Datenbank-Spektrum

, Volume 11, Issue 3, pp 207–211 | Cite as

Echtzeit-Data-Warehouse-Systeme

Kurz erklärt

Zusammenfassung

Die stets zentraler werdende Rolle der Data Warehouses, in allen Entscheidungsebenen eines Unternehmens, führt zu der Forderung nach hochaktuellen Daten bzw. echtzeitfähigen Data-Warehouses-Systemen. Dieser Artikel stellt die Frage inwieweit mit bestehenden Data-Warehouse-Architekturen eine Informationsversorgung in Echtzeit zu gewährleisten ist, deckt die Schwächen dieser Architekturen auf und diskutiert verschiedene Lösungsansätze.

Literatur

  1. 1.
    Bauer AH, Günzel HH (2009) Data-Warehouse-Systeme. dpunkt-Verlag, Heidelberg Google Scholar
  2. 2.
    Inmon WH, Strauss D, Neushloss G (2008) DW 2.0: The architecture for the next generation of data warehousing. Kaufmann, San Francisco Google Scholar
  3. 3.
    Kimball R, Ross M (2002) The data warehouse toolkit: the complete guide to dimensional modeling, 2. Aufl. Wiley, New York Google Scholar
  4. 4.
    Lehner W (2003) Datenbanktechnologie für Data-Warehouse-Systeme: Konzepte und Methoden, 1. Aufl. dpunkt-Verlag, Heidelberg Google Scholar
  5. 5.
    Polyzotis N, Skiadopoulos S, Vassiliadis P, Simitsis A, Frantzell NE (2008) Meshing streaming updates with persistent data in an active data warehouse. IEEE Trans Knowl Data Eng 20(7):976–991 CrossRefGoogle Scholar
  6. 6.
    Thiele M, Bader A, Lehner W (2009) Multi-objective scheduling for real-time data warehouses. In: Proceedings der 12. GI-Fachtagung für Datenbanksysteme in Business, Technology und Web, S 307–326. GI Google Scholar
  7. 7.
    Thomsen C, Pedersen TB, Lehner W (2008) Rite: Providing on-demand data for right-time data warehousing. In: ICDE ’08: Proceedings of the 2008 IEEE 24th international conference on data engineering. IEEE Computer Society, Washington, S 456–465 CrossRefGoogle Scholar
  8. 8.
    Tziovara V, Vassiliadis P, Simitsis A (2007) Deciding the physical implementation of etl workflows. In: DOLAP ’07: Proceedings of the ACM tenth international workshop on data warehousing and OLAP. ACM, New York, S 49–56 CrossRefGoogle Scholar
  9. 9.
    Winsemann T, Köppen V (2011) Kriterien für datenpersistenz bei enterprise data warehouse systemen auf in-memory datenbanken. In: Proceedings of the 23th GI-workshop on foundations of databases, S 97–102. GI Google Scholar

Copyright information

© Springer-Verlag 2011

Authors and Affiliations

  1. 1.Technische Universität DresdenDresdenGermany

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