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Data Warehouse Managementhandbuch
Konzepte, Software, Erfahrungen, Roland Berger-Reihe: Strategisches Management für Konsumgüterindustrie und -handel
ISBN/EAN: 9783642631832
Umbreit-Nr.: 4375900
Sprache:
Deutsch
Umfang: xxiv, 326 S., 99 s/w Illustr.
Format in cm:
Einband:
kartoniertes Buch
Erschienen am 04.10.2012
Auflage: 1/2001
- Zusatztext
- Inhaltsangabe1: Grundlagen und Beitrag zur Losung betriebswirtschaftlicher Probleme.- 1 Grundlagen, Einsatzbereiche, Modelle.- 1.1 Geschäftsprozesse und Managementsichten.- 1.2 Data Warehouse als zentrale Architekturkomponente von Informationssystemen.- 1.2.1 Data Warehouse: Datenbank für Managementinformationen.- 1.2.2 Data Warehouse als Architekturkomponente.- 1.3 Data Warehouse als Managementinformationsquel1e.- 1.3.1 Informationsüberflutung vermeiden.- 1.3.2 Dimensionale Struktur der Managementsichten.- 1.3.3 Kennzahlenorientierung der Managementsichten.- 1.4 Yom Fachkonzept zur Implementierung - Modelle des Data Warehouses.- 2 Ökonomische Beurteilung von Entwicklungsvorhaben im Umfeld des Data Warehousing.- 2.1 Einleitung.- 2.1.1 Model1 der Applikations landschaft.- 2.1.2 Entwicklungsvorhaben im Umfeld des Data Warehousing.- 2.1.3 Inhaltsüberblick.- 2.2 Anwendbarkei t tradi tioneller Bewertungsverfahren.- 2.3 Methodische und organisatorische Gestaltungsoptionen für eine ökonomisc he Bewertung.- 2.3.1 Kostenschätzung.- 2.3.2 Nutzenschätzung.- 2.4 Zusammenfassung und Ausblick.- Teil2: Betriebswirtschaftliche Konzepte und technische Realisierung.- 3 Betriebswirtschaftliche Herausforderungen durch Data-WarehouseTechnologien.- 3.1 Erfolgsfaktoren des Data-Warehouse-Managements.- 3.2 Data Warehousing und Untemehmensstrategien.- 3.2.1 Ein Rahmenkonzept.- 3.2.2 Operatives Management.- 3.2.3 Customer Relationship Management.- 3.2.4 Efficient Consumer Response und Category Management.- 3.2.5 Supply Chain Management.- 3.2.6 Balanced Scorecard.- 3.2.7 Informationsportale.- 3.3 Rechtliche Grenzen des strategischen Spielraums.- 3.4 Change- und Projektmanagement.- 3.5 Fachkonzept - Notation und Werkzeug.- 4 Ein Überbhck über die Umsetzung des Data-Warehouse-Konzepts aus technischer Sicht.- 4.1 Die Entwicklung des technischen Sollkonzepts als Phase der MIS-Entwicklung.- 4.2 Zentrale, verteilte, virtuelle Haltung der Data-Warehouse-Daten.- 4.3 Multidimensionale versus relationale Datenhaltung.- 4.4 Entwurf des Data-Warehouse-Schemas.- 4.5 Konzeption und Realisierung der Datenaustauschschicht.- 4.6 Die Sicht des Data-Warehouse-Nutzers.- 5 Vorgehensmodelle im Bereich Data Warehouse: Das Evolutionary Data Warehouse Engineering (EDE).- 5.1 Einleitung.- 5.2 Vorgehensmodelle für Data-Warehouse-Projekte.- 5.2.1 Ziele und Aufgaben eines Data-Warehouse-Projektes.- 5.2.2 Lösungsverfahren für Data-Warehouse-Projekte.- 5.3 Besonderheiten eines Data-Warehouse-Vorgehensmodells.- 5.4 Evolutionary Data Warehouse Engineering EDE.- 5.4.1 Gesamtkonzept EDE.- 5.4.2 Project Definition.- 5.4.3 Project Scoping.- 5.4.4 Evolutionary Data Warehouse Engineering.- 5.4.5 Project Controll ing.- 5.4.6 Project Review and Continuous Improvement.- 5.5 Kritische Erfolgsfaktoren und Erfahrungen.- 5.5. I Die Konstruktion einer einheitlichen Begriffswelt - Glossar.- 5.5.2 Zusammensetzung des Teams.- 5.5.3 Klar definierte Ziele.- 5.5.4 Vision einer Gesamtarchitektur.- 5.5.5 Strukturierte Vorgehensweise nach einem Vorgehensmodell.- 5.5.6 Kosten/Nutzen eines Data Warehouses.- 5.5.7 Granularität/Detailgrad.- 5.5.8 Etablierung einer festen Organi sationseinheit.- 5.5.9 Datenqualität/-volumina.- 5.5.10 Rückwirkungen auf operative Systeme/Prozesse.- 5.6 Ausblick.- Literaturv erzeichnis.- 6 Externe Daten als Achillesferse von Data-Warehouse-Projekten - Probleme und Lösungsansätze.- 6.1 Das Grundproblem.- 6.2 Akzeptanz- und Nutzungsbarrieren im Überblick.- 6.3 Unzulänglichkeiten in der Datenbasis.- 6.4 Probleme bei der Informationsaufbereitung.- 6.5 Exteme Daten als Mittel zur Demontage von Data-Warehouse-Projekten.- 6.6 Nicht nur die Technik, sondem auch der Mensch kann das Data Warehouse ZUID Einsturz bringen.- Teil3: Ausgewählte Softwarelösungen.- 7 Marktüberblick Data-Warehouse-Werkzeuge.- 7.1 Der Data-Warehouse-Markt in Deutschland.- 7.2 Überführung der Daten in ein Data Warehouse durch ETL-Werkzeuge.- 7.2.1 ETL-Prozessschritte.- 7.2.2 Veränderungen aufdem ETL-Werkzeugmarkt.- 7.2.3 ETL-Funkt
- Autorenportrait
- Inhaltsangabe1: Grundlagen und Beitrag zur Losung betriebswirtschaftlicher Probleme.- 1 Grundlagen, Einsatzbereiche, Modelle.- 1.1 Geschäftsprozesse und Managementsichten.- 1.2 Data Warehouse als zentrale Architekturkomponente von Informationssystemen.- 1.2.1 Data Warehouse: Datenbank für Managementinformationen.- 1.2.2 Data Warehouse als Architekturkomponente.- 1.3 Data Warehouse als Managementinformationsquel1e.- 1.3.1 Informationsüberflutung vermeiden.- 1.3.2 Dimensionale Struktur der Managementsichten.- 1.3.3 Kennzahlenorientierung der Managementsichten.- 1.4 Yom Fachkonzept zur Implementierung - Modelle des Data Warehouses.- 2 Ökonomische Beurteilung von Entwicklungsvorhaben im Umfeld des Data Warehousing.- 2.1 Einleitung.- 2.1.1 Model1 der Applikations landschaft.- 2.1.2 Entwicklungsvorhaben im Umfeld des Data Warehousing.- 2.1.3 Inhaltsüberblick.- 2.2 Anwendbarkei t tradi tioneller Bewertungsverfahren.- 2.3 Methodische und organisatorische Gestaltungsoptionen für eine ökonomisc he Bewertung.- 2.3.1 Kostenschätzung.- 2.3.2 Nutzenschätzung.- 2.4 Zusammenfassung und Ausblick.- Teil2: Betriebswirtschaftliche Konzepte und technische Realisierung.- 3 Betriebswirtschaftliche Herausforderungen durch Data-WarehouseTechnologien.- 3.1 Erfolgsfaktoren des Data-Warehouse-Managements.- 3.2 Data Warehousing und Untemehmensstrategien.- 3.2.1 Ein Rahmenkonzept.- 3.2.2 Operatives Management.- 3.2.3 Customer Relationship Management.- 3.2.4 Efficient Consumer Response und Category Management.- 3.2.5 Supply Chain Management.- 3.2.6 Balanced Scorecard.- 3.2.7 Informationsportale.- 3.3 Rechtliche Grenzen des strategischen Spielraums.- 3.4 Change- und Projektmanagement.- 3.5 Fachkonzept - Notation und Werkzeug.- 4 Ein Überbhck über die Umsetzung des Data-Warehouse-Konzepts aus technischer Sicht.- 4.1 Die Entwicklung des technischen Sollkonzepts als Phase der MIS-Entwicklung.- 4.2 Zentrale, verteilte, virtuelle Haltung der Data-Warehouse-Daten.- 4.3 Multidimensionale versus relationale Datenhaltung.- 4.4 Entwurf des Data-Warehouse-Schemas.- 4.5 Konzeption und Realisierung der Datenaustauschschicht.- 4.6 Die Sicht des Data-Warehouse-Nutzers.- 5 Vorgehensmodelle im Bereich Data Warehouse: Das Evolutionary Data Warehouse Engineering (EDE).- 5.1 Einleitung.- 5.2 Vorgehensmodelle für Data-Warehouse-Projekte.- 5.2.1 Ziele und Aufgaben eines Data-Warehouse-Projektes.- 5.2.2 Lösungsverfahren für Data-Warehouse-Projekte.- 5.3 Besonderheiten eines Data-Warehouse-Vorgehensmodells.- 5.4 Evolutionary Data Warehouse Engineering EDE.- 5.4.1 Gesamtkonzept EDE.- 5.4.2 Project Definition.- 5.4.3 Project Scoping.- 5.4.4 Evolutionary Data Warehouse Engineering.- 5.4.5 Project Controll ing.- 5.4.6 Project Review and Continuous Improvement.- 5.5 Kritische Erfolgsfaktoren und Erfahrungen.- 5.5. I Die Konstruktion einer einheitlichen Begriffswelt - Glossar.- 5.5.2 Zusammensetzung des Teams.- 5.5.3 Klar definierte Ziele.- 5.5.4 Vision einer Gesamtarchitektur.- 5.5.5 Strukturierte Vorgehensweise nach einem Vorgehensmodell.- 5.5.6 Kosten/Nutzen eines Data Warehouses.- 5.5.7 Granularität/Detailgrad.- 5.5.8 Etablierung einer festen Organi sationseinheit.- 5.5.9 Datenqualität/-volumina.- 5.5.10 Rückwirkungen auf operative Systeme/Prozesse.- 5.6 Ausblick.- Literaturv erzeichnis.- 6 Externe Daten als Achillesferse von Data-Warehouse-Projekten - Probleme und Lösungsansätze.- 6.1 Das Grundproblem.- 6.2 Akzeptanz- und Nutzungsbarrieren im Überblick.- 6.3 Unzulänglichkeiten in der Datenbasis.- 6.4 Probleme bei der Informationsaufbereitung.- 6.5 Exteme Daten als Mittel zur Demontage von Data-Warehouse-Projekten.- 6.6 Nicht nur die Technik, sondem auch der Mensch kann das Data Warehouse ZUID Einsturz bringen.- Teil3: Ausgewählte Softwarelösungen.- 7 Marktüberblick Data-Warehouse-Werkzeuge.- 7.1 Der Data-Warehouse-Markt in Deutschland.- 7.2 Überführung der Daten in ein Data Warehouse durch ETL-Werkzeuge.- 7.2.1 ETL-Prozessschritte.- 7.2.2 Veränderungen aufdem ETL-Werkzeugmarkt.- 7.2.3 ETL-Funkt