Seit mehr als dreißig Jahren wird versucht, die Durchführung von Managementaufgaben durch computergestützte Informationssysteme zu verbessern. Doch die meisten der bislang entwickelten Ansätze haben mehr versprochen, als sie zu leisten in der Lage waren. Jan Holthuis entwickelt einen Ansatz für eine aufgabenadäquate Datenhaltung in einem Data Warehouse. Dadurch wird eine sinnvolle Integration heterogener managementrelevanter Informationen aus internen und externen Quellen in eine bestehende betriebliche Informationsverarbeitung möglich. Der Autor arbeitet nicht nur die vorherrschende…mehr
Seit mehr als dreißig Jahren wird versucht, die Durchführung von Managementaufgaben durch computergestützte Informationssysteme zu verbessern. Doch die meisten der bislang entwickelten Ansätze haben mehr versprochen, als sie zu leisten in der Lage waren. Jan Holthuis entwickelt einen Ansatz für eine aufgabenadäquate Datenhaltung in einem Data Warehouse. Dadurch wird eine sinnvolle Integration heterogener managementrelevanter Informationen aus internen und externen Quellen in eine bestehende betriebliche Informationsverarbeitung möglich. Der Autor arbeitet nicht nur die vorherrschende Problematik beim Aufbau von Data Warehouse-Systemen heraus, sondern zeigt auch auf, welche Lösungsansätze zu welchem Zeitpunkt im Entwicklungsprozeß eines Data Warehouses eingesetzt werden sollten. Die Arbeit bietet - neben einer umfassenden konzeptionellen Basis - pragmatische Gestaltungshilfen für die Praxis. Für die zweite Auflage wurde das Werk überarbeitet und aktualisiert.
Dr. Jan Holthuis promovierte am Lehrstuhl von Prof. Dr. Jörg Biethahn der Universität Göttingen. Er arbeitet derzeit als Information Manager bei Boehringer-Ingelheim Pharma KG in Ingelheim.
Inhaltsangabe
1 Einleitung.- 2 Management: Sichtweisen und Ansätze.- 2.1 Institutionale Sicht.- 2.2 Funktionsorientierte Sicht.- 2.3 Neuere Managementansätze.- 3 Informationen für das Management.- 3.1 Informationen Als Zentrales Erfolgskriterium Für Managementaufgaben.- 3.2 Sichtenorientierte Systematisierung Managementrelevanter Informationen.- 3.3 Qualitätsmerkmale Managementrelevanter Daten.- 4 Informationssysteme für das Management.- 4.1 Historie.- 4.2 Grenzen und Schwächen.- 4.3 Die Bedeutung der Multidimensionalität.- 4.4 Die Problematik der Datenintegration.- 4.5 Neuere Auswertungstechniken Für das Management.- 5 Das Data Warehouse-Konzept.- 5.1 Begriff und Charakteristika.- 5.2 Architektur Eines Data Warehouse.- 5.3 Komponenten Eines Data Warehouse.- 5.4 Organisationsformen des Data Warehouse.- 5.5 Die Schnittstellenproblematik an der Output-Schicht.- 5.6 Die Bedeutung der Internet-Technologie Für das Data Warehouse-Konzept.- 6 Besonderheiten der Modellierung Einer Data Warehouse-Datenbasis.- 6.1 Grundlagen.- 6.2 Modellierungsebenen und-Sichten.- 6.3 Strukturkomponenten Multidimensionaler Datenmodelle.- 6.4 Modellierung von zeit.- 6.5 Unterscheidung in Makro- und Mikro-Sichten.- 7 Eignung Semantischer Datenmodelle für die Data Warehouse-Entwicklung.- 7.1 Semantische Datenmodellierung.- 7.2 Entity-Relationship-Basierte Modelle.- 7.3 Application Design for Analytical Processing Technologies (Adapt).- 7.4 Objektorientierte Modellierung.- 7.5 Gegenüberstellung und Synthese der Betrachteten Modellierungsansätze.- 8 Datenbankschemata für Multidimensionale Daten.- 8.1 Anforderungen an Multidimensionale Datenbanksysteme.- 8.2 Physisch Multidimensionale Datenbanksysteme.- 8.3 Star-Schema.- 9 Rahmenkonzeption für die Entwicklung von Data Warehouse-Systemen.- 9.1Vorgehensmodelle Für Traditionelle Datenbankentwicklungen.- 9.2 Vorgehensmodelle Für Data Warehouse-Entwicklungen.- 9.3 Rahmenkonzeption.- 10 Ausblick.
1 Einleitung.- 2 Management: Sichtweisen und Ansätze.- 2.1 Institutionale Sicht.- 2.2 Funktionsorientierte Sicht.- 2.3 Neuere Managementansätze.- 3 Informationen für das Management.- 3.1 Informationen Als Zentrales Erfolgskriterium Für Managementaufgaben.- 3.2 Sichtenorientierte Systematisierung Managementrelevanter Informationen.- 3.3 Qualitätsmerkmale Managementrelevanter Daten.- 4 Informationssysteme für das Management.- 4.1 Historie.- 4.2 Grenzen und Schwächen.- 4.3 Die Bedeutung der Multidimensionalität.- 4.4 Die Problematik der Datenintegration.- 4.5 Neuere Auswertungstechniken Für das Management.- 5 Das Data Warehouse-Konzept.- 5.1 Begriff und Charakteristika.- 5.2 Architektur Eines Data Warehouse.- 5.3 Komponenten Eines Data Warehouse.- 5.4 Organisationsformen des Data Warehouse.- 5.5 Die Schnittstellenproblematik an der Output-Schicht.- 5.6 Die Bedeutung der Internet-Technologie Für das Data Warehouse-Konzept.- 6 Besonderheiten der Modellierung Einer Data Warehouse-Datenbasis.- 6.1 Grundlagen.- 6.2 Modellierungsebenen und-Sichten.- 6.3 Strukturkomponenten Multidimensionaler Datenmodelle.- 6.4 Modellierung von zeit.- 6.5 Unterscheidung in Makro- und Mikro-Sichten.- 7 Eignung Semantischer Datenmodelle für die Data Warehouse-Entwicklung.- 7.1 Semantische Datenmodellierung.- 7.2 Entity-Relationship-Basierte Modelle.- 7.3 Application Design for Analytical Processing Technologies (Adapt).- 7.4 Objektorientierte Modellierung.- 7.5 Gegenüberstellung und Synthese der Betrachteten Modellierungsansätze.- 8 Datenbankschemata für Multidimensionale Daten.- 8.1 Anforderungen an Multidimensionale Datenbanksysteme.- 8.2 Physisch Multidimensionale Datenbanksysteme.- 8.3 Star-Schema.- 9 Rahmenkonzeption für die Entwicklung von Data Warehouse-Systemen.- 9.1Vorgehensmodelle Für Traditionelle Datenbankentwicklungen.- 9.2 Vorgehensmodelle Für Data Warehouse-Entwicklungen.- 9.3 Rahmenkonzeption.- 10 Ausblick.
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