Business Intelligence vs. Self Service Business Intelligence

Studienarbeit aus dem Jahr 2010 im Fachbereich Informationswissenschaften, Informationsmanagement, Note: 1,2, Westflische Hochschule Gelsenkirchen, Bocholt, Recklingshausen (Fachbereich Wirtschaft), Veranstaltung: Management betrieblicher Informationssysteme, Sprache: Deutsch, Abstract: Die schnelllebigen globalen Mrkte stellen Unternehmen tglich vor die wiederkehrende Aufgabe, die hereinbrechende Flut an qualitativen Informationen und quantitativen Daten aufzunehmen, zu verarbeiten und zeitnah richtige Entscheidungen zu treffen. Im Bereich der quantitativen Daten haben Entscheidungsuntersttzungssysteme (EUS) die Aufgabe, komplexe Zusammenhnge in Datenbestnden zu erkennen, zu analysieren und so aufzubereiten, dass sie fr den "information worker" verstndlich und nutzbar sind. Neben modellorientierten Konzepten wie Online Analytical Processing (OLAP) stehen auch datenorientierte Anstze wie Data Warehouse (DW) oder Business Intelligence (BI), um den tglichen Bedarf an komplexen Abfragen und Reportings zu erfllen. All diesen Anstzen ist es gemein, dass es sich weitgehend um kostenintensive Spezialistenwerkzeuge handelt, deren Funktionsmchtigkeit die vorhandenen Problemstellungen in kleinen und mittelstndigen Unternehmen oftmals um ein Vielfaches bererfllen.Das allgemeine Umdenken in der Art der IT-Untersttzung von technologieorientierten IT-Bereichen zu kundenorientierten IT-Services hat eine Verschiebung der Funktionen vom Spezialisten zum Endanwender bewirkt. Daraus resultierende Konzepte wie Self Service Business Intelligence (oder kurz Self BI) stellen erste alltagstaugliche Anstze zur kostengnstigen und bedarfsgerechten Analyse und Prsentation komplexer Datenbestnde dar. Gutierrez (2006) charakterisiert die wesentliche Zielsetzung wie folgt: "Empowering the business users to access information they need, on-demand, without impact to IT"