Die Modellierung eines Entscheidungsunterstützungstools im Rahmen der Leistungsanalyse

Die Literaturrecherche unterstreicht die wachsende Bedeutung von Business-Intelligence-Tools in der Leistungsanalyse und ihre Rolle bei der Umwandlung komplexer Daten in aussagekräftige Erkenntnisse. Dieser Artikel untersucht den Prozess der Datenaufbereitung und -analyse sowie deren Nutzung zur Modellierung eines Data Warehouse (DW), um die Leistung einer Geschäftsaktivität mithilfe eines Business-Intelligence-Tools zu bewerten. Der Schwerpunkt liegt auf Auditdaten eines Unternehmens, das im Auftrag von Krankenkassen Finanzkontrollen im Gesundheitswesen durchführt. Der analysierte Prozess umfasst die Überprüfung der Richtigkeit und Konformität der Rechnungen. Diese Studie beleuchtet die Bedeutung präziser Datenaufbereitung und aussagekräftiger visueller Analysen zur Verbesserung der Leistungsbewertung von Prozessen. Die Forschungsmethodik kombiniert eine systematische Literaturrecherche mit einer Fallstudie, die die praktischen Schritte der Datenaufbereitung und Data-Warehouse-Modellierung veranschaulicht. Die wichtigsten Leistungsindikatoren, die Kennzahlen des DW-Modells, wurden vorgeschlagen, um verschiedene Aspekte der geprüften Prozesse zu bewerten. Dazu gehörten der Anteil konformer und nicht konformer Rechnungen sowie die Mitarbeitereffizienz. Die Analyse der Effizienz und Genauigkeit des geprüften Prozesses konnte über ein Power-BI-Dashboard durchgeführt werden, das nach den Gestaltprinzipien entwickelt wurde, um Übersichtlichkeit und einfache Interpretation zu gewährleisten. Dieses Dashboard liefert wertvolle Erkenntnisse für fundierte Entscheidungen und erhöht die Transparenz der Finanzkontrollen. Die Studie unterstreicht den praktischen Nutzen von Business-Intelligence-Tools für eine effektive Leistungsbewertung und zeigt, wie wichtig eine angemessene Datenaufbereitung und Kenntnisse der DWModellierung für zuverlässige Erkenntnisse sind.