Nutzenpotenziale von Data-Warehouse-Systemen und Online-Analytical-Processing (PDF)

Studienarbeit aus dem Jahr 2023 im Fachbereich BWL - Informationswissenschaften, Informationsmanagement, Note: 1,0, SRH Fernhochschule, Sprache: Deutsch, Abstract: In dieser Hausarbeit werden die Grundlagen von Data Warehouse und Online Analytical Processing sowie deren Zusammenhänge erläutert. Anschließend werden die Vorteile dieser Konzepte an einem praktischen Unternehmensbeispiel verdeutlicht.

Die immer weiter fortschreitende Digitalisierung in der Wirtschaft führt zu einer regelrechten Flut von Daten, die vor allem für Unternehmen die Frage nach einer möglichst effizienten Speicherung und Auswertung dieser Daten aufwirft. Hinzu kommt, dass neben dem sich ständig erhöhenden Datenvolumen auch die Heterogenität der Datenquellen und Datenformate deutlich zugenommen hat. Die Datenquellen erstrecken sich somit nicht nur auf unternehmensinterne Daten, auch unternehmensexterne Daten, zum Teil in unstrukturierten Formaten, sind für die Auswertungen der Unternehmen denkbar. Diese Entwicklungen stellen sowohl eine große technische Herausforderung für Unternehmen dar, eröffnen jedoch gleichzeitig auch enorme Nutzenpotenziale. Die Aufgabe, die richtigen Informationen zum korrekten Zeitpunkt in benötigter Form, Menge und Qualität am adäquaten Ort zur Verfügung zu stellen, führt zusammen mit dem steigenden Marktdruck, aus den vorliegenden Daten sinnvolle betriebswirtschaftliche Erkenntnisse zu gewinnen, zu dem Bedürfnis nach einer technischen Unterstützung dieser Problematik. Eine Möglichkeit zur Analyse von betrieblichen Problemstellungen stellt ein Data Warehouse in Form einer auf große Datenmengen spezialisierten, hochperformanten Datenbank mit erweiterter Funktionalität in Kombination mit Elementen des "Online analytical Processing" zur Realisierung von flexiblen Abfragen in multidimensionalen Datenräumen dar. Betrachtet man neben der geschilderten technischen Entwicklung außerdem den zunehmenden Trend zur Ausweitung von Planungs- und Analyseentscheidungen bis auf niedrigere Hierarchieebenen, so wird spätestens hier die Notwendigkeit eines geeigneten Systems zur Entscheidungsunterstützung in Unternehmen deutlich.