Unternehmensweites Datenmanagement: Von der Datenbankadministration bis zum Informationsmanagement: Zielorientiertes Business Computing

1 Einleitung.- 2 Datenmanagement — eine Erfolgsposition im Unternehmen.- 2.1 Motivation.- 2.2 Klassische Produktionsfaktoren.- 2.3 Produktionsfaktor Daten, Information, Wissen.- 2.4 Management des Produktionsfaktors Information.- 2.5 Datenmanagement im Unternehmen.- 2.6 Kernaussagen zum Erfolgsbeitrag des Datenmanagements.- 3 Strategische Informationsplanung.- 3.1 Motivation.- 3.2 Prozess der strategischen Informationsplanung.- 3.3 Modelle und Architekturen.- 3.4 Informationsbedarfsanalyse und Strategieentwicklung.- 3.5 Kernaussagen zur Strategischen Informationsplanung.- 4 Aufbau der Datenbankadministration.- 4.1 Übergang von der Dateiverarbeitung zum Datenbankbetrieb.- 4.2 Organisation der Datenbankadministration.- 4.3 Werkzeugeinsatz im Bereich Datenbankadministration.- 4.4 Qualitatssicherungsmassnahmen.- 4.5 Kernaussagen zur Datenbankadministration.- 5 Unternehmensdatenmodellierung.- 5.1 Ausgangslage.- 5.2 Das Ziel Datenintegration.- 5.3 Ansätze zur Erstellung einer Datenarchitektur.- 5.4 Das Erfolgsrezept zum Aufbau einer Datenarchitektur.- 5.5 Beispiel zum Prinzip Kern-Datenmodell.- 5.6 Einsatz von Branchenmodellen und Standardsoftware.- 5.7 Untemehmensweite Datenarchitektur und Business-Process-Reengineering.- 5.8 Kernaussagen zur Unternehmensmodellierung.- 6 Metadatenmanagement.- 6.1 Motivation.- 6.2 Definition Metadatenmanagement.- 6.3 Metadatenmanagement-System.- 6.4 Vorgehen bei der Metadaten-lntegration.- 6.5 Nutzen des Metadatenmanagements.- 6.6 Kritische Erfolgsfaktoren.- 6.7 Kernaussagen zum Metadatenmanagement.- 7 Umgang mit Altlasten.- 7.1 Motivation.- 7.2 Analyse des Ist-Systems — eine Standortbestimmung.- 7.3 Entwurf des Zielsystems.- 7.4 Migrationsverfahren.- 7.5 Migrationsvarianten.- 7.6 Umsetzung der Datenbankzugriffe.- 7.7 Zusammenfassungder Varianten.- 7.8 Die Rolle der Metadaten im Migrationsprozess.- 7.9 Ein möglicher Fahrplan für die Migration.- 7.10 Weitere Integrationsvarianten.- 7.11 Kernaussagen zum Umgang mit Altlasten.- 8 Erfolgreiche Organisation des Datenmanagements.- 8.1 Motivation.- 8.2 Reifegrad des Datenmanagements eines Unternehmens.- 8.3 Bewertung des Reifegrades — das Datenmanagement-Assessment.- 8.4 Kernaussagen zur Datenmanagementorganisation.- 9 Data Warehousing — strategisch betrachtet.- 9.1 Motivation.- 9.2 Was ist ein Data Warehouse ?.- 9.3 Prinzipien eines Data Warehouse.- 9.4 Operational Data Store.- 9.5 Eine idealtypische Architektur: die Corporate Information Factory.- 9.6 Data Warehouse Technologie.- 9.7 Datenarchitektur in der Corporate Information Factory.- 9.8 Die kritischen Erfolgsfaktoren.- 9.9 Strategischen Dimensionen des Data Warehousing.- 9.10 Kernaussagen zum Data Warehousing.- 10 Integriertes Datenmanagement — die Basis für Organisations-Intelligenz.- 10.1 Betriebswirtschaftliche Funktionen und Informationsmanagement.- 10.2 Closed Loop Ansatz.- 10.3 Modellbildung mittels Data Mining.- 10.4 Entwicklung eines Datenqualitäts-Managements.- 10.5 Intelligenz der Organisation.- 10.6 Outsourcingaspekte.- 10.7 Eine Leistungskontrolle des Datenmanagements.- 10.8 Kernaussagen zum integrierten Datenmanagement.- 11 Weiterentwicklungen des Datenmanagements.- 11.1 Übergang zum Informationsmanagement.- 11.2 Wissensmanagement.- 11.3 Standortbestimmung im Unternehmen.- 11.4 Aktuelle Probleme des Datenmanagements.- 11.5 Kernaussagen zum Informationsmanagement.- A Anhang.- A.1 Darstellung eines Entity-Relationship-Modells.- A.2 Dimensionale Modellierung Star- und Snowflake-Schema.- A.3 Funktionsbeschreibungen des Datenmanagements.- Abkürzungen und Glossar.-Kurzbiographien der Autoren.- Schlagwortverzeichnis.

Die Autoren blicken auf langjährige Erfahrungen in allen Bereichen des Datenmanagements in verschiedenen Branchen zurück und arbeiten in Praxis und Lehre in verantwortlichen Positionen auf dem Gebiet des modernen Informationsmanagements.

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