Einführungsveranstaltung: Data Warehouse

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1 Einführungsveranstaltung: 1 Anwendungsbeispiele Berichtswesen Analyse Planung Forecasting/Prognose Darstellung/Analyse von Zeitreihen Performancevergleiche (z.b. zwischen Organisationseinheiten) Monitoring Visualisierung Data Mining 2 Dr. J. Raimann 1

2 Was ist ein? Eine Sammlung von Werkzeugen für Sammeln von Daten Datenbereinigung, Datenintegration, Abfrage, Reporting, Analyse Data Mining Monitoring und Administration des Data Warehouse 3 Übersicht 4 Dr. J. Raimann 2

3 Typische Abfragen Wie hoch sind die Umsätze der Produkte A, B, C in den Regionen Süd, Nord und West in den Jahren 2010 und 2011? Welcher Verkäufer hatte den höchsten Umsatz in diesem Monat? Wie haben sich die Umsätze in den Regionen A, B und N in den letzten 3 Jahren entwickelt? Welche Produkte verkaufen sich am besten/am schlechtesten? 5 Multidimensionales Datenmodell ( Cube /Datenwürfel) 6 Dr. J. Raimann 3

4 Begriffsdefinition A data warehouse is a subject-oriented, integrated, time-variant, nonvolatile collection of data in support of management s decision-making process. Ein Data-Warehouse ist eine themenorientierte, integrierte, zeitraumbezogene und nicht-volatile Sammlung von Daten, um das Management bei seinen Entscheidungsprozessen zu unterstützen. Quelle: Inmon Definitionsmerkmale subject-oriented (Themenorientierung): Die Auswahl der in das Data-Warehouse zu übernehmenden Daten geschieht nach bestimmten Datenobjekten (Produkt, Kunde, Firma, ), die für die Analysen von Kennzahlen für Entscheidungsprozesse relevant sind, nicht hingegen nach operativen Prozessen (wie in OLTP-Systemen) integrated (Vereinheitlichung): Die in verschiedenen (operativen) Quellsystemen unterschiedlich strukturierten Daten werden im Data-Warehouse in einheitlicher Form gespeichert. time-variant (Zeitorientierung): Analysen über zeitliche Veränderungen und Entwicklungen sollen im Data-Warehouse ermöglicht werden; daher ist die langfristige Speicherung der Daten im Data-Warehouse nötig (Einführung der Dimension Zeit ). nonvolatile (Beständigkeit): Daten werden dauerhaft (nichtflüchtig) gespeichert. 8 Dr. J. Raimann 4

5 Entwicklungsgeschichte (1) Wurzeln 60er Jahre: Executive Information Systems (EIS) qualitative Informationsversorgung von Entscheidern kleine, verdichtete Extrakte der operativen Datenbestände Aufbereitung in Form statischer Berichte Mainframe 80er Jahre: Management Information Systems (MIS) meist statische Berichtsgeneratoren Einführung von Hierarchieebenen für Auswertung von Kennzahlen (Roll-Up, Drill-Down) Client-Server-Architekturen, GUI (Windows, Apple) 9 Entwicklungsgeschichte (2) 1992: Einführung des Data-Warehouse-Konzeptes durch W.H. Inmon redundante Haltung von Daten, losgelöst von Quellsystemen Beschränkung der Daten auf Analysezwecke 1993: Definition des Begriffs OLAP durch E.F. Codd Dynamische, multidimensionale Analyse Weitere Einflussgebiete Verbreitung geschäftsprozessorientierter Transaktionssysteme (SAP R/3) - > Bereitstellung von entscheidungsrelevanten Informationen allg. technische Entwicklung (Speicher, Datenbanken, ) Entwicklung von (Industrie)Standards: OLE DB for OLAP, XML for Analysis, Internet/World Wide Web Portaltechnologie aber auch Einflüsse aufgrund von Veränderungen im Unternehmensumfeld (Globalisierung, Stakeholder, gesetzliche Vorgaben, ) 10 Dr. J. Raimann 5

6 Abgrenzung zu OLTP-Systemen Klassische operative Informationssysteme = Online Transactional Processing (OLTP) Erfassung und Verwaltung von Daten Verarbeitung unter Verantwortung der jeweiligen Abteilung Transaktionale Verarbeitung: kurze Lese-/ Schreibzugriffe auf wenige Datensätze Analyse im Mittelpunkt lange Lesetransaktionen auf vielen Datensätzen Integration, Konsolidierung und Aggregation der Daten 11 Trennung operativer und analytischer Systeme Gründe Antwortzeitverhalten: Analyse auf operativen Quelldatensystemen -> schlechte Performance Langfristige Speicherung der Daten -> Zeitreihenanalyse Zugriff auf Daten unabhängig von operativen Datenquellen (Verfügbarkeit, Integrationsproblematik) Einheitliche Datenbasis für Reporting und Analyse ( single point of truth ) Vereinheitlichung des Datenformats im DWH Gewährleistung der Datenqualität im DWH 12 Dr. J. Raimann 6

7 Business Intelligence (BI) Im Oktober 1958 erschien der Beitrag A Business Intelligence System von Hans Peter Luhn im IBM Journal, mit hoher Wahrscheinlichkeit die Geburtsstunde des Begriffes Business Intelligence. Ab 1989 machte sich Howard Dresner, ein Analyst der Gartner Group den Begriff Business Intelligence zu eigen. Vielfalt an Definitionen: enges BI-Verständnis Lediglich wenige Kernapplikationen, die eine Entscheidungsfindung unmittelbar unterstützen (z.b. OLAP, MIS, EIS) Quelle: Kemper et al analyseorientiertes BI- Verständnis Alle Anwendungen bei denen ein Nutzer direkten Zugriff auf eine (interaktive) Benutzeroberfläche mit Analysefunktionalität besitzt weites BI-Verständnis Alle direkt und indirekt für die Entscheidungsunterst ützung eingesetzten Anwendungen (Auswertung, Präsentation, Datenaufbereitung, Speicherung) 13 Abgrenzung zu Business Intelligence (BI) Quelle: Kemper et al Dr. J. Raimann 7

8 Weitere Begriffe System (DWS) Ein System ist ein von den operativen Datenbeständen getrenntes logisch zentralisiertes dispositives Datenhaltungssystem. Idealtypisch dient ein DWS als einheitliche und konsistente Datenbasis für alle Arten von Managementunterstützungssystemen. Data Warehousing Data-Warehouse-Prozess, d.h. alle Schritte der Datenbeschaffung (Extraktion, Transformation, Laden), des Speicherns und der Analyse Data Mart kleinerer Datenpool innerhalb des anwendungsbereichsspezifisch 15 Weitere Begriffe OLAP (Online Analytical Processing) explorativer, interaktiver Analyseprozess auf Basis des zugrunde liegenden multidimensionalen Datenmodells ETL-Prozess Schritte der Datenbeschaffung (Extraktion, Transformation, Laden) 16 Dr. J. Raimann 8

9 Markübersicht: Business Intelligence 17 BI-Softwareangebot (nach Umsatz der BI-Hersteller) Quelle: Lünendonk Dr. J. Raimann 9

10 BI-Markt: Unternehmensbereiche in denen BI eingesetzt wird Quelle: Lünendonk Zusammenfassung Anwendungsbeispiele DWH-Begriffsdefinition OLAP-Cube Abfragebeispiele DWH-Historie Abgrenzung OLAP/OLTP Begriffe aus dem DWH-Umfeld Markt 20 Dr. J. Raimann 10

11 Fragen? 21 Dr. J. Raimann 11

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