Betriebswirtschaftliche Analyse auf operationalen Daten
Autor Pascal Schmidt-Volkmar Cuvânt înainte de Univ.-Prof. Dr. Peter Chamonide Limba Germană Paperback – 12 sep 2008
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Specificații
ISBN-13: 9783834912305
ISBN-10: 3834912301
Pagini: 223
Ilustrații: XXI, 223 S.
Dimensiuni: 148 x 210 x 16 mm
Greutate: 0.3 kg
Ediția:2008
Editura: Gabler Verlag
Colecția Gabler Verlag
Locul publicării:Wiesbaden, Germany
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Public țintă
ResearchCuprins
Grundlagen.- Transaktionales System.- Data Warehouse und Data Mart.- Hauptspeicherbasiertes System.- Operationales Business Intelligence: Prototyping.- Zusammenfassung und Ausblick.
Notă biografică
Dr. Pascal Schmidt-Volkmar promovierte bei Univ.-Prof. Dr. Peter Chamoni am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und Operations Research der Universität Duisburg-Essen. Er ist als Entwickler im Bereich Business Intelligence bei der SAP AG in Walldorf tätig.
Textul de pe ultima copertă
Eine wichtige Strategie zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit stellt für Unternehmen die Informationsgewinnung aus operationalen Daten dar. Bestehende Systeme sind entweder auf operationale oder dispositive Datenverarbeitung optimiert. Durch die Unvereinbarkeit von aktuellen Geschäftsdaten mit historischen betriebswirtschaftlichen Analysen sind die Informationsgewinnungsprozesse jedoch kosten- und zeitintensiv.
Pascal Schmidt-Volkmar untersucht, ob die Unterscheidung zwischen operationaler und dispositiver Datenverarbeitung aufgelöst werden kann. Er entwickelt das Konzept eines hauptspeicherbasierten Systems, das beide Systemtypen unterstützt. Anhand eines Prototyps stellt er die Praxistauglichkeit für große Datenbestände unter Beweis. Das Konzept erfüllt die Anforderungen des Operationalen Business Intelligence und bietet Impulse für die Gestaltung zukünftiger Data-Warehouse-Architekturen.
Pascal Schmidt-Volkmar untersucht, ob die Unterscheidung zwischen operationaler und dispositiver Datenverarbeitung aufgelöst werden kann. Er entwickelt das Konzept eines hauptspeicherbasierten Systems, das beide Systemtypen unterstützt. Anhand eines Prototyps stellt er die Praxistauglichkeit für große Datenbestände unter Beweis. Das Konzept erfüllt die Anforderungen des Operationalen Business Intelligence und bietet Impulse für die Gestaltung zukünftiger Data-Warehouse-Architekturen.