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Data Warehousing

Hörerkreis

Studierende der  Wirtschaftsinformatik im Master Wirtschaftsinformatik oder HCI (als "Spezielle Aspekte der Wirtschaftsinformatik" mit 3 SWS).

Lernziele

Die Studierenden besitzen Kenntnisse zur Motivation sowie der Konzeption eines Data Warehouses. So kennen verschiedene Ansätze zum Entwurf eines Data Warehouses sowie zur Umsetzung. Die Nutzung eines Data Warehouses für OLAP oder Data Mining sowie verschiedene Einsatzgebiete sind ihnen ebenso bekannt wie Aspekte der Wirtschaftlichkeit.

Material 

Die Veranstaltung folgt dem Konzept "Blended Learning/Flipped Classroom". Hierfür sind digitale Begleitmaterialien vorbereitet, deren Inhalte im Rahmen der Präsenztermine vertiefend diskutiert und bearbeitet werden.

Die digitalen Begleitmaterialien können Sie  hier aufrufen. Zugangsdaten gegen Ihnen per eMail zu bzw. sind auf Anfrage erhältlich. Details zum Ablauf werden im ersten Veranstaltungstermin besprochen. In der Veranstaltung  erhalten Sie  auch den Einschreibeschlüssel für den dazugehörigen moodle-Kurs. 

 

 

 

Inhalt

  1. Einleitung

  2. Online Analytical Processing
    2.1 Kennzahlen
    2.2 Dimensionen
    2.3. OLAP-Basisoperationen
    2.4. Architekturkonzepte

  3. Modellierung im Data Warehousing
    4.1 Semantisches Datenmodell
    4.2 Relationale Datenmodelle
    4.3 Multidimensionale Datenmodelle

  4. Datenbeschaffung/Extraktion
    3.1. Extraktion – Transformation – Laden (ETL)
    3.2. Quelldaten
    3.3. Konflikte und Konfliktbehandlung
    3.4. Metadaten

  5. Data Mining
    5.1 Prozess
    5.2. Clustering
    5.3. Klassifikation
    5.4. Assoziationsregeln
    5.5. Künstliche Neuronale Netze

  6. Anwendungsbereiche

  7. Wirtschaftlichkeit

 
 
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