Aufbau eines Data Warehouse am Beispiel
Executive Information System von SAP

Diplomarbeit

eingereicht beim
Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik II
Institut für Wirtschaftsinformatik,
insbesondere Entwicklung betrieblicher Informationssysteme
Fachbereich Wirtschaftswissenschaften
Johann Wolfgang Goethe-Universität
Frankfurt am Main

von

cand. rer. pol. Thomas Berner

01.09.1999

Inhaltsverzeichnis

INHALTSVERZEICHNIS ... I
ABBILDUNGSVERZEICHNIS ... IV
TABELLENVERZEICHNIS ... V
ABKÜRZUNGSVERZEICHNIS ... VI

1 EINLEITUNG ... 1
1.1 ABGRENZUNG DES THEMAS UND GANG DER UNTERSUCHUNG ... 2

2 GRUNDLAGEN ... 3
2.1 DATA WAREHOUSE ... 3
2.2 MANAGEMENT-INFORMATIONSSYSTEME ... 3
2.2.1 Anforderungen an ein MIS ... 3
2.3 BALANCED SCORECARD ... 3
2.4 DATA MARTS ... 3
2.5 ONLINE ANALYTICAL PROCESSING ... 3
2.6 DATA MINING ... 3

3 AUFBAU EINES DATA WAREHOUSE ... 3
3.1 DATENBASIS ... 3
3.2 DATENMIGRATION ... 3
3.2.1 Extraktionskomponente ... 3
3.2.2 Transformationskomponente ... 3
3.2.3 Transport und Laden der Daten ... 3
3.2.4 Integrationskomponente ... 3
3.3 META-DATENBANK ... 3
3.4 ARCHIVIERUNG ... 3
3.5 ANALYSEVERFAHREN ... 3

4 REALISIERUNG DES DATA WAREHOUSE-KONZEPTES UNTER SAP R/3 ... 3
4.1 DAS BUSINESS INFORMATION WAREHOUSE VON SAP ... 3
4.2 AUFBAU DES „EXECUTIVE INFORMATION SYSTEM“ VON SAP ... 3
4.2.1 Datenbasis im „Executive Information System“ ... 3
4.2.1.1 Aspekte ... 3
4.2.1.2 View-Aspekte ... 3
4.2.2 Datenmigration im „Executive Information System“ ... 3
4.2.2.1 Senderstruktur ... 3
4.2.2.2 Empfängerstruktur ... 3
4.2.2.3 Übertragungsregeln ... 3
4.2.3 Meta-Daten im „Executive Information System“ ... 3
4.2.4 Archivierung im EIS ... 3
4.2.5 Analysewerkzeuge im EIS ... 3
4.2.5.1 Berichtsheft ... 3
4.2.5.2 Recherche ... 3

5 VORGEHENSWEISE ZUR EINFÜHRUNG EINES DATA WAREHOUSE ... 3
5.1 VORÜBERLEGUNGEN ZUR PROJEKTDURCHFÜHRUNG ... 3
5.1.1 Umfang des Projektes ... 3
5.1.2 Business Process Reengineering ... 3
5.1.3 Anforderungen an den Projektablauf ... 3
5.1.3.1 Sponsoren ... 3
5.1.3.2 Projektgruppe ... 3
5.1.3.3 Projektleiter ... 3
5.1.3.4 Auswahl des Vorgehensmodells ... 3
5.2 ANALYSE DES INFORMATIONSBEDARFS ... 3
5.2.1 Definition der Anforderungen ... 3
5.2.1.1 Ist-Analyse ... 3
5.2.1.2 Soll-Konzept ... 3
5.2.2 Beschreibung der Anforderungen ... 3
5.2.3 Analyse der Anforderungen ... 3
5.2.4 Besonderheiten der Analyse des Informationsbedarfs bei Data Warehouse-Projekten ... 3
5.3 DESIGN ... 3
5.3.1 Semantische Datenmodellierung ... 3
5.3.1.1 Kennzahlen ... 3
5.3.1.2 Dimensionen ... 3
5.3.1.3 Datenmodell ... 3
5.3.1.3.1 Das modifizierte Entity-Relationship-Model ... 3
5.3.1.3.2 Eignung des ERM zur Darstellung multidimensionaler Datenstrukturen ... 3
5.3.2 Logische Datenmodellierung ... 3
5.3.2.1 Star Schema ... 3
5.3.2.2 Galaxy Schema ... 3
5.3.2.3 Snow Flake Schema ... 3
5.3.3 Physische Datenmodellierung ... 3
5.4 IMPLEMENTIERUNG ... 3
5.5 EINSATZ ... 3

6 PROBLEMFELDER DES DATA WAREHOUSE-EINSATZES ... 3
6.1 SICHERHEIT EINES DATA WAREHOUSE ... 3
6.2 DATENQUALITÄT IM DATA WAREHOUSE ... 3

7 ZUSAMMENFASSUNG / FAZIT ... 3

LITERATURVERZEICHNIS ... III

ANHANG ... III
A ERLÄUTERUNGEN ZUR SAP AG ... III
B ERLÄUTERUNGEN ZUR DEUTSCHER FACHVERLAG GMBH ... III
C UMWANDLUNG VON KOMPLEXITÄTEN IM ERM ... III
D DIMENSIONSTABELLE „OBJEKTE“ ... III
E ZEITAUFWAND EINES DATA WAREHOUSE-PROJEKTES ... III

1 Einleitung
Kaum ein Thema wurde in den letzten Jahren in der IT-Branche so intensiv und so kontrovers diskutiert wie das Data Warehouse. Die Bedeutung des Data Warehouse für die Informationstechnologie wird nachhaltig durch die Tatsache bekräftigt, daß ein Unternehmen wie die SAP AG in ihrer Branchensoftware SAP R/3 ein Data Warehouse in Form des Moduls „Executive Information System“ als Standardkomponente integriert. Daraus läßt sich erahnen, welcher Stellenwert dem Data Warehouse seitens der Softwareentwickler beigemessen wird.

Die Grundidee des Data Warehouse ist relativ simpel: Um den Entscheidungsprozeß auf Unternehmensebene zu verbessern (z.B. durch Risikoreduktion mittels „genauerer“ Informationen) wird eine zentrale, unternehmensweite Informationsbasis angestrebt, aus welcher man mit Hilfe von geeigneten Werkzeugen eigenständig zeitnahe, problemspezifische Informationen gewinnen kann.¹⁾

Hieraus folgt, daß es zwei unterschiedliche Sichtweisen auf das Konzept des Data Warehouse gibt:²⁾

• Die technische Sichtweise: Im Vordergrund steht die Realisierung der Informationsbasis anhand eines entsprechenden Datenmodells und seine Implementierung in einer neuen oder bereits existierenden Systemumgebung.
• Die entscheidungsorientierte Sichtweise: Welche Informationen sind bereitzustellen, um eine bestmögliche Entscheidungssituation herbeizuführen.

Zu klären ist somit, welche Vorgehensweise sinnvoll ist, damit ein für das Unternehmen möglichst optimaler Aufbau des Data Warehouse bewerkstelligt werden kann.

1.1 Abgrenzung des Themas und Gang der Untersuchung
Ziel dieser Ausarbeitung ist die Darstellung eines Data Warehouse in Bezug auf seine Verwendung, seinen Aufbau und seine Realisierung. Grundlage der Betrachtung ist das Data Warehouse in seiner Funktion als System zur Unterstützung der Entscheidungsfindung oder auch Management-Informationssystem. Um Mißverständnissen vorzubeugen wird darauf hingewiesen, daß damit nicht die Unterstützung von Geschäftsprozessen als zentrale Aufgabe des Data Warehouse zu verstehen ist.³⁾

Zu Beginn werden im 2. Kapitel dieser Arbeit grundlegende Begriffe erläutert, um das Verständnis für das Konzept des Data Warehouse zu erleichtern.

Anschließend folgt im 3. Kapitel die Beschreibung des klassischen Aufbaus eines „Daten-Warenhauses“.4) Aufbau ist in diesem Zusammenhang als Architektur aufzufassen und nicht als die mit ihr verbundenen Aktivitäten. Diese Aktivitäten sind wiederum Grundlage des 5. Kapitels, welches sich mit der Vorgehensweise bei der Data Warehouse-Einführung beschäftigt. Da diese Untersuchung am Beispiel des „Executive Information System“ von SAP erfolgt, besteht die Notwendigkeit, den Aufbau des EIS mit dem klassischen Aufbau eines Data Warehouse zu vergleichen. Dieser Vergleich erfolgt in Kapitel 4 dieser Ausarbeitung.

In den unterschiedlichsten Phasen der Einführung eines Data Warehouse können die unterschiedlichsten Probleme auftreten. Daher ist es sinnvoll, diesem überaus wichtigen Aspekt ein eigenes Kapitel zu widmen (Kapitel 6).

Abschließend erfolgt eine Zusammenfassung des behandelten Themas und es wird ein entsprechendes Fazit in Verbindung mit einem Ausblick auf zukünftige Entwicklungen (Kapitel 7) gegeben.

2 Grundlagen
Um die in dieser Arbeit verwendeten Begriffe und Terminologien richtig zu verstehen und zu interpretieren ist es notwendig, einleitend einige Ausdrücke zu erörtern.

[...]

1) Vgl. Lehmann, P., Ellerau, P.: Definierte Fachbegriffe als kritischer Erfolgsfaktor eines Data Warehouses, in: Reiterer, H., Mann, T.: Informationssysteme als Schlüssel zur Unternehmensführung – Anspruch und Wirklichkeit, Konstanz, 1997, S. 170.

2) Vgl. Exner, A.: Erfahrungen beim Aufbau eines Data Warehouses im Controlling, in: Mucksch, H., Behme, W.: Das Data Warehouse-Konzept, Wiesbaden, 1998, S. 556–559.

3) Siehe hierzu Kapitel 2 (Begriffsdefinition Data Warehouse)

4) Synonym für Data Warehouse, trotz der eigentlich falschen Übersetzung (Warehouse entspricht dem deutschen Wort Lagerhaus) ein treffender Begriff, da hier die Beziehung Informations(Daten)-bereitsteller bzw. –anbieter und Informationskonsument in Form eines Warenhauses adäquat dargestellt werden kann, vgl. hierzu Mucksch, H., Behme, W.: Das Data Warehouse-Konzept als Basis einer unternehmensweiten Informationslogistik, in: Mucksch, H., Behme, W.: Das Data Warehouse-Konzept, Wiesbaden, 1998, S. 36–38.