Diploma Thesis DIP-2217

BibliographyMüller, Sebastian: Entwicklung von OLAP- und Miningtechniken für eine Business Impact Analysis.
University of Stuttgart, Faculty of Computer Science, Electrical Engineering, and Information Technology, Diploma Thesis No. 2217 (2009).
108 pages, german.
CR-SchemaH.4.1 (Office Automation)
H.2.7 (Database Administration)
H.2.8 (Database Applications)
H.4.2 (Information Systems Applications Types of Systems)
Abstract

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.

ContactExterne DA (Wirtschaftsinformatik Universität Hohenheim)
Department(s)University of Stuttgart, Institute of Parallel and Distributed Systems, Applications of Parallel and Distributed Systems
Superviser(s)Radeschütz, Sylvia
Project(s)BIA
Entry dateJanuary 11, 2010
   Publ. Computer Science