0
Einführung in die Wirtschaftsinformatik

3. Termin Tutorium
Management Support Systeme
Allgemeine Hinweise
• Die Unterlagen werden nicht durch den
  Lehrstuhl geprüft und können daher Fehler
  enthalten
• Verb...
Agenda
1) Wiederholung
2) CRM-Systeme
3) Management Support Systeme
  1)   Data Warehouse
  2)   OLAP
  3)   KDD
  4)   Da...
Wiederholung
•   Was war Integration?
•   Was ist ein ERP?
•   Was ist ein SCM?
•   Was lässt sich aus der
    Pyramide ab...
Agenda
1) Wiederholung
2) CRM-Systeme
3) Management Support Systeme
  1)   Data Warehouse
  2)   OLAP
  3)   KDD
  4)   Da...
CRM
Geschäftstransaktion

Informationsphase
 • Ermittlung kaufrelevanter Informationen
 • Bewertung der Produkte hinsichtl...
CRM
• „Marketing-Philosophie“: Beziehungsmanagement
• Es werden alle Kanäle zur Kundenansprache integriert
  und in Hinbli...
CRM
• Kundenbeziehungsmanagement = Customer
  Relationship Management (CRM)
  – Dient zur Identifikation, Gewinnung und Er...
CRM




  9
CRM

 Gewinnung    • Basis eines CRM sind Kundendaten
                • Operative IS (ERP)
    von         • Feedback der ...
CRM
• Rechnergestütztes Customer Relationship Management
• Einbeziehung außenwirksamer Informationssysteme auf Basis des
 ...
CRM




  12
CRM




  13
CRM - Komponenten

Analytisches CRM

• Tätigkeit der Datengewinnung und –auswertung
• Entscheidungsunterstützung bei Optim...
CRM - Komponenten

Operatives CRM

• Dient dazu, innerh. des durch strategische Entscheidungen
  festgesetzten Aktionsraum...
Agenda
1) Wiederholung
2) CRM-Systeme
3) Management Support Systeme
  1)   Data Warehouse
  2)   OLAP
  3)   KDD
  4)   Da...
MSS




  17
MSS




  18
MSS - EUS
• Entscheidungsunterstützungssystem
  – Decision Support System (DSS)
  – Informationssystem zur Unterstützung b...
MSS

Modell

• Ausschnitt der Realität in vereinfachter Form

Entscheidungsmodell

• Darstellung in mathematischer Form du...
MSS




  21
MSS




  22
Agenda
1) Wiederholung
2) CRM-Systeme
3) Management Support Systeme
  1) Data Warehouse
  2) OLAP
  3) KDD
  4) Data Minin...
MSS - DW
• Data Warehouse (DW)
  – Unternehmensweites Konzept
  – Einheitliche und konsistente Datenbasis zur
    Entschei...
MSS - DW
Subject-oriented

• Ausrichtung an inhaltlichen Themenschwerpkt. (Dimensionen)
• Bspw. Kunden, Regionen, Produkte...
MSS -DW

Time-variant

• Zeitorientierung der Informationen

• Aktualität der Daten

• Schnappschuss des Unternehmensgesch...
MSS - DW




       27
MSS – DW - ETL



       - Filterung
       - Harmonisierung
       - Aggregation
       - Anreicherung




              ...
Agenda
1) Wiederholung
2) CRM-Systeme
3) Management Support Systeme
  1) Data Warehouse
  2) OLAP
  3) KDD
  4) Data Minin...
MSS - OLAP
• On-Line Analytical Processing (OLAP)
  – Interaktive, multidimensionale Analyse
  – Intuitive Benutzeroberflä...
MSS - OLAP
• Auszug aus Regeln Codd
  – Mehrdimensionale konzeptionelle Perspektive
  – Transparenz
  – Zugänglichkeit
  –...
MSS - OLAP




         32
MSS - OLAP




         33
MSS - OLAP




         34
MSS - OLAP




         35
Agenda
1) Wiederholung
2) CRM-Systeme
3) Management Support Systeme
  1) Data Warehouse
  2) OLAP
  3) KDD
  4) Data Minin...
MSS - KDD
Knowledge Discovery in Databases (KDD)
  describes the „non-trivial process of
  identifying valid, novel, poten...
MSS -KDD




       38
Agenda
1) Wiederholung
2) CRM-Systeme
3) Management Support Systeme
  1) Data Warehouse
  2) OLAP
  3) KDD
  4) Data Minin...
MSS – Data Mining
• Datenbank-basierte Verfahren
  – die unter Verwendung von
     • Methoden der Statistik und
     • Met...
MSS – Data Mining

Klassifikation

• Zuordnung in vordefinierte Klassen

Clusterung

• Einteilung in Klassen gemäß einem Ä...
Fragen?? Nein? Danke!


 Vielen Dank für die Aufmerksamkeit!

Anregungen, Kritik und Fragen gerne an
        tutorium@psch...
Quellen
• Prof. Dr. Chamoni; Skript Einführung in die
  Wirtschaftsinformatik Sommersemester 2009
• Hansen, Hans Robert; N...
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×

Tutorium Einführung Wirtschaftsinformatik

1,281

Published on

Unterlagen zum dritten Termin des Tutoriums für die EInführung in die Wirtschaftsinformatik an der Mercator School of Management.

Published in: Education, Technology, Business
0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total Views
1,281
On Slideshare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
0
Actions
Shares
0
Downloads
20
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

Transcript of "Tutorium Einführung Wirtschaftsinformatik"

  1. 1. Einführung in die Wirtschaftsinformatik 3. Termin Tutorium Management Support Systeme
  2. 2. Allgemeine Hinweise • Die Unterlagen werden nicht durch den Lehrstuhl geprüft und können daher Fehler enthalten • Verbindliche Antworten erteilt ausschließlich der Lehrstuhl • Es werden lediglich zentrale Inhalte vertieft und wiederholt 2
  3. 3. Agenda 1) Wiederholung 2) CRM-Systeme 3) Management Support Systeme 1) Data Warehouse 2) OLAP 3) KDD 4) Data Mining 3
  4. 4. Wiederholung • Was war Integration? • Was ist ein ERP? • Was ist ein SCM? • Was lässt sich aus der Pyramide ableiten? 4
  5. 5. Agenda 1) Wiederholung 2) CRM-Systeme 3) Management Support Systeme 1) Data Warehouse 2) OLAP 3) KDD 4) Data Mining 5
  6. 6. CRM Geschäftstransaktion Informationsphase • Ermittlung kaufrelevanter Informationen • Bewertung der Produkte hinsichtl. bestimmter Kriterien • Ermittlung potentieller Transaktionspartner Vereinbarungsphase • Kontaktaufnahme zwischen Transaktionspartnern • Vereinbarung der Konditionen/ Vertragsgestaltung Abwicklungsphase • Durchführung von vereinbarten Transaktionen • Austausch von Gütern, Geld und Informationen [Hansen/Neumann (2005), S. 658] 6
  7. 7. CRM • „Marketing-Philosophie“: Beziehungsmanagement • Es werden alle Kanäle zur Kundenansprache integriert und in Hinblick auf den einzelnen Kunden optimiert. • Zielgruppen: Privatkunden (B2C) und Geschäftskunden (B2B) • B2C-Kundenbeziehungsmanagementsystem – Beinhaltet i.d.R. ein Konsumenteninformationssystem – Bezieht die Privatkundenkontakte anderer Absatzwege ein • B2B-Kundenbeziehungsmanagementsystem – Unterstützt alle auf Geschäftskunden zielenden Marketing- Maßnahmen [Hansen/Neumann (2005), S. 706 f.] 7
  8. 8. CRM • Kundenbeziehungsmanagement = Customer Relationship Management (CRM) – Dient zur Identifikation, Gewinnung und Erhaltung von Kunden – Koordination sämtlicher Kundenkontakte – Verstärkung der Kundenbindung – Maximierung des Nutzens jeder einzelnen Kundenbeziehung – Mittel: • Konsequente differenzierte Kundenansprache • Abstimmung des Leistungsangebots auf die Kunden [Hansen/Neumann (2005), S. 709 f.] 8
  9. 9. CRM 9
  10. 10. CRM Gewinnung • Basis eines CRM sind Kundendaten • Operative IS (ERP) von • Feedback der aktuellen u. potentiellen Kunden • Marktforschung Kundendaten • Internetbasierte Befragung/ Beobachtung • Kundenprofile Auswertung • Basis für eine individuelle od. kundengruppenbezogene Ausgestaltung der einzelnen Marketingmaßnahmen von • Beinhaltet die Gesamtheit der Eigenschaften, die typisch den Kunden und relevant für die Geschäftsbeziehung sind • Kundenwert Kundendaten • Customer-Lifetime-Value • Kundensegmentbildung [Hansen/Neumann (2005), S. 708 ff.] 10
  11. 11. CRM • Rechnergestütztes Customer Relationship Management • Einbeziehung außenwirksamer Informationssysteme auf Basis des Internets • Speicherung sämtlicher Kundenkontakte in einer einheitlichen Kundendatenbank bzw. einem Data Warehouse • Aufbereitung sämtlicher Kundenkontakte mittels Datenanalyse und Data-Mining-Techniken • Automatisierung der Bereiche Kommunikation, Verkauf & Service • Komponenten – Analytisches CRM – Kommunikatives CRM – Operatives CRM [Hansen/Neumann (2005), S. 709 ff.] 11
  12. 12. CRM 12
  13. 13. CRM 13
  14. 14. CRM - Komponenten Analytisches CRM • Tätigkeit der Datengewinnung und –auswertung • Entscheidungsunterstützung bei Optimierung kundenbezogener Prozesse • Data-Warehouse • OLAP • DataMining Kommunikatives CRM • Abstimmung der Kommunikationskanäle zwischen Anbieter und Kunden • Koordination von Marketingaktivitäten • Customer Interaction Center als multimediale Kommunikationsschnittstelle 14
  15. 15. CRM - Komponenten Operatives CRM • Dient dazu, innerh. des durch strategische Entscheidungen festgesetzten Aktionsraums automatisch die dem jeweiligen Kunden am besten entsprechende operativen Marketingentscheidungen zu treffen • Rechnerunterstützung bezieht sich auf alle Phasen der Kundenbeziehung • Schwerpunkte • Kundenakquisition • Verkauf • Kundendienst 15
  16. 16. Agenda 1) Wiederholung 2) CRM-Systeme 3) Management Support Systeme 1) Data Warehouse 2) OLAP 3) KDD 4) Data Mining 16
  17. 17. MSS 17
  18. 18. MSS 18
  19. 19. MSS - EUS • Entscheidungsunterstützungssystem – Decision Support System (DSS) – Informationssystem zur Unterstützung bei der Entscheidungsvorbereitung – Funktionen zur Überprüfung von Hypothesen – Untersuchung möglicher Handlungsalternative durch • Mathematische Modelle • Methoden [Hansen/Neumann (2005), S. 781] 19
  20. 20. MSS Modell • Ausschnitt der Realität in vereinfachter Form Entscheidungsmodell • Darstellung in mathematischer Form durch Variablen und Formeln (Business Case) Methode • Systematische Vorgehensweise zur Lösung eines Problems • Exakte und vollständig formulierte Verfahrensvorschrift - Algorithmus [Hansen/Neumann (2005), S. 781 f.] 20
  21. 21. MSS 21
  22. 22. MSS 22
  23. 23. Agenda 1) Wiederholung 2) CRM-Systeme 3) Management Support Systeme 1) Data Warehouse 2) OLAP 3) KDD 4) Data Mining 23
  24. 24. MSS - DW • Data Warehouse (DW) – Unternehmensweites Konzept – Einheitliche und konsistente Datenbasis zur Entscheidungsunterstützung – Getrennt von den operativen Systemen • “A data warehouse is a subject-oriented, integrated, nonvolatile, and time-variant collection of data in support of management’s decisions.” [Inmon, 1993] 24
  25. 25. MSS - DW Subject-oriented • Ausrichtung an inhaltlichen Themenschwerpkt. (Dimensionen) • Bspw. Kunden, Regionen, Produkte integrated • Vereinheitlichung der Daten aus den operativen Systemen • Benennung, Skalierung und Kodierung nonvolatile • Dauerhaftigkeit, Stabilität der Daten • Bereitstellung von Zeitreihen über längere Zeiträume 25
  26. 26. MSS -DW Time-variant • Zeitorientierung der Informationen • Aktualität der Daten • Schnappschuss des Unternehmensgeschehens • Zeitbezug • Bestandsgrößen – Datumsangabe • Bewegungsgrößen - Zeitraumangaben 26
  27. 27. MSS - DW 27
  28. 28. MSS – DW - ETL - Filterung - Harmonisierung - Aggregation - Anreicherung 28
  29. 29. Agenda 1) Wiederholung 2) CRM-Systeme 3) Management Support Systeme 1) Data Warehouse 2) OLAP 3) KDD 4) Data Mining 29
  30. 30. MSS - OLAP • On-Line Analytical Processing (OLAP) – Interaktive, multidimensionale Analyse – Intuitive Benutzeroberfläche – Definition der OLAP Fähigkeit von Informationen durch 12 Regeln von Codd [Hansen/Neumann (2005), S. 818] 30
  31. 31. MSS - OLAP • Auszug aus Regeln Codd – Mehrdimensionale konzeptionelle Perspektive – Transparenz – Zugänglichkeit – Dynamische Verwaltung dünn besetzter Matrizen – Mehrbenutzerunterstützung – Flexibles Berichtswesen – Unbegrenzte Anzahl an Dimensionen und Aggregation [Hansen/Neumann (2005), S. 818] 31
  32. 32. MSS - OLAP 32
  33. 33. MSS - OLAP 33
  34. 34. MSS - OLAP 34
  35. 35. MSS - OLAP 35
  36. 36. Agenda 1) Wiederholung 2) CRM-Systeme 3) Management Support Systeme 1) Data Warehouse 2) OLAP 3) KDD 4) Data Mining 36
  37. 37. MSS - KDD Knowledge Discovery in Databases (KDD) describes the „non-trivial process of identifying valid, novel, potentially usefull, and ultmately understandable patterns in data…“ [Fayyad, et al. 1996] 37
  38. 38. MSS -KDD 38
  39. 39. Agenda 1) Wiederholung 2) CRM-Systeme 3) Management Support Systeme 1) Data Warehouse 2) OLAP 3) KDD 4) Data Mining 39
  40. 40. MSS – Data Mining • Datenbank-basierte Verfahren – die unter Verwendung von • Methoden der Statistik und • Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) – selbständig • Annahmen generieren ("machine learning"), • überprüfen und • entsprechende Ergebnisse präsentieren. 40
  41. 41. MSS – Data Mining Klassifikation • Zuordnung in vordefinierte Klassen Clusterung • Einteilung in Klassen gemäß einem Ähnlichkeitsmaß Entdecken von Abhänigkeiten • Abhängigkeitsbeziehungen von Attributausprägungen [Hansen/Neumann (2005), S. 822 f.] 41
  42. 42. Fragen?? Nein? Danke! Vielen Dank für die Aufmerksamkeit! Anregungen, Kritik und Fragen gerne an tutorium@pschwan.de @p_schwan 42
  43. 43. Quellen • Prof. Dr. Chamoni; Skript Einführung in die Wirtschaftsinformatik Sommersemester 2009 • Hansen, Hans Robert; Neumann, Gustaf: Wirtschaftsinformatik 1 - Grundlagen und Anwendungen. 9. Auflage, Lucius & Lucius, Stuttgart 2005. 43
  1. A particular slide catching your eye?

    Clipping is a handy way to collect important slides you want to go back to later.

×