Architektur eines Data Warehouse (Datenbankmanagement) Architekturkomponenten von Data Warehouse Systemen und deren Zusammenspiel
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Sprache:Deutsch
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Produktdetails
Format
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Nein
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Text-to-Speech
Nein
Erscheinungsdatum
08.06.2018
Verlag
GRINSeitenzahl
29 (Printausgabe)
Dateigröße
707 KB
Auflage
1. Auflage
Sprache
Deutsch
EAN
9783668721838
Studienarbeit aus dem Jahr 2013 im Fachbereich Informatik - Internet, neue Technologien, Note: 1,0, FOM Essen, Hochschule für Oekonomie & Management gemeinnützige GmbH, Hochschulleitung Essen früher Fachhochschule (Wirtschaftsinformatik), Veranstaltung: Datenbanken, Datenbankmanagement, Data Warehouse, Sprache: Deutsch, Abstract: Innerhalb dieser wissenschaftlichen Arbeit sollen alle wesentlichen Aspekte der Architektur eines Data Warehouse Systems betrachtet werden.
Zu Beginn und zum gemeinsamen Verständnis werden daher zuerst die grundlegenden Begrifflichkeiten weiter definiert und beschrieben.Daraufhin wird der Grundstein gelegt und es werden zuerst die wesentlichen Anforderungen an die Architektur eines Data Warehouse Systems beschrieben, um dann eine Referenzarchitektur mit der Beschreibung seiner wichtigsten Architekturkomponenten vorzunehmen. Während an dieser Stelle eine funktionsorientierte Beschreibung der Komponenten vorgesehen wird, steht anschließend die Dynamik der Komponenten und deren Zusammenspiel im sogenannten Data Warehouse Prozess im Vordergrund. Die zuvor erarbeiteten Grundlagen bilden nun im Folgenden die Basis für einen Transfer der Theorie in die Praxis. Hier soll an einem selbstgewählten fiktiven Unternehmen die beschriebene Architektur mit seinen Komponenten praxisnah erprobt werden. Letztendlich rundet eine kritische Betrachtung und ein Fazit die wissenschaftliche Arbeit ab. Aufgrund der Komplexität und des Umfangs des Themenbereiches soll der Fokus primär auf der Architektur eines Data Warehouse Systems liegen.
Der enorme Zuwachs an Daten unterstützt den Bedarf einer strukturierten Datenspeicherung, Datenverarbeitung und vor allem Datenanalyse. In jedem Unternehmen werden Personaldaten eingegeben oder Daten zu Verkäufen erfasst. Die Verarbeitung und Verwaltung dieser Daten geschieht aber im Großteil autonom in Verantwortung des jeweiligen Bereiches / Abteilung. Schwierig wird es nun, wenn Entscheidungen getroffen werden müssen, die mehrere Unternehmensbereiche gleichzeitig tangieren und dadurch aus diesen betroffenen Bereichen unterschiedlich gespeicherte Daten herangezogen werden müssen. Es wird daher eine Plattform benötigt, welche die bestehenden Daten unterschiedlicher Quellen integriert und durch eine integrierte Sicht auf beliebige Daten Analysezwecke ermöglicht. Das Data Warehouse.
Zu Beginn und zum gemeinsamen Verständnis werden daher zuerst die grundlegenden Begrifflichkeiten weiter definiert und beschrieben.Daraufhin wird der Grundstein gelegt und es werden zuerst die wesentlichen Anforderungen an die Architektur eines Data Warehouse Systems beschrieben, um dann eine Referenzarchitektur mit der Beschreibung seiner wichtigsten Architekturkomponenten vorzunehmen. Während an dieser Stelle eine funktionsorientierte Beschreibung der Komponenten vorgesehen wird, steht anschließend die Dynamik der Komponenten und deren Zusammenspiel im sogenannten Data Warehouse Prozess im Vordergrund. Die zuvor erarbeiteten Grundlagen bilden nun im Folgenden die Basis für einen Transfer der Theorie in die Praxis. Hier soll an einem selbstgewählten fiktiven Unternehmen die beschriebene Architektur mit seinen Komponenten praxisnah erprobt werden. Letztendlich rundet eine kritische Betrachtung und ein Fazit die wissenschaftliche Arbeit ab. Aufgrund der Komplexität und des Umfangs des Themenbereiches soll der Fokus primär auf der Architektur eines Data Warehouse Systems liegen.
Der enorme Zuwachs an Daten unterstützt den Bedarf einer strukturierten Datenspeicherung, Datenverarbeitung und vor allem Datenanalyse. In jedem Unternehmen werden Personaldaten eingegeben oder Daten zu Verkäufen erfasst. Die Verarbeitung und Verwaltung dieser Daten geschieht aber im Großteil autonom in Verantwortung des jeweiligen Bereiches / Abteilung. Schwierig wird es nun, wenn Entscheidungen getroffen werden müssen, die mehrere Unternehmensbereiche gleichzeitig tangieren und dadurch aus diesen betroffenen Bereichen unterschiedlich gespeicherte Daten herangezogen werden müssen. Es wird daher eine Plattform benötigt, welche die bestehenden Daten unterschiedlicher Quellen integriert und durch eine integrierte Sicht auf beliebige Daten Analysezwecke ermöglicht. Das Data Warehouse.
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