Der Aufbau von Data Warehouse-Systemen

1 Einleitung.- 2 Management: Sichtweisen und Ansätze.- 2.1 Institutionale Sicht.- 2.2 Funktionsorientierte Sicht.- 2.3 Neuere Managementansätze.- 3 Informationen für das Management.- 3.1 Informationen Als Zentrales Erfolgskriterium Für Managementaufgaben.- 3.2 Sichtenorientierte Systematisierung Managementrelevanter Informationen.- 3.3 Qualitätsmerkmale Managementrelevanter Daten.- 4 Informationssysteme für das Management.- 4.1 Historie.- 4.2 Grenzen und Schwächen.- 4.3 Die Bedeutung der Multidimensionalität.- 4.4 Die Problematik der Datenintegration.- 4.5 Neuere Auswertungstechniken Für das Management.- 5 Das Data Warehouse-Konzept.- 5.1 Begriff und Charakteristika.- 5.2 Architektur Eines Data Warehouse.- 5.3 Komponenten Eines Data Warehouse.- 5.4 Organisationsformen des Data Warehouse.- 5.5 Die Schnittstellenproblematik an der Output-Schicht.- 5.6 Die Bedeutung der Internet-Technologie Für das Data Warehouse-Konzept.- 6 Besonderheiten der Modellierung Einer Data Warehouse-Datenbasis.- 6.1 Grundlagen.- 6.2 Modellierungsebenen und-Sichten.- 6.3 Strukturkomponenten Multidimensionaler Datenmodelle.- 6.4 Modellierung von zeit.- 6.5 Unterscheidung in Makro- und Mikro-Sichten.- 7 Eignung Semantischer Datenmodelle für die Data Warehouse-Entwicklung.- 7.1 Semantische Datenmodellierung.- 7.2 Entity-Relationship-Basierte Modelle.- 7.3 Application Design for Analytical Processing Technologies (Adapt).- 7.4 Objektorientierte Modellierung.- 7.5 Gegenüberstellung und Synthese der Betrachteten Modellierungsansätze.- 8 Datenbankschemata für Multidimensionale Daten.- 8.1 Anforderungen an Multidimensionale Datenbanksysteme.- 8.2 Physisch Multidimensionale Datenbanksysteme.- 8.3 Star-Schema.- 9 Rahmenkonzeption für die Entwicklung von Data Warehouse-Systemen.- 9.1Vorgehensmodelle Für Traditionelle Datenbankentwicklungen.- 9.2 Vorgehensmodelle Für Data Warehouse-Entwicklungen.- 9.3 Rahmenkonzeption.- 10 Ausblick.