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Autor(en): 
  • Klaus-Peter Sauer
  • SAP Data Warehouse Cloud 
     

    (Buch)
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    Übersicht

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    Lieferstatus:   i.d.R. innert 4-7 Tagen versandfertig
    Veröffentlichung:  September 2021  
    Genre:  EDV / Informatik 
     
    Betriebssystem (EDV) / Betriebssysteme / Cloud / Cloud Computing / Computernetzwerke und maschinelle Kommunikation / Data Layer / Datenverarbeitung / Anwendungen / Betrieb, Verwaltung / DWC
    ISBN:  9783960121633 
    EAN-Code: 
    9783960121633 
    Verlag:  Espresso Tutorials GmbH 
    Einband:  Kartoniert  
    Sprache:  Deutsch  
    Dimensionen:  H 206 mm / B 137 mm / D 13 mm 
    Gewicht:  436 gr 
    Seiten:  260 
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    Inhalt:

    Lernen Sie die Vorzüge von SAP Data Warehouse Cloud (DWC) kennen: Von der Datenbewirtschaftung bis zur Visualisierung sind alle notwendigen Werkzeuge für den Aufbau einer modernen und cloudbasierten Data-Warehouse-Landschaft enthalten. Selbst hybride Architekturen sind ohne Probleme möglich. Fachabteilungen erfahren, wie sie über virtuelle Arbeitsbereiche (Spaces) die zentralen Unternehmensdaten ohne Datenkopien oder Dateidownloads mit ihren lokalen Daten anreichern. Zusätzlich schaffen sie es, mit generierten Kennzahlen neue Erkenntnisse zu gewinnen und mit anderen zu teilen. Insbesondere für IT-Mitarbeiter erfolgt eine ausführliche Einführung in die Modellierung und den Data Builder. Mit dessen Editoren und Funktionalitäten lernen Sie die technische Umsetzung der Datenmodellierung genauer kennen. Ergänzend dazu bietet der Business Builder dem Fachanwender eine vereinfachte Analyse von Daten, indem der Zeitaufwand für die semantische Modellierung und Anreicherung von Daten verringert wurde.

    Nach wichtigen Aspekten zur Konfiguration und Sicherheit von SAP Data Warehouse Cloud wirft der Autor noch einen Blick auf die in Zukunft zu erwartenden Entwicklungen für diese hochdynamische Thematik.


    • Grundlagen zu SAP Data Warehouse Cloud
    • Virtuelles Zusammenspiel von Fachbereich und IT über Spaces
    • Trennung von semantischer Modellierung und Data Layer
    • Hybride Landschaften mit vorhandenen Systemen

      



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