Die Übungsgruppen finden zweiwöchentlich je in den geraden bzw. ungeraden Kalenderwochen statt.
Ergänzende Materialien zu den Übungsprojekten und zu den praktischen Übungen werden im Moodle Raum bereitgestellt.
In mittleren und großen Unternehmen werden Abläufe durch ein Datenbanksystem unterstützt, so wie bei Bestellungen, Aufträgen, Lieferungen, aber auch in der Personalverwaltung und Buchhaltung. Die erfassten Daten sind für unternehmerische Entscheidungen von besonderem Wert, können durch ihre Analyse zum Beispiel die umsatzstärksten Kunden oder Produkte ermittelt werden. Doch das Datenbanksystem ist zunächst daraufhin optimiert, Transaktionen in den Geschäftsabläufen zu unterstützen, nicht aber auf die Datenanalyse.
Ein Data Warehouse ist genau auf die Anforderungen der Analyse von Geschäftsdaten ausgelegt. In diesem Kurs behandeln wir die wesentlichen Phasen zur Einrichtung eines Datawarehouses nach dem Kimball Lifecycle, einer anerkannten Methode in der Praxis. Wir beginnen mit der Planung eines Datawarehouses, entwerfen ein sogenanntes Star Schema, oder im allgemeinen ein mehrdimensionales Modell, und lernen den ETL Prozess zum Laden von Daten in das Datawarehouse kennen. Anschließend beschäftigen wir uns mit der effizienten Implementierung der Analysen durch materialisierte Sichten, Indizes, Hashing, Datenkompression und Ausführungsstrategien.
Die Methoden aus der Vorlesung werden wir in den Übungen praxisnah anwenden, indem wir sie für das fiktive Unternehmen Adventure Works Cycles mit den Microsoft Produkten zur Business Intelligence, also der Analyse von Geschäftsdaten, ausprobieren und umsetzen. Diese Produkte können während des gesamten Kimball Lifecycles eingesetzt werden.
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Materialien und weitere Informationen werden in Moodle bereitgestellt.