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Im Bereich der Business Intelligence (BI) haben sich Analytische Informationssysteme (AIS) entwickelt, um Daten aus verschiedenen Quellen integriert zu analysieren und Entscheidungsträger, die sogenannten Business User, zu unterstützen. Die hohe Nutzungskomplexität und die notwendige Interaktion mit den Benutzern erfordern domänenspezifisches Analysewissen sowie ein tiefes konzeptionelles und technisches Verständnis, das oft bei Entscheidungsträgern fehlt. Dies hindert sie daran, eigenständig Informationen zu gewinnen. Analysten leiten Informationen im Auftrag der Entscheidungsträger ab, können jedoch oft nicht zeitnah auf neue Anfragen reagieren, was zu unpassenden Informationen führt. Daher besteht der Wunsch der Entscheidungsträger, sich unabhängig und zeitlich flexibel mit relevanten Informationen zu versorgen, ohne auf Analysten angewiesen zu sein. Oft nutzen sie eigene Lösungen, wie Microsoft Excel, was zu unkoordinierten BI-Artefakten führt. Ansätze aus dem Self-Service BI (SSBI) versuchen, dieses Problem zu lösen, indem Aufgaben zwischen Entscheidungsträgern, Analysten und IT neu verteilt werden. Die KNOBI-Methode zielt darauf ab, ein bestehendes AIS um SSBI-Konzepte zu erweitern, um Entscheidungsträger in die Lage zu versetzen, eigenständig adäquate Analysen durchzuführen, ohne über umfassendes technisches Wissen zu verfügen. Unterstützung für Analysten wird ebenfalls angestrebt, wobei konzeptionelle und technische Lö
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KNOBI - knowledge-based business intelligence for business user information-self-service, Matthias Mertens
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- Pubblicato
- 2013
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