Bastien, MarcWeikum, GerhardSchöning, HaraldRahm, Erhard2019-11-142019-11-1420033-88579-355-5https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/30082Seit vielen Jahren werden Lösungen für Datawarehouse Themen schon nach dem gleichen Schema entwickelt. Dies ist nicht weiter verwunderlich, da doch die Anforderungen -eigentlich- immer ähnlich sind: Daten aus verschiedenen Quellsystemen sollen, unter diversen Randbedingungen, analysiert werden. Auch wenn sich Technologien weiter entwickelt haben, Schnittstellen nun bereits out-of-the-box verfügbar sind und diverse grafische Oberflächen die Entwicklung und den Betrieb vereinfachen, so ist der Weg der Daten in das Warehouse bis zum Nutzer weitgehend gleich geblieben: Extrakt der Daten aus den diversen Quellen, Laden und Überführen der Daten in ein relationales Datenbanksystem, dort die Speicherung in Tabellen, eventuell Überführung aller, oder einiger Daten in eine multidimensionale Datenbank, die Speicherung in „Cubes“, die Berechnung von Kennzahlen und schließlich die Ausgabe der Daten mehr oder weniger übersichtlich an den Benutzer. Dieser Artikel beschreibt am Beispiel eines Controlling Datawarehouse, wie man durch die Integration der verschiedenen Technologien (ETL, Relational und OLAP) in einer Oracle Datenbank, Release 9i, bei gleichem Funktionsumfang wesentlich bei der Realisierung und Betrieb vereinfachen (=sparen) kann.deText/Conference Paper1617-5468