Entwicklung eines Data Warehouse für das Produktionscontrolling: Konzepte und Erfahrungen

Zusammenfassung

Aufgabe eines Data Warehouse ist die schnelle und flexible Bereitstellung entscheidungsrelevanter Daten. Es stellt damit — je nach Interpretation — eine Weiterentwicklung der Entscheidungsunterstützungssysteme oder eine auf Analyseaufgaben ausgerichtete Datenbank dar. Um seine Aufgabe erfüllen zu können, muß ein Data Warehouse heterogene Datenquellen zu einer stabilen, konsistenten Datenbasis zusammenführen, Detaildaten für die analytischen Auswertungen (vor-)verdichten sowie auch zeitraumbezogene Längsschnittanalysen unterstützen. Die Entwicklung eines Warehouse unterscheidet sich deshalb in vielen Punkten von der Entwicklung eines traditionellen, transaktionsorientierten Anwendungssystems. Der folgende Beitrag diskutiert, welche Aufgaben jeweils in den verschiedenen Phasen einer Data Warehouse-Entwicklung anfallen und wie diese Aufgaben durchgeführt werden können. Die vorgestellten Konzepte und Erfahrungen sind Ergebnisse eines Kooperationsprojekts zwischen dem Institut für Wirtschaftsinformatik der Universität Münster und einem großen Maschinenbauunternehmen.

Abstract

A data warehouse should provide for all relevant managerial information promptly and flexibly. Hence, depending on the point of view, data warehouses are advanced decision support systems, or an extended database foundation for analytical management tasks. To support online analytical processing by managers, heterogeneous data sources must be integrated into a consistent database, transactional mass data must be condensed, concurrent aggregations and longitudinal analyses must be supported. Due to these specific functions, methodologies for traditional database-oriented transaction systems development may not be applied to data warehouse projects without major modifications and/or extensions. In this paper, we discuss the various subtasks in data warehouse systems development and present appropriate methodological support. The proposed concepts are based on experience from a cooperation between Institut für Wirtschaftsinformatik, University of Münster, and a large German mechanical engineering company.