250 C O-Telos-Axiome Axiom 13 (Klassifikationsaxiom): Wenn ein Objekt mit Quelle x und Ziel y Instanz eines anderen Objektes mit Quelle c und Ziel d ist, so muss x auch Instanz von c, und y muss Instanz von d sein. ∀o, x, l, y, p P (o, x, l, y) ∧ In(o, p) ⇒ ∃c, m, d P (p, c, m, d) ∧ In(x, c) ∧ In(y, d) Axiom 14: Eine Unterklasse, die ein Attribut mit demselben Namen wie ein Attribut einer Oberklasse definiert, muss dieses Attribut verfeinern. ∀c, d, a1, a2, m, e, f Isa(d, c) ∧ P (a1, c, m, e) ∧ P (a2, d, m, f) ⇒ Isa(f, e) ∧ Isa(a2, a1) Axiom 15: Ein Attribut, das eine Verfeinerung (Unterklasse) eines anderen Attributes ist, muss dessen Quell- und Zielkomponente verfeinern ∀c, d, a1, a2, m1, m2, e, f Isa(a2, a1) ∧ P (a1, c, m1, e) ∧ P (a2, d, m2, f) ⇒ Isa(d, c) ∧ Isa(f, e) Axiom 16: Für jedes Objekt gibt es immer eine ’kleinste’ Attributkategorie mit einem gegebenen Namen m. ∀x, m, y, c, d, a1, a2, e, f In(x, c) ∧ In(x, d) ∧ P (a1, c, m, e) ∧ P (a2, d, m, f) ⇒ ∃g, a3, h In(x, g) ∧ P (a3, g, m, h) ∧ Isa(g, c) ∧ Isa(g, d) Axiome 17–26: Die Zugehörigkeit zu den Systemklassen wird durch das Objektformat bestimmt. ∀o, x, l, y P (o, x, l, y) ⇒ In(o, #Obj) ∀o In(o, #Obj) ⇒ ∃x, l, y P (o, x, l, y) ∀o, l P (o, o, l, o) ⇒ In(o, #Indiv) ∀o In(o, #Indiv) ⇒ ∃l P (o, o, l, o) ∀o, x, c P (o, x, in, c) ⇒ In(o, #Inst) ∀o In(o, #Inst) ⇒ ∃x, c P (o, x, in, c) ∀o, c, d P (o, c, isa, d) ⇒ In(o, #Spec) ∀o In(o, #Spec) ⇒ ∃c, d P (o, c, isa, d) ∀o, x, l, y P (o, x, l, y) ∧ (o �= x) ∧ (o �= y) ∧ (l �= in) ∧ (l �= isa) ⇒ In(o, #Attr) ∀o In(o, #Attr) ⇒ ∃o, x, l, y P (o, x, l, y) ∧ (o �= x) ∧ (o �= y) ∧ (l �= in) ∧ (l �= isa) Axiom 27: Jedes Objekt fällt unter eine der vier Kategorien. ∀o In(o, #Obj) ⇒ In(o, #Indiv) ∨ In(o, #Inst) ∨ In(o, #Spec) ∨ In(o, #Attr) Axiome 28–32: Es gibt fünf Systemklassen: P (#Obj, #Obj, Object, #Obj) P (#Indiv, #Indiv, Individual, #Indiv) P (#Attr, #Obj, attribute, #Obj) P (#Inst, #Obj, InstanceOf, #Obj) P (#Spec, #Obj, IsA, #Obj) Axiom 33: Objekte müssen bekannt sein, bevor sie referenziert werden können. Der Operator � ist eine (vordefinierte) totale Ordnung auf der Menge der Identifikatoren. ∀o, x, l, y P (o, x, l, y) ⇒ (x � o) ∧ (y � o)
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Metadatenverwaltung zur qualitätso
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Abstract The goal of a data warehou
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Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 1 1
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INHALTSVERZEICHNIS ix 5.3.3 Metadat
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Kapitel 1 Einleitung Data-Warehouse
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1.1 Zielsetzung und Forschungsfrage
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1.2 Wesentliche Ergebnisse und Aufb
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Kapitel 2 Umfeld der Arbeit In dies
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2.1 Data-Warehouse-Systeme 9 Die An
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2.1 Data-Warehouse-Systeme 11 in sp
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2.2 Datenintegration 13 Exportschem
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2.2 Datenintegration 17 in den Date
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2.2 Datenintegration 19 und Abbildu
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2.3 Metadatenverwaltung 21 • Die
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2.3 Metadatenverwaltung 23 Resource
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2.3 Metadatenverwaltung 25 Verwaltu
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2.3 Metadatenverwaltung 27 M2-Ebene
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2.3 Metadatenverwaltung 29 P(#EType
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2.3 Metadatenverwaltung 31 Architek
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Kapitel 3 Ein Metamodell für die A
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3.1 DW-Architekturen in kommerziell
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3.1 DW-Architekturen in kommerziell
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3.2 Metadatenstandards für Data-Wa
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3.3 Motivation für ein erweitertes
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3.4 Ein erweitertes Metamodell für
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3.4 Ein erweitertes Metamodell für
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3.5 Umsetzung des Rahmenwerks in Te
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3.5 Umsetzung des Rahmenwerks in Te
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3.6 Anwendungen und Beispiele 51 3.
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3.6 Anwendungen und Beispiele 53 di
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3.6 Anwendungen und Beispiele 57 Ab
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3.7 Fazit 59 "SoftwareDeployment_Pr
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Kapitel 4 Prozesse in Data-Warehous
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4.1 Prozess- und Workflow-Modellier
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4.2 Repräsentation von DW-Prozesse
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4.3 Ein Metamodell für Data-Wareho
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4.3 Ein Metamodell für Data-Wareho
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4.4 Evolution des Data-Warehouse-Sy
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4.4 Evolution des Data-Warehouse-Sy
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4.6 Fazit 75 end c: $ (~act steps t
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Kapitel 5 Datenqualität in Data-Wa
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5.1 Stand der Praxis und Forschung
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5.1 Stand der Praxis und Forschung
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5.1 Stand der Praxis und Forschung
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5.1 Stand der Praxis und Forschung
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5.1 Stand der Praxis und Forschung
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5.1 Stand der Praxis und Forschung
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5.1 Stand der Praxis und Forschung
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5.1 Stand der Praxis und Forschung
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5.2 Qualitätsdimensionen in Data-W
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5.2 Qualitätsdimensionen in Data-W
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5.2 Qualitätsdimensionen in Data-W
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5.3 Ein Modell zur Erfassung der Qu
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5.3 Ein Modell zur Erfassung der Qu
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5.3 Ein Modell zur Erfassung der Qu
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5.3 Ein Modell zur Erfassung der Qu
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5.3 Ein Modell zur Erfassung der Qu
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5.4 Qualitätsfaktoren für Data-Wa
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5.5 Vorgehensmodell für das Qualit
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5.5 Vorgehensmodell für das Qualit
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5.6 Messung und Verbesserung der Da
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5.7 Data-Warehouse-Prozesse und Qua
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5.7 Data-Warehouse-Prozesse und Qua
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5.8 Fazit 123 Evolutionsoperation B
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Kapitel 6 Ein Verfahren zur qualit
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6.1 Bisherige Algorithmen zur Daten
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6.1 Bisherige Algorithmen zur Daten
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6.1 Bisherige Algorithmen zur Daten
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6.1 Bisherige Algorithmen zur Daten
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6.1 Bisherige Algorithmen zur Daten
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6.2 Formalisierung des Rahmenwerks
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6.2 Formalisierung des Rahmenwerks
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6.2 Formalisierung des Rahmenwerks
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6.2 Formalisierung des Rahmenwerks
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6.2 Formalisierung des Rahmenwerks
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6.3 Anfrageumschreibung zur Datenin
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6.3 Anfrageumschreibung zur Datenin
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6.3 Anfrageumschreibung zur Datenin
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6.3 Anfrageumschreibung zur Datenin
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6.3 Anfrageumschreibung zur Datenin
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6.3 Anfrageumschreibung zur Datenin
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6.3 Anfrageumschreibung zur Datenin
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6.3 Anfrageumschreibung zur Datenin
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6.4 Qualitätsorientierte Dateninte
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6.4 Qualitätsorientierte Dateninte
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6.4 Qualitätsorientierte Dateninte
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6.5 Systemunterstützung für das Q
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6.5 Systemunterstützung für das Q
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6.5 Systemunterstützung für das Q
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6.6 Fazit 177 geforderten DW-Relati
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Kapitel 7 Praktische Erfahrungen un
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7.1 Effizientere Sichtenwartung dur
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7.1 Effizientere Sichtenwartung dur
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7.2 Verbesserung der Qualität in d
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7.2 Verbesserung der Qualität in d
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7.2 Verbesserung der Qualität in d
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7.3 Integration von DW-Applikatione
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7.3 Integration von DW-Applikatione
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7.4 Elektronische Marktplätze im B
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7.4 Elektronische Marktplätze im B
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