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Cover; Titel; Impressum; Inhaltsverzeichnis; Die Autoren; Vorwort; Einleitung; 1.1 Was ist Business Intelligence (BI)?; 1.2 Motive zur Einführung von Business Intelligence; 1.3 Business Intelligence und Business Intuition; 1.3.1 Was ist Business Intuition?; 1.3.2 Ist Business Intuition sinnvoll einsetzbar?; 1.3.3 Wie funktioniert Business Intuition?; 1.3.4 Business Intelligence und Intuition im Management; 1.4 Statements aus Unternehmen; 1.4.1 Controlling; 1.4.2 Sales; 1.4.3 Marketing; 1.4.4 Business Development; 1.4.5 Topmanagement; 1.4.6 Aufsichtsrat; 1.5 Öffentliche Informationen
1.5.1 Gartner-Studie1.5.2 Presse; 1.6 Business Intelligence braucht eine Idee; IT-Verantwortliche in der Defensive; 2.1 IT und Fachbereiche; 2.2 Business Cases in Data Warehousing und BI; 2.3 IT-Rendite; Strukturelle Ursachen für das Scheitern von BI-Initiativen; 3.1 Tagesgeschäft & Wachstum; 3.1.1 Know-how-Monopole; 3.1.2 Know-how-Ausgrenzung; 3.2 Unternehmenskultur; 3.2.1 Fehlendes Information Management; 3.2.2 Fehlende Beteiligung außerhalb der IT; 3.2.3 Technikfokussierung; 3.3 Organisation; 3.3.1 Linienorganisation; 3.3.2 Positionierung des IT-Managements; 3.4 Budgetierungsprozesse
3.4.1 Dezentrale IT-Budgets3.4.2 Verwendung von Fremdbudget für IT-Maßnahmen; 3.5 IT- & Daten-Ownerschaft; 3.6 Fehlendes Anforderungsmanagement; 3.7 Fehlendes Master Data Management; 3.8 Fehlende Meta Data Services; 3.9 Outsourcing; 3.10 Architektur; 3.10.1 Heterogene IT-Landschaft; 3.10.2 Fehlende oder instabile Schnittstellen; 3.10.3 Fehlende oder veraltete Architekturkonzepte; 3.10.4 Real Time Data Warehouse; 3.11 Datenqualität; 3.11.1 Definition und Bedeutung; 3.11.2 Hohe Datenqualität und Business Intelligence; 3.11.3 Hohe Datenqualität und Ihr Unternehmen
3.11.4 Wie entsteht schlechte Datenqualität?3.11.5 Verbesserung der Datenqualität; 3.11.6 Zusammenfassung zur Datenqualität; Referenzmodelle und Architekturen; 4.1 Referenzdatenmodell im Data Warehouse; 4.2 Regelarchitektur im Data Warehouse; 4.3 Mögliche Datenhaltungsebenen im Data Warehouse; 4.3.1 Zentrales Data Warehouse; 4.3.2 Distributed Data Warehouse; 4.3.3 Hub & Spoke-Architektur; 4.4 Data Warehouse-Prozesse; 4.4.1 ETL-Prozess; 4.4.2 Staging; 4.4.3 OLAP; 4.4.4 Data Marts; 4.5 Informationsbereitstellung; 4.5.1 Frontends; 4.5.2 Dashboarding
4.5.3 Top Level Dashboard: Das »Management Cockpit«4.5.4 Portale; 4.5.5 Abbildung von Logiken; 4.5.6 Direktzugriff & Power User Support; 4.6 Neue Kollaborationsmodelle; 4.6.1 Klassifizierung von Business Intelligence; 4.6.2 BI und strategische Entscheidungen; 4.6.3 BI und Web 2.0; Der BI-Killer: Bypass-Reporting und die Folgen; 5.1 Bypass-Reporting; 5.1.1 Typische Regelarchitektur im Data Warehouse; 5.1.2 Typische Bypass-Reporting-Architektur; 5.2 Folgen von Bypass-Reporting; 5.2.1 Fehlende Transparenz; 5.2.2 Hohe Kosten; 5.2.3 Keine zielgerichtete Maßnahmenableitung
5.2.4 Verlust der Steuerungsrelevanz von Reportings
Hauptbeschreibung Praxiswissen von InsidernErkenntnisse aus realen ProjektenKompakt, verständlich, pointiert Raus aus der BI-Falle - Wie Business Intelligence zum Erfolg wirdAus dem Inhalt:Business Intelligence & Business IntuitionIT-Verantwortliche in der DefensiveStrukturelle Ursachen für das Scheitern von BI-InitiativenDer BI-Killer: By-Pass-Reporting und die FolgenVon der Unternehmensstrategie zum Enterprise Data WarehouseVom Enterprise Data Warehouse zum Business Enabler BIClosed Loops der BIBusiness Intelligence auf Projektebene umsetzenBusiness Intelligence erfolgreich managenWege aus d