ZUR POSITIONIERUNG UND WEITERENTWICKLUNG DES DATA WAREHOUSING IN DER BETRIEBLICHEN APPLIKATIONSARCHITEKTUR 1

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1 ZUR POSITIONIERUNG UND WEITERENTWICKLUNG DES DATA WAREHOUSING IN DER BETRIEBLICHEN APPLIKATIONSARCHITEKTUR 1 Prof. Dr. Robert Winter Institut für Wirtschaftsinformatik, Universität St. Gallen Müller-Friedberg-Strasse 8, CH-9000 St. Gallen Tel.: , Fax: ABSTRACT Data Warehouse-Systeme haben sich als neue Schicht betrieblicher Applikationen etabliert, die abwicklungsunterstützende Applikationen von entscheidungsunterstützenden Applikationen entkoppelt. Die zunehmende Bedeutung kanalorientierter Applikationen wirft die Frage auf, ob der Data Warehousing-Ansatz auf die Entkopplung produktorientierter Abwicklungsapplikationen von kanalorientierten Abwicklungsapplikationen ausgedehnt werden kann oder ob alternative Integrationsansätze dazu besser geeignet sind. Als Grundlage einer entsprechenden Analyse wird ein Modell der Applikationslandschaft eingeführt, das Applikationen in einem durch die Dimensionen G e- schäftsprozess, Geschäftsbereich und Geschäftsfunktion aufgespannten Raum abbildet. Die verschiedenen Applikationstypen und das Data Warehouse-System werden in diesem Modell positioniert. Als bedeutsame Erweiterung des Data Warehouse-Ansatzes werden auch sog. Operational Data Stores in das Modell eingeführt. Auf Grundlage der erweiterten Applikationslandschaft wird die neue Rolle des Data Warehouse-Systems diskutiert. Den Abschluss des Beitrags bildet die Ableitung neuer Forschungsfragen, die sich aus dem erweiterten Verständnis von Data Warehousing in der betrieblichen Applikationsarchitektur ergeben. 1. EINFÜHRUNG Data Warehouse-Systeme 2 haben sich als neue Schicht betrieblicher Applikationen etabliert. Der Grund liegt darin, dass sich die direkte Basierung entscheidungsunterstützender, dispositiver 1 Dieser Beitrag basiert auf einem namensgleichen Beitrag des Autors, der in [JuWi00b ] erscheinen wird. Der Autor dankt den MoBIS-Reviewern für ihre Anregungen zur Erstfassung. 2 In Analogie zum Begriffspaar Datenbank Datenbanksystem wird im folgenden als Data Warehouse-System die Gesamtheit der Applikationen und Datenbanken bezeichnet, die das Data Warehouse i.e.s. (d.h. die Datenbank, die entscheidungsrelevante, integrierte, historisierte, u.u. verdichtete Daten enthält) nutzbar macht [BövE00, S.17]. Data Warehousing bezeichnet die Gesamtheit aller Aktivitäten, die mit der Entwicklung und dem Betrieb des Data Warehouse-Systems verbunden sind. 23

2 Applikationen auf abwicklungsunterstützenden, operativen Applikationen als technisch oder wirtschaftlich nicht machbar erwiesen hat: Häufig ist es aufgrund der Schnittstellenkomplexität und der mangelnden Datenqualität (Inkonsistenzen zwischen verschiedenen operativen Applikationen erfordern komplexe Integrationsmechanismen) technisch nicht möglich, dispositive Applikationen zeitnah mit konsistenten, integrierten Daten aus operativen Applikationen zu versorgen. Selbst technisch mögliche Direktanschlüsse scheitern fast immer daran, dass es nicht wirtschaftlich möglich ist, eine Vielzahl dispositiver Applikationen direkt mit einer Vielzahl operativer Applikationen zu verknüpfen und diese Verknüpfungen über einen längeren Zeitraum an Veränderungen des Informationssystems anzupassen. Das Data Warehouse-System entkoppelt als Zwischenschicht dispositive und operative Applikationen und ist damit in der Lage, Integrationsmechanismen sowie die daraus gewonnenen Daten für dispositive Applikationen wiederverwendbar zu realisieren und die Anpassung an Änderungen von Applikationen auf jeweils eine einzige Schnittstelle zu begrenzen. Die Wirkung des Data Warehouse-Systems als Zwischenschicht wird in Abbildung 1 illustriert. Entscheidungsunterstützende Applikationen z.b. Kalkulation Marketingunterstützung Aufbereitung Aufbereitung Controlling Aufbereitung Integration Integration Abwicklungsunterstützende Applikationen z.b. Auftragsabwicklung Materialwirtschaft Personalwirtschaft Rechnungswesen Extraktion / Integr. Externe Daten Entscheidungsunterstützende Applikationen z.b. Kalkulation Marketingunterstützung Controlling Extrak - tion / Integr. Aufbe - reitung Data Warehouse Daten - aufbereitung Daten - aufbe- Inte-reitungraztion Aufbereitunreitung Aufbe- Aufbe - Aufbereitung reitung Aufbe - Aufbereitung reitung Aufbereitung Aufbereitung Aufbereitung Extraktion / Integr. Aufbe - reitung Extrak - tion / Integr. Extrak - tion / Integr. Extrak - tion / Integr. Abwicklungsunterstützende Applikationen z.b. Auftragsabwicklung Materialwirtschaft Personalwirtschaft Rechnungswesen Abbildung 1: Data Warehouse-System als Zwischenschicht Die Basis eines Data Warehouse bilden die operativen Applikationen des Unternehmens bzw. die dazugehörigen Datenhaltungssysteme; hier reicht das Spektrum von Dateien über hierarchische Datenbanken bis hin zu relationalen und objektorientierten Datenbanken. Darüber hinaus werden vie l- fach auch externe Daten, z.b. demoskopische Daten und Marktdaten, in das Data Warehouse integriert [Möll98]. Darauf bauen Schnittstellensysteme oder Extraktionsprozeduren auf, die die Daten der operativen Applikationen übernehmen, in das Format bzw. logische Datenmodell des Data Wa- 24

3 rehouse transformieren. Die Daten des Data Warehouse werden durch Aufbereitungssysteme oder Bereitstellungsprozeduren gefiltert und/oder aggregiert und stehen danach den betreffenden dispositiven Applikationen zur Auswertung zur Verfügung bzw. werden in die Datenhaltungssysteme der dispositiven Applikationen geladen. Die Architektur des Data Warehouse-Systems in Abbildung 1 ist stark idealisiert; eine ausführlichere Beschreibung findet sich in Abschnitt 4. In diesem Beitrag wird die Rolle des Data Warehousing in der betrieblichen Applikationsarchitektur diskutiert und eine mögliche Weiterentwicklung des Data Warehousing in Richtung einer umfassenden Integrationsinfrastruktur untersucht. Damit wird versucht, Entwicklungstendenzen der betrieblichen Data Warehouse-Nutzung und damit auch zukünftige Themen anwendungsorientierter Wirtschaftsinformatik-Forschung abzuleiten. Zu diesem Zweck wird in Abschnitt 2 ein Modell der betrieblichen Applikationslandschaft entwickelt und das Data Warehouse-System darin positioniert. In Abschnitt 3 wird die aktuelle Weiterentwicklung der betrieblichen Applikationslandschaft durch Einführung kanalorientierter Abwicklungsapplikationen beschrieben. Ein anderes aktuelles Phänomen im Data Warehousing ist die Einführung von Operational Data Stores als neue Architekturschicht, mit der sich Abschnitt 4 beschäftigt. Eine sich aus den beiden letztgenannten Entwicklungen ergebende, erweiterte Rolle von Data Warehouse-Systemen und die daraus resultierende Informationslogistik-Architektur werden in Abschnitt 5 beschrieben. Abschnitt 6 fasst die auf diese Architektur bezogenen neuen Forschungsfragen zusammen. 2. MODELL DER BETRIEBLICHEN APPLIKATIONSLANDSCHAFT 2.1. Informationssystem-Architektur und Applikationsarchitektur Obwohl in der Wirtschaftsinformatik-Literatur weitgehende Einigkeit über die wettbewerbsstrategische Bedeutung der Informationssystemarchitektur sowie über die Zweckmässigkeit der Verwendung des Architekturbegriffs besteht [LMH95, S.59], findet sich dafür keine eindeutige, generelle Definition [Schm95, S.13]. Gemeinsames Element der meisten Definitionen ist die Beschreibung der Komponenten eines Informationssystems hinsichtlich ihrer Art, ihrer funktionalen Eigenscha f- ten und ihres Zusammenwirkens [z.b. Tibb95]. Dass es sich dabei nicht nur um maschinelle Komponenten handelt, wird in der Definition von Österle deutlich: Die Informationssystem-Architektur bildet als Beschreibung nicht nur der Grobstruktur der Daten, Applikationen und Datenbanken, sondern auch der Organisation und der Geschäftsfunktionen [ÖBH92, S.26] den konzeptionellen Rahmen für die Entwicklung von Informationssystem und Organisation [ÖBH92, S.69]. Nach Scheer sollte sich die Informationssystem-Architektur nicht auf die Beschreibung der verschiedenen Komponenten eines Informationssystems und ihres Zusammenwirkens beschränken, sondern auch 25

4 ein Vorgehensmodell zur Informationssystem-Erstellung umfassen, d.h. Aussagen zur Planung, zur Strukturierung und zur Koordination enthalten [Sche91, S.2-3; Sche95, S.3]. Im folgenden wird unter der Informationssystem-Architektur im Sinne eines Bauplans des Informationssystems die Spezifikation und Dokumentation der verschiedenen Komponenten und ihrer Beziehungen unter allen relevanten Blickwinkeln sowie die Konstruktionsregeln für die Erstellung des Bauplans verstanden [LMH95, S.58; Sinz97, S.2]. Aufgrund der unterschiedlichen Komponentenklassen und Sichten auf Informationssysteme gibt es keine einheitliche, umfassende Informationssystem-Architektur. Vielmehr koexistieren viele konzeptionelle Architektur-Teilsichten wie z.b. Datenarchitektur, Vorgangsarchitektur und Organisationsarchitektur sowie technische Architektur- Teilsichten wie z.b. Vernetzungsarchitektur und Softwarearchitektur, die jeweils auf verschiedenen Abstraktionsebenen definiert werden können und die erst in ihrer Gesamtheit alle relevanten Aspekte abbilden [Zach87, S.469; Sche91, S.11-19; YRSK99]. Eine wichtige Klasse von Informationssystem-Komponenten sind Applikationen, d.h. Aggregate aus Anwendungssoftware-Bausteinen, die Mitarbeiter bei der Erfüllung betrieblicher Aufgaben unterstützen und sich dadurch von anderen Systemkomponenten wie z.b. Präsentations- und Datenzugriffsdiensten, Ablaufsteuerungsdiensten und Netzwerkdiensten unterscheiden. Die Applikationsarchitektur stellt somit eine Untermenge der Informationssystem-Architektur dar. Durch sie werden Applikationen und ihr Zusammenwirken beschrieben [HAÖ99, S.34]; sie sollte auch Regeln zur Entwicklung der Applikationsstruktur umfassen Applikationslandschaft Die Applikationslandschaft ist eine wichtige Komponente der Applikationsarchitektur. Sie dokumentiert auf maximal aggregierter Ebene die wichtigsten Applikationen des Unternehmens und ihren Zusammenhang (d.h. die wichtigsten Informations- und Steuerflüsse zwischen Applikationen) [Schm95]. Die Applikations landschaft bildet zusammen mit Detailmodellen zur Applikationsbeschreibung und Regeln zur Applikationsstrukturierung die Applikationsarchitektur. In den meisten Unternehmen ist die Applikationslandschaft historisch, d.h. über einen längeren Zeitraum gewachsen. Im schlimmsten Fall wurden Applikationen planlos neben- und hintereinander eingeführt. Die Strukturierung von Applikationen entspricht zumeist der Unternehmensorganisation, d.h. hat wie diese in den letzten Jahrzehnten einen Übergang von funktionaler Dekomposition (z.b. Vertrieb, Auftragsabwicklung / Produktion, Beschaffung, Rechnungswesen) zu objektbezogener Dekomposition (z.b. nach Produkten / Produktgruppen, nach Kundensegmenten oder nach der Kombination von Produkten und Kundensegmenten in Form von Geschäftsbereichen) vollzogen. 26

5 In einem Versicherungsunternehmen finden sich beispielsweise in der Regel für jeden Geschäftsbereich (z.b. Einzellebens-, Gruppenlebens-, Kranken-/Unfall- oder Sachversicherung) eigene Applikationen mit eigener Datenhaltung. Im Extremfall werden von jedem Geschäftsbereich separate Kundenstammdaten und ein separates Produktmodell verwaltet. Als Konsequenz wird ein Versicherungsnehmer, der mit einem Unternehmen mehrere Versicherungsverträge abgeschlossen hat, auch in mehreren Applikationen redundant als Kunde geführt. Eine für den Geschäftserfolg und die Kundenbeziehung negative Konsequenz ist, dass der Kunde von Unternehmensseite nicht als ein Kunde identifizierbar und ansprechbar ist. Der Kunde wird mehrere Rechnungen erhalten, Cross-Selling- Potenziale bleiben mangels umfassender Kundeninformationen ungenutzt und Kunden müssen sich u.u. über Marketingaktionen ärgern, durch die ihnen Versicherungen angeboten werden, die sie bereits mit der betreffenden Gesellschaft abgeschlossen haben Modellierung der Applikationslandschaft Zur Modellierung der Applikationslandschaft existieren unterschiedliche Vorschläge. IBM s Bus i- ness Systems Planning ordnet nach zwischenzeitlicher Einbeziehung von Organisationseinheiten in einer Matrix?? Geschäftsprozessen (z.b. Finanzplanung, Produktentwicklung, Auftragsverfolgung)?? Datenclustern (z.b. Produkt, Kunde, Arbeitsplan, Auftrag) zu, um durch Analyse der Datenflüsse Integrationsbereiche zu identifizieren [IBM]. Die Methode Promet STP ordnet in einer Matrix?? Funktionsclustern (z.b. Vertrieb, Schadenabwicklung, In-/Exkasso, Buchhaltung)?? Geschäftsbereiche 3 (z.b. Sachversicherung, Kranken-/Unfallversicherung, Lebensversicherung) zu, um Ist-Informationssystemarchitektur, Integrationsszenarien und schliesslich die Soll- Informationssystemarchitektur zu dokumentieren [IMG00, S.41]. In der Applikationsarchitektur des Informationszeitalters werden nach zwischenzeitlicher Einbeziehung von Applikationsdiensten Applikationscluster Funktionsbereichen zugeordnet [HAÖ99, S.47]. Applikationslandschaften in der Praxis dokumentieren den Zusammenhang von Applikationen meist lediglich grafisch, ohne expliziten Bezug auf bestimmte Dimensionen zu nehmen. Grundlage eines erweiterten Modells der Applikationslandschaft ist die Annahme, dass Daten bzw. Informationen weitgehend analog zu Geschäftsbereichen (und nicht etwa zu Geschäftsfunktionen) strukturiert sind. Ist dies der Fall, können die Vorteile von Business Systems Planning zur Visualisierung der Daten-/Prozessintegration mit den Vorteilen von Promet STP zur Visualisierung der 27

6 Funktions-/Geschäftsbereichsintegration kombiniert werden, in dem die beiden zweidimensionalen Matrizen Geschäftsprozess vs. Geschäftsbereich (Business Systems Planning) und Geschäftsbereich vs. Geschäftsfunktion (Promet STP) zu einer dreidimensionalen Matrix Geschäftsprozess vs. Geschäftsfeld vs. Geschäftsfunktion zusammengeführt werden. Ziel des dreidimensionalen Modells ist, die unterschiedlichen Integrationskonzepte bestehender Applikationen zu visualisieren und Anhaltspunkte für eine geeignete Applikationsgestaltung zu gewinnen. Entsprechend der von ihnen unterstützten Geschäftsprozesse, der durch sie implementierten Geschäftsfunktionen und der für sie verantwortlichen Geschäftsbereiche werden Applikationen in einem Raum dargestellt, der durch die Dimensionen Geschäftsfunktion, Geschäftsbereich und Geschäftsprozess aufgespannt wird. Dabei ist es nicht hinderlich, dass zwischen den Dimensionen teilweise erhebliche Abhängigkeiten bestehen (z.b. sind Geschäftsfunktionen die Bausteine von Geschäftsprozessen). Vielmehr soll durch ein derartiges Modell der Applikationslandschaft deutlich gemacht werden, welche Applikationen welche Integrationsaspekte realisieren, wo Überdeckungen und wo ggf. auch Lücken bestehen. In der Dimension Geschäftsfunktion werden auf aggregierter Ebene die betrieblichen Hauptaufgaben abgetragen, die durch Applikationen unterstützt werden (z.b. Angebote erstellen, Aufträge/Anträge entgegennehmen, Anträge prüfen, Policen ausstellen, Produkte entwickeln, Schäden bearbeiten, Ein- und Auszahlungen veranlassen, Abwicklungsinformationen an Kunden weiterleiten, Ressourcennutzung planen und verfolgen). In der Dimension Geschäftsbereich werden auf aggregierter Ebene die betrieblichen Einheiten abgetragen, die je nach Organisationsform auf Grundlage der Kundensegmentierung, des Produk t- programms oder einer Kombination dieser Merkmale ergeben. Typische Ausprägungen dieser Dimension sind z.b.?? Retailgeschäft, Firmenkundengeschäft, Investmentgeschäft und Anlagegeschäft einer Unive r- salbank (nach Haupt-Kundensegmenten),?? Sachversicherung, Kranken-/Unfallversicherung und Lebensversicherung einer Versicherung oder Anlagegeschäft, Kreditgeschäft, Zahlungsverkehr, Kommissionsgeschäft einer Bank (nach Hauptprodukten) oder?? Retail-Sachversicherung, Unternehmens-Sachversicherung, Einzelkranken-/-unfallversicherung, Gruppenkranken-/-unfallversicherung, Einzel-Lebensversicherung und Gruppen- Lebensversicherung einer Versicherung, möglicherweise noch aufgeteilt in Inlandsgeschäft und 3 Geschäftsbereiche sind als dreistufige Hierarchie aus Gesellschaft, Geschäftsfeld und Kundensegment definiert. 28

7 die verschiedenen Auslandsgesellschaften (nach Kombination von Kundensegmenten und Produkten). In der Dimension Geschäftsprozess werden auf aggregierter Ebene die wesentlichen geschäftlichen Abläufe abgetragen, die von Applikationen unterstützt werden (z.b. Kundenbeziehungsmanagement, Vertragsabwicklung, Finanzwirtschaft, Risikomanagement, Unternehmensplanung in einer Versicherung oder Akquisition, Beratung, Verkauf, Abwicklung, Marketing, Vertrieb, Steuerung/Controlling, Rechnungswesen in einer Bank). 3. DIE TRADITIONELLE ROLLE DES DATA WAREHOUSING IN DER BETRIEBLI- CHEN APPLIKATIONSLANDSCHAFT Abbildung 2 zeigt am Beispiel eines Versicherungsunternehmens die Positionierung traditioneller Abwicklungsapplikationen im vorgeschlagenen Modell der Applikationslandschaft. Traditionelle Abwicklungsapplikationen decken Geschäftsprozesse bestimmter Geschäftsbereiche mehr oder weniger vollständig ab, in dem sie z.b. für bestimmte Produkte oder Produktgruppen alle relevanten Geschäftsfunktionen realisieren [Imho99, S.2-3]. Die Applikationslandschaft setzt sich dann aus einer relativ kleinen Zahl solcher Applikationen zusammen, die aufgrund ihres optischen Ersche i- nungsbilds auch in diesem Modell als vertikale Applikationen bezeichnet werden können. Geschäftsbereich Retail-Sachversicherung Gruppenkrankenversicherung Einzelkrankenversicherung Einzellebensversicherung Vertrieb Schadenbearbeitung Partner-Applikation Antragsbearbeitung Partner-Applikation Partner-Applikation Geschäftsprozess Geschäftsfunktion In-/Exkasso Abbildung 2: Applikationslandschaft mit bereichsorientierten Abwicklungsapplikationen 29

8 3.1. Einführung prozessorientierter Abwicklungsapplikationen Eine erste grundlegende Erweiterung traditioneller Applikationslandschaften besteht in der Zusammenführung bestimmter Querschnittsfunktionen in separate Abwicklungsapplikationen. So lassen sich z.b. durch Auslagerung der Kundenbeziehungsverwaltung aus allen bereichsbezogenen Applikationen in eine bereichsübergreifende Partner-Applikation die weiter oben beschriebenen Redundanzprobleme weitgehend vermeiden. Ähnliche Vorteile werden durch die Auslagerung der Produktkonfiguration/Tarifberechnung aus allen bereichsbezogenen Applikationen in eine bereichsübergreifende Produkt-Applikation oder die Auslagerung aller Abrechnungs- und Bericht s- orientierten Funktionalitäten in eine bereichsübergreifende Abrechnungs- und Berichtsapplikation erzielt [Koch93; LeWi98; ScLe96]. Obwohl die von derartigen Querschnittsapplikationen verwalteten Daten von allen anderen Applikationen gelesen werden und damit den Charakter von reference data haben, sind sie als operative Daten zu betrachten [Devl97, S.141f]. Im vorgeschlagenen Modell der Applikationslandschaft tauchen damit prozessorientierte Abwicklungsapplikationen auf, der alle Funktionen bestimmter Geschäftsprozesse (z.b. Kundenbeziehungsmanagement, Produktentwicklung, Produktkonfiguration/Tarifberechnung, Berichtswesen) über alle Bereiche hinweg integrieren. Die sich ergebende, modifizierte Applikationslandschaft wird durch Abbildung 3 illustriert. Geschäftsbereich Geschäftsprozess Geschäftsfunktion Einzellebensversicherung Partner- Applikation Produkt -Applikation Retail-Sachversicherung Gruppenkrankenversicherung Einzelkrankenversicherung Einzellebensversicherung 30 Abbildung 3: Bereichsorientierte und prozessorientierte Abwicklungsapplikationen Das Data Warehouse-System stellt eine Zwischenschicht dar, durch die geschäftsfall-orientierte Daten aus bereichsorientierten Abwicklungsapplikationen und kunden- bzw. produktorientierte Daten aus prozessorientierten Abwicklungsapplikationen zu entscheidungsorientierten Informationen auf-

9 bereitet werden. Um das Entstehen und die Wartung einer Vielzahl individueller Schnittstellen zwischen abwicklungsunterstützenden und entscheidungsunterstützenden Applikationen zu vermeiden, werden die bereinigten Quelldaten in einer (logisch) zentralen, konsistenten Datenbank, dem Data Warehouse, zusammengeführt. Diese Datenbank wird ihrerseits von allen entscheid ungsunterstützenden Applikationen als Datenbasis genutzt. Die sich ergebende Applikationslandschaft wird durch Abbildung 4 illustriert. Geschäftsbereich Entscheidungsunterstützende Applikationen Geschäftsprozess Geschäftsfunktion Selektion, Aggregation, bereichsspezifische Aufbereitung und Ergänzung Data Warehouse Extraktion, Transformation, Integration, Bereinigung Einzellebensversicherung Externe Daten Abwicklungsunterstützende Applikationen Abbildung 4: Data Warehouse-System als Zwischenschicht Zur Vereinfachung wird das Data Warehouse-System in Abbildung 4 als kompakte Architekturschicht dargestellt. In der Realität werden für die Extraktion, Transformation, Integration / Bereinigung / Qualitätssicherung, Übernahme in das Data Warehouse, Freigabe, Sicherung, Selektion, Aggregation und Aufbereitung/Ergänzung von Daten unterschiedliche Systemschichten gebildet. Das Data Warehouse-System kann ausserdem nicht nur als zentrales System, sondern auch dezentral oder gar virtuell realisiert werden (siehe z.b. [BövE00, S.24-25]) Einführung kanalorientierter Abwicklungsapplikationen Während die Auslagerung von Applikationselementen, die bestimmten bereichsübergreifenden Geschäftsprozessen zuzuordnen sind, bereits Anfang der 90er Jahre einsetzte, wurden aufgrund der stark zunehmenden Bedeutung elektronischer und telefoniebasierter Zugangskanäle erst in letzter Zeit auch zugangskanalspezifische Funktionalitäten in dedizierte Abwicklungsapplikationen ausgelagert. Grundlage ist auch in diesem Fall die Erkenntnis, dass bestimmte Zugangsfunktionen nicht für jedes Produkt bzw. jeden Geschäftsbereich repliziert werden sollten. Nur wenn produktspezifi- 31

10 sches und zugangskanalspezifisches Applikationswissen unabhängig voneinander implementiert wird, ist ein effizientes Multikanalmanagement möglich, d.h. können Entscheidungen über den Vertrieb bestimmter Produkte an bestimmte Kundensegmente unter Nutzung bestimmter Vertriebsbzw. Zugangskanäle gezielt geplant und schnell umgesetzt werden. Die Abgrenzung zugangskanalspezifischer Applikationen wird im wesentlichen durch das jeweils im Vordergrund stehende Zugangsmedium impliziert: Kunden fordern immer nachdrücklicher den Zugang zu Produkten bzw. Dienstleistungen nach ihrer Wahl sprachgesteuert über das Telefonnetz, PC-basiert über das Internet, Handy/WAP-basiert über das Mobiltelefonnetz, schriftstückbasiert über den Briefverkehr, über SB-Terminals oder über Aussendienst- bzw. Innendienstmitarbeiter. Zugangsfunktionen sollten deshalb geschäftsbereichsübergreifend in speziell auf einen bestimmten Zugangskanal zugeschnittenen Abwicklungsapplikationen erfolgen, z.b. Call Center-Applikation, WWW-Portal, WAP-Portal, Letter Center/Document Management-Applikation, SB Terminal- Applikation oder Innendienst-Applikation. Neben der Unterstützung eines jeweils anderen Zugangskanals können sich diese Applikationen auch durch unterschiedlich ausgelegte Sicherheitsprüfungen und abweichende Funktionsumfänge (z.b. Innendienst-Applikation vs. WWW-Portal) unterscheiden. Im weiter oben eingeführten Modell der Applikationslandschaft stellen sich funktionsorientierte Abwicklungsapplikationen als horizontale Applikationen dar: Bestimmte Geschäftsfunktionen wie z.b. Aufträge entgegennehmen, Informationen zur Auftragsabwicklung weitergeben, Informationen zu Verträgen/Produkten weitergeben werden über alle Produkte bzw. Kundensegmente hinweg zusammengefasst. Im Gegensatz zu prozessorientierten Abwicklungsapplikationen wird jedoch nicht ein Geschäftsprozess gesamtheitlich ausgelagert, sondern es werden für verschiedene Geschäftsprozesse lediglich bestimmte Funktionsbausteine produkt- und oder kundensegmentunabhängig integriert. Die Positionierung horizontaler Applikationen wird in Abbildung 5 illustriert. Im Prinzip ändert die Einführung funktionsorientierter Abwicklungsapplikationen an der Positionierung von Data Warehousing-Systemen nichts: Auch diese Applikationen dienen der Abwicklung von Geschäftsfällen und erzeugen bzw. verwalten damit operative Daten. Die gleiche Zwischenschicht, die zur Transformation operativer Daten aus bereichs- und prozessorientierten Abwicklungsapplikationen in entscheidungsunterstützende Informationen dient, kann auch zur Transformation operativer Daten aus funktionsorientierten Abwicklungsapplikationen in entscheidungsunterstützende Informationen genutzt werden. 32

11 Geschäftsbereich Geschäftsprozess Geschäftsfunktion Einzellebensversicherung Partner- Applikation Produkt -Applikation Retail-Sachversicherung Gruppenkrankenversicherung Einzelkrankenversicherung Call Center- Applikation SB Terminal- Applikation WWW- Portal WAP- Portal Abbildung 5: Bereichs-, prozess- und funktionsorientierte Abwicklungsapplikationen 4. EINFÜHRUNG VON OPERATIONAL DATA STORES Die Transformation operativer Daten in entscheidungsunterstützende Informationen durch ein Data Warehouse-System nimmt einen gewissen Zeitraum in Anspruch und erzeugt Informationen, die im Normalfall nicht verändert werden dürfen und die im Normalfall aggregiert sind. Oft besteht jedoch ein dringender Bedarf, sehr schnell auf integrierte, detaillierte Daten aus verschiedenen operativen Applikationen zuzugreifen. Da ein real- time-zugriff auf integrierte, detaillierte Daten aus operativen Applikationen durch das Data Warehouse-System nicht abgedeckt werden kann, wurde das Konzept des Operational Data Store eingeführt [Devl97, S.143f; KRRT98, S.20]. Die Positionierung von Operational Data Stores zwischen operativen Applikationen und dem Data Warehouse- System wird in Tabelle 1 zusammengefasst. Es wird deutlich, dass sich der Operational Data Store hinsichtlich Integrationsgrad und Orientierung von der Datenhaltung abwicklungsunterstützender Applikationen unterscheidet 4. Andererseits liegt auch keine Data Warehouse-Variante vor, weil durch die Speicherung aktueller, detaillierter und vor allem änderbarer Daten gleich gegen mehrere Grundsätze des Data Warehouse-Konzepts verstossen wird [Imho99, S.4; Imho98, S.1-2]. Als Konsequenz müssen Operational Data Stores als 4 Der Hauptunterschied besteht dabei nicht in der (physischen und / oder logischen) Integration, die z.b. auch in Form applikationsübergreifender Datenserver erreicht werden kann. Vielmehr ist ausschlaggebend, dass sich die 33

12 neue Architekturschicht zwischen der operativen Datenhaltung und dem Data Warehouse-System betrachtet werden. Orientierung Operative Applikation Operational Data Store Data Warehouse Geschäftsvorfall Informationsobjekt Entscheidungsrelevanter Sachverhalt Zeitbezug aktuell aktuell Historisiert Änderbarkeit read-write read-write read-only Aggregationsgrad Integrationsgrad Zugänglichkeit detailliert detailliert u.u. aggregiert isoliert integriert integriert real-time real-time abgeleitet / verzögert Tabelle 1: Datenhaltung in operativen Applikationen, Operational Data Stores und dem Data Warehouse Ob die Einführung einer solchen Zwischenschicht wirklich notwendig ist, sollte im Einzelfall entschieden werden: Solange es nur um die Bereitstellung von Daten für Auswertungen geht, können die durch Operational Data Stores abgedeckten Informationsbedarfe oft auch durch Auslagerung von Funktionalitäten in Querschnitt-Applikationen oder durch häufigere bzw. schnellere Aktualisierungen des Data Warehouse erfüllt werden. Derartige Data Stores sind Komponenten des Data Warehouse-Systems und bilden keine eigene Architekturschicht. Sobald jedoch operative Applikationen Daten mit Hilfe von Operational Data Stores in real-time austauschen, d.h. sobald auch ein schreibender Zugriff auf integrierte, aktuelle Daten erfolgt, ist die Einführung einer zusätzlichen Architekturschicht notwendig [KRRT98, S.20].? 5. DIE VERÄNDERTE ROLLE DES DATA WAREHOUSING-SYSTEMS Eine ähnliche Rolle, wie sie das Data Warehouse-System für die Entkopplung von abwicklungsunterstützenden Applikationen und entscheidungsunterstützenden Applikationen spielt, kommt Operational Data Stores für die Entkopplung bereichs-, prozess- und funktionsorientierter Abwicklungsapplikationen zu 5. Auch im Fall der Operational Data Stores ist es im Normalfall sinnvoller, wenige Strukturierung der Daten an applikationsunabhängigen Informationsobjekten orientiert und nicht auf die Geschäftsfallabwicklungen der zu versorgenden Applikationen ausgerichtet ist. 5 In [Imho99, S.5] wird diese Rolle für die Entkopplung von traditionellen Abwicklungsapplikationen und funktionsorientierten Abwicklungsapplikationen untersucht. 34

13 Data Staging Data Stores zur Integration der verschiedenen Abwicklungsapplikationen zu benutzen als zwischen Applikationen, die Daten austauschen, jeweils paarweise individuelle Schnittstellen zu implementieren. Es mag an der Ähnlichkeit der Entkopplungsfunktion liegen, dass auch zur Applikationsintegration genutzte Operational Data Stores oft im Data Warehouse platziert werden oder dass vorgeschlagen wird, das Data Warehouse auch unmittelbar für abwicklungsorientierte Geschäftsprozesse wie z.b. das Kundenbeziehungsmanagement oder e-commerce zu nutzen (z.b. [OVUM99]). Im vorhergehenden Abschnitt wurde jedoch bereits ausgeführt, dass Operational Data Stores dann, wenn sie definitionsgemäss (d.h. mit Schreibzugriff auf ihre Daten) eingesetzt werden, nicht Teil des Data Warehouse sein können. Die sich ergebende Applikationslandschaft wird durch Abbildung 6 illustriert. Zwischen den verschiedenen Typen von Abwicklungsapplikationen lässt sich durch sorgfältig modellierte Operational Data Stores ein effizientes Closed Loop -Modell realisieren. Zwischen abwicklungsunterstützenden Applikationen und entscheidungsunterstützenden Applikationen kann zwar durch sorgfältige Modellierung des Data Warehouse-Systems eine effiziente Informationsbereitstellung realisiert werden; es muss jedoch bei einem Open Loop -Konzept bleiben, weil Info r- mationsrückflüsse definitionsgemäss ihren Weg nicht durch das Data Warehouse nehmen, sondern über Aktionen der Entscheider mehr oder weniger mittelbar in Abwicklungsapplikationen eingehen. Geschäftsbereich Entscheidungsunterstützende Applikationen Geschäftsprozess Geschäftsfunktion Selektion, Aggregation, bereichsspezifische Aufbereitung und Ergänzung Data Warehouse Extraktion, Transformation, Integration, Bereinigung Bereichs- und prozessorientierte Abwicklungsapplikationen Ope - rational Data Stores Data Staging Funktionsorientierte Abwicklungsapplikationen Abbildung 6: Erweiterte Applikationslandschaft 35

14 Obwohl Operational Data Stores und das Data Warehouse-System offensichtlich unterschiedliche Rollen wahrnehmen, können bei der Entwicklung und beim Betrieb dieser Systeme zwei bedeutsame Synergien genutzt werden:?? Daten in Operational Data Stores sind bereits integriert und in real-time verfügbar. Sie stellen damit eine hervorragende Datenquelle für das Data Warehouse-System dar. Zwar wird es weder möglich noch sinnvoll sein, das Data Warehouse ausschliesslich aus Operational Data Stores zu speisen [Imho98, S.4]. Es sollte jedoch jede Möglichkeit genutzt werden, integrierte Daten aus Operational Data Stores zu beziehen und nicht für die Einspeisung ins Data Warehouse redundant integrieren zu müssen.?? Die Infrastruktur, die für den Betrieb eines Data Warehouse-Systems aufgebaut und aufrechterhalten werden muss, sollte prinzipiell auch für die Modellierung und den Betrieb von Operational Data Stores wiederverwendet werden können. Auf Metaebene unterscheiden sich nämlich real-time-applikationsintegration und Datenaufbereitung für entscheidungsunterstützende Zwecke nicht signifikant. Unter Infrastruktur werden dabeu nicht nur Hard- und Softwaresysteme verstanden, sondern z.b. auch Organisationsmodelle, Vorgehensmodelle und das Metadatenmanagement. In Anbetracht der erheblichen Investitionsvolumina, die in der Vergangenheit für Data Wareho u- sing-projekte aufgewendet wurden (bis zu 6,4% des gesamten IT-Budgets in Grossunternehmen [JuWi00a]) und die wohl auch in der Zukunft für Applikationsintegration aufgewendet werden müssen, sind die skizzierten Synergiepotenziale von erheblicher wirtschaftlicher Bedeutung. 6. ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK Mit diesem Beitrag wurde der Versuch unternommen, die verschiedenen Typen von abwicklungsunterstützender Applikationen, entscheidungsunterstützende Applikationen, das Data Warehouse- System und Operational Data Stores als sich sinnvoll ergänzende Komponenten der betrieblichen Applikationsarchitektur darzustellen. Es wurde gezeigt, dass Data Warehouse-Systeme und Operational Data Stores zwar aufgrund fundamentaler Unterschiede als unterschiedliche Architekturschichten realisiert werden sollten, aber dass sich gleichzeitig durch aufeinander abgestimmte Modellierung dieser Architekturschichten bedeutende Synergien realisieren lassen müssten. In diesem Zusammenhang müssen jedoch noch viele Fragen konzeptionell oder empirisch geklärt werden:?? Wie gross sind die Gemeinsamkeiten des Metadatenmanagements zwischen Data Warehouse- System und Operational Data Stores genau? Ist es sinnvoller, auf Grundlage erprobter Konzepte 36

15 aus dem Data Warehousing-Bereich durch Anpassungen Lösungen für die Integration operativer Applikationen abzuleiten, oder ist sogar die Erweiterung zu einem generellen Metadatenkonzept für die Applikationsintegration denkbar??? Lassen sich Metamodelle, Methoden und Vorgehensmodelle für die Data Warehouse- Entwicklung auch auf die Entwicklung von Operational Data Stores übertragen? Ist auf dieser Grundlage gar die Ableitung genereller Metamodelle, Methoden und Vorgehensmodelle für die Applikationsintegration denkbar??? Im Gegensatz zu den meisten bereichsbezogenen Abwicklungsapplikationen und den meisten entscheidungsunterstützenden Applikationen kommen für funktionsbezogene Abwicklungsapplikationen häufig Standardsoftwarelösungen zum Einsatz (z.b. E-commerce-Applikationen, Call Center-Applikationen). Daraus könnte sich die Chance ergeben, zumindest für wichtige Teilbereiche der Informationslogistik Referenzmodelle zu entwickeln.?? Sind Organisationskonzepte aus dem Data Warehousing- Bereich auf den Bereich der Integration operativer Applikationen übertragbar? LITERATUR [BMS98] [BövE00] [Devl97] [DiHu98] [HAÖ99] [IBM] [IMG00] [Imho98] Bernus, B., Mertins, K., Schmidt, G. (eds.): Handbook on Architectures of Information Systems, Springer: Berlin u.a., Böhnlein, M., Ulbrich-vom Ende, A.: Grundlagen des Data Warehousing Modellierung und Architektur, Bamberger Beiträge zur Wirtschaftsinformatik Nr. 55, Bamberg, Februar Devlin, B.: Data Warehouse from Architecture to Implementation. Addison- Wesley: Reading u.a., Dick, N., Huschens, J.: IAA The IBM Insurance Application Architecture, in: [BMS98], Huber, T., Alt., R., Österle, H.: Die Applikationsarchitektur des Informationszeitalters, Arbeitsbericht BE HSG/CC ibn/09, St. Gallen, Mai IBM Corp. (ed.): Business Systems Planning Information Systems Planning Guide, Application Manual GE IMG AG (Hrsg.): Promet STP, Methodenhandbuch für die System- und Technologieplanung, Version 1.1, St. Gallen, Imhoff, C.: The Operational Data Store: Hammering Away, DM Review, July 1998, [Imho99] Imhoff, C.: The Corporate Information Factory, DM Review, December 1999, [JuWi00a] Jung, R., Winter, R.: Ökonomische Beurteilung von Entwicklungsvorhaben im Umfeld des Data Warehousing, erscheint 2000 in: Holten, R., Rotthowe, T., Schütte, R. (Hrsg.): Management-Handbuch für Data Warehousing. 37

16 [JuWi00b] [Koch93] [KRRT98] [LeWi98] [LMH95] [Möll98] [ÖBH92] [OVUM99] [Sche91] Jung, R., Winter, R.: Data Warehousing Strategy, Springer: Berlin, erscheint Koch, G.: Ein Datenmodell als Schlüssel einer flexiblen Gestaltung von Versicherungsprodukten, in: Versicherungswirtschaft, 16/1993, , Kimball, R., Reeves, L., Ross, M., Thornthwaite, W.: The Data Warehouse Lifecycle Toolkit: Expert Methods for Designing, Developing and Deploying Data Warehouses. John Wiley & Sons: New York u.a., Leist, S., Winter R.: Nutzung generischer Produktmodelle im Finanzdienstle istungsbereich am Beispiel des Ergebniscontrolling, Wirtschaftsinformatik, 40, 4, , Lehner, F., Maier, R., Hildebrand, K.: Wirtschaftsinformatik: theoretische Grundlagen; Hanser: Wien, Möller, F.: Data Warehouse als Warnsignal an die Datenschutzbeauftragten. In: Datenschutz und Datensicherheit (DuD), 22, 10, , Österle, H., Brenner, W., Hilbers, K.: Unternehmensführung und Informationssystem: der Ansatz des St.Galler Informationssystem-Managements, 2. Aufl.; Teubner: Stuttgart, OVUM Evaluates: CRM Strategies: Technology Choices for the Customerfocussed Business; OVUM Ltd., London, Scheer, A.W.: Architektur integrierter Informationssysteme, Springer: Berlin u.a., [Sche95] Scheer, A.W.: Wirtschaftsinformatik, 6. Aufl.; Springer-Verlag: Berlin u.a., [Schm95] [ScLe96] [Sinz97] [Tibb95] [YRSK99] [Zach87] Schmalzl, J.: Architekturmodelle zur Planung der Informationsverarbeitung von Kreditinstituten; Physica: Heidelberg, Schönsleben, P., Leuzinger, R.: Innovative Gestaltung von Versicherungsprodukten: flexible Industriekonzepte in der Assekuranz, Gabler: Wiesbaden, Sinz, E.J.: Architektur betrieblicher Informationssysteme, in: Rechenberg, P., Pomberger, G. (Hrsg.): Handbuch der Informatik; Hanser: München, Tibbetts, K.: Enterprise Architectures: A Comparison of Vendor Initiatives, Youngs, R., Redmond-Pyle, D., Spaas, P., Kahan, E.: A standard for architecture description, IBM Systems Journal, 38, 1, Zachman, J.A.: A framework for information systems architecture, IBM Systems Journal, 26, 3, , 1987; reprinted in IBM Systems Journal, 38, 2/3, ,

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