Diese Einsendeaufgabe wurde innerhalb des Moduls "Business Intelligence" des Studiengangs "Betriebswirtschaftslehre und Digitalisierung" angefertigt. Sie behandelt die Themen ERP-System, Data-Warehouse und Datenbanksysteme.
Inhaltsverzeichnis
1 Definition ERP-System
1.1 Marktübersicht aktueller ERP-Systeme
1.2 Vorstellung SAP S/4HANA Cloud
1.3 Vorstellung Microsoft Dynamics 365
2 Definition Data-Warehouse
2.1 Aufbau und Funktionalitäten eines Data Warehouse Systems
3 Definition Datenbanksystem
3.1 Architektur von Datenbanksystemen
3.2 Akteure eines Datenbanksystems
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit gibt einen strukturierten Überblick über grundlegende Konzepte der Business Intelligence, indem sie ERP-Systeme, Data-Warehouse-Architekturen und Datenbanksysteme definiert und deren Funktionsweisen sowie Einsatzmöglichkeiten erläutert.
- Grundlagen und Marktübersicht von ERP-Systemen
- Vorstellung führender ERP-Lösungen (SAP S/4HANA, Microsoft Dynamics 365)
- Definition und Nutzen eines Data Warehouse
- Detaillierte Analyse der Data-Warehouse-Architektur-Ebenen
- Grundlagen, Architektur und Rollenbilder in Datenbanksystemen
Auszug aus dem Buch
2 Definition Data-Warehouse
Datenbanksysteme stellen eine wesentliche Grundlage für die Versorgung betrieblicher Informationen in Unternehmen dar. Dabei wird den Anwendern eine strukturierte Datenverwaltung und ein effizienter Datenzugriff zur Verfügung gestellt. Im Vordergrund der Datenbanksysteme stehen operative Daten. Unter diesen Daten befinden sich zum Beispiel Arbeitsabläufe, die durch das Datenbanksystem abgelegt und verwalten werden. Darüber Hinaus werden neben den operativen Daten auch Daten aus den eingesetzten Anwendungen von zahlreichen Unternehmen automatisch generiert und gesammelt. Die große Herausforderung der Unternehmen und ihrer Manager:innen liegt darin, zu wissen wo welche Daten verfügbar sind und wie eine gewünschte Information aus den unterschiedlichsten Quellen abgerufen werden kann. Erschwerend kommt der rasante Anstieg von zu verarbeitenden Daten, sowie die stark steigenden Rechenleistungen und Rechenkapazitäten hinzu.
Um diese Herausforderungen zu meistern, wurde neben den Datenbanksystemen, parallel an der Entwicklung von entscheidungsunterstützenden Informationssystemen gearbeitet. In diesem Zuge hat sich die Methode des Abkapselns und Separierens der Daten, stammend aus dem operationalen Datenbanksystem und der Ablage dieser Daten in ein Datenlager, auch Data Warehouse genannt, etabliert.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Definition ERP-System: Dieses Kapitel erläutert den Begriff Enterprise-Resource-Planning, die horizontale und vertikale Integration von Geschäftsprozessen und gibt eine Übersicht über den ERP-Markt sowie konkrete Softwarebeispiele.
2 Definition Data-Warehouse: Das Kapitel definiert das Data Warehouse als entscheidungsunterstützendes System zur Integration operativer Daten und beschreibt dessen Merkmale sowie die Architektur in verschiedenen Ebenen.
3 Definition Datenbanksystem: Dieses Kapitel behandelt die Grundlagen von Datenbanksystemen, unterteilt diese in Datenbank und Datenbankverwaltungssystem und beschreibt sowohl die verschiedenen Schemata als auch die beteiligten Akteure.
Schlüsselwörter
Business Intelligence, ERP-System, SAP S/4HANA, Microsoft Dynamics 365, Data Warehouse, Datenmanagement, ETL-Prozess, Core Data Warehouse, Datenbank, Datenbankschema, Datenbankadministrator, Datenmodellierung, Entity-Relationship-Modell, Operative Daten, Entscheidungsunterstützung
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit beleuchtet die zentralen technologischen Säulen der Business Intelligence, insbesondere ERP-Software, Data Warehouses und die grundlegende Architektur von Datenbanksystemen.
Was sind die zentralen Themenfelder der Publikation?
Die thematischen Schwerpunkte liegen auf der Funktionalität von ERP-Systemen, dem strukturierten Aufbau von Data Warehouses sowie der Verwaltung und Modellierung von Datenbanksystemen.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist es, dem Leser ein fundiertes Verständnis für die informationstechnologische Infrastruktur zu vermitteln, die Unternehmen zur Effizienzsteigerung und Entscheidungsunterstützung benötigen.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit basiert auf einer fundierten Literaturrecherche und der Analyse von Marktberichten sowie Architekturkonzepten, um die Begriffe und Strukturen systematisch herleiten zu können.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Im Hauptteil werden die Definitionen, Architekturen und praktischen Anwendungsbeispiele für ERP-Systeme, Data Warehouses und Datenbanksysteme detailliert analysiert.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die inhaltliche Ausrichtung?
Die Arbeit wird maßgeblich durch Begriffe wie Business Intelligence, Enterprise Resource Planning, Data-Warehouse-Architektur, Datenbankmanagement und Entscheidungsunterstützung geprägt.
Was unterscheidet ein Data Warehouse von einer herkömmlichen Datenbank?
Während eine klassische Datenbank primär der Speicherung operativer Daten dient, ermöglicht ein Data Warehouse durch spezielle Analysemethoden und eine integrierte Datenbasis eine gezielte Unterstützung für Managemententscheidungen.
Warum ist das "Core Data Warehouse" für Unternehmen so bedeutsam?
Es fungiert als zentrale Datensammlung, die oft als "Single Point of Truth" (SPoT) bezeichnet wird, und bildet das Zentrum der Unternehmensinformationen für sämtliche Analyse- und Reporting-Aufgaben.
Welche Rolle spielt der Datenbankadministrator?
Er ist verantwortlich für den kompletten Aufbau, die Verwaltung, die Pflege und die Kontrolle der Datenbank und unterstützt die Anwender bei technischen Fragen sowie Performance-Optimierungen.
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- Anonym (Autor), 2022, Business Intelligence. ERP-System, Data-Warehouse und Datenbanksystem, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1337336
