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.

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.

Autorentext

Doktorand an der Technischen Universität Berlin

Inhalt

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.