Mis02 hc6v3
-
Upload
ernst-phaff -
Category
Documents
-
view
235 -
download
0
description
Transcript of Mis02 hc6v3
Presentatie titel
Rotterdam, 00 januari 2007
MIS 02BI & OLAP
Rotterdam, 00 januari 2007
maandag 10 januari 2011
inhoud
Business Intelligence, data miningOLAP
maandag 10 januari 2011
Business Intelligence
Is met name gericht inzicht te verschaffen op het verzamelen en analyseren van informatie over ‘klanten’, beslissingsprocessen, concurrentie, markttoestand en algemene economische, technologische trends, teneinde beslissingsondersteunende informatie (Intelligence) te verkrijgen.
maandag 10 januari 2011
BI Cyclus
maandag 10 januari 2011
BI cyclus
Het verzamelen en registeren van data.Het analyseren van de data om te komen tot kennis en informatie.
Het toepassen van de informatie en tot actie overgaan.
maandag 10 januari 2011
Waarom?
hoeveelheid data
tijd om te beslissen
nu 20e eeuw jaar 0 B
I-
klo
of
het belang
van BI
zal blijven toenemen
BI
maandag 10 januari 2011
Waarvoor BI?
O.a. voor:
waarnemen van relevante veranderingen in de markt;
monitoring van concurrenten;
ondersteuning van productinnovaties;
anticiperen op algemene omgevingstrends (o.a. t.a.v. overheid, macro-economische ontwikkelingen, technologie, etc.);
inzicht in variabelen t.a.v. realisatie van de strategie (monitoring prestatie-indicatoren);ontdekken van patronen in klantgedrag (b.v. door datamining);
maandag 10 januari 2011
Dataminen
“graven” in reeds beschikbare data (bv uit het MIS) om zo tot nieuwe informatie te komen.bv.
trends (data over tijd)patronen (bv bestedingspatronen, seizoensgebondenheid)cases (patronen herkennen in een bepaald voorval)marktonderzoek
maandag 10 januari 2011
Voorbeelden
Handel: juiste voorraden bestellen, distributiepatronen.Bank: voorspellen “bankroet gaan”Productie: proces stroomlijnen (opsporen bottlenecks)Verzekeringen: risico bepalen, fraude opsporenGemeente: “probleemwijken” in kaart brengen
maandag 10 januari 2011
Query
Vraag die je aan de database stelt.bv. wat is er in de maand december verkocht?
maandag 10 januari 2011
Online Transaction Processing (OLTP)
Is een groep programmaʼs om online transacties via bijvoorbeeld order verwerking, voorraad bijhouden te volgen en te bewaken.Een on-line transaction processing (OLTP) systeem is slecht in staat om analyses op de opgeslagen gegevens uit te voeren. De structuur van de gegevensopslag staat dit niet toe.De meest gebruikte oplossing om tóch tot zinvolle analyses te komen is het maken van een gegevensextract: een datawarehouse.
= eigenlijk het systeem wat we in de BCM weergeven.probleem: hij is gemaakt voor operaties, niet voor onderzoek
maandag 10 januari 2011
OLAP
Online analytical processing
Analyse van grote hoeveelheden multidimensionele data typisch afkomstig van een data warehouse.
Dit wordt meestal in een apart systeem gedaan, met data die gedupliceerd is vanuit het OLTP systeem.
maandag 10 januari 2011
OLAP
Er moet iets worden berekend: omzet of verkochte hoeveelheden, winstmarges, wachttijden, klachten.De resultaten van de berekeningen worden uitgesplitst naar dimensies (conform de analyses die men wil maken)
tijd product klant regio... Dimensies kunnen een hiërarchische structuur hebben.
maandag 10 januari 2011
OLAP concept
Stel je verkoopt iets.Op de bon staat de tijd.
nu kun je iets zeggen over hetgeen wat verkocht is en de tijd waarop.Waarschijnlijk zie je daar niets in...
Maar, wat als je meer dingen bijhoud?zoals:verkoperwinkelbetaalmethodebankrekeningnaametc.
maandag 10 januari 2011
OLAP concepten
onstaan rond een “fact” (bv. een sale, een productiehandeling, of een klacht)
(vergelijk met “moments of truth” in diensten marketing...)
Geven inzicht in dat fenomeen in de verschillende dimensies.
waar komt het het meest voor?wanneer komt het het minst voor?bij wie allemaal? of bij wie niet?
maandag 10 januari 2011
Apples
Cherries
Melons
Q4 Q1 Q2 Q3
Time Dimensie
Ve
rko
pen
Reg
io
Dim
en
sie
Miami
Denver
Chicago
Atlanta Sales
Fact
OLAP cube
maandag 10 januari 2011
Kenmerken
afkomstig uit willekeurige databases (bv. CRM of ERP).Meerder dimensie (meer dan 3 ook mogelijk).Snel data combineren.Snel een inzicht voor een bepaalde vraag.OLAP cubes zijn vaak van te voren gemaakt.
bevorderd de hoeveelheid vragen die gesteld kunnen worden.
maandag 10 januari 2011
OLTP vs. OLAP
OLTP Jan Jansen uit Broek in Waterland heeft zojuist een veilingkist tomaten besteld; voer de levering van de tomaten uit vanuit onze locatie in Broek in Waterland, maak de factuur en geef aan voorraadbeheer door dat er minder tomaten zijn.
OLAPHoeveel kisten tomaten zijn er jaarlijks verkocht vanuit de magazijnen in Noord Holland?
maandag 10 januari 2011
Wat kun je doen?
Drill downTotal sales
Total sales per city
Total sales per city per store
Total sales per city per store per month
...
SlicingNeem een horizontale of verticale snede van de kubus
Sales data for product X
Sales data for store A
DicingSales data for products X and Y, in stores A and B, during the summer
Roll-up
maandag 10 januari 2011
Terug naar de opdracht:
Geef 3 voorbeelden hoe jouw bedrijf een OLAP cube kan gebruiken.werkwijze.
Wat wil je weten? (denk als een marketeer) Welke dimensies wil je beschouwen? Wat laat een drill down, roll up, slice of dice zien? Hoe kun je met die informatie omgaan? -> zie ook pointdexter
maandag 10 januari 2011
Voorbeeld PIVOT in excel
Vragen tot nu toe?
maandag 10 januari 2011