print
project

Begriff des Data Warehouse

[1] Betriebswirtschaftliche Ziele des Datenwarehouse
[2] Aufbau eines Data Warehouses
[3] Entwicklung eines Data Warehouses
[4] Aktuelles über das Data Warehousing
[5] Trends für die Zukunft
[6] Literaturhinweise

[1] Betriebswirtschaftliche Ziele des Datenwarehouse

1.1      Managementunterstützung als Zielsetzung

Zum Vergrößern hier klicken!

Data Warehouses (und darauf aufbauende Anwendungen) sind nicht Selbstzweck, sondern Mittel für zum Zweck und dieser ist eigentlich betriebswirtschaftlicher Natur. In der Folge soll beleuchtet werden, welche betriebswirtschaftlichen Funktionen abgebildet werden können, die sich der Informationsbasis der Data Warehouses bedienen.

Ein Data Warehouse ist ein unternehmensweites Konzept, das eine einheitliche und konsistente Datenbasis zur Entscheidungsunterstützung von Fach- und von Führungskräften auf allen Unternehmensbereichen und –ebenen bietet. Die Datenbasis der Data Warehouses wird von den operativen Datenbanken getrennt verwaltet (vgl. Hansen/Neumann, Wirtschaftsinformatik 1, 9.A., 2005, S. 817). Oberstes Ziel von Data Warehouse-Konzepten ist es, Entscheidern in Organisationen einen einheitlichen Zugriff auf alle entscheidungsrelevanten Daten zu ermöglichen – gleich an welcher Stelle diese ursprünglich gespeichert sind und welche Form sie aufweisen. Somit haben sie die Aufgabe, inhaltsorientiert, integriert und dauerhaft Informationen zur Entscheidungsunterstützung zu sammeln, zu transformieren und zu verteilen. (vgl. Gluchowski/Gabriel/Chamoni, Management Support Systeme, 1997, 266 f)

Der Zugriff auf die operationalen Originaldaten ist nicht vorgesehen, es handelt sich um eine Vorselektion (mittels „ETL-Prozess“) und um eine physikalisch eigenständige Kopie in der sich die Informationsnachfrager – gleich einem Warenhaus – bedienen können. Seinen Wert gewinnt das Data Warehouse mit der schnellen und flexiblen Auswertbarkeit der Daten durch Ad-hoc-Abfragen und –Berichte durch Entscheidungsträger. Das Angebot ist im Prinzip kundenorientiert konzipiert. Durch integrative Verknüpfungen von Data Warehouse-Ansätzen mit OLAP-Werkzeugen lassen sich Management Supportsysteme konzipieren, die für Entscheidungsträger auf den einzelnen Unternehmensbereichen als Mittel zur Informationsrecherche und für Analysetätigkeiten mit Hilfe von Frontendwerkzeugen zur Verfügung stehen. (vgl. Gluchowski u.a. (Management Support Systeme), S. 274 f)

1.1.1.      Abfrage- und Berichtssysteme

Abfrage- und Berichtssysteme erlauben die einfache Auswertung von Dateien und Datenbanken und die Präsentation der Ergebnisse in fester oder variabler Form. Die Initiative geht vom Benutzer aus. Genau genommen versteht man unter Reporting das „Zusammenführen von quantitativen, strukturierten Daten aus operativen Vorsystemen und Data Warehouses sowie deren Aufbereitung und Bereitstellung in Form automatisierter und konsistenter Standardberichte“. (Spath (Hrsg.), (Corporate Performance Management), S. 37). Darüber hinaus erlauben Analyse-Werkzeuge die interaktive Navigation in Plan- und Ist-Daten sowie die ad hoc-Anzeige von Auswertungen. Berichte können in Echtzeit in unterschiedlichen Detaillierungsgraden und aus unterschiedlichen Perspektiven in ansprechender und übersichtlicher Form dargestellt werden.

Ein verbreitetes grafisches Darstellungsmittel von relevanten betrieblichen Leistungsfaktoren sind sogenannte „Dashboards“, die ähnlich einem Armaturenbrett in Fahrzeugen eine Momentaufnahme auf einen Blick bieten. Ein Dashboard ist ein Bericht, der Schlüsselkennzahlen zur Leistungsmessung („key performance indicators“, kurz „KPI“) aus unterschiedlichen Unternehmensbereichen in einer konsolidierten einheitlichen Bildschirmdarstellung mittels einfacher Geschäftsgrafiken und Tabellen zeigt. (vgl. Hansen/Neumann, (Wirtschaftsinformatik 1), S. 792) Einen vergleichbaren Weg gehen Ansätze zur Navigation in „Business Intelligence Applikationen“ mit dem Begriff des „Management Information -Cockpits“.

Unter „Management Information Cockpit“ werden Funktionen verstanden, die individuelle Reportdarstellungsmöglichkeiten ermöglichen. Es geht dabei um die intuitive, graphisch unterstützte Modellierung und Kombination von Graphiken und Tabellen aus unterschiedlichen Datenquellen wobei besonders die automatisierte und periodisierte Aktualisierung einmal definierter Berichte von Bedeutung ist. (vgl. Spath (Hrsg.), (Corporate Performance Management), S. 5 f) Ein Management (Information) Cockpit stellt zudem auch eine Alternative zur Balanced Scorecard dar, wobei das Management (Information) Cockpit aber eher operativen Charakter aufweist. Der Fokus des Cockpits liegt eher auf dem KPI-Reporting bzw. dem Performance Measurement und der dafür geeigneten graphischen Darstellung. Die Funktionalität des Management (Information) Cockpit ist sowohl für den Einsatz auf der obersten (strategischen) Managementebene, als auch auf der Prozessebene um operativ Verantwortliche mit grafischen Darstellungen von Prozesskennzahlen zu versorgen. (vgl. Arnold u.a., Enterprise Performance Management mit SAP. Unternehmensstrategien mit SAP BW, SAP SEM und SAP Netweaver erfolgreich operationalisieren, SAP Press, 2005, S. 215)


1.1.2.      Managementunterstützung auf operativer und taktischer Ebene

6.4.1 (Klassische) Entscheidungsunterstützungssysteme auf operativer bzw. taktischer Ebene:

Ein Entscheidungsunterstützungssystem hilft Fachleuten bei der Entscheidungsvorbereitung um zwischen Handlungsalternativen auswählen zu können wobei mathematische Methoden und Modelle zum Einsatz kommen (vgl. Hansen/Neumann, (Wirtschaftsinformatik 1), S. 781:). (Klassische) Entscheidungsunterstützungssysteme bieten Flexibilität bei der Auswahl der Methoden bzw. Modelle, Daten und deren Präsentation, was allerdings vom Anwender hohe Fachkompetenz voraussetzt. Als Beispiele seien Methoden der Zeitreihenanalyse, der Linearen Programmierung bzw. der Netzplantechnik erwähnt.

6.4.2 Analytische Anwendungssysteme (business analytics):

Analytische Anwendungssysteme sind typischerweise in Informationssysteme auf operativer Ebene (z.B. ERP-Systeme) eingebunden. Es handelt sich um vorgefertigte, komplette Lösungen zur Unterstützung typischer betrieblicher Entscheidungsprozesse auf operativer bzw. taktischer Ebene. Methoden und Modelle sind zu Modulen gekapselt und bieten neben Standardauswertungen auch individuelle Abfragen.

Als Beispiele für analytische Anwendungskomponenten seien die Lösungspakete der Hersteller betriebswirtschaftlicher Standardsoftware erwähnt: (vgl. Hansen/Neumann, (Wirtschaftsinformatik 1), S. 791)

- Microsoft Business Solutions (aus Axapta bzw. Navision):

Finanz, Verkauf, CRM (Customer Relationship Management), SCM (Supply Chain Management) - Logistik, Projektmanagement

- SAP (in Anlehnung an die SAP Business Suite):

Finanzanalyse, Kundenbeziehungsanalyse, Supply-Chain-Analyse, Produktlebenszyklusanalyse, Humankapitalanalyse

1.1.3.     Managementunterstützung auf strategischer Ebene

Informationssysteme auf der Ebene der Geschäftsleitung sind regelmäßig strategischer Natur. Es wird in der Folge zwischen „klassischen“ und „modernen“ Ansätzen unterschieden: (vgl. Hansen/Neumann, (Wirtschaftsinformatik 1), S. 794 ff)

6.5.1 (Klassische) Top-Management-Informationssysteme

Darunter versteht man ein besonders einfach bedienbare, grafisch orientierte Abfrage- und Berichtssystem, das dem Top-Management die benötigte Informationsversorgung quasi „auf Knopfdruck“ bietet. Im Fokus steht die umfassende, kompakte Darstellung der Bedingungslage (z.B. das betriebliche Umfeld) sowie das Controlling (Schlüsselkennzahlenn und kritische Erfolgsfaktoren).

Inhaltlich dominiert in diesen „executive information systems“ (EIS) strategische Controlling-Information.

Thematisch können beispielsweise folgende Schwerpunkte implementiert sein:

- interne und externe Strategieplanung (z.B. Portfolioanalysen) bzw. Gesamtunternehmensplanung (z.B. Abweichungsanalysen mittels Szenarien)

- Kontroll- und Steuerungsfunktionen (z.B. Cashflow-Analysen, Bilanzanalyse, Investitionsrechnung), Soll-Ist-Vergleiche und Trendanalysen

- In der Erfolgsrechnung werden abrechnungsorientierte Verfahren durch entscheidungsorientierte Planungsrechnungen ergänzt.

- Ad-hoc-Analysen beschreiben Problemsichten, die vom Benutzer generiert wurden.

Oberstes Gebot für die Gestaltung von EIS ist die möglichst einfache Bedienung, die kein IT-Fachwissen voraussetzt (Entscheider könnten z.B. auch Juristen sein). Analytische Auswertungs-funktionen müssen auch später hinzugefügt werden können, wenn die Anwender mit den Berichts- und Abfragefunktionen besser vertraut geworden sind.

6.5.2 (Moderne) Integrierte Top-Management-Informationssysteme

Ein gutes Beispiel für ein aktuelles und verbreitetes Top-Management-Informationssystem ist das „Strategic Enterprise Management System“ (SEM) von SAP zur Unterstützung des Top-Managements. Dieses setzt auf der operativen Ebene auf und beinhaltet Komponenten für die Unternehmensplanung und –simulation, die Konsolidierung von Konzernabschlüssen, die Operationalisierung von Strategien und Leistungsmessung u.v.m. 

Die SEM-Komponente „Business Planning and Simulation“ (SEM-BPS) stellt auf übliche Planungsanwendungen zugeschnittene Funktionen und Benutzeroberflächen bereit. Es können Planungssichten und Teilpläne (z.B. für Finanzierung oder Absatz) dargestellt werden, für denselben Zeitraum können mehrere Planszenarien berücksichtigt werden.

Die SEM-Komponente „Business Consolidation“ (SEM-BCS) unterstützt die Konsolidierung von Konzernabschlüssen, die SEM-Komponente „Corporate Performance Monitor“ (SEM-CPM)  bietet Anwendungen zur Abbildung und Operationalisierung von Strategien sowie zur Messung und Beurteilung der Leistungen von Geschäftseinheiten (engl. „business performance measurement“).

Dazu zählen beispielsweise folgende Anwendungen: Balanced Scorecard, Kennzahlen- und Werttreiberbäume (dazu auch das Benchmarking), Risikomanagement und das Management Cockpit.

1.5      Business Intelligence und Performance Management

„Aus betriebswirtschaftlicher Sicht ist Business Intelligence ein analytischer Prozess, der fragmentierte Unternehmens- und Wettbewerbsinformationen in handlungsgerichtetes Wissen über die Fähigkeiten, Positionen und Ziele der betrachteten internen und externen Steuerungsfelder zusammenführt.“ (Spath (Hrsg.), (Corporate Performance Management), S. 6).Business Intelligence kann somit als Kombination aller Werkzeuge und Anwendungen mit entscheidungsunterstützendem Charakter beschrieben werden. Auf diese Weise lassen sich eine verbesserte Einsicht in das eigene Unternehmensgeschehen sowie ein besseres Verständnis der Mechanismen relevanter Wirkungsketten erreichen.

(Corporate bzw. Business) Performance Management setzt die Aktivitäten zur Geschäftssteuerung zueinander in Beziehung: Soll- und Ist-Zustände werden in der Geschäftsverfolgung – dem Monitoring – analysiert, sodann verglichen und (ggf. korrigierende) Maßnahmen werden daraus abgeleitet. Seinen integrierenden Charakter zeigt sich bei der technischen Umsetzung unterschiedlicher technologischer Ansätze. (vgl. White Paper der sd&mAG, Business Intelligence Trends, http://www.sdm.de/web4archiv/objects/download/pdf/sdm_whitepaper_bi-trends.pdf  (11.12.2005), S. 2vgl. White Paper der sd&mAG, Business Intelligence Trends, http://www.sdm.de/web4archiv/objects/download/pdf/sdm_whitepaper_bi-trends.pdf  (11.12.2005), S. 2)

Key Performance Indicators (kurz KPI’s bzw. strategische Steuerungskennzahlen) unterstützen Unternehmen dabei, den Fortschritt der Zielerreichung in Hinblick auf die Unternehmensziele zu messen. D.h., sie müssen in direkter Ableitung der Unternehmensziele definiert, quantifizierbar (und damit messbar) sein und die kritischen Erfolgsfaktoren repräsentieren. vgl. Arnold u.a. (Enterprise Performance Management mit SAP), S. 42)

Gundsätzlich soll ein Kennzahlensystem nur die wirklich wichtigen und für die Unternehmens- bzw. Prozesssteuerung relevanten Kennzahlen umfassen die im Reporting berücksichtigt werden. Wenn sich die Kennzahlen als Flut über die Entscheider ergießen, so wird dieses sinnvolle Steuerungsinstrument nur wenig Akzeptanz finden.

1.6      Business Intelligence neuer IT-basierter Gesamtansatz

Mertens nennt sieben verschiedene Definitionen von Business Intelligence: (Mertens, P., Business Intelligence – ein Überblick, Arbeitspapier der UNI Erlangen-Nürnberg, 2002, S.4, zitiert in: Kemper, H.-G./Mehanna, W./ Unger, C., Business Intelligence. Grundlagen und praktische Anwendungen, 2004, S. 2)

- BI als Fortsetzung der Daten- und Informationsverarbeitung: IV für die Unternehmensleitung,

- BI als Filter in der Informationsflug: Informationslogistik,

- BI = MIS, aber besonders schnelle/flexible Auswertungen,

- BI als Frühwarnsystem (Alerting),

- BI = Data Warehouse,

- BI als Informations- und Wissensspeicherung,

- BI als Prozess: Symptomerhebung à Diagnose à Therapie à Prognose à Therapiekontrolle

Für BI gibt es somit ein

- engeres Verständnis (Kernapplikationen, die eine Entscheidungsfindung unmittelbar unterstützen, wie z.B. OLAP, MIS oder EIS),

- ein analyseorientiertes Verständnis (alle Anwendungen, die bei denen der Entscheider bzw. Entscheidungsvorbereiter mit einem System arbeitet, das interaktive Funktionen besitzt, z.B. neben OLAP auch Text und Data Mining, Ad-hoc-Reporting etc.) oder

- ein weiteres Verständnis (alle direkt und indirekt für die Entscheidungsunterstützung eingesetzten Anwendungen). (Kemper, (Business Intelligence), S. 3f)

Kemper et al (Kemper, (Business Intelligence), S. 3f) stehen Business Intelligence als „integrierten, unternehmens-spezifischen, IT-basierten Gesamtansatz zur Entscheidungsunterstützung“. „Althergebrachte“ Einzelsysteme zur Managementunterstützung können heutigen Anforderungen nicht mehr genügen, daher bedarf es integrierter Lösungsansätze.

In diesem Sinne wird der Ausdruck „Intelligence“ als Information verstanden, „die es zu generieren, speichern, recherchieren, analysieren, interpretieren und zu verteilen gilt.“ (Kemper et al, (Business Intelligence), S. 8). Business Intelligence Werkzeuge dienen in Abgrenzung zu anderen Definitionen ausschließlich als Entwicklungshilfen spezieller BI-Anwendungen, was bedeutet, dass Tools zum Aufbau von Data Warehouses, OLAP-Frontends oder Portalsoftware lediglich mittelbaren Charakter hat. Data-Mart-basierte Controllinganwendungen oder CRM-Lösungen reflektieren nur einzelne Bereiche des BI-Ansatzes eines Unternehmens.


[zurück zur letzten Seite] [zurück nach oben]