Common Warehouse Metamodel und Imperfektion

Transkript

1 Common Warehouse Metamodel und Imperfektion Christoph Goebel Imperfektion und erweiterte Konzepte im Data Warehousing

2 2 Fragestellungen Welche Bedeutung haben Metadaten in der Information Supply Chain (ISC)? Was ist das Common Warehouse Metamodel (CWM)? Was ist Imperfektion? Wie kann Imperfektion durch das CWM beschrieben werden?

3 3 Welche Bedeutung haben Metadaten in der Information Supply Chain (ISC)?

4 4 Metadaten und ISC Definitionen für Metadaten: Daten über Daten Jede Art von Information, die für den Entwurf, die Konstruktion und die Benutzung eines Informationssystems benötigt wird.[bauer/günzel] Begriff der Information Supply Chain (ISC) steht für die schrittweise Gewinnung von Information aus (Roh-)Daten Für diesen Prozess wird Wissen in Form von Metadaten benötigt

5 5 Referenzarchitektur einer ISC Data Mart Reporting OLAP Data Mining Analyse Data Warehouse Laden Basisdatenbank Metadatenmanager DW- Manager Metadaten Repository Laden Datenfluss Kontrollfluss Arbeitsbereich Extraktion Transformation Monitor Datenquelle Datenquelle Datenquelle

6 6 Arten und Nutzung von Metadaten in der ISC Arten Fachliche Metadaten, z.b. Beschreibungen von Kennzahlen, Reports, Prozessen Technische Metadaten, z.b. logische und physische Datenmodelle, ETL-Regeln Nutzung Passiv: Dokumentation von ISC-Komponenten Aktiv: Automatische Interpretation von ETL- Regeln Semiaktiv: Validierung von Metadaten [Bauer/Günzel]

7 7 Metadatenmanagement Zentrale Fragestellung: Wie soll man Metadaten beschreiben, speichern, verfügbar machen? Ziel: Reduzierung des Entwicklungsaufwands durch Plattformunabhängigkeit, Widerverwendbarkeit von Komponenten u.a. Dadurch langfristige Reduzierung der Kosten Ansatzpunkte: Metadatenmodellierung Systemarchitektur

8 8 Was ist das Common Warehouse Metamodel?

9 9 Common Warehouse Metamodel Modell für Metadaten im Data Warehousing Beschreibt allgemeingültige Konzepte in einem UML-Klassendiagramm Gibt Richtlinien für die Systemarchitektur vor Ziele: Vollständigkeit, Unabhängigkeit, Kompatibilität, Erweiterbarkeit

10 10 Metadatenaustausch Software-Tool A Tool-spezifisches Metadaten-API Software-Tool B Tool-spezifisches Metadaten-API Metadaten-Mapping Metadaten-Mapping CWM Interfaces (XML & API) CWM Interfaces (XML & API) Interchange Control Framework

11 11 Metamodellarchitektur der OMG Klassen stehen in Beziehung zueinander Modellierung Datenaustausch Meta Object Facility (MOF) XMI DTD Generierungsvorschriften Metameta-Modell M3 Instanz von Instanz von Konform mit UML Metamodel Erweiterung von Common Warehouse Metamodel (CWM) CWM DTD Metamodell M2 Instanz von UML Modelle Tabellen haben Spalten CWM Metadaten Instanz von Syntax definiert durch XMI Dokumente Modell M1 Tabelle Kunde hat Spalte KundenNR

12 12 CWM Paketstruktur Management Warehouse Process Warehouse Operation Analysis Transformation OLAP Data Mining Information Visualization Business Nomenclature Resource Object Relational Record Multidimensional XML Foundation Business Information Data Types Expressions Keys and Indexes Software Deployment Type Mapping Object Model Core Behavioral Relationships Instance

13 13 Ausschnitt des CWM Keys and Indexes ModelElement Core Feature ClassifierFeature StructuralFeature Structural- FeatureType Classifier UniqueKey Attribute Class DataType PrimaryKey Column Table Relational

14 14 Erweiterungsmöglichkeiten des CWM Stereotypes und TaggedValues Objekt-orientierte Erweiterung

15 15 Ausschnitt des CWM: Stereotypes und TaggedValues Keys and Indexes ModelElement Stereotype Core Feature ClassifierFeature TaggedValue StructuralFeature Structural- FeatureType Classifier UniqueKey Attribute Class DataType PrimaryKey Column Table Relational

16 16 Ausschnitt des CWM: Objekt-orientierte Erweiterung Keys and Indexes ModelElement Stereotype Core Feature ClassifierFeature TaggedValue StructuralFeature Structural- FeatureType Classifier UniqueKey Attribute Class DataType PrimaryKey Column Table Relational MyTable

17 17 Fazit: CWM Ziele erreicht? Vollständigkeit Unabhängigkeit Kompatibilität Erweiterbarkeit

18 18 Was ist Imperfektion?

19 19 Arten von Imperfektion Unsicherheit Wahrscheinlichkeitstheorie Unschärfe Fuzzy-Theorie Ungenauigkeit

20 20 Wie kann Imperfektion durch das CWM beschrieben werden?

21 21 Erweiterung durch Stereotypes und TaggedValues (1) Stereotype ImperfectionStereotype ImperfectTableStereotype UncertainStereotype FuzzyStereotype ImpreciseStereotype

22 22 Erweiterung durch Stereotypes und TaggedValues (2) <<Imperfect Table>> Verkehrsmeldung ID:Column <<Imprecise>> Startkilometer:Column TaggedValue Tag=MembershipFunction Value=Benutze Funktion A <<Imprecise>> Endkilometer:Column TaggedValue Tag=MembershipFunction Value=Benutze Funktion B <<Fuzzy>> Fluss:Column TaggedValue Tag=MembershipFunction Value=Benutze Funktion C <<Uncertain>> Stoerungstyp:Column TaggedValue Tag=ProbabilityFunction Value=Benutze Funktion D

23 23 Objekt-orientierte Erweiterung Core ModelElement Attribute Function DefinedByFunction ImperfectAttribute Erweiterung ProbabilityFunction MembershipFunction UncertainAttribute ImpreciseAttribute FuzzyAttribute

24 24 Fazit: Erweiterung des CWM durch Imperfektion Einfache Erweiterung durch Stereotypes und TaggedValues Vorteil: Kompatibilität mit allen CWM-konformen Anwendungen Nachteil: Kein Rechnen mit Funktionen möglich Objektorientierte Erweiterung Vorteil: Rechnen mit Funktionen möglich Nachteil: Kompatibilität nur mit ebenfalls erweiterten Anwendungen Trade-Off

25 25 Danke für die Aufmerksamkeit!