Ein Business Intelligence-System sammelt automatisiert Informationen aus verschiedenen, zumeist operativen und betrieblichen Informationssystemen. Die so extrahierten Daten werden anschlieend in der Regel fur strategische Managemententscheidungen aufbereitet und in geeigneter Form dem Management bzw. der jeweiligen Zielgruppe im Unternehmen zur Verfugung gestellt. Um Business Intelligence durchzufuhren ist ein Data Warehouse nicht zwingend notig, aber vorteilhaft. Ein Data Warehouse kann als Datenverwaltungssystem verstanden werden, das Kontrollmoglichkeiten bei Ablaufen in Unternehmen sowie Entscheidungshilfen fur die Fuhrungskrafte liefert. Die Erstellung und Nutzung solcher Systeme stellt jedoch noch keinen Erfolg sicher. Es kommt vielmehr auch auf eine durchdachte Strategie an. Dabei zeigt sich immer wieder, dass der Erfolg von Data Warehouse-Projekten mageblich vom Vorgehen im Projekt bestimmt ist. Voraussetzung fr die ingenieurmige Entwicklung eines Data Warehouses ist demnach die Verwendung eines geeigneten Vorgehensmodells, das eine nachvollziehbare und variierbare Steuerung des gesamten Entwicklungsprozesses garantieren soll. Jedem Vorgehensmodell sind Methoden fr die jeweiligen Aktivitten und untersttzende Softwarewerkzeuge zugeordnet. Vorgehensmodelle stellen vorgegebene Rahmenwerke dar, die die (vor allem zeitliche) Abarbeitung der notwendigen Aktivitten systematisch beschreiben. Sie sind deshalb als wichtige Hilfsmittel zu betrachten, um die Erfolgswahrscheinlichkeit von IT-Projekten zu erhhen. Bei Einfhrung eines Data Warehouses bestehen jedoch ganz spezifische Aspekte und Besonderheiten, die durch das Vorgehensmodell bercksichtigt werden mssen. Fr die Implementierung eines Data Warehouses wird ein Vorgehensmodell bentigt, das quantitativen und qualitativen Managementansprchen gerecht wird und, im Rahmen der Business Intelligence, eine effektive und effiziente Nutzung garantieren soll. Von dieser Prmisse ausgehend wird ein Vorgehensmodell konzipiert, welches sich in besonderer Weise fr die Einfhrung eines Data Warehouses eignet. Dazu werden in diesem Buch zunchst die wichtigsten Begriffe erklrt. Neben der eigentlichen Definition wird jeweils auch auf die Bedeutung bzw. auf zugehrige Werkzeuge eingegangen. Danach werden grundlegende Vorgehensmodelle beschrieben. Dabei wird sich zeigen, dass keines der dargestellten Vorgehensmodelle grundstzlich ungeeignet ist, da sich jedes der Modelle in der Vergangenheit vielfach bewhrt hat. Dennoch ist es vom jeweiligen Projekt abhngig, welche grundlegende Vorgehensweise bevorzugt werden sollte. Die dargestellten Vorgehensmodelle werden anschlieend hinsichtlich einer Eignung fr die Einfhrung eines Data Warehouses kritisch betrachtet. Zudem werden die Besonderheiten dargestellt, die ein Data Warehouse beinhaltet. Ableitend von den bis hier erarbeiteten Ergebnissen werden dann Anforderungen definiert, die ein Vorgehensmodell fr die Einfhrung eines Data Warehouses erfllen sollte. Ein geeignetes Modell wird schlielich vorgeschlagen und beschrieben. Auerdem werden die zuvor festgelegten Anforderungen an das Modell berprft.
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