Data-Warehouse-Systeme (DWS) spielen eine zentrale Rolle im modernen Informationsmanagement und der Nutzung von Big Data. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, immer größere Mengen an Daten effizient zu analysieren, um strategische Vorteile zu erlangen. DWS ermöglichen es, diese Daten strukturiert zu speichern und zu verarbeiten, was insbesondere in Verbindung mit Big Data und Business Analytics zu personalisierten Dienstleistungen und erfolgreichen Geschäftsmodellen, wie dem von Netflix, führt. Diese Arbeit beleuchtet die verschiedenen Formen von DWS, ihre Architektur und Einsatzmöglichkeiten und diskutiert die Vorteile, Risiken und Herausforderungen im unternehmerischen Kontext.
Diese Arbeit verfolgt das Ziel, einen umfassenden Überblick über die Architektur und die Mehrwerte von Data-Warehouse-Systemen im Rahmen eines modernen Informationsmanagements zu geben, sowie deren Rolle im strategischen Einsatz von Daten in Unternehmen darzustellen.
Inhaltsverzeichnis
- 1. Einleitung
- 1.1 Relevanz und Problemstellung
- 1.2 Ziel der Arbeit
- 1.3 Aufbau der Arbeit
- 2. Grundlagen
- 2.1 Data-Warehouse und Data-Warehouse-System
- 2.2 Architektur und Komponenten von Data-Warehouse-Systemen
- 2.3 Informationsmanagement
- 3. Formen von Data-Warehouse-Systemen
- 3.1 Enterprise Data Warehouse
- 3.2 Data Mart
- 3.3 Operational Data Store
- 3.4 Echtzeit-Data-Warehouse-Systeme
- 4. Data-Warehouse-Systeme und Informationsmanagement
- 4.1 Mehrwerte von Data-Warehouse-Systemen innerhalb eines Unternehmens
- 4.2 Beitrag von Data-Warehouse-Systemen bei der unternehmensübergreifenden Wertschöpfung
- 4.3 Herausforderungen und Risiken beim Einsatz von Data-Warehouse-Systemen
- 5. Fazit
- 5.1 Zusammenfassung
- 5.2 Kritische Reflexion
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Arbeit untersucht verschiedene Formen von Data-Warehouse-Systemen (DWS) im Kontext des modernen Informationsmanagements. Ziel ist es, die Charakteristiken verschiedener DWS-Typen und deren Einsatzgebiete zu beleuchten und deren Beitrag zum unternehmerischen Erfolg zu analysieren.
- Verschiedene Typen von Data-Warehouse-Systemen (z.B. Enterprise Data Warehouse, Data Mart, Operational Data Store)
- Architektur und Komponenten von Data-Warehouse-Systemen
- Der Mehrwert von DWS für Unternehmen
- Die Rolle von DWS im Informationsmanagement
- Herausforderungen und Risiken beim Einsatz von DWS
Zusammenfassung der Kapitel
Kapitel 1 führt in die Thematik ein und beschreibt die wachsende Bedeutung von Daten und Data-Warehouse-Systemen in der heutigen Geschäftswelt. Kapitel 2 legt die Grundlagen für das Verständnis von Data-Warehouses und deren Architektur. Kapitel 3 beleuchtet verschiedene Formen von Data-Warehouse-Systemen und deren spezifische Eigenschaften. Kapitel 4 diskutiert den Mehrwert von DWS für Unternehmen und die Herausforderungen bei deren Implementierung.
Schlüsselwörter
Data-Warehouse-Systeme, Data Warehouse, Informationsmanagement, Business Intelligence, Big Data, Datenanalyse, Enterprise Data Warehouse, Data Mart, Operational Data Store, Echtzeit-Datenverarbeitung.
- Quote paper
- Anonym (Author), 2024, Die Rolle von Data-Warehouse-Systemen im modernen Informationsmanagement. Mehrwerte, Risiken und Einsatzgebiete, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1501653
