Caroline Wilmes Ordre des livres

In den letzten Jahren haben Unternehmen zunehmend in Data Warehouse-Produkte investiert, was sich in den globalen Ausgaben für Business Intelligence widerspiegelt: 2002 waren es 3,7 Mrd. $, 2004 allein in Deutschland 1,1 Mrd. €. Der Business Intelligence-Markt wuchs 2007 um 13,7%, und bis 2012 wird ein jährliches Wachstum von 10% bis 12% prognostiziert. Eine Umfrage von Cap Gemini Ernst & Young aus 2004 zeigte, dass 30% der Befragten steigende IT-Budgets für Business Intelligence planen, während 53% konstante Budgets erwarten. Auch die Meta Group bestätigte, dass der Business Intelligence-Markt gereift ist, jedoch weiterhin großes Wachstumspotenzial bietet. Trotz der Entwicklung des Data Warehouse-Konzepts in den 90er Jahren bleibt es relevant. Der anhaltende Boom ist auf die zentrale Rolle von Daten in der modernen Wissensgesellschaft zurückzuführen, da sie die Grundlage für Informationen und Managemententscheidungen bilden. Data Warehouse-Systeme integrieren wachsende Mengen operativer Daten aus verschiedenen Quellen, was die Qualität von Managemententscheidungen verbessert. Daher wird das Interesse an der Erfolgsbewertung des Systemeinsatzes größer, insbesondere da nicht alle Unternehmen die mit den Projekten verbundenen Ziele erreichen konnten. Die Frage nach der Erfolgsbewertung des Data Warehouse-Einsatzes ist daher für viele Unternehmen von zentraler Bedeutung.

In den letzten Jahren haben Unternehmen große Investitionen in Data Warehouse-Systeme getätigt, um das interne und externe Unternehmensgeschehen durch eine verbesserte Nutzung der bereits vorhandenen Daten transparenter zu machen. Der Akzent lag dabei auf dem technischen Aspekt. Caroline Wilmes, Helmut M. Dietl und Remco van der Velden analysieren das Data Warehousing aus betriebswirtschaftlicher Perspektive. Sie geben einen Überblick über die technologische Basis des Data Warehousing und die wesentlichen Grundlagen der betriebswirtschaftlichen Theorie des Resource-based view und präsentieren die Ergebnisse einer umfassenden Befragung von 40 Unternehmen im deutschsprachigen Raum. Es wird deutlich, in wieweit durch den Einsatz eines Data Warehouse Wettbewerbsvorteile erzielt werden können. Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung.- 1.1 Einführung und generelle Vorgehensweise.- 1.2 Detaillierte Vorgehensweise.- 2 Ressourcen & Wettbewerbsvorteile: Anforderungen an erfolgreiche Data Warehouses.- 2.1 Data Warehouse.- 2.2 Finalziel des Data Warehouse-Einsatzes.- 2.3 Verbesserung der Wettbewerbsfähigkeit durch Transparenz.- 2.4 Resource-based view (Erklärungsziel).- 3 Theoretische Betrachtung des Data Warehouse-Einsatzes.- 3.1 Historische Entwicklung.- 3.2 Modalziel des Data Warehouse-Einsatzes.- 3.3 Architekturen.- 3.4 Funktionalitäten.- 3.5 Analysewerkzeuge.- 3.6 Anforderungen an die Datenhaltung & resultierende Maßnahmen.- 4 Data Warehouse-Einsatz: empirische Untersuchung.- 4.1 Allgemeine Unternehmenssituationen & Projekte.- 4.2 Anforderungen an die Datenhaltung: praktische Verifizierung.- 4.3 Besonderheiten von Data Warehouse-Projekten.- 4.4 Zusammengefasste Auswertungen der empirischen Betrachtung.- 5 Überprüfung des Wettbewerbsvorteils.- 5.1 Wesentliche Ressourceneigenschaften.- 5.2 Wertbildende Ressourcenkriterien.- 5.3 Schlussfolgerung.- 6 Zusammenfassung der Ergebnisse.- 7 Ausblick.