OLAP Architekturen Merkmale und Charakteristiken unterschiedlicher OLAP Ansätze und Lösungen. Rolf Niedermann, Principal Solution Architect

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1 OLAP Architekturen Merkmale und Charakteristiken unterschiedlicher OLAP Ansätze und Lösungen Rolf Niedermann, Principal Solution Architect

2 Orientierungsübersicht Sales Dashboard Major KPIs Gross Profit 6'141 Sales Amount 52'714 Total Product Cost 46'573 Internet vs. Reseller 4'500 3'000 1'500 arccorporation k USD KPI Value Progress Order Quantity 166 Gross Profit progress for Internet and Reseller in k USD in FY July 2007 November 2007 March '500 5'000 2'500 Components Accessory 50.1% 12.8% 11.3% 9.5% 9.1% 7.1% PPT- Excel- Dashboard Income Contribution Products Regions Ad-Hoc Units Internet Reseller Product Lines Internet and Reseller Sales Amount per Product Line in FY The bubble size represents the sold quantity Internet Sales Amount in k USD Mountain Road Touring 0 0 2'500 5'000 7'500 10'000 12'500 Reseller Sales Amount in k USD Region Overview Share of Sales Amount per Region in FY 2008 Country Sales Amount k USD United States 26'411 Canada 6'772 Australia 5'978 United Kingdom 5'013 France 4'772 Germany 3'768 PDF- User Carmen C. Language Set Fiscal Year FY 2008 Filter Selection Sign Out English Front-End Layer Visualisierung Front-End Visualisierung Querying Standardbericht e Active Reports Berichtsbücher Ad-Hoc Analyse Office Connetion Dashboards Off-line Analys e Datenerfassung BI Engine & Portal Data Mart Data Marts Layer CCR FAP Berichts Daten Erfasste Daten Data Data Warehouse Warehouse ETL / Staging / Datawarehouse Quellsysteme Operative Systeme Cognos Controller SAP / SAP HANA Cognos Abacus Navision... WWS Excel Files

3 Grundkonzepte Cube Der Cube ist das kognitiv verständliche Konstrukt für die Erläuterung der Daten-Matrix in einem OLAP System. Products Measures Months Cell 300 units sold of tents in April of this year.

4 Dimensionen Dimensionen sind die Achsen auf denen Daten in OLAP Systemen abgebildet werden. All Products Camping Equipment Tents Lanterns Sleeping Bags Total Year Q2 April May June Sales Unit Price Quantity Sold Discounts

5 Dimensionen - Grundelemente Jede Dimension besteht aus 1 n Elementen Elemente definieren die Daten in einem Cube Jedes Element besitzt einen Typ Simple (number) N Consolidated element C String S Der Applikationsverantwortliche bearbeitet und erstellt Elemente und legt ihre Attribute und Formateinstellungen (Dezimalstelle, Darstellungsformat, etc.) fest.

6 Dimensionen Grundelemente H i e r a r c h i e s All Products Camping Equipment Tents Lanterns Sleeping Bags All new Products New Equipment Tents Lanterns Nodes (summations) / Summenknoten Leaf Elements / Einzelelement Attributes /Attribute Code Name Brand Color EDate 1000 All Products 1100 Camping Equipment 1101 Tents GO Outdoor Black Lanterns GO Outdoor Blue Sleeping Bags Dreamworld Green

7 OLAP 3 Basis Architekturen MOLAP HOLAP ROLAP Multidimensional OLAP Klassische OLAP Systeme mit proprietärer Datenhaltung. OLAP Systeme mit eigenen, integrierten Frontends. Hybrid OLAP Mischung aus MOLAP und ROLAP. Hohe Aggregationsstufen als MOLAP, Detailinformationen als ROLAP gehalten. Relational OLAP Data Mart Strukturen in relationalen Datenbanken mit passenden Tabellenrelationen. Auf normalen RDBMS Systemen basierend, ohne eigene Visualisierungs- Frontends.

8 Orientierungsübersicht Sales Dashboard Major KPIs Gross Profit 6'141 Sales Amount 52'714 Total Product Cost 46'573 Internet vs. Reseller 4'500 3'000 1'500 arccorporation k USD KPI Value Progress Order Quantity 166 Gross Profit progress for Internet and Reseller in k USD in FY July 2007 November 2007 March '500 5'000 2'500 Components Accessory 50.1% 12.8% 11.3% 9.5% 9.1% 7.1% PPT- Excel- Dashboard Income Contribution Products Regions Ad-Hoc Units Internet Reseller Product Lines Internet and Reseller Sales Amount per Product Line in FY The bubble size represents the sold quantity Internet Sales Amount in k USD Mountain Road Touring 0 0 2'500 5'000 7'500 10'000 12'500 Reseller Sales Amount in k USD Region Overview Share of Sales Amount per Region in FY 2008 Country Sales Amount k USD United States 26'411 Canada 6'772 Australia 5'978 United Kingdom 5'013 France 4'772 Germany 3'768 PDF- User Carmen C. Language Set Fiscal Year FY 2008 Filter Selection Sign Out English Front-End Layer Visualisierung Front-End Visualisierung Querying Standardbericht e Active Reports Berichtsbücher Ad-Hoc Analyse Office Connetion Dashboards Off-line Analys e Datenerfassung BI Engine & Portal Data Mart Data Marts Layer CCR FAP Berichts Daten Erfasste Daten Data Data Warehouse Warehouse ETL / Staging / Datawarehouse Quellsysteme Operative Systeme Cognos Controller SAP / SAP HANA Cognos Abacus Navision... WWS Excel Files

9 On-Line Analytical Processing - OLAP Entstehung von OLAP Die 12(-18) Regeln für Online Analytical Processing (OLAP) wurde 1993 von Dr. E.F. Codd zusammen mit Forschungskollegen aufgestellt. In der Kernaussage geht es um die Aufbereitung und Strukturierung von Daten zur Analyse in einem mehrdimensionalen Raum. Dr. E. F. Codd definierte in einer Arbeit aus dem Jahr 1985 auch die drei Normalisierungsregeln, welceh die Grundlage Relationaler Datenbanksysteme bildet.

10 OLAP 12 Regeln als Basis 1) Multidimensional conceptual view : Wahrnehmung einer Unternehmung als grundlegend mehrdimensionales Konstrukt. 2) Transparency : OLAP Systeme sollen, ohne Rückkopplungseffekte auf die Quell- und Hostsysteme, in jedem Bereich eines Unternehmens eingesetzt werden können. Dies soll für den Anwender transparent nutzbar sein. 3) Accessibility : OLAP Systeme sollen durch eigene logische Strukturen Daten aus heterogenen Quellsystemen zusammenführen und zugänglich machen. Der Anwender soll sich nicht darum kümmern müssen woher die Daten stammen. 4) Consistent reporting performance : Die Performance eines OLAP Systems soll nicht wesentlich durch die Anzahl der Dimensionen beeinflusst werden.

11 OLAP 12 Regeln als Basis 5) Client Server architecture : Die Server Komponente soll die Logik und Strukturen enthalten, sowie die Zusammenführung unterschiedlicher Datenquellen übernehmen. Clients sollen lediglich der Visualisierung dienen. 6) Generic Dimensionality : Die Dimensionen sollen in ihren Strukturen und Funktionen gleichwertig zueinander sein. 7) Dynamic sparce matrix handling : Der OLAP Server soll über eine optimale Verwaltung der sog. Sparce Matrix verfügen. 8) Multi-user support : Das OLAP System soll gleichzeitige Zugriffe für Abfrage, Aktualisierung, Zugriffsberechtigungen und Integritätsanpassungen ermöglichen.

12 OLAP 12 Regeln als Basis 9) Unrestricted cross-dimensional operations : Berechnungen sollen über eine beliebige Anzahl von Dimensionen hinweg erfolgen können und es dürfen keine Zellbeziehungen eingeschränkt werden. 10) Intuitive data manipulation : Abfragemanipulationen in den Aggregatsstrukturen (Hierarchien) sollen direkt auf der Anzeigeoberfläche erfolgen und keine zusätzlichen Menus oder Scripte erfordern. Dazu gehören z.b. Drill-down, Drill-Up, Expand, Collapse. 11) Flexible reporting : Visualisierungen sollen in der Form erfolgen, in welcher der Anwender dies wünscht. 12) Unlimited dimensions and aggregations levels : Die Anzahl der Dimensionen und die Anzahl der Aggregationsstufen in Hierarchien sollen nicht eingeschränkt sein.

13 OLAP 12 Regeln als Basis 9) Unrestricted cross-dimensional operations : Berechnungen sollen über eine beliebige Anzahl von Dimensionen hinweg erfolgen können und es dürfen keine Zellbeziehungen eingeschränkt werden. 10) Intuitive data manipulation Abfragemanipulationen in den Aggregatsstrukturen (Hierarchien) sollen direkt auf der Anzeigeoberfläche erfolgen und keine zusätzlichen Menus oder Scripte erfordern. Dazu gehören z.b. Drill-down, Drill-Up, Expand, Collapse. 11) Flexible reporting : Visualisierungen sollen in der Form erfolgen, in welcher der Anwender dies wünscht. 12) Unlimited dimensions and aggregations levels Die Anzahl der Dimensionen und die Anzahl der Aggregationsstufen in Hierarchien sollen nicht eingeschränkt sein.

14 OLAP FASMI Regeln FASMI Als Gegenstück zur Definition von E. F. Codd stehen auch die FASMI - Regeln zur Verfügung. Diese wurden von Nigel Pendse, dem Urheber und Author des OLAP-Report aufgestellt. Die FASMI-Regeln sind weniger spezifisch und beziehen sich starker auf die Beurteilung von effektiven OLAP-Software Lösungen, als auf ein theoretisches Grundlagenmodell.

15 OLAP FASMI Regeln FASMI steht für: Fast Einfache Abfragen sollen in wenigen Sekunden (<3) und komplexere Abfragen in max. 20 Sekunden eine Antwort zurückgeben. Analysis Das OLAP System soll die benötigte Logik enthalten und der Abfragende soll auch komplexe Ableitungen ohne zusätzliche Programierung hinterlegen können. (of) Shared Das Systeme soll mehrbenutzerfähig sein. Multidimensional Es soll ein offener mehrdimensionaler Datenraum abgebildet werden. Information Es soll der Zugriff und Durchgriff auf alle Basisdaten und abgeleiteten Daten möglich sein.

16 Orientierungsübersicht Sales Dashboard Major KPIs Gross Profit 6'141 Sales Amount 52'714 Total Product Cost 46'573 Internet vs. Reseller 4'500 3'000 1'500 arccorporation k USD KPI Value Progress Order Quantity 166 Gross Profit progress for Internet and Reseller in k USD in FY July 2007 November 2007 March '500 5'000 2'500 Components Accessory 50.1% 12.8% 11.3% 9.5% 9.1% 7.1% PPT- Excel- Dashboard Income Contribution Products Regions Ad-Hoc Units Internet Reseller Product Lines Internet and Reseller Sales Amount per Product Line in FY The bubble size represents the sold quantity Internet Sales Amount in k USD Mountain Road Touring 0 0 2'500 5'000 7'500 10'000 12'500 Reseller Sales Amount in k USD Region Overview Share of Sales Amount per Region in FY 2008 Country Sales Amount k USD United States 26'411 Canada 6'772 Australia 5'978 United Kingdom 5'013 France 4'772 Germany 3'768 PDF- User Carmen C. Language Set Fiscal Year FY 2008 Filter Selection Sign Out English Front-End Layer Visualisierung Front-End Visualisierung Querying Standardberichte Active Reports Berichtsbücher Ad-Hoc Analyse Office Connetion Dashboards Off-line Analyse Datenerfassung BI Engine & Portal Data Mart Data Marts Layer CCR FAP Berichts Daten Erfasste Daten Data Data Warehouse Warehouse ETL / Staging / Datawarehouse Quellsysteme Operative Systeme Cognos Controller SAP / SAP HANA Cognos Abacus Navision... WWS Excel Files