| Vorliegende Sprache |
ger |
| Hinweise auf parallele Ausgaben |
1833347366 Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Büsch, Sebastian, 1984 - : Entwicklung und Evaluation eines Verfahrens zur Datenspeicherung in Data-Warehouse-Systemen auf Basis des Information Lifecycle Managements |
| ISBN |
978-3-658-40303-4 |
| Name |
Büsch, Sebastian ¬[VerfasserIn]¬ |
| Stelzer, Dirk ¬[AkademischeR BetreuerIn]¬ |
| ANZEIGE DER KETTE |
Stelzer, Dirk ¬[AkademischeR BetreuerIn]¬ |
| Name |
Nissen, Volker ¬[AkademischeR BetreuerIn]¬ |
| Körperschaft |
Technische Universität Ilmenau ¬[Grad-verleihende Institution]¬ |
| Springer Fachmedien Wiesbaden ¬[Verlag]¬ |
| T I T E L |
Entwicklung und Evaluation eines Verfahrens zur Datenspeicherung in Data-Warehouse-Systemen auf Basis des Information Lifecycle Managements |
| Verlagsort |
Wiesbaden |
| Wiesbaden |
| Verlag |
Springer Fachmedien Wiesbaden |
| Imprint: Springer Gabler |
| Erscheinungsjahr |
2023 |
| 2023 |
| 2023 |
| Umfang |
1 Online-Ressource (XVII, 355 Seiten) : Diagramme, Illustrationen |
| Reihe |
Forschung zur Digitalisierung der Wirtschaft Advanced Studies in Business Digitization |
| Hochschulschriftenvermerk |
$bDissertation$cTechnische Universität Ilmenau$d2022 |
| Titelhinweis |
Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Büsch, Sebastian, 1984 - : Entwicklung und Evaluation eines Verfahrens zur Datenspeicherung in Data-Warehouse-Systemen auf Basis des Information Lifecycle Managements |
| ISBN |
ISBN 978-3-658-40304-1 |
| Klassifikation |
KJM |
| BUS041000 |
| 658 |
| QP 345 |
| Kurzbeschreibung |
In Data-Warehouse-Systemen (DWS) stehen verschiedene Möglichkeiten zur Verfügung, um Speicherkosten zu senken (wie Nearline-Storage oder Archivierung) oder Datenanalysezeiten zu verringern (wie durch die Verwendung von Hauptspeicher bzw. kompletter In-Memory-Datenhaltung). Bisher fehlte allerdings ein geeignetes Verfahren, um zu bestimmen, welche Mittel für welche Zwecke und welche Daten eingesetzt werden sollten. Der Bereich der Klassifizierung von DWS-Daten unter der Berücksichtigung von Anwender- und Administratorenwissen, der Leistungsfähigkeit des Systems und auch des Informationslebenszyklus stellt einen offenen und notwendigen Forschungsbereich dar, der mit dieser Arbeit geschlossen wird. Diese Klassifizierung kann anhand des Lebenszyklus von Daten in Data-Warehouse-Systemen erfolgen. Die Daten durchlaufen verschiedene Phasen von ihrer Erstellung über Nutzung bis hin zur Archivierung und werden darin unterschiedlich häufig verwendet. Nur ein geringer und im Zeitverlauf abnehmender Anteil an Daten eines DWS wird aktiv verwendet. Um eine wirtschaftliche Datenspeicherung zu erreichen, müssen zu jeder Lebenszyklusphase passende Maßnahmen ergriffen werden. Statt einer einheitlichen, phasen-unspezifischen Verwaltung aller DWS-Daten kann so eine lebenszyklusabhängige Speicherung erreicht werden. Ein solches Information-Lifecycle-Management-Verfahren lässt sich in einem DWS implementieren und kann automatisiert ohne Beeinträchtigung der Systemleistung die darin enthaltenen Datenobjekte klassifizieren. Durch dieses Verfahren kann die Wirtschaftlichkeit der resultierenden Datenspeicherung verbessert werden, insbesondere durch die Betrachtung von Teilmengen eines Datenobjektes und die Möglichkeit bei Bedarf, ältere Daten zu archivieren, während junge Daten auf leistungsstarken Speichermedien verbleiben. Anhand der Metadatenbasis können die Daten eines DWS damit kostengünstig und mit kurzen Antwortzeiten verwaltet werden. |
| 1. Schlagwortkette |
Data-Warehouse-Konzept |
| Data Mining |
| Maschinelles Lernen |
| Informationsmanagement |
| Lebenszyklus <Wirtschaft> |
| ANZEIGE DER KETTE |
Data-Warehouse-Konzept -- Data Mining -- Maschinelles Lernen -- Informationsmanagement -- Lebenszyklus |
| SWB-Titel-Idn |
1832785157 |
| Signatur |
Springer E-Book |
| Bemerkungen |
Elektronischer Volltext - Campuslizenz |
| Elektronische Adresse |
$uhttps://doi.org/10.1007/978-3-658-40304-1 |
| Internetseite / Link |
Resolving-System |
