KNOBI - knowledge-based business intelligence for business user information-self-service

Im Bereich der Business Intelligence (BI) haben sich Analytische Informationssysteme (AIS) mit dem Ziel entwickelt, Daten aus verschiedenen Datenquellen integriert analysieren zu können und Informationen zu gewinnen, die Entscheidungsträger, sogenannte Business User, in ihrem Entscheidungsfindungsprozess unterstützen. Sowohl die hohe Nutzungskomplexität, die sich aus der Flexibilität und Mächtigkeit solcher Systeme ergibt, als auch die notwendige intensive Interaktion mit dem Benutzer zur Durchführung adäquater Analysen bedingen entsprechendes domänenspezifisches Analysewissen sowie ein tiefergehendes konzeptionelles und technisches Verständnis. Dieses ist oftmals bei Entscheidungsträgern nicht gegeben, wodurch eine eigenständige Informationsversorgung mittels AIS behindert wird. AIS sind somit als Systeme zu verstehen, in denen Analysten im Auftrag der Entscheidungsträger Informationen zu gegebenen Fragestellungen ableiten. Problematisch ist in diesem Zusammenhang, dass Analysten auf neue Anfragen oftmals nicht zeitnah reagieren können und teils unpassende Informationen liefern, was unter Umständen wiederum auf sich konstant ändernde fachliche Anforderungen zurückzuführen ist. Somit besteht seitens der Entscheidungsträger der Wunsch, sich eigenständig, zeitlich unabhängig, in einer gewünschten Form mit passenden Informationen im Entscheidungsfindungsprozess versorgen zu können, ohne auf die Unterstützung von Analysten angewiesen zu sein. Versierte Entscheidungsträger behelfen sich mit eigenständigen Insel-Lösungen bspw. auf Microsoft Excel Basis, was zu BI-Artefakten führt, die nicht einheitlich in der Organisation durch die IT verwaltet werden können. Ansätze aus dem Bereich des Self-Service BI (SSBI) versuchen mit einem Paradigmenwechsel das Problem zu lösen, indem Aufgaben zwischen Entscheidungsträgern, Analysten und der IT verlagert werden. Für eine Informationsselbstversorgung müssen BI-Werkzeuge dementsprechend um benutzerfreundliche Funktionalitäten zur Ableitung von Informationen erweitert werden, aber auch die Überwachung der BI-Werkzeuge nimmt einen größeren Stellenwert ein. Ziel dieser Arbeit ist es, mit KNOBI – „Knowledge-based Business Intelligence“ – eine Methode zu entwickeln, die ein bestehendes AIS um SSBI-Konzepte erweitert. Idealerweise sollen Entscheidungsträger auf Basis einer Analyseunterstützung des AIS dazu befähigt werden, eigenständig adäquate Analysen zu bestehenden Fragestellungen durchzuführen, ohne zwingend über domänenspezifisches technisches und methodisches Analysewissen verfügen zu müssen. Aber auch Analysten sollen in ihrer täglichen Arbeit unterstützt werden. Analyseunterstützende Funktionalitäten können dabei von weiterführenden Kontextinformationen, über eine Suchfunktion von relevanten Entitäten und einer Navigationsunterstützung in Analysepfaden bis hin zu einer Vorschlagsgenerierung für weiterführende Analyseschritte reichen. Konzeptionell und technisch soll dies mit Hilfe einer semantischen Metadatenschicht sowie ausnutzenden Diensten zur Umsetzung der SSBI-Konzepte als Erweiterung eines AIS realisiert werden. Evaluiert wird die KNOBI-Methode anhand des am OFFIS entwickelten AIS „MUSTANG“ in den Domänen „Krankenhausmarktanalyse“ und „Kommunale Datenanalyse“.