Um Data Warehousing (DWH) und dessen Anwendungspotential ranken sich viele
Mythen. Die Implementierung eines DWH's ist sicher nicht das alleinige
strategische Hilfsmittel zur Lösung von Problemen eines Unternehmens. Um
eine erfolgreiche Implementierung eines DWH's sicher zustellen, bedarf
es einer sorgfältigen Planung und dem Zusammenspiel aller beteiligter Personengruppen.
Die Planungs-, Evaluierungsphase, und die multidimensionale Modellierung
der strategischen Informationen zur Entscheidungsunterstützung sind dabei
die wichtigsten Punkte. Darauf nimmt das Buch besonders Rücksicht. Ein
Schwerpunkt des Buches ist die Vermittlung von fundierten Methoden zur
multidimensionalen Modellierung eines Data Warehouse. Es werden ebenso
Methoden zur Eindämmung der enormen Flut an strukturierter bzw. unstrukturierter
Information in einem Unternehmen, sowie deren sinnvolle Destillation zu
einem Data Warehouse besprochen. Diese multidimensionale Modellierung beginnt
bei den operationalen Datenbeständen ('index annihilation', 'pre-aggregations',
etc.), und führt über das logische DWH Modell ('measures' & 'dimensions')
zur Abbildung dieses Modells auf ein physikalisches Datenbank-Schema ('query
performance', materialized views', Problem der dünnbesetzten Datenwürfel,
Datenhaltung, Speicherplatzprobleme, etc.). Auch der Zusammenhang zwischen
den abgeleiteten operationalen Daten und DWH Metadaten wird besprochen.
Zur Veranschaulichung der Modellierungsmethoden wird ein praxis-relevantes
DWH Referenzbeispiel verwendet.