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amtliche Statistik vorgegeben ist, sollte dieser noch relativ homogen sein. Ein heterogener
Informationsbedarf wäre auch solange unproblematisch, wie dieser nicht auch heterogene
Datenstrukturen nach sich zieht. Ein Beispiel für eine erfolgreiche Koordination stellt eine
DV-Projektgruppe in Nordrhein-Westfalen dar, die in regelmäßigen Treffen die DV-
Maßnahmen der Hochschulverwaltungen koordiniert. 475
Beide Architekturen ermöglichen hingegen, dass mit der Umsetzung des Projekts zum
Aufbau eines IS flexibel begonnen werden kann, da in beiden alle Einheiten die Möglichkeit
haben, ausgehend von einfachen, nur einzelne Bereiche abdeckenden Datenstrukturen
diese weiter auszubauen. Der zentrale Ansatz hätte hier jedoch den Vorteil, dass ein großer
Teil des Projektes, nämlich der Aufbau des Datenmodells, bereits feststeht, so dass
lediglich die eigenen operativen Systeme angebunden und weitere Datenstrukturen
hinzugefügt, Zugriffsberechtigungen auf den eigenen Datenbestand für eigene und
einheitsfremde Nutzer festgelegt und gewünschte Analyse- und Berichtsstrukturen definiert
werden müssen.
Die Abstimmung von Begriffsverwendungen geschieht in einem zentralen Ansatz implizit
durch das einheitliche Datenmodell, in einem dezentralen Ansatz ist dafür die Aufstellung
einheitlicher Richtlinien notwendig. Implizit werden Begriffsverwendungen hier auch bei
der Schnittstellendefinition vorgegeben, eine abweichende und damit ineffiziente Benutzung
innerhalb der Teileinheit kann nicht verhindert werden.
� Lokalitätsprinzip
Sowohl die verteilte wie auch die zentrale Organisationsform des DW kann eine lokale
Speicherung der benötigten Daten umsetzen. Hierzu sind bei einem verteilten Ansatz
redundante Datenbestände erforderlich, ein zentraler Ansatz würde durch die Bildung von
Data Marts ebenfalls mit redundanten Datenbeständen arbeiten oder durch eine Partitionierung
des zentralen Datenbestandes selbst darauf verzichten. Es sei noch einmal darauf
hingewiesen, dass eine vollständige Partitionierung sehr unwahrscheinlich ist, so dass auch
hier stets auf nicht-lokale Daten zugegriffen werden muss. Daher kann ein zentraler Ansatz
ohne redundante Datenbestände diese Forderung nicht erfüllen. In allen anderen Architekturoptionen
wären die Analysedaten eher räumlich verteilt. Die Forderung, dass keine
unrelevanten Daten lokal vorgehalten werden, können sowohl von Data Marts, Partitionierungen
des zentralen Datenbestandes als auch von der verteilten Architektur mit globalem
DW erfüllt werden.
475 Vgl. Marquardt, U. (2001), S.11.