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Dieses Buch untersucht Data-Warehouse-Systeme als einheitliche, zentrale, unternehmensweite, vollständige, historisierte und analytische IT-Plattform und stellt diese zur Unterstützung der Datenanalyse und des Entscheidungsfindungsprozesses dar. Dabei wird auf die einzelnen Komponenten eingegangen, die am Aufbau, an der Architektur und an dem Betrieb eines Data-Warehouse-Systems von Bedeutung sind. Es werden die multidimensionale Datenmodellierung mit deren Dimensionen und Fakten, der ETL-Prozess, OLAP, OLAM und deren jeweiligen Eigenschaften, Besonderheiten und Fähigkeiten erörtert. Zusätzlich werden die Optimierungsmaßnahmen zur Erhöhung der Performance des Data-Warehouse-Systems diskutiert.
Doktorand an der Technischen Universität Berlin
1. Einleitung.- 2. Terminologie und Definition.- 3. Multidimensionale Datenmodellierung.- 4. Grundlagen von OLAP.- 5. Datenanalyse, Navigation anhand multidimensionaler Funktionen.- 6. Metadaten.- 7. Eigenschaften von Data-Warehouse-Systemen.- 8. Aufbau und Architektur eines Data-Warehouse-Systems.- 9. Optimierung.- 10. Realtime Data-Warehouse-Systeme.- 11. Data Mining.- Literaturverzeichnis.- Abbildungsverzeichnis.- Tabellenverzeichnis.- Index.
