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Studienarbeit aus dem Jahr 2005 im Fachbereich BWL - Marketing, Unternehmenskommunikation, CRM, Marktforschung, Social Media, Note: 1,0, Hochschule der Medien Stuttgart, 20 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: In Unternehmen fallen heute ständig große Datenmengen an. Das Ziel ist es diese Daten gewinnbringend einzusetzen.... Studienarbeit aus dem Jahr 2005 im Fachbereich BWL - Marketing, Unternehmenskommunikation, CRM, Marktforschung, Social Media, Note: 1,0, Hochschule der Medien Stuttgart, 20 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: In Unternehmen fallen heute ständig große Datenmengen an. Das Ziel ist es diese Daten gewinnbringend einzusetzen. Viele Unternehmen setzen auf das Konzept des Data Warehouse. Das primäre Ziel ist das Zusammenführen von Daten aus den unterschiedlichsten Quellen und Systemen. In Unternehmen herrscht eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungen die Daten hervorbringen. Es ist eine Tatsache, dass viele Systeme hohe Kosten verursachen und dabei die Weiterentwicklung der Systeme behindern. Des Weiteren können die aggregierten Daten oftmals nicht effektiv genutzt werden, da sie in unterschiedlichen Formaten vorliegen. Die Daten befinden sich an unterschiedlichen Orten und in unterschiedlicher Form. Um das Auftreten solcher Probleme zu verhindern, stellt SAP White Paper zum Thema mySAP Business Intelligence zwei Konzepte in den Mittelpunkt, die zur Vermeidung von Problemen bei Data Warehouse Projekten beitragen. Zum einen zielt das Data Warehouse darauf ab, Daten zu integrieren. Um diesen Prozess umfassend zu gestalten, sollte er übergreifend im ganzen Data Warehouse stattfinden. Des Weiteren ist der Fokus ausschließlich auf die betriebswirtschaftlichen Prozesse auszurichten, d.h. nur die für den einzelnen Mitarbeiter relevanten Daten sollten bereitgestellt werden. Die betriebswirtschaftliche Grundlage jedes Unternehmens ist die Informationsbereitstellung. Sie verfolgt das Ziel, dass die gewonnenen Daten und Informationen als adäquate Grundlage für das erfolgreiche Abwickeln von Geschäftsprozessen dienen. Der Data Warehouse Prozess besteht aus den Schritten der Datenbeschaffung, die das Speichern der Daten und deren Analyse beinhalten. Damit diese Prozesse nicht ins Unendlich anwachsen führen die zentralen Komponenten eines Data Warehouse Systems die Zusammenführung, die Bereinigung und die Standardisierung durch. Diesen Vorgang beschreiben die ETL-Komponenten und sind Ausgangspunkt dieses Kapitels. Die Führungspersonen eines Unternehmens sind die Anwender eines Data Warehouse Systems, die daraus führungsrelevante Informationen für Analysen und strategische Planungen erhalten. 02.08.2006, PDF.

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Studienarbeit aus dem Jahr 2005 im Fachbereich BWL - Marketing, Unternehmenskommunikation, CRM, Marktforschung, Social Media, Note: 1,0, Hochschule der Medien Stuttgart, 20 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: In Unternehmen fallen heute ständig grosse Datenmengen an. Das Ziel ist es diese Daten gewinnbringend einzusetzen.... Studienarbeit aus dem Jahr 2005 im Fachbereich BWL - Marketing, Unternehmenskommunikation, CRM, Marktforschung, Social Media, Note: 1,0, Hochschule der Medien Stuttgart, 20 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: In Unternehmen fallen heute ständig grosse Datenmengen an. Das Ziel ist es diese Daten gewinnbringend einzusetzen. Viele Unternehmen setzen auf das Konzept des Data Warehouse. Das primäre Ziel ist das Zusammenführen von Daten aus den unterschiedlichsten Quellen und Systemen. In Unternehmen herrscht eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungen die Daten hervorbringen. Es ist eine Tatsache, dass viele Systeme hohe Kosten verursachen und dabei die Weiterentwicklung der Systeme behindern. Des Weiteren können die aggregierten Daten oftmals nicht effektiv genutzt werden, da sie in unterschiedlichen Formaten vorliegen. Die Daten befinden sich an unterschiedlichen Orten und in unterschiedlicher Form. Um das Auftreten solcher Probleme zu verhindern, stellt SAP White Paper zum Thema mySAP Business Intelligence zwei Konzepte in den Mittelpunkt, die zur Vermeidung von Problemen bei Data Warehouse Projekten beitragen. Zum einen zielt das Data Warehouse darauf ab, Daten zu integrieren. Um diesen Prozess umfassend zu gestalten, sollte er übergreifend im ganzen Data Warehouse stattfinden. Des Weiteren ist der Fokus ausschliesslich auf die betriebswirtschaftlichen Prozesse auszurichten, d.h. nur die für den einzelnen Mitarbeiter relevanten Daten sollten bereitgestellt werden. Die betriebswirtschaftliche Grundlage jedes Unternehmens ist die Informationsbereitstellung. Sie verfolgt das Ziel, dass die gewonnenen Daten und Informationen als adäquate Grundlage für das erfolgreiche Abwickeln von Geschäftsprozessen dienen. Der Data Warehouse Prozess besteht aus den Schritten der Datenbeschaffung, die das Speichern der Daten und deren Analyse beinhalten. Damit diese Prozesse nicht ins Unendlich anwachsen führen die zentralen Komponenten eines Data Warehouse Systems die Zusammenführung, die Bereinigung und die Standardisierung durch. Diesen Vorgang beschreiben die ETL-Komponenten und sind Ausgangspunkt dieses Kapitels. Die Führungspersonen eines Unternehmens sind die Anwender eines Data Warehouse Systems, die daraus führungsrelevante Informationen für Analysen und strategische Planungen erhalten. PDF, 02.08.2006.

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