Data Warehouse PDF (Data Warehousing-Lernbuch)

Data Warehouse ist eine Sammlung von Softwaretools, die bei der Analyse großer Mengen unterschiedlicher Daten helfen. Ziel ist es, aus den Daten gewinnbringende Erkenntnisse abzuleiten. Dieses E-Book behandelt fortgeschrittene Themen wie Data Marts, Data Lakes, Schemas und andere.

In diesem Data Warehouse-PDF-Buch

Abschnitt 1 – Einführung

1. Was ist Data Warehousing? Typen, Definition und Beispiel (Erstes Kapitel FREI)
2. Datenbank vs. Data Warehouse: Hauptunterschiede
3. Data Warehousing Architextur, Concepts und Komponenten
4. ETL (Extract, Transformieren und Laden) Prozess
5. ETL vs. ELT: Unterschiede müssen bekannt sein

Abschnitt 2 – Fortgeschrittene Dinge

1. Was ist Datenmodellierung? Konzeptionelle, logische und physische Datenmodelle
2. Was ist OLAP (Online Analytical Processing): Cube, Operationen und Typen
3. Was ist MOLAP? ArchiStruktur, Vorteile, Beispiel, Werkzeuge
4. OLTP vs. OLAP: Was ist der Unterschied?
5. Was ist ein Dimensionsmodell im Data Warehouse?
6. Star- und SnowFlake-Schema im Data Warehousing
7. Data-Mart-Tutorial: Was ist Data-Mart, Typen und Beispiele
8. Data Warehouse vs. Data Mart: Kennen Sie den Unterschied
9. Was ist Data Lake? Es ist Architektur
10. Data Lake vs. Data Warehouse: Was ist der Unterschied?
11. Was ist Business Intelligence? Definition & Beispiel
12. Data-Mining-Tutorial: Prozesse, Techniken, Tools, BEISPIELE
13. DataStage-Tutorial: Einsteigertraining

Abschnitt 3 – Muss man wissen!

1. Unterschied zwischen Data Mining und Data Warehouse
2. Unterschied zwischen Faktentabelle und Dimensionstabelle
3. Unterschied zwischen Informationen und Daten
4. Teradata-Tutorial: Grundlagen für Anfänger erlernen

FAQ

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