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Überwindung semantischer Heterogenität bei multiplen Data-Warehouse-Systemen
(2008)
- Der bedarfsorientierte Zugriff auf ein konsolidiertes Berichtswesen stellt für betriebliche Organisationen einen entscheidenden Erfolgsfaktor dar, um einen Informationsvorsprung gegenüber ihren Wettbewerbern erzielen zu können. Data-Warehouse-Systeme (DWH-Systeme) dienen dazu, Entscheidungsträgern die für ihre aktuelle Aufgabe relevanten Informationen rechtzeitig und in geeigneter Form zur Verfügung zu stellen. In der Praxis existieren jedoch multiple DWH-Systeme, die vor allem auf Ebene der Datenschemata sowie der zugrunde liegenden Terminologien eine starke Heterogenität aufweisen. Inkonsistenzen zwischen den generierten Berichten sowie eine divergente Interpretation der Berichtsergebnisse sind die Folge. Der Aufbau eines konsolidierten Berichtswesens ist daher nur mit nachträglichem, manuellem Abstimmungsaufwand möglich. Die vorliegende Arbeit widmet sich insbesondere dem durch multiple DWH-Systeme offerierten Informationsangebot. Mithilfe der im Semantic Web etablierten Technologie Resource Description Framework (RDF) und der Web Ontology Language (OWL) wird ein Rahmen zur semantisch reichhaltigen Beschreibung von DWH-Metadaten geschaffen. Derartig ausgezeichnete Metadaten unterschiedlicher DWH-Systeme werden anschließend in einer semantischen Homogenisierungsschicht (sHGS) zusammengeführt. Mit diesem Hilfsmittel können Beziehungen zwischen multiplen DWH-Systemen identifiziert und deren semantische Heterogenität überwunden werden.
