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Thema3483

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Kollaborative Finanzanalyse mittels eines Semantischen Wikis

Tobias Zundel


Informationen zur Arbeit

Abschlussarbeitstyp: Diplom
Betreuer: Benedikt KämpgenMartin JunghansRudi Studer
Forschungsgruppe: Wissensmanagement

Archivierungsnummer: 3483
Abschlussarbeitsstatus: Abgeschlossen
Beginn: unbekannt
Abgabe: 13. Januar 2014

Weitere Informationen

Haben Sie Interesse, mit Ihrer Abschlussarbeit eine große Wirkung zu erzielen? Dann entwickeln Sie mit uns einen innovativen Ansatz zur Finanzanalyse.

Inhaltsverzeichnis

Einführung

Laut einer Studie verwenden herausragende Unternehmen Excel-Tabellen nur für Berichte und Präsentationen, die eigentlichen Finanzdaten sind über webbasierte Business-Intelligence-Plattformen für Entscheidungsträger erreichbar [1]. Jedoch handelt es sich bei solchen Ansätzen meist um Read-Only-Systeme; Daten werden automatisiert in ETL-Prozessen von verschiedenen Datenquellen extrahiert, vorverarbeitet, und in ein Data-Warehouse geladen. Auf dem Data-Warehouse können interaktive Analysen durchgeführt und statische Berichte erstellt werden. Die Diskussion der Finanzdaten geschieht jedoch offline, mittels Excel-Tabellen. Eine kollaborative Planung, Budgetierung, und Analyse ist häufig nicht möglich.

In dieser Abschlussarbeit soll über diesen Ansatz herausgegangen werden und mittels eines Semantischen Wikis sowie der Pivot-Analyse ein System für die kollaborative Planung, Budgetierung, und Analyse der Finanzen eines Unternehmens entwickelt werden.

Dateneingabe und Speicherung mittels eines Semantischen Wikis

Semantische Wikis haben sich in vielen Anwendungszenarion auf Grund ihrer Möglichkeit der Kombination von strukturierten und unstrukturierten Daten bewährt [2]. Als Semantische-Wiki-Technologie soll die Software Semantic MediaWiki [3] eingesetzt werden, welche am Lehrstuhl entwickelt worden ist. Mittels Semantic MediaWiki soll eine Struktur modelliert werden, die es erlaubt:

  • Allgemeine Metadaten zu finanzrelevanten Objekten zu verwalten: Projekte, Projektzeiträume, Ausgabekategorien, Personen.
  • Planungsdaten einzugeben und zu diskutieren: Personalplanung, Hiwiplanung, Reiseplanung.
  • Budgetdaten einzugeben und zu diskutieren.

Des weiteren soll eine Möglichkeit entwickelt werden, Buchungsdaten zu archivieren und zu analysieren. Dazu sollen Buchungsdaten automatisch aus einem Buchungssystem herausgelesen, in ein semantisches Datenformat (RDF) transformiert, und gemeinsam mit den strukturierten Finanzdaten aus dem Wiki in einer Datenbank gespeichert werden.

Entscheidungsunterstützung mittels Pivot-Tabellen

Online Analytical Processing (OLAP) ist eine explorative Datenanalyse, die ähnlich intuitiv wie Pivot-Tabellen von Excel ist und häufig in Unternehmen eingesetzt wird. Als OLAP-Technologie soll die Software OLAP4LD [4] eingesetzt werden, welche am Lehrstuhl entwickelt wird. Mittels OLAP4LD und der Open-Source-Software Saiku [5] sollen die Planungdaten und Budgetdaten mit Buchungsdaten im Wiki integriert und analysiert werden können.

Vorteile

In einer Fallstudie sollen die erwarteten Vorteile des entwickelten Ansatz in der Finanzabteilung des Lehrstuhls parallel zum bisherigen Ansatz von Excel-Pivot-Tabellen evaluiert werden:

  • Strukturierte und unstrukturierte Metadaten zu Projekten, Projektzeiträumen, Ausgabekategorien, Personen etc. werden gespeichert: 1) können kollaborativ verwaltet werden, 2) können mittels Schlüsselwörtern durchsucht werden, 3) und können in Übersichtstabellen dargestellt werden.
  • Planungs- und Budgetdaten werden nicht in einer Excel-Tabelle gespeichert, sondern können Zugriffs-kontrolliert über eine Datenbank abgefragt und mit textuellen Informationen angereichert sowie diskutiert werden.
  • Buchungsdaten werden nicht in einer Excel-Tabelle gespeichert, sondern können Zugriffs-kontrolliert über eine Datenbank abgefragt und automatisiert mit Planungs- und Budgetdaten integriert werden.
  • Verschiedene Visualisierungen erlauben verschiedene Sichten auf Metadaten und Finanzdaten, zum Beispiel kann in einem Gantt-Chart eine übersichtliche Personaltabelle angezeigt werden.
  • OLAP-Analysen können online durchgeführt und als Excel-Tabellen für Berichte und Präsentationen exportiert werden.

Voraussetzungen

  • Sehr gute Noten im Studiengang der Informationswirtschaft, Wirtschaftsingenieurwesen oder Informatik.
  • Interesse an dem Thema Entscheidungsunterstützung bzw. Business Intelligence.
  • Interesse an Webprogrammierung bzw. Semantic MediaWiki.
  • Technisches Geschick zum Ausprobieren und Kombinieren verschiedener Technologien.


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