Table Of ContentMucksch / Behme . Das Data Warehouse-Konzept
Harry Mucksch / Wolfgang Behme (Hrsg.)
Das
Data Warehouse
Konzept
Architektur - Datenmodelle -
Anwendungen
Mit Erfahrungsberichten
3., iiberarbeitete Auflage
Springer Fachmedien
Wiesbaden GmbH
Dr. Harry Mucksch ist Geschaftsfiihrer der Servicezentrum INFOKOM GmbH in
Papenburg.
Dr. Wolfgang Behme ist Projektleiter im debis Systemhaus, Geschaftsstelle Ftihrungs
informationssysteme, in Dtisseldorf.
Die Deutsche Bibliothek -CIP-Einheitsaufnahme
Das Data Warehouse-Konzept : Architektur - Datenmodelle -
Anwendungen ; mit Erfahrungsberichten / Harry Mucksch /
Wolfgang Behme (Hrsg.). -3., iiberarb. Aufl. -Wiesbaden : Gabler, 1998
ISBN 978-3-409-32216-4 ISBN 978-3-322-99372-4 (eBook)
DOI 10.1007/978-3-322-99372-4
1. Auflage 1996
2. Auflage 1997
3. Auflage 1998
Alle Rechte vorbehalten.
© Springer Fachmedien Wiesbaden 1998
Urspriinglich erschienen bei Betriebswirtschaftlicher Verlag Dr. Th. Gabler GmbH,
Wiesbaden, 1998
Lektorat: Barbara Roscher / Annegret Heckmann
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Die Wiedergabe von Gebrauchsnamen, Handelsnamen, Warenbezeichnungen usw. in diesem Werk
berechtigt auch ohne besondere Kennzeichnung nicht zu der Annahme, daB solche Namen im Sinne
der Warenzeichen-und Markenschutz-Gesetzgebung als frei zu betrachten wăren und daher von
jedermann benutzt werden diirften.
v
Geleitwort
Jedes Untemehmen verfiigt heute zwar iiber riesige DatenbesHinde, der Erfolg am Markt
wird sich jedoch nur dann einstellen und festigen, wenn es dem Untemehmen gelingt,
aus den vorhandenen Datenmengen entscheidungsrelevante Informationen zu gewinnen.
Das betrifft sowohl die Kosten- als auch die Marktseite.
Immer wieder untemommene Anlaufe, diesem Ziel naher zu kommen, zeigen, wie wiin
schenswert den Untemehmen eine (Re-)Vitalisierung ihrer DatenfriedhOfe erscheint.
Lange Jahre der Entwicklung und auch der MiBerfolge kennzeichnen den Weg der
Managementunterstiitzungssysteme, deren primares Ziel es heute ist, Informationen
kundenfokussiert aufzubereiten und damit Marketing und Geschaftsfiihrung gezielte
Entscheidungsunterstiitzung zu ermoglichen. Ohne eine gut organisierte Datenbasis zur
Losung heutiger und kiinftiger Informationsbediirfnisse niitzen auch die besten Aus
wertungs-Tools nichts. Das Data Warehouse-Konzept verspricht hier Abhilfe zu
schaffe n.
Es existiert nach wie vor eine gewisse Unsicherheit, was ein Data Warehouse eigentlich
ist. Das es mehr ist als ein Set von Tools, wie mancher Anbieter von Softwareprodukten
es sehen, ist inzwischen hinreichend bekannt. Der Verkauf einer kleinen OLAP-Daten
bank ist ebenso wenig ein Data Warehouse, wie eine mehrere Terabyte groBe Datenbank
allein durch ihre GroBe eines darstellt.
Ein Data Warehouse ist weder eine Datenbank noch ein Auswertungstool. Es ist be
stimmt auch keine Wunderwaffe gegen aile Probleme von DV-Managem. Doch es
bringt einen kleinen, nicht zu verachtenden Vorteil: Eine Ordnung in die Menge von
Daten und Informationen - zumindest in einem Teil eines Unternehmens. Vielleicht -
eines Tages - sogar des gesamten Untemehmens. Und es ist mehr eine Konzeption denn
eine Technologie. Es stellt einen weiteren Konkretisierungsschritt auf dem Weg dar, die
Information zu dem Produktionsfaktor eines Untemehmens zu machen. Informationen
einzusetzen zur Wettbewerbsdifferenzierung und zur Kostenoptimierung, aus Informa
tionen einen Vorteil am Markt zu erzielen - das ist ohne ein Data Warehouse-Konzept
nicht denkbar.
VI Geleitwort
Wer es einmal erleben durfie, wie Untemehmen eine nie zuvor dagewesene Kosten
transparenz geschaffen haben, oder, wie Untemehmen ihre Kunden ganz bewuBt
"kennenge1emt" und zie1gerichtet marketingseitig bedienen konnten, der allein kann -
meiner Meinung nach - wirklich empfinden, was mit einem Data Warehouse und den
von ihm gespeisten Applikationen bewirkt werden kann.
In einer Welt der Information und Kommunikation beschaftigt sich die Informatik noch
zuviel ausschlieBlich mit der Lasung der operativen Basisaufgaben. Data Warehousing
ist ein Konzept, das die Zukunft bewaltigen hilft und das mit Informationen, einem
untemehmenseigenen Gut, umzugehen hilft. Was niitzen kreative Controller und
Manager, was niitzen einfallsreiche Marketingprofis, wenn ihnen die Basis fehlt, ihren
Intentionen freien Lauflassen zu kannen, indem sie Hypothesen systemseitig bestatigen
oder verwerfen lassen kannen?
Dieses Buch solI he1fen, im Wirrwarr von Begriffen sowohl seitens der Wissenschaft als
auch in der Praxis, Klarheit zu schaffen, damit der Leser sich se1bst ein realistisches
Bild von einem Schlagwort machen kann, hinter dem weit mehr steckt, als "Alter Wein
in neuen Schlauchen".
Ich wiinsche diesem Buch, das ein rundes Bild urn einen Begriff herum bietet,
wiederum vie1 Erfolg und weite Verbreitung. Und mage jeder Leser - der
Wissenschaftler wie der Praktiker - die Anregungen und Erfahrungen fUr sich selbst
nutzbringend aufgreifen.
Gerd Quittenbaum
Mitglied der Geschliftsfiihrung
debis Systemhaus Dienstleistungen GmbH
VII
Vorwort der Herausgeber
Das Data Warehouse-Konzept hat sich nicht als "Alter Wein in neuen Schlauchen"
sondem vielmehr als ein realisierbarer und effizienter Ansatz zur Verbesserung der
untemehmensweiten Infonnationsversorgung herausgestellt. Nachdem sowohl die 1. als
auch die 2. Auflage unseres Buches zum Data Warehouse-Konzept nach nur wenigen
Monaten vergriffen war, prasentieren wir mit der vorliegenden 3. Auflage lediglich eine
korrigierte Version des Autorenbandes. Eine vollstandige Oberarbeitung und Erganzung
dieses Buches war in der Kiirze der zur VerfUgung stehenden Zeit und den
Kapazitatsrestriktionen der einzelnen Autoren nicht maglich.
Der vorliegende Autorenband ist in acht -uns sinnvoll erscheinende -Teile gegliedert:
1m ersten Teil werden wieder die grundlegenden Aspekte des Data Warehouse-Kon
zeptes vorgestellt. Die Beitrage in Teil 2 behandeln Fragen der semantischen Modellie
rung mehrdimensionaler Daten und beleuchten kritisch die Eignung relationaler, erwei
tert-relationaler, multidimensionaler und objektorientierter Datenmodelle fUr Data
Warehouses. In Teil 3 werden dann zwei wesentliche Komponenten eines Data Ware
houses - die Datenextraktions- und -transfonnationsprograrnme sowie das Meta-Daten
verwaltungssystem - diskutiert, gefolgt von 3 Beitragen, die Aspekte und Besonder
heiten bei der Entwicklung einer untemehmensweiten Infonnationsversorgung (Teil 4)
ansprechen. Zwei neuere, modeme Analyse-Techniken - OLAP und das Data Mining -
werden in Teil 5 vorgestellt.
Die Teile 6 und 7 dieses Buches geben anschlieBend einen Uberblick iiber Data Ware
house-Anwendungen in unterschiedlichen Bereichen und Branchen, bzw. enthalten Er
fahrungsberichte von konkreten, teilweise bereits abgeschlossenen Data Warehouse
Projekten. Den AbschluB (Teil 8) bildet wieder die umfangreiche Beschreibung des
Strategischen Infonnationssystems SIS der Stadt Kaln.
VIII Vorwort der Herausgeber
Auch bei diesem Buch haben eine Vie1zahl von Personen zu seiner Fertigstellung mit
beigetragen. Unser herzlicher Dank gilt in erster Linie den Autoren, die - trotz Ihres
dynamischen Tagesgeschiiftes - wieder Zeit fiir die engagierte Erarbeitung ihrer
Beitriige gefunden haben.
Danken mochten wir dem Gabler Verlag und hier vor allem Frau Annegret Heckmann
fiir die gute Zusammenarbeit und die schnelle Drucklegung.
Harry Mucksch und Wolfgang Behme
IX
Inhaltsverzeichnis
Geleitwort ......................................................................................................................... V
Vorwort der Herausgeber .............................................................................................. VII
Autorenverzeichnis ....................................................................................................... XIII
Grundlagen
Die Notwendigkeit einer entscheidungsorientierten Infonnationsversorgung
Wolfgang Behme, Harry Mucksch ..................................................................................... 3
Das Data Warehouse-Konzept als Basis
einer unternehmensweiten Infonnationslogistik
Harry Mucksch, Wolfgang Behme ................................................................................... 33
Datenschutz im Data Warehouse
Johann Bizer .................................................................................................................. 101
Data Warehousing und Data Mining -Marktiibersicht und Trends
Wolfgang Martin ........................................................................................................... 125
Datenmodellierung und -speicherung
Multidimensionale Datenstrukturen -
Modellierung, Strukturkomponenten, Implementierungsaspekte
Jan Holthuis .................................................................................................................. 143
x
Inhaltsverzeichnis
Die Eignung relationaler und erweitert relationaler Datenmodelle
fur das Data Warehouse
Manfred Gartner ........................................................................................................... 195
Objektorientierte Datenbanksysteme fur den Einsatz
im Data Warehouse-Konzept
Thomas Ohlendorf ........................................................................................................ 219
Ausgewahlte Komponenten eines Data Warehouses
Transformationsprogramme und Extraktionsprozesse
entscheidungsrelevanter Basisdaten
Joachim Kirchner .......................................................................................................... 245
Meta-Daten fur Data Marts und Data Warehouses
John-Harry Wieken ....................................................................................................... 275
Entwicklungen von Data Warehouses
Vorgehensmodell zur Entwicklung einer Data Warehouse-L6sung
Wolf-Rudiger Hansen ................................................................................................... 319
Projektmanagement und -controlling von Data Warehouse-Projekten
Christian-Ulrich Futing ............................................................................................... 337
Qualitiitsmanagement in Data Warehouse-Projekten -
Methoden und Verfahren fur die Projektpraxis
Werner Conrad ............................................................................................................. 359
Inhaltsverzeichnis XI
Moderne Analysetechniken
On-Line Analytical Processing (OLAP)
Peter Chamoni. Peter Gluchowski ............................................................................... 401
Data Mining
Nicolas Bissantz. Jurgen Hagedorn. Peter Mertens .................................................... 445
AusgewahIte Anwendungsbereiche
Das Data Warehouse als Bestandteil eines Database Marketing-Systems
Ronald Mentzl. Cornelia Ludwig ................................................................................. 477
Einsatzmoglichkeiten des Data Warehousing in der deutschen
Telekommunikationsbranche
Marcus Neckenig .......................................................................................................... 491
Integration von Data Warehouse-Komponenten
in verteilte elektronische Dienstemiirkte
Winfried Lamersdorf, Michael Merz ............................................................................ 507
Erfahrungsberichte
Das Data W arehouse-Konzept -
Basis erfolgreicher Managementunterstiitzung bei BAYER
Bernd-Ulrich Kaiser ...................................................................................................... 535
Erfahrungen beim Aufbau eines Data Warehouses im Controlling
Andreas Exner ............................................................................................................... 555
