Business intelligence roadmap : the complete project by Larissa Terpeluk Moss; S Atre

By Larissa Terpeluk Moss; S Atre

Phases and Steps -- consultant to the advance Steps -- company Intelligence Definition -- BI Decision-Support projects -- improvement ways -- Engineering phases and the advance Steps -- Parallel improvement Tracks -- BI venture group constitution -- Justification for utilizing This undertaking Lifecycle consultant -- Step 1: company Case overview -- company Justification -- company Drivers -- enterprise research concerns -- Cost-Benefit research -- probability evaluation -- company Case review actions -- Roles thinking about those actions -- Step 2: company Infrastructure assessment -- Technical Infrastructure assessment -- The Platform -- The Middleware Platform -- The DBMS Platform -- Technical Infrastructure assessment actions -- Nontechnical Infrastructure evaluate -- the results of Stovepipe improvement -- the necessity for Nontechnical Infrastructure -- company structure -- company criteria -- Nontechnical Infrastructure overview actions -- Step three: undertaking making plans -- handling the BI undertaking -- Defining the BI venture -- making plans the BI undertaking -- Step four: undertaking specifications Definition -- common company necessities -- Project-Specific necessities -- The Interviewing technique -- venture requisites Definition actions -- Step five: info research -- Business-Focused facts research -- Top-Down Logical information Modeling -- Bottom-Up resource information research -- info detoxing -- facts research actions -- Step 6: software Prototyping -- reasons of Prototyping -- top Practices for Prototyping

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In diese Phase fällt auch das Fortschreiben der Metadaten, die Auskunft darüber geben, welche Daten wo gespeichert sind. Die Realisierung eines Data Warehouse endet nicht mit der Implementierung und Nutzung. Die den Betrieb begleitende Pflege- und Wartungsphase entscheidet über den mittel- und langfristigen Erfolg des Data Warehouse. Hierzu gehört das permanente Feedback der Anwender bezüglich ihrer Erfahrungen mit der Datenverfügbarkeit, -aktualität und -qualität. Da die Informationsbereitstellung und -nachfrage einer hohen Dynamik ausgesetzt ist, muss das Informationsangebot im Data Warehouse kontinuierlich den Bedürfnissen der Anwender angepasst werden.

Daher ist auch der Austausch mit den verschiedenen externen Interessengruppen eine kontinuierlich zu erfüllende Aufgabe. Besonders die Vertreter des Kapitalmarkts haben in der Vergangenheit das Bemühen eines Unternehmens um einen offenen und regelmäßigen Informationsaustausch in der Regel dadurch honoriert, dass sie ihm einen geringeren Grad an Risiko beimaßen. Dies führt im Endergebnis zu geringeren Kapitalkosten und einem erhöhten Shareholder Value. Neben dem beschriebenen wertorientierten Ansatz unterstützt SAP SEM alle anderen gängigen Managementverfahren.

Zur Pflege des Data Warehouse gehört auch das regelmäßige Überprüfen der Hard- und Software-Kapazitäten. Die Praxis zeigt, dass die Datenmengen im Data Warehouse schnell ansteigen, sodass möglicherweise die ursprüngliche Speicher- und Verarbeitungskapazität bald nicht mehr ausreichend ist. 1 Bereitstellung quantitativer, strukturierter Daten Technologische Plattformen für ein Data Warehouse Im Folgenden sollen kurz die möglichen technologischen Plattformen für den Aufbau eines Data Warehouse skizziert werden.

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