Data-Warehouse-Technologien

Organisatorisches

Dozent:  Veit Köppen 
Vorlesung:  LSF-Eintrag
Übungsleiter:  Sabine Wehnert 
Übung: LSF-Eintrag

Aktuelles

  • Die Vorlesung startet am 23.10.2019. Es finden an diesem Tag zwei Vorlesungen statt. Die zweite Vorlesung erfolgt statt der Übung in G05-118.
  • Keine Anmeldung zur Übung nötig.
  • Die Übung startet eine Woche nach Vorlesungsbeginn (30.10.2019).
  • English info:
    • The lecture + exercise is held in German, unless there is a substantial amount of international students who want to write the exam.
    • There is no need to register in LSF for the exercise or lecture.
    • The lecture starts on October, 23rd. Please note: There will be two lectures that day. The first lecture is regular as announced in LSF.  The second one replaces the regular exercise and is in the usual exercise room G05-118. 
    • The exercise starts October 30th.

Inhalt

  • Data Warehouses sind heute eine wichtige Komponente moderner unternehmensweiter Informationssysteme und bilden die Basis für entscheidungsunterstützende Systeme. Die speziellen Anforderungen von Data Warehouses - das Volumen der zu speichernden Daten, die mehrdimensionale Struktur der Daten und der Wunsch nach kurzen Antwortzeiten - erfordern besondere Unterstützung durch Datenbanktechniken. Die Vermittlung dieser Techniken ist Gegenstand der Vorlesung.

Vorlesung

  • Organisatorisches 
  • Einführung & Grundbegriffe
  • Data-Warehouse-Architektur
  • Multidimensionales Datenmodell 
  • Extraktion, Transformation und Laden 
  • Anfragen an Data Warehouses 
  • Speicherstrukturen 
  • Indexstrukturen
  • Anfrageverarbeitung und -optimierung
  • Materialisierte Sichten
  • Business Intelligence Anwendungen

Übung

  • Übungsaufgaben werden 1 Woche vor der entsprechenden Übung online gestellt.
  • Übungsaufgaben müssen für die Übung vorbereitet werden, und werden in der Übung diskutiert.
    • Wiederholung SQL (create_script; create_script_eng; hints; ctl-sample)
    • Grundlagen
    • Architektur
    • Konzeptuelle Modellierung & Multidimensionales Datenmodell
    • Slowly Changing Dimensins & ETL Prozess
    • ETL Prozess
    • ETL Prozess (2) und Anfragen (create_scripts; data; hints; ctl-sample)
    • Anfragen (2) (ctl-files)
    • Speicherstrukturen
    • Indexstrukturen
    • Anfrageverarbeitung und -optimierung
    • Business Intelligence

Literatur

  • Lehrbuch zur Veranstaltung:
    Köppen, V.; Saake, G.; Sattler, K.-U.: Data Warehouse Technologien 2. Auage, mitp-Verlag, 2014
  • Weitere Literatur:
    • W. Lehner. Datenbanktechnologie für Data-Warehouse-Systeme. dpunkt.verlag, Heidelberg, 2003
    • W.H. Inmon. Building the Data Warehouse. 4th Edition, Wiley & Sons, New York, 2005
    • A. Bauer, H. Günzel. Data Warehouse Systeme Architektur, Entwicklung, Anwendung. 3. Auage, dpunkt.verlag, Heidelberg, 2008
    • G. Saake, K. Sattler, A. Heuer. Datenbanken: Implementierungstechniken. 3. Auage, mitp-Verlag, Bonn, 2009
    • R. Kimball, L. Reeves, M. Ross, W. Thornthwaite. The Data Warehouse Lifecycle Toolkit Wiley & Sons, New York, 1998

 

Letzte Änderung: 18.10.2019 - Ansprechpartner:

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