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Business Intelligence und Data Warehousing - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung
Veranstaltungsnummer 3262 Kurztext
Semester WiSe 2013/14 SWS 2
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen
Rhythmus i.d.R. jedes 2. Semester Studienjahr / Zielgruppe
Credits 6
Hyperlink   Evaluation Ja - digitale Veranstaltung
Sprache deutsch
Termine Gruppe: 1-Gruppe iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum (mögliche Änderungen beachten!) Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Fr. 15:00 bis 18:00 c.t. 14-täglich von 25.10.2013  Pavillon 1 (Samelson-Campus) - SC.P1.0.1b (Seminarraum) Raumplan        
Gruppe 1-Gruppe:
Termine Gruppe: Klausur iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum (mögliche Änderungen beachten!) Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Di. 10:00 bis 15:00 Einzeltermin am 11.03.2014 Gebäude B (Samelson-Campus) - SC.B.0.26 (Seminarraum) Raumplan        
Gruppe Klausur:
Prüfungstermine
Semester Termin Prüfer/-in Parallelgruppe Datum Prüfungsform Beginn Anmeldefrist Ende Anmeldefrist Ende Abmeldefrist Infos zu Nachschreibterminen
WiSe 2013/14 01 11.03.2014 20.01.2014 10.03.2014 VERBINDLICH 10.03.2014 VERBINDLICH


Zugeordnete Personen
Kontaktperson (durchführend) Zuständigkeit
Seck, Christoph , Dipl.-Math. durchführend, nicht verantwortlich
Weitere Person Zuständigkeit
Schmidt-Thieme, Lars, Professor Dr. Dr. verantwortlich, nicht durchführend
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester ECTS Kontingent
Master M.Sc. Informationsmanagm. 1 - 3 6
Master M.Sc. Wirtschaftsinf. 1 - 3 6

Hinweis: Die Angaben zu den Semestern sind nur Empfehlungen, keine Anmeldebeschränkungen.

LSF - Module
Modulkürzel Modultitel
MWI-DW Data Warehousing
Zuordnung zu Einrichtungen
Abt. Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen
Inhalt
Literatur

J. Celko: Joe Celko's Data Warehouse and Analytic Queries in SQL (2006)

Graziano, Linstedt: Super Charge Your Data Warehouse (2011)

W.H. Inmon: Building the Data Warehouse (2005)

Kimball, Ross: The Data Warehouse Toolkit(2013)

Kimball, Munday, Thronthwaite: The Microsoft Data Warehouse Toolkit (2011)

J.E.Olson: Data Quality: The Accuracy Dimension (2002)

Russo, Ferrari, Webb: Expert Cube Development with Microsoft SQL Server 2008 Analysis Services (2009)

Lerninhalte

Business Intelligence versucht aus operativen Daten Erkenntnisse zu extrahieren und zu präsentieren, die für zukünftige Entscheidungen relevant sind. In größeren Unternehmen ist es gängige Praxis , die operativen Daten dafür an einer Stelle – dem „Data Warehouse“ – bereinigt und systematisiert bereitzustellen.

In der Veranstaltung geht es um die Grundlagen zu Aufgabe, Aufbau und Realisierung von Data Warehouses und die Einbettung von Data Warehousing in den Gesamtkontext der Business Intelligence.


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2013/14 , Aktuelles Semester: WiSe 2024/25
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