In den letzten Jahren haben Unternehmen große Investitionen in Data Warehouse-Systeme getätigt, um das interne und externe Unternehmensgeschehen durch eine verbesserte Nutzung der bereits vorhandenen Daten transparenter zu machen. Der Akzent lag dabei auf dem technischen Aspekt.

Caroline Wilmes, Helmut M. Dietl und Remco van der Velden analysieren das Data Warehousing aus betriebswirtschaftlicher Perspektive. Sie geben einen Überblick über die technologische Basis des Data Warehousing und die wesentlichen Grundlagen der betriebswirtschaftlichen Theorie des Resource-based view und präsentieren die Ergebnisse einer umfassenden Befragung von 40 Unternehmen im deutschsprachigen Raum. Es wird deutlich, in wieweit durch den Einsatz eines Data Warehouse Wettbewerbsvorteile erzielt werden können.

Autorentext

Caroline Wilmes, Dipl.-Kauffrau und Fachinformatikerin/Anwendungsentwicklung, ist als Beraterin bei einer großen deutschen Unternehmensberatung tätig.
Prof. Dr. Helmut M. Dietl ist Inhaber des Lehrstuhles für Services- und Operationsmanagement der Universität Zürich.
Remco van der Velden, Dipl.-Kfm. und M.A. International Economics, ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre, insb. Organisation und Internationales Management, der Universität Paderborn.

Klappentext

Die Autoren analysieren das Data Warehousing aus betriebswirtschaftlicher Perspektive. Sie geben einen Überblick über die technologische Basis des Data Warehousing und die wesentlichen Grundlagen der betriebswirtschaftlichen Theorie des Resource-based view und präsentieren die Ergebnisse einer umfassenden Befragung von 40 Unternehmen im deutschsprachigen Raum.

Inhalt
1 Einleitung.- 1.1 Einführung und generelle Vorgehensweise.- 1.2 Detaillierte Vorgehensweise.- 2 Ressourcen & Wettbewerbsvorteile: Anforderungen an erfolgreiche Data Warehouses.- 2.1 Data Warehouse.- 2.2 Finalziel des Data Warehouse-Einsatzes.- 2.3 Verbesserung der Wettbewerbsfähigkeit durch Transparenz.- 2.4 Resource-based view (Erklärungsziel).- 3 Theoretische Betrachtung des Data Warehouse-Einsatzes.- 3.1 Historische Entwicklung.- 3.2 Modalziel des Data Warehouse-Einsatzes.- 3.3 Architekturen.- 3.4 Funktionalitäten.- 3.5 Analysewerkzeuge.- 3.6 Anforderungen an die Datenhaltung & resultierende Maßnahmen.- 4 Data Warehouse-Einsatz: empirische Untersuchung.- 4.1 Allgemeine Unternehmenssituationen & Projekte.- 4.2 Anforderungen an die Datenhaltung: praktische Verifizierung.- 4.3 Besonderheiten von Data Warehouse-Projekten.- 4.4 Zusammengefasste Auswertungen der empirischen Betrachtung.- 5 Überprüfung des Wettbewerbsvorteils.- 5.1 Wesentliche Ressourceneigenschaften.- 5.2 Wertbildende Ressourcenkriterien.- 5.3 Schlussfolgerung.- 6 Zusammenfassung der Ergebnisse.- 7 Ausblick.