Data Warehouse. Komponente der Business Intelligence und Qualitätsfaktor des Reportings (ePub)

Bachelorarbeit aus dem Jahr 2009 im Fachbereich BWL - Unternehmensforschung, Operations Research, Note: 1,0, Ruhr-Universität Bochum, Sprache: Deutsch, Abstract: Im Zeitalter der Informationstechnik hat sich die Masse an Daten und Informationen, denen wir tagtäglich begegnen oder die uns verfügbar gemacht werden, immense Ausmasse angenommen. Die Quantität dieser Daten - insbesondere im Business Umfeld - kennt kaum Grenzen und immer wieder eröffnen sich neue Datenquellen aus denen wichtige Informationen gewonnen werden können. Doch wie sieht es mit der Qualität dieser Daten aus?
Betrachtet man das Controlling eines multinationalen Unternehmens, erkennt man schnell, dass hier Datenströme aus den unterschiedlichsten Quellen mit den unterschiedlichsten Strukturen, Volumina und Qualitäten auflaufen. Diese Daten manuell zu strukturieren, zu vereinheitlichen, zu transformieren, zu analysieren, zu speichern und schliesslich zu kommunizieren, ist eine Aufgabe, die einfach nicht mehr realisierbar ist. Selbst moderne Tabellenkalkulationen oder operative Datenbanksysteme stossen so schnell an ihre Grenzen.
Es wird ein Umfeld bzw. System benötigt, welches diesen Ansprüchen gerecht wird. Ein Business Intelligence Umfeld mit einem zentralen Data Warehouse kann vielen dieser Anforderungen mehr als gerecht werden. Die neu aufgestellte Datenbasis steht dem gesamten Unternehmen zur Verfügung und führt so zu einer Vereinheitlichung der Datenstrukturen sowie deren Semantik. Eine funktionierende Business Intelligence erlaubt dem Unternehmen in kürzester Zeit, hochaktuelle Informationen und dynamische Berichte zu generieren, um flexibel am Markt agieren zu können. Komplexe Data Mining Anwendungen finden Muster in den Daten, um Geschäftsprozesse zu optimieren, die verborgenen Wünsche des Kunden aufzudecken oder völlig neue Geschäftsmodelle zu entwickeln.
Ziel dieser Arbeit ist es, einen fundierten Überblick über die Bedeutung der Business Intelligence, des Data Warehouse sowie dem Reporting in diesem Umfeld zu geben und am Ende mögliche Umsetzungsmöglichkeiten zu demonstrieren.