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Data-Warehouse-Systeme für Dummies

AutorWolfgang Gerken
VerlagWiley-VCH
Erscheinungsjahr2018
Seitenanzahl320 Seiten
ISBN9783527813032
FormatePUB
KopierschutzDRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis23,99 EUR
Jede Business-Intelligence-Anwendung beruht letzten Endes auf einem Data Warehouse. Data Warehousing ist deshalb ein sehr wichtiges Gebiet der Angewandten Informatik, insbesondere im Zeitalter von Big Data. Das vorliegende Buch beleuchtet das Data Warehouse aus zwei Perspektiven: der des Entwicklers und der des Anwenders. Der zukünftige Entwickler lernt, ein Data Warehouse mit geeigneten Methoden selbst zu entwickeln. Für den zukünftigen Anwender geht der Autor auf die Themen Reporting, Online Analytical Processing und Data Mining ein. Das Lehrbuch ist auch zum Selbststudium geeignet. Kenntnisse über Datenbanksysteme sollten allerdings vorhanden sein.

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Leseprobe

Abbildungsverzeichnis


  1. Kapitel 1
    1. Abbildung 1.1: Ampel- und Tachometerdarstellung
    2. Abbildung 1.2: Beispiel für Dashboard © 2017 MicroStrategy Incorporated. All Rights Reserved
    3. Abbildung 1.3: Datenanalyse mit mehreren Datenquellen
    4. Abbildung 1.4: Datenanalyse mit Data Warehouse
  2. Kapitel 2
    1. Abbildung 2.1: Klassische Hierarchie der Informationssysteme
    2. Abbildung 2.2: Operative und analytische Informationssysteme
    3. Abbildung 2.3: Return on Investment
    4. Abbildung 2.4: Würfel mit Werten von Kennzahlen
    5. Abbildung 2.5: ER-Diagramm für Website-Analyse
  3. Kapitel 3
    1. Abbildung 3.1: Zugriff auf die Daten der operativen Informationssysteme
    2. Abbildung 3.2: Trennung der Analysedaten von den operativen
    3. Abbildung 3.3: Data-Warehouse-Architektur nach Inmon
    4. Abbildung 3.4: Data Warehouse Architektur nach Kimball
    5. Abbildung 3.5: Data Warehouse, Business Intelligence und analytische Informationssysteme
    6. Abbildung 3.6: Prozess bei Einsatz von Data Warehouse und ­Business Intelligence
  4. Kapitel 4
    1. Abbildung 4.1: Phasen beim Data Warehousing
    2. Abbildung 4.2: Data-Warehouse-Referenzarchitektur, in Anlehnung an (Bauer/Günzel 2013, S. 42)
    3. Abbildung 4.3: Data-Warehouse-Subsysteme (angelehnt an die Referenzarchitektur)
    4. Abbildung 4.4: Data-Warehouse-Entwicklungsplan
    5. Abbildung 4.5: Modellhafte Skizze für Data-Warehouse-Projekte
  5. Kapitel 5
    1. Abbildung 5.1: ETL beim Data Warehousing
    2. Abbildung 5.2: Push-/Pull-Prinzip
    3. Abbildung 5.3: Laden in die Basisdatenbank
    4. Abbildung 5.4: Laden in das Data Warehouse
    5. Abbildung 5.5: Unabhängiges Laden in dezentrale Data Marts
    6. Abbildung 5.6: Gemeinsames Laden in dezentrale Data Marts
  6. Kapitel 7
    1. Abbildung 7.1: Faktenwürfel »Absatz«
    2. Abbildung 7.2: Umsatz als Kennzahl und Dimension
    3. Abbildung 7.3: Zwei zweidimensionale Datenwürfel
    4. Abbildung 7.4: Äquivalenter Datenwürfel mit Kennzahl-Dimension
    5. Abbildung 7.5: Kundenhierarchie nach Regionen
    6. Abbildung 7.6: Parallele Hierarchien beim Datum
    7. Abbildung 7.7: Kundenhierarchie nach Typen
    8. Abbildung 7.8: Unausgeglichener Hierarchiebaum
    9. Abbildung 7.9: Beispiel für Strukturänderungen bei Hierarchiebäumen
    10. Abbildung 7.10: Verknüpfung von Dimensionen durch Fakten
    11. Abbildung 7.11: Mehrere Analyse-Subsysteme mit je einem ETL-Subsystem
    12. Abbildung 7.12: Ein ETL-Subsystem und mehrere Data Marts
    13. Abbildung 7.13: Ein ETL-Subsystem und ein zentrales Data Warehouse
    14. Abbildung 7.14: Ein ETL-Subsystem mit einem zentralen Data Ware­house und mehreren nachgelagerten Data Marts
    15. Abbildung 7.15: Hub-and-Spoke-Architektur
  7. Kapitel 8
    1. Abbildung 8.1: Metadaten und Data-Warehouse-Tools
    2. Abbildung 8.2: Einheitliches Metadaten-Management
    3. Abbildung 8.3: Metadatenaustausch zwischen Data-Warehouse-Tools
    4. Abbildung 8.4: UML Klassendiagramm für die Metadaten eines Cubes
  8. Kapitel 9
    1. Abbildung 9.1: Zwei Reports im Vergleich
    2. Abbildung 9.2: Beispiel: Plan-Ist-Vergleich zwischen Filialen, Umsatz in Mio. Euro; nach (Chartisan 2015)
    3. Abbildung 9.3: Kreis- und Balkendiagramm
    4. Abbildung 9.4: Landkarte mit Umsätzen nach Ländern und Städten © 2017 MicroStrategy Incorporated. All rights reserved
    5. Abbildung 9.5: Zeitlicher Ist-Ist-Vergleich
    6. Abbildung 9.6: Plan-Ist-Vergleich
    7. Abbildung 9.7: Plan-Wird-Vergleich
    8. Abbildung 9.8: Architektur des Data Warehouse von Eventim
    9. Abbildung 9.9: Beispiel-Dashboard
  9. Kapitel 10
    1. Abbildung 10.1: OLAP-Datenwürfel
    2. Abbildung 10.2: Beispiel zur OLAP-Datenbasis
    3. Abbildung 10.3: Absatz pro Kunde und Produktgruppe am 28.02.2018
    4. Abbildung 10.4: Pivotierung
    5. Abbildung 10.5: Drill-down
    6. Abbildung 10.6: Drill-down für Tee
    7. Abbildung 10.7: Roll-up
    8. Abbildung 10.8: Slice und Dice
    9. Abbildung 10.9: Ausgangsdaten
    10. Abbildung 10.10: Ergebnis nach Anwendung von Slice auf Neukunden
    11. Abbildung 10.11: Zweifache Anwendung des ­Slice-Operators (Neukunden am 28.02.)
    12. Abbildung 10.12: Ergebnis nach Anwendung von Dice
    13. Abbildung 10.13: Screenshot für OLAP © 2008–2018 Hitachi Vantara Corporation. All rights reserved (mit eigenen Erläuterungen)
  10. Kapitel...
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