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Dieses Fachbuch gibt einen fundierten Einblick sowohl in die Architektur und Entwicklung eines Data-Warehouse-Systems als auch in den gesamten Ablauf desnData-Warehouse- Prozesses vom Laden der Daten bis zu deren Auswertung.
Der Schwerpunkt liegt auf den Datenbanken und deren Konzeption, Modellierung und Optimierung. Die Autoren zeigen u.a. betriebswirtschaftliche Einsatzbereiche sowie wissenschaftliche und technische Anwendungsgebiete auf und geben Hinweise für den Aufbau und die Wartung eines Data-Warehouse-Systems. Begriffsdefinitionen und ein durchgängiges Anwendungsbeispiel ermöglichen dem Leser einen umfassenden Einblick in das Thema. Praxisbeispiele von Data-Warehouse-Projekten vermitteln darüber hinaus Erfahrungen und zeigen potenzielle Fehlerquellen auf.
Die 4. Auflage wurde grundlegend überarbeitet. Neue bzw. erweiterte Themen sind u.a. Data Mining, Datenschutz, Integration von unstrukturierten Daten, neue Technologien wie InMemory, Anforderungsmanagement, Open- Source-Software und BICC (Business Intelligence Competency Center).
About the author
Dr.-Ing. Andreas Bauer studierte Informatik an der Universität Erlangen-Nürnberg. Danach war er als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fachgebiet Wirtschaftsinformatik der TU Darmstadt und am Lehrstuhl für Datenbanksysteme der Universität Erlangen-Nürnberg tätig.Von 2003 bis 2008 war er Berater bei der T-Systems sowie Siemens IT Solutions and Services im Bereich Data Warehousing und Business Intelligence. Seit 2008 ist er bei Capgemini, Service Line Business Information Management, aktuell als Geschäftsbereichsmanager tätig. Er ist Mitgründer und war Sprecher des GI-Arbeitskreises "Konzepte des Data Warehousing".
Summary
Dieses Fachbuch gibt einen fundierten Einblick sowohl in die Architektur und Entwicklung eines Data-Warehouse-Systems als auch in den gesamten Ablauf desnData-Warehouse- Prozesses – vom Laden der Daten bis zu deren Auswertung.
Der Schwerpunkt liegt auf den Datenbanken und deren Konzeption, Modellierung und Optimierung. Die Autoren zeigen u.a. betriebswirtschaftliche Einsatzbereiche sowie wissenschaftliche und technische Anwendungsgebiete auf und geben Hinweise für den Aufbau und die Wartung eines Data-Warehouse-Systems. Begriffsdefinitionen und ein durchgängiges Anwendungsbeispiel ermöglichen dem Leser einen umfassenden Einblick in das Thema. Praxisbeispiele von Data-Warehouse-Projekten vermitteln darüber hinaus Erfahrungen und zeigen potenzielle Fehlerquellen auf.
Die 4. Auflage wurde grundlegend überarbeitet. Neue bzw. erweiterte Themen sind u.a. Data Mining, Datenschutz, Integration von unstrukturierten Daten, neue Technologien wie InMemory, Anforderungsmanagement, Open- Source-Software und BICC (Business Intelligence Competency Center).
