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Data Warehouse Blueprints

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Kurzinformation

Sprache:
Deutsch
ISBN:
3446450750
Seitenzahl:
283
Auflage:
-
Erschienen:
2016-09-05
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Beschreibung

Data Warehouse Blueprints
Business Intelligence in der Praxis

Data-Warehouse-Lösungen mit Blueprints erfolgreich umsetzenDieses 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 ProjektWarum 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 PraxisProfitieren Sie von der langjährigen Erfahrung der Autoren. Die vorgestellten Konzepte und Vorgehensweisen haben sich bereits in zahlreichen Projekten bewährt.EXTRA: E-Book insideAUS DEM INHALT. Einleitung. Architektur. Datenmodellierung. Datenintegration. Design der DWH-Schichten. Physisches Datenbankdesign. BI-Anwendungen. BetriebSystemvoraussetzungen für E-Book inside: Internet-Verbindung und Adobe-Reader oder Ebook-Reader bzw. Adobe Digital Editions. von Schnider, Dani und Jordan, Claus und Welker, Peter und Wehner, Joachim

Produktdetails

Einband:
Gebunden
Seitenzahl:
283
Erschienen:
2016-09-05
Sprache:
Deutsch
EAN:
9783446450752
ISBN:
3446450750
Gewicht:
625 g
Auflage:
-
Verwandte Sachgebiete:
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Über den Autor

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.


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