Wettbewerbsvorteile durch data warehouses?: eine empirische Analyse auf der Grundlage des resource based views
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Paderborn
Fachbereich Wirtschaftswiss., Univ.
2002
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| Schriftenreihe: | Arbeitspapiere des Fachbereichs Wirtschaftswissenschaft
Neue Folge ; 78 |
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| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | Literaturverz. S. 147 - 151 |
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Abbildungsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
Danksagung
1 Einleitung 1
1.1 Einführung und generelle Vorgehensweise 1
1.2 Detaillierte Vorgehensweise 4
2 Ressourcen Wettbewerbsvorteile: Anforderungen an
erfolgreiche Data Warehouses 7
2.1 Data Warehouse 7
2.1.1 Definition 7
2.1.2 Eigenschaften Merkmaleeines Data Warehouses 9
2.2 Finalziel des Data Warehouse Einsatzes 10
2.3 Verbesserung der Wettbewerbsfähigkeit durch Transparenz 10
2.3.1 Innere Transparenz 11
2.3.2 Äußere Transparenz (Geschäftspartner Kunden) 12
2.3.3 Markttransparenz (Platzierung des eigenen Unternehmens) 14
2.4 Resource based view (Erklärungsziel) 15
2.4.1 Historische Grundlagen 16
2.4.2 Theoretische Grundlagen 18
2.4.2.1 Wesentliche Ressourceneigenschaften 19
2.4.2.2 Wertbildende Ressourcenkriterien 22
3 Theoretische Betrachtung des Data Warehouse Einsatzes 25
3.1 Historische Entwicklung 25
3.2 Modalziel des Data Warehouse Einsatzes 27
3.3 Architekturen 28
3.3.1 Gestaltungskomponenten der Data Warehouse Umgebung 28
3.3.1.1 Datenquellen 28
3.3.1.2 Data Warehouse System 30
3.3.1.3 Schnittstellen 33
3.3.1.4 Nutzungsebene 34
3.3.2 Architekturvarianten 35
3.3.2.1 Einstufig 35
3.3.2.2 Zweistufig 36
3.3.2.3 Dreistufig 38
3.4 Funktionalitäten 40
3.4.1 Extraktion 40
3.4.2 Transformationsprozess 41
3.4.2.1 Filterung 42
3.4.2.2 Harmonisierung 44
3.4.2.3 Verdichtung 45
3.4.2.4 Anreicherung 45
3.4.3 Laden 46
3.5 Analysewerkzeuge 47
3.5.1 Online Analytical Processing (OLAP) 47
3.5.2 Data Mining 51
3.5.3 Data Access 52
3.6 Anforderungen an die Datenhaltung resultierende
Maßnahmen 53
3.6.1 Modellierungsebenen 54
3.6.2 Sachgebiete 55
3.6.3 Herleitung der Anforderungen Maßnahmen 55
4 Data Warehouse Einsatz: empirische Untersuchung 69
4.1 Allgemeine Unternehmenssituationen Projekte 69
4.1.1 Detaillierte Darstellung 69
4.1.1.1 Unternehmenseinordnung 69
4.1.2 Produktwahl 73
4.1.3 Projektdaten 78
4.1.4 Quantitäten 80
4.1.5 Implementierungsgründe 82
4.1.6 Zusammenfassende Auswertung 85
4.2 Anforderungen an die Datenhaltung: praktische Verifizierung 89
4.2.1 Detaillierte Darstellung 89
4.2.1.1 Projektbezogene Faktoren 90
4.2.1.2 Gestaltende Faktoren 95
4.2.1.3 Sozialbedingte Faktoren 98
4.2.1.4 Technische Faktoren 101
4.2.2 Praxisgültigkeit der hergeleiteten Maßnahmen 101
4.2.3 Zusammenfassung 113
4.3 Besonderheiten von Data Warehouse Projekten 113
4.3.1 Detaillierte Darstellung 114
4.3.2 Zusammenfassung 121
4.4 Zusammengefasste Auswertungen der empirischen
Betrachtung 125
5 Überprüfung des Wettbewerbsvorteils 129
5.1 Wesentliche Ressourceneigenschaften 129
5.1.1 Spezifität 129
5.1.2 Kapazität 131
5.1.3 Dauerhaftigkeit 133
5.2 Wertbildende Ressourcenkriterien 135
5.2.2 Gewinnaneignung 142
5.2.3 Kundennachfrage 142
5.3 Schlussfolgerung 143
6 Zusammenfassung der Ergebnisse 145
7 Ausblick 146
Literaturverzeichnis
Anhang
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1 : Zusammengefasste Darstellung der Vorgehensweise der
Arbeit 3
Abbildung 2 : Verlauf der Arbeit 4
Abbildung 3 : Data Warehouse Umgebung 8
Abbildung 4 : Phasen der ressourcenorientierten
Forschung 16
Abbildung 5 : Phasen der Entwicklung managementunterstützender
Informationssysteme 25
Abbildung6 : Klasseneinteilung nach Inmon 31
Abbildung 7 : Einstufige Architektur 35
Abbildung8 : Zweistufige Architektur 37
Abbildung9 : Dreistufige Architektur 38
Abbildung 10 : Mängelklassen 43
Abbildung 11 : Zwei und dreidimensionale Abbildung der Daten 50
Abbildung 12 : Mikro /Makroprozess des Data Minings 52
Abbildung 13 : Darstellung der funktionalen theoretischen Zusammen¬
hänge 67
Abbildung 14 : Branchenverteilung 72
Abbildung 15 : Verteilung der Data Warehouse Produkte 74
Abbildung 16 : Projektdaten 78
Abbildung 17 : Projektdauer 79
Abbildung 18 : Anzahl Data Warehouses und angebundene Daten¬
quellen. 80
Abbildung 19 : Herstellerbezogene und produktbezogene Gründe 85
Abbildung 20 : Vorgehensweise 90
Abbildung 21 : Einsatzbereiche in Unternehmen 94
Abbildung 22 : DW Architektur bei der Bayer AG 96
Abbildung 23 : Förderungsmaßnahmen des Umgewöhnungsprozesses
der Mitarbeiter 99
Abbildung 24 : Herausforderungen 114
Abbildung25 : Wirtschaftlichkeitsverteilung 119
Abbildung26 : Auswahl der Datenbank 166
Abbildung 27 : Livesetzung 166
Abbildung 28 : Überblick über die Anzahl der in den Unternehmen
implemenierten Data Warehouses 167
Abbildung 29 : Überblick über die Anzahl der angebundenen Daten¬
quellen 167
Abbildung30 : Prozentuale Aufteilung der Datenvolumina 168
Abbildung 31 : Anzahl der Data Warehouse Anwender 168
Abbildung32 : Arten des Kompetenzaufbaus 169
Abbildung 33 : Notwendigkeit der Überzeugung der Geschäftsleitung 169
Abbildung 34 : Umstrukturierung 170
Abbildung35 : Verfügbarkeit 170
Abbildung 36 : Wissensverteilung 171
Abbildung 37 : Mitarbeiterintegration 171
Abbildung 38 : Anbindung neuer Technologien 172
Abbildung 39 : Überblick über die Produktverteilung innerhalb der
Branchen 173
Tabellenverzeichnis
Tabelle 1 : OLAP Regeln 48
Tabelle 2 : Befragte Unternehmen 69
Tabelle 3 : Implementierungsgründe des SAP BWs 75
Tabelle 4 : Prozentuale Aufteilung der Datenvolumina 81
Tabelle 5 : Verbindung der Anforderungen mit der praktischen
Umsetzung 102
Tabelle 6 : Produkteinschränkungen 174
Tabelle 7 : Implementierungsgründe 175
Tabelle 8 : Hersteller und produktbezogene Gründe 175
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