. When it comes to the field of Information Systems, however, they are not yet broadly investigated. Especially in business intelligence and analytics, a literature review indicates the absence of SG for proper report design. Such games, however, seem beneficial since many business reports suffer from poor business information visualization (BIV). To address this issue, the scope of the study is twofold: first, the paper presents a SG that aims to foster learning about BIV. Second, it evaluates this SG in a laboratory experiment, comparing it to a more conventional instructional approach (i.e., presentation) and testing two different versions of the game: One version integrates debriefing into the game itself, whereas the other version uses classical post hoc debriefing. Results indicate that it is favorable to integrate debriefing into the game in terms of motivation and learning outcomes. In the vein of design science research, the authors thus intend to contribute a useful artifact as well as a novel design principle for this instructional approach: Integrating debriefing into SG.
- ZeitschriftenartikelEin Reifegradmodell für Unternehmenssteuerungssysteme(Wirtschaftsinformatik: Vol. 54, No. 4, 2012) Marx, Frederik; Wortmann, Felix; Mayer, Jörg H.Die Komplexität der Unternehmensführung in internationalen Unternehmen nimmt stetig zu. IT-gestützte Unternehmenssteuerungssysteme (USS), die Berichtserstattung, Planung und Konsolidierung umfassen, helfen, diese Herausforderung zu bewerkstelligen. Obwohl USS eine lange Tradition in der Managementforschung haben, ist ihre Gestaltung nach wie vor herausfordernd. Reifegradmodelle (RGM) sind bewährte Instrumente, um Stärken und Schwächen unterschiedlicher Domänen zu identifizieren. Da verfügbare Reifegradmodelle sich auf einzelne USS-Domänen konzentrieren, die IT-Perspektive vernachlässigen und oftmals ein methodisch solides Fundament vermissen lassen, stellt der vorliegende Beitrag ein empirisch fundiertes, algorithmisch konstruiertes Reifegradmodell für USS vor. Dieses besteht aus drei Teilmodellen für Berichterstattung, Planung und Konsolidierung, die in einem umfassenden USS-Reifegradmodell zusammengefasst werden. Deren fünf Stufen leiten schließlich die fundierte Evolution von Unternehmenssteuerungssystemen an; dies von einem grundlegenden, vom Gesetzgeber vorgeschriebenen Ansatz (Stufe 1), über einen ausgewogenen Ansatz (Stufe 2) hin zu umfassenden USS (Stufe 3). Auf Stufe 4 weisen USS einen starken strategischen Fokus auf und nutzen auf der fünften und letzten Evolutionsstufe das Potenzial „moderner“ IT.AbstractCorporate management in today’s international companies has become increasingly complex. To cope with the growing challenges, information technology (IT)-based management control systems (MCSs) covering reporting, planning, and consolidation have been deployed. Despite their tradition in management research, the ‘right’ setup of MCSs is still challenging. Maturity models (MMs) are an established instrument to identify strengths and weaknesses of certain domains. As existing MMs rather focus on single MCS domains, neglect an IT perspective and miss a sound methodical foundation, this paper outlines an empirically and algorithmically constructed MCS MM. The model consists of three partial MMs for reporting, planning, and consolidation, which are integrated into one holistic MCS MM. The five levels of the MCS MM guide MCS evolution from a basic, mandatory/external-driven MCS (level 1) to a balanced MCS (level 2), and a comprehensive MCS (level 3). Ultimately, MCSs show a strong strategic focus (level 4) and leverage the potentials of modern IT (level 5).
- ZeitschriftenartikelGestaltung der nächsten Inkarnation von Business Intelligence(Wirtschaftsinformatik: Vol. 56, No. 1, 2014) Baars, Henning; Felden, Carsten; Gluchowski, Peter; Hilbert, Andreas; Kemper, Hans-Georg; Olbrich, SebastianDer Wissensfundus der Business-Intelligence-(BI)-Forschung wird durch einen Strom heterogener technologischer und organisatorischer Innovationen kontinuierlich erweitert. Der vorliegende Beitrag zeigt auf, wie sich diese zu einem Leitbild bündeln lassen. Dieses ist für eine Reaktion auf wesentliche sozio-technische Makro-Trends ausgelegt. Die Komponenten des Leitbildes bilden fünf Forschungsstränge, die aus einer umfangreichen Literaturrecherche extrahiert wurden: BI im Geschäftsprozessmanagement, BI über Unternehmensgrenzen hinweg, neue Ansätze im Umgang mit unstrukturierten Daten, agile und benutzergetriebene BI sowie neue Konzepte für eine BI Governance. Das Beispiel des Makrotrends der Verbreitung cyber-physikalischer Systeme illustriert die Argumentation.Bei der Verfolgung der aufgezeigten Vision ergeben sich diverse offene Forschungsfragen, die eine Koordinierung zahlreicher Forschungsinitiativen aus unterschiedlichen Disziplinen erfordern. Durch die Einbettung der diskutierten Problemstellungen in übergreifende Forschungsthemen sowie über das zugrunde liegende Dynamic-Capabilities-Konzept liefert der Ansatz einen Forschungsbeitrag zur Wirtschaftsinformatik.AbstractThe body of knowledge generated by Business Intelligence (BI) research is constantly extended by a stream of heterogeneous technological and organizational innovations. This paper shows how these can be bundled to a new vision for BI that is aligned with new requirements coming from socio-technical macro trends. The building blocks of the vision come from five research strings that have been extracted from an extensive literature review: BI and Business Process Management, BI across enterprise borders, new approaches of dealing with unstructured data, agile and user-driven BI, and new concepts for BI governance. The macro trend of the diffusion of cyber-physical systems is used to illustrate the argumentation.The realization of this vision comes with an array of open research questions and requires the coordination of research initiatives from a variety of disciplines. Due to the embedded nature of the addressed topics within general research areas of the Information Systems (IS) discipline and the linking pins that come with the underlying Dynamic Capabilities Approach such research provides a contribution to IS.
- ZeitschriftenartikelIntelligent Business Processes in CRM - Exemplified by Complaint Management(Business & Information Systems Engineering: Vol. 60, No. 4, 2018) Zaby, Christopher; Wilde, Klaus D.Customer relationship management (CRM) is becoming a critical source of competitive advantage for businesses today. However, many CRM business processes are deficient and inflexible. For example, many customers are dissatisfied with complaint management. Still, companies seldom systematically adapt the complaint management process. In theory, operational and analytical CRM form a closed loop: analytical CRM uses business intelligence (BI) tools to analyze operational data and the knowledge gained is used for continual optimization of operations. One special approach in establishing this loop is to continually support decision points in operational processes with knowledge from BI. In this way, the use of BI becomes an integral part of business processes, which are then referred to as intelligent business processes. However, in CRM not much is known about this approach. Based on an extensive review of the literature, the study explores the state of theory and practice in the field of intelligent business processes in CRM, with special attention to complaint management because of its considerable importance and application potential. In particular, the conceptual framework of intelligent business processes in CRM is depicted and two implementation options are identified: embedded intelligence and business rules. Focusing on complaint management, evidence on intelligent business processes is systematically documented, weak points are identified, and a research agenda for the shift to more intelligent processes is presented.
- ZeitschriftenartikelMethodenunterstützung der Informationsbedarfsanalyse analytischer Informationssysteme(Wirtschaftsinformatik: Vol. 53, No. 1, 2011) Stroh, Florian; Winter, Robert; Wortmann, FelixAufgrund der Besonderheiten analytischer Informationssysteme unterscheidet sich deren Entwicklung von traditionellen Ansätzen im transaktionsorientierten Umfeld. Insbesondere für die Anforderungsanalyse und deren informatorischen Teil, die Informationsbedarfsanalyse, sind spezielle Ansätze notwendig. Im vorliegenden Beitrag wird analysiert, wie der Stand der Forschung in diesem Gebiet weiterentwickelt werden muss. Auf dieser Grundlage wird untersucht, welche Anforderungen aus Sicht der Praxis an eine systematische Informationsbedarfsanalyse gestellt werden. Die Umfrage orientiert sich dabei an den fünf traditionellen Kernaktivitäten der Anforderungsanalyse und unterstützt die Konsolidierung und Diskussion der identifizierten Ausbaupotenziale. Eine Weiterentwicklung sollte aus Sicht der Praxis insbesondere in den Bereichen Validierung und Bewirtschaftung, aber auch Gewinnung von Informationsbedarfen erfolgen. Aufgrund der verhältnismäßig langen Lebenszyklen analytischer Informationssysteme wird im Beitrag die Einführung einer Prozessperspektive diskutiert, welche die kontinuierliche Gewinnung, Dokumentation und Bewirtschaftung von Informationsbedarfen an analytische Informationssysteme gewährleistet.AbstractDue to specific characteristics of analytical information systems, their development varies significantly from transaction-oriented systems. Specific method support is particularly needed for requirements engineering and its information-related component, information requirements analysis. The paper at hand first evaluates the state of the art and identifies necessary method support extensions. On this basis, method support requirements for information requirements engineering are identified. The survey is structured along the five core activities of traditional requirements engineering. It reveals a need for further research especially on information requirements elicitation, validation, and management. It further contributes to a discussion of aspects that should be considered by any method support. Due to comparatively long life cycles of analytical information systems, the introduction of a process perspective is discussed in order to ensure the continuous elicitation, documentation, and management of information requirements.
- ZeitschriftenartikelThe New Era of Business Intelligence Applications: Building from a Collaborative Point of View(Business & Information Systems Engineering: Vol. 61, No. 5, 2019) Teruel, Miguel A.; Maté, Alejandro; Navarro, Elena; González, Pascual; Trujillo, Juan C.Collaborative business intelligence (BI) is widely embraced by enterprises as a way of making the most of their business processes. However, decision makers usually work in isolation without the knowledge or the time needed to obtain and analyze all the available information for making decisions. Unfortunately, collaborative BI is currently based on exchanging e-mails and documents between participants. As a result, information may be lost, participants may become disoriented, and the decision-making task may not yield the needed results. The authors propose a modeling language aimed at modeling and eliciting the goals and information needs of participants of collaborative BI systems. This approach is based on innovative methods to elicit and model collaborative systems and BI requirements. A controlled experiment was performed to validate this language, assessing its understandability, scalability, efficiency, and user satisfaction by analyzing two collaborative BI systems. By using the framework proposed in this work, clear guideless can be provided regarding: (1) collaborative tasks, (2) their participants, and (3) the information to be shared among them. By using the approach to design collaborative BI systems, practitioners may easily trace every element needed in the decision processes, avoiding the loss of information and facilitating the collaboration of the stakeholders of such processes.
- ZeitschriftenartikelÜberblick Analytics: Methoden und Potenziale(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 56, No. 5, 2019) Meier, AndreasDer Grundlagenbeitrag definiert und charakterisiert verschiedene Facetten des Analytics und zeigt auf, welche Nutzenpotenziale sich für die Wirtschaft ergeben. Nach der Klärung wichtiger Begriffe wird der Prozess zum Schürfen nach wertvollen Informationen und Mustern (Data Mining) in den Datenbeständen diskutiert. Danach werden wichtige Methoden des Data Mining wie des Soft Computing vorgestellt. Die Anwendungsgebiete des Web Analytics und Web Controlling dienen dazu, bedeutende Nutzenpotenziale beim Auswerten der digitalen Wertschöpfungskette elektronischer Geschäfte herauszuarbeiten. Ein Ausblick in die unbewusste Business Intelligence rundet den Beitrag ab. The basic contribution defines and characterizes various facets of analytics and shows the potential benefits for the economy. Once important terms have been clarified, the process of prospecting for valuable information and patterns (data mining) in databases is discussed. Afterwards, important methods for data mining as well as for soft computing will be presented. The application areas of Web Analytics and Web Controlling serve to identify significant potential benefits in evaluating the digital value chain of electronic business. An outlook into the unconscious Business Intelligence will complete the contribution.
- ZeitschriftenartikelVergleich von Kompetenzanforderungen an Business-Intelligence- und Big-Data-Spezialisten(Wirtschaftsinformatik: Vol. 56, No. 5, 2014) Debortoli, Stefan; Müller, Oliver; Brocke, Jan vomWährend sich die meisten wissenschaftlichen Studien zum Thema „Big Data“ mit den technischen Möglichkeiten zur Bewältigung von riesigen Datenmengen beschäftigen, sind empirische Untersuchungen in Bezug auf die von Fachleuten verlangten Kompetenzen für das Management and die Analyse von Big Data bislang noch nicht durchgeführt worden. Gleichzeitig diskutiert man in Wissenschaft und Praxis heftig über die Unterschiede und Gemeinsamkeiten von Big Data (BD) einerseits und „traditionellem“ Business Intelligence (BI) andererseits. Der vorliegende Artikel beschreibt die Durchführung einer Latenten Semantischen Analyse (LSA) von Stellenanzeigen auf dem Online-Portal monster.com, um Informationen darüber zu gewinnen, welche Anforderungen Unternehmen an Fachkräfte in den Bereichen BD und BI stellen. Auf Basis einer Analyse und Interpretation der statistischen Ergebnisse der LSA wird eine Taxonomie von Kompetenzanforderungen für BD bzw. BI entwickelt. Die wichtigsten Ergebnisse der Untersuchung lauten: (1) für beide Bereiche, BD und BI, ist Businesswissen genauso wichtig wie technisches Wissen; (2) kompetent sein im Bereich BI bezieht sich vorwiegend auf Wissen und Fähigkeiten in Bezug auf die Produkte der großen kommerziellen Softwareanbieter, während im Bereich BD eher Wissen und die Fähigkeiten in Bezug auf die Entwicklung von Individualsoftware und die Anwendung statistischer Methoden im Vordergrund steht; (3) die Nachfrage nach Kompetenz im Bereich BI ist immer noch weitaus größer als die Nachfrage nach Kompetenz im Bereich BD; und (4) BD-Projekte sind gegenwärtig wesentlich humankapital-intensiver als BI-Projekte. Die Ergebnisse und Erkenntnisse der Studie können Praktikern, Unternehmen und wissenschaftlichen Einrichtungen dabei helfen, ihre BD- bzw. BI-Kompetenz zu bewerten und zu erweitern.AbstractWhile many studies on big data analytics describe the data deluge and potential applications for such analytics, the required skill set for dealing with big data has not yet been studied empirically. The difference between big data (BD) and traditional business intelligence (BI) is also heavily discussed among practitioners and scholars. We conduct a latent semantic analysis (LSA) on job advertisements harvested from the online employment platform monster.com to extract information about the knowledge and skill requirements for BD and BI professionals. By analyzing and interpreting the statistical results of the LSA, we develop a competency taxonomy for big data and business intelligence. Our major findings are that (1) business knowledge is as important as technical skills for working successfully on BI and BD initiatives; (2) BI competency is characterized by skills related to commercial products of large software vendors, whereas BD jobs ask for strong software development and statistical skills; (3) the demand for BI competencies is still far bigger than the demand for BD competencies; and (4) BD initiatives are currently much more human-capital-intensive than BI projects are. Our findings can guide individual professionals, organizations, and academic institutions in assessing and advancing their BD and BI competencies.