In dieser Hausarbeit möchte ich aufzeigen, was unter dem Begriff Data Warehouse und Data Warehouse-System zu verstehen ist, wie eine mögliche Architektur aussehen kann, welche Vorteile ein integriertes Data Warehouse-System bietet, welche Lösungen bisher bekannt sind und wie sich das Data Warehouse in der Fachabteilung CTG3 (Wirtschaftlichkeit und Rechnungswesen) der Robert Bosch Elektronik GmbH in Salzgitter als entscheidungsunterstützendes Hilfsmittel anbietet.
Zentrale Begrifflichkeiten der vorliegenden Arbeit sind in der Literatur und im allgemeinen Sprachgebrauch häufig mit den unterschiedlichsten Bedeutungen belegt. Um Missverständnisse und Fehlinterpretationen zu vermeiden, werden die Begriffe Data Warehouse, System und Data Warehouse-System im Detail berücksichtigt. Im folgenden werde ich den Begriff Data Warehouse mit DWH abkürzen.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
2. Data Warehouse-System
2.1. Definition Data Warehouse
2.2. Definition System
2.3. Definition Data Warehouse-System
3. Architektur eines Data Warehouse-Systems
3.2. Betrieb
3.3. Metadaten (-management)
3.4. Entwicklung/Weiterentwicklung
3.5. Management
4. Das SAP Business Information Warehouse (BW)
5. Schlusswort/Ausblick und Gründe für ein Data Warehouse
Zielsetzung und Themen der Arbeit
Diese Arbeit setzt sich zum Ziel, das Konzept des Data Warehouse sowie dessen Systemarchitektur umfassend zu erläutern und den Nutzen für moderne Unternehmen aufzuzeigen. Dabei wird insbesondere untersucht, wie integrierte Datenbanksysteme als entscheidungsunterstützende Instrumente fungieren können.
- Grundlagen und Definitionen von Data-Warehouse-Systemen
- Strukturierte Analyse der Architektur und der ETL-Prozesse
- Bedeutung des Metadatenmanagements für komplexe IT-Landschaften
- Integration und Anwendung von Data-Marts
- Praxisbeispiel: SAP Business Information Warehouse (BW)
Auszug aus dem Buch
3.3. Metadaten (-management)
Metadaten sind Daten über Daten. Sie sind in der Informatik außerhalb des Bereichs DWH seit langem bekannt. „Typische Beispiele sind die Beschreibung von Datenstrukturen, Data Dictionary, Redokumentation und Migration oder die Dokumentation eines Verfahrensmodells.“ Metadaten legen die Struktur eines Systems in einem Modell ab. Damit erlauben sie es, Informationen über Zusammenhänge innerhalb eines komplexen Systems gezielt zu strukturieren und auszuwerten. Die klassischen Vorteile von Metadaten sind: Dokumentation, strukturierte und redundanzfreie Dokumentation, Auswirkungsanalyse für Wartung und Weiterentwicklung, Steuerung, flexible Anpassung von Systemen, zentrale Versorgung verschiedener Systeme mit Änderungsinformationen.
Gerade die Schnelligkeit der DWH-Entwicklung und die oft komplexe Werkzeuginfrastruktur machen eine strukturierte Dokumentation der Ergebnisse extrem wichtig. Schließlich ist eines der zentralen Probleme der Entwicklung das schnelle Veralten der Dokumentation, die in frühen Phasen erstellt wird.
Metadaten bilden damit die Grundlage dafür, komplexe Systeme verstehen und warten bzw. weiterentwickeln zu können. Stellen Sie sich vor, Datenfelder in den operativen Datenbanken werden geändert. Es muss nachvollziehbar sein, welche Data Warehouse-Datenfelder davon betroffen sind. Auch die oben beschriebenen Transformationsregeln sind als Metadaten abgelegt und stehen so den ETL-Werkzeugen zur Verfügung. Neben diesen datenverarbeitungstechnischen Metadaten für die Administration der DWH-Umgebung treten fachliche Metadaten, die unmittelbar den Anwender betreffen. Die Metadaten sind wesentliches Hilfsmittel für den Benutzer, das System verstehen und zielgerichtet nutzen zu können.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Beschreibt die Problematik unzureichend verfügbarer Unternehmensinformationen und führt in das Konzept des Data Warehouse als Lösungsansatz ein.
2. Data Warehouse-System: Definiert die zentralen Begriffe Data Warehouse, System und Data Warehouse-System zur Vermeidung von Begriffsverwirrungen.
3. Architektur eines Data Warehouse-Systems: Erläutert den dreischichtigen Aufbau einer Architektur, die ETL-Prozesse, das Metadatenmanagement sowie die Rolle von Data-Marts.
4. Das SAP Business Information Warehouse (BW): Dient als konkretes Praxisbeispiel für ein DWH-System und dessen Werkzeuge wie den Business Explorer.
5. Schlusswort/Ausblick und Gründe für ein Data Warehouse: Fasst die strategischen Vorteile zusammen und begründet die Notwendigkeit von Data Warehouse-Lösungen zur Entscheidungsunterstützung.
Schlüsselwörter
Data Warehouse, Business Information Warehouse, ETL-Prozess, Architektur, Datenbanksysteme, OLAP, SAP BW, Metadatenmanagement, Datenmodellierung, Entscheidungsunterstützung, Data Mining, Datenkonsistenz, Systemanalyse, Berichterstattung, Informationsversorgung.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit behandelt die konzeptionellen und technischen Anforderungen an ein Data Warehouse innerhalb von Unternehmen.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Im Fokus stehen die Architektur von DWH-Systemen, der ETL-Prozess (Extraktion, Transformation, Laden) und die Bedeutung von Metadaten.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Das Ziel ist es, den Begriff Data Warehouse zu definieren, die Systemarchitektur aufzuzeigen und die Vorteile für das betriebliche Berichtswesen darzulegen.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit basiert auf einer fundierten Literaturanalyse und einer technischen Systembeschreibung, ergänzt durch ein Praxisbeispiel von SAP.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil analysiert die Schichten der DWH-Architektur, die Prozessabläufe (Betrieb, Nutzung, Entwicklung) und die Funktionsweise von Metadatenmanagementsystemen.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wesentliche Begriffe sind Data Warehouse, ETL-Prozess, OLAP, Business Information Warehouse und entscheidungsunterstützende Systeme.
Welche Rolle spielt SAP BW in dieser Arbeit?
SAP BW fungiert als Anwendungsfall, um zu zeigen, wie eine reale Referenzarchitektur in der Praxis umgesetzt und mit Reporting-Tools wie dem Business Explorer genutzt wird.
Warum ist das Metadatenmanagement so kritisch?
Metadaten fungieren als „Daten über Daten“ und sind essenziell, um komplexe Systemänderungen nachvollziehbar zu machen und die ETL-Werkzeuge prozessübergreifend zu steuern.
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- Timo Arntz (Author), 2005, Data Warehouse - Anforderungen an ein Unternehmen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/39757
