Einsatzpotentiale von Data Mining und OLAP als Bestandteile moderner Managementunterstützungssysteme
Diplomarbeit über Data Mining und OLAP‑Systeme
Fundierter Einblick in Data Mining und OLAP: Strategische Entscheidungen datenbasiert treffen und Managementprozesse gezielt verbessern.
Kurz und knapp
- Fundierte Diplomarbeit aus dem Jahr 2005 zum Einsatz von Data Mining und OLAP in modernen Managementunterstützungssystemen, bewertet mit der Note 1,3.
- Veranschaulicht, wie Unternehmen Daten für fundierte Managemententscheidungen, strategische Planung und die Kontrolle von Unternehmenszielen nutzen können.
- Zeigt, wie OLAP Unternehmensdaten aus unterschiedlichen Perspektiven analysiert und Data Mining verborgene Muster, Zusammenhänge sowie Entwicklungstendenzen aufdeckt.
- Verbindet theoretische Grundlagen des Managements mit praktischen Anwendungen von Informationssystemen in den Bereichen Business Intelligence und Informationsmanagement.
- Geeignet für Studierende, Führungskräfte, Unternehmensberater sowie alle, die sich mit datenorientierter Unternehmensführung und Managementsupport beschäftigen.
- Bietet eine kompakte, wissenschaftlich fundierte Orientierung dazu, wie aus Unternehmensdaten strategisch nutzbares Wissen entsteht und Risiken frühzeitig erkannt werden können.
Beschreibung:
Einsatzpotentiale von Data Mining und OLAP als Bestandteile moderner Managementunterstützungssysteme zeigt, wie Unternehmen Daten gezielt für fundierte Managemententscheidungen nutzen können. Die Diplomarbeit aus dem Jahr 2005 im Fachbereich BWL – Informationswissenschaften und Informationsmanagement wurde an der Verwaltungs- und Wirtschaftsakademie Essen mit der Note 1,3 bewertet.
Management bedeutet, Ziele zu definieren, Strategien abzuleiten und das Verhalten im Unternehmen zielgerichtet zu beeinflussen. Doch welche Zielvorgaben sind wirklich sinnvoll? Die Arbeit setzt genau an dieser zentralen Herausforderung an und untersucht, wie Data Mining und OLAP als Bestandteile moderner Managementunterstützungssysteme zur Entscheidungsfindung beitragen können.
Stellen Sie sich einen Manager vor, der vor einer wichtigen Entscheidung steht: Die Umsätze entwickeln sich uneinheitlich, bestimmte Kundengruppen reagieren unterschiedlich auf Angebote und die bisherigen Strategien liefern kein eindeutiges Bild. Mithilfe von OLAP lassen sich Unternehmensdaten aus verschiedenen Perspektiven analysieren. Data-Mining-Verfahren können zusätzlich verborgene Zusammenhänge, Muster und Entwicklungstendenzen aufdecken. Aus einer unübersichtlichen Datenmenge entsteht so eine belastbare Grundlage für die nächste strategische Entscheidung.
Die Arbeit verbindet theoretische Grundlagen des Managements mit den praktischen Möglichkeiten moderner Informationssysteme. Sie erläutert, wie Visionen, Handlungsstrategien und konkrete Zielgrößen zusammenwirken und welche Bedeutung aktuelle sowie vergangene Unternehmensdaten für die Steuerung besitzen. Dadurch wird verständlich, welchen Beitrag analytische Systeme zur Planung, Kontrolle und Bewertung von Unternehmenszielen leisten können.
Für Studierende, Führungskräfte, Unternehmensberater und alle, die sich mit Informationsmanagement beschäftigen, bietet der Titel einen fundierten Einblick in die Einsatzpotentiale von Data Mining und OLAP als Bestandteile moderner Managementunterstützungssysteme. Leser erfahren, wie datenbasierte Analysen Entscheidungsprozesse unterstützen, Chancen sichtbar machen und Risiken frühzeitig erkennbar werden lassen.
Als Fachbuch aus den Bereichen Bücher, Fachbücher, Wirtschaft und Weitere Fachbereiche eignet sich die Diplomarbeit besonders für die vertiefte Auseinandersetzung mit Business Intelligence, Managementsupport und datenorientierter Unternehmensführung. Wer verstehen möchte, wie aus Daten strategisch nutzbares Wissen entsteht, erhält mit diesem Werk eine kompakte und wissenschaftlich fundierte Orientierung.
Letztes Update: 15.08.2026 04:14
Praktische Tipps
- Geeignet für Studierende, Führungskräfte und Berater, die Business Intelligence, Managementunterstützung und datenbasierte Unternehmensführung wissenschaftlich einordnen möchten.
- Grundkenntnisse in Betriebswirtschaft und Informationsmanagement erleichtern den Einstieg; für die beschriebenen Data-Mining- und OLAP-Konzepte ist jedoch kein tiefes Programmierwissen erforderlich.
- Arbeiten Sie kapitelweise und übertragen Sie die Beispiele auf ein eigenes Szenario, etwa die Analyse von Umsatz, Kundengruppen und Angebotsreaktionen; markieren Sie dabei Definitionen, Verfahren und Managementziele getrennt.
- Erstellen Sie beim Lesen eine Vergleichstabelle: OLAP dient vor allem zur interaktiven Betrachtung vorhandener Daten nach Dimensionen, während Data Mining Muster, Zusammenhänge und Prognosen aus Datenbeständen ableitet.
- Vertiefen Sie die Inhalte mit aktueller Literatur zu Business-Intelligence-Architekturen, Data Warehousing, Datenschutz sowie maschinellem Lernen, da die Diplomarbeit aus dem Jahr 2005 stammt und heutige Technologien nur begrenzt abbildet.