Unternehmensweites Datenmanagement: von der Datenbankadministration bis zum modernen Informationsmanagement
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| Format: | Buch |
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| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Braunschweig [u.a.]
Vieweg [u.a.]
1999
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| Ausgabe: | 2. Aufl. |
| Schriftenreihe: | Zielorientiertes Business computing
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|---|---|
| adam_text | Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis XIII
Abkürzungen XV
1 Einleitung 1
2 Strategische Informationsplanung 6
2.1 Einführung 6
2.2 Die Treiber 7
2.3 Prozess der strategischen Informationsplanung 11
2.4 Modelle und Architekturen 15
2.5 Informationsbedarfsanalyse und Strategieentwicklung 18
2.6 Kernaussagen zur Strategischen Informationsplanung 27
3 Datenmanagement eine Erfolgsposition im Unternehmen 28
3.1 Der Stellenwert der Informationen 28
3.2 Definitionen 30
3.3 Bewirtschaftung des Produktionsfaktors Information 31
3.4 Das Datenmanagement im Unternehmen 36
3.5 Kernaussagen zum Erfolgsbeitrag des Datenmanagements 43
4 Der Aufbau der Datenbankadministration 44
4.1 Der Übergang von der Dateiverarbeitung zum Datenbankbetrieb 45
4.2 Die Organisation der Datenbankadministration 54
4.3 Kernaussagen zur Datenbankadministration 63
5 DieUnternehmensdatenmodellierung 64
5.1 Die Ausgangslage 65
5.2 Das Ziel Datenintegration 67
5.3 Ansätze zur Erstellung einer Datenarchitektur 71
5.4 Das Erfolgsrezept zum Aufbau einer Datenarchitektur 77
5.5 Beispiel zum Prinzip Kem Datenmodell 83
5.6 Einsatz von Branchenmodellen und Standardsoftware 92
5.7 Unternehmensweite Datenarchitektur und Business Process Reengineering 93
5.8 Kernaussagen zur Unternehmensmodellierung 96
6 Die effiziente Nutzung der Informationsobjekte 97
6.1 Das Metadatenmanagement 98
6.2 Das Metadatenmanagement System 103
6.3 Die Integration von Metadaten 108
6.4 Das Vorgehen bei der Metadaten Integration 110
6.5 Der Nutzen des Metadatenmanagements 111
6.6 Die kritischen Erfolgsfaktoren 113
6.7 Kernaussagen zum Metadatenmanagement 116
XI
Inhaltsverzeichnis
7 Die erfolgreiche Datenmigration aus Altsystemen 117
7.1 Die Motivation 117
7.2 Die Analyse des Ist Systems eine Standortbestimmung 118
7.3 Der Entwurf des Zielsystems 123
7.4 Die Migrationsvarianten 127
7.5 Die Rolle eines Repositorysystems im Migrationsprozess 141
7.6 Ein möglicher Fahrplan für die Migration 142
7.7 Kemaussagen zur Datenmigration 145
8 Die erfolgreiche Organisation des Datenmanagements 146
8.1 Der Übergang zum Datenmanagement 146
8.2 Der Reifegrad des Datenmanagements eines Unternehmens 147
8.3 Die Bewertung des Reifegrades das Datenmanagement Assessment 176
8.4 Kernaussagen zur Datenmanagementorganisation 183
9 Data Warehousing strategisch betrachtet 184
9.1 Warum ist Data Warehousing heute so populär? 184
9.2 Was ist ein Data Warehouse ? 185
9.3 Die Prinzipien eines Data Warehouse 188
9.4 Eine idealtypische DW Architektur 191
9.5 Die Data Warehouse Technologie 195
9.6 Die Datenarchitektur im Data Warehouse 197
9.7 Die kritischen Erfolgsfaktoren 201
9.8 Der Operational Data Store 217
9.9 Die strategischen Dimensionen des Data Warehousing 219
9.10 Kernaussagen zum Data Warehouse 223
10 Vom Daten zum Informationsmanagement 224
10.1 Der Übergang zum modernen Informationsmanagement 224
10.2 Data Mining 225
10.3 Die Entwicklung eines Datenqualitäts Managements 229
10.4 Leistungskontrolle des Datenmanagements 231
10.5 Entwicklungstrends für das Datenmanagement 233
10.6 Kemaussagen zum Informationsmanagement 241
A Anhang 242
A1 Darstellung eines Entity Relationship Modells 242
A2 Funktionsbeschreibungen des Datenmanagements 245
Glossar 250
Literaturverzeichnis 255
Kurzbiographien der Autoren 257
Index 259
XII
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1 1: Entwicklungsstufen in der Informationsverarbeitung aus der Sicht der Daten 2
Abbildung 1 2: Die treibenden Faktoren der Entwicklung 3
Abbildung 2 1: Treiber für die Entwicklung des Datenmanagements 6
Abbildung 2 2: Entwicklung der Datenhaltung und Datenzugriffe 8
Abbildung 2 3: 4 Schritte der strategischen Informationsplanung 11
Abbildung 2 4: Die Beeinflussung von Technologie und Geschäftssphäre Quelle: in Anlehnung an Krcmar 1997 13
Abbildung 2 5: System Unternehmung 15
Abbildung 2 6: The Enterprise Architecture Framework 17
Abbildung 2 7: Die vier Phasen der Strategieentwicklung 19
Abbildung 2 8: Geschäftsprozess Architektur 22
Abbildung 2 9: Anwendungssystemarchitektur eines Finanzinstitutes 24
Abbildung 2 10: Technische Architektur 25
Abbildung 3 1: Information als betriebliche Ressource 28
Abbildung 3 2: Begriffshierarchie. Quelle: In Anlehnung an Rehäuser/Krcmar (1996) 30
Abbildung 3 3: Leistungerstellungsprozess und Produktionsfaktoren 32
Abbildung 3 4: Informationsbedarf, angebot und nachfrage. Quelle: Picot (1998) 34
Abbildung 3 5: Informationsverarbeitung 35
Abbildung 4 1: Übergang vom isolierten Anwendungsbetrieb zum Datenbankbetrieb 44
Abbildung 4 2: DBMS Architektur nach ANSI/SPARC 47
Abbildung 4 3: Anzahl von VLDB in den grössten Unternehmungen 51
Abbildung 44: Sinkendes Risiko bei steigendem Integrationsgrad der DBA Arbeitsumgebung 60
Abbildung 5 1: Übergang zur Datenstandardisierung 64
Abbildung 5 2: Produkt orientierte Bankorganisation 65
Abbildung 5 3: Wechsel zur künden und prozess orientierten Bankorganisation 67
Abbildung 54: Gleiches Verständnis vom Geschäft auf allen Ebenen 70
Abbildung 5 5: Abstraktionsebenen von DatBnmodellen im Unternehmen 72
Abbildung 5 6: Wesentliche Schritte beim Aufbau einer untemehmensweiten Datenarchitektur 81
Abbildung 5 7: Erforderliche Rollen im Projektteam 83
Abbildung 5 8: Beispiel Untemehmens Datenmodell einer Bank 85
Abbildung 5 9: Beispiel Bearbeitung Vertrag und Geschäftsfall 86
Abbildung 5 10: Kapselung der zentralen Datenbanken 89
Abbildung 5 11: Erweiterung des Kem Datenmodells 91
Abbildung 6 1: Metadatenmanagement; ein Schritt zur Datenstandardisierung 97
Abbildung 6 2: Daten, Modelle und Metamodelle 99
Abbildung 6 3: Metadaten zur Datenintegration 100
Abbildung 64: Ein Metadaten Management System 103
Abbildung 6 5: Das Repositorysystem 106
Abbildung 6 6: Aktive und passive Metadatenverwaltungs Systeme 107
Abbildung 7 1: Mögliche Verteilungsmodelle 125
Abbildung 7 2: Mögliche zukünftige Systemarchitektur 126
Abbildung 7 3: Datenmigration 128
Abbildung 74: Datenmigration und Programmkonversion 129
Abbildung 7 5: Transformation SQL Zugriffe 131
Abbildung 7 6: Zugriff auf relationale Datenbestände aus bestehenden Anwendungen 133
Abbildung 7 7: Datenpropagierung und Koexistenz Phase 1 137
Abbildung 7 8: Datenpropagierung und Koexistenz Phase 2 137
Abbildung 7 9: Datenpropagierung und Koexistenz Phase 3 138
Abbildung 8 1: Übergang zum Datenmanagement 146
Abbildung 8 2: Phasen im Lebenszyklus von Daten und Informationen 154
Abbildung 8 3: Schematische Ablauforganisation im Datenmanagement 155
Abbildung 84: Beispielhafte Aufbauorganisation Datenbankadministration 157
XIII
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 8 5: Beispielhafte Aufbauorganisatkxi Datenarchitektur 159
Abbildung 8 6: Beispielhafte Aufbauorganisation Datenmanagement 159
Abbildung 8 7: Organisation und Informationsflüsse 174
Abbildung 8 8: Untemehmens Beispiel: Datenmanagement Aufbauorganisation 178
Abbildung 9 1: Architektur von Analysesystemen ohne zentrale Komponente 187
Abbildung 9 2: Architektur von Analysesystemen mit zentraler Komponente 187
Abbildung 9 3: Verschiedene Daten für verschiedene Anwendungen 188
Abbildung 94: Data Warehousing System 192
Abbildung 9 5: Daten und Metadaten Integration im Warehousing System 196
Abbildung 9 6: Abbildung von Dimensionen in einem Star Schema Datenmodell 200
Abbildung 9 7: Transformation des UDM in ein Dimensionenmodell 200
Abbildung 9 8: Top Down Ansatz 203
Abbildung 9 9: Bottom Up Ansatz 203
Abbildung 9 10: Gemischter Ansatz 204
Abbildung 9 11: Iteratives Vorgehen 207
Abbildung 9 12: Management des Wachstums 209
Abbildung 9 13: Dimenskxialität des Denkens: punktbezogenes Denken 221
Abbildung 9 14: Dimensionalität des Denkens: raumbezogenes Denken 221
Abbildung 10 1: Übergang zum Informationsmanagement 224
Abbildung 10 2: Die Wertschöpfungskette von Daten zu Entscheidungen 225
Abbildung 10 3: Der iterative Data Mining Prozess 227
Abbildung 10 4: Datenqualitäts prozess 229
Abbildung 10 5: Eine Ziehierarchie für das Datenmanagement 232
Abbildung 10 6: Verteiltes Datenmanagement in grossen Unternehmen 237
Abbildung 10 7: Lebende und lernende Organisation 238
Abbildung 10 8: Wissensmanagement 240
Abbildung A 1: Beispiel Datenmodell 244
XIV
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