Data-Warehouse-Systeme kompakt: Aufbau, Architektur, by Kiumars Farkisch

By Kiumars Farkisch

Dieses Buch untersucht Data-Warehouse-Systeme als einheitliche, zentrale, unternehmensweite, vollständige, historisierte und analytische IT-Plattform und stellt diese zur Unterstützung der Datenanalyse und des Entscheidungsfindungsprozesses dar. Dabei wird auf die einzelnen Komponenten eingegangen, die am Aufbau, an der Architektur und an dem Betrieb eines Data-Warehouse-Systems von Bedeutung sind. Es werden die multidimensionale Datenmodellierung mit deren Dimensionen und Fakten, der ETL-Prozess, OLAP, OLAM und deren jeweiligen Eigenschaften, Besonderheiten und Fähigkeiten erörtert. Zusätzlich werden die Optimierungsmaßnahmen zur Erhöhung der functionality des Data-Warehouse-Systems diskutiert.

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Creeth, Autoren des OLAP-Reports,6 haben eine leichter verständliche Definition der Eigenschaften eines OLAP-Tools geliefert, die lediglich aus fünf Schlüsselwörtern besteht: Fast Analysis of Shared Multidimensional Information – kurz FASMI. Fast bedeutet hier, dass die weitaus meisten Anfragen innerhalb von fünf Sekunden beantwortet sein müssen. Analysis meint, dass das System mit jeder Art von Geschäftslogik und statistischer Analyse umgehen kann. Die Minimalanforderung ist, dass der Benutzer in die Lage versetzt wird, ohne zusätzliche Programmierung neue Ad-hoc-Kalkulationen durchführen zu können.

Viele Unternehmensmodelle kommen bereits mit sechs bis zwölf Dimensionen aus. Innerhalb der Dimensionen müssen beliebig viele Aggregationsebenen möglich sein. F18. Die unbeschränkten kreuzdimensionalen Operationen: Berechnungen und andere Aktivitäten zwischen und über Dimensionen dürfen nicht den Eingriff des Anwenders erfordern, das muss das OLAP-Tool automatisch leisten. Die OLAP-Verarbeitung muss nicht ausschließlich auf vorhandene Daten setzen. “, Plausibilitätsprüfungen und Validierung von Hypothesen die auf ein bestimmtes Datum oder einen 26 4 Grundlagen von OLAP Zeitbereich und bestimmte Perspektiven angewandt werden.

Beispielsweise sollen Daten wie etwa die Gesamtverkaufszahl pro Produkt, pro Region und pro Jahr zur Verfügung gestellt werden können. 4. Eine effiziente, interaktive Analyse der Daten soll möglich sein, d. , auch bei komplexen Anfragen sollen die Antwortzeiten nur wenige Sekunden dauern. 5. Die zu analysierenden Daten können sehr umfangreich sein. Die OLAP-Tools sollen die Analyse größerer Datenmengen und Datenbestände im Bereich von Giga- und Terabytes unterstützen. E. F. Codd (1923–2003), der Begründer des relationalen Ansatzes, formulierte im Jahr 1993 zunächst zwölf Regeln für diesen Verarbeitungstypus, die festlegen, wie sich entsprechende Produkte zu verhalten haben.

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