Disclosure Limitation in OLAP
type: CreativeWork
description: „OLAP“ (On-Line Analytical Processing) stellt für Business Intelligence (BI) das Basis-konzept zur Strukturierung von Datenbeständen dar und bietet dem Anwender gleichzeitig Methoden zu deren explorativen Analyse. Business Intelligence - und damit auch OLAP - dient der IT-getriebenen Analyse von Geschäftsdaten im Rahmen der betrieblichen Entscheidungsunterstützung. Aufgrund des Umfangs und der komplexen Zusammenhänge der mit OLAP verfügbar gemachten Datenbestände können diese ungewollt Informationen enthalten, die einigen Personen aus dem Anwenderkreis nicht offen gelegt werden sollen (sog. „sensible Informationen“). Daraus ergibt sich ein Spannungsverhältnis zwischen dem eigentlichen Zweck von OLAP und BI (Gewährleistung möglichst freier Analysen zur Unterstützung betrieblicher Entscheidungen) und der Gefahr, dabei sensible Informationen offen zu legen („Disclosure“). Diese Arbeit beschäftigt sich mit der aus diesem Spannungsfeld hervorgehenden Prob-lemstellung, nämlich möglichst umfassende Information zu relevanten Sachverhalten bei möglichst geringer Gefahr der ungewollten Informationsoffenlegung („Disclosure Limitation“) in OLAP-basierten Anwendungen zu gewährleisten. Die Forschung thematisierte lange Zeit ähnliche Fragestellungen vornehmlich im Kontext von sogenannten Statistischen Datenbanken, die sich jedoch erheblich von OLAP unterscheiden, so dass Ergebnisse kaum übertragbar sind. In jüngerer Zeit finden sich in der Literatur vereinzelte Vorschläge zur Lösung von Teilaspekten im Hinblick auf OLAP. Diese haben allerdings bis dato keine nennenswerte Verbreitung im Unternehmensumfeld gefunden, obwohl die Problematik durch die seit einiger Zeit zunehmende Diffusion von OLAP-Funktionalität in betriebliche Anwendungs- und Informationssysteme brisanter und im Unternehmensumfeld als entsprechend heikel betrachtet wird. Diese Arbeit verfolgt das Ziel, Disclosure Limitation in OLAP der praktischen Anwendbarkeit näher zu bringen. Dazu werden zwei Beiträge zur Forschun…
abstract: „OLAP“ (On-Line Analytical Processing) stellt für Business Intelligence (BI) das Basis-konzept zur Strukturierung von Datenbeständen dar und bietet dem Anwender gleichzeitig Methoden zu deren explorativen Analyse. Business Intelligence - und damit auch OLAP - dient der IT-getriebenen Analyse von Geschäftsdaten im Rahmen der betrieblichen Entscheidungsunterstützung. Aufgrund des Umfangs und der komplexen Zusammenhänge der mit OLAP verfügbar gemachten Datenbestände können diese ungewollt Informationen enthalten, die einigen Personen aus dem Anwenderkreis nicht offen gelegt werden sollen (sog. „sensible Informationen“). Daraus ergibt sich ein Spannungsverhältnis zwischen dem eigentlichen Zweck von OLAP und BI (Gewährleistung möglichst freier Analysen zur Unterstützung betrieblicher Entscheidungen) und der Gefahr, dabei sensible Informationen offen zu legen („Disclosure“). Diese Arbeit beschäftigt sich mit der aus diesem Spannungsfeld hervorgehenden Prob-lemstellung, nämlich möglichst umfassende Information zu relevanten Sachverhalten bei möglichst geringer Gefahr der ungewollten Informationsoffenlegung („Disclosure Limitation“) in OLAP-basierten Anwendungen zu gewährleisten. Die Forschung thematisierte lange Zeit ähnliche Fragestellungen vornehmlich im Kontext von sogenannten Statistischen Datenbanken, die sich jedoch erheblich von OLAP unterscheiden, so dass Ergebnisse kaum übertragbar sind. In jüngerer Zeit finden sich in der Literatur vereinzelte Vorschläge zur Lösung von Teilaspekten im Hinblick auf OLAP. Diese haben allerdings bis dato keine nennenswerte Verbreitung im Unternehmensumfeld gefunden, obwohl die Problematik durch die seit einiger Zeit zunehmende Diffusion von OLAP-Funktionalität in betriebliche Anwendungs- und Informationssysteme brisanter und im Unternehmensumfeld als entsprechend heikel betrachtet wird. Diese Arbeit verfolgt das Ziel, Disclosure Limitation in OLAP der praktischen Anwendbarkeit näher zu bringen. Dazu werden zwei Beiträge zur Forschun…
author: Lange, Christoph
keywords: Disclosure Limitation
date published: 2012-04-04
date modified: 2026-07-24T03:45:00Z
provider: Universität Passau
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: Universität Passau