Unterstützung des strategischen Öko-Controllings durch den Einsatz von Data-Warehouse-Systemen

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1 EnviroInfo 2013: Environmental Informatics and Renewable Energies Unterstützung des strategischen Öko-Controllings durch den Einsatz von Data-Warehouse-Systemen Miada Naana 1, Horst Junker 2 Abstract Das Umweltmanagement erhält durch die Anforderungen der nachhaltigen Entwicklung eine wachsende Bedeutung für Unternehmen, zumal damit die Aufgabe verbunden ist, Umweltgefahren zu reduzieren und Lösungen für die Ressourcenknappheit zu finden. Es sollte daher ein ökologisches und wirtschaftliches Gleichgewicht in Unternehmen erreicht werden. Durch diese Situation hat sich das Bedürfnis ergeben, negative Umwelteinwirkungen von Unternehmensaktivitäten frühzeitig zu erkennen, Schwachstellen zu ermitteln sowie die Umweltleistung der Unternehmen zu verbessern. Darüber hinaus wird das Öko-Controlling auf der strategischen Ebene eingesetzt, um soziale, ökologische und ökonomische Unternehmensziele zu fördern. Die Defizite in der Bereitstellung und Verarbeitung geeigneter Informationen innerhalb des Führungssystems verringern aber die Möglichkeit, geeignete strategische Entscheidungen zu finden und gleichzeitig langfristige Umweltziele zu realisieren. In diesem Beitrag wird grundsätzlich die Bedeutung des strategischen Öko-Controllings und dessen Anforderungen an eine sekundäre Datenbank (DWH) für die Datensammlung, -aufbereitung -bereitstellung und -verarbeitung sowie für die Auswertungsmöglichkeiten erläutert, um strategische Informationen zu liefern und geeignete umweltbezogene Entscheidungen zu finden und zu treffen. Kennwörter: Strategisches Öko-Controlling, Data-Warehouse, Informationsversorgung, Informationsanalyse, OLAP-Technologie. 1. Einleitung Öko-Controlling ist ein strategischer Ansatz zur Bearbeitung von Umweltaktivitäten und schlägt bezüglich umweltrelevanter Vorgänge ein Verfahren mit verschiedenen Schritten von der Festlegung des Ziels und der Formulierung einer Strategie bis zum Datenmanagement, zur Entscheidungsunterstützung, Steuerung, Kontrolle, Umsetzung und Kommunikation vor (vgl. Sturm & Müller 2000, S. 4). Hier berücksichtigt das Öko-Controlling systematisch die Aufgaben von der Formulierung der Ziele und der Strategie bis zur Implementierung der Strategie und der Realisierung der Ziele, zudem nicht nur quantifizierte Größen berücksichtigt, sondern auch qualitative Faktoren einbezogen werden sollten. Diese Aufgaben werden sowohl auf operativer als auch auf strategischer Ebene des Öko-Controllings durchgeführt und nicht isoliert betrachtet. So erhalten operative Fragestellungen ihren Sinn erst im Lichte einer Strategie und umgekehrt schwingt bei strategischen Fragestellungen immer auch die Frage der operativen Machbarkeit mit. Daher kann festgestellt werden, dass die Verbindung der operativen Ebene mit einer strategischen Ebene im Öko-Controlling eine große Bedeutung besitzt. Auf diesem Gebiet benötigt der umweltorientierte Entscheidungsspielraum der Betriebe eine langfristige Prognose und Planung hinsichtlich der Entwicklung des Bedarfs. Die Defizite in der strategischumweltorientierten Dimension innerhalb des Führungssystems verringert aber die Möglichkeit, geeignete 1 Carl von Ossietzky University Oldenburg, Ammerländer Heerstr Oldenburg, Deutschland naana@wiol.de, Tel: IMBC GmbH. Chausseestraße 84, Berlin, horst.junker@imbc.de, 1

2 strategische Entscheidungen zu finden und gleichzeitig langfristige Umweltziele zu realisieren. Strategisches Öko-Controlling kann systematisch über umweltbezogene Zukunftschancen und -risiken in Unternehmensbereichen berichten, langfristig-ökologische Unternehmenspolitik in eine entsprechende Richtung lenken und somit geeignete Strategien und Maßnahmen ableiten (vgl. Naana & Junker 2012a). Es ist ein passender Ansatz, um die strategischen ökologischen und ökonomischen Ziele zu verwirklichen und damit zielorientierte Entscheidungen des Umweltmanagements zu treffen und zu unterstützen. Der Einsatz eines strategischen Öko-Controlling-Systems ist darüber hinaus unabdingbar für die Identifikation und Festlegung langfristiger, produktionsbezogener Umweltschutzpolitik, um die Bedürfnisse relevanter Anspruchsgruppen zu berücksichtigen und die zum Umweltschutz und zu größeren Wettbewerbschancen führenden Innovationen der Produktion zu gewährleisten. 2. Strategisches Öko-Controlling auf Basis des Data-Warehouses Aufgrund der Tatsache, dass die ökonomisch-umweltorientierten strategischen Zwecke des Unternehmens berücksichtigt werden, sollen strategische Entscheidungen erfolgreich unterstützt und getroffen und damit passende Informationen generiert werden. Vor allem sind die Datenhaltung und die Befriedigung des Informationsbedarfs im Management notwendig. Hierbei hat das strategische Öko-Controlling die Aufgabe, ökologische und ökonomische Informationen in strukturierter Form bereitzustellen und somit eine Vielzahl von Kennzahlen zu bilden. Bemerkenswert ist allerdings, dass es kaum oder gar keine Initiativen zur Integration der beiden Informationsbedürfnisse in einem Datenpool gibt. Die Schwierigkeiten liegen in verschiedenen Aspekten: - Identifikation geeigneter Datenquellen, - Datensammlung, -aufbereitung und -analyse, - Geeignete Reaktionsmöglichkeit bei zukünftigen Veränderungen. Die Informationsbedürfnisse des strategischen Öko-Controllings sind relevant für die Anforderungen von internen und externen Anspruchsgruppen des Unternehmens. In diesem Kontext werden die Datenquellen dieses Systems durch operative Systeme, Gesetze und Verordnungen, Stoffdatenbanken sowie durch Hintergrundgespräche mit Wissenschaftlern und Umweltgruppen bedient. Außerdem sollen bezüglich der Anforderungen der Entscheidungsträger nicht nur aktuelle Daten aus operativen Systemen, sondern es müssen auch historische Daten gespeichert werden. Damit automatisierte Datenverarbeitung und -analyse für die Anforderungen des Managements ermöglicht sowie die Kennzahlen systematisch realisiert und somit der Informationsbedarf des strategischen Öko-Controllings effizient behandelt Datenmanagement-Infrastruktur 3 für die Datensammlung, -aufbereitung, -verarbeitung und -analyse benötigt und darüber hinaus bei Bedarf über geeignete Reaktionsmöglichkeiten verfügt. Im Anschluss an diese Infrastruktur - Warehouse einsetzen. Der Begriff Data-Warehouse (DWH) wurde von William H. Inmon geprägt. Es wird häufig synonym mit dem Begriff Data-Warehouse-System (DWHS) verwendet. is a subject-oriented, integrated, time-variant, nonvolatile collection of data in support of manag decision-making process (Inmon 1996, S. 33). Es kann durch seine Extraktions-, Transformations- und Ladeprozesse geeignete Daten liefern. Es lassen sich mittels des DWHs geeignete Datenbanken vernetzen und aufbauend auf bestimmten Kriterien eine Vielzahl von Kennzahlen definieren und aufbauen, um multidimensionale ökologische und ökonomische Aspekte übergreifend auszuwerten. Das Data-Warehouse hat eine hohe Performance und eine besondere Bedeutung bei der Datenverarbeitung und würde im Zusammenhang mit dem strategischen Öko-Controlling für die Interpretation der gesammelten historischen 3 Die Datenmanagement-Infrastruktur umfasst die Bereitstellung der benötigten Daten in angemessener Qualität, um geeignete Kennzahlen systematisch zu realisieren, entsprechende Informationen zu generieren und somit passende Entscheidungen zu treffen (vgl. Bange 2009, S. 173). 2

3 Umweltdaten und für die Bildung von Kennzahlen sorgen. Diesbezüglich ermöglicht es das DWHS im strategischen Öko-Controlling, die folgenden Punkte zu befriedigen: - DV-Unterstützung - Analysetätigkeit 2.1. DV-Unterstützung Der Einsatz des DWHs ist eine geeignete Methode für die DV-Unterstützung (vgl. Bauer & Günzel 2004). Es kann im Allgemeinen die folgenden Möglichkeiten realisieren, siehe (Kemper et al. 2004); (Bange 2009); (Oehler 2006): - Es kann auf der Basis der heterogenen Datenquellen integrierte Datenbestände zu einer inhaltlichen Datensammlung zur Verfügung stellen. - Daten können auf beliebige Verdichtungsstufen für Entscheidungsbedürfnisse verdichtet und bereitgestellt werden. - Daten können historisch gespeichert werden - Daten können zu jedem Zeitraum ausgewertet werden. - Es können bezüglich der betriebswirtschaftlichen Anforderungen verschiedene, multidimensionale Sichten unterstützt werden. - Es ist in der Lage, den Informationsbedarf des Managements an relevante Kerngebiete auszurichten. Im Rahmen der Produktion wird die Auswertung der ökologischen und ökonomischen Unternehmensleistung durch die Realisierbarkeit der Verknüpfung ressourcenbezogener, produktbezogener und prozessbezogener Umweltinformationen umgesetzt. Durch die Verwendung des direkten Zugriffs auf die Daten ist es völlig unerheblich, wo sich die für die Analyse benötigten Daten befinden. In diesem Kontext soll insbesondere eine multidimensionale Modellierung auf der Basis ausgewählter Daten durchgeführt werden. Die Datenbasis des DWHs wird aus Datenquellen und erforderlichen Datenverknüpfungen entworfen (vgl. Grünwald 2008, S. 250). Diese Möglichkeiten beeinflussen die operativen und strategischen Ebenen des Managements positiv, um eine dispositive Arbeitsleistung des Unternehmens zu entwickeln und dessen Entscheidungen zu unterstützen. Das DWH bietet bezüglich des strategischen Öko-Controllings die Informationsversorgung und erlaubt darüber hinaus, vielfältige Einzeldaten aus verschiedenen OLTP- Datenbanken 4 in einem Pool zusammenzufügen. Hierbei lassen sich notwendige entscheidungsrelevante Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren und in eine sekundäre Datenbank aggregieren und integrieren, um eine Vielzahl von Informationen mittels Berichten anzubieten. Zu diesem Zweck werden Kennzahlen einmalig definiert und stehen bei jedem Abruf in den Ist-Analyse-Berichten zur Verfügung und sind dank des ETL-Prozesses ohne Aufwand stets auf dem aktuellsten Stand. Es können durch den Einsatz der betriebswirtschaftlichen und umweltbezogenen Kennzahlen ökologische und ökonomische Informationsbedürfnisse der Entscheidungsträger befriedigt und somit neue Kenntnisse im produktionsbezogenen Umweltschutz erzielt werden. Außerdem müssen gebildete Kennzahlen im DWH bei Bedarf konfiguriert werden, um produktionsorientierte Veränderungen und Anpassungen in Zukunft umzusetzen. Es werden in der Fig.1 die wichtigsten Komponenten des DWHs auf der Grundlage der Anforderungen des strategischen Öko-Controllings ausführlich erläutert: 4 OLTP (Online Transaction Prosseccing) charakterisiert zahlreiche Online-Transaktionen (Insert, Update, Delete) und zeichnet sich darüber hinaus dadurch aus, dass viele Anwender gleichzeitig Daten eingeben und ändern können. Des Weiteren sind Daten in der OLTP-Database detailliert und konsistent. 3

4 Figure: 1 Komponente des Data-Warehouse-Systems Quelle: In Anlehnung an (Kemper et al. 2004, S. 21) Datenquellen Bezüglich der Ziele und Aufgaben des strategischen Öko-Controllings werden sowohl interne als auch externe Datenquellen eingesetzt. Beispiele für die Datenbestände innerhalb des Unternehmens sind die ERP- Systeme über Produktion, Beschaffung, Personal, Lagerung und F&E sowie Stoffdatenbanken, Rechnungssysteme und Öko-Bilanzierung. Als externe Daten gelten Hintergrundgespräche mit Wissenschaftlern und Umweltgruppen und deren Berichte. Transformationsprozess-ETL Dem Transformationsprozess kommt bei der dispositiven Datenhaltung eine wesentliche Bedeutung zu (vgl. Kemper et al. 2004, S. 22). Im Zusammenhang mit dem strategischen Öko-Controlling haben die Transformationsprozesse die Aufgabe, operative, entscheidungsorientierte Daten aus verschiedenen Datenquellen zu extrahieren und in subjekt- bzw. themenorientierte Daten zu überführen, die dem Informationsbedarf für strategische Entscheidungen des Umweltmanagement entsprechen. Entsprechend der Anforderungen des Umweltmanagements ermöglicht dies, viele Informationen zu generieren und weiter zu analysieren und auszuwerten. Core Data Warehouse (C-DWH) C-DWH wird als zentrale Data-Warehouse-Datenbank bezeichnet (vgl. Kemper et al. 2004, S. 22). Hier werden notwendige entscheidungsrelevante Informationen generiert, die sowohl betriebswirtschaftliche als auch umweltbezogene Informationen sind. In diesem Kontext werden die betriebswirtschaftlichen und umweltbezogenen Kennzahlen im DWH systematisch realisiert. Sie werden im C-DWH einmalig definiert und bei jedem Bedarf konfiguriert. Kennzahlen ermöglichen bezüglich der Informationsbedürfnisse die Generierung von Informationen und sie spielen eine große Rolle im strategischen Öko-Controlling (vgl. Naana & Junker 2012b, S. 778). Zu diesem Zweck organisiert die Datenbank des DWHs die Datenverarbeitung durch den Einsatz einer multidimensionalen Modellierung. Hierbei gibt es verschiedene Schemen für die Modellierung, beispielsweise Snowflack-Schema, Star-Schema und Galaxy-Schema. Es werden hier verschiedene Dimensionen identifiziert und mit bestimmten Fakten verbunden. Fakten sind grundsätzlich die Basiskomponenten für 4

5 die Analyse (z.b. Kosten, Mengen, Gewinn), dagegen präsentieren die Dimensionen verschiedene Perspektiven (z.b. Zeit, Ressourcen, Produkt, Prozess, Abteilung usw.). Deswegen kann in dieser Datenbank eine Vielzahl von Kennzahlen definiert und dargestellt und Informationen für verschiedene IT-Bereiche angeboten werden. Data Marts Im strategischen Öko-Controlling hat die Generierung und Bereitstellung von strategischen Informationen eine wesentliche Bedeutung, um strategische Entscheidungen des Unternehmens bzw. des Umweltmanagements zu unterstützen. In diesem Kontext ist das Antwortzeitverhalten für bestimmte Benutzerkreise zu verbessern und dafür wird die zentrale Data-Warehouse-Datenbasis partitioniert (vgl. Totok 2000, S. 45). Hier wird das globale Schema des C-DWHs entsprechend der Auswertungsbedürfnisse noch weiter verteilt. Data Marts werden als Bereichsdaten bezeichnet, da sie für eine Klasse von Applikationen oder Teilbereichen relevant sind. Sie bilden einen Spezialfall durch Teilbereiche aus der zentralen Datenbasis (vgl. Kemper et al. 2004). Es können beim Einsatz von Data Marts eine homogene Gruppe gebildet und ähnliche Ziele verfolgt werden Analysetätigkeit DWH berücksichtigt nicht nur die Informationsversorgung, sondern erhöht auch die Leistungsfähigkeit bei Analysen (vgl. Gabriel et al. 2009). Es ermöglicht bezüglich der Zwecke des Managements die Auswertung des Datenbestandes mittels entsprechender Technologie, um dessen Entscheidungen zu unterstützen. In diesem Beitrag erweist sich der Nutzen des DWHs in der besseren Handhabung großer Datenmengen, Bereitstellung und Verarbeitung der Informationsbedürfnisse sowie höherer Automatisierung, damit die Aufgaben des strategischen Öko-Controllings effizient durchgeführt werden können. Hierbei kann auf der Basis der historischen Daten im DWH die Zeitreihenanalyse für mehrere Jahre durchgeführt werden. Zudem lässt sich durch diese Analyse ein hoher Detailierungsgrad der Daten in sehr verdichteter Form erreichen. Zu diesem Zweck wird OLAP-Technologie eingesetzt, mit dem analytische Abfragen im Online- Verfahren aus einer multidimensionalen Datenbank generiert werden können (vgl. Azevedo et al. 2005). OLAP ist ein analytisches Informationssystem, das die Möglichkeit zur Leistungssteigerung der Informationsversorgung bietet (vgl. Buchner 2000, S. 159) und darüber hinaus eine Vielzahl von Funktionen erfüllt, die die Fähigkeit des strategischen Öko-Controllings bei der Informationsauswertung erhöhen: Integrationsfunktion: Durch mehrdimensionale Modellierung kann dieses System integrierte, einheitliche, maßgebliche Informationen liefern, die sowohl ökonomische als auch ökologische Bedeutung haben. Rationalisierungsfunktion: Es kann eine Vielzahl von geeigneten Informationen schnell und empfän- Aufgabe der Entscheidungsträger, strategische Entscheidungen zu treffen. Selbstcontrollingfunktion: Durch dieses System können dezentrale, bedarfsorientierte und optimale Informationsflüsse gewährleistet werden. Es unterstützt die Aufgaben des strategischen Öko- Controllings, insbesondere die Früherkennungsaufgabe, um Schwächen und Stärken in Bezug auf die Umweltleistung zu ermitteln. Analysefunktion: Da dieses System auf einer mehrdimensionalen Verknüpfung von Daten aufgebaut wird, lässt sich die Analysefunktion über verschiedene Hierarchiestufen durchführen, damit eine flexible Auswertbarkeit umgesetzt werden kann. Dies dient grundsätzlich der Funktionalität der Instrumente des strategischen Öko-Controllings, geeignete Informationen zu liefern und weitere Analysen durchzuführen. 5

6 Die OLAP-Funktionalität erleichtert die Controllingaufgabe und bietet für das strategische Öko- Controlling eine dynamische multidimensionale Analyse der verdichteten und integrierten Umweltdaten und macht geeignete Angaben für die Funktionalität des strategischen Öko-Controlling-Instrumentariums. Insbesondere ist OLAP bezüglich der langfristigen produktionsorientierten Verbesserungen in der Lage, geeignete ökologische und ökonomische Informationen z.b. über die Effizienz der Stoff- und Energieeinsatz zu generieren und zu analysieren. Hierbei verwendet der Controller für die hohe Interaktivität verschiedene Operationen. Die OLAP-Operationen werden gemäß den Anforderungen der Entscheidungsträger eingesetzt. Durch diese Operationen werden die Informationsversorgungsaktivitäten und die technischen Anforderungen angesprochen, damit die Geschwindigkeit der Informationsbereitstellung und -lieferung, die Analysemöglichkeiten und die Komplexität beim strategischen Öko-Controlling berücksichtigt werden. Die OLAP-Operationen werden im Folgenden vorgestellt: Drill-Down: Hierdurch ist der Detailierungsgrad höher. Die aggregierten Daten werden in seine Bestandteile aufgeschlüsselt und die Informationen nach unten detailliert. Beispielsweise sind mehrere Informationen für ein oder mehrere Jahre über ein Produkt zu liefern, anhand deren man ersehen kann, welche Prozesse einbezogen, welche Ressourcen eingesetzt und welche Belastungen erzeugt werden. Roll-Up: Hier ist genau das Gegenteil der Fall. Die Werte sind zu der Verdichtungsstufe zu aggregieren. Z.B. werden die Hauptprozesse eines Produkts definiert sowie die gesamten Input- und Outputmengen und/oder -kosten ausgewählt. Diese Art und Weise erleichtert die Informationsanalyse, da sie die verwendeten Informationen für die strategische Managementebene reduziert. Pivoting: Der Datenwürfel wird hier gedreht und die Zuordnung nach Bedarf geändert. Hierbei werden die Informationen unterschiedlich analysiert. Z.B. hat ein Würfel die Dimensionen Zeit, Produkt, Prozess auf Breite, Höhe und Tiefe und durch die Änderung der Zuordnung (Prozess von Tiefe zu Höhe) erhält man einen neuen dimensionalen Vergleich und eine andere Auswertung. Slice: Diese Operation spielt eine Rolle, um die Dimensionalität zu verringern. Es kann bei Slice eine Dimension (Produkte) aus dem Würfel herausgeschnitten werden, die anderen Dimensionen Prozess und Zeit hingegen bleiben. Anhand der Anforderungen des Managements fokussiert Slice die Wichtigkeit der Dimension für den Entscheidungsträger. BeiDice wird ein Teil des Würfels herausgeschnitten, z.b. der Prozess B für ein Produkt in einem Jahr. Dies konzentriert sich auf eine Kombination von definierten Dimensionen für ein bestimmtes Ziel des Managements. Die OLAP-Technologie ist darüber hinaus in der Lage, eine hohe Inanspruchnahme von Controllingkapazität umzusetzen und damit ein hohes Einsatzpotential über Planungsmanagement, Kontrolle und Performance Measurement des strategischen Öko-Controllings zu schaffen. 3. Zusammenfassung Abschließend sind auf der Grundlage der Informationsbearbeitung und -verarbeitung im DWH alle wichtigen Phasen für das strategische Öko-Controlling zu durchlaufen. Diesbezüglich dient DWH dazu, die folgenden Anforderungen des strategischen Öko-Controllings zu unterstützen: Integration der historischen entscheidungsrelevanten Informationen, Datensammlung, -aufbereitung und geeignete Reaktionsmöglichkeit, Bildung der Kennzahlen, Ermittlung und Anpassung des Ist-Zustands an zukünftige Anforderungen, Verknüpfung und Analyse von umweltbezogenen Informationen, Unterstützung für eine Vielzahl von Entscheidungen bei den internen und externen Entscheidungsträgern. 6

7 In nächstem Beitrag werden dem Planer und Controller wichtige Kennzahlen durch DWH konkret und beispielhaft definiert und für strategische Bedürfnisse weiterentwickelt. Literatur Azevedo, P., Brosius, G., Dehnert, S., Neumann, B., Scheerer, B. (2005): Business Intelligence und Reporting mit Microsoft SQL Server 2005, Microsoft Press, press.de/productinfo.asp?replace=false&cnt=productinfo&mode=2&type=2&id=ms- 994&index=2&preload=false&page=1&view=fit&Toolbar=1&pagemode=none Bange, C. (2009): Business-Intelligence-Werkzeuge Nutzen für den Controller, in: Horváth, P. (Hrsg.): Erfolgreiche Steuerungs- und Reportingsysteme in verbundenen Unternehmen, Controlling als Chance in der Rezession, Verlag Schäffer/Poeschel, Stuttgart, S Bauer, A., Günzel, H. (2004): Data-Warehouse-Systeme Architektur, Entwicklung, Anwendung, 2. überar. Aufl., dpunkt.verlag, Heidelberg. Buchner, H. (2000): Anforderungen an die Informationsversorgung in turbulenten Zeiten, in: Horváth & Partner (Hrsg.): Früherkennung in der Unternehmenssteuerung, Verlag Schäffer/Poeschel, Stuttgart, S Gabriel, R., Gluchowski, P., Pastwa, A. (2009): Datawarehouse & Data Mining. Grünwald, C. (2008): ibuis: Konzeption eines integrierten Betrieblichen Umweltinformationssystems - Fallstudie Volkswagen AG. Inmon, W. H. (1996): Building the Data Warehouse, 2. Aufl., Wiley Computer Publishing, New York u.a. Kemper, H.-G., Mehanna, W., Unger, C. (2004): Business Intelligence, Grundlagen und praktische Anwendung, Eine Einführung in die IT-basierte Managementunterstützung, Verlag Vieweg, Wiesbaden. Naana, M., Junker, H. (2012a): Einführung eines strategischen Öko-Contolling-Systems im Bereich der Produktion, in: Wohlgemuth,V., Lang, C. V., Gómez, J. M. (Hrsg.): Konzepte, Anwendungen und Entwicklungstendenz von betrieblichen Umweltinformationssystemen (BUIS), Shaker Verlag, Berlin, S Naana, M., Junker, H. (2012b): Einsatz der Umweltkennzahlen zur Unterstützung des strategischen Öko- Controllings in der Produktion, in: Arndt, H.-K., Knetsch, G., Pillmann, W. (Hrsg.): Man. Environment. Bauhaus, Light up the Ideas of Environmental Informatics, Shaker Verlag, Aachen, S Oehler, K. (2006): Corporate Performance Management Mit Business Intelligence Werkzeugen, Hanser Verlag, München/Wien. Sturm, A., Müller, K. (2000): Eco-Controlling (a tool to implement value based environmental management), Maastrich. Totok, A. (2000): Modellierung von OLAP- und Data-Warehouse-Systemen, Gabler Verlag, Wiesbaden. 7