Data Warehouse im Rahmen der Business Intelligence

Ein Business Intelligence-System sammelt automatisiert Informationen aus verschiedenen, zumeist operativen und betrieblichen Informationssystemen. Die so extrahierten Daten werden anschlieend in der Regel fr strategische Managemententscheidungen aufbereitet und in geeigneter Form dem Management bzw. der jeweiligen Zielgruppe im Unternehmen zur Verfgung gestellt. Um Business Intelligence durchzufhren ist ein Data Warehouse nicht zwingend ntig, aber vorteilhaft. Ein Data Warehouse kann als Datenverwaltungssystem verstanden werden, das Kontrollmglichkeiten bei Ablufen in Unternehmen sowie Entscheidungshilfen fr die Fhrungskrfte liefert.
Die Erstellung und Nutzung solcher Systeme stellt jedoch noch keinen Erfolg sicher. Es kommt vielmehr auch auf eine durchdachte Strategie an. Dabei zeigt sich immer wieder, dass der Erfolg von Data Warehouse-Projekten mageblich vom Vorgehen im Projekt bestimmt ist.
Voraussetzung fr die ingenieurmige Entwicklung eines Data Warehouses ist demnach die Verwendung eines geeigneten Vorgehensmodells, das eine nachvollziehbare und variierbare Steuerung des gesamten Entwicklungsprozesses garantieren soll. Jedem Vorgehensmodell sind Methoden fr die jeweiligen Aktivitten und untersttzende Softwarewerkzeuge zugeordnet. Vorgehensmodelle stellen vorgegebene Rahmenwerke dar, die die (vor allem zeitliche) Abarbeitung der notwendigen Aktivitten systematisch beschreiben. Sie sind deshalb als wichtige Hilfsmittel zu betrachten, um die Erfolgswahrscheinlichkeit von IT-Projekten zu erhhen. Bei Einfhrung eines Data Warehouses bestehen jedoch ganz spezifische Aspekte und Besonderheiten, die durch das Vorgehensmodell bercksichtigt werden mssen.
Fr die Implementierung eines Data Warehouses wird ein Vorgehensmodell bentigt, das quantitativen und qualitativen Managementansprchen gerecht wird und, im Rahmen der Business Intelligence, eine effektive und effiziente Nutzung garantieren soll. Von dieser Prmisse ausgehend wird ein Vorgehensmo