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Data Warehouse Blueprints

eBook - Business Intelligence in der Praxis
Welker, Peter/Wehner, Joachim/Schnider, Dani u a
ISBN/EAN: 9783446451452
Umbreit-Nr.: 4280829

Sprache: Deutsch
Umfang: 0 S., 23.66 MB
Format in cm:
Einband: Keine Angabe

Erschienen am 10.10.2016
Auflage: 1/2016


E-Book
Format: EPUB
DRM: Digitales Wasserzeichen
€ 41,99
(inklusive MwSt.)
Sofort Lieferbar
  • Zusatztext
    • Data-Warehouse-Lösungen mit Blueprints erfolgreich umsetzen<br />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.<br /><br />Der kompakte und kompetente Leitfaden für Ihr Projekt<br />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.<br /><br />Wertvolles Know-how aus der Praxis<br />Profitieren Sie von der langjährigen Erfahrung der Autoren. Die vorgestellten Konzepte und Vorgehensweisen haben sich bereits in zahlreichen Projekten bewährt.<br /><br />EXTRA: E-Book inside<br /><br />AUS DEM INHALT<br /> Einleitung<br /> Architektur<br /> Datenmodellierung<br /> Datenintegration<br /> Design der DWH-Schichten<br /> Physisches Datenbankdesign<br /> BI-Anwendungen<br /> Betrieb
  • Autorenportrait
    • Claus Jordan, Dani Schnider, Joachim Wehner und Peter Welker sind Data-Warehouse-Architekten mit langjähriger Erfahrung aus zahlreichen BI-Projekten in unterschiedlichen Branchen. Ihr Fokus liegt vor allem in der breit gefächerten Oracle-Technologie - von der Datenbank über das Design, ETL, Frontends sowie Performance-Reviews bis hin zum Redesign von Data Warehouses.