Identifikation und Anwendung semantischer Modellbausteine für Managementsichten

Transkript

1 Identifikation und Anwendung semantischer Modellbausteine für Managementsichten Michael Böhnlein 1, Dr. Roland Holten 2, Ralf Knackstedt 2, Achim Ulbrich-vom Ende Otto-Friedrich-Universität Bamberg, Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, insb. Systementwicklung und Datenbankanwendung, Feldkirchenstr. 21, Bamberg, Tel.: +49 (0)951/ , Fax: +49 (0)951/ , {michael.boehnlein achim.ulbrich}@sowi.uni-bamberg.de Westfälische Wilhelms-Universität Münster, Institut für Wirtschaftsinformatik, Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und Informationsmanagement, Steinfurter Straße 109, Münster, Tel.: +49 (0)251/ , Fax: +49 (0)251/ , {roland.holten ralf.knackstedt}@wi.uni-muenster.de

2 Identifikation und Anwendung semantischer Modellbausteine für Managementsichten Zusammenfassung: Data-Warehouse-Systeme stellen eine etablierte Basistechnologie für dispositive Informationssysteme dar. Die Umweltdynamik bedingt eine stetige Veränderung der Informationsbedarfe des Managements und resultiert in der Notwendigkeit einer Evolution der Data-Warehouse-Systeme. Den Entwicklern und Betreibern von Data-Warehouses mangelt es an methodischer Unterstützung zur Bewältigung dieser Herausforderung. Der Beitrag konzipiert auf der Basis einer komprimierten Problemanalyse einen Lösungsvorschlag zur Unterstützung des evolutionären Data-Warehousings. Die vorgestellte Methodik integriert einen Ansatz zur Informationsbedarfsanalyse auf der Grundlage von Prozessmodellen, eine Modellierungstechnik zur fachkonzeptionellen Spezifikation von Data-Warehouses und Konzepte zur umfassenden Werkzeugunterstützung des Design- und Implementierungsprozesses. Die Anwendung der Methodik wird anhand eines durchgängigen Beispiels illustriert. Schlüsselworte: Data-Warehousing, Entwicklungsumgebung, Evolution, Informationsbedarfsanalyse, Informationsobjektmodelle, SOM-Methodik 1 Herausforderungen des Data-Warehousings Data-Warehouse-Systeme haben sich als Basis dispositiver, Managemententscheidungen unterstützender Applikationen etabliert [Wint00]. Die Entwicklung und der Betrieb von Data-Warehouse-Systemen (das Data-Warehousing) stellt allerdings noch immer eine Herausforderung dar. Insbesondere für die folgenden Hauptschwierigkeiten sind bisher keine befriedigenden, aufeinander abgestimmten Antworten gefunden worden. Mit der technologischen Möglichkeit grundsätzlich sehr große Datenmengen zur Verfügung zu stellen, ist die Gefahr der Überflutung mit irrelevanten Informationen verbunden. Der Navigationsraum durch den Datenbestand, der einem Manager zur Verfügung gestellt wird, sollte auf die von ihm wahrgenommenen Steuerungs- und Regelungsaufgaben zugeschnitten werden [BeHo98]. Die Gestaltung dispositiver Informationssysteme bedingt eine Soll-Konzeption der Informationslogistik und stellt daher notwendiger Weise einen kreativen Akt dar, der nicht vollständig automatisiert werden kann. Ein Großteil der vorgeschlagenen Methoden orientiert sich an Ist-Informationsflüssen bzw. beruht auf der Befragung von Managern [Holt99, S ]. Da Manager häufig ihren Informationsbedarf nur unzureichend spezifizieren können, ist eine auf Befragungen von Managern basie-

3 rende Informationsbedarfsanalyse allein ungenügend. Bezüglich der Verfügbarkeit von Methoden zur Unterstützung des kreativen Aktes der Begründung von Informationsbedarfen ist daher ein Methodendefizit zu konstatieren. Die zahlreichen Vorschläge zur fachlichen Modellierung von Data-Warehouses belegen, dass sich bisher keine Modellierungstechnik als allgemein anerkannt durchsetzen konnte [Holt00a, S. 10]. Die Wahl oder Konstruktion einer geeigneten Modellierungstechnik zur Dokumentation des Fachkonzepts stellt daher eine weitere Schwierigkeit des Data-Warehousings dar. In dynamischen Umwelten gestaltet sich der Betrieb des Data-Warehouse-Systems notwendiger Weise evolutionär. Die Anpassungen haben unterschiedliche Reichweite. Vom Austausch von Speichertechnologien bleiben die fachkonzeptionellen Spezifikationen unberührt. Die Einführung neuer operativer Applikationen bedingt die Anpassung der Komponenten der ETL-Schicht (Extraktion, Transformation, Laden) des Data-Warehouses. Ist die Anpassung des operativen Informationssystems mit Veränderungen der operativen Prozesse verbunden, hat dies Rückwirkungen auf die Steuerungs- und Regelungsaufgaben der Manager und bedingt damit Veränderungen ihres Informationsbedarfs. Die Weiterentwicklung des Data- Warehouse-Systems muss dann sämtliche Projektphasen von der Fachkonzepterstellung über die DV-Konzeption bis hin zur Implementierung wieder durchlaufen. Um die Evolution des Data-Warehouse-Systems wirtschaftlich zu gestalten, muss vermieden werden, dass mit den Anpassungen des Systems jeweils ein umfangreicher Neuaufwurf verbunden ist. Deshalb bedarf es einer konsistenten, projektphasenübergreifenden Verwaltung aller generierten Lösungskomponenten, die deren Wiederverwendung fördert. Zur Bewältigung dieser Aufgabe werden domänenspezifische CASE-Werkzeuge benötigt. Kommerziell verfügbare Lösungen sind ausschließlich auf Teilprobleme der Data-Warehouse-Entwicklung fokussiert. Ein umfassender, integrierter Lösungsansatz fehlt. Die Veränderungsprozesse können für einzelne Steuerungs- und Regelungsaufgaben nicht isoliert durchlaufen werden. Statt dessen muss die abteilungsübergreifende Konsistenz der zur Verfügung gestellten Daten sichergestellt werden, um Kommunikationsdefekte zwischen Entscheidungsträgern zu vermeiden. Bestimmte betriebswirtschaftliche Konzepte [HoKB01], wie z. B. Efficient Consumer Response (ECR), erfordern sogar eine unternehmensübergreifende Konsistenzsicherung. In den Prozess des Data-Warehousings muss daher eine geeignete Instanz integriert werden, welche die gemeinsame Verwendung von Lösungskomponenten sicherstellt. Angesichts der hier hervorgehobenen vier Herausforderungen des Data- Warehousings ist es unwahrscheinlich, dass Data-Warehouse-Projekten bei einem intuitiven, von praktischen Ad-hoc-Entscheidungen geleiteten Vorgehen langfristiger Erfolg beschieden ist. Deshalb wird im Folgenden ein systematisches Vorgehen vorgeschlagen, das zur Bewältigung der Anforderungen beiträgt.

4 2 Methodik zur Identifikation und Anwendung semantischer Modellbausteine 2.1 Semantische Modellbausteine für die fachkonzeptionelle Spezifikation von Data-Warehouses Die Aufgabe der fachkonzeptionellen Spezifikation der Daten, die einem Manager durch ein Data-Warehouse zur Verfügung gestellt werden sollen, wird hier interpretiert als die Aufgabe der Konstruktion eines Navigationsraums durch Daten. Zur Beschreibung dieses Navigationsraums wird im Folgenden eine Sprache verwendet, deren Konstruktion ausführlich in [Holt00a] dokumentiert ist. Die Konstruktion erfolgte unter Verwendung der Objekttypenmethode von WEDEKIND [Wede81]. Die eigentliche Navigation kann zum Beispiel in Form der Operationen Rotation, Ranging, Dicing, Drill-down und Roll-up eines OLAP-Systems [Holt99, S ] ermöglicht werden. Der Navigationsraum wird durch Bezugsobjekte und Kennzahlen aufgespannt [Holt99, S ]. Bezugsobjekte stellen die für die Managemententscheidung relevanten Untersuchungsgegenstände dar [Rieb79, S. 869]. Bezugsobjekte, die abhängig vom Modellierungszweck untereinander eine besonders starke Bindung aufweisen, werden zu Dimensionen zusammengefasst (vgl. den konzeptionellen Sprachaspekt in Abbildung 1). Die Bezugsobjekte werden innerhalb einer Dimension häufig hierarchisch gegliedert, wodurch sich die Bezugsobjekte nach Hierarchiestufen ordnen lassen. Dimensionen selbst können zudem in Dimensionsgruppen geordnet werden, wenn eine Art von Bezugsobjekten nach verschiedenen Kriterien zu analysieren ist. Kombinierte Bezugsobjekte können sich aus einem Bezugsobjekt oder mehreren Bezugsobjekten verschiedener Dimensionen zusammensetzen. Den Navigationsraum durch die Bezugsobjekte festzulegen ist gleichbedeutend mit der Spezifikation einer bestimmten Menge kombinierter Bezugsobjekte. Die Menge der kombinierten Bezugsobjekte lässt sich über die Angabe der analysierbaren Dimensionen einschränken. Diese Spezifikation kann weiter verfeinert werden, indem zu den Dimensionen Dimensionsausschnitte definiert werden. Kennzahlen erfassen quantitativ darstellbare Sachverhalte in konzentrierter Form. [Reic97, S. 19]. Sie spezifizieren die für die Managementaufgaben relevanten Aspekte der kombinierten Bezugsobjekte. Kennzahlensysteme ordnen Kennzahlen nach rechentechnischen oder rein sachlogischen Zusammenhängen [Grof92, S. 76]. Der Navigationsraum durch die Kennzahlen lässt sich durch die Angabe eines Kennzahlensystems spezifizieren. Durch das Verknüpfen einer über Dimensionen spezifizierten Menge von kombinierten Bezugsobjekten mit einem Kennzahlensystem erhält man eine Menge von Fakten. Fakten stellen Paare von Kennzahlen und kombinierten Bezugsobjekten dar. Die Spezifikation einer Menge von Fakten ist geeignet den Navigationsraum

5 zu beschreiben, der einem Manager für seine Steuerungs- und Regelungsaufgaben zur Verfügung gestellt werden soll. Die Menge an Fakten, die auf eine spezielle Steuerungs- und Regelungsaufgabe zugeschnitten ist, wird kurz Informationsobjekt genannt. Konzeptioneller Sprachaspekt Repräsentationeller Sprachaspekt N,T D-HS-Zuordnung (1,1) D-DG-Zuordnung (1,1) Dimension (1,n) (1,n) (1,n) Kennzahl (1,n) Kombiniertes Bezugs- (1,n) objekt K-BO- Koordinaten Dimensions- (1,n) (1,n) bezugs- objekt (0,1) (0,n) DBO-Hierarchie (1,1) Dimensionsgruppe (1,n) Bezugsobjekt Hierarchiestufe DBO- DHS-Zuordnung Fakt (1,n) Kennzahlensystem (1,n) (0,1) (0,n) K-KS-Zuordnung K-KS- Hierarchie (1,n) Informationsobjekt (1,n) IO-S/RA- Zuordnung Steuerungs-/ (1,1) Regelungsaufgabe IO-F-Zuordnung Navigationsraum Bezugsobjekte Dimensionsgruppe 1 Dimensionsgruppe 2... Nicht obligatorische Dimensionsgruppen (z. B. Artikel, Geschäftsstellen, Kunden, etc.) Dimensionsgruppe n Obligatorische Dimensionsgruppen (Zeit, Wertansatz) N,T N,T N,T Dimension (0,m ) Dimension (0,m ) 1.M Dimension (0,m ) N.1... Dimension (0,m ) N.O Navigationsraum Kennzahlen Kennzahlensystem ) (0,m p (z. B. das Du Pont-System oder das RL-Kennzahlensystem) Dimension Dimension 2.N Kombiniertes (0,m ) Bezugsobjekt q Informationsobjekt t Informationsobjektmodell zur Steuerungs-/ Regelungsaufgabe s Abbildung 1: Sprache zur fachkonzeptionellen Spezifikation von Data-Warehouses Zur grafischen Repräsentation der Spezifikation des aufgabenspezifischen Navigationsraums werden Informationsobjektmodelle verwendet, die sich an die Notation der Entity-Relationship-Modelle [Chen76; BeSc96, S ] anlehnen (vgl. den repräsentationellen Sprachaspekt in Abbildung 1) [HoKn99]. Im oberen Bereich des Modells erfolgt über die Nennung der Dimensionen, die Dimensionsgruppen zugeordnet sind, die Spezifikation der Navigationsmöglichkeiten durch die Bezugsobjekte. Im unteren Bereich wird über die Nennung eines Kennzahlensystems die relevante Menge an Kennzahlen festgelegt. Für die detaillierte Beschreibung der Dimensionen sind gesonderte Modelle vorgesehen. Informationsmodelle lassen sich aus den Modellelementen Dimensionen, Dimensionsgruppen, Kennzahlen und Kennzahlensystemen zusammensetzen. Diese Elemente werden hier semantische Modellbausteine genannt. Mit der beschriebenen Sprache wird die Basis für eine domänenspezifische Modellierungstechnik gelegt. Die übrigen Herausforderungen des Data-Warehousings werfen drei offene Fragestellungen im Zusammenhang mit den semantischen Modellbausteinen auf:

6 1. Wie können die relevanten semantischen Modellbausteine identifiziert werden? 2. Wie ist eine unternehmensweite Konsistenz in der Definition und Verwendung semantischer Modellbausteine sicherzustellen? 3. Wie kann die Anwendung semantischer Modellbausteine in einem dynamischen Umfeld unterstützt werden? Die im Folgenden vorgestellte Methodik stellt ein geschlossenes Lösungskonzept zur Bewältigung dieser Probleme vor. 2.2 Überblick über die Methodik Wesentliche Komponenten einer Methodik stellen Methoden dar. Eine Methode ist allgemein ein nach Mittel und Zweck planmäßiges Verfahren, das zu technischer Fertigkeit bei der Lösung theoretischer und praktischer Aufgaben führt [Lore95]. Kennzeichnend für eine Methode ist somit ein Aufgabentyp, welcher der Methode ihren Zweckbezug verleiht, und ein Satz von Vorschriften (Regeln, Techniken und Heuristiken), die der Problemlösung dienen. Im Rahmen der Softwareentwicklung eingesetzte Methoden sind durch die Arbeit mit Modellen geprägt. Softwareentwicklung im Allgemeinen und Data-Warehousing im Speziellen kann als ein kreativer Prozess der Transformation von Modellen aufgefasst werden [Teub99, S ]. Die eingesetzten Methoden schaffen Modelle als Artefakte und verwenden Modelle - soweit sinnvoll - auch als Input. Eine Untermenge der Vorschriften einer Methode wird daher durch eine Modellierungstechnik festgelegt. Eine Modellierungstechnik besteht aus einer Sprache und einer Handlungsanleitung zur allgemeinen Verwendung dieser Sprache. Die Sprache selbst beinhaltet einen konzeptionellen und einen repräsentationellen Aspekt. Darüber hinaus bedarf es für eine Methode Vorschriften, die festlegen, wie Input-Artefakte auszuwerten sind, und die die Konstruktion des Output-Artefakts durch Hinweise zur Problemlösung unterstützen. Diese Vorschriften müssen eng mit der Modellierungstechnik abgestimmt sein [HoKn01]. Eine Methodik ist gekennzeichnet durch einen Aufgabentyp, der auch der Methodik einen bestimmten Zweck zuweist, ein Vorgehensmodell und eine Dokumentenstruktur [Teub99, S ]. Das Vorgehensmodell definiert eine logische und damit mittelbar auch zeitliche Verknüpfung von Aufgabentypen, innerhalb derer bestimmte Methoden einzusetzen sind. Die Dokumentenstruktur legt Vorschriften zur Integration der im Rahmen der Anwendung der Methoden geschaffenen Artefakte fest. Methoden, die innerhalb von Methodiken angewendet werden, weisen zweierlei Besonderheiten auf. Erstens erhält der Aufgabentyp der Methode entsprechend ihrer Verwendung innerhalb der Methodik eine genauere Festlegung. Zweitens müssen die Vorschriften der Methode so erweitert bzw. modifiziert werden, dass die Integration der geschaffenen Artefakte aller Methoden der

7 Methodik sichergestellt wird. Die Artefakte, die im Rahmen einer Methodik geschaffen werden, werden Dokumente genannt, um ihren gemeinsamen Bezug auf die Vorschriften der Dokumentenstruktur zu verdeutlichen [HoKn01]. Zur Konstruktion einer Methodik ist zunächst ihr Zweck festzulegen. Anschließend ist das Vorgehensmodell und die Dokumentenstruktur zu definieren. Regelmäßig kann auf vorhandene Methoden und Methodiken zurückgegriffen werden. Allerdings muss hierbei die beschriebene Anpassung der Methoden hinsichtlich der Aufgabentypspezifikation und der Dokumententypdefinition stattfinden. Unter Umständen sind zur Unterstützung von bestimmten Aufgabentypen neue Methoden zu entwickeln. Prozessmodell Umfeld der Methodik Umweltmonitoring Prozessgestaltung Zielsetzung Prozessmonitoring Dokumentenstruktur Implementierte Managementsicht Prozessmodell Modellbausteinvorschlagsliste Evolutionäre Anpassung Bibliothek semantischer Zielsetzung Modellbausteine Informationsobjektmodell Konstruktion der Bibliothek Bibliothek semantischer Modellbausteine Unterstützung des kreativen Aktes Unternehmensweite Konsistenz Modellierung -technik Ableitung von Modellbausteinen Fachkonzeptionelle Spezifikation Vorgehensmodell Implementierte Managementsicht DV- Konzeption und Implementierung Modellbausteinvorschlagsliste Informationsobjektmodell Legende: Problem des Data Warehousings Dokumententyp Aufgabentyp Sachlogische Abfolge Vorschriften zur inhaltlichen Integration Abbildung 2: Methodik zur Identifikation und Anwendung semantischer Modellbausteine Die Rahmenbedingungen des Einsatzes der hier vorgeschlagenen Methodik wurden in Abschnitt 1 erläutert. KIMBALL fordert eine an Geschäftsprozessen orientierte Entwicklungsstrategie für Data-Warehouses [Kimb96, S ]. Die Methodik wertet daher zur Unterstützung des kreativen Akts der Informationsbedarfsanalyse Prozessmodelle aus und unterstützt die Implementierung geeigneter Managementsichten (vgl. Abbildung 2). Durch Auswertung der spezifizierten Datenmengen können Probleme erkannt werden, die eine Veränderung der verfolgten Zielsetzung bedingen, was eine Umgestaltung der Prozesse motivieren kann. Für die neu gestalteten Prozesse ist - den Zyklus schließend - wiederum eine Anpassung der Managementsichten notwendig. Die hiermit verbundene Data- Warehouse-Evolution wird von der Methodik unterstützt.

8 Der erste Aufgabentyp des Vorgehensmodells der Methodik beinhaltet eine methodische Analyse von Zielsetzungen und Prozessmodellen zur Identifikation relevanter semantischer Modellbausteine. Die auf Prozessmodellen ausgerichtete Informationsbedarfsanalyse fokussiert die innerhalb der Prozesse erbrachten Leistungen. Die Methodik dient daher zur Gestaltung der informationellen Unterstützung von Entscheidungen, die primär das Management von Leistungen in Prozessen zum Gegenstand haben. Data-Warehousing für Aufgaben des strategischen und normativen Managements liegen außerhalb des Fokus der vorliegenden Arbeit, da für diese zusätzlich der intensive Einbezug weiterer unternehmensexterner Daten notwendig ist. Das Ergebnis der Prozessmodellanalyse bildet die Grundlage für den Aufbau einer Bibliothek semantischer Modellbausteine. Die Bibliothek fungiert als zentralisierte Koordinationsinstanz und stellt die unternehmensweite Konsistenz der Verwendung der Modellbausteine sicher. Die fachkonzeptionelle Spezifikation der Managementsichten gestaltet sich als konstruktive Zusammensetzung von Informationsobjektmodellen aus semantischen Modellbausteinen, die der Bibliothek entnommen werden. Die Ergebnisse der Prozessanalyse werden nochmals referenziert, um die für die speziellen Steuerungs- und Regelungsaufgaben relevanten Bausteine der Bibliothek zu identifizieren. Beim Aufbau der Bibliothek und der fachkonzeptuellen Spezifikation wird auf die in Abschnitt 2.1 erläuterte Modellierungssprache zurückgegriffen. Die Umsetzung des Fachkonzepts stellt den letzten Aufgabentyp der Methodik dar. Die Dokumentenstruktur beschreibt Vorschriften zur inhaltlichen Integration der Input- und Output-Dokumenttypen der Methoden. Zu integrieren sind die Definitionen der vom Management verfolgten Zielsetzungen, die Prozessmodelle, die abgeleiteten Hinweise auf relevante semantische Modellbausteine, die Inhalte der Bibliothek, die Informationsobjektmodelle und die Ergebnisse der DV-Konzeption und Implementierung. Geänderte Zielsetzungen und Prozessmodelle erfordern eine Anpassung der fachkonzeptuellen Spezifikation der Informationsobjektmodelle, was mit einer Erweiterung oder Anpassung der Bibliotheksinhalte einhergehen kann. Die geänderten Anforderungen können eine Anpassung der physikalischen Struktur des Data-Warehouses notwendig machen. Die Zusammenhänge zwischen den Dokumenten lassen sich nur werkzeugunterstützt handhaben. Die Dokumentenstruktur liefert eine Anforderungskonzeption für das Repository einer CASE-Umgebung für das Data-Warehousing. Ein solches Werkzeug stellt ein bedeutendes Hilfsmittel zur Bewältigung der Data-Warehouse-Evolution dar. Die grundsätzliche Vorgehensweise bei Anwendung der Methodik soll im Folgenden anhand eines Ausschnitts aus dem idealisierten Geschäftsprozessgefüge eines Industriebetriebs aufgezeigt werden.

9 3 Anwendung der Methodik 3.1 Einführung in den Anwendungsbereich Industriebetrieb betriebliches Rechnungswesen (extern u. intern) Servicebereich Finanzbuchhaltung K & L - Rechnung betrieblicher Geschäftsbereich betriebliche Leistungserstellung Beschaffungsmarkt (Lieferanten, Arbeitsmarkt) Beschaffung Verbrauchsgüter Dienstleistungen Gebrauchsgüter Arbeitsleistungen Beschaffungsleistungen Servicebereich Produktionsleistungen Verbrauchsgüter Dienstleistungen Gebrauchsgüter Produktion Sachgüter Arbeitsleistungen Bereitstellungsleistungen Absatz Hauptbereich Produkt (Sachgüterund Dienstleistungen) Absatzmarkt (Kunde) Finanzierung Finanzmarkt Transferzahlungen Transferzahlungen betriebliches Finanzwesen Servicebereich Staat/ Sozialversicherungen Abbildung 3: Idealisiertes Geschäftsprozessgefüge eines Industriebetriebs [vgl. Raue94] Ein Industriebetrieb ist gemäß Systemtheorie als ein offenes, zielgerichtetes und soziotechnisches System zu verstehen (Abbildung 3), das sowohl materielle als auch immaterielle Leistungen mit seiner Umwelt austauscht [FeSi01, S. 59 f.]. Von seinen Beschaffungsmärkten bezieht er in Form von Dienst- und Arbeitsleistungen bzw. Ge- und Verbrauchsgütern einzelne Beschaffungsleistungen, die er im Rahmen seiner innerbetrieblichen Wertschöpfung (betriebliche Leistungserstellung) zur Produktion von Sachgütern und begleitenden Dienstleistungen einsetzt und an seine Absatzmärkte abgibt. Die von der Beschaffung über die Produktion zum Absatz reichende Wertschöpfungskette wird von zwei Servicebereichen flankiert. Zum einen erbringt das Rechnungswesen durch die Finanzbuchhaltung und K&L-Rechnung Serviceleistungen an den betrieblichen Geschäftsbereich, während das Finanzwesen durch Beziehung zu Staat und Finanzmärkten eine ausreichende Finanzierung sicherstellt. Für die weiteren Betrachtungen erfolgt eine Projektion und Detaillierung des Absatzbereichs des Industriebetriebs einschließlich seiner Umweltkontaktstellen. Zur Vereinfachung der weiteren Ausführungen wurde die Darstellung einzelner Managementebenen in den vorgestellten Modellen explizit ausgeklammert.

10 3.2 Ableitung semantischer Modellbausteine aus Prozessmodellen Auswählen der Ziele der betrachteten Unternehmung Analyse der Geschäftsprozesse Ableitung des konzeptuellen Objektschemas Identifikation initialer Modellbausteine Sachziele Formalziele Abgrenzung des relevanten (Teil-) Prozesses Zuordnung analyserelevanter Attribute a) Kennzahlen b) Dimensionen c) Integritätsbedingungen Rückkopplung Abbildung 4: Ableitung semantischer Modellbausteine aus Prozessmodellen Die Methode zur Identifikation initialer semantischer Modellbausteine sieht vier logisch aufeinander folgende Teilschritte vor, wobei jederzeit eine Rückkopplung zu früheren Phasen zugelassen ist (Abbildung 4). Sie lehnt sich in ihren ersten drei Schritten weitgehend an die umfassende geschäftsprozess- und objektorientierte Modellierungsmethodik Semantisches Objektmodell (SOM) nach FERSTL und SINZ an (vgl. u.a. [FeSi90; FeSi98]). Während diese Schritte lediglich an die spezifischen Belange des Data-Warehousings angepasst wurden, ermöglicht der vierte zusätzliche Schritt die methodisch fundierte Identifikation von Modellbausteinen [BoUl00, S. 3 ff.]. Im ersten Schritt werden die Ziele für Steuerungs- und Regelungsaufgaben des Managements ausgewählt, die im weiteren untersucht werden sollen. Während Sachziele Art und Zweck der betrieblichen Leistungserstellung beschreiben, bestimmen Formalziele Art und Umfang der Sachzielerreichung [FeSi01, S.59]. Im Rahmen des zweiten Schritts werden bei einer Analyse der Prozesse die für die Ziele relevanten (Teil-) Prozesse abgegrenzt. Sowohl das Zielsystem als auch die Prozesse sollten bereits im Umfeld der Methodik (Abbildung 2) definiert worden sein. Als nächstes wird auf der Grundlage des ausgewählten Prozesses das konzeptuelle Objektschema (KOS) durch einfache Transformationsregel gebildet. Das KOS beschreibt, vergleichbar mit einem konzeptuellen Datenschema, die für die Abwicklung eines Prozesses benötigte Datenstruktur. Nach der Zuordnung analyserelevanter Attribute werden innerhalb des KOS im letzten Schritt initiale Modellbausteine für Managementsichten identifiziert.

11 Die Vorgehensweise orientiert sich dabei an folgender Argumentationskette: Ziel Prozess Leistung Kennzahl Dimension. Sie soll anhand eines Beispiels für den Teilprozess Absatz im Folgenden weiter präzisiert werden Auswahl von Zielen der betrachteten Unternehmung Der erste Schritt fordert eine Auswahl von Zielen für die Verfolgung von Steuerungs- und Regelungsaufgaben des Managements. Die Zieldefinition ist ein äußerst kreativer Prozess, bei dem vielfältige Interessensgruppen und Rahmenbedingen zu berücksichtigen sind. Zu fordern ist eine weitgehende Zielkonkretisierung, bei der die Einzelziele zumindest die Eigenschaften der Quantifizierbarkeit und Operationalität aufweisen sollten [Stae91, S. 405 ff.]. Exemplarisch werden die folgenden Sachziele für unseren idealtypischen Industriebetrieb unterstellt: Produktion und von Sachgütern und begleitende Dienstleistungen Reparatur und Wartung von eigengefertigten Sachgütern Neuproduktentwicklung Diese Sachziele sollen unter dem Formalziel einer Gewinn-/Umsatzmaximierung bestehen. Für die weiteren Betrachtungen erfolgt eine Fokussierung auf das Sachziel Produktion und von Sachgütern und begleitende Dienstleistungen. Die damit verbundenen konkreten Leistungen des Industriebetriebs sind die erstellten Sachgüter bzw. die jeweiligen Dienstleistungen Analyse der Geschäftsprozesse Das Prozessmodell beschreibt die Innensicht eines betrieblichen Systems, indem es Lösungsverfahren zur Umsetzung der in Schritt 1 spezifizierten Ziele aufzeigt. Modelliert wird es in Form eines strukturorientierten Interaktionsschemas (IAS), das das Zusammenspiel von betrieblichen Objekten und Transaktionen beim Leistungsaustausch widerspiegelt, und einer korrespondierenden verhaltensorientierten Sicht, dem Vorgangs-Ereignis Schema (VES), das eine explizite Reihenfolgebeziehung bei der Aufgabendurchführung betrieblicher Objekte visualisiert. Eine ausführliche Beschreibung der SOM-Methodik und der bei der Detaillierung des IAS angewandten Zerlegungsregeln, wie z.b. Regelungs- und Verhandlungsprinzip, findet sich u.a. in [FeSi98; FeSi01]. Im Folgenden sollen anhand einer Detaillierung eines IAS (Abbildung 5) die wesentlichen Zusammenhänge im Prozess Absatz veranschaulicht werden, der aus einer Kombination von nichthierarchischen Verhandlungsstrukturen (Anbahnungs- (A), Vereinbarungs- (V) und Durchführungstransaktionen (D)) sowie hierarchischen Regelungsstrukturen (Steuer- (S) und Kontrolltransaktionen (K)) hervorgegangen ist (das korrespondierende VES ist in Abbildung 9 im Anhang zu finden).

12 Produktion 2 V: Absatzplan 5 V: Absatzbedarf 6 D: Produktbereitstellung S: Absatzplan 2 Absatzplanung K: Absatzmeldung 8 S: Versandauftrameldung K: Versand S: Abrechnung Versand 13 K: Abrechnungsmeldung 1 A: Absatzmarktforschung 3 A: Produktkatalog V: Auftrag 4 7 D: Produktlieferung Absatzmarkt (Kunde) Absatzlogistik 10 Versand V: Rechnung Absatz S: Zahlungs- K: Zahlungseinganeingangsavisierung betriebliches Finanzwesen 11 D: Zahlung Legende: Betriebliches Objekt A: / V: / D: S: / K: Betriebliche Transaktion Anbahnungs-, Vereinbarungs-, Durchführungs-, Steuer-, Kontrolltransaktion Abbildung 5: Interaktionsschema des Absatzprozesses eines Industriebetriebs Auf der Grundlage einer Absatzmarktforschung (1) erstellt die Absatzplanung einen entsprechenden Absatzplan. Dieser Plan wird zum einen an die Produktion und zum anderen an den weitergegeben (2). Der auf Basis des Absatzplans entwickelte Produktkatalog wird anschließend vom an Kunden im jeweiligen Absatzmarkt verschickt (3). Entscheidet sich der Kunde für ein Produkt kommt ein Auftrag zustande (4), der vom wiederum als Absatzbedarf an die Produktion übermittelt und dem Versand als zukünftiger Versandauftrag mitgeteilt wird (5). Erfolgt daraufhin eine Bereitstellung des Produkts durch die Produktion (6), kann der Versand die Produktlieferung an den Kunden anstoßen (7) und eine Mitteilung über eine erfolgreiche Versendung im Rahmen der Versandmeldung an den weitergeben (7). Der gibt seinerseits die erfolgreiche Versendung als Absatzmeldung an die Absatzplanung weiter (8) und initiiert bei der Fakturierung eine Abrechnung der erbrachten Leistung (9). Daraufhin verschickt die Fakturierung eine Rechnung an den Kunden (10), der diese durch eine Zahlung beim betrieblichen Finanzwesen begleichen muss (11). Gleichzeitig teilt sie dem betrieblichen Finanzwesen einen Termin für die Zahlungseingangsavisierung mit (10). Nach Zahlungseingang meldet das Finanzwesen diesen dem

13 Versand (12), der ihn wiederum in Form einer Abrechnungsmeldung an den weitergibt (13) Ableitung des konzeptuellen Objektschemas Absatzmarkt Absatzplanung 1 3 Absatzmeldung 2 Absatzplan an Absatzmarktforschung 2 Absatzplan an Produktion 4 Auftrag 5 Zuordnung von Kennzahlen Produktkatalog Absatzbedarf Produktbereitstellung Versandauftrag Produktlieferung Versand Produktion Hülle der Existenzvoraussetzungen für Produktlieferung 5 Versandrückmeldung Abrechnung Rechnung Zahlung Fakturierung Zahlungseingangsavisierung betriebl. Finanzen Legende Existenzunabhängiger Objekttyp Existenzabhängiger Objekttyp Interaktionskante Abbildung 6: Das konzeptuelle Objektschema (KOS) für den Absatzprozess Im dritten Schritt wird aus dem weiter detaillierten Prozessmodell Absatz ein konzeptuelles Objektschema (KOS) abgeleitet. Das KOS beschreibt die einem Prozess zugrundeliegenden Datenstrukturen und ist vergleichbar mit einem um objektorientierte Konzepte angereicherten, klassischen konzeptuellen Datenschema, da die konzeptuellen Objekttypen neben dem Zustand der einzelnen Aufgaben von betrieblichen Objekten auch Zustandsinformationen von Transaktionen und Leistungen festhalten. Die Notation lehnt sich an das Strukturierte Entity- Relationship Modell (SERM) nach SINZ an [Sinz88] und besitzt damit die Fähigkeit, Existenzabhängigkeiten zwischen den beteiligten Objekttypen explizit zu visualisieren. Deshalb werden im KOS die Objekttypen nach ihrer Existenzabhängigkeit angeordnet. Während existenzunabhängige Objekttypen ganz links im Diagramm dargestellt werden, nimmt der Grad der Existenzabhängigkeit von links nach rechts sukzessive zu. Eine initiale Struktur eines KOS ist aus dem Interaktionsschema aus Abbildung 6 in Verbindung mit der Reihenfolgebeziehung des VES in Abbildung 9 ableitbar. Dabei werden folgende einfache Transformationsregeln angewendet, um Abbildung 6 zu erhalten: Betriebliche Objekte sind immer existenzunabhängig und werden daher als konzeptuelle Objekttypen auf der linken Seite des Diagramms untereinander

14 visualisiert. Dazu gehören die Objekttypen Absatzmarkt, Absatzplanung,, Versand, Produktion, Fakturierung und Finanzwesen. Transaktionen zwischen zwei betrieblichen Objekten hängen jeweils von diesen beiden Objekten ab und werden daher rechts von den mit ihnen korrespondierenden Objekttypen im Diagramm dargestellt. Weiterhin sind sie mit Interaktionskanten zu verbinden. Beispielsweise ist die Absatzmarktforschung vom Absatzmarkt und von der Absatzplanung existenzabhängig. Die übrigen Existenzabhängigkeiten können anhand der weiteren Reihenfolgebeziehungen ermittelt werden. Indirekte Beziehungen zu den konzeptuellen Objekttypen betrieblicher Objekte über eine oder mehrere vorgelagerte Transaktionen sind dabei auszunutzen. Beispielsweise ist der Absatzplan an den mit der Absatzmarktforschung und nicht direkt mit dem Absatzmarkt und der Absatzplanung zu verbinden. Die übrigen Transaktionen können analog ermittelt werden. Das vorliegende initiale KOS kann bei Bedarf weiter verfeinert bzw. durch die Angabe von Beziehungskardinalitäten weiter präzisiert werden [FeSi98; FeSi01]. Um den vierten Schritt vorzubereiten, ist das KOS um analyserelevante Attribute zu ergänzen. Diese können durch klassische Techniken der Informationsbedarfsanalyse, wie z.b. Interviews und Fragebögen verfeinert werden. Im Folgenden werden exemplarisch nachstehende Attribute unterstellt. Der Absatzmarkt kann durch Kundenmerkmale, wie z.b. Kundentyp (A-, B-, C-Kunde, Geschlecht oder geographische Herkunft nach Stadt, Region und Land) näher charakterisiert werden. Dem Produkt lässt sich beispielsweise die Art der Fertigung und die geographische Lage der Fertigungsstätten zuweisen. Während der Auftrag über das Auftragsdatum beschreibbar ist, lässt sich der Versandauftrag neben einem entsprechenden Versanddatum durch Lieferform und Versandweg präzisieren. Schließlich legt der die Erfassung einer spezifischen sstruktur und der Produktkatalog die Bestimmung von Sonderaktionen nahe Identifikation initialer Modellbausteine Als nächstes erfolgt die Identifikation initialer Modellbausteine anhand des abgeleiteten KOS in drei Teilschritten. Identifikation von Kennzahlen Bei der Identifikation von Kennzahlen wird der Argumentationskette Ziel Prozess Leistung Kennzahl gefolgt. Eine Kennzahl dient somit dazu, Leistungen eines Prozesses im Hinblick auf seine Zielerreichung zu messen. Ausgehend von dem in Abschnitt ausgewählten Sachziel wird der Objekttyp im KOS identifiziert, der mit der entsprechenden Leistung Produktion von Gütern und Dienstleistungen korrespondiert. Für die Zuordnung von Leistungen eignen sich vor allem Durchführungstransaktionen (D), da sich diese mit der Erstellung und Über-

15 gabe von Leistungen beschäftigen. Die vorliegende Leistung wird daher dem Objekttyp Produktlieferung zugeordnet, der an der Übergabe von Produkten und Dienstleistungen zwischen Versand und Absatzmarkt beteiligt ist. Nun ist zu klären, wie die bereitgestellte Leistung im Hinblick auf das Sachziel adäquat gemessen werden kann. Als mögliche Kennzahlen eignen sich dabei vor allem Absatzzahlen. Beispielhaft soll daher im Folgenden die Kennzahl Menge der veräußerten Güter weiter betrachtet werden. Identifikation von Dimensionen und Dimensionshierarchien Die Eigenschaft des KOS, Existenzabhängigkeiten zwischen Objekttypen zu visualisieren, hilft bei der Identifikation von Dimensionen bzw. Dimensionshierarchien, die mit der Kennzahl korrespondieren. Alle Objekttypen, die Existenzvoraussetzungen für den der Kennzahl zugeordneten Objekttyp sind, enthalten Informationen über potentielle Dimensionskandidaten. Daher werden diese zur näheren Betrachtung in eine Hülle der Existenzvoraussetzungen aufgenommen (vgl. Abbildung 6). Für die Bildung von Dimensionen und Dimensionshierarchien können neben den vorher zugeordneten analyserelevanten Attribute, vor allem die Beziehungen zwischen den einzelnen Objekttypen herangezogen werden. Eine ausführliche Darstellung der dabei verwendeten Regeln findet sich in [BoUl99]. Somit ergeben sich beispielsweise folgende Modellbausteine: Eine Dimension Kunde mit einer Kategorisierung nach ihrer geographischen Herkunft (Stadt, Bundesland, Land) oder eine Dimension, die die spezifische sstruktur des Industriebetriebs widerspiegelt. Spezifikation von zugehörigen Integritätsbedingungen Diese aus der Kombination von Kennzahl und zugehörigen Dimensionen resultierende Modellstruktur unterliegt i.d.r. weiteren spezifischen Integritätsbedingungen. Beispielsweise ist nicht jede Kennzahl hinsichtlich jeder ihrer Dimension additiv [LeSh97]. Bevor Modellbausteine weiter konsolidiert werden, ist zudem immer auch in Abgleich mit den Datenschemata der operativen Systeme zu prüfen, ob diese Bausteine auch bereitgestellt werden können [BoUl99]. Die identifizierten Dimensionen und Kennzahlen sind Kandidaten für die in die Bibliothek zu übernehmenden semantischen Modellbausteine (vgl. Abschnitt 3.3). Analog zu den vorgestellten Modellbausteinen auf Basis der Kennzahl Anzahl der veräußerten Güter lassen sich weitere mögliche Bausteine identifizieren. Beispielsweise lassen sich Umsatz- und Gewinnkennzahlen am Objekttyp Zahlung festmachen oder die Anzahl der gewonnenen Aufträge am Objekttyp Auftrag. Die zugehörigen Hüllen von Existenzvoraussetzungen ermöglichen die Gewinnung weiterer Dimensionskandidaten. Eine Überschneidung der Hüllen hilft bei einer Ermittlung von Dimensionen, die mehreren Analysezwecken gemeinsam sind.

16 3.3 Bibliothek-gestützte Fachkonzeption Die Ergebnisse der Prozessmodellanalyse werden genutzt, um in den nächsten Schritten der Methodik das Fachkonzept gestützt auf eine Bibliothek der semantischen Modellbausteine zu konstruieren [HoKn99, S ]. Abbildung 7 zeigt die Abfolge der Aufgabentypen unter Einbezug des Konzepts ihrer Werkzeugunterstützung. Die Bibliothek gliedert sich in zwei Teile. Der erste Teil verwaltet die auf Bezugsobjekten basierenden Modellbausteine. Die von der Prozessanalyse vorgeschlagenen Dimensionen werden gegebenenfalls, z. B. durch Definition von Hierarchiestufen, verfeinert. Die einzelnen Bezugsobjektdefinitionen können aus bestehenden Datenquellen importiert werden. Bei der Anlage der Modellbausteine muss eine Abstimmung mit den vorhandenen Inhalten der Bibliothek vorgenommen werden. Es ist zu prüfen, ob ähnliche Dimensionen bereits definiert sind und wiederverwendet werden können. Erst wenn die Suche nach adäquaten Modellbausteinen erfolglos ist, sind Ergänzungen vorzunehmen. Eventuell können bestehende Modellbausteine auch so modifiziert werden, dass sie für einen breiteren Anwendungsbereich verwendbar sind. Desgleichen gilt für die Definition der Kennzahlen und Kennzahlensysteme, die den zweiten Teil der Bibliothek bilden. Insbesondere die rechentechnischen Definitionen der Kennzahlen sind bei dem Abgleich der neuen Vorschläge mit den bestehenden Inhalten zu beachten. Für den betrachteten Absatzbereich eines Industriebetriebs sind die Überprüfungen und Verfeinerungen z. B. für die Kennzahlen Menge der veräußerten Güter und wertmäßiger Umsatz sowie für die Kundendimension und die sstrukturdimension vorzunehmen. Im Resultat wird mit der Bibliothek eine unternehmensweite Wissensbasis über relevante Bestandteile von Managementsichten definiert. Prozessgestaltung Ableitung von Modellbausteinen Konstruktion der Bibliothek Fachkonzeptionelle Spezifikation Designer für SOM- Prozessmodelle Prozessmodellanalysierer Administrator der Bibliothek Designer für Informationsobjektmodelle Repository Prozessmodelle und Zielsetzungen Analyseergebnisse Modellbaustein- Bibliothek Bezugsobjekte Repository Fachkonzept Legende: Aufgabentyp des Vorgehensmodells der Methodik Softwarekomponente zur Werkzeugunterstützung der Methodik Teil des Repositorys als Implementierung der Dokumentenstruktur Logischer Ablauf Verwendung der Repositoryinhalte Modellbaustein- Bibliothek Kennzahlen Abbildung 7: Konzept der Bibliothek-gestützten Fachkonzeption Die kreative Konstruktion der Navigationsräume wird durch die in der Prozessmodellanalyse identifizierten Zugehörigkeiten von Kennzahlen zu Dimensionen

17 und deren Relevanz für in die Verantwortungsbereiche von Managern fallende Prozesse und Zielsetzungen wesentlich unterstützt. Für die Steuerungs- und Regelungsaufgabe des Absatzbereichs wurde zum Beispiel ermittelt, dass die Menge der veräußerten Produkte aufgeschlüsselt nach der sstruktur eine relevante Information zur Beurteilung der Leistung Produktlieferung des Absatzbereichs darstellt. Zudem liefern die konsolidierten Modellbausteine der Bibliothek auch isoliert wertvolle Anregungsinformationen für die Auswahl von Kennzahlen und Dimensionen. In die Konstruktion des geeigneten Navigationsraums können über die Prozessanalyseergebnisse hinaus weitere theoretische Überlegungen oder Ergebnisse aus Befragungen einfließen. Zur grafischen Repräsentation der Konstruktionsergebnisse werden Informationsobjektmodelle verwendet. Die Informationsobjektmodelle können quasi nach dem Baukastenprinzip zusammengesetzt werden, indem die entsprechenden semantischen Modellbausteine der Bibliothek entnommen werden. In [Holt00b] wird ein dieses Konzept umsetzender Editor gezeigt. Die Verwendung eines solchen Editors fördert die Qualität der Modellierungsergebnisse. Zu den im Folgenden zu Grunde gelegten Kriterien vergleiche die Grundsätze ordnungsmäßiger Modellierung (GoM) [BeSc96, S ]. Die Verwendung der konsolidierten Bausteine fördert durch Begriffsvereinheitlichung die semantische Richtigkeit der Modelle. Nach der Auswahl eines Bausteines kann die Anordnung der Modellelemente automatisiert erfolgen und die Klarheit des Modells sicherstellen. Über die Dimensionen und Kennzahlensysteme sollte innerhalb der Bibliothek eine Reihenfolge definiert werden. Bei der Übernahme der Modellelemente in die Informationsobjektmodelle wird diese Reihenfolge übernommen, so dass die Anordnung der Elemente in den einzelnen Modellen vereinheitlicht wird. Diese Regelung erhöht die Vergleichbarkeit der Modelle. Insgesamt ist zu erwarten, dass die Wirtschaftlichkeit der Fachkonzeption erhöht wird. 3.4 Werkzeugunterstützte DV-Konzeption und Implementierung Die inhaltliche Integration der Dokumente der fachkonzeptionellen Spezifikation wird auf die Komponenten der DV-Konzeption und der Implementierung ausgeweitet, indem Methoden und Werkzeuge zur (teil-)automatisierten Transformation der Spezifikation in Konfigurationseinstellungen des Data-Warehouses in die Methodik einbezogen werden. Eine diesem Prinzip gerecht werdende Data- Warehouse-Entwicklungsumgebung wird am Institut für Wirtschaftsinformatik der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster unter dem Namen MetaMIS Toolset entwickelt. Abbildung 8 zeigt die Werkzeugarchitektur anhand einer beispielhaften Data-Warehouse-Implementierung, die als ETL-Werkzeug (Extraktion, Transformation, Laden) Informatica verwendet, als Datenbankmanagementsystem Oracle nutzt und deren Auswertungsebene durch das ROLAP-System von MicroStrategy gebildet wird [Holt00b]. Im Folgenden werden die drei wichtigsten Komponenten beschrieben:

18 Der Data-Warehouse-Generator entwickelt aus dem Fachkonzept einen Vorschlag für das Datenbankschema des Data-Warehouses. Hierbei geht die Wahl des Grundmusters (Starschema vs. Snowflakeschema) und die Festlegung von Denormalisierungsvarianten (Denormalisierung von Schlüsseln bzw. Bezeichnungen) als Parameter in den Algorithmus ein. Der Vorschlag ist anschließend mit Hilfe eines Editors vom Datenbankadministrator anzupassen. Zu dem konstruierten Schema wird ein passendes SQL-Skript (Create Table) generiert, das von dem Datenbankmanagementsystem ausgeführt wird. Der ETL-Konfigurator gibt die Definition der Zieltabellen an das ETL-Werkzeug weiter. Im ETL-Werkzeug selbst werden diese Halbmappings erweitert, indem die Quelltabellen angegeben werden und Regeln zur Befüllung der Zieltabellen mit den Daten der Quelltabellen festgelegt werden. Im Informatica-Werkzeug werden diese Schritte durch grafische Notationen unterstützt. Der OLAP-Konfigurator verwendet Informationen über das Fachkonzept und das Datenbankschema des Data-Warehouses. Automatisiert wird die Metadatenbank des MicroStrategy-Systems gefüllt, das die Beziehung zwischen den Basiselementen der Oberfläche des ROLAP-Systems (Attribute, Hierarchien, Metriken) und den Data-Warehouse-Tabellen herstellt. Zudem werden dem Fachkonzept entsprechende ROLAP-Berichte angelegt, deren Definitionen ebenfalls in der MicroStrategy-Metadatenbank gespeichert werden. Fachkonzeptionelle Spezifikation DV-Konzeption und Implementierung Prozessmonitoring Designer für Informationsobjektmodelle ETL-Konfigurator MetaMIS-Toolset-Module Data-Warehouse- Generator OLAP- Konfigurator MicroStrategy ROLAP-Funktionalität Repository Fachkonzept Informatica Metadaten Repository Datenbankschema MicroStrategy Metadaten Oracle Datenbankmanagementsystem Data- Warehouse- Datenbank Legende: Aufgabentyp des Vorgehensmodells der Methodik Softwarekomponente zur Werkzeugunterstützung der Methodik Teil des Repositorys als Implementierung der Dokumentenstruktur Logischer Ablauf Verwendung der Repositoryinhalte Informatica ETL-Funktionalität Data- Warehouse- Datenbank Data- Warehouse- Datenbank Abbildung 8: Konzept der werkzeugunterstützten DV-Konzeption und Implementierung Änderungen an den Komponenten des Data-Warehouse-Systems dürfen ausschließlich über die als führendes System fungierende Entwicklungsumgebung vorgenommen werden. Mittels der von der Entwicklungsumgebung verwalteten Dokumentenstruktur wird die ständige Konsistenz aller Arbeitsergebnisse des Data-Warehousings sichergestellt und damit die Komplexität der Data- Warehouse-Evolution beherrschbar.

19 4 Zusammenfassung und Ausblick Es wurde eine Methodik vorgestellt, die vier Hauptschwierigkeiten des Data- Warehousings begegnet: 1. Unterstützung des kreativen Akts der Informationsbedarfsanalyse durch eine systematische Analyse von Prozessmodellen, 2. Vorgabe einer Modellierungstechnik für die fachkonzeptionelle Spezifikation des Data-Warehouses in Form von Informationsobjektmodellen, 3. Bewältigung der Komplexität der Data-Warehouse-Evolution durch Definition einer Dokumentenstruktur und Konzeption ihrer werkzeugunterstützten Verwaltung sowie 4. Sicherstellung unternehmensübergreifender Konsistenz der Modelle durch Verwendung von Bibliotheken semantischer Modellbausteine. In weiteren Arbeitsschritten soll die Implementierung der Werkzeugunterstützung der Methodik weiterentwickelt werden. Während der Designer der Informationsobjektmodelle und einige Module der DV-Konzept- und Implementierungsphase bereits ein fortgeschrittenes Realisierungsstadium erreicht haben, steht die Kopplung einer Umgebung zur Modellierung von SOM-Prozessmodellen und deren Analyse mit dem MetaMIS Toolset erst am Anfang. Der Aufbau von Bibliotheken semantischer Modellbausteine kann zudem durch die Verwendung von Referenzmodellen unterstützt werden [Knac01]. Literaturverzeichnis [BeHo98] Becker, J.; Holten, R.: Fachkonzeptuelle Spezifikation von Führungsinformationssystemen. Wirtschaftsinformatik 40 (1998) 6, S [BeSc96] Becker, J.; Schütte, R.: Handelsinformationssysteme. Moderne Industrie, Landsberg am Lech [BoUl00] Böhnlein, M.; Ulbrich-vom Ende, A.: Business Process Oriented Development of Data Warehouse Structures. In: Jung, R.; Winter, R. (Hrsg.): Data Warehousing Physica, Heidelberg, S [BoUl99] Böhnlein, M.; Ulbrich-vom Ende, A.: Deriving Initial Data Warehouse Structures from the Conceptual Data Models of the Underlying Operational Information Systems. In: Proceedings of the ACM Second International Workshop on Data Warehousing and OLAP (DOLAP 1999, Kansas City, 6. November), 1999, S [Chen76] Chen, P. P.: The Entity-Relationship-Model. Toward a Unified View of Data. ACM Transactions on Database-Systems, 1 (1976) 1, S [FeSi01] Ferstl, O.K.; Sinz, E.J.: Grundlagen der Wirtschaftsinformatik Band Aufl., Oldenbourg, München [FeSi98] Ferstl, O. K.; Sinz, E. J.: SOM Modeling of Business Systems. In: Bernus, P.; Mertins, K.; Schmidt, G. (Hrsg.): Handbook on Architectures of Information Systems. Springer, Berlin 1998, S

20 [FeSi90] [Grof92] [Holt00a] [Holt00b] [Holt99] [HoKn01] [HoKn99] [HoKB01] [Kimb96] [Knac01] [LeSh97] [Lore95] [Reic97] [Rieb79] [Sinz88] [Stae91] [Teub99] [Wede81] [Wint00] Ferstl, O. K.; Sinz, E. J.: Objektmodellierung betrieblicher Informationssysteme im Semantischen Objektmodell (SOM). In: Wirtschaftsinformatik, 32 (1990) 6, S Groffmann, H.-D.: Kooperatives Führungsinformationssystem. Grundlagen, Konzept, Prototyp. Gabler, Wiesbaden Holten, R.: Entwicklung einer Modellierungstechnik für Data Warehouse- Fachkonzepte. In: Schmidt, H. (Hrsg.): Modellierung betrieblicher Informationssysteme. Proceedings der MobIS-Fachtagung 2000, S Holten, R.: Framework and Method for Information Warehouse Development Processes. In: Jung, R.; Winter, R. (Hrsg.): Data Warehousing Physica, Heidelberg 2000, S Holten, R.: Entwicklung von Führungsinformationssystemen. Ein methodenorientierter Ansatz. Gabler, Wiesbaden Holten, R.; Knackstedt, R.: Entwicklung von Methodiken. Vorschläge für eine begriffliche Grundlegung. Arbeitsbericht des Instituts für Wirtschaftsinformatik Nr. 74. Münster Holten, R.; Knackstedt, R.: Fachkonzeptuelle Modellierung von Führungsinformationssystemen am Beispiel eines filialisierenden Einzelhandelsunternehmens. In: Sinz, E. J. (Hrsg.): Modellierung betrieblicher Informationssysteme. Proceedings der MobIS-Fachtagung S Holten, R.; Knackstedt, R.; Becker, J.: Betriebswirtschaftliche Herausforderungen durch Data-Warehouse-Technologien. In: Schütte, R.; Rotthowe, T.; Holten, R. (Hrsg.), Data Warehouse Managementhandbuch. Konzepte, Software, Erfahrungen. Springer, Berlin u. a. 2001, S Kimball, R.: The Data Warehouse Toolkit. Practical Techniques for Building Dimensional Data Warehouses. Wiley, New York u. a Knackstedt, R.: Konfigurative Referenzmodelle als Instrumente des Wissensmanagements bei der Data-Warehouse-Entwicklung. Erscheint in: Tagungsband zur WM 2001 in Baden-Baden, März Lenzerini, H. J.; Shoshani, A.: Summarizability in OLAP and Statistical Data Bases. In: Proceedings of the 9th International Conference on Statistical and Scientific Database Management (SSDBM 1997, Olympia, USA, August), 1997, S Lorenz, K.: Methode. In: Mittelstraß, J. (Hrsg.), Enzyklopädie Philosophie und Wissenschaftstheorie. Band 2, Metzler, Stuttgart 1995, S Reichmann, T.: Controlling mit Kennzahlen und Managementberichten. Grundlagen einer systemgestützten Controlling-Konzeption. 5. Aufl., Vahlen, München Riebel, P.: Gestaltungsprobleme einer zweckneutralen Grundrechnung. In ZfbF 31 (1979), S Sinz, E. J.: Das Strukturierte Entity-Relationship-Modell (SER-Modell). In: Angewandte Informatik, 30 (1988) 5, S Staehle, W. H.: Management Eine verhaltenswissenschaftliche Perspektive. 6. Aufl., Vahlen, München Teubner, R. A.: Organisations- und Informationssystemgestaltung. Theoretische Grundlagen und integrative Methoden. Gabler, Wiesbaden Wedekind, H.: Datenbanksysteme I. Eine konstruktive Einführung in die Datenverarbeitung in Wirtschaft und Verwaltung. 2. Aufl., Bibliographisches Institut, Mannheim et al Winter, R.: Zur Positionierung und Weiterentwicklung des Data Warehousing in der betrieblichen Applikationsarchitektur. In: Schmidt, H. (Hrsg.): Proceedings der MobIS-Fachtagung S

21 Abbildung 9: Vorgangs-Ereignis Schema für den Absatzprozess eines Industriebetrieb Planung Versand Produktion Absatz- Fakturierung betriebl. Finanzwesen Absatzmarkt Absatzmarktforschung Absatzmarkt A: Absatzmarktforschung 1 Absatzplan an Absatzmarkt- A: Absatzplan an Produktion Absatzplan an Produktion Produktion Absatzplan an Produktion Absatzplanung forschung Absatzplanung 2 katalog Absatzplanung A: Absatzplan an 2 Absatzplan Produktkatalog an Legende Vorgangstyp und Vorgangstyp korrespondierendes Objekt betriebliches Objekt Transaktionsgebundenes Ereignis Objektinternes Ereignis Produktkatalog Absatzmarkt 3 A: Produkt- Auftrag Absatzmarkt 4 V: Auftrag Auftrag Absatzbedarf 5 V: Absatzbedarf Absatzbedarf Produktion Produktlieferung Absatzmarkt 7 K: Produktlieferung Versandauftrag S: Versandauftrag 5 Produktlieferung Versandauftrabereitstellung Produkt- Versand Versand Versand D: Produktbereitstellung 6 Produktbereitstellung Produktion Absatzmeldung Abrechnung Absatzplanung Absatzplanung K: Absatzmeldung 8 Versandmeldunmeldung Absatz- K: Versandmeldung 7 Versandmeldung 9 S: Abrechnung Versand Abrechnung Fakturierung Rechnung Zahlung Absatzmarkt Absatzmarkt 10 V: Rechnung 11 D: Zahlung Rechnung Zahlungseingangsav. Fakturierung Fakturierung V: Zahlungsein 10 gangsav. Zahlungseingangsav. Zahlung Finanzwesen Finanzwesen Abrechungsmeldung 13 D: Abrechnungsmeldung Zahlungseinganmeldung Abrechnungs- Fakturierung Fakturierung D: Zahlungseingang 12 Zahlungseingang Finanzwesen Anhang