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Originaltitel:
The Unified Star Schema: An Agile and Resilient Approach to Data Warehouse and Analytics Design
Inhalt des Buches:
Beherrschen Sie das agilste und belastbarste Design für die Erstellung von Analyseanwendungen: das Unified Star Schema (USS). Das USS hat viele Vorteile gegenüber der traditionellen dimensionalen Modellierung. Erleben Sie die Leistungsfähigkeit des USS als ein einziges Sternschema, das als Grundlage für alle aktuellen und zukünftigen Geschäftsanforderungen Ihres Unternehmens dient.
Data-Warehouse-Legende Bill Inmon und Business-Intelligence-Innovator Francesco Puppini erklären Schritt für Schritt, warum das Unified Star Schema heute der empfohlene Ansatz für Business-Intelligence-Designs ist, und zeigen anhand zahlreicher Beispiele, wie man diese neue Lösung aufbaut und nutzt.
Dieses Buch besteht aus zwei Teilen. In Teil I, Architektur, werden die Vorteile von Data Marts und Data Warehouses erläutert und es wird beschrieben, wie Unternehmen zu ihrem aktuellen Stand der Analytik gelangt sind und welche Herausforderungen sich aus den aktuellen Business Intelligence-Architekturen ergeben. Kapitel 1 befasst sich mit den treibenden Kräften und den Merkmalen von Data Warehouse und Data Mart. In Kapitel 2 werden Konzepte der Dimensionsmodellierung vorgestellt, darunter Faktentabellen, Dimensionen, Star Joins und Snowflakes. Kapitel 3 gibt einen Überblick über die Entwicklung des Data Marts. Kapitel 4 erklärt Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) und den Wert, den ETL für die Berichterstattung hat. Kapitel 5 befasst sich mit dem integrierten Data Mart-Ansatz, und Kapitel 6 erklärt, wie man diese Umgebung überwacht. Kapitel 7 beschreibt die verschiedenen Arten von Metadaten innerhalb der Data Warehouse-Umgebung. In Kapitel 8 wird die Entwicklung zu unserer heutigen modernen Data-Warehouse-Umgebung beschrieben.
Teil II, das Unified Star Schema, behandelt den Unified Star Schema (USS)-Ansatz und wie er die in Teil I vorgestellten Herausforderungen löst.
⬤ Kapitel 9, Einführung in das Unified Star Schema: Lernen Sie seine Architektur und Anwendungsfälle kennen und erfahren Sie, wie sich der USS-Ansatz vom traditionellen Ansatz unterscheidet.
⬤ Kapitel 10, Datenverlust: Erfahren Sie mehr über den Datenverlust und die USS-Brücke. Verstehen Sie, dass der USS-Ansatz keine Verbindung herstellt und aus diesem Grund keinen Datenverlust verursacht.
⬤ Kapitel 11, Die Fächerfalle: Lernen Sie die Konvention des Oriented Data Model kennen und erfahren Sie anhand eines Beispiels, welche Gefahren eine Fächerfalle birgt. Unterscheiden Sie Join und Assoziation und erkennen Sie, dass eine "In-Memory-Assoziation" die bevorzugte Lösung für die Fächerfalle ist.
⬤ Kapitel 12, Die Abgrundfalle: Machen Sie sich mit dem kartesischen Produkt vertraut und folgen Sie dann einem Beispiel auf der Grundlage von LinkedIn, das veranschaulicht, dass eine Abgrundfalle unerwünschte Duplikate erzeugt. Sehen Sie, dass die USS Bridge auf einer Vereinigung basiert, die keine Duplikate erzeugt.
⬤ Kapitel 13, Abfragen mit mehreren Fakten: Unterscheiden Sie zwischen mehreren Fakten "mit direkter Verbindung" und mehreren Fakten "ohne direkte Verbindung". Untersuchen Sie, wie BI-Tools in der Lage sind, aggregierte virtuelle Zeilen zu erstellen.
⬤ Kapitel 14, Schleifen: Erfahren Sie mehr über Schleifen und fünf traditionelle Techniken, um sie zu lösen. Begleiten Sie eine Implementierung, die die Lösung auf der Grundlage des USS-Ansatzes veranschaulicht.
⬤ Kapitel 15, Nicht-konforme Granularitäten: Erfahren Sie mehr über nicht-konforme Granularitäten und lernen Sie, dass das Unified Star Schema eine Lösung namens "Re-Normalisierung" einführt.
⬤ Kapitel 16, Fallstudie Northwind. Erleben Sie, wie einfach es ist, die Fallstricke von Northwind unter Verwendung der ODM-Konvention zu erkennen. Verfolgen Sie die Implementierung des USS-Ansatzes für die Northwind-Datenbank mit verschiedenen BI-Tools.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781634628877 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2021 |
| Seitenzahl: | 292 |
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