Die vorliegende Arbeit beschreibt einen Architekturansatz, der im Rahmen einer Machbarkeitsstudie bei IBM entwickelt wurde. Dadurch wird der IBM DB2 Analytics Accelerator als eine Data-Warehouse-Appliance dazu in die Lage versetzt, über angepasste Schnittstellen Data-Mining-Modelle über entsprechende Algorithmen direkt auf dem Accelerator zu erstellen. Neben dieser Beschreibung wird die bisherige Verwendung des DB2 Analytics Accelerators sowie das zugehörige Umfeld von Datenbanksystemen bis zum System z Mainframe vorgestellt.
Darauf aufbauend werden praxisnahe Anwendungsfälle präsentiert, die unter Anwendung von intelligenten Methoden auf gespeicherten Kundendaten statistische Modelle erstellen. Für diesen Prozess wird die Datengrundlage zuerst vorbereitet und angepasst, um sie dann in dem zentralen Data-Mining-Schritt nach neuen Zusammenhängen zu durchsuchen.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:17236 |
| Date | 27 February 2018 |
| Creators | Nentwig, Markus |
| Contributors | Rahm, Erhard, Hartung, Michael, Benke, Oliver, Universität Leipzig |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | German, German |
| Detected Language | German |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, doc-type:masterThesis, info:eu-repo/semantics/masterThesis, doc-type:Text |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | urn:nbn:de:bsz:15-qucosa2-163403, qucosa:16340 |
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