Datenmodellierung in Data-Warehouse-Systemen

Dieses Buch bietet wertvolle Unterstützung beim Aufbau und bei der Modellierung eines Data Warehouse (DW). Es führt praxisnah durch alle Phasen eines DW-Projekts - von der Anforderungsanalyse über die Datenmodellierung und Architektur bis hin zur praktischen Umsetzung. Leserinnen und Leser gewinnen ein tiefes Verständnis für bewährte Modellierungstechniken, die einen entscheidenden Faktor für die Struktur und den Erfolg eines DW darstellen. Ein besonderer Schwerpunkt liegt dabei auf der Definition von Regelwerken zur effektiven Erstellung semantischer und logischer Datenmodelle. Zudem werden nicht nur theoretische Grundlagen vermittelt, sondern auch praktisches Wissen zur Umsetzung - abgerundet durch eine realistische Fallstudie.

Zielgruppe

• Praktiker*innen

Einleitung. - Aufbau und Komponenten klassischer DW-Architekturen. - Anforderungsanalyse. - Klassische relationale Datenmodelle. - Multidimensionale Datenmodelle. - Data Vault. - Konzepte und Techniken der Historisierung. - Fallstudie zur Gestaltung einer Data-Warehouse-Anwendung. - Zusammenfassung. - Glossar. - Literatur.