Was sind datenbasierte EUS?

Abb. 3: Datenbasiertes EUS

Typische Fragen, die von einem datenbasierten EUS beantwortet werden können: Wie viel Spülmittel wurde insgesamt im Dezember 2003 verkauft? Vergleiche den Spülmittelumsatz in St. Gallen mit dem Umsatz dieses Produktes in Genf über die letzten vier Monate. Welches Spülmittel wird von Geschäftsfrauen über fünfzig, welche regelmässig das Magazin "Gala" kaufen, bevorzugt?

Solche Fragen können durch ein datenbasiertes EUS beantwortet werden. Datenbasierte EUS helfen, Entscheidungen vorzubereiten, indem sie zurückliegende Entwicklungen aufdecken und Beziehungen und Muster identifizieren.

Zwei Gruppen von datenbasierten EUS:

• Mit OLAP kann man riesige Datenmengen interaktiv und spontan untersuchen, um die für eine Entscheidung notwendige Information zu sammeln.
• Data-Mining erlaubt das automatische Finden von Strukturen in grossen Datenbanken, wie etwa Beziehungen oder Muster. Die darauf basierenden Datenmodelle erlauben das Verstehen von Datenstrukturen (Was wird normalerweise mit Spaghetti gekauft?), das Aufstellen von Annahmen (Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein Kunde, der ein Paket Spaghetti kauft, auch eine Flasche Wein kauft?) und das Finden der naheliegensten Erklärung (Aus den Einkäufen dieser Person schliessend, wird sie heute Abend ein Dinner geben. ).

Datenbasierte EUS geben dem Benutzer Zugriff auf riesige Datenmengen, die aus ganz verschiedenen Quellen (internen und externen) stammen können und auf denen er Anfragen in Echtzeit durchführen kann. Ein datenbasiertes EUS erlaubt die Überführung grosser Datenmengen in sinnvolle und leicht lesbare Unternehmensinformationen.

Ein datenbasiertes EUS kann ebenfalls über Modelle verfügen, jedoch sind diese im Allgemeinen sehr einfach und werden nur verwendet, um Informationen wie Durchschnittswerte oder Summen zu berechnen.

Heutzutage werden solche grossen Datenmengen in Data-Warehouses gespeichert.