Der Hauptzweck Ihres Data Warehouse besteht darin, als zentrales Repository für historische Daten zu dienen, die schnell für BI-Berichte und -Analysen abgefragt werden können. Die Datenmodellierung – die das Datenbankschema definiert – ist das Herzstück von […]
Etikett: Data Warehousing
Generieren eines physischen Datenbankschemas durch automatisiertes Forward Engineering
Entwerfen eines automatisierten Dimensionsmodells: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung
Um mit der Erforschung der automatisierten dimensionalen Modellierung zu beginnen, ist es wichtig, zunächst ein Verständnis der dimensionalen Modellierung zu erlangen. Die dimensionale Modellierung gehört zu den am meisten bevorzugten Designansätzen für den Aufbau analysefreundlicher Data Warehouses. Die erstmals 1996 eingeführten dimensionalen Datenmodelle von Kimball […]
Die 7 wichtigsten Herausforderungen im Datenmanagement für Technologieunternehmen und -lösungen
Unternehmen, die in der Technologiebranche tätig sind, gehören zu den wichtigsten Datenempfängern. Der Aufstieg von Big Data hat das Datenvolumen, das gesammelt, verarbeitet und analysiert werden muss, stark erhöht. Diese großen Datenmengen stellen zahlreiche Daten dar […]
Data Warehousing: Aufbruch in die Zukunft
Data Warehouses dienen seit langem als Single Source of Truth für datengesteuerte Unternehmen. Da die Datenkomplexität und -mengen jedoch zunehmen, ist es an der Zeit, über die traditionellen Datenökosysteme hinauszublicken. Im heutigen digitalisierten Zeitalter müssen sich Organisationen an die sich entwickelnden […]
Was ist die beste Data Warehouse-Architektur für die Berichterstellung?
Die meisten Unternehmen verlassen sich auf ein Data Warehouse als Single Source of Truth – ein konsolidiertes Datenrepository, das Unternehmen als Berichtsebene dient, um Trends zu erkennen und wertvolle Geschäftseinblicke zu gewinnen. Um jedoch die Leistung zu maximieren […]