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Die vorliegende Arbeit bildet den Abschluss eines Forschungspraktikums von Studierenden der Masterstudiengänge Informationsmanagement und Wirtschaftsinformatik unter Betreuung der wissenschaftlichen Mitarbeiterin Daniela Simić-Draws und von Prof. Dr. Rüdiger Grimm. Eine wesentliche Vorlage zu dieser Arbeit war ein Vorgehensmodell zur Sicherheitsanalyse von Geschäftsprozessen, das von D. Simić-Draws im Rahmen ihrer Dissertation erarbeitet wird und zu dessen laufender Verbesserung dieses studentische Forschungspraktikum wertvolle Hinweise liefern konnte. Als Anwendungsbeispiel wurden die sicherheitskritischen Prozesse "Kommunalwahl" und "Geldauszahlung am Bankautomaten" gewählt, weil die Arbeitsgruppe von Prof. Grimm in diesen beiden Anwendungen aus vorhergehender wissenschaftlicher Arbeit Erfahrung gesammelt hat. Insbesondere zum Anwendungsbeispiel "Kommunalwahl" hatte sich dankenswerterweise das Ordnungsamt Koblenz, das für die Kommunalwahlen zuständig ist, unter aktiver Mithilfe ihres Leiters Dirk Urmersbach zur Zusammenarbeit angeboten, so dass dieser Geschäftsprozess wirklichkeitsnah untersucht werden konnte.
Ziel dieser Arbeit ist es das nötige Wissen zur Sicherstellung einer korrekten Datenhistorie in einem Business Intelligence System zu liefern. Dabei wird vor allem auf das Phänomen von sich langsam verändernden Dimensionen (Slowly Changing Dimensions) eingegangen, das eine Optimierung der Datenhistorie darstellt. Der in der Wirtschaft nicht ganz eindeutige Begriff "Business Intelligence" wird nach [Kemper et al., 2006] als integrierter, unternehmensspezifischer IT-Gesamtansatz zur betrieblichen Entscheidungsunterstützung definiert. Dazu zählen im Einzelnen der ETL-Prozess, das Data Warehousing und das Online Analytic Processing. Weiterhin zählen dazu noch das Data Mining, das Reporting und die Präsentation (Dashboard und Portale). In Datenbanksysteme gibt es die Möglichkeit Slowly Changing Dimensions gezielt zu speichern. Dies geschieht im ETL-Prozess. Bevor die Daten in die Zieldatenbank geladen werden, werden sie speziell transformiert. Type 1 SCD stellt den einfach Fall des Updates dar. Der alte Wert wird lediglich mit dem neuen Wert überschrieben. Somit wird nur der aktuelle Stand eines DWH dargestellt. Type 3 SCD wird dagegen am seltensten verwendet. Hierbei wird eine weitere Spalte hinzugefügt, die den neuen Zustand anzeigt. In der alten spalte bleibt stets der originale Zustand gespeichert. Im Gegensatz zu Type 2 SCD kann hier nur der originale und der aktuelle Zustand angezeigt werden. Zwischenstände sind nicht möglich Diese Technik wird am seltensten verwendet ([Kimball et al., 2000]). Bei Type 2 SCD wird eine Historisierung durchgeführt. Dazu wird der alte Datensatz kopiert und mit der Änderung eingefügt. Zur eindeutigen Identifikation wird ein Ersatzschlüssel eingefügt. Der alte Schlüssel bleibt den Datensätzen als Attribut erhalten. Außerdem erhalten der alte und der neue Datensatz ein Start und Endedatum. So können beliebig viele Zustände über die Zeit gespeichert werden. Type 2 SDC ist die am häufigsten verwendete Methode. Weiterhin können zur Historisierung von Slowly Changing Dimensions Mischformen bzw. Erweiterungen dieser drei Arten verwendet werden.
Die vorliegende Arbeir zeichnet eine Kategorisierung der im deutschen Fernsehen und Rundfunk vorhandenen Gewinnspiele auf. Beginnend mit der Erläuterung von grundlegenden Begrifflichkeiten und dem Beleuchten der Verfahren zur Teilnehmerauswahl wird der Leser an das Thema der Arbeit herangeführt. Fortgesetzt wird mit der eigentlichen Darstellung der momentan vorhandenen Gewinnspielformate. Abschließend gibt die Arbeit eine erste Festlegung und Aufrechnung einer Gewinnwahrscheinlichkeit an.