Welche Besonderheit hat ein Data Warehouse bezogen auf die ursprünglichen Informationssysteme aus denen die Daten extrahiert wurden?
Eine Speicherung personenbezogener Daten in einem Data-Warehouse entfernt sich den Datenschützern zufolge vom ursprünglichen Verwendungszweck und stellt eine unzulässige Speicherung auf Vorrat ohne Zweckbindung dar.
Was ist eine Data Warehouse Architektur?
Ein Data-Warehouse-Design vereinheitlicht und integriert mittels Data-Warehouse-Modellierung Daten aus unterschiedlichen Datenbanken in kollektiv passender Weise. Es umfasst Daten aus verschiedenen Quellen, wie relationalen und nicht-relationalen Datenbanken, Flatfiles, Mainframes und Cloud-basierten Systemen.
Was ist ein Quellsystem?
Als Quellsystem werden alle Systeme bezeichnet, die Daten für den Zugriff aus dem BW oder die Übertragung ins BW bereitstellen. Dies können sein: SAP-Systeme, um DataSources über das Service API bereitzustellen. BW-Systeme, um über das Data-Mart-Interface InfoProvider-Daten aus dem Quell-BW bereitzustellen.
Wie häufig wird Data Mining eingesetzt?
Am häufigsten wird Data Mining im Marketing und Customer Relationship Management (CRM) eingesetzt. Die Unternehmen verfügen hier über umfangreiche Datenbestände. Es ist noch gar nicht lange her, dass man das wertvolle Potential entdeckt hat.
Was ist eine Datenbank?
Eine Datenbank ist eine Zusammenführung verwandter Daten. Data Warehouse dient als Informationssystem, das historische und kommutative Daten aus einer oder mehreren Quellen enthält. Ein Data Warehouse wird zur Analyse von Daten verwendet.
Warum sind Daten in einem Data Warehouse gespeichert?
Daten, die in einem Data Warehouse gespeichert sind, werden mit einem bestimmten Zeitraum abgerufen und liefern Informationen aus einer historischen Perspektive. Nicht flüchtig: Im nichtflüchtigen Data Warehouse sind Daten permanent, dh beim Einfügen neuer Daten werden bisherige Daten nicht ersetzt, weggelassen oder gelöscht.
Wie funktioniert das Data Warehouse?
DWH funktioniert wie ein Informationssystem, in dem alle vergangenen und kommutativen Daten aus einer oder mehreren Quellen gespeichert sind. Im Folgenden sind die vier Merkmale eines Data Warehouse-Konzepts aufgeführt: