Data-Warehouse: Architektur, Anwendung und Optimierung

Von der Konzeption bis zur Business-Intelligence und Data-Mining

Das vorliegende Buch bietet eine umfassende Einführung und tiefgreifende Analyse der Konzepte und Praktiken im Bereich Data-Warehouse. Es ist in mehrere thematische Kapitel unterteilt, die sowohl theoretische Grundlagen als auch praxisorientierte Anleitungen bieten.

Nach der einleitenden Darstellung fokussiert sich das Buch auf die strategische und praxisnahe Analyse der Architektur, des Anwendungsfelds, der Modellierung und der Optimierung. Darauf folgt eine eingehende Untersuchung der operativen Aspekte, einschließlich Prozessmanagement, Sicherheitsüberlegungen und Data Governance. Im weiteren Verlauf wird die wirtschaftliche Dimension beleuchtet, bevor das Werk in die Themenbereiche Reporting, Business Intelligence, Data Mining und Big Data übergeht.

Das Buch schließt mit einem Kapitel über menschliche Faktoren und Change Management ab, das die Bedeutung von Teamdynamik, Organisationskultur und Mitarbeiterengagement hervorhebt. Verschiedene Change Management Strategien werden vorgestellt, und es werden praktische Tipps und Tricks sowie Best Practices für die erfolgreiche Umsetzung von Data-Warehouse-Projekten gegeben.

Dieses Werk richtet sich an eine breite Zielgruppe, von Fachleuten und Entscheidungsträgern in der IT bis zu Studierenden und Forschern, die sich mit Data-Warehousing und Big Data beschäftigen. Es dient sowohl als akademisches Lehrbuch als auch als praktischer Leitfaden für die berufliche Praxis.

Kapitel:
Was ist ein Data-Warehouse?
Die Datenbank-Architektur des Data-Warehouse
Der Data-Warehouse Einsatzbereich
Prozesse, Prinzipien, Aktionen
Die Modellierung eines Data-Warehouse
Sicherheitsaspekte im Data-Warehouse
Data Governance im Data-Warehouse
Kosten-Nutzen-Analyse eines Data-Warehouse-Projekts
Die Nutzung eines Data-Warehouse im Unternehmen
Reporting
Cloud-basierte Data-Warehouses
Die Optimierung des Data-Warehouse
Das Data-Warehouse als Grundlage für Business-Intelligence
Data Mining
Data-Warehouse und Big Data
Data-Warehouse in der Praxis
Menschliche Faktoren und Change Management