Wie kann Business Intelligence – insbesondere unter Einsatz von Data-Mining-Verfahren – dazu beitragen, datenbasierte Anpassungen und Weiterentwicklungen von Geschäftsmodellen in Unternehmen systematisch zu unterstützen?
Das Ziel dieser Arbeit ist es, darzustellen, wie Business Intelligence und insbesondere Data-Mining-Verfahren zur gezielten Anpassung und Weiterentwicklung von Geschäftsmodellen eingesetzt werden können. Hierzu wird ein praxisnahes Beispielunternehmen betrachtet, das im Rahmen einer Umfeldanalyse feststellt, dass sein aktuelles Geschäftsmodell künftig unter Druck geraten könnte. Die Arbeit verfolgt das Ziel, aufzuzeigen, wie durch den Einsatz von BI-Methoden relevante Daten ausgewertet und daraus konkrete Handlungsempfehlungen für die Anpassung des Geschäftsmodells abgeleitet werden können. Im Mittelpunkt steht dabei die Anwendung des Business Model Canvas (BMC) als strukturierendes Werkzeug zur systematischen Geschäftsmodellentwicklung.
Inhaltsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 1.1 Ausgangssituation und Problemstellung
- 1.2 Zielsetzung
- 1.3 Aufbau der Arbeit
- 2 Theoretische Grundlagen
- 2.1 Geschäftsmodelle: Definition und zentrale Konzepte
- 2.2 Das Business Model Canvas (BMC)
- 2.3 Business Intelligence: Begriff und Bedeutung
- 2.4 Zusammenhang zwischen Business Intelligence und Geschäftsmodellen
- 3 Methodisches Vorgehen
- 3.1 Datenquellen und Datenintegration
- 3.2 Datenbanksysteme und Data Warehousing
- 3.2.1 Relationale und NoSQL-Datenbanksysteme
- 3.2.2 Data Warehousing
- 3.2.3 Datenarchitektur und Datenmodellierung
- 3.3 Data Mining: Methoden und Anwendungsbeispiele
- 3.3.1 Klassifikation
- 3.3.2 Clustering
- 3.3.3 Assoziationsanalyse
- 3.3.4 Visualisierung und Entscheidungsunterstützung
- 3.3.5 Auswahl und Bewertung von BI-Verfahren für die Geschäftsleitung
- 4 Datenqualität und Datenmanagement als Erfolgsfaktor für BI
- 4.1 Dimensionen der Datenqualität
- 4.2 Datenmanagement: Aufgaben und Methoden
- 4.3 Herausforderungen und Best Practices
- 4.4 Bedeutung für Business Intelligence und Geschäftsmodellentwicklung
- 5 Praxisbeispiel: Anpassung des Geschäftsmodells eines mittelständischen Unternehmens
- 5.1 Beschreibung des Beispielunternehmens
- 5.2 Umfeldanalyse und identifizierte Herausforderungen
- 5.3 Zielsetzung der Geschäftsmodellanpassung
- 5.4 Auswahl geeigneter BI-Verfahren
- 5.5 Anwendung der BI-Verfahren und beispielhafte Analyse
- 5.6 Ableitung von Anpassungen im Business Model Canvas
- 5.7 Beantwortung der Forschungsfrage
- 6 Ethische und rechtliche Aspekte der Business Intelligence
- 6.1 Datenschutz und rechtliche Rahmenbedingungen
- 6.2 Ethische Herausforderungen bei der Nutzung von BI
- 6.3 Best Practices und Empfehlungen für Unternehmen
- 6.4 Bedeutung für die Geschäftsmodellentwicklung
- 7 Diskussion und Ausblick
- 7.1 Zusammenfassung der zentralen Erkenntnisse
- 7.2 Kritische Reflexion und Limitationen
- 7.3 Implikationen für die Praxis und zukünftige Entwicklungen
- 8 Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Arbeit untersucht den Einfluss von Business Intelligence (BI) auf die Entwicklung von Geschäftsmodellen, insbesondere im Kontext mittelständischer Unternehmen. Ziel ist es, die Möglichkeiten und Herausforderungen aufzuzeigen, die sich aus der Integration von BI-Methoden in den Geschäftsmodellentwicklungsprozess ergeben. Die Arbeit analysiert ein Praxisbeispiel, um die theoretischen Konzepte zu illustrieren.
- Der Zusammenhang zwischen Business Intelligence und Geschäftsmodellentwicklung
- Die Anwendung von BI-Methoden zur Analyse und Optimierung von Geschäftsmodellen
- Die Bedeutung von Datenqualität und Datenmanagement für den Erfolg von BI-Projekten
- Ethische und rechtliche Aspekte der Business Intelligence
- Die Übertragbarkeit der Ergebnisse auf andere mittelständische Unternehmen
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Dieses Kapitel führt in die Thematik ein, beschreibt die Ausgangssituation und Problemstellung, formuliert die Zielsetzung der Arbeit und gibt einen Überblick über den Aufbau.
2 Theoretische Grundlagen: Dieses Kapitel legt die theoretischen Grundlagen der Arbeit dar. Es definiert Geschäftsmodelle und zentrale Konzepte, erläutert das Business Model Canvas als Werkzeug zur Geschäftsmodellvisualisierung und beschreibt Business Intelligence (BI) im Detail. Der Schwerpunkt liegt auf dem Zusammenhang zwischen BI und der Entwicklung und Optimierung von Geschäftsmodellen. Verschiedene Konzepte und Definitionen werden verglichen und kritisch beleuchtet, um ein umfassendes Verständnis der Zusammenhänge zu schaffen.
3 Methodisches Vorgehen: In diesem Kapitel wird die Methodik der Arbeit detailliert beschrieben. Es werden die verwendeten Datenquellen und die Datenintegrationsmethoden erläutert, sowie die eingesetzten Datenbanksysteme und Data-Warehousing-Techniken. Ein wichtiger Bestandteil ist die Darstellung der Data-Mining-Methoden (Klassifizierung, Clustering, Assoziationsanalyse), die für die Analyse im Praxisbeispiel verwendet wurden. Die Auswahl und Bewertung der BI-Verfahren im Hinblick auf die Bedürfnisse der Geschäftsleitung wird ebenfalls thematisiert.
4 Datenqualität und Datenmanagement als Erfolgsfaktor für BI: Dieses Kapitel befasst sich mit der entscheidenden Rolle von Datenqualität und Datenmanagement für den Erfolg von BI-Projekten. Es werden verschiedene Dimensionen der Datenqualität definiert und die Bedeutung eines effektiven Datenmanagements für die Datenqualität und die zuverlässige Durchführung von BI-Analysen hervorgehoben. Methoden und Best Practices werden präsentiert, sowie Herausforderungen und deren Bewältigung in der Praxis diskutiert. Die Bedeutung für die Business Intelligence und die Geschäftsmodellentwicklung wird abschließend herausgearbeitet.
5 Praxisbeispiel: Anpassung des Geschäftsmodells eines mittelständischen Unternehmens: Dieses Kapitel präsentiert ein Praxisbeispiel, das die Anwendung der im theoretischen Teil dargestellten Konzepte illustriert. Es beschreibt das ausgewählte mittelständische Unternehmen, analysiert sein Umfeld und die identifizierten Herausforderungen, formuliert die Zielsetzung der Geschäftsmodellanpassung und erläutert die Auswahl und Anwendung der BI-Verfahren. Die beispielhafte Analyse und die daraus abgeleiteten Anpassungen im Business Model Canvas werden detailliert dargestellt. Abschließend wird die Beantwortung der Forschungsfrage im Kontext des Praxisbeispiels vorgestellt.
6 Ethische und rechtliche Aspekte der Business Intelligence: Dieses Kapitel widmet sich den ethischen und rechtlichen Aspekten der Business Intelligence. Es beleuchtet den Datenschutz und die rechtlichen Rahmenbedingungen, die bei der Nutzung von BI-Methoden zu beachten sind. Ethische Herausforderungen werden diskutiert, und Best Practices sowie Empfehlungen für Unternehmen werden vorgestellt. Die Bedeutung dieser Aspekte für die nachhaltige Geschäftsmodellentwicklung wird betont.
Schlüsselwörter
Business Intelligence, Geschäftsmodellentwicklung, Datenanalyse, Data Mining, Data Warehousing, Datenqualität, Datenmanagement, Mittelstand, Praxisbeispiel, Ethische Aspekte, Rechtliche Rahmenbedingungen, Geschäftsmodell Canvas.
Häufig gestellte Fragen zum Inhaltsverzeichnis, Zielsetzung, Zusammenfassungen und Schlüsselwörter
Was ist der Fokus dieser Arbeit?
Diese Arbeit untersucht den Einfluss von Business Intelligence (BI) auf die Entwicklung von Geschäftsmodellen, insbesondere im Kontext mittelständischer Unternehmen. Ziel ist es, die Möglichkeiten und Herausforderungen aufzuzeigen, die sich aus der Integration von BI-Methoden in den Geschäftsmodellentwicklungsprozess ergeben.
Welche Themenschwerpunkte werden behandelt?
Die Arbeit konzentriert sich auf den Zusammenhang zwischen Business Intelligence und Geschäftsmodellentwicklung, die Anwendung von BI-Methoden zur Analyse und Optimierung von Geschäftsmodellen, die Bedeutung von Datenqualität und Datenmanagement für den Erfolg von BI-Projekten, ethische und rechtliche Aspekte der Business Intelligence sowie die Übertragbarkeit der Ergebnisse auf andere mittelständische Unternehmen.
Was behandelt das Kapitel "Einleitung"?
Das Kapitel "Einleitung" führt in die Thematik ein, beschreibt die Ausgangssituation und Problemstellung, formuliert die Zielsetzung der Arbeit und gibt einen Überblick über den Aufbau.
Was sind die Schwerpunkte des Kapitels "Theoretische Grundlagen"?
Das Kapitel "Theoretische Grundlagen" legt die theoretischen Grundlagen der Arbeit dar. Es definiert Geschäftsmodelle und zentrale Konzepte, erläutert das Business Model Canvas und beschreibt Business Intelligence (BI) im Detail. Der Schwerpunkt liegt auf dem Zusammenhang zwischen BI und der Entwicklung und Optimierung von Geschäftsmodellen.
Was wird im Kapitel "Methodisches Vorgehen" beschrieben?
Im Kapitel "Methodisches Vorgehen" wird die Methodik der Arbeit detailliert beschrieben. Es werden die verwendeten Datenquellen, Datenintegrationsmethoden, Datenbanksysteme und Data-Warehousing-Techniken erläutert. Ein wichtiger Bestandteil ist die Darstellung der Data-Mining-Methoden (Klassifizierung, Clustering, Assoziationsanalyse).
Welche Bedeutung hat das Kapitel "Datenqualität und Datenmanagement als Erfolgsfaktor für BI"?
Dieses Kapitel befasst sich mit der entscheidenden Rolle von Datenqualität und Datenmanagement für den Erfolg von BI-Projekten. Es werden verschiedene Dimensionen der Datenqualität definiert und die Bedeutung eines effektiven Datenmanagements für die Datenqualität und die zuverlässige Durchführung von BI-Analysen hervorgehoben.
Was wird im Kapitel "Praxisbeispiel: Anpassung des Geschäftsmodells eines mittelständischen Unternehmens" dargestellt?
Dieses Kapitel präsentiert ein Praxisbeispiel, das die Anwendung der im theoretischen Teil dargestellten Konzepte illustriert. Es beschreibt das ausgewählte mittelständische Unternehmen, analysiert sein Umfeld und die identifizierten Herausforderungen und erläutert die Auswahl und Anwendung der BI-Verfahren.
Welche Aspekte werden im Kapitel "Ethische und rechtliche Aspekte der Business Intelligence" behandelt?
Dieses Kapitel widmet sich den ethischen und rechtlichen Aspekten der Business Intelligence. Es beleuchtet den Datenschutz und die rechtlichen Rahmenbedingungen, die bei der Nutzung von BI-Methoden zu beachten sind. Ethische Herausforderungen werden diskutiert, und Best Practices sowie Empfehlungen für Unternehmen werden vorgestellt.
Welche Schlüsselwörter sind relevant für diese Arbeit?
Relevante Schlüsselwörter sind Business Intelligence, Geschäftsmodellentwicklung, Datenanalyse, Data Mining, Data Warehousing, Datenqualität, Datenmanagement, Mittelstand, Praxisbeispiel, Ethische Aspekte, Rechtliche Rahmenbedingungen, Geschäftsmodell Canvas.
- Quote paper
- Lynn Matthay (Author), 2025, Business Intelligence als Treiber der Geschäftsmodellentwicklung. Analyse und Anwendung am Beispiel des mittelständischen Unternehmens "Textiltrend", Munich, GRIN Verlag, https://www.hausarbeiten.de/document/1597073
