Warehouse versus Modellierung
Eine letzte Unterscheidungsdimension bildet die Nutzung von bereits im Unternehmen vorhandenen Daten über die EA. Hier können zwei Klassen von Werkzeugen unterschieden werden, zum einen die EAM Warehouses und zum anderen die klassischen Modellierungswerkzeuge. Ein EAM Warehouse zielt auf die Integration von verschiedenen, bestehenden Quellen für Informationen über die EA ab. So werden zum Beispiel Informationen aus CMDBs automatisiert angebunden und im EAM-Werkzeug nutzbar gemacht. Dies ist von Interesse für Unternehmen, die bereits über weitreichende Dokumentationen in EAM-verwandten Bereichen verfügen. Dabei stellt der Warehouse-Ansatz jedoch besondere Konsistenzanforderungen, die sich in speziellen Datenpflegeprozessen widerspiegeln. Die Mehrzahl der untersuchten Werkzeuge sind reine Modellierungswerkzeuge mit Import-Funktionen für gängige Datenformate. Dadurch ist es möglich, Datenquellen anzubinden, die Pflege der Daten erfolgt nach dem Import jedoch in den Werkzeugen getrennt. Dies fördert die Konsistenz der Daten, geht jedoch gegebenenfalls zu Lasten der Aktualität von Informationen, die nicht live übernommen werden. Modellierungswerkzeuge sind für Unternehmen interessant, die mit einfachen organisatorischen Prozessen langlebige Informationen aus anderen Werkzeugen übernehmen wollen.
Sabine Buckl und Christian Schweda sind wissenschaftliche Mitarbeiter am Lehrstuhl für Software Engineering betrieblicher Informationssysteme (sebis) der TU München, Professor Dr. Florian Matthes ist der Inhaber dieses Lehrstuhls.
