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Management- und Brancheninformationssysteme
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Management- und Brancheninformationssysteme

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Foliensatz für die Vorlesung Management- und Brancheninformationssysteme im WiSe 2009 / 2010 an der Hochschule Harz in Wernigerode

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  • 1. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik MIS/BIS Management- & Branchen- informationssysteme Wintersemester 2009 / 2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth
  • 2. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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
  • 3. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik HarzOptics GmbH
  • 4. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Nachhaltige Beleuchtungssysteme
  • 5. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Intelligenter Einsatz von Licht
  • 6. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Intelligenter Einsatz von Licht Identische Himmelssicht mit und ohne Lichtsmog-Effekt
  • 7. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Thermisch neutrale Beleuchtung Prototyp einer polymeroptischen Seitenlichtfaser (Entwicklung von tti GmbH, DieMount GmbH und HarzOptics GmbH)
  • 8. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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
  • 9. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik ● 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 Inhalte (2)
  • 10. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik ● 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 Inhalte (3)
  • 11. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik ● 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 Inhalte (4)
  • 12. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik ● 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 Inhalte (5)
  • 13. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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
  • 14. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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
  • 15. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Teil 1 Allgemeine Grundlagen
  • 16. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 17. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Stammdaten und Änderungsdaten ● Stammdaten ● Zustandsorientiert ● Identifizierung und Charak- terisierung von Sachverhalten ● Über längere Zeit unverändert ● Änderungsdaten ● Abwicklungsorientiert ● Lösen Veränderungen in den Stammdaten aus [Takkin]
  • 18. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Bestands- und Bewegungsdaten ● Bestandsdaten ● Zustandsorientiert ● Betriebliche Mengen / Werte ● Bewegungsdaten ● Abwicklungsorientiert ● Lösen Veränderungen in den Bestandsdaten aus ● Erneuern sich permanent durch betriebliche Leistungsprozesse [Takkin]
  • 19. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Bedeutung von Informationen (1) „Wir können zwar die Schwerkraft überwinden, der Schriftverkehr aber wird uns erdrücken“ - Wernher von Braun
  • 20. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 21. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 22. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 23. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 24. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Die Informationspyramide Unternehmensplanung (Informations-Endbedarf) Controlling Plankostenrechnung Deckungsbeitragsrechnung Div. Buchführungssysteme (Kreditoren-, Debitoren-, Lohn- und Gehalts-, Anlagen-, Lager-) DSS Berichts- und Kontrollsysteme Analyse- und Informationssysteme Wertorientierte Abrechnungssysteme Operative Systeme (Dispositionssysteme) Produktion, Technik, Beschaffung, Absatz, Personalmanagement Produktions-, Technik-, Beschaffungs-, Marketing-, Personalinformationssysteme Informationswanderung [Scheer]
  • 25. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Wertschöpfung durch Informationen Kunde XY Produkt A Produkt B Kunde XY kauft Produkt A Produkt A 80% VKK Produkt B Kunde XY Angebot Produkt B DATEN INFORMATION WISSEN ENTSCHEIDUNG iWSK Informations-Wertschöpfungskette [Remus]
  • 26. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Theorie der Informationswertschöpfung [OuP] ● 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)
  • 27. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Teil 2 Managementinformationssysteme (MIS)
  • 28. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 29. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Managementfunktionen (1) Beschaffung Produktion Vertrieb Planung Steuerung Kontrolle MANAGEMENTFUNKTIONEN [Strohmeier]
  • 30. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Managementfunktionen (2) Planung Steuerung Kontrolle Planung Organisation Personaleinsatz Personalführung KontrolleFunktionale Diversifikation [Strohmeier]
  • 31. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Managementfunktionen (3) [Strohmeier]
  • 32. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 33. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Angebot und Nachfrage Menge Preis Nachfrage Angebot Gleichgewichtsmenge Gleich- gewichts- preis Soweit das vertraute Modell aus der Volkswirtschaftslehre...
  • 34. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 35. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 36. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 37. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Teil 2.1 Definition von MIS Aufgaben von MIS Arten von MIS
  • 38. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 39. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Die Vision vom Management Cockpit [Foto: SAP.com]
  • 40. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 41. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Decision Calculus (vereinfacht) [Mertens]
  • 42. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 43. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 44. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 45. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 46. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 47. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 48. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 49. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Bestimmungsfaktoren MIS-Kauf ● Benötigte Funktionen ● Kompatibilität ● Softwarekompatibilität ● Hardwarekompatibilität ● Softwarequalität ● Dokumentation ● Systemsicherheit ● Wartungsoptionen ● Benutzerfreundlichkeit ● Betriebsreife ● Verfügbarkeit ● Einrichtungsdauer ● Zukunftsaussichten ● Kosten-Nutzen-Verhältnis [Takkin]
  • 50. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Teil 2.2 Data Warehouse Systeme (DWS)
  • 51. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Szenario: Briefversand DB Marketing Sales [Sattler/Saake]
  • 52. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Szenarioerweiterung: Standorte [Sattler/Saake]
  • 53. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 54. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 55. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 56. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Data-Warehouse-Lösung Data Warehouse Marketing Sales DB Halle DB Berlin DB München DB Erfurt Asynchrone Aktualisierung Redundante Datenhaltung [Sattler/Saake]
  • 57. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 58. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 59. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 60. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 61. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 62. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 63. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 64. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik ETL = Extract, Transform, Load [Remus] DatenDaten Daten Daten DatenQuelldaten Extrakt Extrakt Extrakt Zentrale Datenbank Filterung Homogenisierung Aggregation Erweiterung Abschluss Load Transform Extract
  • 65. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 66. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 67. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Exkurs: Datenanalyse (2) [Reinboth]
  • 68. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 69. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Exkurs: Datenanalyse (4) [Reinboth] ● 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)
  • 70. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Exkurs: Datenanalyse (5) [Reinboth] Produktqualität Haltbarkeit P-L-V Sicherheit Zufriedenheit Lieferzeit Bestellservice
  • 71. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 72. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Exkurs: Datenanalyse (7) Zuordnungsübersicht 25 26 1,000 0 0 20 23 24 1,000 0 0 18 21 22 1,000 0 0 13 19 20 1,000 0 0 13 17 18 1,000 0 0 14 15 16 1,000 0 0 15 12 14 1,000 0 0 18 10 13 1,000 0 0 16 3 11 1,000 0 0 17 8 9 1,000 0 0 14 5 6 1,000 0 0 19 1 4 1,000 0 0 21 19 21 1,500 4 3 23 8 17 1,500 10 5 19 7 15 1,500 0 6 20 2 10 1,500 0 8 17 2 3 1,833 16 9 21 12 23 2,000 7 2 22 5 8 2,000 11 14 22 7 25 3,167 15 1 24 1 2 3,300 12 17 23 5 12 3,583 19 18 25 1 19 4,286 21 13 24 1 7 5,182 23 20 25 1 5 6,338 24 22 0 Schritt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Cluster 1 Cluster 2 Zusammengeführte Cluster Koeffizienten Cluster 1 Cluster 2 Erstes Vorkommen des Clusters Nächster Schritt [Reinboth]
  • 73. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 74. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Exkurs: Datenanalyse (9) [Reinboth]
  • 75. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Teil 2.3 Balance Scorecard (BSC)
  • 76. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 77. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 78. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 79. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Aufbau einer Balanced Scorecard [BSC-Portal]
  • 80. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Die BSC verbindet Maßnahmen [Kaplan/Norton]
  • 81. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik BSC: RZ der Hochschule Harz [Scheruhn]
  • 82. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik [Scheruhn]
  • 83. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Teil 2.4 Informationsquellen Qualität von Informationen Gewichtung von Informationen
  • 84. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 85. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Exkurs: BWL-Kennzahlen (1) ● Produktivität ● Die Produktivität ist ein Maß für die mengenmäßige Ergiebigkeit der Kombination der Produktionsfaktoren ● Die Kennzahl kann einzeln nicht interpretiert werden ● Es muss ein Vergleich mit den Produktivitäten anderer Unternehmen oder vergangener Zeitperioden stattfinden [Uni Regensburg] Produktivität= Mengenergebnisseder Faktorkombination Faktoreinsatzmengen = Output Input Materialproduktivität= Erzeugte Menge Materialeinsatz Arbeitsproduktivität= Erzeugte Menge Arbeitseinsatz
  • 86. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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 ● Auch die Rentabilität kann als Zahl nicht einzeln analysiert werden, sondern nur in Verbindung mit anderen Werten Umsatzrentabilität= Periodenerfolg Umsatz ∗100 Eigenkapitalrentabilität= Periodenerfolg Eigenkapital ∗100 Gesamtkapitalrentabilität= Periodenerfolg Gesamtkapital ∗100 [Uni Regensburg]
  • 87. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Exkurs: BWL-Kennzahlen (3) ● Liquidität ● Die Liquidität beschreibt die Zahlungsfähigkeit eines Unternehmens (über verschiedene Zeitabschnitte) ● 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] Liquidität erstenGrades= Zahlungsmittelbestand kurzfristigeVerbindlichkeiten ∗100 Liquidität zweitenGrades= kurzfristigesUmlaufvermögen kurzfristige Verbindlichkeiten ∗100 Liquidität drittenGrades= gesamtesUmlaufvermögen kurzfristigeVerbindlichkeiten ∗100
  • 88. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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 ● Das bilanzierte Kapital des Geschäftsjahres-Durchschnitts wird als arithmetisches Mittel aus dem Kapitalbestand am Jahresanfang und am Jahresende berechnet [HAF] Kapitalrentabilität= Erfolgdes Geschäftsjahres mittel−und langfristiges Kapital desGeschäftsjahres−Durchschnitts
  • 89. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 90. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Exkurs: Kapitalrentabilitäten (3) ● Eigenkapitalrentabilität ● Wichtige Frage für Investoren: Sollte man das eingesetzte Kapital im Unternehmen halten oder woanders investieren? [HAF] Eigenkapitalrentabilität= Jahresüberschuss oder Jahresfehlbetrag mittel−und langfristiges Eigenkapitaldes Geschäftsjahres−Durchschnitts Netto−Eigenkapitalrentabilität= Jahresüberschussnach Abzug von Einkommens−und Ertragssteuer mittel−und langfristiges Eigenkapitaldes Geschäftsjahres−Durchschnitts Brutto−Eigenkapitalrentabilität= Jahresüberschuss vor Abzug von Einkommens−und Ertragssteuer mittel−und langfristiges Eigenkapitaldes Geschäftsjahres−Durchschnitts
  • 91. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 92. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Exkurs: Kapitalrentabilitäten (5) ● Gesamtkapitalrentabilität ● Die Gesamtkapitalrentabilität zeigt die Verzinsung des insgesamt im Unternehmen eingesetzten Kapitals ● 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] Gesamtkapitalrentabilität= Jahresüberschussoder JahresfehlbetragFremdkapitalzinsen mittel−und langfristigesGesamtapital des Geschäftsjahres−Durchschnitts
  • 93. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 94. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 95. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Exkurs: Kapitalrentabilitäten (8) ● Andere Kapitalrentabilitäten ● Die Rentabilität des betriebsnotwendigen Kapitals oder auch Betriebskapitalrentabilität ist eine Kennzahl für die nachhaltige Ertragsfähigkeit betrieblicher Investitionen ● Umsatzrentabilität: eine Kennzahl für die den eigentlichen betrieblichen Leistungsprozess betreffenden Ertragskraft [HAF] Betriebskapitalrentabilität= Betriebsergebnis betriebsnotwendiges Vermögen desGeschäftsjahres−Durchschnitts Umsatzrentabilität= Betriebsergebnis Umsatzerlöse
  • 96. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 97. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 98. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 99. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 100. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Rechkemmer-Ansatz (3) [Mertens] 1. Umfrage in jeder org. Einheit Umsatz A Umsatz B Umsatz C Umsatz D Aktuell 6 Monate 2. Aggregation der Werte Umsatz Produktion Liquidität Rohgewinn Aktuell 6 Monate 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0 2 4 6 8 10 12 Umsatz Rohgew inn 3. Erstellung von Zeitreihen
  • 101. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Ein weiteres Informationsproblem... [Foto: Arcarde Berg]
  • 102. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 103. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Der Information Overload (2) ● Grundregel: Je mehr Informationen vorliegen, desto problematischer wird eine endgültige Entscheidung [Takkin]
  • 104. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Der Information Overload (3) [Wikipedia] „Jeden Tag muss man von dem Naturrecht, Millionen Dinge nicht zu erfahren, erneut Gebrauch machen.“ - Peter Sloterdijk, Kritik der zynischen Vernunft
  • 105. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Der Information Overload (4) [Wikipedia] „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
  • 106. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 107. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik ...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]
  • 108. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 109. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 110. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 111. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 112. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 113. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Teil 2.5 Decision Support Systems (DSS) - am Beispiel von ELBE -
  • 114. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik ELBE Pilot DSS
  • 115. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 116. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik [Wikipedia]
  • 117. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik ELBE-Anwendungsmodell [ELBE] System Physisch Ökologisch Ökonomisch Institutionell Externe Einflüsse Ziele Leitbild Politiker Entscheider Experte Planer Politikoptionen / Maßnahmen Indikatoren Akteure Gruppen
  • 118. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik ELBE-Einflussgrößen Multidisziplinäres Wissen muss verknüpft werden! Wasserrecht Hochwasserschutz Umweltschutz Wirtschaftlicher Nutzen Gesellschaft [ELBE]
  • 119. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik [NASA]
  • 120. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 121. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 122. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 123. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 124. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik [Wikipedia]
  • 125. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik [ELBE]
  • 126. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik [ELBE] Was kann ELBE? Berechnung von Hochwasserwahrscheinlichkeiten
  • 127. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik [ELBE]
  • 128. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik [ELBE] Was kann ELBE? Sanierungsbedarf von Deichsystemen
  • 129. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik [ELBE]
  • 130. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik [ELBE]
  • 131. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Teil 2.6 Arbeiten mit ELBE - Erosionsschutz und Stoffeinträge -
  • 132. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 133. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Warum ist das wichtig?
  • 134. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Schwankende Sauerstoffwerte [Erosion]
  • 135. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Schritt 1: Initialisierung des Modells
  • 136. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Schritt 2: Auswahl des Einzugsgebiets
  • 137. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Schritt 3: Entwicklungsziel Stoffeinträge
  • 138. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Schritt 4: Ermittlung des IST-Eintrags
  • 139. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Schritt 5: Planung einer Maßnahme
  • 140. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Schritt 6: Durchführung der Simulation
  • 141. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Schritt 7: Räumliche Diversifikation
  • 142. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Schritt 8: Auswirkungen auf Gewässer
  • 143. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Teil 3 Mathematische Modelle - Lineare Regressionsanalyse -
  • 144. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 145. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 146. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Entscheidungsschema Skalenniveaus Daten Nominalskala Ordinalskala Kardinalskala metrische Skala Intervallskala (kein natürlicher Nullpunkt) Verhältnisskala (natürlicher Nullpunkt) ● keine Rangordnung ● Geschlecht ● Studiengang ● Telefonnummer ● Familienstand ● Rangordnung ohne interpretierbare Abstände ● Schulnoten ● Steuerklassen ● Erdbebenskala ● alle Arten von Präferenzurteilen ● Rangordnung mit inter- pretierbaren Abständen häufbar nicht häufbar meist diskret meist diskret meist stetig [Reinboth]
  • 147. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Korrelation und Kausalität 1 2 3 Durch die Regressionsanalyse lassen sich keine Kausalitäten nachweisen! Korrelation ist eine notwendige aber keine hinreichende Bedingung für Kausalität! Variable A Variable B Variable A Variable B Variable A Variable B Gemeinsame Hintergrund- variable C [Reinboth]
  • 148. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Teil 3.1 Durchführung einer Regressionsanalyse
  • 149. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 150. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Die lineare Regression (2) ● Ergebnis des Verfahrens ist die Regressionsfunktion ● 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 Y = f(x) [Reinboth]
  • 151. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Suche nach Zusammenhängen [Reinboth]
  • 152. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 153. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Exkurs: Streudiagramme (2) 2D-Streudiagramm 3D-Streudiagramm [Reinboth]
  • 154. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Exkurs: Streudiagramme (3) Grafiken > Streudiagramm [Reinboth]
  • 155. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Exkurs: Streudiagramme (4) 2D-Streudiagramm Streudiagramm-Matrix [Reinboth]
  • 156. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 157. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 158. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Regressionsfunktionsschätzung Frage: Welche der möglichen Geraden beschreibt den Zusammenhang am besten? [Reinboth]
  • 159. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 160. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 161. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Mathematischer Hintergrund ● Zielfunktion der MdkQ: ● Durch Umformung erhält man: ● Regressionskoeffizient: ● Konstantes Glied: ● Die Funktionsgleichung lautet: ∑ k =1 K ek 2 =∑ k =1 k [ yk−ab∗xk ] 2  min! b= I ∑ xI∗yk −∑ xI∗∑ yI  I ∑ xk 2 −∑ xk  2 a=y−b∗x Y=a∗bX [Reinboth]
  • 162. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Aufstellung der Regressionsgleichung Y=1928,211,91∗X Vorsicht: Mit SPSS lässt sich IMMER eine Regressionsfunktion berechnen! [Reinboth]
  • 163. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Welche weiteren Größen sind wichtig? Y =1928,211,91∗X Was könnten die Beta- Koeffizienten bedeuten? [Reinboth]
  • 164. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Wie genau ist diese Funktion? [Reinboth]
  • 165. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 166. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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 und Gesamtstreuung wird mit R² bezeichnet R 2 = ESS TSS [Reinboth]
  • 167. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 168. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 169. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik R² und korrigiertes R² (2) ● Grundfrage: Rechtfertigt der Erklärungsanteil einer Variablen die Zunahme an Unsicherheit? > Rkorr ● 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 Rkorr 2 =1− RSS/n−k TSS /n−1 [Reinboth]
  • 170. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 171. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 172. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 173. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Identifikation von Ausreißern [Reinboth]
  • 174. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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
  • 175. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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 (!)
  • 176. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 177. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 178. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 179. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Was ist ein Konfidenzintervall? [Reinboth]
  • 180. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 181. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 182. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Prüfung auf Normalverteilung (1) ● Die Gauß- oder Normalverteilung ist die wichtigste kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsverteilung: ● 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 f x= 1  2 e  −1 2 x−   2  [Reinboth]
  • 183. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Prüfung auf Normalverteilung (2) Erwartungswert Median Modus [Reinboth]
  • 184. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Prüfung auf Normalverteilung (3) [Wikipedia]
  • 185. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 186. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Prüfung auf Normalverteilung (5) [Reinboth]
  • 187. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 188. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 189. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Prüfung auf Homoskedastizität (2) [Reinboth]
  • 190. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 191. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 192. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 193. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 194. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 195. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 196. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 197. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 198. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Linearitätsprüfung ● Eine Linearitätsprüfung kann grafisch und statistisch erfolgen ● Grafisch: Auswertung von Streudiagrammen oder Scatterplots ● Statistisch: Analyse der Residuen oder Regressionsanalyse [Reinboth]
  • 199. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Teil 3.2 Einführung in die Arbeit mit SPSS
  • 200. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 201. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik SPSS-Alternativen: SAS & NSDstat [Reinboth]
  • 202. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 203. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Die SPSS-Datenansicht Statistische Einheit (Fall; Person...) Ausprägungen (Merkmalswerte) [Reinboth]
  • 204. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Die SPSS-Variablenansicht Skalenniveaus (Meßniveaus) Merkmale & Merkmalsbezeichner Platzhalter für fehlende Werte Labels für diskrete Merkmalsausprägungen [Reinboth]
  • 205. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Wichtige SPSS-Menübefehle ● Datei ● Erstellen, Öffnen & Importieren von Daten ● Ausdrucken kompletter Datensätze ● Bearbeiten ● Löschen, Kopieren & Einfügen von Daten ● Optionen > SPSS-Grundeinstellungen ● Ansicht ● Ein- und Ausblenden von Symbolleisten ● Einstellung von Schriftart und -größe ● Anzeigen von Labels/Werten ● Daten ● Einfügen von Variablen & Fällen ● Sortieren & Transponieren von Fällen ● Zusammenfügen von SPSS-Dateien ● Fälle zur Analyse auswählen ● Fälle für die Analyse gewichten ● Transformieren ● Umkodieren in selbe/neue Variable ● Analysieren & Grafiken ● Statistische & grafische Analyseverfahren [Reinboth]
  • 206. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 207. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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
  • 208. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Weiterführende SPSS-Literatur SPSS 14 Felix Brosius Mitp-Verlag ISBN: 3826616340 SPSS-Programmierung Felix Brosius Mitp-Verlag ISBN: 3826614151 SDA mit SPSS Janssen & Laatz Springer-Verlag ISBN: 3540239308 Statistik mit SPSS Diel & Staufenbiel Verlag Dietmar Klotz ISBN: 3880744610 [Reinboth]
  • 209. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Teil 4 Brancheninformationssysteme (BIS)
  • 210. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 211. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 212. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 213. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 214. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Verkaufsabrechnung Kundenauftragsbearbeitung Funktionsprinzip eines BIS [Hansen] Unternehmens- und Produktinformationen Produktinfos Aufträge Autor Verlag Großhandel Einzelhandel Kunde Bibliothek
  • 215. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik BIS: Packaging-Finder (1) [Packaging]
  • 216. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik BIS: Packaging-Finder (2) [Packaging] ● 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)
  • 217. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik BIS: Hygienic Processing [Hygienic]
  • 218. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik European Network Exchange (ENX) [ENX]
  • 219. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Was ist ENX? [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
  • 220. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 221. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 222. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 223. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 224. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik T-City-Wettbewerb 2006 (4) [T-City]
  • 225. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik T-City-Projekt „ENX int“ [T-City] ● 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
  • 226. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik [Wikipedia]
  • 227. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Teil 5 e-Business-Anwendungen @
  • 228. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 229. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 230. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 231. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 232. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 233. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 234. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 235. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 236. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik CRM-Einsatz im Unternehmen (3) [Uni Frankfurt]
  • 237. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 238. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 239. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Aufbau eines CMS [CMS-Total]
  • 240. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik CMS-generierte Webseite [HS Harz] „TYPO 3“ Barrierefreiheit Medienneutralität
  • 241. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Knowledge Portal E-Learning Marktanalysen E-Business E-Business Dokumente [Remus]
  • 242. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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]
  • 243. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Beispiele für Knowledge Portale (1) [Aud24]
  • 244. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Beispiele für Knowledge Portale (2) [Linux]
  • 245. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik Danke für die Aufmerksamkeit! Next: Kurzer Überblick der klausurrelevanten Themen
  • 246. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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
  • 247. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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
  • 248. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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
  • 249. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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
  • 250. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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
  • 251. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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
  • 252. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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
  • 253. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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
  • 254. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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
  • 255. MIS/BIS | Wintersemester 2009/2010 Dipl.-WiInf.(FH) Christian Reinboth Fachbereich Automatisierung und Informatik 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

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