Heutzutage werden die Business Analyse Technologien in der ganzen Welt als einer der viel versprechenden Bereiche des IT-Marktes betrachtet. Die Entwicklung von analytischen Systemen sind in allen Geschäftsprozessen integriert die ein direkten oder indirekten Einfluss auf die Leistung des Unternehmens haben, stärkt Wettbewerbsvorteile des Business auf dem schnell wachsenden Markt.
Inhaltsverzeichnis
- 1. Einleitung
- 2. Grundlagen des Data Warehousing
- 2.1 Management Support Systeme
- 2.2 Daten, Information und Wissen
- 2.3 Data Warehouse - Konzept
- 2.3.1 Definition und Einordnung
- 2.3.2 Anforderungen an ein Data-Warehouse-System
- 2.4 Architektur eines Data Warehouse
- 2.5 Phasen des ETL-Prozess
- 2.6 On-Line Analytical Processing (OLAP)
- 2.6.1 Definition OLAP
- 2.6.2 OLAP Architektur und Anforderung an System
- 2.6.3 Einsatzbereiche für OLAP-Systeme
- 2.7 Data Mining
- 2.7.1 Konzept und Definition Data Mining
- 3. Betriebswirtschaftliche Bedeutung von Data Warehouse
- 3.1 Einsatzbereiche von Data Warehouse
- 3.2 Wirtschaftlichkeitsüberlegungen beim Aufbau und Einsatz
- 3.3 Strategische Bedeutung: Vorteile und Nachteile
- 3.4 Sicherheitsziele bei der Nutzung von Data Warehouse Systemen
- 4. Zusammenfassung und Ausblick
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Arbeit befasst sich mit Data Warehouses, ihren Grundlagen und ihrer betriebswirtschaftlichen Bedeutung. Ziel ist es, ein umfassendes Verständnis für die Konzeption, Architektur und den Einsatz von Data Warehouses zu vermitteln. Die Arbeit beleuchtet die Vorteile und Herausforderungen im Zusammenhang mit der Implementierung und Nutzung solcher Systeme.
- Grundlagen des Data Warehousing und verwandter Konzepte (Management Support Systeme, OLAP, Data Mining)
- Architektur und Funktionsweise von Data Warehouses
- Betriebswirtschaftliche Bedeutung und Einsatzmöglichkeiten von Data Warehouses
- Wirtschaftlichkeitsaspekte und strategische Implikationen
- Sicherheitsaspekte im Kontext von Data Warehouse-Systemen
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Die Einleitung führt in die Thematik der Business-Analyse-Technologien und deren Bedeutung im Kontext des wachsenden IT-Marktes ein. Sie hebt die zunehmende Relevanz analytischer Systeme für Unternehmen hervor und unterstreicht die Rolle von Information in der Unternehmensführung. Es wird der Unterschied zwischen normalen Datenbanken und Data Warehouses für die langfristige Entscheidungsunterstützung herausgestellt. Die Arbeit kündigt die detaillierte Betrachtung der Definition, Architektur und Funktionen von Data Warehouses an.
2. Grundlagen des Data Warehousing: Dieses Kapitel legt die Grundlagen für das Verständnis von Data Warehouses. Es beginnt mit der Darstellung von Management Support Systemen (MSS), einschließlich Management Information Systems (MIS) und Executive Information Systems (EIS), und ihren Limitationen. Die Kapitel erläutert die Konzepte von Daten, Information und Wissen und definiert Data Warehouses, ihre Anforderungen an ein System, und ihre Architektur. Es beschreibt den ETL-Prozess, OLAP (On-Line Analytical Processing) und Data Mining, sowie deren Konzepte und Anwendungsbereiche. Die Kapitel stellt die verschiedenen Arten von OLAP-Systemen (R-OLAP, M-OLAP, H-OLAP) vor. Es bietet eine umfassende Einführung in die Kernkonzepte des Data Warehousing.
3. Betriebswirtschaftliche Bedeutung von Data Warehouse: Dieses Kapitel konzentriert sich auf die betriebswirtschaftliche Relevanz von Data Warehouses. Es werden verschiedene Einsatzbereiche vorgestellt und die Wirtschaftlichkeitsüberlegungen beim Aufbau und Einsatz von Data Warehouse-Systemen diskutiert. Die strategische Bedeutung wird beleuchtet, wobei sowohl Vorteile als auch Nachteile im Detail erörtert werden. Ein wichtiger Aspekt dieses Kapitels ist die Betrachtung der Sicherheitsziele bei der Nutzung von Data Warehouse-Systemen. Es zeigt auf, wie Data Warehouses strategische Entscheidungen und die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen beeinflussen können.
Schlüsselwörter
Data Warehouse, Data Mining, OLAP, ETL-Prozess, Management Support Systeme, Business Intelligence, Entscheidungsfindung, Datenanalyse, Wettbewerbsvorteil, Informationsmanagement, Betriebswirtschaft.
Häufig gestellte Fragen zu "Data Warehousing: Grundlagen und betriebswirtschaftliche Bedeutung"
Was ist der Inhalt dieses Dokuments?
Dieses Dokument bietet einen umfassenden Überblick über Data Warehouses. Es beinhaltet ein Inhaltsverzeichnis, die Zielsetzung und Themenschwerpunkte, Zusammenfassungen der einzelnen Kapitel und eine Liste der Schlüsselwörter. Der Fokus liegt auf den Grundlagen des Data Warehousing, der Architektur, den betriebswirtschaftlichen Implikationen und den Sicherheitsaspekten solcher Systeme.
Welche Themen werden im Detail behandelt?
Die Arbeit behandelt folgende Kernbereiche: Grundlagen des Data Warehousing (inkl. Management Support Systeme, Daten, Information und Wissen, ETL-Prozess, OLAP und Data Mining), die Architektur eines Data Warehouse, die betriebswirtschaftliche Bedeutung von Data Warehouses (Einsatzbereiche, Wirtschaftlichkeitsüberlegungen, strategische Bedeutung, Sicherheitsaspekte) sowie eine Zusammenfassung und einen Ausblick.
Was sind die Zielsetzungen des Dokuments?
Ziel ist es, ein umfassendes Verständnis für die Konzeption, Architektur und den Einsatz von Data Warehouses zu vermitteln. Es sollen die Vorteile und Herausforderungen bei der Implementierung und Nutzung solcher Systeme beleuchtet werden.
Welche Schlüsselkonzepte werden erklärt?
Die Arbeit erklärt wichtige Konzepte wie Data Warehousing, Data Mining, OLAP, den ETL-Prozess, Management Support Systeme (MSS), verschiedene Arten von OLAP-Systemen (R-OLAP, M-OLAP, H-OLAP) und ihre Bedeutung für die Entscheidungsfindung in Unternehmen.
Welche Kapitel gibt es und worum geht es in jedem Kapitel?
Das Dokument ist in drei Hauptkapitel gegliedert: Kapitel 1 (Einleitung) führt in die Thematik ein und hebt die Bedeutung analytischer Systeme hervor. Kapitel 2 (Grundlagen des Data Warehousing) legt die Grundlagen für das Verständnis von Data Warehouses, inkl. der Architektur, des ETL-Prozesses, OLAP und Data Mining. Kapitel 3 (Betriebswirtschaftliche Bedeutung von Data Warehouse) konzentriert sich auf die wirtschaftliche Relevanz, Einsatzbereiche, Wirtschaftlichkeitsüberlegungen, strategische Bedeutung und Sicherheitsaspekte.
Welche betriebswirtschaftlichen Aspekte werden behandelt?
Der betriebswirtschaftliche Teil behandelt die Einsatzbereiche von Data Warehouses, die Wirtschaftlichkeitsüberlegungen beim Aufbau und Einsatz, die strategische Bedeutung (Vorteile und Nachteile) und die Sicherheitsaspekte bei der Nutzung solcher Systeme. Es wird gezeigt, wie Data Warehouses strategische Entscheidungen und die Wettbewerbsfähigkeit beeinflussen.
Welche Sicherheitsaspekte werden berücksichtigt?
Das Dokument adressiert die Sicherheitsziele bei der Nutzung von Data Warehouse-Systemen als wichtigen Aspekt der betriebswirtschaftlichen Bedeutung.
Für wen ist dieses Dokument relevant?
Dieses Dokument ist relevant für Studierende, Wissenschaftler und Praktiker, die sich mit Data Warehousing, Business Intelligence und Entscheidungsfindung in Unternehmen befassen.
Welche Schlüsselwörter beschreiben den Inhalt?
Schlüsselwörter sind: Data Warehouse, Data Mining, OLAP, ETL-Prozess, Management Support Systeme, Business Intelligence, Entscheidungsfindung, Datenanalyse, Wettbewerbsvorteil, Informationsmanagement, Betriebswirtschaft.
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- Zhandos Amantayev (Author), Maria Belyakova (Author), 2013, Data Warehouse. Definitionen, Architektur und Funktionen, Munich, GRIN Verlag, https://www.hausarbeiten.de/document/274453
