Data-Warehouse-Systeme: Architektur, Entwicklung, Anwendung
Gespeichert in:
| Format: | Buch |
|---|---|
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Heidelberg
dpunkt-Verl.
2009
|
| Ausgabe: | 3., überarb. und aktualisierte Aufl. |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltstext Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XVIII, 634 S. Ill., graph. Darst. |
| ISBN: | 9783898645409 3898645401 |
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Teilt Architektur 1
1 Abgrenzung und Einordnung 5
1.1 Begriffliche Einordnung . 6
1.1.1 Definitionen . 7
1.1.2 Abgrenzung von transaktionalen Systemen. 9
1.2 Historie des Themenbereichs . 11
1.3 Einordnung und Abgrenzung von Business Intelligence . 13
1.4 Anwendungsbereiche . 14
1.4.1 Informationsorientierte Anwendungen . 16
1.4.2 Analyseorientierte Anwendungen . 18
1.4.3 Planungsorientierte Anwendungen . 22
1.4.4 Kampagnenorientierte Anwendungen. 24
1.5 Einführung in das Beispiel Star*Kauf. 26
1.6 Überblick über das Buch. 28
2 Referenzarchitektur 33
2.1 Aspekte einer Referenzarchitektur . 33
2.1.1 Referenzmodell für die Architektur von
Data-Warehouse-Systemen . 34
2.1.2 Beschreibung der Referenzarchitektur. 36
2.2 Data-Warehouse-Manager. 39
2.3 Datenquelle . 40
2.3.1 Bestimmung der Datenquellen. 41
2.3.2 Datenqualität . 45
2.3.3 Klassifikation der Quelldaten . 47
2.4 Monitor. 49
2.5 Arbeitsbereich . 50
2.6 Extraktionskomponente .51
2.7 Transformationskomponente.52
2.8 Ladekomponente.53
2.9 Basisdatenbank .53
2.9.1 Charakterisierung, Aufgaben und Abgrenzung.54
2.9.2 Aktualisierungsalternativen der Basisdatenbank.57
2.9.3 Qualität der Daten in der Basisdatenbank .58
2.10 Data Warehouse .59
2.10.1 Unterstützung des Ladeprozesses.60
2.10.2 Unterstützung des Analyseprozesses.60
2.10.3 Data Marts - Verteilung des Data Warehouse.61
2.11 Analyse .66
2.11.1 Darstellungsformen . 67
2.11.2 Funktionalität . 68
2.11.3 Realisierung. 69
2.11.4 Plattformen . 71
2.12 Repositorium.72
2.13 Metadatenmanager.74
2.14 Zusammenfassung.77
3 Phasen des Data Warehousing 79
3.1 Monitoring .79
3.1.1 Realisierungen des Monitoring.80
3.1.2 Monitoring-Techniken.81
3.2 Extraktionsphase.85
3.3 Transformationsphase.87
3.3.1 Datenintegration .87
3.3.2 Bereinigung .93
3.4 Ladephase.98
3.5 Exkurs: Realtime Data-Warehouse-Systeme .101
3.6 Analysephase.104
3.6.1 Data Access . 104
3.6.2 Online Analytical Processing (OLAP). 105
3.6.3 Data Mining.115
3.7 Zusammenfassung.124
4 Physische Architektur 125
4.1 Speicherarchitekturen für das Data Warehouse und die
Basisdatenbank. 125
4.1.1 Architektur eines Datenbankverwaltungssystems . 126
4.1.2 Speichermodelle für Daten . 126
4.2 Schichtenarchitekturen. 128
4.2.1 Einschichtenarchitektur. 130
4.2.2 Zweischichtenarchitektur . 130
4.2.3 Dreischichtenarchitektur. 132
4.2.4 N-Schichtenarchitektur. 132
4.2.5 Webbasierte Architektur. 133
4.3 Middleware . 138
4.3.1 Normen und Spezifikationen. 138
4.3.2 Middleware-Systeme. 138
4.3.3 Common Object Request Broker Architecture
(CORBA) . 140
4.3.4 Webservices. 142
4.3.5 Distributed Component Object Model (DCOM). 144
4.3.6 .NET. 145
4.3.7 Java 2 Enterprise Edition. 147
4.4 Schnittstellen . 149
4.4.1 Klassifikation von Schnittstellen . 149
4.4.2 Techniken und Standards . 150
4.4.3 Datenaustauschformate. 152
4.4.4 Anfragesprache MDX. 153
4.5 Sicherheit. 159
4.5.1 Netzwerksicherheit. 159
4.5.2 Benutzeridentifikation und Authentifizierung . 162
4.5.3 Auditing . 163
4.5.4 Autorisierung und Zugriffskontrolle. 164
4.6 Zusammenfassung . 168
Teil II Entwicklung 169
5 Das multidimensionale Datenmodell 173
5.1 Konzeptuelle Modellierung. 174
5.1.1 Verschiedene Vorgehensweisen zur Definition
einer Methodik. 176
5.1.2 Vorstellung verschiedener Designnotationen. 177
5.2 Logische Modellierung .186
5.2.1 Notwendigkeit der Formalisierung des
multidimensionalen Modells . 187
5.2.2 Struktur des multidimensionalen Datenmodells. 188
5.2.3 Fehlende Werte in Würfelzellen (Nullwerte). 192
5.2.4 Operatoren des multidimensionalen Modells. 193
5.2.5 Weitere Ansätze zur Formalisierung. 197
5.2.6 Grenzen und Erweiterungen des multidimensionalen
Datenmodells. 199
5.3 Unterstützung von Veränderungen .200
5.3.1 Zeitaspekte.200
5.3.2 Aspekte der Klassifikationsveränderungen.202
5.3.3 Aspekte der Schemaänderung.205
5.4 Zusammenfassung.212
6 Umsetzung des multidimensionalen Datenmodells 213
6.1 Relationale Speicherung .214
6.1.1 Abbildungsmöglichkeiten auf Relationen.214
6.1.2 Relationale Umsetzung multidimensionaler Anfragen . 226
6.1.3 Relationale Versionierungs- und Evolutionsaspekte.232
6.2 Multidimensionale Speicherung.237
6.2.1 Datenstrukturen.238
6.2.2 Speicherung multidimensionaler Daten .247
6.2.3 Dateneingabe.251
6.2.4 Grenzen der multidimensionalen Datenhaltung.253
6.2.5 Hybride Speicherung: Hybrides OLAP (HOLAP).254
6.3 Realisierung der Zugriffskontrolle.255
6.3.1 Zugriffskontrollanforderungen. 255
6.3.2 Relationale Realisierung. 258
6.3.3 Multidimensionale Realisierung. 260
6.3.4 Inferenzen und Trackerangriffe . 262
6.3.5 Realisierungskonzepte . 263
6.4 Zusammenfassung. 267
7 Optimierung 269
7.1 Anfragen im multidimensionalen Modell.270
7.2 Indexstrukturen.271
7.2.1 Klassifikation der Indexstrukturen.272
7.2.2 Eindimensionale Baumindexstrukturen .274
7.2.3 Mehrdimensionale Baumindexstrukturen.279
7.2.4 Bitmap-Indizes.285
7.2.5 Vergleich der Indizierungstechniken.290
7.3 Partitionierung. 292
7.3.1 Horizontale Partitionierung. 293
7.3.2 Vertikale Partitionierung. 295
7.3.3 Mini-Dimensionen als Spezialfall vertikaler
Partitionierung . 296
7.3.4 Partitionierungssteuerung. 297
7.3.5 Multidimensional Clustering. 298
7.4 Relationale Optimierung von Star-Joins. 301
7.5 Einsatz materialisierter Sichten. 305
7.5.1 Verwendung materialisierter Sichten. 306
7.5.2 Bestimmung des Auswertekontextes für
Aggregatanfragen . 311
7.5.3 Statische Auswahl materialisierter Sichten. 315
7.5.4 Dynamische Auswahl materialisierter Sichten. 323
7.5.5 Aktualisierung materialisierter Sichten . 326
7.6 Optimierung eines multidimensionalen Datenbanksystems. 336
7.6.1 Partitionierung . 337
7.6.2 Speicherung der Zellen . 340
7.6.3 Datenblockindizierung . 342
7.7 Zusammenfassung . 343
8 Metadaten 345
8.1 Metadaten und Metamodelle beim Data Warehousing. 345
8.2 Metadatenmanagement . 348
8.3 Metadatenmanagementsystem - Metadaten-Warehouse. 350
8.3.1 Anforderungen an ein Metadatenmanagementsystem . 351
8.3.2 Architektur. 352
8.3.3 Repositorium- und Metadatenaustauschstandards . 355
8.4 Data-Warehouse-Metadatenschemata . 358
8.4.1 Eine Klassifikation für Metadaten. 359
8.4.2 Standards und Referenzmodelle . 361
8.5 Entwurf eines Schemas zur Verwaltung von
Data-Warehouse-Metadaten. 365
8.5.1 Funktionale Aspekte. 366
8.5.2 Personen, Organisation und Aufgaben . 368
8.5.3 Business-Metadaten. 368
8.5.4 Abstraktionsstufen . 369
8.6 Zusammenfassung . 370
Teil III Anwendung 373
9 Vorgehensweise beim Aufbau eines Data-Warehouse-Systems 377
9.1 Data-Warehouse-Strategie.378
9.1.1 IT-Strategie .378
9.1.2 Data-Warehouse-Strategie .380
9.1.3 Rolle des Data Warehouse innerhalb der IT-Strategie . 380
9.2 Reifegradmodell .381
9.3 Ableitung der Data-Warehouse-Architektur .387
9.3.1 Data-Warehouse-Rahmenwerk als gesamtheitliche
Vorgabe.387
9.3.2 Umgang mit mehreren Data-Warehouse-Systemen.391
9.3.3 Architekturüberlegungen in der Praxis.394
9.3.4 Umgebungen im Hinblick auf Entwicklung, Test,
Produktion und Wartung.396
9.4 Data-Warehouse-Vorgehensweise .398
9.4.1 Grundsätzliche Überlegungen zum Projektvorgehen.399
9.4.2 Phasenkonzept.400
9.4.3 Vorgehensweisen bei der Einführung.404
9.4.4 Machbarkeitsbetrachtung zum Data Warehousing.408
9.4.5 Analysephase.409
9.4.6 Designphase.413
9.4.7 Implementierungsphase .418
9.5 Zusammenfassung.421
10 Das Data-Warehouse-Projekt 423
10.1 Data-Warehouse-Projektorganisation . 423
10.1.1 Projektrollen und Projektsteuerung . 424
10.1.2 Projektteam und Rollenverständnis . 425
10.1.3 Kommunikation. 428
10.1.4 Konfliktmanagement . 429
10.1.5 Qualitätssicherung. 430
10.1.6 Dokumentation . 431
10.2 Softwareauswahl.432
10.2.1 Nutzen und Notwendigkeit der Produktauswahl.432
10.2.2 Klassifikation der Produkte anhand der
Referenzarchitektur .433
10.2.3 Vorgehensweise zur Produktauswahl.436
10.2.4 Allgemeine Kriterien für die Produktauswahl.443
10.2.5 Kriterien für Datenbeschaffungswerkzeuge .444
10.2.6 Kriterien für OLAP-Produkte.448
10.3 Hardwareauswahl . 454
10.3.1 Auswahlbestimmende Faktoren. 454
10.3.2 Datenspeicherung. 455
10.3.3 Archivspeichermedien. 457
10.3.4 Multiprozessorsysteme . 458
10.3.5 Fehlertoleranz als Planungsziel . 461
10.3.6 Flaschenhälse und Fallstricke . 461
10.3.7 Backup-Strategien und Notfallpläne . 462
10.4 Erfolgsfaktoren beim Aufbau eines Data-Warehouse-Systems . 463
10.4.1 Institutionelle Aufgaben des Projektmanagements:
Projektorganisation. 464
10.4.2 Funktionale Aufgaben des Projektmanagements:
Projektabwicklung . 465
10.4.3 Empfehlungen für ein Data-Warehouse-Projekt . 467
10.5 Wirtschaftlichkeitsbetrachtungen. 468
10.5.1 Kostenbetrachtung . 469
10.5.2 Nutzenbetrachtung. 470
10.6 Zusammenfassung. 475
11 Betrieb und Weiterentwicklung eines Data-Warehouse-Systems 477
11.1 Administration. 477
11.1.1 Anforderungen und resultierende Aufgaben . 478
11.1.2 Organisationsformen für Entwicklung und Betrieb. 485
11.1.3 Rolle des Repositoriums . 488
11.2 Datenbeschaffungsprozess . 490
11.3 Performanz-Tuning von Data-Warehouse-Systemen. 496
11.3.1 Der Performanz-Tuning-Prozess . 496
11.3.2 Maßnahmen aus Sicht des Informationsmanagements . 497
11.3.3 Maßnahmen aus Sicht des Datenbankdesigns. 498
11.3.4 Maßnahmen aus Sicht der Applikationsumgebung. 501
11.3.5 Maßnahmen aus Sicht der Datenbankzugriffe. 502
11.3.6 Maßnahmen aus Sicht der Datenbankkonfiguration. 504
11.3.7 Maßnahmen aus Sicht des Betriebssystems . 506
11.3.8 Maßnahmen aus Sicht des Netzwerks. 507
11.3.9 Maßnahmen aus Sicht des Hardwaresystems . 508
11.3.10 Multicore-Architekturen. 508
11.4 Analyseprozess. 512
11.4.1 Schere zwischen Systemleistung und
Anwendererwartungen . 512
11.4.2 Anwenderbetreuung . 515
11.5 Sicherungsmanagement. 517
11.5.1 Backup und Recovery. 517
11.5.2 Entsorgung von Daten. 519
11.5.3 Datenbank- und Systemverfügbarkeit. 521
11.5.4 Phasen eines Recovery-Plans . 522
11.6 Zusammenfassung. 523
12 Praxisbeispiele 525
12.1 Öffentliche Verwaltung. 526
12.1.1 Die Bundesagentur für Arbeit. 526
12.1.2 Data Warehousing in der öffentlichen
Arbeitsverwaltung . 527
12.1.3 Fazit. 534
12.2 Data Warehousing in der Versicherung. 535
12.2.1 Risikomanagement auf Basis eines Data-Warehouse-
Systems in einem Versicherungskonzern. 535
12.2.2 Fazit. 540
12.3 Panelorientierte Marktforschung. 541
12.3.1 Die GfK-Gruppe und die GfK Marketing
Services GmbH Co. KG. 542
12.3.2 Data Warehousing in der panelorientierten
Marktforschung. 542
12.3.3 Fazit. 547
12.4 Chemie und Pharma . 548
12.4.1 Das Unternehmen Merck KGaA. 548
12.4.2 Konzernweites Monitoring von ERP-Prozessen in
einem Verbund von Data-Warehouse-Systemen. 549
12.4.3 Fazit. 556
12.5 Zusammenfassung. 557
Anhang 559
A Abkürzungen 561
B Glossar 565
C Autorenverzeichnis 571
D Autorenzuordnung 581
E Literatur und Webreferenzen 585
Stichwortverzeichnis 619 |
| adam_txt |
Teilt Architektur 1
1 Abgrenzung und Einordnung 5
1.1 Begriffliche Einordnung . 6
1.1.1 Definitionen . 7
1.1.2 Abgrenzung von transaktionalen Systemen. 9
1.2 Historie des Themenbereichs . 11
1.3 Einordnung und Abgrenzung von Business Intelligence . 13
1.4 Anwendungsbereiche . 14
1.4.1 Informationsorientierte Anwendungen . 16
1.4.2 Analyseorientierte Anwendungen . 18
1.4.3 Planungsorientierte Anwendungen . 22
1.4.4 Kampagnenorientierte Anwendungen. 24
1.5 Einführung in das Beispiel Star*Kauf. 26
1.6 Überblick über das Buch. 28
2 Referenzarchitektur 33
2.1 Aspekte einer Referenzarchitektur . 33
2.1.1 Referenzmodell für die Architektur von
Data-Warehouse-Systemen . 34
2.1.2 Beschreibung der Referenzarchitektur. 36
2.2 Data-Warehouse-Manager. 39
2.3 Datenquelle . 40
2.3.1 Bestimmung der Datenquellen. 41
2.3.2 Datenqualität . 45
2.3.3 Klassifikation der Quelldaten . 47
2.4 Monitor. 49
2.5 Arbeitsbereich . 50
2.6 Extraktionskomponente .51
2.7 Transformationskomponente.52
2.8 Ladekomponente.53
2.9 Basisdatenbank .53
2.9.1 Charakterisierung, Aufgaben und Abgrenzung.54
2.9.2 Aktualisierungsalternativen der Basisdatenbank.57
2.9.3 Qualität der Daten in der Basisdatenbank .58
2.10 Data Warehouse .59
2.10.1 Unterstützung des Ladeprozesses.60
2.10.2 Unterstützung des Analyseprozesses.60
2.10.3 Data Marts - Verteilung des Data Warehouse.61
2.11 Analyse .66
2.11.1 Darstellungsformen . 67
2.11.2 Funktionalität . 68
2.11.3 Realisierung. 69
2.11.4 Plattformen . 71
2.12 Repositorium.72
2.13 Metadatenmanager.74
2.14 Zusammenfassung.77
3 Phasen des Data Warehousing 79
3.1 Monitoring .79
3.1.1 Realisierungen des Monitoring.80
3.1.2 Monitoring-Techniken.81
3.2 Extraktionsphase.85
3.3 Transformationsphase.87
3.3.1 Datenintegration .87
3.3.2 Bereinigung .93
3.4 Ladephase.98
3.5 Exkurs: Realtime Data-Warehouse-Systeme .101
3.6 Analysephase.104
3.6.1 Data Access . 104
3.6.2 Online Analytical Processing (OLAP). 105
3.6.3 Data Mining.115
3.7 Zusammenfassung.124
4 Physische Architektur 125
4.1 Speicherarchitekturen für das Data Warehouse und die
Basisdatenbank. 125
4.1.1 Architektur eines Datenbankverwaltungssystems . 126
4.1.2 Speichermodelle für Daten . 126
4.2 Schichtenarchitekturen. 128
4.2.1 Einschichtenarchitektur. 130
4.2.2 Zweischichtenarchitektur . 130
4.2.3 Dreischichtenarchitektur. 132
4.2.4 N-Schichtenarchitektur. 132
4.2.5 Webbasierte Architektur. 133
4.3 Middleware . 138
4.3.1 Normen und Spezifikationen. 138
4.3.2 Middleware-Systeme. 138
4.3.3 Common Object Request Broker Architecture
(CORBA) . 140
4.3.4 Webservices. 142
4.3.5 Distributed Component Object Model (DCOM). 144
4.3.6 .NET. 145
4.3.7 Java 2 Enterprise Edition. 147
4.4 Schnittstellen . 149
4.4.1 Klassifikation von Schnittstellen . 149
4.4.2 Techniken und Standards . 150
4.4.3 Datenaustauschformate. 152
4.4.4 Anfragesprache MDX. 153
4.5 Sicherheit. 159
4.5.1 Netzwerksicherheit. 159
4.5.2 Benutzeridentifikation und Authentifizierung . 162
4.5.3 Auditing . 163
4.5.4 Autorisierung und Zugriffskontrolle. 164
4.6 Zusammenfassung . 168
Teil II Entwicklung 169
5 Das multidimensionale Datenmodell 173
5.1 Konzeptuelle Modellierung. 174
5.1.1 Verschiedene Vorgehensweisen zur Definition
einer Methodik. 176
5.1.2 Vorstellung verschiedener Designnotationen. 177
5.2 Logische Modellierung .186
5.2.1 Notwendigkeit der Formalisierung des
multidimensionalen Modells . 187
5.2.2 Struktur des multidimensionalen Datenmodells. 188
5.2.3 Fehlende Werte in Würfelzellen (Nullwerte). 192
5.2.4 Operatoren des multidimensionalen Modells. 193
5.2.5 Weitere Ansätze zur Formalisierung. 197
5.2.6 Grenzen und Erweiterungen des multidimensionalen
Datenmodells. 199
5.3 Unterstützung von Veränderungen .200
5.3.1 Zeitaspekte.200
5.3.2 Aspekte der Klassifikationsveränderungen.202
5.3.3 Aspekte der Schemaänderung.205
5.4 Zusammenfassung.212
6 Umsetzung des multidimensionalen Datenmodells 213
6.1 Relationale Speicherung .214
6.1.1 Abbildungsmöglichkeiten auf Relationen.214
6.1.2 Relationale Umsetzung multidimensionaler Anfragen . 226
6.1.3 Relationale Versionierungs- und Evolutionsaspekte.232
6.2 Multidimensionale Speicherung.237
6.2.1 Datenstrukturen.238
6.2.2 Speicherung multidimensionaler Daten .247
6.2.3 Dateneingabe.251
6.2.4 Grenzen der multidimensionalen Datenhaltung.253
6.2.5 Hybride Speicherung: Hybrides OLAP (HOLAP).254
6.3 Realisierung der Zugriffskontrolle.255
6.3.1 Zugriffskontrollanforderungen. 255
6.3.2 Relationale Realisierung. 258
6.3.3 Multidimensionale Realisierung. 260
6.3.4 Inferenzen und Trackerangriffe . 262
6.3.5 Realisierungskonzepte . 263
6.4 Zusammenfassung. 267
7 Optimierung 269
7.1 Anfragen im multidimensionalen Modell.270
7.2 Indexstrukturen.271
7.2.1 Klassifikation der Indexstrukturen.272
7.2.2 Eindimensionale Baumindexstrukturen .274
7.2.3 Mehrdimensionale Baumindexstrukturen.279
7.2.4 Bitmap-Indizes.285
7.2.5 Vergleich der Indizierungstechniken.290
7.3 Partitionierung. 292
7.3.1 Horizontale Partitionierung. 293
7.3.2 Vertikale Partitionierung. 295
7.3.3 Mini-Dimensionen als Spezialfall vertikaler
Partitionierung . 296
7.3.4 Partitionierungssteuerung. 297
7.3.5 Multidimensional Clustering. 298
7.4 Relationale Optimierung von Star-Joins. 301
7.5 Einsatz materialisierter Sichten. 305
7.5.1 Verwendung materialisierter Sichten. 306
7.5.2 Bestimmung des Auswertekontextes für
Aggregatanfragen . 311
7.5.3 Statische Auswahl materialisierter Sichten. 315
7.5.4 Dynamische Auswahl materialisierter Sichten. 323
7.5.5 Aktualisierung materialisierter Sichten . 326
7.6 Optimierung eines multidimensionalen Datenbanksystems. 336
7.6.1 Partitionierung . 337
7.6.2 Speicherung der Zellen . 340
7.6.3 Datenblockindizierung . 342
7.7 Zusammenfassung . 343
8 Metadaten 345
8.1 Metadaten und Metamodelle beim Data Warehousing. 345
8.2 Metadatenmanagement . 348
8.3 Metadatenmanagementsystem - Metadaten-Warehouse. 350
8.3.1 Anforderungen an ein Metadatenmanagementsystem . 351
8.3.2 Architektur. 352
8.3.3 Repositorium- und Metadatenaustauschstandards . 355
8.4 Data-Warehouse-Metadatenschemata . 358
8.4.1 Eine Klassifikation für Metadaten. 359
8.4.2 Standards und Referenzmodelle . 361
8.5 Entwurf eines Schemas zur Verwaltung von
Data-Warehouse-Metadaten. 365
8.5.1 Funktionale Aspekte. 366
8.5.2 Personen, Organisation und Aufgaben . 368
8.5.3 Business-Metadaten. 368
8.5.4 Abstraktionsstufen . 369
8.6 Zusammenfassung . 370
Teil III Anwendung 373
9 Vorgehensweise beim Aufbau eines Data-Warehouse-Systems 377
9.1 Data-Warehouse-Strategie.378
9.1.1 IT-Strategie .378
9.1.2 Data-Warehouse-Strategie .380
9.1.3 Rolle des Data Warehouse innerhalb der IT-Strategie . 380
9.2 Reifegradmodell .381
9.3 Ableitung der Data-Warehouse-Architektur .387
9.3.1 Data-Warehouse-Rahmenwerk als gesamtheitliche
Vorgabe.387
9.3.2 Umgang mit mehreren Data-Warehouse-Systemen.391
9.3.3 Architekturüberlegungen in der Praxis.394
9.3.4 Umgebungen im Hinblick auf Entwicklung, Test,
Produktion und Wartung.396
9.4 Data-Warehouse-Vorgehensweise .398
9.4.1 Grundsätzliche Überlegungen zum Projektvorgehen.399
9.4.2 Phasenkonzept.400
9.4.3 Vorgehensweisen bei der Einführung.404
9.4.4 Machbarkeitsbetrachtung zum Data Warehousing.408
9.4.5 Analysephase.409
9.4.6 Designphase.413
9.4.7 Implementierungsphase .418
9.5 Zusammenfassung.421
10 Das Data-Warehouse-Projekt 423
10.1 Data-Warehouse-Projektorganisation . 423
10.1.1 Projektrollen und Projektsteuerung . 424
10.1.2 Projektteam und Rollenverständnis . 425
10.1.3 Kommunikation. 428
10.1.4 Konfliktmanagement . 429
10.1.5 Qualitätssicherung. 430
10.1.6 Dokumentation . 431
10.2 Softwareauswahl.432
10.2.1 Nutzen und Notwendigkeit der Produktauswahl.432
10.2.2 Klassifikation der Produkte anhand der
Referenzarchitektur .433
10.2.3 Vorgehensweise zur Produktauswahl.436
10.2.4 Allgemeine Kriterien für die Produktauswahl.443
10.2.5 Kriterien für Datenbeschaffungswerkzeuge .444
10.2.6 Kriterien für OLAP-Produkte.448
10.3 Hardwareauswahl . 454
10.3.1 Auswahlbestimmende Faktoren. 454
10.3.2 Datenspeicherung. 455
10.3.3 Archivspeichermedien. 457
10.3.4 Multiprozessorsysteme . 458
10.3.5 Fehlertoleranz als Planungsziel . 461
10.3.6 Flaschenhälse und Fallstricke . 461
10.3.7 Backup-Strategien und Notfallpläne . 462
10.4 Erfolgsfaktoren beim Aufbau eines Data-Warehouse-Systems . 463
10.4.1 Institutionelle Aufgaben des Projektmanagements:
Projektorganisation. 464
10.4.2 Funktionale Aufgaben des Projektmanagements:
Projektabwicklung . 465
10.4.3 Empfehlungen für ein Data-Warehouse-Projekt . 467
10.5 Wirtschaftlichkeitsbetrachtungen. 468
10.5.1 Kostenbetrachtung . 469
10.5.2 Nutzenbetrachtung. 470
10.6 Zusammenfassung. 475
11 Betrieb und Weiterentwicklung eines Data-Warehouse-Systems 477
11.1 Administration. 477
11.1.1 Anforderungen und resultierende Aufgaben . 478
11.1.2 Organisationsformen für Entwicklung und Betrieb. 485
11.1.3 Rolle des Repositoriums . 488
11.2 Datenbeschaffungsprozess . 490
11.3 Performanz-Tuning von Data-Warehouse-Systemen. 496
11.3.1 Der Performanz-Tuning-Prozess . 496
11.3.2 Maßnahmen aus Sicht des Informationsmanagements . 497
11.3.3 Maßnahmen aus Sicht des Datenbankdesigns. 498
11.3.4 Maßnahmen aus Sicht der Applikationsumgebung. 501
11.3.5 Maßnahmen aus Sicht der Datenbankzugriffe. 502
11.3.6 Maßnahmen aus Sicht der Datenbankkonfiguration. 504
11.3.7 Maßnahmen aus Sicht des Betriebssystems . 506
11.3.8 Maßnahmen aus Sicht des Netzwerks. 507
11.3.9 Maßnahmen aus Sicht des Hardwaresystems . 508
11.3.10 Multicore-Architekturen. 508
11.4 Analyseprozess. 512
11.4.1 Schere zwischen Systemleistung und
Anwendererwartungen . 512
11.4.2 Anwenderbetreuung . 515
11.5 Sicherungsmanagement. 517
11.5.1 Backup und Recovery. 517
11.5.2 Entsorgung von Daten. 519
11.5.3 Datenbank- und Systemverfügbarkeit. 521
11.5.4 Phasen eines Recovery-Plans . 522
11.6 Zusammenfassung. 523
12 Praxisbeispiele 525
12.1 Öffentliche Verwaltung. 526
12.1.1 Die Bundesagentur für Arbeit. 526
12.1.2 Data Warehousing in der öffentlichen
Arbeitsverwaltung . 527
12.1.3 Fazit. 534
12.2 Data Warehousing in der Versicherung. 535
12.2.1 Risikomanagement auf Basis eines Data-Warehouse-
Systems in einem Versicherungskonzern. 535
12.2.2 Fazit. 540
12.3 Panelorientierte Marktforschung. 541
12.3.1 Die GfK-Gruppe und die GfK Marketing
Services GmbH Co. KG. 542
12.3.2 Data Warehousing in der panelorientierten
Marktforschung. 542
12.3.3 Fazit. 547
12.4 Chemie und Pharma . 548
12.4.1 Das Unternehmen Merck KGaA. 548
12.4.2 Konzernweites Monitoring von ERP-Prozessen in
einem Verbund von Data-Warehouse-Systemen. 549
12.4.3 Fazit. 556
12.5 Zusammenfassung. 557
Anhang 559
A Abkürzungen 561
B Glossar 565
C Autorenverzeichnis 571
D Autorenzuordnung 581
E Literatur und Webreferenzen 585
Stichwortverzeichnis 619 |
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Beschreibung
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| Exemplar 5 | ausleihbar Verfügbar Bestellen |
THWS Würzburg Magazin
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| Exemplar 1 | ausleihbar Verfügbar Bestellen |