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Projektierung und Konzeption eines Data Warehouses zur Vertriebsunterstützung

Projektierung und Konzeption eines Data Warehouses zur Vertriebsunterstützung
Über dieses Buch
  • Art: Diplomarbeit
  • Autor: Oliver Kannowski
  • Abgabedatum: Juli 1999
  • Umfang: 115 Seiten
  • Dateigröße: 6,9 MB
  • Note: 1,6
  • Institution / Hochschule: Fachhochschule Augsburg Deutschland
  • ISBN (eBook): 978-3-8324-2795-5
  • ISBN (Paperback) :
    978-3-8324-2795-5 P
  • ISBN (CD) :978-3-8324-2795-5 CD
  • Sprache: Deutsch
  • Prämierung:
  • Arbeit zitieren: Kannowski, Oliver Juli 1999: Projektierung und Konzeption eines Data Warehouses zur Vertriebsunterstützung, Hamburg: Diplomica Verlag
  • Schlagworte: Informationsmanagement, Datenmodellierung, Data Warehouse, Data Mart, OLAP

Diplomarbeit von Oliver Kannowski

Einleitung:

In der heutigen Industriegesellschaft gewinnt der Produktionsfaktor Information zunehmend an Bedeutung. Der zukünftige Erfolg eines Unternehmens hängt von der Fähigkeit ab, relevante Informationen zu erkennen, zu beschaffen, effizient aufzubereiten und für den Entscheidungsprozess zu nutzen. Dabei spielen sowohl interne als auch externe, sowohl vergangenheits- als auch zukunftsgerichtete Informationen eine bedeutende Rolle.

In den Unternehmen werden viele Daten oft verstreut gespeichert, auf unterschiedlichen Medien verwaltet und auf verschiedenen Anwendungen generiert. Als Folge davon stehen viele Daten für eine gezielte Verwendung nicht zur Verfügung und bleiben bei wichtigen Entscheidungen unberücksichtigt.

Auch die sich heute abzeichnende Informationsüberflutung trägt dazu bei, dass Daten nicht berücksichtigt werden. Gründe dafür sind neue Kommunikationsmöglichkeiten, das Eindringen des Internets in den Unternehmensalltag und die fortschreitende Globalisierung. Angesichts dieser Informationsflut und –verschiedenartigkeit weiß der einzelne Mitarbeiter nicht mehr, welche Daten überhaupt verfügbar sind und wie gewünschte Information aus den unterschiedlichen Quellen abgerufen werden kann.

Unter Data Warehouse wird ein Konzept zur redundanten Speicherung von entscheidungsorientierten Daten aus operativen Systemen verstanden. Im Vordergrund steht die Gestaltung einer Datenbasis, die als Grundlage für Informationssysteme dient. Die Aufgabe eines Data Warehouses ist eine verbesserte zielgerichtete Nutzung von vorhandenen Daten, die das Führen durch Information konsequent unterstützen soll. Im Gegensatz zu Entscheidungsunterstützungssystemen (EUS) oder Führungsinformationssystemen (FIS), welche Informationen für bestimmte funktionale Einheiten eines Unternehmens liefern, geht der Data Warehouse-Ansatz über solche Systeme hinaus. „Ein Data Warehouse ist ein umfassendes Konzept zur Entscheidungsunterstützung von Mitarbeitern aller Bereiche und Ebenen.“ Ein Data Warehouse bezeichnet einerseits den Prozess der Transformation operationaler Daten in Informationen und andererseits das Laden der Daten in ein Zentrallager. Das Zentrallager ist das sogenannte Data Warehouse. Es kann als eine ausschließlich für Auswertungszwecke eingerichtete Datenbank angesehen werden. Auswertungen der Daten können von Fach- und Führungskräften mittels benutzerfreundlicher Abfrage- und Analysewerkzeuge vorgenommen werden.

Solche Analysewerkzeuge werden mit OLAP (Online Analytical Processing) -Systemen ermöglicht. OLAP ist eine Ergänzung des Data Warehouse Konzepts zur analytischen multidimensionalen Datenauswertung, welche „online“ anhand einer intuitiven Bedienoberfläche vorgenommen werden kann. Das Data Warehouse- und OLAP-Konzept stehen in einem engen Zusammenhang, wobei es zu inhaltlichen Überschneidungen kommen kann.

Diese Diplomarbeit wird in Zusammenarbeit mit dem WEKA Fachverlag für technische Führungskräfte GmbH in Augsburg durchgeführt. Der Verlag plant den Einsatz eines Data Warehouses im Bereich Vertrieb, um die Datenbasis und Auswertungsmöglichkeiten zu Zwecken der Planung, Steuerung und Kontrolle deutlich zu verbessern.

Ziel der vorliegenden Arbeit ist zunächst eine genauere Erarbeitung der Grundlagen. Es soll ein Überblick über das Informationsmanagement, das Data Warehouse- sowie OLAP-Konzept gegeben werden. Nachdem die Istsituation des Unternehmensbereiches untersucht wurde und die Ziele für das Data Warehouse festgelegt worden sind, soll ein konzeptionelles Modell entworfen werden.

Inhaltsverzeichnis:

1. Einleitung 1
1.1 Problemabgrenzung 1
1.2 Vorgehensweise und Zielsetzung 2
2. Vorstellung des Unternehmens 4
2.1 Die WEKA Firmengruppe 4
2.2 Der WEKA Fachverlag für technische Führungskräfte GmbH 5
2.3 Der Vertrieb im WEKA Technikverlag 5
2.3.1 Aufbau und Organisation 5
2.3.2 Hauptaufgaben 6
2.3.3 Allgemeiner Ablauf einer Vertriebsaktion 7
3. Grundlagen des Informationsmanagements 9
3.1 Information und Kommunikation 9
3.2 Klassifikation von Informationssystemen 11
3.3 Management-Unterstützungs-Systeme (MUS) 13
3.4 Anforderung an das Informationsmanagement 15
3.4.1 Verfügbarkeit der Informationen 15
3.4.2 Quantitative und qualitative Optimierung von Informationen 15
3.4.3 Wirtschaftlichkeit, Zuverlässigkeit und Benutzerfreundlichkeit von Informationssystemen 15
4. Data Warehouse Konzept 16
4.1 Einführung und Historie 16
4.2 Nutzen eines Data Warehouses 17
4.3 Eigenschaften eines Data Warehouses 18
4.3.1 Subjektorientiert 18
4.3.2 Integriert 19
4.3.3 Zeitbezogen 20
4.3.4 Beständig 21
4.4 Organisationsformen des Data Warehouses 21
4.4.1 Zentrales Data Warehouse 22
4.4.2 Verteiltes Data Warehouse 22
4.4.3 Abwägung Data Mart- und Data Warehouse-Ansatz 23
4.5 Verfahren der Datenintegration 24
4.5.1 Lazy oder on-demand Ansatz 24
4.5.2 Eager oder in-advance Ansatz 25
4.6 Datenintegration beim Data Warehouse 26
4.6.1 Systemarchitektur 26
4.6.2 Probleme 27
4.7 Architektur und Komponenten eines idealtypischen Data Warehouses 28
4.7.1 Extraktions- und Transformationsprogramme 29
4.7.2 Datenbasis und Datenbankmanagementsystem 30
4.7.3 Metadatenbanksystem 30
4.7.4 Komponenten der Datenpräsentation 31
4.8 Interne Struktur eines Data Warehouses 32
4.8.1 Denormalisierter Datenbestand 32
4.8.2 Granularität der Daten 33
4.8.3 Partitionierung der Daten 35
5. Online Analytical Processing (OLAP) 36
5.1 Einführung 36
5.2 Abgrenzung zu Online Transaction Processing (OLTP) 37
5.3 Mehrdimensionale Darstellung von Daten 38
5.3.1 Matrixdarstellung 38
5.3.2 Darstellung als Datenwürfel (Data Cube) 39
5.3.3 Begriffserklärungen 41
5.4 Arten der Datenhaltung 42
5.4.1 Multidimensionales OLAP (MOLAP) 42
5.4.2 Relationales OLAP (ROLAP) 43
5.5 Funktionen mehrdimensionaler OLAP Systeme 44
5.5.1 Rotation oder data slicing 44
5.5.2 Ranging oder data dicing 45
5.5.3 Hierarchien, drill down, roll up und drill through 46
5.6 Anforderungen an OLAP Systeme 47
6. Multidimensionale Datenmodellierung 51
6.1 Modellierungsebenen 51
6.2 Stern Schema (Star Schema) 52
6.3 Viel-Stern Schema 54
6.4 Galaxy Schema (Mehrfache Faktentabellen) 55
6.5 Snowflake Schema 56
6.6 Application Design for Analytical Processing Technologies (ADAPT) 58
6.6.1 Kernelemente 59
6.6.2 Dimensionstypen 59
6.6.3 Dimensionselemente 60
6.6.4 Weitere Elemente 61
7. Anforderungsanalyse für den Data Mart Vertrieb 62
7.1 Darstellung der Istsituation 62
7.1.1 Analysen im Vertrieb des WEKA Fachverlages 63
7.1.2 Beschreibung des operativen Systems (Datenquelle) 65
7.2 Bewertung der Ausgangssituation 67
7.3 Ziele für das Data Warehouse 67
8. Datenmodellierung für den Data Mart Vertrieb 69
8.1 Konzeptionelle Modellierung mit ADAPT 69
8.1.1 Bestimmung aller benötigten Kennzahlen 69
8.1.2 Dimensionierung der Kennzahlen 70
8.1.3 Generierung des Datenwürfels 73
8.2 Verfeinerung der Dimensionshierarchien 75
8.3 Logische Modellierung mit dem Stern Schema 77
9. Datenauswertung und –präsentation 79
9.1 Auswahlkriterien für ein Frontend 79
9.2 Auswertungsbeispiel im Data Mart Vertrieb 80
10. Abschließende Betrachtung 82
Glossar 84
Literaturverzeichnis 85
Abbildungsverzeichnis 88
Anhang 89

Arbeit zitieren:
Kannowski, Oliver Juli 1999: Projektierung und Konzeption eines Data Warehouses zur Vertriebsunterstützung, Hamburg: Diplomica Verlag

Schlagworte:
Informationsmanagement, Datenmodellierung, Data Warehouse, Data Mart, OLAP

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