Business-Intelligence-Systeme liefern Entscheidungsträgern heute vor allem Kennzahlen aus operativen Systemen, obwohl Entscheidungen tatsächlich nur zu einem Bruchteil auf der Grundlage quantitativer Information gefällt werden. Insbesondere für strategische Entscheidungen sind zusätzlich qualitative Informationen relevant, die sowohl unternehmensintern als auch extern nur in schwach strukturierter Form, in der Regel als Text- Dokumente, vorliegen. Die Versorgung von Entscheidungsträgern mit diesen Informationen ist jedoch unkoordiniert und ineffizient. Das Buch stellt vor diesem Hintergrund Anforderungen, Aufbau und Einsatzmöglichkeiten weiterentwickelter Business-Intelligence-Systeme vor. Durch technische und semantische Integration von Data und Document Warehouses können nicht mehr nur reine Kennzahlen, sondern auch in Dokumenten verfügbares Wissen über das Geschehen in Unternehmen verknüpft dargestellt werden. Markt- und Konkurrenzanalysen, Nachrichten und Gesprächsprotokolle können so beispielsweise die Entscheidungsfindung zu Marketing- und Vertriebsstrategien, Produktionsprogramm oder Budgetverteilung als Kennzahlen wie Umsatz, Absatz oder Deckungsbeitrag deutlich verbessern. Wegen der unüberschaubaren Menge an verfügbaren Daten und der üblichen Zeitknappheit von Entscheidungsträgern ist dabei eine höchstmögliche Automatisierung anzustreben. Beschrieben wird eine konkrete Methode zum Aufbau solcher Systeme auf Basis verfügbarer Technologien aus den Bereichen Datenbanken, Künstliche Intelligenz, Information Retrieval, Data Warehousing und Dokumenten-Management. Die Integration von strukturierten und unstrukturierten Daten stellt so eine Kernkomponente der integrierte Informationslogistik im "Corporate Knowledge Center" dar.
Aktualisiert: 2020-12-04
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