Titlebook: Analytische Informationssysteme; Data Warehouse, On-L Peter Chamoni,Peter Gluchowski Book 19992nd edition Springer-Verlag Berlin Heidelberg

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书目名称Analytische Informationssysteme影响因子(影响力)




书目名称Analytische Informationssysteme影响因子(影响力)学科排名




书目名称Analytische Informationssysteme网络公开度




书目名称Analytische Informationssysteme网络公开度学科排名




书目名称Analytische Informationssysteme被引频次




书目名称Analytische Informationssysteme被引频次学科排名




书目名称Analytische Informationssysteme年度引用




书目名称Analytische Informationssysteme年度引用学科排名




书目名称Analytische Informationssysteme读者反馈




书目名称Analytische Informationssysteme读者反馈学科排名

门闩

https://doi.org/10.1007/978-981-99-1673-3re rarer because of the high level of organizational support and commitment they require. The keys to data warehousing success include a strong champion, a specific business need, and earnest user involvement. The remaining obstacles include unproven technology, a lack of skills to work with these n

异常

The Approval of Data Warehousing Projectsre rarer because of the high level of organizational support and commitment they require. The keys to data warehousing success include a strong champion, a specific business need, and earnest user involvement. The remaining obstacles include unproven technology, a lack of skills to work with these n

原告

Analytische Informationssysteme — Einordnung und Überblickopagiert, sondern als logische Klammer, die die gängigen Schlagworte wie „Data Warehouse“, „On-Line Analytical Processing“ und „Data Mining“ umschließt..Dabei erscheint es wichtig, daß einerseits die Verbindung zur historischen Entwicklung aufgezeigt und andererseits eine Betrachtung des Problembere

Atheroma

The Approval of Data Warehousing Projectsou­sing projects are approved. The companies’ processes are described along with generalizations based on the case studies. Data warehousing initiatives can be championed by either IS or a functional area. In the latter case, there is typically a particular application, often in marketing, that prov

Anemia

语言学

persistence

Datenbeschaffung für das Data Warehouseeines Data Warehouse-Projektes. Bei den Extraktionsvorgängen für das Data Warehouse kommt es darauf an, den verschiedenen operativen Datenquellen die aktuellen und relevanten Daten zu entnehmen und diese in eine homogene und konsistente Form zu bringen. Insbesondere die Auswahl der für die regelmäßi

加花粗鄙人

态学