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Hahne, Michael [VerfasserIn]

Modellierung von Business-Intelligence-Systemen

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  • Medientyp: E-Book
  • Titel: Modellierung von Business-Intelligence-Systemen : Leitfaden für erfolgreiche Projekte auf Basis flexibler Data-Warehouse-Architekturen
  • Enthält: Cover; Titel; Impressum; Geleitwort; Vorwort; Zum Aufbau des Buches; Für wen ist das Buch; Danksagung; Inhaltsverzeichnis; 1 Business-Intelligence-Architektur; 1.1 Data Warehouse; 1.2 OLAP und mehrdimensionale Datenbanken; 1.3 Architekturvarianten; 1.4 Schichtenmodell der BI-Architektur; 2 Mehrdimensionale Datenstrukturen; 2.1 Datenmodelle und Datenmodellierung; 2.2 Grundbestandteile mehrdimensionaler Datenstrukturen; 2.3 Hierarchische Dimensionsstrukturen; 2.4 Kennzahlen und deren Berechnung; 2.5 Historisierung und Zeitabhängigkeit; 3 Semantische mehrdimensionale Modellierung
    3.1 Methoden auf Basis der Entity-Relationship-Modellierung3.2 Mehrdimensionale Modellierung mit ADAPT; 3.3 T-ADAPT: Modellierung von Zeitabhängigkeit; 4 Bestandteile und Varianten des Star-Schemas; 4.1 Einfaches Star-Schema; 4.2 Modellierung von Dimensionshierarchien; 4.3 Normalisierung von Dimensionen; 4.4 Übergang von T-ADAPT zum logischen Modell; 4.5 Modellierung von Parent-Child-Hierarchien; 5 Historisierung und Zeitabhängigkeit im Data Warehouse; 5.1 Historisierung im Star-Schema; 5.2 Bewegungsdatensicht in der Historisierung; 5.3 Best Practices der Historisierung
    5.4 Bitemporale Historisierung6 Dimensionsmodellierung; 6.1 Dimensionstabellen; 6.2 Rollen von Dimensionen; 6.3 Many-Many-Beziehungen; 6.4 Datum- und Zeitdimension; 7 Faktenmodellierung; 7.1 Kennzahlen und Kennzahlensysteme; 7.2 Aggregate; 7.3 Snowflake-Schema; 7.4 Faktenlose Faktentabellen; 7.5 Granularität; 7.6 Additivität und berechnete Kennzahlen; 7.7 Abgeleitete Schemata; 8 Core-Data-Warehouse-Modellierung; 8.1 Aufgaben der Data-Warehouse-Komponenten; 8.2 Star-Schema-Modellierung im Core Data Warehouse; 8.3 3NF-Modelle im Core Data Warehouse; 8.4 Data-Vault-Ansatz; Anhang; A Abkürzungen
    B LiteraturverzeichnisIndex; Fußnoten; Vorwort; Kapitel 1; Kapitel 2; Kapitel 3; Kapitel 4; Kapitel 7; Kapitel 8
  • Beteiligte: Hahne, Michael [VerfasserIn]
  • Erschienen: Heidelberg: dpunkt.verlag, 2014
  • Erschienen in: Edition TDWI
  • Umfang: Online-Ressource (280 Seiten)
  • Sprache: Deutsch
  • ISBN: 9783898648271; 9783864915246; 9783864915239
  • RVK-Notation: ST 530 : Data-warehouse-Konzept; Data mining
  • Schlagwörter: Business Intelligence > Data-Warehouse-Konzept
    Data-Warehouse-Konzept > Business Intelligence
    Business Intelligence > Data-Warehouse-Konzept
  • Entstehung:
  • Anmerkungen: Description based upon print version of record
  • Beschreibung: Geleitwort; Vorwort; Inhaltsverzeichnis; 1 Business-Intelligence-Architektur; 1.1 Data Warehouse; 1.2 OLAP und mehrdimensionale Datenbanken; 1.3 Architekturvarianten; 1.3.1 Stove-Pipe-Ansatz; 1.3.2 Data Marts mit abgestimmten Datenmodellen; 1.3.3 Core Data Warehouse; 1.3.4 Hub-and-Spoke-Architektur; 1.3.5 Data-Mart-Busarchitektur nach Kimball; 1.3.6 Corporate Information Factory nach Inmon; 1.3.7 Architekturvergleich Kimball und Inmon; 1.4 Schichtenmodell der BI-Architektur; 1.4.1 Acquisition Layer; 1.4.2 Integration Layer; 1.4.3 Reporting Layer; 1.4.4 Modellierung im Schichtenmodell

    2 Mehrdimensionale Datenstrukturen2.1 Datenmodelle und Datenmodellierung; 2.2 Grundbestandteile mehrdimensionaler Datenstrukturen; 2.3 Hierarchische Dimensionsstrukturen; 2.3.1 Strukturlose Dimensionen; 2.3.2 Balancierte Baumstrukturen; 2.3.3 Balancierte Waldstrukturen; 2.3.4 Unbalancierte Baum- und Waldstrukturen; 2.3.5 Parallele Hierarchien; 2.3.6 Heterarchien (Many-Many-Beziehungen); 2.3.7 Rekursive Hierarchien und bebuchbare Knoten; 2.3.8 Hierarchieattribute; 2.4 Kennzahlen und deren Berechnung; 2.4.1 Kennzahlen und Kennzahlensysteme; 2.4.2 Kennzahlen im mehrdimensionalen Modell

    2.4.3 Additivitätseigenschaft2.5 Historisierung und Zeitabhängigkeit; 3 Semantische mehrdimensionale Modellierung; 3.1 Methoden auf Basis der Entity-Relationship-Modellierung; 3.1.1 Grundbestandteile der ER-Modellierung; 3.1.2 Erweiterte ERM-Konstrukte; 3.1.3 ER-basierte mehrdimensionale Modellierung; 3.1.4 Mehrdimensionales ER-Modell (ME/R); 3.2 Mehrdimensionale Modellierung mit ADAPT; 3.2.1 Dimensionsmodellierung in ADAPT; 3.2.2 Varianten der Hierarchiemodellierung; 3.2.3 Modellierung von Würfeln; 3.3 T-ADAPT: Modellierung von Zeitabhängigkeit; 4 Bestandteile und Varianten des Star-Schemas

    4.1 Einfaches Star-Schema4.1.1 Grundform des Star-Schemas; 4.1.2 Abbildung von Kennzahlen und Kennzahlensystemen; 4.1.3 Attribute in Dimensionen; 4.2 Modellierung von Dimensionshierarchien; 4.2.1 Flache Strukturen; 4.2.2 Balancierte Baum- und Waldstrukturen; 4.2.3 Unbalancierte Strukturen; 4.2.4 Parallele Hierarchien; 4.2.5 Anteilige Verrechnung und Heterarchien; 4.3 Normalisierung von Dimensionen; 4.4 Übergang von T-ADAPT zum logischen Modell; 4.4.1 Transformation von Dimensionen; 4.4.2 Abbildung von Attributen; 4.4.3 Transformation von Scopes; 4.4.4 Behandlung spezieller ADAPT-Varianten

    4.5 Modellierung von Parent-Child-Hierarchien4.5.1 Iterative Abfrage; 4.5.2 Einstufige Rekursion; 4.5.3 Mehrstufige Rekursion; 4.5.4 Rekursives SQL; 4.5.5 Brückentabellen; 5 Historisierung und Zeitabhängigkeit im Data Warehouse; 5.1 Historisierung im Star-Schema; 5.1.1 Keine Historisierung bei Type 0 und Type 1; 5.1.2 Type-3-Attribut-Paare; 5.1.3 Versionen und Zeitstempelung für as is und as of; 5.2 Bewegungsdatensicht in der Historisierung; 5.2.1 As-posted-Type-2-Szenario; 5.2.2 Snapshot-Verfahren; 5.2.3 Vollständige Zeitstempelung plus as posted; 5.2.4 Varianten für hybride Historisierung

    5.3 Best Practices der Historisierung

    Die Modellierung von Business-Intelligence-Systemen (BI) umfasst eine Vielzahl unterschiedlicher Facetten, die im Kontext von Operational BI, agile Warehousing, Real-Time und Self-Service BI zu bewerten sind. Dieses Buch beschreibt die Architektur und Gestaltung von unternehmensweiten analyseorientierten Informationssystemen insbesondere unter dem Aspekt zunehmend agiler Geschäftsanforderungen und deren Unterstützung durch BI-Methoden. Neben der Darstellung von Best Practices der Historisierung und der Data-Mart-Modellierung ist der Aufbau eines Enterprise Data Warehouse von zentraler Bedeutu