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[ 926BUSIDAW13 ] Modul Data Warehousing

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Workload Form der Prüfung Ausbildungslevel Studienfachbereich VerantwortlicheR Anbietende Uni
6 ECTS Kumulative Modulprüfung M1 - Master 1. Jahr Wirtschaftsinformatik Michael Schrefl Johannes Kepler Universität Linz
Detailinformationen
Anmeldevoraussetzungen Erwartete Vorkenntnisse: Grundlagen relationaler Datenbanksysteme
Quellcurriculum Masterstudium Wirtschaftsinformatik 2023W
Ziele Die Studierenden sind in der Lage, Methoden und Werkzeuge einzusetzen, um große Datenmengen (Big Data), insbesondere Geschäfts- und Webdaten, in einem Data Warehouse bzw. Data Lake zusammenzuführen. Die Studierenden beherrschen Methoden und Werkzeuge zur Datenanalyse mit Data Warehouses und Data Lakes, insbesondere OLAP-Sprachen. Die Studierenden kennen die Referenzarchitektur von Data-Warehouse- und Data-Lake-Systemen, beherrschen Planung, Entwurf und Implementierung von Data-Warehouse- und Data-Lake-Systemen unter Berücksichtigung von Volume, Velocity und Variety der zu analysierenden Daten.
Lehrinhalte Referenz-Architektur von Data-Warehouse- und Data-Lake-Systemen; multidimensionales Datenmodell; konzeptueller, logischer und physischer Entwurfsprozess für Data Warehouses und Data Lakes; Techniken für Extraktion, Bereinigung und Bereitstellung von Geschäfts- und Webdaten; Sprachen und Werkzeuge für OLAP; Sicherheitsaspekte; Verteiltes Data Warehousing und Cloud Data Warehousing; Methoden und Werkzeuge für Big Data und Real-Time Analytics, z.B. Hadoop, Map Reduce, Spark, Kafka.
Sonstige Informationen Basisliteratur:

  • Vaisman, A.; Zimányi, E.: Data Warehouse Systems: Design and Implementation. Springer, in der aktuellen Auflage.
  • Sherman, R.: Business Intelligence Guidebook: From Data Integration to Analytics. Morgan Kaufmann, in der aktuellen Auflage.
  • Gorelik, A.: The Enterprise Big Data Lake. O’Reilly, in der aktuellen Auflage.

Ergänzungsliteratur, insbesondere zu konkreten Werkzeugen und Systemen, wird in jedem Semester bekannt gegeben.

Untergeordnete Studienfächer, Module und Lehrveranstaltungen