Buchrezension
Data Warehouse & Data Mining
Das Thema ist nicht ganz trivial. Eher komplex. Trotzdem hätte ich erwartet, dass das Buch die werte Leserin mitnimmt. Leider ist der Stil aber sehr eckig geraten. Da staubt es nur so heraus aus den Abschnitten, die den roten Faden vermissen lassen. Überleitungen von einem Abschnitt zum nächsten? Fehlanzeige. Dafür kommt nach jeder Kapiteleinführung eine Auflistung der jetzt folgenden Unterkapitel. Überflüssig. Vor allem dann, wenn die Unterkapitel an der Stelle nicht einmal kurz charakterisiert, bewertet oder irgendwas werden…
Obwohl ich mich gerade sehr für das Thema interessiere, kann ich mich nicht dazu durchringen, das Buch komplett durchzuackern. Das liegt nicht nur daran, dass Abkürzungen nicht immer erklärt werden (wieso steht „ETL“ nicht im Glossar?), sondern auch daran, dass das ganze Layout lieblos wirkt. Und der Inhalt wirkt zusammengewürftelt. Was teilweise auch daran liegt, dass die Gliederung wenig innere Struktur erkennen lässt. Schade. Nix für die Praxis, vielleicht was für Leute, die sich in die trockenste Welt der Wissenschaft einleben möchten. Ganz vermisst habe ich u. a. Self-Organising-Maps.
Fazit: Komplexer Stoff lässt sich auch besser darstellen.
Themen u. a.
- OLAP
- Verschiedene Systeme
- Datenwürfel
- Vorgehensmodelle zur Gestaltung von Informationssystemen
- Einsatzbereiche
- Modellierung
- Implementierung
- Datenmuster erkennen
- Auswahl und Sichtung von Daten
- Web Mining und Text Mining
- Neuronale Netze
- Clusterverfahren
- Assoziationsanalyse
Roland Gabriel, Peter Gluchowski und Alexander Pastwa: „Data Warehouse & Data Mining“. W3L GmbH 2009. 19,90 EUR. ISBN 978-3-937137-66-7.