Fast jeder von uns kennt das Wort Datawarehouse. Doch was verbirgt sich dahinter. Ist es wirklich so kompliziert zu verstehen, was damit gemeint ist?
Diese Arbeit soll einen kurzen Überblich geben, was sich hinter diesem Schlagwort versteckt und vermitteln, dass es gar nicht so schwer ist damit etwas anzufangen.
Inhaltsverzeichnis
Darstellungsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
1. Einleitung
1.1. Aufgabenstellung
1.2. Ziele dieser Arbeit
1.3. Zielgruppe
1.4. Nutzen für die Zielgruppe
1.5. Aufbau der Arbeit
2. DATA Warehouse (DW)
3. Business Intelligence (BI)
4. Corporate Performance Management (CPM)
5. Architektur eines DATA Warehouses (DW)
5.1. Metadaten
5.2. Datenquellen (Quellsysteme)
5.2.1. Qualität der Daten aus Quellsystemen
5.2.2. Einteilung der Quelldaten in Klassen
5.3. Integration layer
5.3.1. Staging Area
5.3.2. ETL Prozess
5.4. Data Storage Layer
5.4.1. Core Data Warehouse
5.4.2. Operational Data Store (ODS)
5.5. Output Layer (Datenbereitstellung )
5.5.1. Auswertungsdatenbank
5.5.2. Bereichsdaten (Data Marts)
5.5.3. Planung Hochrechnung
5.5.4. Aggregationen (Materialized View)
5.5.5. OLAP Würfel
5.6. Frontend Layer (Reporting)
6. Schlussbetrachtung
7. Literaturnachweis
-
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen.