Wiedmann/Buckler stellen Möglichkeiten des Einsatzes Neuronaler Netze im Marketing-Management auf der Basis interessanter Softwarelösungen vor.
Der Leser erhält einen komprimierten Überblick über alle relevanten methodischen Ansätze, Software- und Lösungsanbieter. Die 2. Auflage wurde überarbeitet und um neue Verfahren aus der Methodenforschung sowie die NEUSREL-Analyse erweitert.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Wiedmann/Buckler stellen Möglichkeiten des Einsatzes Neuronaler Netze im Marketing-Management auf der Basis interessanter Softwarelösungen vor.
Der Leser erhält einen komprimierten Überblick über alle relevanten methodischen Ansätze, Software- und Lösungsanbieter. Die 2. Auflage wurde überarbeitet und um neue Verfahren aus der Methodenforschung sowie die NEUSREL-Analyse erweitert.
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Wiedmann/Buckler stellen Möglichkeiten des Einsatzes Neuronaler Netze im Marketing-Management auf der Basis interessanter Softwarelösungen vor.
Der Leser erhält einen komprimierten Überblick über alle relevanten methodischen Ansätze, Software- und Lösungsanbieter. Die 2. Auflage wurde überarbeitet und um neue Verfahren aus der Methodenforschung sowie die NEUSREL-Analyse erweitert.
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Data Warehousing ist seit einigen Jahren in vielen Branchen ein zentrales Thema. Die anfängliche Euphorie täuschte jedoch darüber hinweg, dass zur praktischen Umsetzung gesicherte Methoden und Vorgehensmodelle fehlten. Dieses Buch stellt einen Beitrag zur Überwindung dieser Lücke zwischen Anspruch und Wirklichkeit dar. Es gibt im ersten Teil einen Überblick über aktuelle Ergebnisse im Bereich des Data Warehousing mit einem Fokus auf methodischen und betriebswirtschaftlichen Aspekten. Es finden sich u.a. Beiträge zur Wirtschaftlichkeitsanalyse, zur organisatorischen Einbettung des Data Warehousing, zum Datenqualitätsmanagement, zum integrierten Metadatenmanagement und zu datenschutzrechtlichen Aspekten sowie ein Beitrag zu möglichen zukünftigen Entwicklungsrichtungen des Data Warehousing. Im zweiten Teil berichten Projektleiter umfangreicher Data Warehousing-Projekte über Erfahrungen und Best Practices.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Data Warehousing ist seit einigen Jahren in vielen Branchen ein zentrales Thema. Die anfängliche Euphorie täuschte jedoch darüber hinweg, dass zur praktischen Umsetzung gesicherte Methoden und Vorgehensmodelle fehlten. Dieses Buch stellt einen Beitrag zur Überwindung dieser Lücke zwischen Anspruch und Wirklichkeit dar. Es gibt im ersten Teil einen Überblick über aktuelle Ergebnisse im Bereich des Data Warehousing mit einem Fokus auf methodischen und betriebswirtschaftlichen Aspekten. Es finden sich u.a. Beiträge zur Wirtschaftlichkeitsanalyse, zur organisatorischen Einbettung des Data Warehousing, zum Datenqualitätsmanagement, zum integrierten Metadatenmanagement und zu datenschutzrechtlichen Aspekten sowie ein Beitrag zu möglichen zukünftigen Entwicklungsrichtungen des Data Warehousing. Im zweiten Teil berichten Projektleiter umfangreicher Data Warehousing-Projekte über Erfahrungen und Best Practices.
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Data Warehousing ist seit einigen Jahren in vielen Branchen ein zentrales Thema. Die anfängliche Euphorie täuschte jedoch darüber hinweg, dass zur praktischen Umsetzung gesicherte Methoden und Vorgehensmodelle fehlten. Dieses Buch stellt einen Beitrag zur Überwindung dieser Lücke zwischen Anspruch und Wirklichkeit dar. Es gibt im ersten Teil einen Überblick über aktuelle Ergebnisse im Bereich des Data Warehousing mit einem Fokus auf methodischen und betriebswirtschaftlichen Aspekten. Es finden sich u.a. Beiträge zur Wirtschaftlichkeitsanalyse, zur organisatorischen Einbettung des Data Warehousing, zum Datenqualitätsmanagement, zum integrierten Metadatenmanagement und zu datenschutzrechtlichen Aspekten sowie ein Beitrag zu möglichen zukünftigen Entwicklungsrichtungen des Data Warehousing. Im zweiten Teil berichten Projektleiter umfangreicher Data Warehousing-Projekte über Erfahrungen und Best Practices.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Data Warehousing ist seit einigen Jahren in vielen Branchen ein zentrales Thema. Die anfängliche Euphorie täuschte jedoch darüber hinweg, dass zur praktischen Umsetzung gesicherte Methoden und Vorgehensmodelle fehlten. Dieses Buch stellt einen Beitrag zur Überwindung dieser Lücke zwischen Anspruch und Wirklichkeit dar. Es gibt im ersten Teil einen Überblick über aktuelle Ergebnisse im Bereich des Data Warehousing mit einem Fokus auf methodischen und betriebswirtschaftlichen Aspekten. Es finden sich u.a. Beiträge zur Wirtschaftlichkeitsanalyse, zur organisatorischen Einbettung des Data Warehousing, zum Datenqualitätsmanagement, zum integrierten Metadatenmanagement und zu datenschutzrechtlichen Aspekten sowie ein Beitrag zu möglichen zukünftigen Entwicklungsrichtungen des Data Warehousing. Im zweiten Teil berichten Projektleiter umfangreicher Data Warehousing-Projekte über Erfahrungen und Best Practices.
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In Ergänzung zu ihrem bereits in der 4. Auflage erscheinenden Buch zum Data Warehouse-Konzept widmen sich die Autoren hier ganz der Beschreibung verschiedener Anwendungsmöglichkeiten. Der Nutzen eines Data Warehouses entsteht nicht in erster Linie durch die Speicherung, sondern vielmehr erst durch die zielgerichtete Aufarbeitung und Analyse der Informationen. Dieses führt zu einer Fülle von Einsatzmöglichkeiten (wie z.B. Balanced Scorecards oder Data Mining-Auswertungen zur Vorhersage von Gasverbräuchen), die für Unternehmen gewinnbringend genutzt werden können.
Aktualisiert: 2023-07-02
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In Ergänzung zu ihrem bereits in der 4. Auflage erscheinenden Buch zum Data Warehouse-Konzept widmen sich die Autoren hier ganz der Beschreibung verschiedener Anwendungsmöglichkeiten. Der Nutzen eines Data Warehouses entsteht nicht in erster Linie durch die Speicherung, sondern vielmehr erst durch die zielgerichtete Aufarbeitung und Analyse der Informationen. Dieses führt zu einer Fülle von Einsatzmöglichkeiten (wie z.B. Balanced Scorecards oder Data Mining-Auswertungen zur Vorhersage von Gasverbräuchen), die für Unternehmen gewinnbringend genutzt werden können.
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In Ergänzung zu ihrem bereits in der 4. Auflage erscheinenden Buch zum Data Warehouse-Konzept widmen sich die Autoren hier ganz der Beschreibung verschiedener Anwendungsmöglichkeiten. Der Nutzen eines Data Warehouses entsteht nicht in erster Linie durch die Speicherung, sondern vielmehr erst durch die zielgerichtete Aufarbeitung und Analyse der Informationen. Dieses führt zu einer Fülle von Einsatzmöglichkeiten (wie z.B. Balanced Scorecards oder Data Mining-Auswertungen zur Vorhersage von Gasverbräuchen), die für Unternehmen gewinnbringend genutzt werden können.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Architekturprinzipien von Data-Warehouse-Systemen
Datenstrukturen und Algorithmen
Anwendungsfeld Business Intelligence
Dieses Lehrbuch behandelt Konzepte und Techniken von Data-Warehouse-Systemen, die eine wesentliche Komponente in betrieblichen Entscheidungsprozessen darstellen. Im Mittelpunkt stehen dabei Architekturprinzipien sowie die Umsetzung des multidimensionalen Datenwürfels als zentrale Komponente des Data Warehouse. Die Zusammenführung der Daten aus verschiedenen betrieblichen und externen Quellen spielt eine ebenso wichtige Rolle wie Datenstrukturen und Algorithmen für die Realisierung von Speicher- und Indexstrukturen. Die Navigation im Datenwürfel und die Anfrageverarbeitung sowie Anwendungen aus dem Themenfeld Business Intelligence geben einen Einblick in den Umgang mit dem Data Warehouse.Detailliert werden sowohl der Aufbau als auch die Nutzung von Data-Warehouse-Systemen beleuchtet. Dabei stehen Modellierungskonzepte und die Thematik der multidimensionalen Anfragen im Vordergrund. Zudem werden Interna wichtiger Systemlösungen von Oracle, IBM und Microsoft anhand zahlreicher Beispiele erläutert.Das Buch fokussiert auf relationale Umsetzungsstrategien des Data Warehouse. Es ist daher empfehlenswert, sich ebenfalls mit den Grundlagenwerken Datenbanken – Konzepte und Sprachen sowie Datenbanken – Implementierungstechniken auseinanderzusetzen; sie erlauben es dem Leser, die Konzepte aus Datenbanken für das Data Warehouse leichter zu transferieren. Das Buch ist geeignet für Studierende der Informatik oder verwandter Fächer im Masterbereich und bietet gleichzeitig auch dem Anwender bzw. Entwickler vertiefende Hintergrundinformationen zu aktuellen Data-Warehouse-Technologien.Die Autoren lehren und forschen im Bereich Datenbanken und Informationssysteme sowie Business Intelligence – Veit Köppen und Gunter Saake an der Universität Magdeburg und Kai-Uwe Sattler an der TU Ilmenau.
Aus dem Inhalt:
Data Warehousing
Architekturkonzepte
Extraktion, Transformation und Laden
Datenqualität
Business Intelligence
Modellierung
Multidimensionales Modell
Relationale Umsetzung
Star- und Snowflake-Schema
Slowly Changing Dimensions
Speicher- und Indexstrukturen
ROLAP und MOLAP
Partitionierung
Row Stores, Column Stores und In-MemoryBitmap-Indexe
Mehrdimensionale Indexstrukturen
Data Warehouse:Anfragen und Verarbeitung
OLAP-Anfrage-operatoren
SQL-Operatoren im Data Warehouse
Anfrageplanung
Materialisierte Sichten
Aktualisiert: 2023-07-01
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Architekturprinzipien von Data-Warehouse-Systemen
Datenstrukturen und Algorithmen
Anwendungsfeld Business Intelligence
Dieses Lehrbuch behandelt Konzepte und Techniken von Data-Warehouse-Systemen, die eine wesentliche Komponente in betrieblichen Entscheidungsprozessen darstellen. Im Mittelpunkt stehen dabei Architekturprinzipien sowie die Umsetzung des multidimensionalen Datenwürfels als zentrale Komponente des Data Warehouse. Die Zusammenführung der Daten aus verschiedenen betrieblichen und externen Quellen spielt eine ebenso wichtige Rolle wie Datenstrukturen und Algorithmen für die Realisierung von Speicher- und Indexstrukturen. Die Navigation im Datenwürfel und die Anfrageverarbeitung sowie Anwendungen aus dem Themenfeld Business Intelligence geben einen Einblick in den Umgang mit dem Data Warehouse.Detailliert werden sowohl der Aufbau als auch die Nutzung von Data-Warehouse-Systemen beleuchtet. Dabei stehen Modellierungskonzepte und die Thematik der multidimensionalen Anfragen im Vordergrund. Zudem werden Interna wichtiger Systemlösungen von Oracle, IBM und Microsoft anhand zahlreicher Beispiele erläutert.Das Buch fokussiert auf relationale Umsetzungsstrategien des Data Warehouse. Es ist daher empfehlenswert, sich ebenfalls mit den Grundlagenwerken Datenbanken – Konzepte und Sprachen sowie Datenbanken – Implementierungstechniken auseinanderzusetzen; sie erlauben es dem Leser, die Konzepte aus Datenbanken für das Data Warehouse leichter zu transferieren. Das Buch ist geeignet für Studierende der Informatik oder verwandter Fächer im Masterbereich und bietet gleichzeitig auch dem Anwender bzw. Entwickler vertiefende Hintergrundinformationen zu aktuellen Data-Warehouse-Technologien.Die Autoren lehren und forschen im Bereich Datenbanken und Informationssysteme sowie Business Intelligence – Veit Köppen und Gunter Saake an der Universität Magdeburg und Kai-Uwe Sattler an der TU Ilmenau.
Aus dem Inhalt:
Data Warehousing
Architekturkonzepte
Extraktion, Transformation und Laden
Datenqualität
Business Intelligence
Modellierung
Multidimensionales Modell
Relationale Umsetzung
Star- und Snowflake-Schema
Slowly Changing Dimensions
Speicher- und Indexstrukturen
ROLAP und MOLAP
Partitionierung
Row Stores, Column Stores und In-MemoryBitmap-Indexe
Mehrdimensionale Indexstrukturen
Data Warehouse:Anfragen und Verarbeitung
OLAP-Anfrage-operatoren
SQL-Operatoren im Data Warehouse
Anfrageplanung
Materialisierte Sichten
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Architekturprinzipien von Data-Warehouse-Systemen
Datenstrukturen und Algorithmen
Anwendungsfeld Business Intelligence
Dieses Lehrbuch behandelt Konzepte und Techniken von Data-Warehouse-Systemen, die eine wesentliche Komponente in betrieblichen Entscheidungsprozessen darstellen. Im Mittelpunkt stehen dabei Architekturprinzipien sowie die Umsetzung des multidimensionalen Datenwürfels als zentrale Komponente des Data Warehouse. Die Zusammenführung der Daten aus verschiedenen betrieblichen und externen Quellen spielt eine ebenso wichtige Rolle wie Datenstrukturen und Algorithmen für die Realisierung von Speicher- und Indexstrukturen. Die Navigation im Datenwürfel und die Anfrageverarbeitung sowie Anwendungen aus dem Themenfeld Business Intelligence geben einen Einblick in den Umgang mit dem Data Warehouse.Detailliert werden sowohl der Aufbau als auch die Nutzung von Data-Warehouse-Systemen beleuchtet. Dabei stehen Modellierungskonzepte und die Thematik der multidimensionalen Anfragen im Vordergrund. Zudem werden Interna wichtiger Systemlösungen von Oracle, IBM und Microsoft anhand zahlreicher Beispiele erläutert.Das Buch fokussiert auf relationale Umsetzungsstrategien des Data Warehouse. Es ist daher empfehlenswert, sich ebenfalls mit den Grundlagenwerken Datenbanken – Konzepte und Sprachen sowie Datenbanken – Implementierungstechniken auseinanderzusetzen; sie erlauben es dem Leser, die Konzepte aus Datenbanken für das Data Warehouse leichter zu transferieren. Das Buch ist geeignet für Studierende der Informatik oder verwandter Fächer im Masterbereich und bietet gleichzeitig auch dem Anwender bzw. Entwickler vertiefende Hintergrundinformationen zu aktuellen Data-Warehouse-Technologien.Die Autoren lehren und forschen im Bereich Datenbanken und Informationssysteme sowie Business Intelligence – Veit Köppen und Gunter Saake an der Universität Magdeburg und Kai-Uwe Sattler an der TU Ilmenau.
Aus dem Inhalt:
Data Warehousing
Architekturkonzepte
Extraktion, Transformation und Laden
Datenqualität
Business Intelligence
Modellierung
Multidimensionales Modell
Relationale Umsetzung
Star- und Snowflake-Schema
Slowly Changing Dimensions
Speicher- und Indexstrukturen
ROLAP und MOLAP
Partitionierung
Row Stores, Column Stores und In-MemoryBitmap-Indexe
Mehrdimensionale Indexstrukturen
Data Warehouse:Anfragen und Verarbeitung
OLAP-Anfrage-operatoren
SQL-Operatoren im Data Warehouse
Anfrageplanung
Materialisierte Sichten
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Architekturprinzipien von Data-Warehouse-Systemen
Datenstrukturen und Algorithmen
Anwendungsfeld Business Intelligence
Dieses Lehrbuch behandelt Konzepte und Techniken von Data-Warehouse-Systemen, die eine wesentliche Komponente in betrieblichen Entscheidungsprozessen darstellen. Im Mittelpunkt stehen dabei Architekturprinzipien sowie die Umsetzung des multidimensionalen Datenwürfels als zentrale Komponente des Data Warehouse. Die Zusammenführung der Daten aus verschiedenen betrieblichen und externen Quellen spielt eine ebenso wichtige Rolle wie Datenstrukturen und Algorithmen für die Realisierung von Speicher- und Indexstrukturen. Die Navigation im Datenwürfel und die Anfrageverarbeitung sowie Anwendungen aus dem Themenfeld Business Intelligence geben einen Einblick in den Umgang mit dem Data Warehouse.Detailliert werden sowohl der Aufbau als auch die Nutzung von Data-Warehouse-Systemen beleuchtet. Dabei stehen Modellierungskonzepte und die Thematik der multidimensionalen Anfragen im Vordergrund. Zudem werden Interna wichtiger Systemlösungen von Oracle, IBM und Microsoft anhand zahlreicher Beispiele erläutert.Das Buch fokussiert auf relationale Umsetzungsstrategien des Data Warehouse. Es ist daher empfehlenswert, sich ebenfalls mit den Grundlagenwerken Datenbanken – Konzepte und Sprachen sowie Datenbanken – Implementierungstechniken auseinanderzusetzen; sie erlauben es dem Leser, die Konzepte aus Datenbanken für das Data Warehouse leichter zu transferieren. Das Buch ist geeignet für Studierende der Informatik oder verwandter Fächer im Masterbereich und bietet gleichzeitig auch dem Anwender bzw. Entwickler vertiefende Hintergrundinformationen zu aktuellen Data-Warehouse-Technologien.Die Autoren lehren und forschen im Bereich Datenbanken und Informationssysteme sowie Business Intelligence – Veit Köppen und Gunter Saake an der Universität Magdeburg und Kai-Uwe Sattler an der TU Ilmenau.
Aus dem Inhalt:
Data Warehousing
Architekturkonzepte
Extraktion, Transformation und Laden
Datenqualität
Business Intelligence
Modellierung
Multidimensionales Modell
Relationale Umsetzung
Star- und Snowflake-Schema
Slowly Changing Dimensions
Speicher- und Indexstrukturen
ROLAP und MOLAP
Partitionierung
Row Stores, Column Stores und In-MemoryBitmap-Indexe
Mehrdimensionale Indexstrukturen
Data Warehouse:Anfragen und Verarbeitung
OLAP-Anfrage-operatoren
SQL-Operatoren im Data Warehouse
Anfrageplanung
Materialisierte Sichten
Aktualisiert: 2023-07-01
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Fundierte Einführung in relationale Datenbanken und die Anfragesprache SQL
Datenbanken für die Berufspraxis verstehen, anwenden und entwickeln
Mit zwei durchgängigen Beispielen und zahlreichen Übungen
Datenbanken haben sich zu einem unverzichtbaren Bestandteil jeglicher Informationssysteme entwickelt, um größere Mengen strukturierter Daten verwalten, wiederauffinden und analysieren zu können.
Die Autoren vermitteln fundiert und kompakt die zum Verständnis und auch zur Entwicklung solcher Systeme notwendigen Kenntnisse aus den Bereichen Datenbankentwurf, Datenmodellierung, Datenänderungen und Datenanalysen und stellen die relationale Datenbanksprache SQL ausführlich vor. Alle Konzepte und Sprachelemente erläutern die Autoren anhand von zwei durchgängigen Beispielen.
Des Weiteren besprechen die Autoren Themen wie Nutzersichten, Datenschutz, Integritätssicherung, Tuning von Datenbankanwendungen sowie statistische Datenanalysen (Data Warehousing, Data Mining). Sie erläutern auch neuere Entwicklungen wie NoSQL-Datenbanksysteme, spaltenorientierte Speicherungsformen und die Analyse von Big Data.
Das Buch richtet sich vor allem an Schüler und Studenten außerhalb des Fachbereichs Informatik, die schnell und dennoch fundiert die Grundlagen zur Entwicklung und zum Einsatz von Datenbanken lernen wollen. Übungsaufgaben am Ende jedes Kapitels machen das Buch ideal für Studium und Selbststudium.
Aus dem Inhalt:
Was sind Datenbanken?
Relationale Datenbanken: Daten als Tabellen
Das Entity-Relationship-Modell
Datenbankentwurf
Normalisierung für eine redundanzfreie Datenbank
Datendefinition und Updates in SQL
Anfragen in SQL
Sichten und Datenschutz
Integrität und Trigger
Statistische Datenanalysen (Data Warehousing, Data Mining)
Arbeitsweise eines DBMS und Tuning
OLTP- und OLAP-Systeme
Row und Column Stores, NoSQL und NewSQL
Ausblick inklusive Verarbeitung von Big Data
Zwei durchgängige Beispiele mit Datenbankentwurf und relationaler Repräsentation
Aktualisiert: 2023-07-01
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Fundierte Einführung in relationale Datenbanken und die Anfragesprache SQL
Datenbanken für die Berufspraxis verstehen, anwenden und entwickeln
Mit zwei durchgängigen Beispielen und zahlreichen Übungen
Datenbanken haben sich zu einem unverzichtbaren Bestandteil jeglicher Informationssysteme entwickelt, um größere Mengen strukturierter Daten verwalten, wiederauffinden und analysieren zu können.
Die Autoren vermitteln fundiert und kompakt die zum Verständnis und auch zur Entwicklung solcher Systeme notwendigen Kenntnisse aus den Bereichen Datenbankentwurf, Datenmodellierung, Datenänderungen und Datenanalysen und stellen die relationale Datenbanksprache SQL ausführlich vor. Alle Konzepte und Sprachelemente erläutern die Autoren anhand von zwei durchgängigen Beispielen.
Des Weiteren besprechen die Autoren Themen wie Nutzersichten, Datenschutz, Integritätssicherung, Tuning von Datenbankanwendungen sowie statistische Datenanalysen (Data Warehousing, Data Mining). Sie erläutern auch neuere Entwicklungen wie NoSQL-Datenbanksysteme, spaltenorientierte Speicherungsformen und die Analyse von Big Data.
Das Buch richtet sich vor allem an Schüler und Studenten außerhalb des Fachbereichs Informatik, die schnell und dennoch fundiert die Grundlagen zur Entwicklung und zum Einsatz von Datenbanken lernen wollen. Übungsaufgaben am Ende jedes Kapitels machen das Buch ideal für Studium und Selbststudium.
Aus dem Inhalt:
Was sind Datenbanken?
Relationale Datenbanken: Daten als Tabellen
Das Entity-Relationship-Modell
Datenbankentwurf
Normalisierung für eine redundanzfreie Datenbank
Datendefinition und Updates in SQL
Anfragen in SQL
Sichten und Datenschutz
Integrität und Trigger
Statistische Datenanalysen (Data Warehousing, Data Mining)
Arbeitsweise eines DBMS und Tuning
OLTP- und OLAP-Systeme
Row und Column Stores, NoSQL und NewSQL
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