In dieser Hausarbeit werden die Grundlagen von Data Warehouse und Online Analytical Processing sowie deren Zusammenhänge erläutert. Anschließend werden die Vorteile dieser Konzepte an einem praktischen Unternehmensbeispiel verdeutlicht.
Die immer weiter fortschreitende Digitalisierung in der Wirtschaft führt zu einer regelrechten Flut von Daten, die vor allem für Unternehmen die Frage nach einer möglichst effizienten Speicherung und Auswertung dieser Daten aufwirft. Hinzu kommt, dass neben dem sich ständig erhöhenden Datenvolumen auch die Heterogenität der Datenquellen und Datenformate deutlich zugenommen hat. Die Datenquellen erstrecken sich somit nicht nur auf unternehmensinterne Daten, auch unternehmensexterne Daten, zum Teil in unstrukturierten Formaten, sind für die Auswertungen der Unternehmen denkbar. Diese Entwicklungen stellen sowohl eine große technische Herausforderung für Unternehmen dar, eröffnen jedoch gleichzeitig auch enorme Nutzenpotenziale. Die Aufgabe, die richtigen Informationen zum korrekten Zeitpunkt in benötigter Form, Menge und Qualität am adäquaten Ort zur Verfügung zu stellen, führt zusammen mit dem steigenden Marktdruck, aus den vorliegenden Daten sinnvolle betriebswirtschaftliche Erkenntnisse zu gewinnen, zu dem Bedürfnis nach einer technischen Unterstützung dieser Problematik. Eine Möglichkeit zur Analyse von betrieblichen Problemstellungen stellt ein Data Warehouse in Form einer auf große Datenmengen spezialisierten, hochperformanten Datenbank mit erweiterter Funktionalität in Kombination mit Elementen des „Online analytical Processing“ zur Realisierung von flexiblen Abfragen in multidimensionalen Datenräumen dar. Betrachtet man neben der geschilderten technischen Entwicklung außerdem den zunehmenden Trend zur Ausweitung von Planungs- und Analyseentscheidungen bis auf niedrigere Hierarchieebenen, so wird spätestens hier die Notwendigkeit eines geeigneten Systems zur Entscheidungsunterstützung in Unternehmen deutlich.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Theoretische Grundlagen
- Data Warehouse
- Definition
- Anforderungen an ein Data Warehouse
- Themenorientierung
- Integration
- Zeitraumbezug
- Nicht-Volatilität
- ETL-Prozess
- Aufbau des Data Warehouse
- Architekturvarianten von DWH-Lösungen
- OLAP
- Definition
- Schlüsselkriterien von OLAP-Werkzeugen
- Grundoperationen der Datenaufbereitung
- Data Warehouse
- Nutzenpotenziale von DWH-Systemen und OLAP am Beispiel der clevertables GmbH
- Geschäftsmodell
- IT-Infrastruktur
- Analyse der entscheidungsunterstützenden Funktionen von DWH und OLAP anhand konkreter Beispiele
- Fazit und Ausblick
- Fazit
- Erreichung der Zielsetzung
- Kritische Würdigung des eigenen Vorgehens
- Ausblick/ zukünftige Entwicklungen
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Hausarbeit widmet sich der Untersuchung von Data Warehouses (DWH) und Online Analytical Processing (OLAP) im Kontext der Entscheidungsunterstützung in Unternehmen. Ziel ist es, die theoretischen Grundlagen und den Aufbau von DWH-Systemen sowie die Funktionsweise von OLAP-Werkzeugen zu beleuchten. Darüber hinaus wird am Beispiel der clevertables GmbH analysiert, wie diese Technologien zur Verbesserung der Entscheidungsfindung beitragen können.
- Grundlagen und Funktionsweise von Data Warehouses
- Anforderungen an ein Data Warehouse
- Architekturvarianten von DWH-Lösungen
- Konzepte und Anwendungen von OLAP-Werkzeugen
- Nutzenpotenziale von DWH-Systemen und OLAP in der Praxis
Zusammenfassung der Kapitel
Die Einleitung führt in das Thema ein und erläutert die Herausforderungen, die Unternehmen durch die zunehmende Datenflut und -heterogenität bewältigen müssen. Es wird die Notwendigkeit von DWH-Systemen zur effizienten Speicherung und Analyse von Daten sowie die Bedeutung von OLAP-Werkzeugen zur Unterstützung der Entscheidungsfindung betont.
Im zweiten Kapitel werden die theoretischen Grundlagen von Data Warehouses und OLAP-Werkzeugen vorgestellt. Es werden die Definitionen, Anforderungen, Architekturvarianten und Funktionsweise dieser Technologien erläutert.
Kapitel drei widmet sich der praktischen Anwendung von DWH-Systemen und OLAP-Werkzeugen anhand des Beispiels der clevertables GmbH. Das Geschäftsmodell des Unternehmens sowie die IT-Infrastruktur werden dargestellt, und es wird analysiert, wie DWH und OLAP zur Optimierung der Entscheidungsfindung beitragen.
Schlüsselwörter
Die Hausarbeit konzentriert sich auf die Themen Data Warehouse (DWH), Online Analytical Processing (OLAP), Entscheidungsunterstützung, Datenanalyse, IT-Infrastruktur, Geschäftsmodell und Praxisbeispiel. Die Analyse basiert auf theoretischen Grundlagen und zeigt die Anwendung der Technologien im Kontext eines mittelständischen Unternehmens.
- Quote paper
- Marie Sommerauer (Author), 2023, Nutzenpotenziale von Data-Warehouse-Systemen und Online-Analytical-Processing, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1372564
