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Rahmenkonzeption für die Entwicklung von Data Warehouse-Systemen

  • Jan Holthuis
Chapter
Part of the Gabler Edition Wissenschaft book series (GEW)

Zusammenfassung

In den voranstehenden Kapiteln dieser Arbeit ist bereits deutlich zum Ausdruck gekommen, daß der Datenhaltung im Data Warehouse-Konzept, insbesondere der Qualität und Relevanz der bereitzustellenden Daten, eine hohe Bedeutung zukommt. Demzufolge ist auch dem Entwurfsprozeß im Hinblick auf Vollständigkeit und logischem Aufbau besondere Beachtung zu schenken, da nur durch eine Berücksichtigung aller Anforderungen aus den bisherigen Kapiteln im Vorgehensmodell eine brauchbare Datenbasis entstehen kann.

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Literature

  1. 428.
    Vgl. Heuer, A. Saake, G.: Datenbanken - Konzepte und Sprachen, Bonn/Albany/Belmont 1995, S. 136 ff.Google Scholar
  2. 429.
    In Anlehnung an Heuer, A.; Saake, G.: Datenbanken - Konzepte und Sprachen, a.a.O., S. 138, mit Ergänzungen.Google Scholar
  3. 430.
    Vgl. Biethahn, J.; Mucksch, H.; Ruf, W.: Ganzheitliches Informationsmanagement, Band 2, a.a.O., S. 46.Google Scholar
  4. 431.
    Weber, H.W.; Strungmann, U.: Data Warehouse und Controlling - Eine vielverspre-chende Partnerschaft, in Controlling: 1/1997, S. 34 (30–36).Google Scholar
  5. 432.
    Vgl. Weber, H.W.; Strüngmann, U.: Data Warehouse und Controlling, a.a.O., S. 34.Google Scholar
  6. 433.
    Vgl. Weber, H.W.; Strungmann, U.: Data Warehouse und Controlling, a.a.O., S. 34.Google Scholar
  7. 434.
    Vgl. Weber, H.W.; Strüngmann, U.: Data Warehouse und Controlling, a.a.O., S. 35.Google Scholar
  8. 435.
    Vgl. Abbildung 9–2.Google Scholar
  9. 436.
    Vgl. Hansen, W.-R.: Vorgehensmodell zur Entwicklung einer Data Warehouse-Lösung, in: Mucksch, H.; Berme, W. (Hrsg.): Das Data Warehouse-Konzept, Architektur - Datenmodelle - Anwendungen, 2., vollständig überarbeitete und erweiterte Auflage, Wiesbaden 1997, S. 311 ff. (311–328).Google Scholar
  10. 437.
    Hansen, W.-R.: Vorgehensmodell zur Entwicklung einer Data Warehouse-Lösung, a.a.O., S. 319. entwerfenGoogle Scholar
  11. 438.
    Vgl. Hansen, W.-R.: Vorgehensmodell zur Entwicklung einer Data Warehouse-Lösung, a.a.O., S. 320.Google Scholar
  12. 439.
    Vgl. Kirchner, J.: Transformationsprogramme und Extraktionsprozesse von entschei-dungsrelevanten Basisdaten, in: MUCKSCH, H.; BERME, W. (Hrsg.): Das Data Warehouse-Konzept, Architektur - Datenmodelle - Anwendungen, 2., vollständig überarbeitete und erweiterte Auflage, Wiesbaden 1997, S. 237 ff. (237–266).Google Scholar
  13. 440.
    Vgl. Bizer, J.: Datenschutz im Data Warehouse, in: Mucksch, H.; Behme, W. (Hrsg.): Das Data Warehouse-Konzept, Architektur - Datenmodelle - Anwendungen, 2., vollständig überarbeitete und erweiterte Auflage, Wiesbaden 1997, S. 95 ff. (95–118).Google Scholar
  14. 441.
    Es gibt von verschiedenen Markanbietern noch weitere Vorgehensmodelle, z.B. von debil oder Siemens Nixdorf (Smart Warehouse).Google Scholar
  15. 442.
    Vgl. Biethahn, J.; Mucksch, H.; Ruf, W.: Ganzheitliches Informationsmanagement, Band 1, a.a.O., S. 222 ff.Google Scholar
  16. 443.
    Vgl. Muller-Merbach, H.: Vier Arten von Systemansätzen, a.a.O., S. 853 ff.Google Scholar
  17. 444.
    Vgl. Biethahn, J.; Mucksch, H.; Ruf, W.: Ganzheitliches Informationsmanagement, Band 1, a.a.O., S. 223.Google Scholar
  18. 445.
    Vgl. Biethahn, J.; Mucksch, H.; Ruf, W.: Ganzheitliches Informationsmanagement, Band I, a.a.O., S. 222.Google Scholar
  19. 446.
    Vgl. Biethahn, J.; Mucksch, H.; Ruf, W.: Ganzheitliches Informationsmanagement, Band 2, a.a.O., S. 419 f.Google Scholar
  20. 447.
    Vgl. hierzu die Konzepte des Kaizen und des Total Quality Management in Kapitel 2.4.Google Scholar
  21. 448.
    Vgl. Hierzu Biethahn, J.; Mucksch, H.; Ruf, W.: Ganzheitliches Informationsmanage-ment, Band 1, a.a.O., Kap. 6.1, S. 235 ff.Google Scholar
  22. 449.
    Geeignete Methoden werden diskutiert in: Biethahn, J.; Mucksch, H.; Ruf, W.: Ganzheitliches Informationsmanagement, Band 1, a.a.O., Kapitel 6.2, S. 255 ff.Google Scholar
  23. 450.
    Vgl. Biethahn, J.; Mucksch, H.; Ruf, W.: Ganzheitliches Informationsmanagement, Band 2, a.a.O., S. 422 f.Google Scholar
  24. 451.
    Vgl. Biethahn, J.; Mucksch, H.; Ruf, W.: Ganzheitliches Informationsmanagement, Band 2, a.a.O., S. 425.Google Scholar
  25. 452.
    Vgl. Biethahn, J.; Mucksch, H.; Ruf, W.: Ganzheitliches Informationsmanagement, Band 2, a.a.O., S. 425.Google Scholar
  26. 453.
    Zum Beispiel Forschung und Entwicklung, Produktionsmanagement, Marketing rtc.Google Scholar
  27. 454.
    Vgl. Holthuis, J.: Modellierung multidimensionaler Daten - Modellierungsaspekte und Strukturkomponenten, in: MUCKSCH, H. (Hrsg.): Arbeitsberichte des Lehrstuhls für Informationsmanagement und Datenbanken, Nr. 97–1, EUROPEAN BUSINESS SCHOOL (ebs), Oestrich-Winkel 1997, S. 7 f.Google Scholar
  28. 455.
    Vgl. Hansen, W.-R.: Vorgehensmodell zur Entwicklung einer Data Warehouse-Lösung, a.a.O., S. 319.Google Scholar
  29. 456.
    Vgl. Hansen, W.-R.: Vorgehensmodell zur Entwicklung einer Data Warehouse-Lösung, a.a.O., S. 320.Google Scholar
  30. 457.
    Vgl. Biethahn, J.; Mucksch, H.; Ruf, W.: Ganzheitliches Informationsmanagement, Band 2, a.a.O., S. 431.Google Scholar
  31. 458.
    Vgl. Biethahn, J.; Mucksch, 14.; Ruf, W.: Ganzheitliches Informationsmanagement, Band 2, a.a.O., Kap. 2.4, S. 49 ff.Google Scholar
  32. 459.
    Vgl. Biethafin, J.; Mucksch, H.; Ruf, W.: Ganzheitliches Informationsmanagement, Band 1, a.a.O., S. 229.Google Scholar
  33. 460.
    Vgl. Hot,Thuis, J.; Mucksch, H.; Reiser, M.: Das Data Warehouse Konzept, a.a.O., S. 27 ff.Google Scholar
  34. 461.
    Vgl. Biethahn, J.; Mucksch, H.; Ruf, W.: Ganzheitliches Informationsmanagement, Band 1, a.a.O., S. 230.Google Scholar
  35. 462.
    Vgl. Mucksch, H.; Behme, W.: Das Data Warehouse-Konzept als Basis einer unterneh-mensweiten Informationslogistik, a.a.O., S. 71 f. (31–94).Google Scholar
  36. 463.
    Vgl. Behme, W.; Kruppa, S.: Web Warehousing: Nutzung von Synergieeffekten zweier bewährter Konzepte, in: Gluchowski, P.; Chamoni, P. (Hrsg.): Analytische Informationssysteme: Data Warehouse - On-line Analytical Processing - Data Mining, Berlin/Heidelberg/New York 1997, S. 141 ff. (141–149).Google Scholar
  37. 464.
    Vgl. Biethahn, J.; Mucksch, H.; Ruf, W.: Ganzheitliches Informationsmanagement, Band I, a.a.O., S. 231.Google Scholar
  38. 465.
    Vgl. Biethahn, J.; Mucksch, H.; Ruf, W.: Ganzheitliches Informationsmanagement, Band 1, a.a.O., S. 231.Google Scholar
  39. 466.
    Oftmals ist auch eine Neuprogrammierung erforderlich.Google Scholar
  40. 467.
    Vgl. Conrad, W.: Qualitätsmanagement in Data Warehouse-Projekten - Methoden und Verfahren für die Projektpraxis, in: MUCKSCH, H.; BEHME, W. (Hrsg.): Das Data Warehouse-Konzept, Architektur - Datenmodelle - Anwendungen, 2., vollständig überarbeitete und erweiterte Auflage, Wiesbaden 1997, S. 351 ff. (351–392).Google Scholar

Copyright information

© Springer Fachmedien Wiesbaden 1998

Authors and Affiliations

  • Jan Holthuis

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