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E-Book

Data Warehouse Technologien

Autor	Gunter Saake, Kai-Uwe Sattler, Veit Köppen
Verlag	mitp Verlags GmbH & Co. KG
Erscheinungsjahr	2014
Seitenanzahl	338 Seiten
ISBN	9783826695889
Format	PDF
Kopierschutz	kein Kopierschutz/DRM
Geräte	PC/MAC/eReader/Tablet
Preis	25,99 EUR

Architekturprinzipien von Data-Warehouse-Systemen

Datenstrukturen und Algorithmen

Anwendungsfeld Business Intelligence

Dieses 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 Warehousing
Architekturkonzepte
Extraktion, Transformation und Laden
Datenqualität
Business Intelligence
Modellierung
Multidimensionales Modell
Relationale Umsetzung
Star- und Snowflake-Schema
Slowly Changing Dimensions
Speicher- und Indexstrukturen
ROLAP und MOLAP
Partitionierung
Row Stores, Column Stores und In-MemoryBitmap-Indexe
Mehrdimensionale Indexstrukturen
Data Warehouse:Anfragen und Verarbeitung
OLAP-Anfrage-operatoren
SQL-Operatoren im Data Warehouse
Anfrageplanung
Materialisierte Sichten

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.

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Blick ins Buch

Inhaltsverzeichnis

Cover	1
Titel	3
Impressum	4
Inhaltsverzeichnis	9
1 Einführung in Data-Warehouse-Systeme	15
1.1 Anwendungsszenario Getränkemarkt	16
1.2 OLTP versus OLAP	18
1.2.1 OLAP- versus OLTP-Transaktionen	19
1.2.2 Vergleich von OLTP und OLAP	20
1.2.3 Abgrenzung: DBMS-Techniken	21
1.3 Charakteristika und Begriffe	22
1.4 Big Data und Data Warehousing	23
1.5 Aufbau des Buches	25
1.6 Vertiefende Literatur	27
1.7 Übungen	28
2 Architektur	29
2.1 Anforderungen	29
2.1.1 Grobe Übersicht über Data-Warehouse-Systeme	29
2.1.2 Anforderungen an die Architektur	31
2.1.3 Die 12 OLAP-Regeln nach Codd	32
2.1.4 Die FASMI-Anforderungen	35
2.2 Datenfluss in einem Data-Warehouse-System	36
2.2.1 Phasen des Data Warehousing	36
2.2.2 Datenquellen	37
2.2.3 Datenbereinigungsbereich	40
2.2.4 Extraktionskomponenten	41
2.2.5 Transformationskomponenten	41
2.2.6 Ladekomponente	43
2.2.7 Basisdatenbank	43
2.2.8 Befüllen	43
2.2.9 Der Datenwürfel	44
2.2.10 Data Marts	44
2.2.11 Das Data Warehouse	45
2.3 Referenzarchitektur	45
2.3.1 Data-Warehouse-Manager	46
2.3.2 Monitore	47
2.3.3 Repository	49
2.3.4 Metadaten-Manager	49
2.3.5 Diskussion der kompletten Referenzarchitektur	49
2.4 Architektur des Data Warehouse	50
2.4.1 Rolle der Data Marts	50
2.4.2 Abhängige Data Marts: Nabe und Speiche	51
2.4.3 Unabhängige Data Marts	52
2.4.4 Föderierte und virtuelle Datenwürfel	53
2.4.5 Data-Warehouse-Architektur in der Praxis	53
2.4.6 Ein Multi-Schichten-Architekturansatz	54
2.5 Vertiefende Literatur	57
2.6 Übungen	58
3 Modellierung von Data Warehouses	59
3.1 Das multidimensionale Datenmodell	59
3.1.1 Grundbegriffe	59
3.1.2 Dimensionen	61
3.1.3 Fakten und Kennzahlen	62
3.1.4 Schema des multidimensionalen Datenwürfels	64
3.2 Konzeptuelle Modellierung	66
3.2.1 Das ME/R-Modell	67
3.2.2 ADAPT	68
3.3 Relationale Umsetzung	70
3.3.1 Prinzip der relationalen Abbildung	70
3.3.2 Snowflake-Schema	71
3.3.3 Star-Schema	73
3.3.4 Vergleich von Snowflake- und Star-Schema	74
3.3.5 Fact-Constellation-Schema und Galaxie-Schema	75
3.3.6 Alternative Modellierung von Klassifikationshierarchien	78
3.3.7 Vermeidung von Semantikverlusten	79
3.4 Slowly Changing Dimensions	81
3.4.1 Berichtsanforderungen im Data Warehouse	83
3.4.2 Typdefinitionen nach Kimball	86
3.4.3 Realisierungen im Data Warehouse	88
3.5 Vertiefende Literatur	93
3.6 Übungen	94
4 Extraktions-, Transformations- und Ladeprozess	95
4.1 Qualitätsaspekte	96
4.1.1 Der Datenbereinigungsprozess	98
4.1.2 Duplikaterkennung	102
4.1.3 Vergleichsfunktionen	104
4.1.4 Beheben von Datenkonflikten	110
4.2 Der ETL-Prozess	111
4.3 Die Extraktionsphase	113
4.3.1 Extraktionstechniken	114
4.3.2 Methode des Differential Snapshot	115
4.4 Die Transformationsphase	119
4.4.1 Daten- und Schemakonflikte	121
4.4.2 Mappings im Transformationsschritt	123
4.5 Die Ladephase	127
4.5.1 Verwendung des Oracle SQL-Loader	128
4.5.2 Multi-Table-Insert	130
4.6 Alternativer Ansatz: ELT	132
4.7 Vertiefende Literatur	133
4.8 Übungen	134
5 Anfragen an Data-Warehouse-Datenbanken	137
5.1 Einführung und Anforderungen	137
5.2 OLAP-Operationen	139
5.3 SQL-Operationen für das Data Warehouse	142
5.3.1 Relationale Umsetzung multidimensionaler Anfragen	142
5.3.2 CUBE und ROLLUP	148
5.3.3 OLAP-Funktionen in SQL:2003	152
5.4 MDX	159
5.5 Vertiefende Literatur	165
5.6 Übungen	166
6 Speicherung	167
6.1 Speicherung des Datenwürfels: Array vs. Relationen	167
6.1.1 Relationale Implementierung – ROLAP	168
6.1.2 Implementierung als Array – MOLAP	170
6.1.3 Vergleich ROLAP und MOLAP-Speicherung	174
6.1.4 Hybride Speicherung – HOLAP	177
6.1.5 Alternative Speicherungsformen	178
6.2 Partitionierung	181
6.2.1 Partitionierung in relationalen Datenbanken	181
6.2.2 Partitionierung in Data Warehouses	184
6.2.3 Partitionierung von Datenwürfeln	185
6.3 Spaltenorientierte Datenhaltung	190
6.3.1 Basisideen der spaltenorientierten Datenhaltung	190
6.3.2 Operationen und Anfragen in spaltenorientierter Datenhaltung	191
6.3.3 Speichervarianten in spaltenorientierter Datenhaltung	193
6.4 Hauptspeicherdatenbanken	199
6.4.1 Was sind Hauptspeicherdatenbanken?	199
6.4.2 Technologien aktueller Hauptspeicherdatenbanken	201
6.4.3 Komprimierung von Daten	202
6.4.4 Delta-Relationen	204
6.5 Vertiefende Literatur	205
6.6 Übungen	206
7 Indexstrukturen	209
7.1 Klassifikation von Indexstrukturen	209
7.2 B-Bäume und Varianten	212
7.2.1 Der B+-Baum	213
7.2.2 Degenerierte B-Bäume	214
7.2.3 Ordnungsabhängigkeit in B-Bäumen	215
7.2.4 B+-Baum-Tricks: Oversized Index	216
7.2.5 B+-Baum-Tricks: Berechnete Indexe	217
7.3 Bitmap-Indexe	217
7.3.1 Prinzip von Bitmap-Indexen	218
7.3.2 Bitmap-Index: Realisierung	219
7.3.3 Standard-Bitmap-Index	220
7.3.4 Mehrkomponenten-Bitmap-Index	221
7.3.5 Bereichskodierter Bitmap-Index	222
7.3.6 Mehrkomponenten-bereichskodierter Bitmap-Index	222
7.3.7 Intervallkodierte Indexierung	224
7.3.8 Auswahl von Bitmap-Indexstrukturen	225
7.4 Verbundindexe	226
7.4.1 Prinzip des Verbundindex	226
7.4.2 Bitmap-Verbundindex	227
7.5 Mehrdimensionale Indexstrukturen	228
7.5.1 Grid-File	228
7.5.2 Mehrdimensionales Hashen MDH	230
7.5.3 KdB-Baum	231
7.5.4 R-Bäume	232
7.5.5 Varianten von R-Bäumen	234
7.5.6 Der UB-Baum	235
7.6 Indexierung von Hierarchien	240
7.6.1 Kodierung von Hierarchien	240
7.6.2 Mehrdimensionales hierarchisches Clustering	241
7.7 Vertiefende Literatur	242
7.8 Übungen	243
8 Anfrageverarbeitung und materialisierte Sichten	245
8.1 Anfrageplanung	245
8.1.1 Überblick	246
8.1.2 Star-Join-Optimierung	248
8.2 Berechnung des CUBE-Operators	251
8.3 Materialisierte Sichten	255
8.3.1 Anfragebeantwortung mit materialisierten Sichten	256
8.3.2 Auswahl materialisierter Sichten	264
8.3.3 Aktualisierung materialisierter Sichten	266
8.3.4 Materialisierte Sichten in aktuellen DBMS	271
8.4 Vertiefende Literatur	274
8.5 Übungen	275
9 Business-Intelligence-Anwendungen	277
9.1 Business Intelligence	278
9.1.1 Begriffsklärung	278
9.1.2 Knowledge Discovery	282
9.1.3 Datenanalyse	285
9.2 Reporting	286
9.2.1 Balanced Scorecard	289
9.2.2 Navigation im Datenwürfel für Ad-hoc-Reporting	291
9.3 Data Mining im BI-Umfeld	293
9.3.1 Warenkorbanalyse	295
9.3.2 Kunden-Clustering	303
9.3.3 Klassifikationsverfahren	307
9.3.4 Zeitreihenanalyse & Prognose	311
9.3.5 Data Mining Extensions	313
9.4 Vertiefende Literatur	315
9.5 Übungen	316
Abbildungsverzeichnis	319
Tabellenverzeichnis	325
Sachindex	326
Literaturverzeichnis	333

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