Hochschule Darmstadt - Fb Informatik

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Modulbeschreibung
Modul:Data Warehouse Technologien

Data Warehouse Technologies

Belegnummern:30.2512 [PVL 30.2513]
Sprache:deutsch
Zuordnung:CNAM - Vorbereitungszyklus
CNAM Master - Vorbereitungszyklus
Bachelor 2014 - Katalog I: Anwendungs- und systemorientierte Module
Bachelor dual KoSI 2014 - Katalog I: Anwendungs- und systemorientierte Module
Bachelor KMI 2014 - Katalog I: Anwendungs- und systemorientierte Module
Bachelor 2007 - Vertiefung AE: Application Engineering
Bachelor 2007 - Vertiefung WI: Wirtschaftsinformatik
Bachelor 2007/2004/2002/99 - Wahlpflichtfächer aus dem Informatikbereich
KoSI 2007 - Vertiefung AE: Application Engineering
KoSI 2007 - Vertiefung WI: Wirtschaftsinformatik
KoSI 2007/2004/2003/2002/99 - Wahlpflichtfächer aus dem Informatikbereich
Lehrform:V+P = Vorlesung+Praktikum
SWS:2+2
CP:5
Prüfung:Klausur
Anmeldung zur Prüfung:explizit und unabhängig von der Belegung
PVL (z.B. Praktikum):unbenotet (Erfolgreiche Teilnahme am Praktikum)
Häufigkeit des Angebots:jährlich
Erforderliche Vorkenntnisse:Grundlegende Kenntnisse auf Bachelorniveau in Datenbanken und Wirtschaftsinformatik
Lernziele:Die Studierenden sollen
  • die Phasen des Data Warehousing und die Referenzarchitektur eines Data Warehouses kennen und beurteilen können,
  • mit dem multidimensionalen Datenmodell, den dazugehörigen Analyseoperationen und den Notationen der konzeptionellen Modellierung vertraut sein und diese mit einem Modellierungstool anwenden können,
  • die relationale Speicherung (Star-, Snowflake-Schema) des multidimensionalen Datenmodells beherrschen,
  • mit dem Prozess Extraktion - Transformation - Laden (ETL) beim Data Warehousing vertraut sein,
  • interne Datenstrukturkonzepte von Data Warehouses kennen,
  • mit der multidimensionalen Anfrageverarbeitung vertraut sein und diese anwenden können,
  • die Erweiterung der relationalen Datenbanksprache SQL im Bereich des Data Warehousing kennen und praktisch anwenden können,
  • ein modernes Business-Intelligence-Tool kennen und anwenden können.
Lehrinhalte:
  • Data Warehouse Architektur
  • Datenbanktechniken für Aufbau und Implementierung von Data Warehouses
  • Multidimensionale Datenmodellierung
  • Extraktion, Transformation, Laden (ETL)
  • Interne Speicherstrukturen für Data Warehouses
  • Anfragen, Anfrageverarbeitung und Anfrageoptimierung in Data Warehouses
  • Anwendungsgebiete für Data Warehouses
Literatur:
  • Köppen, V; Saake, G.; Sattler, K.-U.: Data Warehouse Technologien, 1. Auflage, mitp-Verlag, 2012
  • W. Lehner: Datenbanktechnologie für Data-Warehouse-Systeme, 1. Auflage, dpunkt.verlag, 2003
  • A. Bauer, H. Günzel: Data Warehouse Systeme - Architektur, Entwicklung, Anwendung, 4. Auflage, dpunkt.verlag, 2013
  • W.H. Inmon: Building the Data Warehouse, 4. Auflage, Wiley, 2005
Arbeitsformen / Hilfsmittel:Seminaristische Vorlesung, elektronisch verfügbare Materialien, Hörsaalübungen, Praktika am Rechner
Modulverantwortung:Stephan Karczewski
Freigabe ab:WS 2014/2015
Angebot im SS 19:Karczewski

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