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Data Warehouse Blueprints


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Produktinformationen
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Artikel-Nr.:
     5667A-9783446450752
Hersteller:
     Carl Hanser Verlag
Herst.-Nr.:
     9783446450752
EAN/GTIN:
     9783446450752
Suchbegriffe:
Bücher für Datenbanken - deutschspr...
Datenbanken (Fachbücher)
Datenbankenbücher
Netzwerk (Fachbücher)
Data-Warehouse-Lösungen mit Blueprints erfolgreich umsetzen Dieses Buch gibt Ihnen einen Überblick über eine typische Data-Warehouse-Architektur und zeigt anhand von zahlreichen Best Practice-Beispielen, wie Sie die einzelnen Komponenten eines Data Warehouses realisieren und betreiben können. Skalierbarkeit, Performance und Integration sind dabei die wichtigsten Erfolgsfaktoren. Der kompakte und kompetente Leitfaden für Ihr Projekt Warum benötigt man eine Staging Area? Wie sollen fehlende oder fehlerhafte Daten beim Ladeprozess behandelt werden? Ist es zweckmäßiger, einen oder mehrere Data Marts zu erstellen? Wo werden die Daten aus verschiedenen Datenquellen integriert und wie sollen sie historisiert werden? Zu diesen und vielen weiteren Fragen erhalten Sie Antworten sowie Tipps und Tricks aus der Praxis. Wertvolles Know-how aus der Praxis Profitieren Sie von der langjährigen Erfahrung der Autoren. Die vorgestellten Konzepte und Vorgehensweisen haben sich bereits in zahlreichen Projekten bewährt. EXTRA: E-Book inside AUS DEM INHALT o Einleitung o Architektur o Datenmodellierung o Datenintegration o Design der DWH-Schichten o Physisches Datenbankdesign o BI-Anwendungen o Betrieb Systemvoraussetzungen für E-Book inside: Internet-Verbindung und Adobe-Reader oder Ebook-Reader bzw. Adobe Digital Editions.
Weitere Informationen:
Author:
Dani Schnider; Claus Jordan; Peter Welker; Joachim Wehner
Verlag:
Hanser, Carl
Sprache:
ger
Weitere Suchbegriffe: Netzwerkbücher, Netzwerkbücher - deutschsprachig, bücher für datenbanken - deutschsprachig, Database, Datenbank, Data Warehouse, Informationsmanagement / Data Warehouse, Architektur; Big Data; Data Integration; Datenbank; Datenqaulität; Oracle; Performance, Architektur, Big Data, Data Integration, Datenqaulität, Oracle, Performance
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