xiii Inhaltsverzeichnis Teil I Architektur 1 1 Abgrenzung und Einordnung 5

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Michael Biermann
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1 xiii Teil I Architektur 1 1 Abgrenzung und Einordnung Begriffliche Einordnung Definitionen Abgrenzung von transaktionalen Systemen Historie des Themenbereichs Einordnung und Abgrenzung von Business Intelligence Verwendung von Data-Warehouse-Systemen Anwendungsfälle Wissenschaftliche Anwendungsbereiche Technische Anwendungsbereiche Betriebswirtschaftliche Anwendungsbereiche Überblick über das Buch Star*Kauf Kapitelübersicht Referenzarchitektur Aspekte einer Referenzarchitektur Referenzmodell für die Architektur von Data-Warehouse-Systemen Beschreibung der Referenzarchitektur Data-Warehouse-Manager Datenquelle Bestimmung der Datenquellen Datenqualität Klassifikation der Quelldaten

2 xiv 2.4 Monitor Arbeitsbereich Extraktionskomponente Transformationskomponente Ladekomponente Basisdatenbank Charakterisierung, Aufgaben und Abgrenzung Aktualisierungsalternativen der Basisdatenbank Qualität der Daten in der Basisdatenbank Ableitungsdatenbank Unterstützung des Ladeprozesses Unterstützung des Auswertungsprozesses Nabe-Speiche-Architektur Auswertungsdatenbank Auswertung Darstellungsformen Funktionalität Realisierung Plattformen Repositorium Metadatenmanager Zusammenfassung Phasen des Data Warehousing Monitoring Realisierungen des Monitoring Monitoring-Techniken Extraktionsphase Transformationsphase Datenintegration Bereinigung Ladephase

3 xv 3.5 Auswertungsphase Data Access Online Analytical Processing (OLAP) Data Mining Zusammenfassung Physische Architektur Speicherarchitekturen für die Basis-, Ableitungs- oder Auswertungsdatenbank Architektur eines Datenbankverwaltungssystems Speichermodelle für Daten Schichtenarchitekturen Einschichtenarchitektur Zweischichtenarchitektur Dreischichtenarchitektur N-Schichtenarchitektur Webbasierte Architektur Realtime-Data-Warehouse-Systeme Anforderungen Architektur Aktualisierung der Daten Berichte Architektur für unstrukturierte Daten Anforderungen Architekturansätze Datenbeschaffung Neue Architekturansätze Column Store InMemory Appliance-Datenbanksystem Zusammenfassung

4 xvi Teil II Entwicklung Modellierung der Basisdatenbank Begriffsbestimmungen: Vom Modell zum Schema Modell Datenmodell und Schema Notwendigkeit eines übergreifenden Datenmodells Probleme beim Verzicht einer übergreifenden Modellierung Abgrenzung zur unternehmensweiten Modellierung Konzeptuelle Modellierung der Basisdatenbank Phasenmodell Kerndatenmodell Historisierung Referenzmodelle Langfristiger Lebenszyklus Zusammenfassung Das multidimensionale Datenmodell Konzeptuelle Modellierung Verschiedene Vorgehensweisen zur Definition einer Methodik Vorstellung verschiedener Designnotationen Logische Modellierung Notwendigkeit der Formalisierung des multidimensionalen Modells Struktur des multidimensionalen Datenmodells Fehlende Werte in Würfelzellen (Nullwerte) Operatoren des multidimensionalen Modells Weitere Ansätze zur Formalisierung Grenzen und Erweiterungen des multidimensionalen Datenmodells Unterstützung von Veränderungen Zeitaspekte Aspekte der Klassifikationsveränderungen Aspekte der Schemaänderung Zusammenfassung

5 xvii 7 Umsetzung des multidimensionalen Datenmodells Relationale Speicherung Abbildungsmöglichkeiten auf Relationen Relationale Umsetzung multidimensionaler Anfragen Relationale Versionierungs- und Evolutionsaspekte Multidimensionale Speicherung Datenstrukturen Speicherung multidimensionaler Daten Dateneingabe Grenzen der multidimensionalen Datenhaltung Hybride Speicherung: Hybrides OLAP (HOLAP) Realisierung der Zugriffskontrolle Zugriffskontrollanforderungen Relationale Realisierung Multidimensionale Realisierung Inferenzen und Trackerangriffe Realisierungskonzepte Zusammenfassung Optimierung der Datenbank Anfragen im multidimensionalen Modell Indexstrukturen Überblick über Indexstrukturen Eindimensionale Baumindexstrukturen Mehrdimensionale Baumindexstrukturen Bitmap-Indizes Vergleich der Indizierungstechniken Partitionierung Horizontale Partitionierung Vertikale Partitionierung Partitionierungssteuerung Relationale Optimierung von Star-Joins Einsatz materialisierter Sichten Verwendung materialisierter Sichten Bestimmung des Auswertekontextes für Aggregatanfragen Statische Auswahl materialisierter Sichten

6 xviii Dynamische Auswahl materialisierter Sichten Aktualisierung materialisierter Sichten Optimierung eines multidimensionalen Datenbanksystems Partitionierung Speicherung der Zellen Datenblockindizierung Zusammenfassung Metadaten Metadaten und Metamodelle beim Data Warehousing Metadatenmanagement Metadatenmanagementsystem Anforderungen an ein Metadatenmanagementsystem Architektur Repositorium- und Metadatenaustauschstandards Data-Warehouse-Metadatenschemata Eine Klassifikation für Metadaten Standards und Referenzmodelle Entwurf eines Schemas zur Verwaltung von Data-Warehouse-Metadaten Funktionale Aspekte Personen, Organisation und Aufgaben Business-Metadaten Abstraktionsstufen Zusammenfassung Teil III Anwendung Vorgehensweise beim Aufbau eines Data-Warehouse-Systems Data-Warehouse-Strategie IT-Strategie Data-Warehouse-Strategie Rolle des Data-Warehouse-Systems innerhalb der IT-Strategie Reifegradmodell

7 xix 10.3 Ableitung der Data-Warehouse-Architektur Data-Warehouse-Rahmenwerk als gesamtheitliche Vorgabe Umgang mit mehreren Data-Warehouse-Systemen Data-Warehouse-Konsolidierung Architekturüberlegungen in der Praxis Umgebungen im Hinblick auf Entwicklung, Test, Produktion und Wartung Data-Warehouse-Vorgehensweise Grundsätzliche Überlegungen zum Projektvorgehen Vorgehensmodell Machbarkeitsbetrachtung zum Data Warehousing Analysephase Designphase Implementierungsphase Testmanagement Vorgehensweisen bei der Einführung Zusammenfassung Das Data-Warehouse-Projekt Data-Warehouse-Projektmanagement Projektmanagement im Data-Warehouse-Projekt Projektteam Anforderungsmanagement Qualitätsmanagement Kommunikation Konfliktmanagement Dokumentation Agiles Projektmanagement Business Intelligence Competency Center (BICC) Funktionen Rollen und Kommunikation Organisatorische Ausprägung und Verankerung Softwareauswahl Nutzen und Notwendigkeit der Produktauswahl Klassifikation der Produkte anhand der Referenzarchitektur

8 xx Vorgehensweise zur Produktauswahl Allgemeine Kriterien für die Produktauswahl Kriterien für Datenbeschaffungswerkzeuge Kriterien für OLAP-Produkte Open-Source-Komponenten Hardwareauswahl Auswahlbestimmende Faktoren Datenspeicherung Archivspeichermedien Multiprozessorsysteme Fehlertoleranz als Planungsziel Flaschenhälse und Fallstricke Backup-Strategien und Notfallpläne Erfolgsfaktoren beim Aufbau eines Data-Warehouse-Systems Institutionelle Aufgaben des Projektmanagements: Projektorganisation Funktionale Aufgaben des Projektmanagements: Projektabwicklung Empfehlungen für ein Data-Warehouse-Projekt Datenschutz und Datensicherheit Datenschutz Netzwerksicherheit Benutzeridentifikation und Authentifizierung Auditing Autorisierung und Zugriffskontrolle Wirtschaftlichkeitsbetrachtungen Kostenbetrachtung Nutzenbetrachtung Zusammenfassung Betrieb und Weiterentwicklung eines Data-Warehouse-Systems Administration Anforderungen und resultierende Aufgaben Organisationsformen für Entwicklung und Betrieb Rolle des Repositoriums Datenbeschaffungsprozess

9 xxi 12.3 Performanz-Tuning von Data-Warehouse-Systemen Der Performanz-Tuning-Prozess Maßnahmen aus Sicht des Informationsmanagements Maßnahmen aus Sicht des Datenbankdesigns Maßnahmen aus Sicht der Applikationsumgebung Maßnahmen aus Sicht der Datenbankzugriffe Maßnahmen aus Sicht der Datenbankkonfiguration Maßnahmen aus Sicht des Betriebssystems Maßnahmen aus Sicht des Netzwerks Maßnahmen aus Sicht des Hardwaresystems Multicore-Architekturen Auswertungsprozess Schere zwischen Systemleistung und Anwendererwartungen Anwenderbetreuung Sicherungsmanagement Backup und Recovery Entsorgung von Daten Datenbank- und Systemverfügbarkeit Phasen eines Recovery-Plans Zusammenfassung Praxisbeispiele Öffentliche Verwaltung Die Bundesagentur für Arbeit Data Warehousing in der öffentlichen Arbeitsverwaltung Fazit Versicherung Risikomanagement auf Basis eines Data-Warehouse-Systems in einem Versicherungskonzern Fazit Panelorientierte Marktforschung Die GfK-Gruppe und die GfK Retail and Technology GmbH Data Warehousing in der panelorientierten Marktforschung Fazit

10 xxii 13.4 Online-Partnerbörse Die FriendScout24 GmbH Data Warehousing bei Online-Partnerbörsen Fazit Zusammenfassung Anhang 609 A Abkürzungen 611 B Glossar 615 C Autorenverzeichnis 621 D Autorenzuordnung 633 E Literatur und Webreferenzen 637 Stichwortverzeichnis 677

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