Skip to main content

2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

7. Erweiterung des Data Warehouse um Hadoop, NoSQL & Co

verfasst von : Stefan Müller

Erschienen in: Big Data

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Zusammenfassung

Datenintegration und Data Warehouse sind Technologien, die Unternehmen seit vielen Jahren helfen, wertvolles Wissen aus ihren unterschiedlichen IT-Systemen zu bergen. In den Datenfluten liegt ein enormes Optimierungspotenzial für das Geschäft begraben, welches sich durch Business Intelligence-Werkzeuge (BI) nutzbar machen lässt. Die Realität, in der BI-Werkzeuge eingesetzt werden, hat sich aber in jüngster Vergangenheit stark geändert: Heute erzeugen viele Unternehmen überproportional mehr Daten und die Reaktionsgeschwindigkeit für die Auswertung dieser Informationen hat sich drastisch verkürzt. Gleichzeitig nimmt der Wissensdurst von Organisationen und Unternehmen zu. Der klassische Data Warehouse(DW)-Ansatz stößt in diesem Umfeld schnell an seine Grenzen. Big Data-Technologien versprechen, den neuen Anforderungen gerecht zu werden und bieten vielversprechende Ansätze, um das althergebrachte Data Warehouse-Konzept zu erweitern und zu modernisieren.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Literatur
Zurück zum Zitat Adrian, M.,White, C.: Analytic Platforms: Beyond the Traditional Data Warehouse. Beye Network Global Coverage of the Business Intelligence Ecosystem, TechTarget, BI Research, IT Market Strategy (2010) Adrian, M.,White, C.: Analytic Platforms: Beyond the Traditional Data Warehouse. Beye Network Global Coverage of the Business Intelligence Ecosystem, TechTarget, BI Research, IT Market Strategy (2010)
Zurück zum Zitat Caserta, J.: Intro to NoSQL Databases (2013), http://de.slideshare.net/CasertaConcepts/bdw-meetup-april-22-2013, zugegriffen am 24.05.2016 Caserta, J.: Intro to NoSQL Databases (2013), http://​de.​slideshare.​net/​CasertaConcepts/​bdw-meetup-april-22-2013, zugegriffen am 24.05.2016
Zurück zum Zitat HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik, (Hrsg.): Meier, A., Fasel, D. Ausgabe (2014) HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik, (Hrsg.): Meier, A., Fasel, D. Ausgabe (2014)
Zurück zum Zitat Inmon, W.H.: Building the Data Warehouse. Wiley, New York (1996) Inmon, W.H.: Building the Data Warehouse. Wiley, New York (1996)
Zurück zum Zitat isreport: Hadoop erschließt Big Data für Data Warehouses (2013), http://www.isreport.de/news/hadoop-erschliesst-big-data-fuer-data-warehouses/. Zugegriffen am 24.05.2013 isreport: Hadoop erschließt Big Data für Data Warehouses (2013), http://​www.​isreport.​de/​news/​hadoop-erschliesst-big-data-fuer-data-warehouses/​.​ Zugegriffen am 24.05.2013
Zurück zum Zitat Kimball, R., Ross, M.: The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling (3. Aufl.). Wiley, Indianapolis, USA (2013) Kimball, R., Ross, M.: The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling (3. Aufl.). Wiley, Indianapolis, USA (2013)
Zurück zum Zitat TDWI: Where Hadoop Fits in Your Data Warehouse Architecture (2013), https://tdwi.org/research/2013/07/tdwi-checklist-report-where-hadoop-fits-in-your-data-warehouse-architecture.aspx?tc=page0. Zugeriffen am 24.05.2016 TDWI: Where Hadoop Fits in Your Data Warehouse Architecture (2013), https://​tdwi.​org/​research/​2013/​07/​tdwi-checklist-report-where-hadoop-fits-in-your-data-warehouse-architecture.​aspx?​tc=​page0.​ Zugeriffen am 24.05.2016
Metadaten
Titel
Erweiterung des Data Warehouse um Hadoop, NoSQL & Co
verfasst von
Stefan Müller
Copyright-Jahr
2016
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-11589-0_7