Schweitzer Fachinformationen
Wenn es um professionelles Wissen geht, ist Schweitzer Fachinformationen wegweisend. Kunden aus Recht und Beratung sowie Unternehmen, öffentliche Verwaltungen und Bibliotheken erhalten komplette Lösungen zum Beschaffen, Verwalten und Nutzen von digitalen und gedruckten Medien.
Teil I Architektur
1 Abgrenzung und Einordnung
1.1 Begriffliche Einordnung
1.1.1 Definitionen
1.1.2 Abgrenzung von transaktionalen Systemen
1.2 Historie des Themenbereichs
1.3 Einordnung und Abgrenzung von Business Intelligence
1.4 Verwendung von Data-Warehouse-Systemen
1.4.1 Anwendungsfälle
1.4.2 Wissenschaftliche Anwendungsbereiche
1.4.3 Technische Anwendungsbereiche
1.4.4 Betriebswirtschaftliche Anwendungsbereiche
1.5 Überblick über das Buch
1.5.1 Star*Kauf
1.5.2 Kapitelübersicht
2 Referenzarchitektur
2.1 Aspekte einer Referenzarchitektur
2.1.1 Referenzmodell für die Architektur von Data-Warehouse-Systemen
2.1.2 Beschreibung der Referenzarchitektur
2.2 Data-Warehouse-Manager
2.3 Datenquelle
2.3.1 Bestimmung der Datenquellen
2.3.2 Datenqualität
2.3.3 Klassifikation der Quelldaten
2.4 Monitor
2.5 Arbeitsbereich
2.6 Extraktionskomponente
2.7 Transformationskomponente
2.8 Ladekomponente
2.9 Basisdatenbank
2.9.1 Charakterisierung, Aufgaben und Abgrenzung
2.9.2 Aktualisierungsalternativen der Basisdatenbank
2.9.3 Qualität der Daten in der Basisdatenbank
2.10 Ableitungsdatenbank
2.10.1 Unterstützung des Ladeprozesses
2.10.2 Unterstützung des Auswertungsprozesses
2.10.3 Nabe-Speiche-Architektur
2.11 Auswertungsdatenbank
2.12 Auswertung
2.12.1 Darstellungsformen
2.12.2 Funktionalität
2.12.3 Realisierung
2.12.4 Plattformen
2.13 Repositorium
2.14 Metadatenmanager
2.15 Zusammenfassung
3 Phasen des Data Warehousing
3.1 Monitoring
3.1.1 Realisierungen des Monitoring
3.1.2 Monitoring-Techniken
3.2 Extraktionsphase
3.3 Transformationsphase
3.3.1 Datenintegration
3.3.2 Bereinigung
3.4 Ladephase
3.5 Auswertungsphase
3.5.1 Data Access
3.5.2 Online Analytical Processing (OLAP)
3.5.3 Data Mining
3.6 Zusammenfassung
4 Physische Architektur
4.1 Speicherarchitekturen für die Basis-, Ableitungs- oder Auswertungsdatenbank
4.1.1 Architektur eines Datenbankverwaltungssystems
4.1.2 Speichermodelle für Daten
4.2 Schichtenarchitekturen
4.2.1 Einschichtenarchitektur
4.2.2 Zweischichtenarchitektur
4.2.3 Dreischichtenarchitektur
4.2.4 N-Schichtenarchitektur
4.2.5 Webbasierte Architektur
4.3 Realtime-Data-Warehouse-Systeme
4.3.1 Anforderungen
4.3.2 Architektur
4.3.3 Aktualisierung der Daten
4.3.4 Berichte
4.4 Architektur für unstrukturierte Daten
4.4.1 Anforderungen
4.4.2 Architekturansätze
4.4.3 Datenbeschaffung
4.5 Neue Architekturansätze
4.5.1 Column Store
4.5.2 InMemory
4.5.3 Appliance-Datenbanksystem
4.6 Zusammenfassung
Teil II Entwicklung
5 Modellierung der Basisdatenbank
5.1 Begriffsbestimmungen: Vom Modell zum Schema
5.1.1 Modell
5.1.2 Datenmodell und Schema
5.2 Notwendigkeit eines übergreifenden Datenmodells
5.2.1 Probleme beim Verzicht einer übergreifenden Modellierung
5.2.2 Abgrenzung zur unternehmensweiten Modellierung
5.3 Konzeptuelle Modellierung der Basisdatenbank
5.3.1 Phasenmodell
5.3.2 Kerndatenmodell
5.3.3 Historisierung
5.3.4 Referenzmodelle
5.3.5 Langfristiger Lebenszyklus
5.4 Zusammenfassung
6 Das multidimensionale Datenmodell
6.1 Konzeptuelle Modellierung
6.1.1 Verschiedene Vorgehensweisen zur Definition einer Methodik
6.1.2 Vorstellung verschiedener Designnotationen
6.2 Logische Modellierung
6.2.1 Notwendigkeit der Formalisierung des multidimensionalen Modells
6.2.2 Struktur des multidimensionalen Datenmodells
6.2.3 Fehlende Werte in Würfelzellen (Nullwerte)
6.2.4 Operatoren des multidimensionalen Modells
6.2.5 Weitere Ansätze zur Formalisierung
6.2.6 Grenzen und Erweiterungen des multidimensionalen Datenmodells
6.3 Unterstützung von Veränderungen
6.3.1 Zeitaspekte
6.3.2 Aspekte der Klassifikationsveränderungen
6.3.3 Aspekte der Schemaänderung
6.4 Zusammenfassung
7 Umsetzung des multidimensionalen Datenmodells
7.1 Relationale Speicherung
7.1.1 Abbildungsmöglichkeiten auf Relationen
7.1.2 Relationale Umsetzung multidimensionaler Anfragen
7.1.3 Relationale Versionierungs- und Evolutionsaspekte
7.2 Multidimensionale Speicherung
7.2.1 Datenstrukturen
7.2.2 Speicherung multidimensionaler Daten
7.2.3 Dateneingabe
7.2.4 Grenzen der multidimensionalen Datenhaltung
7.2.5 Hybride Speicherung: Hybrides OLAP (HOLAP)
7.3 Realisierung der Zugriffskontrolle
7.3.1 Zugriffskontrollanforderungen
7.3.2 Relationale Realisierung
7.3.3 Multidimensionale Realisierung
7.3.4 Inferenzen und Trackerangriffe
7.3.5 Realisierungskonzepte
7.4 Zusammenfassung
8 Optimierung der Datenbank
8.1 Anfragen im multidimensionalen Modell
8.2 Indexstrukturen
8.2.1 Überblick über Indexstrukturen
8.2.2 Eindimensionale Baumindexstrukturen
8.2.3 Mehrdimensionale Baumindexstrukturen
8.2.4 Bitmap-Indizes
8.2.5 Vergleich der Indizierungstechniken
8.3 Partitionierung
8.3.1 Horizontale Partitionierung
8.3.2 Vertikale Partitionierung
8.3.3 Partitionierungssteuerung
8.4 Relationale Optimierung von Star-Joins
8.5 Einsatz materialisierter Sichten
8.5.1 Verwendung materialisierter Sichten
8.5.2 Bestimmung des Auswertekontextes für Aggregatanfragen
8.5.3 Statische Auswahl materialisierter Sichten
8.5.4 Dynamische Auswahl materialisierter Sichten
8.5.5 Aktualisierung materialisierter Sichten
8.6 Optimierung eines multidimensionalen Datenbanksystems
8.6.1 Partitionierung
8.6.2 Speicherung der Zellen
8.6.3 Datenblockindizierung
8.7 Zusammenfassung
9 Metadaten
9.1 Metadaten und Metamodelle beim Data Warehousing
9.2 Metadatenmanagement
9.3 Metadatenmanagementsystem
9.3.1 Anforderungen an ein Metadatenmanagementsystem
9.3.2 Architektur
9.3.3 Repositorium- und Metadatenaustauschstandards
9.4 Data-Warehouse-Metadatenschemata
9.4.1 Eine Klassifikation für Metadaten
9.4.2 Standards und Referenzmodelle
9.5 Entwurf eines Schemas zur Verwaltung von Data-Warehouse-Metadaten
9.5.1 Funktionale Aspekte
9.5.2 Personen, Organisation und Aufgaben
9.5.3 Business-Metadaten
9.5.4 Abstraktionsstufen
9.6 Zusammenfassung
Teil III Anwendung
10 Vorgehensweise beim Aufbau eines Data-Warehouse-Systems
10.1 Data-Warehouse-Strategie
10.1.1 IT-Strategie
10.1.2 Data-Warehouse-Strategie
10.1.3 Rolle des Data-Warehouse-Systems innerhalb der IT-Strategie
10.2 Reifegradmodell
10.3 Ableitung der Data-Warehouse-Architektur
10.3.1 Data-Warehouse-Rahmenwerk als gesamtheitliche Vorgabe
10.3.2 Umgang mit mehreren Data-Warehouse-Systemen
10.3.3 Data-Warehouse-Konsolidierung
10.3.4 Architekturüberlegungen in der Praxis
10.3.5 Umgebungen im Hinblick auf Entwicklung, Test, Produktion und Wartung
10.4 Data-Warehouse-Vorgehensweise
10.4.1 Grundsätzliche Überlegungen zum Projektvorgehen
10.4.2 Vorgehensmodell
10.4.3 Machbarkeitsbetrachtung zum Data Warehousing
10.4.4 Analysephase
10.4.5 Designphase
10.4.6 Implementierungsphase
10.4.7 Testmanagement
10.4.8 Vorgehensweisen bei der Einführung
10.5 Zusammenfassung
11 Das Data-Warehouse-Projekt
11.1 Data-Warehouse-Projektmanagement
11.1.1 Projektmanagement...
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