Datu noliktavu personalizācija - Kozmina, Natālija (Latvijas Universitāte, 2010)
Datu noliktavu personalizācija, kuras pamatā ir iespēja lietotājiem veidot savus iestatījumus, pēdējos gados kļūst arvien populārākā. Datubāzu jomā tika veikti vairāki personalizācijas pētījumi, savukārt, datu noliktavu personalizācija pagaidām ir maz izpētīta. Šī darba ietvaros tika veiktas zinātniskās literatūras studijas datu noliktavu joma, kuru rezultātā tika piedāvāta datu noliktavu personalizācijas veidu klasifikācija un veikta šo pieeju salīdzinājuma analīze, lai izvēlēties piemērotāko personalizācijas pieeju un tās ieviešanu aprobācijas vidē (t.i., Latvija Universitātē izstrādātajā bezlicenču atskaišu pārvaldības rīkā). Darba gaitā tika izstrādāta metode, kuras pamatā ir lietotāja un datu noliktavas vides mijiedarbības vispusīga aprakstīšana, atbilstoši Zahmana ietvara koncepcijai (Zachman Framework, [Z, Z03]), pēc kuras tika izstrādāta lietotāju aprakstošo profilu klasifikācija. Darba rezultātā tika uzprojektēti seši lietotāju aprakstošie profili, izmantojot UML klašu un aktivitāšu diagrammas.

Personalization of data warehouses, based on providing a possibility for users to create their own preferences, has become more and more popular in the last few years time. A lot of research has been done in the area of database personalization; however, data warehouse personalization still remains insufficiently explored. In terms of this paper, studies of scientific literature, covering personalization in data warehouses, have been performed and as a result, the classification of data warehouse personalization approaches. The comparative analysis has been made in order to highlight a certain personalization approach and its implementation into test environment (i.e. licence-free reporting tool, developed in the University of Latvia). A method has been proposed, which provides exhaustive description of interaction between user and data warehouse, using the concept of Zachman Framework, [Z, Z03], according to which a set of profiles that describe a data warehouse user has been developed. As a result, six user-describing profiles have been designed, using UML class and activity diagrams.
Personalization of Data Warehouses
Keywords: Datorzinātne