Akademische Arbeit aus dem Jahr 2022 im Fachbereich BWL - Informationswissenschaften, Informationsmanagement, Note: 2,0, , Sprache: Deutsch, Abstract: Die Arbeit stellt sich die Frage, wie wichtig Data-Warehouse-Systeme für das Informationsmanagement in Unternehmen sind. Dabei werden die Grundbegriffe geklärt und, ausgehend von einer Referenzarchitektur, die verschiedenen Formen und die Grenzbereiche betrachtet.Der Autor befindet sich während der Ausarbeitung dieser Arbeit in einem Projekt zur Schaffung eines integrierten Datenmodells, resultierend aus der Analyse eines bestehenden ERP-Systems, das eine selbst entwickelte Lösung ist und einem neu einzuführenden ERP-System, welches diese Eigenentwicklung ablösen soll.Diese Integration ist nötig, da der Datenbestand des neuen Systems nur wenige Jahre zurückreichen wird. Marketing- und Controlling-Analysen arbeiten aber mit Daten, die weiter zurückreichen. Diese werden aus dem abzulösenden ERP-System stammen. Die Datenstrukturen der beiden Systeme unterscheiden sich sehr, da das alte System eine Eigenentwicklung ist und das neue System eine anpassbare Standardlösung eines Herstellers von ERP-Lösungen. Das Ziel des Projektes ist die Schaffung einer Datenbank, in der die historischen und aktuellen Daten in ein integriertes Datenmodell zyklisch importiert werden sollen, um sie weiterführenden Marketing- und Controlling-Analysen zuführen zu können. Bisher wurden Management-Entscheidungen der beiden Unternehmensbereiche mit Hilfe mehrerer Data-Warehouse-Systeme durchgeführt. Dies soll auch weiterhin der Fall sein, die ERP-Quelldaten sollen aber zukünftig aus einem neu zu schaffenden Operational Data Store (ODS) bezogen werden, in dem die Detaildaten des abzulösenden und neuen ERP-Systems einheitlich zusammengefasst werden.

Akademische Arbeit aus dem Jahr 2022 im Fachbereich BWL - Informationswissenschaften, Informationsmanagement, Note: 2,0, , Sprache: Deutsch, Abstract: Die Arbeit stellt sich die Frage, wie wichtig Data-Warehouse-Systeme für das Informationsmanagement in Unternehmen sind. Dabei werden die Grundbegriffe geklärt und, ausgehend von einer Referenzarchitektur, die verschiedenen Formen und die Grenzbereiche betrachtet.Der Autor befindet sich während der Ausarbeitung dieser Arbeit in einem Projekt zur Schaffung eines integrierten Datenmodells, resultierend aus der Analyse eines bestehenden ERP-Systems, das eine selbst entwickelte Lösung ist und einem neu einzuführenden ERP-System, welches diese Eigenentwicklung ablösen soll.Diese Integration ist nötig, da der Datenbestand des neuen Systems nur wenige Jahre zurückreichen wird. Marketing- und Controlling-Analysen arbeiten aber mit Daten, die weiter zurückreichen. Diese werden aus dem abzulösenden ERP-System stammen. Die Datenstrukturen der beiden Systeme unterscheiden sich sehr, da das alte System eine Eigenentwicklung ist und das neue System eine anpassbare Standardlösung eines Herstellers von ERP-Lösungen. Das Ziel des Projektes ist die Schaffung einer Datenbank, in der die historischen und aktuellen Daten in ein integriertes Datenmodell zyklisch importiert werden sollen, um sie weiterführenden Marketing- und Controlling-Analysen zuführen zu können. Bisher wurden Management-Entscheidungen der beiden Unternehmensbereiche mit Hilfe mehrerer Data-Warehouse-Systeme durchgeführt. Dies soll auch weiterhin der Fall sein, die ERP-Quelldaten sollen aber zukünftig aus einem neu zu schaffenden Operational Data Store (ODS) bezogen werden, in dem die Detaildaten des abzulösenden und neuen ERP-Systems einheitlich zusammengefasst werden.

Akademische Arbeit aus dem Jahr 2022 im Fachbereich BWL - Informationswissenschaften, Informationsmanagement, Note: 2,0, , Sprache: Deutsch, Abstract: Die Arbeit stellt sich die Frage, wie wichtig Data-Warehouse-Systeme für das Informationsmanagement in Unternehmen sind. Dabei werden die Grundbegriffe geklärt und, ausgehend von einer Referenzarchitektur, die verschiedenen Formen und die Grenzbereiche betrachtet.Der Autor befindet sich während der Ausarbeitung dieser Arbeit in einem Projekt zur Schaffung eines integrierten Datenmodells, resultierend aus der Analyse eines bestehenden ERP-Systems, das eine selbst entwickelte Lösung ist und einem neu einzuführenden ERP-System, welches diese Eigenentwicklung ablösen soll.Diese Integration ist nötig, da der Datenbestand des neuen Systems nur wenige Jahre zurückreichen wird. Marketing- und Controlling-Analysen arbeiten aber mit Daten, die weiter zurückreichen. Diese werden aus dem abzulösenden ERP-System stammen. Die Datenstrukturen der beiden Systeme unterscheiden sich sehr, da das alte System eine Eigenentwicklung ist und das neue System eine anpassbare Standardlösung eines Herstellers von ERP-Lösungen. Das Ziel des Projektes ist die Schaffung einer Datenbank, in der die historischen und aktuellen Daten in ein integriertes Datenmodell zyklisch importiert werden sollen, um sie weiterführenden Marketing- und Controlling-Analysen zuführen zu können. Bisher wurden Management-Entscheidungen der beiden Unternehmensbereiche mit Hilfe mehrerer Data-Warehouse-Systeme durchgeführt. Dies soll auch weiterhin der Fall sein, die ERP-Quelldaten sollen aber zukünftig aus einem neu zu schaffenden Operational Data Store (ODS) bezogen werden, in dem die Detaildaten des abzulösenden und neuen ERP-Systems einheitlich zusammengefasst werden.