Springer Nature
Konstruktion Semantischer Data-Warehouse-Schemata
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Data-Warehouse-Systeme haben sich zu einem unverzichtbaren Bestandteil von Führungsinformationssystemen entwickelt. Während die technologischen Plattformen für Data-Warehouse-Systeme bereits ausgereift sind, besteht ein erhebliches Forschungsdefizit im Bereich der fachlichen Modellierung von Data-Warehouse-Schemata. Michael Böhnlein präsentiert eine methodenorientierte Untersuchung zur Konstruktion semantischer Data-Warehouse-Schemata. Er analysiert und bewertet Ansätze zur konzeptuellen Modellierung von Data-Warehouse-Systemen und erarbeitet auf dieser Grundlage einen neuen Modellierungsansatz: das Semantische Data-Warehouse-Modell (SDWM). Zusammen mit einer ebenfalls von ihm entwickelten Vorgehensweise zur Konstruktion von Data-Warehouse-Strukturen auf der Grundlage von Geschäftsprozessmodellen entsteht so eine umfassende Modellierungsmethodik.
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