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Entwicklung von Data-Warehouse-Systemen pp 287–393Cite as

Aktivitäten, Techniken und Entwicklungsergebnisse in VODWE

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Auszug

Im Folgenden wird die Methode VODWE vorgestellt. Sie basiert auf den dargestellten Prinzipien und zielt darauf, die diskutierten Anforderungen zu erfüllen. Gemäß dem Methodenverständnis der Arbeit besteht eine Methode aus Ergebnissen sowie sie erzeugende Aktivitäten/Phasen, Techniken, Notationen und Rollen.

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Literatur

  1. Vgl. hierzu Alpar et al.: Wirtschaftsinformatik, 2002, S. 314 ff.; Stahlknecht, Hasenkamp: Wirtschaftsinformatik, 2005, S. 299 ff. Zu Wirtschaftlichkeitsaspekten Frie: Data Warehousing, 1999; Frie, Wellmann: Business Case, 2000.

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  2. Zu EPKs vgl. Scheer: Wirtschaftsinformatik, 1995, S. 49 ff.; Stahlknecht, Hasenkamp: Wirtschaftsinformatik, 2005, S. 236 ff.

    Google Scholar 

  3. Vgl. Kotonya, Sommerville: Requirements Engineering, 1998, S. 219, Kotonya: Requirements Specification, 1999, S. 119; Kotonya, Sommerville: Viewpoints, 1995, S. 9; Kotonya: Practical Experiences, 1997; zu einer anderen Klassifikation und einem Verfahren zur Identifikation von Stakeholdern vgl Sharp et al.: Stakeholder Identification, 1999.

    Google Scholar 

  4. Vgl. Goeken: Führungsinformationssysteme, 2004, S. 356 f.; Goeken: Anforderungsmanagement, 2005, S. 169.

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  5. Vgl. McDavid: Business Language Analysis, 1996, S. 134; Hellmuth: Terminologiemanagement, 1997, S. 53.

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  6. Vgl. Ortner: Konstruktionssprache, 1995; Ortner, Schienmann: Normsprachlicher Entwurf, 1996; Lehmann: Normsprache, 1998.

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  7. Strauch, Winter: Informationsbedarfsanalyse, 2002; Strauch: Informationsbedarfsanalyse, 2002.

    Google Scholar 

  8. Vgl. Gabriel, Gluchowski: Modellierungstechniken, 1997, S. 22.

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  9. Vgl. Fox, Gruninger: Ontologies, 1997; Gruninger, Fox: Competency Questions, 1994.

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  10. Vgl. Gruninger, Fox: Competency Questions, 1994.

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  11. Fox, Gruninger: Ontologies, 1997.

    Google Scholar 

  12. Vgl. Valusek, Fryback: Information requirements, 1985, S. 103; Strauch: Informationsbedarfsanalyse, 2002, S. 46; Flynn, Davarpanah: User Requirements, 1998, S. 53; Browne, Rogich: Requirements Elicitation, 2001; Maiden, Rugg: ACRE, 1996.

    Google Scholar 

  13. Ortner: Konstruktionssprache, 1995, S. 149.

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  14. Vgl. Meyer: Knowledge Management, 1991; McDavid: Business Language Analysis, 1996, S. 135; Lehmann, Jaszewski: Metadaten, 1999, S. 4; Wright: Dictionaries, 1999.

    Google Scholar 

  15. Der vorgeschlagene Umgang mit den Begriffsdefekten orientiert sich an Lehmann: Meta-Datenmanagement, 2001, S. 73.

    Google Scholar 

  16. Ausführlich zu den Begriffsdefekten Hellmuth: Terminologiemanagement, 1997, S. 56 ff.; Wright: Dictionaries, 1999, S. 6 f.; Schelp: Modellierung, 1998, S. 268 f.

    Google Scholar 

  17. Vgl. Ortner: Konstruktionssprache, 1995, S. 149. Mit „topisch“ meint Ortner in diesem Zusammenhang, dass die Begriffe für einen begrenzten (lokalen) Geltungsbereich definiert werden (vgl. auch Fußnote 730).

    Google Scholar 

  18. Vgl. Ortner, Schienmann: Normsprachlicher Entwurf, 1996, S. 116; Ortner: Konstruktionssprache, 1995, S. 149; Lehmann, Jaszewski: Metadaten, 1999, S. 4.

    Google Scholar 

  19. Vgl. Wright: Dictionaries, 1999, S. 6 u. 8; Strehlow et al.: Terminological Aspects, 1993, S. 130.

    Google Scholar 

  20. Vgl. Spitta: Unternehmensdaten, 1996; McDavid: Business Language Analysis, 1996; Strehlow et al.: Terminological Aspects, 1993; Back-Hock et al.: Datenmodellierung, 1994; Wright: Dictionaries, 1999.

    Google Scholar 

  21. Vgl. Sankar: Data Elements, 1985. Die Methode von Sankar ist ebenfalls den Ansätzen zur Standardisierung von Datenelementen zuzurechnen (vgl. Fußnote 725). Nach Ansicht des Verfassers lässt sie sich jedoch nutzbringend auf das Terminologiemanagement im Anforderungsmanagement übertragen.

    Google Scholar 

  22. Sankar schlägt in der Syntaxmethode ein Verfahren vor, das in mehreren Iterationen Datenelement-Duplikate beseitigt. Vgl. dazu und zu dem von ihm vorgeschlagenen Algorithmus: Sankar: Data Elements, 1985, S. 892 ff. Die Identifikation und Eliminierung von Duplikaten beruht im Wesentlichen auf den Bezeichnern der Datenelemente. Andere Autoren sind hingegen der Auffassung, dass Bezeichner sich generell nicht für die Synonymerkennung eignen. So bspw. Spitta: Unternehmensdaten, 1996, S. 82 sowie die dort angegebene Literatur.

    Google Scholar 

  23. Vgl. Nuseibeh et al: Multiple Views, 1994, S. 3.

    Google Scholar 

  24. Unter Normierung wird häufig die Normungsarbeit von neutralen Gremien verstanden (bspw. Stahlknecht, Hasenkamp: Wirtschaftsinformatik, 2005, S. 10). Hier handelt es sich um eine Normierung bezogen auf ein Unternehmen oder einen bestimmten Gegenstandsbereich, für das bzw. den ein Data Warehouse erstellt werden soll. Man könnte insofern auch von einer „lokalen Normung“ sprechen. Ähnlich: Lehmann: Normsprache, 1998, S. 366.

    Google Scholar 

  25. Vgl. Grundlegend zum LEL und seiner Rolle bei der konzeptionellen Modellierung: Leite, Franco: Conceptual Model, 1993; zu weiteren und ausführlicheren Beispielen zur Anwendung des LEL: Cysneiros et al.: Conceptual Models, 2001, S. 99 f.; Leite et al: Scenario Construction, 2000, S. 42; Cysneiros, Leite: Non-Functional Requirements, 2001; Cysneiros: Requirements Engineering, 2002.

    Google Scholar 

  26. Vgl. Cysneiros et al.: Conceptual Models, 2001, S. 99 f.; Leite et al.: Scenario Construction, 2000, S. 42. Zu anderen Einteilungen von Glossareinträgen vgl.: Wright: Dictionaries, 1999; Strehlow et al.: Terminological Aspects, 1993; Spitta: Unternehmensdaten, 1996; Rupp: Requirements-Engineering, 2002, S. 217.

    Google Scholar 

  27. Sie empfehlen hierzu die sog. „Cobuild Wordlist“ des Collins Dictionary. Hierbei handelt es sich um eine Anzahl allgemeingültiger Worte, die im Glossar die Rolle von Stoppwörtern haben, d. h. keinen Beitrag zum inhaltlichen Verständnis leisten (Worte wie „ein“, „des“ etc.) sowie solche Wörter, die als Grundtermini angesehen werden können und daher nicht definiert werden müssen (Zschocke: Modellbildung, 1995, S. 125).

    Google Scholar 

  28. Vgl. Wright: Dictionaries, 1999, S. 8.

    Google Scholar 

  29. Vgl. Zschocke: Modellbildung, 1995, S. 123 f.

    Google Scholar 

  30. Vgl. Lehmann, Jaszewski: Metadaten, 1999, S. 6.

    Google Scholar 

  31. Vgl. Lehmann, Ortner: Data Warehouse-Repository, 2000; Ortner, Schienmann: Normsprachlicher Entwurf, 1996, S. 116; Lehmann, Jaszewski: Metadaten, 1999.

    Google Scholar 

  32. Vgl. Gabriel, Gluchowski: Modellierungstechniken, 1997, S. 22.

    Google Scholar 

  33. Vgl. Gabriel, Gluchowski: Modellierungstechniken, 1997, S. 22.

    Google Scholar 

  34. „The basic point of object orientation is that, because we think about objects in the real world, we design Systems in terms of objects.“ http://www.symbian.com/, Symbian developers library; ähnlich bereits Teorey et al: ER Model, 1989, dort direkt bzgl. der in Teil III dieser Arbeit diskutierten Abstraktionskonzepte.

    Google Scholar 

  35. Erstellt werden diese Modellfragmente mit Graphviz, einer Open Source Graphen-Visualisierungs-Software von AT&T. Aus den Einträgen des Glossars bzw. der Viewpoints lassen sich mittels eines Skripts Graphenbeschreibungsdateien erzeugen, die von Graphviz als Bilddatei ausgegeben werden. Vgl. zu Graphviz: Ganser, North: Software Engineering, 2000; sowie die Seiten des Projekts im Internet http://www.research.att.com/sw/tools/graphviz/bzw. http://www.graphviz.org.

    Google Scholar 

  36. Vgl. Chung, Nixon: Non-Functional Requirements, 1995; Mylopoulos: Information Modeling, 1998; Mylopoulos et al.: Requirements Analysis, 1999; Cysneiros, Leite: Non-Functional Requirements, 2001.

    Google Scholar 

  37. Ihren Ursprung scheinen Merkmalmodelle (Featuremodels) im sog. „Domain Engineering“ zu haben. Besondere Verbreitung haben sie in den letzten Jahren im Bereich der Softwareproduktlinien gefunden. Vgl. bspw. Kang et al.: FODA, 1990; Kang et al.: FORM, 1998; Czarnecki: Generative Programming, 1998, S. 89 ff.; Eisenecker, Schilling: Merkmalmodellierung, 2004; als der erste Ansatz im Bereich der Featuremodellierung wird gemeinhin FODA angesehen.

    Google Scholar 

  38. Vgl. Riebisch: Feature Models, 2003, S. 69; Riebisch: Merkmalmodelle, 2004.

    Google Scholar 

  39. Eisenecker, Schilling: Merkmalmodellierung, 2004, S. 157.

    Google Scholar 

  40. Vgl. hierzu Riebisch: Merkmalmodelle, 2004.

    Google Scholar 

  41. Kang et al.: FORM, 1998, S. 152.

    Google Scholar 

  42. Zu einer Analyse verschiedener Ansätze vgl. Riebisch: Feature Models, 2003.

    Google Scholar 

  43. In vielen Notationen wird zwischen optionalen und vorgeschriebenen Merkmalen unterschieden (bspw. bei Kang et al.: FORM, 1998, S. 152; Kang et al.: FODA, 1990, S. 35). Riebisch schlägt vor, die Beziehungen mit Kardinalitäten zu kennzeichnen (Riebisch: Feature Models, 2003).

    Google Scholar 

  44. Watson, Frolick: Information Requirements, 1993, S. 266; ebenso: Wetherbe: Information Requirements, 1991, S. 52 u. 57 f.

    Google Scholar 

  45. Vgl. bspw. Hippner et al.: Customer Relationship Management, 2002, S. 13 f.

    Google Scholar 

  46. Vgl. Leite, Freeman: Viewpoint Resolution, 1991; Leite: Viewpoint Analysis, 1989.

    Google Scholar 

  47. Easterbrook: Elicitation, 1991, S. 10.

    Google Scholar 

  48. Easterbrook: Elicitation, 1991, S. 10; Easterbrook, Nuseibeh: Inconsistency Management, 1996.

    Google Scholar 

  49. Easterbrook, Nuseibeh: Inconsistency Management, 1996; Nuseibeh et al.: Inconsistency, 2001, S. 172.

    Google Scholar 

  50. Vgl. Nissen: Separierung, 1997, S. 1 f.; Sommerville, Sawyer: Viewpoints, 1997, S. 109; Nuseibeh et al: Inconsistency, 2001; Easterbrook, Nuseibeh: Inconsistency Management, 1996.

    Google Scholar 

  51. Vgl. Nuseibeh et al: Inconsistency, 2001, S. 172 f.

    Google Scholar 

  52. Vgl. Finkelstein et al: Inconsistency Handling, 1994, S. 572 ff.; Easterbrook, Nuseibeh: Inconsistency Management, 1996, S. 4; Nuseibeh et al: Inconsistency, 2001, S. 174 f.

    Google Scholar 

  53. Vgl. Richards: Requirements Elicitation, 2000, S. 6; Nuseibeh et al.: Multiple Views, 1994, S. 5.

    Google Scholar 

  54. Vgl. Easterbrook, Nuseibeh: Inconsistency Management, 1996, S. 4 f.; Nuseibeh et al: Inconsistency, 2001, S. 174 f.

    Google Scholar 

  55. Vgl. Sommerville, Sawyer: Viewpoints, 1997, S. 109 u. 122.

    Google Scholar 

  56. Vgl. Kotonya: Requirements Specification, 1999, S. 128 f.; Sommerville, Sawyer: Viewpoints, 1997, S. 113 f. u. 125; für die unten thematisierten Schemaintegration ebenso Batini et al: Schema Integration, 1986, S. 337.

    Google Scholar 

  57. Vgl. Finkelstein et al.: Inconsistency Handling, 1994; Easterbrook, Nuseibeh: Inconsistency Management, 1996. Die hierbei vorgesehene Formalisierung der Viewpoint-Anforderungen bspw. mittels Prädikatenlogik sowie die notwendige Formulierung von Konsistenzregeln stellen nach Ansicht des Verfassers einen nicht zu rechtfertigenden Aufwand dar. Darüber hinaus erfolgt dadurch eine Formulierung der Anforderungen in einer für die Stakeholder kaum verständlichen Sprache, sodass das erstellte konzeptionelle Modell die Anforderungen, die aus der pragmatischen Funktion der Sprache folgen, nicht erfüllen kann.

    Google Scholar 

  58. Vgl. Goeken: Anforderungsmanagement, 2005, S. 178 ff.

    Google Scholar 

  59. Batini et al.: Database, 1992, S. 119; vgl. auch Pernul, Unland: Datenbanken, 2003, S. 120 f.; Lehner: Data-Warehouse-Systeme, 2003, S.124 ff.

    Google Scholar 

  60. Batini et al.: Schema Integration, 1986, S. 334; Rauh, Stickel: Datenmodellierung, 1997, S. 325.

    Google Scholar 

  61. Zu Übersichten über Verfahren der Schemaintegration vgl. Conrad: Schemaintegration, 2002, S. 105 ff.; Batini et al.: Schema Integration, 1986.

    Google Scholar 

  62. Vgl. Parent, Spaccapietra: Database Integration, 1998, S. 171; Lehner: Data-Warehouse-Systeme, 2003, S.126 f.; Batini et al.: Schema Integration, 1986, S. 337.

    Google Scholar 

  63. Vgl. Rauh, Stickel: Datenmodellierung, 1997, S. 324; Pernul, Unland: Datenbanken, 2003; Batini et al.: Schema Integration, 1986, S. 334.

    Google Scholar 

  64. Vgl. Pernul, Unland: Datenbanken, 2003, S. 121; Lehner: Data-Warehouse-Systeme, 2003, S. 127 f.; Rauh, Stickel: Datenmodellierung, 1997, S. 323; Batini et al: Schema Integration, 1986, S. 343.

    Google Scholar 

  65. Spaccapietra et al.: Independent Assertions, 1992; Spaccapietra, Parent: View Integration, 1994; Parent, Spaccapietra: Database Integration, 1998, S. 170; vgl. ebenfalls Batini et al.: Schema Integration, 1986, S. 329 ff.; Conrad: Schemaintegration, 2002.

    Google Scholar 

  66. Conrad: Schemaintegration, 2002, S. 103.

    Google Scholar 

  67. Vgl. Spaccapietra et al.: Independent Assertions, 1992, S. 84 f. u. 86 ff.; Lehner: Data-Warehouse-Systeme, 2003, S. 126; Rauh, Stickel: Datenmodellierung, 1997, S. 325.

    Google Scholar 

  68. Die vorhandenen Regeln beziehen sich auf die Integration von Relationenmodellen und/oder Entity-Relationship-Modellen: vgl. Spaccapietra et al.: Independent Assertions, 1992; Spaccapietra, Parent: View Integration, 1994; Parent, Spaccapietra: Database Integration, 1998; Conrad: Schemaintegration, 2002, S. 106 f.; Lehner: Data-Warehouse-Systeme, 2003, S. 128.

    Google Scholar 

  69. Spaccapietra et al: Independent Assertions, 1992, S. 95.

    Google Scholar 

  70. Vgl. Conrad: Schemaintegration, 2002, S. 105.

    Google Scholar 

  71. Vgl. Spaccapietra et al.: Independent Assertions, 1992, S. 95.

    Google Scholar 

  72. Ebenfalls vernachlässigt werden Attribut-Korrespondenzen, da Attribute in der multidimensionalen Modellierung eine nur untergeordnete Rolle spielen. Zu dieser Art von Korrespondenzen vgl. Spaccapietra et al.: Independent Assertions, 1992, S. 101 f.; Conrad: Schemaintegration, 2002, S. 105 f.

    Google Scholar 

  73. Vgl. Spaccapietra et al.: Independent Assertions, 1992; Conrad: Schemaintegration, 2002.

    Google Scholar 

  74. Dies entspricht im Wesentlichen der „Paths Integration Rule“ nach Spaccapietra, Parent: View Integration, 1994, S. 267 f.

    Google Scholar 

  75. Die Bildung eines parallelen Pfades entspricht sowohl der „Elements Integration Rule“ als auch der „Paths Integration Rule“ bei Spaccapietra/Parent (vgl. Spaccapietra, Parent: View Integration, 1994, S. 266 f. u. 267 f. sowie die dort angegebene Literatur). Eine anteilige Verrechnung, wie sie bei einer Heterarchie vorzunehmen ist, behandeln die Autoren nicht, da diese in operativen Datenbanken und im ERM nicht vorgesehen ist.

    Google Scholar 

  76. Vgl. Parent, Spaccapietra: Database Integration, 1998, S. 171.

    Google Scholar 

  77. Vgl. Kotonya: Requirements Specification, 1999, S. 128.

    Google Scholar 

  78. Vgl. Cysneiros et al.: Conceptual Models, 2001; Cysneiros, Leite: Non-Functional Requirements, 2001.

    Google Scholar 

  79. Vgl. Schienmann: Anforderungsmanagement, 2002, S. 45.

    Google Scholar 

  80. Vgl. Melchisedech: Spezifikationen, 2000, S. 35 ff.; Schienmann: Anforderungsmanagement, 2002, S. 259 ff.; Wiegers: Software Requirements, 1999, S. 233 ff. u. 249 ff.

    Google Scholar 

  81. Vgl. Sommerville, Sawyer: Requirements Engineering, 1997, S. 285 und 212.

    Google Scholar 

  82. Vgl. Browne, Rogich: Requirements Elicitation, 2001; Stahlknecht, Hasenkamp: Wirtschaftsinformatik, 2005, S. 228 f.; Quigley, Debons: Interrogative Theory, 1999.

    Google Scholar 

  83. Vgl. Ortner: Konstruktionssprache, 1995; Ortner, Schienmann: Normsprachlicher Entwurf, 1996.

    Google Scholar 

  84. Vgl. Trujillo, Luján-Mora: ETL, 2003; Vassiliadis et al: ETL Processes, 2002.

    Google Scholar 

  85. Zu den Prinzipien „leichtgewichtiger Methoden“ (lightweight methods) vgl. z. B. Hasenkamp et al.: Extreme Programming, 2001, S. 5 ff.

    Google Scholar 

  86. Vgl. Zeh: Data Warehousing, 2003; Bauer, Günzel: Data-Warehouse-Systeme, 2004, S. 484 ff.; Bauer et al.: eGovernment, 2005; Ionas et al.: Communication Center, 2004; Goeken, Burmester: Business Intelligence, 2004; Strauch: Informationsbedarfsanalyse, 2002, S. 102 ff.

    Google Scholar 

  87. Vgl. Bauer et al.: eGovernment, 2005.

    Google Scholar 

  88. Vgl. für weitere Beispiele, die nicht die klassischen Bereiche betreffen: Zum einen ein Data-Warehouse-System für die Pharmaforschung, in dem Untersuchungsergebnisse u. a. nach Untersuchungsbedingungen klassifiziert werden. Zum anderen ein Data Warehouse, welches in einem internationalen Konzern lokal unterschiedliche Stücklisten verwaltet. Auch in diesen Fällen dürften das Terminologiemanagement und das Aufbauen von qualifizierenden Begriffsstrukturen durchaus problematisch sein, da bei verschiedenen Stakeholdern verschiedene Strukturen vorliegen (Zeh: Data Warehousing, 2003, S. 36). Ionas et al. berichten von dem Aufbau eines Data-Warehouse-Systems für ein medizinisches Callcenter und beschreiben die Dimensionsstrukturen, die neben Patientendaten bspw. Dienstleistungen, Notfallsituationen und Beschwerden gruppieren (Ionas et al.: Communication Center, 2004). Weitere Beispiele aus dem nichttraditionellen Einsatzgebiet von Data-Warehouse-Systemen finden sich bei Bauer, Günzel: Data-Warehouse-Systeme, 2004, S. 484 ff.

    Google Scholar 

  89. Das Metamodell des Relationenmodells besteht in seiner einfachsten Form aus zwei Entitätstypen (Tabelle und Spalte) sowie einem Beziehungstyp zwischen diesen (hat). Vgl. Blaschka: FIESTA, 1999, S. 90 f.; dort ebenfalls zu einem Metamodell, anhand dessen die Transformation zwischen konzeptionellen und logischen multidimensionalen Modellen erfolgen kann.

    Google Scholar 

  90. Vgl. hierzu bspw. Lehner: Data-Warehouse-Systeme, 2003, S. 98 ff.; Totok: OLAP, 2000, S. 93 f.

    Google Scholar 

  91. Vgl. zu einer kurzen Darstellung: Burmester, Goeken: Data-Warehouse-Systeme, 2005, S. 1433 ff.; diese lehnt sich im Wesentlichen an Vassiliadis et al. an (Vassiliadis et al: ETL Processes, 2002; Vassiliadis et al.: Logical Modeling, 2002; Vassiliadis et al.: Modeling ETL, 2002); zu einer alternativen, UML-basierten Modellierung vgl. Trujillo et al.: ETL, 2003.

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(2006). Aktivitäten, Techniken und Entwicklungsergebnisse in VODWE. In: Entwicklung von Data-Warehouse-Systemen. DUV. https://doi.org/10.1007/978-3-8350-9178-8_9

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