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Inhaltsverzeichnis

Frontmatter

1. Einleitung

Zusammenfassung
Unsere Wirtschaft und Gesellschaft befindet sich im Umbruch. Wir entwickeln uns weg von der Industrie- hin zur Informations- und Wissensgesellschaft. Die Herstellung von Gütern und die Gewinnung von Rohstoffen zu deren Produktion veruert für die Wohlfahrt, die Wertschöpfung, den Reichtum und die Arbeitsweit in unserem sozialen Gefiige immer mehr an Bedeutung. Der Informations- und Wissensbereich hingegen wird immer bedeutender. Dies hat Auswirkungen auf alle Bereiche unseres Lebens, auch und vor allem auf den Umgang mit Informationen inner- halb der Unternehmen.
Rolf Dippold, Andreas Meier, Walter Schnider, Klaus Schwinn

2. Datenmanagement — eine Erfolgsposition im Unternehmen

Zusammenfassung
Der Treiber „Information als betriebliches Vermögen“ wird in diesem Teil dargestellt und sein Nutzen beurteilt. Die Überlegungen zum Rohstoff „Information“ werden auf die Ressource „Daten“ als Rohware der Information adaptiert. Es wird dargelegt, warum Daten im Unternehmen professionell organisiert sein müssen, welchen Erfolgsbeitrag das Datenmanagement leisten kann und welche Probleme gelöst werden müssen.
Rolf Dippold, Andreas Meier, Walter Schnider, Klaus Schwinn

3. Strategische Informationsplanung

Zusammenfassung
In diesem Kapitel werden die einzelnen Treiber im Kontext der strategischen Informationsplanung angesprochen.
Rolf Dippold, Andreas Meier, Walter Schnider, Klaus Schwinn

4. Aufbau der Datenbankadministration

Zusammenfassung
Das wichtigste Instrument im Datenmanagement ist das Datenbankmanagementsystem. Datenbestände existieren über eine lange Zeit und sollten als gemeinsame Ressource von verschiedenen Anwendungen genutzt werden können. Mit der Einführung von Datenbankmanagementsystemen (DBMS) zur kommerziellen Nutzung entstand auch bald die Anforderung nach einem geregelten, professionellen Datenunterhalt, der die Entstehung entsprechender Organisationseinheiten zur Verwaltung der Datenbestände zur Folge hatte.
Rolf Dippold, Andreas Meier, Walter Schnider, Klaus Schwinn

5. Unternehmensdatenmodellierung

Zusammenfassung
Die nächste Stufe auf dem Weg zum Informationsmanagement ist durch das Aufkommen von semantischen Datenmodellen und Bestrebungen zur Standardisierung der Unternehmensdaten geprägt. Dem lag die Erkenntnis zugrunde, dass alleine durch die neue relationale Datenbanktechnologie das Ziel der integrierten Datenhaltung nicht zu erreichen ist.
Rolf Dippold, Andreas Meier, Walter Schnider, Klaus Schwinn

6. Metadatenmanagement

Zusammenfassung
In den vorangegangenen Kapiteln standen die Geschäftsdaten, deren Strukturierung und Verarbeitung im Vordergrund der Übedegungen. Im folgenden Teil betrachten wir die Einführung von Systemen, welche die Modellierung der Informationsobjekte und deren verarbeitende Systeme unterstützen sowie die beschreibenden und systemtechnischen Daten — die Metadaten — verwalten. Damit erweitern wir die Aufgaben und Funktionen des Datenmanagements durch ein umfassendes, integrales Metadatenmanagement, um eine effiziente Nutzung der Informationsobjekte zu ermöglichen.
Rolf Dippold, Andreas Meier, Walter Schnider, Klaus Schwinn

7. Umgang mit Altlasten

Zusammenfassung
Moderne Datenbankmanagementsysteme stellen die notwendige Technologie, die Disziplin der Datenmodellierung und -standardisierung den konzeptionellen Überbau zur Verfügung, um die Unternehmensressource Daten effizient erschliessen zu können. Die Migration von Alt-Systemen in neue Architekturen kann daher als ein Signal für den Übergang zur Entwicklungsstufe Datenmanagement gesehen werden.
Rolf Dippold, Andreas Meier, Walter Schnider, Klaus Schwinn

8. Erfolgreiche Organisation des Datenmanagements

Zusammenfassung
Wir haben bislang gesehen, dass der Treiber für den Übergang zur Stufe „Datenbankadministration“ die Einführung neuer Technologie war. Der Übergang zur Entwicklungsstufe „Datenmodellierung/Datenstandardisierung“ entstand durch die Forderung nach mehr Datenintegration. Der Treiber für den Übergang zur Entwicklungsstufe „Datenmanagement“ ist ein anderer.
Rolf Dippold, Andreas Meier, Walter Schnider, Klaus Schwinn

9. Data Warehousing — strategisch betrachtet

Zusammenfassung
Aus der Sicht des Datenmanagements stellt der Data Warehouse Ansatz und dessen Erweiterung zu einer umfassenden Corporate Information Factory den Übergang vom reinen Datenmanagement zur höheren Entwicklungsstufe des Informationsmanagements dar.
Rolf Dippold, Andreas Meier, Walter Schnider, Klaus Schwinn

10. Integriertes Datenmanagement — die Basis für Organisations-Intelligenz

Zusammenfassung
Wir haben in den Kapiteln 3 bis 9 die Einzeldisziplinen des Datenmanagements intensiv diskutiert: Von der strategischen Informationsplanung, dem Datenbankmanagement, über die Unternehmensdatenmodelliemng, dem Metadatenmanagement und der Datenmigration bis zum Data Warehousing. Ausserdem haben wir in Kapitel 8 Vorschläge zur Ablauf- und Aufbauorganisation des Datenmanagements gemacht. In diesem Kapitel wollen wir jetzt gewissermassen aus betriebswirtschaftlicher Sicht die Puzzlesteine zum Gesamtbild zusammensetzen und darlegen, welche Funktionen im Unternehmen direkt vom Datenmanagement unterstützt werden.
Rolf Dippold, Andreas Meier, Walter Schnider, Klaus Schwinn

11. Weiterentwicklungen des Datenmanagements

Zusammenfassung
Die Erkenntnis, dass Daten und Informationen im Unternehmen keine freien unentgeltlichen Güter sind, sondern kostbare und mitunter auch teure betriebliche Ressourcen darstellen, führt dazu, diese Ressourcen ebenso professionell zu organisieren wie dies bei den klassischen Betriebsmitteln schon lange der Fall ist (vgl. hierzu Kapitel 3). Daten und Informationen bilden die Grundlage für Wissen. Das Wissensmanagement bildet absehbar die nächste und höchste Entwicklungsstufe in unserem Entwicklungsstufenmodell Die Grundlagen für Erfolg versprechendes Wissensmanagement werden auf den Entwicklungsstufen Daten- und Informationsmanagement gelegt.
Rolf Dippold, Andreas Meier, Walter Schnider, Klaus Schwinn

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