Seit mehr als 100 Jahren wird Konzentrationsforschung betrieben. Dabei wurden Tests entwickelt, mit denen man das Tempo konzentrierten Arbeitens und die indivi­duelle Fehlerneigung zuverlässig erfassen kann. Diese beiden Parameter sind Leistungspara­meter und spiegeln die Konzentrationsfähigkeit einer Person wieder. Bisher ist in der Literatur allerdings noch nicht eindeutig beschrieben, was im Alltag unter Konzentration verstanden wird. Untersuchungen zum Erleben und Verhalten beim konzentrier­ten Arbeiten fehlen. Diese Arbeit beschäftigt sich damit, was im Alltag unter Konzentra­tion verstanden wird und wie Konzentration im Alltag eingeschätzt wird. In Studie 1 wurden 28 Personen zwischen 20 und 60 Jahren interviewt, wie konzentriert sie sich erleben, an welchen Merkmalen sie das konzentrierte Verhalten festmachen und welche Einflussgrößen auf dieses un­terschiedlich konzentrierte Verhalten sie wahrnehmen. Die Ergebnisse zeigten, dass Personen ein Verständnis von Konzentration besitzen und Merkmale für unkonzentriertes Verhalten angeben können. Personen bringen Konzentration oft mit alltäglichen Fehlern und deren Konsequenzen in Verbindung. Aus den Interviewangaben wurde ein Selbst­beschreibungsinstrument entwickelt. Der Fragebogen zur Konzentration im Alltag (KiA) erfasst, wie konzentriert bzw. unkonzentriert sich eine Person bei alltäglichen Tätigkeiten erlebt. Aufgabe der Person ist es, die Häufigkeit einzuschätzen, mit der Konzentrationssituationen im Alltag im letzten halben Jahr aufgetreten sind. Es wird ein KiA-Gesamtwert gebildet. Über drei Studien hinweg wurde der Fragebogen KiA entwickelt und dessen Retest-Reliabilität und die Validität zu den Fehlerfragebogen Cognitive Failures Questionnaire (CFQ) und Short Inventory of Minor Lapses (SIML) be­stimmt. Der Fragebogen KiA erwies sich in allen drei Studien als sehr retest-reliabel und kon­vergent valide zu den Fehlerfragebogen CFQ und SIML. In Studie 5 gab es keine signifikanten Beziehungen zwischen Erleben und Leistungen. Beim Vergleich der Papier- und Bleistift-Version des Fragebogen KiA zeigten sich äquivalente KiA-Gesamtwerte und psychometrisch Äquivalenz der Gütekriterien. Zwischen Männern und Frauen gab es einen hoch signifikanter Unterschied im KiA-Gesamtwert. In Studie 6 wurden die Zusammenhänge zwischen Konzentrationserleben und Konzentrationsleistungen an weiteren Konzentrationstests untersucht. Im Ergebnis zeigte sich, dass weder das Tempo noch der Fehleranteil im Test mit dem Konzentrationserleben zusammenhängen. In Studie 7 wurden Konzentrationserleben und Konzentrationsleistungen bei Schmerzpatienten untersucht. Dabei konnte gezeigt werden, dass Schmerzen mit Konzentra­tionserleben und Konzentrationsleistungen zusammenhängen. In Studie 8 wurde geprüft, welche Beziehungen zwischen Konzentrationserleben und den Persönlichkeitsmerkmalen und Leistungsmotivation bestehen und wie Personen ihre Testleistungen einschätzen. In Studie 9 konnte gezeigt werden, dass Personen, die im Alltag häufiger Störungen erleben und sich damit als weniger konzentriert einschätzen, sich als selbstaufmerksamer einschätzen. Der Effekt, dass Selbstaufmerksam­keit die Beziehung zwischen Konzentrationserleben und Konzentrationsleistungen beein­flusst, wurde dabei nicht gefunden. Über die Studien 5, 6, 8 und 9 hinweg wurde studienübergreifend analysiert. Es bestand weder zwischen Erleben und Tempo im Test noch zwischen Erleben und Fehleranteil im Test eine Beziehung. Selbsteinschätzungen des Konzentrationserlebens im Alltag und Konzentrationsleistungen im Test sind daher von­einander unabhängig. Die grundlegende Fähigkeit, sich zu konzentrieren wird mit Tests erfasst. Wie konzentriert sich jemand bei vorhandener guter Konzentrationsfähigkeit verhält, kann aber mit einem Test derzeit nicht erhoben werden. Dazu werden Selbstberichte genutzt. Der Fragebogen KiA kann für derartige Zwecke ergänzend eingesetzt werden.

So far, data warehousing has often been discussed in the light of complex OLAP queries and as reporting facility for operative data. We argue that business planning as a means to generate plan data is an equally important cornerstone of a data warehouse system, and we propose it to be a first-class citizen within an OLAP engine. We introduce an abstract model describing relevant aspects of the planning process in general and the requirements it poses to a planning engine. Furthermore, we show that business planning lends itself well to parallelization and benefits from a column-store much like traditional OLAP does. We then develop a physical model specifically targeted at a highly parallel column-store, and with our implementation, we show nearly linear scaling behavior.

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