Einführung von ERP-Systemen Betriebliche Anwendungssysteme PDF

SAP ERP erlaubt die Verteilung von Präsentation und Applikation auf mehrere Computer aber nicht die. Verteilung der Datenbank! 9. Page 10. Persistence.

Organisatorisches und Einführung Betriebliche

7 mai 2018 Betriebliche Anwendungssysteme in Industrie Handel und Verwaltung ... Architektur

Architekturen von ERP-Systemen Betriebliche Anwendungssysteme

Chair of Business Informatics. Processes and Systems. University of Potsdam. Architekturen von ERP-Systemen. Betriebliche Anwendungssysteme

Einführung von ERP-Systemen Betriebliche Anwendungssysteme

Chair of Business Informatics. Processes and Systems. University of Potsdam. Einführung von ERP-Systemen. Betriebliche Anwendungssysteme

Klausurvorbereitung Architekturen betrieblicher Anwendungssysteme

Wie kann die Auswahl und Einführung von ERP- Eigenschaften von ERP-Systemen ... Die Drei-Schichten-Architektur ist insbesondere für betriebliche ...

Auswahl von ERP-Systemen Betriebliche Anwendungssysteme

Universität Potsdam. Chair of Business Informatics. Processes and Systems. University of Potsdam. Auswahl von ERP-Systemen. Betriebliche Anwendungssysteme.

Einführung in die Wirtschafts- und Verwaltungsinformatik

?Betriebliche Anwendungssysteme. ? V l. (3KP) B i bli h P. G häf d k. ERPS. ? Vorlesung (3 KP): Betriebliche Prozesse Geschäftsdokumente

Betriebliche Anwendungssysteme Zusammenfassung

ERP-Systeme sind an alle umliegenden Märkte angebunden. c Prof. Dr.-Ing. Norbert Gronau Universität Potsdam. Horizontale und vertikale Integration

Vorlesung Einführung in die Wirtschafts- und Verwaltungsinformatik

Schichten-Architektur“ steht) ist auch heute noch Kern der nachfolgenden SAP-Releases für Großunternehmen bis hin zum SAP ERP 6.0-System. Nach der

ERP-Systeme als Beispiel betrieblicher Anwendungssysteme.key

ERP-Systeme als Beispiel betrieblicher Anwendungssysteme auch Betriebliche. Anwendungssysteme genannt. Integration aller ... Architektur monolithisch.

Univ.-Prof. Dr.-Ing. habil. Norbert Gronau

Lehrstuhlinhaber | Chairholder August-Bebel-Str. 89 | 14482 Potsdam | Germany Tel +49 331 977 3322

Fax +49 331 977 3406 E-Mail ngronau@lswi.de Web lswi.deLehrstuhl für Wirtschaftsinformatik

Prozesse und Systeme

Chair of Business Informatics

Processes and Systems

University of Potsdam

Einführung von ERP-SystemenBetriebliche Anwendungssysteme

Historische EntwicklungManagement Informations SystemsData Warehouse SystemsExecution Information SystemsBusiness Intelligence"Big Data"19701980um 19902012

Decision Support System (DSS)Executive Information System (EIS)Management Informationssysteme waren die ersten computergestützten Anwendungssysteme. Der Übergang zu neueren Konzepten wie Business Intelligence ist "ießend.Management Information System (MIS)Begri#eQuelle: Gluchowski et al. 2008Management Support System (MSS)Ab 1970 Versorgung des Managements mit verdichteten und ge!lterten Informationen Entwicklung eigener Systeme

Ansatz in den 1990er Jahren Erweiterung des MIS-Ansatzes Übernahme von Daten aus verschiedenen Datenquellen Konzept Data Warehaouse

Planung, Organisation, Steuerung und Kontrolle betrieblicher Leistungsprozesse Kombination von DSS und EIS als allumfassendes Konzept

BI = Daten- und Informationsverarbeitung für die Unternehmensführung BI = Filter zur Beherrschung der Informations"ut- und logistik BI = MIS, aber besonders schnell in der Auswertung BI = Frühwarnsysteme BI = Data Warehouse BI = Informations- und Wissenspeicherung BI = Prozess zur Informationserhebung und Auswertung

Business Intelligence - Begri$iche AbgrenzungsproblemeQuelle: Kemper et al. 2006

EigenschaftenEinsatzgebieteEin Data Warehouse stellt Daten aus verschiedenen Datenquellen zum Zwecke der Entscheidungs!ndung zur Verfügung.Begri#Data WarehouseQuelle: Hansen 2009Themenbezogene, integrierte, zeitorientierte und permanente Datensammlung Entscheidungs-unterstützung für die Führungsebene

Keine operativen Daten Trennung von operativen Systemen (bspw. ERP) Komponenten zur Datenbescha#ung und Aufbereitung

Beispiel: Architektur SAP Data Warehouse

DatenwürfelQuelle: Goméz 2009

Data MiningDatenanalyse OLAPKritik: Data Warehouse Systeme analysieren keine operativen Daten und durch das periodische Laden sind die Ergebnisse nicht immer aktuell.ReportingAuswertungsmethodenQuelle: Hansen 2009Werkzeuge für Standardberichte- und Listen Ad-hoc querys Gra!sche und tabellarische Auswertung

Suche nach Trends und Mustern Neuronale Netze oder künstliche Intelligenz Ausgangspunkt für neue Erkenntnisse

In-Memory: In-Memory TechnologyQuelle: Plattner 2011Traditionell: Permanente SpeicherungVerarbeitungZwischenspeicherBack UpVerarbeitungPermanente SpeicherungSAP HANAOracle Times TenDBIBM solidDBDatenerhaltung im Arbeitsspeicher ca. 100 mal schnellerZugri#szeit: 0,0000001 s1MB Lesen: 0,00025 sZugri#szeit: 0,005 sMB Lesen: 0,03 s

DatenvielfaltSonstigeMaschinen- und SensordatenWebshopsERP-, CRM-, SCM-SystemeInternetSocial MediaDatenquellen

Leistung heutiger InformationssystemeStandardberichteAdhoc-BerichteAbfragen/DrilldownAlarmeWas ist passiert?Wie viele, wie oft, wo?Wo genau ist das Problem?Welche Handlungen sind erforderlich?Grad an "Intelligence"WettbewerbsvorteilQuelle: Davenport/Harris 2007, S. 8

Anstieg der DatenmengenQuelle: Bitkom

Aktueller Stand

Aufbereitung von ERP-Daten Nutzung von Filtern- und Selektionskriterien Ggf. weiter selektierbar Standard ERP - Funktion

Integrierte Planungsfunktion Nutzung vergangenheitsorientierter Daten zur Zukunftsprognose Simulationsfunktion Erweiterte ERP-Funktion

Beispiel für ein Management Cockpit / Dashboard Anbieter im Bereich Business Intelligence Reporting-, Analyse- und Monitoring Software

Einstellung zu Business AnalyticsTendenziell steht das Management der Thematik o#ener gegenüber.Tri!t voll zuTri!t eher zuTri!t eher nicht zuTri!t nicht zu2,3 %16,3 %41,9 %39,5 %16,1 %24,1 %47,1 %12,6 %Die Mitarbeiter unseres Unternehmens scheuen den Einsatz von Analysetools nicht.Unser Top Management befürwortet den Einsatz analytischer Methodenn = 115

Verwendete Datenquellen für AnalyseFür die Analyse werden eher strukturierte Daten verwendet.Banken / VersicherungenHandelManufacturing0%%25%%50%%75%%100%%Customer-Relationship-ManagementEnterprise-Resource-Planning-SystemePoint of SaleSocial MediaExterne MarktforschungsdatenWebsitesn = 115

Ursachen für die erschwerte Nutzung

Fazit Industrieunternehmen

Lernzielfragen

Systems. In Buhl/ Hans Ulrich: Business & Information Systems Engineering, Band 3, Ausgabe 6. Springer Gabler | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH Plattner, Hasso / Zeier, Alexander (2011): In-Memory

Data Management. An In"ection Point for Enterprise Applications. Springer-Verlag Berlin HeidelbergLiteratur

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