Architekturprinzipien von Data-Warehouse-SystemenDatenstrukturen und AlgorithmenAnwendungsfeld
Business IntelligenceDieses Lehrbuch behandelt Konzepte und Techniken von
Data-Warehouse-Systemen die eine wesentliche Komponente in betrieblichen
Entscheidungsprozessen darstellen. Im Mittelpunkt stehen dabei Architekturprinzipien sowie die
Umsetzung des multidimensionalen Datenwürfels als zentrale Komponente des Data Warehouse. Die
Zusammenführung der Daten aus verschiedenen betrieblichen und externen Quellen spielt eine
ebenso wichtige Rolle wie Datenstrukturen und Algorithmen für die Realisierung von Speicher-
und Indexstrukturen. Die Navigation im Datenwürfel und die Anfrageverarbeitung sowie
Anwendungen aus dem Themenfeld Business Intelligence geben einen Einblick in den Umgang mit dem
Data Warehouse.Detailliert werden sowohl der Aufbau als auch die Nutzung von
Data-Warehouse-Systemen beleuchtet. Dabei stehen Modellierungskonzepte und die Thematik der
multidimensionalen Anfragen im Vordergrund. Zudem werden Interna wichtiger Systemlösungen von
Oracle IBM und Microsoft anhand zahlreicher Beispiele erläutert.Das Buch fokussiert auf
relationale Umsetzungsstrategien des Data Warehouse. Es ist daher empfehlenswert sich
ebenfalls mit den Grundlagenwerken Datenbanken - Konzepte und Sprachen sowie Datenbanken -
Implementierungstechniken auseinanderzusetzen sie erlauben es dem Leser die Konzepte aus
Datenbanken für das Data Warehouse leichter zu transferieren. Das Buch ist geeignet für
Studierende der Informatik oder verwandter Fächer im Masterbereich und bietet gleichzeitig auch
dem Anwender bzw. Entwickler vertiefende Hintergrundinformationen zu aktuellen
Data-Warehouse-Technologien.Die Autoren lehren und forschen im Bereich Datenbanken und
Informationssysteme sowie Business Intelligence - Veit Köppen und Gunter Saake an der
Universität Magdeburg und Kai-Uwe Sattler an der TU Ilmenau.Aus dem Inhalt:Data
WarehousingArchitekturkonzepteExtraktion Transformation und LadenDatenqualitätBusiness
IntelligenceModellierungMultidimensionales ModellRelationale UmsetzungStar- und
Snowflake-SchemaSlowly Changing DimensionsSpeicher- und IndexstrukturenROLAP und
MOLAPPartitionierungRow Stores Column Stores und In-MemoryBitmap-IndexeMehrdimensionale
IndexstrukturenData Warehouse:Anfragen und VerarbeitungOLAP-Anfrage-operatorenSQL-Operatoren im
Data WarehouseAnfrageplanungMaterialisierte Sichten
