Offensichtlich besteht ein Zusammenhang zwischen der Möglichkeit, Daten zu speichern, und der Menge gespeicherter Daten, denn mit steigenden Speicherkapazitäten steigt weiterhin die Anzahl der gespeicherten Daten selbst. Unternehmensdaten, Daten von Webseitenbesuchern oder Transaktionen können innerhalb kürzester Zeit Grenzen überschreiten, die eine schnelle, spontane Untersuchung der inhärenten Datenstrukturen unmöglich machen. Für eine erweiterte Mustererkennung in solchen Datenwüsten benötigt man Konzepte des Data Mining. Dieser Ansatz als Teilbebereich des Data-Warenhouse-Ansatzes beschäftigt sich allgemein mit der Datenmustererkennung von numerischen, ordinal- oder nominalskalierten Daten, von denen tiefer gehende Zusammenhänge vermutet werden, die zur Optimierung beliebiger Transaktions- und Geschäftsprozesse, aber auch im Rahmen der Analyse von Messdatenerfassungen freigelegt werden sollen.

Integration Services stellt umfangreiche integrierte Tasks, Container, Transformationen und Datenadapter für die Entwicklung von Geschäftsanwendungen bereit. Ohne eine einzige Codezeile zu schreiben, können Sie SSIS-Lösungen erstellen, die komplexe Geschäftsprobleme mithilfe von ETL und Business Intelligence lösen, SQL Server-Datenbanken verwalten und SQL Server-Objekte zwischen Instanzen von SQL Server kopieren.

• Zusammenführen von Daten aus heterogenen Datenspeichern
• Auffüllen von Data Warehouses und Data Marts
• Cleanup und Standardisierung von Daten
• Integrieren von Business Intelligence in einen Datentransformationsprozess
• Automatisieren administrativer Funktionen und des Vorgangs zum Laden von Daten

Im nachfolgenden Diagramm ist die Drei-Ebenen-Architektur einer Reporting Services-Bereitstellung zu sehen. Hieraus gehen die Berichtsserverdatenbank und die Datenquellen auf der Datenebene, die Berichtsserverkomponenten auf der mittleren Ebene sowie die Clientanwendungen und integrierten bzw. benutzerdefinierten Tools auf der Präsentationsebene hervor. Daneben zeigt es den Fluss von Anforderungen und Daten zwischen den Serverkomponenten sowie welche Komponenten Inhalte an einen Datenspeicher senden bzw. aus einem Datenspeicher abrufen.

• Miningmodelle
• Miningstrukturen
• Definieren von Miningstrukturen
• Verwenden von Data Mining-Modellen mit Miningstrukturen

Die Grundidee der Webservices stammt aus den Überlegungen und Arbeiten zur Entwicklung von verteilter Software. Mit diesem Artikel soll der Webservice-Begriff eingeführt und vorgestellt werden. Dazu zählt sowohl die Darstellung von zwei Definitionen des W3C und ihre Untersuchung als auch die Vorstellung der verschiedenen Komponenten, aus denen ein Webservice besteht sowie die Darstellung, welcher Prozess zu durchlaufen ist, um einen Webdienst zu nutzen.

Für die Abbildung von Meta-Informationen zu Webinhalten und Ressourcen sowie für die Erstellung von einfachen Ontologien lässt sich RDF nutzen. Das Resource Description Framework ist ein W3C-Standard, der in einer XML-Syntax entsprechend semantische Daten für einzelne Ressourcen speichern kann. RDF tritt in unterschiedlichen Ausprägungen auf bzw. existiert auch in einem so genannten RDF Schema-Format, mit dem wiederum erweiterte Ontologien beschrieben und definiert werden können.

Mit Microsoft Office Project Server 2007, welcher durch die Comelio GmbH in Betrieb genommen und eingerichtet wird, und den zugehörigen Clients kann Ihre Organisation Arbeiten, die einen gesamten Projektlebenszyklus umfassen, effektiver verwalten und koordinieren, von einmaligen Projekten bis hin zu komplexen Programmen. Office Project Server 2007 ist auf den Zugriff durch die zugehörigen Clients ausgelegt, also durch Microsoft Office Project Professional 2007 und Microsoft Office Project Web Access.

Diesert Artikel führt in die Grundsätze der Dokumentmodellierung von XML ein, ohne auf spezielle Techniken wie XML Schema oder DTD einzugehen. Vielmehr werden allgemeine Begrifflichkeiten wie Wohlgeformtheit und Gültigkeit erklärt und voneinander abgegrenzt. Zusätzlich werden verschiedenen Hinweise gegeben, welche verschiedenen klassischen Modellierungsansätze bei bereits bearbeiteten Daten existieren.

Der Begriff der Anforderungsanalyse ist grundsätzlich vom Begriff des Anforderungsmanagements zu trennen, obwohl beide Konzepte in vielfältiger Weise zusammen hängen. Im Rahmen der Analyse werden im Normalfall Anforderungen für eine aktuell zu erstellende Software strukturiert und aufbereitet. Sie betreffen Aufgaben, die in der Gegenwart durch eine Softwareunterstützung durchgeführt werden sollen, sind also mit Geschäftsprozessen in der Gegenwart verbunden. Das Management von Anforderungen bezieht sich dagegen vielmehr darauf, aktuelle und zukünftige Anforderungen zu sammeln, teilweise vorauszusehen und in zukünftigen Software-Projekten umzusetzen. Damit werden also Geschäftsprozesse, deren Bewältigung in der Zukunft liegen, und die wenigstens teilweise neuartige Aufgabestrukturen oder Arbeitsschritte enthalten, von ihrer Anforderungsseite her betrachtet. Dies soll ermöglichen, dass langfristige Entwicklungen von Geschäftsprozessen und Teilaufgaben mit vorhandener Software durch Erweiterungen umgesetzt werden können oder dass völlig neuartige Software frühzeitig geplant und umgesetzt werden. Dieser Artikel gibt einen Überblick über die Grundsätze und Prinzipien des Anforderungsmanagements.