Data-Warehouse-Systeme für Dummies - Wolfgang Gerken

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Biographie:
Wolfgang Gerken ist Professor f?r Wirtschaftsinformatik an der Hochschule f?r Angewandte Wissenschaften Hamburg. Seine Schwerpunktthemen sind Data Warehousing, Data Mining und Business Intelligence.

Sommaire:

Einleitung 19

?ber dieses Buch 19

Konventionen in diesem Buch 20

Was Sie nicht lesen m?ssen 20

T?richte Annahmen ?ber 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 f?r 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 werden23

Wie es weitergeht 23

TEIL I WAS IST EIN DATA WAREHOUSE? 25

Kapitel 1 Ein Beispiel zur Einf?hrung 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 f?r 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

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 II ARCHITEKTUR EINES DATA-WAREHOUSE-SYSTEMS 57

Kapitel 4 ?berblick ?ber 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 Einf?hrung f?r einen Anwendungsbereich 66

Kapitel 5 Der ETL-Prozess 69

?berblick 69

Ein einf?hrendes 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

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 Hierarchieb?ume 101

Struktur?nderungen in Hierarchien 102

Slowly Changing Dimensions 102

Typ 1: ?berschreiben 103

Typ 2: Neue Zeile 104

Typ 3: Spalten mit altem und neuem Wert 105

Typ 4: Mini-Dimension 105

Zusammenfassung 106

Verkn?pfung von Dimensionen ?ber Metriken 106

Aggregationstypen von Fakten 107

Die Themen Datenqualit?t und Datensc...