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Vincent Lorentz
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1 Inhaltsübersicht...IX Inhaltsverzeichnis...XI Abbildungsverzeichnis...XVII Tabellenverzeichnis... XXIII Abkürzungsverzeichnis... XXV 1 Einführung Problemstellung Zielsetzung Aufbau der Arbeit Umfeld der Arbeit Konventionen Grundlagen des Data Warehousing Informationsbegriff Sichten auf den Informationsbegriff Einordnung verschiedener Sichten auf Information Sicht der Information als zweckbezogenes Wissen Sicht der Semiotik Sicht der Information als Produktionsfaktor Anforderungen an Informationen bei der betrieblichen Entscheidungsfindung Grundlagen betrieblicher Informationssysteme Informationssystem als Teilsystem des betrieblichen Objektsystems Klassifikation betrieblicher Informationssysteme Grundmodell der Unternehmung nach Grochla Drei-Schichten-Modell eines Informationssystems Informationssystempyramiden Integration von Anwendungssystemen Integrationskonzepte Integrationsrichtungen Das Data Warehouse-Konzept Probleme klassischer Lösungen zur Bereitstellung von Informationen zur Entscheidungsunterstützung Anwendungssysteme zur Entscheidungsunterstützung ohne separate Datenhaltung Anwendungssysteme zur Entscheidungsunterstützung mit separater Datenhaltung Data Warehouse-System... 35

2 XII Inhaltsverzeichnis Einordnung des Data Warehouse-Systems in das Drei-Schichten-Modell Data Warehouse-System-Architektur Überblick über die Data Warehouse-System-Architektur Datenerfassungsebene Extraktion Transformation Laden Datenhaltungsebene Virtuelles Data Warehouse Zentrales Data Warehouse Data Warehouse-Architektur mit Data Marts Hierarchisch verteiltes Data Warehouse Datenbereitstellungsebene Präsentationsebene Administration und Metadatenmanagement On-Line Analytical Processing Abgrenzung der Verarbeitungskonzepte OLTP und OLAP Codd schen OLAP Regeln Pendse/Creeth s FASMI Regeln Kritische Würdigung der OLAP-Varianten ROLAP MOLAP HOLAP Zusammenfassung Data Warehousing und Management Managementsichtweisen Grundlegende Ansätze der Managementlehre Entscheidungsorientierung in der Managementlehre Systemorientierung in der Managementlehre Grundlagen der Kybernetik Betrieblicher Regelkreis Einordnung eines Data Warehouse in den betrieblichen Regelkreis Lenkungs- und Gestaltungsaspekt des Managements Managementprozeß Planung im Managementprozeß Phasen der Planung Planungsebenen des Managements Operative Planung Strategische Planung Normative Planung

3 XIII 3.6 Management komplexer Systeme Informationsbedarf im Managementprozeß Zusammenfassung Modellierung von Data Warehouse-Strukturen Grundlagen der Modellbildung Klassischer Modellbegriff Metapher, Meta-Modell und Modellierungsansatz Grundlagen der Modellierung multidimensionaler Datenstrukturen Strukturteil multidimensionaler Datenstrukturen Elementare Bausteine multidimensionaler Datenstrukturen Kennzahlen und Kennzahlensysteme Dimensionen und Dimensionshierarchien Parallele Hierarchien Unbalancierte Hierarchien Anteilige Verrechnung Dimensionale Attribute Integritätsbedingungen Visualisierung höherdimensionaler Datenstrukturen Operationsteil multidimensionaler Datenstrukturen Gegenüberstellung von unterschiedlichen Begriffsauffassungen bezüglich des Struktur- und Operationsteils Entwurf multidimensionaler Datenschemata Entwurfsebenen der multidimensionalen Modellierung Einordnung von Modellierungsansätzen in die Entwurfsebenen Konzeptueller Entwurf Historische Entwicklung der konzeptuellen multidimensionalen Modellierung Anforderungen an den konzeptuellen Entwurf Modellierungsbeispiel als Grundlage für die Bewertung ausgewählter Modellierungsansätze Modellierungsansätze für den Bereich statistischer und wissenschaftlicher Datenbanken SUBJECT SAM* STORM Klassische Datenmodellierungsansätze ERM Modellierung und Speicherung aggregierter Daten Erweiterte klassische Datenmodellierungsansätze ME/RM Event-Entity-Relationship Modell Rein multidimensionale Modellierungsansätze ADAPT

4 XIV Inhaltsverzeichnis Dimensional Fact Model Objektorientierte Modellierungsansätze am Beispiel der muml Zusammenfassende Bewertung der Modellierungsansätze Logischer Entwurf Klassisches Star Schema Snowflake Schema Varianten des Star und Snowflake Schemas Physischer Entwurf Indexstrukturen Bitmap Index STAR Index Fragmentierungsstrategien Aggregationen im Rahmen von materialisierten Sichten Zusammenfassung Semantisches Data Warehouse-Modell (SDWM) Spezifische Charakteristika von SDWM Sichtenbildung zur Komplexitätsbewältigung Meta-Meta-Modell Dimensionssicht Meta-Modell für die Dimensionssicht Dimensionssicht mit einfachen Hierarchien Dimensionssicht mit parallelen Hierarchien Dimensionssicht mit unbalancierten Hierarchien Basiskennzahlensicht Meta-Modell für die Basiskennzahlensicht Beispiel für die Basiskennzahlensicht Sicht auf das Kennzahlensystem Meta-Modell für die Sicht auf das Kennzahlensystem Beispiele für die Sicht auf das Kennzahlensystem Datenstruktursicht Meta-Modell für die Datenstruktursicht Beispiel für die Datenstruktursicht Integrierte Gesamtsicht Meta-Modell für die integrierte Gesamtsicht Modellierung des Fallbeispiels aus dem universitären Umfeld

5 XV 5.9 Werkzeugunterstützung von SDWM Kritische Würdigung von SDWM Zusammenfassung Konstruktion semantischer Data Warehouse-Strukturen auf Grundlage von Geschäftsprozeßmodellen Grundsätzliche Vorgehensweisen bei der Entwicklung von Data Warehouse-Strukturen Vorgehensweise zur Konstruktion von Data Warehouse-Strukturen Überblick über die Vorgehensweise Einführung in das Semantische Objektmodell (SOM) Geschäftsprozeßverständnis Unternehmensarchitektur Vorgehensmodell Modellierung in SOM Modellierung auf der Geschäftsprozeßebene Modellierung auf der Ressourcenebene Vorstellung des Fallbeispiels Universität Schritt 1: Zielsystem Bestimmung des Zielsystems Zielsystem des Universitätsbeispiels Schritt 2: Geschäftsprozeßmodell Analysieren des Geschäftsprozeßmodells Geschäftsprozeßmodell des Universitätsbeispiels Schritt 3: Konzeptuelles Objektschema Ableitung des konzeptuellen Objektschemas Konzeptuelles Objektschema des Universitätsbeispiels Schritt 4: Semantisches Data Warehouse-Schema Identifizierung von Kennzahlen Identifizierung von Dimensionen und Dimensionshierarchien Identifizierung der Integritätsbedingungen Schritt 5: Logisches Data Warehouse-Schema Ableitung eines Star/Galaxy bzw. Snowflake Schemas Überführung in das Relationenmodell Abgleich mit den Datenstrukturen der operativen Quellen Schritt 6: Physisches Data Warehouse-Schema Zusammenfassung Zusammenfassung und Ausblick Literaturverzeichnis

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