Doktorarbeit: Entwicklung von Data-Warehouse-Systemen für die Wohnungswirtschaft

Entwicklung von Data-Warehouse-Systemen für die Wohnungswirtschaft

Modellierug und Aufbau im Kontext raumbezogener Daten

Studien zur Wirtschaftsinformatik, Band 95

Hamburg 2016, 272 Seiten
ISBN 978-3-8300-8753-3 (Print/eBook)

Business Intelligence, Data-Warehouse-Systeme, Datenbanksysteme, Geodaten, Geografische Informationssysteme, Informationsmanagement, Wirtschaftsinformatik, Wohnungswirtschaft

Zum Inhalt

Obwohl der Umgang mit Geografischen Informationssystemen (GIS) mittlerweile zum betrieblichen Alltag in Unternehmen gehört, ist ihr Einsatz zumeist auf die Erledigung von Routineaufgaben beschränkt. Eine wesentliche Ursache für ihre geringe Verbreitung in den oberen Führungsebenen von Unternehmen liegt im Wesentlichen an ihren stark operativ ausgerichteten Auswertungs- und Analysenmöglichkeiten. Dynamische und multidimensionale Analysen auf konsolidierten Datenbeständen sind nach wie vor eine Domäne analytischer Informationssysteme. Trotz vieler Bemühungen, den Zugang zu raumbezogenen Daten (Geodaten) zu erleichtern wurde ihre DV-technologische Integration in analytischen Informationssystemen sowohl konzeptionell als auch anwendungsorientiert bisher kaum vorangetrieben.

Die Zielsetzung dieser Untersuchung ist es aufzuzeigen, wie sich raumbezogene Daten in das klassische Data-Warehouse-Konzept einbinden und für die Entwicklung konkreter Data-Warehouse-Systeme nutzen lassen. Die Wohnungswirtschaft stellt hierbei den fachlichen Rahmen. Schwierigkeiten bei der Integration raumbezogener Daten sind deren komplexe Datenstrukturen und die zahlreichen Standards, die ihren interoperablen Einsatz ermöglichen. Vor diesem Hintergrund werden die wichtigsten Aspekte des Data-Warehousing, wie beispielsweise das Online-Analytical-Processing (OLAP), die multidimensionale Datenmodellierung und die Datenbewirtschaftung behandelt.

Die Modellierung und Implementierung wird anhand zweier Anwendungsbeispiele demonstriert. Das erste Beispiel beschreibt die Entwicklung einer automatisierten Portfoliobewertung, das zweite Beispiel zeigt den Aufbau eines Data-Warehouse-Systems für Wohnungsangebots- und Wohnungsnachfrageanalysen.



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