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Data Warehousing (E. Rahm)
Die Vorlesung findet montags statt.
Beginn: 3. April 2006
Uhrzeit: 9:15 Uhr
Ort: Seminargebäude 00-99
Teilnehmerkreis:
Studenten der Informatik mit Abschluss Diplom/Bachelor/Master (Kern oder Vertiefung) und alle Interessenten
Übersicht:
Data Warehouses werden in zahlreichen Unternehmen zur Konsoldierung und Integration unterschiedlicher Daten sowie zur Durchführung umfangreicher Auswertungen (v.a. zur Entscheidungsunterstützung, Decision Support) eingesetzt. Die Vorlesung bietet eine Einführung in Architektur, Entwurf, Betrieb und Nutzung von Data Warehouse-Systemen. Sie richtet sich an Informatiker, Wirtschaftsinformatiker und alle, die sich einen fundierten Einstieg in das wichtige Thema “Data Warehousing” verschaffen wollen.
Grobgliederung:
- Einführung
- Architektur von Data Warehouse-Systemen
- Mehrdimensionale Modellierung
- Datenintegration, Datenbereinigung, ETL-Werkzeuge
- Performance-Techniken: Indexstrukturen, materialisierte Sichten, parallele Datenbanken
- Data Mining-Verfahren
- Anwendungsfälle
Literatur:
- Bauer/Günzel (Hrsg.): Data Warehouse Systeme. 2. Auflage, dpunkt 2004
- Jarke / Lenzerini / Vassiliou / Vassiliadis: Fundamentals of Data Warehouses. 2nd ed., Springer 2003
- Han / Kamber: Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann 2001
Erwartete Vorkenntnisse:
DB-Grundkenntnisse (z.B. Vorlesung DBS1)
Scheinvergabe:
Prüfungsklausur (PL bzw. APL; 3 credits). Im Diplomstudiengang kann die Vorlesung auch im Rahmen der Schwerpunktprüfung mündlich geprüft werden.
Skript
Kapitel | Thema | |
---|---|---|
0 | Vorlesung Data Warehousing | |
1 | Einführung | |
2 | Architektur von Data-Warehouse-Systemen | |
3 | Mehrdimensionale Datenmodellierung | |
4 | ETL: Schemaintegration + Data Cleaning | |
5 | Performance-Techniken | |
6 | Überblick zu Data-Mining-Verfahren | |
7 | Data-Warehouse-Einsatz für Web-Zugriffsanalyse und Recommendations |
Online-Übungen
Erstes Online-Blatt (Kap. 1/2) am 4.5.06 in LOTS (http://lots.uni-leipzig.de) eingestellt. Um der DW-Gruppe in LOTS beizutreten geben Sie als Kennung dw#06 ein; siehe dazu auch LOTS-Hinweise. (Falls Sie schon einen Zugang zu LOTS oder SQL-Trainer eingerichtet haben, reicht die Eingabe der Kennung in ihrem Profil, um der Gruppe beizutreten.)