Der Data-warehouse-Spezialist : Entwurf, Methoden und - download pdf or read online

By Reinhard Höhn

ISBN-10: 3827314453

ISBN-13: 9783827314451

Im vielgepriesenen Informationszeitalter sind Informationen und Daten das Baumaterial, aus dem ganze Unternehmen bestehen -- doch wie beim realen Gebäudebau entscheidet die Architektur, die Materialwahl und das Planungskonzept über Nutzen und Bestand des (Unternehmens-)Gebäudes. Reinhard Höhn fasst in Der info Warehouse-Spezialist. Entwurf, Methoden und Umsetzung eines facts Warehouses dafür die notwendigen Grundlagen mit folgender Definition zusammen: Ein facts Warehouse wird hier als ein mit allen operativen Daten eines Unternehmens arbeitendes, integrierendes approach aus Softwarekomponenten aufgefasst, das mittels einer Hardware-Infrastruktur betrieben wird. Ein facts Warehouse durchläuft einen Lifecycle aus Initiierung, Projektierung, Konzeption, Spezifikation, Beschaffung, Realisierung, Implementierung, Betrieb und Abbau. Ein facts Warehouse reiht sich somit in die Gruppe der beratungsintensiven Produkte ein. Der Autor nähert sich dem info Warehouse (DHW) im Verlauf seines Buches vorsichtig an -- und wiegt ab, wie schwerwiegend die Folgen einer überstürzten und unbedachten Planung sein können. Ausgehend von einer Terrainsondierung über Sinn und Zweck eines info Warehouses widmet er sich der Systemgestaltung, die aus einer Bestimmung der notwendigen Komponenten des structures samt undefined, software program und Schulungsaufwand besteht. Darauf folgt die Methodik, die den Aufbau und den Ablauf einer facts Warehouse-Architektur bei der Planung bestimmt. Die folgende Projektphase, in der die Ressourcen und Vorgehensweisen definiert werden, schließt auch den try out existierender DWH-Produkte und instruments ein. Abschließend betrachtet er den Betrieb und die notwendige Modifikation des structures -- auch die Notwendigkeit eines angepassten neuen Konzeptes wird berücksichtigt. Der info Warehouse-Spezialist. Entwurf, Methoden und Umsetzung eines facts Warehouses ist sowohl für den Einstieg, die konkrete Planung als als Nachschlagewerk einsetzbar -- sogar die Durchführung einer Schulung lässt sich dank des klar strukturierten Inhaltes gestalten. Der Lerneffekt ist aufgrund eines durchgehenden Praxisbeispiels und Fragen samt Übungsaufgaben an jedem Kapitelende auch im Selbststudium hoch -- Schritt für Schritt lernt guy die Anforderungen, Schwächen und Stärken eines facts Warehouses kennen, denn das Wissen und der Nutzen von Daten ist entscheidend, nicht nur deren Besitz. --Wolfgang Tress

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Oft ist nur unter großem Aufwand ein Rückführen der Fehlsituation möglich. Mitunter muss sogar das ganze Vorhaben abgebrochen werden. Das ist der Fall, wenn man die falsche Methodik einsetzt, wenn man das Know-how der Firma nicht einfließen lassen kann, wenn die Teammitglieder falsch geschult sind und vieles mehr. Deshalb müssen die Informationen verschiedener voneinander unabhängiger Quellen miteinander verglichen werden. Kapitel 1 • Orientierung zum Thema Data Warehouse 47 Auf eine gute Informationsbasis ist größte Sorgfalt zu legen.

Im zweiten Fall handelt es sich um ein kontinuierliches MarktMonitoring, bestehend aus der Beobachtung des Marktes, der Marktteilnehmer, der Konkurrenz, der Lieferanten, der Produzenten, der Institutionen und deren Veröffentlichungen. Ein nicht unerhebliches Problem bei der Auswertung der Informationen ist die zunehmende Frühankündigung von Produkten. Mittlerweile ist die Produktankündigung zum taktischen Instrument gegen den Mitbewerb geworden. Der Unterschied zwischen der Verkündung des Erscheinungsdatums und dem tatsächlichen Erscheinen des Produkts ist oft groß und mitunter gibt es gar kein Produkt.

3: Entscheidungschart InDaWa Abgrenzung Es ist einfach abzuleiten, dass die Qualität eines Data Warehouse und der Fortschritt des Aufbaus von der Zulieferung von Produkten abhängig ist und damit den Schwankungen der Märkte unterworfen ist. Der »Skalenstrich« Markttendenzen deutet an, dass hier ein Ergebnis zu erarbeiten ist. Auch die Erkenntnis, wie weitergearbeitet werden muss, ist ein Projektfortschritt, der sich als neuer Eintrag in der Projektfortschrittsskala zeigt. Ebenso ist klar, dass ein Data Warehouse in eine bestehende Organisation eingepasst werden muss und dass der Erfolg der Umsetzung von den Vorstellungen und Widerständen der betroffenen Mitarbeiter aller Führungsebenen abhängt.

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by William
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