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1 Matthias Goeken Entwicklung von Data-Warehouse-Systemen

2 WIRTSCHAFTSINFORMATIK

3 Matthias Goeken Entwicklung von Data-Warehouse-Systemen Anforderungsmanagement, Modellierung, Implementierung Miteinem Geleitwort von Prof. Dr. Ulrich Hasenkamp Deutscher Universitats-Verlag

4 Bibliografische Information Der Deutschen Nationalbibliothek Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnetdiese Publikation in der Deutschen Nationalbibllografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet ijber <http://dnb.d-nb.de> abrufbar. Dissertation Philipps-Universitat Marburg, 2005 l.auflage November 2006 Alle Rechte vorbehalten Deutscher Universitats-Verlag I GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden 2006 Lektorat: Brigitte Siegel / Britta Gohrisch-Radmacher Der Deutsche Universitats-Verlag ist ein Unternehmen von Springer Science+Business Media. Das Werk einschlieblich aller seiner Telle ist urheberrechtlich geschutzt. Jede Verwertung auberhalb der engen Grenzen des Urheberrechtsgesetzes ist ohne Zustimmung des Verlags unzulassig und strafbar. Das gilt insbesondere fiir Vervielfaltigungen, Ubersetzungen, Mikroverfilmungen und die Einspeicherung und Verarbeitung in elektronischen Systemen. Die Wiedergabe von Gebrauchsnamen, Handelsnamen, Warenbezeichnungen usw. in diesem Werk berechtigt auch ohne besondere Kennzeichnung nicht zu der Annahme, dass solche Namen im Sinne der Warenzeichen- und Markenschutz-Gesetzgebung ais frei zu betrachten waren und daher von jedermann benutzt werden diirften. Umschlaggestaltung: Regine Zimmer, Dipl.-Designerin, Frankfurt/Main Druck und Buchbinder: Rosch-Buch, ScheBlitz Gedruckt auf saurefreiem und chlorfrei gebleichtem Papier Printed In Germany ISBN ISBN

5 I Geleltwort Das Data-Warehouse-Konzept stellt die Basis fiir die nachste Stufe der Nutzung von Informationstechnik in den Untemehmen (nach Datenverarbeitung und Informationsverarbeitung) dar. Die zentralen Fragen der vorliegenden Arbeit lauten: Wie konnen diejenigen Informationen erlangt werden, die notig sind, um ein Data-Warehouse-System so zu entwickeln, dass die Erwartungen und Anforderungen der Benutzer und Anwender erfiillt werden, und wie konnen die Informationen, wenn sie vorliegen, im Entwicklungsprozess behandelt werden, sodass sie eine zweckmafiige Grundlage fiir die technische Realisierung eines Data-Warehouse-Systems darstellen?" Data-Warehouse-Systeme sind als Instrumente zur Versorgung von Managem mit Information weit verbreitet und bewahrt. Zwar fassen sie Information aus verschiedenen Quellen zusammen, doch liegt der Schwerpunkt der Forschung, soweit er aus der Literatur ersichtlich ist, und auch der Praxis auf dem Teil der Information, der aus den (operativen) Datenbanken der Unternehmen gewonnen wird. Dabei stehen haufig technische Fragestellungen der Transformation und der informationstechnischen Optimierung des Data-Warehouse im Vordergrund. Aus Sicht der Anwender interessieren aber vielmehr die Fragestellungen im Zusammenhang mit dem Nutzenpotenzial, das nur durch eine betriebswirtschaftliche Betrachtung unter besonderer Berucksichtigung des Informationsbedarfs und der sonstigen Anforderungen der Entscheidungstrager erschlossen werden kann. Es ist zu beobachten, dass Data-Warehouse-Projekte, wenn sie scheitern, vorwiegend an Akzeptanz- oder Nutzungsdefiziten scheitern, in der Kegel nicht an informationstechnischen Problemen. Die Erfolgsfaktoren in diesem Sinne konnen aber nicht nachtraglich gesichert werden, sondem mussen bereits in den friihen Phasen der Systementwicklung angegangen werden, insbesondere im Rahmen der Anforderungsanalyse. In der Vorgehensweise unterscheidet der Verfasser klar zwischen der Analyse und dem Design. Der Schwerpunkt der Arbeit liegt auf der Analyse. Dabei bleibt

6 VI Geleitwort es aber nicht, sondern durch eine angemessene Behandlung auch der Designprobleme wird eine gestaltungs- und konstruktionsorientierte Sichtweise verfolgt. Das Rad wird aber nicht neu erfunden, sondern der Verfasser orientiert sich an den vorliegenden Gestaltungsansatzen und -erfahrungen, die zahlreich insbesondere aus dem Bereich der Informatik vorliegen. Wegen der damit verbundenen Gefahren der Beliebigkeit infolge der Verwendimg imtereinander nicht kompatibler Teillosungen legt der Verfasser stets die Pramissen offen, die er der Konstruktion seiner letztlich entstehenden eigenen Methode fiir die Data-Warehouse- Entwicklung zugrunde legt. Bemerkenswert ist die durchgangig tief greifende theoriebasierte Durchdringung des Gegenstandsbereichs, die in einem sinnvouen Umfang von konstruierten Beispielen begleitet wird. Syntax, Semantik, Sprache, Metasprache, Modelle, Schemata, Metamodelle und eine Mesoebene werden sauber begrifflich beschrieben und als Konstrukte zweckmafiig eingesetzt. Sehr anspruchsvou und gut gelungen ist die Entwicklung einer abstrakten Syntax, auf die spater immer wieder zuriickgegriffen wird. Im Ergebnis ist es sehr iiberzeugend, wie der Verfasser die aus der allgemeinen Softwareentwicklung bekannte Viewpointanalyse zweckmafiig auf den Gegenstandsbereich der Data-Warehouse-Entwicklung iibertragt. Das wichtige und fiir die Wettbewerbsfahigkeit der Untemehmen einflussreiche Gebiet der Managementunterstiitzung durch Informationstechnik wird durch die Ergebnisse der vorliegenden Arbeit merklich voran gebracht. Zugleich leistet der Verfasser durch die konsequente theoretische Orientierung der Arbeit auch einen Beitrag zum besseren Verstandnis von in der Vergangenheit erzielten praktischen Fortschritten. Aufierdem ist besonders hervorzuheben, dass im Forschungsbereich Software-Engineering zwar gebetsmiihlenartig die Benutzerbeteiligung im Entwicklungsprozess abstrakt gefordert, aber selten substanziell behandelt wird, wahrend der Verfasser dieser Arbeit die Benutzerbeteiligung operationalisiert und in den Mittelpunkt riickt. Damit wird ein Beitrag zur besseren Akzeptanz der Informationstechnik erbracht. Prof. Dr. Ulrich Hasenkamp

7 I Danksagur^ Meinem Doktorvater, Herrn Professor Ulrich Hasenkamp, mochte ich fiir die akademische Betreuung, sein Interesse am Thema und die grofie wissenschaftliche Freiheit danken, die er einraumt und die ich leider erst spat sinnvou zu nutzen gelernt habe. Die Zeit am Institut fiir Wirtschaftsinformatik wird mir als sehr angenehm und lehrreich in vielerlei Hinsicht in Erinnerung bleiben! Bedanken m5chte ich mich aufierdem bei Herrn Professor Paul Alpar fiir umfassende Hinweise zur Verbesserung der Arbeit und fiir die Ubernahme des Zweitgutachtens. Herrn Professor Joachim Krag danke ich fiir den Vorsitz im Priifungsausschuss sowie Herrn Professor Wolfgang Kerber fiir seine Mitwirkung im Priifungsausschuss. Meine Freunde und KoUegen Dipl.-Kfm. Lars Burmester, Dr. Oliver Kutsch und Dipl.-Kfm. Alexander Schwartz haben mir sehr geholfen durch das Lesen von zum Teil unfertigen Fragmenten. Ihnen danke ich fiir gute inhaltliche Diskussionen und Anregungen sowie fiir viele gefundene Schreib- und Kommafehler. Da eine Dissertation zeitweilig zu einer grofien Belastung fiir die Menschen, die einem nahe stehen, werden kann, danke ich ganz besonders meiner Familie! Meinen Eltern besonders dafiir, dass Sie mich bei meinen beruflichen Planen immer unterstiitzt haben! Meine Frau Sandra hat wahrend der Dissertation mehr Geduld mit mir aufgebracht, als ich hoffen konnte und mich in vielerlei Hinsicht unterstiitzt. Dafiir danke ich ihr ganz besonders! Meiner Familie mochte ich diese Arbeit widmen. Matthias Goeken

8 I InhaltsUbersicht Inhaltsverzeichnis Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Abkiirzungsverzeichnis XI XVII XXIII XXV Teil I: Problemstellung, Teraiinologie und Grundlagen 1 1 Einfiihrung 3 2 Data-Warehouse-Systeme 11 Teil II: Anwendungssystementwicklung und Modellierung 49 3 Methode und Vorgehensmodell 51 4 Modelle als Entwicklungsergebnisse 69 5 Anwendungssystementwicklung und Anforderungsmanagement 95 Teil III: Modellierung und Entwicklung von Data-Warehouse-Systemen Die abstrakte Syntax multidimensionaler Datenmodelle Entwicklung von Data-Warehouse-Systemen und multidimensionale Modellierung 191 Teil IV: VODWE - Viewpointorientierte Data-Warehouse-Entwicklung Merkmale von VODWE Aktivitaten, Techniken und Entwicklungsergebnisse in VODWE Fazit und Ausblick 395 Literatur 397

9 I Inhaltsverzeichnis Teil I: Problemstellung, Terminologie und Grundlagen 1 1 Einfiihrung Motivation und Problemstellung Forschungsstrategie und Vorgehen Grundlegende Begriffe Der Informationsbegriff Stakeholder 10 2 Data-Warehouse-Systeme Einordnung: Anwendungssysteme zur Unterstiitzung von Entscheidungstragern Data-Warehouse-Konzept Technisch-integrative Perspektive Betriebswirtschaftlich-fachliche Perspektive Zusammenfassung und Schlussfolgerungen Architektur von Data-Warehouse-Systemen Datenquellen Datenerfassungsebene Datenhaltungsebene Datenbereitstellungsebene Prasentationsebene Erweiterte Architekturkonzepte 44 Teil II: Anwendungssystementwicklung und Modellierung 49 3 Methode und Vorgehensmodell Methoden, Phasen- und Vorgehensmodelle Methoden-Engineering 55

10 XII Inhaltsverzeichnis Der St. Gallener Ansatz des Methoden-Engineerings Weitere Ansatze des Methoden-Engineerings Schlussfolgenmgen Vergleich und Bewertung Methodenverstandnis dieser Arbeit 64 4 Modelle als Entwicklungsergebnisse Sprache, Modelle und Metamodelle Definition Typologie und Funktionen von Sprache Typologie Syntaktische Funktion von Sprache und Metamodelle Semantische Funktion von Sprache und konzeptionelle Modellierung Pragmatische Funktion von Sprache Zusammenfassung und Schlussfolgenmgen Modellbegriff und-definition Abbildungsorientiertes Modellverstandnis Konstruktivistisches Modellverstandnis Modellverstandnis dieser Arbeit und Schlussfolgerungen 92 5 Anwendungssystementwicklung und Anf orderungsmanagement Phasenmodelle in der Systementwicklung Traditionelle Phasenmodelle Inkrementelle und evolutionare Phasenmodelle Schlussfolgerungen Anforderungsmanagement Grundlagen und Grundbegriffe Anforderungen Ebenen von Anfordenmgen Arten von Anforderungen Der Begriff des Anforderungsmanagements 110

11 Inhaltsverzeichnis XIII Phasenmodelle des Anforderungsmanagements Uberblick Anforderungserhebung (Requirements Elicitation) Anforderungsanalyse Dokumentation und Spezifikation Verifikation und Validierung Techniken Ubersicht Klassifikation, Auswahl und Kombination von Techniken Zusammenfassung und Schlussfolgerungen 138 Teil III: Modellierung und Entwicklung von Data-Warehouse-Systemen Die abstrakte Syntax multidimensionaler Datenmodelle Besonderheiten der multidimensionalen Modellierung - ein einfiihrendes Beispiel Abstrakte Syntax qualifizierender Informationen in multidimensionalen Datenmodellen Abstraktionskonzepte als Basis der konzeptionellen multidimensionalen Modellierung Klassifizierende Abstraktion und Instanziierung Assoziation und Gruppierung als Abstraktion Generalisierende und spezialisierende Abstraktion Strukturbesonderheiten in Dimensionen (Anomalien) Heterarchien Unterschiedliche Pfadlangen Parallele Hierarchie Weitere Strukturbesonderheiten Mehrere Wurzeln Dimensionale Attribute Fazit zu Strukturbesonderheiten Abstrakte Syntax quantifizierender Informationen in multidimensionalen Datenmodellen 176

12 XIV Inhaltsverzeichnis 6.4 Metamodell zur Beschreibung der abstrakten Syntax multidimensionaler Datenmodelle Zusammenfassung und Schlussfolgerungen Entwicklung von Data-Warehouse-Systemen und multidimensionale Modellierung Modellierung multidimensionaler Strukturen mit dem ERM und dem EERM Der Ansatz von Holthuis Der Ansatz von Gabriel/Gluchowski Der Ansatz von Totok Beurteilung der ERM-basierten Ansatze Multidimensionales ERM (ME/RM) Notation Phasenmodell Beurteilung Dimensional-Fact-Model (DFM) Notation Phasenmodell zur Herleitung des DFMs Beurteilung Relationale Modellierung multidimensionaler Datenstrukturen Notation: Aufbau eines Starschemas Phasenmodell und Beurteilung Informationsbedarfsanalyse fiir Data-Warehouse-Systeme nach StrauchAVinter Vorgehen Beurteilung Zusammenfassende Beurteilung 245 TeillV: VODWE- Viewpointorientierte Data-Warehouse-Entwicklung Merkmale von VODWE Anforderungen an die Methode 254

13 Inhaltsverzeichnis XV Sy stemzerlegung Empfangerorientierung und Benutzerpartizipation Erweiterter Anforderungs-und Empfangerbegriff Terminologiemanagement Traceability Prinzipien der Methode Separation of Concerns Das Prinzip der geringsten Verwunderung Grundidee viewpointorientierter Ansatze Aktivitaten, Techniken und Entwicklungsergebnisse in VODWE Ubersicht Anforderungsmanagement und konzeptionelle Modellierung Identifikation von Stakeholdern Erhebung von Stakeholderanforderungen (Elicitation) Analyse der Stakeholderanforderungen Uberblick Vorgehen Definition von Fachbegriffen und Spezifikation von Viewpoint-Anforderungen Uberblick Definition von Fachbegriffen Spezifikation inhaltlich informatorischer Viewpoint-Anforderungen Spezifikation weiterer Anforderungen Beispiel und Zwischenfazit Beispielhafte Darstellung der Aktivitaten Analyse der Stakeholderanforderungen und Spezifikation von Viewpoint-Anforderungen Zusammenfassung und Zwischenfazit Konsolidierung der Viewpoint-Anforderungen tjberblick 336

14 XVI Inhaltsverzeichnis Konsolidierung der inhaltlich informatorischen Anforderungen Ubersicht und Vorgehen Viewpoint Resolution durch zusicherungsbasierte Integration Beispielhafte Anwendung Konsolidierung der Modellfragmente der Vertriebsdimension Konsolidierung der Modellfragmente der Produktdimension Konsolidierung der Modellfragmente der Kundendimension Konstruktion eines konzeptionellen multidimensionalen Datenmodells Konsolidierung weiterer Anfordeningen Zusammenfassung und Zwischenfazit Verifikation und Validierung Fazit und Bewertung Entwurf und Implementierung Fazit und Ausblick 395 Literatur 397

15 Abbildung 1 Abbildung 2 Abbildung 3 Abbildung 4 Abbildung 5 Abbildung 6 Abbildung 7 Abbildung 8 Abbildung 9 Abbildung 10 Abbildung 11 Abbildung 12 Abbildung 13 Abbildung 14 Abbildung 15 Abbildung 16 Abbildung 17 Abbildung 18 Abbildung 19 Abbildung 20 Abbildung 21 Abbildung 22 Abbildung 23 An wendungssystempyr amide 12 Klassifikationen von Anwendungssystemen fiir das Management 13 Architektur eines Data-Warehouse-Systems 27 Drill Down 38 Slice 38 Rotate 39 Nest-Operation 39 Metadaten-Framework des DWQ-Projektes 45 LSI program implementation paradigm 52 Zusammenhang zwischen Vorgehensmodell und Methode 54 Methoden-Engineering (St. Gallener Ansatz) 56 Metamodell des Methoden-Engineerings nach Karlsson 59 Methoden-Metamodell 66 Phasen der Systementwicklung 96 Wasserfallmodell 98 Schematische Darstellung eines inkrementellen Phasenmodells 102 Anforderungsmanagement als iter ativ-e volutionare Akti vitat 113 Aktivitaten des Anf orderungsmanagements 114 Requirements Elicitation Task Model 117 Volere Template 120 Alternative Vorgehensweisen zur formalen Spezifizierung im Entwicklungsprozess 123 Kontingenzmodell zur Technikauswahl im Anforderungsmanagement 132 Relevante Wissensbereiche im Entwicklungsprozess 134

16 XVIII Abbildungsverzeichnis Abbildung 24 Zuordnung von Techniken zu Wissensbereichen und Hindemissen 135 Abbildung 25 Wiirfel (aus Fallbeispiel) 147 Abbildung 26 Klassifizierende Abstraktion in einer Vertriebsstruktur 155 Abbildung 27 Gruppierung und Assoziation in Hierarchien 159 Abbildung 28 Ausschnitt des Metamodells (Auspragungsebene) 163 Abbildung 29 Generalisierende Abstraktion 164 Abbildung 30 Metamodell der (qualifizierenden) Konstrukte der multidimensionalen Modellierung 167 Abbildung 31 Heterarchien 170 Abbildung 32 Unterschiedliche Pfadlangen 171 Abbildung 33 Fallunterscheidung bei unterschiedlichen Pfadlangen 173 Abbildung 34 Parallele Hierarchic 174 Abbildung 35 Kennzahlen im Multidimensionalen Metamodell 179 Abbildung 36 Abstrakter und konkreter Wiirfel 181 Abbildung 37 Mogliche Dimensionsknotenkombinationen als Lattice 183 Abbildung 38 Abbildung 39 Abbildung 40 Abbildung 41 Abbildung 42 Metamodell der abstrakten Syntax multidimensionaler Datenmodelle 186 Modellierung multidimensionaler Strukturen mit dem ERM nach Holthuis 193 Multidimensionale Modellierung mittels des ERMs nach Gabriel und Gluchowski 195 Multidimensionale Modellierung mit dem ERM bzw. dem EERM 198 ME/RM-Metamodell als Erweitenmg eines einf achen ER-Metamodells 203 Abbildung 43 Multidimensionales Datenmodell in ME/RM Notation 205 Abbildung 44 Erweiterung des ME/RMs 207 Abbildung 45 Multi-Cube Model (ME/RM) 208 Abbildung 46 Phasenmodell nach Sapia et al 209 Abbildung 47 DFM - Fakt-Schema. 214 Abbildung 48 Semi- und Nichtadditivitat im DFM 217 Abbildung 49 Phasen der DW design methodology" nach Golfarelli et al. 219

17 Abbildungsverzeichnis XIX Abbildung 50 Abbildung 51 Abbildung 52 Abbildung 53 Abbildung 54 Abbildung 55 Abbildung 56 Abbildung 57 Abbildung 58 Abbildung 59 Abbildung 60 Abbildung 61 Abbildung 62 Abbildung 63 Abbildung 64 Abbildung 65 Abbildung 66 Abbildung 67 Abbildung 68 Abbildung 69 Abbildung 70 Abbildung 71 Abbildung 72 Abbildung 73 Abbildung 74 ER-Schema als Ausgangspunkt zur Herleitung eines DFMs 221 Attributbaum Pruning and Grafting DFM Fakt-Schema als Ergebnis des Ableitungsprozesses Starschema flir den Finanzdienstleister Fidl Starschema (verkiirzte Notation) Normalisierte bzw. partitionierte Produktdimension Ausschnitt aus einem Snowflakeschema Phasenmodell zur Data-Warehouse-Entwicklung nach Kimball Phasenmodell der Informationsbedarfsanalyse nach Strauch Ergebnisdokument: Konsolidierung der Geschaftsfragen Systematisierung von Entwicklungsansatzen im Data Warehousing Entwicklungsobjekte eines Data-Warehouse-Systems (Makroperspektive) Ausbaustufenplanung bei der inkrementellen Data-Warehouse-Entwicklung Erweiterte Data-Warehouse-Architektur (Mesoebene) Zusammenspiel der Makro- und der Mesoebene Ausdifferenzierung und Konsolidierung von Bedarfen und Anforderungen Datenqualitatskategorien und -dimensionen nach Wang/Strong Anforderungen an Data-Warehouse-Systeme Separation of Concerns in VODWE Graphische Darstellung des Viewpoint-Verstandnisses dieser Arbeit VODWE-Phasenmodell (Gesamtiibersicht) Anforderungsmanagement in VODWE Anforderungsmanagement in VODWE als EPK Abstrakte Viewpoint-Klassen

18 XX Abbildungsverzeichnis Abbildung 75 Identifikation von Stakeholdem 292 Abbildung 76 Ausgangs-Competency-Questions verschiedener Stakeholder 295 Abbildung 71 Analyse der Stakeholderanforderungen 299 Abbildung 78 Technik zur Reformulierung der Competency Questions 301 Abbildung 79 Abbildung 80 Formularstruktur zur Erfassung und Reformulierung einer CQ 302 Tabellarische Ansichten zum Vergleich von Competency Questions 303 Abbildung 81 Instanziierung von Viewpoints 305 Abbildung 82 Beispiel fiir einen Eintrag im LEL ( Language Extended Lexicon") 307 Abbildung 83 Struktur des Glossars und Struktur eines Viewpoints 309 Abbildung 84 Begriffsdefinition und Spezifikation der Viewpoint-Anforderungen 310 Abbildung 85 Begriffsdefinition im Glossar 311 Abbildung 86 Abbildung 87 Abbildung 88 Abbildung 89 Eintrag im Glossar fiir quantifizierende Informationen (Kennzahlen) 314 Darstellung der Beziehungen im Glossar (qualifizierende Informationen) 315 Eintrag im GlossarA^iewpoint-Formular fur qualifizierende Informationen 316 Viewpoint Produktmanager Sachversicherungen.Benutzer"320 Abbildung 90 Traceability Links 322 Abbildung 91 Merkmalmodelle fiir die Viewpoints des Filialleiters 324 Abbildung 92 Merkmalmodell fiir den Viewpoint Teamleiter.Benutzer 325 Abbildung 93 Competency Questions des Viewpoints Filialleiter Miinster.Benutzer 326 Abbildung 94 Eintrage des Viewpoints Filialleiter Miinster.Benutzer 327 Abbildung 95 Abbildung 96 Aus den Begriffen des Viewpoints resultierende Modellfragmente 328 Competency Questions des Viewpoints Teamleiter, Team 1, Filiale Miinster.Benutzer 329

19 Abbildungsverzeichnis XXI Abbildung 97 Eintrage des Viewpoints Teamleiter Team 1 Filiale Mtinster.Benutzer 329 Abbildung 98 Modellfragmente des Viewpoints Teamleiter.Benutzer 330 Abbildung 99 Abbildung 100 Abbildung 101 Abbildung 102 CQs des Viewpoints Produktmanager Lebensversicherungen.Benutzer 331 Eintrage des Viewpoints Produktmanager Lebensversicherung.Benutzer 332 Competency Questions (Produktmanager Sachversicherungen.Benutzer) 333 Glossareintrage des Produktmanagers Sachversicherungen.Benutzer 334 Abbildung 103 Klassifikation von Beziehungen zwischen Viewpoints 339 Abbildung 104 Konsolidierung der Viewpoint-Anforderungen 342 Abbildung 105 Aktivitaten fiir die Konsolidierung der Modellfragmente 344 Abbildung 106 Integrationsstrategien 345 Abbildung 107 Alternative Sichten auf die Zeitdimension 351 Abbildung 108 Integrierte Zeitdimension nach (i) und (ii) 352 Abbildung 109 Alternativen zur Integration der Zeitdimension nach (ii) und (iii) 353 Abbildung 110 Integration der Zeitdimensionen (iv) und (v) 353 Abbildung 111 Integrierte Zeitdimension als Ergebnis der Konsolidierung 354 Abbildung 112 Abbildung 113 Vorgehen zur Konsolidierung der Modellfragmente (Vertriebsstruktur) 355 Modellfragmente des Viewpoints Filialleiter.Benutzer (Vertriebsstruktur) 356 Abbildung 114 Zwischenergebnis nach Schritt 1 (Vertriebsstruktur) 358 Abbildung 115 Modellfragmente des Viewpoints Teamleiter.Benutzer (Vertriebsstruktur) 359 Abbildung 116 Zwischenergebnis nach Schritt 2 (Vertriebsstruktur) 360 Abbildung 117 Zwischenergebnis der Integration nach Schritt 3 (Vertriebsstruktur) 362 Abbildung 118 Modellfragment des Viewpoints Produktmanager Sachversicherungen.Benutzer 363

20 XXII Abbildungsverzeichnis Abbildung 119 Ergebnis der Integration nach Schritt 4 (Vertriebsstruktur) 364 Abbildung 120 Modellfragmente der Produktdimension 365 Abbildung 121 Zwischenergebnis Schritte 1 und 2 (Produktdimension) 366 Abbildung 122 Zwischenergebnis Schritt 3 (Produktdimension) 367 Abbildung 123 Integration des Produktmanagers Lebensversicherung (Produkte) 369 Abbildung 124 Modellfragmente der Kundendimension 370 Abbildung 125 Ergebnis der Konsolidierung der Kundendimension 371 Abbildung 126 Konzeptionelles multidimensionales Datenmodell von Fidl 372 Abbildung 127 Konsolidierung der Merkmalmodelle des Filialleiters 374 Abbildung 128 Konsolidiertes Merkmalmodell (Teamleiter und Filialleiter) 375 Abbildung 129 Konsolidiertes Merkmalmodell 376 Abbildung 130 Verifikation und Validierung in VODWE 379 Abbildung 131 Abbildung 132 Abbildung 133 Abbildung 134 Abbildung 135 Abbildung 136 Validierung und Verifikation von Anforderungen mittels eines Prototyps 383 Zuordnung der Konstrukte des Metamodells auf das Relationenmetamodell (1) 387 Zuordnung der Konstrukte des Metamodells auf das Relationenmetamodell (2) 388 Darstellung der Transformation eines konzeptionellen in ein logisches MDDM 389 Mapping von Hierarchieknoten auf die Zellen der Dimensionstabellen 390 Transformation einer Hierarchie in eine Dimensionstabelle eines logischen MDDM 391

21 Tabelle 1 Charakteristika operativer und informativer Datenbanken (Data Warehouse) 21 Tabelle 2 Operationale vs. informatorische Daten 24 Tabelle 3 Aufgaben und Funktionen im ETL-Prozess 31 Tabelle 4 Gegeniiberstellung von ROLAP und MOLAP 42 Tabelle 5 Vergleich der Komponenten in verschiedenen Ansatzen des Methoden-Engineerings 61 Tabelle 6 Begrifflichkeiten des Methoden-Metamodells 65 Tabelle 7 Grundlegende Begriffe der Systementwicklung nach IEEE 97 Tabelle 8 Definitionen des Begriffs Requirements Engineering" 110 Tabelle 9 Phasen des Anforderungsmanagements 111 Tabelle 10 Ubersicht liber Techniken im Rahmen des Anforderungsmanagements 127 Tabelle 11 Fragetechniken zur Uberwindung der Within-Obstacles 137 Tabelle 12 Tabelle 13 Stiickumsatz eines Produktes (einer Produktgruppe) nach Vertriebsregionen 144 Stiickumsatz einer Produktgruppe im Jahr 2003 nach Vertriebsregionen und Quartalen 145 Tabelle 14 Mehrere Produktgruppen, Vertriebsregionen und Zeit 146 Tabelle 15 Mehrere Kennzahlen (Volumen und Deckungsbeitrag) 148 Tabelle 16 Abstraktionskonzepte und ihre Eigenschaften 153 Tabelle 17 Tabelle 18 Tabelle 19 Tabelle 20 Mitgliedschaftsbedingungen und Elementassoziationen zum Beispiel oben 172 Vergleich der Konstrukte des Metamodells mit den Konstrukten des ER-Ansatzes von Holthuis 194 Vergleich der Konstrukte des Metamodells mit den Konstrukten des ER-Ansatzes von Gabriel/Gluchowski 196 Vergleich der Konstrukte des Metamodells mit den Konstrukten des ER-Ansatzes von Totok 199

22 XXIV Tabellenverzeichnis Tabelle 21 Tabelle 22 Vergleich der Konstrukte des Metamodells mit den Konstrukten des ME/RM 210 Vergleich der Konstrukte des Metamodells mit den Konstrukten des DFMs 227 Tabelle 23 Informationsbedarfsdefinitionen 266 Tabelle 24 Alternative Definitionen des Begriffs Viewpoint" 280 Tabelle 25 Beispiele fiir Viewpoints 283 Tabelle 26 Tabelle 27 Tabelle 28 Tabelle 29 Techniken zur Strukturierung von Fachbegriffen gemafi der Gegenstandseinteilung des Metamodells 318 Korrespondenzen und Zusicherungen zwischen Dimensionsknoten 349 Korrespondenzen und Zusicherungen zwischen Dimensionspfaden 350 Implementierung von nichtinf ormatorischen Anforderungen 393

23 ACM ADAPT ATRS Bez. bspw. bzgl. bzw. CACM CQ CSCW Def. DFM d.h. Dim. DK DSS DV EERM EIS eo ERM ERP-Systeme ETL EUS FIS gem. hi Association for Computing Machinery Application Design for Analytical Processing Technologies Aktivitats-Technik-RoUe-Sprache (Notation) Bezeichner beispielsweise beziiglich beziehungsweise Communications of the ACM Competency Question Computer Supported Cooperative Work Definition Dimensional Fact Model (Golfarelli et al.) das heifit Dimension Dimensionsknoten Decision Support Systems Datenverarbeitung Erweitertes ERM Executive Information System element-of Entity Relationship Modell Enterprise Resource Planning Extraktion, Transformation, Laden Entscheidungsunterstlitzungssystem Fiihrungsinformationssystem gemais has-instance

24 XXVI Abkiirzungsverzeichnis hk Hierarchieknoten HOLAP Hybrides OLAP hsc has-subclass hss has-subset hst has-subtype i. d. R. in der Kegel ila inhaltlich informatorische Anforderung (Informationsbedarf) io instance-of i. S. e. im Sinne einer / eines i. S. V. im Sinne von IT Informationstechnik i. V. m. in Verbindung mit It. Laut MDDM Multidimensionales Datenmodell m. E. meines Erachtens ME/RM Multidimensionales ERM (Sapia et al.) MIS Managementinformationssystem MOLAP Multidimensionales OLAP MSS Management Support System NIA Nichtinf ormatorische Anforderung o. a. Oder ahnliches o. g. oben genannten o. J. ohne Jahr OLAP Online Analytical Processing OLTP Online Transaction Processing o. V. ohne Verfasser qia qualitatsbezogene informatorische Anforderung ROLAP Relationales OLAP SCO subclass-of s. o. siehe oben sso subset-of

25 Abkurzungsverzeichnis XXVII sto subtype-of s. u. siehe unten u. und UML Unified Modeling Language u. U. unter Umstanden V. a. vor allem via visualisierungsbezogene informatorische Anforderung VODWE Viewpoint-orientierte Data-Warehouse-Entwicklung YAM2 Yet Another Multidimensional Model z. B. zum Beispiel z. T. zum Teil

26 Tell I: Problemstellung. Termlnologle und Grundlagen

27 11 EinfUhrung 1.1 Motivation und Problemstellung Im Bereich der Anwendungssysteme zur Informationsversorgung von Entscheidungstragern haben sich Data-Warehouse-Systeme in den letzten Jahren etabliert. Sie sammeln Daten aus verschiedenen Quellen und bereiten sie so auf, dass Entscheidungstrager problemadaquat und zeitnah iiber das Unternehmensgeschehen und die Unternehmensumwelt informiert werden. Schon diese grobe Charakterisierung macht deutlich, dass Data-Warehouse- Systeme im Spannungsfeld zwischen betriebswirtschaftlichen und technischen Anforderungen stehen. Dabei kann bei den im Rahmen von Data-Warehouse- Systemen eingesetzten Technologien ein gewisser Reifegrad festgestellt werden. Die grundsatzlichen Fragen hinsichtlich ihrer Architektur scheinen im Wesentlichen geklart.i Aufgrund von Fortschritten in der Datenbanktechnologie konnen Datenvolumina im mehrstelligen Terabytebereich verwaltet werden.2 Dariiber hinaus gibt es seit einiger Zeit umfassende Standardisierungsbemiihungen, die ebenfalls auf eine gewisse Konsolidierung schliefien lassen.3 Aufseiten der betriebswirtschaftlichen Fachbereiche sind z. T. grofie Erwartungen mit der Einflihrung von Data-Warehouse-Systemen verbunden. Sie sollen eine bessere Informationsversorgung sicherstellen, bessere Entscheidungsfindung erm5glichen und somit Planung und Steuerung sowie strategische Ziele unterstutzen.4 Haufig werden jedoch gerade die Erwartungen auf der fachlichen Seite durch Data-Warehouse-Systeme nicht erfiillt. Laut einer Studie der Meta Group liegt darin der Grund, dass Projekte zur Einflihrung von Data-Warehouse- Systemen als nicht erfolgreich bewertet werden.5 Generell ist festzustellen, dass 1 Vgl. Jung, Winter: Data Warehousing, 2000, S Vgl. Winter: Large Scale, Vgl. OMG: CWM, o. J.; CWM-Forum, o. J. 4 Bspw. Tschandl, Hergolitsch: Erfolgsfaktoren, 2002; Watson et al.: Data Warehousing, 2001, S. 51. Vgl. hierzu Hinrichs: Datenqualitatsmanagement, 2002, S. 5 f.

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