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| creator |
Bouillet, André
| | date |
2002-02-28
| | | | description |
128 pages
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In den letzten Jahren ist aufgrund der immer stärker werdenden
Globalisierung der Unternehmen und der damit notwendig gewordenen
Vernetzung und Integration von Computersystemen die täglich
anfallende Menge an Daten permanent gestiegen. Dies hat zur Folge,
dass die Versorgung des Unternehmensmanagement mit den für einen
Geschäftsbereich relevanten Daten zunehmend erschwert wird. Aus
diesem Grund wurde die Bedeutung eines Data Warehouse, für die
Unternehmen immer wichtiger.
Der offensichtliche Nutzen solcher Systeme für die Unternehmen hat
sehr häufig dazu geführt, dass innerhalb kürzester Zeit Lösungen
gesucht wurden, die schnell und mit wenig Aufwand kostengünstig zu
realisieren waren. Unberücksichtigt dabei blieben häufig Punkte
wie Integrations- und Erweiterungsfähigkeit der realisierten
Data-Warehouse-Systeme und -Anwendungen. Nun stellt sich in letzter
Zeit, aufgrund der zunehmenden Anzahl an Zusammenschlüssen und
Kooperationen von Unternehmen, immer häufiger die Frage, wie
vorhandene IT-Systeme integriert werden können. Zusätzlich werden
weitergehende Anforderungen an die Systeme gestellt, so dass diese
entsprechend angepasst und erweitert werden müssen.
Im Rahmen dieser Arbeit wird eine sinnvolle und effiziente
Vorgehensweise für die Erweiterung bestehender Data Warehouses
entwickelt.
In einem zweiten Schritt werden dann im Anschluss, die vorgestellten
Konzepte anhand eines realen Systems der DaimlerChrysler AG auf ihre
Machbarkeit hin überprüft. Im Zusammenhang mit der Neugestaltung
ihrer Vertriebssysteme im Geschäftsfeld PKW nutzt die
DaimlerChrysler AG ein Data Warehouse als Basis für flexible
Auswerte- und Reportingsysteme. Daten aus einer integrierten
Auftragsdatenbank werden im Data Warehouse zu Analysezwecken
bereitgestellt. Als Datenmodell wurde hier ein Star-Schema gewählt.
Auswertungen werden mit Reporting- und OLAP-Werkzeugen vorgenommen.
Das Data Warehouse umfasst zur Zeit einzelne, anwendungsspezifische
Data Marts. Das Ziel der DaimlerChrysler AG ist es jedoch, dass
zukünftig der gesamte Vertriebsdatenbestand mit Hilfe der Data
Marts erschlossen wird.
Hieraus ergibt sich die nachfolgende Gliederung:
In Kapitel 2 werden zunächst die Grundlagen des Data Warehousing
betrachtet.
Kapitel 3 führt in die Realisierung eines Data Warehouse ein.
Hierzu wird zunächst in Abschnitt 3.1 auf die unterschiedlichen
Zielarchitekturen, wie Two-Tier- und Three-Tier Architekturen
eingegangen. Danach werden mehrere Vorgehensmodelle vorgestellt, die
eine inkrementelle Realisierung der Three-Tier-Architektur
ermöglichen. In Abschnitt 3.3 wird dann der gesamte
Entwicklungsprozess beschrieben, wie er für eine
Data-Warehouse-Entwicklung durchlaufen werden muss.
Kapitel 4 untersucht die Möglichkeiten der Weiterentwicklung eines
Data Warehouse. Dabei wird der in Abschnitt 3.3 vorgestellte
Implementierungs-Prozess für Data Warehouse-Systeme auf die
veränderten und zusätzlichen Erfordernisse angepasst. Dies
beinhaltet neben der eventuellen Notwendigkeit eines Reverse
Engineering vorhandener Systeme auch die Definition der Auswirkung
von Modifikationen gegebener konzeptueller Schemata. Zusätzlich
wird noch die Vorgehensweise bei der Integration zweier
Data-Warehouse-Modelle betrachtet, da dies gerade im Rahmen von
Zusammenschlüssen gegebener IT-Bereiche notwendig ist, sowie bei
der Integration von Data Marts, die auf bestimmte Teilprozesse
ausgerichtet sind.
Kapitel 5 bietet zunächst einen Überblick über die Prozesse und
die Architektur des Distributionssystems der DaimlerChrysler AG im
Bereich Vertrieb von PKW. Im Anschluss daran werden die Ziele und
Aufgaben des darauf aufbauenden Decision-Support-Systems DISY-MIS,
das im Rahmen dieser Arbeit erweitert werden soll, betrachtet.
In Kapitel 6 wird im Anschluss die prototypische Erweiterung eines
Data-Warehouse-Systems in Zusammenarbeit mit der DaimlerChrysler AG
aufgezeigt. Entsprechend den in Kapitel 4 vorgestellten Phasen,
werden die einzelnen Schritte mit den jeweils entstandenen Modellen
vorgestellt. Im Zuge der Realisierung haben sich unterschiedliche
Varianten ergeben, die sich hinsichtlich der Verteilung des Systems
und der erzeugten Datenmengen unterscheiden. Daneben wird auf die
Probleme eingegangen, die sich im Rahmen der Realisierung ergeben
haben. Zusätzlich wurden Leistungsmessungen vorgenommen, die
einerseits die Auswirkungen der unterschiedlichen
Implementierungsarten gemessen, andererseits die
Leistungsunterschiede bei einer Vergrößerung des Datenbestands des
Data-Warehouse-Systems festgehalten haben.
Die Zusammenfassung und der Ausblick in Kapitel 7 bildet den
Abschluss dieser Arbeit.
| | format |
application/pdf
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