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Metadaten und Datenqualität in Data Warehouses

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Diplomarbeit aus dem Jahr 2003 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 2,0, Philipps-Universität Marburg (Institut für Wirtschaftsinformatik), Sprache: Deutsch, Abstract: Data-Warehouses stellen eine wichtige Grundlage für die Analyse von betrieblichen Daten dar. Sie liefern zeitnahe Entscheidungsgrundlagen und befreien damit ...
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Autor: Andreas Huthmann
Anbieter: Grin Verlag
Sprache: Deutsch
EAN: 9783638247702
Veröffentlicht: 23.01.2004
Format: PDF
Schutz: DRMfrei Diese Digitale Ausgabe ist ohne DRM-Schutz.
Diplomarbeit aus dem Jahr 2003 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 2,0, Philipps-Universität Marburg (Institut für Wirtschaftsinformatik), Sprache: Deutsch, Abstract: Data-Warehouses stellen eine wichtige Grundlage für die Analyse von betrieblichen Daten dar. Sie liefern zeitnahe Entscheidungsgrundlagen und befreien damit den Entscheidungsträger von der Notwendigkeit zur intuitiven Entscheidung. Abgesehen von der strategischen Bedeutung für ein Unternehmen, ist ein Data-Warehouse-Projekt normalerweise zeitaufwendig und kostspielig. „Unzählige Beispiele aus der betrieblichen Praxis belegen, dass Informationssysteme zwar meist technisch funktionieren, von den Anwendern jedoch nicht angenommen werden und deshalb bereits nach kurzer Zeit scheitern.“1 Die Anwenderakzeptanz bei einem Data-Warehouse ist neben verschiedenen anderen Aspekten besonders von der Datenqualität abhängig. Dabei ist nicht die objektive Datenqualität das ausschlaggebende Kriterium, sondern die subjektive Qualität, die der einzelne Benutzer den Daten zumisst.Die Arbeit untersucht, welche Möglichkeiten es gibt, die Datenqualität aus Benutzersicht zu steigern. Eine besondere Stellung nehmen hier Metadaten ein, da sie Informationen enthalten, die es dem Benutzer ermöglichen, die vorhandenen Daten besser verstehen und einschätzen zu können. Es scheint möglich, die Datenqualität für den Endbenutzer dadurch zu steigern, dass man ihm Zugriff auf diese Metadaten verschafft, so dass er die Bedeutung der Daten besser einschätzen kann und ihnen auf Grund seiner genaueren Kenntnisse über Herkunft und Aggregation mehr Vertrauen schenkt.
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