Wohl kaum ein Reizwort aus dem Bereich der betrieblichen Informationsverarbeitung ist im vergangenen Jahrzehnt so häufig und dabei so unreflektiert verwendet worden wie der Begriff des Data Warehouse. Das dürfte nicht zuletzt darauf zurückzuführen sein, daß der auch in der englischen Sprache nicht eindeutige Begriff bei vielen eher die Assoziation eines Warenhauses als die eines Lagerhauses hervorruft; und so suggeriert der Begriff, man könne entscheidungsrelevante Information aus einem Data Warehouse ebenso mühelos und in grenzenloser Vielfalt gewinnen wie sich die Delikatessen aus den Regalen eines Supermarkts davontragen lassen. Tatsächlich stellte das Data Warehouse, als es Ende der aDer Jahre ins GespräCh gebracht wurde, einen einigermaßen revolutionären Schritt dar. Bis dahin war es nämlich einhelliges, vielfach stillschweigendes, jedenfalls aber nur selten wirklich erreichtes Ziel der betrieblichen Informationsverarbeitung gewesen, mit einem einzigen, untemehmensweit integrierten, möglichst redundanzfreien Datenbestand zu arbeiten. Data Warehousing setzt demgegenüber auf eine weitgehende Duplizierung des Untemehmensdatenbestands mit dem Ziel, die Informations versorgung des Managements von den operativen Aufgaben der Informations verarbeitung zu entkoppeln, da die Erfahrung gezeigt hat, daß sich diese beiden Aufgabenbereiche wechselseitig behindem. Das dadurch entstehende Problem der Konsistenthaltung der beiden Datenbestände wird dabei bewußt in Kauf genommen.
Wirtz
Wirtz, K: Data-Warehouse-Rahmenplan jetzt bestellen!
Weitere Infos & Material
1 Grundbegriffe.- 1.1 Das Themenfeld Führung.- 1.2 Das Themenfeld Datenbanksystem.- 2 Die Idee Data-Warehouse.- 2.1 Probleme der Informationsgewinnung.- Alternativen der Informationsgewinnung.- 3 Modellierung des Data-Warehouse.- 3.1 Multidimensionale Datenstrukturen.- 3.2 Das sternförmige Modell.- 4 Rahmenplanung.- 4.1 Im Data-Warehouse-Entwicklungsprozess auftretende Schwierigkeiten.- 4.2 Funktionen des Rahmenplans.- 4.3 Alternative Vorgeherismodelle zur Data-Warehouse-Entwicklung.- 4.4 Der Rahmeriplan.- 5 Das sternförmige Schema im Rahmenplan.- 5.1 Fakten.- 5.2 Dimensionstabellen.- 5.3 Degenerierte Dimensionen.- 6 Entwicklung des Soll-Schemas.- 6.1 Ermittlung des Informationsbedarfs.- 6.2 Darstellung von Informationen in Faktentabellen.- 6.3 Soil-Schema der Fiktiva AG.- 7 Entwicklung des Ist-Schemas.- 7.1 Integration der Datenbestände.- 7.2 Darstellung eines Geschäftsprozesses durch Fakten und Dimensionen.- 7.3 Gestaltung der Faktentabellen.- 8 Entwicklung des Data-Warehouse-Schemas.- 8.1 Strategien der Zusammenführung.- 8.2 Schritte der Zusammenführung.- Schlusswort.- Anhang A Das Entity-Relationship-Diagramm der Rahmenplanung.
Dr. Katharina Wirtz promovierte bei Prof. Dr. Dr. Jürgen M. Janas am Institut für Informationswirtschaft der Universität der Bundeswehr, München. Heute ist sie Data-Warehouse-Expertin im Kompetenzbereich Business Intelligence der T-Systems Nova GmbH.
