Vergleich von Data-Warehouse-Anwendungen anhand der Anforderungen mittelständischer Unternehmen

Inhaltsverzeichnis

1. EINLEITUNG

1.1 Gegenstand und Motivation

1.1.1 Gegenstand und Bedeutung

1.1.2 Problematik

1.1.3 Motivation

1.2 Zielsetzung

1.3 Vorgehensweise

2. GRUNDLAGEN

2.1 Data Warehouse

2.1.1 Historische Entwicklung

2.1.2 Definitionen

2.1.3 Architektur eines Data-Warehouse-Systems

2.2 Mittelstand

3. ANFORDERUNGEN

3.1 Allgemeine Anforderungen

3.2 Datenbeschaffung

3.3 Modellierung

3.4 Speicherung

3.5 Analyse und Präsentation

3.6 Planungsunterstützung

4. MARKTÜBERSICHT

4.1 Anbieter eines Data Warehouse

4.2 Teilnehmende Anbieter

4.3 Befragung der Referenzkunden

5. AUSWERTUNG DER DATA-WAREHOUSE-ANWENDUNGEN

5.1 CP Corporate Planner

5.1.1 Auswertung des CP-Umfragebogens

5.1.2 Technische Eigenschaften

5.1.3 Beurteilung der Referenzkunden

5.1.4 Fazit

5.2 Excel Data InfoSuite

5.2.1 Auswertung des Excel Data-Umfragebogens

5.2.2 Technische Eigenschaften

5.2.3 Beurteilung der Referenzkunden

5.2.4 Fazit

5.3 Group1 Sagent Data Flow Solution

5.3.1 Auswertung des Group1-Umfragebogens

5.3.2 Technische Eigenschaften

5.3.3 Beurteilung der Referenzkunden

5.3.4 Fazit

5.4 HaPeC Xstream

5.4.1 Auswertung des HaPeC-Umfragebogens

5.4.2 Technische Eigenschaften

5.4.3 Beurteilung der Referenzkunden

5.4.4 Fazit

5.5 Oracle Business Intelligence Suite

5.5.1 Auswertung des Oracle-Umfragebogens

5.5.2 Technische Eigenschaften

5.5.3 Beurteilung der Referenzkunden

5.5.4 Fazit

5.6 PST-BI

5.6.1 Auswertung des PST-Umfragebogens

5.6.2 Technische Eigenschaften

5.6.3 Beurteilung der Referenzkunden

5.6.4 Fazit

5.7 SAP Business Warehouse

5.7.1 Auswertung des SAP-Umfragebogens

5.7.2 Technische Eigenschaften

5.7.3 Beurteilung der Referenzkunden

5.7.4 Fazit

6. VERGLEICH DER DATA-WAREHOUSE-ANWENDUNGEN

6.1 Allgemeine Informationen

6.2 Datenbeschaffung

6.3 Modelierung

6.4 Speicherung

6.5 Analyse und Präsentation

6.6 Planungsunterstützung

6.7 Repository

6.8 Bewertung der Referenzkunden

6.9 Gesamtbetrachtung des Vergleichs

7. DISKUSSION

7.1 Fazit

7.2 Ausblick

8. LITERATUR

8.1 Bücher und Magazine

8.2 Internetseiten

Zielsetzung & Themen

Ziel dieser Arbeit ist es, einen systematischen Vergleich marktgängiger Data-Warehouse-Anwendungen anhand spezifischer Anforderungen mittelständischer Unternehmen durchzuführen, um diesen bei der Auswahl eines geeigneten Systems Orientierungshilfe zu bieten.

• Erstellung eines Anforderungskatalogs für mittelständische Data-Warehouse-Projekte
• Marktübersicht relevanter Anbieter für den Mittelstand
• Detailauswertung ausgewählter Anwendungen (technische Eigenschaften & Referenzberichte)
• Vergleichende Analyse der Systeme hinsichtlich ihrer Eignung für den Mittelstand

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1. EINLEITUNG: Darstellung der Bedeutung von Informationen als Wettbewerbsvorteil und Erläuterung der Problemstellung sowie Vorgehensweise bei der Auswahl von Data-Warehouse-Systemen im Mittelstand.

2. GRUNDLAGEN: Historischer Abriss, Definitionen und architektonische Grundlagen von Data-Warehouse-Systemen unter Berücksichtigung der spezifischen Anforderungen mittelständischer Strukturen.

3. ANFORDERUNGEN: Erarbeitung eines detaillierten Anforderungskatalogs, der technische, betriebswirtschaftliche und nutzerorientierte Kriterien für den Einsatz im Mittelstand definiert.

4. MARKTÜBERSICHT: Zusammenstellung relevanter Anbieter von Data-Warehouse-Lösungen und Auswahl der teilnehmenden Systeme für die nähere Untersuchung.

5. AUSWERTUNG DER DATA-WAREHOUSE-ANWENDUNGEN: Detaillierte Analyse der sieben ausgewählten Systeme hinsichtlich technischer Eigenschaften, Kosten und praktischer Anwendererfahrungen.

6. VERGLEICH DER DATA-WAREHOUSE-ANWENDUNGEN: Zusammenführender Vergleich der analysierten Systeme über alle Anforderungsgebiete hinweg zur Identifikation von Stärken und Schwächen.

7. DISKUSSION: Zusammenfassung der Ergebnisse und Ausblick auf die Notwendigkeit unternehmensspezifischer Betrachtungen bei der Einführung von Data-Warehouse-Lösungen.

Schlüsselwörter

Data Warehouse, Business Intelligence, Mittelstand, Anforderungsanalyse, ETL-Prozess, OLAP, Datenmodellierung, Unternehmenssteuerung, Reporting, Planungsunterstützung, IT-Strategie, Softwareauswahl, Datenintegration, Performance, Mittelstandslösung

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in der Arbeit grundlegend?

Die Arbeit befasst sich mit einem systematischen Vergleich von Data-Warehouse-Anwendungen, die speziell für den Einsatz in mittelständischen Unternehmen in Frage kommen.

Welche zentralen Themenfelder deckt die Untersuchung ab?

Die Arbeit behandelt die Bereiche Datenbeschaffung (ETL), Modellierung, Datenspeicherung, Analyse, Berichterstattung (Reporting) und Planungsunterstützung innerhalb von Business-Intelligence-Systemen.

Was ist das primäre Ziel der Forschungsarbeit?

Das Hauptziel ist es, mittelständischen Unternehmen Hilfestellung bei der Auswahl eines passenden Data-Warehouse-Systems zu bieten, indem Kriterien definiert und Marktlösungen anhand dieser Anforderungen verglichen werden.

Welche wissenschaftliche Methode kommt zum Einsatz?

Der Autor führt eine Anforderungsanalyse durch, erstellt Umfragebögen für Softwareanbieter und evaluiert die Antworten sowie ergänzende Referenzkundenberichte, um eine vergleichende Bewertung vorzunehmen.

Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?

Im Hauptteil werden sieben ausgewählte Softwarelösungen – darunter Produkte von SAP, Oracle, PST, HaPeC, Group1, Excel Data und Corporate Planning – detailliert nach ihren technischen und funktionalen Spezifikationen analysiert.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?

Zu den zentralen Begriffen zählen Data Warehouse, Business Intelligence, Mittelstand, Anforderungsanalyse, ETL-Prozess, OLAP und Datenmodellierung.

Wie unterscheidet sich der Bedarf im Mittelstand von Großunternehmen laut dem Autor?

Der Mittelstand zeichnet sich durch begrenztere finanzielle Ressourcen, weniger dediziertes Fachpersonal für Data-Warehouse-Projekte und den Wunsch nach sehr einfacher Bedienbarkeit sowie schnellen Einführungsszenarien aus.

Welche Rolle spielen die Referenzkundenberichte?

Die Referenzkunden dienen dazu, die theoretischen Herstellerangaben durch praktische Erfahrungen (z.B. tatsächliche Dauer der Einführung, Wartungsaufwand im laufenden Betrieb) zu validieren.