Verfügbarkeit: Data-Warehouse-Systeme für dummies | Technische Universität München

Data-Warehouse-Systeme für dummies:

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Beteilige Person:	Gerken, Wolfgang (VerfasserIn)
Format:	Buch
Sprache:	Deutsch
Veröffentlicht:	Weinheim Wiley 2018
Ausgabe:	1. Auflage
Schriftenreihe:	... für dummies Lernen einfach gemacht
Schlagwörter:	Data-Warehouse-Konzept Datenbanken u. Data Warehousing Informatik Einführung
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Beschreibung:	Auf dem Cover: "Architektur und Modellierung eines Data Warehouse ; Zugriff mit SQL und MDX ; Reporting, Online Analytical Processing und Data Mining"
Umfang:	318 Seiten Illustrationen, Diagramme
ISBN:	9783527714476 3527714472

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adam_text	Inhaltsverzeichnis Einleitung............................................................... 19 Über dieses Buch................................................... 19 Konventionen in diesem Buch........................................ 20 Was Sie nicht lesen müssen........................................ 20 Törichte Annahmen über den Leser.................................. 21 Wie dieses Buch aufgebaut ist..................................... 21 Teil I: Was ist ein Data Warehouse?.......................... 21 Teil II: Architektur eines Data-Warehouse-Systems............ 21 Teil III: Anwendungsbereiche für ein Data Warehouse.......... 22 Teil IV: Modellierung eines Data-Warehouse-Systems............ 22 Teil V: Zugriff auf ein Data Warehouse....................... 22 Teil VI: Speicherung und Optimierung auf Datenbankebene....... 22 Teil VII: Der Top-10-Teil..................................... 22 Symbole, die in diesem Buch verwendet werden...................... 23 Wie es weitergeht.................................................. 23 TEIL I WAS IST EIN DATA WAREHOUSE?.............................................. 25 Kapitel 1 Ein Beispiel zur Einführung............................................. 27 Daten und ihre Verarbeitung........................................ 27 Daten und Datenbanken......................................... 27 Die Verarbeitung von Daten.................................... 28 Analyse von Absatzmengen und Planzahlen als Beispiel.............. 29 Besonderheiten analytischer Aufgabenstellungen..................... 31 Wenn personenbezogene Daten ins Spiel kommen....................... 34 Kapitel 2 Das Data Warehouse im Umfeld der betrieblichen Informationssysteme................................... 35 Hierarchie betrieblicher Informationssysteme....................... 35 Zusammenfassung: Analytische Informationssysteme.............. 38 Beispiele für analytische Informationssysteme...................... 39 Beispiel 1: Analytische Informationssysteme im CRM........... 39 Beispiel 2: Kennzahlen-Analysesysteme im Rechnungswesen....... 41 Beispiel 3: Website-Analysesysteme............................ 43 Fazit: Data Warehouse und analytische Informationssysteme..... 45 12 Inhaltsverzeichnis Kapitel 3 Definition und Abgrenzung des Begriffs »Data Warehouse« 47 Die 3-Schichten-Architektur analytischer Informationssysteme........ 47 Definitionen des Begriffs Data Warehouse............................ 50 Definition von Inmon............................................ 50 Definition von Kimball.......................................... 52 Vergleich der beiden Definitionen............................... 53 Anwendungsfall: Das Data Warehouse und Business Intelligence........ 54 TEIL (I ARCHITEKTUR EINES DATA-WAREHOUSE-SYSTEMS................................ 57 Kapitel 4 Überblick über die Architektur eines Data Warehouse-Systems............................................ 59 Die Phasen des Data Warehousing..................................... 59 Ein allgemeines Data-Warehouse-Architekturmodell.................... 61 Vorgehensweisen bei der Erstellung eines Data Warehouse............. 64 Projektdefinition und Machbarkeitsstudie........................ 65 Analyse, Entwurf und Einführung für einen Anwendungsbereich..... 66 Kapitel 5 Der ETL-Prozess.......................................................... 69 Überblick........................................................... 69 Ein einführendes Beispiel....................................... 70 Extraktion.......................................................... 71 Das Pull-Prinzip................................................ 71 Das Push-Prinzip................................................ 72 Beispiele....................................................... 72 Transformation...................................................... 77 Datenbestandsanalyse............................................ 77 Datenbereinigung................................................ 78 Datenintegration................................................ 80 Laden............................................................... 82 Kapitel 6 Die Basisdatenbank....................................................... 85 Merkmale der Basisdatenbank......................................... 85 Unterschied zwischen operativen Datenbanken und der Basisdatenbank. 87 Die operativen Quellsysteme des Beispiels....................... 88 Die Basisdatenbank des Beispiels................................ 89 Inhaltsverzeichnis 13 Kapitel 7 Das Analyse-Subsystem...................................................... 93 Dimensionen und Fakten................................................ 93 Dimension oder Metrik?................................................ 95 Metriken als Dimension........................................... 96 Dimensionen als Metrik........................................... 97 Klassifizierung von Dimensionen....................................... 98 Fachliche Dimensionen............................................ 98 Kategorische Dimensionen......................................... 98 Strukturelle Dimensionen......................................... 99 Hierarchien von Dimensionswerten...................................... 99 Parallele Hierarchien........................................... 100 Unausgeglichene Hierarchiebäume................................. 101 Strukturänderungen in Hierarchien............................... 102 Slowly Changing Dimensions........................................... 102 Typ 1: Überschreiben............................................ 103 Typ 2: Neue Zeile............................................... 104 Typ 3: Spalten mit altem und neuem Wert......................... 105 Typ 4: Mini-Dimension........................................... 105 Zusammenfassung................................................. 106 Verknüpfung von Dimensionen über Metriken............................ 106 Aggregationstypen von Fakten.................................... 107 Die Themen Datenqualität und Datenschutz............................. 108 Datenqualität................................................... 108 Datenschutz..................................................... 109 Architekturvarianten für ein Analyse-Subsystem....................... 109 Möglichkeiten für die Architektur............................... 110 Die Hub-and-Spoke-Architektur................................... 111 Auswertungen und Analysen............................................ 112 Kapitel 8 Metadaten..................................................................113 Was sind Metadaten?.................................................. 113 Metadaten im Data-Warehouse-Kontext.................................. 114 Das Metadaten-Management In einem Data-Warehouse-System......... 114 Standards für Data-Warehouse-Metadaten.......................... 118 Ein kleines Beispiel............................................ 119 TEIL III ANWENDUNGSBEREICHE FÜR EIN DATA WAREHOUSE..................................121 Kapitel 9 Reporting..................................................................123 Das Berichtswesen eines Unternehmens................................. 123 Überblick und Definition........................................ 123 Erzeugung und Verteilung von Reports............................ 125 14 Inhaltsverzeichnis Arten von Berichtssystemen............................................ 125 Was sich Anwender vom Reporting wünschen und wie die Wirklichkeit oft aussieht.............................................................. 126 Einige Tipps für die Report-Gestaltung..................................... 127 Graphische Darstellungen im Report.................................... 128 Die Hichert-Success-Regeln............................................ 131 Grundformen für Reports.................................................... 132 Ist-Ist-Vergleiche.................................................... 132 Plan-Ist-Vergleiche................................................... 133 Plan-Wird-Vergleiche.................................................. 134 Berücksichtigung dynamischer Dimensionsstrukturen.......................... 135 Report as-is.......................................................... 136 Report as-of.......................................................... 136 Report as-posted...................................................... 137 Ein praktisches Beispiel................................................... 137 Kapitel 10 Online Analytical Processing......................................................139 Motivation und Definition.................................................. 139 Charakteristika von OLAP................................................... 141 Abgrenzung OLAP und OLTP.............................................. 141 Die Coddschen Regeln.................................................. 142 FAS Ml................................................................ 143 Spezielle OLAP-Operatoren.................................................. 144 Pivotierung bzw. Rotation............................................. 144 Roll-up und Drill-down................................................ 145 Slice und Dice........................................................ 146 Beispiel................................................................... 148 Kapiteln Data Mining.......................................................................151 Einführung................................................................. 151 CRISP-DM................................................................... 153 Methoden und Verfahren beim Data Mining.................................... 154 Assoziationsanalyse................................................... 155 Clusteranalyse........................................................ 160 Klassifikation mit der Diskriminanzanalyse............................ 164 Entscheidungsbaumverfahren............................................ 166 Spezielle Data-Mining-Fragestellungen im Kontext von Data-Warehouse-Daten.. 171 Welche Artikel werden gemeinsam gekauft?.............................. 172 Unterscheiden sich gute, normale und schlechte Kunden?................ 172 Welche Kunden besitzen eine bestimmte Produktaffinität?............... 173 Praxisbeispiel »Predictive Analytics«...................................... 174 Kollaboratives Filtern................................................ 175 Inhaltsverzeichnis 15 TEIL iV MODELLIERUNG EINES DATÄ-WÄREHOUSE-SYSTEMS..............................177 Kapitel 12 Data Vault.............................................................179 Einführung....................................................... 179 Hubs, Satelliten und Links....................................... 180 Hubs......................................................... 180 Links........................................................ 182 Satelliten................................................... 183 Beispiel......................................................... 185 Kapitel 13 Semantischer Entwurf eines Data Warehouse..............................191 Zur Wiederholung: das Entity-Relationship-Modell................. 191 Drei Schritte bei der Modellierung einer Datenbank........... 192 Das ER-Modell: Entitätstypen, Attribute und Beziehungen...... 192 Das multidimensionale ER-Modell.................................. 194 ADAPT............................................................ 196 Kapitel 14 Relationale Modellierung der Datenwürfel...............................199 Einführung....................................................... 199 Das Star-Schema.................................................. 200 Beispiel..................................................... 201 Besondere Merkmale des Star-Schemas.......................... 204 Das Snowflake-Schema............................................. 207 Vergleich von Star- und Snowflake-Schema......................... 209 Das Galaxy-Schema................................................ 211 TEIL V ZUGRIFF AUF EIN DATA WAREHOUSE.........................................213 Kapitel 15 Multidimensionale Abfragen mit SQL.....................................215 Zugriff auf ein Data Warehouse mit SQL........................... 215 Erzeugen der Tabellen............................................ 216 Typische analytische Fragestellungen............................. 218 OLAP-Erweiterungen von SQL....................................... 220 Die WINDOW-Klausel........................................... 220 Erweiterungen der GROUP-BY-Option............................ 225 Statistische Funktionen...................................... 228 16 Inhaltsverzeichnis Kapitel 16 Die Abfragesprache MDX.................................................229 Einführung....................................................... 229 Spezielle OLAP-Operatoren und Funktionen......................... 233 Tupel und Sets.............................................. 233 Member und Children......................................... 234 Kreuzprodukt mittels Crossjoin.............................. 234 DerWITH-Operator............................................ 235 Häufige Fragestellungen.......................................... 236 Kapitel 17 Zusammenspiel von MDX und SQL..........................................239 OLAP-Server...................................................... 239 Der OLAP-Server Mondrian......................................... 241 MDX-Schema von Mondrian..................................... 241 Mondrian-Frontend-Tools..................................... 245 TEIL VI SPEICHERUNG UND OPTIMIERUNG AUF DATENBANKEBENE... 247 Kapitel 18 ROLAP, MOLAP und anderes....................................................249 ROLAP und MOLAP....................................................... 249 Spaltenorientierte und In-Memory-Speicherung.......................... 252 NoSQL-Datenbanksysteme................................................ 255 Typen von NoSQL-Systemen......................................... 255 NoSQL-Datenbanken bei einem Data Warehouse....................... 258 Beurteilung...................................................... 263 Kapitel 19 Optimierungsmöglichkeiten bei relationalen Daten banken. 265 Einführung............................................................ 265 Partitionierung....................................................... 266 Partition by List................................................ 267 Partition by Range............................................... 268 Partition by Hash................................................ 268 Partition by Reference........................................... 269 Materialized Views.................................................... 270 Klassische Views vs. Materialized Views.......................... 270 Materialized Views bei einem Data Warehouse...................... 273 Indizierung........................................................... 274 Klassischer Index................................................ 274 Bitmap-Index..................................................... 275 Mehrdimensionale Indizes......................................... 276 Inhaltsverzeichnis 17 TEIL VII DER TOP-10-TEIL........................................................279 Kapitel 20 10 Schritte auf dem Weg zu Ihrem ersten Dashboard........................281 Und so wird es gemacht............................................. 282 Festlegung der Datenquellen.................................... 282 Vorbereitung der Daten......................................... 283 Erstellung eines Dashboards.................................... 285 Daten aus mehreren Quellen......................................... 287 Integration von Landkarten......................................... 288 Kapitel 21 10 Schritte, die helfen, die richtige Data-Warehouse-Software zu finden......................................291 Marktanalyse für Bl-Software....................................... 291 Definition der eigenen Anforderungen............................... 292 Einbindung des Managements, Projektplan............................ 293 Marktanalyse der infrage kommenden Bl-Anbleter..................... 293 Einholung von Angeboten............................................ 293 Durchführung von Testinstallationen................................ 294 Bewertung der Systeme.............................................. 294 Ermittlung der Kosten.............................................. 295 Einholung von Referenzen, Anbieterqualifikation.................... 296 Überprüfung der Lizenzvereinbarung................................. 296 Kapitel 22 10 Übungsaufgaben zur Wiederholung.......................................297 Aufgaben........................................................... 297 Aufgabe 1: Assoziationsanalyse................................. 297 Aufgabe 2: Diskriminanzanalyse................................. 297 Aufgabe 3: Data Vault.......................................... 298 Aufgabe 4: ADAPT............................................... 298 Aufgabe 5: MDX................................................. 299 Aufgabe 6: Star-Schema......................................... 299 Aufgabe 7: OLAP mit SQL........................................ 299 Aufgabe 8: Snowflake-Schema.................................... 300 Aufgabe 9: Optimierung......................................... 300 Aufgabe 10: Multidimensionale Datenbank........................ 301 Lösungen........................................................... 301 Lösung von Aufgabe 1........................................... 301 Lösung von Aufgabe 2........................................... 303 Lösung von Aufgabe 3........................................... 303 Lösung von Aufgabe 4........................................... 304 Lösung von Aufgabe 5........................................... 304 18 Inhaltsverzeichnis Lösung von Aufgabe 6.................................... 306 Lösung von Aufgabe 7.................................... 307 Lösung von Aufgabe 8.................................... 309 Lösung von Aufgabe 9.................................... 309 Lösung von Aufgabe 10................................... 311 Literaturverzeichnis.............................................313 Stichwortverzeichnis.............................................317
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