Wil je Advanced Data Warehouse Design kopen? · Meer dan 1 beschikbaar
€99.99 Laagst beschikbare prijs
Het sentiment: Onbekend · Zelf beoordelen
Helaas, het is nog niet bekend wat gebruikers voelen. Het is ook nog onbekend wat de ervaringen zijn op online media. Daarom is het hier nog onbekend hoe Advanced Data Warehouse Design ervaren wordt.
Wat zegt dit?Op shoptiment gebruiken we het woord sentiment. Dit is wat online media en onze bezoekers van een product vinden. Het wordt automatisch berekend aan de hand van de recencies van bezoekers en het sentiment gevonden in online bronnen. Verder op de bladzijde kan je meer details vinden!
Meestal vind je dit product het onder Boek in Boeken.
Bindwijze
Uitgebreide Review Advanced Data Warehouse Design
Het sentiment: Onbekend
In dit gedeelte kan je zien hoe het product ervaren wordt. Dit komt tot stand door de reacties van gebruikers te combineren met de ervaringen en recencies gevonden op online media zoals Youtube.
Gebruikers: Onbekend
Online: Onbekend
Het online sentiment zoals gevonden door ons platform voor Advanced Data Warehouse Design is Onbekend.
Google zoekresultaten lijken in het algemeen Onbekend voor Advanced Data Warehouse Design. Zoeken naar beoordelingen op Google ›
In het algemeen zijn tweets Onbekend voor Advanced Data Warehouse Design. Zoeken naar beoordelingen op Twitter ›
Youtube
Youtube beschrijvingen zijn in het algemeen Onbekend voor Advanced Data Warehouse Design. Zoeken naar beoordelingen op Youtube ›
De teksten, ervaringen en beschrijvingen gevonden in de bovenstaande online media worden bekeken door kunstmatige intelligentie. Door deze uitslag te combineren ontstaat het online sentiment.
Het Sentiment: Onbekend
Nog niemand heeft zijn gevoelens achtergelaten. Het is dus nog onbekend wat gebruikers ervaren. We kunnen weinig online vinden voor dit product! Het is dus helaas onbekend wat het online sentiment is. Er is dus nog weinig bekend over dit product op dit platform, zowel in gebruikerservaringen als in online recensies gevonden door dit platform. Daarom is het sentiment voor dit product neutraal. Heb je ervaring met dit product? Laat dan je gevoelens achter.
De ervaringen van gebruikers samen met het sentiment gevonden online vormt het uiteindelijke sentiment!
Gerelateerde Videos
De onderstaande videos zijn in veel gevallen gerelateerd aan het product. In sommige gevallen, en bij onbekende producten, kunnen mogelijk afwijkende videos worden getoond.
Geen video beoordelingen gevonden.
Eigenschappen Advanced Data Warehouse Design
Producteigenschappen
| Inhoud | |
|---|---|
| Aantal pagina's | 435 |
| Bindwijze | Paperback |
| Illustraties | Nee |
| Oorspronkelijke releasedatum | 23 november 2010 |
| Taal | en |
| Betrokkenen | |
| Co Auteur | Esteban Zimányi |
| Hoofdauteur | Elzbieta Malinowski |
| Hoofduitgeverij | Springer |
| Tweede Auteur | Esteban Zimányi |
| Overige kenmerken | |
| Editie | Softcover reprint of hardcover 1st ed. 2008 |
| Extra groot lettertype | Nee |
| Product breedte | 155 mm |
| Product hoogte | 23 mm |
| Product lengte | 235 mm |
| Studieboek | Nee |
| Verpakking breedte | 155 mm |
| Verpakking hoogte | 24 mm |
| Verpakking lengte | 235 mm |
| Verpakkingsgewicht | 700 g |
| EAN | |
| EAN | 9783642093838 |
Productbeschrijving
A data warehouse stores large volumes of historical data required for analytical purposes. and loaded into a data warehouse during the extraction-transformation-loading (ETL) process.
Malinowski and Zimányi explain in detail conventional data warehouse design, covering in particular complex hierarchy modeling.
A data warehouse stores large volumes of historical data required for analytical purposes. This data is extracted from operational databases; transformed into a coherent whole using a multidimensional model that includes measures, dimensions, and hierarchies; and loaded into a data warehouse during the extraction-transformation-loading (ETL) process.
Malinowski and Zimányi explain in detail conventional data warehouse design, covering in particular complex hierarchy modeling. Additionally, they address two innovative domains recently introduced to extend the capabilities of data warehouse systems, namely the management of spatial and temporal information. Their presentation covers different phases of the design process, such as requirements specification, conceptual, logical, and physical design. They include three different approaches for requirements specification depending on whether users, operational data sources, or both are the driving force in the requirements gathering process, and they show how each approach leads to the creation of a conceptual multidimensional model. Throughout the book the concepts are illustrated using many real-world examples and completed by sample implementations for Microsoft's Analysis Services 2005 and Oracle 10g with the OLAP and the Spatial extensions.
For researchers this book serves as an introduction to the state of the art on data warehouse design, with many references to more detailed sources. Providing a clear and a concise presentation of the major concepts and results of data warehouse design, it can also be used as the basis of a graduate or advanced undergraduate course. The book may help experienced data warehouse designers to enlarge their analysis possibilities by incorporating spatial and temporal information. Finally, experts in spatial databases or in geographical information systems could benefit from the data warehouse vision for building innovative spatial analytical applications.
A data warehouse stores large volumes of historical data required for analytical purposes. This data is extracted from operational databases; transformed into a coherent whole using a multidimensional model that includes measures, dimensions, and hierarchies; and loaded into a data warehouse during the extraction-transformation-loading (ETL) process.
Malinowski and Zimányi explain in detail conventional data warehouse design, covering in particular complex hierarchy modeling. Additionally, they address two innovative domains recently introduced to extend the capabilities of data warehouse systems, namely the management of spatial and temporal information. Their presentation covers different phases of the design process, such as requirements specification, conceptual, logical, and physical design. They include three different approaches for requirements specification depending on whether users, operational data sources, or both are the driving force in the requirements gathering process, and they show how each approach leads to the creation of a conceptual multidimensional model. Throughout the book the concepts are illustrated using many real-world examples and completed by sample implementations for Microsoft's Analysis Services 2005 and Oracle 10g with the OLAP and the Spatial extensions.
For researchers this book serves as an introduction to the state of the art on data warehouse design, with many references to more detailed sources. Providing a clear and a concise presentation of the major concepts and results of data warehouse design, it can also be used as the basis of a graduate or advanced undergraduate course. The book may help experienced data warehouse designers to enlarge their analysis possibilities by incorporating spatial and temporal information. Finally, experts in spatial databases or in geographical information systems could benefit from the data warehouse vision for building innovative spatial analytical applications.