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Abstracts


Heft 1/1999

Business Intelligence - Auf dem Weg zu neuem Wissen

Michael Mayr

Kurzfassung
Data Warehouse, Data Mart, Data Mining oder OLAP - geradezu inflationär zirkulieren im Business Intelligence Bereich derzeit verschiedene Ansätze und Begriffe, um Unternehmen schnellen Zugriff auf Informationen zu geben. Doch für den Leser ist es schwer herauszufinden, was sich genau hinter den einzelnen Konzepten verbirgt. Ziel des Artikels ist, Ordnung in diesen Begriffsdschungel zu bringen. Im Zentrum aller Auswertungsansätze stehen Daten. Diese werden in verschiedenen Datenbanken innerhalb eines Unternehmens abgelegt, sei es in der Marketing-Abteilung, im Vertrieb oder in der Buchhaltung. Sogenannte standardisierte Abfragen sind dabei zumeist nicht das Problem. Doch sobald ein nicht-einheitlicher Report benötigt wird, müssen die Daten verdichtet werden. Aufgabe des Data-Warehouse ist es nun, diese Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenzufassen, aufzubereiten und zugänglich zu machen. Basierend auf solchen Data-Warehouses können über OLAP Berichte schnell und interaktiv erstellt werden. Der Anwender kann sich genau die Informationen innerhalb des Reportwürfels herausschneiden, die er benötigt. Verlässt man das reine Reportwesen und möchte vielmehr wissen, welche verborgenen Zusammenhänge sich in den Daten verbergen, dann kommt Data Mining ins Spiel. Mit Data Mining werden Daten zu kostbaren Informationen, da sich mittels statistischer Verfahren Trends und Muster erkennen lassen, die das zukünftige Handeln auf eine gesicherte Basis stellen.

Abstract
Data warehouse, Data mining, Data mart and OLAP - Business Intelligence is facing an inflation of different concepts. But who really knows the meaning of these concepts? Therefore this article will guide you through the jungle of different terms. Common to all these concepts is that data is at the centre of any of these approaches. Within a company, data is stored in different sectors. All sectors - from marketing, sales to accountancy - can create standard reports within their database system. But if one needs a multidimensional report that accesses to different databases, companies need a Data warehouse. Data warehouses edit and access data from different databases. Furthermore, a Data warehouse is the basis for OLAP and Data mining. With OLAP users can create interactive reports. Users can dive into the report cube and find specific answers. What OLAP offers is multidimensional reporting that shows the status of the sales in a selected region, for example. Data mining is more than just reporting. Data mining explains connections and trends within data. In a nutshell, Data mining turns data in real information, based on statistical procedures. Such results are often the key to successful strategies because they are built on strong analytical pillars.



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