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Mit Online Analytical Processing (OLAP) bezeichnet man die Analyse und Auswertung von multidimensional aufbereiteten Daten ( Multidimensionale Daten), um Informationen für Unternehmensentscheidungen zu gewinnen.
OLAP strukturiert Daten auf hierarchische Weise und erlaubt in der Regel sowohl Einzel- als auch Trendanalysen sowie die Zusammenfassung und Rotation von Daten für Vergleichsberechnungen. OLAP beschreibt auch eine Kategorie von Werkzeugen (OLAP-Werkzeuge), die aus dem Datenbestand eines Unternehmens geschäftsrelevante mehrdimensionale Datenverknüpfungen extrahieren und deren Analyse aus verschiedenen Blickwinkeln (Dimensionen) ermöglichen.
Dazu wird zunächst ein Extrakt aus der relationalen Datenbank entnommen, in eine denormalisierte Form gebracht und in einem multidimensionalen Datenwürfel ( PowerCube) abgelegt. Auf diesen lassen sich mit den entsprechenden Werkzeugen die oben beschriebenen Analysen ausführen ( Funktionsumfang von Business Intelligence-Lösungen).
Unter diesem Begriff versteht man einfache Kopien operationaler Datenbanken mit oder ohne Zeitstempel (in den Datensätzen). Diese sind im Gegensatz zu Data Warehouses oder Data Marts noch nicht subjektorientiert, sondern wie das operationale Quellsystem noch transaktionsorientiert.
Data Warehouses werden oftmals aus diesen Operational Datastores unter Verwendung von Data Transformation gefüllt.
Operative Datenbanksysteme unterstützen in Form des Online Transaction Processing (OLTP) die Abwicklung von Interaktionen (z. B. Akquisition) und Transaktionen (z. B. Verkauf von Produkten und Dienstleistungen) mit Marktpartnern. Sie eignen sich häufig nicht dazu, entscheidungsrelevante Informationen zu liefern, um managementorientierte Fragestellungen zu beantworten.
Insbesondere die Anforderungen der analytischen und planerischen Aufgabenstellung können OLTP-Systeme nur schwer erfüllen, da sie für derartige Fragestellungen nicht konzipiert wurden. Dies äußert sich zum Beispiel dadurch, dass sie für einen schnellen Schreib-, nicht aber für einen schnellen Lesezugriff optimiert sind.
Management by Objectives (MbO), also durch Zielvereinbarungen, gibt es seit 50 Jahren. Seitdem Peter Drucker im Jahr 1954 „The Practice of Management“ veröffentlichte, beschäftigen sich Manager mit der Mission und den Zielen ihrer Geschäftsaktivitäten.
Klar definierte Zielsetzungen sind zur Voraussetzung für ein effektives Management geworden.
Die Balanced Scorecard ergänzt diesen Managementgrundsatz, indem sie präzise Messgrößen oder Indikatoren (Measures) eingeführt hat, die den Status und Fortschritt im Hinblick auf das jeweils angestrebte Ziel messen können. Die Strategie muss also eine Aussage darüber enthalten, was erfolgsentscheidend ist, damit das gesetzte Ziel erreicht wird. Solche Aussagen sollten in einem aktionsbezogenen Stil oder im Imperativ formuliert sein.
Beispiele für jede der vier BSC-Perspektiven:
„Steigert den Marktanteil mit bestehenden Kunden!“ (Finanzperspektive)
„Verbessert die Serviceorientierung!“ (Kundenperspektive)
„Optimiert die Liefertreue durch digitalisierte Geschäftsprozesse!“ (interne Perspektive)
„Verbindet Anreize mit Aufgaben, um die Mitarbeiterzufriedenheit zu steigern!“(Lernen & Wachstum)
Datenzugriffsstandard von Microsoft, um herstellerunabhängig auf Daten mit einer gemeinsamen Schnittstelle zugreifen zu können.
Es besteht aus mehreren Bibliotheken mit in der Programmiersprache C geschriebenen Funktionen, die es einer Applikation erlauben, sich mit einer Datenbank zu verbinden, SQL-Befehle abzusetzen und die Abfrageergebnisse zu empfangen.
Der Vorteil von ODBC ist, dass die Anwendungssoftware eine einzige Datenbankschnittstelleunterstützen muss, nämlich ODBC, egal, welche physische Datenbank hinter dem ODBC-Treiber existiert. ODBC verarbeitet Zugriffsbefehle in SQL.
Marketingkonzept zur gezielten und personalisierten Kundenansprache (auch: 1 zu 1-Marketing).
Basiert auf der datenbankgestützten Speicherung und Auswertung von möglichst detaillierten kundenspezifischen Informationen.
Erlaubt es, Kunden im Internet oder E-Commerce persönlich anzusprechen. Die persönliche Beziehung zwischen Anbieter und Käufer kann durch personalisierte Web-Seiten, maßgeschneiderte E-Mail-Services, „Business by Profiles“ (Erstellung von Kundenprofilen) sowie durch die Einbeziehung des Wissens der Call-Center-Mitarbeiter hergestellt werden.
Mit Hilfe von Statistikmodulen können Kauf- und Surfverhalten der Kunden genau analysiert werden. Die Ergebnisse können über Produktdatenbanken in eine individuelle Angebotserstellung (hinsichtlich Preis, Produktpalette etc.) transferiert werden.
Eines der häufigsten Bedenken vor allem von privaten Internet-Anwendern gegenüber dem eCommerce ist die Sicherheit der Bezahlung.
Der Sicherheitsaspekt bezieht sich auf die reine Übertragung von Daten (es muss sichergestellt sein, dass die Daten nicht manipuliert werden können) und die garantierte und nicht stornierbare Gutschrift des Betrages auf dem Konto des Anbieters.
Das eigentliche Problem hierbei ist, dass sich weder Verkäufer noch Käufer von der wahren Identität des anderen so einfach überzeugen können, was dem potentiellen Missbrauch prinzipiell Tür und Tor öffnet.
Online-Zahlungssysteme versuchen mehr oder weniger gut dieses Problem zu lösen. Die hier angebotenen Lösungen verlagern das Risiko heute noch entweder auf die Seite des Käufers (=garantierte und nicht stornierbare Gutschrift des Betrages beim Verkäufer) oder auf die Seite des Verkäufers (= Lieferung ohne gesicherten Zahlungseingang, Lastschriftverfahren).
Ziel von Online-Bestellungen ist es meist, die Waren bereits schon am nächsten Tag beim Besteller zu haben, aber die Umstände sind manchmal dagegen.
Hier ist es überaus hilfreich, wenn der Besteller die Möglichkeit hat, sich über den aktuellen Status seiner Bestellung zu jeder Zeit zu informieren. Order-Tracking erlaubt dies.
Hierzu ist es notwendig, dass die eCommerce-Site voll in die bestehende Backoffice Infrastruktur integriert werden kann. Ein solcher Service erhöht die Kundenzufriedenheit und damit die Kundenbindung.