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Business & Competitive Intelligence

Der Begriff "Business Intelligence" (BI, worin Competitive Intelligence, CI, eingeschlossen ist) steht zwar in der Fortsetzung früherer Ansätze zur Managementunterstützung mit IT, ist aber selbst gerade mal etwas mehr als zehn Jahre alt. Die Weiterentwicklung in diesem Zeitruam ist beachtlich und setzt sich aller Voraussicht nach auch in den nächsten Jahren fort.

Business Intelligence "boomt" mti hohen Wachstumsraten auf dem IT-Markt, weil es im Zeitalter der Globalisierung wesentlich zur Wettbewerbsorientierung der Unternehmen und damit zur Nutzenseite des IT-Einsatzes beitragen kann.

Ein wesentlicher BI-Erfolgsfaktor ist die unternehmensspezifische Projektauswahl und -gestaltung. Dabei will das HMD-Heft 247 Sie unterstützen mit

- grundlegenden Beiträgen zu Inhalt, Stand und Methoden von BI und CI,
- Ausführungen zu relevanten IT-Technologien: Speicherung umfangreicher Datenbestände, Sicherung der Datenqualität, Überblick über BI-Werkzeuge,
- Vorgehensweisen und Erfahrungen aus der BI-/CI-Praxis in verschiedenen Wirtschaftszweigen: Analyse des Kundenverhaltens im Einzelhandel, BI-Lösungen bei der Gruppe Deutsche Börse, in der Pharmaindustrie und im Kreditwesen.

Die Aktualität des Themas hat den Herausgebern in der Summe mehr Beiträge beschert als in einem HMD-Heft Platz finden können. Bitte beachten Sie, dass die auf HMD-Folgehefte verschobenen BI-/CI-Beiträge im Inhaltsverzeichnis dieses Heftes zwar mit genannt sind, aber etwas später erscheinen werden.
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  • Artikelbild-0
  • Thorsten Bill, Rainer Michaeli
    Competitive-Intelligence-Evolutionsphasen in der Praxis (S. 74-75)
    Competitive Intelligence (CI) wird in deutschen Unternehmen organisatorisch und methodisch sehr unterschiedlich durchgeführt. Dieser Beitrag erläutert ein Evolutionsmodell für die Verbreitung von CI in Unternehmen und betrachtet anhand der Unternehmen BASF Engineering Plastics Europe, Infineon AG, SIEMENS COM und Lycos Europe GmbH exemplarisch, wie eine Zuordnung der Unternehmen zu den einzelnen Evolutionsphasen erfolgen kann. Es zeigt sich, dass der Marktlebenszyklus, in dem sich ein Unternehmen befindet, und die Wettbewerbsintensität innerhalb der Industrie zwei wesentliche Indikatoren für die CI-Entwicklung sind.
    1 CI-Evolutionsphasen
    Competitive Intelligence ist keine klar umschriebene Disziplin. Es gibt weder eine einheitliche Vorgehensweise (quasi ein "Kochrezept" zur erfolgreichen Durchführung von CI), noch sind die Inhalte der CI klar definiert und von anderen Bereichen wie Marktforschung oder Business Intelligence scharf abgegrenzt. In diesem Artikel wird die Definition aus [Kemper & Baars 2006] zugrunde gelegt.
    Meist sind es äußere Zwänge des Marktes (z. B. Marktwachstum, Kostendruck, Technologieanforderungen, Innovationsdruck), die eine Implementierung von Competitive-Intelligence- Strukturen (Organisation, Methoden, Prozesse; vgl. Strukturparameter in Tab. 2) vorantreiben. Da es keine einheitliche Vorgehensweise gibt, entwickeln sich die Competitive- Intelligence-Strukturen unternehmensindividuell.
    Ausgangspunkt für eine CI-Initiative kann z. B. ein Produkt sein, das sich verstärktem Wettbewerb ausgesetzt sieht, für das Unternehmen aber von enormer Bedeutung ist. Der zuständige Produktmanager beginnt, erste Informationen über Wettbewerbsprodukte einzuholen, die vermutlich Ursache für die sinkenden Umsätze seines Produktes sind. So beginnt er als "Lonely CI-Star", eine erste CI-Keimzelle aufzubauen. Die weiteren möglichen Entwicklungsschritte sind in Abbildung 1 aufgeführt.
    Die Zuordnung eines Unternehmens zu den einzelnen Phasen kann über die in Tabelle 2 [Michaeli 2005] angegebenen Attribute erfolgen: Je mehr von den dort beschriebenen Funktionalitäten und Prozessen in einem Unternehmen ausgeführt werden, umso weiter ist die Evolution der CI fortgeschritten. Ein Unternehmen muss nicht zwangsläufig die höchste Evolutionsphase anstreben. So kann z. B. das Wettbewerbsumfeld keine weiteren CI-Maßnahmen erfordern oder man verzichtet bewusst auf diese, da der Grenznutzen abnimmt.
    Um diese Sachverhalte zu veranschaulichen, werden für vier Beispielunternehmen die Wettbewerbsintensität (vgl. u.a. [Porter 1985 und 1998] zum Begriff der Wettbewerbsintensität) und der "CI-Status-quo" beschrieben und analysiert. Grundlage für diese Bewertung sind Vorträge, die von Vertretern der genannten Unternehmen auf der ersten Deutschen DCIF/ SCIP-Jahrestagung [Michaeli & Praetorius 2004] gehalten wurden.
    Tabelle 1 enthält eine Übersicht über die betrachteten Unternehmen. Die im Folgenden dargestellten Bewertungen und Analysen basieren ausschließlich auf den genannten Vorträgen und der Interpretation durch die Autoren. Die Bewertungen sollen keineswegs als Beispiel für "schlechte" oder "gute" CI-Praxis verstanden werden! Darüber hinaus ist es möglich, dass in den zugrunde liegenden Vorträgen nicht alle CI-Instanzen der Unternehmen dargestellt wurden. So können z. B. zentrale Abteilungen für Informationsrecherchen oder Patentanalysen existieren, die Informationen unternehmensweit bereitstellen, aber nicht notwendigerweise einer Competitive-Intelligence- Initiative zugeordnet sind.
  • 1;Inhalt;2
    2;Editorial;4
    3;Business Intelligence an der Technik scheitern wir heute nicht mehr;6
    4;Business Intelligence und Competitive Intelligence;8
    4.1;Inhaltsübersicht;8
    4.2;1 Business Intelligence und Competitive Intelligence eine begriffliche Einordnung;8
    4.2.1;1.1 Business Intelligence;8
    4.2.2;1.2 Competitive Intelligence;10
    4.3;2 Business Intelligence ein Rahmenkonzept;11
    4.3.1;2.1 Daten-Layer;12
    4.3.2;2.2 Logik-Layer;13
    4.3.3;2.3 Präsentations-Layer;17
    4.4;3 Competitive Intelligence eine innovative Anwendungsdomäne;17
    4.4.1;3.1 Spektrum der CI-Anwendungen;17
    4.4.2;3.2 Charakteristika von CI-Anwendungen;18
    4.4.3;3.3 Konsequenzen für die Ausgestaltung von BI- Infrastrukturen;19
    4.5;4 Erfolgsfaktoren;19
    4.6;5 Literatur;21
    5;Business Intelligence Status quo und zukünftige Entwicklungen;22
    5.1;Inhaltsübersicht;22
    5.2;1 Einleitung;22
    5.3;2 Entwicklungsstand und Anwendungspotenziale von Business Intelligence;23
    5.3.1;21 Marktvolumen und -durchdringung von BI in Deutschland;23
    5.3.2;2.2 Stand und Potenziale nach BI- Anwendungstypen;24
    5.3.3;2.3 Stand und Potenziale nach Anwendungsfeldern und Einsatzbereichen;25
    5.3.4;2.4 Reifegrad von BI;28
    5.4;3 Entwicklungspotenziale von Business Intelligence;29
    5.5;Literatur;32
    6;Speichertechnologien für datenintensive Business-Intelligence-Anwendungen;34
    6.1;Inhaltsübersicht;34
    6.2;1 Einführung in das Thema;34
    6.3;2 Relationale Datenbanksysteme und datenintensive BI- Anwendungen;35
    6.4;3 Multidimensionale Datenbanksysteme und datenintensive BI- Anwendungen;37
    6.5;4 Innovative Technologiekonzepte für die Verwaltung und Nutzung großer Datenbestände;39
    6.5.1;4.1 Spaltenbasierte Speicherform;39
    6.5.2;4.2 Tokenization;40
    6.5.3;4.3 Bitmap-Indizes;41
    6.5.4;4.4 Hashbasierte Verteilung in MPP- Systemen;42
    6.6;5 Literatur;42
    7;Strategien zur Verbesserung der Datenqualität im DWH- Umfeld;44
    7.1;Inhaltsübersicht;44
    7.2;1 Einleitung;44
    7.3;2 Definitorische Grundlagen;44
    7.3.1;2.1 Datenqualität;44
    7.3.2;2.2 Qualitäts- und Datenqualitätsmanagement;46
    7.4;3 Ausgewählte Strategien des Datenqualitätsmanagements;46
    7.4.1;3.1 Data Quality Program/Policy (Redman);46
    7.4.2;3.2 Information Quality Environment ( English);48
    7.4.3;3.3 CLIQ Data Cleansing mit intelligentem Qualitätsmanagement ( Hinrichs);48
    7.4.4;3.4 Proaktives Datenqualitätsmanagement ( Helfert);49
    7.4.5;3.5 Data Quality Assurance Program (Olson);50
    7.4.6;3.6 Zusammenfassende Analyse der Strategien;50
    7.5;4 Verwendbarkeit von Strategien: Erfahrungen aus einem DWH- Projekt;51
    7.5.1;4.1 Projekt SMART;51
    7.5.2;4.2 Datenqualität im Projekt;51
    7.5.3;4.3 Anwendbarkeit der Strategien;53
    7.6;5 Literatur;54
    8;Extraktion, Qualitätssicherung und Klassifikation unstrukturierter Daten;55
    8.1;Inhaltsübersicht;55
    8.2;1 Problematik unstrukturierter Daten in der Praxis;55
    8.2.1;1.1 Informationseinordnung durch Textklassifikation;56
    8.2.2;1.2 Datenqualität;56
    8.3;2 Grundlagen der Klassifikation unstrukturierter Daten;57
    8.3.1;2.1 Vektorraummodell;57
    8.3.2;2.2 Gütekriterien des Information Retrieval;57
    8.3.3;2.3 Preprocessing zur Reduktion zu analysierender Terme;58
    8.4;3 Methoden und Beispiel zur Textklassifikation;59
    8.5;4 Ausblick;62
    8.6;5 Literatur;62
    9;Werkzeuge für Business Intelligence;64
    9.1;Inhaltsübersicht;64
    9.2;1 Werkzeugklassifikation;64
    9.3;2 Backend;64
    9.3.1;2.1 Datenintegration;64
    9.3.2;2.2 Datenspeicherung und -aufbereitung;66
    9.4;3 Querschnittsaufgaben;69
    9.4.1;3.1 Administrationswerkzeuge;69
    9.4.2;3.2 Metadatenmanagement;69
    9.4.3;3.3 Datenqualitätsmanagement;69
    9.5;4 Frontend;70
    9.5.1;4.1 Cockpits & Scorecards;71
    9.5.2;4.2 Berichtswesen;71
    9.5.3;4.3 Analyse;71
    9.5.4;4.4 Planung;73
    9.5.5;4.5 Legale Konsolidierung;73
    9.6;5 Fazit;73
    9.7;6 Literatur;74
    10;Competitive-Intelligence-Evolutionsphasen in der Praxis;75
    10.1;Inhaltsübersicht;75
    10.2;1 CI-Evolutionsphasen;75
    10.3;2 CI-Status-quo in den untersuchten Unternehmen;77
    10.3.1;2
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Beschreibung

Produktdetails

Einband Kunststoff-Einband
Herausgeber Henning Baars, Hans G. Kemper, Heidi Heilmann
Seitenzahl 128
Erscheinungsdatum 01.02.2006
Sprache Deutsch
ISBN 978-3-89864-374-0
Reihe HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik
Verlag Dpunkt.Verlag GmbH
Maße (L/B/H) 24/16.4/1.2 cm
Gewicht 221 g
Abbildungen mit zahlreichen Abbildungen 24 cm
Auflage 1. Auflage (1., Aufl.)
Buch (Kunststoff-Einband)
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