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Ein Business Intelligence-System sammelt automatisiert Informationen aus verschiedenen, zumeist operativen und betrieblichen Informationssystemen. Die so extrahierten Daten werden anschliessend in der Regel fur strategische Managemententscheidungen aufbereitet und in geeigneter Form dem Management bzw. der jeweiligen Zielgruppe im Unternehmen zur Verfugung gestellt. Um Business Intelligence durchzufuhren ist ein Data Warehouse nicht zwingend noetig, aber vorteilhaft. Ein Data Warehouse kann als Datenverwaltungssystem verstanden werden, das Kontrollmoeglichkeiten bei Ablaufen in Unternehmen sowie Entscheidungshilfen fur die Fuhrungskrafte liefert. Die Erstellung und Nutzung solcher Systeme stellt jedoch noch keinen Erfolg sicher. Es kommt vielmehr auch auf eine durchdachte Strategie an. Dabei zeigt sich immer wieder, dass der Erfolg von Data Warehouse-Projekten massgeblich vom Vorgehen im Projekt bestimmt ist. Voraussetzung fur die ingenieurmassige Entwicklung eines Data Warehouses ist demnach die Verwendung eines geeigneten Vorgehensmodells, das eine nachvollziehbare und variierbare Steuerung des gesamten Entwicklungsprozesses garantieren soll. Jedem Vorgehensmodell sind Methoden fur die jeweiligen Aktivitaten und unterstutzende Softwarewerkzeuge zugeordnet. Vorgehensmodelle stellen vorgegebene Rahmenwerke dar, die die (vor allem zeitliche) Abarbeitung der notwendigen Aktivitaten systematisch beschreiben. Sie sind deshalb als wichtige Hilfsmittel zu betrachten, um die Erfolgswahrscheinlichkeit von IT-Projekten zu erhoehen. Bei Einfuhrung eines Data Warehouses bestehen jedoch ganz spezifische Aspekte und Besonderheiten, die durch das Vorgehensmodell berucksichtigt werden mussen. Fur die Implementierung eines Data Warehouses wird ein Vorgehensmodell benoetigt, das quantitativen und qualitativen Managementanspruchen gerecht wird und, im Rahmen der Business Intelligence, eine effektive und effiziente Nutzung garantieren soll. Von dieser Pramisse ausgehend wird ein Vorgehensmo
