Logische Modelle für OLAP. Burkhard Schäfer

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Logische Modelle für OLAP. Burkhard Schäfer"

Transkript

1 Logische Modelle für OLAP Burkhard Schäfer

2 Übersicht Einführung in OLAP Multidimensionale Daten: Hypercubes Operationen Formale Grundlagen Zusammenfassung

3 Einführung in OLAP Verfahren zur Analyse großer Datenbestände Data Warehouse als Datenquelle Multidimensionales Datenmodell Anwendung: Analyse historischer Geschäftsdaten, Entscheidungsunterstützung

4 Datenquelle Data Warehouse: flache Struktur Produkt Volumen Ort Kunde Zeit Umsatz Milch 1,00 Alzey Müller ,00 Rotwein 0,75 Mainz Meyer ,50 Vodka 0,70 KL Chekov ,00 Auswahl zu analysierender Attribute VK (Produkt, Volumen, Ort, Kunde, Zeit, Umsatz) Klassifikation in bestimmende und abhängige Attribute

5 Hypercube N-dimensionale Datenstruktur Dimensionen: bestimmende Attribute! Achsen Maße: abhängige Attribute! Zellen mit Dimensionswerten als Koordinaten

6 Hypercube Beispiel Ort AZ 1, Umsatz MZ 0 8,50 0 Produkt, Ort, Zeit KL ,0 Milch Rotwein Vodka Produkt

7 Informationsgewinnung Problem: Daten im Hypercube zu detailliert Idee: Zusammenfassung ähnlicher Daten Auswahl an Detaillierungsgraden! Hierarchien

8 Hierarchien Hierarchisch organisierte Aggregationsebenen auf Dimensionen Part-Of-Relation zwischen Ebenen Mit Prädikaten oder Abbildungen definiert in(pfalz Pfalz, Kaiserslautern), in(pfalz Pfalz, Neustadt) f 1 2 (Alzey)) = Rheinhessen

9 Hierarchie auf Ort

10 OLAP-Operationen? C C Drill-Down und Roll-Up Slicing und Dicing Pivoting Push und Pull

11 Drill-Down und Roll-Up Navigation zwischen Hierarchieebenen Drill-Down: detailliertere Ebene Roll-Up: grobere Ebene Land " Bundesland Stadt " Region Zusammenfassen von Werten (Maßen) der darunterliegenden Ebene mit Aggregationsfunktion

12 Roll-Up Ort Rheinhessen AZ 1,00 Rheinland-Pfalz MZ 8,50 Pfalz KL 12,0 Milch Rotwein Vodka

13 Roll-Up 1. Roll-Up Stadt"Region Ort Rheinland-Pfalz Rheinhessen 1,00 8,50 Pfalz 12,0 Milch Rotwein Vodka trüb klar

14 Roll-Up 1. Roll-Up Stadt"Region 2. Roll-Up Produkt"Typ Ort Mehrere Einträge " Aggregation Rheinland-Pfalz Rheinhessen 1,00 8,50 Pfalz 12,0 trüb klar

15 Roll-Up 1. Roll-Up Stadt"Region 2. Roll-Up Produkt"Typ 3. Aggregation mit Σ Ort Rheinland-Pfalz Rheinhessen 9,50 Pfalz 12,0 trüb klar

16 Roll-Up 1. Roll-Up Stadt"Region (Aggregation unnötig) 2. Roll-Up Produkt"Typ 3. Aggregation mit Σ Ort Rheinland-Pfalz Rheinhessen 9,50 Pfalz 12,0 trüb klar

17 Drill-Down 1. Roll-Up Stadt"Region (Aggregation unnötig) 2. Roll-Up Produkt"Typ 3. Aggregation mit Σ AZ Ort 1,00 Rheinhessen Rheinland-Pfalz MZ 8,50 Pfalz KL 12,0 trüb klar

18 Slicing und Dicing Restriktionen auf Hypercubes Selektives Entfernen von Zellen Slicing: Restriktion auf einer Dimension Dicing: Restriktion auf mehreren Dimensionen

19 Slicing und Dicing Auswahl von Zellen über Intervalle 5 < Umsatz < 10 Mengen Ort in (KL, MZ) Prädikate P(m) gdw m.umsatz MOD 2 = 0

20 Slicing Ort AZ MZ KL Restriktion auf einer Dimension:... WHERE Ort IN (MZ, KL)... Milch Rotwein Vodka Produkt

21 Slicing Ort AZ MZ KL Restriktion auf einer Dimension:... WHERE Ort IN (MZ, KL)... Milch Rotwein Vodka Produkt

22 Slicing Ort AZ MZ KL Restriktion auf einer Dimension:... WHERE Ort IN (MZ, KL)... Milch Rotwein Vodka Produkt

23 Dicing Ort AZ MZ KL Restriktion auf zwei Dimensionen:... WHERE Ort IN (MZ, KL) AND Produkt <> Vodka... Milch Rotwein Vodka Produkt

24 Dicing Ort AZ MZ KL Restriktion auf zwei Dimensionen:... WHERE Ort IN (MZ, KL) AND Produkt <> Vodka... Milch Rotwein Vodka Produkt

25 Pivoting Wunsch: Weg: Anpassung der Darstellung Vertauschen von Dimensionen

26 Pivoting Ort Zeit AZ MZ KL 1 Q M R Zeit V Pivot Produkt Q4 Q3 Q2 Q1 M R V KL MZ Produkt 1 AZ Ort Dimensionen und Maße bleiben gleich Anordnung ändert sich

27 Push und Pull Konvertierung Dimensionen Maße Symmetrie, Aggregate auf Dimensionen Push: Dimensionswert in Maßtupel einfügen Dimension entfernen (optional) Pull: neue Dimension erstellen Dimensionswert aus Maßtupel bilden

28 Push und Pull Ort Ort AZ 1,00 Push AZ (1,00; AZ) MZ 8,50 Ort MZ (8,50; MZ) KL 12,0 KL (12,0; KL) Milch Rotwein Vodka Milch Rotwein Vodka Produkt Produkt

29 Datenmodell Formale Grundlagen formales Erfassen eines Hypercubes kompakte Schreibweise äquivalente Behandlung von Maßen und Dimensionen Operationen übliche OLAP-Funktionalität exakte Bestimmung möglicher Cube- Transformationen

30 Der Hypercube C Hypercube als 5-Tupel Menge aller Hypercubes

31 Der Hypercube C Bedeutung der Komponenten: k dn dt e v Anzahl der Attribute Namen der Attribute Datentypen der Attribute Werte der Attribute Attribute, die eine Dimension sind

32 Der Hypercube C k Anzahl der Attribute k N + Produkt, Ort, Zeit Gesamtanzahl aller Attribute im Hypercube. Sowohl Maße als auch Dimensionen enthalten. Umsatz Produkt, Ort, Zeit, Umsatz k=4

33 Der Hypercube C dn Namen der Attribute dn DN = String k k-tupel, das Namen aller Attribute enthält Produkt, Ort, Zeit Umsatz dn = (Produkt( Produkt, Ort, Zeit, Umsatz)

34 Der Hypercube C dt Typen der Attribute dt DT = Dom k Produkt, Ort, Zeit k-tupel mit Datentypen aller Attribute Umsatz dt = (String( String, String, Date, Float)

35 Der Hypercube C e Rohdaten Menge mit k-tupeln, die Attributwerte enthalten e E = dt 1 x... x dt k e = ( Milch Milch,, Alzey Alzey,, , 1.00), ( Rotwein Rotwein,, Mainz Mainz,, , 8.50), ( Vodka Vodka,, Kaiserslautern Kaiserslautern,, , 12.00)

36 Der Hypercube C v Dimensionsspalten Attribute, die (von links v N 0 v k gezählt) Dimension sind Produkt, Ort, Zeit, Umsatz v=3 Dimensionen Maß

37 Der Hypercube C Sicht- konfiguration Daten Metadaten

38 Operationen Menge von Inferenzregeln zur Manipulation von Hypercubes Ziel: übliche OLAP-Funktionen darstellbar Operationen: swap, restrict, transform, aggregate, copy, push, pull, project

39 Swap-Operation swap(c, i, j) vertauscht im Hypercube C die Dimensionen i und j. Entspricht der Pivot-Funktion

40 Swap-Operation dn = (Ort( Ort, Produkt, Zeit) dt = (String( String, String, Date) swap (C,, 1, 3) dn = (Zeit( Zeit, Produkt, Ort) dt = (Date( Date, String, String) swap (C,, 1, 2) dn = (Produkt( Produkt, Zeit, Ort) dt = (String( String, Date, String) (analog für e)

41 Restrict-Operation restrict(c, i, P) entfernt alle Elemente aus Hypercube C,, für die Attribut i das Prädikat P nicht erfüllt. Wird für Slicing und Dicing benötigt

42 Restrict-Operation Sei C CubeCube wie im Beispiel mit e = ( Milch Milch,, Alzey Alzey,, , 1.00), ( Rotwein Rotwein,, Mainz Mainz,, , 8.50), ( Vodka Vodka,, Kaiserslautern Kaiserslautern,, , 12.00) Restriktion auf Umsatz i=4 Mit P(u) gdw u > 5 ergibt restrict(c, i, P) e = ( Rotwein Rotwein,, Mainz Mainz,, , 8.50), ( Vodka Vodka,, Kaiserslautern Kaiserslautern,, , 12.00)

43 Transform-Operation transform(c, i, f dn, f dt, f e ) wendet die Transformationsfunktionen f dn, f dt und f e auf das Attribut i des Hypercube C an. Erster Teil eines Roll-Up-Vorgangs

44 Transform-Operation Anzugebende Funktionen: f dn f dt f e transformiert Namen des Attributs transformiert Datentyp des Attributs transformiert Werte Pro Hierarchieebene ein Satz Funktionen

45 Transform-Operation Transformationsfunktionen: Transformation mit i=2 und f * wie vor: ( Milch Milch,, Alzey Alzey,, , 1.00) ( Milch Milch,, Rheinhessen Rheinhessen,, , 1.00),

46 Aggregate-Operation Aggregiert alle Tupel mit identischen Dimensionswerten Eine Aggregatsfunktion pro Maß Zweiter Teil eines Roll-Up-Vorgangs

47 Aggregate-Operation e = ( Milch Milch,, Alzey Alzey, ,, 1.00), ( Milch Milch,, Alzey Alzey, ,, 1.00), ( Vodka Vodka,, Kaiserslautern Kaiserslautern, ,, 12.00) transform(...) e = ( Milch Milch,, Alzey Alzey, Q4,, 1.00), ( Milch Milch,, Alzey Alzey, Q4,, 1.00), ( Vodka Vodka,, Kaiserslautern Kaiserslautern, Q1,, 12.00) aggregate(c, (Σ)) v=3 e = ( Milch Milch,, Alzey Alzey, Q4, 2.00), ( Vodka Vodka,, Kaiserslautern Kaiserslautern, Q1,, 12.00)

48 Push- und Pull-Operation push(c) verwandelt Dimension v in Maß pull(c) verwandelt Maß v in Dimension Entspricht nicht den gewohnten OLAP- Operationen für Push und Pull.

49 Push- und Pull-Operation dn = (Produkt( Produkt, Zeit, Ort,, Umsatz) v = 3 push(c) dn = (Produkt( Produkt, Zeit, Ort, Umsatz) v = 2 push(c) dn = (Produkt( Produkt, Zeit, Ort, Umsatz) v = 1 pull(c) dn = (Produkt( Produkt, Zeit, Ort, Umsatz) v = 2

50 Ausdrucksmächtigkeit Pivoting swap #... # swap # C Slicing restrict # C mit P(u) Dicing restrict #... # restrict # C Push push # swap # copy # C

51 Pull pull # C Ausdrucksmächtigkeit Roll-Up aggregate(f aggr* ) # transform(f dn,f dt,f e ) # C Drill-Down korrespondierenden Roll-Up aus der Transformationskette entfernen

52 Zusammenfassung Einführung in OLAP Operationen anschaulich Formales Datenmodell mit gleicher Ausdrucksmächtigkeit

53 Intelligent Roll-Ups Ausblick Generalisieren eines Problems Untersuchen aller Roll-Up-Pfade, um Problem einzugrenzen Werkzeugunterstützung Anfragesprachen OLAP über XML

54 Logische Modelle für OLAP Burkhard Schäfer

Pivotieren. Themenblock: Anfragen auf dem Cube. Roll-up und Drill-down. Slicing und Dicing. Praktikum: Data Warehousing und Data Mining. Produkt.

Pivotieren. Themenblock: Anfragen auf dem Cube. Roll-up und Drill-down. Slicing und Dicing. Praktikum: Data Warehousing und Data Mining. Produkt. Zeit Pivotieren Themenblock: Anfragen auf dem Cube Praktikum: Data Warehousing und Data Mining Zeit Zeit 2 Roll-up und Drill-down Slicing und Dicing Drill-down Januar 2 3 33 1. Quartal 11 36 107 Februar

Mehr

Seminar C16 - Datenmodellierung für SAP BW

Seminar C16 - Datenmodellierung für SAP BW C16: Datenmodellierung für SAP BW Ein Seminar der DWH academy Seminar C16 - Datenmodellierung für SAP BW Dieses Seminar soll einen umfassenden Einblick in die Datenmodellierung beim Einsatz von SAP BW

Mehr

Seminar Business Intelligence Teil II. Data Mining & Knowledge Discovery

Seminar Business Intelligence Teil II. Data Mining & Knowledge Discovery Seminar Business Intelligence Teil II Data Mining & Knowledge Discovery Was ist Data Mining? Sabine Queckbörner Was ist Data Mining? Data Mining Was ist Data Mining? Nach welchen Mustern wird gesucht?

Mehr

Aufgabe 1: [Logische Modellierung]

Aufgabe 1: [Logische Modellierung] Aufgabe 1: [Logische Modellierung] a) Entwerfen Sie für das von Ihnen entworfene Modell aus Aufgabe 2 des 1. Übungsblattes ein Star-Schema. b) Entwerfen Sie für das vorangegangene Modell einen Teil eines

Mehr

Realisierung von OLAP Operatoren in einem visuellen Analysetool. Vortrag von Alexander Spachmann und Thomas Lindemeier

Realisierung von OLAP Operatoren in einem visuellen Analysetool. Vortrag von Alexander Spachmann und Thomas Lindemeier Realisierung von OLAP Operatoren in einem visuellen Analysetool Vortrag von Alexander Spachmann und Thomas Lindemeier Gliederung Ausgangssituation/Motivation Was ist OLAP? Anwendungen Was sind Operatoren?

Mehr

Modul Datenbanksysteme 2 Prüfung skizzenhaft SS Aug. 2007. Name: Note:

Modul Datenbanksysteme 2 Prüfung skizzenhaft SS Aug. 2007. Name: Note: 1 Modul Datenbanksysteme 2 Prüfung skizzenhaft SS Aug. 2007 Name: Note: Nr. Aufgaben Max. Punkte Erreichte Punkte 1 Grundlagen ~ 10% Vgl. Hinweis unten 2 Integrität, Procedures, Triggers, Sichten ~ 20%

Mehr

Veröffentlichen von Apps, Arbeitsblättern und Storys. Qlik Sense 1.1 Copyright 1993-2015 QlikTech International AB. Alle Rechte vorbehalten.

Veröffentlichen von Apps, Arbeitsblättern und Storys. Qlik Sense 1.1 Copyright 1993-2015 QlikTech International AB. Alle Rechte vorbehalten. Veröffentlichen von Apps, Arbeitsblättern und Storys Qlik Sense 1.1 Copyright 1993-2015 QlikTech International AB. Alle Rechte vorbehalten. Copyright 1993-2015 QlikTech International AB. Alle Rechte vorbehalten.

Mehr

Best Practice Infor PM 10 auf Infor Blending

Best Practice Infor PM 10 auf Infor Blending Best Practice Infor PM 10 auf Infor Blending, 11.11.2008 Infor Performance Management Best Practice Infor PM 10 auf Infor Blending Leistungsübersicht Infor PM 10 auf Infor Blending eine Data Warehouse

Mehr

Melde- und Veröffentlichungsplattform Portal (MVP Portal) Hochladen einer XML-Datei

Melde- und Veröffentlichungsplattform Portal (MVP Portal) Hochladen einer XML-Datei Seite 1 Melde- und Veröffentlichungsplattform Portal (MVP Portal) Hochladen einer XML-Datei Seite 2 1 Inhalt Melde- und Veröffentlichungsplattform Portal... 1 (MVP Portal)... 1 Hochladen einer XML-Datei...

Mehr

Umstellung von Inlandssammelaufträgen in SEPA-Sammelaufträge

Umstellung von Inlandssammelaufträgen in SEPA-Sammelaufträge Umstellung von Inlandssammelaufträgen in SEPA-Sammelaufträge Die neue Funktion "Auf SEPA konvertieren" wird standardmäßig im Hauptnavigationspunkt [Banking] unter dem Navigationspunkt [Sammler-Vorlagen]

Mehr

Datenbanksysteme 2 Frühjahr-/Sommersemester 2014 28. Mai 2014

Datenbanksysteme 2 Frühjahr-/Sommersemester 2014 28. Mai 2014 Lehrstuhl für Praktische Informatik III Prof. Dr. Guido Moerkotte Email: moer@db.informatik.uni-mannheim.de Marius Eich Email: marius.eich@uni-mannheim.de Datenbanksysteme 2 8. Übungsblatt Frühjahr-/Sommersemester

Mehr

Seminar Informationsintegration und Informationsqualität. Dragan Sunjka. 30. Juni 2006

Seminar Informationsintegration und Informationsqualität. Dragan Sunjka. 30. Juni 2006 Seminar Informationsintegration und Informationsqualität TU Kaiserslautern 30. Juni 2006 Gliederung Autonomie Verteilung führt zu Autonomie... Intra-Organisation: historisch Inter-Organisation: Internet

Mehr

Veröffentlichen von Apps, Arbeitsblättern und Storys. Qlik Sense 2.0.6 Copyright 1993-2015 QlikTech International AB. Alle Rechte vorbehalten.

Veröffentlichen von Apps, Arbeitsblättern und Storys. Qlik Sense 2.0.6 Copyright 1993-2015 QlikTech International AB. Alle Rechte vorbehalten. Veröffentlichen von Apps, Arbeitsblättern und Storys Qlik Sense 2.0.6 Copyright 1993-2015 QlikTech International AB. Alle Rechte vorbehalten. Copyright 1993-2015 QlikTech International AB. Alle Rechte

Mehr

Christian Kurze BI-Praktikum IBM WS 2008/09

Christian Kurze BI-Praktikum IBM WS 2008/09 Einführung in die multidimensionale Datenmodellierung e mit ADAPT BI-Praktikum IBM WS 2008/09 1 Gliederung Einführung multidimensionale Datenmodellierung 1. Multidimensionales Modell BI-Praktikum IBM WS

Mehr

Alle Felder, die nicht "aufgeklappt" sind, können allenfalls, müssen aber nicht erfasst werden. Bei Fragen: geocat@swisstopo.ch

Alle Felder, die nicht aufgeklappt sind, können allenfalls, müssen aber nicht erfasst werden. Bei Fragen: geocat@swisstopo.ch Metadaten Erfassung für die BGDI Verweise FAQ geocat.ch Dokumentation geocat.ch geocat.ch Login Öffnen Sie die Seite http://www.geocat.ch und loggen Sie sich mit Ihrem Benutzernamen/Kennwort ein Gehen

Mehr

Verwandt, logisch kohärent, zweckspezifisch, an reale Welt orientiert. Entität kann in einer oder mehreren Unterklassen sein

Verwandt, logisch kohärent, zweckspezifisch, an reale Welt orientiert. Entität kann in einer oder mehreren Unterklassen sein 1 Definitionen 1.1 Datenbank Verwandt, logisch kohärent, zweckspezifisch, an reale Welt orientiert Integriert, selbstbeschreibend, verwandt 1.2 Intension/Extension Intension: Menge der Attribute Extension:

Mehr

Logische Datenmodellierung zur Abbildung mehrdimensionaler Datenstrukturen im SAP Business Information Warehouse

Logische Datenmodellierung zur Abbildung mehrdimensionaler Datenstrukturen im SAP Business Information Warehouse Logische Datenmodellierung zur Abbildung mehrdimensionaler Datenstrukturen im SAP Business Information Warehouse Vortrag auf der BTW 2003, Leipzig 26.-28.02.2003 Dr. Michael Hahne cundus AG Prokurist,

Mehr

Seminar C02 - Praxisvergleich OLAP Tools

Seminar C02 - Praxisvergleich OLAP Tools C02: Praxisvergleich OLAP Tools Ein Seminar der DWH academy Seminar C02 - Praxisvergleich OLAP Tools Das Seminar "Praxisvergleich OLAP-Tools" bietet den Teilnehmern eine neutrale Einführung in die Technologien

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

Hinweise zur Kalibrierung von Kameras mit einer AICON Kalibriertafel

Hinweise zur Kalibrierung von Kameras mit einer AICON Kalibriertafel Hinweise zur Kalibrierung von Kameras mit einer AICON Kalibriertafel AICON 3D Systems GmbH Celler Straße 32 D-38114 Braunschweig Telefon: +49 (0) 5 31 58 000 58 Fax: +49 (0) 5 31 58 000 60 Email: info@aicon.de

Mehr

Datenbanken Microsoft Access 2010

Datenbanken Microsoft Access 2010 Datenbanken Microsoft Access 2010 Abfragen Mithilfe von Abfragen kann ich bestimmte Informationen aus einer/mehrerer Tabellen auswählen und nur diese anzeigen lassen die Daten einer/mehrerer Tabellen sortieren

Mehr

6. Benutzerdefinierte Zahlenformate

6. Benutzerdefinierte Zahlenformate 6. Benutzerdefinierte Zahlenformate Übungsbeispiel Neben den vordefinierten Zahlenformaten stehen Ihnen auch benutzerdefinierte Zahlenformate zur Verfügung. Diese sind wesentlich flexibler und leistungsfähiger,

Mehr

Plotten von Linien ( nach Jack Bresenham, 1962 )

Plotten von Linien ( nach Jack Bresenham, 1962 ) Plotten von Linien ( nach Jack Bresenham, 1962 ) Ac Eine auf dem Bildschirm darzustellende Linie sieht treppenförmig aus, weil der Computer Linien aus einzelnen (meist quadratischen) Bildpunkten, Pixels

Mehr

Presse-Information 04.01.2013

Presse-Information 04.01.2013 04.01.2013 1 Studie des Instituts für Demoskopie Allensbach zur wirtschaftlichen Situation von Unternehmen im Geschäftsgebiet der Volksbank Herrenberg Rottenburg Optimistische Unternehmen in Herrenberg

Mehr

Erstellen einer Abwesenheitsnotiz

Erstellen einer Abwesenheitsnotiz Erstellen einer Abwesenheitsnotiz In Tobit David FX 12 Inhalt I. Vor dem Urlaub... 2 1. Erstellen der Antwortnachricht als Textbaustein... 2 2. Speichern des Textbausteins... 3 3. Einrichten der automatischen

Mehr

Artenkataster. Hinweise zur Datenbereitstellung. Freie und Hansestadt Hamburg. IT Solutions GmbH. V e r s i o n 1. 0 0.

Artenkataster. Hinweise zur Datenbereitstellung. Freie und Hansestadt Hamburg. IT Solutions GmbH. V e r s i o n 1. 0 0. V e r s i o n 1. 0 0 Stand Juni 2011 Freie und Hansestadt Hamburg Behörde für Stadtentwicklung und Umwelt IT Solutions GmbH Artenkataster Auftraggeber Freie und Hansestadt Hamburg Behörde für Stadtentwicklung

Mehr

Aufgabensammlung Bruchrechnen

Aufgabensammlung Bruchrechnen Aufgabensammlung Bruchrechnen Inhaltsverzeichnis Bruchrechnung. Kürzen und Erweitern.................................. 4. Addition von Brüchen................................... Multiplikation von Brüchen...............................

Mehr

Einführung in das Arbeiten mit MS Excel. 1. Bearbeitungs

Einführung in das Arbeiten mit MS Excel. 1. Bearbeitungs Einführung in das Arbeiten mit MS Excel 1. Bildschirmaufbau Die Tabellenkalkulation Excel basiert auf einem Rechenblatt, das aus Spalten und Zeilen besteht. Das Rechenblatt setzt sich somit aus einzelnen

Mehr

Der SAP BW-BPS Web Interface Builder

Der SAP BW-BPS Web Interface Builder Der SAP BW-BPS Web Interface Builder Projekt: elearning SAP BPS Auftraggeber: Prof. Dr. Jörg Courant Gruppe 3: Bearbeiter: Diana Krebs Stefan Henneicke Uwe Jänsch Andy Renner Daniel Fraede Uwe Jänsch 1

Mehr

Mobiles SAP für Entscheider. Permanente Verfügbarkeit der aktuellen Unternehmenskennzahlen durch den mobilen Zugriff auf SAP ERP.

Mobiles SAP für Entscheider. Permanente Verfügbarkeit der aktuellen Unternehmenskennzahlen durch den mobilen Zugriff auf SAP ERP. Beschreibung Betriebliche Kennzahlen sind für die Unternehmensführung von zentraler Bedeutung. Die Geschäftsführer oder Manager von erfolgreichen Unternehmen müssen sich deshalb ständig auf dem Laufenden

Mehr

Systemvoraussetzung < zurück weiter >

Systemvoraussetzung < zurück weiter > Seite 1 von 6 Systemvoraussetzung < zurück weiter > Bitte überprüfen Sie VOR der Installation von "Traffic Signs", ob ihr System folgende Vorraussetzungen erfüllt: Ist "ArcGIS Desktop" in der Version 9.0

Mehr

Data Cube. Aggregation in SQL. Beispiel: Autoverkäufe. On-line Analytical Processing (OLAP) 1. Einführung. 2. Aggregation in SQL, GROUP BY

Data Cube. Aggregation in SQL. Beispiel: Autoverkäufe. On-line Analytical Processing (OLAP) 1. Einführung. 2. Aggregation in SQL, GROUP BY Data Cube On-line Analytical Processing (OLAP). Einführung Ziel: Auffinden interessanter Muster in großen Datenmengen 2. Aggregation in SQL, GROUP BY 3. Probleme mit GROUP BY 4. Der Cube-Operator! Formulierung

Mehr

Einleitung Projektion Selektion Join Mengenop. Vollst.keit. Einleitung Projektion. Selektion Join. Vollst.keit. Einleitung Projektion Selektion Join

Einleitung Projektion Selektion Join Mengenop. Vollst.keit. Einleitung Projektion. Selektion Join. Vollst.keit. Einleitung Projektion Selektion Join Parsen der Anfrage (SQL) Transformation in eine Standardform (Relationenalgebra) Logische Optimierung Transformation in alternative Zugriffspläne, Physische Optimierung Ausführung des gewählten Zugriffsplans

Mehr

50. Mathematik-Olympiade 2. Stufe (Regionalrunde) Klasse 11 13. 501322 Lösung 10 Punkte

50. Mathematik-Olympiade 2. Stufe (Regionalrunde) Klasse 11 13. 501322 Lösung 10 Punkte 50. Mathematik-Olympiade. Stufe (Regionalrunde) Klasse 3 Lösungen c 00 Aufgabenausschuss des Mathematik-Olympiaden e.v. www.mathematik-olympiaden.de. Alle Rechte vorbehalten. 503 Lösung 0 Punkte Es seien

Mehr

Statistikreport für Sozialabteilungen von Zürcher Gemeinden Atelierbeitrag Statistiktage 2013

Statistikreport für Sozialabteilungen von Zürcher Gemeinden Atelierbeitrag Statistiktage 2013 Kanton Zürich Direktion der Justiz und des Inneren Statistisches Amt Statistikreport für Sozialabteilungen von Zürcher Gemeinden Atelierbeitrag Statistiktage 2013 18. Oktober 2013 Matthias Mazenauer, Verena

Mehr

Handbuch ECDL 2003 Professional Modul 2: Tabellenkalkulation Arbeiten mit Pivot-Tabellen

Handbuch ECDL 2003 Professional Modul 2: Tabellenkalkulation Arbeiten mit Pivot-Tabellen Handbuch ECDL 2003 Professional Modul 2: Tabellenkalkulation Arbeiten mit Pivot-Tabellen Dateiname: ecdl_p2_04_01_documentation.doc Speicherdatum: 08.12.2004 ECDL 2003 Professional Modul 2 Tabellenkalkulation

Mehr

On the Consistency of Spatial Semantic Integrity Constraints. Konsistenzprüfung von räumlichen semantischen Integritätsregeln.

On the Consistency of Spatial Semantic Integrity Constraints. Konsistenzprüfung von räumlichen semantischen Integritätsregeln. On the Consistency of Spatial Semantic Integrity Constraints Konsistenzprüfung von räumlichen semantischen Problemstellung Geographische Daten werden immer häufiger dezentral gehalten und mithilfe vernetzter

Mehr

B 2. " Zeigen Sie, dass die Wahrscheinlichkeit, dass eine Leiterplatte akzeptiert wird, 0,93 beträgt. (genauerer Wert: 0,933).!:!!

B 2.  Zeigen Sie, dass die Wahrscheinlichkeit, dass eine Leiterplatte akzeptiert wird, 0,93 beträgt. (genauerer Wert: 0,933).!:!! Das folgende System besteht aus 4 Schraubenfedern. Die Federn A ; B funktionieren unabhängig von einander. Die Ausfallzeit T (in Monaten) der Federn sei eine weibullverteilte Zufallsvariable mit den folgenden

Mehr

Diagramm aus mehreren Tabellenblättern

Diagramm aus mehreren Tabellenblättern Diagramm aus mehreren Tabellenblättern Es passiert immer wieder, dass du ein Diagramm brauchst um Daten aus mehreren Tabellen darzustellen. Nehmen wir an, du hast eine Excel-Datei erstellt und du möchtest

Mehr

User Manual Data 24. Login und Layout

User Manual Data 24. Login und Layout User Manual Data 24 Login und Layout Auf der Loginseite www.kern.data24.ch geben Sie Ihren Benutzernamen sowie Ihr Kennwort in die beiden Felder ein. Mit Klick auf den Button «Anmeldung» werden Ihre Daten

Mehr

7.3 Einrichtung 13. Monatslohn. Auszahlung Ende Jahr / Ende der Beschäftigung

7.3 Einrichtung 13. Monatslohn. Auszahlung Ende Jahr / Ende der Beschäftigung 7.3 Einrichtung 13. Monatslohn Die Lohnart "13. Monatslohn" ist zwar immer in den Lohnblättern aufgeführt, wird jedoch meist entweder nur am Ende des Jahres (Ende der Beschäftigung) oder in zwei Teilen

Mehr

Funktionale Programmierung mit Haskell

Funktionale Programmierung mit Haskell Funktionale Programmierung mit Haskell Dr. Michael Savorić Hohenstaufen-Gymnasium (HSG) Kaiserslautern Version 20120622 Überblick Wichtige Eigenschaften Einführungsbeispiele Listenerzeugung und Beispiel

Mehr

Bruchrechnung Wir teilen gerecht auf

Bruchrechnung Wir teilen gerecht auf Bruchrechnung Wir teilen gerecht auf Minipizzen auf Personen. Bruchrechnung Wir teilen gerecht auf Minipizzen auf Personen. : (+) : + Wir teilen einen Teil Eine halbe Minipizza auf Personen. :? Wir teilen

Mehr

Kontakt neu erstellen (Privatkontakt) :

Kontakt neu erstellen (Privatkontakt) : Kontakte managen und MS Outlook Anbindung Seite 1 Es gibt zwei (bzw. drei) Schlüsselfelder, die eine Neuanlage/Änderung eines Kontakts verhindern können (Doublettenschutz). Die Kontaktnummer, der Kontaktindex

Mehr

Wie kann der Online-Service Codata Explorer für die Durchführung Ihres Kommerzialisierungsplans nützlich sein?

Wie kann der Online-Service Codata Explorer für die Durchführung Ihres Kommerzialisierungsplans nützlich sein? Ein konkretes Beispiel... Sie sind Beauftragter für kommerzielle Projektvorstudien. Ihre Aufgabe ist die Koordinierung eines Projektes hinsichtlich eines Einkaufszentrums, das in der Stadt Valence entstehen

Mehr

Computer Schulung, Shop, Support, Service und Büro Center

Computer Schulung, Shop, Support, Service und Büro Center europa3000 Akonto-Rechnungen Grundeinstellungen Cube Rev. 16/18 In der Fakturierung, Menupunkt (MP) 6.3.2 werden die Grundeinstellungen zur Erfassung von Aktonto-Rechnungen definiert. Dafür ist das Belegkennzeichen

Mehr

Softwareentwicklungspraktikum Sommersemester 2007. Grobentwurf

Softwareentwicklungspraktikum Sommersemester 2007. Grobentwurf Softwareentwicklungspraktikum Sommersemester 2007 Grobentwurf Auftraggeber Technische Universität Braunschweig

Mehr

Würfelt man dabei je genau 10 - mal eine 1, 2, 3, 4, 5 und 6, so beträgt die Anzahl. der verschiedenen Reihenfolgen, in denen man dies tun kann, 60!.

Würfelt man dabei je genau 10 - mal eine 1, 2, 3, 4, 5 und 6, so beträgt die Anzahl. der verschiedenen Reihenfolgen, in denen man dies tun kann, 60!. 040304 Übung 9a Analysis, Abschnitt 4, Folie 8 Die Wahrscheinlichkeit, dass bei n - maliger Durchführung eines Zufallexperiments ein Ereignis A ( mit Wahrscheinlichkeit p p ( A ) ) für eine beliebige Anzahl

Mehr

Diana Lange. GENERATIVE GESTALTUNG Arten des Zufalls

Diana Lange. GENERATIVE GESTALTUNG Arten des Zufalls Diana Lange GENERATIVE GESTALTUNG Arten des Zufalls RANDOM int index = 0; while (index < 200) { float x = random(0, width); float y = random(0, height); float d = random(40, 100); ellipse(x, y, d, d);

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

PVS Grobkonzept: Strukturelle und funktionale Erweiterungen bei der Verwaltung der Arbeitszeit und der organisatorischen Zuordnung

PVS Grobkonzept: Strukturelle und funktionale Erweiterungen bei der Verwaltung der Arbeitszeit und der organisatorischen Zuordnung PVS Grobkonzept: Strukturelle und funktionale Erweiterungen bei der Verwaltung der Arbeitszeit und der organisatorischen Zuordnung Bearbeiter: Klopfer, Klopfer Software GmbH Version: 31.10.2010 Abkürzungen

Mehr

Bilder bearbeiten. 1 Einleitung. Lernziele. Bilder positionieren und anpassen. Bilder bearbeiten Lerndauer. 4 Minuten.

Bilder bearbeiten. 1 Einleitung. Lernziele. Bilder positionieren und anpassen. Bilder bearbeiten Lerndauer. 4 Minuten. 1 Einleitung Lernziele Bilder positionieren und anpassen Bilder bearbeiten Lerndauer 4 Minuten Seite 1 von 12 2 Bild einfügen und anpassen» In dieser Abhandlung über Bienen fehlt noch ein Bild. Der Cursor

Mehr

D a s P r i n z i p V o r s p r u n g. Anleitung. E-Mail- & SMS-Versand mit SSL (ab CHARLY 8.11 Windows)

D a s P r i n z i p V o r s p r u n g. Anleitung. E-Mail- & SMS-Versand mit SSL (ab CHARLY 8.11 Windows) D a s P r i n z i p V o r s p r u n g Anleitung E-Mail- & SMS-Versand mit SSL (ab CHARLY 8.11 Windows) 2 Inhalt Inhalt 1. E-Mail-Einrichtung 3 1.1 E-Mail-Einrichtung in Windows 3 2. SMS-Einrichtung 5 2.1

Mehr

Datenbankmodelle 1. Das Entity-Relationship-Modell

Datenbankmodelle 1. Das Entity-Relationship-Modell Datenbankmodelle 1 Das Entity-Relationship-Modell Datenbankmodelle ER-Modell hierarchisches Modell Netzwerkmodell relationales Modell objektorientierte Modelle ER Modell - 2 Was kann modelliert werden?

Mehr

App-Entwicklung für Android

App-Entwicklung für Android App-Entwicklung für Android XML / Layouts Hochschule Darmstadt WS15/16 1 Inhalt XML Layouts Layouttypen Dimensions View Element Designs Farben Strings 2 XML XML ist eine Meta-Sprache zur Festlegung der

Mehr

Business Intelligence Praktikum 1

Business Intelligence Praktikum 1 Hochschule Darmstadt Business Intelligence WS 2013-14 Fachbereich Informatik Praktikumsversuch 1 Prof. Dr. C. Wentzel Dipl. Inf. Dipl. Math. Y. Orkunoglu Datum: 14.10.2013 Business Intelligence Praktikum

Mehr

Rundung und Casting von Zahlen

Rundung und Casting von Zahlen W E R K S T A T T Rundung und Casting von Zahlen Intrexx 7.0 1. Einleitung In diesem Werkstattbeitrag erfahren Sie, wie Zahlenwerte speziell in Velocity, aber auch in Groovy, gerundet werden können. Für

Mehr

Melanie Kaspar, Prof. Dr. B. Grabowski 1

Melanie Kaspar, Prof. Dr. B. Grabowski 1 7. Hypothesentests Ausgangssituation: Man muss sich zwischen 2 Möglichkeiten (=Hypothesen) entscheiden. Diese Entscheidung soll mit Hilfe von Beobachtungen ( Stichprobe ) getroffen werden. Die Hypothesen

Mehr

ODM. ww w. syn t egris.de

ODM. ww w. syn t egris.de ODM ww w. syn t egris.de ODM - Oracle Data Modeler AGENDA Allgemeine Informationen Versionierung Repository anlegen Geschäftliche Informationen erfassen Workflows erstellen Versionierung Modelle abgleichen

Mehr

2.5. VERBINDUNGSNETZWERKE GESTALTUNGSKRITERIEN DER NETZWERKE TOPOLOGIE ALS GRAPH. Vorlesung 5 TOPOLOGIE: DEFINITIONEN : Sei G = (V, E) ein Graph mit:

2.5. VERBINDUNGSNETZWERKE GESTALTUNGSKRITERIEN DER NETZWERKE TOPOLOGIE ALS GRAPH. Vorlesung 5 TOPOLOGIE: DEFINITIONEN : Sei G = (V, E) ein Graph mit: Vorlesung 5.5. VERBINDUNGSNETZWERKE Kommunikation zwischen den einzelnen Komponenten eines arallelrechners wird i.d.r. über ein Netzwerk organisiert. Dabei unterscheidet man zwei Klassen der Rechner: TOOLOGIE:

Mehr

Folgende Voraussetzungen für die Konfiguration müssen erfüllt sein: - Ein Bootimage ab Version 7.4.4. - Optional einen DHCP Server.

Folgende Voraussetzungen für die Konfiguration müssen erfüllt sein: - Ein Bootimage ab Version 7.4.4. - Optional einen DHCP Server. 1. Dynamic Host Configuration Protocol 1.1 Einleitung Im Folgenden wird die Konfiguration von DHCP beschrieben. Sie setzen den Bintec Router entweder als DHCP Server, DHCP Client oder als DHCP Relay Agent

Mehr

Wasserfall-Ansätze zur Bildsegmentierung

Wasserfall-Ansätze zur Bildsegmentierung Wasserfall-Ansätze zur Bildsegmentierung von Philipp Jester Seminar: Bildsegmentierung und Computer Vision 16.01.2006 Überblick 1. Problemstellung 2. Wiederholung: Wasserscheiden-Ansätze 3. Der Wasserfall-Ansatz

Mehr

Text-Bild-Link-Editor

Text-Bild-Link-Editor Reihe TextGrid-Tutorials Text-Bild-Link-Editor Arbeiten mit Verknüpfungen Mit dem Text-Bild-Link-Editor können Textsegmente mit Bildausschnitten verknüpft werden. Eine typische Anwendung ist die Verknüpfung

Mehr

Übungen zur Vorlesung. Mobile und Verteilte Datenbanken. WS 2008/2009 Blatt 6. Lösung

Übungen zur Vorlesung. Mobile und Verteilte Datenbanken. WS 2008/2009 Blatt 6. Lösung Dr. rer. nat. Sven Groppe Übungen zur Vorlesung Mobile und Verteilte Datenbanken WS 2008/2009 Blatt 6 Lösung Aufgabe 1: Abgeleitete horizontale Fragmentierung Gegeben seien folgende Relationen: ABT (ANR,

Mehr

Aktionsplan zur Zielvereinbarung Behinderte Menschen und Polizei Vertrauen, Transparenz und Sicherheit

Aktionsplan zur Zielvereinbarung Behinderte Menschen und Polizei Vertrauen, Transparenz und Sicherheit Landeszentrale für Gesundheitsförderung in Rheinland-Pfalz e.v. Aktionsplan zur Zielvereinbarung Behinderte Menschen und Polizei Vertrauen, Transparenz und Sicherheit - 2 - Aktionsplan zur Zielvereinbarung

Mehr

Erstellen und Bearbeiten von Inhalten (Assets)

Erstellen und Bearbeiten von Inhalten (Assets) Wichtig! Beachten Sie die Designrichtlinien im Kapitel Darstellung und Vorgaben zur Erstellung der Inhalte Ein Linkset erstellen Sie, wenn Sie mehrere Links gruppiert ausgeben möchten. Sie sollten diesem

Mehr

Kapitel 4 Tabellen Seite 1. Nun wirst du eine Tabelle erstellen und ein wenig über deren Aufbau lernen.

Kapitel 4 Tabellen Seite 1. Nun wirst du eine Tabelle erstellen und ein wenig über deren Aufbau lernen. Kapitel 4 Tabellen Seite 1 4 Tabellen Nun wirst du eine Tabelle erstellen und ein wenig über deren Aufbau lernen. Abbildung 4.1: Link auf eine Seite mit Tabelle Wie Abbildung 4.1 zeigt, soll der Benutzer

Mehr

Fortgeschrittene OLAP Analysemodelle

Fortgeschrittene OLAP Analysemodelle Fortgeschrittene OLAP Analysemodelle Jens Kübler Imperfektion und erweiterte Konzepte im Data Warehousing 2 Grundlagen - Datenanalyse Systemmodell Datenmodell Eingaben System Schätzer Datentypen Datenoperationen

Mehr

Ihr persönlicher Leitfaden für die hotel.de

Ihr persönlicher Leitfaden für die hotel.de Ihr persönlicher Leitfaden für die hotel.de Travel Arranger Funktion Leitfaden für Travel Arranger Ihre Firmenkundenanwendung von hotel.de ist sowohl für Selbstbucher, als auch für vielbuchende Reiseassistenten,

Mehr

teamsync Kurzanleitung

teamsync Kurzanleitung 1 teamsync Kurzanleitung Version 4.0-19. November 2012 2 1 Einleitung Mit teamsync können Sie die Produkte teamspace und projectfacts mit Microsoft Outlook synchronisieren.laden Sie sich teamsync hier

Mehr

Fachbereich Informatik Praktikumsversuch 4. Prof. Dr. S. Karczewski Dipl. Inf. Dipl. Math. Y. Orkunoglu Datum: 13.05.2013.

Fachbereich Informatik Praktikumsversuch 4. Prof. Dr. S. Karczewski Dipl. Inf. Dipl. Math. Y. Orkunoglu Datum: 13.05.2013. Hochschule Darmstadt Data Warehouse Fachbereich Informatik Praktikumsversuch 4 Prof. Dr. S. Karczewski Dipl. Inf. Dipl. Math. Y. Orkunoglu Datum: 13.05.2013 Data Warehouse Aufgabenstellung Aufgabe1: OLAP-Modellerstellung

Mehr

PDF-Dateien erstellen mit edocprinter PDF Pro

PDF-Dateien erstellen mit edocprinter PDF Pro AT.014, Version 1.4 02.04.2013 Kurzanleitung PDF-Dateien erstellen mit edocprinter PDF Pro Zur einfachen Erstellung von PDF-Dateien steht den Mitarbeitenden der kantonalen Verwaltung das Programm edocprinter

Mehr

Web Mining und Farming

Web Mining und Farming Web Mining und Farming Shenwei Song Gliederung Übersicht über Web Mining und Farming Web Mining Klassifikation des Web Mining Wissensbasierte Wrapper-Induktion Web Farming Übersicht über Web-Farming-Systeme

Mehr

Einführung in die Fuzzy Logic

Einführung in die Fuzzy Logic Einführung in die Fuzzy Logic Entwickelt von L. Zadeh in den 60er Jahren Benutzt unscharfe (fuzzy) Begriffe und linguistische Variablen Im Gegensatz zur Booleschen Logik {0,} wird das ganze Intervall [0,]

Mehr

Integration verteilter Datenquellen in GIS-Datenbanken

Integration verteilter Datenquellen in GIS-Datenbanken Integration verteilter Datenquellen in GIS-Datenbanken Seminar Verteilung und Integration von Verkehrsdaten Am IPD Lehrstuhl für Systeme der Informationsverwaltung Sommersemester 2004 Christian Hennings

Mehr

Anwendertreffen 20./21. Juni

Anwendertreffen 20./21. Juni Anwendertreffen Verbindungsmittelachsen VBA Allgemein Die Verbindungsmittelachsen werden nun langsam erwachsen. Nach zwei Jahren Einführungszeit haben wir bereits viele Rückmeldungen mit Ergänzungswünschen

Mehr

1. Schritt: Export Datei im Fidelio erstellen

1. Schritt: Export Datei im Fidelio erstellen FIDELIO FRONT OFFICE MAILING MIT MAIL MERGE 1. Schritt: Export Datei im Fidelio erstellen Mail Merge erstellen Unter OPTIONEN ->BERICHTE unter WERBUNG auf VORBEREITUNG MAIL anwählen MAIL MERGE Maske öffnet

Mehr

Einrichtung einer eduroam Verbindung unter dem Betriebssystem Android

Einrichtung einer eduroam Verbindung unter dem Betriebssystem Android Einrichtung einer eduroam Verbindung unter dem Betriebssystem Android Im Folgenden wird die Einrichtung einer eduroam-verbindung unter dem Betriebssystem Android beschrieben. Die Android-Plattform existiert

Mehr

MS Excel 2010 Kompakt

MS Excel 2010 Kompakt MS Excel 00 Kompakt FILTERN Aus einem großen Datenbestand sollen nur jene Datensätze (Zeilen) angezeigt werden, die einem bestimmten Eintrag eines Feldes (Spalte) entsprechen. Excel unterstützt Filterungen

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

Ich möchte meine Beitragsnachweise nach dem vereinfachten Schätzverfahren erstellen.

Ich möchte meine Beitragsnachweise nach dem vereinfachten Schätzverfahren erstellen. Das vereinfachte Schätzverfahren Ich möchte meine Beitragsnachweise nach dem vereinfachten Schätzverfahren erstellen. Wie muss ich vorgehen? 1 Einstieg Wenn Sie in den Firmenstammdaten auf der Seite Sozialversicherung

Mehr

Naturgewalten & Risikoempfinden

Naturgewalten & Risikoempfinden Naturgewalten & Risikoempfinden Eine aktuelle Einschätzung durch die TIROLER Bevölkerung Online-Umfrage Juni 2015 Eckdaten zur Untersuchung - Online-Umfrage von 11.-17. Juni 2015 - Themen... - Einschätzung

Mehr

Gussnummern-Lesesystem

Gussnummern-Lesesystem Gussnummern-Lesesystem Die Einzigartigkeit des visolution-systems liegt in der Verwendung von 3D- Bildverarbeitung. Bei dem Erstellen von Nummern auf Gussteilen kann die Qualität der Gussnummern sowohl

Mehr

Kleine Einführung in die lineare Regression mit Excel

Kleine Einführung in die lineare Regression mit Excel Kleine Einführung in die lineare Regression mit Excel Grundoperationen mit Excel Werte mit Formeln berechnen Bsp.: Mittelwert und Standardabweichung Das $-Zeichen Beispielauswertung eines Versuches Daten

Mehr

Hyperlink-Erstellung in InDesign für

Hyperlink-Erstellung in InDesign für Hyperlink-Erstellung in InDesign für Übersicht Sie können in InDesign Hyperlinks erstellen, sodass nach einem Export in eine Adobe PDF- oder SWF-Datei die Benutzer über einen Klick auf den Link zu anderen

Mehr

Standard XPersonenstand - Version 1.4.3 - Verbindliche Handlungsanweisungen

Standard XPersonenstand - Version 1.4.3 - Verbindliche Handlungsanweisungen Standard XPersonenstand - Version 1.4.3 - Verbindliche Handlungsanweisungen Stand: 19. September 2013 1 Mit diesem Dokument werden verbindliche Handlungsanweisungen für die Implementierung des Standards

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

TIF2ELO Maskeneditor Handbuch

TIF2ELO Maskeneditor Handbuch TIF2ELO Maskeneditor Handbuch Bitte starten Sie erst Ihren ELOprofessional Client. Wie sie dort eine entsprechende Ablagemaske definieren, entnehmen Sie bitte dem dazugehörigen Handbuch. Legen Sie nun

Mehr

Installation instructions, accessories. Tablet-PC, Halterung. Volvo Car Corporation Gothenburg, Sweden. Seite 1 / 29

Installation instructions, accessories. Tablet-PC, Halterung. Volvo Car Corporation Gothenburg, Sweden. Seite 1 / 29 Installation instructions, accessories Anweisung Nr. 31470846 Version 1.4 Art.- Nr. 31470777 Tablet-PC, Halterung Volvo Car Corporation Tablet-PC, Halterung- 31470846 - V1.4 Seite 1 / 29 Ausrüstung A0000162

Mehr

Starten sie WordPad über das Startmenü von Windows. WordPad finden Sie im Ordner Zubehör.

Starten sie WordPad über das Startmenü von Windows. WordPad finden Sie im Ordner Zubehör. Windows - Das Textprogramm WordPad WordPad ist ein Textverarbeitungsprogramm, mit dem Sie Dokumente erstellen und bearbeiten können. Im Gegensatz zum Editor können Dokumente in WordPad komplexe Formatierungen

Mehr

1 Mathematische Grundlagen

1 Mathematische Grundlagen Mathematische Grundlagen - 1-1 Mathematische Grundlagen Der Begriff der Menge ist einer der grundlegenden Begriffe in der Mathematik. Mengen dienen dazu, Dinge oder Objekte zu einer Einheit zusammenzufassen.

Mehr

Erstellen von Postern mit PowerPoint 03.12.2015

Erstellen von Postern mit PowerPoint 03.12.2015 03.12.2015 Es ist sicherlich hilfreich, das Grundkonzept sowohl der Inhalte, als auch des Layouts vorher auf Papier zu skizzieren. Die Herangehensweise bei der Erstellung eines Posters gleicht der Erstellung

Mehr

Anfragesprachen für On-Line Analytical Processing (OLAP)

Anfragesprachen für On-Line Analytical Processing (OLAP) Anfragesprachen für On-Line Analytical Processing (OLAP) Seminar Business Intelligence Teil I: OLAP & Data Warehousing René Rondot rondot@informatik.uni-kl.de Universität Kaiserslautern Anfragesprachen

Mehr

Thomas Ganslandt Sebastian Mate Lars Reimann Ulrich Sax

Thomas Ganslandt Sebastian Mate Lars Reimann Ulrich Sax 2. deutscher I2B2-Workshop Berlin, 12. Februar 2010 I2B2 für Einsteiger Thomas Ganslandt Sebastian Mate Lars Reimann Ulrich Sax Erlangen, Göttingen Agenda (1/2) 08:30 08:45 Begrüßung (Sax) Kurzüberblick

Mehr

Vorbemerkung. [disclaimer]

Vorbemerkung. [disclaimer] Vorbemerkung Dies ist ein abgegebener Übungszettel aus dem Modul physik2. Dieser Übungszettel wurde nicht korrigiert. Es handelt sich lediglich um meine Abgabe und keine Musterlösung. Alle Übungszettel

Mehr

Schlüssel bei temporalen Daten im relationalen Modell

Schlüssel bei temporalen Daten im relationalen Modell Schlüssel bei temporalen Daten im relationalen Modell Gesine Mühle > Präsentation > Bilder zum Inhalt zurück weiter 322 Schlüssel im relationalen Modell Schlüssel bei temporalen Daten im relationalen Modell

Mehr

Dateninteroperabilität für INSPIRE in der Praxis Datenintegration und -harmonisierung

Dateninteroperabilität für INSPIRE in der Praxis Datenintegration und -harmonisierung Dateninteroperabilität für INSPIRE in der Praxis Datenintegration und -harmonisierung Simon Templer Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD Fraunhoferstraße 5 64283 Darmstadt Tel +49 6151

Mehr

Professur für Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Verkehrsbetriebslehre und Logistik. GIS Tutorium

Professur für Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Verkehrsbetriebslehre und Logistik. GIS Tutorium Professur für Betriebswirtschaftslehre,, M.A. GIS Grundlagen Geographisches Informationssystem (hier: MapInfo Professional 7.5) Digitale Erfassung, Speicherung, Organisation, Modellierung und Analyse von

Mehr

Übung Theoretische Grundlagen Nachtrag zur Vorlesung Dirk Achenbach 21.11.2013

Übung Theoretische Grundlagen Nachtrag zur Vorlesung Dirk Achenbach 21.11.2013 Übung Theoretische Grundlagen Nachtrag zur Vorlesung Dirk Achenbach 21.11.2013 INSTITUT FÜR KRYPTOGRAPHIE UND SICHERHEIT KIT University of the State of Baden-Wuerttemberg and National Laboratory of the

Mehr

Version 1.0.00. White Paper ZS-TimeCalculation und die Zusammenarbeit mit dem iphone, ipad bzw. ipod Touch

Version 1.0.00. White Paper ZS-TimeCalculation und die Zusammenarbeit mit dem iphone, ipad bzw. ipod Touch White Paper ZS-TimeCalculation und die Zusammenarbeit mit dem iphone, ipad bzw. ipod Touch Seite 1/8 Z-Systems 2004-2011 Einführung Das iphone bzw. der ipod Touch wird von ZS-TimeCalculation mit Hilfe

Mehr