Data Warehouse. Komponente der Business Intelligence und Qualitätsfaktor des Reportings

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1 Wirtschaft Simon Schäfer Data Warehouse. Komponente der Business Intelligence und Qualitätsfaktor des Reportings Bachelorarbeit

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3 Bachelor Thesis Data Warehouse - Komponente der Business Intelligence und Qualitätsfaktor des Reportings Eingereicht durch: Studiengang: Bachelor of Arts Simon Schäfer Fachrichtung: Wirtschaftswissenschaften Bearbeitungszeitraum: bis Herne, Februar 2009

4 Inhaltsverzeichnis Abbildungsverzeichnis...iv Tabellenverzeichnis...v Abkürzungsverzeichnis...vi 1 Einleitung Kurzüberblick Aufbau der Arbeit Business Intelligence Ein kurzer Überblick Semantische Sichtweise Pragmatische Sichtweise Verständnis der Business Intelligence Entwicklung der Business Intelligence Komponenten der Business Intelligence Ein aktuelles BI Umfeld im Überblick Datenherkunft Datenbereitstellung Informationsgenerierung Informationszugriff Metadatenmanagement Bedeutung der BI für die betriebswirtschaftliche Praxis Das Data Warehouse Konzept des Data Warehouse Referenzarchitektur eines Data Warehouse Aufbau der Architektur Datenquellen Metadatenmanager und Repositorium Arbeitsbereich Basisdatenbank Data Warehouse Data Warehouse Manager OLAP im Data Warehousing OLAP Definition Multidimensionale Datenmodelle Fallbeispiel: Cube-Erstellung Fallbeispiel: Arbeitsprozesse mit Cubes...26 ii

5 Die Standardprozeduren Pivoting Slicing Dicing eines Cubes Drill-Down & Roll-Up OLAP im relationalen Umfeld Datenmodelle von OLAP Systemen Reportingerfordernisse im Unternehmen Bedeutung des Reporting Anforderungen an das Reporting Umsetzungsstrategien Vorüberlegungen Excellence im Reporting Grundlegende Problemstellung Das magische Viereck der Management-Reporting Excellence Die zwölf Erfolgsfaktoren Strategie und Steuerungsverständnis fest im Blick halten Nutzen für das Management schaffen Effizienz im Reporting Interaktion zwischen Controlling und Management stärken Open Source BI mit der Pentaho BI Suite Open Source Business Intelligence Aufbau der Pentaho BI Suite Installation des Pentaho Testsystems Funktionen im BI Portal Datenbereitstellung / ETL Prozess Mondrian Schlussbetrachtung BI und DW im Unternehmen Kapitelbezogenes Resümee Schwierigkeiten bei der Umsetzung des Fallbeispiels Ausblick...58 GLOSSAR...60 Anhang A...71 Anhang B...75 Literaturverzeichnis...77 iii

6 Abbildungsverzeichnis Abbildungsverzeichnis Abbildung 1: Unterschiedliche Verständnisse der BI...5 Abbildung 2: Verständnisse der Business Intelligence...6 Abbildung 3: Entwicklungsumfeld der Business Intelligence...9 Abbildung 4: Komponenten der Business Intelligence...10 Abbildung 5: Phasen der Transformation...13 Abbildung 6: Referenzarchitektur eines Data Warehouse...18 Abbildung 7: Multidimensionaler Cube...24 Abbildung 8: Aufbereitete Beispieltabellen...25 Abbildung 9: Cube-Entwurf mit 3 Dimensionen...25 Abbildung 10: Aufbereiteter Cube...26 Abbildung 11: Pivoting eines Cubes...27 Abbildung 12: Slicing eines Cubes...28 Abbildung 13: Dicing eines Cubes...28 Abbildung 14: Transaktionales Datenmodell...30 Abbildung 15: Datenmodell "Flache Struktur"...30 Abbildung 16: Datenmodell "Star Schema"...31 Abbildung 17: Datenmodell "Snowflake Schema"...32 Abbildung 18: Objektiver und subjektiver Informationsbedarf...35 Abbildung 19: Entstehungsmöglichkeiten von Störungen im Berichtswesen...36 Abbildung 20: Arten von Berichten...38 Abbildung 21: Berichtsarten in der Praxis...40 Abbildung 22: Erstellungsart der Managementreporte nach Bereichen...41 Abbildung 23: Perspektiven der Transparenz...42 Abbildung 24: Das "magische Viereck" der Management-Reporting Excellence...44 Abbildung 25: System der Reporting Pyramiden...45 Abbildung 26: Aufbau der Pentaho BI Suite...50 Abbildung 27: Einbindung des mysql JDBC Treibers...51 Abbildung 28: XAMPP Control Panel...51 Abbildung 29: Startseite der Pentaho-Plattform...52 Abbildung 30: Portalseite der Pentaho BI-Suite...52 Abbildung 31: Pentaho Data Integration...53 Abbildung 32: OLAP-Beispiel Grundansicht...54 Abbildung 33: OLAP-Beispiel Pivoting...54 Abbildung 34: OLAP-Beispiel: Slicing...55 Abbildung 35: OLAP-Beispiel Dicing...55 Abbildung 36: OLAP-Beispiel Drill-Down und Roll-Up...56 Abbildung 37: OLAP-Beispiel Zusatzwerkzeuge...56 iv

7 Tabellenverzeichnis Tabellenverzeichnis Tabelle 1: Vergleich der Eigenschaften von OLTP und OLAP...8 Tabelle 2: Vor- und Nachteile des Standardberichts...39 Tabelle 3: Vor- und Nachteile des Abweichungsberichts...39 Tabelle 4: Vor- und Nachteile des Bedarfsberichts...40 v

8 Abkürzungsverzeichnis Abkürzungsverzeichnis ACID BAM BI CDW CPM CRM CSV DSS DW EIS ERP ETL EU FASMI GPL GUI HOLAP HR ICT IT MDM MIS MOLAP MPL MSS atomicity, consistency, isolation, durability Business Activity Monitoring Business Intelligence Core Data Warehouse bzw. Central Data Warehouse Corporate Performance Management Customer Relationship Management Comma Separated Values Decision Support System Data Warehouse Executive Information System Enterprise Resource Planning Extraction, Transformation, Loading Europäische Union Fast analysis of shared multidimensional information General Public License Graphical User Interface Hybrid Online Analytical Processing Human Resources Information and Communication Technologies Informationstechnologie Metadatenmanagement Management Information System Multidimensional Online Analytical Processing Mozilla Public License Management Support System vi

9 Abkürzungsverzeichnis NRW ODS OLAP OLTP OMG OSI OSS PPM ROLAP SCM SQL WDCC Nordrhein-Westfalen Operational Data Store Online Analytical Processing Online Transaction Processing Object Management Group Open Source Initiative Open Source Software Process Performance Management Relational Online Analytical Processing Supply Chain Management Structured Query Language World Data Center for Climate vii