Arbeitsbereiche RuCCBI

Buiness Intelligence im KrankenhausBuiness Intelligence im KrankenhausBuiness Intelligence im Krankenhaus

Im Gegensatz zur weiten Verbreitung der BI-Methoden und -Werkzeuge in Unternehmen und Verwaltungen seit Ende der 1990er Jahre finden geeignete Konzepte in deutschen Krankenhäusern nur wenig oder gar keinen Einsatz. Einhergehend mit der Umstellung der Abrechnungmodalitäten auf die sog. Fallpauschale (DRG) wird in den Krankenhäusern die dringende Notwendigkeit zum Einsatz geeigneter Steuerungsinstrumentarien deutlich. Der Arbeitsbereich "Business Intelligence im Krankenhaus" befasst sich mit der Entwicklung und Umsetzung geeigneter Methoden und Konzepte und unterstützt Krankenhäuser bei deren Umsetzung. Weiter Informationen zu Aktivitäten im Krankenhausumfeld finden sie auch in unserem KIS-Forum.

Leiter des Arbeitsbereiches: Dr. Thomas Lux

CPMCorporate Performance Management (CPM)CPM

Corporate Performance Management (CPM) versucht, die strategische Unternehmungsplanung mit Instrumenten der Unternehmungsführung so zu verknüpfen, dass die verborgenen Potenziale in allen Geschäftsprozessen aufgedeckt und eine disziplinierte, auf Zielerreichung ausgerichtete Unternehmung geformt werden kann. CPM stellt somit ein Konzept zur Überwindung der Grenzen zwischen analytischem Datenmanagement und strategischer Planung dar. CPM ist ein ganzheitlicher Ansatz, der es ermöglicht, Unternehmungsziele und Geschäftsprozesse zu messen, kontinuierlich aufeinander abzustimmen sowie konsistent zu halten und stellt einen geschlossenen Regelkreis ("closed-loop") dar, um mit Hilfe zurückliegender Geschäftsabläufe die Steuerung zukünftiger Geschäftsabläufe zu ermöglichen. CPM erweitert die Retrospektive der traditionellen BI-Systeme derart, dass sowohl die strategischen Unternehmungsziele von ihrer Formulierung bis zu ihrer Umsetzung integriert betrachtet werden als auch der geschlossene Regelkreis dafür Sorge trägt, dass die Analysen zu nachvollziehbaren und schnellen Reaktionen führen. Der Arbeitsbereich "Corporate Performance Management" behandelt unter anderem die Fragestellungen, inwiefern sich Echtzeitanalysen in Serviceorientierten Architekturen (SOA) integrieren lassen und der geschlossene Regelkreis ("closed-loop") sich in einer solchen Architektur abbilden lässt.

Leiter des Arbeitsbereiches: Dipl.-Ök. Tobias Hoppe

Data MiningData Mining zur prospektiven DatenanalyseData Mining

Als interdisziplinärer Forschungsansatz, der sowohl den Prozess der Datenanalyse als auch die Bereitstellung entsprechender Methoden zur Datenauswertung integriert, liegt mit dem Data Mining (DM) ein Konzept vor, das in Ergänzung oder als Alternative zum OLAP eine prospektive Analyse strukturierter Daten ermöglicht. Vor diesem Hintergrund bietet das DM in Zusammenhang mit Business Intelligence-Systemen Unterstützungspotenziale insbesondere für die Auswertung umfangreicher, konsolidierter und konsistenter Datenbestände, wie sie von einem Data Warehouse bereit zu stellen sind. Die Forschungstätigkeiten des RuCCBI richten sich einerseits auf die Bewertung der Leistungsfähigkeit sowie der betrieblichen Nutzungspotenziale ausgewählter DM-Verfahren, andererseits auf die Auswahl geeigneter DM-Vorgehensmodelle für die Zwecke einer Business Intelligence.

Leiter des Arbeitsbereiches: Dipl.-Ík. Martin Reifberger

Modellierung DatenstrukturenModellierung von mehrdimensionalen Datenstrukturen auf semantischer und logischer EbeneModellierung Datenstrukturen

Bei der Gestaltung von Business Intelligence-Systemen entfällt ein erheblicher Aufwand auf die Modellierung von Datenstrukturen, die so beschaffen sein sollten, dass sie den Veränderungen der Geschäftsanforderungen durch ein hohes Maß an Flexibilität begegnen können. Entsprechende Modellierungs- und Methodenvorschläge, die sowohl auf Basis relationaler als auch auf Basis mehrdimensionaler Datenbanksysteme einsetzbar sind, werden in diesem Forschungsbereich des RuCCBI untersucht und weiterentwickelt.

Leiter des Arbeitsbereiches: Prof. Dr. Peter Gluchowski

Data Warehousing und WissensmanagementData Warehousing und WissensmanagementData Warehousing und Wissensmanagement

Für die Steuerung von Unternehmungen gewinnt die Ressource Wissen im Zuge der Diskussion um ein ganzheitliches Wissensmanagement an Bedeutung. Heutige Business Intelligence-Systeme müssen deshalb erheblich erweitert werden, so dass aus einem Data Warehouse letztendlich ein Knowledge Warehouse entsteht. Fragestellungen mit der sich das RuCCBI in diesem Zusammenhang beschäftigt, sind insbesondere die Integrationsmöglichkeiten von strukturierten und unstrukturierten Daten, von unternehmensinternen und -externen Daten auf Basis von verschiedenen technischen Infrastrukturen und die Bildung von unternehmensweiten Ontologien.

Leiter des Arbeitsbereiches: Dr. Carsten Dittmar

Geoinformationssysteme (GIS) und Business Intelligence (BI)Geoinformationssysteme (GIS) und Business Intelligence (BI)Geoinformationssysteme (GIS) und Business Intelligence (BI)

Die Integration flexibler GIS-Technologien ermöglicht eine Erweiterung klassischer BI-Systeme auf der Bereitstellungs-, Analyse sowie Präsentationsschicht um eine räumliche Dimension. Der Forschungsschwerpunkt des Arbeitsbereichs liegt sowohl in der Konzeption wie auch in der technischen Realisierung geeigneter Modelle und Methoden zur Integration von GIS-Funktionalitäten in das klassische BI-Umfeld.

Leiter des Arbeitsbereiches: Dipl.-Ök. Martin Reifberger


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