Objektorientierte Datenbanken

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Objektorientierte Datenbanken"

Transkript

1 OODB 11 Slide 1 Objektorientierte Datenbanken Vorlesung 11 vom Dr. Sebastian Iwanowski FH Wedel

2 OODB 11 Slide 2 Inhalt heute: Datenbanken in betriebswirtschaftlichen Anwendungen OTLP (SAP) Data Warehouses Ausblick auf die letzte Vorlesung

3 OODB 11 Slide 3 OnLine Transaction Processing (OLTP) (Das Tagesgeschäft mit SAP) Die Folien dieses Abschnitts sind größtenteils aus Kemper / Eickler: Datenbanksysteme, Kap. 17

4 OODB 11 Slide 4 OLTP: Online Transaction Processing Beispiele Flugbuchungssystem Bestellungen in einem Handelsunternehmen Eigenschaften Hoher Parallelitätsgrad Viele (Tausende pro Sekunde) kurze Transaktionen Jede einzelne Transaktion bearbeitet nur ein kleines Datenvolumen mission-critical für das Unternehmen Hohe Verfügbarkeit muss gewährleistet sein Was charakterisiert OLTPs? Häufige Aktualisierungen Seltene Anfragen

5 OODB 11 Slide 5 SAP R/3: Enterprise Resource Modelling (ERP-System) Präsentation WAN (Internet) Anwendung LAN Datenhaltung Relationales DBMS als Backend-Server (Oracle, Informix, DB2, MS SQL-Server, Adabas)

6 SAP R/3: Interne Architektur OODB 11 Slide 6

7 OODB 11 Slide 7 SAP R/3: Transaktionsverarbeitung Aufteilung in 2 Phasen: Online und Posting Sperren anfordern Sperren freigeben Posting-Schritte Dialog-Schritte P1 P2 P3 P3 D1 D2 D3 Online-Phase Posting-Phase

8 Data Warehouses (eigentlich: Datawarehouselösungen) OODB 11 Slide 8

9 OODB 11 Slide 9 Datawarehouselösungen: Problemstellung Ziel Entscheidungsunterstützung für Mitarbeiter in verschiedenen Bereichen des Unternehmens Aufgabe Unterstützung der Analyse von Unternehmensdaten Voraussetzung Operationale Daten, organisiert in Online-Datenbanken (OLTPs: Online Transaction Processes) nicht kompatibel zueinander durch operationales Geschäft ausgelastet nur aktuelle Daten Anwendungsbereiche: Einzelhandel Finanzdienstleister (Banken und Versicherungen) Vertriebsbereiche beliebiger Unternehmen Technische Analyse, z.b. Diagnose

10 OODB 11 Slide 10 Datawarehouselösungen: Architektur Anwender Seltene Aktualisierungen Häufige Anfragen Datenanalyse DWH Data Warehouse: Datenbank Datenbereitstellung Operationale Daten aus OLTPs

11 OODB 11 Slide 11 Datawarehouselösungen: Anforderungen an das DWH Bill Inmon (1993) Die Daten eines DWH sollen folgende Eigenschaften haben: anfrageorientiert einheitliche Darstellung DWH unveränderbar zeitraumbezogen

12 OODB 11 Slide 12 Datawarehouselösungen: Datenbereitstellung für das DWH ETL: Extract Transform Load ETL enthält folgende Funktionen: DWH auswählen kopieren ETL anreichern mit Zeitstempel versehen periodisch aktualisieren

13 OODB 11 Slide 13 Datawarehouselösungen: Datenanalyse OLAP: Online Analytical Processing Altsystem bzw. Spezialwerkzeug Anwender Analysewerkzeug Data Mining Werkzeug sucht automatisch neue Zusammenhänge Region Produkt Zeit OLAP nimmt Nutzeranfragen entgegen stellt SQL-Anfragen an DWH speichert bestimmte Fragen und Antworten stellt verschiedene Sichten mit Datenwürfel her DWH

14 OODB 11 Slide 14 Datawarehouselösungen: Datenanalyse OLAP: Online Analytical Processing Region Produkt Zeit Wie benutzt man den Würfel? slice herausschneiden der interessierenden Dimension Region Produkt Zeit Region Produkt Zeit

15 OODB 11 Slide 15 Datawarehouselösungen: Datenanalyse OLAP: Online Analytical Processing Region Produkt Zeit Wie benutzt man den Würfel? dice konfigurieren der interessierenden Datenzusammenhänge (zerlegen des großen Würfels in kleine) Region Produkt Zeit Produkt Zeit Region Fokussieren auf andere Sichtweise (drehen des Würfels)

16 OODB 11 Slide 16 Das DWH als Bindeglied zwischen OLAP und ETL Wie sollten die Daten in einem DWH organisiert sein? Region Produkt Zeit OLAP Mehrdimensionales Datenmodell MOLAP DWH Data Warehouse: Datenbank ETL ROLAP Relationale Datenmodelle

17 OODB 11 Slide 17 Anbindung an ein Portal Anwender weitere unternehmensbezogene IT-Dienste IT-Portal Analysewerkzeug Data Mining Werkzeug Region Produkt Zeit OLAP DWH

18 OODB 11 Slide 18 IT-Portal Stand der Technik bei Datawarehouselösungen Verwendung benutzerspezifischer Profile Region Produkt Zeit OLAP ER ER-Modellierung der Nutzerfragen Metadaten DWH ca. 50 Terabyte Speicher ETL Aktualisierung max. 1 x pro Tag Teilaktualisierungen Datenaufbereitung

19 OODB 11 Slide 19 IT-Portal Stand der Technik bei Datawarehouselösungen Verwendung benutzerspezifischer Profile Region Produkt Zeit OLAP ER ER-Modellierung der Nutzerfragen Data Mart Data Mart Metadaten Data Mart DWH Data Mart Verteiltes Datawarehouse ETL Aktualisierung max. 1 x pro Tag Teilaktualisierungen Datenaufbereitung

20 OODB 11 Slide 20 Vorteile einer Datawarehouselösung Analysen sind nachvollziehbar und wiederholbar Analysen belasten nicht das operationale Geschäft Aufbau eines Datawarehouses Offenlegung und Strukturierung der Prozesse im Unternehmen

21 OODB 11 Slide 21 Grenzen einer Datawarehouselösung nicht geeignet für dynamische Daten nicht geeignet für dynamische Produkte schwierig für dynamische Unternehmen Offenlegung der operationalen Daten erforderlich

22 OODB 11 Slide 22 Verallgemeinerung der Problemstellung Nebenbedingung Mobilität des Benutzers Nutzerkreis: Mobile Versicherungsagenten Aktienmakler Wartungstechniker im Feldeinsatz???

23 OODB 11 Slide 23 Andere Problemstellung mit verwandten Forderungen Touristeninformationssystem: Erzeugung eines Mehrwertdienstes aus Basisinformationen im Internet Szenario Tourist will eine Stadt besuchen und informiert sich über die Gelegenheiten, die er sinnvollerweise in dieser Stadt wahrnehmen sollte Tourist hat außerdem geschäftliche oder persönliche Randbedingungen (Termine) Tourist erstellt vor der Reise eine Tagesablaufsplanung am PC (über das Internet) Tourist bucht Veranstaltungen und reserviert Plätze Tourist wird bei seiner Reise von einem mobilen Gerät unterstützt

24 OODB 11 Slide 24 Beim nächsten Mal: Andere Anbindungsmöglichkeiten zwischen objektorientierten Programmiersprachen und Datenbanken als durch OODB (am Beispiel Touristeninformationssystem)

Objektorientierte Datenbanken

Objektorientierte Datenbanken OODB 6 Slide 1 Objektorientierte Datenbanken Vorlesung 6 Sebastian Iwanowski FH Wedel OODB 6 Slide 2 JDO Persistenzkonzept Persistenzfähige Klassen, objektspezifische Persistenz, Persistenz durch Erreichbarkeit

Mehr

Data Warehouses und Moderne Betriebliche Anwendungen von Datenbanksystemen

Data Warehouses und Moderne Betriebliche Anwendungen von Datenbanksystemen Data Warehouses und Moderne Betriebliche Anwendungen von Datenbanksystemen (Folien von A. Kemper zum Buch 'Datenbanksysteme') Online Transaction Processing Betriebswirtschaftliche Standard- Software (SAP

Mehr

OLTP: Online Transaction Processing

OLTP: Online Transaction Processing Moderne Betriebliche Anwendungen von Datenbanksystemen Online Transaction Processing (bisheriger Fokus) Data Warehouse-Anwendungen Data Mining OLTP: Online Transaction Processing Beispiele Flugbuchungssystem

Mehr

eevolution Business Intelligence Oliver Rzeniecki COMPRA GmbH Programmierer & Datenbankadministrator

eevolution Business Intelligence Oliver Rzeniecki COMPRA GmbH Programmierer & Datenbankadministrator eevolution Business Intelligence Oliver Rzeniecki COMPRA GmbH Programmierer & Datenbankadministrator Agenda Was ist Business Intelligence? Was ist OLAP? Unterschied zwischen OLAP und OLTP? Bestandteile

Mehr

Seminar im Sommersemester 2004 an der Universität Karlsruhe (TH)

Seminar im Sommersemester 2004 an der Universität Karlsruhe (TH) Seminar im Sommersemester 2004 an der Universität Karlsruhe (TH) Verteilung und Integration von Informationen im Verkehrsbereich Thema: OLAP in verteilten Data-Warehouse- Umgebungen Vortrag: Christian

Mehr

Data Warehouse ??? Ein Data Warehouse ist keine von der Stange zu kaufende Standardsoftware, sondern immer eine unternehmensindividuelle

Data Warehouse ??? Ein Data Warehouse ist keine von der Stange zu kaufende Standardsoftware, sondern immer eine unternehmensindividuelle ??? Zusammenfassung, Ergänzung, Querverbindungen, Beispiele A.Kaiser; WU-Wien MIS 188 Data Warehouse Ein Data Warehouse ist keine von der Stange zu kaufende Standardsoftware, sondern immer eine unternehmensindividuelle

Mehr

Marketing Intelligence Vorstellung der Softwarekomponenten. Josef Kolbitsch Manuela Reinisch

Marketing Intelligence Vorstellung der Softwarekomponenten. Josef Kolbitsch Manuela Reinisch Marketing Intelligence Vorstellung der Softwarekomponenten Josef Kolbitsch Manuela Reinisch Übersicht Übersicht über die Systemlandschaft Übersicht über die Werkzeuge Workshop Systemlandschaft 1/8 Klassische

Mehr

Data Warehouse Technologien

Data Warehouse Technologien Veit Köppen Gunter Saake Kai-Uwe Sattler Data Warehouse Technologien Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis vii 1 Einführung in Data-Warehouse-Systeme 1 1.1 Anwendungsszenario Getränkemarkt...............

Mehr

Data Warehouse Definition (1) http://de.wikipedia.org/wiki/data-warehouse

Data Warehouse Definition (1) http://de.wikipedia.org/wiki/data-warehouse Data Warehouse Definition (1) http://de.wikipedia.org/wiki/data-warehouse Ein Data-Warehouse bzw. Datenlager ist eine zentrale Datensammlung (meist eine Datenbank), deren Inhalt sich aus Daten unterschiedlicher

Mehr

10. Vorlesung: Datenorganisation SS 2007

10. Vorlesung: Datenorganisation SS 2007 10. Vorlesung: Datenorganisation SS 2007 8 Parallele Transaktionen 9 9.1 Drei-Ebenen Ebenen-Architektur 9.2 Verteilte Datenbanken 9.3 Client-Server Server-Datenbanken 9.4 Föderierte Datenbanken 9.5 Das

Mehr

Veit Köppen Gunter Saake Kai-Uwe Sattler. 2. Auflage. Data Warehouse Technologien

Veit Köppen Gunter Saake Kai-Uwe Sattler. 2. Auflage. Data Warehouse Technologien Veit Köppen Gunter Saake Kai-Uwe Sattler 2. Auflage Data Warehouse Technologien Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis ix 1 Einführung in Data-Warehouse-Systeme 1 1.1 Anwendungsszenario Getränkemarkt...

Mehr

1Ralph Schock RM NEO REPORTING

1Ralph Schock RM NEO REPORTING 1Ralph Schock RM NEO REPORTING Bereit für den Erfolg Business Intelligence Lösungen Bessere Entscheidungen Wir wollen alle Mitarbeiter in die Lage versetzen, bessere Entscheidungen schneller zu treffen

Mehr

Marketing Intelligence Übersicht über Business Intelligence. Josef Kolbitsch Manuela Reinisch

Marketing Intelligence Übersicht über Business Intelligence. Josef Kolbitsch Manuela Reinisch Marketing Intelligence Übersicht über Business Intelligence Josef Kolbitsch Manuela Reinisch Übersicht Beispiel: Pantara Holding Der Begriff Business Intelligence Übersicht über ein klassisches BI-System

Mehr

Betriebliche Anwendungen

Betriebliche Anwendungen Betriebliche Anwendungen OLTP Data Warehouse Data Mining Kapitel 17 1 OLTP: Online Transaction Processing Beispiele Flugbuchungssystem Bestellungen in einem Handelsunternehmen Charakterisierung Hoher Parallelitätsgrad

Mehr

Data Warehousing und Data Mining

Data Warehousing und Data Mining 2 Data Warehousing und Data Mining Kapitel 1: Data-Warehousing-Architektur von Geschäftsprozessen Mögliche Fragestellungen Wie entwickelt sich unser Umsatz im Vergleich zum letzten Jahr? In welchen Regionen

Mehr

C09: Einsatz SAP BW im Vergleich zur Best-of-Breed-Produktauswahl

C09: Einsatz SAP BW im Vergleich zur Best-of-Breed-Produktauswahl C09: Einsatz SAP BW im Vergleich zur Best-of-Breed-Produktauswahl Ein Seminar der DWH academy Seminar C09 Einsatz SAP BW im Vergleich zur Best-of-Breed- Produktauswahl Befasst man sich im DWH mit der Auswahl

Mehr

Vorwort zur 5. Auflage... 15 Über den Autor... 16

Vorwort zur 5. Auflage... 15 Über den Autor... 16 Vorwort zur 5. Auflage...................................... 15 Über den Autor............................................ 16 Teil I Grundlagen.............................................. 17 1 Einführung

Mehr

Einführung in OLAP und Business Analysis. Gunther Popp dc soft GmbH

Einführung in OLAP und Business Analysis. Gunther Popp dc soft GmbH Einführung in OLAP und Business Analysis Gunther Popp dc soft GmbH Überblick Wozu Business Analysis mit OLAP? OLAP Grundlagen Endlich... Technischer Background Microsoft SQL 7 & OLAP Services Folie 2 -

Mehr

2 Datenbanksysteme, Datenbankanwendungen und Middleware... 45

2 Datenbanksysteme, Datenbankanwendungen und Middleware... 45 Vorwort 15 Teil I Grundlagen 19 i Einführung In das Thema Datenbanken 21 I.I Warum ist Datenbankdesign wichtig? 26 i.2 Dateisystem und Datenbanken 28 1.2.1 Historische Wurzeln 29 1.2.2 Probleme bei der

Mehr

WAHLPFLICHTBEREICH WIRTSCHAFTSINFORMATIK 'DATA WAREHOUSE'

WAHLPFLICHTBEREICH WIRTSCHAFTSINFORMATIK 'DATA WAREHOUSE' Take control of your decision support WAHLPFLICHTBEREICH WIRTSCHAFTSINFORMATIK 'DATA WAREHOUSE' Sommersemester 2008 Gliederung Business Intelligence und Data Warehousing On-Line Analytical Processing Ziel

Mehr

Allgemeines zu Datenbanken

Allgemeines zu Datenbanken Allgemeines zu Datenbanken Was ist eine Datenbank? Datensatz Zusammenfassung von Datenelementen mit fester Struktur Z.B.: Kunde Alois Müller, Hegenheimerstr. 28, Basel Datenbank Sammlung von strukturierten,

Mehr

Zusammenspiel von Business Intelligence mit betrieblicher Anwendungssoftware Falk Neubert, Universität Osnabrück

Zusammenspiel von Business Intelligence mit betrieblicher Anwendungssoftware Falk Neubert, Universität Osnabrück Zusammenspiel von Business Intelligence mit betrieblicher Anwendungssoftware 14. März 2013, IHK Osnabrück-Emsland-Grafschaft Bentheim Geschichte Kassenbuch des Liederkranz, 1886 Hutmachergesangvereins

Mehr

MIS by Franziska Täschler, Winformation GmbH ftaeschler@winformation-gmbh.ch Ausgabe 01/2001

MIS by Franziska Täschler, Winformation GmbH ftaeschler@winformation-gmbh.ch Ausgabe 01/2001 MIS Glossar by Franziska Täschler, Winformation GmbH ftaeschler@winformation-gmbh.ch Ausgabe 01/2001 Aggregat Data Cube Data Marts Data Mining Data Warehouse (DWH) Daten Decision Support Systeme (DSS)

Mehr

Datenbanken Grundlagen und Design

Datenbanken Grundlagen und Design Frank Geisler Datenbanken Grundlagen und Design 3., aktualisierte und erweiterte Auflage mitp Vorwort 15 Teil I Grundlagen 19 i Einführung in das Thema Datenbanken 21 i.i Warum ist Datenbankdesign wichtig?

Mehr

Data Warehousing. Sommersemester 2005. Ulf Leser Wissensmanagement in der Bioinformatik

Data Warehousing. Sommersemester 2005. Ulf Leser Wissensmanagement in der Bioinformatik Data Warehousing Sommersemester 2005 Ulf Leser Wissensmanagement in der Bioinformatik ... Der typische Walmart Kaufagent verwendet täglich mächtige Data Mining Werkzeuge, um die Daten der 300 Terabyte

Mehr

Von der spezialisierten Eigenentwicklung zum universellen Analysetool. Das Controlling-Informationssystem der WestLB Systems

Von der spezialisierten Eigenentwicklung zum universellen Analysetool. Das Controlling-Informationssystem der WestLB Systems Von der spezialisierten Eigenentwicklung zum universellen Analysetool Das Controlling-Informationssystem der WestLB Systems Begriffe und Definitionen Data Warehouse - Datensammlung oder Konzept?! Data

Mehr

Marketing Intelligence Architektur und Konzepte. Josef Kolbitsch Manuela Reinisch

Marketing Intelligence Architektur und Konzepte. Josef Kolbitsch Manuela Reinisch Marketing Intelligence Architektur und Konzepte Josef Kolbitsch Manuela Reinisch Übersicht Mehrstufiges BI-System Architektur eines Data Warehouses Architektur eines Reporting-Systems Benutzerrollen in

Mehr

Prüfungsberatungs-Stunde Datenbanksysteme 1 (Dbs1)

Prüfungsberatungs-Stunde Datenbanksysteme 1 (Dbs1) Prüfungsberatungs-Stunde Datenbanksysteme 1 (Dbs1) Herbstsemester 2013/14 Prof. S. Keller Informatik HSR Januar 2014, HS13/14 Dbs1 - Prüfungsvorbereitung 1 Dbs1 Ziele Grundlagenwissen in folgenden Gebieten

Mehr

Data Warehouse Grundlagen

Data Warehouse Grundlagen Seminarunterlage Version: 2.10 Version 2.10 vom 24. Juli 2015 Dieses Dokument wird durch die veröffentlicht.. Alle Rechte vorbehalten. Alle Produkt- und Dienstleistungs-Bezeichnungen sind Warenzeichen

Mehr

OLAP und Data Warehouses

OLAP und Data Warehouses OLP und Data Warehouses Überblick Monitoring & dministration Externe Quellen Operative Datenbanken Extraktion Transformation Laden Metadaten- Repository Data Warehouse OLP-Server nalyse Query/Reporting

Mehr

Umsetzung der Anforderungen - analytisch

Umsetzung der Anforderungen - analytisch Umsetzung der Anforderungen - analytisch Titel des Lernmoduls: Umsetzung der Anforderungen - analytisch Themengebiet: New Economy Gliederungspunkt im Curriculum: 4.2.5.5 Zum Inhalt: In diesem Modul wird

Mehr

BI Konsolidierung: Anspruch & Wirklichkeit. Jacqueline Bloemen. in Kooperation mit

BI Konsolidierung: Anspruch & Wirklichkeit. Jacqueline Bloemen. in Kooperation mit BI Konsolidierung: Anspruch & Wirklichkeit Jacqueline Bloemen in Kooperation mit Agenda: Anspruch BI Konsolidierung Treiber Was sind die aktuellen Treiber für ein Konsolidierungsvorhaben? Kimball vs. Inmon

Mehr

BARC-Studie Data Warehousing und Datenintegration

BARC-Studie Data Warehousing und Datenintegration Ergebnisse der BARC-Studie Data Warehouse Plattformen Dr. Carsten Bange BARC-Studie Data Warehousing und Datenintegration Data-Warehouse -Plattformen und Datenintegrationswerkzeuge im direkten Vergleich

Mehr

Klausur Objektorientierte Datenbanken WS 2004/2005

Klausur Objektorientierte Datenbanken WS 2004/2005 Klausur Objektorientierte Datenbanken WS 2004/2005 Hinweise: Iwanowski 16.02.2005 Bearbeitungszeit: 60 Minuten Erlaubte Hilfsmittel: im Anhang, sonst keine Diese Klausur besteht aus 9 Aufgaben (Seiten

Mehr

Anwendung des Prinzips der Doppik beim Aufbau eines Data Warehouses

Anwendung des Prinzips der Doppik beim Aufbau eines Data Warehouses Anwendung des Prinzips der Doppik beim Aufbau eines Data Warehouses Einführung Einer der Nachteile der Data Warehouse Technologie besteht daran, dass in einem Data Warehouse (DWH ) nur Momentaufnahmen

Mehr

Nach Data Warehousing kommt Business Intelligence

Nach Data Warehousing kommt Business Intelligence Nach Data Warehousing kommt Business Intelligence Andrea Kennel Trivadis AG Glattbrugg, Schweiz Schlüsselworte: Business Intelligence, Data Warehouse Zusammenfassung Data Warehouse bedeutet, dass operative

Mehr

tdwi E U R D P E OPEN SOURCE BUSINESS INTELLIGENCE HANSER MÖGLICHKEITEN, CHANCEN UND RISIKEN QUELLOFFENER BI-LÖSUNGEN

tdwi E U R D P E OPEN SOURCE BUSINESS INTELLIGENCE HANSER MÖGLICHKEITEN, CHANCEN UND RISIKEN QUELLOFFENER BI-LÖSUNGEN OPEN SOURCE BUSINESS INTELLIGENCE MÖGLICHKEITEN, CHANCEN UND RISIKEN QUELLOFFENER BI-LÖSUNGEN uwehaneke Stephan TRAHASCH tobias HAGEN tobias LAUER (Hrsg.)' tdwi E U R D P E HANSER Vorwort 9 Einführung

Mehr

Verteilte Datenbank- und Informationssysteme

Verteilte Datenbank- und Informationssysteme Verteilte Datenbank- und Informationssysteme Vorlesung im Wintersemester 2013/14 (Einführungsveranstaltung) Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 1 Inhaltliche Orientierung Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 2

Mehr

Datawarehouse Architekturen. Einheitliche Unternehmenssicht

Datawarehouse Architekturen. Einheitliche Unternehmenssicht Datawarehouse Architekturen Einheitliche Unternehmenssicht Was ist Datawarehousing? Welches sind die Key Words? Was bedeuten sie? DATA PROFILING STAGING AREA OWB ETL OMB*PLUS SAS DI DATA WAREHOUSE DATA

Mehr

Komponenten und Architekturen von Analytischen Informationssystemen (AIS)

Komponenten und Architekturen von Analytischen Informationssystemen (AIS) Komponenten und Architekturen von Analytischen Informationssystemen (AIS) Melanie Pfoh Konsultation 27. Juni 2013 Hinweis Diese Folien ersetzen keinesfalls den Übungsstoff des zugehörigen e-learning-kurses.

Mehr

Einführungsveranstaltung: Data Warehouse

Einführungsveranstaltung: Data Warehouse Einführungsveranstaltung: 1 Anwendungsbeispiele Berichtswesen Analyse Planung Forecasting/Prognose Darstellung/Analyse von Zeitreihen Performancevergleiche (z.b. zwischen Organisationseinheiten) Monitoring

Mehr

Modellierung von OLAP- und Data- Warehouse-Systemen

Modellierung von OLAP- und Data- Warehouse-Systemen Andreas Totok Modellierung von OLAP- und Data- Warehouse-Systemen Mit einem Geleitwort von Prof. Dr. Burkhard Huch Deutscher Universitäts-Verlag Inhaltsverzeichnis Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis

Mehr

Lars Priebe Senior Systemberater. ORACLE Deutschland GmbH

Lars Priebe Senior Systemberater. ORACLE Deutschland GmbH Lars Priebe Senior Systemberater ORACLE Deutschland GmbH Data Mining als Anwendung des Data Warehouse Konzepte und Beispiele Agenda Data Warehouse Konzept und Data Mining Data Mining Prozesse Anwendungs-Beispiele

Mehr

Kapitel 6. Vorlesung: PD Dr. Peer Kröger

Kapitel 6. Vorlesung: PD Dr. Peer Kröger Kapitel 6 Einführung in Data Warehouses Vorlesung: PD Dr. Peer Kröger Dieses Skript basiert auf den Skripten zur Vorlesung Datenbanksysteme II an der LMU München Dieses Skript basiert auf den Skripten

Mehr

Einsatz von Anwendungssystemen

Einsatz von Anwendungssystemen Einsatz von Anwendungssystemen WS 2013/14 7 Führungssysteme 7.1 Data Warehouse 7.2 Planungssysteme 7.3 Balanced Scorecard (BSC) 7.4 Business Intelligence 7 Führungssysteme 7.1 Data Warehouse Ein Data Warehouse

Mehr

Modellbasierte Business Intelligence in der Praxis. Nürnberg, 10.11.2009

Modellbasierte Business Intelligence in der Praxis. Nürnberg, 10.11.2009 Modellbasierte Business Intelligence in der Praxis Nürnberg, 10.11.2009 I N H A L T 1. Warum Modelle für Business Intelligence (BI)? 2. Inhalte von Datenmodellen für BI 3. Inhalte von Prozessmodellen 4.

Mehr

Data Warehousing. Fragen des Marketingleiters. Beispiel: : Amazon. Technisch... Amazon weltweit... Datenbank. Aufbau eines DWH OLAP <-> OLTP Datacube

Data Warehousing. Fragen des Marketingleiters. Beispiel: : Amazon. Technisch... Amazon weltweit... Datenbank. Aufbau eines DWH OLAP <-> OLTP Datacube Fragen des Marketingleiters Data Warehousing Wie viele Bestellungen haben wir jeweils im Monat vor Weihnachten, aufgeschlüsselt nach? Aufbau eines DWH OLAP OLTP Datacube Beispiel: : Amazon Technisch

Mehr

Datenbanken & Informationssysteme (WS 2016/2017)

Datenbanken & Informationssysteme (WS 2016/2017) Datenbanken & Informationssysteme (WS 2016/2017) Klaus Berberich (klaus.berberich@htwsaar.de) Wolfgang Braun (wolfgang.braun@htwsaar.de) 0. Organisatorisches Dozenten Klaus Berberich (klaus.berberich@htwsaar.de)

Mehr

Datenbanken (WS 2015/2016)

Datenbanken (WS 2015/2016) Datenbanken (WS 2015/2016) Klaus Berberich (klaus.berberich@htwsaar.de) Wolfgang Braun (wolfgang.braun@htwsaar.de) 0. Organisatorisches Dozenten Klaus Berberich (klaus.berberich@htwsaar.de) Sprechstunde

Mehr

fbi h_da Datenbanken Kapitel 1: Einführung Schestag Datenbanken (Bachelor) Kapitel 1-1

fbi h_da Datenbanken Kapitel 1: Einführung Schestag Datenbanken (Bachelor) Kapitel 1-1 Datenbanken Kapitel 1: Einführung Schestag Datenbanken (Bachelor) Kapitel 1-1 Einführung Inhalte des Kapitels Einsatzgebiete von Datenbanken Datenbank Datenbanksystem Datenbankmanagementsystem Historische

Mehr

Mala Bachmann September 2000

Mala Bachmann September 2000 Mala Bachmann September 2000 Wein-Shop (1) Umsatz pro Zeit und Produkt Umsatz Jan Feb Mrz Q1 Apr 2000 Merlot 33 55 56 144 18 760 Cabernet-S. 72 136 117 325 74 1338 Shiraz 85 128 99 312 92 1662 Rotweine

Mehr

Infor PM 10 auf SAP. Bernhard Rummich Presales Manager PM. 9.30 10.15 Uhr

Infor PM 10 auf SAP. Bernhard Rummich Presales Manager PM. 9.30 10.15 Uhr Infor PM 10 auf SAP 9.30 10.15 Uhr Bernhard Rummich Presales Manager PM Schalten Sie bitte während der Präsentation die Mikrofone Ihrer Telefone aus, um störende Nebengeräusche zu vermeiden. Sie können

Mehr

Die Bedeutung der Prozessmodellierung bei der Weiterentwicklung des DWHs der DAK Der Innovator als Missing Link

Die Bedeutung der Prozessmodellierung bei der Weiterentwicklung des DWHs der DAK Der Innovator als Missing Link Die Bedeutung der Prozessmodellierung bei der Weiterentwicklung des DWHs der DAK Der Innovator als Missing Link Konrad Linner, solvistas GmbH Nürnberg, 20.November 2012 Inhaltsverzeichnis Vorstellung solvistas

Mehr

Business Intelligence im Krankenhaus

Business Intelligence im Krankenhaus Business Intelligence im Krankenhaus Dr. Thomas Lux Holger Raphael IT-Trends in der Medizin 03.September 2008 Essen Gliederung Herausforderungen für das Management im Krankenhaus Business Intelligence

Mehr

Entwicklung eines Abrechnungsmodells für SAP-Business-Information-Warehouse-Systeme

Entwicklung eines Abrechnungsmodells für SAP-Business-Information-Warehouse-Systeme FHDW-Schriftenreihe Band 4/2002 Stefan Nieland, Mathias Pöhling Entwicklung eines Abrechnungsmodells für SAP-Business-Information-Warehouse-Systeme. Shaker Verlag Aachen 2002 Die Deutsche Bibliothek -

Mehr

Betriebliche Anwendungen

Betriebliche Anwendungen Betriebliche nwendungen SP R/3: Enterprise Resource Modelling (ERP-System) OLTP Data Warehouse Data Mining WN (Internet) LN Kapitel 17 1 Relationales DBMS als Backend-Server (Oracle, Informix, DB2, MS

Mehr

Data Warehouse schnell gemacht Performanceaspekte im Oracle DWH

Data Warehouse schnell gemacht Performanceaspekte im Oracle DWH Data Warehouse schnell gemacht Performanceaspekte im Oracle DWH Dani Schnider Principal Consultant Business Intelligence BI Trilogie, Zürich/Basel 25./26. November 2009 Basel Baden Bern Lausanne Zürich

Mehr

Asklepius-DA Die intelligente Technologie für die umfassende Analyse medizinischer Daten Leistungsbeschreibung

Asklepius-DA Die intelligente Technologie für die umfassende Analyse medizinischer Daten Leistungsbeschreibung Asklepius-DA Die intelligente Technologie für die umfassende Analyse medizinischer Daten Leistungsbeschreibung Datei: Asklepius DA Flyer_Leistung_2 Seite: 1 von:5 1 Umfassende Datenanalyse Mit Asklepius-DA

Mehr

Data Warehousing Grundbegriffe und Problemstellung

Data Warehousing Grundbegriffe und Problemstellung Data Warehousing Grundbegriffe und Problemstellung Dr. Andrea Kennel, Trivadis AG, Glattbrugg, Schweiz Andrea.Kennel@trivadis.com Schlüsselworte Data Warehouse, Cube, Data Mart, Bitmap Index, Star Queries,

Mehr

Möglichkeiten für bestehende Systeme

Möglichkeiten für bestehende Systeme Möglichkeiten für bestehende Systeme Marko Filler Bitterfeld, 27.08.2015 2015 GISA GmbH Leipziger Chaussee 191 a 06112 Halle (Saale) www.gisa.de Agenda Gegenüberstellung Data Warehouse Big Data Einsatz-

Mehr

Einführung. Kapitel 1 2 / 508

Einführung. Kapitel 1 2 / 508 Kapitel 1 Einführung 2 / 508 Einführung Was ist ein Datenbanksystem (DBS)? Ein System zum Speichern und Verwalten von Daten. Warum kein herkömmliches Dateisystem verwenden? Ausfallsicherheit und Skalierbarkeit

Mehr

Online Analytical Processing

Online Analytical Processing Online Analytical Processing Online Analytical Processing Online Analytical Processing (OLAP) ermöglicht die multidimensionale Betrachtung von Daten zwecks E rmittlung eines entscheidungsunterstützenden

Mehr

Vertrautmachen mit Daten

Vertrautmachen mit Daten Kapitel III Vertrautmachen mit Daten 2004 AIFB / FZI 1 III Vertrautmachen mit Daten (see also Data Preparation ) 2004 AIFB / FZI 2 III Vertrautmachen mit Daten III.1 OLAP III.1.1 Einführung in OLAP Wie

Mehr

Verschiedene Arten des Datenbankeinsatzes

Verschiedene Arten des Datenbankeinsatzes 1 Beispiele kommerzieller DBMS: Kapitelinhalt Was charakterisiert und unterscheidet verschiedene Einsatzbereiche für. Welche prinzipiell unterschiedlichen Anforderungen ergeben sich für das DBMS bei Ein-

Mehr

Zeitgemäße Verfahren für ganzheitliche Auswertungen

Zeitgemäße Verfahren für ganzheitliche Auswertungen Intelligente Vernetzung von Unternehmensbereichen Zeitgemäße Verfahren für ganzheitliche Auswertungen Sächsische Industrie- und Technologiemesse Chemnitz, 27. Juni 2012, Markus Blum 2012 TIQ Solutions

Mehr

Datenbanken. Datenbanken. Grundlagen und Design. Grundlagen und Design. Frank. Geisler. 4. Auflage

Datenbanken. Datenbanken. Grundlagen und Design. Grundlagen und Design. Frank. Geisler. 4. Auflage Datenbanksysteme, Datenbankanwendungen und Middleware Das relationale Datenbankmodell ER-Datenbankmodellierung und Normalisierung SQL-Grundlagen Projektablauf bei der Erstellung einer Datenbank Transaktionen

Mehr

Kapitel 7 Grundlagen von Data

Kapitel 7 Grundlagen von Data LUDWIG- MAXIMILIANS- UNIVERSITY MUNICH DEPARTMENT INSTITUTE FOR INFORMATICS DATABASE Skript zur Vorlesung: Datenbanksysteme II Sommersemester 2014 Kapitel 7 Grundlagen von Data Warehouses Vorlesung: PD

Mehr

eevolution Business Intelligence

eevolution Business Intelligence eevolution Business Intelligence Haben Sie sich schon häufig gefragt, warum Ihr Berichtswesen so kompliziert sein muss? Warum Sie nicht einfach mit wenigen Handgriffen Ihr Berichtswesen einrichten und

Mehr

Studierenden-Kennzahlen im Griff dank flexiblem Reporting und Ad-hoc-Analysen

Studierenden-Kennzahlen im Griff dank flexiblem Reporting und Ad-hoc-Analysen Praxistag für die öffentliche Verwaltung 2012 Titel Präsentation Studierenden-Kennzahlen im Griff dank flexiblem Reporting und Ad-hoc-Analysen Referenten-Info Gerhard Tschantré, Leiter Controllerdienste

Mehr

Data-Warehouse-Systeme

Data-Warehouse-Systeme Vorlesung im Wintersemester 2008/09 Data-Warehouse-Systeme Dr. Stefanie Rinderle-Ma Institut für Datenbanken und Informationssysteme Universität Ulm stefanie.rinderle@uni-ulm.de Übersicht 1) Einführung

Mehr

Verlust von Unternehmensdaten?

Verlust von Unternehmensdaten? Verlust von Unternehmensdaten? Das lässt sich vermeiden - Sehen Sie selbst! Wussten Sie schon? Auf Ihrem PC sammeln sich signifikante Unternehmensdaten an, deren Verlust Ihr Geschäft erheblich beeinträchtigen

Mehr

Business Intelligence für Controller

Business Intelligence für Controller Controllers Best Practice Fachbuch Business Intelligence für Controller Hermann Hebben und Dr. Markus Kottbauer Verlag für ControllingWissen ÄG, Freiburg und Wörthsee Ein Unternehmen der Haufe Mediengruppe

Mehr

Data Warehouse Technologien

Data Warehouse Technologien mitp Professional Data Warehouse Technologien von Veit Köppen, Gunter Saake, Kai-Uwe Sattler 2. Auflage 2014 Data Warehouse Technologien Köppen / Saake / Sattler schnell und portofrei erhältlich bei beck-shop.de

Mehr

Datenbanken - Grundlagen und Design

Datenbanken - Grundlagen und Design mitp Professional Datenbanken - Grundlagen und Design von Frank Geisler überarbeitet Datenbanken - Grundlagen und Design Geisler schnell und portofrei erhältlich bei beck-shop.de DIE FACHBUCHHANDLUNG mitp/bhv

Mehr

Betriebliche Anwendungen

Betriebliche Anwendungen Betriebliche Anwendungen SAP R/3: Enterprise Resource Modelling (ERP-System) OLTP Data Warehouse Data Mining WAN (Internet) LAN Kapitel 7 Relationales DBMS als Backend-Server (Oracle, Informix, DB2, MS

Mehr

Informationssysteme für das Management

Informationssysteme für das Management FHBB l Departement Wirtschaft l Informationssysteme für das Management Michael Pülz, Hanspeter Knechtli Lernziele Den Unterschied zwischen operativen und analytischen Informationssystemen beschreiben können

Mehr

Was ist Analyse? Hannover, CeBIT 2014 Patrick Keller

Was ist Analyse? Hannover, CeBIT 2014 Patrick Keller Was ist? Hannover, CeBIT 2014 Patrick Keller Business Application Research Center Historie 1994: Beginn der Untersuchung von Business-Intelligence-Software am Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik der Universität

Mehr

Operative vs. Informationelle Systeme. Informationelle Systeme. Informationelle Systeme. Moderne Betriebliche Anwendungen von Datenbanksystemen

Operative vs. Informationelle Systeme. Informationelle Systeme. Informationelle Systeme. Moderne Betriebliche Anwendungen von Datenbanksystemen Moderne Betriebliche Anwendungen von Datenbanksystemen Online Transaction Processing Betriebswirtschaftliche Standard- Software (SAP R/) Data Warehouse-Anwendungen Data Mining Operative vs. Informationelle

Mehr

Oracle 10g revolutioniert Business Intelligence & Warehouse

Oracle 10g revolutioniert Business Intelligence & Warehouse 10g revolutioniert Business Intelligence & Warehouse Marcus Bender Strategisch Technische Unterstützung (STU) Hamburg 1-1 BI&W Market Trends DWH werden zu VLDW Weniger Systeme, mehr Daten DWH werden konsolidiert

Mehr

Data Warehousing und anderetrends beim Einsatz der SAS Software in Unternehmen KSFE. 1. Konferenz der SAS Benutzer in Forschung und Entwicklung

Data Warehousing und anderetrends beim Einsatz der SAS Software in Unternehmen KSFE. 1. Konferenz der SAS Benutzer in Forschung und Entwicklung Data Warehousing und anderetrends beim Einsatz der SAS Software in Unternehmen KSFE 1. Konferenz der SAS Benutzer in Forschung und Entwicklung Unterschiedliche Geschäftsprozesse Operativer Dispositve Geschäftsbetrieb

Mehr

1 Einleitung. Betriebswirtschaftlich administrative Systeme

1 Einleitung. Betriebswirtschaftlich administrative Systeme 1 1 Einleitung Data Warehousing hat sich in den letzten Jahren zu einem der zentralen Themen der Informationstechnologie entwickelt. Es wird als strategisches Werkzeug zur Bereitstellung von Informationen

Mehr

ANTARES Informations-Systeme GmbH Stuttgarter Strasse 99 D-73312 Geislingen Tel. +49 73 31 / 30 76-0 Fax +49 73 31 / 30 76-76 www.antares-is.

ANTARES Informations-Systeme GmbH Stuttgarter Strasse 99 D-73312 Geislingen Tel. +49 73 31 / 30 76-0 Fax +49 73 31 / 30 76-76 www.antares-is. ANTARES Informations-Systeme GmbH Stuttgarter Strasse 99 D-73312 Geislingen Tel. +49 73 31 / 30 76-0 Fax +49 73 31 / 30 76-76 www.antares-is.de insight und dynasight sind eingetragene Markenzeichen der

Mehr

OLAP und der MS SQL Server

OLAP und der MS SQL Server OLAP und der MS SQL Server OLAP und der MS SQL Server OLAP-Systeme werden wie umfangreiche Berichtssysteme heute nicht mehr von Grund auf neu entwickelt. Stattdessen konzentriert man sich auf die individuellen

Mehr

Data Warehouse und Data Mining

Data Warehouse und Data Mining Einführungsseminar Data Mining Seminarvortrag zum Thema: Data Warehouse und Data Mining Von gehalten am Betreuer: Dr. M. Grabert Einführung Problemstellung Seite 2 Einführung Unternehmen bekommen eine

Mehr

Data Mining-Projekte

Data Mining-Projekte Data Mining-Projekte Data Mining-Projekte Data Mining stellt normalerweise kein ei nmaliges Projekt dar, welches Erkenntnisse liefert, die dann nur einmal verwendet werden, sondern es soll gewöhnlich ein

Mehr

VS3 Slide 1. Verteilte Systeme. Vorlesung 3 vom 22.04.2004 Dr. Sebastian Iwanowski FH Wedel

VS3 Slide 1. Verteilte Systeme. Vorlesung 3 vom 22.04.2004 Dr. Sebastian Iwanowski FH Wedel VS3 Slide 1 Verteilte Systeme Vorlesung 3 vom 22.04.2004 Dr. Sebastian Iwanowski FH Wedel Inhaltsverzeichnis für die Vorlesung Zur Motivation: 4 Beispiele aus der Praxis Allgemeine Anforderungen an Verteilte

Mehr

SAP Integration von Business Objects am Beispiel von SAP Student Lifecycle Management. Anke Noßmann Syncwork AG

SAP Integration von Business Objects am Beispiel von SAP Student Lifecycle Management. Anke Noßmann Syncwork AG SAP Integration von Business Objects am Beispiel von SAP Student Lifecycle Management Anke Noßmann Syncwork AG SAP HERUG Partnertag, Berlin 06. November 2009 Inhalt 1. Ausgangssituation 2. Alternative

Mehr

Kapitel 6 Einführung in Data Warehouses

Kapitel 6 Einführung in Data Warehouses Kapitel 6 Einführung in Data Warehouses Skript zur Vorlesung: Datenbanksysteme II Sommersemester 2008, LMU München 2008 Dr. Peer Kröger Dieses Skript basiert zu einem Teil auf dem Skript zur Vorlesung

Mehr

Informationssysteme: Neuere Konzepte Teil II

Informationssysteme: Neuere Konzepte Teil II Informationssysteme: Neuere Konzepte Kapitel 1: Data-Warehousing-Architektur Folien teilweise übernommen von Matthias Gimbel 2 von Geschäftsprozessen Mögliche Fragestellungen Wie entwickelt sich unser

Mehr

Andreas Heuer Gunter Saake Kai-Uwe Sattler. Datenbanken. kompakt

Andreas Heuer Gunter Saake Kai-Uwe Sattler. Datenbanken. kompakt Andreas Heuer Gunter Saake Kai-Uwe Sattler Datenbanken kompakt Inhaltsverzeichnis Vorwort v 1 Was sind Datenbanken 1 1.1 Warum Datenbanken 1 1.2 Datenbanksysteme 4 1.3 Anforderungen: Die Codd'schen Regeln

Mehr

Business Intelligence Center of Excellence

Business Intelligence Center of Excellence Center of Excellence Eine Businessinitiative von Systematika und Kybeidos Werner Bundschuh Was ist das? In der Praxis versteht man in den meisten Fällen unter die Automatisierung des Berichtswesens (Reporting).

Mehr

Logische Modellierung von Data Warehouses

Logische Modellierung von Data Warehouses Logische Modellierung von Data Warehouses Vertiefungsarbeit von Karin Schäuble Gliederung. Einführung. Abgrenzung und Grundlagen. Anforderungen. Logische Modellierung. Methoden.. Star Schema.. Galaxy-Schema..

Mehr

DATA WAREHOUSE. Big Data Alfred Schlaucher, Oracle

DATA WAREHOUSE. Big Data Alfred Schlaucher, Oracle DATA WAREHOUSE Big Data Alfred Schlaucher, Oracle Scale up Unternehmensdaten zusammenfassen Noch mehr Informationen aus Unternehmens- Daten ziehen! Datenmengen, Performance und Kosten Daten als Geschäftsmodell

Mehr

Seminar in der Seminarreihe Business Intelligence 1. OLAP und Datawarehousing

Seminar in der Seminarreihe Business Intelligence 1. OLAP und Datawarehousing Seminar in der Seminarreihe Business Intelligence 1 OLAP und Datawarehousing OLAP & Warehousing Die wichtigsten Produkte Die Gliederung Produkt Bewertung & Vergleiche Die Marktentwicklung Der aktuelle

Mehr

IT-Kompaktkurs. Data Warehouse Datenbank-Skript zur Folge 14. Prof. Dr. Michael Ponader Fachhochschule Deggendorf

IT-Kompaktkurs. Data Warehouse Datenbank-Skript zur Folge 14. Prof. Dr. Michael Ponader Fachhochschule Deggendorf IT-Kompaktkurs Data Warehouse Datenbank-Skript zur Folge 14 Prof. Dr. Michael Ponader Fachhochschule Deggendorf Datenbanken sind eine wesentliche Grundlage für die betriebliche Informationsversorgung.

Mehr

Übung zur Einführung in die Wirtschaftsinformatik Cognos Powerplay als Beispiel für ein DSS

Übung zur Einführung in die Wirtschaftsinformatik Cognos Powerplay als Beispiel für ein DSS Übung zur Einführung in die Wirtschaftsinformatik 2006-05 - 10 Cognos Powerplay als Beispiel für ein DSS 1 Entscheidungsunterstützungssysteme (EUS) Decision Support Systems (DSS) EUS sollen das gemeinsame

Mehr

Data Warehouse. Kapitel 17. Abbildung 17.1: Zusammenspiel zwischen OLTP und OLAP. Man unterscheidet zwei Arten von Datenbankanwendungen:

Data Warehouse. Kapitel 17. Abbildung 17.1: Zusammenspiel zwischen OLTP und OLAP. Man unterscheidet zwei Arten von Datenbankanwendungen: Kapitel 17 Data Warehouse OLTP Online Transaction Processing OLAP Online Analytical Processing Decision Support-Anfragen Data Mining opera- tionale DB opera- tionale DB opera- tionale DB Data Warehouse

Mehr

Carl-Christian Kanne. Einführung in Datenbanken p.1/513

Carl-Christian Kanne. Einführung in Datenbanken p.1/513 Einführung in Datenbanken Carl-Christian Kanne Einführung in Datenbanken p.1/513 Kapitel 1 Einführung Einführung in Datenbanken p.2/513 Einführung Was ist ein Datenbanksystem (DBS)? Ein System zum Speichern

Mehr

Management Support Systeme

Management Support Systeme Management Support Systeme WS 2004-2005 14.00-16.00 Uhr PD Dr. Peter Gluchowski Folie 1 Gliederung MSS WS 04/05 1. Einführung Management Support Systeme: Informationssysteme zur Unterstützung betrieblicher

Mehr

Die Microsoft-Komplettlösung für Datawarehousing, Big Data und Business Intelligence im Überblick. Volker.Hinz@microsoft.com

Die Microsoft-Komplettlösung für Datawarehousing, Big Data und Business Intelligence im Überblick. Volker.Hinz@microsoft.com Die Microsoft-Komplettlösung für Datawarehousing, Big Data und Business Intelligence im Überblick Volker.Hinz@microsoft.com Was sagt der Markt? Fakten Meinung der Analysten zu Microsofts Angeboten Nutzen

Mehr