作者: 門閂 時(shí)間: 2025-3-21 20:20
https://doi.org/10.1007/978-981-99-1673-3re rarer because of the high level of organizational support and commitment they require. The keys to data warehousing success include a strong champion, a specific business need, and earnest user involvement. The remaining obstacles include unproven technology, a lack of skills to work with these n作者: 異常 時(shí)間: 2025-3-22 03:13
The Approval of Data Warehousing Projectsre rarer because of the high level of organizational support and commitment they require. The keys to data warehousing success include a strong champion, a specific business need, and earnest user involvement. The remaining obstacles include unproven technology, a lack of skills to work with these n作者: 原告 時(shí)間: 2025-3-22 04:48
Analytische Informationssysteme — Einordnung und überblickopagiert, sondern als logische Klammer, die die g?ngigen Schlagworte wie ?Data Warehouse“, ?On-Line Analytical Processing“ und ?Data Mining“ umschlie?t..Dabei erscheint es wichtig, da? einerseits die Verbindung zur historischen Entwicklung aufgezeigt und andererseits eine Betrachtung des Problembere作者: Atheroma 時(shí)間: 2025-3-22 10:24
The Approval of Data Warehousing Projectsou-sing projects are approved. The companies’ processes are described along with generalizations based on the case studies. Data warehousing initiatives can be championed by either IS or a functional area. In the latter case, there is typically a particular application, often in marketing, that prov作者: Anemia 時(shí)間: 2025-3-22 14:42 作者: 語(yǔ)言學(xué) 時(shí)間: 2025-3-22 17:54 作者: persistence 時(shí)間: 2025-3-23 00:46
Datenbeschaffung für das Data Warehouseeines Data Warehouse-Projektes. Bei den Extraktionsvorg?ngen für das Data Warehouse kommt es darauf an, den verschiedenen operativen Datenquellen die aktuellen und relevanten Daten zu entnehmen und diese in eine homogene und konsistente Form zu bringen. Insbesondere die Auswahl der für die regelm??i作者: 加花粗鄙人 時(shí)間: 2025-3-23 01:25 作者: 態(tài)學(xué) 時(shí)間: 2025-3-23 08:37 作者: Occlusion 時(shí)間: 2025-3-23 12:07
Das Data Warehouse als Datenbasis analytischer Informationssystemetionsdefizit gekennzeichnet. Viele Unternehmen sind zwar im Besitz einer Vielzahl von Daten, sie sind jedoch nicht in der Lage, diese sinnvoll zu nutzen. Ein derzeit viel diskutierter Ansatz zur Verbesserung der unternehmensweiten Informationsversorgung ist das Data Warehouse-Konzept. Dieses stellt 作者: 浸軟 時(shí)間: 2025-3-23 14:52
Web Warehousing: Nutzung von Synergieeffekten zweier bew?hrter Konzeptechst vielen Anwendern zur Verfügung zu stehen. Dieses kann durch eine sinnvolle Nutzung der Internet-Technologie im Rahmen einer Integration in das Data Warehouse-Konzept erreicht werden..Der vorliegende Beitrag beschreibt zun?chst die technologischen Grundlagen des Internet. Darauf aufbauend werden作者: hypnotic 時(shí)間: 2025-3-23 21:19
Moderne Technologie für leistungsf?hige DW-Datenbankenhtigung der Eigenheiten relationaler Systeme im OLTP-Umfeld letztendlich auch eine sehr gute Performance erzielbar ist. Die Kunst besteht nur darin, hinter die Kulissen zu schauen und die Arbeitsweise des DB-Systems zu verstehen. Wenn die physikalischen Abl?ufe klar sind, sind auch viele Performance作者: Harpoon 時(shí)間: 2025-3-23 23:58 作者: 有效 時(shí)間: 2025-3-24 05:20 作者: 做作 時(shí)間: 2025-3-24 07:16
Konzeptionelle Modellierung mehrdimensionaler Datenstrukturenpunkt für den Einsatz von OLAP-Werkzeugen. Zun?chst mu? aus ihnen ein konzeptionelles Datenmodell gewonnen werden, das unabh?ngig ist von den sp?ter eingesetzten Werkzeugen und Datenbanken, aber für diese in ein logisches Datenmodell transformiert werden kann. Da die Thematik der mehrdimensionalen D作者: 五行打油詩(shī) 時(shí)間: 2025-3-24 12:02
Sparsity Management und Benchmarking von OLAP-Servernn. Allerdings werden nicht alle theoretisch m?glichen Kombinationen, sondern nur die vorhandenen Kombinationen, auch Zellen genannt, auf dem Datenspeicher abgelegt. Ansonsten k?nnte ein exponentielles Wachstum des zur Verfügung gestellten Datenbestandes eintreten. Der Sachverhalt indizierter Speiche作者: integrated 時(shí)間: 2025-3-24 15:26
Entwicklung eines Informationssystems zur ergebnisorientierten Steuerung eines heterogenen BeteiliguUnternehmungsführung diskutiert. Vor diesem Hintergrund wird im vorliegenden Beitrag die Grobkonzeption für ein Informationssystem zur wertorientierten Steuerung eines heterogenen Beteiligungsportfolios vorgestellt.作者: angiography 時(shí)間: 2025-3-24 21:43 作者: 我正派 時(shí)間: 2025-3-25 00:15
erspektiven.Wertvolle Hilfestellung für den PraktikerNeben den operativen Informationssystemen, welche die Abwicklung des betrieblichen Tagesgesch?ftes unterstützen, treten heute verst?rkt Informationssysteme für analytische Aufgaben der Fach- und Führungskr?fte in den Vordergrund. In fast allen Unt作者: 籠子 時(shí)間: 2025-3-25 07:10 作者: 小故事 時(shí)間: 2025-3-25 09:55
https://doi.org/10.1007/978-3-540-78771-6cher abgelegt. Ansonsten k?nnte ein exponentielles Wachstum des zur Verfügung gestellten Datenbestandes eintreten. Der Sachverhalt indizierter Speicherung der Zellen hei?t Sparsity Management und kann mittels verschiedener Methoden umgesetzt werden.作者: 聲明 時(shí)間: 2025-3-25 15:43 作者: 停止償付 時(shí)間: 2025-3-25 16:53
Sparsity Management und Benchmarking von OLAP-Serverncher abgelegt. Ansonsten k?nnte ein exponentielles Wachstum des zur Verfügung gestellten Datenbestandes eintreten. Der Sachverhalt indizierter Speicherung der Zellen hei?t Sparsity Management und kann mittels verschiedener Methoden umgesetzt werden.作者: hair-bulb 時(shí)間: 2025-3-25 22:58
https://doi.org/10.1007/978-981-99-1673-3n diesem Beitrag werden Konzepte zur erstmaligen und laufenden Datenversorgung des Data Warehouse er?rtert, ein Schwerpunkt liegt in der Diskussion einiger Methoden zur Abgrenzung der relevanten ?nderungsdaten.作者: 古董 時(shí)間: 2025-3-26 03:02
Nick Cardilino,Samantha Kennedy,Mary Niebleronsinfrastruktur und das Extranet als Unterstützung der Supply Chain..Darüber hinaus werden die unterschiedlichen M?glichkeiten zur Anbindung von relationalen bzw. multidimensionalen Datenbanken an Web-Server aufgezeigt und basierend darauf einige ausgew?hlte herstellerspezifische L?sungen vorgestellt und bewertet.作者: CYT 時(shí)間: 2025-3-26 04:26 作者: 記憶法 時(shí)間: 2025-3-26 10:39
Integrins in Articular Cartilage,en diskutiert. Anhand dieser Datenstrukturen werden anschlie?end drei Ans?tze zur konzeptionellen Datenmodellierung vorgestellt und die skizzierten Dimensionsstrukturen mit ihnen nachzubilden versucht.作者: 古文字學(xué) 時(shí)間: 2025-3-26 13:57
Datenbeschaffung für das Data Warehousen diesem Beitrag werden Konzepte zur erstmaligen und laufenden Datenversorgung des Data Warehouse er?rtert, ein Schwerpunkt liegt in der Diskussion einiger Methoden zur Abgrenzung der relevanten ?nderungsdaten.作者: 惡名聲 時(shí)間: 2025-3-26 17:48 作者: Tortuous 時(shí)間: 2025-3-26 22:52
Das skalierbare Data Warehouseekte, Gesch?ftsthemen und Gesch?ftsprozesse. Bei der Implementierung gewinnen vorverdichtete Daten und Metadaten über Navigationsbahnen zur kontextabh?ngigen, dynamischen Hierarchieaufl?sung auf wahlfreien Ebenen eine besondere Bedeutung. Eine effiziente Anwendungsentwicklung erfordert eine handhabbare Architektur und Strategie.作者: 凹處 時(shí)間: 2025-3-27 03:11
Konzeptionelle Modellierung mehrdimensionaler Datenstrukturenen diskutiert. Anhand dieser Datenstrukturen werden anschlie?end drei Ans?tze zur konzeptionellen Datenmodellierung vorgestellt und die skizzierten Dimensionsstrukturen mit ihnen nachzubilden versucht.作者: 貧窮地活 時(shí)間: 2025-3-27 07:16 作者: 群居男女 時(shí)間: 2025-3-27 10:48 作者: 愉快么 時(shí)間: 2025-3-27 17:15
Natalie Florea Hudson,Joel R. Prucedem Begriff ?Star Schema“ bekannt. Ausgehend von dem klassischen Star Schema werden modifizierte Modelle wie das Fact Constellation Schema und das Snow Flake Schema diskutiert. Ein durchg?ngiges Beispiel dient der Verdeutlichung.作者: DAFT 時(shí)間: 2025-3-27 18:07 作者: MIRE 時(shí)間: 2025-3-28 01:11 作者: arrhythmic 時(shí)間: 2025-3-28 02:12 作者: 假設(shè) 時(shí)間: 2025-3-28 08:40
Logische Datenmodellierung für das Data Warehousedem Begriff ?Star Schema“ bekannt. Ausgehend von dem klassischen Star Schema werden modifizierte Modelle wie das Fact Constellation Schema und das Snow Flake Schema diskutiert. Ein durchg?ngiges Beispiel dient der Verdeutlichung.作者: 合并 時(shí)間: 2025-3-28 14:15
Das Data Warehouse als Datenbasis analytischer Informationssystemer derzeit noch einem st?ndigen Wandel. Im Mittelpunkt dieses Beitrages steht daher eine eher idealtypische Betrachtung des Data Warehouse-Konzeptes. Ausgehend von der Architektur eines Data Warehouses werden sodann dessen charakteristische Komponenten und deren Funktionen beschrieben.作者: incisive 時(shí)間: 2025-3-28 16:21
Book 19992nd editionsteme für analytische Aufgaben der Fach- und Führungskr?fte in den Vordergrund. In fast allen Unternehmen werden derzeit Begriffe und Konzepte wie Data Warehouse, On-Line Analytical Processing und Data Mining diskutiert und die zugeh?rigen Produkte evaluiert. Vor diesem Hintergrund zielt der vorlieg作者: jocular 時(shí)間: 2025-3-28 19:04
Moderne Technologie für leistungsf?hige DW-Datenbankenproblematiken erkl?rbar und l?sbar. Nicht zu vergessen ist allerdings der Reifegrad der eingesetzten Produkte, denn nicht in jedem DB-System ist der Optimizer wirklich in jedem Fall in der Lage, den optimalen Zugriffsweg zu fmden und auch zu realisieren.作者: Debility 時(shí)間: 2025-3-29 01:21
Book 19992nd editionende Sammelband darauf ab, einen aktuellen überblick über Technologien, Produkte und Trends zu bieten. Als Entscheidungsgrundlage für den Praktiker beim Aufbau und Einsatz derartiger analytischer Informationssysteme k?nnen die unterschiedlichen Beitr?ge aus Wirtschaft und Wissenschaft wertvolle Hilfestellung leisten.作者: 擴(kuò)張 時(shí)間: 2025-3-29 04:19 作者: 鬼魂 時(shí)間: 2025-3-29 09:14 作者: Kinetic 時(shí)間: 2025-3-29 13:02
https://doi.org/10.1007/978-981-99-1673-3ig wechselnde Schlagworte wie Management Information Systems, Decision Support Systems und Executive Information Systems stehen jedoch für den m??igen Erfolg, den die Anbieter bis Mitte der 90er Jahre in diesem Markt erringen konnten. Inzwischen sind mit Data Warehouse, OLAP, Business Intelligence u作者: 公豬 時(shí)間: 2025-3-29 18:22 作者: Accomplish 時(shí)間: 2025-3-29 21:05 作者: 終止 時(shí)間: 2025-3-30 00:12
https://doi.org/10.1007/978-3-030-42691-0lich komplexer Vorgang, der bis zu 80% der gesamten Projektdauer in Anspruch nehmen kann. In den vorangegangenen Beitr?gen von Kemper/Finger zur Datentransformation und von Müller zur Datenbeschaffung wurden bereits die wesentlichen Konzepte für die verschiedenen Teilprozesse vorgestellt. Da diese T作者: athlete’s-foot 時(shí)間: 2025-3-30 07:54
Natalie Florea Hudson,Joel R. Pruce Data Warehouse entsprechend zu modellieren. Nach einer Kl?rung der Begriffe der Datenmodellierung werden die Ebenen der semantischen und der logischen Modellierung betrachtet. Der Fokus ist dabei auf die Abbildung mehrdimensionaler Strukturen gerichtet. Unberücksichtigt bleiben die vielf?ltigen and作者: 脫落 時(shí)間: 2025-3-30 11:28
Afterword: Learning, with Consequence,tionsdefizit gekennzeichnet. Viele Unternehmen sind zwar im Besitz einer Vielzahl von Daten, sie sind jedoch nicht in der Lage, diese sinnvoll zu nutzen. Ein derzeit viel diskutierter Ansatz zur Verbesserung der unternehmensweiten Informationsversorgung ist das Data Warehouse-Konzept. Dieses stellt 作者: MITE 時(shí)間: 2025-3-30 13:35 作者: certain 時(shí)間: 2025-3-30 20:32
