In dem Buch werden Data-Warehouse-Systeme als einheitliche, zentrale, vollständige, historisierte und analytische IT-Plattform untersucht und ihre Rolle für die Datenanalyse und für Entscheidungsfindungsprozesse dargestellt. Dabei behandelt der Autor die einzelnen Komponenten, die für den Aufbau, die Architektur und den Betrieb eines Data-Warehouse-Systems von Bedeutung sind. Die multidimensionale Datenmodellierung, der ETL-Prozess und Analysemethoden werden erörtert und Maßnahmen zur Performancesteigerung von Data-Warehouse-Systemen diskutiert.
Aktualisiert: 2023-03-14
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Das Wichtigste in Kürze.
Wissensgebiete: Wirtschaftsinformatik Data Warehouse Data Mining
Zielgruppen: Software-Entwickler Datenbank-Entwickler Studierende der Informatik & Wirtschaftsinformatik
Voraussetzungen: keine
Charakteristika dieses Buches:
* Umfassende Darstellung der Themenbereiche 'Data Warehousing' und 'Data Mining'.
* Vermittlung der technischen Komponenten zur Informationsversorgung und Entscheidungsunterstützung.
* Vorstellung aller konzeptionellen und technischen Grundlagen.
* Zahlreiche Beispiele aus einer durchgängigen Fallstudie.
* Multidimensionale Datenmodellierung
* Zielführende Auswertung der Analysedaten unter Einsatz leistungsfähiger Methoden
* Implementierung der Analysedaten in einer geeigneten Architektur.
* Unter Einsatz leistungsfähiger Methoden zielführend Analysedaten auswerten.
* Themenschwerpunkte: Data Warehouse, On-Line Analytical Processing (OLAP), Modellierung multidimensionaler Datenstrukturen, Data Mining, CRISP-DM-Modell.
Aktualisiert: 2018-07-12
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In dem Buch werden Data-Warehouse-Systeme als einheitliche, zentrale, vollständige, historisierte und analytische IT-Plattform untersucht und ihre Rolle für die Datenanalyse und für Entscheidungsfindungsprozesse dargestellt. Dabei behandelt der Autor die einzelnen Komponenten, die für den Aufbau, die Architektur und den Betrieb eines Data-Warehouse-Systems von Bedeutung sind. Die multidimensionale Datenmodellierung, der ETL-Prozess und Analysemethoden werden erörtert und Maßnahmen zur Performancesteigerung von Data-Warehouse-Systemen diskutiert.
Aktualisiert: 2023-04-11
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