Bücher:

Anahory, S., Murray, D., Data Warehouse: Planung, Implementierung und Administration, Addison Wesley Longmann Verlag, Bonn 1997

Bauer, A., Günzel, H., Data-Warehouse-Systeme, D.Verlag, 2004

Brosius, G., Microsoft OLAP Services: Multidimensionale Datenverwaltung im Microsoft SQL Server 7, Addison Wesley Longmann Verlag, Bonn 1999

Clausen, N., OLAP Multidimensionale Datenbanken: Produkte, Markt, Funktionsweisen und Implementierung, Addison Wesley Longmann Verlag, Bonn 1998

Höhn, R., Der Data Warehouse Spezialist: Entwurf, Methoden und Umsetzung eines Data Warehouse, Addison-Wesley Verlag, München 2000

Inmon, W.H., Hackathorn, R. D., Using the Data Warehouse, John Wiley & Sons, Canada 1994

Kemper A., Eickler, A., Datenbanksysteme: eine Einführung, 4.überarbeitete und erweiterte Auflage, Oldenburg Wissenschaftsverlag, München 2001

Kurz, A., Data Warehousing: Enabling Technology, 1. Auflage, MITP-Verlag, Bonn 1999

Linkies, M., Off, F., Sicherheit und Berechtigungen in SAP-Systemen - Risikomanagement und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften im SAP-Umfeld, Galileo Press, Bonn 2005

Lusti, M., Data warehousing und data mining, 2. Auflage, Springer, Berlin 2002

Mattison, R., Web Warehousing and Knowledgemanagement, McGraw-Hill 1999

Mehrwald, C., Datawarehousing mit SAP BW 3.5 -- Architektur, Implementierung, Optimierung, D.Verlag, 2005

Mucksch, H., Behme, W. (hrsg.), Das Data Warehouse-Konzept: Architektur – Datenmodelle – Anwendungen; mit Erfahrungsberichten, 3. überarbeitete Auflage, Gabler, Wiesbaden 1998

Mucksch, H./Behme, W., Das Data Warehouse-Konzept als Basis eine unternehmensweiten Informationslogistik, in: Das Data Warehouse-Konzept: Architektur – Datenmodelle – Anwendungen; mit Erfahrungsberichten, hrsg. von Mucksch, H./Behme, W., 3. Auflage, Wiesbaden 1998, 36.

Poe, V., Reeves, L., Aufbau eines Data Warehouse, Prentice Hall München 1997

Reinke, H., Schuster, H., OLAP verstehen, Microsoft Press Deutschland, Unterschleißheim 1999

Saake, G., Heuer, A., Datenbanken: Implementierungstechniken, 1. Auflage, MITP Verlag, Bonn 1999

Tjoa, A., Trujollo, J., Data Warehousing and Knowledge Discovery, Springer Heidelberg, 2005

Winter, R., von Maur, E., Data Warehouse Management, Springer Berlin, 2003

Zeitschriften:

Bosinger, S., Vorteile metadatengesteuerter ETL – Generierung versus individuell programmierter ETL-Logik, IM - Die Fachzeitschrift für Information Management & Consulting, Ausgabe 4, November 2004

Hofschröer, P.; Romberg, T., Data-Warehouse als Applikationsbasis?, Zur Kosten- und Leistungsrechnung (nicht nur) im Gesundheits- und Sozialwesen, Wirtschaftsinformatik Heft 1, Jahrgang 2004, S. 22-32

Klingspor, V.; Michels, E., Aufdecken des Kundenverhaltens mittels Data Mining, IM - Die Fachzeitschrift für Information Management & Consulting, Ausgabe 2, Mai 2003

Petersohn, H., Data-Mining-Anwendungsarchitektur, Wirtschaftsinformatik, Heft 1, Jahrgang 2004, S. 15-21

Puschke, C.; Markowski, R., Gealterte Informationen im Griff, SAP-INFO – Das SAP Magazin, Ausgabe 129, Juli-Aug. 2005, S. 98-100

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Zeitschriften:

• Alshawi, S. u.a, Data warehousing – in decision support for pharmaceutical R&D supply chain, International Journal of Information Management, Vol. 23, Issue 3, Jun. 2003, (zuletzt abgerufen am 01.03.06)
• Calvanese, D. u.a., Enterprise modeling and Data Warehousing in Telecom Italtia, Information Systems, Vol. 31, Issue 1, Mar. 2006, (zuletzt abgerufen am 01.03.06)
• C't Data Warehouse Artikel zum Thema Data Warehouse, (zuletzt abgerufen am 01.03.06)
• Dittmar, C., Vom Data- zum Knowledge-Warehouse, Computerwoche.de, (www.computerwoche.de/index.cfm?pid=707&pk=524090), 16.05.2001, (zuletzt abgerufen am 01.03.06)
• Ludwig, L., Business Intelligence versus Wissens-management – Wem gehört die Zukunft?, Wissensmanagement – Das Magazin für Führungskräfte, http://www.wissensmanagement.net/online/archiv/2004/04_2004/business-intelligence.shtml, Ausgabe April 2004 (zuletzt abgerufen am 01.03.06)
• Ohne namentlich genannten Verfasser, SAP-BWH: Elf Gebote gegen Elf Fehler, Computerwoche.de, Ausgabe v. 22.06.2005 (zuletzt abgerufen am 01.03.06)
• Ma, C.; Chou, D. C.; Yen, D. C., Data warehousing, technology assessment and management, Industrial Management & Data Systems (xtra.emeraldinsight.com), Vol. 100, Number 3, 2000, (zuletzt abgerufen am 01.03.06)
• Preston, D.; Brohman, K., Outsourcing opportunities for data warehousing business usage, Logistics Information Management, (xtra.emeraldinsight.com), Vol. 15, Number 3, August 2002, (zuletzt abgerufen am 01.03.06)
• Sanjay Kumar Madria, Data warehousing, Data & Knowledge Engineering, (www.sciencedirect.com) Vol. 39, Issue 3, Dec. 2001, (zuletzt abgerufen am 01.03.06)
• Theodoratos, D.; Sellis, T., Desinging data warehouses, Data & Knowledge Engineering, (www.sciencedirect.com), Vol. 31, Issue 3, Nov. 1999, (zuletzt abgerufen am 01.03.06)

Internetquellen:

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TOP Quellen jedes Bereichs

Bücher:

Building the Data Warehouse

Inmon, W.H., John Wiley & Sons, 4. Auflage

2005

Da Inmon in vielen anderen Werken zum Thema Data Warehousing immer wieder zitiert wird, kann „Building the Data Warehouse“ als Standardwerk angesehen werden. Diese Behauptung wird auch dadurch bestätigt, dass William H. Inmon auf Seite ix des Buches als „Vater des Data Warehouse Concepts“ bezeichnet wird. Des Weiteren findet sich folgender Satz auf der Rückseite des Werkes: „The most comprehensive introduction to the core concepts and methods for data warehousing“. (Inmon, 2005, Buchdeckel)

Die vierte Auflage wurde 2005 herausgegeben und ist somit sehr aktuell. Da das Buch auf Englisch verfasst wurde, sind Englischkenntnisse Voraussetzung für das Verstehen dieses Werkes. Die Thematik des Data Warehouses wird aus technischer Sicht behandelt und durch seinen Umfang von 543 wird sich „Building the Data Warehouse“ vermutlich für versiertere Leser besser eignen.

Inmon hat den Inhalt auf folgende 19 Kapitel aufgeteilt: (Inmon, 2005, xi ff)

1. Evolution of Decision Support Systems

2. The Data Warehouse Environment

3. The Data Warehouse and Design

4. Granularity in the Data Warehouse

5. The Data Warehouse and Technology

6. The Distributed Data Warehouse

7. Executive Information Systems and the Data Warehouse

8. External Data and the Data Warehouse

9. Migration to the Architected Environment

10. The Data Warehouse and the Web

11. Unstructured Data and the Data Warehouse

12. The Really Large Data Warehouse

13. The Rational and the Multidimensional Models as a Basis for Database Design

14. Data Warehouse Advanced Topics

15. Cost-Justification and Return on Investment for a Data Warehouse

16. The Data Warehouse and theODS

17. Corporate Information Compliance and Data Warehousing

18. The End-User Community

19. Data Warehouse Design Review Checklist

Die strategische Ressource “Data Warehouse”

Eine ressourcentheoretisch empirische Analyse

Wilmes, C., Dietl, H.M., Van der Velden R., Deutscher Universitätsverlag

2004

Dieses Buch bietet mit seinen 169 Seiten eine gute Einführung in die Thematik Data Warehouse aus betriebswirtschaftlicher Sicht. Aufgrund seiner Kompaktheit schreckt es die Leser nicht von vornherein ab, sondern verleitet dazu, sie näher damit zu beschäftigen. Die Autoren wollen laut Text auf dem Buchdeckel Forsche und Studierende der Betriebswirtschaftslehre ansprechen, die sich für die „strategische Dimension des Data Warehousing“ und die „Operationalisierung des Resoure-based view“ interessieren. Eine weitere Zielgruppe stellen Manager dar, „die sich mit dem strategischen Einsatz von Data Warehouse in Unternehmen beschäftigen“( Wilmes, C./Dietl, H.M./Velden, R. van der, Die strategische Ressource „Data Warehouse“, Wiesbaden 2004, Buchdeckel). (Wilmes/Dietl/Velden 2004, Buchdeckel)

Das Werk „gibt einen Überblick des Einsatzes von Data Warehouse, der sowohl unter dem Blickwinkel theoretischer Erklärungen, als auch der praktischen Gestaltung der Unternehmenssituationen erfolgt. Aus betriebswirtschaftlicher und auch informationstechnischer Perspektive soll eine Antwort auf die Frage gegeben werden, ob es einem Unternehmen möglich ist mit der Einführung eines Data Warehouse Wettbewerbsvorteile zu erzielen.“(Wilmes/Dietl/Velden, 2004, 1)

Ziel des Buches „ist die Untersuchung, ob und unter welchen Umständen mit dem Data Warehouse-Einsatz basierend auf der Theorie des Resource-based views Wettbewerbsvorteile erzielt werden können.“(Wilmes/Dietl/Velden, 2004, 2.)

Sieben große Teile bilden den Inhalt des Werkes: (Wilmes/Dietl/Velden, Wiesbaden 2004, IXff)

1. Einleitung

2. Ressourcen & Wettbewerbsvorteile: Anforderungen an erfolgreiche Data Warehouses

3. Theoretische Betrachtung des Data Warehouse-Einsatzes

4. Data Warehouse-Einsatz: empirische Untersuchung

5. Überprüfung des Wettbewerbsvorteils

6. Zusammenfassung der Ergebnisse

7. Ausblick

Das Data Warehouse-Konzept

Architektur – Datenmodelle – Anwendungen

Hrsg. von Muksch, H., Behme W., Gabler, 3. Auflage

1998

Dieses Buch enthält 21 Beiträge von unterschiedlichen Autoren rund um das Thema Data Warehouse. Es werden sowohl technische als auch betriebswirtschaftliche Themen behandelt. Zielgruppe des Werkes sind laut Text am Buchdeckel „Dozenten und Studierende der Betriebswirtschaftslehre mit dem Schwerpunkt Wirtschaftsinformatik. Fach- und Führungskräfte aus Wirtschaft und Verwaltung erhalten wertvolle Anregungen. (Muksch/Behme 1998, Buchdeckel)

Folgende Aspekte aus dem Bereich des Data Warehouse werden von den Autoren analysiert: „Fragen der Entwicklung, Datenmodellierung und speicherung sowie die Eignung verschiedener Datenbankmodelle, rechtliche Aspekte und Datenschutz, Analysewerkzeuge und –techniken (OLAP, DataMining).“ (Muksch/Behme 1998, Buchdeckel) Ein Manko des Buches stellt sicherlich sein Erscheinungsdatum dar. Weil es bereits 1998 herausgegeben wurde, sind bestimmte Teile vermutlich bereits veraltet.

Das Werk unterteilt sich in die Bereiche „Grundlagen“, „Datenmodellierung und -speicherung“, „Ausgewählte Komponenten eines Data Warehouses“, „Entwicklungen von Data Warehouses“, „Moderne Analysetechniken“, „Ausgewählte Anwendungsbereiche“, „Erfahrungsberichte“ und „Fallstudie“. (Muksch/Behme 1998, IXff)

Die Titel der einzelnen Beiträge lauten: (Muksch/Behme, 1998, IXff)

• Die Notwendigkeit einer entscheidungsorientierten Informationsversorgung

• Das Data Warehouse-Konzept als Basis einer unternehmensweiten Informationslogistik

• Datenschutz im Data Warehouse

• Data Warehousing und Data Mining – Marktübersicht und Trends

• Multidimensionale Datenstrukturen – Modellierung, Strukturkomponenten, Implementierungsaspekte

• Die Eignung relationaler und erweitert relationaler Datenmodelle für das Data Warehouse

• Objektorientierte Datenbanksysteme für den Einsatz im Data Warehouse-Konzept

• Transformationsprogramme und Extraktionsprozesse entscheidungsrelevanter Basisdaten

• Meta-Daten für Data Marts und Data Warehouses

• Vorgehensmodells zu Entwicklung einer Data Warehouse-Lösung

• Projektmanagement und –controlling von Data Warehouse-Projekten

• Qualitätsmanagement in Data Warehouse-Projekten – Methoden und Verfahren für die Projektpraxis

• On-Line Analytical Processing (OLAP)

• Data Mining

• Das Data Warehouse als Bestandteil eines Database Marketing-Systems

• Einsatzmöglichkeiten des Data Warehousing in der deutschen Telekommunikationsbranche

• Integration von Data Warehouse-Komponenten in verteilte elektronische Dienstemärkte

• Das Data Warehouse-Konzept – Basis erfolgreicher Managementunterstützung bei BAYER

• Erfahrungen beim Aufbau eines Data Warehouse im Controlling

• COGITO – Das Controlling-Managementinformationssystem der DG BANK

• Strategisches Informationssystem SIS – Die Data Warehouse-Lösung der Stadt Köln

Data-Warehouse-Systeme

Architektur – Entwicklung – Anwendungen

Hrsg. von Bauer, A., Günzel, H., dpunkt-Verlag, 1.Auflage

2001

2004 ist eine zweite überarbeitete und aktualisierte Auflage des Werkes von Bauer und Günzel erschienen. (http://www.amazon.de/exec/obidos/ASIN/3898642518/qid=1131032329/sr=8-1/ref=pd_ka_1/302-1661062-8574455, 7.11.2005) Da im Rahmen dieses Workshops die erste Auflage verwendet wurde, beziehen sich die folgenden Ausführung auf das Buch mit dem älteren Erscheinungsdatum von 2001. Vor allem Informationen des ersten Abschnitts von „Data-Warehouse-Systeme“ wurden in den Bereichen Definition und Geschichte des Workshops eingebaut.

Die Herausgeber, die beide an der Universität Erlangen-Nürnberg Informatik studiert haben und dort auch jetzt tätig sind (Vgl. Günze/Bauer, 2001, Klappentext), richten sich mit ihrem Werk laut der Information am Buchdeckel an Datenbankentwickler, -administratoren und –anwender, Projektleiter, IT-Manager, Berater sowie Studenten der Informatik und Wirtschaftsinformatik. (Vgl. Günzel/Bauer, 2001, Buchdeckel) Das Buch behandelt das Thema Data Warehouse eher aus technischer Sicht. Es „eignet sich als Lehrbuch für Ausbildungszwecke und als Nachschlagewerk für den Praktiker.“ (Günzel/Bauer, 2001, Buchdeckel) Das heißt, diese Buch ist eher für Fortgeschrittene geeignet.

„Dieses Buch gibt einen fundierten Einblick in die Architektur und die Entwicklung eines Data-Warehouse-Systems. Es beschreibt den gesamten Ablauf des Data-Warehouse-Prozesses – vom Laden der Daten bis zu deren Auswertung. Der Schwerpunkt liegt auf den zugrunde liegenden Datenbanken und deren Konzeption, Modellierung und Optimierung. Außerdem werden mögliche Anwendungen im betriebswirtschaftlichen, wissenschaftlichen und technischen Bereich aufgezeigt und Hinweise für den Aufbau und die Wartung eines Data-Warehouse-Systems gegeben. Begriffsdefinitionen und ein durchgängiges Anwendungsbeispiel ermöglichen dem Leser einen umfassenden Einblick in das Thema. Praxisbeispiele von Data-Warehouse-Projekten vermitteln darüber hinaus Erfahrungen und zeigen potenzielle Fehlerquellen auf.“(Günzel/Bauer, 2001, Buchdeckel.)

Die Autoren teilten ihr Buch in die drei großen Abschnitte Architektur, Entwicklung und Anwendung auf. (Vgl. Günzel/Bauer, 2001, vii ff.) Des Weiteren können die Inhalte folgenden 10 großen Überschriften zugeordnet werden: (Günzel/Bauer 2001, vii ff.)

1. Abgrenzung und Einordnung

2. Referenzarchitektur

3. Phasen des Data Warehousing

4. Physische Architektur

5. Das multimediale Datenmodell

6. Umsetzung des multidimensionalen Datenmodells

7. Optimierung

8. Metadaten

9. Aufbau eines Data-Warehouse-Systems

10. Betrieb eines Data-Warehouse-Systems

11. Praxisbeispiele

Data Warehousing: Enabling Technology

A., Kurz, 1. Auflage, MITP-Verlag

1999

Dieses Buch richtet sich an Personen in Unternehmen, die möglicherweise ein Data-Warehouse-System implementieren wollen. Im Prolog des Werkes wird über die Ziele geschrieben: „Nach der Lektüre hat der Leser einen guten, technisch fundierten Überblick über das gesamte Wissensgebiet Data Warehousing (in all seinen Facetten) und kann beruhigt ein Data Warehouse-Projekt in seinem Unternehmen angehen. Der Leser kann auch neue IT-Technologien richtig bewerten. Die dabei möglicherweise innerhalb des Unternehmens noch nicht erschlossenen (betriebswirtschaftlichen Gewinn-) Potentiale werden für den Leser transparent.“ (Vgl. Kurz, 1999, 33)

Thematisch unterteilt der Autor das Buch in sieben große Abschnitte: (Vgl. Kurz, 1999)

1. Data Warehousing für Entscheider

2. Multidimensionale Datenmodellierung

3. Das Data Warehouse Konzept

4. OnLine Analytical Processing (OLAP)

5. Web-enabled Data Warehousing

6. Nutzenpotentiale von E-Business durch Integration mit einem Data Warehouse

7. Vertiefende Informationen

Zeitschriften:

Das Data Warehouse Konzept, Groffmann, H.-D., HMD - Theorie und Praxis der Wirtschaftsinformatik, Heft 195, Mai 1997, S. 8-17.

Grundlegende Einführung in das Data Warehouse-Konzept. Gegenüberstellung transaktionsorientierter und entscheidungsorientierter Daten. Erklärung des Begriffs Data Warehouse (DWH). Die fünf charakteristischen Merkmale des DWH-Konzepts. Grundaufbau der Architektur und Organisationsformen eines DWH. Obwohl ‚alte’ Literatur, weiterhin gültig. Einsteigerliteratur.

Semantische Modellierungstechniken für multidimensionale Datenstrukturen, Gabriel, R.; HMD - Theorie und Praxis der Wirtschaftsinformatik, Heft 195, Mai 1997, S. 18-37

Elemente multidimensionaler Datenstrukturen (Würfelmodell). Begriff und Dimensionen betriebswirtschaftlicher Variablen und deren Verknüpfungen. Modellierungstechniken für multidimensionale Datenstrukturen (Star-Schema). Modellierung betriebsw. Variablen (z.B. Du-Pont-Schema). Modellierung von Regeln. Einsteigerliteratur.

Business Intelligence, Gluchowski, P., HMD - Theorie und Praxis der Wirtschaftsinformatik, Heft 222, Dez. 2001, S. 5-15

Begriffliche Einordnung. Business Intelligence Tools (Data-Mining-Produkte, OLAP). Konzepte, Technologien und Einsatzbereiche für Business Intelligence (BI). Data Warehousing und OLAP. Knowledge Management. Analytisches CRM. Anwendungsfelder der BI. Einsteigerliteratur.

Anforderungsanalyse im Data-Warehouse-Projekt: Ein Erfahrungsbericht aus der Praxis, Schirp, G., HMD - Theorie und Praxis der Wirtschaftsinformatik, Heft 222, Dez. 2001, S. 81-87

Ziele und Erklärung des Begriffs „Data Warehouse“. Die frühen Phasen des DWH-Projekts (Informationsbedarfsanalyse und Datenmodellierung). Projekterfahrungen in den frühen Phasen (von der Entwicklung als Lernprozess bis zur Integration ins unternehmensweite DWH). Einsteigerliteratur.

Erfolgsfaktoren von Data Warehouse-Projekten, Tschandl, M.; Hergolitsch,W., IM Die Fachzeitschrift für Information Management & Consulting, Ausgabe 3, August 2002

Kurze technologische Beschreibung des DWH. Studie über die Verwendung von DWH in deutschen und öst. Unternehmen, Angabe von Gründen für / gegen DWH aus der Untersuchung. Was Unternehmen als Erfolgsfaktoren bei der Einführung eines DWH sehen. Erfahrungen bei der Implementierung. Einsteigerliteratur.

Internetquellen:

Data Warehousing and Business Intelligence Umfangreicht und leicht verständliche Einführung zu so ziemlich allen Gebieten des DataWarehousing

DWInfocenter Sammlung von Beiträgen von Praktikern

http://www.softwaretrainingtutorials.com/data-mod.php Gutes Tutorial über DataWarehousing mit Videos

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