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Management- und Brancheninformationssysteme

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    Management- und Brancheninformationssysteme - Presentation Transcript

    1. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth MIS/BIS Management- & Branchen- informationssysteme Wintersemester 2009 / 2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik
    2. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Kurze Vorstellung ● Fachlicher Hintergrund ● Diplom-Wirtschaftsinformatiker (FH) ● Zertifizierter Controller (HAF) ● Beruflicher Werdegang ● Seit 2005 Lehrbeauftragter an der HS Harz ● Ende 2006 Gründung der HarzOptics GmbH ● Ausgezeichnet mit dem IHK-Forschungspreis 2006 ● Zahlreiche Publikationen zu Marktforschung und Photonik Fachbereich Automatisierung und Informatik
    3. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth HarzOptics GmbH Fachbereich Automatisierung und Informatik
    4. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Nachhaltige Beleuchtungssysteme Fachbereich Automatisierung und Informatik
    5. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Intelligenter Einsatz von Licht Fachbereich Automatisierung und Informatik
    6. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Intelligenter Einsatz von Licht Identische Himmelssicht mit und ohne Lichtsmog-Effekt Fachbereich Automatisierung und Informatik
    7. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Thermisch neutrale Beleuchtung Prototyp einer polymeroptischen Seitenlichtfaser (Entwicklung von tti GmbH, DieMount GmbH und HarzOptics GmbH) Fachbereich Automatisierung und Informatik
    8. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Inhalte (1) ● Organisatorisches ● Aufbau der Veranstaltung ● Prüfungsleistungen / Termine ● Teil 1: Allgemeine Grundlagen ● Eigenschaften von Informationen – Stamm- & Änderungsdaten – Bestands- & Bewegungsdaten ● Bedeutung von Informationen ● Informations-Wertschöpfung ● Informationspyramide Fachbereich Automatisierung und Informatik
    9. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Inhalte (2) ● Teil 2: Managementinformationssysteme ● Verschiedene Typen von MIS – TPS, OAS, DSS, XPS, BIS, DWS... ● Data Warehouse Systeme (DWS) ● Informationsangebot und -nachfrage ● Problem der Informationsüberlastung ● Umgang mit Informationen im MIS – Verschiedene Informationsquellen – Gewichtung von Informationen – Qualität von Informationen ● Praxisbeispiel ELBE PILOT DSS Fachbereich Automatisierung und Informatik
    10. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Inhalte (3) ● Teil 3: Lineare Regressionsmodelle ● Korrelation und Kausalität ● Multivariate Regression – Analysevoraussetzungen – Methode der kleinsten Quadrate – Messung der Anpassungsgüte via R² – Prüfung der Regressionskoeffizienten ● Prüfung von Regressionsmodellen – Test auf Autokorrelation – Test auf Normalverteilung – Test auf Homoskedastizität ● Einführung in SPSS Fachbereich Automatisierung und Informatik
    11. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Inhalte (4) ● Teil 4: Brancheninformationssysteme ● Was sind Brancheninformationen? ● Aufbau und Funktion von BIS ● Beispiele für typische BIS – Packaging Finder (PF) – Hygienic Processing (HPR) – European Network Exchange (ENX) ● BIS-Übungen im Internet (PF / HPR) ● ENX-Projekt im Rahmen von T-City – Überblick T-City-Wettbewerb 2005 – Breitband-Anbindung von ENX Fachbereich Automatisierung und Informatik
    12. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Inhalte (5) ● Teil 5: E-Business-Anwendungen ● Definition des E-Business-Begriffs ● Unternehmensinterne Anwendungen – CRM, ERP, HR, Workflow Management... ● Business-to-Business-Anwendungen – CMS, B2B-Portale, VoIP, WebConference... ● Business-to-Customer-Anwendungen – Webshops, Webmarketing, B2C-Portale... ● Themeneingrenzung für die Klausur ● Auflistung aller verwendeten Quellen Fachbereich Automatisierung und Informatik
    13. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Terminplanung ● 16.10.2009 – Einführung / Grundlagen ● 30.10.2009 – Management & MIS ● 13.11.2009 – Angebot & Nachfrage ● 27.11.2009 – ELBE PILOT DSS ● 11.12.2009 – Multiple Regression ● 08.01.2010 – Laborübung SPSS ● 22.01.2010 – Brancheninformationen ● 05.02.2010 – e-Business-Entwicklung ● 19.02.2010 – Klausurvorbereitung Fachbereich Automatisierung und Informatik
    14. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Klausur zum Semesterende ● Klausur über 90 Minuten ● 50% MIS/BIS-Theorie ● 50% Mathematik ● Theoretischer Teil ● Lernen & Wiedergeben ● Themenliste am Semesterende ● Mathematischer Teil ● Multivariate Regressionsanalyse ● Interpretation von SPSS-Outputs Fachbereich Automatisierung und Informatik
    15. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Teil 1 Allgemeine Grundlagen Fachbereich Automatisierung und Informatik
    16. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Eigenschaften von Informationen ● Informationen = Wissensbestandteile (meist in Form menschlicher Sprache) ● Eigenschaften von Informationen ● Kostengünstig transportierbar ● Mit geringem Aufwand kopierbar ● (Theoretisch) unbegrenzt lagerfähig ● Immaterielles Gut = Verbraucht sich nicht mit Zeit oder Nutzung (Wert kann sogar steigen) ● Daten = für die EDV aufbereitete Informationen [Scholl] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    17. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Stammdaten und Änderungsdaten ● Stammdaten ● Zustandsorientiert ● Identifizierung und Charak- terisierung von Sachverhalten ● Über längere Zeit unverändert ● Änderungsdaten ● Abwicklungsorientiert ● Lösen Veränderungen in den Stammdaten aus [Takkin] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    18. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Bestands- und Bewegungsdaten ● Bestandsdaten ● Zustandsorientiert ● Betriebliche Mengen / Werte ● Bewegungsdaten ● Abwicklungsorientiert ● Lösen Veränderungen in den Bestandsdaten aus ● Erneuern sich permanent durch betriebliche Leistungsprozesse [Takkin] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    19. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Bedeutung von Informationen (1) „Wir können zwar die Schwerkraft überwinden, der Schriftverkehr aber wird uns erdrücken“ - Wernher von Braun Fachbereich Automatisierung und Informatik
    20. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Bedeutung von Informationen (2) ● Wernher von Braun charakterisierte bereits in den 60er Jahren die Informationsüberflutung ● Innerhalb der letzten zwei Jahre sind mehr Informationen entstanden und gespeichert worden als in der gesamten Weltgeschichte ● Da Informationen heute eine entscheidende Bedeutung für die moderne Gesellschaft haben, ergibt sich hieraus ein klares Überlastungsproblem (Information Overload) ● Die entscheidende Frage lautet also: Wie lassen sich inmitten aller Informationen die wichtigen auffinden? [Content-Management] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    21. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Bedeutung von Informationen (3) ● Informationen zählen zu den wichtigsten Rohstoffen ● Industriegesellschaft = Öl, Gas, Kohle, Schwermetalle ● Informationsgesellschaft = Information, Kommunikation ● Informationen sind der einzige Rohstoff der sich nicht erschöpft und dessen Qualität erheblich schwanken kann [Content-Management] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    22. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Bedeutung von Informationen (4) ● Informationen sind ein wichtiger strategischer Unternehmenswert ● Wie bei anderen Ressourcen stellt sich die Frage, nach der effizientesten Nutzungsform ● „Wie kann man aus Informationen tatsächlich Wissen generieren, das in den Prozessen wirklich genutzt wird und dem Management eine echte Grundlage für anstehende Businessentscheidungen liefert?“ [Content-Management] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    23. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Bedeutung von Informationen (5) ● Die aktuelle „Informationslage“ ist mehr als prekär ● Mehr als 50% aller relevanten Informationen im Besitz von Unternehmen liegen in unstrukturierter Form vor, lediglich 20% sind vollständig aufbereitet und abrufbar ● Nicht abrufbare bzw. nicht aufbereitete Informationen haben für ein Unternehmen etwa den gleichen Wert wie (noch) unter der Erde lagernde Rohstoffmengen! ● Es ist daher aus unternehmerischer Sicht von größter Bedeutung, die Informationsflut technisch zu meistern [Content-Management] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    24. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Die Informationspyramide Unternehmensplanung DSS (Informations-Endbedarf) gn eru Produktions-, Technik-, Beschaffungs-, Analyse- und nd Marketing-, Personalinformationssysteme Informationssysteme wa s on Controlling ati Berichts- und Plankostenrechnung orm Kontrollsysteme Deckungsbeitragsrechnung Inf Div. Buchführungssysteme (Kreditoren-, Debitoren-, Lohn- Wertorientierte Abrechnungssysteme und Gehalts-, Anlagen-, Lager-) Produktion, Technik, Operative Systeme (Dispositionssysteme) Beschaffung, Absatz, Personalmanagement [Scheer] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    25. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Wertschöpfung durch Informationen iWSK Kunde XY Angebot Produkt B Produkt A 80% VKK ENTSCHEIDUNG Produkt B Kunde XY kauft WISSEN Produkt A Kunde XY INFORMATION Produkt A Produkt B Informations-Wertschöpfungskette DATEN [Remus] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    26. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Theorie der Informationswertschöpfung ● Eine professionelle Informationswertschöpfung stellt drei wesentliche Ansprüche an die Informationslogistik ● Die richtigen Daten (vollständig, fehlerfrei, versehen mit allen notwendigen Ausprägungen und Attributen) ● müssen zur richtigen Zeit (zum Zeitpunkt der Abfrage) ● am richtigen Ort (für den Benutzer verfügbar) bereitstehen ● Beispiele für professionelle Informationswertschöpfung ● Amazon (Informationsbasis für gezieltes Marketing) ● Schlecker (Just-in-Time-Belieferung der Filialen) [OuP] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    27. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Teil 2 Managementinformationssysteme (MIS) Fachbereich Automatisierung und Informatik
    28. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Was ist Management? ● Unterschiedliche Vorstellungen von Management ● „Management ist nichts anderes als die Kunst, andere Menschen zu motivieren“ (Lee Iacocca) ● „Manager sollen vor Energie sprühen. Sie sollen Visionen entwickeln und durchsetzen und nicht nur darüber schwafeln“ (John F. [Jack] Welch) ● „Management ist die schöpferischte aller Künste – die Kunst, Talente richtig einzusetzen“ (Robert McNamara) ● „Gewiß ist es gut, wenn wir die nicht immer kennen, für welche wir arbeiten“ (Johann Wolfgang von Goethe) ● Funktion: Motivation – Vision – Delegation - Problem? [Wikipedia] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    29. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Managementfunktionen (1) Beschaffung Produktion Vertrieb MANAGEMENTFUNKTIONEN Planung Steuerung Kontrolle [Strohmeier] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    30. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Managementfunktionen (2) Planung Planung Organisation Steuerung Personaleinsatz Kontrolle Personalführung Funktionale Diversifikation Kontrolle [Strohmeier] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    31. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Managementfunktionen (3) [Strohmeier] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    32. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Wofür werden MIS benötigt? ● MIS sind nicht „Kür“ sondern „Pflicht“ ● Härterer, globalisierter Wettbewerb ● Verkürzung der Produktlebenszyklen – Beispiel: Der Produktlebenszyklus einer aktuellen Digitalkamera beträgt 6 Monate ● Volatileres Markt- und Kundenverhalten ● Daraus ergeben sich neue Notwendigkeiten ● Zeitnahe Entscheidungen sind erforderlich – hierfür werden unterstützende Informationen benötigt, nicht unüberblickbare Datenwüsten [Strohmeier] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    33. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Angebot und Nachfrage Preis Angebot Gleich- gewichts- preis Nachfrage Gleichgewichtsmenge Menge Soweit das vertraute Modell aus der Volkswirtschaftslehre... Fachbereich Automatisierung und Informatik
    34. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Informationsbedarf ● Bedarf = Typ, Menge und Qualität der Informationen, die ein Manager zur Entscheidungsfindung benötigt ● Dieser Bedarf ist abhängig von einer ganzen Reihe von Randbedingungen und daher in der Regel nicht absolut eindeutig bestimmbar (= Bedarfsunsicherheit) ● Zu unterscheiden sind der subjektive und der objektive Informationsbedarf ● Objektiv = Tatsächlich benötigte Informationen ● Subjektiv = Real gewünschte Informationen [Strohmeier] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    35. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Informationsnachfrage ● Die Informationsnachfrage ist definiert als die durch einen Entscheidungsträger konkret angeforderten Informationen zu einer bestimmten Fragestellung ● Die Nachfrage umfasst lediglich den subjektiven und eher selten den objektiven Informationsbedarf ● Es werden daher häufig Informationen angefragt, die für die Beantwortung der Frage irrelevant sind ● Dies bezeichnet man auch als Pseudoversorgung ● Pseudoversorgung kreiert Informations-Overhead und damit unnötige zeitliche und monetäre Kosten [Strohmeier] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    36. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Informationsangebot ● Angebot = Menge der externen und internen Informationen, die zu einem bestimmten Zeitpunkt X zur Verfügung stehen ● Das Informationsangebot kann Elemente des objektiven wie des subjektiven Informationsbedarfs sowie gänzlich unverbundene Informationen beinhalten ● Die Aufgabe der Wirtschaftsinformatik besteht darin, den Bedarf zu identifizieren, die Nachfrage zu steuern und die relevanten Informationen aus dem Angebot zu extrahieren [Strohmeier] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    37. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Teil 2.1 Definition von MIS Aufgaben von MIS Arten von MIS Fachbereich Automatisierung und Informatik
    38. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Definition von MI-Systemen ● Grundidee: Jedes Unternehmen lässt sich durch mathematische Modelle und darauf aufbauende Systeme steuern (in der Realität unzutreffend) ● Ziel: Automatisierung der Managertätigkeit durch autonom handelnde „Entscheidungsgeneratoren“ ● Die ersten MIS konnten sich nicht etablieren, daher der neue Ansatz: MIS nur zur Entscheidungsunterstützung ● Darauf aufbauend: Modellierte Expertensysteme ● Der Durchbruch gelang mit der Kombination aus Data Warehouse, OLAP, BIS und SEM [Strohmeier] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    39. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Die Vision vom Management Cockpit [Foto: SAP.com] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    40. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Aufgaben von MI-Systemen ● Unterstützung des Managements und anderer Entscheidungsträger im Unternehmen durch ● Informationen / Reports / Berichte ● What if-Szenarien / Simulationen ● How to achive-Szenarien / Zielwertsuchen [Strohmeier] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    41. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Decision Calculus (vereinfacht) [Mertens] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    42. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Verschiedene Arten von MIS ● XPS = eXpert System ● BSC = Balanced Scorecard ● DSS = Decision Support System ● DWS = Data Warehouse System ● OAS = Office Automation System ● BIS = Business Intelligence System ● TPS = Transaction Processing System ● SEM = Strategic Enterprise Management ● Nicht alle diese MIS werden wir in der VL behandeln [Strohmeier] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    43. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Transaction Processing System ● Systeme zur administrativen und dispositiven Verarbeitung großer Datenmengen im operativen Geschäft (Administrations- / Transaktionssysteme) ● Lagerverwaltung ● Rechnungswesen ● Anlagenverwaltung ● Auftragsabrechnung ● Personalabrechnung ● TPS sind als Standardsoftware und als spezifische Branchenlösungen (z.B. Medizin, Bauwesen) erhältlich [Strohmeier] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    44. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Office Automation System ● Systeme zur Bürokommunikation oder zur Automatisierung von Büroabläufen ● Office-Anwendungen ● Textverarbeitung, Tabellenkalkulation, Präsentationssystem, Terminkalender (z.B. MS Office, Lotus Suite, Star Office) ● Kommunikationsanwendungen ● Terminkalender mit Gruppenfunktionen, E-Mail, Groupware (z.B. Lotus Notes) [Strohmeier] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    45. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Decision Support System ● Interaktive Systeme mit entscheidungsorientierten Modellen zur direkten Unterstützung von Managern für eng abgrenzbare Entscheidungssituationen ● Die Komplexität von DSS reicht von einfachen „Was wäre wenn?“-Modellen, häufig umgesetzt als Excel- Simulationen, bis hin zu hochkomplexer Software ● Beispiel für ein hochspezialisiertes DSS in dieser Veranstaltung: ELBE ● Unterstützung von Landentwicklern und Kommunen bei Entscheidungen in den Eingriff von Flussläufen [Strohmeier] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    46. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth eXpert System ● „Simulation“ eines Fachexperten zur Beratung in eindeutig abgrenzbaren Entscheidungssituationen ● Expertensysteme generieren und gewichten mögliche Entscheidungsvorschläge auf der Grundlage fester Wissensbasen und Interaktionsmechanismen ● Wissensbasen und Modelle entstehen durch die parallele Befragung „echter“ Fachexperten (Delphi) ● Häufig eingesetzt werden solche Expertensysteme in den Bereichen Ingenieurwesen, Physik, Bergbau, Wirtschaft und Personalführung (aber auch Medizin!) [Strohmeier] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    47. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Business Intelligence System ● BIS dienen der Analyse von Businessdaten für Entscheidungsträger ● Datenbasis für ein BIS ist meistens ein Data Warehouse-System ● BIS dienen somit als analytische Extension von Data Warehouses (bzw. von Data Marts) [Strohmeier] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    48. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Strategic Enterprise Management ● Systeme zur mittel- und langfristigen strategischen und operativen Planung sowie zur Operationalisierung der Planungsziele im mittleren und höheren Management ● SEM-Systeme werden außerdem zur Kontrole der Leistung von Unternehmen eingesetzt (Kennzahlen) ● Die Datenbasis für ein SEM-System ist ebenso wie bei BIS üblicherweise ein Data Warehouse ● SEM-Systeme können daher ebenso wie BIS Extensions von Data Warehouses / Marts sein [Strohmeier] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    49. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Bestimmungsfaktoren MIS-Kauf ● Benötigte Funktionen ● Betriebsreife ● Verfügbarkeit ● Kompatibilität ● Einrichtungsdauer ● Softwarekompatibilität ● Zukunftsaussichten ● Hardwarekompatibilität ● Kosten-Nutzen-Verhältnis ● Softwarequalität ● Dokumentation ● Systemsicherheit ● Wartungsoptionen ● Benutzerfreundlichkeit [Takkin] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    50. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Teil 2.2 Data Warehouse Systeme (DWS) Fachbereich Automatisierung und Informatik
    51. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Szenario: Briefversand Sales Marketing DB [Sattler/Saake] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    52. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Szenarioerweiterung: Standorte [Sattler/Saake] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    53. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Briefzentrum: Leistungsdaten ● Beispiel: Briefzentrum (BZ) Hamburg-Zentrum ● 3.000.000 bis 4.500.000 Briefsendungen täglich ● Zweites Hamburger BZ: Hamburg Süd ● 1.500.000 bis 2.250.000 Briefsendungen täglich [DPWN] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    54. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Datenbank-Nutzung (1) ● Mögliche DB-Anfragen ● Wer sind unsere Top-Versandkunden? ● Wie viele Tonnen an Fracht wurden im letzten Quartal insgesamt transportiert? ● Wie viele Tonnen davon als Luftfracht? ● Wie ist die Auslastung der Bahnstrecken? ● Auftretende Probleme ● Nutzung verschiedener externer Quellen ● Nutzung verschiedener interner Datenbanken [Sattler/Saake] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    55. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Datenbank-Nutzung (2) ● Lösungsoption 1: Verteilte Datenbanken ● Die Antworten müssen über globale Anfragen an mehrere Datenbanken beschafft werden ● Probleme: zeitaufwändig, kostenintensiv und teils redundante Datenspeicherung ● Lösungsoption 2: Zentrale Datenbank ● Es werden keine separaten Datenbanken mehr gefahren, nur eine Einzeldatenbank ● Probleme: lange Antwortzeiten, besonders hohes Risiko bei Daten- oder Systemausfällen [Sattler/Saake] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    56. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Data-Warehouse-Lösung DB DB DB DB Halle Berlin München Erfurt Asynchrone Aktualisierung Marketing Sales Data Warehouse Redundante Datenhaltung [Sattler/Saake] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    57. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Das Data Warehouse (1) ● Was ist ein Data Warehouse? ● Zentrale Datensammlung / Datenlager ● Inhalte aus verschiedenen Datenquellen ● Einsatz zur Analyse und Entscheidungshilfe ● Was ist ein Data Warehouse-System? ● Ein Data Warehouse ist das zentrale Element eines Data Warehouse-Systems ● Im DWS werden Daten erfasst, bereinigt und vereinheitlicht, bevor sie ins DW geladen werden [Gomez/Rautenstrauch] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    58. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Das Data Warehouse (2) ● Eine einheitliche Definition des Begriffs existiert nicht, es finden sich viele allgemeine Aussagen: ● Ein DW ermöglicht eine globale Sicht auf heterogene und verteilte Datenbestände, indem relevante Daten zu einem konsistenten Bestand vereinigt werden ● Auf das DW aufsetzende Anwendungen arbeiten meist nur mit spezifischen Einzeldaten (Data Marts) ● Ein DW ist häufig Grundlage für Data Mining (DM) (...einige statistische Verfahren sehen wir uns noch an) ● Ein DW ist auch Grundlage für Aggregation und Analyse betrieblicher Kennzahlen in einer Matrix (sog. OLAP-Cube) [Wikipedia] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    59. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Definitionsansätze ● Was genau ist nun ein Data Warehouse? ● „A data warehouse is a subject-oriented, integrated, time-variant, nonvolatile collection of data in support of management's decision making process“ (Inmon) ● Ein DW ist eine physische Datenbank, die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt, um Analysen zu ermöglichen“ (Bauer) ● „Ein DW ist ein physischer Datenbestand, der eine integrierte Sicht auf die ihm zugrundeliegenden Datenquellen ermöglicht“ (Zeh) [Wikipedia] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    60. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Vier Charakteristika nach Inmon ● „subject-oriented“ = fachorientiert ● Aufgabe besteht nicht nur in einer Funktion (Anlagen...) ● „integrated“ = integriert ● Vielzahl von Daten aus internen und externen Quellen ● „non-volatile“ = nicht flüchtig ● Daten werden nie mehr verändert oder entfernt ● „time-variant“ = historisch ● Langfristige Datenspeicherung / Zeitreihenanalysen [Sattler/Saake] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    61. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Anforderungen an ein Data Warehouse ● Was muss ein Data Warehouse leisten? ● Automatisierung der Abläufe ● Eindeutigkeit der Datenstrukturen ● Mehrfachverwendbarkeit der Daten ● Erweiterbarkeit (Quellen, Analysen) ● Eindeutigkeit der Zugriffsberechtigungen ● Dauerhafte Datenbereitstellung (Persistenz) ● Ausschlaggebend sind die Charakteristika nach Inmon (...die auch in der Klausur eine Rolle spielen werden) [Sattler/Saake] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    62. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth DWS-Anwendungsbereiche (1) ● Betriebswirtschaftliche Analyse ● Detaillierte Auswertung von Daten und Kennzahlen (z.B. durch Controlling oder Rechnungswesen) ● Unternehmensplanung ● Unterstützung bei der mittel- und langfristigen Planung durch Vergleichsdaten und Daten zur Durchführung von Management-Planspielen ● Kampagnenmanagement ● Unterstützung von Kunden- und Risikoanalysen sowie bei der Einführung von neuen Produkten [Sattler/Saake] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    63. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth DWS-Anwendungsbereiche (2) ● Wissenschaftliche Forschung ● Anwendungen mit hohem Bedarf an internationalen und heterogen gelagerten Datenmengen (z.B. in der Klimaforschung) ● Betriebsstatistik und Organisationslehre ● Technische Anwendungen ● Betrieblicher und öffentlicher Bereich, z.B. mit geographischen oder ökologischen Daten (Bauland-, Wasseranalysen) ● Viele weitere Anwendungsbereiche sind vorstellbar... [Sattler/Saake] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    64. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth ETL = Extract, Transform, Load Abschluss Zentrale Datenbank Load Erweiterung Aggregation Transform Homogenisierung Filterung Extrakt Extrakt Extrakt Extract Daten Daten Quelldaten Daten Daten Daten [Remus] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    65. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Neue Benutzerrollen ● Veränderte Anforderungen („Information on Demand“) haben zur Ausbildung neuer Benutzerrollen geführt ● Knowledge Worker – Ein Knowledge Worker bereitet wichtige Entscheidungen des Managements vor, indem er Informationen aufbereitet – Mit Hilfe multivariater Analyseverfahren wird zudem nach verborgenen Zusammenhängen in den Daten geforscht ● Case Worker – Ein Case Worker verarbeitet diverse Detailinformationen über Geschäftsobjekte wie Entwicklung, Kosten und Ressourcen ● Bedarf an schneller und sauberer Datenanalyse [Remus] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    66. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Exkurs: Datenanalyse (1) ● Multiple Regressionsanalyse ● Vielseitiges und strukturprüfendes Verfahren zur Analyse von Beziehungen zwischen einer abhängigen Variablen und einer (univariat) oder mehreren (multivariat) unabhängigen Variablen ● Hängt die Absatzmenge eines bestimmten Produktes von den Ausgaben für die Qualitätssicherung, den Ausgaben für die Werbung oder der Anzahl der Verkaufsstellen ab? ● Wenn ja, wie stark fallen die jeweiligen Zusammenhänge aus? Wie wird sich die Absatzmenge entwickeln, wenn bestimmte Ausgaben erhöht oder gesenkt werden? [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    67. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Exkurs: Datenanalyse (2) [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    68. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Exkurs: Datenanalyse (3) ● Varianzanalyse ● Die Varianzanalyse dient der Feststellung von Mittelwertunterschieden zwischen Gruppen ● Mathematisches Prinzip der Varianzanalyse – Es wird getestet, ob die Varianz zwischen den Gruppen größer ist als innerhalb der Gruppen – Das Ergebnis ermöglicht eine Aussage darüber, ob sich die Gruppen bezüglich der (abhängigen) Variablen signifikant voneinander unterscheiden ● Unterscheidung in ANOVA und MANOVA (mehrere UV) [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    69. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Exkurs: Datenanalyse (4) ● Faktorenanalyse ● In der (internen) Marktforschung hat man es häufig mit komplexen Begriffen und Sachverhalten zu tun – Begriffe wie „Nutzen“ oder „Qualität“ lassen sich nicht durch nur eine einzige Variable ausdrücken – Um beispielsweise die „Qualität“ abzubilden, wird gleich ein ganzes Bündel von Variablen benötigt – Haltbarkeit, Zuverlässigkeit, Zufriedenheit... ● Ziel der Faktorenanalyse ist daher die Reduktion von vielen Variablen auf komplexere Hintergrundvariablen (Faktorenanalyse = dimensionsreduzierendes Verfahren) [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    70. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Exkurs: Datenanalyse (5) Lieferzeit Haltbarkeit P-L-V Produktqualität Sicherheit Zufriedenheit Bestellservice [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    71. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Exkurs: Datenanalyse (6) ● Clusteranalyse ● Clusteranalyse = strukturenentdeckendes Verfahren – Ziel: Zusammenfassen von Objekten zu Gruppen (Clustern), in denen sich möglichst ähnliche Objekte befinden, während die Ähnlichkeiten zwischen den einzelnen Clustern möglichst gering sein sollen (homogen <> heterogen) ● Finden von Persönlichkeitstypengruppen anhand verschiedener psychografischer Eigenschaften ● Finden von Käufergruppen anhand von Variablen, die Nachfrage- und Kaufverhalten charakterisieren [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    72. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Exkurs: Datenanalyse (7) Zuordnungsübersicht Zusammengeführte Erstes Vorkommen Cluster des Clusters Nächster Schritt Cluster 1 Cluster 2 Koeffizienten Cluster 1 Cluster 2 Schritt 1 25 26 1,000 0 0 20 2 23 24 1,000 0 0 18 3 21 22 1,000 0 0 13 4 19 20 1,000 0 0 13 5 17 18 1,000 0 0 14 6 15 16 1,000 0 0 15 7 12 14 1,000 0 0 18 8 10 13 1,000 0 0 16 9 3 11 1,000 0 0 17 10 8 9 1,000 0 0 14 11 5 6 1,000 0 0 19 12 1 4 1,000 0 0 21 13 19 21 1,500 4 3 23 14 8 17 1,500 10 5 19 15 7 15 1,500 0 6 20 16 2 10 1,500 0 8 17 17 2 3 1,833 16 9 21 18 12 23 2,000 7 2 22 19 5 8 2,000 11 14 22 20 7 25 3,167 15 1 24 21 1 2 3,300 12 17 23 22 5 12 3,583 19 18 25 23 1 19 4,286 21 13 24 24 1 7 5,182 23 20 25 25 1 5 6,338 24 22 0 [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    73. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Exkurs: Datenanalyse (8) ● Korrespondenzanalyse ● Ziel = Darstellung der Zeilen und Spalten einer zweidimen- sionalen Datentabelle in einem mehrdimensionalen Raum – Beispiel: Kunden werden gebeten, Merkmale wie Wirkung und Bekanntheit bestimmten Medikamenten zuzuordnen – Die Ergebnisse werden in einer Kontingenztabelle erfasst, sind aber in dieser Darstellung nur schlecht interpretierbar – Mit Hilfe der Kontingenzanalyse lassen sich Medikamente und Merkmale jedoch grafisch in einem Raum darstellen – Dieser grafischen Darstellung (Bi-Plot) lässt sich dann entnehmen, wie die Medikamente (relativ zueinander) bezüglich der abgefragten Merkmale beurteilt werden [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    74. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Exkurs: Datenanalyse (9) [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    75. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Teil 2.3 Balance Scorecard (BSC) Fachbereich Automatisierung und Informatik
    76. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth BSC-Grundlagen (1) ● Bei der Balanced Scorecard handelt es sich um ein Konzept zur Abbildung der Businessstrategie ● Vision und Strategie des Unternehmens werden anhand der kritischen Erfolgsfaktoren definiert ● Anschließend werden Kennzahlen ermittelt, die die Zielerreichung darstellen oder fördern ● Die BSC fördert das Verständnis der Ziele und ermöglicht bis zu einem gewissen Grad anhand der Key Performance Indicators (KPI) auch die Zielerreichungskontrolle (Controlling-Instrument) ● [Frage am Rande: Wieso BSC und nicht BS?] [BSC-Portal] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    77. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth BSC-Grundlagen (2) ● Die BSC zeigt vier (fünf) Perspektiven ● Finanzperspektive – Wie sehen uns die Aktionäre? ● Kundenperspektive – Wie sehen uns die Kunden? ● Prozessperspektive – Welche Prozesse sind wichtig? ● Lern- und Innovationsperspektive – Wie können wir uns verbessern? ● Nachhaltigkeitsperspektive – Wie beeinflussen wir die Umwelt? [BSC-Portal] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    78. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Welchen Nutzen hat eine BSC? ● Eine BSC unterstützt Planung, Führung und Kontrolle eines Unternehmens auf verschiedene Art und Weise ● Die BSC hilft nicht nur kritische Erfolgsfaktoren ausfindig zu machen, sondern sie auch an einer Strategie auszurichten ● Die BSC vermittelt sowohl dem Management als ggf. auch Außenseitern ein umfassendes Bild der Geschäftstätigkeit ● Die BSC vereinfacht Kommunikation und Verständnis von Geschäftszielen und Strategien auf allen Orga-Ebenen ● Über die KPI ist es möglich, den Zielerreichungsgrad zu kontrollieren und die BSC ggf. auch anzupassen [BSC-Portal] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    79. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Aufbau einer Balanced Scorecard [BSC-Portal] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    80. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Die BSC verbindet Maßnahmen [Kaplan/Norton] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    81. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth BSC: RZ der Hochschule Harz [Scheruhn] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    82. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth [Scheruhn] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    83. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Teil 2.4 Informationsquellen Qualität von Informationen Gewichtung von Informationen Fachbereich Automatisierung und Informatik
    84. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Exkurs: Kennzahlen und -systeme ● Verdichteter Überblick betrieblicher Verhältnisse ● Entscheidende Eigenschaften sind Aggregation, Relevanz, Aussagewert und Quantifizierbarkeit ● Primärfunktionen von Kennzahlen ● Ermöglichung von Soll-/Ist-Vergleichen ● Erkennung von Chancen und Risiken ● Kennzahlensysteme = Kenzahlenverknüpfung ● Beispiel: Rentabilitäts-Liquiditäts-System (RL) ● Nicht erfassbar: Kundenzufriedenheit, Image... [Struckmeier] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    85. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Exkurs: BWL-Kennzahlen (1) ● Produktivität ● Die Produktivität ist ein Maß für die mengenmäßige Ergiebigkeit der Kombination der Produktionsfaktoren Mengenergebnisse der Faktorkombination Output Produktivität = = Faktoreinsatzmengen Input ● Die Kennzahl kann einzeln nicht interpretiert werden ● Es muss ein Vergleich mit den Produktivitäten anderer Unternehmen oder vergangener Zeitperioden stattfinden Erzeugte Menge Erzeugte Menge Materialproduktivität= Arbeitsproduktivität= Materialeinsatz Arbeitseinsatz [Uni Regensburg] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    86. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Exkurs: BWL-Kennzahlen (2) ● Rentabilität ● Die Rentabilität ist das Verhältnis des Periodenerfolgs als Differenz von Aufwand und Ertrag zu anderen Größen ● Rentabilität kann auf verschiedene Arten berechnet werden Periodenerfolg Periodenerfolg Umsatzrentabilität= ∗100 Eigenkapitalrentabilität= ∗100 Umsatz Eigenkapital Periodenerfolg Gesamtkapitalrentabilität= ∗100 Gesamtkapital ● Auch die Rentabilität kann als Zahl nicht einzeln analysiert werden, sondern nur in Verbindung mit anderen Werten [Uni Regensburg] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    87. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Exkurs: BWL-Kennzahlen (3) ● Liquidität ● Die Liquidität beschreibt die Zahlungsfähigkeit eines Unternehmens (über verschiedene Zeitabschnitte) Zahlungsmittelbestand Liquidität ersten Grades= ∗100 kurzfristige Verbindlichkeiten kurzfristiges Umlaufvermögen Liquidität zweiten Grades= ∗100 kurzfristige Verbindlichkeiten gesamtesUmlaufvermögen Liquidität dritten Grades= ∗100 kurzfristige Verbindlichkeiten ● Die Liquidität ist ohne Vergleichswerte interpretierbar – Die Liquidität 2. Grades sollte bei über 100% liegen – Die Liquidität 3. Grades sollte bei 150 - 200% liegen [Uni Regensburg] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    88. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Exkurs: Kapitalrentabilitäten (1) ● Der Unternehmenserfolg ist wesentlich vom Umfang des in das Unternehmen investierten Kapitals abhängig ● Die verschiedenen Rentabilitäten weisen die jährliche Verzinsung (Renten) des eingesetzten Kapitals aus ● Die Formel zur Berechnung der Kapitalrentabilität lautet Erfolg des Geschäftsjahres Kapitalrentabilität = mittel−und langfristiges Kapital des Geschäftsjahres−Durchschnitts ● Das bilanzierte Kapital des Geschäftsjahres-Durchschnitts wird als arithmetisches Mittel aus dem Kapitalbestand am Jahresanfang und am Jahresende berechnet [HAF] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    89. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Exkurs: Kapitalrentabilitäten (2) ● Das kurzfristige Kapital wird normalerweise nicht in die Overall-Rechnung einbezogen, weil es oft sehr großen Schwankungen unterworfen ist und nicht im gesamten Geschäftsjahr in voller Höhe zur Verfügung steht ● Üblicherweise werden sowohl die Brutto-Rentabilität als auch die Netto-Rentabilität des Kapitals berechnet ● Brutto-Rentabilitäten dienen externen Vergleichen, da die Auswirkungen unterschiedlicher Steuerbelastungen (z.B. wegen Rechtsformen oder Standorten) auszuschalten ● Netto-Rentabilitäten geben Auskunft über den für Investition und Finanzierung verwendbaren prozentualen Erfolgsanteil des im Unternehmen eingesetzten Kapitals [HAF] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    90. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Exkurs: Kapitalrentabilitäten (3) ● Eigenkapitalrentabilität ● Wichtige Frage für Investoren: Sollte man das eingesetzte Kapital im Unternehmen halten oder woanders investieren? Jahresüberschuss oder Jahresfehlbetrag Eigenkapitalrentabilität= mittel−und langfristiges Eigenkapital des Geschäftsjahres−Durchschnitts Jahresüberschuss nach Abzug von Einkommens−und Ertragssteuer Netto− Eigenkapitalrentabilität= mittel−und langfristiges Eigenkapital des Geschäftsjahres− Durchschnitts Jahresüberschuss vor Abzug von Einkommens−und Ertragssteuer Brutto−Eigenkapitalrentabilität= mittel−und langfristiges Eigenkapital des Geschäftsjahres−Durchschnitts [HAF] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    91. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Exkurs: Kapitalrentabilitäten (4) ● Interpretation der Rentabilitäten ● Die Verzinsung des Eigenkapitals im Unternehmen muss deutlich über der Verzinsung liegen, die man bei absolut risikofreien Anlagen wie Bundesstaatsanleihen oder aber auf einem Konto der Deutschen Bank erzielen kann ● Die Eigenkapitalrentabilitäten geben Auskunft über die Fähigkeiten des Managers, das strategische Potential des Unternehmens sichern und ausbauen zu können ● Eigenkapitalrentabilitäten sind von der Finanzstruktur des Unternehmens abhängig, insbesondere von der Größe des Eigenkapitalanteils – um hier einen neutralen Vergleich zu ermöglichen eignet sich die Gesamtkapitalrentabilität [HAF] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    92. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Exkurs: Kapitalrentabilitäten (5) ● Gesamtkapitalrentabilität ● Die Gesamtkapitalrentabilität zeigt die Verzinsung des insgesamt im Unternehmen eingesetzten Kapitals Jahresüberschuss oder JahresfehlbetragFremdkapitalzinsen Gesamtkapitalrentabilität= mittel−und langfristiges Gesamtapital des Geschäftsjahres− Durchschnitts ● Die Kennzahl ist neben Vergleichen auch wichtig bei der Entscheidungsfindung im Finanzierungsbereich ● Fremdfinanzierung ist nämlich immer dann sinnvoll, wenn das so finanzierte Kapital zu einem größeren Gewinn führt als es Zinsen verursacht [HAF] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    93. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Exkurs: Kapitalrentabilitäten (6) ● Der Leverage-Effekt ● Wenn die Gesamtkapitalrendite über den Zinsen auf das Fremdkapital liegt, verbessern weitere Kreditaufnahmen den Jahresgewinn und steigern die Eigenkapitalrentabilität ● Wenn die Gesamtkapitalrendite unter den Zinsen auf das Fremdkapital liegt, verschlechtern weitere Kreditaufnahmen den Jahresgewinn und verringern die Eigenkapitalrentabilität ● Aufgrund der Hebelwirkung der Gesamtkapitalrentabilität wird der Effekt in der Fachsprache als Leverage-Effekt bezeichnet ● Einen ähnlichen Effekt lernen wir bei der Regression kennen [HAF] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    94. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Exkurs: Kapitalrentabilitäten (7) ● Wird ein positiver Leverage-Effekt durch das Unternehmen ausgenutzt, ist es wichtig gleichzeitig die Nebenrisiken der Fremdkapital-Aufnahme im Blick zu haben: ● Die sinkende Kreditwürdigkeit ● Die wachsende Verschuldung ● Die wachsende finanzielle Abhängigkeit ● Die ertragsunabhängige Belastung der Liquidität durch ständige Zusatzzahlungen (Zins- und Tilgungszahlungen) ● Das Risiko eines „Kippen“ des Leverage-Effekts ins Negative sollten jemals entweder die Gewinne sinken oder die Zinsen auf Fremdkapital erhöht werden (Europäische Zentralbank) [HAF] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    95. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Exkurs: Kapitalrentabilitäten (8) ● Andere Kapitalrentabilitäten ● Die Rentabilität des betriebsnotwendigen Kapitals oder auch Betriebskapitalrentabilität ist eine Kennzahl für die nachhaltige Ertragsfähigkeit betrieblicher Investitionen Betriebsergebnis Betriebskapitalrentabilität= betriebsnotwendiges Vermögen des Geschäftsjahres−Durchschnitts ● Umsatzrentabilität: eine Kennzahl für die den eigentlichen betrieblichen Leistungsprozess betreffenden Ertragskraft Betriebsergebnis Umsatzrentabilität= Umsatzerlöse [HAF] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    96. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth MIS-Informationsquellen (1) ● In der Regel ist die vorhandene Informations- Infrastruktur die primäre Datenquelle für MIS ● KLR & Controlling ● Vertriebsdatenbanken ● Beschaffungsdatenbanken ● Lagerhaltungsdatenbanken ● Produktionsplanungs- und Produktionssteuerungssysteme ● In der Praxis bauen viele MIS auf wenigen bis gar keinen externen Informationsquellen auf [Börner] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    97. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth MIS-Informationsquellen (2) ● Daten aus sonstigen Informationsquellen ● Early Warning Systems (EWS) ● Szenario-Technik – Experten entwickeln im Team verschiedene Szenarien und versuchen die Auswirkungen bei deren Eintreten auf das Unternehmen zu prognostizieren ● Delphi-Methode – Wiederholte Befragung von Experten mit dem Charakter einer Gruppendiskussion (eine Marktforschungsmethode) ● „Rechkemmer-Ansatz“ ● Den Rechkemmer-Ansatz werden wir im Detail betrachten [Börner] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    98. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Rechkemmer-Ansatz (1) ● Bewertungprobleme bei Großkonzernen ● Durch unterschiedliche Rechtsformen und andere Vorschriften im gesetzlichen Rechnungswesen gibt es bei internationalen Töchterkonzernen Probleme mit der einheitlichen Bewertung von Kennzahlen ● Lösungsansatz von Kuno Rechkemmer (1997) ● Leitende Mitarbeiter bewerten die vier Merkmale Umsatz, Produktion, Liquidität und Rohgewinn ● Einheitliche Bewertungsskala von -1 bis +1 [Börner] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    99. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Rechkemmer-Ansatz (2) ● Die Bewertung erfolgt für die aktuelle Situation sowie die erwartete Situation in sechs Monaten ● Die Ergebnisse werden aggregiert und bilden eine neue Kennzahl, die das „Unternehmensklima“ zeigt ● Die Ergebnisse dienen als Frühwarn-Indikatoren ● Plötzlich auftretende Veränderungen bei Töchtern werden sofort sichtbar, die Kennzahlen sind durch die internationalen Unterschiede nicht verzerrt ● Die Werte müssen regelmäßig erhoben und später gegengeprüft (Vermeidung von „Beschönigungen“) [Börner] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    100. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Rechkemmer-Ansatz (3) 1. Umfrage in jeder org. Einheit Aktuell 6 Monate Umsatz A 2. Aggregation der Werte Umsatz B Aktuell 6 Monate Umsatz C Umsatz D Umsatz Produktion 3. Erstellung von Zeitreihen Liquidität 12 10 Rohgewinn 8 6 Umsatz Rohgew inn 4 2 0 2 3 4 5 6 7 8 9 10 [Mertens] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    101. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Ein weiteres Informationsproblem... [Foto: Arcarde Berg] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    102. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Der Information Overload (1) ● Phänomen „Information Overload“ ● Aufgrund der aktuellen Informationsflut wird es schwer, Wichtiges und Unwichtiges unterscheiden zu können ● Dies ist gerade im Marketing-Bereich gut dokumentiert ● Der Information Overload hat Konsequenzen ● Auf Input-Seite bedeutet IO: Lediglich sachrelevante Informationen sollten überhaupt nocherfasst werden ● Auf Output-Seite bedeutet IO: Für einzelne Fälle der Entscheidungsunterstützung sind die eingehenden Daten noch nachträglich zu gewichten (post hoc) [Takkin] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    103. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Der Information Overload (2) ● Grundregel: Je mehr Informationen vorliegen, desto problematischer wird eine endgültige Entscheidung [Takkin] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    104. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Der Information Overload (3) „Jeden Tag muss man von dem Naturrecht, Millionen Dinge nicht zu erfahren, erneut Gebrauch machen.“ - Peter Sloterdijk, Kritik der zynischen Vernunft [Wikipedia] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    105. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Der Information Overload (4) „Immer mehr Informationen überrollen uns, ungefragt und erbarmungslos. Früher brauchte man sie, um ein Problem zu lösen. Heute sind diese Daten selbst ein Problem.“ - Neil Postman [Wikipedia] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    106. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Untersuchung der Univ. of Berkeley ● Studie „How much Information?“ (2003) ● 2000: 250 Megabyte pro Mensch und Jahr (macht insgesamt 1,5 Millionen Terabyte) ● 2003: 800 Megabyte pro Mensch und Jahr (macht insgesamt 5 Millionen Terabyte) ● 40% aller neuen Informationen werden in den USA gespeichert ● 90% aller neuen Informationen sind auf magnetischen Medien gespeichert, 7% auf Filmen und nur ein Bruchteil auf Papier ● Hier ergeben sich große Probleme in der Langzeitspeicherung(!) [Heise] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    107. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth ...oder gibt es gar keinen Overload? ● Clay Shirky: Wir leben im Post-Gutenberg-Zeitalter! ● Gutenberg: Der Betreiber einer Druckpresse trägt das finanzielle Risiko der Informationsverbreitung ● Die Kräfte des Marktes führen zur Ausbildung von Informationsfiltern ● Elektronische Medien uns insbes. das Internet haben diese Kosten- kontrolle ad absurdum geführt ● Das Problem ist der fehlende Filter! [Foto: Joi Ito] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    108. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Qualität von Informationen (1) ● Welche Qualitätskriterien existieren? ● Richtigkeit / Gültigkeit – Sind die Informationen korrekt oder inkorrekt? – Handelt es sich um die gewünschten Informationen? ● Zuverlässigkeit – Wie groß sind die Abweichungen von der Realität? (Problem des Zukunftsbezugs der Information) ● Genauigkeit – Diese sollte dem Zweck angemessen sein, z.B. bei der Festlegung der Anzahl von Nachkommastellen [Börner] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    109. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Qualität von Informationen (2) ● Welche Qualitätskriterien existieren? ● Vollständigkeit – Nur teilweise vollständige Informationen sind oft „gefährlicher“ als komplett fehlende Informationen ● Aktualität – Viele Informationen „entwerten“ sich mit der Zeit ● Übertragbarkeit – Lassen sich die Informationen situativ übertragen? – Informationen sind immer dann qualitativ hochwertig, wenn sie allgemeingültig verwertet werden können [Börner] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    110. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Bewertung der Qualität ● Grundlegendes Bewertungsproblem ● Bei vielen Kriterien (Vollständigkeit, Aktualität...) fehlt zum Zeitpunkt der Entscheidung das für die korrekte und genaue Bewertung benötigte Wissen ● Paradoxon: Wenn dieses Wissen vorhanden wäre, würden die Informationen selbst nicht mehr benötigt ● Lösung: Die Qualität der Information selbst wird nicht bewertet, dafür die Qualität der Quelle und des ganzen Prozesses der Informationsfindung („Potentialqualität“ und „Prozessqualität“) [Börner] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    111. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Gewichtungsverfahren (1) ● Prinzipal-Gewichtungsverfahren ● Nach diesem Verfahren werden bestimmte Daten grundsätzlich hoch / niedrig gewichtet ● Grundlage sind die Prozessqualität und die Potentialqualität sowie das Unternehmensziel – Beispiel: Informationen zur Qualität von Dienstleistungen (Anzahl der Reklamationen, Anfragen-Bearbeitungsdauer) sind für einen Dienstleister wichtiger als für einen Händler ● Frage: Wie lassen sich die für das Unternehmen wichtigen spezifischen Kennzahlen identifizieren? [Börner] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    112. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Gewichtungsverfahren (2) ● Methode zur Identifikation nach Frie: – Aufstellung strategischer Erfolgsfaktoren – Bewertung dieser Faktoren durch Manager – Bildung einer Rangliste anhand der Bewertung – Suche nach aussagekräftigen Kennzahlen – Bewertung dieser Kennzahlen durch Manager – Bildung einer Rangliste anhand der Bewertung ● Gewichtung nach Qualitätskriterien ● Auch eine Gewichtung auf der Basis der sechs eingangs dargestellten Qualitätskriterien ist möglich [Börner] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    113. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Teil 2.5 Decision Support Systems (DSS) - am Beispiel von ELBE - Fachbereich Automatisierung und Informatik
    114. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth ELBE Pilot DSS Fachbereich Automatisierung und Informatik
    115. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Was ist ELBE? ● (Spatial) Decision Support System = (S)DSS ● Simulation der Auswirkungen von Maßnahmen und externen Szenarien auf die Themenfelder ● Ökologie ● Schifffahrt ● Hydrologie ● Gewässergüte ● Gewässerzustand ● Hochwasserschutz [ELBE] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    116. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth [Wikipedia] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    117. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth ELBE-Anwendungsmodell Externe Einflüsse System Politiker Physisch Entscheider Ziele Akteure Indikatoren Experte Ökologisch Leitbild Gruppen Ökonomisch Planer Institutionell Politikoptionen / Maßnahmen [ELBE] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    118. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth ELBE-Einflussgrößen Gesellschaft Umweltschutz Wasserrecht Wirtschaftlicher Nutzen Hochwasserschutz Multidisziplinäres Wissen muss verknüpft werden! [ELBE] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    119. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth [NASA] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    120. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth ELBE-Managementaufgaben (1) ● EU-Wasserrahmenrichtlinie ● Die Richtlinie verpflichtet Mitglieder, einen guten ökologischen Zustand der Gewässer zu erreichen ● Dies hat Auswirkungen auf alle wasserbaulichen Maßnahmen, Deichbau, Schifffahrt, Industrie etc. ● Die EU-Wasser-Richtlinie ist bis 2015 umzusetzen ● Nordseeschutzkonferenz (1987) ● Ziele: Abschaffung der Abfallverbrennung auf See, Reduzierung von Stoffeinträgen um 50% (Eutrophierung), Reduzierung von synthetischen Schadstoffen im Meer auf Null bis zum Jahr 2020 [ELBE] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    121. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth ELBE-Managementaufgaben (2) ● Deutsche Agrarreform ● Grundlage der Deutschen Agrarreform sind die Beschlüsse des EU-Agrarrats aus dem Jahr 2003 ● Entwicklungsziel: Verringerung von Stoffeinträgen (auch hier geht es wieder um die Eutrophierung) ● Ergebnisse: 19 neue EU-Verordnungen im Bereich Landwirtschaft, diverse Vorschriften zur Erhaltung von Landflächen in gutem ökologischen Zustand ● Das im Referenzjahr 2003 ermittelte Verhältnis von Landwirtschaftsflächen zu Dauergrünflächen darf sich nie wieder um mehr als 10% zu Ungunsten der Dauergrünflächen verschieben [ELBE] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    122. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth ELBE-Managementaufgaben (3) ● FFH-Richtlinie ● Flora-Fauna-Habitat-Richtlinie / Natura 2000-Richtlinie ● Schutzgebiete am Elbeufer (darunter von der UNESCO getragene Gebiete) sollen ökologisch erhalten werden ● Gleichzeitig steigen die Bedürfnissen der Landwirtschaft und der Industrie im Elbgebiet > ein Interessenskonflikt ● Hochwasserschutz ● Nach dem Elbhochwasser (2002) ein wichtiges Thema ● Nach 2002 wurden neue Richtlinien zum Schutz gegen Hochwasser erlassen, die noch zu implementieren sind [ELBE] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    123. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth ELBE-Managementaufgaben (4) ● Unterhaltung der Elbe als Wasserstraße ● Die Elbe wird regulär als Wasserstraße genutzt und muss wie eine „richtige“ Straße unterhalten werden (Fahrrinnentiefe 1,6m, Fahrrinnenbreite 35m – 50m) ● Der Unterhalt erfordert eine Reihe von Maßnahmen wie die Überwachung der Nutzung, die Bereitstellung von Rettungsmaßnahmen, die Entfernung von Hinder- nissen, das Aufbrechen von Vereisungen etc. pp. ● Der Einfluss dieser Maßnahmen auf die ökologischen und regionalwirtschaftlichen Faktoren ist permanent zu kontrollieren (rechtliche Grenzen, Wirtschaftlichkeit) [ELBE] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    124. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth [Wikipedia] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    125. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth [ELBE] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    126. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Was kann ELBE? Berechnung von Hochwasserwahrscheinlichkeiten [ELBE] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    127. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth [ELBE] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    128. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Was kann ELBE? Sanierungsbedarf von Deichsystemen [ELBE] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    129. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth [ELBE] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    130. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth [ELBE] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    131. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Teil 2.6 Arbeiten mit ELBE - Erosionsschutz und Stoffeinträge - Fachbereich Automatisierung und Informatik
    132. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth ELBE-Einsatz am praktischen Beispiel ● Beispiel des Instituts für Umwelt- forschung an der Uni Osnabrück ● Auswirkungen von Erosionsschutzmaßnahmen auf das Ziel der „Verringerung von Stoffeinträgen“ (Phosphor) [Erosion] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    133. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Warum ist das wichtig? Fachbereich Automatisierung und Informatik
    134. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Schwankende Sauerstoffwerte [Erosion] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    135. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Schritt 1: Initialisierung des Modells Fachbereich Automatisierung und Informatik
    136. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Schritt 2: Auswahl des Einzugsgebiets Fachbereich Automatisierung und Informatik
    137. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Schritt 3: Entwicklungsziel Stoffeinträge Fachbereich Automatisierung und Informatik
    138. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Schritt 4: Ermittlung des IST-Eintrags Fachbereich Automatisierung und Informatik
    139. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Schritt 5: Planung einer Maßnahme Fachbereich Automatisierung und Informatik
    140. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Schritt 6: Durchführung der Simulation Fachbereich Automatisierung und Informatik
    141. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Schritt 7: Räumliche Diversifikation Fachbereich Automatisierung und Informatik
    142. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Schritt 8: Auswirkungen auf Gewässer Fachbereich Automatisierung und Informatik
    143. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Teil 3 Mathematische Modelle - Lineare Regressionsanalyse - Fachbereich Automatisierung und Informatik
    144. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Statistische Grundbegriffe ● Statistische Einheiten: Objekte, an denen die interessierenden Größen erfasst werden ● Grundgesamtheit: Menge aller relevanten statistischen Einheiten ● Stichprobe: Real untersuchte Teilmenge der Grundgesamtheit ● Merkmal: Interessierende Größe der statistischen Einheit (Variable) ● Ausprägung: Konkreter Merkmals- wert einer einzelnen statistischen Einheit [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    145. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Mathematische Skalenniveaus ● Nominalskala ● Bezeichnungen ohne Rangordnung ● Beispiele: Telefonnummer, Geschlecht ● Ordinalskala ● Rangfolge ohne interpretierbare Abstände ● Beispiele: Schulnoten, Präferenzangaben ● Metrische Skala ● Rangfolge mit interpretierbaren Abständen ● Beispiele: Temperatur, Zeit, Geld, Abstände [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    146. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Entscheidungsschema Skalenniveaus Daten meist diskret meist stetig meist diskret Kardinalskala Nominalskala Ordinalskala metrische Skala ● keine Rangordnung ● Rangordnung ohne interpretierbare Abstände ● Geschlecht Intervallskala ● Studiengang ● Schulnoten (kein natürlicher Nullpunkt) ● Telefonnummer ● Steuerklassen ● Familienstand ● Erdbebenskala ● alle Arten von Präferenzurteilen Verhältnisskala häufbar (natürlicher Nullpunkt) nicht häufbar ● Rangordnung mit inter- pretierbaren Abständen [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    147. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Korrelation und Kausalität 1 2 3 Variable A Variable A Variable A Gemeinsame Hintergrund- variable C Variable B Variable B Variable B Durch die Regressionsanalyse lassen sich keine Kausalitäten nachweisen! Korrelation ist eine notwendige aber keine hinreichende Bedingung für Kausalität! [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    148. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Teil 3.1 Durchführung einer Regressionsanalyse Fachbereich Automatisierung und Informatik
    149. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Die lineare Regression (1) ● Die Regressionsanalyse dient uns als Beispiel für eines von vielen möglichen statistischen Prognoseverfahren, die wiederum die Grundlage für XPS und DSS bilden ● Sie wird in der Regel verwendet um ● Zusammenhänge quantitativ darzustellen oder ● Werte der abhängigen Variablen zu prognostizieren ● Beispiel: Wie verändert sich die Absatzmenge bei Veränderungen am Preis, an den Werbeausgaben oder an der Anzahl von Verkaufsveranstaltungen? [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    150. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Die lineare Regression (2) ● Ergebnis des Verfahrens ist die Regressionsfunktion Y = f(x) ● Problemfall interdependente Beziehungen ● Beeinflusst z.B. der Bekanntheitsgrad die Absatzmenge oder beeinflusst die Absatzmenge den Bekanntheitsgrad? ● Dieses System ist nicht in einer einzelnen Gleichung erfassbar, sondern nur im Mehrgleichungsmodell [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    151. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Suche nach Zusammenhängen [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    152. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Exkurs: Streudiagramme (1) ● Streudiagramme stellen die gemeinsame Verteilung der Werte zweier Variablen dar, indem die entsprechenden Werte beider Variablen gegeneinander abgetragen werden – dabei sind Rückschlüsse auf Zusammenhänge möglich ● Beispiel: Treten in der Tendenz große Werte der einen Variablen gepaart mit großen Werten der anderen Variablen auf, so kann ein positiver Zusammenhang vermutet werden ● Ein gefundener Zusammenhang kann nicht in eine Richtung interpretiert werden, d.h. aus der Grafik ist nicht abzulesen, ob Variable A Variable B beeinflusst oder umgekehrt [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    153. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Exkurs: Streudiagramme (2) 2D-Streudiagramm 3D-Streudiagramm [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    154. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Exkurs: Streudiagramme (3) Grafiken > Streudiagramm [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    155. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Exkurs: Streudiagramme (4) 2D-Streudiagramm Streudiagramm-Matrix [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    156. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Analysevoraussetzungen (1) ● Grundvoraussetzungen (Prüfung zu Beginn) ● Das Kausalgeflecht (die abhängigen und unabhängigen Variablen) muss bekannt sein oder vermutet werden ● Der Zusammenhang zwischen der abhängigen und den unabhängigen Variablen muss auf jeden Fall linear sein ● Ein quadratischer, logarithmischer, monotoner oder anders gearteter Zusammenhang wird nicht entdeckt ● Alle verwendeten Variablen müssen metrisch skaliert sein (Verfahren arbeitet mit dem arithmetischen Mittel) ● Für die unabhängigen Variablen lassen sich auch nominalskalierte Dummy-Variablen (0/1) einsetzen [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    157. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Analysevoraussetzungen (2) ● Weitere Voraussetzungen (post hoc) ● Die unabhängigen Variablen dürfen nicht untereinander korrelieren (Multikollinearität) ● Die standardisierten Residuen (durch das Modell nicht erklärte Abweichungen) müssen – näherungsweise normalverteilt sein – die gleiche Varianz besitzen (Homoskedastizität) – untereinander unkorreliert sein (Autokorrelation) ● Alle Voraussetzungen müssen in jedem Fall erfüllt sein (ein nachträgliches Scheitern der Analyse ist also möglich) [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    158. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Regressionsfunktionsschätzung Frage: Welche der möglichen Geraden beschreibt den Zusammenhang am besten? [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    159. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Auswahl einer passenden Geraden ● Welche mögliche Gerade liefert die „besten“ Schätzwerte? ● Ermittlung der senkrechten Abstände zwischen geschätzten und beobachteten „wahren“ Punkten ● Es erscheint sinnvoll, diejenige Gerade auszuwählen, bei der die Summe der Abweichungen minimal ausfällt ● Bei dieser Geraden beträgt der durchschnittliche Schätzfehler 0, die Punkte sind gleichmäßig verteilt ● Da die Punkte auf beiden Seiten der Geraden liegen, ergeben sich positive und negative Abweichungen ● Problem: Positive und negative Abweichungen heben sich auf [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    160. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Methode der kleinsten Quadrate ● Das „Ziel“ der Methode der kleinsten Quadrate ist die Minimierung der Summe der quadrierten Abweichungen ● Die Methode der kleinsten Quadrate arbeitet mit den senkrechten Abständen der realen Werte von der Gerade ● Die Abstände werden quadriert, so dass sämtliche negativen Vorzeichen wegfallen, eine Kompensation der positiven und negativen Abstände wird dadurch vermieden ● Es wird diejenige Gerade selektiert, bei der die Summe der quadrierten Abstände minimal ist („kleinste Quadrate“) ● Vorsicht: Dieses Verfahren führt immer zu einer Gleichung! [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    161. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Mathematischer Hintergrund K k ● ∑ e =∑ [ y k −ab∗x k ]2  min ! Zielfunktion der MdkQ: k =1 k =1 2 k ● Durch Umformung erhält man: I ∑ x I ∗y k −∑ x I ∗∑ y I  ● Regressionskoeffizient: b=  I ∑ x 2−∑ xk  2 k ● Konstantes Glied: a=  −b∗ y x ● Die Funktionsgleichung lautet: Y =a∗b X [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    162. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Aufstellung der Regressionsgleichung Y =1928,211,91∗X Vorsicht: Mit SPSS lässt sich IMMER eine Regressionsfunktion berechnen! [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    163. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Welche weiteren Größen sind wichtig? Y =1928,211,91∗X Was könnten die Beta- Koeffizienten bedeuten? [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    164. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Wie genau ist diese Funktion? [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    165. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Das Gütemaß R² (1) ● Die Regressionsgerade gibt Zusammenhänge, die nicht perfekt linear sind, nur imperfekt wieder ● Es ist daher mit der Regressionsfunktion nur selten möglich, alle Veränderungen in Y durch die Koeffizienten zu erklären ● In der Regel wird man einen Teil der Veränderungen erklären können, einen anderen Teil dagegen nicht ● Das Verhältnis von erklärter Streuung zur Gesamtstreuung ist ein gutes Maß für die Güte des Regressionsmodells ● Residuen werden quadriert, damit sich positive und negative Abweichungen nicht aufheben (ähnlich wie bei der MdkQ) [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    166. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Das Gütemaß R² (2) ● Berechnung des Güßtemaßes R² mit ● TSS = Total Sum of Squares = Summe aller quadrierten Abweichungen ● ESS = Explained Sum of Squares = Summe aller erklärten quadrierten Abweichungen ● RSS = Residual Sum of Squares = Summe aller nicht erklärten quadrierten Abweichungen ● Die Relation zwischen erklärter Streuung 2ESS R= und Gesamtstreuung wird mit R² bezeichnet TSS [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    167. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Interpretation des Gütemaßes ● Der Wert von R² gibt den Anteil der erklärten Streuung an der Gesamtstreuung wieder > Güte der Anpassung ● R² ist als prozentualer Wert zu verstehen und liegt daher stets zwischen 0 und 1 ● Wenn R² = 1 ist, bedeutet dies, dass die gesamte Streuung erklärt wird, es besteht daher ein perfekter linearer Zusammenhang ● Je kleiner R² ist, desto mehr weicht der untersuchte Fall vom linearen Zusammenhang (mit R² ~ 1) ab ● Beachte: R² ist lediglich ein Maß für den linearen Zusammenhang, nicht für andere Zusammenhänge [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    168. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth R² und korrigiertes R² (1) ● Warum ist ein zusätzliches Gütemaß erforderlich? ● Die Aufnahme zusätzlicher erklärender Variablen führt niemals zu einer Verschlechterung von R² ● Besteht kein Zusammenhang mit Y bleibt R² unverändert, besteht ein minimaler Zusammenhang mit steigt R² leicht ● Ergebnis: wahllos viele Variablen werden ins Modell aufgenommen, dadurch ergibt sich ein hohes R² und ein vermeintlich gutes Regressionsergebnis ● Aber: Die prognostizierten Werte werden mit steigender Variablenzahl unzuverlässiger, darum wird mit R² noch ein weiteres Güßtemaß berechnet [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    169. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth R² und korrigiertes R² (2) ● Grundfrage: Rechtfertigt der Erklärungsanteil einer Variablen die Zunahme an Unsicherheit? > Rkorr 2  RSS /n−k  R =1− korr TSS /n−1 ● Für neue Variablen ergeben sich zwei Effekte ● RSS sinkt, wodurch sich das korrigierte R² erhöht ● k erhöht sich, wodurch das korrigierte R² sinkt ● Je nachdem, welcher Effekt überwiegt, sollte die neue Variable ins Modell aufgenommen werden oder nicht [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    170. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Bedeutung von Ausreißern (1) ● Was sind Ausreißer? ● Bei einem Ausreißer handelt es sich um einen gemessenen oder erhobenen Wert,der nicht den Erwartungen entspricht bzw. nicht zu den restlichen Werten der Verteilung passt ● Wie kommen Ausreißer zustande? ● Außergewöhnliche Werte („Millionär“) ● Verfahrenstechnische Fehler (Codierung) ● Unerklärliche Werte (Problemindikator) [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    171. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Bedeutung von Ausreißern (2) ● Normale und multivariate Ausreißer ● Normaler Ausreißer = außergewöhnlich großer oder kleiner Wert (z.B. Einkommen im Millionenbereich) ● Multivariarer Ausreißer = isoliert betrachtet im normalen Bereich liegende Einzelwerte, die in der Kombination quer durch die Variablen einen einzigartigen Fall ergeben (z.B. eine 86jährige Frau mit Internetanschluss) ● Multivariate Ausreißer lassen sich schwer identifizieren, normale Ausßreißer dagegen mit relativ einfachen Mitteln ● Entscheidende Frage: Beibehalten oder verwerfen? [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    172. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Bedeutung von Ausreißern (3) Auswirkung eines Ausreißers auf den Verlauf einer lineare Regressionsgerade Einzelne Ausreißer können die Gerade zu sich „hinziehen“ und so das Ergebnis einer Regressionsanalyse erheblich beeinflussen [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    173. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Identifikation von Ausreißern [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    174. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Güteprüfung mittels F-Statistik (1) ● Annahme der Regressionsanalyse: kausaler Zusammenhang zwischen abhängiger und unabhängigen Variablen – besteht ein solche Zusammenhang tatsächlich, können die „wahren“ Regressionsparameter unmöglich Null sein ● Zur Überprüfung dieser Annahme wird das Regressions- modell mit Hilfe eines F-Tests varianzanalytisch untersucht ● Nullhypothese: Es besteht kein echter Zusammenhang zwischen der abhängigen und den unabhängigen Variablen ● Alle wahren Regressionskoeffizienten in der Grundgesamtheit wären beim Zutreffen der Nullhypothese demnach gleich Null Fachbereich Automatisierung und Informatik
    175. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Güteprüfung mittels F-Statistik (2) ● Vorsicht: Es kann nichts darüber gesagt werden, zwischen welchen Variablen Zusammenhänge bestehen, nur dass nicht alle wahren Parameter bei Null liegen (!) Fachbereich Automatisierung und Informatik
    176. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Prüfung der Regressionskoeffizienten ● Wenn die Validität des Modells feststeht, stellt sich die Frage nach der Validität der einzelnen Koeffizienten ● Gehören alle im Regressionsmodell unter- gebrachten Variablen auch in dieses Modell? ● Zur Feststellung der Güte der Regressions- koeffizienten existieren zwei Kriterien ● t-Test der Regressionskoeffizienten oder ● Konfidenzintervalle um die Regressionskoeffizienten [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    177. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth T-Test der Regressionskoeffizienten ● Wird die Nullhypothese im F-Test verworfen, bedeutet dies dass es mindestens einen Zusammenhang geben muss ● Dies bedeutet nicht, dass alle unabhängigen Variablen ins Regressionsmodell gehören – daher ist ein Test für jeden einzelen Regressionskoeffizienten durchzuführen ● Ein geeignetes Prüfkriterium hierfür ist der T-Test ● Nullhypothese: Der „wahre“ Regressionskoeffizient ist Null [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    178. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Konfidenzintervalle um die Koeffizienten ● Mit einem Konfidenzintervall lässt sich die Lage eines Para- meters mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit abschätzen ● Ist das Konfidenzintervall um einen Regressionskoeffizienten zu breit, muss die geschätzte Regressionsgerade als unsicher betrachtet werden ● Dies gilt insbesondere dann, wenn innerhalb des Konfidenzin- tervalls ein Vorzeichenwechsel vorliegt, sich der Einfluss also umkehren kann [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    179. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Was ist ein Konfidenzintervall? [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    180. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Post hoc-Tests der Modellprämissen ● Abschließend noch zu prüfende Voraussetzungen ● Die unabhängigen Variablen dürfen nicht untereinander korrelieren (Multikollinearität) ● Die standardisierten Residuen (durch das Modell nicht erklärte Abweichungen) müssen – näherungsweise normalverteilt sein – die gleiche Varianz besitzen (Homoskedastizität) – untereinander unkorreliert sein (Autokorrelation) ● Die Funktion kann also nachträglich de-validiert werden [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    181. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Prüfung der Residualgrößen ● Residuen = Differenzen zwischen empirischen und durch die Regressionsfunktion geschätzten Variablenwerten ● Zentrale Forderung: Residuen müssen zufällig verteilt sein ● Bei der Untersuchung der Residuen dürfen keine erkennbaren Muster gefunden werden – gibt es Muster so ist zu vermuten, dass das geschätzte Regressionsmodell fehlerhaft ist ● Ein solches Muster kann verschiedene Ursachen haben ● Es wurden wichtige Variablen bei der Analyse vergessen ● Der Zusammenhang ist nicht linear, sondern monoton o.ä. [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    182. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Prüfung auf Normalverteilung (1) ● Die Gauß- oder Normalverteilung ist die wichtigste kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsverteilung: 2 −1  x−   1 2  f  x = e   2  ● Die Dichtefunktion ist als Gaußsche Glockenkurve bekannt ● Dichtefunktion ist glockenförmig und symmetrisch ● Erwartungswert, Median und Modus sind gleich ● Zufallsvariable hat eine unendliche Spannweite ● Viele Verfahren setzen eine Normalverteilung voraus [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    183. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Prüfung auf Normalverteilung (2) Erwartungswert Median Modus [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    184. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Prüfung auf Normalverteilung (3) [Wikipedia] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    185. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Prüfung auf Normalverteilung (4) ● Die Balken des Histo- gramms spiegeln die Breite der Wertebe- reiche wieder ● Dies ermöglicht den direkten Vergleich mit einer eingezeichneten Verteilung ● Der Grad der Abweichung von der Normalverteilung lässt sich auch anhand von Maßzahlen wie z.B. der Exzeß bestimmen [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    186. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Prüfung auf Normalverteilung (5) [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    187. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Prüfung auf Normalverteilung (6) ● Die Prüfung auf Vorliegen einer Normalverteilung kann auch mit Hilfe des Kolmogorov-Smirnov-Anpassungstests erfolgen ● H0: die Werte der untersuchten Variablen sind normalverteilt ● Berechnet wird die Wahrscheinlichkeit, mit der das Zurückweisen dieser Hypothese falsch ist (Signifikanz) [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    188. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Prüfung auf Homoskedastizität (1) ● Die Regressionsanalyse setzt ebenfalls voraus, dass die Varianzen innerhalb verschiedener Fallgruppen gleich sind ● Gleichheit der Varianzen = Homoskedastizität ● Ungleichheit der Varianzen = Hetroskedastizität ● Mit dem Signifikanztest nach Levene wird die Nullhypothese überprüft, dass die Varianzen in der Grundgesamtheit in allen Gruppen homogen (gleich) sind [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    189. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Prüfung auf Homoskedastizität (2) [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    190. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Prüfung auf Autokorrelation (1) ● Was ist unter Autokorrelation zu verstehen? ● Frage: Bestehen zwischen den Residuen nebenein- anderliegender Fälle systematische Zusammenhänge? ● Beispiel: Auf große positive Residuen folgen regelmäßig große negative Residuen ● Wie kann es zu Autokorrelation kommen? ● Die Möglichkeit einer Autokorrelation besteht immer dann, wenn die Fälle nicht zufällig angeordnet sind ● Dies ist beispielsweise bei Zeitreihenanalysen der Fall, bei denen die Fälle zeitlich geordnet vorliegen [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    191. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Prüfung auf Autokorrelation (2) ● Worauf deutet eine Autokorrelation hin? ● Erklärungsrelevante Variablen wurden nicht in das Regressionsmodell aufgenommen ● Falscher funktionaler Zusammenhang (z.B. quadratisch statt linear) wurde vorausgesetzt ● Dadurch wird der Standardfehler zu gering eingeschätzt ● Die Ergebnisse der Signifikanztests sind damit nicht mehr zuverlässig, Koeffizienten werden daher als signifikanter eingestuft als sie es tatsächlich sind ● Suche nach Autokorrelationen mit dem Durbin-Watson-Test [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    192. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Prüfung auf Autokorrelation (3) ● Der Durbin-Watson-Koeffizient kann Werte zwischen 0 und 4 annehmen ● Je näher dieser Koeffizient am Wert von 2 liegt, desto geringer ist das Ausmaß der Autokorrelation ● Werte deutlich unter 2 weisen auf eine positive Auto- korrelation hin, Werte deutlich über 2 auf eine negative ● Faustregel: Werte zwischen 1,5 und 2,5 sind akzeptabel, Werte unter 1 oder über 3 deuten auf Autokorrelation hin 0 1 2 3 4 [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    193. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Prüfung auf Autokorrelation (4) ● Der Test misst lediglich Korrelationen der 1. Ordnung ● Eine Autokorrelation der 1. Ordnung liegt vor, wenn direkt benachbarte Fälle miteinander verknüpft sind ● Bei quartalsweise erhobenen Daten ist jedoch auch eine Autokorrelation der 4. Ordnung denkbar ● Der Test ist nur unter zwei Voraussetzungen interpretierbar ● Die Gleichung muss einen konstanten Term enthalten ● Die abhängige Variable darf nicht zeitverzögert als eine erklärende Variable verwendet werden (Zeitreihenanalysen!) ● Beispiel: Als erklärende Variable für die aktuelle Schadstoffbelastung dient die Belastung des Vormonats [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    194. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Kollinearitätsdiagnostik (1) ● Was ist Kollinearität? ● Kollinearität liegt dann vor, wenn zwei oder mehr unabhängige Variablen untereinander korrelieren ● Beispiel: Ernteertäge sollen durch die Sonnenschein- dauer und die Durchschnittstemperatur erklärt werden ● Annahme: Eine lange Sonnenscheindauer sorgt für steigende Durschnittstemperaturen ● Es liegt also ein Korrelation zwischen den beiden erklärenden Variablen vor ● Es ist nicht festzustellen, zu welchen Teilen eine Veränderung in Y auf X1 und X2 zurückzuführen ist [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    195. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Kollinearitätdiagnostik (2) ● Es gibt drei Möglichkeiten, um die unab- hängigen Variablen auf Kollinearität zu prüfen ● Berechnung von Toleranz und Varianzinflationsfaktor ● Erstellung einer Korrelationsmatrix für alle UB ● Berechnung der Varianzanteile [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    196. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Kollinearitätsdiagnostik (3) ● Fällt der Toleranzwert sehr klein aus, deutet dies auf eine Kollinearität hin ● Eine Faustregel: Toleranzen unter 0,1 sind verdächtig, Toleranzen unter 0,01 zu niedrig ● Der Varianzinflationsfaktor ist der Kehrwert der Toleranz ● Entsprechend wird interpretiert: VIF-Werte über 10 sind verdächtig, VIF-Werte über 100 eindeutig zu hoch [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    197. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Kollinearitätsdiagnostik (4) ● Die Varianzen der Regressionskoeffizienten lassen sich in Komponenten zerlegen und den Eigenwerten zuordnen ● Die Summe aller Komponenten beträgt für jeden Regressionskoeffizienten genau Eins ● Wenn derselbe Eigenwert die Varianz mehrerer Regressionskoeffizienten in hohem Maße erklärt, deutet dies auf eine Abhängigkeit der betreffenden Variablen hin [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    198. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Linearitätsprüfung ● Eine Linearitätsprüfung kann grafisch und statistisch erfolgen ● Grafisch: Auswertung von Streudiagrammen oder Scatterplots ● Statistisch: Analyse der Residuen oder Regressionsanalyse [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    199. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Teil 3.2 Einführung in die Arbeit mit SPSS Fachbereich Automatisierung und Informatik
    200. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Was ist SPSS? ● SPSS = Statistical Package for Social Sciences (ursprüngliche Bedeutung, inzwischen geändert) ● Weltweit verwendete Statistik-Software (seit 68) ● Informationen unter http://www.spss.com [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    201. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth SPSS-Alternativen: SAS & NSDstat [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    202. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Zum Aufbau von SPSS ● Bei SPSS handelt es sich um eine sogenannte „modulare Software“ ● SPSS BASE (Basismodul) ● SPSS TRENDS (lineare Zeitreihenanalyse) ● SPSS CATEGORIES (Korrespondenzanalyse) ● SPSS AMOS (Analyse linearer Strukturgleichungen) ● SPSS ANSWER TREE (Analyse von Marktsegmenten) ● SPSS EXACT TESTS (Exakte Irrtumswahrscheinlichkeiten) ● SPSS CONJOINT (Berechnung von Präferenzkaufmodellen) ● SPSS MISSING VALUES (Erweiterte Analyse fehlender Werte) [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    203. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Die SPSS-Datenansicht Statistische Einheit (Fall; Person...) Ausprägungen (Merkmalswerte) [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    204. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Die SPSS-Variablenansicht Merkmale & Skalenniveaus Merkmalsbezeichner (Meßniveaus) Labels für diskrete Platzhalter für Merkmalsausprägungen fehlende Werte [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    205. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Wichtige SPSS-Menübefehle ● Datei ● Daten ● Erstellen, Öffnen & Importieren von Daten ● Einfügen von Variablen & Fällen ● Ausdrucken kompletter Datensätze ● Sortieren & Transponieren von Fällen ● Zusammenfügen von SPSS-Dateien ● Bearbeiten ● Fälle zur Analyse auswählen ● Löschen, Kopieren & Einfügen von Daten ● Fälle für die Analyse gewichten ● Optionen > SPSS-Grundeinstellungen ● Transformieren ● Ansicht ● Umkodieren in selbe/neue Variable ● Ein- und Ausblenden von Symbolleisten ● Einstellung von Schriftart und -größe ● Analysieren & Grafiken ● Anzeigen von Labels/Werten ● Statistische & grafische Analyseverfahren [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    206. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth SPSS-Dateitypen ● Datendateien sav ● Datendateien enthalten die zu analysierenden Daten ● Die Datenstruktur ähnelt der einer Tabellenkalkulation ● Datenimport aus anderen Programmen wie Excel möglich ● Ausgabedateien spo ● Analyseergebnisse werden in Ausgabedateien geschrieben ● Es können mehrere Ausgabedateien gleichzeitig offen sein ● Erfolgreiche Analysen können permanent gesichert werden ● Syntaxdateien (sps) und Skripte (sbs) werden nicht betrachtet [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    207. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Übung: Regressionsanalyse mit SPSS (1) Voraussetzungsprüfung und Gleichungserstellung (2) Gütebeurteilung der gefundenen Lösung ● Betrachtung von R² und korrigiertem R² ● Überprüfung der Regressionskoeffizienten (3) Durchführung verschiedener Post-hoc-Tests ● Test auf Homoskedastizität der Residuen ● Test auf Normalverteilung der Residuen ● Test auf Autokorrelation der Residuen ● Test auf Multikollinearität Fachbereich Automatisierung und Informatik
    208. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Weiterführende SPSS-Literatur SPSS 14 SPSS-Programmierung Felix Brosius Felix Brosius Mitp-Verlag Mitp-Verlag ISBN: 3826616340 ISBN: 3826614151 SDA mit SPSS Statistik mit SPSS Janssen & Laatz Diel & Staufenbiel Springer-Verlag Verlag Dietmar Klotz ISBN: 3540239308 ISBN: 3880744610 [Reinboth] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    209. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Teil 4 Brancheninformationssysteme (BIS) Fachbereich Automatisierung und Informatik
    210. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Was sind BIS? ● Ein BIS (auch IIS = Industry Information System) ist ein gemeinsames Informationssystem vieler Betriebe eines bestimmten Wirtschaftszweiges (z.B. Automotive) ● Das BIS soll die laufenden Geschäftsbeziehungen der „Mitglieder“ unterstützen und neue Beziehungen fördern ● Das BIS enthält daher nur Daten, die für einen solchen kooperativen Austausch benötigt werden (Datenschutz) ● Man unterscheidet horizontale und vertikale BIS ● Horizontal = Betriebe der gleichen Wirtschaftsstufe ● Vertikal = Betriebe unterschiedlicher Wirtschaftsstufen [Uni Konstanz] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    211. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Informationen in BIS ● Welche Informationen enthält ein (vertikales) BIS? ● Allgemeine Informationen über die Unternehmen ● Informationen über Nachfrage und Angebot an fertigen Produkten und ggf. auch Halbfabrikaten (Typ, Menge, Merkmale, Qualität, Garantie...) ● Auftragserfassung, -verwaltung und -abwicklung ● Verkaufsabrechnung und Bezahlinformationen ● Die besondere technische Herausforderung besteht in der Entwicklung von Schnittstellen zwischen dem BIS und den einzelnen EDV-Systemen der Mitglieder [Uni Konstanz] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    212. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Bedeutung von Brancheninfos ● Brancheninformationen helfen bei der Ideenbeurteilung ● Gibt es ein angedachtes Angebot bereits auf dem Markt? ● Wird dieses Angebot auf dem Markt auch angenommen? ● Welche Konkurrenzsituation ist bei Markteintritt zu erwarten? ● Welche Umsätze, Kosten und Gewinne sind zu erwarten? ● Brancheninformationen ermöglichen Betriebsvergleiche ● Wo liegen die Stärken und Schwächen des Betriebs? ● Liegen Umsätze, Kosten und Gewinne oberhalb oder unterhalb der branchenüblichen Durchschnittswerte? [BMWI] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    213. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fragen zum BIS-Einsatz ● Welche Aspekte spielen beim BIS-Einsatz eine Rolle? ● Wie werden die (oft sensiblen) Daten geschützt? ● Haben alle Mitglieder den gleichen Datenzugriff? ● Ist der Handel untereinander eingeschränkt? ● Können sich die Mitglieder aussuchen, welche Daten sie für das BIS freigeben möchten? ● Gibt es Anbindungen des MIS zu den EDV-Systemen der einzelnen Mitglieder? ● Unterstützt das BIS den mehrsprachigen Handel? ● Gibt es eine Kontrollinstanz / Dachorganisation? [Uni Konstanz] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    214. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Funktionsprinzip eines BIS Verkaufsabrechnung Kundenauftragsbearbeitung Produktinfos Unternehmens- und Produktinformationen Aufträge Bibliothek Verlag Großhandel Einzelhandel Kunde Autor [Hansen] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    215. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth BIS: Packaging-Finder (1) [Packaging] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    216. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth BIS: Packaging-Finder (2) ● Packaging-Finder ist ein auf die Verpackungsindustrie begrenztes BIS, welches Mitgliedern hilft, Lösungen und Anbieter im Bereich Verpackung zu finden ● Grundfrage von Packaging-Finder: „Wer liefert was?“ ● Im Detail geht es um: Packmittel, Packstoffe, Dosieren, Füllen, Depalettieren, Packhilfsstoffe, Herstellen und Sichern von Ladeeinheiten, Maschinen, Wartung ● Packaging-Finder wurde vom Fraunhofer Institut für Verpackungstechnik (Fraunhofer AVV) entwickelt ● Das Fraunhofer AVV entwickelt und betreut ebenfalls das BIS für Hygenic Processing (auch Verpackungen) [Packaging] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    217. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth BIS: Hygienic Processing [Hygienic] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    218. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth European Network Exchange (ENX) [ENX] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    219. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Was ist ENX? ● ENX = European Network eXchange ● Zusammenschluss von Herstellern, Lieferanten & Verbänden der europäischen Automobilindustrie ● Aktuelle Zahlen: 500 Unternehmen in 21 Ländern ● Die Möglichkeiten von ENX gehen über die eines durchschnittlichen BIS hinaus – wichtige Features ● Zeitgleiche Kommunikation mit allen Mitgliedern ● Höchste Sicherheit für sensible Entwicklungsdaten ● Europaweites ENX-Telefonbuch mit allen Mitgliedern [ENX] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    220. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Warum ENX verwenden? ● ENX ermöglicht durch den europaweit standardisierten Datenaustausch eine Rationalisierung bei vielen bereits bestehenden Kooperationen und Partnerschaften ● Das System gestattet den Austausch einer Viel- zahl unterschiedlicher betrieblicher Datenformate ● Entwicklungsdaten (z.B. CAD, Raytracing), Daten zur Produktionsplanung und -steuerung, Logistikdaten ● Der Schwerpunkt liegt daher in der Unterstützung bereits bestehender Partnerschaften und weniger in der Förderung neuer Kontakte, obwohl auch dies durchaus gegeben ist [ENX] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    221. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth ENX-Nutzerbeurteilung (1) „Tréves has no shares in ENX, we are a simple user. Therefore, our viewpoint is very pragmatic. The key aspects of an automotive network are to help us to meet the requirements of our customers and stay cost-effective. This is exactly what ENX provides. The probative facts showed a return on our investment since end of 2003 by the increasing use of digital mock-up and by having shifted our EDI data exchange with Renault to ENX.“ - Marc Sodoyer, Director IT, Trèves [ENX] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    222. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth ENX-Nutzerbeurteilung (2) „PSA needs to exchange data Europe-wide. For us, the multi- provider approach and the European interconnection are very important differentiators of ENX. We are currently using ENX with 140 partners. The utilization is growing persistently. The current deployment status of digital mock-up would be impossible for us to reach without ENX.“ - Jean-Jaques Urban-Galindo, Director Ingenium Project, Peugeot-Citroen [ENX] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    223. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth T-City-Wettbewerb 2006 (1) ● Von der Deutschen Telekom bundesweit ausgerichteter Städtewettbewerb zum Thema „Nachrichtentechnik“ ● Ziel: Krönung einer deutschen Stadt zur ersten „T-City“ ● Mit dem Preis verbundene Fördersumme: 35 Mio. Euro für eine High-Speed-Breitbandversorgung und 80 Mio. Euro zur Förderung nachrichtentechnischer Integrationsprojekte ● Gefördert werden jeweils sieben innerstädtische Projekte aus den Bereichen: Bürgerservice, Forschung, Industrie, Tourismus, Gesundheitswesen, Standortplanung und Wohnungswirtschaft ● Wernigerode ist der einzige Teilnehmer in Sachsen-Anhalt [T-City] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    224. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth T-City-Wettbewerb 2006 (4) [T-City] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    225. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth T-City-Projekt „ENX int“ ● Gemeinsames Projekt von Hochschule Harz, Rautenbach AG und der Stadt Wernigerode ● Ziel: Integration der ENX-Verbindung in ein Highspeed-Breitband-Glasfaser-Netz ● Rautenbach nutzt ENX insbesondere zum Austausch von Entwicklungsdaten (CAD) ● ENX verfügt über Sicherheitsstandards vergleichbar mit firmeneigenen Intranets [T-City] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    226. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth [Wikipedia] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    227. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Teil 5 @ e-Business-Anwendungen Fachbereich Automatisierung und Informatik
    228. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Definition des e-Business-Begriffs (1) ● Eine einheitliche Definition des Begriffs „e-Business“ existiert nicht, obwohl der Begriff bereits seit Mitte der 90er Jahre in der Fachwelt verwendet wird ● Es gibt allerdings sinnvolle Expertendefinitionen ● „E-Business ist die integrierte Ausführung aller automatisierbaren Geschäftsprozesse eines Unternehmens mit Hilfe von IuK-Technologie“ - Claus Rautenstrauch, OvGU [Wikipedia] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    229. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Definition des E-Business-Begriffs (2) ● Der Begriff des E-Business wurde erstmalig (als eBusinnes) von IBM in einer Werbekampagne in den 90ern verwendet ● „Neugestaltung strategischer Unternehmensprozesse und die Bewältigung der Herausforderungen eines neuen Marktes, der sich zunehmend durch Globalisierung auszeichnet und auf Wissen basiert.“ - Begriffsdefinition IBM [Wikipedia] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    230. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Drei Anwendungskategorien (1) ● Es werden nur einige Anwendungen behandelt! ● Unternehmensinterne Anwendungen ● Knowledge Portale ● Workflow Management System ● Knowledge Management System ● Human Ressources System (HR) ● Enterprise Ressource Planing (ERP) ● Customer Relationship Management (CRM) [Wikipedia] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    231. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Drei Anwendungskategorien (2) ● Business-to-Business-Anwendungen ● Content Management System (CMS) ● Unternehmensportale (z.B. Jboss Nukes) ● Voice over IP (Triple Play, z.B. „Skype“) ● WebConferencing und WebMeeting ● Business-to-Customer-Anwendungen ● Kundenportale inkl. Online-Shopsysteme [Wikipedia] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    232. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth CRM-Systeme ● Fakt: Die Gewinnung von Neukunden ist bis zu fünf Mal teurer als die langfristige Bindung von Altkunden ● Strategisches Ziel des Unternehmens ist daher die langfristige Bindung von Kunden und Kundengruppen ● Hierbei hilft Customer Relationship Management ● Unter CRM ist die ganzheitliche Pflege der Beziehung eines Unternehmens zu seinem Kunden zu verstehen ● Dies bedeutet, dass Kommunikations-, Distributions- und Angebotspolitik integriert bearbeitet werden [Uni Frankfurt] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    233. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Nicht nur durch Marketing alleine... ● Welche Philosophie steckt hinter CRM? ● Von zentraler Bedeutung für das Unternehmen ist die Kundenzufriedenheit, die indirekt den Schluss auf die Kundenbindung und den Unternehmenserfolg zulässt ● Die Kundenzufriedenheit ist damit für alle Bereiche des Unternehmens relevant und nicht mehr nur für Vertrieb und Marketing, die jedoch weiterhin bestimmend sind ● Entscheidend ist auch die Ausrichtung der Angebote am Kundenbedürfnis, die Reaktion auf Reklamationen oder das Quality Management [Uni Frankfurt] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    234. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth CRM-Einsatz im Unternehmen (1) ● Eine durch Hagen Sexauer durchgeführte Untersuchung identifiziert die wesentlichen CRM-Verwendungszwecke ● Marketing-Bereich – Schelle und individuelle Kundenansprache, Selektion erfolgsversprechender Zielgruppen, Marketing-Aktivitäten enstprechend der Kaufchance, Online-Marketing-Aktivitäten ● Vertriebsbereich – Selektion erfolgsversprechender Zielgruppen, Vertriebsaktivitäten entsprechend der Kaufchancen ● Service-Bereich – Ständige Erreichbarkeit, schnelle Beantwortung von Anfragen, Beschwerde-Management, Support und Help-Desk-Features [Uni Frankfurt] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    235. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth CRM-Einsatz im Untzernehmen (2) ● Die gleiche Studie identifiziert auch die wesentlichen Einsatzfelder von CRM in den drei besagten Bereichen ● Marketing-Bereich – Direktwerbung, langfristige Verkaufsförderung, Steuerung des Aussendiensteinsatzes (z.B. Vertreterbesuche), PR ● Vertriebsbereich – Auftragserfassung und -verfolgung, Angebotsmanagement ● Service-Bereich – Auftragsannahme, Beschwerde-Management, Betreuung der Kunden (insbes. Sog. Pre-After Sales Betreuung) [Uni Frankfurt] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    236. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth CRM-Einsatz im Unternehmen (3) [Uni Frankfurt] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    237. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Content Management (1) ● Was sind Content Management-Systeme? ● Ein CMS gestattet die gemeinschaftliche Bearbeitung von Inhalt (Content) und generiert aus diesem Content nach voreingestellten Schemata (meist) HTML-Seiten ● Entscheidend ist, dass die Content-Redakteure als die Nutzer des CMS über keinerlei technischen Kenntnisse bezüglich dessen Funktionsweise verfügen müssen ● CMS sind keine Expertensysteme sondern dienen vielmehr dazu, Content-Spezialisten von der Technik unabhängig zu machen und deren Arbeit zu erleichtern [Content-Management] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    238. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Content Management (2) ● Welche Eigenschaften haben CMS? ● Barrierefreiheit der erstellten Webseiten – Unter Barrierefreiheit versteht man, dass die Webseiten ohne größere Einschränkungen auch von behinderten Personen eingesehen werden können (z.B. über eine Sprachausgabe) – Da die Barrierefreiheit für Behörden gesetzlich vorgeschrieben ist, ist eine entsprechende Seitenerstellung zu einem wichtigen Feature aktueller CMS geworden ● Medienneutralität in der Ausgabe – Die durch ein CMS erstellten Webseiten sind in der Regel medienneutral, d.h. die Inhalte können neben HTML auch als PDF-Dateien oder als Garfik-Dateien betrachtet werden [Content-Management] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    239. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Aufbau eines CMS [CMS-Total] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    240. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth CMS-generierte Webseite Barrierefreiheit „TYPO 3“ Medienneutralität [HS Harz] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    241. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Knowledge Portal E-Business E-Learning Marktanalysen E-Business Dokumente [Remus] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    242. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Aufgaben eines Knowledge Portals ● „Workplace on demand“-Dilemma: Unternehmen haben eine Vielzahl heterogener Systeme, die für den einzelnen Mitarbeiter jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten und in unterschiedlicher Weise von Interesse sein werden ● Zu diesen Systemen gehören beispielsweise: ● Dokumentserver, e-Business-Plattform, Data Warehouse, Marktanalysen, e-Learning-Inhalte, Workflow-Management, Personensuche, Messaging-Systeme, div. Applikationen... ● Ziel: Ein dynamisch konfigurierbarer Arbeitzplatz, in den sich die verschiedenen Systeme integrieren lassen [Remus] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    243. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Beispiele für Knowledge Portale (1) [Aud24] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    244. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Beispiele für Knowledge Portale (2) [Linux] Fachbereich Automatisierung und Informatik
    245. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Danke für die Aufmerksamkeit! Next: Kurzer Überblick der klausurrelevanten Themen Fachbereich Automatisierung und Informatik
    246. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Klausurrelevante Themen (1) ● PL ist eine schriftliche Klausur über 90 Minuten ● Welche Themenbereiche werden Teil der Klausur? ● Grundlagen der Informationstheorie – Eigenschaften, Arten und Bedeutung von Informationen – Informationspyramide & Informations-Wertschöpfungskette ● Managementinformationssysteme – Aufgaben und Funktionen des Managements – Aufgaben und Funktionen von MI-Systemen – Informationsbedarf, -angebot und -nachfrage Fachbereich Automatisierung und Informatik
    247. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Klausurrelevante Themen (2) ● Verschiedene Arten von MI-Systemen – XPS, BSC, DSS, DWS, OAS, BIS, TPS, SEM ● Data Warehouse Systemen (DWS) – Wofür wird ein Data Warehouse benötigt? – Vier Charakteristika des DW nach Inmon – Aufbau und Bedeutung des ETL-Prozesses ● Balanced Scorecard (BSC) – BSC-Grundlagen, Perspektiven, Aufbau, Interpretation ● Multiple Regressionsanalyse mit SPSS Fachbereich Automatisierung und Informatik
    248. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Klausurrelevante Themen (3) ● Arbeit mit Informationen in MI-Systemen – Wichtige Informationquellen für MIS – Bewertung der Informationsqualität – Informations-Gewichtungsverfahren ● Brancheninformationssysteme – Grundlagen, Bedeutung, Inhalte ● e-Business-Anwendungen – Unternehmensinterne Anwendungen – Business-to-Business-Anwendungen – Business-to-Customer-Anwendungen Fachbereich Automatisierung und Informatik
    249. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Verwendete Quellen (1) ● [Aud24] – http://www.aud24.net ● [BSC-Portal] – http://www.balanced-scorecard.de ● [BMWI] – GründerZeiten Nr. 26 – Informationen zur Existenzgründung und -sicherung, Nr. 03/06 „Brancheninfos“, http://www.existenzgrunder.de ● [Börner] – Börner, Sven: Interne Informations- quellen für MIS, Seminararbeit, TU Dresden, 2003 ● [Content-Management] – Ordnung im Content- Dschungel – Wie Unternehmen ihre Informationen in den Griff bekommen, Medienspiegel 30/2004 ● [CMS-Total] – http://www.design-master.com/cms Fachbereich Automatisierung und Informatik
    250. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Verwendete Quellen (2) ● [DPWN] – Deutsche Post – http://www.dpwn.de ● [ENX] – http://www.enxo.com ● [ELBE] – http://elise.bafg.de/servlet/is/3283/ ● [Erosion] – Anwendung des PILOT ELBE DSS für Planungsfragen im Flusseinzugsgebiets- management, Foliensatz des Instituts für Umweltsystemforschung der Uni Osnabrück ● [Gomez/Rautenstrauch] – Gomez, Juan und Rautenstrauch, Claus: Software-Architekturen für das E-Business, Springer-Verlag, 2006 Fachbereich Automatisierung und Informatik
    251. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Verwendete Quellen (3) ● [Haag] – Haag, Alexander: Konzeption und Umsetzung einer Erweiterung des CWM, Studienarbeit, Uni Karlsruhe, 2004 ● [Hansen] – Hansen & Neumann: Wirtschaftsinformatik, 8. Auflage, Lucius & Lucius / UTB-Verlag, Stuttgart, 2001 ● [Heise] – Informationsflut nimmt dramatisch zu http://www.heise.de/newsticker/meldung/41516 ● [HAF] – Studienunterlagen zum Fernstudium Controlling der Hamburger Akademie für Fernstudien, Hamburg, 2006 ● [HS Harz] – http://www.hs-harz.de ● [Hygenic] – http://www.hygenic-processing.com Fachbereich Automatisierung und Informatik
    252. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Verwendete Quellen (4) ● [Kaplan/Norton] – Kaplan, Robert & Norton, David: The Balanced Scorecard, McGraw-Hill, N.Y., 1996 ● [Linux] – http://www.linux-knowledge.portal.org ● [Mertens] – Mertens, Peter: Die Wirtschaftsinformatik aufdem Weg zur Unternehmensspitze – alte und neue Herausforderungen und Lösungsansätze, Friedrich- Alexander-Univesität Erlangen-Nürnberg, 2003 ● [NASA] – http://www.nasa.gov ● [OuP] – http://www.oup-net.com ● [Packaging] – http://www.hygenic-packaging.com Fachbereich Automatisierung und Informatik
    253. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Verwendete Quellen (5) ● [Reinboth] – Reinboth, Christian: Multivariate Analyseverfahren in der Marktforschung, LuLu-Verlagsgruppe, Berlin, 2006 ● [Remus] – Remus, Ulrich: Business Intelligence Technologien, Foliensatz, FAU Erlangen, 2004 ● [Sattler/Saake] – Sattler, Kai-Uwe & Saak, Gunter: DW-Technologien, Foliensatz, Uni Magdeburg, 2005 ● [Scholl] – Scholl, Armin: ABWL - Planung und Entscheidung, Foliensatz, Uni Hannover, 2004 ● [Scheer] – Scheer, August : Wirtschaftsinformatik, Springer-Verlag, 1995 Fachbereich Automatisierung und Informatik
    254. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Verwendete Quellen (6) ● [Scheruhn] – Scheruhn, Hans-Jürgen; Reinboth, Christian & Habel, Thomas: Einsatz von ITIL zu Prozessoptimierung im RZ der HS Harz, 2005 ● [Shirky] – Shirky, Clay: It's not information overload, it's filter failure, Keynote zur WebExpo 2009, New York ● [Strohmeier] – Strohmeier, Stefan: Informations- systeme im Management, Foliensatz, Universität des Saarlands, 2004 ● [Struckmeier] – Struckmeier, Heinz: Gestaltung von Führungsinformationssystemen, Wiesbaden, 1997 ● Takkin] – Takkin, Thomas: Einführung in die Wirtschaftsinformatik, Foliensatz, HSH, 2003 Fachbereich Automatisierung und Informatik
    255. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Verwendete Quellen (7) ● [[T-City] – Fischer, U.H.P., Oley, Reiner & Reinboth, Christian: T-City-Bewerbung der Stadt Wernigerode, Einzelprojekt Industrie, Telekom, eingereicht 2006 ● [Uni Frankfurt] – Erhebungen von Hagen Sexauer, http://lwi2.wiwi.uni-frankfurt.de/mitarbeiter/sexauer ● [Uni Konstanz] – http://www.uni-konstanz.de ● [Uni Regensburg] – Lampe, Julia: Eine kurze Einführung in die BWL, Foliensatz, Lehrstuhl für Innovations- und Technologiemanagement, Uni Regensburg, 2002 ● [Wikipedia] – http://www.wikipedia.de Fachbereich Automatisierung und Informatik
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