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Data Warehouses [2017 Sommer]
Code
IDW
Name
Data Warehouses
Leistungspunkte
4 LP
Dauer
ein Semester
Turnus
mind. jedes 4. Semester
Lehrform
Vorlesung 2 SWS, Übungen 1 SWS
Arbeitsaufwand
120 h; davon
30 h Präsenzstudium
15 h Prüfungsvorbereitung
75 h Selbststudium und Aufgabenbearbeitung (eventuell in Gruppen)
Verwendbarkeit
B.Sc. Angewandte Informatik,
M.Sc. Angewandte Informatik,
M.Sc. Scientific Computing
Lernziel Die Studierenden
sind in der Lage, zu einer gegebenen Anwendung eine Data Warehouse Pipeline zu modellieren
kennen die Komponenten der Architektur von Data Warehouse Systemen
wissen, welche Arten von Indexe und Speicherstrukturen typische Data Warehouse Anfragen unterstützen
kennen Verfahren der Anfragebearbeitung und (manueller) Optimierungstechniken
wissen, wie materialisierte Sichten einzusetzen sind und wie diese zu pflegen sind
sind mit dem Aufsetzen eines realen Data Warehouses und den administrativen Tasks vertraut
kennen die wichtigsten Performance Benchmarks für Data Warehouse Anwendungen
Inhalt Einführung & Grundbegriffe
Data-Warehouse-Architekturen
Modellierung von Data Warehouses
Index- und Speicherungsstrukturen
Anfragen an Data Warehouses
Anfrageverarbeitung und -optimierung
Materialisierte Sichten
Voraussetzungen empfohlen sind: Algorithmen und Datenstrukturen (IAD), Datenbanken 1 (DB1)
Prüfungs
modalitäten
Erfolgreiche Teilnahme an den Übungen (mehr als 50% der Punkte müssen erreicht werden) und erfolgreiche Teilnahme an einer schriftlichen Prüfung
Literatur z. B.: Wolfgang. Lehner. Datenbanktechnologie für Data-Warehouse-Systeme. dpunkt.verlag, Heidelberg, 2003.
Andreas Bauer, Holger Günzel. Data Warehouse Systeme – Architektur, Entwicklung, Anwendung. 3. Auflage, dpunkt.verlag, Heidelberg, 2008.
Gunter Saake, Andreas Heuer, Kai-Uwe Sattler. Datenbanken: Implementierungstechniken. 2. Auflage, mitp-Verlag, Bonn, 2005.