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FB 4, Wirtschaftsinformatik Serviceveranstaltungen für FB 3, Prozessautom.

FB 4, Wirtschaftsinformatik Serviceveranstaltungen für FB 3, Prozessautom. Lehrinhalte. Business Information Systems Informationstechnologie Datensicherheit und rechtliche Aspekte Informationsmanagement Systemplanung und Entwicklung ERP-Systeme Workflowmanagement E-Business. Kunde.

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FB 4, Wirtschaftsinformatik Serviceveranstaltungen für FB 3, Prozessautom.

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  1. FB 4, WirtschaftsinformatikServiceveranstaltungen für FB 3, Prozessautom.

  2. Lehrinhalte • Business Information Systems • Informationstechnologie • Datensicherheit und rechtliche Aspekte • Informationsmanagement • Systemplanung und Entwicklung • ERP-Systeme • Workflowmanagement • E-Business

  3. Kunde Lieferant Lieferung Bestellung Rech- Warenausgang Auftrag nung Lieferaufträge Auftragsbearbeitung Lagerhaltung und Fakturierung und Beschaffung Bestände Fertigungs- Bestände und Rechnungs- Material- aufträge Bestellungen summen bedarf Wertmäßige Buchungen Materialbedarfs- Lager- Finanzbuchhaltung zugänge planung Lohn- summen laufende Fertigungs- Kosten- Salden vorschläge Fertigungsaufträge arten Fertigungsplanung Verbräuche Kostenrechnung und -steuerung Löhne/ Lohndaten Gehälter Personalabrechnung Geschäftsprozess (komplexes Beispiel) Unternehmen X

  4. Funktionsorientierte Informationssysteme vertikale Integration horizontale Integration … Planung/ Entscheidung Analyse/ Prognosen „ ƒ Berichte/ Kontrolle ‚ Rechnungswesen  Produktion Technik Beschaffung Vertrieb Personal operative (strukturierte) Daten

  5. Informationslebenszyklus Mensch, Maschine, Sensor, Satellit, Mess-instrument Klassifi- zierung (z. B. Meta-Daten) Zugriffs- und Berechti-gungskon-zept Push- Prinzip (pro aktiv vom Urheber) Sortieren und Werten von betrieblichen Informationen Moralisch verschlis-sene Inform. werden gleöscht Inform.- erstellung Inform.-strukturierung und -speicherung Inform.- ver-waltung Inform.- verteilung Inform.- veredelung Inform.- ver-nichtung Infor-mations- retrieval (Netzwerke) Archivierung (Speicherung) Legacy-Systeme Pull- Prinzip (retrieval Mechanismen)

  6. Betriebliche Anwendersysteme (Funktionsprinzip) Anwender- systeme Administrations- und Führungs- Querschnitts- Dispositionssysteme systeme systeme Branchen- Branchen- Zwischen- Führungs- Multi- Wissens- neutrale spezifische betriebl. Planungs- infor- Büro- media- basierte Anwen- Anwen- Anwen- mations- systeme systeme Systeme Systeme dungen dungen dungen systeme

  7. Betriebliche Anwendersysteme (Funktionsprinzip) Input Process Output

  8. Betriebliche Anwendersysteme (Funktionsprinzip) Wertigkeit der Informationen Die Information muss dem Kontext entsprechen. Die Information muss vollständig sein. Die Information muss zielgerichtet sein. Die Information muss zum richtigen Zeitpunkt, am jeweiligen Ort, vorhanden sein Die Information muss ökonomisch sein.

  9. Vom Datum zum Wissen Wissen Information Semantik (Bedeutung, Kontext) Pragmatik (Vernetzung, Zweckorientierung) Daten Syntax (Strukturierung, Kombination) Zeichen

  10. Ebenen und Abgrenzung von Informationen Eine Information ist allgemein von Menschen nutzbares Wissen oder ein Wissensbestandteil. Sie ist an Mitteilungen im Rahmen eines kommunikativen Handelns gebunden. Darüber hinaus an einem bestimmten Problem- oder Wissenskontext des Empfängers.

  11. Database and Data Warehouse Datenintegrationspyramide Daten und Information Data Warehouse

  12. Ziele und Aufgaben einer Datenintegration Ziele: • Verbesserte Informationsversorgung der Entscheidungsträger • Rationalisierung von Arbeitsabläufen • Verringerung von Datenredundanzen • Erhöhung der Datensicherheit

  13. Klassifizierung und Einteilung von Daten nach: • Formatierung • Verwendungszweck • Datenstrukturierung

  14. Einteilung der Daten (Dauerhaftigkeit)

  15. Einteilung der Daten (Funktion)

  16. Kunden- aufträge V Auftrags- datei S Kunden- datei S Artikel- datei T Umsatz- daten Kunden- rechnung Verwendungszweck und Funktion ( Datenflussplan) Fakturierung

  17. Datenorganisation (logische Strukturierung) Datenelement(item) : Strukturelement, kleinste logische Einheit. Datensatz (record) : Zusammenfassung inhaltlicher gleicher Datenelemente. Datendatei (data file) : Eine Menge gleichartiger Datensätze. Datenbank(data base): Sammlung zusammengehöriger Daten, die von einem Datenbankmanagementsystem verwaltet werden.

  18. Top-Down-Vorgehen Kunden-datei Datei/Objekt Personal-Nummer Name Adresse Umsatz Datenelement Straße PLZ Ort Daten-segment An-rede Titel Vor-name Nach-name Daten-segment Datenelement

  19. Datenbanken (data base) Datenbanksystem Anwender 1 Anwender 2 Datenbank Anwender n Eine Datenbank ist eine Sammlung von inhaltlich zusammengehöriger Daten, die in Dateien gespeichert sind. Die Verwaltung einer Datenbank übernimmt das Datenbankmanagementsystem (DBMS). Ein Datenbanksystem (DBS) besteht aus einer Datenbank und der dazugehörigen Datenbanksoftware (Datenbankmanagementsystem). Datenbank- management- system (DBMS)

  20. 1 Objekt d. Objekttyps A steht genau 1 Objekt d. Objekttyps B gegenüber Objekttyp B Objekttyp A 1 1 Objekttyp B Objekttyp A n 1 Kardinalitäten I Fall 1 1 Objekt d. Objekttyps B steht genau 1 Objekt d. Objekttyps A gegenüber Fall 2 1 Objekt d. Objekttyps A stehen n Objekte d. Objekttyps B gegenüber 1 Objekt d. Objekttyps B steht genau 1 Objekt d. Objekttyps A gegenüber

  21. Objekttyp B Objekttyp A m n Kardinalitäten II Fall 3 Einem Objekt d. Objekttyps A stehen m Objekte d. Objekttyps B gegenüber Einem Objekt d. Objekttyps B stehen n Objekte d. Objekttyps A gegenüber

  22. E/R-Diagramm (Industrie) AngId KId Kunden (viele) KName AngName n n ... ... arbeitet in bestellt 1 m 1 n stellt her AbName Abteilung (eine) Produkte ... ... PId Angestellte (viele)

  23. Anwendungsbeispiel

  24. Data Warehouse Interne Datenbanken Externe Datenbanken Kunden-daten Personal-daten z.B. Juris z.B. Genios DATA WAREHOUSE EIS Datenvisu- alisierung Datenbank

  25. Externe Daten-quellen OLAP Metadaten Laden Extrahieren Transformieren Auswerten Data Warehouse Data- mining Interne Daten Data Marts Daten Information

  26. Wissensanwendungen Management - Support - Systeme (MSS) Entscheidungshilfen Daten und Informationen Decision - Support - Systeme(DSS) oderEntscheidungsunterstützende Systeme(EUS) Management - Information - Systeme(MIS) oderData Support Executive - Information - Systeme(EIS) Executive - Support - Systeme(ESS)

  27. CRM • Einleitung: • Gründe • Definition • Voraussetzungen • CRM im ERP_Kontex • Zentrale Bereiche • Aufgaben/Struktur: • Analytisches CRM • Operatives CRM • Kommunikatives CRM

  28. Warum ist CRM wichtig Quelle: US News & World Report „U.S. Firmen verlieren alle 5 Jahre die Hälfte ihrer Kunden“.Quelle: Havard Business Review

  29. hohes Maß an individuell ausgerichteten Zusatzleistungen Renaissance des Tante-Emma-Prinzips Internet Globalisierung E-Commerce Produkte werden ähnlicher Preise gleichen sich an

  30. Die Wirkungskette Kunden-bindung Kunden-loyalität Wiederkauf Cross-Selling Weiterempfehlung Kunden-zufriedenheit Subjektive Qualität (Produkt oder Dienstleistung) Quelle: Andrè A. Mäurer Strategische Unternehmensplanung & Führung Skript

  31. ERP database (Enterprise Resource Planning) CRM im Kontext Finanzen Produktion und Supply Chain Management Customer Relationship Management

  32. Enterprise Resource Planning Produktion, Supply Chain Management und Finanzen CRM im Kontext Customer Relationship Management

  33. Operatives CRM Customer Relationship Management Kommunikatives CRM Analytisches CRM Analytisches, Operatives und kommunikatives CRM

  34. Email Mailings Telefon Internet WAP Kommunikatives CRM Persönlicher Kontakt Customer Interaction Center TV/Radio Operatives CRM Sales, Marketing & Service Automation Datamining OLAP Analytisches CRM Customer Data Warehouse bzw. Data Marts Kommunikatives, operatives und analytisches CRM

  35. Die Funktionsweise Der Geschlossene – Kreislauf - Ansatz Marketing Automation Vertriebs Automation Service Automation Aktion Kunde Entscheidung Operatives CRM CRM – System Mensch Daten Analytisches CRM Data Warehouse Wissen BI Tools Information Quelle: Andrè A. Mäurer Strategische Unternehmensplanung & Führung Skript

  36. Architektur 1. Daten- Quellen 2. Daten- Aufbereitung 3. Daten- Organisation 4. Daten- Auswer- tung 5. Daten- Präsen- tation DATA WARE HOUSE AnalyseOLAP Data Mining (Quelle: Stengel, Sommer, Ematinger)

  37. CRM Definitionen Identifikation Gewinnung Erhaltung CRM dient der … von Kunden, um den Nutzen aus diesen zu maximieren.

  38. Die „guten“ Kunden 80% 20% 80% CRM hilft diese Kunden zu identifizieren und konzentriert sich auf Methoden diese „guten“ Kunden zu halten. 20% Kunden Gewinn

  39. Vorher Kunde Mustermann Marketing Vertrieb Service db4 db1 db3

  40. Nachher (CRM) Kunde Mustermann Vertrieb Service Marketing CRM Datenbank (Data Warehouse)

  41. Zentrale Bereiche des CRM C R M Unternehmens- interne Voraussetzungen Integrierte Informations- systeme

  42. Zentralen Bereiche des CRM –Unternehmensstrategie- C R M Unternehmens- interne Voraussetzungen spez. Strategie Integrierte Informations- systeme Profitabilität Langfristigkeit Differenzierung Integration

  43. Email Mailings Telefon Internet WAP Kommunikatives CRM Persönlicher Kontakt Customer Interaction Center TV/Radio Operatives CRM Sales, Marketing & Service Automatition Datamining OLAP Analytisches CRM Customer Data Warehouse bzw. Data Marts Analytisches CRM

  44. OLAP (On-Line Analytical Processing) E.F. Codd: Eine Datenbank sollte für OLAP die mehr- dimensionale, konzeptionelle Sicht auf die Daten ermöglichen.  Hypercube (dreidimensionale Datenstruktur)

  45. Data Mining DataMining: Ermittlung bisher unbekannter Zusammenhänge Kategorien des Data Mining Assoziation Clustering Prognose Sequenzen Klassifizierung

  46. <35 >35 Alter <1500€ <50T€ >50T€ >1500€ Einkommen AV überdurchschn. Abw.-gefährdet überdurchschn. Abw.- gefährdet Data Mining – Anwendungsbeispiel „Klassifikation“

  47. Operatives CRM Sales, Marketing & Service Automatition Operatives CRM Email Mailings Telefon Internet WAP Kommunikatives CRM Persönlicher Kontakt Customer Interaction Center TV/Radio Datamining OLAP Analytisches CRM Customer Data Warehouse bzw. Data Marts

  48. Operatives CRM Teilgebiete des Operativen CRM Marketing- Automation Sales- Automation Service- Automation

  49. Email Mailings Telefon Internet WAP Kommunikatives CRM Persönlicher Kontakt Customer Interaction Center TV/Radio Aufgabenbereiche: Analytisches, Operatives und kommunikatives CRM Operatives CRM Sales, Marketing & Service Automatition Datamining OLAP Analytisches CRM Customer Data Warehouse bzw. Data Marts

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