Hahne Modellierung von Business-Intelligence-Systemen

Leitfaden für erfolgreiche Projekte auf Basis flexibler Data-Warehouse-Architekturen
Erscheinungsjahr 2014
ISBN: 978-3-86491-524-6
Verlag: dpunkt
Format: EPUB
Kopierschutz: 6 - ePub Watermark

E-Book, Deutsch, 276 Seiten

Reihe: Edition TDWI

Die Modellierung von Business-Intelligence-Systemen (BI) umfasst eine Vielzahl unterschiedlicher Facetten, die im Kontext von Operational BI, agile Warehousing, Real-Time und Self-Service BI zu bewerten sind.

Dieses Buch beschreibt die Architektur und Gestaltung von unternehmensweiten analyseorientierten Informationssystemen insbesondere unter dem Aspekt zunehmend agiler Geschäftsanforderungen und deren Unterstützung durch BI-Methoden. Neben der Darstellung von Best Practices der Historisierung und der Data-Mart-Modellierung ist der Aufbau eines Enterprise Data Warehouse von zentraler Bedeutung. Behandelt werden im Einzelnen:

- Business-Intelligence-Architektur
- Mehrdimensionale Datenstrukturen
- Semantische mehrdimensionale Modellierung
- Bestandteile und Varianten des Star-Schemas
- Historisierung und Zeitabhängigkeit im Data Warehouse
- Faktenmodellierung
- Dimensionsmodellierung
- Core-Data-Warehouse-Modellierung

Dieses Buch ist ein Muss für alle mit der Gestaltung und Nutzung von BI-Systemen betrauten Architekten, Analysten, Entwickler und Projektleiter.

Autoren/Hrsg.

Hahne, Michael

Über Autor(innen)

Dr. Michael Hahne ist Geschäftsführender Gesellschafter der Hahne Consulting GmbH, einem auf Business-Intelligence-Architektur und -Strategie spezialisierten Beratungsunternehmen. Zuvor war er Vice President und Business Development Manager bei SAND Technology, einem internationalen Anbieter von intelligenter Software für das Informationsmanagement spezialisiert auf Lösungen für unternehmensweite und große Data Warehouses. Darüber hinaus hat er sieben Jahre als Geschäftsbereichsleiter und CTO bei der cundus AG, einem auf Business Intelligence fokussierten IT-Dienstleistungsunternehmen, gearbeitet. Er hat mehr als 10 Jahre Erfahrung in der Implementierung und Optimierung von Data-Warehouse-Lösungen.