Datenintegration von polystrukturierte Daten in ein Data Vault Modell
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Sprache:Deutsch
36,99 €
inkl. gesetzl. MwSt.Beschreibung
Produktdetails
Format
Kopierschutz
Nein
Family Sharing
Ja
Text-to-Speech
Nein
Erscheinungsdatum
31.05.2021
Verlag
GRINSeitenzahl
129 (Printausgabe)
Dateigröße
17252 KB
Auflage
1. Auflage
Sprache
Deutsch
EAN
9783346412775
Masterarbeit aus dem Jahr 2021 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1.7, Hochschule Darmstadt, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit konzentriert sich auf die Weiterentwicklung verschiedener Integrationsansätze, um polystrukturierte Daten zusammen mit strukturierten Daten in das Data Vault Modell zu integrieren. Anhand von einem Anwendungsfall werden verschiedene Ansätze implementiert und ihre Vor- und Nachteile diskutiert. Darüber hinaus wird das Resultat diese Ansätze evaluiert, um zu prüfen, ob es die Merkmale des Data Vault Modells weiterhin erfüllt.
Heutzutage nehmen die Daten in Bezug auf Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt enorm zu. Diese Daten kommen sowohl als strukturierte Daten als auch als unstrukturierte Daten vor. Zu den strukturierten Daten zählen unter anderem Transaktionsdaten aus klassischen, relationalen Systemen wie beispielsweise ein Data Warehouse. Durch den Zuwachs des Datenvolumens in den vergangenen Jahren ist die Anzahl an unstrukturierten Daten wie z.B. Textdokumente, Bilder, Videos, Internet of Things (IoT) stark gestiegen.
Unternehmen sehen sich somit mit dem steigenden Volumen an Daten konfrontiert, welche aus einer Vielzahl von internen und externen Quellen geliefert werden. Hierbei besteht die Herausforderung darin, polystrukturierte Daten mit traditionellen, strukturierten Daten zu verknüpfen, um diese analysieren zu können. Dabei müssen diese Daten effizient gespeichert und integriert werden, um daraus nützliche Geschäftserkenntnisse abzuleiten.
Die traditionellen Modellierungstechniken wie der Kimball-Ansatz und der Inmon-Ansatz konzentrieren sich auf die Modellierung strukturierter Daten. Aufgrund der zunehmenden Datenmengen, die gesammelt werden, und der agilen Projektausführung werden Skalierbarkeit und Flexibilität zu immer wichtigeren Merkmalen der Datenmodellierung. Insbesondere im Hinblick auf die Flexibilität stoßen traditionelle Datenmodellierungsansätze im Data Warehousing an ihre Grenzen. Daher wurde die Data Vault Modellierung entwickelt, um diese Einschränkungen zu überwinden. Das Data Vault Modell wurde jedoch für strukturierte Daten konzipiert. Um diese strukturierten Daten mit polystrukturierten Daten zu kombinieren, muss das Data Vault Modell erweitert werden.
Heutzutage nehmen die Daten in Bezug auf Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt enorm zu. Diese Daten kommen sowohl als strukturierte Daten als auch als unstrukturierte Daten vor. Zu den strukturierten Daten zählen unter anderem Transaktionsdaten aus klassischen, relationalen Systemen wie beispielsweise ein Data Warehouse. Durch den Zuwachs des Datenvolumens in den vergangenen Jahren ist die Anzahl an unstrukturierten Daten wie z.B. Textdokumente, Bilder, Videos, Internet of Things (IoT) stark gestiegen.
Unternehmen sehen sich somit mit dem steigenden Volumen an Daten konfrontiert, welche aus einer Vielzahl von internen und externen Quellen geliefert werden. Hierbei besteht die Herausforderung darin, polystrukturierte Daten mit traditionellen, strukturierten Daten zu verknüpfen, um diese analysieren zu können. Dabei müssen diese Daten effizient gespeichert und integriert werden, um daraus nützliche Geschäftserkenntnisse abzuleiten.
Die traditionellen Modellierungstechniken wie der Kimball-Ansatz und der Inmon-Ansatz konzentrieren sich auf die Modellierung strukturierter Daten. Aufgrund der zunehmenden Datenmengen, die gesammelt werden, und der agilen Projektausführung werden Skalierbarkeit und Flexibilität zu immer wichtigeren Merkmalen der Datenmodellierung. Insbesondere im Hinblick auf die Flexibilität stoßen traditionelle Datenmodellierungsansätze im Data Warehousing an ihre Grenzen. Daher wurde die Data Vault Modellierung entwickelt, um diese Einschränkungen zu überwinden. Das Data Vault Modell wurde jedoch für strukturierte Daten konzipiert. Um diese strukturierten Daten mit polystrukturierten Daten zu kombinieren, muss das Data Vault Modell erweitert werden.
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