Bachelorarbeit aus dem Jahr 2007 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,7, Hochschule f?r Technik und Wirtschaft Berlin, Sprache: Deutsch, Abstract: In vielen Branchen werden Unternehmen mit einer gro en und st?ndig wachsenden Datenflut konfrontiert. Zur gleichen Zeit machen diese Unternehmen die Erfahrung, dass die richtige und aussagekr?ftige Interpretation dieser Daten von sehr gro er Bedeutung ist, um beispielsweise die Effizienz zu erh?hen, Kunden n?her an sich zu binden und das Gesch?ftsvolumen weiter zu steigern. Ein DWH erm?glicht es einem Mitarbeiter - ob Datenerfasser, Manager oder Analytiker - seine Entscheidungen qualitativ gut und schnell treffen zu k?nnen." Von solch einem System wird erwartet, dass die richtigen Informationen zum richtigen Zeitpunkt in der richtigen Menge am richtigen Ort in der erforderlichen Qualit?t vorliegen, damit die richtigen Entscheidungen getroffen werden k?nnen." Doch aussagekr?ftige Ergebnisse zu erzeugen, ist alles andere als einfach. Dies beginnt bereits in der Heterogenit?t der Anwendungslandschaft, wie man sie h?ufig in Unternehmen vorfindet. Hier fallen vor allem hohe Kosten f?r die Erstellung und Pflege f?r Schnittstellenprogramme an was mitunter zur Bildung von sogenannten Insell?sungen f?hrt, Unternehmen stellen dann fest, dass sie nicht in der Lage sind, die Vielfalt an Daten aus unterschiedlichen Systemen zu integrieren. Das Potential, welches ein DWH entfaltet, bleibt somit ungenutzt. Viele DWH-Projekte kommen aber erst gar nicht soweit, sondern scheitern bereits in der Startphase. Zu Projektbeginn sind die Ziele und Anforderungen meist unklar, notwendige Ressourcen fehlen und die Projektplanung ist unzureichend Um dieses Problem im Vorfeld zu umgehen bzw. zu minimieren und um hohe Kosten aufgrund einer m?glichen Restrukturierung zu vermeiden, m?ssen die spezifischen Gegebenheiten die an ein DWH-Projekt bzw. im weiteren Sinne an ein Business Intelligence (BI)-Projekt gestellt werden auch Ber
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