Titlebook: Das Data Warehouse-Konzept; Architektur — Datenm Harry Mucksch (Geschäftsführer),Wolfgang Behme (Se Book 2000Latest edition Springer Fachme

反省

Marktüberblick OLAP- und Data Mining-Werkzeugeder am Markt verfügbaren Produkte abgeglichen. Der vorliegende Beitrag basiert dabei auf einem Labortest führender Werkzeuganbieter in Deutschland, beschränkt sich aber hier auf einen Überblick und kann daher nur als Orientierung dienen, (vgl. hierzu ausführlich [ScBM99] und [BaMS99])

临时抱佛脚

orthodox

Informationssicherheit in Data Warehouses Informationen in einer speziell für Endbenutzer aufbereiteten Form, wie in diversen Beiträgen dieses Buches gezeigt wird. Unabhängig von den verschiedenen Organisationsformen eines Data Warehouses sind folgende Eigenschaften für eine Betrachtung von Datensicherheitsaspekten insbesondere interessant:

compose

嘲笑

榨取

欺骗手段

Bernard Vanbrabant,Alain Strowel Informationen in einer speziell für Endbenutzer aufbereiteten Form, wie in diversen Beiträgen dieses Buches gezeigt wird. Unabhängig von den verschiedenen Organisationsformen eines Data Warehouses sind folgende Eigenschaften für eine Betrachtung von Datensicherheitsaspekten insbesondere interessant

MAIZE

Bernard Vanbrabant,Alain Strowel Diskussionsgrundlage zwischen Entwicklern und Mitarbeitern aus den Fachabteilungen fungieren. Semantische Modelle sind darüber hinaus als Vorgabe für Data Dictionaries oder als Navigationshilfe für die Endanwender nutzbar. Wichtiges Element ist die Notation mit deren Hilfe das Modell beschrieben wi

Conquest

Sabrina Samsudin,Nor’Ain Othmanrung“. Dabei stellt sich die Frage, inwieweit sich dieses Paradigma für die Lösung bestehender Konzepte und Aufgaben einsetzen läßt. In diesem Beitrag wird untersucht, ob objektorientierte Datenbanksysteme für die DV-technische Realisierung der Datenbasis im Data Warehouse-Konzept geeignet sind. Hie

Antigen

https://doi.org/10.1007/978-3-030-39059-4ung. Zum zielgerichteten Einsatz der entsprechenden Methoden, Verfahren und Instrumente muß man bewußt auf die Besonderheiten eines solchen Projektes eingehen. Von “normalen” Anwendungsentwicklungsprojekten unterscheidet sich nämlich ein Data Warehouse-Projekt in drei Eckpunkten: