Auf der Suche nach neuen Wettbewerbsvorteilen nutzen Führungskräfte und Entscheidungsträger immer häufiger die Informationstechnologie. Sie soll nicht mehr nur der Sammlung und dem Austausch von Daten dienen, sondern verstärkt auch der systematischen und schnellen Beschaffung, Verwaltung, Bereitstellung und Interpretation von Informationen. Computergestützte Systeme sollen neben der Unterstützung der laufenden Geschäftsprozesse insbesondere die Effizienz und Effektivität bei Managementaufgaben steigern.
Die aktuelle Situation in den Unternehmen ist durch eine steigende Datenflut bei gleichzeitigem Informationsdefizit gekennzeichnet. Deshalb sind sie zunehmend gezwungen, die Information neben den Betriebsmitteln, Werkstoffen und Arbeit als vierten betriebswirtschaftlichen Produktionsfaktor anzusehen. Dessen gezielter und ökonomischer Einsatz kann entscheidend zum Unternehmenserfolg beitragen. Die Vielzahl der in operativen Datensystemen verteilten Daten erschweren deren sinnvolle Nutzung auf allen Managementebenen im Unternehmen. Ein managementunterstützendes System soll daher die richtige Information, zur richtigen Zeit, am richtigen Ort und in der erforderlichen Qualität bereitstellen, auf deren Basis eine zu treffende Entscheidung abgeleitet werden kann. Zur Beherrschung der immer mehr anwachsenden Datenflut hat sich in jüngerer Zeit die Technologie Data Warehouse herausgebildet. Sie basiert auf der Idee der Trennung der Daten zur Administration und Steuerung der operativen Prozesse von Daten und Informationen für Analyse, Planung und Kontrolle.
Inhaltsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 2 Operative Datensysteme
- 2.1 Kennzeichnung
- 2.2 Schwächen
- 3 Das Data Warehouse-Konzept
- 3.1 Begriff und Ziele
- 3.2 Charakteristische Merkmale
- 3.3 Architektur
- 3.3.1 Wesentliche Komponenten
- 3.3.2 Extraktions- und Transformationswerkzeuge
- 4 Kritische Würdigung
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Arbeit untersucht das Data-Warehouse-Konzept und grenzt es von operativen Datensystemen ab. Ziel ist es, die Stärken und Schwächen beider Systeme darzustellen und aufzuzeigen, warum Data Warehouses für die Entscheidungsfindung im Management besser geeignet sind. Die Arbeit analysiert die Architektur und die wesentlichen Komponenten eines Data Warehouses.
- Charakterisierung operativer Datensysteme und deren Limitationen für Managemententscheidungen
- Definition und Ziele des Data-Warehouse-Konzepts
- Architektur und Komponenten eines Data Warehouses
- Bedeutung von Extraktions- und Transformationswerkzeugen
- Kritische Bewertung des Data-Warehouse-Ansatzes
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Die Einleitung beschreibt den zunehmenden Bedarf an effizienten Informationssystemen im Management. Sie hebt das Problem einer steigenden Datenflut bei gleichzeitigem Informationsdefizit hervor und führt das Data-Warehouse-Konzept als Lösung ein. Die Arbeit skizziert ihren Aufbau, der von einer Kennzeichnung operativer Datensysteme und deren Schwächen zur detaillierten Darstellung des Data-Warehouse-Konzepts führt, gefolgt von einer kritischen Würdigung.
2 Operative Datensysteme: Dieses Kapitel charakterisiert operative Datensysteme, auch bekannt als Transaktionssysteme. Es erläutert deren enge Verbindung zur laufenden Geschäftsabwicklung und deren Fokus auf operative Prozesse. Die Einteilung in Administrations- und Dispositionssysteme wird vorgestellt, wobei die jeweiligen Funktionen und Anwendungsbereiche detailliert beschrieben werden. Schließlich werden die Limitationen dieser Systeme im Hinblick auf die Anforderungen des Managements an umfassende Informationsbereitstellung für strategische Entscheidungen hervorgehoben. Die beschriebenen Schwächen begründen die Notwendigkeit von ergänzenden Systemen wie Data Warehouses.
3 Das Data Warehouse-Konzept: Dieses Kapitel beschreibt das Data-Warehouse-Konzept umfassend. Es definiert den Begriff, erläutert die angestrebten Ziele und charakteristischen Merkmale. Ein Schwerpunkt liegt auf der Darstellung der Architektur, einschließlich der wesentlichen Komponenten und der Rolle der Extraktions- und Transformationswerkzeuge. Die detaillierte Betrachtung dieser Werkzeuge unterstreicht deren Bedeutung für die Datenqualität und Aktualität, welche entscheidend für den Erfolg eines Data-Warehouse-basierten Analysesystems sind. Das Kapitel legt den Grundstein für das Verständnis der Funktionsweise und des Nutzens eines Data Warehouses.
Schlüsselwörter
Data Warehouse, operative Datensysteme, OLTP, Entscheidungsfindung, Managementinformationssysteme, Datenanalyse, Extraktion, Transformation, Datenqualität, Architektur, Wettbewerbsvorteil
Häufig gestellte Fragen zum Dokument "Data Warehouse Konzept"
Was ist der Hauptfokus dieses Dokuments?
Das Dokument untersucht das Data-Warehouse-Konzept und vergleicht es mit operativen Datensystemen. Es analysiert Stärken und Schwächen beider Systeme und zeigt auf, warum Data Warehouses für Managemententscheidungen besser geeignet sind. Ein Schwerpunkt liegt auf der Architektur und den Komponenten von Data Warehouses.
Welche Themen werden im Dokument behandelt?
Das Dokument behandelt folgende Themen: Charakterisierung operativer Datensysteme und deren Limitationen für Managemententscheidungen; Definition und Ziele des Data-Warehouse-Konzepts; Architektur und Komponenten eines Data Warehouses; Bedeutung von Extraktions- und Transformationswerkzeugen; Kritische Bewertung des Data-Warehouse-Ansatzes.
Wie ist das Dokument strukturiert?
Das Dokument ist in mehrere Kapitel gegliedert: Einleitung, Operative Datensysteme, Das Data Warehouse-Konzept und Kritische Würdigung. Jedes Kapitel behandelt einen Aspekt des Data-Warehouse-Konzepts, beginnend mit einer Einführung und einer Beschreibung operativer Systeme, gefolgt von einer detaillierten Analyse des Data Warehouse und abschließend einer kritischen Bewertung.
Welche Arten von Datensystemen werden verglichen?
Es werden operative Datensysteme (auch Transaktionssysteme genannt) und Data Warehouses verglichen. Operative Systeme werden als eng mit der laufenden Geschäftsabwicklung verbunden beschrieben, während Data Warehouses auf die Bereitstellung von Informationen für strategische Managemententscheidungen ausgerichtet sind.
Was sind die Schwächen operativer Datensysteme im Kontext von Managemententscheidungen?
Das Dokument argumentiert, dass operative Datensysteme aufgrund ihrer Fokussierung auf operative Prozesse und Transaktionen nicht ausreichend für die umfassende Informationsbereitstellung für strategische Managemententscheidungen geeignet sind. Konkrete Schwächen werden im Kapitel "Operative Datensysteme" detailliert beschrieben.
Was sind die Ziele und Merkmale eines Data Warehouses?
Die Ziele und charakteristischen Merkmale eines Data Warehouses werden im Kapitel "Das Data Warehouse-Konzept" ausführlich erläutert. Es geht um die Bereitstellung von Informationen für die Entscheidungsfindung im Management, die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen und die Unterstützung von strategischen Analysen.
Welche Rolle spielen Extraktions- und Transformationswerkzeuge?
Extraktions- und Transformationswerkzeuge spielen eine entscheidende Rolle für die Datenqualität und -aktualität in einem Data Warehouse. Sie sind unerlässlich für die erfolgreiche Implementierung und den Betrieb eines Data-Warehouse-basierten Analysesystems.
Welche Schlüsselwörter beschreiben den Inhalt des Dokuments?
Schlüsselwörter sind: Data Warehouse, operative Datensysteme, OLTP, Entscheidungsfindung, Managementinformationssysteme, Datenanalyse, Extraktion, Transformation, Datenqualität, Architektur, Wettbewerbsvorteil.
Wo finde ich eine Zusammenfassung der einzelnen Kapitel?
Eine Zusammenfassung der einzelnen Kapitel findet sich im Abschnitt "Zusammenfassung der Kapitel". Dieser Abschnitt gibt einen Überblick über den Inhalt jedes Kapitels und dessen Beitrag zum Gesamtverständnis des Data-Warehouse-Konzepts.
- Citation du texte
- Edita Gronemeier (Auteur), 2002, Darstellung des Data Warehouse-Konzeptes in Abgrenzung zu operativen Datensystemen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/56301
