Eitel Maur – författare

Aus der Analyse bisheriger Ansätze des Data Warehousing werden in diesem Buch  Lösungen für essenzielle Problemstellungen aufgezeigt und anhand praktischer Realisierungen bewertet. Die gewonnenen Ergebnisse stammen aus der Zusammenarbeit des Kompetenzzentrums Data Warehousing der Universität St. Gallen mit beteiligten Partnerunternehmen (Credit Suisse, UBS, Swiss Re u.a.).  Schwerpunkte sind unter anderem Datenqualitätsmanagement, Metadatenmanagement, Architekturfragen, Datenschutz- und Datensicherheit im Data Warehouse.

Das Buch Vom Data Warehouse zum Corporate Knowledge Center vermittelt einen tiefen Einblick in den State-of-the-Art sowie die Zukunftsperspektiven im Bereich der integrierten Informationslogistik. Hierbei wird zum einen betrachtet, inwieweit sich bisherige Ansätze zum Data Warehousing mittelfristig technisch, organisatorisch und wirtschaftlich als geeignete Lösungen erwiesen haben. Die Kernthemen hierbei sind Architekturen, Vorgehensmodelle, BI, OLAP und DSS/EIS. Zum anderen werden neuere Ansätze vorgestellt, die die Integration des Data Warehouse in die Gesamt-Informationslogistik zum Ziel haben und so die Realisierung neuer Applikationstypen und Geschäftsmodelle ermöglichen. Hierbei werden insbesondere die Themenbereiche CRM und Metadatenmanagement angesprochen.

Aus der Analyse bisheriger Ansätze des Data Warehousing werden in diesem Buch  Lösungen für essenzielle Problemstellungen aufgezeigt und anhand praktischer Realisierungen bewertet. Die gewonnenen Ergebnisse stammen aus der Zusammenarbeit des Kompetenzzentrums Data Warehousing der Universität St. Gallen mit beteiligten Partnerunternehmen (Credit Suisse, UBS, Swiss Re u.a.).  Schwerpunkte sind unter anderem Datenqualitätsmanagement, Metadatenmanagement, Architekturfragen, Datenschutz- und Datensicherheit im Data Warehouse.

Das Buch Vom Data Warehouse zum Corporate Knowledge Center vermittelt einen tiefen Einblick in den State-of-the-Art sowie die Zukunftsperspektiven im Bereich der integrierten Informationslogistik. Hierbei wird zum einen betrachtet, inwieweit sich bisherige Ansätze zum Data Warehousing mittelfristig technisch, organisatorisch und wirtschaftlich als geeignete Lösungen erwiesen haben. Die Kernthemen hierbei sind Architekturen, Vorgehensmodelle, BI, OLAP und DSS/EIS. Zum anderen werden neuere Ansätze vorgestellt, die die Integration des Data Warehouse in die Gesamt-Informationslogistik zum Ziel haben und so die Realisierung neuer Applikationstypen und Geschäftsmodelle ermöglichen. Hierbei werden insbesondere die Themenbereiche CRM und Metadatenmanagement angesprochen.