4. Arten von Anwendungssystemen

1. Kommunikationssysteme: E-Mail, Videochat usw.

2. Querschnittssysteme: Textverarbeitung, Tabellenkalkulation

3. Operative Systeme: ERP-Systeme

4. Dispositive Systeme: Unterstützt die Analyse, Data-Warehouse oder Business Intelligence-Systeme

Ein ERP-System integriert und verwaltet die Geschäftsprozesse einer Organisation durch eine zentrale Software, die Module für Finanzen, Personal, Produktion und Vertrieb umfasst. Es verbessert die Prozesseffizienz, unterstützt die Entscheidungsfindung mit Echtzeit-Daten und erhöht die Anpassungsfähigkeit an Marktveränderungen, was für den Wertschöpfungsprozess einer Organisation entscheidend ist.

Der Wissensmanagement-Prozess in Unternehmen befasst sich mit dem Erwerb, Transfer, der Speicherung und Anwendung von Wissen, um das Unternehmen und seine Organisation weiterzuentwickeln und auf ein höheres Kenntnislevel zu bringen. Der Prozess umfasst mehrere Schritte

Ein Kommunikationssystem ist ein System zur Unterstützung der zwischenmenschlichen Kommunikation, das verschiedene Technologien wie E-Mail, Telefon, Videotelefonie, Chat oder soziale Netzwerke umfasst. Diese Systeme sind besonders nützlich, wenn Teams räumlich verteilt oder im Homeoffice tätig sind. Typische Beispiele für Kommunikationssysteme sind Skype, Lync oder Zoom【18†source】.

In einem ERP-System wird die Komponente "Middleware" genutzt, um weitere Systeme einzubinden. Middleware ist ein anwendungsneutrales Programm, das zwischen Anwendungen vermittelt und den Datenaustausch über ein Netzwerk steuert. Dies ermöglicht die Integration sowohl von Standardlösungen als auch von individuellen Lösungen anderer Hersteller in das bestehende ERP-System. Durch diesen Ansatz können Unternehmen ihre Systemlandschaft flexibel erweitern und an ihre spezifischen Bedürfnisse anpassen.

Ein Data Warehouse wird als Herzstück eines analytischen Informationssystems bezeichnet, da es technisch aus einer separierten physischen Datenbank besteht, die zentral für die Speicherung und Verwaltung von Daten dient. Diese Struktur ermöglicht es, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu konsolidieren und für Analysezwecke verfügbar zu machen. Somit bildet das Data Warehouse die Grundlage für komplexe Analysen, Berichterstattungen und Entscheidungsfindungen innerhalb eines Unternehmens.

• Ein zentrales Data Warehouse ist eine einzelne, zentral betriebene Datenbank, die für Unternehmen mit einer zentralen Geschäftsabwicklung vorteilhaft ist. Es bietet eine einfache Datenhaltung und ein multidimensionales Datenmodell, was eine geringe Netzauslastung gewährleistet. Allerdings kann der Zugriff auf Teile des Data Warehouse im System erschwert sein, und es kann zu Verzögerungen bei Datenabfragen kommen.

• Im Gegensatz dazu beinhaltet ein verteiltes Data Warehouse zusätzliche Data-Warehouse-Datenbanken, die über verschiedene Standorte verteilt sein können. Dieser Ansatz zielt darauf ab, Redundanzen zu vermeiden und einen Geschwindigkeitsgewinn zu erzielen, indem auf die jeweiligen Stärken der verschiedenen Unternehmensbereiche gesetzt wird. Die lokale Verfügbarkeit der Daten ermöglicht einen schnelleren Zugriff, erfordert jedoch die Synchronisation der Data-Warehouse-Datenbanken. Ein verteiltes Data Warehouse kann geringere Investitionskosten haben, birgt aber auch das Risiko eines komplexeren Datenmodells und einer höheren Netzbelastung für multidimensionale Abfragen.

Data Marts spielen in diesem Kontext eine wichtige Rolle, indem sie spezialisierte, funktionsspezifische Data-Warehouse-Systeme für bestimmte Personengruppen bereitstellen. Sie bieten spezifische Sichten auf das Geschäftsmodell, die oft einer multidimensionalen oder OLAP-Struktur entsprechen. Obwohl die Nutzung von Data Marts die Implementierung zu niedrigen Preisen und geringen Betriebskosten ermöglicht, steigt mit ihrer Nutzung auch die Komplexität, da die Data Marts aufeinander abgestimmt werden müssen. Der größte Nachteil liegt im zusätzlichen Verwaltungs- und Supportaufwand.