Ein Konzept zur Identifikation von Unterstützungspotenzial für Simulationsstudien bei Verwendung multidimensionaler Datenmodelle Die Arbeit beschäftigt sich mit Ansätzen zur Unterstützung von datengetriebenen Prozessschritten in Simulationsstudien. Der Lösungsansatz besteht darin vorrangig das Mengenproblem einer zu geringen bzw. zu hohen Menge an Inputdaten mangelnder Datenvarianz bzw. schlechter Qualität zu minimieren indem multidimensionale Datenmodelle für die Simulationsstudien zugänglich gemacht werden. Durch systematisierte Fragen erfolgt eine Analyse der Simulationsstudie. Das erstellte Konzept beinhaltet einen Ordnungskatalog zur Abbildung der Gesamtheit der Aspekte der zu untersuchenden Simulationsfragestellung. In einem Fragenkatalog wird die Möglichkeit zur Entscheidungsfindung und Konfiguration innerhalb der Elemente ermöglicht. Basierend auf einer Verwendungsanweisung können die beiden Kataloge dazu verwendet werden Nutzenpotenziale und Rahmenbedingungen zur Nutzung multidimensionaler Datenmodelle in konkreten Fragestellungen systematisch zu identifizieren. <dt.> This thesis deals with approaches to support data driven process steps in simulation studies focused on discrete event simulation. The approach is to minimize the quantity problem can i.e. be too low or too high amounts of input data the lack of data variance or poor data quality by using multi dimensional data models for simulation studies. The generated concept contains three components. The relevant elements are grouped in the order catalog based on systematic attributes. The elements include the entirety of the data aspects of the simulation problem. The question catalog supports the decision making and the configuration within the elements. The tutorial about the usage of both catalogs can be used to systematically identify potential benefits and conditions for the use of multi dimensional data models for concrete problems. <engl.>