Nächste Seite: Data Mining Aufwärts: Data Warehousing Vorherige Seite: Multidimensionales Datenbankmodell Inhalt SchlußfolgerungMittels Data Warehousing und den verschiedenen Data Warehouse-Konzepten ist es möglich, für Unternehmen und im speziellen Virtual Communities einen geeigneten Datenspeicher für Wissen zu realisieren. In den folgenden Kapiteln wird genauer erläutert, wie man aus diesem Wissen wieder Informationen für Entscheidungshilfen und Vorgehensrichtlinien gewinnen kann. Sieht man sich Data Warehouses genauer an, so erkennt man, dass eine gewaltige Menge an Daten vorhanden sein kann, welche für Unternehmensbelange relevant sind, aber manuell nicht mehr ausgewertet werden können. Techniken wie Data Mining und OLAP stellen geeignete Lösungen für die Auswertung von Daten und das gewinnen von Informationen dar, die für ein Unternehmen strategisch wichtig und wirtschaftlich gewinnbringend sein können. Da in Zukunft Unternehmen vermutlich nicht mehr auf den Einsatz von CRM verzichten werden können, ist es notwendig, sich bereits rechtzeitig über das verwendete Data Warehouse-Konzept Gedanken zu machen. Ist ein Unternehmen in stark unabhängige Bereiche unterteilt, so ist der Einsatz eines Data Mart vorzuziehen. Hat das Unternehmen aber einen stark homogenen Datenbestand, so ist es sinnvoller, gleich ein unternehmensweites Data Warehouse aufzubauen. Jedoch kann die Entscheidung, welches Konzept gewählt wird, auch von anderen Faktoren abhängen, wie zum Beispiel wirtschaftliche Belange. Die Erstellung eines Data Mart ist wesentlich günstiger als der Aufbau eines unternehmensweiten Data Warehouse.
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