Inhaltsverzeichnis

  Inhaltsverzeichnis  2

  Abbildungsverzeichnis  2

  Abkürzungsverzeichnis  3

1.  Einführung  4

2.  Grundlagen und Überblick  5

2.1  Das Data Warehouse  5

2.2  Entwicklung  6

2.3  Aufbau des Data Warehouse  7

3  Erweiterung der Data Warehouse Struktur  8

3.1  Architektur von Real Time Data Warehouse Systemen  8

3.1.1  Grundfunktionen von Real Time Data Warehouse Systemen  10

3.1.2  Der Closed Loop Ansatz  11

3.2  Real time versus Right Time  12

3.3  Abgrenzung zum klassischen Modell  12

4  Anwendungsgebiete des Real Time Data Warehousing  14

4.1  Best Practices Award für die Deutsche Börse  14

4.2  Continental Airlines  15

5  Fazit  18

  Literaturverzeichnis  20

  Periodika und Dissertationen und weiterführende Quellen  20

  Quellenverzeichnis:  21

  Abbildungsverzeichnis  

  Abbildung 1: Charakteristika des Data Warehousing  5

  Abbildung 2: Architektur eines Real Time Data Warehousesystems  9

  Abbildung 3: Real Time vs. Right Time  14

2

Abkürzungsverzeichnis

S. Seite  

Vgl. Vergleiche  

z.B. zum Beispiel  

u.a. unter anderem  

bzw. beziehungsweise  

ff. folgende  

Nr. Nummer  

Hrsg. Herausgeber  

3

1. Einführung

Das Management jedes Unternehmens steht vor internen sowie externen Rahmenbedingungen zur Entscheidungsfindung. Um die Unternehmensergebnisse optimal Steuern und Planen zu können stehen die Führungskräfte vor vielfältigen Herausforderungen. Für eine Garantie der Zukunftsfähigkeit des Unternehmens, ist es notwendig, sich an diese anzupassen oder aktiv die Rahmenbedingungen mitzugestalten. Hauptziel der vorliegenden Hausarbeit ist die Darstellung, wie die Information von Real Time Data Warehousing, auf die Planung und Steuerung der Unternehmensergebnisse positiv Einfluss nehmen kann.

In Kapitel 2 werden die Grundlagen und ein Überblick des Data Warehousing abgebildet. Als Verständnisgrundlage dient die Eingrenzung des Data Warehousing sowie die Entwicklung. Das Kapitel endet mit dem Aufbau des Data Warehousing.

Die Erweiterung der Data Warehouse Struktur, wie zum Beispiel die Architektur von Real Time Systemen befindet sich im Kapitel 3. Zur besseren Erörterung erfolgt eine Differenzierung von Real und Right Time Data Warehousing im Abschnitt 3.2. Um einen tieferen Einblick geben zu können findet die Abgrenzung zum klassischen Modell im letzten Abschnitt unter 3.3 statt.

Im vierten Abschnitt der Hausarbeit werden praktische Beispiele über das Real Time Data Warehousing vorgenommen.

Integrationsstrategien der Unternehmen stehen verschiedene Werkzeuge der Informationstechnologien für die operative Umsetzung der Informationsintegration zur Verfügung. Bei der Recherche bezüglich der Integrationswerkzeuge wurde deutlich, dass diese für Unternehmen nur von positivem Nutzen sein können.In Kapitel 5 werden die wesentlichen Aussagen kurz zusammengefasst. Darüber hinaus wird der Versuch unternommen, künftige Entwicklungen des Real Time Data Warehousing zu geben.

4

2. Grundlagen und Überblick

In diesem Abschnitt werden die Art und Weise vorgestellt, die für das weitere Verständnis der Hausarbeit notwendig sind. Hierzu zählen zum Beispiel die Hauptcharakteristika des Data Warehousing. Des Weiteren soll auf die Entwicklung sowie die Architektur eingegangen werden.

2.1 Das Data Warehouse

Das Data Warehouse ist eine Sammlung von gespeicherten Daten, die zur Entscheidungsunterstützung von Führungskräften herangezogen werden. William H. Inmon fasst Data Warehouse wie folgt zusammen: “A data warehouse is a subject-oriented, intergrated, nonvolatile, and time-variant collection of data in support

of management`s decisions.” 1

Data Warehouse kann in vier Bereiche aufgeteilt werden. Diese sind:

Abbildung 1:

¹ Vgl. Inmon, W. H.: Building the Data Warehouse, Seite 31

5

1. Themenorientierung: Um Zusammenhänge zwischen Daten und Fakten zu erkennen, müssen sie auf Basis eines übergeordneten Themas, wie zum Beispiel Produkt oder Kunde, erfasst und ausgewertet werden. Eine Aufgabe der Analyse besteht im Auffinden unbekannter Verbindungen. Die gesammelten Daten unterstützen damit nicht nur einen bestimmten Geschäftsprozess, sondern können auf verschieden Themenfelder ausgeweitet werden.

2. Integration:

Die Daten müssen in das Data Warehouse nicht nur eingefügt, sondern auch aneinander angepasst werden, um sinnvolle Werte zu erzielen. Somit wird ein gesamter Blick über das Unternehmen ermöglicht. Einer der Hauptgründe für die Entwicklung von Data Warehouse war eine zentrale Sicht zu erhalten.

3. Chronologie:

Daten werden über einen längeren Zeitraum, je nach Bedarf des Unternehmens, archiviert, um Zeitreihenanalysen zu gestatten. Nur so können Führungskräfte Informationen über einen längeren Zeitraum erhalten.

4. Persistenz:

Der Datenbestand eines Data Warehouses ist stabil, das bedeutet, dass Datensätze nicht gelöscht werden. Dies ist Voraussetzung für die Vollständigkeit der Daten. Bei Veränderung von Daten kommt es zur Uneinstimmigkeiten der Informationen. Beim Data Warehouse wird in analytische und operative Systeme unterschieden. Auf diese Charakteristiken wird hier nicht weiter eingegangen.

2.2 Entwicklung

In den siebziger Jahren des zwanzigsten Jahrhunderts fanden erste Studien im MIT ² statt, die eine optimale technische Architektur von Computersystemen als Ziel hatte. Es wurden allgemeine Richtlinien zum Aufbau festgelegt. Hier unterschied man zum ersten Mal in operative und analytische Systeme.

² Massachusetts Institute of Technology (www.mit.edu)

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