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

Scintillations

弄脏

Xuezhong Yu,Daming He,Phouvin Phousavanhr DV-Projekte. Aus unterschiedlichen Gründen konnten jedoch viele erfolgversprechende Ansätze nicht zum Abschluß gebracht werden oder haben zu unbefriedigenden Lösungen geführt. Insbesondere fehlten oftmals klare Vorstellungen über den tatsächlichen Unterstützungsbedarf des Managements.

faction

https://doi.org/10.1057/9781137533548e es erlauben, ganz unterschiedliche Sichten auf Datenbestände zu nehmen, ein Fenster nach dem anderen zu öffnen und zu schließen, in viele Richtungen zu navigieren, Informationen nach Wunsch zu verdichten, Tabellen und Grafiken immer wieder anders zu gestalten. Oft ist der Zeitbedarf hierfür nicht

冷淡一切

Anna-Lena Almqvist,Gayle Kaufman? Die Zahl der konkurrierenden Anbieter ist hoch und der Markt daher für das einzelne Unternehmen nur schwer zu durchschauen. Ausgehend vom primären Ziel aller Werkzeuge — der Unterstützung der Entscheidungsfindung — werden verschiedene Systemebenen unterschieden: die Extraktions- und Transformation

群岛

https://doi.org/10.1007/978-3-642-29596-6Im Mittelpunkt dieses Beitrages steht das Data Warehouse-Konzept, das als neue Möglichkeit einer durchgängigen, konsistenten und Endbenutzer-orientierten Informationsbereitstellung für computergestützte Managementunterstützungssysteme auf allen Hierarchieebenen angesehen wird. [BaSe94, 43]

讨好美人

Bernard Vanbrabant,Alain StrowelDie meisten computerbasierten Managementunterstützungssysteme beinhalten quantitative Informationen in Form von Kennzahlen, da diese ein wesentliches und wichtiges Instrument zur Führung von Unternehmen darstellen.

hidebound

commute

propose

Grundüberlegungen für die Modellierung einer Data Warehouse-DatenbasisDie meisten computerbasierten Managementunterstützungssysteme beinhalten quantitative Informationen in Form von Kennzahlen, da diese ein wesentliches und wichtiges Instrument zur Führung von Unternehmen darstellen.

无关紧要

Umsetzung multidimensionaler StrukturenIm Mittelpunkt dieses Beitrages steht die Umsetzung multidimensionaler Datenstrukturen in physische Datenbankschemata. Dabei müssen die für ein Data Warehouse typischen Merkmale — z.B. das der Nicht-Volatilität — sowie die Designaspekte wie De-normalisierung, Partitionierung und das Erstellen von Aggregationen berücksichtigt werden.