Business Intelligence
Springer Berlin (Verlag)
978-3-642-35559-2 (ISBN)
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.
Hans-J. Lenz 1973: Promotion (Dr. rer. pol.) in Statistik und Operations Research, Freie Universität Berlin 1976: Habilitation (venia legendi) in Statistik und Operations Research, Freie Universität Berlin 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 1978: Professur für Statistik an der Universität Bonn abgelehnt 1993, 1996-97: Gastprofessor am Lawrence Berkeley Natl. Lab, Dept. of Computer Science Research and Development, Berkeley, California, USA 1997-2006 Mitglied im Berlin-Brandenburger Graduiertenkolleg "Verteilte Informationssysteme" zwischen FUB, HUB, TUB und TU Cottbus 2008: Emeritierung Roland M. Müller Seit 2010 Professor für Wirtschaftsinformatik, insbesondere Business Intelligence, HWR Berlin Seit 2010 Visiting Professor, Hasso Plattner Institut, School of Design Thinking, Potsdam 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 Gründer und Software-Architekt eines Podcast Portals Wissenschaftlicher Mitarbeiter im EU-Projekt PARMENIDES: Ontology Driven Temporal Text Mining on Organisational Data for Extracting Temporal Valid Knowledge Entwicklung von Text-Mining-Verfahren zur Ontologie-Anreicherung Projektpartner u. a.: Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Unilever, Biovista, Uni Zürich, Uni Manchester Promotion in Wirtschaftsinformatik, Freie Universität Berlin (Dr. rer. pol., summa cum laude): "Knowledge Sharing and Trading on Electronic Marketplaces" Stipendiat des Berlin-Brandenburger Graduiertenkollegs für "Verteilte Informationssysteme" (Sprecher Prof. Günther, HU Berlin) Dozent an der HHL Leipzig IT-Consultant für Business Intelligence, Scopeland Software Inc., San Francisco, USA Studium der Volkswirtschaftslehre, Freie Universität Berlin
Einführung.- Datenbereitstellung: Data Warehousing.- Data Mining.- Betriebswirtschaftliche Unterstützungsfunktion.- Informationsverteilung.- BI - Tools und Anwendungsfelder.- Zusammenfasung und Ausblick.- Literaturverzeichnis.- Sachverzeichnis.
| Erscheint lt. Verlag | 6.12.2013 |
|---|---|
| Reihe/Serie | eXamen.press |
| Zusatzinfo | XXII, 306 S. 198 Abb. |
| Verlagsort | Berlin |
| Sprache | deutsch |
| Maße | 168 x 240 mm |
| Gewicht | 558 g |
| Themenwelt | Informatik ► Datenbanken ► Data Warehouse / Data Mining |
| Schlagworte | Business Intelligence • Business Intelligence (BI) • Business Intelligence / Unternehmensintelligenz • Data Mining (DM) • Data Warehouses (DW) • explorative Datenanalyse (EDA) • operatives Management (OR) |
| ISBN-10 | 3-642-35559-5 / 3642355595 |
| ISBN-13 | 978-3-642-35559-2 / 9783642355592 |
| Zustand | Neuware |
| Informationen gemäß Produktsicherheitsverordnung (GPSR) | |
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