Das Data Warehouse-Konzept

Die Popularität des Data Warehouse-Konzepts unterstreicht die Notwendigkeit einer besseren Informationsbasis für Entscheidungsträger aller Managementebenen. Handelt es sich hierbei lediglich um eine Modeerscheinung, oder eröffnet dieses Konzept tätsächlich Möglichkeiten, Entscheidungsträger mit qualitativ besseren Informationen zu versorgen?
Für die dritte Auflage wurde das Buch erneut in Teilen überarbeitet. Ausgehend von der Architektur, den charakteristischen Komponenten und Funktionen eines Data Warehouses analysieren namhafte Experten u.a. folgende Aspekte: Fragen der Entwicklung, Datenmodellierung und -speicherung, die Eignung veschiedener Datenbankmodelle, rechtliche Aspekte, Datenschutz etc.
Verzeichnis: Ausgehend von der Architektur, den charakteristischen Komponenten und Funktionen eines Data Warehouses analysieren namhafte Experten u.a. folgende Aspekte: Fragen der Entwicklung, Datenmodellierung und -speicherung, die Eignung veschiedener Datenbankmodelle, rechtliche Aspekte, Datenschutz etc. Für die dritte Auflage wurde das Buch erneut in Teilen überarbeitet.

Dr. Harry Mucksch ist Geschäftsführer der Servicezentrum INFOKOM GmbH in Papenburg.
Dr. Wolfgang Behme ist Projektleiter im debis Systemhaus, Geschäftsstelle Führungsinformationssysteme, in Düsseldorf. Die Autoren sind namhafte Experten aus Wissenschaft und Praxis.

Grundlagen.- Die Notwendigkeit einer entscheidungsorientierten Informationsversorgung.- Das Data Warehouse-Konzept als Basis einer unternehmensweiten Informationslogistik.- Datenschutz im Data Warehouse.- Data Warehousing und Data Mining - Marktübersicht und Trends.- Datenmodellierung und -speicherung.- Multidimensionale Datenstrukturen - Modellierung, Strukturkomponenten, Implementierungsaspekte.- Die Eignung relationaler und erweitert relationaler Datenmodelle für das Data Warehouse.- Objektorientierte Datenbanksysteme für den Einsatz im Data Warehouse-Konzept.- Ausgewählte Komponenten eines Data Warehouses.- Transformationsprogramme und Extraktionsprozesse entscheidungsrelevanter Basisdaten.- Meta-Daten für Data Marts und Data Warehouses.- Entwicklungen von Data Warehouses.- Vorgehensmodell zur Entwicklung einer Data Warehouse-Lösung.- Projektmanagement und -controlling von Data Warehouse-Projekten.- Qualitätsmanagement in Data Warehouse-Projekten - Methoden und Verfahren für die Projektpraxis.- Moderne Analysetechniken.- On-Line Analytical Processing (OLAP).- Data Mining.- Ausgewählte Anwendungsbereiche.- Das Data Warehouse als Bestandteil eines Database Marketing-Systems.- Einsatzmöglichkeiten des Data Warehousing in der deutschen Tel ekommuni kationsbranche.- Integration von Data Warehouse-Komponenten in verteilte elektronische Dienstemärkte.- Erfahrungsberichte.- Das Data Warehouse-Konzept - Basis erfolgreicher Managementunterstützung bei BAYER.- Erfahrungen beim Aufbau eines Data Warehouses im Controlling.- COGITO - Das Controlling-Managementinformationssystem der DG BANK.- Fallstudie.- Strategisches Informationssystem SIS - Die Data Warehouse-Lösung der Stadt Köln.- Stichwortverzeichnis.