Data-Warehouse-Managementhandbuch: Konzepte, Software, Erfahrungen
Gespeichert in:
| Format: | Buch |
|---|---|
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Berlin [u.a.]
Springer
2001
|
| Schriftenreihe: | Roland-Berger-Reihe: Strategisches Management für Konsumgüterindustrie und -handel
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XXI, 326 S. Ill., graph. Darst. |
| ISBN: | 3540675612 |
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Teil 1: Grundlagen und Beitrag zur Lösung betriebswirtschaftlicher
Probleme 1
1 Grundlagen, Einsatzbereiche, Modelle
(Roland Holten, Thomas Rotthowe, Reinhard Schütte) 3
1.1 Geschäftsprozesse und Managementsichten 3
1.2 Data Warehouse als zentrale Architekturkomponente von
Informationssystemen 5
1.2.1 Data Warehouse: Datenbank für Managementinformationen 5
1.2.2 Data Warehouse als Architekturkomponente 7
1.3 Data Warehouse als Managementinformationsquelle 13
1.3.1 Informationsüberflutung vermeiden 13
1.3.2 Dimensionale Struktur der Managementsichten 15
1.3.3 Kennzahlenorientierung der Managementsichten 18
1.4 Vom Fachkonzept zur Implementierung Modelle des Data
Warehouses 19
Literaturverzeichnis 24
2 Ökonomische Beurteilung von Entwicklungsvorhaben im Umfeld des
Data Warehousing (Reinhard Jung, Robert Winter) 25
2.1 Einleitung 25
2.1.1 Modell der Applikationslandschaft 27
2.1.2 Entwicklungsvorhaben im Umfeld des Data Warehousing 30
2.1.3 Inhaltsüberblick 31
2.2 Anwendbarkeit traditioneller Bewertungsverfahren 32
2.3 Methodische und organisatorische Gestaltungsoptionen für eine
ökonomische Bewertung 33
2.3.1 Kostenschätzung 33
2.3.2 Nutzenschätzung 34
2.4 Zusammenfassung und Ausblick 35
Literaturverzeichnis 37
X Inhaltsverzeichnis
Teil 2: Betriebswirtschaftliche Konzepte und technische Realisierung 39
3 Betriebswirtschaftliche Herausforderungen durch Data Warehouse
Technologien (Roland Holten, Ralf Knackstedt, Jörg Becker) 41
3.1 Erfolgsfaktoren des Data Warehouse Managements 41
3.2 Data Warehousing und Unternehmensstrategien 42
3.2.1 Ein Rahmenkonzept 42
3.2.2 Operatives Management 43
3.2.3 Customer Relationship Management 46
3.2.4 Efficient Consumer Response und Category Management 48
3.2.5 Supply Chain Management 49
3.2.6 Balanced Scorecard 51
3.2.7 Informationsportale 53
3.3 Rechtliche Grenzen des strategischen Spielraums 54
3.4 Change und Projektmanagement 57
3.5 Fachkonzept Notation und Werkzeug 60
Literaturverzeichnis 63
4 Ein Überblick über die Umsetzung des Data Warehouse Konzepts aus
technischer Sicht (Stefan Eicker) 65
4.1 Die Entwicklung des technischen Sollkonzepts als Phase der
MIS Entwicklung 65
4.2 Zentrale, verteilte, virtuelle Haltung der Data Warehouse Daten 66
4.3 Multidimensionale versus relationale Datenhaltung 70
4.4 Entwurf des Data Warehouse Schemas 71
4.5 Konzeption und Realisierung der Datenaustauschschicht 72
4.6 Die Sicht des Data Warehouse Nutzers 76
Literaturverzeichnis 78
5 Vorgehensmodelle im Bereich Data Warehouse:
Das Evolutionary Data Warehouse Engineering (EDE)
(Bernd Keppel, Stefan Müllenbach, Markus Wölkhammer) 81
5.1 Einleitung 81
5.2 Vorgehensmodelle für Data Warehouse Projekte 81
5.2.1 Ziele und Aufgaben eines Data Warehouse Projektes 82
5.2.2 Lösungsverfahren für Data Warehouse Projekte 84
Inhaltsverzeichnis XI
5.3 Besonderheiten eines Data Warehouse Vorgehensmodells 88
5.4 Evolutionary Data Warehouse Engineering EDE 89
5.4.1 Gesamtkonzept EDE 90
5.4.2 Project Definition 95
5.4.3 Project Scoping 95
5.4.4 Evolutionary Data Warehouse Engineering 96
5.4.5 Project Controlling 97
5.4.6 Project Review and Continuous Improvement 98
5.5 Kritische Erfolgsfaktoren und Erfahrungen 98
5.5.1 Die Konstruktion einer einheitlichen Begriffswelt Glossar... 98
5.5.2 Zusammensetzung des Teams 99
5.5.3 Klar definierte Ziele 100
5.5.4 Vision einer Gesamtarchitektur 100
5.5.5 Strukturierte Vorgehensweise nach einem Vorgehensmodell 101
5.5.6 Kosten/Nutzen eines Data Warehouses 102
5.5.7 Granularität/Detailgrad 102
5.5.8 Etablierung einer festen Organisationseinheit 103
5.5.9 DatenqualitätAvolumina 103
5.5.10 Rückwirkungen auf operative Systeme/Prozesse 104
5.6 Ausblick 104
Literaturverzeichnis 105
6 Externe Daten als Achillesferse von Data Warehouse Projekten
Probleme und Lösungsansätze (Cai Fischer) 107
6.1 Das Grundproblem 107
6.2 Akzeptanz und Nutzungsbarrieren im Überblick 109
6.3 Unzulänglichkeiten in der Datenbasis 110
6.4 Probleme bei der Informationsaufbereitung 113
6.5 Externe Daten als Mittel zur Demontage von
Data Warehouse Projekten 115
6.6 Nicht nur die Technik, sondern auch der Mensch kann das Data
Warehouse zum Einsturz bringen 117
Literaturverzeichnis 118
XII Inhaltsverzeichnis
Teil 3: Ausgewählte Softwarelösungen 119
7 Marktüberblick Data Warehouse Werkzeuge
(Heiko Schinzer) 121
7.1 Der Data Warehouse Markt in Deutschland 121
7.2 Überfuhrung der Daten in ein Data Warehouse
durch ETL Werkzeuge 124
7.2.1 ETL Prozessschritte 125
7.2.2 Veränderungen auf dem ETL Werkzeugmarkt 126
7.2.3 ETL Funktionen im Überblick 128
7.2.4 Enterprise Application Integration (EAI) 129
7.3 Tools zur Modellierung und Speicherung der Daten 130
7.3.1 Anbindung an operative Back End Systeme 132
7.3.2 Aktualisierung der Datenbasis 133
7.4 Werkzeuge zur Analyse der Daten 135
7.4.1 Enterprise Integration Portals der Weg zum Knowledge
Management? 137
7.4.2 Balanced Scorecard Unternehmenserfolg auf einem Screen 138
7.4.3 Mehrdimensionale Unternehmensplanung 140
7.4.4 Business Intelligence Wegbereiter für die umfassende
Informationsversorgung 141
Literaturverzeichnis 142
8 Das Business Information Warehouse der SAP
(Harald Kothen, Josef Spannagel, Thomas Struzeck) 143
8.1 Einleitung 143
8.2 Business Information Warehouse Architektur und Komponenten.... 144
8.2.1 Einleitung 144
8.2.2 Quellsysteme 145
8.2.3 Business Information Warehouse Server 146
8.2.4 Frontend Tools 151
8.3 Business Content für Konsumgüterindustrie und Handel 154
8.4 Business Warehouse im Kontext integrierter Softwarelösungen 158
8.4.1 Integration BW mit mySAP.com 158
8.4.2 Integration in heterogene Systemlandschaften 160
8.5 Zusammenfassung und Ausblick 160
Inhaltsverzeichnis XIII
9 Die Data Warehouse Lösung von Oracle
(Peter Wittenborg, Jürgen Rother) 163
9.1 Vorbemerkungen 163
9.2 Die Herausforderung 163
9.3 Data Warehouse als Basis für zukunftsorientiertes
Wissensmanagement 165
9.4 Anforderungen an ein Data Warehouse 166
9.5 Architekturkonzepte 167
9.6 Datenhaltungsmanagement 169
9.6.1 Relationale Datenhaltung 169
9.6.2 Multidimensionale Datenhaltung 170
9.6.3 Hybride Datenhaltung mit Oracle 8i und Express 170
9.7 Technologien zur Datenbewirtschaftung 171
9.7.1 Der Extraktionsprozess 172
9.7.2 Die Transformation 172
9.7.3 Der Transport 172
9.7.4 Business Intelligence zur Informationsgewinnung 174
9.8 Profitabilitätssteigerung durch verbesserte Kundenbeziehungen 177
9.9 Data Mining Prozess 178
9.10 Strategisches Management: Balanced Scorecard 179
9.11 Fazit 180
10 Die Data Warehouse Lösung von NCR
(Hans Bertram) 183
10.1 Namhafte Kundenbasis 183
10.2 NCR Anwendungen, Services und Plattform Technologie 185
10.3 Applikationen und Partnerschaften 185
10.3.1 NCR retailDecisions (Business Intelligence) 186
10.3.2 SDG Demand Chain Management 189
10.3.3 PROMPT Automatische Disposition 189
10.3.4 PROMPT Category Management 190
10.3.5 MAPS Waren und Limitplanung 191
10.3.6 Customer Relationship Management 191
10.3.7 CERES IOS Kampagnenmanagement 192
10.3.8 RO Relationship Optimizer 193
10.3.9 RMS Loyalty Marketing 194
XIV Inhaltsverzeichnis
10.4 NCR Teradata Data Warehouse 195
10.4.1 Data Warehouse Architektur 195
10.4.2 Erfolgsfaktoren für wachsende Data Warehouse Systeme 196
10.4.3 Teradata Leistungsumfang 197
10.4.4 Parallelverarbeitung 198
10.4.5 Systemmanagement und Total Cost of Ownership 199
10.4.6 Datenbank Management Werkzeuge 199
10.4.7 Ladeprogramme 200
10.4.8 Datenauswertung 201
10.5 NCR WorldMark Server 202
10.6 NCR Professional Services 203
10.7 Nutzen des NCR Lösungsansatzes 205
10.7.1 Neue Fragen im wachsenden Wettbewerb 205
10.7.2 Maximale Flexibilität und Skalierbarkeit 206
11 Business Intelligence von IBM
(Kay Pirk, Volkhard Wolf) 207
11.1 Einführung 207
11.2 Business Intelligence: Einordnung und Bewertungskriterien 209
11.3 Die IBM Business Intelligence Architektur 210
11.3.1 Datenmanagement die Basis von Business Intelligence 212
11.3.2 Data Warehousing (DW) 216
11.3.3 Branchenlösungen 224
11.4 Einsatzfelder von IBM Lösungen zu Business Intelligence 228
11.4.1 Customer Relationship Management 229
11.4.2 Vertrieb/Handel/Verkaufsförderung 229
11.4.3 Supply Chain Management (Lieferketten Management) 230
11.4.4 Finanzmanagement 230
11.4.5 Betrugs und Risiko Management 231
11.4.6 Die Zukunft von Business Intelligence 231
11.5 Zusammenfassung 232
Literaturverzeichnis 233
Inhaltsverzeichnis XV
Teil 4: Erfahrungen aus Data Warehouse Realisierungen 235
12 Aufbau eines Data Warehouse Verbunds bei der Douglas Holding
(Claudia Bertram Kretzberg) 237
12.1 Einleitung 237
12.2 Data Warehouse: Basis eines Informationssystems 238
12.2.1 Die Situation von 1996 bis Anfang 1999 238
12.2.2 Die Grenzen 238
12.2.3 Die Entscheidung 239
12.2.4 Die Aufgabenteilung 241
12.2.5 Die Komponenten des Informationssystems 241
12.2.6 Die Anwendergruppen 244
12.2.7 Die Vorgehensweise 244
12.2.8 Die Produktauswahl 245
12.2.9 Die Ressourcen 246
12.3 Datenkonsistenz durch zentrale Datenbank 246
12.4 Konkrete Probleme und Erfahrungen bei der Umsetzung 249
12.4.1 Eindeutigkeit 249
12.4.2 Verdichtungstabellen 249
12.4.3 Hierarchieprobleme 250
12.4.4 Updatekennzeichen 251
12.4.5 Abverkaufsdatum versus Buchungsdatum 251
12.4.6 Problemfeld Bestände 251
12.4.7 Zuordnungsprobleme 251
12.4.8 Format und Definitionsprobleme 251
12.4.9 Probleme bei der Datenversorgung 252
12.4.10 Die Einfuhrungsphase 252
12.4.11 Produktfehler 252
12.5 Die Erfolge 253
12.6 Zusammenfassung und Ausblick 254
13 Realisierung eines integrativen Management Reportings
im SAP Business Warehouse (Simone Klein) 255
13.1 Einleitung 255
13.2 Das Konzept des Business Information Warehouses 255
13.3 Das Konzept der Balanced Scorecard 257
13.4 Integration der Balanced Scorecard in das SAP BW 258
13.5 Projektbericht 266
Literaturverzeichnis 268
XVI Inhaltsverzeichnis
14 Die Data Warehouse Lösung der Deutschen Post AG
(Christa Parteina, Hari S. Chakrovertty) 269
14.1 Einleitung 269
14.2 Das Projekt Data Warehouse P/E,1 270
14.2.1 Ausgangslage 270
14.2.2 Projektphasen 271
14.2.3 Business Nutzen des Data Warehouses 272
14.2.4 Data Warehouse Architekturplan 272
14.2.5 Wie ist die Datenhaltung organisiert? 273
14.2.6 Technologiekomponenten 273
14.3 Der Data Warehouse Ansatz am Beispiel des
Qualitätsmanagements P/E, 1 274
14.3.1 Ausgangslage 274
14.3.2 Qualitätskennzahlen Report zur Qualitätssteuerung 276
14.3.3 Umsetzung des Konzepts 279
14.3.4 Die Anwender 279
14.4 Ausblick 280
15 Integrationskomponenten als Leveragefaktor eines
Data Warehouse Projektes (Guido M. Schmitter) 283
15.1 Notwendigkeit zur Analyse 283
15.2 Geschäftsprozess Entscheidungsmodell: Wie konstruieren
wir einen Würfel? 283
15.3 Erforderliche Integrationskomponenten 285
15.3.1 Anwender, ihre Typologien und ihre Anforderungen 285
15.3.2 Zusammenführung unterschiedlicher Daten 286
15.3.3 Einbindung in die gegebene technische Infrastruktur 287
15.4 Hierarchiemanagement als zentraler Erfolgsfaktor 289
15.4.1 Die Suche nach dem kleinsten gemeinsamen Nenner 289
15.4.2 Inhalt und Technik müssen eng kooperieren 290
15.4.3 Hierarchien als Grundlage für detaillierte Analysen 291
15.5 Ausgewählte Erfolgsfaktoren des Projekts 292
15.5.1 Teambildung, Anforderungen identifizieren
und Partnersuche 293
15.5.2 Ist ein Data Warehouse wirklich ein Projekt? 294
15.6 Ausblick 295
Literaturverzeichnis 296
Inhaltsverzeichnis XVII
16 Case Study eines strategischen Konzepts einer E Business Plattform
(Andreas Kurz, Stefan Neundlinger) 297
16.1 Einleitung 297
16.2 Begriffliche Grundlagen ausgewählter IT Trends 297
16.2.1 Eine Klassifizierung Internet basierter Unternehmensauftritte297
16.2.2 Data Warehousing 299
16.2.3 Pro Aktive Informationsportale bzw. Internet Portale 301
16.2.4 Customer Relationship Management (CRM) 302
16.3 Marktüberblick Telekommunikation 306
16.3.1 Konkurrenzsituation 306
16.3.2 Kundenzentriert statt Technologiezentriert 307
16.3.3 Fallende Preise und steigende Kosten 308
16.4 Fallstudie Telco Incorporated 308
16.4.1 Telco Incorporated (Ausgangslage) 308
16.4.2 SWOT Analyse 308
16.4.3 Primäre Geschäftsprobleme 309
16.4.4 Strategische Unternehmensziele 309
16.4.5 Maßnahmen zur Zielerreichung 310
16.4.6 Klassifizierung von Initiativen 313
16.4.7 Priorisierung von Projekten 314
16.4.8 Übersicht über das geplante Portal 316
16.5 Generalisierbarkeit der Aussagen 317
16.6 Conclusio 318
Literaturverzeichnis 319
Autorenverzeichnis 321
Abbildungs und Tabellenverzeichnis
Abb. 1: Historische Entwicklung von IT Konzepten für das Management 4
Abb. 2: Architektur für Informationssysteme für das Management 8
Abb. 3: Beispiel eines dreidimensionalen OLAP Würfels 11
Abb. 4: Tabellenansicht nach den OLAP Operationen Rotation und Slicing... 12
Abb. 5: Tabellenansicht als Ergebnis der OLAP Operation Ranging 12
Abb. 6: Eingrenzung relevanter Informationen 14
Abb. 7: „Produkte und „Welt zur Definition von Managementsichten 16
Abb. 8: Aufgabenspezifische Kombination von Dimensionsausschnitten 18
Abb. 9: Star Schema 21
Abb. 10: Schlüssel der Fakttabelle 22
Abb. 11: Snowflake Schema 22
Abb. 12: Problemeinschätzung in der Praxis 25
Abb. 13: Applikationslandschaft auf Grundlage vertikaler Applikationen 28
Abb. 14: Applikationslandschaft vertikaler und horizontaler Applikationen 30
Abb. 15: Zusammenhang Plattformreife Dauer der Entwicklungsprojekte 31
Abb. 16: Bewertbarkeit der beiden Applikationstypen 34
Abb. 17: Data Warehouse relevante Strategien 43
Abb. 18: Web basiertes FIS für operative Entscheidungsaufgaben 44
Abb. 19: Integrationsbedarf im Customer Relationship Management 46
Abb. 20: Konfiguration der Supply Chain auf der Basis des SCOR Modells .... 50
Abb. 21: Sichten der Balanced Scorecard 52
Abb. 22: Informationsobjektmodelldefinition im MetaMIS Toolsets 62
Abb. 23: Architektur von Management Informationssystemen 65
Abb. 24: Verteilungsaspekte und Architektur von MIS 67
Abb. 25: Entscheidungsbaum für Ladevorgänge 74
Abb. 26: Prinzipien, Modelle, Methoden und Werkzeuge für DW Projekte 85
Abb. 27: Das Evolutionary Data Warehouse Konzept von Plaut 93
Abb. 28: Kritische Erfolgsfaktoren von Data Warehouse Projekten 98
.. Abb. 29: Bruchstellen im Modell 108
Abb. 30: Typische Probleme bei Handels und Haushaltspaneldaten 110
Abb. 31: Typische Probleme bei Scanner Rohdaten 111
Abb. 32: Beispiele geschäftsspezifisch variierender Stammdaten 112
Abb. 33: Manuelle Stammdatenkorrekturen 112
Abb. 34: Panelaufbau Repräsentativität der Daten 114
Abb. 35: Vier Ebenen Modell für ElS Werkzeuge 121
Abb. 36: ETL Prozess im Überblick 126
Abb. 37: Anwendungsszenarien für Business Intelligence 136
Abb. 38: Perspektiven der BSC 139
XX Abbildungs und Tabellenverzeichnis
Abb. 39: Business Information Warehouse Architektur 145
Abb. 40: Extraktion, Transformation und Ladeprozess im BW 148
Abb. 41: Datenhaltung im Business Information Warehouse 149
Abb. 42: Der Query Builder im Business Explorer Analyzer 152
Abb. 43: Der Business Explorer Browser 153
Abb. 44: Komponenten des Business Content 155
Abb. 45: SAP BW Initiativen 155
Abb. 46: Berichts und Analysemodelle für SAP R/3 Module 156
Abb. 47: mySAP.com Workplace (BW Cockpit) 158
Abb. 48: Reverse Auktionen führen zu geringeren Beschaffungskosten 164
Abb. 49: Integration von Technologien, Applikationen und Services 164
Abb. 50: Oracle E Business Lösungen für die gesamte Wertschöpfungskette 165
Abb. 51: Wertschöpfungskette Kunde 166
Abb. 52: Oracle Enterprise Data Warehouse 167
Abb. 53: Offenes Architekturkonzept 168
Abb. 54: Multidimensionale Sichten bei Region, Produkt, Gebiet 170
Abb. 55: ETT (Extraction, Transform, Transport) Architektur 171
Abb. 56: Zuordnung zwischen Quell und Zielsystem 174
Abb. 57: Durchgängige Anwenderunterstützung 175
Abb. 58: Integrierte Web Architektur 176
Abb. 59: Customer Relationship Management Architektur 177
Abb. 60: Perspektiven der Oracle Balanced Scorecard 179
Abb. 61: Das NCR Leistungsportfolio 185
Abb. 62: Anwendungssoftware Lösungen 186
Abb. 63: NCR retail Decisions 187
Abb. 64: Lösungen für das Demand Chain Management 189
Abb. 65: Data Mining Anwendungen 192
Abb. 66: Data Warehouse Architektur 195
Abb. 67: Parallelverarbeitung bei Teradata 198
Abb. 68: Server Lösung von NCR 202
Abb. 69: Das Hochgeschwindigkeitsnetz Bynet 203
Abb. 70: NCR Vorgehensmodell einer Data Warehouse Einführung 204
Abb. 71: Verteilung innerbetrieblicher Aktivität 208
Abb. 72: Die IBM Business Intelligence Architektur 211
Abb. 73: Data Warehouse Verbund 239
Abb. 74: Datenflüsse 240
Abb. 75: Darstellung eines DW basierenden Informationssystems 243
Abb. 76: Änderung der Datenflüsse 248
Abb. 77: Hierarchie im Christ Warenwirtschaftssystem 250
Abb. 78: Hierarchie im Christ Data Warehouse 250
Abb. 79: Die vier Perspektiven einer BSC 258
Abb. 80: Einstieg in die Balanced Scorecard über den Business Explorer 261
Abb. 81: Initiativenbeschreibung, hier Aufbau eines Consultings 262
Abb. 82: Ursache Wirkungs Zusammenhänge für die Kennzahl Umsatz 263
Abb. 83: Ursache Wirkungs Zusammenhänge, Analyse des Umsatzes 264
Abb. 84: Auswertung der Kennzahl Umsatz (Ist Plan Abweichung) 265
Abb. 85: Einstieg in die Auswertung über den Business Explorer Browser.... 267
Abb. 86: Implementierung eines DW bei der Deutschen Post AG 271
Abbildungs und Tabellenverzeichnis XXI
Abb. 87: Architekturplan des Data Warehouses der Deutschen Post AG 273
Abb. 88: Hardware Architektur bei der Deutschen Post AG 274
Abb. 89: Data Warehouse als Lösung für das Qualitätsmanagement 274
Abb. 90: Spezifische Informations und Analysebedarfe zur „Qualität 275
Abb. 91: Data Warehouse: integrierte Datenbank für diverse Zwecke 275
Abb. 92: Beispiel für ein Auswertungsschema 276
Abb. 93: Auswertung Sparte „Frachtpost im Monat „Muster 1999 277
Abb. 94: Maßnahmenübersicht: Sparte „Frachtpost , Monat „Muster 1999 .. 277
Abb. 95: Exemplarische, vordefinierte Detailanalyse 278
Abb. 96: Architektur des Data Warehouses der Deutschen Post AG 280
Abb. 97: Nutzung des Data Warehouses in drei Stufen 281
Abb. 98: Automatische Überführung des Datenmodells in ein DW 284
Abb. 99: Ziele einer integrierten Datenhaltung 287
Abb. 100: Aufbau der DW Architektur bei Sara Lee 288
Abb. 101: Der Hierarchiemanager 291
Abb. 102: Ausgewählte Erfolgsfaktoren des Projekts 293
Abb. 103: Klassifikation für Unternehmensauftritte 298
Abb. 104: Erweiterte Klassifizierungsmatrix für Unternehmensauftritte 299
Abb. 105: Eine klassische Data Warehouse Referenzarchitektur 300
Abb. 106:Phasen einer Kundenbeziehung im Kontext eines CRM Ansatzes.... 304
Abb. 107:„The Five Engines einer E Business Architektur 306
Abb. 108: Telco Portfolio Analyse 307
Abb. 109: Generisehe Portfolio Matrix zur strategischen Zielbewertung 313
Abb. 110: Portfolio Matrix für Telco, Incorporated 314
Abb. 111: Priorisierung der einzelnen Projekte innerhalb von Telco Ine 315
Abb. 112:Radar Diagramm zur Risikoanalyse 316
Abb. 113: Architektur über das geplante Portal von Telco Incorporated 317
Tabelle 1: Organisation der Planungs und Entscheidungsphase 36
Tabelle 2: Ansätze für die Data Warehouse Datenhaltung im Vergleich 69
Tabelle 3: Überblick über die wichtigsten ETL Anbieter 127
Tabelle 4: Anbindung der OLAP und Business Intelligence Tools 131
Tabelle 5: Exemplarische Auswahl verfügbarer BSC Lösungen 139
Tabelle 6: Auswahl verfügbarer Planungs und Budgetierungswerkzeuge 140
Tabelle 7: Merkmalsübersicht der Speichermethoden im BW 150
Tabelle 9: Vergleich von Teradata mit anderen relationalen Datenbanken 199
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