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Business Intelligence - Reporting, OLAP und Data Mining

Durch den Austausch elektronischer Informationen, die Erfassung von Benutzer- und Besucherdaten sowie breit gestreute Möglichkeiten, auch sehr große Datenmengen zu erfassen und zu speichern, stehen Unternehmen oftmals vor der Problematik, zwar sehr große Datenmengen zu besitzen, aber nicht immer die interessanten Muster und Zusammenhänge in diesen Daten zu erkennen. Im Bereich der Analyse unterstützen wir Unternehmen und Organisationen dabei, Daten auf Muster hin automatisch oder gezielt zu untersuchen und dadurch neues Wissen zu generieren. Hierbei lassen sich große Bereiche in Form von Data Mining (der eigentlichen Analyse), OLAP (der Bereitstellung und Abbildung von multidimensionalen Daten) oder auch Entscheidungsunterstützung charakterisieren.
Angrenzende Bereiche sind hier die die Entwicklung von Data Warehouses für die multidimensionale Speicherung von sehr umfangreichen Datenmengen sowie auch die Entwicklung von Datenmodellen, welche insbesondere für die Erfassung von Daten zur Wissensgenerierung genutzt weden sollen. Dies meint z.B. spezielle Expertensysteme zur Konkurrenzbeobachtung, Analyse und Erfassung von Messdaten oder der Untersuchung von Daten, welche das Benutzer- und Besucherverhalten von Webseitenbesuchern abbilden.

Datenbanken - Entwicklung von Data Warehouses

Im Rahmen sich verändernder Märkte, Technologien und stärkerer Spezialisierung ist es notwendig, die eigenen Geschäftsprozesse und Transaktionen an diese neuen Gegebenheiten anzupassen und ständig zu optimieren. Da letztendlich die Datenflüsse die Finanz- und Güterströme beeinflussen, ist eine Verbesserung dieser Datenströme, ihre Analyse, Erfassung und Verwaltung von entscheidender strategischer, aber auch in ihrer konkreten Umsetzung von operativer Bedeutung. Mit Data Warehousing sollen Unternehmen und Organisationen in die Möglichkeit versetzt werden, beliebig komplexe Organisationsdaten zu verwalten, zu nutzen und zu analysieren. Dies wird insbesondere dadurch ermöglicht, dass nicht nur unternehmensinterne Daten, sondern auch unternehmensextern Daten in die Datenbank und damit in mögliche Analysen einbezogen werden.

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OLAP (Online Analytical Processing)

Information als unersetzlicher, wenn nicht sogar wichtigster heutiger Rohstoff, verlangt von seinem Benutzer besondere Fähigkeiten, sobald dieser Rohstoff mit steigender Menge und Komplexität in immer größeren Datenbanken verwendet wird. Mit OLAP-Werkzeugen sollen Möglichkeiten geschaffen werden, diese Daten in guter Präsentation und in beliebigen Aggregationsstufen für alle Benutzer eines DBMS aufzubereiten.

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