Business Intelligence - BI-Projekte erfolgreich umsetzen

Holger Schrödl

Business Intelligence

BI-Projekte erfolgreich umsetzen

2009

545 Seiten

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ISBN: 9783446420748

 

Inhalt

6

Vorwort

10

Vorwort zur 1. Auflage

11

1 Einführung

13

1.1 Zielsetzung des Buches

14

1.2 Zielgruppe

15

1.3 Aufbau des Buches

16

1.4 Abgrenzungen

17

1.5 Kontakt zum Autor

19

1.6 Danksagung

19

2 Business Intelligence – dieGrundlagen

21

2.1 Ziele von Business Intelligence

25

2.2 Voraussetzungen für Business Intelligence

26

2.3 Data Warehouse

29

2.4 OLAP

32

2.4.1 Dimensionen

32

2.4.2 Hierarchien

33

2.4.3 Measures

33

2.4.4 Cubes

34

2.4.5 Dimensionstabellen, Faktentabellen

36

2.5 Data Mining

37

2.6 Data-Mining-Methoden

42

3 Die BI-Komponenten des Microsoft SQL Servers 2008

45

3.1 Analysis Services

46

3.2 Integration Services

48

3.3 Reporting Services

52

3.4 Unified Dimension Model

54

3.5 SQL Server Management Studio

56

3.6 Business Intelligence Development Studio

57

3.6.1 Projekte

57

3.6.2 Projektmappen

59

3.6.3 Elemente der Entwicklungsumgebung

59

3.6.3.1 Die Hauptelemente

60

3.6.3.2 Weitere Elemente

64

3.6.4 Tool-Optionen

67

3.6.5 Anpassen der Umgebung

71

3.6.5.1 Positionierung und Status der Fenster

71

3.6.5.2 Toolbars

72

3.6.6 Bereitstellung

73

3.6.7 Konfigurationen

77

3.6.8 Team Development und Reuse

80

3.6.9 Online-Projekte

80

3.7 Business-Intelligence-Clients

81

3.7.1 Data Analyzer

83

3.7.2 Reporting Services

84

3.7.3 Excel-Add-In für SQL Server Analysis Services

85

3.7.4 Office Web Components

86

3.7.5 MapPoint

87

3.7.6 Windows SharePoint Services

89

3.7.7 SharePoint Portal Server

90

3.7.8 ProClarity

91

3.7.9 Business Scorecard Manager

93

3.7.10 PerformancePoint Server

94

3.7.10.1 Monitoring

95

3.7.10.2 Analytics

96

3.7.10.3 Planning

98

4 Das erste Business-Intelligence-Projekt

101

4.1 Die Beispieldatenbank

101

4.2 Installation der Beispieldatenbank

103

4.2.1 Installation der Beispieldatenbank AdventureWorks_OLTP_DB

106

4.2.2 Installation der Beispieldatenbank AdventureWorks_DW_BI

110

4.3 Inhalte der Beispieldatenbank AdventureWorks

115

4.4 Das Beispiel-DataWarehouse AdventureWorksDW

119

4.4.1 Die Sicht dbo.vDMPrep

119

4.4.2 Die Sicht dbo.vTargetMail

120

4.4.3 Die Sicht dbo.vTimeSeries

122

4.5 Die Vorbereitung des BI-Projektes

122

4.5.1 Vorbereiten der Analysis-Services-Datenbank

123

4.5.2 Erstellung des Cubes

135

4.6 Aufbau des Data-Mining-Modells

148

4.6.1 Erstellen des Data-Mining-Modells

149

4.6.2 Erstellen des Regelwerks

160

4.6.3 Interpretation des Mining-Ergebnisses

164

4.6.3.1 Interpretation der Entscheidungsstruktur

165

4.6.3.2 Interpretation des Abhängigkeitsnetzwerks

170

5 Einsatzszenarien und Fallbeispiele

175

5.1 Warenkorbanalyse

175

5.1.1 Erstellen des Data-Mining-Modells für eine Warenkorbanalyse

177

5.1.2 Darstellung und Interpretation der Mining-Struktur

187

5.1.2.1 Ansicht Regeln

188

5.1.2.2 Ansicht Itemsets

191

5.1.2.3 Ansicht Abhängigkeitsnetzwerk

195

5.2 Prognose von Geschäftsvorgängen

201

5.2.1 Erstellen des Data-Mining-Modells für eine Absatzprognose

202

5.2.2 Darstellung und Interpretation der Mining-Struktur

209

5.2.3 Darstellung und Interpretation des Ergebnisses

211

5.2.3.1 Ansicht Diagramme

211

5.2.3.2 Ansicht Entscheidungsstruktur

216

5.3 Weitere Anwendungsbeispiele

221

5.3.1 Microsoft Cluster

221

5.3.1.1 Erstellen der Mining-Struktur

221

5.3.1.2 Ansicht Cluster-Diagramm

227

5.3.1.3 Ansicht Cluster-Profile

230

5.3.1.4 Ansicht Cluster-Merkmale

235

5.3.1.5 Ansicht Cluster-Unterscheidung

236

5.3.2 Microsoft Entscheidungsstrukturen

239

5.3.3 Microsoft Sequenzcluster

239

5.3.3.1 Erstellen der Mining-Struktur

240

5.3.3.2 Ansicht Cluster-Diagramm

244

5.3.3.3 Ansicht Cluster-Profile

247

5.3.3.4 Ansicht Cluster-Merkmale

250

5.3.3.5 Ansicht Cluster-Unterscheidung

252

5.3.3.6 Ansicht Statusübergänge

254

5.3.4 Naives Bayes-Verfahren von Microsoft

257

5.3.4.1 Erstellen der Mining-Struktur

257

5.3.4.2 Ansicht Abhängigkeitsnetzwerk

261

5.3.4.3 Ansicht Attributprofile

264

5.3.4.4 Ansicht Attributmerkmale

266

5.3.4.5 Ansicht Attributunterscheidung

268

5.3.5 Neuronales Netzwerk von Microsoft

270

5.3.5.1 Erstellen der Mining-Struktur

271

5.3.5.2 Ansicht des Mining-Modells

274

5.3.5.3 Spezialfall: Logistische Regression von Microsoft

276

6 Business-Intelligence-Projekte erfolgreich realisieren

277

6.1 Die BI-Chancen

277

6.1.1 Bestandsaufnahme

279

6.1.2 Diskussion der Ideen

280

6.1.3 Bewertung der BI-Chancen

283

6.1.3.1 Bewerten der Möglichkeiten nach Umsetzbarkeit

284

6.1.3.2 Bewerten der Möglichkeiten nach Effekt

287

6.1.3.3 Aufstellen eines Umsetzungsquadranten

288

6.2 Projektleitfaden

291

6.2.1 Phase 1: Projektvision

292

6.2.1.1 Teilphase Projekteinschätzung

293

6.2.1.2 Teilphase Definition des Projektteams

294

6.2.1.3 Teilphase technische Einschätzung

295

6.2.2 Phase 2: Projektplanung

297

6.2.3 Phase 3: Entwicklung

299

6.2.3.1 Teilphase Design der BI-Lösung

300

6.2.3.2 Teilphase Erstellen und Testen der Lösung auf einer Testumgebung

301

6.2.4 Phase 4: Bereitstellung

302

6.2.4.1 Teilphase Software-Installation

303

6.2.4.2 Teilphase Implementierung der Lösung im Echtsystem

304

6.2.5 Phase 5: Nachbetrachtung

305

6.3 Erfolgsfaktoren für BI-Projekte

306

7 Erweiterungen und Bausteine für Business-Intelligence-Projekte

309

7.1 Data Mining Add-Ins für Microsoft Office 2007

309

7.1.1 Installation des Data-Mining-Add-Ins für Office 2007

310

7.1.2 Tabellenanalysetools für Excel

317

7.1.2.1 Wichtige Einflussfaktoren analysieren

321

7.1.2.2 Kategorien erkennen

323

7.1.2.3 Aus Beispiel füllen

326

7.1.2.4 Planung

329

7.1.2.5 Ausnahmen hervorheben

332

7.1.2.6 Szenarienanalyse

336

7.1.3 Vorhersagerechner

342

7.1.4 Warenkorbanalyse

346

7.1.5 Data-Mining-Client für Excel

349

7.1.5.1 Datenvorbereitung

350

7.1.5.2 Beispieldaten

361

7.1.5.3 Datenmodellierung

364

7.1.5.4 Genauigkeit und Überprüfung

370

7.1.5.5 Modellverwendung

376

7.1.5.6 Dokumentmodell

378

7.1.5.7 Verwaltung

380

7.1.5.8 Verbindung

381

7.1.6 Data-Mining-Vorlagen für Visio

382

7.2 Microsoft ProClarity

387

7.3 Microsoft Business Scorecard Manager

388

7.4 Microsoft Office PerformancePoint Server 2007

388

7.4.1 Grundsätzliche Verwendung von Office PerformancePoint Server 2007

391

7.4.1.1 Office PerformancePoint Server 2007 aus Anwendersicht

391

7.4.1.2 Office PerformancePoint Server 2007 aus Sicht der Geschäftsprozessmodellierung

394

7.4.2 Monitoring

396

7.4.3 Analytics

398

7.4.4 Planning

400

7.5 BI-Projektbausteine

401

7.5.1 Feature Selection in Data Mining

401

7.5.2 Vergleich von Data-Mining-Modellen

403

7.5.2.1 Synchronisierung der Vorhersagespalten und Werte

407

7.5.2.2 Auswahl der auszuwertenden Daten

408

7.5.2.3 Filtern der Eingabezeilen

412

7.5.2.4 Interpretation der Vergleichsdiagramme

417

7.5.3 Ergebnisvorhersage mit Mining-Modellen

427

7.5.4 Reporting Services als BI-Berichtsplattform

433

7.5.4.1 Grundlagen der Berichterstellung

433

7.5.4.2 Integration von Reporting Services und Data Mining

452

7.5.5 Key Performance Indicators

461

7.5.5.1 Grundlegende Begriffe zu Key-Performance-Indikatoren

462

7.5.5.2 Definition von Key-Performance-Indikatoren

463

7.5.5.3 Anzeige des Key-Performance-Indikators

471

7.5.5.4 Vorlagen für Key Performance Indicators

474

8 Exkurs: Hinter den Kulissen der Data-Mining-Algorithmen

477

8.1 Data-Mining-Algorithmen im Überblick

477

8.2 Data-Mining-Algorithmen im Detail

480

8.2.1 Microsoft-Zuordnungsregeln

480

8.2.2 Microsoft Cluster

484

8.2.3 Microsoft-Entscheidungsstrukturen

490

8.2.3.1 Vorhersage einer diskreten Variablen

491

8.2.3.2 Vorhersage stetiger Variablen

493

8.2.4 Microsoft lineare Regression

497

8.2.5 Microsoft logistische Regression

499

8.2.6 Microsoft naives Bayes-Verfahren

503

8.2.7 Microsoft neuronales Netzwerk

506

8.2.7.1 Grundlagen neuronaler Netze

506

8.2.7.2 Das Training neuronaler Netzwerke

509

8.2.8 Microsoft-Sequenzcluster

513

8.2.9 Microsoft Zeitreihen

516

9 Anhang

523

9.1 BI-Wörterbuch

523

9.2 Übersetzungstabelle relevanter Begriffe

531

Register

533

 

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