Auszug
Im Bereich der Anwendungssysteme zur Informationsversorgung von Entscheidungsträgern haben sich Data-Warehouse-Systeme in den letzten Jahren etabliert. Sie sammeln Daten aus verschiedenen Quellen und bereiten sie so auf, dass Entscheidungsträger problemadäquat und zeitnah über das Unternehmensgeschehen und die Unternehmensumwelt informiert werden.
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Literatur
Vgl. Jung, Winter: Data Warehousing, 2000, S. 12.
Vgl. Winter: Large Scale, 2002.
Vgl. OMG: CWM, o. J.; CWM-Forum, o. J.
Bspw. Tschandl, Hergolitsch: Erfolgsfaktoren, 2002; Watson et al.: Data Warehousing, 2001, S. 51.
Vgl. hierzu Hinrichs: Datenqualitätsmanagement, 2002, S. 5 f.
Wixom/Watson schätzen sie auf deutlich über 50 % (Wixom, Watson: Data Warehousing Success, 2001, S. 18); in der erwähnte Studie der Meta Group wird eine Erfolgsquote von 23 % genannt (Hinrichs: Datenqualitaetsmanagement, 2002, S. 5 f.); Hinrichs nennt weitere Studien, die eine noch deutlich geringere Erfolgsquote feststellen.
Vgl. Stahlknecht, Hasenkamp: Wirtschaftsinformatik, 2005, S. 382 f.
Vgl. Wetherbe: Information Requirements, 1991; Crockett: EIS, 1992, S. 42; Tschandl, Hergolitsch: Erfolgsfaktoren, 2002; Poon, Wagner: Critical success factors, 2001, S. 398; Weir et al: Best practice, 2003, S. 2 ff.
Watson untersucht mit einer gewissen Regelmäßigkeit seit Ende der 70er Jahre Erfolg und Misserfolg von EIS bzw. seit jüngerer Zeit von Data-Warehouse-Systemen: Vgl. bspw: Watson et al.: Data warehouse governance, 2004, S. 436; Watson et al.: Data Warehousing, 2001; Wixom, Watson: Data Warehousing Success, 2001; Watson, Frolick: Information Requirements, 1993; Watson et al.: Executive Information Systems, 1991; Houdeshel, Watson: MIDS, 1987.
Vgl. Mukherjee, D’Souza: Implementation, 2003; Wixom, Watson: Data Warehousing Success, 2001, S. 20.
Poon, Wagner: Critical success factors, 2001, 398; Weir et al.: Best practice, 2003, S. 2 ff.
Hevner et al. unterscheiden zwischen dem „behavioral-science paradigm“ und dem „design-science paradigm“: „The behavioral-science paradigm seeks to develop and verify theories that explain or predict human or organizational behavior. The design-science paradigm seeks to extend the boundaries of human and organizational capabilities by creating new and innovative artifacts. Both paradigms are foundational to the IS discipline...“. (Hevner et al.: Design Science, 2004, S. 76). Ersteres hat seine Wurzeln in den Naturwissenschaften, letzteres orientiert sich an den Ingenieurwissenschaften und ist im Wesentlichen ein Problemlösungsparadigma.
Vgl. Osterloh, Grand: Praxis der Theorie, 1999, S. 354.
Osterloh, Grand: Praxis der Theorie, 1999, S. 354 f.; Osterloh/Grand bezeichnen dies als die Doppel-Aufgabe der Betriebswirtschaftslehre als problemorientierte Forschung und stellen keinen Bezug zur Systementwicklung her. Nach Ansicht des Verfassers stellen sich die genannten Probleme jedoch analog sowohl bei der Entwicklung von Anwendungssystemen als auch bei der Entwicklung von Methoden, die die Anwendungssystementwicklung unterstützen sollen.
Vgl. Herzwurm: Softwareproduktentwicklung, 2000, S. 199.
Hevner et al: Design Science, 2004, S. 76.
Szyperski: Betriebswirtschaftslehre, 1971, S. 278.
Stahlknecht, Hasenkamp: Wirtschaftsinformatik, 2005, S. 9 f.
Wittmann: Wissen, 1979, Sp. 2263
Vgl. Ferstl, Sinz: Wirtschaftsinformatik, 1998, S. 126 f.
Vgl. Alpar et al: Wirtschaftsinformatik 2002, S. 10.
Vgl. Wittmann: Wissen, 1979, Sp. 2263.
So bspw. Lehner et al: Wirtschaftsinformatik, 1995, S. 171 f.
Er definiert Wissen als „Vorstellungsinhalte,... die Überzeugungen über die Wahrheit von Feststellungen (Aussagen, Sätzen, Behauptungen) zu Inhalt haben. Ihre Grundlage sind einmal Tatsachen, die sich durch die Mittel der Wahrnehmung ergeben, und zum anderen die Ergebnisse der Anwendung von bekannten Regeln des Schließens aus solchen Tatsachen“ (Wittmann: Wissen, 1979, Sp. 2263).
Alpar et al.: Wirtschaftsinformatik 2002, S. 9.
Vgl. Stahlknecht, Hasenkamp: Wirtschaftsinformatik, 2005, S. 12.
Macaulay: Requirements Engineering, 1996, S. 32; Sie unterscheidet vier Kategorien: Entwickler/Analysten, Stakeholder mit wirtschaftlichen Interessen am System, solche, die für die Implementierung und den Betrieb verantwortlich sind, sowie Anwender und Benutzer.; lt. Sommerville/Sawyer ist ein Stakeholder „...a human, role, or Organisation with an interest in the System. This can include both the customer’s and the developer’s organisations.“ (Sommerville, Sawyer: Requirements Engineering, 1997, S. 365).
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(2006). Einführung. In: Entwicklung von Data-Warehouse-Systemen. DUV. https://doi.org/10.1007/978-3-8350-9178-8_1
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