Dieses Buch bietet einen strukturierten und praxisorientierten Überblick über Ansätze zur IT-basierten Entscheidungsunterstützung (Business Intelligence und Analytics, BIA). Ziel ist ein fachlich, technisch und organisatorisch integriertes Gesamtkonzept. Dieses berücksichtigt neben etablierten Ansätzen aus dem Data-Warehouse- und Reporting-Umfeld u. a. auch die Einbindung von Big-Data-orientierten Datenhaltungen sowie von anspruchsvollen Analysen (Advanced und Predictive Analytics von einfachen Klassifikationsbäumen bis zu Deep Learning). Das Konzept wird abgerundet durch einen organisatorischen Rahmen für die Entwicklung und den Betrieb von BIA-Lösungen, der auch auf Fragen des (Cloud-)Sourcing, von BIA-Agilität und von Advanced-Analytics-Projekten eingeht. Die Inhalte werden ausführlich anhand von aussagekräftigen Praxisbeispielen illustriert.

Fundiert, praxisbezogen, anwendungsorientiert

Grundlagen und Praxis

verständlich vermittelt

Autorentext

Dr. Henning Baars und Prof. Dr. Hans-Georg Kemper (Universität Stuttgart) verfügen über ein umfangreiches Kompetenzspektrum in den Bereichen IT-basierte Entscheidungs- und Managementunterstützung, Data Warehouse-System sowie Big-Data- und Analytics-Ansätze. Lehr- und Forschungstätigkeit stehen in Verbindung mit Praxis-, Management- und Beratererfahrung.

Klappentext

Eine fundierte und praxisorientierte Einführung in die IT-basierte Managementunterstützung. Business Intelligence umfasst mehr als den Bereich Data Warehousing. Ziel ist die Realisierung eines Gesamtkonzeptes. Charakteristika sind eine konsistente, harmonisierte Datenhaltung, eine hohe Integrationsdichte der Analysesysteme und die Einbindung betriebswirtschaftlich anspruchsvoller Auswertungskonzepte. In dem Buch werden eine Business-Intelligence-Architektur sowie ein Vorgehensmodell zur Entwicklung integrierter BI-Anwendungssysteme entworfen und anhand von aussagekräftigen Praxisbeispielen ausführlich illustriert.

Inhalt
Business Intelligence & Analytics Begriff und Ordnungsrahmen.- Datenbereitstellung und -modellierung vom Data Warehouse bis zum Data Lake.- Informationsgenerierung vom Reporting bis zu Deep Learning.- Informationsbereitstellung.- Entwicklung und Betrieb integrierter BIA-Lösungen.- Praktische Anwendungen