Mit dieser Semesterarbeit erhalten Sie ein fundiert recherchiertes Werk zum Thema Reporting als Anwendung eines Data Warehouse-Systems.
Über kaum einen anderen Begriff wurde im Bereich der analyseorientierten Informationssysteme häufiger diskutiert als über den Begriff Data Warehouse. Die Aufarbeitung der Daten in Form von Reports ist Schwerpunkt dieser Studienarbeit. Hierzu werden Reporting-Systeme klassifiziert und es wird auf verschiedene Werkzeugarten eingegangen.
Die Arbeit wurde wissenschaftlich verfasst und enthält neben Quellenverweisen ein mehrseitiges Quellenverzeichnis zur tieferen Auseinandersetzung mit dem Thema.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
2. Grundlagen des Data Warehouse-Konzeptes
2.1 Definitionen der Begriffe Data Warehouse, Data Warehouse-System und Data Warehousing
2.2 Referenzarchitektur
3. Reporting als Anwendung
3.1 Anwendungen eines Data Warehouse-Systems
3.2 Klassifizierung der Reporting-Systeme
3.3 Reporting-Werkzeuge
3.4 Anforderungen an Reporting-Werkzeuge
4. Fazit und Ausblick
Zielsetzung & Themen
Diese Studienarbeit untersucht die Rolle des Reportings als entscheidungsunterstützende Anwendung innerhalb von Data-Warehouse-Systemen, wobei insbesondere die Klassifizierung von Reporting-Systemen und die Anforderungen an moderne Reporting-Werkzeuge im Vordergrund stehen.
- Grundlagen und Definitionen des Data-Warehouse-Konzeptes
- Architektonische Einbettung von Reporting-Systemen
- Klassifizierung aktiver und passiver Reporting-Systeme
- Analyse und Differenzierung von Standard- und Ad-hoc-Reporting-Werkzeugen
- Anforderungen an die Funktionalität von Reporting-Systemen
Auszug aus dem Buch
3.2 Klassifizierung der Reporting-Systeme
Während aktive Reporting-Systeme dadurch gekennzeichnet sind, dass sie Reports nach einem festgelegten Muster selbstständig mit den jeweils aktuellen Daten aus der Data Warehouse-Datenbasis erstellen und an einen fest definierten Adressatenkreis verschicken, werden Reports bei den passiven Systemen erst nach Anforderung eines Benutzers generiert. IT-Kenntnisse vorausgesetzt haben diese Ad-hoc Reporting-Systeme den Vorteil, dass die Reports individuell zusammengestellt werden können.
Die aktiven Reporting-Systeme werden unterteilt in periodische und aperiodische Systeme. Während periodische Systeme, auch Standard Reporting-Systeme genannt, Reports ausschließlich in festen Zeitabständen erstellen, verschicken aperiodische Systeme auch bei Überschreitungen von Grenzwerten Reports und werden daher auch als Früherkennungssysteme bezeichnet.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Die Einleitung erläutert die wachsende Bedeutung von Informationen als Produktionsfaktor und definiert den Fokus der Arbeit auf die Gewinnung von Reports aus Unternehmensdaten mittels Data-Warehouse-Systemen.
2. Grundlagen des Data Warehouse-Konzeptes: Dieses Kapitel definiert die zentralen Begriffe rund um Data Warehouse-Systeme und erläutert die zugrunde liegende Referenzarchitektur sowie die Datencharakteristika.
3. Reporting als Anwendung: Das Hauptkapitel behandelt Reporting-Systeme als Business-Intelligence-Anwendung, kategorisiert diese und analysiert Anforderungen an die zugehörigen Werkzeuge.
4. Fazit und Ausblick: Das Fazit fasst die zentrale Rolle des Reportings zusammen und skizziert zukünftige Entwicklungen wie die Integration von Multimedia-Daten und die zunehmende Etablierung in Fachabteilungen.
Schlüsselwörter
Data Warehouse, Reporting, Business Intelligence, Data Warehousing, Referenzarchitektur, ETL-Prozess, Berichtswesen, OLTP, Ad-hoc Reporting, Standard-Reporting, Früherkennungssysteme, Entscheidungsunterstützung, Datenintegrität, Analysewerkzeuge, Informationssystem.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Studienarbeit grundsätzlich?
Die Arbeit fokussiert sich auf Reporting-Systeme als eine entscheidende Anwendung innerhalb von Data-Warehouse-Infrastrukturen zur Unterstützung des unternehmerischen Berichtswesens.
Was sind die zentralen Themenfelder der Arbeit?
Die zentralen Themen sind die theoretischen Grundlagen des Data Warehouse, die architektonische Einordnung des Reportings, die Systemklassifizierung sowie die Anforderungsanalyse an Reporting-Tools.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Ziel ist es, das Reporting als Anwendung eines Data Warehouse-Systems systematisch zu durchdringen, die Unterschiede verschiedener Reporting-Ansätze aufzuzeigen und die Anforderungen an moderne Werkzeuge darzulegen.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit stützt sich auf eine fundierte Literaturanalyse und die Auswertung bestehender Konzepte, um eine strukturierte Einordnung von Reporting-Systemen vorzunehmen.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Im Hauptteil werden neben den theoretischen Grundlagen speziell die Klassifizierung von Reporting-Systemen (aktiv vs. passiv, periodisch vs. aperiodisch) und eine Gegenüberstellung von Standard- und Ad-hoc-Werkzeugen erarbeitet.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit am besten?
Die wichtigsten Schlüsselbegriffe sind Data Warehouse, Reporting, Business Intelligence, Referenzarchitektur, ETL-Prozesse und Entscheidungsunterstützung.
Wie unterscheiden sich aktive und passive Reporting-Systeme laut Text?
Aktive Systeme generieren und versenden Reports selbstständig nach festen Mustern, während passive Systeme erst auf eine explizite Anforderung eines Nutzers hin Berichte erstellen.
Warum sind sowohl Standard- als auch Ad-hoc-Werkzeuge für Unternehmen relevant?
Standardwerkzeuge eignen sich für den versandbasierten Informationsfluss, während Ad-hoc-Werkzeuge die notwendige Flexibilität für individuelle Analysen durch Informationskonsumenten und Controller bieten.
- Quote paper
- Max Reckenburg (Author), 2011, Reporting als Anwendung eines Data-Warehouse-Systems, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1368621
