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Das bewährte Handbuch zum betrieblichen Datenmanagement in aktueller, erweiterter Auflage. Nach wie vor das einzige umfassende und praxisnahe Buch zum Thema im deutschsprachigen Raum. Neu hinzugekommen sind beispielsweise Aspekte wie Balanced Scorecarding, Datenqualitäts-Management, Outsourcing und Leistungskontrolle. Das betriebliche Datenmanagement als wichtigster Grundpfeiler des Informationsmanagements wird aus technologischer, konzeptioneller, organisatorischer und betriebswirtschaftlicher Sicht beleuchtet. Auch werden Themen wie Informationsmanagementprozesse, Informationskultur, Datenschutz und Servicemanagement (ITIL) berücksichtigt.
Das Standardwerk für ein umsichtig aufgebautes IT- und Datenmanagement, wie es in jedem Unternehmen von Vorteil ist.
List of contents
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.
About the author
Andreas Meier ist Professor für Wirtschaftsinformatik an der wirtschafts- und sozialwissenschaftlichen Fakultät der Universität Fribourg, Schweiz. Seine Schwerpunkte sind eBusiness, eGovernment sowie Daten- und Informationsmanagement. Nach Musikstudien in Wien diplomierte er in Mathematik an der ETH in Zürich, doktorierte und habilitierte am Institut für Informatik. Er war Systemingenieur bei der IBM Schweiz, Direktor bei der Grossbank UBS und Geschäftsleitungsmitglied bei der CSS Versicherung.
