Prozessorientierte Organisation des Metadatenmanagements für Data-Warehouse-Systeme DISSERTATION der Universität St. Gallen, Hochschule für Wirtschafts-, Rechts- und Sozialwissenschaften (HSG) zur Erlangung der Würde eines Doktors der Wirtschaftswissenschaften

vorgelegt von

Gunnar Auth aus Deutschland

Genehmigt auf Antrag der Herren Prof. Dr. Robert Winter und Prof. Dr. Hubert Österle

Dissertation Nr. 2705

Difo-Druck GmbH, Bamberg 2003

Inhaltsverzeichnis

VII

Inhaltsverzeichnis Inhaltsübersicht Inhaltsverzeichnis Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Abkürzungsverzeichnis 1 Einleitung

III VII XIII XVII XXI 1

1.1 Problemstellung und Handlungsbedarf

2

1.2 Entstehung und Umfeld der Arbeit

3

1.3 Ziele und Adressatenkreis

4

1.4 Forschungsmethodik

5

1.5 Aufbau der Arbeit

8

2 Konzeptionelle Grundlagen 2.1 Data-Warehouse-Konzept und -Architektur 2.2 Nutzenpotentiale des Data-Warehouse-Einsatzes

11 11 15

2.3 Die Prozesssicht als Organisationsform für Unternehmen

16

2.4 Prozesstypologie nach Österle 2.5 Der Prozessbegriff in der Domäne Data Warehouse

19 21

2.5.1 Data-Warehouse-System aus Produktperspektive

21

2.5.2 Data-Warehouse-System aus Prozessperspektive

22

2.5.3 Zusammenfassung

24

2.6 Ausgewählte Ansätze zur Organisation des Metadatenmanagements im Data Warehousing 3 Metadaten und ihre Rolle im Data Warehousing

24 27

3.1 „Meta"-Begriffe in der Wirtschaftsinformatik 3.2 Sprachstufentheorie als Grundlage von Meta-Begriffen

27 28

3.3 Abgrenzung der Begriffe Metamodell und Metadatenschema 3.4 Die Unterscheidung von Metadaten und Objektdaten

29 33

3.5 Einsatz- und Nutzenpotentiale von Metadaten im Data Warehousing

34

3.6 Strukturierung von Metadaten 3.6.1 Unterscheidung in technische und fachliche Metadaten

38 39

VIII

Inhaltsverzeichnis 3.6.1.1 Technische Metadaten'. 3.6.1.2 Fachliche Metadaten

40 40

3.6.2 Weitere Strukturierungsansätze 3.6.2.1 Metadatenkategorisierung nach Inmon 3.6.2.2 Metadatenkategorisierung nach Devlin

41 41 43

3.6.3 Metadatenkategorien nach Verwendungszweck

44

3.6.3.1 Kategorie Terminologie 3.6.3.2 Kategorie Datenstruktur und -bedeutung

47 49

3.6.3.3 Kategorie Datentransformation

:

50

3.6.3.4 Kategorie Datenqualität 3.6.3.5 Kategorie Organisationsbezug

52 55

3.6.3.6 Kategorie Metadatenhistorie

57

3.6.3.7 Kategorie Systembezug 3.6.3.8 Kategorie Datenanalyse 3.6.3.9 Zusammenfassung und Schlussfolgerungen

58 59 61

3.7 Nutzenrealisierung durch Metadatenmanagement 3.7.1 Historische Entwicklung des Metadatenmanagements

62 63

3.7.1.1 Information Resource Dictionary System

64

3.7.1.2 CASE Data Interchange Format 3.7.1.3 OIM und CWM 3.7.1.4 Problematik von antizipatorischen Standards

66 67 68

3.7.2 Architektur des Metadatenmanagementsystems 3.7.3 Realisierungsansätze für MDMS-Architekturen

69 70

3.7.3.1 Zentrale Architektur

70

3.7.3.2 Dezentrale Architektur

71

3.7.3.3 Verteilte Architektur

72

3.7.4 Konzept einer integrierten MDMS-Architektur 4 Fallstudien zum Metadatenmanagement 4.1 Prozessentwurf mit PROMET-BPR 4.1.1 Architekturplanung

72 75 76 77

4.1.2 Prozessvision

77

4.1.3 Leistungsanalyse

78

4.1.4 Ablaufplanung

78

4.1.5 Prozessführung

78

4.2 Fallstudie A: Terminologiemanagement bei der Swiss Re 4.2.1 Begründung für die Auswahl der Fallstudie

80 80

Inhaltsverzeichnis 4.2.2 Terminologiemanagement als Teilaufgabe des Metadatenmanagements 4.2.3 Vereinheitlichung von Fachbegriffen mit der Swiss Re Data Language 4.2.3.1 Elemente der SDL 4.2.3.2 Qualitätssicherung in der SDL 4.2.4 Analyse und Neugestaltung von Prozessen für den Umgang mit der SDL

IX_

81 84 85 87 88

4.2.4.1 Vorgehen beim Prozessentwurf

89

4.2.4.2 Architekturplanung

90

4.2.4.3 Prozessvision

92

4.2.4.4 Leistungsanalyse

93

4.2.4.5 Ablaufplanung

94

4.2.5 Erfahrungen 4.3 Fallstudie B: Metadatenbasierte Ausnahmebehandlung bei der Swiss Re 4.3.1 Begründung für die Auswahl der Fallstudie 4.3.2 Das Data-Quality-Assurance-Konzept 4.3.3 Erkennen von Ausnahmen während der Datentransformation 4.3.4 Erklärung von Ausnahmen bei der Datenanalyse 4.3.5 Analyse der organisatorischen Prozesse für die Ausnahmebehandlung 4.3.5.1 Architekturplanung 4.3.5.2 Prozessvision 4.3.5.3 Leistungsanalyse 4.3.5.4 Ablaufplanung 4.3.6 Erfahrungen 4.4 Fallstudie C: Datenstrukturmanagement bei den Winterthur Versicherungen 4.4.1 Begründung für die Auswahl der Fallstudie 4.4.2 Metadatenmanagement bei den Winterthur Versicherungen 4.4.2.1 Repository-Anwendung WinDataDictionary

97 98 98 98 99 103 106 107 108 109 109 111 112 112 113 115

4.4.2.2 Repository-Anwendung WinServiceRepository

120

4.4.2.3 Repository-Anwendung WinElementRepository

120

4.4.3 Analyse der organisatorischen Prozesse für den Einsatz des WinRepository 4.4.3.1 Architekturplanung 4.4.3.2 Prozessvision

124 125 127

X

Inhaltsverzeichnis 4.4.3.3 Leistungsanalyse 4.4.3.4 Ablaufplanung 4.4.4 Erfahrungen

127 128 132

4.5 Fallstudie D: Metadatenbasiertes Datenqualitätsmanagement bei Credit Suisse Financial Services

133

4.5.1 Begründung für die Auswahl derFaüstudie

134

4.5.2 Datenqualität als Leistung des Metadatenmanagements 4.5.3 Analyse der organisatorischen Prozesse für das metadatenbasierte Datenqualitätsmanagement 4.5.3.1 Architekturplanung

134 140 141

4.5.3.2 Prozessvision

143

4.5.3.3 Leistungsanalyse

144

4.5.3.4 Ablaufplanung

144

4.5.4 Erfahrungen 5 Modellierung von organisatorischen Prozessen im Metadatenmanagement 5.1 Prozessmodelle und ihr Nutzen 5.2 Operationalisierung der Grundsätze ordnungsmässiger Modellierung

146

147 147

für die Prozessmodellierung

148

5.2.1 Grundsatz der Konstruktionsadäquanz

150

5.2.2 Grundsatz der Sprachadäquanz

151

5.2.3 Grundsatz der Wirtschaftlichkeit

153

5.2.4 Grundsatz der Klarheit

154

5.2.5 Grundsatz des systematischen Aufbaus

154

5.2.6 Grundsatz der Vergleichbarkeit

155

5.2.7 Zusammenfassung und Konsequenzen

155

5.3 Hierarchische Prozessmodellierung

157

5.4 Prozessmodellierung im Common Warehouse Metamodel

159

5.4.1 Beziehungen des CWM zur UML und zur MOF

160

5.4.2 Metadatenaustausch im CWM mit XMI

162

5.4.3 Aufbau und Inhalt des CWM

163

5.4.3.1 ObjectModel-Layer

165

5.4.3.2 Foundation-Layer

165

5.4.3.3 Resource-Layer

165

5.4.3.4 Analysis-Layer

166

5.4.3.5 Management-Layer

166

5.4.4 Prozessmodellierung im CWM

166

Inhaltsverzeichnis

XI_

5.5 Erweiterung des CWM für die Modellierung organisatorischer Prozesse 5.5.1 Erweiterungsmechanismen des CWM 5.5.2 Syntax und Semantik für Data-Warehousing-Prozesse 5.5.3 Modellierungsbeispiel 6 Ein prozessorientiertes Organisationskonzept für das Metadatenmanagement 6.1 Allgemeines Vorgehen beim Prozessentwurf 6.2 Prozessentwurf auf Ebene M2 6.2.1 Vorgehen und Entwurf auf Ebene M2 6.2.1.1 Schritt 1: Ableiten der Prozessleistungen 6.2.1.2 Schritt 2: Abgrenzen von Prozesskandidaten 6.2.1.3 Schritt 3: Auswählen der relevanten Prozesse 6.2.2 Prozesslandkarte für das Metadatenmanagement 6.2.3 Prozessverzeichnis für das Metadatenmanagement 6.2.3.1 Terminologiemanagement

167 171 172 174

.'

177 177 179 179 180 181 183 187 188 188

6.2.3.2 Datenstrukturmanagement

189

6.2.3.3 Datenqualitätsmanagement 6.2.3.4 Datenkontextmanagement

190 190

6.3 Prozessentwurf auf Ebene Ml

191

6.3.1 Vorgehen auf Ebene Ml

191

6.3.1.1 Schritt 1: Prozessvision entwerfen

191

6.3.1.2 Schritt 2: Analyse der Prozessleistungen

192

6.3.1.3 Schritt 3: Abgrenzen von Teilprozessen 6.3.2 Entwurf auf Ebene Ml 6.3.2.1 Terminologiemanagement

193 194 194

6.3.2.2 Datenstrukturmanagement

199

6.3.2.3 Datenqualitätsmanagement 6.3.2.4 Datenkontextmanagement 6.3.2.5 Prozesslandkarte der Teilprozesse 6.4 Prozessentwurf auf Ebene MO 6.4.1 Vorgehen auf Ebene MO

204 209 213 215 215

6.4.1.1 Schritt 1: Aufgaben ableiten

215

6.4.1.2 Schritt 2: Aufgaben konsolidieren

216

6.4.1.3 Schritt 3: Aufgabenträger und Ablauffolge festlegen 6.4.2 Entwurf auf Ebene MO

217 218

XII

^

Inhaltsverzeichnis

6.4.2.1 Terminologiemanagement 6.4.2.2 Datenstrukturmanagement 6.4.2.3 Datenqualitätsmanagement

218 235 247

6.4.2.4 Datenkontextmanagement

260

6.5 Entwurf des Rollenmodells

266

6.5.1 Terminologiemanagement

266

6.5.2 Datenstrukturmanagement

268

6.5.3 Datenqualitätsmanagement

269

6.5.4 Datenkontextmanagement 6.5.5 Eingliederung in die Aufbauorganisation 6.5.5.1 Die Bedeutung des Data Owner 6.5.5.2 Prozessführung und -entwicklung 7 Kritische Würdigung und Ausblick

'.

270 271 272 273 275

7.1 Zusammenfassung der zentralen Ergebnisse

275

7.2 Kritische Würdigung und Diskussion der Übertragbarkeit

277

7.3 Ausblick

279

Anhang

281

Anhang A: Gesprächsleitfaden für Experteninterviews

281

Anhang B: Teilnehmer der CC DW2-Workshops

282

Anhang C: Ansprechpartner zu den Fallstudien

283

Anhang D: Syntax zur Definition von DQA-Regeln

284

Literaturverzeichnis

287