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Data Ware House - klingt furchtbar toll und erinnert mich an ein Kaufhaus. Ist auch gar nicht so abwegig, denn die deutsche Bezeichnung dafr, nennt sich Datenwarenhaus. Bei der ganzen Datensammlung in Datenbanken, ist es heute von Interesse, diese greifbaren Daten mit allen mglichen Auswertungen und Analysen unter die Lupe zu nehmen.
Diese Daten werden aus operationalen Datenbanken separiert und in einem sogenannten Data Warehouse abgelegt. Dieses wird mit OLAP Techniken ausgewertet und darauf wiederum kann Data Mining oder Knowledge Discovery betrieben werden.

OLAP - heißt On-Line Analythical Processing
Ein Warehouse ist im allgemeinen themenbezogen. dh. es ist auf Auswertungen mit einer vorgegebenen thematischen Ausrichtung hin ausgelegt, integriert.
Zum Einrichten eines Warehouse sind die folgenden Punkte zu beachten:

Mgliche Anwendungen:
User Profiling im Handel
Risikoanalysen
Analyse von Kreditkartennutzung
usw. usw.
Ein Warehouse bietet in einem heterogenen Umfeld von Datenquellen eine einheitliche Datenqualitt (dies steht immer in Abhngigkeit der Datenquellen, die auf einen Nenner gebracht werden mssen.)



Der Monitor berwacht und extrahiert die Daten der Quelle. Sind nderungen in der Quelle vorgenommen worden, so mu er diese in das Data Warehouse fortschreiben.
Der Integrator sorgt fr das anfngliche Laden und danach fr die Aktualisierung. Der Wrapper transformiert die Daten in das Warehouse-Datenmodell. Die Warehousekonfiguration bestimmt welche Objekte welcher Datenquellen in das Warehouse kopiert werden sollen. Ein Warehouse-Katalog enthlt die Metadaten fr das gesamte Warehouse-System.





Mi - Datenverwaltung
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