Das Data Warehouse-Konzept: Architektur — Datenmodelle — Anwendungen Mit Erfahrungsberichten PDF
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Mucksch / Behme . Das Data Warehouse-Konzept Harry Mucksch / Wolfgang Behme (Hrsg.) Das Data Warehouse Konzept Architektur - Datenmodelle - Anwendungen Mit Erfahrungsberichten 3., iiberarbeitete Auflage Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH Dr. Harry Mucksch ist Geschaftsfiihrer der Servicezentrum INFOKOM GmbH in Papenburg. Dr. Wolfgang Behme ist Projektleiter im debis Systemhaus, Geschaftsstelle Ftihrungs informationssysteme, in Dtisseldorf. Die Deutsche Bibliothek -CIP-Einheitsaufnahme Das Data Warehouse-Konzept : Architektur - Datenmodelle - Anwendungen ; mit Erfahrungsberichten / Harry Mucksch / Wolfgang Behme (Hrsg.). -3., iiberarb. Aufl. -Wiesbaden : Gabler, 1998 ISBN 978-3-409-32216-4 ISBN 978-3-322-99372-4 (eBook) DOI 10.1007/978-3-322-99372-4 1. Auflage 1996 2. Auflage 1997 3. Auflage 1998 Alle Rechte vorbehalten. © Springer Fachmedien Wiesbaden 1998 Urspriinglich erschienen bei Betriebswirtschaftlicher Verlag Dr. Th. Gabler GmbH, Wiesbaden, 1998 Lektorat: Barbara Roscher / Annegret Heckmann Das Werk einschlieBlich aller seiner Teile ist urheberrechtlich geschiitzt. Jede Verwertung auBerhalb der engen Grenzen des Urheberrechtsgesetzes ist ohne Zustimmung des Verlages unzulăssig und stratbar. Das gilt insbesondere fUr Vervielfaltigungen, Ubersetzungen, Mikroverfilmungen und die Einspeiche rung und Verarbeitung in elektronischen Systemen. http://www.gabler-online.de H5chste inhaltliche und technische Qualităt unserer Produkte ist unser Zi el. Bei der Produktion und Auslieferung unserer Biicher wollen wir die Umwelt schonen: Dieses Buch ist auf săurefreiem und chlorfrei gebleichtem Papier gedruckt. Die Wiedergabe von Gebrauchsnamen, Handelsnamen, Warenbezeichnungen usw. in diesem Werk berechtigt auch ohne besondere Kennzeichnung nicht zu der Annahme, daB solche Namen im Sinne der Warenzeichen-und Markenschutz-Gesetzgebung als frei zu betrachten wăren und daher von jedermann benutzt werden diirften. v Geleitwort Jedes Untemehmen verfiigt heute zwar iiber riesige DatenbesHinde, der Erfolg am Markt wird sich jedoch nur dann einstellen und festigen, wenn es dem Untemehmen gelingt, aus den vorhandenen Datenmengen entscheidungsrelevante Informationen zu gewinnen. Das betrifft sowohl die Kosten- als auch die Marktseite. Immer wieder untemommene Anlaufe, diesem Ziel naher zu kommen, zeigen, wie wiin schenswert den Untemehmen eine (Re-)Vitalisierung ihrer DatenfriedhOfe erscheint. Lange Jahre der Entwicklung und auch der MiBerfolge kennzeichnen den Weg der Managementunterstiitzungssysteme, deren primares Ziel es heute ist, Informationen kundenfokussiert aufzubereiten und damit Marketing und Geschaftsfiihrung gezielte Entscheidungsunterstiitzung zu ermoglichen. Ohne eine gut organisierte Datenbasis zur Losung heutiger und kiinftiger Informationsbediirfnisse niitzen auch die besten Aus wertungs-Tools nichts. Das Data Warehouse-Konzept verspricht hier Abhilfe zu schaffe n. Es existiert nach wie vor eine gewisse Unsicherheit, was ein Data Warehouse eigentlich ist. Das es mehr ist als ein Set von Tools, wie mancher Anbieter von Softwareprodukten es sehen, ist inzwischen hinreichend bekannt. Der Verkauf einer kleinen OLAP-Daten bank ist ebenso wenig ein Data Warehouse, wie eine mehrere Terabyte groBe Datenbank allein durch ihre GroBe eines darstellt. Ein Data Warehouse ist weder eine Datenbank noch ein Auswertungstool. Es ist be stimmt auch keine Wunderwaffe gegen aile Probleme von DV-Managem. Doch es bringt einen kleinen, nicht zu verachtenden Vorteil: Eine Ordnung in die Menge von Daten und Informationen - zumindest in einem Teil eines Unternehmens. Vielleicht - eines Tages - sogar des gesamten Untemehmens. Und es ist mehr eine Konzeption denn eine Technologie. Es stellt einen weiteren Konkretisierungsschritt auf dem Weg dar, die Information zu dem Produktionsfaktor eines Untemehmens zu machen. Informationen einzusetzen zur Wettbewerbsdifferenzierung und zur Kostenoptimierung, aus Informa tionen einen Vorteil am Markt zu erzielen - das ist ohne ein Data Warehouse-Konzept nicht denkbar. VI Geleitwort Wer es einmal erleben durfie, wie Untemehmen eine nie zuvor dagewesene Kosten transparenz geschaffen haben, oder, wie Untemehmen ihre Kunden ganz bewuBt "kennenge1emt" und zie1gerichtet marketingseitig bedienen konnten, der allein kann - meiner Meinung nach - wirklich empfinden, was mit einem Data Warehouse und den von ihm gespeisten Applikationen bewirkt werden kann. In einer Welt der Information und Kommunikation beschaftigt sich die Informatik noch zuviel ausschlieBlich mit der Lasung der operativen Basisaufgaben. Data Warehousing ist ein Konzept, das die Zukunft bewaltigen hilft und das mit Informationen, einem untemehmenseigenen Gut, umzugehen hilft. Was niitzen kreative Controller und Manager, was niitzen einfallsreiche Marketingprofis, wenn ihnen die Basis fehlt, ihren Intentionen freien Lauflassen zu kannen, indem sie Hypothesen systemseitig bestatigen oder verwerfen lassen kannen? Dieses Buch solI he1fen, im Wirrwarr von Begriffen sowohl seitens der Wissenschaft als auch in der Praxis, Klarheit zu schaffen, damit der Leser sich se1bst ein realistisches Bild von einem Schlagwort machen kann, hinter dem weit mehr steckt, als "Alter Wein in neuen Schlauchen". Ich wiinsche diesem Buch, das ein rundes Bild urn einen Begriff herum bietet, wiederum vie1 Erfolg und weite Verbreitung. Und mage jeder Leser - der Wissenschaftler wie der Praktiker - die Anregungen und Erfahrungen fUr sich selbst nutzbringend aufgreifen. Gerd Quittenbaum Mitglied der Geschliftsfiihrung debis Systemhaus Dienstleistungen GmbH VII Vorwort der Herausgeber Das Data Warehouse-Konzept hat sich nicht als "Alter Wein in neuen Schlauchen" sondem vielmehr als ein realisierbarer und effizienter Ansatz zur Verbesserung der untemehmensweiten Infonnationsversorgung herausgestellt. Nachdem sowohl die 1. als auch die 2. Auflage unseres Buches zum Data Warehouse-Konzept nach nur wenigen Monaten vergriffen war, prasentieren wir mit der vorliegenden 3. Auflage lediglich eine korrigierte Version des Autorenbandes. Eine vollstandige Oberarbeitung und Erganzung dieses Buches war in der Kiirze der zur VerfUgung stehenden Zeit und den Kapazitatsrestriktionen der einzelnen Autoren nicht maglich. Der vorliegende Autorenband ist in acht -uns sinnvoll erscheinende -Teile gegliedert: 1m ersten Teil werden wieder die grundlegenden Aspekte des Data Warehouse-Kon zeptes vorgestellt. Die Beitrage in Teil 2 behandeln Fragen der semantischen Modellie rung mehrdimensionaler Daten und beleuchten kritisch die Eignung relationaler, erwei tert-relationaler, multidimensionaler und objektorientierter Datenmodelle fUr Data Warehouses. In Teil 3 werden dann zwei wesentliche Komponenten eines Data Ware houses - die Datenextraktions- und -transfonnationsprograrnme sowie das Meta-Daten verwaltungssystem - diskutiert, gefolgt von 3 Beitragen, die Aspekte und Besonder heiten bei der Entwicklung einer untemehmensweiten Infonnationsversorgung (Teil 4) ansprechen. Zwei neuere, modeme Analyse-Techniken - OLAP und das Data Mining - werden in Teil 5 vorgestellt. Die Teile 6 und 7 dieses Buches geben anschlieBend einen Uberblick iiber Data Ware house-Anwendungen in unterschiedlichen Bereichen und Branchen, bzw. enthalten Er fahrungsberichte von konkreten, teilweise bereits abgeschlossenen Data Warehouse Projekten. Den AbschluB (Teil 8) bildet wieder die umfangreiche Beschreibung des Strategischen Infonnationssystems SIS der Stadt Kaln. VIII Vorwort der Herausgeber Auch bei diesem Buch haben eine Vie1zahl von Personen zu seiner Fertigstellung mit beigetragen. Unser herzlicher Dank gilt in erster Linie den Autoren, die - trotz Ihres dynamischen Tagesgeschiiftes - wieder Zeit fiir die engagierte Erarbeitung ihrer Beitriige gefunden haben. Danken mochten wir dem Gabler Verlag und hier vor allem Frau Annegret Heckmann fiir die gute Zusammenarbeit und die schnelle Drucklegung. Harry Mucksch und Wolfgang Behme IX Inhaltsverzeichnis Geleitwort ......................................................................................................................... V Vorwort der Herausgeber .............................................................................................. VII Autorenverzeichnis ....................................................................................................... XIII Grundlagen Die Notwendigkeit einer entscheidungsorientierten Infonnationsversorgung Wolfgang Behme, Harry Mucksch ..................................................................................... 3 Das Data Warehouse-Konzept als Basis einer unternehmensweiten Infonnationslogistik Harry Mucksch, Wolfgang Behme ................................................................................... 33 Datenschutz im Data Warehouse Johann Bizer .................................................................................................................. 101 Data Warehousing und Data Mining -Marktiibersicht und Trends Wolfgang Martin ........................................................................................................... 125 Datenmodellierung und -speicherung Multidimensionale Datenstrukturen - Modellierung, Strukturkomponenten, Implementierungsaspekte Jan Holthuis .................................................................................................................. 143 x Inhaltsverzeichnis Die Eignung relationaler und erweitert relationaler Datenmodelle fur das Data Warehouse Manfred Gartner ........................................................................................................... 195 Objektorientierte Datenbanksysteme fur den Einsatz im Data Warehouse-Konzept Thomas Ohlendorf ........................................................................................................ 219 Ausgewahlte Komponenten eines Data Warehouses Transformationsprogramme und Extraktionsprozesse entscheidungsrelevanter Basisdaten Joachim Kirchner .......................................................................................................... 245 Meta-Daten fur Data Marts und Data Warehouses John-Harry Wieken ....................................................................................................... 275 Entwicklungen von Data Warehouses Vorgehensmodell zur Entwicklung einer Data Warehouse-L6sung Wolf-Rudiger Hansen ................................................................................................... 319 Projektmanagement und -controlling von Data Warehouse-Projekten Christian-Ulrich Futing ............................................................................................... 337 Qualitiitsmanagement in Data Warehouse-Projekten - Methoden und Verfahren fur die Projektpraxis Werner Conrad ............................................................................................................. 359 Inhaltsverzeichnis XI Moderne Analysetechniken On-Line Analytical Processing (OLAP) Peter Chamoni. Peter Gluchowski ............................................................................... 401 Data Mining Nicolas Bissantz. Jurgen Hagedorn. Peter Mertens .................................................... 445 AusgewahIte Anwendungsbereiche Das Data Warehouse als Bestandteil eines Database Marketing-Systems Ronald Mentzl. Cornelia Ludwig ................................................................................. 477 Einsatzmoglichkeiten des Data Warehousing in der deutschen Telekommunikationsbranche Marcus Neckenig .......................................................................................................... 491 Integration von Data Warehouse-Komponenten in verteilte elektronische Dienstemiirkte Winfried Lamersdorf, Michael Merz ............................................................................ 507 Erfahrungsberichte Das Data W arehouse-Konzept - Basis erfolgreicher Managementunterstiitzung bei BAYER Bernd-Ulrich Kaiser ...................................................................................................... 535 Erfahrungen beim Aufbau eines Data Warehouses im Controlling Andreas Exner ............................................................................................................... 555
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