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Informationslogistik-Management
Type
applied research project
Start Date
01 November 2009
End Date
31 October 2011
Status
completed
Keywords
Data Warehousing
Enterprise Information Warehousing
Business Intelligence
Informationslogistik
Business Performance Management
Corporate Performance Management
Compliance Management
Datenqualitätsmanagement
Metadatenmanagement
Description
Seit mehr als 10 Jahren ist das Institut für Wirtschaftsinformatik im Umfeld Data Warehousing und Business Intelligence tätig. In dieser Zeit hat sich vieles in diesem Umfeld verändert - sowohl organisatorisch als auch technisch:
- Die Fachbereiche ĂĽbernehmen zunehmend mehr Aufgaben und Verantwortung im Umfeld Business Intelligence
- Die individuelle Befriedigung von organisations- und personenspezifischen InformationsbedĂĽrfnissen rĂĽckt immer weiter in den Vordergrund - zunehmend verschwimmen dabei die Grenzen zwischen operativer und analytischer Information
- Die Vielfalt an Informationsprodukten (Standardreports, Ad hoc Reporting, OLAP Analysen, Dashboards, …), die dem Fachbereich angeboten werden, nimmt beständig zu
- Der Druck, analytische Informationssysteme/-infrastrukturen und entsprechende BI/DWH-Organisationseinheiten unternehmensweit effizient und synergetisch zu betreiben, erhöht sich besonders in Krisenzeiten stetig
Das CC ILM greift diese Veränderungen auf und knüpft dabei an die Ergebnisse und Erfahrungen des CC EIW an.
- Die Fachbereiche ĂĽbernehmen zunehmend mehr Aufgaben und Verantwortung im Umfeld Business Intelligence
- Die individuelle Befriedigung von organisations- und personenspezifischen InformationsbedĂĽrfnissen rĂĽckt immer weiter in den Vordergrund - zunehmend verschwimmen dabei die Grenzen zwischen operativer und analytischer Information
- Die Vielfalt an Informationsprodukten (Standardreports, Ad hoc Reporting, OLAP Analysen, Dashboards, …), die dem Fachbereich angeboten werden, nimmt beständig zu
- Der Druck, analytische Informationssysteme/-infrastrukturen und entsprechende BI/DWH-Organisationseinheiten unternehmensweit effizient und synergetisch zu betreiben, erhöht sich besonders in Krisenzeiten stetig
Das CC ILM greift diese Veränderungen auf und knüpft dabei an die Ergebnisse und Erfahrungen des CC EIW an.
Leader contributor(s)
Member contributor(s)
Funder(s)
Topic(s)
Business Intelligence
Data Warehousing
Informationslogistik
Method(s)
Empirische und konstruktivistische Methoden: Design Science
Fallstudien
Empirische Studien
Methodenentwicklung / Method Engineering
Experteninterviews
Range
Institute/School
Range (De)
Institut/School
Division(s)
Eprints ID
68068
2 results
Now showing
1 - 2 of 2
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PublicationTowards the Measurement of Business Intelligence MaturityFor the systematic evolution of interdisciplinary socio-technical systems, such as business intelligence (BI), artifacts are needed that comprehensively address multifaceted challenges. To support these strategic improvement initiatives, we proposed a BI maturity model (MM) in prior research. In this paper, we develop an approach to measure maturity of BI in organizations, thereby operationalizing our existing BI MM. In fact, a new maturity measurement instrument is developed that can be used in empirical research. According to the proposed approach, BI maturity can be calculated on the basis of 25 items and organizations are classified into five maturity levels. An exemplary application, using data from 92 organizations, shows that most organizations reside on maturity level three. Furthermore, we investigate the relationship between BI maturity and business benefits of BI. Findings showed that mature organizations have achieved significantly higher business benefits from BI than organizations on lower maturity levels.Type: conference paper
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PublicationSituational Business Intelligence Maturity Models: An Exploratory AnalysisMaturity models (MMs) are an established instrument to identify strengths and weaknesses of certain domains. Having constructed such a maturity model for the domain of Business Intelligence (BI) in prior research, we explore the influence of contextual factors on the evolution of BI maturity in organizations in this paper. Therefore, four different BI maturity models were constructed on the basis of two contextual factors company size and environment. Analyzing the four models, we found that both factors strongly affect the evolution of BI maturity in organizations.Type: conference paper
Scopus© Citations 14