Die Vorlesung behandelt folgende Schwerpunkte:
* Verteilung, Autonomie und Heterogenität
* Materialisierte und virtuelle Integration
* Architekturen
* Schema Management
* Global-as-View und Local-as-View Modellierung und Anfragebearbeitung
* Verteilte Anfragebearbeitung
* Datenqualität und Datenreinigung
Achtung: Auf Wunsch einiger Studenten wird diese Vorlesung trotz deutschsprachiger Foliensätze in englischer Sprache gehalten.
| Heterogenität und Variablen | 01:30:04 | |
|---|---|---|
| Schematische Heterogenität | 00:19:04 | |
| Semantische Heterogenität | 00:15:41 | |
| Identität und Datenkonflikte | 00:16:19 | |
| Gebundene und Freie Variablen | 00:10:54 | |
| Adornment Beispiele | 00:13:19 | |
| Anfragebearbeitung | 00:14:47 |
| Materialisierte vs. virtuelle Integration | 01:28:47 | |
|---|---|---|
| Gebundene und freie Variablen | 00:18:11 | |
| Viele Templates | 00:11:12 | |
| Gebundene und freie Variablen - Beispiel | 00:15:45 | |
| Data Warehouse | 00:23:23 | |
| Förderierter DBMS Ansatz | 00:07:14 | |
| Integration | 00:13:02 |
| Verteilung, Autonomie und Heterogenität | 01:28:31 | |
|---|---|---|
| Klassifikation von Informationssystemen | 00:15:02 | |
| Logische Verteilung | 00:13:42 | |
| Autonomie | 00:20:41 | |
| Schnittstellen Heterogenität | 00:23:30 | |
| Schematische Heterogenität | 00:15:36 |
| Vergleich und Architekturen | 01:22:45 | |
|---|---|---|
| Data Warehouse vs. Mediator | 00:14:39 | |
| Komplexität | 00:15:01 | |
| Ressourcenbedarf | 00:20:49 | |
| Architekturen | 00:12:28 | |
| Taxonomie | 00:12:40 | |
| Transparenz | 00:07:08 |
| Mediator-Wrapper-Architektur und Peer-Data-Management | 01:30:20 | |
|---|---|---|
| Taxonomie nach SL90 | 00:12:56 | |
| 5-Schichten Architektur | 00:13:21 | |
| Mediator-Wrapper-Architektur | 00:16:16 | |
| Funktionen der Mediation | 00:19:38 | |
| Piazza-Beispiel | 00:16:14 | |
| Peer-Data-Management | 00:11:55 |
| Mapping Interpretation | 01:06:52 | |
|---|---|---|
| Mapping - Algorithmus | 00:22:45 | |
| Gruppierung | 00:15:27 | |
| Einschub: Sichten im relationalen Modell | 00:10:39 | |
| Mapping Werkzeuge | 00:18:01 |
| Schema Mappings | 01:37:26 | |
|---|---|---|
| Rückblick | 00:07:53 | |
| Global Matching | 00:19:01 | |
| Erweiterungen | 00:17:47 | |
| Mapping - Beispiel | 00:19:07 | |
| Mapping - Beispiel (2) | 00:08:38 | |
| Mapping - Algorithmus | 00:25:00 |
| Schema SQL | 01:29:38 | |
|---|---|---|
| Wiederholung | 00:16:40 | |
| Syntax | 00:17:25 | |
| Anfragen | 00:18:12 | |
| Aggregation | 00:09:23 | |
| Umstrukturierung | 00:14:24 | |
| Implementierung | 00:13:34 |
| Local as View | 01:24:24 | |
|---|---|---|
| GaV - Modellierung | 00:23:18 | |
| Local as View | 00:14:39 | |
| Globale ICs | 00:11:08 | |
| Anwendungen | 00:17:08 | |
| Datawarehouse Design | 00:05:25 | |
| Anfrageplanung | 00:12:46 |
| LaV - Anwendungen | 01:24:13 | |
|---|---|---|
| Anwendungen | 00:15:55 | |
| Visualisierung | 00:21:14 | |
| Anfragebearbeitung | 00:18:39 | |
| Query Containment | 00:19:00 | |
| Beispiel | 00:09:25 |
| The Bucket-Algorithm | 01:08:45 | |
|---|---|---|
| Nutzbarkeit von Views | 00:12:27 | |
| LaV - Beispiel | 00:13:01 | |
| LaV - Bucket Algorithm | 00:15:32 | |
| BA - en detail | 00:13:56 | |
| LaV - BA - Kombinationen | 00:13:49 |
| Global-as-View: GaV | 01:27:02 | |
|---|---|---|
| Das Problem | 00:15:16 | |
| Übersicht Anfrageplanung | 00:16:47 | |
| FAQ | 00:15:34 | |
| Modellierung von Datenquellen | 00:21:29 | |
| Integritätsconstraints | 00:11:03 | |
| GaV - globale ICs | 00:06:53 |
| ETL und Datenherkunft | 01:29:42 | |
|---|---|---|
| Einschub von Peter Bunemann | 00:14:00 | |
| Motivation und Beispiel | 00:18:53 | |
| Datentransformationen | 00:13:49 | |
| Transformationen - Dispatcher | 00:08:39 | |
| Transformationen - Aggregatoren | 00:25:20 | |
| Black Boxes | 00:09:01 |
| Optimizing Information Quality | 01:27:47 | |
|---|---|---|
| IQ assessment | 00:12:09 | |
| IQ model | 00:19:01 | |
| IQ query answering with DBMS | 00:07:52 | |
| IQ query amswering in IIS | 00:09:58 | |
| Data Cleaning Tasks | 00:19:26 | |
| Duplicate Detection | 01:27:47 |
| Duplikaterkennung | 01:32:33 | |
|---|---|---|
| Motivation | 00:24:48 | |
| Datenfehler | 00:19:12 | |
| Duplikaterkennung | 00:36:44 | |
| Sorted Neighborhood Methode | 00:10:09 | |
| Zusammenfassung | 00:01:40 |
| Informationsqualität | 01:25:45 | |
|---|---|---|
| Examples | 00:27:09 | |
| Information quality | 00:16:37 | |
| DBMS Quality vs. IIS Quality | 00:16:00 | |
| Information Quality (IQ) | 00:12:57 | |
| IQ Criteria (classical) | 00:13:12 |
| Final Presentations II | 01:34:55 | |
|---|---|---|
| Data Cleansing - Grütze, Pohl | 00:07:28 | |
| Person Data Store - Naakka, Renwardt | 00:08:56 | |
| Assignment IV - Jacob, Thiele | 00:08:32 | |
| Data Visualization - Kats, Zakharov | 00:08:31 | |
| Extracted Data - Kny, Lindenberg | 00:07:33 | |
| Extracted Data - Kölle, Reinicke | 00:07:59 | |
| Person Data Store - Krumno, Teusner | 00:07:53 | |
| Person Data Store - Leben, Nieprasch | 00:10:35 | |
| Extraction Data - Linkhorst, Wiggert | 00:07:18 | |
| Extraction Data - Näther, Wagner-Boysen | 00:06:18 | |
| Person Data Store - Rawald, Schwarz | 00:07:20 | |
| Person Data Store - Richly, Wehrmeyer | 01:34:55 |
| Final Presentations I | 01:33:58 | |
|---|---|---|
| Benke, Karsch | 00:10:40 | |
| Richter, Berger | 00:10:37 | |
| Brunnert, Metzler | 00:09:29 | |
| Dawod, Ruberg | 00:09:30 | |
| Eichler, Wenzel | 00:09:20 | |
| Elliger, Taeumel | 00:09:00 | |
| Emde, Gehrer | 00:07:14 | |
| Goerke, Gericke | 00:06:52 | |
| Gosda, Töpper | 00:12:29 | |
| Schmidt, Jenders | 00:08:47 |
| Informationssysteme | 01:33:45 | |
|---|---|---|
| Einführung und Überblick | 00:16:47 | |
| Organisation | 00:14:28 | |
| Informationssysteme | 00:10:41 | |
| Beispiele für Informationssysteme | 00:14:17 | |
| Integration = Abstraktion | 00:18:25 | |
| Informationsintegration am Beispiel | 00:19:07 |
