Stuttgart, Univ., Diplomarb., 2005.

No description available.

Thesis (doctoral)--Universität St. Gallen, 2002.

Diss. Nr. 3172 Wirtschaftswiss. St. Gallen, 2006. / Literaturverz.

Made available in DSpace on 2014-06-12T17:40:23Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo7012_1.pdf: 2004375 bytes, checksum: 57e9f7963b941c4b0a6bf7bc31c6e104 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2003 / Os sistemas de suporte à decisão atravessaram as fronteiras dos negócios comerciais e atingiram, atualmente , as mais diversas áreas do conhecimento. Seja em instituições de ensino, governamentais, privadas com ou sem fins lucrativos, onde houve um processo decisório, haverá a necessidade de sistemas desse tipo. Nesta categoria destaca-se o Data Warehouse (DW), que permite a geração de dados integrados e históricos possibilitando que seus usuários tomem decisões com base em fatos e não em especulações e, embora já exista há quase vinte anos, ainda não há uma metodologia formal para sua implementação. Tal fato estende-se também aos DW Geográficos (DWG), ou seja, um ambiente de DW com tratamento e armazenamento de dados geo-referenciados. Nesse contexto, o presente trabalho define uma estratégia de desenvolvimento de DWG, contemplando desde a fase de levantamento até a inserção dos dados, seguindo o método de interação híbrida e tendo como base, as metodologias de Ralph Kimball e Jonh A. Zachman para DW tradicionais. Além disso, é feito um estudo de caso do Sistema de Monitoramento de Queimadas da Amazônia Legal de forma a avaliar e validar cada uma das etapas da estratégia implementada

Because of the increasing data sizes and demands for low latency in modern data analysis, the traditional data warehousing technologies are greatly pushed beyond their limits. Several stream data warehouse (SDW) systems, which are warehouses that ingest append-only data feeds and support frequent refresh cycles, have been proposed including different methods to improve the responsiveness of the systems. Materialized views are critical in large-scale data warehouses due to their ability to speed up queries. Thus an SDW maintains layers of materialized views. Materialized view maintenance in SDW systems introduces new challenges. However, some of the existing SDW systems do not address the maintenance of views while others employ view maintenance techniques that are not efficient. This thesis presents ViewDF, a flexible framework for incremental maintenance of materialized views in SDW systems that generalizes existing techniques and enables new optimizations for views defined with operators that are common in stream analytics. We give a special view definition (ViewDF) to enhance the traditional way of creating views in SQL by being able to reference any partition of any table. We describe a prototype system based on this idea, which allows users to write ViewDFs directly and can automatically translate a broad class of queries into ViewDFs. Several optimizations are proposed and experiments show that our proposed system can improve view maintenance time by a factor of two or more in practical settings.

Universiẗat, Habil.-Schr., 2006--Duisburg.

Zugl.: Duisburg-Essen, Univ., Habil.-Schr., 2006.

Zugl.: Aachen, Techn. Hochsch., Diss., 2008.

Universiẗat, Diss., 2000--Mannheim.