Das Konzept Data-Warehouse hat sich in der Unternehmenspraxis sehr erfolgreich durchgesetzt, denn es ermöglicht eine systematische Informationsgewinnung aus operativen Datenbeständen von Organisationen. Die theoretische Aufarbeitung lässt allerdings zu wünschen übrig.

Katharina Wirtz untersucht wie, ausgehend von den Daten der operativen Systeme und dem Informationsbedarf der Entscheidungsträger, eine übersichtliche Anordnung der Daten in einem Data-Warehouse erzielt werden kann. Die einzelnen Schritte werden anhand eines durchgängigen Unternehmensbeispiels erläutert und in einem Vorgehensmodell zusammengefasst.

Autorentext
Dr. Katharina Wirtz promovierte bei Prof. Dr. Dr. Jürgen M. Janas am Institut für Informationswirtschaft der Universität der Bundeswehr, München. Heute ist sie Data-Warehouse-Expertin im Kompetenzbereich Business Intelligence der T-Systems Nova GmbH.

Inhalt
1 Grundbegriffe.- 1.1 Das Themenfeld Führung.- 1.2 Das Themenfeld Datenbanksystem.- 2 Die Idee Data-Warehouse.- 2.1 Probleme der Informationsgewinnung.- Alternativen der Informationsgewinnung.- 3 Modellierung des Data-Warehouse.- 3.1 Multidimensionale Datenstrukturen.- 3.2 Das sternförmige Modell.- 4 Rahmenplanung.- 4.1 Im Data-Warehouse-Entwicklungsprozess auftretende Schwierigkeiten.- 4.2 Funktionen des Rahmenplans.- 4.3 Alternative Vorgeherismodelle zur Data-Warehouse-Entwicklung.- 4.4 Der Rahmeriplan.- 5 Das sternförmige Schema im Rahmenplan.- 5.1 Fakten.- 5.2 Dimensionstabellen.- 5.3 Degenerierte Dimensionen.- 6 Entwicklung des Soll-Schemas.- 6.1 Ermittlung des Informationsbedarfs.- 6.2 Darstellung von Informationen in Faktentabellen.- 6.3 Soil-Schema der Fiktiva AG.- 7 Entwicklung des Ist-Schemas.- 7.1 Integration der Datenbestände.- 7.2 Darstellung eines Geschäftsprozesses durch Fakten und Dimensionen.- 7.3 Gestaltung der Faktentabellen.- 8 Entwicklung des Data-Warehouse-Schemas.- 8.1 Strategien der Zusammenführung.- 8.2 Schritte der Zusammenführung.- Schlusswort.- Anhang A Das Entity-Relationship-Diagramm der Rahmenplanung.