TDWI 05 Deutschland. Data Modelling. Corporate Performance Management auf Basis von DataWarehouses. 15. Juni 2005

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1 TDWI 05 Deutschland Data Modelling Corporate Performance Management auf Basis von DataWarehouses PD Dr. Peter Gluchowski Dr. Michael Hahne 15. Juni 2005 PD Dr. Peter Gluchowski, Dr. Michael Hahne, 2005 SA2 / 0 / 1 Agenda 1) Abgrenzung und Einordnung von CPM und BI 2) Architekturen und Komponenten analyseorientierter Informationssysteme 3) Bestandteile multidimensionaler Datenstrukturen 4) Methoden der semantischen Modellierung mehrdimensionaler Datenstrukturen 5) Umsetzung mit multidimensionalen Datenbanksystemen 6) Varianten und Bestandteile des Star Schemas 7) Erweitertes Star Schema des SAP Business Information Warehouse 8) Mehrdimensionales Datenmodell des Microsoft SQL Server 9) Zusammenfassende Gegenüberstellung relationaler und multidimensionaler Modellierung 1

2 Kontakt: PD Dr. Peter Gluchowski Brauckmanns Knapp 8c Herdecke Germany Dr. Michael Hahne Freiherr-vom-Stein-Str. 13a Bretzenheim Germany URL: HHU/fakultaeten/wiwi/lehrstuehle/ fachgebstatoekon/personalia/ Gluchowski URL: 2

3 Agenda 1) Abgrenzung und Einordnung von CPM und BI 2) Architekturen und Komponenten analyseorientierter Informationssysteme 3) Bestandteile multidimensionaler Datenstrukturen 4) Methoden der semantischen Modellierung mehrdimensionaler Datenstrukturen 5) Umsetzung mit multidimensionalen Datenbanksystemen 6) Varianten und Bestandteile des Star Schemas 7) Erweitertes Star Schema des SAP Business Information Warehouse 8) Mehrdimensionales Datenmodell des Microsoft SQL Server 9) Zusammenfassende Gegenüberstellung relationaler und multidimensionaler Modellierung PD Dr. Peter Gluchowski Corporate Performance Management Corporate Performance Management umfasst Kennzahlen, z. B. ROI) und Systemlösungen (z. B. Business Intelligence) zur zielgerichteten Umsetzung von Unternehmensstrategien. Strategie- Formulierung Operative Leistungsmessung Kommunikation Stakeholder Methodologien (z. B. Balanced Scorcards) Prozesse (z. B. Planungs- und Budgetierungsprozesse) Metriken (Performance- SWOT- Analyse Strategischer Management-Zyklus Operationalisierung der Strategie Operativer Management-Zyklus Management Ebene Strategische Rückkopplung Entscheidung über Maßnahmen Durchführung Quelle: Gartner Research 2002 PD Dr. Peter Gluchowski Operative Ebene 1

4 Corporate Performance Management Geschäftsstrategie Ziele Geschäftsanalyse Metriken Geschäftsbetrieb Geschäftsprozesse Analyse-Systeme Closed Operative Systeme Quelle: W. Martin, EAI 2003, März 2003 Entscheidungen Loop Zyklustakt Aktionen PD Dr. Peter Gluchowski Business Intelligence Gesamtheit aller Werkzeuge und Anwendungen mit entscheidungsunterstützendem Charakter, die zur besseren Einsicht in das eigene Geschäft und damit zum besseren Verständnis in die Mechanismen relevanter Wirkungsketten Begriffliche Klammer, die eine Vielzahl unterschiedlicher Ansätze zur Analyse geschäftsrelevanter Daten zu bündeln versucht (kein neues Konzept / Produkt) PD Dr. Peter Gluchowski 2

5 Agenda 1) Abgrenzung und Einordnung von CPM und BI 2) Architekturen und Komponenten analyseorientierter Informationssysteme 3) Bestandteile multidimensionaler Datenstrukturen 4) Methoden der semantischen Modellierung mehrdimensionaler Datenstrukturen 5) Umsetzung mit multidimensionalen Datenbanksystemen 6) Varianten und Bestandteile des Star Schemas 7) Erweitertes Star Schema des SAP Business Information Warehouse 8) Mehrdimensionales Datenmodell des Microsoft SQL Server 9) Zusammenfassende Gegenüberstellung relationaler und multidimensionaler Modellierung PD Dr. Peter Gluchowski Historie der BI-Systeme Unterstützungsgrad bei Managementaufgaben MIS EIS DSS MSS On-Line Analytical Processing Data Warehouse Executive Information Systems Decision Support Systems Management Information Systems PD Dr. Peter Gluchowski Zeit 3

6 Data Warehouse-Konzept Data Warehouse (DW) = A subject oriented, integrated, nonvolatile, time variant collection of data organized to support management needs W. H. Inmon, Building the Data Warehouse, New York u. a. 1993, S. 29. subject oriented Themenorientierung integrated Vereinheitlichung nonvolatile Dauerhaftigkeit, Stabilität time variant Zeitorientierung der Informationen management needs Analyse und Entscheidungsunterstützung PD Dr. Peter Gluchowski Data Warehouse MSS Data Warehouse umfasst die Serverkomponenten einer Systemlösung, die für die Operative Unternehmensdaten Operative Informationssysteme unternehmensweite Datenversorgung der Front-End-Systeme zur Informationsbereitstellung und Entscheidungsunterstützung betrieblicher Fach- und Führungskräfte zuständig sind, ist physikalisch von den operativen Vorsystemen getrennt und baut lediglich zum Zweck der periodischen Datenaktualisierung bzw. -ergänzung Verbindungen zu den operativen DV-Systemen auf. PD Dr. Peter Gluchowski 4

7 Entwicklungsstufen analytischer Informationssysteme (Durchgriff auf operative Systeme) Endbenutzer ABAP, Berichtsgeneratoren, Excel,... Probleme: zahlreiche Schnittstellen Belastung der operativen Systeme inkonsistente und starre Berichte keine Historie kaum Interaktion lange Laufzeiten SAP, Baan,.. PAISY,... Operative Vorsysteme PD Dr. Peter Gluchowski Entwicklungsstufen analytischer Informationssysteme (Unternehmensweites Data Warehouse) Endbenutzer... Data Warehouse Import-Schnittstelle SAP, Baan,.. PAISY,... Operative Vorsysteme PD Dr. Peter Gluchowski Probleme: komplexe Import- Schnittstelle Administrationsaufwand für DB umfangreiche Berichtsdatenbank (Laufzeiten) kaum Interaktion interaktive Nutzung durch den Endanwender z.b. für neue Berichte kaum möglich 5

8 Entwicklungsstufen analytischer Informationssysteme (Data Marts ohne Data Warehouse) Endbenutzer... Probleme: Anzahl der Schnittstellen viele DBs Konsistenz der Daten Abteilungsdatenbank Import Abteilungsdatenbank Import SAP, Baan,.. PAISY,... Operative Vorsysteme PD Dr. Peter Gluchowski Entwicklungsstufen analytischer Informationssysteme (Data Marts mit Data Warehouse) Endbenutzer Data Mart Data Mart Data Warehouse Probleme: komplexe Lösung lange Projektlaufzeit bis zu ersten Ergebnissen viele Einzelkomponenten Import-Schnittstelle SAP, Baan,.. PAISY,... Operative Vorsysteme PD Dr. Peter Gluchowski 6

9 Entwicklungsstufen analytischer Informationssysteme (Enterprise) Data Warehouse und Data Marts Endbenutzer Data Mart Data Mart Externe Daten Data Warehouse Import-Schnittstelle SAP, Baan,.. PAISY,... Operative Vorsysteme PD Dr. Peter Gluchowski Entwicklungsstufen analytischer Informationssysteme Operational Data Store Endbenutzer Data Mart Data Mart Externe Daten Data Warehouse Operational Data Store Import-Schnittstelle SAP, Baan,.. PAISY,... Operative Vorsysteme PD Dr. Peter Gluchowski 7

10 Analytische Informationssysteme Oberflächentechnologien Endbenutzer- werkzeuge Data Mining Berichtssysteme OLAP- Frontends - Portale Data Mart Data Mart Externe Daten Data Warehouse PD Dr. Peter Gluchowski Operational Data Store Import-Schnittstelle Aktuelles DW-Architektur-Konzept Endbenutzer- werkzeuge Data Abfrage- und Mining Berichtssysteme Executive - OLAP- Information Systeme Frontend Data Warehouse Metadaten- banksystem Data Mart Data Mart OLAP Server Enterprise Data Zentrale Warehouse/ Operational Datenbasis Data Store ETL-System Archivierungs- system Externe Daten Operative Vorsysteme PD Dr. Peter Gluchowski 8

11 On-Line Analytical Processing (OLAP) Software-Technologie, die Managern schnelle, interaktive und vielfältige Zugriffe auf relevante und konsistente Informationen ermöglicht dynamische, multidimensionale Analysen auf auf konsolidierten Unternehmensdatenbeständen zwölf Evaluationsregeln nach Codd/Codd/Salley PD Dr. Peter Gluchowski On-Line Analytical Processing (OLAP) Mehr- / Multidimensionalität: Anordnung betriebswirtschaftlicher Variablen (z.b. Kennzahlen) entlang mehrerer, unterschiedlicher Dimensionen (z. B. Region, Artikel, Produkte, Zeit, Kunden) PD Dr. Peter Gluchowski PRODUKT ZEIT REGION 9

12 OLAP-Gestaltungsvarianten Repräsentationsschicht ROLAP MOLAP Applikations- Schicht Datenbank- Schicht Relationale Datenbank Relationale Datenbank Multidim. Datenbank 2-Tier-Architektur mit Fat-Clients 3-Tier-Architektur mit OLAP-Engine 2-Tier-Architektur mit MDB PD Dr. Peter Gluchowski BI-Begriffsverständnisse ETL Intelligente Agenten Data Warehouse Orientierung Standard- Reporting Ad-Hoc- Reporting OLAP Data / Text Mining MIS / EIS / DSS Portale Analytisches CRM Planung / Konsolidierung Kennzahlen / Balances Scorecards Weites BI- Verständnis Analyseorientiertes BI-Verständnis Enges BI- Verständnis Technik PD Dr. Peter Gluchowski Anwendung Datenbereitstellung Datenauswertung Prozessschwerpunkt 10

13 Aktuelle Entwicklungen Real Time Enterprise Anforderungen an Echtzeit-Unternehmen Integrierte Echtzeit-Information über Abteilungs-/Bereichsgrenzen hinweg Integration über Unternehmensgrenzen im Rahmen kollaborativer Geschäftsmodelle Ausrichtung auf Geschäftsereignisse Enterprise Application Integration-Bus SAP, Baan,.. PAISY,... Operative Vorsysteme PD Dr. Peter Gluchowski Aktuelle Entwicklungen Process Performance Management bzw. Business Activity Monitoring Kontinuierliche Messung Relevanter Prozesskennzahlen und unmittelbare Anzeige bzw. Berichtserzeugung PD Dr. Peter Gluchowski 11

14 Agenda 1) Abgrenzung und Einordnung von CPM und BI 2) Architekturen und Komponenten analyseorientierter Informationssysteme 3) Bestandteile multidimensionaler Datenstrukturen 4) Methoden der semantischen Modellierung mehrdimensionaler Datenstrukturen 5) Umsetzung mit multidimensionalen Datenbanksystemen 6) Varianten und Bestandteile des Star Schemas 7) Erweitertes Star Schema des SAP Business Information Warehouse 8) Mehrdimensionales Datenmodell des Microsoft SQL Server 9) Zusammenfassende Gegenüberstellung relationaler und multidimensionaler Modellierung Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 3 / 1 Agenda Phasen der Datenmodellierung Grundbestandteile mehrdimensionaler Datenstrukturen Hierarchische Dimensionsstrukturen Gestaltungsempfehlungen für die Modellierung Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 3 / 2 1

15 Agenda Phasen der Datenmodellierung Grundbestandteile mehrdimensionaler Datenstrukturen Hierarchische Dimensionsstrukturen Gestaltungsempfehlungen für die Modellierung Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 3 / 3 Beschreibungsebenen betrieblicher Informationssysteme Betriebswirtschaftliche Problemstellung Fachkonzept Analyse DV-Konzept Design/Entwurf Technische Implementierung Implementierung/Realisierung Informationstechnik Quelle: Scheer, A.-W.: Wirtschaftsinformatik - Referenzmodelle für industrielle Geschäftsprozesse, 3. Aufl., Berlin u.a Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 3 / 4 2

16 Ebenen der Datenmodellierung Semantisches Datenmodell Logisches Datenmodell Physisches Datenmodell Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 3 / 5 Agenda Phasen der Datenmodellierung Grundbestandteile mehrdimensionaler Datenstrukturen Hierarchische Dimensionsstrukturen Gestaltungsempfehlungen für die Modellierung Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 3 / 6 3

17 Zahlenwürfel Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 3 / 7 Zahlenwürfel mit betriebswirtschaftlichem Bezug Absatzmenge Periode 02/98 01/ Artikel Nord Ost Süd West Region Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 3 / 8 4

18 Strukturkomponenten 1. Betriebswirtschaftliche Variablen (Meßgrößen, Kennzahlen, Fakten) 2. Dimensionen 3. Dimensionshierarchien 4. Regeln Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 3 / 9 Betriebswirtschaftliche Variablen (Kennzahlen) Kennzahlendefinition Zahl, die betriebliche und außerbetriebliche Informationen in aussagekräftiger, komprimierter Form wiedergibt Kennzahlentypen Statistische Form Absolute Kennzahlen (z.b. Beschäftigte, Umsatz, Bilanzsumme) Relative Kennzahlen Gliederungszahlen (z.b. Anlagevermögen/Gesamtvermögen) Beziehungszahlen (z.b. Gewinn/Eigenkapital) Indexzahlen (z.b. Lohnkosten heute * / Lohnkosten Vorjahr) Gegenstand (Mengen / Werte, Zeitpunkt / Zeitraum) Objektbereich (Gesamtwirtschaftlich, Konzern, Teilbetrieb) Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 3 / 10 5

19 Kennzahlensysteme Zusammenstellung unterschiedlicher Kennzahlen zur rechentechnischen Systematisierung Einzelkennzahlen stehen in sachlich sinnvoller Beziehung zueinander - + * : Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 3 / 11 Bekannte Kennzahlensysteme RL-Kennzahlenschema von Reichmann/Lachnit ZVEI-Kennzahlenschema Du-Pont-Kennzahlenschema Gewinn in % des invest. Kapitals Gewinn in % des Umsatzes Kapitalumschlag Gewinn Umsatz Umsatz Investiertes Kapital Quelle: Küting, Karlheinz, Kennzahlensysteme in der betrieblichen Praxis, in: WiSt, Heft 6, Juni 1983, S. 292 Deckungsbetrag Fixe Kosten Nettoumsatz Variable Umsatzkosten Forderungen Bestände Bruttoumsatz Fertigungsgem.kosten Verwaltungsgem.kosten Vertriebsgem.kosten Umlaufvermögen Anlagevermögen Zahlungsmittel Erlösschmälerungen Produktionsprogramm Fertigungsmaterial Fertigungslöhne Sonst. var. Fert.- gemeinkosten Absatzwege Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 3 / 12 6

20 Kennzahlen als Bestandteile multidimensionaler Datenstrukturen Betrachtung von Einzelkennzahlen Betrachtung mehrerer Kennzahlen Kennzahlendimension Zeit Region Zeit Stück Erlös DB Artikel Artikel Absatzmenge Vertrieb Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 3 / 13 Dimensionen Aufgabe: Aufgliederung / Konkretisierung von Kennzahlen bzw. Zahlenwerten Inhalt: Sachlogisch zusammengehörige Umweltobjekte, gleichen Geschäftsaspekt betreffend Ausprägungen: Einzelobjektdimensionen (Element bestimmt) wenige, aufzählbare Dimensionselemente (z.b. Szenario- oder Kennzahlendimension) Mengendimensionen (Ebenen bestimmt) viele bis sehr viele Dimensionselemente (z.b. Kunden- oder Artikeldimension) Beschreibung nur über Objektmengen Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 3 / 14 7

21 Dimensionskomponenten Abgeleitet bzw. verdichtete Elemente Dimensionselemente Hierarchiestufe bzw. Konsolidierungsebene (Level) Basiselemente bzw. unabhängige Elemente Granularität Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 3 / 15 Typisierung 2003 Q1/03 Q2/03 Q3/03 Q4/03 Jan 03 Feb 03 Mar 03 Apr 03 May 03 Jun 03 Jul 03 Aug 03 Sep 03 Oct 03 Nov 03 Dec 03 Jahr Quartal Konsolidierungsstufen Monat Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 3 / 16 8

22 Attribute Attribute der Dimension Dimension Zeit Attribute aller Dimensionselemente Attribute der Ebene Jahr Jahr Attribute der Elemente der Ebene Jahr Attribute der Ebene Monat Monat Attribute der Elemente der Ebene Monat Attribute der Ebene Tag Tag Attribute der Elemente der Ebene Tag Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 3 / 17 Dimensionstypen Standarddimensionen (z.b. Artikel, Kunden, Regionen) Kennzahlendimension (Measure Dimension) Szenario- bzw. Wertartdimension (Plan, Ist, Soll,...) Zeitdimension (vorbestimmte Struktur) Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 3 / 18 9

23 Weitere Regeln -Würfelübergreifende Verknüpfungsregeln OLAP-Join: Verbindung zwischen Würfeln (Multicube-Ansatz) -Integritätsregeln Hierarchische Integrität bei nicht dynamischer Berechnung -Regeln für die Behandlung von Ausnahmen z.b. Konsolidierungs-Sonderfälle Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 3 / 19 Agenda Phasen der Datenmodellierung Grundbestandteile mehrdimensionaler Datenstrukturen Hierarchische Dimensionsstrukturen Gestaltungsempfehlungen für die Modellierung Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 3 / 20 10

24 Flache Struktur A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 3 / 21 Typisierte flache Struktur A Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 3 / 22 11

25 Flache Struktur mit totaler Verdichtung Alle A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 3 / 23 Typisierte flache Struktur mit totaler Verdichtung Alle A Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 3 / 24 12

26 Baumstruktur Alle AG1 AG2 AG3 A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 3 / 25 Typisierte Baumstruktur Alle AG A Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 3 / 26 13

27 Baumstruktur mit unterschiedlichen Tiefen Variante I Alle AOG1 AG1 AG2 AG3 A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 3 / 27 Typisierte Baumstruktur mit unterschiedlichen Tiefen Variante I Alle AOG AG A Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 3 / 28 14

28 Baumstruktur mit unterschiedlichen Tiefen Variante II Alle AG1 AUG1 AUG2 AG2 A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 3 / 29 Typisierte Baumstruktur mit unterschiedl. Tiefen Variante II Alle AG AUG A Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 3 / 30 15

29 Parallele Hierarchie Alle AG1 PG1 AG2 PG2 AG3 A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 3 / 31 Typisierte parallele Hierarchie Alle PG AG A Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 3 / 32 16

30 Heterarchie (m:n-beziehungen) Alle AG1 AG2 AG3 A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 3 / 33 Typisierte Heterarchie Mit Unterscheidung der Kardinalität der Kanten Ohne Unterscheidung der Kardinalität der Kanten Alle Alle AG deg in = 2 deg in = 1 AG A A Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 3 / 34 17

31 Anteilige Verrechnung Sonderfall: Anteilige Verrechnung Alle AG1 AG2 AG3 60% 40% A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 3 / 35 Regeln (Additivitätseigenschaften) Ausnahmeregeln für nicht-additive Kennzahlen z.b. Preis, Lagerendbestand Einzelartikel Artikelgruppen A1 800?? AG1 A2 A3 A Artikelpreise Gegebenenfalls sinnvoll: Durchschnittsberechnung oder letzter Wert Zu beachten: Semi-additiveGrößen (Lagerendbestände lassen sich zwar sinnvoll über alle Lagerorte addieren, nicht jedoch über die Zeit) 200 Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 3 / 36 18

32 Zeitabhängigkeit: Strukturelle Veränderungen in Dimensionen PG 1 PG 2 Strukturveränderungen PG 1 PG 2 P 1 P 2 P 3 P 4 P 5 P 4 gelöscht P 6 hinzugefügt P 3 verändert P 1 P 2 P 3 P 5 P 6 Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 3 / 37 Lösungsalternativen bei Strukturbrüchen Anpassung des historischen Datenmaterials an neue Strukturen Vorteile: Keine Aufblähung des Datenbestandes; Datenstrukturen bleiben überschaubar Nachteile: Alte Strukturen sind verloren; Anwender wollen u. U. Berichte mit alten Strukturen Separate Speicherung des historischen Datenbestandes zusätzlich zum Komplettbestand mit neuen Strukturen Vorteile: Alte Auswertungen können abgerufen werden Nachteile: Datenvolumen; aufwendige Aktualisierung, wenn Anwender auch neue Zahlen in den alten Strukturen sehen wollen; verwirrend für Endbenutzer Aufbau paralleler Hierarchien mit alten/neuen Strukturen Vorteile: Alle Zahlen können mit beliebigen Strukturen angezeigt werden Nachteile: Dimensionsstruktur kaum überschaubar Temporale Datenbanken - Gültigkeitsstempel Vorteile: Alle Zahlen können mit beliebigen Strukturen angezeigt werden Nachteile: Performance; Konzepte noch nicht ausgereift Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 3 / 38 19

33 Agenda Phasen der Datenmodellierung Grundbestandteile mehrdimensionaler Datenstrukturen Hierarchische Dimensionsstrukturen Gestaltungsempfehlungen für die Modellierung Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 3 / 39 Gestaltungsüberlegungen der Dimensionsmodellierung auf semantischer Ebene Anzahl der Dimensionen zwischen vier und zehn (ideal zwischen sechs und acht) Anzahl der Hierarchiestufen (maximal sieben Hierarchiestufen) Anzahl der Elemente je Konsolidierungselement (maximal fünfzehn bis zwanzig Elemente) Bestimmung von Dimensionen (1:1-Beziehungen ungeeignet; 1:N-Beziehungen bilden Dimensionshierarchie; M:N-Beziehungen stellen zwei Dimensionen dar) Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 3 / 40 20

34 Agenda 1) Abgrenzung und Einordnung von CPM und BI 2) Architekturen und Komponenten analyseorientierter Informationssysteme 3) Bestandteile multidimensionaler Datenstrukturen 4) Methoden der semantischen Modellierung mehrdimensionaler Datenstrukturen 5) Umsetzung mit multidimensionalen Datenbanksystemen 6) Varianten und Bestandteile des Star Schemas 7) Erweitertes Star Schema des SAP Business Information Warehouse 8) Mehrdimensionales Datenmodell des Microsoft SQL Server 9) Zusammenfassende Gegenüberstellung relationaler und multidimensionaler Modellierung SA2 / 3 / 1 ER-Modellierung multidimensionaler Datenstrukturen Lieferant Artikel Mitarbeiter Einkaufspreis Absatzmenge Vertrieb 1 n Preis 1 n n 1 1 n 1 n n Erlös n 1 1 Periode Kunde SA2 / 3 / 2 1

35 Erweiterung eer zur Darstellung von Dimensionshierarchien Periode 1 Jahr Woche n 1 n 1 n 1 n Monat Tag SA2 / 3 / 3 Beispiel ER-Modellierung multidimensionaler Datenstrukturen Artikel v für verdichtet zu Gesamt Vertriebsweg isa Sondermodellgruppe Gesamt Vertriebsweg Zeit Jahr Ord v Region v Kennzahlen Szenario v v Marke isa isa Quartal Ord Land v Bruttoerlös Erlösschm. Var. Kost. Plan Ist v v Gruppe Nettoerlös DB1 Abw. Monat Ord Gebiet v v v Einzel Quelle: Totok, A., Semantische Modellierung von multidimensionalen Datenstrukturen -Vortragsunterlagen, Workshop des GI-Arbeitskreises MDDB, , Darmstadt Tag Ord Filiale SA2 / 3 / 4 2

36 Darstellungsobjekte im ME/R-Modell Fakt- Name Ebenen-Name Dimensionsebenen Entitytyp Roll-Up Beziehungstyp Quelle: Sapia, Carsten; Blaschka, Markus; Höfling, Gabriele;, Dinter, Barbara: Extending thee/r Model for the Multidimensional Paradigm. In: Proceedings of theadvances in Databases Technologies Conference, November 19-20, 1998, Singapore SA2 / 3 / 5 Beispiel eines ME/R-Modells Jahr Quartal Szenario Monat Gesamt Artikel Vertrieb Tag Region Filiale Gebiet Land Faktbeziehungstyp Absatzmenge Erlös SA2 / 3 / 6 3

37 Grenzen der ER-Notation Unzulängliche Möglichkeiten zur Abbildung von Einzelobjekten (Kennzahlen, Szenario) Konzentration auf Objektklassen Verknüpfungen zwischen Einzelobjekten (z.b. relative Kennzahlen) wird nicht unterstützt SA2 / 3 / 7 Dimensional Fact Modeling Hierarchie Dimension Monat Woche Kategorie Hersteller Typ Produkt Vertrieb Verkaufsmenge Erlös Größe Filiale Nicht-dimensionales Attribut Stadt Vertriebsmanager Land Fakt- Attribut Fakt Adresse Quelle: Golfarelli, Matteo; Maio, Dario; Rizzi, Stefano: Conceptual Design of Data Warehouses from E/R Schemas. In: Proceedings of the Hawaii International Conference On System Sciences, January 6-9, 1998, Kona, Hawaii. SA2 / 3 / 8 4

38 Aggregation im Dimensional Fact Modeling Eingeschränkte Addierbarkeit für Kennzahl Käuferzahl in allen Dimensionen Hersteller Produkt Typ Größe Kategorie Vertrieb Vertriebsmanager Monat Woche Durchschnitt Verkaufsmenge Erlös Käuferzahl Bestand Filiale Stadt Adresse Land Alternative Aggregation für Kennzahl Bestand in Dimension Woche SA2 / 3 / 9 Objekte der Dimensionsmodellierung in ADAPT Dimension Model Hierarchy { } Member { } Level { } Scope Attribute SA2 / 3 / 10 5

39 Elementbestimmte Dimension Szenario { } Ist { } Plan { } Abweichung Ist - Plan SA2 / 3 / 11 Ebenenbestimmte Dimension Produkt Produkthierarchie Warenhauptgruppe { } { } Warengruppe Warenuntergruppe { } { } Hersteller { } Produkt Bezeichnung { } Eigene Produkte { } Fremdprodukte Verpackungsart Herstellerhierarchie Verpackungsgröße Gewicht Anzahl auf einer Palette SA2 / 3 / 12 6

40 Beziehungstypen in ADAPT Fully exclusive Fully overlapping Partially exclusive Partially overlapping SA2 / 3 / 13 Cube-Modellierung Kennzahl Zeit { } Kosten { } { } Jahr Quartal Controlling Zeit Kostenstelle Kostenart Szenario Kennzahl { } Kostenstelle Kostenstellen- Hierarchie Kostenstelle Kalenderhierarchie Kostenstellenverantwortlicher { } Monat Szenario Kostenart { } Ist { } Plan Kostenarten- Hierarchie { } Abweichung { } Kostenart Ist - Plan SA2 / 3 / 14 7

41 Modellierung einer abgeleiteten Teilsicht eines Cubes Kosten Zeit Kostenstelle Kostenart Szenario Kennzahl Prognoserechnung Prognostizierte Kosten SA2 / 3 / 15 8

42 Agenda 1) Abgrenzung und Einordnung von CPM und BI 2) Architekturen und Komponenten analyseorientierter Informationssysteme 3) Bestandteile multidimensionaler Datenstrukturen 4) Methoden der semantischen Modellierung mehrdimensionaler Datenstrukturen 5) Umsetzung mit multidimensionalen Datenbanksystemen 6) Varianten und Bestandteile des Star Schemas 7) Erweitertes Star Schema des SAP Business Information Warehouse 8) Mehrdimensionales Datenmodell des Microsoft SQL Server 9) Zusammenfassende Gegenüberstellung relationaler und multidimensionaler Modellierung SA2 / 3 / 1 DV-Speicherungskonzept mit multidimensionalen Datenbanken Spezifische Ausrichtung auf multidimensionale Datenstrukturen ermöglicht i.d.r. 1:1-Umsetzung des semantischen Konzeptes Hypercube- vs. Multicube-Ansätze Komplexe Rule-Programmierung Keine Standards (ggf. durch die Microsoft-API OLE DB for OLAP) Keine einheitlichen Schema-Vorgaben SA2 / 3 / 2 1

43 Normierung und Standardisierung bei MDB Microsoft OLE-DB for OLAP Catalog Schema 1 n 1 n Member Level Cube Dimension Hierarchy 1 n 1 n n 1 n 1 1 n Property n 1 SA2 / 3 / 3 Würfel- und Dimensionsübersicht in Delta Alea SA2 / 3 / 4 2

44 Dimensionsstrukturen in Delta Alea SA2 / 3 / 5 Dimensionsstrukturen in Delta Alea SA2 / 3 / 6 3

45 Dimensionsstrukturen in Hyperion Essbase SA2 / 3 / 7 Regeln Verknüpfungs- und Ableitungsregeln für Dimensionselemente Hyperion Essbase MIS Alea SA2 / 3 / 8 4

46 Freiheitsgrade beim Design Beispiel Farbe 1.) Farbe als Attribut Artikel Artikel-ID Bezeichnung Farbe Region Region-ID Bezeichnung Fläche in qkm Bevölkerung 1 1 n n Werbedetail Artikel-ID Perioden-ID Region-ID Absatzmenge n Periode Perioden-ID Bezeichnung SA2 / 3 / 9 Freiheitsgrade beim Design Beispiel Farbe 2.) Farbe als Hierarchie Artikel Artikel-ID Bezeichnung Farbe Region Region-ID Bezeichnung Fläche in qkm Bevölkerung 1 1 n n Werbedetail Artikel-ID Perioden-ID Region-ID Absatzmenge n Periode Perioden-ID Bezeichnung SA2 / 3 / 10 5

47 Freiheitsgrade beim Design Beispiel Farbe 3.) Farbe als Teil der Artikel-ID Artikel Artikel-ID Bezeichnung Farbe Region Region-ID Bezeichnung Fläche in qkm Bevölkerung 1 1 n n Werbedetail Artikel-ID Perioden-ID Region-ID Absatzmenge n Periode Perioden-ID Bezeichnung SA2 / 3 / 11 Freiheitsgrade beim Design Beispiel Farbe 4.) Farbe als Dimension Artikel Artikel-ID Bezeichnung Farbe 1 1 n n Region Region-ID Bezeichnung Fläche in qkm Bevölkerung Werbedetail Artikel-ID Perioden-ID Region-ID Absatzmenge n Periode Perioden-ID Bezeichnung SA2 / 3 / 12 6

48 Agenda 1) Abgrenzung und Einordnung von CPM und BI 2) Architekturen und Komponenten analyseorientierter Informationssysteme 3) Bestandteile multidimensionaler Datenstrukturen 4) Methoden der semantischen Modellierung mehrdimensionaler Datenstrukturen 5) Umsetzung mit multidimensionalen Datenbanksystemen 6) Varianten und Bestandteile des Star Schemas 7) Erweitertes Star Schema des SAP Business Information Warehouse 8)Mehrdimensionales Datenmodell des Microsoft SQL Server 9)Zusammenfassende Gegenüberstellung relationaler und multidimensionaler Modellierung Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 6 / 1 Agenda Grundform des Star Schemas Modellierung von Dimensionshierarchien und Attributen Normalisierung von Dimensionen Kennzahlen und Kennzahlensysteme Aggregate Modellierungsvarianten Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 6 / 2 1

49 Agenda Grundform des Star Schemas Modellierung von Dimensionshierarchien und Attributen Normalisierung von Dimensionen Kennzahlen und Kennzahlensysteme Aggregate Modellierungsvarianten Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 6 / 3 Übergang vom Würfel zur Relation Artikel Periode Absatzmenge Relation Absatz 02/05 01/05 Artikel Region Periode Absatzmenge Ost Ost Ost Süd... 01/05 01/05 01/05 01/ Nord Ost Süd West Region Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 6 / 4 2

50 Übergang vom Würfel zur Relation Artikel Periode Absatzmenge Relation Absatz 02/05 01/05 Artikel Region Periode Absatzmenge Ost Ost Ost Süd... 01/05 01/05 01/05 01/ Nord Ost Süd West Region Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 6 / 5 Übergang vom Würfel zur Relation Artikel Periode Absatzmenge Relation Absatz 02/05 01/05 Artikel Region Periode Absatzmenge Ost Ost Ost Süd... 01/05 01/05 01/05 01/ Nord Ost Süd West Region Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 6 / 6 3

51 Relationale Mehrdimensionalität Star-Schema Artikel Artikel-ID Bezeichnung Maßeinheit Packung Farbe Region Region-ID Bezeichnung Fläche in qkm Bevölkerung 1 1 n n Vertrieb Artikel-ID Perioden-ID Regionen-ID Absatzmenge Faktentabelle n 1 Dimensionstabellen Periode Perioden-ID Bezeichnung Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 6 / 7 Einfaches Star Schema Zeit Marketing Produkt Vertriebsweg Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 6 / 8 4

52 Agenda Grundform des Star Schemas Modellierung von Dimensionshierarchien und Attributen Normalisierung von Dimensionen Kennzahlen und Kennzahlensysteme Aggregate Modellierungsvarianten Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 6 / 9 Flache Struktur: Dimensionstabelle Vertriebsweg Vertriebsweg_Id Vertriebsweg 1 Partner 2 Katalog 3 E-Shop Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 6 / 10 5

53 Balancierte Baum/Waldstruktur: Dimensionstabelle Zeit Zeit_Id Monat Quartal Jahr 1 Januar Q Februar Q März Q April Q Mai Q Dezember Q Januar Q Februar Q Dezember Q Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 6 / 11 Unbalanciert: Dimensionstabelle Produkt (Ausschnitt) Produkt_Id Produkt Untergruppe Gruppe Hauptgruppe 1? Widerstände Bauteile Elektronik 2 1 k? Widerstände Bauteile Elektronik ?F Kondensatoren Bauteile Elektronik ?F Kondensatoren Bauteile Elektronik 101 PA600 NULL Verstärker High Fidelity 102 PAX300 NULL Verstärker High Fidelity 103 PAX450 NULL Verstärker High Fidelity Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 6 / 12 6

54 Parallele Hierarchie: Kalender und Geschäftsjahressicht Zeit_Id Monat Quartal Jahr Geschäftsjahr 1 Januar Q / Februar Q / März Q / April Q / Mai Q / Dezember Q / Januar Q / Februar Q / Dezember Q /2006 Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 6 / 13 Anteilige Verrechnung und Heterarchien Aufhebung der 1:n-Beziehung zwischen Ebenen der Konsolidierungshierarchie impliziert entweder Summation als Verdichtung (Heterarchie) oder allgemeine Verdichtung (anteilige Verrechnung) Realisierung über zwei unterschiedliche Dimensionen Für anteilige Verrechnung sind Aggregate notwendig Dr. Michael Hahne 2005 TDWI-G 05 / 6 / 14 7

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