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eSeminar Business Intelligence, Lektion 2 - Datensammlung und -speicherung

Fast alle Unternehmen sind heute mit steigender Datenflut konfrontiert. Gleichzeitig wird es immer schwieriger, trotz Datenfülle an relevante Informationen zu kommen. Viele Firmen besitzen riesige Pools von Datensätzen, können dies oft jedoch nicht sinnvoll nutzen. Sie sehen – bildlich gesprochen – „den Wald vor lauter Bäumen nicht“.

Business Intelligence soll diesem Dilemma ein Ende bereiten. Dazu gehört es, wichtige Informationen aus dem Datengebirge zu filtern, sie für das Unternehmen mit nutzbaren Wissen anzureichern und so eine Wissensgrundlage zu schaffen, auf der sich gesicherte strategische Entscheidungen fällen lassen.

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Die Sammlung, Speicherung und Aufbereitung von Daten ist der erste Schritt, wenn daraus management-relevante Informationen herausdestilliert werden sollen. Sie ist Grundvoraussetzung für den Einsatz von BI-Analysesystemen und bildet deren Unterbau.

Datenherkunft

Zunächst einmal: Woher kommen die Daten eigentlich. Und: Um welche Art von Daten handelt es sich dabei? Eine Datenquelle - wohl die wichtigste - sind interne Unternehmensdaten. Das sind mehr oder weniger im Tagesgeschäft anfallenden Daten, wie sie von gängigen IT-Systemen produziert werden. Dazu gehören beispielsweise Daten aus Warenwirtschaftssystemen, Buchhaltungsprogrammen oder ERP-Systemen wie SAP. Auch Auskunfts- und Bestellsysteme gehören dazu.

Neben unternehmensinternen Daten liefern auch externe Daten Material für BI-Systeme: Markt- und Meinungsumfragen etwa, die Daten politischer Informationsdienste und von Wirtschaftsverbänden oder externe Datenbanken sowie das WWW.

Insgesamt ergibt sich damit eine bunte Vielfalt nicht nur von Datenarten, sondern auch von Datentypen, die BI-Systeme weiterverarbeiten müssen: Von Daten aus Altsystemen und operativen Systemen über Web-Seiten und Textdateien bis hin zu Grafiken und Videosequenzen.