<p>Detta arbete har sin utgångspunkt i Tekniska Verkens och Östkrafts integrerade operationella system. Dessa är utvecklade för att stödja beslutsprocesser för bl.a. fysisk och finansiell elhandel. Integreringen har gjorts genom annamandet av en IRM-baserad lösning, av verksamheterna benämnt "datavaruhus". </p><p>Avregleringen av elmarknaden medförde större krav på elleverantörerna med avseende på flexibilitet och funktionalitet när kunderna fick välja elbolag själva. Det som främst bidrar till komplexiteten gällande elhandel är de många olika sorters elavtal som kan tecknas och det ständigt varierande inköpspriset på nordiska kraftbörsen. </p><p>För fallstudiens företag gäller att deras datavaruhuslösning lider av osedvanligt dåliga prestanda. Syftet med uppsatsen är att utifrån en kvalitativ studie försöka identifiera primära faktorer för dessa prestandaproblem. Vidare vill vi belysa hur man bör integrera befintliga operationella system för att uppnå goda prestanda. </p><p>Arbetets slutsats är att prestandaproblemen kan härledas både till det arkitekturella och det strukturella planet såväl som till valet att egenutveckla den logik som bearbetar data genom att hämta, transformera och uppdatera datavaruhuset. Ytterligare en faktor utgörs av den höga detaljeringsgrad som kännetecknar data i datavaruhuset.</p>

Detta arbete har sin utgångspunkt i Tekniska Verkens och Östkrafts integrerade operationella system. Dessa är utvecklade för att stödja beslutsprocesser för bl.a. fysisk och finansiell elhandel. Integreringen har gjorts genom annamandet av en IRM-baserad lösning, av verksamheterna benämnt "datavaruhus". Avregleringen av elmarknaden medförde större krav på elleverantörerna med avseende på flexibilitet och funktionalitet när kunderna fick välja elbolag själva. Det som främst bidrar till komplexiteten gällande elhandel är de många olika sorters elavtal som kan tecknas och det ständigt varierande inköpspriset på nordiska kraftbörsen. För fallstudiens företag gäller att deras datavaruhuslösning lider av osedvanligt dåliga prestanda. Syftet med uppsatsen är att utifrån en kvalitativ studie försöka identifiera primära faktorer för dessa prestandaproblem. Vidare vill vi belysa hur man bör integrera befintliga operationella system för att uppnå goda prestanda. Arbetets slutsats är att prestandaproblemen kan härledas både till det arkitekturella och det strukturella planet såväl som till valet att egenutveckla den logik som bearbetar data genom att hämta, transformera och uppdatera datavaruhuset. Ytterligare en faktor utgörs av den höga detaljeringsgrad som kännetecknar data i datavaruhuset.