ISSN 1436-3011

09.02.2010

Business Intelligence
Anforderungsanalyse im Data-Warehouse-Projekt: Ein Erfahrungsbericht aus der Praxis
Gunnar Schirp

Zusammenfassung

Ein Data Warehouse ist ein speziell für Auswertungs- und Analysezwecke strukturierter Datenbestand. Auf Basis des Data Warehouse werden Anwendungen entwickelt, die eine verbesserte Informationsbasis für das Controlling versprechen. Eine gelungene Erarbeitung der Anforderungen ist eine notwendige Voraussetzung für ein erfolgreiches Data-Warehouse-Projekt. Die wesentlichen Aufgaben sind die Informationsbedarfsanalyse und die Datenmodellierung. In ihnen wird geklärt, welche Daten zu Auswertungen herangezogen und wie Berichte und Analyseprozesse strukturiert werden. Der vorliegende Artikel beschreibt kritische Erfolgsfaktoren bei der Anforderungsanalyse. Hierzu zählen z.B. die Gestaltung des Data-Warehouse-Lernprozesses, die richtige Abgrenzung zur operativen Welt und die frühzeitige Integration der Datenbewirtschaftung. Die dargestellten Erkenntnisse basieren auf vielfältigen Erfahrungen in Praxisprojekten.

Inhaltsübersicht

1. Data Warehouse: Eine Begriffsklärung
2. Die frühen Phasen: Informationsbedarfsanalyse und Datenmodellierung
3. Projekterfahrungen in den frühen Phasen
   1. Die Data-Warehouse-Entwicklung als Lernprozess begreifen
   2. Den richtigen Schnitt zur operativen Welt ziehen
   3. Den Status quo überwinden
   4. Die Layoutdiskussion kanalisieren
   5. Die Datenbewirtschaftung frühzeitig integrieren
   6. Die Versionierung einfach und verständlich halten
   7. Die Integration ins (unternehmensweite) Data Warehouse organisieren
4. Fazit
5. Literatur

Dieses Heft ist vergriffen, d.h. nicht mehr lieferbar. Eine Neuauflage ist nicht geplant. Die Beiträge aus diesem Heft sind jedoch noch separat und kostenpflichtig unter www.genios.de erhältlich.

HMD, Heft 222, Dezember 2001