Das Buch befasst sich mit der Bereitstellung von Daten und Verfahren für analytische Zwecke (Planung, Entscheidung, Controlling sowie Fehlerrückverfolgung) in Unternehmen sowie der notwendigen Rechenleistungen. Die Autoren erläutern die Datenbereitstellung mittels Data Warehouses, Auswertung mittels OLAP-Operationalität und geeignete Verfahren der explorativen Datenanalyse. Bei den Verfahren des Operations Research werden Simulation und Lineare Optimierung dargestellt. Neben erfolgreichen Anwendungen und Fallstudien steht das Verständnis der zugrundeliegenden Algorithmen und Datenstrukturen, die für das Erlernen der BI-Verfahren zwingend notwendig sind, im Vordergrund.
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<p><b>Hans-J. Lenz<br></b>1973: Promotion (Dr. rer. pol.) in Statistik und Operations Research, Freie Universität Berlin<br>1976: Habilitation (venia legendi) in Statistik und Operations Research, Freie Universität Berlin<br>1978 - 2008: Professor für Datenverarbeitung und Statistik im Institut für Produktion, Wirtschaftsinformatik und Operations Research sowie am Institut für Ökonometrie und Statistik, Freie Universität Berlin<br>1978: Professur für Statistik an der Universität Bonn abgelehnt<br>1993, 1996-97: Gastprofessor am Lawrence Berkeley Natl. Lab, Dept. of Computer Science Research and Development, Berkeley, California, USA<br>1997-2006 Mitglied im Berlin-Brandenburger Graduiertenkolleg „Verteilte Informationssysteme“ zwischen FUB, HUB, TUB und TU Cottbus<br>2008: Emeritierung</p><p><b>Roland M. Müller </b></p><p>Seit 2010 Professor für Wirtschaftsinformatik, insbesondere Business Intelligence, HWR Berlin <br>Seit 2010 Visiting Professor, Hasso Plattner Institut, School of Design Thinking, Potsdam <br>2006–2010 Assistant Professor for Knowledge Management and Information Services, Department of Information Systems and Change Management, School of Management and Governance, University of Twente, Niederlande <br>Gründer und Software-Architekt eines Podcast Portals<br>Wissenschaftlicher Mitarbeiter im EU-Projekt PARMENIDES: Ontology Driven Temporal Text Mining on Organisational Data for Extracting Temporal Valid Knowledge<br>Entwicklung von Text-Mining-Verfahren zur Ontologie-Anreicherung Projektpartner u. a.: Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Unilever, Biovista, Uni Zürich, Uni Manchester<br>Promotion in Wirtschaftsinformatik, Freie Universität Berlin (Dr. rer. pol., summa cum laude): „Knowledge Sharing and Trading on Electronic Marketplaces“ <br>Stipendiat des Berlin-Brandenburger Graduiertenkollegs für „Verteilte Informationssysteme“ (Sprecher Prof. Günther, HU Berlin) <br>Dozent an der HHL Leipzig <br>IT-Consultant für Business Intelligence, Scopeland Software Inc., San Francisco, USA <br>Studium der Volkswirtschaftslehre, Freie Universität Berlin </p>
<p>Das Buch behandelt Business Intelligence als umfassenden Prozess von der Datenbereitstellung, über die Datenanalyse und die Unternehmenssteuerung bis hin zur Informationsverteilung. Die Autoren erläutern die Datenbereitstellung mittels Data Warehousing und die Datenanalyse mittels OLAP und Data Mining. Bei den Methoden der Unternehmenssteuerung werden u. A. Prognose, Planung, Controlling, Monitoring, Fehlerrückverfolgung, Betrugsaufdeckung, Simulation und Lineare Optimierung dargestellt. Die Informationsverteilung erfolgt durch Berichtswesen, Visualisierung, mobiles BI und Dashboards. Neben erfolgreichen Anwendungen und Fallstudien steht das Verständnis der zugrundeliegenden Algorithmen und Datenstrukturen, die für das Erlernen der BI-Verfahren zwingend notwendig sind, im Vordergrund.</p>
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