Data Warehouse Blueprints

Business Intelligence in der Praxis

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  • 978-3-446-45075-2
  • 1. Auflage, 09/2016
    283 Seiten, fester Einband
  • E-Book Inside
Beschreibung
Data Warehouse Blueprints
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.

EXTRA: E-Book inside

AUS DEM INHALT
• Einleitung
• Architektur
• Datenmodellierung
• Datenintegration
• Design der DWH-Schichten
• Physisches Datenbankdesign
• BI-Anwendungen
• Betrieb

Systemvoraussetzungen für E-Book inside: Internet-Verbindung und Adobe-Reader oder Ebook-Reader bzw. Adobe Digital Editions.
Data Warehouse Blueprints
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.

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