Multidimensionale Datenbanksysteme

Multidimensionale Datenbanksysteme von Lehner,  Wolfgang
Ziel des Buches ist es, ein Framework für eine modellseitig mächtige und gleichzeitig effiziente multidimensionale Datenanalyse, basierend auf einem relationalen Datenbanksystem, zu beschreiben. Die multidimensionale Datenanalyse ist im Kontext des "Decision Support" für eine flexible und umfassende betriebs- und volkswirtschaftliche Informationsversorgung einer Organisation verantwortlich und reflektiert somit auf technischer Ebene die zentrale Anwendung basierend auf einer "Data Warehouse"-Datenbasis.
Aktualisiert: 2023-03-14
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In-Memory-Datenbanken: Auf dem Weg zur Unternehmenssteuerung der Zukunft

In-Memory-Datenbanken: Auf dem Weg zur Unternehmenssteuerung der Zukunft von Esch,  Martin, Gleich,  Ronald, Krämer,  Andreas
In-Memory-Datenbanken verkürzen die Verarbeitungsgeschwindigkeiten für große Datenmengen deutlich. Sie bieten die Möglichkeit, komplexe Analysen in Echtzeit durchzuführen. Dieses Buch gibt Ihnen eine ausführliche Einführung in das Thema In-Memory-Datenbanken und ihrer Verwendung im Controlling. Anhand von Use Cases, u. a. unter Verwendung von SAP HANA®, werden die neuen Potenziale für Planung, Forecast und Reporting aufgezeigt. Denn besonders das Controlling profitiert von dieser Technologie und kann Entscheidungen dadurch bestmöglich unterstützen! Inhalte: - In-Memory-Datenbanken: Grundlagen, Vorteile und potenzielle Auswirkungen auf die Unternehmenssteuerung - Digitalisierung des Finanzbereichs mit SAP S/4HANA® - In-Memory-Datenbanken im Kontext moderner Unternehmensplanung - Beschleunigung und Flexibilität: standardisierte softwarebasierte Transformationsansätze nach SAP S/4HANA® - Strategien für eine erfolgreiche digitale Transformation - Roadmap für eine S/4HANA®-Einführung
Aktualisiert: 2020-02-07
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Multidimensionale Datenbanksysteme

Multidimensionale Datenbanksysteme von Lehner,  Wolfgang
Ziel des Buches ist es, ein Framework für eine modellseitig mächtige und gleichzeitig effiziente multidimensionale Datenanalyse, basierend auf einem relationalen Datenbanksystem, zu beschreiben. Die multidimensionale Datenanalyse ist im Kontext des "Decision Support" für eine flexible und umfassende betriebs- und volkswirtschaftliche Informationsversorgung einer Organisation verantwortlich und reflektiert somit auf technischer Ebene die zentrale Anwendung basierend auf einer "Data Warehouse"-Datenbasis.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Metadatendesign zur Integration von Online Analytical Processing in das Wissensmanagement

Metadatendesign zur Integration von Online Analytical Processing in das Wissensmanagement von Marquardt,  Justus
Für Organisationen ist eine Verarbeitung der Ressource Information durch selektive, interpretative und wertende Prozesse im Rahmen eines Wissensmanagements erforderlich. Da Business-and- Competitive-Intelligence-Anwendungen (BCI-Anwendungen), zu denen auch die den Kern dieses Buches bildenden Online-Analytical- Processing-Anwendungen (OLAP-Anwendungen) zählen, die Ableitung von Wissen für einen bestimmten Zweck aus Daten und Informationen unterstützen, sollten diese folglich als wissensgenerierende Werkzeuge in das organisationale Wissensmanagement integriert werden. Die Beziehung zwischen Wissensmanagement und BCI wird anhand der beiden weit verbreiteten Wissensmanagementansätze "The Knowledge-Creating Company" von Nonaka und Takeuchi sowie "Bausteine des Wissensmanagements" von Probst, Raub und Romhardt herausgearbeitet. Insgesamt zeigt sich, dass Wissensmanagement und BCI vielfältige Interdependenzen aufweisen und im Rahmen einer in das Wissensmanagement integrierten BCI-Anwendung eine bedeutsame Realisierung von Synergiepotenzialen versprechen. Als Basis für eine erfolgreiche Integration von OLAP-Anwendungen in das Wissensmanagement werden konkrete Anforderungen aus den betrachteten Wissensmanagementansätzen an eine OLAP-Anwendung abgeleitet. Vor dem Hintergrund dieser Anforderungen werden für die Entwicklung des Metadatenmodells (ROLAP-MDM) die metadatenrelevanten Objekte und Strukturen in Relational-OLAP- Systemen (ROLAP-Systemen) auf allen Ebenen der multidimensionalen Datenmodellierung detailliert betrachtet. Aufsetzend auf den metadatenrelevanten Objekten und Strukturen wird anschließend das ROLAP-MDM entwickelt. Als Referenzmodell wird dabei das Common Warehouse Metamodel (CWM) der Object Management Group verwendet. Da die auf der relationalen Datenbanktechnologie basierenden ROLAP-Systeme im Mittelpunkt dieser Untersuchung stehen, wird das ROLAP-MDM vor dem Hintergrund einer Implementierung in einem relationalen Datenbankmanagementsystem entworfen. Die Eignung des entwickelten ROLAP-MDM wird abschließend durch eine prototypische Implementierung demonstriert, wobei gezeigt wird, dass eine auf das ROLAP-MDM aufsetzende OLAP-Applikation alle identifizierten Anforderungen erfüllt und somit in das organisationale Wissensmanagement integriert werden kann.
Aktualisiert: 2019-12-20
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