Das Finalziel der vorliegenden Arbeit ist die Diskussion des Beitrags von Data-Warehouse-Systemen zum Informationsmanagement unter Berücksichtigung ihrer unterschiedlichen Formen. Im modernen Unternehmensumfeld sehen sich Organisationen durch tiefgreifende Veränderungen globaler Reichweite mit einem stetigen Wandel und den draus resultierenden Herausforderungen konfrontiert. Vor allem in Hinsicht auf die Digitalisierung erfordert die Erhaltung der Wettbewerbsfähigkeit eine hohe Anpassungsfähigkeit und effiziente Entscheidungsunterstützung auf allen Ebenen des Unternehmens, wodurch eine hohe Datenqualität, zielgerichtete Datenanalysen und demnach eine effektive Bereitstellung von aufbereiteten Informationen an allen erforderlichen Stellen deutlich an Relevanz gewinnen. Dieser Trend spiegelt sich insbesondere in der Größe des weltweiten Marktes für Business Intelligence- und Analysesoftware-Anwendungen wider, welcher im Jahr 2021 mit lediglich 15,3 Milliarden US-Dollar bemessen und im Jahr 2026 auf 18,5 prognostiziert wird.
Bei der Bewältigung der Anforderungen an moderne und datenintensive Geschäftsumgebungen spielen analytische Informationssysteme und die darin enthaltenen Datenbestände eine zentrale Rolle. Den global generierten Datenbeständen wird ein Wachstum von 84,5 Zettabyte im Jahr 2021 auf 284,3 im Jahr 2027 zugeschrieben, was in Kombination mit der Vervielfachung der Rechenleistung wesentliche Potentiale bei Datenanalysen hervorbringt. 3 Dabei sind Data Warehouses als Schlüsselkomponente zur Datenversorgung unabdingbar, um Kunden und Steakholdern zuverlässige Lösungen, die auf dessen individuelle Gegebenheiten und Bedürfnisse angepasst werden, bereitstellen zu können.
Inhaltsverzeichnis
- Abbildungsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 1.1 Begründung der Problemstellung
- 1.2 Aufbau und Zielsetzung der Arbeit
- 2 Theoretische Grundlagen und Begriffsdefinitionen
- 2.1 Informationsmanagement
- 2.2 Definition und Konzept eines Data Warehouse
- 2.3 Architektur und Komponenten eines Data-Warehouse-Systems
- 3 Formen von Data-Warehouse-Systemen
- 3.1 Enterprise Data Warehouse
- 3.2 Real-Time Data Warehouse
- 3.3 Data Mart
- 4 Diskussion des Beitrags von Data-Warehouse-Systemen zum Informationsmanagement
- 4.1 Wertschöpfung durch Data-Warehouse-Systeme im Unternehmenskontext
- 4.1.1 Unterstützung strategischer Entscheidungen
- 4.1.2 Verbesserung der Datenintegration und Datenqualität
- 4.1.3 Automatisierung und Effizienzsteigerung
- 4.2 Herausforderungen und Grenzen von Data-Warehouse-Systemen
- 4.2.1 Datenwachstum und Skalierbarkeit
- 4.2.2 Datenschutz und Sicherheitsanforderungen
- 4.1 Wertschöpfung durch Data-Warehouse-Systeme im Unternehmenskontext
- 5 Schluss
- 5.1 Zusammenfassung
- 5.2 Kritische Würdigung
- Literaturverzeichnis
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit zielt darauf ab, den Beitrag von Data-Warehouse-Systemen zum Informationsmanagement unter Berücksichtigung ihrer unterschiedlichen Formen umfassend zu diskutieren.
- Erläuterung der theoretischen Grundlagen des Informationsmanagements.
- Definition und Konzept von Data-Warehouse-Systemen und deren Architektur.
- Detaillierte Beschreibung von Enterprise Data Warehouses, Real-Time Data Warehouses und Data Marts.
- Analyse der Wertschöpfung, die durch Data-Warehouse-Systeme für Unternehmen generiert wird.
- Identifizierung und Diskussion von Herausforderungen und Grenzen beim Einsatz dieser Systeme, wie Datenwachstum, Skalierbarkeit und Datenschutz.
Auszug aus dem Buch
Definition und Konzept eines Data Warehouse
Der Begriff Data Warehouse wurde maßgeblich von William H. Inmon geprägt und umfasst die Bereitstellung eines zentralisierten und integrierten Datenhaltungssystems zur Unterstützung von Managemententscheidungen. Dabei werden Daten aus unterschiedlichen heterogenen Datenquellen herangezogen und in eine konsistente Form übertragen, sodass diese im Rahmen von Entscheidungsfindungsprozessen für aussagekräftige Analysen und Auswertungen verwendet werden können. Die daraus resultierenden Anforderungen an ein Data Warehouse umfassen unter anderem Autarkie mit definierten Schnittstellen zu operativen Systemen und Datenquellen, Persistenz und Integrität der Datenhaltung, Individualisierbarkeit und Skalierbarkeit.
Inmon beschreibt im Wesentlichen vier fundamentale Charakteristiken eines Data Warehouses, worunter die Subjektorientierung, Integration, Beständigkeit und der Zeitraumbezug fallen. Ersteres richtet die im Date-Warehouse integrierten Daten und Strukturen nicht direkt am Wertschöpfungsprozess, sondern vielmehr an den Kerngebieten der Interessenten aus, wodurch Entscheidungsträger in der Lage sind, effizienter gebietsspezifische Untersuchungen durchführen zu können. Im Rahmen der Integration sollen die heterogenen Daten, welche meist Redundanzen, semantische Widersprüche oder Inkonsistenzen aufweisen, in eine inhaltlich widerspruchfreie Datensammlung umgesetzt werden. Die Beständigkeit, beziehungsweise Nicht-Volatilität legt zur Sicherung der langfristigen Verfügbarkeit von historischen Daten in zukünftigen Analysen eine dauerhafte Speicherung der im Data Warehouse integrierten Daten fest. Zuletzt werden im Zuge des Zeitraumbezugs die Daten in einem Data Warehouse über festgelegte Zeiträume abgelegt, wobei die Granularität zur Verfeinerung der Auswertungen auf Detailebene im Laufe der Zeit deutlich an Relevanz gewonnen hat.
Aus der Verwendung von Data Warehouses ergeben sich demnach zahlreiche technische sowie ökonomische Vorteile, welche sich insbesondere auf Möglichkeiten zur Durchführung von multidimensionalen Datenanalysen, Erhöhung der Qualität bei Entscheidungsfindungen auf Managementebene und insgesamt einer Verbesserung der Wettbewerbsfähigkeit belaufen.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Die Einleitung beleuchtet die Problemstellung im modernen Unternehmensumfeld, insbesondere im Kontext der Digitalisierung und der Notwendigkeit effizienter Entscheidungsunterstützung durch Data-Warehouse-Systeme. Sie skizziert das Hauptziel der Arbeit, den Beitrag dieser Systeme zum Informationsmanagement zu diskutieren.
2 Theoretische Grundlagen und Begriffsdefinitionen: Dieses Kapitel legt die Basis durch die Definition von Informationsmanagement, das Konzept eines Data Warehouse und dessen fundamentale Charakteristiken sowie die Beschreibung der Architektur und wesentlichen Komponenten von Data-Warehouse-Systemen.
3 Formen von Data-Warehouse-Systemen: Hier werden drei spezifische Formen von Data-Warehouse-Systemen detailliert vorgestellt: das Enterprise Data Warehouse, das Real-Time Data Warehouse und der Data Mart, wobei deren jeweilige Merkmale und Funktionsweisen erläutert werden.
4 Diskussion des Beitrags von Data-Warehouse-Systemen zum Informationsmanagement: Dieses Kapitel analysiert die Wertschöpfung von Data-Warehouse-Systemen durch Unterstützung strategischer Entscheidungen, Verbesserung der Datenintegration und -qualität sowie Automatisierung und Effizienzsteigerung. Es werden zudem Herausforderungen wie Datenwachstum, Skalierbarkeit, Datenschutz und Sicherheitsanforderungen diskutiert.
5 Schluss: Der Schlussteil fasst die Ergebnisse der Arbeit zusammen und bietet eine kritische Würdigung der behandelten Inhalte, identifiziert Verbesserungspotenziale und schlägt praxisbezogene Erweiterungen vor.
Schlüsselwörter
Data Warehouse Systeme, Informationsmanagement, Business Intelligence, Datenanalyse, Datenintegration, Datenqualität, Skalierbarkeit, Datenschutz, Real-Time Data Warehouse, Enterprise Data Warehouse, Data Mart, ETL-Prozess, OLAP, Entscheidungsunterstützung.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit diskutiert den Beitrag von Data-Warehouse-Systemen zum Informationsmanagement in Unternehmen, beleuchtet ihre verschiedenen Formen und analysiert deren Wertschöpfung, Herausforderungen und Grenzen.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Themenfelder umfassen die theoretischen Grundlagen des Informationsmanagements und von Data-Warehouse-Systemen, deren unterschiedliche Formen (Enterprise Data Warehouse, Real-Time Data Warehouse, Data Mart) sowie die Wertschöpfung und Herausforderungen bei deren Einsatz.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Das primäre Ziel der Arbeit ist die Diskussion des Beitrags von Data-Warehouse-Systemen zum Informationsmanagement unter Berücksichtigung ihrer unterschiedlichen Formen.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit verfolgt einen konzeptionellen und analytischen Ansatz, indem sie theoretische Grundlagen definiert, Systemformen beschreibt und deren Beiträge, Herausforderungen und Grenzen diskutiert.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil befasst sich mit den theoretischen Grundlagen von Informationsmanagement und Data-Warehouse-Systemen, stellt verschiedene Formen von Data-Warehouse-Systemen detailliert vor und diskutiert deren Wertschöpfung sowie die damit verbundenen Herausforderungen und Grenzen im Unternehmenskontext.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Schlüsselwörter wie Data Warehouse Systeme, Informationsmanagement, Business Intelligence, Datenanalyse, Datenintegration, Datenqualität, Skalierbarkeit und Datenschutz charakterisieren die Arbeit.
Welche vier fundamentalen Charakteristiken eines Data Warehouse werden nach Inmon unterschieden?
Nach William H. Inmon werden Subjektorientierung, Integration, Beständigkeit (Nicht-Volatilität) und der Zeitraumbezug als vier fundamentale Charakteristiken eines Data Warehouse unterschieden.
Welche verschiedenen Architekturformen gibt es für Data-Warehouse-Systeme?
Die Arbeit beschreibt eine Schichtenarchitektur mit vier Schichten und erwähnt zudem die Hub-and-Spoke-Architektur sowie die Existenz von unabhängigen und abhängigen Data Marts als dezentrale Datenhaltungslösungen.
Welche Rolle spielt der ETL-Prozess in einem Data-Warehouse-System?
Der ETL-Prozess (Extraction, Transformation, Loading) ist eine zentrale Komponente in Data-Warehouse-Systemen, die für die Extraktion von Daten aus Quellsystemen, deren Transformation zur Sicherstellung von Datenqualität und Konsistenz sowie das Laden in die zentrale Datenbasis verantwortlich ist.
Was sind die wesentlichen Herausforderungen beim Einsatz von Data-Warehouse-Systemen?
Wesentliche Herausforderungen sind das stetig wachsende Datenvolumen und die damit verbundene Skalierbarkeit sowie die Einhaltung komplexer Datenschutz- und Sicherheitsanforderungen.
- Arbeit zitieren
- Fabian Schnabel (Autor:in), 2025, Data-Warehouse-Systeme und ihr Beitrag zum Informationsmanagement, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1683773
