Verfügbarkeit: Data warehouse blueprints | Technische Universität München

Data warehouse blueprints: Business Intelligence in der Praxis

Data-Warehouse-Lösungen mit Blueprints erfolgreich umsetzen Dieses Buch gibt Ihnen einen Überblick über eine typische Data-Warehouse-Architektur und zeigt anhand von zahlreichen Best Practice-Beispielen, wie Sie die einzelnen Komponenten eines Data Warehouses realisieren und betreiben können. Skalie...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Beteiligte Personen:	Schnider, Dani (VerfasserIn), Jordan, Claus (VerfasserIn), Welker, Peter (VerfasserIn)
Format:	Elektronisch E-Book
Sprache:	Deutsch
Veröffentlicht:	München Hanser 2016
Schlagwörter:	Data-Warehouse-Konzept Business Intelligence Performance Architektur Datenbank BI Datenqaulität Data Integration Oracle Big Data
Links:	https://doi.org/10.3139/9783446451117 https://doi.org/10.3139/9783446451117 https://doi.org/10.3139/9783446451117 https://doi.org/10.3139/9783446451117 https://doi.org/10.3139/9783446451117 https://doi.org/10.3139/9783446451117 https://doi.org/10.3139/9783446451117 https://doi.org/10.3139/9783446451117 https://doi.org/10.3139/9783446451117 https://doi.org/10.3139/9783446451117 https://doi.org/10.3139/9783446451117 https://doi.org/10.3139/9783446451117 https://doi.org/10.3139/9783446451117 https://doi.org/10.3139/9783446451117 https://doi.org/10.3139/9783446451117 https://doi.org/10.3139/9783446451117 https://doi.org/10.3139/9783446451117 https://doi.org/10.3139/9783446451117 https://doi.org/10.3139/9783446451117 https://doi.org/10.3139/9783446451117 https://doi.org/10.3139/9783446451117 https://doi.org/10.3139/9783446451117 https://doi.org/10.3139/9783446451117 https://doi.org/10.3139/9783446451117
Zusammenfassung:	Data-Warehouse-Lösungen mit Blueprints erfolgreich umsetzen Dieses Buch gibt Ihnen einen Überblick über eine typische Data-Warehouse-Architektur und zeigt anhand von zahlreichen Best Practice-Beispielen, wie Sie die einzelnen Komponenten eines Data Warehouses realisieren und betreiben können. Skalierbarkeit, Performance und Integration sind dabei die wichtigsten Erfolgsfaktoren. Der kompakte und kompetente Leitfaden für Ihr Projekt Warum benötigt man eine Staging Area? Wie sollen fehlende oder fehlerhafte Daten beim Ladeprozess behandelt werden? Ist es zweckmäßiger, einen oder mehrere Data Marts zu erstellen? Wo werden die Daten aus verschiedenen Datenquellen integriert und wie sollen sie historisiert werden? Zu diesen und vielen weiteren Fragen erhalten Sie Antworten sowie Tipps und Tricks aus der Praxis. Wertvolles Know-how aus der Praxis Profitieren Sie von der langjährigen Erfahrung der Autoren. Die vorgestellten Konzepte und Vorgehensweisen haben sich bereits in zahlreichen Projekten bewährt.
Umfang:	1 Online-Ressource (283 Seiten) Illustrationen, Diagramme
ISBN:	9783446451117 9783446450752
DOI:	10.3139/9783446451117

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