Analytische Datenmodellierung und -bereitstellung

Zusatztext

Die datengetriebene Entscheidungsunterstützung gewinnt weiterhin an Bedeutung. Von traditionellem Reporting bis hin zu fortgeschrittenen Analysen mithilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz werden in Organisationen zunehmend mehr Auswertungen durchgeführt. Neben der wachsenden Analysekomplexität stellt auch die optimale Nutzbarmachung von Daten eine Herausforderung dar.  Abhängig von den verwendeten Quelldaten und den Analyseanforderungen sind dabei unterschiedliche Aufgaben der Datenaufbereitung notwendig. In diesem Buch werden relevante Verfahren der analytischen Datenmodellierung und -aufbereitung vorgestellt und deren Nutzen aufgezeigt.

Autorenportrait

Stefan Gerlach hat nach seinem Studium der technischen Informatik an der HAW Hamburg über 20 Jahre als IT-Berater in diversen Projekten mitgewirkt und konnte sich in dieser Zeit einen umfangreichen praktischen Erfahrungsschatz in den Bereichen Data Warehousing, Analytics und Business Intelligence aneignen. Aktuell ist er bei der Techniker Krankenkasse in Hamburg als IT-Spezialist im Bereich Datenintegration und Analytik tätig.  Michael Schulz hält eine Professur für Wirtschaftsinformatik, insb. analytische Informationssysteme an der NORDAKADEMIE Hochschule der Wirtschaft und ist Leiter des Master-Studiengangs 'Applied Data Science / AI Management'. Seine Schwerpunkte liegen in der Business Intelligence und der Data Science.  

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