<p>För att flytta information från en databas till ett datalager används det idag olika tekniker. Existerande transformeringstekniker baseras på att en applikation hanterar detta. Detta examensarbete går ut på att skapa och undersöka en metod som istället genomför transformeringen i en databas. Denna transformering är metadatadriven, eftersom metadata är den information om data som krävs för att en transformering ska vara möjlig. Arbetet bygger därför på en metadatastudie som behandlar representation och struktur av metadata. Målet med arbetet är att få fram en så generell transformeringsmetod som möjligt och metoden går ut på att transformera data från en normaliserad databasstruktur till en denormaliserad datalagersstruktur.</p>

<p>öretag har under lång tid använt sig av olika typer av beslutsstödjande system för att fatta rätt beslut. Under 1990-talet har en typ av beslutsstödjande system som kallas datalager utvecklats. Datalagret har utvecklats till ett beslutsstödjande system som hjälper slutanvändarna att analysera data med hjälp av olika typer av verktyg med användarvänliga gränssnitt.</p><p>I rapporten undersöks hur datalager används av företag i deras verksamhet. Som underlag för rapporten har fem företag studerats. Bland företagen som ingick i undersökningen blev svaret att de använde sina datalager främst till att ta fram statistik och genomföra uppföljningar. Företagen visade även upp ett antal företagsspecifika anpassningar av sina datalager.</p><p>De företag som ingick i undersökningen visade även på en bred spridning av användandet av datalagren inom företagen. Antalet användare på företagen varierade från 20 st till 200 st. Undersökningen visade även att spridningen av användandet hierarkiskt i organisationen generellt var väl utvecklat.</p>

<p>I datalager samlas information från flera olika system och sparas på ett gemensamt sätt. Informationen i ett datalager ger en holistiskbild över organisation och bör användas som beslutsstöd. För att utvinna information ur datalager finns flera olika metoder och informationen kan sedan användas inom flera olika områden.</p><p>Syftet med studien är att undersöka vilka metoder som används för att utvinna informationen ur datalager inom industribranschen samt inom vilka användningsområden informationen används.</p><p>För att besvara frågeställningen genomfördes fem intervjuer med företag i industribranschen. Resultatet visar på att vissa metoder för att utvinna information ur datalager används framför andra och inom datautvinning används inte den förutsägandekategorin alls. Framförallt använde sig företagen av informationen på kundsidan och såg det som ett levande projekt som skall täcka in hela processen i framtiden.</p>

<p>Nowadays, business intelligence techniques are applied more and more often in different settings including corporations and organizations both in the private and public sector. It is really a broad field which can assist business people to realize the state of their organization and make profitable decisions.</p><p>In this thesis, I will focus on one of its components, data warehouse, by proposing activity theory as the method to solve the dimension identification problem in data warehouse. Under the background of project IMIS and the involved personnel, who determine the dimension, firstly I study how to use the ER method, “bottom up” method, and activity theory method to identify the dimension in data warehouse, and some relevant knowledge about the three methods. Then, we apply the three methods to identify the dimension. After that, I evaluate the dimension identification results of the three methods according to the feedback from the healthcare organization to get their veracity and integrality. Finally, based on the results of my efforts, I arrive to the conclusion that the activity theory method can be applied to identify the dimension in data warehouse, and with the comparison to the other two traditional methods (ER model and “bottom up”), the activity theory method is more easy and natural to identify the dimension of a dimensional model.</p>

Zugl.: Sankt Gallen, Universiẗat, Diss., 2008.

Zugl.: Oldenburg, Univ., Diss., 2007

Stuttgart, Univ., Diss., 2005.

Zugl.: Aachen, Techn. Hochsch., Diss., 2008

Diss. Univ. Regensburg, 1999.

Diss. Nr. 2472 Wirtschaftswiss. St. Gallen, 2000. / Literaturverz.