Wirtschaftsinformatik (Bachelor-Studiengang): Betriebliche Anwendungen der Informationsverarbeitung (3. Semester)
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JC / CM, Kurs vom 01.04.2003 - 30.09.2003
Büroinformationssysteme
Typologie
Bürotätigkeiten | Bürowerkzeuge | |
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Generieren von Informationen |
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Verwalten und Wiederauffinden |
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Verarbeiten |
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Weitergeben und Austauschen |
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Workgroup- und Workflow-Systeme
Workgroup | Workflow | |
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Einsatzgebiet | Wenig strukturierte Projekt- und Teamarbeit | Unterstützung von Sachbearbeitung und Routineaufgaben |
Orientierung | Projektorientiert | Prozessorientiert |
Zielsetzung | Zur Verfügungstellung von Informationen | Be- und Verarbeitung von Informationen |
Ausrichtung | Mitarbeitergruppe steht im Mittelpunkt | Vorgang steht im Mittelpunkt |
Eingriff in Arbeitsabläufe | Kein Eingriff | Aktiver Eingriff und Chance zur Optimierung |
Was bedeutet "Workflow Management"?
Workflow beschreibt die beschreibt die DV-unterstützte Vereinfachung bzw. Automatisierung eines Geschäftsprozesses.
Was kann ein Workflow-Management-System?
Ein Workflow-Management-System erleichtert die elektronische Verarbeitung strukturierter Prozesse, die- eine Reihe von Aktivitäten umfassen,
- immer in ähnlicher oder identischer Form auftreten,
- mehrere Personen oder Abteilungen einbeziehen und
- ein hohes Maß an Koordination erfordern.
- Workflow-Management-Systeme steuern Prozesse nach einem vordefinierten Modell und eignen sich besonders für strukturierte Organisationen.
Fünf Fragen zu jedem Geschäftsprozess
In welcher Reihenfolge?
Workflow-Definition steuert den Geschäftsprozess.
- besteht aus Schritten
- kann durch Ereignisse ausgelöst werden
Wann?
Ereignis
- Teilt dem Workflow mit, daß sich etwas ereignet hat.
- Der Workflow kann gestartet werden (auslösendes Ereignis)
- Der Schritt kann beendet werden (beendendes Ereignis)
- Warteschritt zur Reaktion auf ein Ereignis
- Schritttyp Ereigniserzeuger
- Vorerfasster Beleg gebucht
- Auftrag storniert
- Kundenstammdaten geändert
- Budgetgrenze erreicht
- Anforderung genehmigt
Was? Womit?
Schritt
- Aktivität/Aufgabe
(Transaktion ausführen, Report ausführen, Funktionsbaustein ausführen, Routine in einem externen System ausführen, Spreadsheet aktualisieren) - Dokumentgenerierung
- Benutzerentscheidung
- Automatische Steuerungsschritte
Wer?
Aufbauorganisation und Rollen zur Entscheidung, wer ein Workitem erhalten und eine Aufgabe ausführen sollte.
Workflow - Einsatzbereiche
Workflows zur Optimierung des Informationsflusses:
Informationsfluss
- Mitteilung bei Änderungen
- Mitteilung bei Statusänderungen
- Mitteilung bei Änderung sensibler Daten
Dokumenten-Management
- Frühes Archivieren
- Formularbasierte Abläufe
- Abbildung von Umlaufzetteln
Automatische Hilfen
- Hilfe bei Customizing
- Hilfe in Fehlersituationen
Workflows zur Steuerung einzelner Prozesse:
Fehler-/Ausnahmebehandlung
- Reaktion auf fehlerhafte EDI
- Folgeprozess bei unplausiblen Aufträgen
- Folgeprozess bzgl. Kreditlimit
- Folgeprozess bei Erreichen bestimmter Grenzwerte
Stammdatenpflege
- Kundenstamm
- Materialstamm
- Lieferantenstamm
Automatische Systemaktivitäten
- Drucken und Senden von Reports
- Automatische Archivierung
- Automatische Buchung von Daten
Workflows zur Steuerung komplexer Prozesse:
Genehmigungsverfahren
- Bestellanforderung
- Vorerfasste Rechnungen
- Abwesenheitsmitteilung
- Reiseantrag
Terminüberwachung
- Eskalationsverfahren
Allgemeine Ablaufunterstützung
- Bewerberverwaltung
- Prüfungsprozess Angebote
- Abwicklung Änderungsdienst
Planungs- und Kontrollsysteme
Ebenen des Controlling:
- Unternehmens-Controlling
- Operatives Controlling
- Tagesgeschäft
Data Warehouse
- Funktionsbereiche übergreifende Datensammlung über Zeithorizonte von mehreren Jahren (Terabyte)
- Subjektorientierung (Auswahl der Daten nach dem Informationsbedarf des Management, Subjekte wie Kunden, Produkte, nicht Geschäftsprozesse)
- "geplante" Redundanz (Antwortzeiten!)
- Verzicht auf Echtzeit (Planungsrechnungen über mehrere Tage)
- Data Marts sind fachlich begrenzte Data Warehouses oder aufgabenbezogene Teilmengen
OLAP
Definition von OLAP: Fast Analysis of Shared Multidimensional Information.
Fast:
Ein OLAP-System liefert Informationen schnell, 5 Sekunden Antwortzeit sind ein Durchschnittswert, der nicht überschritten werden sollte.
Analysis:
OLAP erlaubt die einfache Analyse von Daten. Grundfunktionen von OLAP-Systemen sind deshalb die Kombination und Auswertung unterschiedlichster Daten auf verschiedenen Verdichtungsebenen.
Shared:
OLAP erlaubt den gemeinsamer Zugriff (schreibend/lesend) für mehrere Benutzer, verbunden mit entsprechenden Zugriffsregeln.
Multidimensional:
OLAP erlaubt eine multidimensionale, konzeptionelle Sicht der Daten. In Form von Hierarchien, z.B. Zeit, Produkte, Kunden, werden die geschäftlichen Strukturen hinterlegt.
Information:
Alle Daten, die zur Analyse notwendig sind, können auf einfache Weise in die OLAP-Umgebung einbezogen werden.
Abgenzung von OLTP und OLAP
OLTP-Systeme (operative Umgebung) | OLAP-Systeme (Data Warehause) | |
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Ziel | Effizienz durch Automation der Geschäftsprozesse | Wissensgenerierung |
Prioritäten | hohe Verfügbarkeit, hoher Datendurchsatz | einfache Benutzung, flexibler Datenzugriff |
Sicht auf die Daten | detailliert | historisch |
Alter der Daten | aktuell | historisch |
Datenbank-Operationen | lesen und schreiben | lesen |
Typische Datenstrukturen | relational (hohe Normalisierung) |
multidimensionale Strukturen (geringe Normalisierung) |
Integration der Daten aus verschieden Anwendungen | gering | hoch |
Datenbestand | 6 - 18 Monate | > 2 Jahre |
Data Mining
- "Datenmustererkennung" in großen, strukturierten Beständen numerischer, ordinal- oder nominalskalierter Daten
- Methoden zur autonomen Identifizierung von Mustern in großen Rohdatenmengen und Präsentation als für den Anwender "interessantes Wissen"
Navigationsfilter
- Navigation durch komplexe Ergebnishierarchien
- Nachbildung des menschlichen Vorgehens bei der Analyse mehrdimensional strukturierter Ergebnisdatenbestände, insbesondere der Abweichungsanalyse
- Eine Heuristik ermittelt die "Hauptverursacher" einer übergeordneten Abweichung in einer feiner differenzierten Stufe. Das Kriterium der Auswahl ist die Streuung der betrachteten Kennzahlen (z.B. Deckungsbeitrag)
Grundgedanke:
Übergeordnete Abweichungen lassen sich auf um so weniger einzelne Objekte zurückführen, je größer die Streuung innerhalb der Dimension ist.
Bottom-up-Mustererkennung (Cluster-Analyse)
- Anwendung bei nicht hierarchischen Sichten auf Ergebnisdatenbestände
- Vorstellung der Ergebnisdatensätze als Punkte im drei- oder mehrdimensionalen Raum, deren Lage sich aus den in den Sätzen enthaltenen Merkmalen bestimmt
- Suche nach Ballungen (Cluster) von Punkten (ähnlichen Ergebnisdatensätzen), die betriebswirtschaftlich interpretiert werden können
Grundidee der Clusteranalyse:
Es werden diejenigen Kennzahlen und Merkmale zur Beschreibung der Cluster herangezogen, deren Werte innerhalb dieses Cluster signifikant weniger streuen als über den gesamten Datenbestand.