Die Herausforderungen des Data Warehousing liegen längst jenseits von Grundkonzeption und Architektur, die weitestgehend gefestigt sind. Ein ganzheitliches proaktives Datenqualitätsmanagement und integriertes Metadatenmanagement sind für ein effektives Data-Warehouse-System heute ebenso elementare Voraussetzung wie Datenschutz und Datensicherheit, die im Data-Warehouse-Umfeld neue Bedeutung erlangt haben. Zahlreiche Überschneidungen und daher Synergiepotenziale bestehen mit Customer Relationship Management, Enterprise Application Integration und Knowledge Management. Die Autoren zeigen zu diesem Zweck fundierte Konzepte und praktikable Lösungen auf, die speziell im zweiten Teil anhand realer Umsetzungen mit bedeutenden europäischen Unternehmen (UBS, Credit Suisse, Swiss Re u. a.) verdeutlicht werden.

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InhaltsangabeTeil 1: Integrierte Informationslogistik - Stand und Entwicklungstendenzen.- Informationsintegration für Entscheidungsprozesse im Corporate Knowledge Center.- Die organisatorische Dimension von Data Warehousing und Metadatenmanagement.- Das Common Warehouse Metamodel als Standard für Metadaten im Data Warehousing.- Zugriffskontrolle im Data Warehousing.- Datenschutz im Data Warehousing.- Synergieeffekte zwischen Data Warehousing, OLAP und Data Mining - Eine Bestandsaufnahme. Teil 2: Entwicklung eines angepassten Vorgehensmodells für Data-Warehouse-Projekte bei der W&W AG.- Datenqualitätsmanagement für Data-Warehouse-Systeme - Technische und organisatorische Realisierung am Beispiel der Credit Suisse.- Konzeption eines Metadatenmanagements für das Data Warehousing der Winterthur Versicherungen.- Metadatenintegration im UBS Data Warehouse Programm.- Vom Data Warehouse zum Business Performance Management - Anforderungen an das Metadatenmanagement.- Metadatenmanagement als Hilfsmittel zur Beherrschung von Veränderung in unternehmensweiten Software-Architekturen.- Erfahrungen mit Metadatenaustausch im Data Warehousing der Rentenanstalt/Swiss Life.- Kundenorientierung bei der ARAG - Unterstützung durch einen Operational Data Store.

Teil 1: Integrierte Informationslogistik - Stand und Entwicklungstendenzen.- Informationsintegration für Entscheidungsprozesse im Corporate Knowledge Center.- Die organisatorische Dimension von Data Warehousing und Metadatenmanagement.- Das Common Warehouse Metamodel als Standard für Metadaten im Data Warehousing.-Zugriffskontrolle im Data Warehousing.- Datenschutz im Data Warehousing.-Synergieeffekte zwischen Data Warehousing, OLAP und Data Mining - Eine Bestandsaufnahme. Teil 2: Entwicklung eines angepassten Vorgehensmodells für Data-Warehouse-Projekte bei der W&W AG.- Datenqualitätsmanagement für Data-Warehouse-Systeme-Technische und organisatorische Realisierung am Beispiel der Credit Suisse.- Konzeption eines Metadatenmanagements für das Data Warehousing der Winterthur Versicherungen.- Metadatenintegration im UBS Data Warehouse Programm.- Vom Data Warehouse zum Business Performance Management- Anforderungen an das Metadatenmanagement.- Metadatenmanagement als Hilfsmittel zur Beherrschung von Veränderung in unternehmensweiten Software-Architekturen.- Erfahrungen mit Metadatenaustausch im Data Warehousing der Rentenanstalt/Swiss Life.- Kundenorientierung bei der ARAG-Unterstützung durch einen Operational Data Store.