Entwicklung von Data-Warehouse-Systemen: Anforderungsmanagement, Modellierung, Implementierung
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| Format: | Buch |
| Sprache: | Deutsch |
| Veröffentlicht: |
Wiesbaden
Dt. Univ.-Verl.
2006
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| Ausgabe: | 1. Aufl. |
| Schriftenreihe: | Wirtschaftsinformatik
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| Beschreibung: | Zugl.: Marburg, Univ., Diss., 2005 |
| Umfang: | XXVII, 439 S. graph. Darst. 210 mm x 148 mm |
| ISBN: | 3835003259 9783835003255 |
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|---|---|
| adam_text | Inhaltsverzeichnis
Teil
1 Einführung 3
1.1 Motivation und Problemstellung 3
1.2 Forschungsstrategie und Vorgehen 5
1.3 Grundlegende Begriffe 8
1.3.1 Der Informationsbegriff 8
1.3.2 Stakeholder 10
2 Data-Warehouse-Systeme 11
2.1 Einordnung: Anwendungssysteme zur Unterstützung von
Entscheidungsträgern 11
2.2 Data-Warehouse-Konzept 15
2.2.1 Technisch-integrative Perspektive 16
2.2.2 Betriebswirtschaftlich-fachliche Perspektive 22
2.2.3 Zusammenfassung und Schlussfolgerungen 25
2.3 Architektur von Data-Warehouse-Systemen 26
2.3.1 Datenquellen 28
2.3.2 Datenerfassungsebene 29
2.3.3 Datenhaltungsebene 31
2.3.4 Datenbereitstellungsebene 34
2.3.5 Präsentationsebene 42
2.4 Erweiterte Architekturkonzepte 44
ТеііП:
3 Methode und Vorgehensmodell 51
3.1 Methoden, Phasen- und Vorgehensmodelle 51
3.2 Methoden-Engineering 55
Xii Inhaltsverzeichnis
3.2.1 Der St.
3.2.2 Weitere Ansätze des Methoden-Engineerings 57
3.2.3 Schlussfolgerangen 60
3.2.3.1 Vergleich und Bewertung 61
3.2.3.2 Methodenverständnis dieser Arbeit 64
4 Modelle als Entwicklungsergebnisse 69
4.1 Sprache, Modelle und Metamodelle 70
4.1.1 Definition 70
4.1.2 Typologie und Funktionen von Sprache 72
4.1.2.1 Typologie 72
4.1.2.2 Syntaktische Funktion von Sprache und Metamodelle 74
4.1.2.3 Semantische Funktion von Sprache und
konzeptionelle Modellierung 77
4.1.2.4 Pragmatische Funktion von Sprache 81
4.1.3 Zusammenfassung und Schlussfolgerungen 82
4.2 Modellbegriff und
4.2.1 Abbildungsorientiertes Modellverständnis 86
4.2.2 Konstruktivistisches Modellverständnis 88
4.2.3 Modellverständnis dieser Arbeit und Schlussfolgerungen 92
5 Anwendungssystementwicklung und Anforderungsmanagement 95
5.1 Phasenmodelle in der Systementwicklung 96
5.1.1 Traditionelle Phasenmodelle 97
5.1.2 Inkrementelle und evolutionäre Phasenmodelle 100
5.1.3 Schlussfolgerungen 104
5.2 Anforderungsmanagement 105
5.2.1 Grundlagen und Grundbegriffe 106
5.2.1.1 Anforderungen 106
5.2.1.2 Ebenen von Anforderungen 107
5.2.1.3 Arten von Anforderungen 108
5.2.1.4 Der Begriff des Anforderungsmanagements 110
Inhaltsverzeichnis
5.2.2 Phasenmodelle des Anforderungsmanagements 111
5.2.2.1 Überblick 111
5.2.2.2 Anforderungserhebung
5.2.2.3 Anforderungsanalyse 119
5.2.2.4 Dokumentation und Spezifikation 120
5.2.2.5 Verifikation und Validierung 124
5.2.3 Techniken 126
5.2.3.1 Übersicht 126
5.2.3.2 Klassifikation, Auswahl und Kombination von Techniken 129
5.2.4 Zusammenfassung und Schlussfolgerungen 138
Teil
6 Die abstrakte Syntax multidintensionaler Datenmodelle 143
6.1 Besonderheiten der multidimensionalen Modellierung - ein
einführendes Beispiel 143
6.2 Abstrakte Syntax qualifizierender Informationen in
multidimensionalen Datenmodellen 149
6.2.1 Abstraktionskonzepte als Basis der konzeptionellen
multidimensionalen Modellierung 151
6.2.1.1 Klassifizierende Abstraktion und Instanziierung 154
6.2.1.2 Assoziation und Gruppierung als Abstraktion 157
6.2.1.3 Generalisierende und spezialisierende Abstraktion 163
6.2.2 Strukturbesonderheiten in Dimensionen (Anomalien) 167
6.2.2.1 Hierarchien 169
6.2.2.2 Unterschiedliche Pf adlängen 170
6.2.2.3 Parallele Hierarchie 173
6.2.2.4 Weitere Strukturbesonderheiten 175
6.2.2.4.1 Mehrere Wurzeln 175
6.2.2.4.2 Dimensionale Attribute 175
6.2.2.5 Fazit zu Strukturbesonderheiten 176
6.3 Abstrakte Syntax quantifizierender Informationen in
multidimensionalen Datenmodellen 176
XIV
6.4
multidimensionaler Datenmodelle 180
6.5 Zusammenfassung und Schlussfolgerangen. 187
7 Entwicklung von Data-Warehouse-Systemen und
Modellierung 191
7.1 Modellierung multidimensionaler Strukturen mit dem
ERMunddemEERM 192
7.1.1 Der Ansatz von
7.1.2 Der Ansatz von Gabriel/Gluchowski 195
7.1.3 Der Ansatz von Totok 197
7.1.4 Beurteilung der ERM-basierten Ansätze 201
7.2 Multidimensionales ERM (ME/RM) 202
7.2.1 Notation 203
7.2.2 Phasenmodell 208
7.2.3 Beurteilung . 210
7.3 Dimensional-Pact-Model (DPM) 212
7.3.1 Notation 213
7.3.2 Phasenmodell zur Herleitung des DFMs 218
7.3.3 Beurteilung 227
7.4 Relationale Modellierung multidimensionaler Datenstrukturen 231
7.4.1 Notation: Aufbau eines Starschemas 232
7.4.2 Phasenmodell und Beurteilung 236
7.5 Informationsbedarfsanalyse für Data-Warehouse-Systeme nach
Strauch/Winter 238
7.5.1 Vorgehen 238
7.5.2 Beurteilung 242
7.6 Zusammenfassende Beurteilung 245
Teil
8 Merkmale von VODWE 253
8.1 Anforderungen an die Methode 254
Inhaltsverzeichnis
8.1.1 Systemzerlegung 254
8.1.2 Empfängerorientierung und Benutzerpartizipation 260
8.1.3 Erweiterter Anforderungs- und Empfängerbegriff 265
8.1.4 Terminologiemanagement 270
8.1.5 Traceability 272
8.2 Prinzipien der Methode 273
8.2.1 Separation
8.2.2 Das Prinzip der geringsten Verwunderung 276
8.3 Grundidee viewpointorientierter Ansätze 277
9 Aktivitäten, Techniken und Entwicklungsergebnisse in VODWE 287
9.1 Übersicht 287
9.2 Anforderungsmanagement und konzeptionelle Modellierung 289
9.2.1 Identifikation von Stakeholdern 291
9.2.2 Erhebung von Stakeholderanforderungen (Elicitation) 293
9.2.3 Analyse der Stakeholderanforderungen 296
9.2.3.1 Überblick 296
9.2.3.2 Vorgehen 298
9.2.4 Definition von Fachbegriffen und Spezifikation von
Viewpoint-Anforderungen 306
9.2.4.1 Überblick 306
9.2.4.2 Definition von Fachbegriffen 310
9.2.4.3 Spezifikation inhaltlich informatorischer
Viewpoint-Anforderungen 312
9.2.4.4 Spezifikation weiterer Anforderungen 321
9.2.5 Beispiel und Zwischenfazit 326
9.2.5.1 Beispielhafte Darstellung der Aktivitäten Analyse
der Stakeholderanforderungen und Spezifikation
von
9.2.5.2 Zusammenfassung und Zwischenfazit 334
9.2.6 Konsolidierung der Viewpoint-Anforderungen 336
9.2.6.1 Überblick 336
XVI
9.2.6.2 Konsolidierung der inhaltlich informatorischen
Anforderungen 342
9.2.6.2.1 Übersicht und Vorgehen 342
9.2.6.2.2
zusicherungsbasierte Integration 348
9.2.6.2.3 Beispielhafte Anwendung 354
9.2.6.2.3.1 Konsolidierung der Modellfragmente
der Vertriebsdimension 354
9.2.6.2.3.2 Konsolidierung der Modellfragmente
der Produktdimension 364
9.2.6.2.3.3 Konsolidierung der Modellfragmente
der Kundendimension 369
9.2.6.2.3.4 Konstruktion eines konzeptionellen
multidimensionalen Datenmodells 371
9.2.6.3 Konsolidierung weiterer Anforderungen 372
9.2.6.4 Zusammenfassung und Zwischenfazit 377
9.2.7 Verifikation und Validierung 379
9.2.8 Fazit und Bewertung 384
9.3 Entwurf und Implementierung 386
10 Fazit und Ausblick 395
Literatur 397
Den im Data
kann ein hoher Reifegrad attestiert werden, dennoch
scheitern viele Entwicklungsvorhaben. Verantwortlich
hierfür sind oft mangelnde Fachbereichs- und Mitarbei¬
terorientierung, also weniger informationstechnische als
viel mehr organisatorische Aspekte.
Matthias Goeken setzt sich mit der Entwicklung von Data-
Warehouse-Systemen, vor allem mit den frühen Phasen
des Entwicklungsprozesses, auseinander. Er analysiert
Phasenmodelle der Anwendungsentwicklung, Techniken
und Aufgaben des Anforderungsmanagements sowie die
Modellierung multidimensionaler Datenstrukturen. Auf
dieser Grundlage entwirft er eine eigene Methode zur
Entwicklung von Data-Warehouse-Systemen, die ein
detailliertes Phasenmodell mit Aktivitäten, Techniken und
Entwicklungsergebnissen umfasst, um den Anforderun¬
gen verschiedener Benutzergruppen gerecht zu werden.
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