Diplomarbeit DIP-2217

Bibliograph.
Daten
Müller, Sebastian: Entwicklung von OLAP- und Miningtechniken für eine Business Impact Analysis.
Universität Stuttgart, Fakultät Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik, Diplomarbeit Nr. 2217 (2009).
108 Seiten, deutsch.
CR-Klassif.H.4.1 (Office Automation)
H.2.7 (Database Administration)
H.2.8 (Database Applications)
H.4.2 (Information Systems Applications Types of Systems)
Kurzfassung

Die ganzheitliche Analyse der Daten im Rahmen einer Business Impact Analysis führt dazu, dass Sachverhalte auf einer breiteren Datenbasis analysiert werden können. Der Informationsgewinn durch die ganzheitliche Analyse kann für viele Optimierungsüberlegungen entscheidend sein. Dadurch wird auch ein weiteres Feld an Möglichkeiten der Prozessverbesserung erschlossen.

Die bekannten Analyseformen, wie OLAP und Data Mining, sind auch im Rahmen einer Business Impact Analysis verwendbar. Für die Verwendung sind umfassende Datentransformationen notwendig. In Teilen empfiehlt sich die Anpassung der Algorithmen zur Auswertung, um auf die speziellen Gegebenheiten einer Business Impact Analysis eingehen zu können.

Die in der Analyse gewonnenen Erkenntnisse können zu einer Prozessverbesserung genutzt werden. Die Prozessverbesserung kann entweder manuell oder automatisiert erfolgen. Für eine automatisierte Prozessverbesserung müssen die vorgestellten Regelklassen in ein präzises Regelwerk mit Schwellwerten umformuliert und präzisiert werden. Weiterhin ist die genaue Art der Umsetzung der Regelklasse in dem Geschäftsprozess auszuloten. Die Umsetzung muss vorher einer Kosten- und Nutzenanalyse unterzogen werden und ist für jede Firma individuell.

KontaktExterne DA (Wirtschaftsinformatik Universität Hohenheim)
Abteilung(en)Universität Stuttgart, Institut für Parallele und Verteilte Systeme, Anwendersoftware
BetreuerRadeschütz, Sylvia
Projekt(e)BIA
Eingabedatum11. Januar 2010
   Publ. Abteilung   Publ. Institut   Publ. Informatik