Details
Entwicklung und Evaluation eines Verfahrens zur Datenspeicherung in Data-Warehouse-Systemen auf Basis des Information Lifecycle Managements
Forschung zur Digitalisierung der Wirtschaft | Advanced Studies in Business Digitization 1. Aufl. 2023
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59,99 € |
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| Verlag: | Gabler |
| Format: | |
| Veröffentl.: | 27.01.2023 |
| ISBN/EAN: | 9783658403041 |
| Sprache: | deutsch |
Dieses eBook enthält ein Wasserzeichen.
Beschreibungen
In Data-Warehouse-Systemen (DWS) stehen verschiedene Möglichkeiten zur Verfügung, um Speicherkosten zu senken (wie Nearline-Storage oder Archivierung) oder Datenanalysezeiten zu verringern. Bisher fehlte allerdings ein geeignetes Verfahren, um zu bestimmen, welche Mittel für welche Zwecke und welche Daten eingesetzt werden sollten. Der Bereich der Klassifizierung von DWS-Daten unter der Berücksichtigung von Anwender- und Administratorenwissen, der Leistungsfähigkeit des Systems und auch des Informationslebenszyklus stellt einen offenen und notwendigen Forschungsbereich dar, der mit diesem Buch geschlossen wird. Diese Klassifizierung kann anhand des Lebenszyklus von Daten in Data-Warehouse-Systemen erfolgen. Die Daten durchlaufen verschiedene Phasen von ihrer Erstellung über Nutzung bis hin zur Archivierung und werden darin unterschiedlich häufig verwendet. Nur ein geringer und im Zeitverlauf abnehmender Anteil an Daten eines DWS wird aktiv verwendet. Um eine wirtschaftliche Datenspeicherung zu erreichen, müssen zu jeder Lebenszyklusphase passende Maßnahmen ergriffen werden. Statt einer einheitlichen, phasen-unspezifischen Verwaltung aller DWS-Daten kann so eine lebenszyklusabhängige Speicherung erreicht werden.
Einleitung.- Grundlagen von Business Intelligence und Data-Warehouse-Systemen.- Information Lifecycle Management.- Literaturanalyse zum Stand der Datenklassifizierung gemäß dem Information Lifecycle Management.- Entwicklung des Verfahrens zur Datenspeicherung in Data-Warehouse-Systemen auf Basis des Information-Lifecycle-Managements.- Demonstration des Information-Lifecycle-Management-Verfahrens.- Evaluation des Information-Lifecycle-Management-Verfahrens.- Schlussbemerkungen.<div><br></div>
Sebastian Büsch forscht am Fachgebiet Informations- und Wissensmanagement der Technischen Universität Ilmenau zu den Schwerpunkten Business Intelligence, Data Warehousing und Information Lifecycle Management und organisiert am Fachgebiet Wirtschaftsinformatik für Dienstleistungen eine Lehrveranstaltung zum Thema ERP-Systeme.
In Data-Warehouse-Systemen (DWS) stehen verschiedene Möglichkeiten zur Verfügung, um Speicherkosten zu senken (wie Nearline-Storage oder Archivierung) oder Datenanalysezeiten zu verringern. Bisher fehlte allerdings ein geeignetes Verfahren, um zu bestimmen, welche Mittel für welche Zwecke und welche Daten eingesetzt werden sollten. Der Bereich der Klassifizierung von DWS-Daten unter der Berücksichtigung von Anwender- und Administratorenwissen, der Leistungsfähigkeit des Systems und auch des Informationslebenszyklus stellt einen offenen und notwendigen Forschungsbereich dar, der mit diesem Buch geschlossen wird. Diese Klassifizierung kann anhand des Lebenszyklus von Daten in Data-Warehouse-Systemen erfolgen. Die Daten durchlaufen verschiedene Phasen von ihrer Erstellung über Nutzung bis hin zur Archivierung und werden darin unterschiedlich häufig verwendet. Nur ein geringer und im Zeitverlauf abnehmender Anteil an Daten eines DWS wird aktiv verwendet. Um eine wirtschaftliche Datenspeicherung zu erreichen, müssen zu jeder Lebenszyklusphase passende Maßnahmen ergriffen werden. Statt einer einheitlichen, phasen-unspezifischen Verwaltung aller DWS-Daten kann so eine lebenszyklusabhängige Speicherung erreicht werden. <div><br></div><div><b>Der Autor </b></div><div><b>Sebastian Büsch</b> forscht am Fachgebiet Informations- und Wissensmanagement der Technischen Universität Ilmenau zu den Schwerpunkten Business Intelligence, Data Warehousing und Information Lifecycle Management und organisiert am Fachgebiet Wirtschaftsinformatik für Dienstleistungen eine Lehrveranstaltung zum Thema ERP-Systeme.</div><div><br></div>
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