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Modellierung von Business-Intelligence-Systemen

by Michael Hahne

June 2014

Intermediate to advanced

276 pages

7h 35m

German

dpunkt

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Zum Aufbau des BuchesFür wen ist das BuchDanksagung
1.1 Data Warehouse1.2 OLAP und mehrdimensionale Datenbanken1.3 Architekturvarianten1.3.1 Stove-Pipe-Ansatz1.3.2 Data Marts mit abgestimmten Datenmodellen1.3.3 Core Data Warehouse1.3.4 Hub-and-Spoke-Architektur1.3.5 Data-Mart-Busarchitektur nach Kimball1.3.6 Corporate Information Factory nach Inmon1.3.7 Architekturvergleich Kimball und Inmon1.4 Schichtenmodell der BI-Architektur1.4.1 Acquisition Layer1.4.2 Integration Layer1.4.3 Reporting Layer1.4.4 Modellierung im Schichtenmodell
2.1 Datenmodelle und Datenmodellierung2.2 Grundbestandteile mehrdimensionaler Datenstrukturen2.3 Hierarchische Dimensionsstrukturen2.3.1 Strukturlose Dimensionen2.3.2 Balancierte Baumstrukturen2.3.3 Balancierte Waldstrukturen2.3.4 Unbalancierte Baum- und Waldstrukturen2.3.5 Parallele Hierarchien2.3.6 Heterarchien (Many-Many-Beziehungen)2.3.7 Rekursive Hierarchien und bebuchbare Knoten2.3.8 Hierarchieattribute2.4 Kennzahlen und deren Berechnung2.4.1 Kennzahlen und Kennzahlensysteme2.4.2 Kennzahlen im mehrdimensionalen Modell2.4.3 Additivitätseigenschaft2.5 Historisierung und Zeitabhängigkeit
3.1 Methoden auf Basis der Entity-Relationship-Modellierung3.1.1 Grundbestandteile der ER-Modellierung3.1.2 Erweiterte ERM-Konstrukte3.1.3 ER-basierte mehrdimensionale Modellierung3.1.4 Mehrdimensionales ER-Modell (ME/R)3.2 Mehrdimensionale Modellierung mit ADAPT3.2.1 Dimensionsmodellierung in ADAPT3.2.2 Varianten der Hierarchiemodellierung3.2.3 Modellierung von Würfeln3.3 T-ADAPT: Modellierung von Zeitabhängigkeit
4.1 Einfaches Star-Schema4.1.1 Grundform des Star-Schemas4.1.2 Abbildung von Kennzahlen und Kennzahlensystemen4.1.3 Attribute in Dimensionen4.2 Modellierung von Dimensionshierarchien4.2.1 Flache Strukturen4.2.2 Balancierte Baum- und Waldstrukturen4.2.3 Unbalancierte Strukturen4.2.4 Parallele Hierarchien4.2.5 Anteilige Verrechnung und Heterarchien4.3 Normalisierung von Dimensionen4.4 Übergang von T-ADAPT zum logischen Modell4.4.1 Transformation von Dimensionen4.4.2 Abbildung von Attributen4.4.3 Transformation von Scopes4.4.4 Behandlung spezieller ADAPT-Varianten4.5 Modellierung von Parent-Child-Hierarchien4.5.1 Iterative Abfrage4.5.2 Einstufige Rekursion4.5.3 Mehrstufige Rekursion4.5.4 Rekursives SQL4.5.5 Brückentabellen
5.1 Historisierung im Star-Schema5.1.1 Keine Historisierung bei Type 0 und Type 15.1.2 Type-3-Attribut-Paare5.1.3 Versionen und Zeitstempelung für as is und as of5.2 Bewegungsdatensicht in der Historisierung5.2.1 As-posted-Type-2-Szenario5.2.2 Snapshot-Verfahren5.2.3 Vollständige Zeitstempelung plus as posted5.2.4 Varianten für hybride Historisierung5.3 Best Practices der Historisierung5.4 Bitemporale Historisierung

6.1 Dimensionstabellen6.1.1 Degenerierte Dimensionen6.1.2 Housekeeping und technische Dimensionen6.1.3 Große Dimensionen6.1.4 Mehrsprachigkeit6.1.5 Outrigger-Tabellen6.2 Rollen von Dimensionen6.3 Many-Many-Beziehungen6.3.1 Heterarchien über Faktentabellen6.3.2 Mehrwertige Dimensionen (multi valued dimensions)6.3.3 Many-Many-Beziehungen über Dimensionen6.3.4 Mehrwertige Attribute6.4 Datum- und Zeitdimension
7.1 Kennzahlen und Kennzahlensysteme7.2 Aggregate7.3 Snowflake-Schema7.4 Faktenlose Faktentabellen7.5 Granularität7.6 Additivität und berechnete Kennzahlen7.6.1 Transaktionsfaktentabellen7.6.2 Bestandsmodelle7.6.3 Prozessmodelle7.7 Abgeleitete Schemata
8.1 Aufgaben der Data-Warehouse-Komponenten8.1.1 Datenintegrations-Framework8.1.2 Aufgaben und Komponenten in Multi-Layer-Architekturen8.1.3 Eignungskriterien für Methoden der Core-Data-Warehouse-Modellierung8.2 Star-Schema-Modellierung im Core Data Warehouse8.2.1 Granulare Star-Schemata im Core Data Warehouse8.2.2 Bewertung dimensionaler Core-Data-Warehouse-Modelle8.3 3NF-Modelle im Core Data Warehouse8.3.1 Core-Data-Warehouse-Modellierung in 3NF8.3.2 Historisierungsaspekte von 3NF-Modellen8.3.3 Bewertung der 3NF-Modellierung im Core Data Warehouse8.4 Data-Vault-Ansatz8.4.1 Hub-Tabellen8.4.2 Satellite-Tabellen8.4.3 Link-Tabellen8.4.4 Zeitstempel im Data Vault8.4.5 Harmonisierung von fachlichen Schlüsseln8.4.6 Agilität in Data-Vault-Modellen8.4.7 Vorgehensweise zur Data-Vault-Gestaltung8.4.8 Bewertung der Data-Vault-Methode

Overview

Basiskonzepte und erweiterte Techniken sowie Best Practices Fokus auf unternehmensweite Data-Warehouse-Systemen zur Unterstützung der analytischen Aufgaben von Fach- und Führungskräften Autor ist u.a. Dozent der TDWI BI Summer School und Referent auf der TDWI-Konferenz