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Vernetzte Datenbanken, Informationsgewinnung und Wissenstransfer Prof. Dr. Dr. Popp FH Deggendorf.

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Präsentation zum Thema: "Vernetzte Datenbanken, Informationsgewinnung und Wissenstransfer Prof. Dr. Dr. Popp FH Deggendorf."—  Präsentation transkript:

1 Vernetzte Datenbanken, Informationsgewinnung und Wissenstransfer Prof. Dr. Dr. Popp FH Deggendorf

2 Prof. Dr. Dr. Heribert Popp - Vernetzte Datenbanken, Informationsgewinnung, Wissenstransfer2 Gliederung Verteilte Datenbanksysteme Data-Warehouse Gewinnung von Information –Data-Mining und OLAP –Externe Datenbanken und Internet –Planungs- und Kontroll- sowie Wissensmanagementsysteme Wissen und Wissenstransfer –Wissensarten –Strategien und Methoden des Wissenstransfers

3 Prof. Dr. Dr. Heribert Popp - Vernetzte Datenbanken, Informationsgewinnung, Wissenstransfer3 Verteilte Datenbanksysteme (1)

4 Prof. Dr. Dr. Heribert Popp - Vernetzte Datenbanken, Informationsgewinnung, Wissenstransfer4 Verteilte Datenbanksysteme (2) Nach C.J. Date muss ein verteiltes DBS folgende Punkte erfüllen: Lokale Autonomie Keine zentralen Knoten Unterbrechungsfreier Betrieb Standortunabhängigkeit Fragmentierungsunabhängigkeit Replizierungsunabhängigkeit Verteilte Query Hardware-, Betriebssystem und Netzwerkunabh. DBMS-Unabhängigkeit

5 Prof. Dr. Dr. Heribert Popp - Vernetzte Datenbanken, Informationsgewinnung, Wissenstransfer5 Begründung von Data Warehouse Projekten 0%10%20%30%40%50% 10% Andere 10% BPR 11% Kostenkontrolle 13%ROI Analyse 13% DW Folgeprojekt 17% Evaluierung von Technologien 39% Wettbewerb 44% Strategische Initiative

6 Prof. Dr. Dr. Heribert Popp - Vernetzte Datenbanken, Informationsgewinnung, Wissenstransfer6 Kennzahlen Subjektive Faktoren - Arbeitsklima - Arbeitsstil -... Objektive Faktoren - Funktionsbereich - Branche - Unternehmensform -... Bestimmungsgrößen des spezifischen Informationsbedarfs Situative Faktoren - Wirtschaftslage - Handlungsdruck -... Charts Reports

7 Prof. Dr. Dr. Heribert Popp - Vernetzte Datenbanken, Informationsgewinnung, Wissenstransfer7 Datenquellen und Datenarten Nach: Meier, M., Fülleborn, A., Integration, externer Führungsinformationen..., WI 41(1999)5, S 449 ff. Auftragseingang, Umsatz, Kosten Deckungsbeitrag, Produktivität,... Kundenbesuchs- Berichte, Projekt- berichte,... Marktvolumen, Marktanteile, Verbrauchs- Kennzahlen,... Presse- Meldungen, Patente, Gutachten,... qualitativquantitativ intern extern Datenart Datenquelle Informationsbedarf Online Daten- Banken / Internet Operative Verfahren sammeln, filtern, bewerten bereinigen, strukturieren, ergänzen Transformations- werkzeuge Redaktions- leitstand

8 Prof. Dr. Dr. Heribert Popp - Vernetzte Datenbanken, Informationsgewinnung, Wissenstransfer8 Informationen sind ein kritischer Erfolgsfaktor Informationsbeschaffung muß nicht das Durchforsten des Papierbestandes sein Informationsbeschaffung läßt sich durch Data Warehouse automatisieren

9 Prof. Dr. Dr. Heribert Popp - Vernetzte Datenbanken, Informationsgewinnung, Wissenstransfer9 EinkaufLager/Beständ e Personal Finanzen Vertrieb KundenLieferanten Markt Wettbewerb Interne Informationsressourcen Externe Informationsressourcen Data Warehouse Analysen, Trends Berichte Data Warehouse

10 Prof. Dr. Dr. Heribert Popp - Vernetzte Datenbanken, Informationsgewinnung, Wissenstransfer10 Bestimmende Merkmale:  integriert, d.h., aus verschiedenen Datenbeständen in eine homogene Begriffswelt zusammengeführt  themenorientiert, d.h., auf die Informationsbedürfnisse des Anwenders ausgerichtet  historisch, d.h., Einbeziehung von zurückliegenden Werten (aber auch von Planzahlen)  nicht flüchtig, d.h., jederzeitige Wiederholbarkeit einer Abfrage! Data Warehouse: Definition Ein Data Warehouse ist ein Lösung, die das Treffen von Ent- scheidungen und Geschäftshandlungen erleichtert, indem sie die richtigen Informationen und analytischen Fähigkeiten zur richtigen Zeit liefert.

11 Prof. Dr. Dr. Heribert Popp - Vernetzte Datenbanken, Informationsgewinnung, Wissenstransfer11 Nutzung eines Data Warehouse Wie läuft die Produktion Wie entwickelt sich meine Direktion? Wo steht aktuell Vermittler Maier Berichten, veröffentlichen verteilen & durchsehen Leistungs- bemes- sung Ad-hoc- Anfragen Verifizieren Sollte ich einen Wettbe- werb ausloben? Hier ist eine Ge- legenheit! Analyse Erkennen von Zusammen- hängen Entdecken

12 Prof. Dr. Dr. Heribert Popp - Vernetzte Datenbanken, Informationsgewinnung, Wissenstransfer12 Online Datenbanken mit wirtschaftsrelevanten Informationen für Data Warehouse Institutionen: Datenbankanbieter Medien Markt- und Wirtschaftsforscher Organisationen und Verbände Öffentliche Institutionen Banken Unternehmungsberatungen Informationen: Produktinfos Unternehmensdaten Marktdaten Analysen Studien,... Medien: Video, Audio Grafik, Bild, Text Numerische Daten Kosten: Grundgebühr Mindestgebühr Festpreis Nutzungsabhängig Freier Zugang Gesamtumsatz Online-Datenbanken 1998 in Europa: 6,11 Mrd. $

13 Prof. Dr. Dr. Heribert Popp - Vernetzte Datenbanken, Informationsgewinnung, Wissenstransfer13 Architektur eines Data- Warehouse operative Systeme + externe Systeme Entschei- der (Front- End Tool) Aufbau und Transformation verdichten integrieren filtern konvertieren unterneh- mens- weit 5-10 Jahre Ge- schichte DW-Admi- nistrator Meta-Daten

14 Prof. Dr. Dr. Heribert Popp - Vernetzte Datenbanken, Informationsgewinnung, Wissenstransfer14 Beispiel: Benutzeroberfläche DW

15 Prof. Dr. Dr. Heribert Popp - Vernetzte Datenbanken, Informationsgewinnung, Wissenstransfer15 Gewinnung von Information Folgende Themen werden nun näher behandelt: Data-Mining und OLAP Externe Datenbanken und Internet Planungs- und Kontroll- sowie Wissensmanagementsysteme

16 Prof. Dr. Dr. Heribert Popp - Vernetzte Datenbanken, Informationsgewinnung, Wissenstransfer16 Data-Mining und OLAP Data-Mining: Aufdecken von Beziehungen zwischen Daten, die bislang unentdeckt waren OLAP: Online Analytical Processing. Mehrdimensionale Darstellung; OLAP- Würfel

17 Prof. Dr. Dr. Heribert Popp - Vernetzte Datenbanken, Informationsgewinnung, Wissenstransfer17 Beispiel für einen OLAP-Würfel

18 Prof. Dr. Dr. Heribert Popp - Vernetzte Datenbanken, Informationsgewinnung, Wissenstransfer18 Berichte aus dem OLAP-Würfel Kundengruppen Regionen Produktgruppen A C B DB II Ist Erlös Ist A B C K A B C Letzte Periode ErlösDB I var DB I Ist Plan Ist Prog Erlös Plan Mengen

19 Prof. Dr. Dr. Heribert Popp - Vernetzte Datenbanken, Informationsgewinnung, Wissenstransfer19 Objektfilter A B Objektfilter A BErklärungsanteil ABAbstandsmaß A

20 Prof. Dr. Dr. Heribert Popp - Vernetzte Datenbanken, Informationsgewinnung, Wissenstransfer20 1. Selektionsschritt FADCJK Kundengruppen RegionenProduktgruppen Durchschnitt Deckungsbeitrags-abweichung Deckungsbeitrags-abweichung Deckungsbeitrags-abweichung Legende: GH = Großhandel EH = Einzelhandel VS = Versandhandel EX = Export SH = Streckenhandel KB = Konzernbetrieb GHEHVSEXSHKB Süd3 Ost1WestNord1 Nord2Ost2 1. Selektionsschritt Ausgewählt wird diejenige Dimension, in der die Streuung der Einzelabweichungen am größten ist. 1. Selektionsschritt Ausgewählt wird diejenige Dimension, in der die Streuung der Einzelabweichungen am größten ist.

21 Prof. Dr. Dr. Heribert Popp - Vernetzte Datenbanken, Informationsgewinnung, Wissenstransfer21 Weitere Selektionsschritte 0 % 0 FADCJK FADCJK Deckungsbeitrags-abweichung Deckungsbeitrag PlanIst 100 % 80 % Produktgruppen 2. Selektionsschritt Ausgewählt werden alle Objekte, deren kumulierte Abweichung einen vorgegebenen Erklärungs- anteil erreicht ( 1 = Erklärungs- anteil, z. B. 80 %) 2. Selektionsschritt Ausgewählt werden alle Objekte, deren kumulierte Abweichung einen vorgegebenen Erklärungs- anteil erreicht ( 1 = Erklärungs- anteil, z. B. 80 %) 1 3. Selektionsschritt Ein voreingestelltes Abstandsmaß gewährleistet, dass nur die wirkliche „Spitzengruppe“ der verursachen- den Objekte berücksichtigt wird ( 2 = Abstandsmaß, z. B. 50 %) 3. Selektionsschritt Ein voreingestelltes Abstandsmaß gewährleistet, dass nur die wirkliche „Spitzengruppe“ der verursachen- den Objekte berücksichtigt wird ( 2 = Abstandsmaß, z. B. 50 %) 2

22 Prof. Dr. Dr. Heribert Popp - Vernetzte Datenbanken, Informationsgewinnung, Wissenstransfer22 A B C D E F Kundengruppen Deckungsbeitrags-abweichung “Abweichungen des Deckungs- beitrags vom Plan zwischen 23 und 35 % bei den Verkäufen der Artikelgruppe 4 an Kunden- gruppe C.” “Abweichungen des Deckungs- beitrags vom Plan zwischen 23 und 35 % bei den Verkäufen der Artikelgruppe 4 an Kunden- gruppe C.” Data Mining 35 23

23 Prof. Dr. Dr. Heribert Popp - Vernetzte Datenbanken, Informationsgewinnung, Wissenstransfer23 Externe Datenbanken und Internet Grundsätzlich zu unterscheiden sind: Volltextdatenbanken Hier liegen die gesamten Dokumente auf Referenzdatenbanken Hierbei sind nur Meta-Informationen verfügbar, wie –Autor –Stichwörter –Titel –... Suche erfolgt über Deskriptoren

24 Prof. Dr. Dr. Heribert Popp - Vernetzte Datenbanken, Informationsgewinnung, Wissenstransfer24 Externe Datenbanken und Internet - Suchbeispiel „Es sind alle Aufsätze, die der Autor Huber über Kostenrechnung in der Pharmaindustrie verfasst hat, herauszusuchen“; dafür müssen die Deskriptoren „Huber“, „Kostenrechnung“ und „Pharmaindustrie“ durch UND verknüpft werden. Sind neben den Abhandlungen über die Pharmaindustrie auch solche über Chemieindustrie erlaubt, so werden die Deskriptoren „Pharmaindustrie“ und „Chemieindustrie“ durch ein ODER verbunden. Werden bei einer Suche zu viele Quellen gefunden, so müssen statt der u. U. zu allgemein formulierten Deskriptoren (z. B. „Kostenrechnung“) spezifischere Beschreibungswörter (z. B. „Teilkostenrechnung“) oder zusätzliche, einschränkende Deskriptoren (etwa „seit 1990“) verwendet werden.

25 Prof. Dr. Dr. Heribert Popp - Vernetzte Datenbanken, Informationsgewinnung, Wissenstransfer25 Forschung sowie Produkt- und Prozess- entwicklung Kunden- dienst Beschaf- fung Versand Lagerhaltung Finanzen Rechnungswesen Personal Anlagenmanagement Data Warehouse Geschäftsprozesse Angebotsprozess Auftragsabwicklung Produktentwicklung Kundendienst Vertikale Integration Horizontale Integration Wertschöpfung/Auftragsdurchlauf Grundfunktionen Querschnitts- funktionen Operative Systeme PuK-Systeme Vertrieb Funktions- bereichs- übergreifende und Unternehmens- planungsmodelle Produk- tion Planungs- und Kontrollsysteme (PuK) Planungs- und Kontrollsysteme

26 Prof. Dr. Dr. Heribert Popp - Vernetzte Datenbanken, Informationsgewinnung, Wissenstransfer26 Planungs- und Kontrollsysteme Morphologischer Kasten Abbildung /1 Morphologischer Kasten (in Anlehnung an [Mertens/Griese 02] in [Mertens ua 04])

27 Prof. Dr. Dr. Heribert Popp - Vernetzte Datenbanken, Informationsgewinnung, Wissenstransfer27 Wissensmanagementsysteme (1) Auch: Knowledge Management Systeme (KMS) Definiert Prozesse und Funktionen zur Entwicklung Darstellung Verwaltung Transformation Veredelung des Wissens.

28 Prof. Dr. Dr. Heribert Popp - Vernetzte Datenbanken, Informationsgewinnung, Wissenstransfer28 Wissensmanagementsysteme (2) Ein KMS soll: Immer auf dem aktuellsten Stand sein Ständig gewartet werden Einfach zu bedienen sein

29 Prof. Dr. Dr. Heribert Popp - Vernetzte Datenbanken, Informationsgewinnung, Wissenstransfer29 Wissen und Wissenstransfer Es werden nun folgende Themen näher behandelt: Wissensarten Strategien und Methoden des Wissenstransfers

30 Prof. Dr. Dr. Heribert Popp - Vernetzte Datenbanken, Informationsgewinnung, Wissenstransfer30 Wissensarten Grundsätzlich unterscheidet man 2 Arten: Explizites Wissen kann in Worte gefasst werden; transferierbar Implizites (tazites) Wissen personen- und kontextbezogen; lässt sich schwer artikulieren, daher auch nur teilweise transferierbar

31 Prof. Dr. Dr. Heribert Popp - Vernetzte Datenbanken, Informationsgewinnung, Wissenstransfer31 Strategien und Methoden des Wissenstransfers (1) Personalisierung Ziel ist die Vernetzung von Wissensträgern, um den Austausch von tazitem Wissen zu fördern Kodifizierung Sie sieht die Beschreibung, Speicherung und Verteilung von (explizitem) Wissen auf Basis eines KMS vor

32 Prof. Dr. Dr. Heribert Popp - Vernetzte Datenbanken, Informationsgewinnung, Wissenstransfer32 Strategien und Methoden des Wissenstransfers (2)

33 Prof. Dr. Dr. Heribert Popp - Vernetzte Datenbanken, Informationsgewinnung, Wissenstransfer33 Literatur Date 00Date, C. J., An introduction to Database Systems, 7. Aufl., Reading/Mass Mertens/Griese 02Mertens, P. und Griese J., Integrierte Informationsverarbeitung 2, Planungs- und Kontrollsysteme in der Industrie, 9. Aufl., Wiesbaden Mertens ua 04Mertens, P., Bodendorf, F., König, W., Picot, A., Schumann M., Hess, T., Grundzüge der Wirtschaftsinformatik, 8. Aufl., Springer Verlag, Berlin 2004 Thiel 02Thiel, M., Wissenstransfer in komplexen Organisationen, Wiesbaden Ullman 95Ullman, J. D. Principles of Database und Knowledge-Base Systems, Volume I, 8. Aufl., Rockville Schweizer 99Schweizer, A., Data Mining – Data Warehousing, Bern 1999.


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