IT-basierteKennzahlenanalyseimProvisionsexkasso
©2011
Bachelorarbeit
72 Seiten
Zusammenfassung
Inhaltsangabe:Einleitung:
Aufbau des Buches:
Dieses Buch gliedert sich in fünf Kapitel.
Im ersten Kapitel wird zum einen die Motivation für diese Studie erläutert und zum anderen das Unternehmen näher beschrieben, in dem diese Studie durchgeführt wird. Das zweite Kapitel liefert die Grundlagen, die relevant sind, um die darauf folgenden Inhalte zu verstehen und nachvollziehen zu können. Kapitel drei befasst sich mit der genaueren Analyse des Themas. Die momentane Situation wird beschrieben und es wird ein Vorschlag vorgestellt, wie sie zukünftig verbessert werden kann. In Kapitel vier folgen konkrete Hinweise für die Umsetzung. Das Buch endet im fünften Kapitel mit der Bewertung der Ergebnisse und einem abschließenden Fazit und Ausblick zu diesem Thema.
Fachbegriffe und erklärungsbedürftige Ausdrücke werden im nachfolgenden Glossar näher erläutert. Sie sind beim ersten Auftreten kursiv und mit Sternchen markiert. Verwendete Abkürzungen können im Abkürzungsverzeichnis nachgeschlagen werden und stehen beim ersten Auftreten im Text in Klammern hinter dem dazugehörigen Ausdruck. Quellenangaben sind mit eckigen Klammern und kursiv kenntlich gemacht.
Beschreibung des Unternehmens:
Bei dem Unternehmen, in dem diese Studie durchgeführt wurde, handelt es sich um eine Versicherung, die als Haftpflichtversicherungsanstalt gegründet wurde und mittlerweile nicht nur Spezialversicherer der Bauwirtschaft ist, sondern auch einer der größten deutschen Auto- und Haftpflichtversicherer. Sie beschäftigt zurzeit ca. 2600 Mitarbeiter, davon sind etwa 250 in der Informatik tätig.
Problemstellung und Motivation:
Aussagefähige Kennzahlen werden benötigt, um die Zusammenhänge und Entwicklungstendenzen in einem Unternehmen in einfacher und konzentrierter Form wiederzugeben. Deswegen werden fast in jedem Unternehmen Kennzahlen erarbeitet, aber nur in wenigen Fällen richtig interpretiert und tatsächlich damit auch effektiv gearbeitet. Häufig handelt es sich um überflüssige Kennzahlen, die wahllos zusammengestellt werden, aber nicht dem echten Bedarf des Unternehmens gerecht werden. Dafür sind unter anderem folgende Gründe verantwortlich:
- Im Mittelpunkt stehen vergangenheitsorientierte, finanzwirtschaftliche Kennzahlen, die keine Hinweise für Strategieempfehlungen geben.
- Nichtmonetäre Kennzahlen fehlen.
- Eine Interpretation von einzelnen Kennzahlen zu Analysefeldern fehlt.
- Informationsüberflutung (zu viele und vor allem ungeeignete Kennzahlen).
Aus der […]
Aufbau des Buches:
Dieses Buch gliedert sich in fünf Kapitel.
Im ersten Kapitel wird zum einen die Motivation für diese Studie erläutert und zum anderen das Unternehmen näher beschrieben, in dem diese Studie durchgeführt wird. Das zweite Kapitel liefert die Grundlagen, die relevant sind, um die darauf folgenden Inhalte zu verstehen und nachvollziehen zu können. Kapitel drei befasst sich mit der genaueren Analyse des Themas. Die momentane Situation wird beschrieben und es wird ein Vorschlag vorgestellt, wie sie zukünftig verbessert werden kann. In Kapitel vier folgen konkrete Hinweise für die Umsetzung. Das Buch endet im fünften Kapitel mit der Bewertung der Ergebnisse und einem abschließenden Fazit und Ausblick zu diesem Thema.
Fachbegriffe und erklärungsbedürftige Ausdrücke werden im nachfolgenden Glossar näher erläutert. Sie sind beim ersten Auftreten kursiv und mit Sternchen markiert. Verwendete Abkürzungen können im Abkürzungsverzeichnis nachgeschlagen werden und stehen beim ersten Auftreten im Text in Klammern hinter dem dazugehörigen Ausdruck. Quellenangaben sind mit eckigen Klammern und kursiv kenntlich gemacht.
Beschreibung des Unternehmens:
Bei dem Unternehmen, in dem diese Studie durchgeführt wurde, handelt es sich um eine Versicherung, die als Haftpflichtversicherungsanstalt gegründet wurde und mittlerweile nicht nur Spezialversicherer der Bauwirtschaft ist, sondern auch einer der größten deutschen Auto- und Haftpflichtversicherer. Sie beschäftigt zurzeit ca. 2600 Mitarbeiter, davon sind etwa 250 in der Informatik tätig.
Problemstellung und Motivation:
Aussagefähige Kennzahlen werden benötigt, um die Zusammenhänge und Entwicklungstendenzen in einem Unternehmen in einfacher und konzentrierter Form wiederzugeben. Deswegen werden fast in jedem Unternehmen Kennzahlen erarbeitet, aber nur in wenigen Fällen richtig interpretiert und tatsächlich damit auch effektiv gearbeitet. Häufig handelt es sich um überflüssige Kennzahlen, die wahllos zusammengestellt werden, aber nicht dem echten Bedarf des Unternehmens gerecht werden. Dafür sind unter anderem folgende Gründe verantwortlich:
- Im Mittelpunkt stehen vergangenheitsorientierte, finanzwirtschaftliche Kennzahlen, die keine Hinweise für Strategieempfehlungen geben.
- Nichtmonetäre Kennzahlen fehlen.
- Eine Interpretation von einzelnen Kennzahlen zu Analysefeldern fehlt.
- Informationsüberflutung (zu viele und vor allem ungeeignete Kennzahlen).
Aus der […]
Leseprobe
Inhaltsverzeichnis
Angelina Jung
IT-basierte Kennzahlenanalyse im Provisionsexkasso
ISBN: 978-3-8428-2245-0
Herstellung: Diplomica® Verlag GmbH, Hamburg, 2011
Zugl. Fachhochschule für die Wirtschaft Hannover, Hannover, Deutschland,
Bachelorarbeit, 2011
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© Diplomica Verlag GmbH
http://www.diplomica.de, Hamburg 2011
II
Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis ... IV
Tabellenverzeichnis ... V
Abkürzungsverzeichnis ... VI
1 Einleitung ... 1
1.1 Aufbau des Buches ... 1
1.2 Beschreibung des Unternehmens ... 2
1.3 Problemstellung und Motivation ... 2
2 Grundlagen ... 4
2.1 Kennzahlen ... 4
2.1.1 Definition ... 4
2.1.2 Der Kreislauf der Kennzahlenauswertung ... 5
2.2 Operationelle und analytische Informationssysteme ... 7
2.2.1 Unterschiede ... 8
2.2.2 Multidimensionalität ... 9
2.3 Data Warehouse ... 13
2.3.1 Definition ... 13
2.3.2 Architektur ... 14
2.3.3 Nutzenpotenziale ... 16
2.3.4 Extraktion, Transformation und Laden von Daten ... 18
2.4 Datenbankschemata für ein Data Warehouse ... 19
2.4.1 Sternschema ... 19
2.4.2 Schneeflockenschema ... 23
2.4.3 Galaxy-Schema ... 24
2.5 SAP Business Information Warehouse ... 25
2.5.1 Definition ... 26
III
2.5.2 Architektur ... 26
2.5.3 Grundlegende Begriffe ... 27
2.5.4 Erweitertes Starschema ... 29
3 Analyse ... 31
3.1 Operative Systemlandschaft ... 31
3.2 Data Warehouse Systemlandschaft ... 34
3.3 Ist-Zustand ... 35
3.3.1 Vergütungsarten ... 35
3.3.2 Maßgebliche Kennzahlen ... 37
3.3.3 Verantwortung und Vorgehensweise beim Kennzahlenreporting ... 37
3.4 Soll-Zustand ... 39
3.4.1 Maßgebliche Kennzahlen ... 39
3.4.2 Datenquelle und Datenziel ... 40
3.4.3 Verantwortung und Vorgehensweise beim Kennzahlenreporting ... 41
3.4.4 SWOT-Analyse ... 41
4 Hinweise für die Umsetzung ... 44
4.1 Modellierung des Info-Cubes ... 44
4.2 Definition der Übertragungs- und Fortschreibungsregeln ... 45
4.3 Ladeprozessmanagement ... 47
4.4 Erstellen einer Query ... 48
4.5 Berechtigungen und Berechtigungsverwaltung... 48
4.6 Aufwandsschätzung ... 49
5 Konklusion ... 52
5.1 Bewertung der Ergebnisse ... 52
5.2 Fazit und Ausblick ... 53
Anhang ... i
Glossar ... vi
Literaturverzeichnis ... x
IV
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1: Kreislauf der Kennzahlenauswertung ... 5
Abbildung 2: Beispiel für einen Datenwürfel ... 10
Abbildung 3: Slicing und Dicing ... 11
Abbildung 4: Roll-up und Drill-down ... 12
Abbildung 5: Hauptmerkmale eines Data Warehouse ... 13
Abbildung 6: Architektur eines Data Warehouse ... 15
Abbildung 7: Continuous Improvement ... 17
Abbildung 8: Beispiel für ein Sternschema ... 20
Abbildung 9: Sternschema ... 21
Abbildung 10: Schneeflockenschema ... 24
Abbildung 11: Galaxy-Schema ... 25
Abbildung 12: Erweitertes Starschema ... 30
Abbildung 13: Operative Systemlandschaft ... 33
Abbildung 14: Abschluss- und Bestandsprovision ... 36
Abbildung 15: Kennzahlenreporting ... 38
Abbildung 16: Datenfluss ... 46
V
Tabellenverzeichnis
Tabelle 1: Unterschiede zwischen OLTP- und OLAP-Systemen ... 9
Tabelle 2: Ausprägungen der Faktentabelle Verkäufe ... ii
Tabelle 3: Ausprägungen der Dimensionstabelle Zeit ... ii
Tabelle 4: Ausprägungen der Dimensionstabelle Filialen ... ii
Tabelle 5: Ausprägungen der Dimensionstabelle Produkte ... iii
Tabelle 6: Ausprägungen der Dimensionstabelle Kunden ... iii
Tabelle 7: Ausprägungen der Dimensionstabelle Verkäufer ... iii
VI
Abkürzungsverzeichnis
BEx
Business Explorer
BW
Business Information Warehouse
CATS
Cross Application Time Sheet
ETL
Extraktion, Transformation und Laden (von Daten)
FS-CD
Financial Services Collections and Disbursements
FS-ICM
Financial Services Incentive and Comission Management for Insurance
KAMPINO Komposit-Anwendungs-Management Prozessorientiert & Innovativ
KPI
Key Performance Indicators
MIS
Management Information System
ODS
Operational Data Store
OLAP
On Line Analytical Processing
OLTP
On Line Transaction Analytical Processing
PANDA Partnerdatenbank
PSA
Persistent Staging Area
VII
SAP
Systeme, Anwendungen, Produkte
SAP ERP
SAP Enterprise Resource Planning
SAP HR
SAP Human Resource Management
SAP ZGP
SAP Zentraler Geschäftspartner
SID
Surrogate-ID
SQL
Structured Query Language
SWOT
Strengths, Weaknesses, Opportunities, Threats
TKV
Technische Koordination und Vertriebscontrolling
1
1
Einleitung
1.1 Aufbau des Buches
Dieses Buch gliedert sich in fünf Kapitel.
Im ersten Kapitel wird zum einen die Motivation für diese Studie erläutert und zum
anderen das Unternehmen näher beschrieben, in dem diese Studie durchgeführt wird.
Das zweite Kapitel liefert die Grundlagen, die relevant sind, um die darauf folgenden
Inhalte zu verstehen und nachvollziehen zu können. Kapitel drei befasst sich mit der
genaueren Analyse des Themas. Die momentane Situation wird beschrieben und es
wird ein Vorschlag vorgestellt, wie sie zukünftig verbessert werden kann. In Kapitel vier
folgen konkrete Hinweise für die Umsetzung. Das Buch endet im fünften Kapitel mit
der Bewertung der Ergebnisse und einem abschließenden Fazit und Ausblick zu diesem
Thema.
Fachbegriffe und erklärungsbedürftige Ausdrücke werden im nachfolgenden Glossar
näher erläutert. Sie sind beim ersten Auftreten kursiv und mit Sternchen markiert.
Verwendete Abkürzungen können im Abkürzungsverzeichnis nachgeschlagen werden
und stehen beim ersten Auftreten im Text in Klammern hinter dem dazugehörigen
Ausdruck. Quellenangaben sind mit eckigen Klammern und kursiv kenntlich gemacht.
2
1.2 Beschreibung des Unternehmens
Bei dem Unternehmen, in dem diese Studie durchgeführt wurde, handelt es sich um
eine Versicherung, die als Haftpflichtversicherungsanstalt gegründet wurde und mitt-
lerweile nicht nur Spezialversicherer der Bauwirtschaft ist, sondern auch einer der
größten deutschen Auto- und Haftpflichtversicherer. Sie beschäftigt zurzeit ca. 2600
Mitarbeiter, davon sind etwa 250 in der Informatik tätig.
1.3 Problemstellung und Motivation
Aussagefähige Kennzahlen* werden benötigt, um die Zusammenhänge und Entwick-
lungstendenzen in einem Unternehmen in einfacher und konzentrierter Form wieder-
zugeben. Deswegen werden fast in jedem Unternehmen Kennzahlen erarbeitet, aber
nur in wenigen Fällen richtig interpretiert und tatsächlich damit auch effektiv gearbei-
tet. Häufig handelt es sich um überflüssige Kennzahlen, die wahllos zusammengestellt
werden, aber nicht dem echten Bedarf des Unternehmens gerecht werden. Dafür sind
unter anderem folgende Gründe verantwortlich:
¾ Im Mittelpunkt stehen vergangenheitsorientierte, finanzwirtschaftliche Kenn-
zahlen, die keine Hinweise für Strategieempfehlungen geben
¾ Nichtmonetäre
1
Kennzahlen fehlen
¾ Eine Interpretation von einzelnen Kennzahlen zu Analysefeldern fehlt
¾ Informationsüberflutung (zu viele und vor allem ungeeignete Kennzahlen)
1
Nichtmonetäre Kennzahlen stehen meist nicht unmittelbar zur Verfügung, sondern müssen durch Auf-
schreibung oder Auswertung vorhandener Daten ermittelt werden, z.B. Anzahl der eingegangenen An-
träge, Anzahl der Kundenkontakte, Durchlaufzeit. [Quelle: Int 04]
3
Aus der Motivation heraus, diese eben beschrieben Fehler zu vermeiden und Kennzah-
len vorteilhaft zu nutzen, werden in dieser Studie der Prozess und die entsprechenden
Zahlungsströme des Provisionsexkassos* in der oben beschriebenen Versicherung im
Hinblick auf Kennzahlen analysiert. Um die Kennzahlen effektiv nutzen zu können und
mit ihrer Hilfe Geschäftsprozesse besser analysieren und unterstützen zu können, ent-
hält dieses Buch eine abschließende Empfehlung für die Versicherung, wie mit den
Kennzahlen aus dem Provisionsexkasso zukünftig umgegangen werden soll.
4
2
Grundlagen
2.1 Kennzahlen
In den folgenden beiden Unterkapiteln wird der Begriff der Kennzahlen definiert und
der Kreislauf der Kennzahlenauswertung näher erläutert. Der Fokus liegt dabei auf den
betriebswirtschaftlichen und nicht auf den technischen Kennzahlen.
Relevant für diese Studie sind diejenigen Kennzahlen, die das Provisionsexkasso betref-
fen. Provisionsexkasso ist ein Begriff aus dem Finanzwesen und beschäftigt sich mit
dem Transaktionsvorgang von Leistungen, in dem Fall mit der Auszahlung des Entgelts,
das die Vermittler* und Makler* der Versicherung für ihre Tätigkeit bekommen.
2.1.1 Definition
Kennzahlen sind, wie es in der wissenschaftlichen Literatur heißt, Zahlen, die quantita-
tiv erfassbare Sachverhalte in konzentrierter Form erfassen. Sie erläutern und veran-
schaulichen wichtige unternehmerische Tatbestände und zeigen die rationalen Ar-
beitsabläufe und möglichen Entwicklungstendenzen eines Unternehmens auf. Dabei
erfasst jede Kennzahl einen engen Ausschnitt der komplexen Realität und stellt demzu-
folge ein grobes Abbild der Wirklichkeit dar.
Betriebswirtschaftliche Kennzahlen müssen folgende Anforderungen erfüllen:
¾ Eine Beurteilung ermöglichen, ob und in welchem Umfang die Aufgaben und
Ziele eines Unternehmens erreicht wurden
¾ Ansatzpunkte für eine neue Planung und neue Ziele liefern
5
¾ Zusammenhänge und Entwicklungstendenzen erkennen lassen
¾ Eine Orientierung über die Situation und den Standort des eigenen Unterneh-
mens im Vergleich zur Konkurrenz geben
¾ Ansatzpunkte für eine zielorientierte Unternehmenspolitik liefern und eine
permanente Erfolgskontrolle ermöglichen
¾ Die Basis für eine wertorientierte und wertsteigernde Unternehmensführung
bieten
Insgesamt sind Kennzahlen ein unverzichtbares unternehmerisches Instrument jeder
Unternehmensführung und ein wichtiges Analyseinstrument zur rechtzeitigen Erken-
nung möglicher Schwachstellen. [Quellen: PREIßLER 2008, KÜTZ 2007]
2.1.2 Der Kreislauf der Kennzahlenauswertung
Die Auswertung auf Basis von Kennzahlen hat üblicherweise einen immer gleich blei-
benden Ablauf. Die folgende Graphik zeigt die notwendigen Schritte von der Kenn-
zahlenermittlung über den Vergleich der Daten bis zur Ursachenanalyse:
1. Kennzahlen-
ermittlung
4. Soll-Ist-Vergleich
3. Zeitvergleich
2. Kennzahlen-
darstellung
5. Externer
Kennzahlenvergleich
6. Kennzahlen-
beurteilung
7. Ursachenanalyse
Abbildung 1: Kreislauf der Kennzahlenauswertung
6
1)
Kennzahlenermittlung: Alle Daten müssen stets nach der gleichen Methode, re-
gelmäßig in einer lückenlosen zeitlichen Folge und so schnell wie möglich gewon-
nen werden. Es empfiehlt sich, die Daten zumindest auf vierteljährlicher Basis zur
Verfügung stehen.
2)
Kennzahlendarstellung: Zum einen müssen Kennzahlen gebildet werden und zum
anderen müssen sie leicht interpretierbar dargestellt werden. Dadurch wird so-
wohl eine sinnvolle und lückenlose Kennzahlenüberwachung als auch ein Vergleich
in der Zahlenentwicklung ermöglicht.
3)
Zeitvergleich: Zur Beurteilung der Zahlenentwicklung werden die Ist-Zahlen des
Berichtszeitraums mit den Ist-Zahlen der zugehörigen Vorperiode verglichen.
4)
Soll-Ist-Vergleich: Durch eine Gegenüberstellung von Soll- und Ist-Zahlen aus dem
gleichen Berichtszeitraum mit anschließender Abweichungsanalyse können uner-
wünschte Fehlentwicklungen aufgedeckt werden. Abweichungen zwischen oft sub-
jektiv geprägten Soll-Erwartungen und den tatsächlich verwirklichten Ist-
Ergebnissen sagen etwas über die erreichten Ziele und die Planungsgenauigkeit
aus.
5)
Externer Kennzahlenvergleich: Der externe Kennzahlenvergleich wird durchge-
führt, um das eigene Unternehmen im Verhältnis zu anderen, gleichartigen Unter-
nehmen einzuschätzen. Dabei müssen die Betriebe vergleichbar und deren Kenn-
zahlen gleich definiert sein. Eine wertvolle Art des Kennzahlenvergleichs ist das
Benchmarking
2
. Darunter versteht man einen systematischen und kontinuierlichen
Vergleich von Produkten, Dienstleistungen und Prozessen im eigenen Unterneh-
men mit denen in fremden Unternehmen, die in derselben Branche tätig sind.
6)
Kennzahlenbeurteilung: Hier geht es um die Frage der Verhältnismäßigkeit bei den
Veränderungen der Kennzahlen. Es wird geprüft, ob sich die Soll-Ist-Abweichung im
Rahmen der vorher bestimmten Toleranzgrenzen bewegt. Je direkter eine Kenn-
zahl auf angestrebte Unternehmensziele wirkt, desto enger sollte diese Toleranz-
grenze gezogen werden.
2
Deutsch: Maßstab
7
7)
Ursachenanalyse: Wurde bei der Kennzahlenbeurteilung eine Überschreitung der
Toleranzgrenzen festgestellt, wird eine Ursachenanalyse durchgeführt. Aber auch
ohne sofort ersichtliche Soll-Ist-Abweichung werden bei Schlüsselkennzahlen* Ana-
lysen durchgeführt. Schlüsselkennzahlen werden häufig auch als Key Performance
Indicators (KPI) bezeichnet und sind Kennzahlen, die den Erfolg oder die Leistungs-
fähigkeit eines Systems unmittelbar beschreiben, dazu zählen z.B. der Umsatz, der
Wareneinsatz und die Personalkosten eines Unternehmens.
[Quelle: Int 10]
Damit der Zyklus der Kennzahlenauswertung wie oben beschrieben funktionieren
kann, werden Kennzahlenvorgaben benötigt. Auch wenn betriebswirtschaftliche Kenn-
zahlen aus Daten berechnet werden, die in der Vergangenheit angefallen sind, werden
sie als Entscheidungshilfen für die Zukunft genutzt. Je eher die Kennzahlen vorliegen,
desto eher kann beurteilt und entschieden werden. [Quelle: Int 03]
2.2 Operationelle und analytische Informationssysteme
Die nächsten beiden Unterkapitel beschäftigen sich mit operationellen und analyti-
schen Informationssystemen. Nachfolgend werden die jeweiligen Eigenschaften dieser
beiden Arten genannt und ihre Unterschiede verdeutlicht. Das ist für diese Studie inso-
fern relevant, dass der Leser nachvollziehen kann, woher die Daten für die Kennzahlen
kommen und welche Möglichkeiten es gibt, sie zu speichern, darzustellen und für Ana-
lysezwecke bzw. als Entscheidungshilfe zu nutzen.
8
2.2.1 Unterschiede
Mit den Begriffen On Line Transaction Processing* (OLTP) und On Line Analytical Pro-
cessing* (OLAP) werden zwei unterschiedliche Formen der Datenverarbeitung be-
zeichnet. Die operationelle Datenverarbeitung (OLTP) bezieht sich auf operative
3
und
transaktionsorientierte Informations- und Datenbanksysteme. Diese Systeme begleiten
und unterstützen die Aufgabenbearbeitung auf der operativen Ebene eines Unterneh-
mens, indem sie sich auf die rasche Verarbeitung der Eingaben zahlreicher angeschlos-
sener Endnutzer konzentrieren. Dementsprechend dienen die Datenbanken der opera-
tiven Systeme hauptsächlich dazu, Transaktionen* zu verarbeiten und sind meist auf
spezielle Funktionsbereiche ausgerichtet. Als Transaktion wird eine Gruppe von zu-
sammenhängenden Datenbankoperationen bezeichnet, die eine logische Einheit dar-
stellen. Jede Transaktion wird immer vollständig oder gar nicht, aber niemals nur teil-
weise ausgeführt und überführt die Datenbank von einem konsistenten Zustand in
einen neuen konsistenten Zustand. Sollte auf Grund eines Fehlers (z.B. Kommunikati-
onsfehler oder Zugriffsverletzung) eine der Operationen nicht ausgeführt werden kön-
nen, wird die Transaktion abgebrochen, keine der Operationen ausgeführt und der
Datenbestand in den Ausgangszustand versetzt. Zum Einsatz kommen diese operatio-
nellen Systeme z.B. bei der Erfassung, Bearbeitung und Kontrolle von Kundenaufträgen
und Lagerbeständen. Im Gegensatz dazu werden Systemtechnologien, die umfangrei-
che Datenmengen enthalten und für anspruchsvolle betriebswirtschaftliche Analysen
genutzt werden, der analytischen Datenverarbeitung (OLAP) zugeordnet. Sie haben die
Aufgabe, die betrieblichen Fach- und Führungskräfte zu Analysezwecken mit Informa-
tionen zu versorgen und somit den Planungs- und Entscheidungsprozess in den Berei-
chen Strategie und Unternehmenssteuerung in einem Unternehmen zu unterstützen.
Folgende Tabelle zeigt die wichtigsten Unterschiede zwischen OLTP- und OLAP-
Systemen:
3
Als operativ werden diejenigen Tätigkeiten bezeichnet, die dem eigentlichen Zweck eines Unterneh-
mens entsprechen und mit denen ein Unternehmen Gewinne erzielen möchte.
Details
- Seiten
- Erscheinungsform
- Originalausgabe
- Jahr
- 2011
- ISBN (eBook)
- 9783842822450
- DOI
- 10.3239/9783842822450
- Dateigröße
- 5.9 MB
- Sprache
- Deutsch
- Institution / Hochschule
- Fachhochschule für die Wirtschaft Hannover – Wirtschaftsinformatik
- Erscheinungsdatum
- 2011 (November)
- Note
- 1,8
- Schlagworte
- kennzahlenanalyse provisionsexkasso data warehouse kennzahlenreporting
