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Einleitung

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Data-Warehouse-Systeme kompakt

Part of the book series: Xpert.press ((XPERT.PRESS))

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Zusammenfassung

Datenbanksystem e sind eine wesentliche Grundlage für die betriebliche Informationsversorgung in Unternehmen; sie stellen den Anwendern eine strukturierte Datenverwaltung und einen effizienten Datenzugriff zur Verfügung. Vorwiegend werden in Datenbanksystemen operative1 Daten , d. h. die für Arbeitsabläufe im Unternehmen notwendigen Daten abgelegt und verwaltet. Neben operativen Daten werden heutzutage von vielen im Unternehmen eingesetzten Anwendungen Daten automatisch erzeugt und gesammelt.2 Die meisten Unternehmen betreiben mehrere zum Teil heterogene operative Systeme , die aufeinander nicht abgestimmt und oft mangelhaft dokumentiert sind. Erschwerend kommen die vielen unterschiedlichen Datenformate , Zugriffsmechanismen und Speichertechniken dazu, die es den Mitarbeitern und Managern in einem Unternehmen fast unmöglich machen, zu wissen, wo welche Daten verfügbar sind und wie eine gewünschte Information aus unterschiedlichen Quellen abgerufen werden kann. In Anbetracht der rasant steigenden Rechenleistungen und Rechenkapazitäten sowie der Entwicklung von effizienten Techniken, Methoden und Werkzeugen zur Analyse und zur Auswertung von Daten im Unternehmen stellt sich die Frage nach der Analyse und Auswertung und nach dem unternehmerischen Nutzen solcher gesammelten bzw. gespeicherten Daten. Hinzu kommt der Wunsch, aus den gesammelten Daten neue Informationen und neue Erkenntnisse zu generieren bzw. zu gewinnen, die in dieser Form nicht explizit in den Daten vorkommen oder zu erkennen sind.

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Notes

  1. 1.

    Betriebswirtschaftlich administrative Systeme werden auch als operative Systeme bezeichnet. Diese stellen Funktionen zur Durchführung und Verwaltung der geschäftlichen Transaktionen eines Unternehmens zur Verfügung. Zu den Aufgaben der operativen Systeme zählen etwa Auftragserfassung, Rechnungslegung, Personalverwaltung, Lagerverwaltung und Lohnbuchhaltung.

  2. 2.

    Beispielweise Anwendungen im Bereich Telekommunikation oder Kassenautomaten im Handel.

  3. 3.

    Vgl. Hansen und Neumann (2001, S. 459). Decision Support System. Ein Informationssystem, das Funktionen zur Überprüfung von Hypothesen bereitstellt, heißt entscheidungsunterstützendes Informationssystem. Der Benutzer kann seine Annahmen über Zusammenhänge anhand der im System vorhandenen Daten überprüfen.

  4. 4.

    Unterschiedliche Arten der Heterogenität können wie folgt identifiziert werden:

    • Technisch (Mainframe, Flatfile, IMS,DB2, …)

    • Logisch (Schemata , Formate, Darstellungen)

    • Syntaktisch (Datum, Codierung, Währung, …)

    • Qualität (fehlende oder falsche Werte, Duplikate, …)

    • Verfügbarkeit (permanent, periodisch )

    • Rechtlich (Datenschutz, Zugriffverwaltung)

  5. 5.

    Vgl. Albrecht (2001, S. 1).

  6. 6.

    Vgl. Farkisch (1999, S. 36–38).

  7. 7.

    Vgl. Vossen (2008, S. 479).

  8. 8.

    Vgl. Elmasri und Navathe (2002, S. 901–903).

References

  • Farkisch K (1999) Konzeption und Realisierung eines Process Warehouses zur Unterstützung der flexiblen Ausführung von Workflows. Diplomarbeit, Technische Universität Berlin, Berlin.

    Google Scholar 

  • Vossen G (2008) Datenmodelle, Datenbanksprachen und Datenbankmanagementsysteme, 5. Auflage. Oldenbourg Verlag, München.

    Book  MATH  Google Scholar 

  • Albrecht J (2001) Anfrageoptimierung in Data-Warehouse-Systemen auf Grundlage des multidimensionalen Datenmodells. Institut für Informatik- Dissertation, Universität Erlangen-Nürnberg.

    Google Scholar 

  • Elmasri R, Navathe SB (2002) Grundlagen von Datenbanksystemen, 3. Auflage. Addison-Wesley Verlag, München.

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  • Hansen R, Neumann G (2001) Wirtschaftsinformatik I, 8. Auflage. Lucius& Lucius Verlagsgesellschaft mbH, Stuttgart.

    Google Scholar 

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Farkisch, K. (2011). Einleitung. In: Data-Warehouse-Systeme kompakt. Xpert.press. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-21533-9_1

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