Abstract
Using the hospital as an example for service sectors with a heterogeneous application landscape, we put forward the hypothesis that it is not feasible to implement cost accounting applications inside operative systems such as ERP, as it is assumed by the conventional data warehousing approach. Rather, the data warehouse, with its extraction, validation and transformation tools, delivers the right platform, creating an application layer which acts on the data before it is being loaded into multidimensional cubes.
The cost accounting application enriches the data in the data warehouse by imputing costs and profits to the various calculatory objects such as ledgers, cost centres and cost objects (products).
Our hypothesis is further validated by the fact that typical data warehousing tools, e.g. tree structures, are ideal for defining the often complicated calculation metadata.
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Literatur
Albrecht, J.; Findeisen, D.; Furtado, P.; Frietsch, H.: Umsetzung des multidimensionalen Datenmodells. In: Bauer, Andreas; Günzel, Holger (Hrsg.): Data Warehouse Systeme: Architektur, Entwicklung, Anwendung. Heidelberg 2001, S. 236.
Auth, G.; Frie, T.: Kopplung operativer (horizontaler) Applikationen mit dem Data Warehouse. Universität St. Gallen (HSG), Institut für Wirtschaftsinformatik, Lehrstuhl Prof. Dr. R. Winter, Bericht BE HSG/CC DW2/01, September 2001.
Chamoni, P.; Gluchowski, P.: On-Line Analytical Processing (OLAP). In: Muksch, H.; Behme W. (Hrsg.): Das Data-Warehouse-Konzept. Architektur — Datenmodelle — Anwendungen. Wiesbaden 2000.
„Deutsche Bank vergibt IT an IBM”, Computerwoche Nr. 40 vom 2002-10-04.
„Commerzbank hegt Outsourcing-Pläne”, Computerwoche Nr. 6 vom 2003-02-07.
Gatziu, S.; Vavouras, A.: Phasen des Data Warehousing: Monitoring. In: Bauer, Andreas; Günzel, Holger (Hrsg.): Data Warehouse Systeme: Architektur, Entwicklung, Anwendung. Heidelberg 2001, S. 75–81.
Deutsche Krankenhausgesellschaft (DKG); Spitzenverbände der Krankenkassen (GKV); Verband der privaten Krankenkassen (PKV): Kalkulation von Fallkosten: Handbuch zur Anwendung in Krankenhäusern. http://www.g-drg.de/dokumente/kalkhb_v2.pdf, 2002-01-31, Abruf am 2003-07-10. (Die Seitenangaben beziehen sich auf die PDF-Paginierung)
Hinrichs, H.: Phasen des Data Warehousing: Extraktionsphase. In: Bauer, Andreas; Günzel, Holger (Hrsg.): Data Warehouse Systeme: Architektur, Entwicklung, Anwendung. Heidelberg 2001, S. 81–83.
Hinrichs, H.; Quix, C.: Phasen des Data Warehousing: Transformationsphase. In: Bauer, Andreas; Günzel, Holger (Hrsg.): Data Warehouse Systeme: Architektur, Entwicklung, Anwendung. Heidelberg 2001, S. 83–93.
Inmon, W. H.: Building the Data Warehouse. John Wiley & Sons Inc, 1992.
Mehrwald, Christian.: SAP Business Information Warehouse 3: Architektur, Konzeption, Implementierung. Heidelberg 2003.
Müller, C. P.; Eilmes, W.: Vierzig Prozent Schreibkram — aber sonst ist es ein schöner Beruf. Zwischen Mitmenschlichkeit und ökonomischen Zwängen/Alltag in deutschen Krankenhäusern. Frankfurter Allgemeine Zeitung, 12. Juli 2003, Seite 4–5. Aufmacher „Krankenhäuser an der Grenze der Belastbarkeit” auf Seite 1.
Volck, Rainer: Kriterien für erfolgreiche Data Warehouse-Projekte: Erfahrungen aus 40 Projekten. In: Jung, Reinhard; Winter, Robert (Hrsg.): Data Warehousing 2000: Methoden, Anwendungen, Strategien. Heidelberg 2000, S. 227–248.
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Hofschröer, P., Romberg, T. Data-Warehouse als Applikationsbasis? — Zur Kosten- und Leistungsrechnung (nicht nur) im Gesundheits- und Sozialwesen. Wirtschaftsinf 46, 22–32 (2004). https://doi.org/10.1007/BF03250993
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DOI: https://doi.org/10.1007/BF03250993