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1 1 Data Warehousing und Systeme Inhalt 1 Data Warehousing und Systeme Einführung Informationssysteme Informationskette Daten Information Wissen Weisheit Data Warehouse Systeme Einführung Datenquellen ETL-Komponente Das Datenbanksystem Aggregation & Selektion Data Mart Metadaten Repository OLAP Anwendungen Data Mining OLTP und OLAP Stukturteil Multidimensionales OLAP (MOLAP) Relationales OLAP (ROLAP) Hybrides OLAP (HOLAP) Client-/Server-Architektur Fat-Client Fat-Server Ebenen-Architektur Modellierungstechniken für multidimensionale Datenstrukturen STAR Schema Snowflake Schema Developed Star Schema (SAP) Evolution von Data Warehouse Systemen Architektur von Data Warehouse Systemen Datenerfassungsebene Extraktion Datenbereinigung Datenübernahme Datenhaltung Techniken zur Anfrageoptimierung Organisationsformen der Datenhaltungsebene Implementierung von Data Warehouse Systemen Einleitung Insellösungen beseitigen Aufbau in Teilprojekte zerlegen Vorüberlegungen zur Projektdurchführung Umfang des Projektes Business Process Reengineering Anforderungen an den Projektablauf Sponsoren Projektgruppe...46

2 7.2.6 Projektleiter Auswahl des Vorgehensmodells Analyse des Informationsbedarfs Definition der Anforderungen Ist-Analyse Soll-Konzept Beschreibung der Anforderungen Analyse der Anforderungen Design Logische Datenmodellierung Physische Datenmodellierung Implementierung Einsatz Problemfelder des Data Warehouse-Einsatzes Sicherheit eines Data Warehouse Datenqualität im Data Warehouse Quellennachweis Information über Dokument...62 Abbildungen Abbildung 1-1: Management Support Systeme [30]...4 Abbildung 1-2: Vorteile von MIS/MSS...6 Abbildung 1-3: Beispiel eines Informationssystems...7 Abbildung 1-4: Informationskette [29]...8 Abbildung 2-1: Data Warehouse System - Architektur [29]...11 Abbildung 2-2: ETL Prozess...12 Abbildung 2-3: Data Mart...13 Abbildung 2-4: Data Mining Architektur - Beispiel...15 Abbildung 3-1: OLAP Architektur - Beispiel...17 Abbildung 3-2: Strukturteil Multidimensionaler Datenstrukturen [28]...18 Abbildung 3-3: OLAP Kategorien...20 Abbildung 3-4: Physische Client-Server Architektur für OLAP Systeme [28]...21 Abbildung 4-1: Übersicht der Modellierungsmethoden [28]...23 Abbildung 4-2: STAR Schema...25 Abbildung 4-3: STAR Schema Konzept...25 Abbildung 4-4: Beispiel Profitabilitätsanalyse von Organisationseinheiten...26 Abbildung 4-5: Snowflake Schema [28]...27 Abbildung 4-6: Beispiel Profitabilitätsanalyse von Organisationseinheiten Snowflake Schema...28 Abbildung 4-7: SAP InfoCube Star Schema...30 Abbildung 5-1: Überblick über die Data Warehouse System Architektur [28]...33 Abbildung 6-1: Data Warehouse Architektur...34 Abbildung 6-2: Beispiel eines Betriebes Quellen für ein DWH...35 Abbildung 6-3: Basis & Aggregationsschicht im DWH [21]...39 Abbildung 6-4: Organisationsformen von DWH Systemen [28]...41 Abbildung 7-1: Phaseninhalte des Phasenmodells [30]...48 Abbildung 7-2: Grafische Darstellung des Vorgehensmodells [30]...49 Abbildung 7-3: Ablauf Anforderungsanalyse [30]...51

3 Tabellen Tabelle 1-1: Management Informations Systeme...5 Tabelle 1-2: Decision Support Systeme...5 Tabelle 1-3: Executive Informations Systeme...5 Tabelle 2-1: Definition Data Mining...14 Tabelle 3-1: OLAP & OLTP Vergleich...16

4 1.1 Einführung In den letzten Jahren sind Data Warehouse-Systeme zu einem essentiellen Bestandteil moderner Entscheidungsunterstützungssysteme geworden. Laut einer Analyse der Meta Group wurden Milliarden US-Dollar für Data Warehouse-Projekte ausgegeben und für das Jahr 2000 wird ein Umsatz von 15 Milliarden US-Dollar prognostiziert. Dieses Wachstum ist auf die grundlegende Funktionalität dieser Systeme zurückzuführen. [7] Data Warehouse-Systeme ermöglichen einen effizienten Zugriff auf integrierte und historische Informationen aus unterschiedlichen, teilweise heterogenen und autonomen Informationsquellen. Der Beitrag soll einen Überblick über die Grundkonzepte bei der Modellierung und Architektur von Data Warehouse-Systemen vermitteln. Der Bereich der statistischen Auswertung empirisch erhobener sozio-ökonomischer Daten, wie beispielsweise Bevölkerungs-, Wirtschafts- und Umweltstatistiken, reflektiert historisch gesehen wohl das älteste Anwendungsgebiet in der elektronischen Datenverarbeitung. Aufgrund der unterschiedlichen Anforderungen an die Datenhaltung und -verarbeitung im Bereich der statistischen Analyse von Massendaten wurde Anfang der 80er Jahre die Notwendigkeit erkannt, dass eine spezielle Datenbankunterstützung benötigt wird [8]. Aus diesen Forschungsaktivitäten entwickelte sich der Forschungsbereich der statistischen und wissenschaftlichen Datenbanksysteme ('Statistical and Scientific Database Management Systems'; SSDBMS). Anfang der 90er Jahre kam die Nachfrage nach Werkzeugen für Entscheidungsträger in Unternehmen auf, um gezielt auf relevante Informationen aus dem stetig anwachsenden Volumen maschinell verarbeiteter Daten in Unternehmen zuzugreifen. Diese Systeme sollen Führungspersonen und Entscheidungsträgern bei Planungs- und Entscheidungsprozessen unterstützen. Eine Vielzahl von Akronymen, wie z.b DSS (Decision Support System) und EIS (Executive Information System) haben sich für diese Systeme im Laufe der Zeit herausgebildet. Seit einiger Zeit treten in diesem Bereich verstärkt die Begriffe Data Warehouse im Sinne eines Datenpool zur Bereitstellung von konsolidierten, historischen und konsistenten Informationen und Online Analytical Processing (OLAP) als Bezeichnung für das multidimensionale Analysekonzept in den Vordergrund. Bei genauerer Betrachtung dieser Konzepte fällt eine starke Übereinstimmung der Eigenschaften zwischen den Data Warehouse-Konzepten und den statistischen und wissenschaftlichen Datenbanksystemen auf [8]. Abbildung 1-1: Management Support Systeme [30]

5 Tabelle 1-1: Management Informations Systeme Tabelle 1-2: Decision Support Systeme Tabelle 1-3: Executive Informations Systeme

6 Abbildung 1-2: Vorteile von MIS/MSS

7 1.2 Informationssysteme Die Komponenten eines Informationssystems werden anhand eines so genannten Feedback-Control-System (FCS-model) [1] in der folgenden Abbildung veranschaulicht. Dieses Modell zeigt die grundlegenden Funktionen eines solchen Systems auf. Abbildung 1-3: Beispiel eines Informationssystems Aus oben stehender Abbildung geht hervor, dass am Anfang und am Ende des Systems ein geschulter Mitarbeiter steht. Er erfasst die Informationen und am Ende wertet er diese wieder aus. Es wird ersichtlich, dass es sich zu Beginn und am Ende des Informationssystems nicht um den gleichen Mitarbeiter handeln muss. Im Vordergrund steht die Aufgabe, Daten mit den Begebenheiten der Realwelt zu vergleichen und Abweichungen zu korrigieren. Daraus resultiert die Speicherung korrekter Werte. Gemäss den Definitionen [2] und der Darstellung in oben ersichtlicher Abbildung können von der Eingabe bis zur Ausgabe nur Daten aber keine Informationen gespeichert werden. Bei der Eingabe wird Information, mit Hilfe der Anwendung, zu Daten. Der umgekehrte Schritt erfolgt bei der Ausgabe Daten. Sie werden mit Hilfe der selben oder einer anderen Anwendung im Kontext dargestellt und werden dadurch erneut zu Information. Die Ausgabe kann einem geschulten Mitarbeiter zur Auswertung, zur erneuten Datenerfassung oder zur Durchführung von Mutationen dienen. Sobald die jeweiligen Daten erfasst wurden, können diese für die Ausgabe verarbeitet werden. Diesem Vorgang wird in Abbildung 1-3 durch das Kästchen Prozess Rechnung getragen. Ein Prozess kann nicht nur aus dem Speichern der Daten bestehen, sondern es kann sich dabei durchwegs um Änderungen an Daten oder andere Vorgänge handeln. Die persistente Speicherung erfolgt in einem Datenbanksystem (DBS), welches als Bindeglied

8 zwischen der Eingabe und der Ausgabe steht. Diese Rolle ist wichtig, da die Eingabe und die Ausgabe der Daten zeitlich getrennt, oder in einem anderen Zusammenhang erfolgen kann. Ein Datenbanksystem (DBS) besteht aus der eigentlichen Datenbank (DB) und dem Datenbankverwaltungssystem (DBMS). Eine Datenbank besteht wiederum aus einer Datenbasis und den Daten, welche zu deren Beschreibung erforderlich sind. DBMS sind Softwareprodukte für die dauerhafte, integere und anwendungsunabhängige Speicherung und Verwaltung, sowie die flexible und bequeme Verwendung von grossen, mehrfach benutzbaren, integrierten Datenbasen. In der Abbildung 1-3 ist ersichtlich, dass es sich bei einem Informationssystem um einen Kreislauf handelt bei dem die Daten im Mittelpunkt stehen. Es kann einen geschulten Mitarbeiter bei seiner Arbeit nur optimal unterstützen, wenn die Daten im DBS den tatsächlichen Begebenheiten in der Realwelt entsprechen. In der Abbildung wird auch verdeutlicht, dass die Daten als Rohstoff für alle Vorgänge innerhalb des ganze Informationssystems und ebenfalls als Basis für die Ausgabe dienen. [29] 1.3 Informationskette Neben den Begriffen Daten und Information werden die beiden Ausdrücke Wissen und Weisheit definiert, welche zusammen die Informationskette bilden. Abbildung 1-4: Informationskette [29] Daten Daten sind die Darstellung von Fakten und somit die Grundlage für alle weiteren Komponenten in der Kette. Bei der physikalische Formel U=R*I steht jede Variable für einen Wert der Realwelt; dies sind die eigentlichen Daten. Daneben repräsentiert der Ausdruck gleichzeitig eine Tatsache, ein Naturgesetz. [29] Information Information sind Daten, die in einem bestimmten Kontext eine Bedeutung haben und somit verstanden werden können. Im oben erwähnten Beispiel steht U für die Spannung, R für den Widerstand und I für den Strom. Mit Hilfe dieser Formel kann die Spannung als Produkt aus dem Widerstand und dem Strom berechnet werden. [29]

9 1.3.3 Wissen Wissen ist Information in einem Kontext und das Verstehen derer Bedeutung. Das Transformieren von Information zu Wissen geschieht aus Überlegungen heraus welche auf gemachten Erfahrung beruhen. Das Verstehen der Bedeutung der Information ermöglicht erst kontextgerechtes Handeln. In unserem Beispiel kann mit Hilfe einer Umformung der obigen Formel berechnet werden, welche Stromstärke notwendig ist um eine Glühbirne bei einer bestimmten Spannung zum leuchten zu bringen. [29] Weisheit Weisheit ist das letzte Glied in der Informationskette. Weisheit ist Wissen in einem Kontext. Das Handeln entspricht den Vorstellungen aufgrund des eingesetzten Wissens. Weisheit setzt die Berechtigung und den Mut zum Handeln voraus. Ein Beispiel verdeutlicht die Unterschiede zwischen den einzelnen Begriffen. Wir stellen uns einen Angestellten vor, an den eine Beschwerde (Daten und Information) herangetragen wird. Er erkennt, dass wenn der Beschwerde nicht die notwendige Beachtung geschenkt wird, das Unternehmen Kunden verlieren könnte (Wissen des Mitarbeiters). Wird das Problem durch den Mitarbeiter nicht gelöst, dann kann es dafür verschiedene Ursachen geben. Der Angestellte handelt falsch in dem er sich nicht um das Wohlergehen der Kunden bemüht, oder er hat ganz einfach nicht die Macht und die Möglichkeit auf die Beschwerde einzugehen. Im zweiten Fall handelt es sich nicht um das Verschulden des Angestellten, sondern um ein Mangel innerhalb der Organisation. [29]

10 2 Data Warehouse Systeme 2.1 Einführung Bei einem Data Warehouse System handelt es sich um eine Sammlung von unterschiedlichen Technologien, welche dem geschulten Mitarbeiter (Beispielsweise einem Datenerfasser, Manager, Analytiker, Sachbearbeiter) ermöglicht, dass er seine Entscheidungen schneller und qualitativ besser treffen kann. Von einem solchen System wird erwartet, dass die richtigen Informationen zum richtigen Zeitpunkt am richtigen Ort sind, damit die richtigen Entscheidungen getroffen werden können. Ein Data Warehouse ist ein wichtiges System zur Integration von unterschiedlichen Informationsquellen innerhalb einer Unternehmung [3]. Ein solches System vereint typischerweise Daten, welche aus den unterschiedlichsten Quellen zusammengetragen werden. Es kann sich dabei um Daten aus Altsystemen, operativen Systemen, Web-Seiten, Text- oder anderen Dateien, sowie auch um externe Daten handeln. Die gewünschten Daten müssen extrahiert, bereinigt, transformiert und in einer standardisierten Form innerhalb des Data Warehouse Systems gespeichert werden. Verglichen mit den Informationssystemen, welche sich auf die Verarbeitung von statischen Anfragen konzentrieren, werden Data Warehouse Systeme für komplexe, ad-hoc Anfragen mit optimierter Antwortzeit gebaut [4,5]. Diese werden häufig auf Data Marts, unter Zuhilfenahme von Werkzeugen für die Datenanalyse oder des Data Minings, vorgenommen. Bei den Data Marts handelt es sich um Systeme, die spezielle Auswertungen auf zusammengefassten (aggregierten) Daten vornehmen. Für diese Art von Auswertungen reichen in der Regel Informationssysteme mit Datenbankschemen in einer normalisierten Form (nur bei relationalen DBS) nicht aus, da mit den komplexen Abfragen meistens unzählige Verbundoperationen (join) einher gehen, welche die Leistungsfähigkeit eines herkömmlichen Informationssystems sprengen. Normalerweise stellt ein Informationssystem, wie in Abb. 1-4 dargestellt, die Datenwerte für das tägliche Geschäft zur Verfügung. Ein Data Warehouse System hingegen gewährt eine Sicht auf die Geschäftstätigkeit über eine grössere Zeitspanne hinweg. Dies bedeutet, dass auch historische Daten zur Geschäftsanalyse zur Verfügung gestellt werden. Typischerweise werden Daten innerhalb eines solchen Systems in regelmässigen Zeitintervallen aktualisiert (beispielsweise nur einmal pro Woche) und dies vielleicht nicht einmal mit den neuesten Datenwerten. Diese Tatsache kann akzeptiert werden, da Data Warehouse Systeme für die mittelfristige Entscheidungsfindung und langfristige Analyse verwendet werden. Beide Vorgänge benötigen nicht aktuelle Werte. [29]

11 Abbildung 2-1: Data Warehouse System - Architektur [29]

12 2.1.1 Datenquellen Die Datenquellen beinhalten strukturierte, unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten. Die Informationssysteme, welche die Daten speichern, sind nach unterschiedlichen Datenmodellen aufgebaut. Darunter gibt es auch Systeme, welche einem relationalen Modell folgen und so genannte Online Transaction Processing (OLTP)-Anwendungen unterstützen. Die Datenquellen werden oft nicht als Teil des Data Warehouse Systems betrachtet. Um den ETL-Prozess spezifizieren zu können, ist es allerdings notwendig ebenfalls die Struktur und den Aufbau der Quelldateien mit einzubeziehen. [29] ETL-Komponente Die Extraktions-, Transformations-, und Ladekomponente (ETL-Komponente) extrahiert Daten aus den Quellsystemen, transformiert sie und speichert sie anschliessend in einem Datenbanksystem. Die Transformation von Daten kann mehrere Schritte beinhalten. Während diesem Vorgang können beispielsweise Duplikate eliminiert, Werte aus den Daten hergeleitet oder fehlende Werte mit Hilfe spezieller Regeln ergänzt werden. [29] Das Datenbanksystem Abbildung 2-2: ETL Prozess Das Datenbanksystem ist der zentrale Teil des Data Warehouse Systems. Es beinhaltet eine unternehmensweite Kollektion von integrierten Datenwerten. In der Regel erfolgt die Speicherung in einem relationalen Datenbanksystem. [29] Aggregation & Selektion Die Komponente zur Aggregation und Selektion bereitet die Daten derart auf, dass diese anschliessend mit Analysewerkzeugen ausgewertet werden können. Innerhalb dieser Komponente werden unter anderem die Sichten für die jeweiligen Data Marts vorbereitet. [29]

13 2.1.5 Data Mart Bei einem Data Mart handelt es sich um ein Datenbanksystem, welches dem zentralen Datenbanksystem untergeordnet ist. Ein solcher enthält einen speziellen Ausschnitt aus dem ganzen Datenbestand. Data Marts werden gebaut, um den speziellen Anforderungen bestimmter Anwendungen gerecht zu werden. Es könnte beispielsweise sein, dass ein Data Mart nur Daten über geographische Begebenheiten enthält. [29] Abbildung 2-3: Data Mart Metadaten Repository Das Metadaten Repository spielt eine Schlüsselrolle im ganzen System. Ein Repository verfügt beispielsweise über die Modelle der Extraktion, der Transformation und des Ladens der Daten in das zentrale Datenbanksystem. Es kann auch die Modelle des DBS enthalten, welche die Geschäftsregeln festlegen oder in welchen die Qualitätsfaktoren und die dazugehörigen Masse festgehalten werden. Neben den oben aufgeführten Komponenten, welche vor allem Daten extrahieren, transformieren und speichern gibt es in einem Data Warehouse System auch solche, welche Auswertungen der Daten ermöglichen. Die Analysen beinhalten die Untersuchung der Daten, wie auch das Auffinden von möglichen Beziehungen zwischen unterschiedlichen Datenelementen. Wir wollen nun kurz auf diese Analysekomponenten eingehen. [29]

14 2.1.7 OLAP Anwendungen Die OLAP-Anwendungen (Online Analytic Processing) sind die am weitesten verbreiteten Analyseinstrumente. Sie ermöglichen dem Benutzer Daten innerhalb eines multidimensionalen Modells zu untersuchen und Daten zusammenzufassen. Ein multidimensionales Modell stellt beispielsweise Messwerte (z.b. Verkaufszahlen) sowie auch die entsprechenden Messdimensionen zur Verfügung (z.b. Produkt oder Käuferschicht). Da in einem solchen Modell die Daten optimal organisiert sind wird die Anfragezeit erheblich verkürzt. [29] Data Mining Beim Data Mining geht es vor allem um die Extraktion von Informationen. Diese Anwendungen haben zum Ziel, Muster innerhalb der gespeicherten Daten zu finden. Die Erkenntnisse dieses Prozesses helfen dem Anwender anschliessend eine Arbeit effektiver und effizienter durchzuführen. Eine detaillierte Erklärung des Aufgabengebietes von Data Mining kann bei [6] gefunden werden. [29] Tabelle 2-1: Definition Data Mining Bei der Analyse von Daten unterstützen Metadaten den Benutzer beim Verstehen der Information, welche im DBS des Data Warehouse Systems gespeichert ist. Aus den Darstellungen ist ersichtlich, dass Daten Rohstoffe für ein Informations- und Data Warehouse System sind, und dass das Endprodukt die Information ist, welche ausgewertet werden kann. Da die Unterscheidung zwischen Daten und Information fundamental wichtig ist, werden diese beiden Begriffe nächsten Abschnitt Informationskette anhand der Informationskette eingeführt und definiert. [29] Möchte ein Unternehmen seinen Wert steigern, dann müssen die einzelnen Bereiche der Informationskette verwaltet und gelenkt werden. Es müssen also Grundsätze des Managements auf das so genannte intellektuelle Vermögen der Unternehmung angewandt werden. Zum diesem Vermögen gehören, das Wissen, die Erfahrungen und die praktischen Kenntnisse der Mitarbeiter. Diese Vermögensmasse kann mit geschicktem Management ausgeschöpft werden und trägt sodann zur Erhöhung des Wertes der Unternehmung bei. Es reicht nicht aus, wenn man den Mitarbeitern nur Informationen zur Verfügung stellt. Wird der Kontext der Information nicht verstanden, können die geforderten Arbeiten nicht erfüllt werden. Alle im Data Warehouse gespeicherten Daten werden mit Hilfe von Anwendungen, bei denen eine Darstellung erfolgt, zu Information. Gemäss [2] können Computer und Software und damit auch Informationssysteme prinzipiell nicht mit Informationen, sondern nur mit Daten umgehen, welche zu diesem Zweck entsprechend codiert und gespeichert werden. Ohne weitere Vorkehrungen ergäbe sich die Bedeutung vorhandener Daten lediglich aus der Art und Weise ihrer Verwendung in Algorithmen oder gar erst durch eine

15 geeignete Interpretation durch den Benutzer. Nicht zuletzt wegen der geforderten Anwendungsunabhängigkeit ist dies für Datenbanken unbefriedigend. Die Bedeutung der Information muss ebenfalls festgehalten werden. Dies geschieht im Repository des Data Warehouse Systems. [29] Abbildung 2-4: Data Mining Architektur - Beispiel

16 3 OLTP und OLAP Betriebliche Anwendungssysteme sind als Aufgabenträger für den automatisierten Teil des betrieblichen Informationssystems konzipiert [10]. Zu ihnen zählen neben Planungs- und Kontrollsystemen, insbesondere Administrations- und Dispositionssysteme, die den täglichen Geschäftsablauf von Unternehmen unterstützen, wie z.b. Auftragserfassungs-, Lagerverwaltungs- und Buchführungssysteme. Sie werden häufig auch als operative Systeme bezeichnet und unterliegen dem Verarbeitungskonzept Online Transaction Processing (OLTP). Dabei werden aktuelle Daten zu laufenden Geschäftsvorfällen anwendungsbezogen hinterlegt. Anwender sind vor allem Sachbearbeiter, die interaktiv in vorhersehbaren und repetitiven Zeitintervallen sowohl lesende als auch schreibende Zugriffe auf betriebliche Einzeldaten transaktionsgeschützt vornehmen. Häufige Transaktionen von kurzer Dauer herrschen während des Tagesgeschäfts vor. Als zentrale Datenstruktur im OLTP-Bereich gilt eine zweidimensionale Darstellung in Form von Tabellen. Hingegen lassen sich Entscheidungsunterstützungssysteme durch ihr inhärentes Verarbeitungskonzept Online Analytical Processing (OLAP) klar von operativen Systemen abgrenzen. Das OLAP- Konzept wurde von Codd [9], dem Vater relationaler Datenbanksysteme, 1993 vorgestellt und durch 12 bzw. später 18 Regeln präzisiert. Da die OLAP-Regeln wegen ihrer unterschiedlichen Auslegbarkeit höchst umstritten sind [11], wird an dieser Stelle nicht auf sie zurückgegriffen. Tabelle 3-1: OLAP & OLTP Vergleich Vielmehr wird das Akronym FASMI (Fast Analysis of Shared Multidimensional Information) nach Pendse und Creeth zur Beschreibung des OLAP-Konzeptes herangezogen [12]. Entscheidungs- und Führungskräften soll schneller (Fast) analytischer (Analysis) Zugriff im Mehrbenutzerbetrieb (Shared) auf kontextrelevante multidimensionale betriebliche Informationen (Multidimensional Information) ermöglicht werden. Die Daten werden subjektbezogen und verdichtet unter spezieller Berücksichtigung historischer Verlaufsdaten vorgehalten. Datenaktualisierungen finden nur periodisch durch Abzüge (Snaphots) operativer Systeme statt. Analyserelevante Zugriffe auf OLAP-Daten durch Führungskräfte geschehen ad hoc und eher selten. Dabei wird meist lesend auf die verfügbaren Daten zugegriffen, wobei aufgrund der Historisierung mit einer mittleren bis langen Antwortzeit gerechnet werden muss. Ziel der Datenverwaltung in OLAP-Systemen ist die Versionierung von Daten über die Zeit hinweg. Zentrales Unterscheidungsmerkmal zwischen OLTP- und OLAP-Systemen ist hierbei die Verwendung multidimensionaler Datenstrukturen, die der natürlichen Denkweise menschlicher Entscheidungsträger näher kommt als flache tabellarische Strukturen. Sie werden im folgenden Abschnitt genauer vorgestellt.

17 Abbildung 3-1: OLAP Architektur - Beispiel 3.1 Stukturteil Als Grundidee multidimensionaler Datenstrukturen fungiert die Unterscheidung in qualitative und quantitative Daten [8]. Quantitative Daten, z.b. die Anzahl der Studierenden einer Universität, sollen unter verschiedenen Blickwinkel (Aspekten), wie z.b. Studienausrichtung und Studienabschnitt, betrachtet werden. Die resultierende Datenstruktur bildet einen mehrdimensionalen Datenraum, einen sog. Hyperwürfel (Hypercube) [13]. Im Inneren des Datenwürfels stehen die quantitativen Daten, die auch als Masszahlen (Measures), Variablen oder Kennzahlen bezeichnet werden. Dabei kann es sich um Basisgrössen (atomare Werte) oder abgeleitete Zahlen (berechnete Werte) handeln.

18 Abbildung 3-2: Strukturteil Multidimensionaler Datenstrukturen [28] Die Dimensionen (Achsen) des Würfels bilden die unterschiedlichen qualitative Gesichtspunkte ab. Eine Visualisierung erfolgt im zweidimensionalen Fall als Tabelle (Matrix), bei drei Dimensionen als Würfel und vierdimensional als sog. Tesseract. Dimensionen enthalten jeweils eine Anzahl von Dimensionselementen, z.b. umfasst die Dimension Studienausrichtung u.a. die Elemente SOZ (Soziologie), EuWi (Europäische Wirtschaft), VWL (Volkswirtschaftslehre), BWL (Betriebswirtschaftslehre) und WI (Wirtschaftsinformatik) und die Dimension Studienabschnitt die Elemente Grundstudium (GS) und Hauptstudium (HS). Durch das kartesische Produkt der Dimensionselemente aller an einem Würfel beteiligten Dimensionen entsteht die Gesamtzahl der Zellen des Würfels mit jeweils einem konkreten Datenwert. Weiterhin können Dimensionselemente gegebenenfalls mehrstufig verdichtet werden und bilden somit Dimensionshierarchien. Innerhalb einer Dimension sind beispielsweise mehrere derartige parallele Konsolidierungspfade möglich. Die Studierendenzahlen in einzelnen Studiengängen können auf Fakultäts- bzw. Universitätsebene aggregiert werden. Jeder Datenwürfel unterliegt spezifischen Integritätsbedingungen. Es gelten individuelle Konsolidierungsvorschriften entlang der Knoten in Dimensionshierarchien, z.b. werden Studierendenzahlen der einzelnen Studiengänge zu Zahlen auf Fakultätsebene addiert. Es können dabei beliebig komplexe Berechnungsregeln hinterlegt sein. [28]

19 3.2 Multidimensionales OLAP (MOLAP) MOLAP-Server ermöglichen die multidimensionale Sicht auf die Daten mittels multidimensionaler Speicherstrukturen bzw. multidimensionaler Datenbanksysteme (MDDBS). Aus der direkten multidimensionalen Abbildung der Daten resultiert eine sehr hohe Performance für die Anfragebearbeitung. Der Hauptnachteil von MOLAP-Systemen ist der grosse Speicherbedarf. Mit steigendem Speichervolumen nimmt die Anfrageperformance jedoch drastisch ab. Darüber hinaus sind in multidimensionalen Würfeln häufig die Zellen nicht vollständig gefüllt (sparcity). In multidimensionalen Datenbanken müssen die leeren Zellen trotzdem gespeichert werden. Daher führen speziell dünnbesetzte Hypercubes zu einer grossen Speicherplatzverschwendung. Moderne MOLAP-Systeme basieren jedoch auf zweistufigen Speicherstrukturen [20], wodurch das Speichern von leeren Zellen mit Hilfe von Kompressionsverfahren umgangen wird. Ein weiteres Problem multidimensionaler OLAP- Systeme sind die zusätzlichen Ladelaufzeiten. Nach der Aktualisierung des Data Warehouse müssen zusätzlich die multidimensionalen Speicherstrukturen neu gefüllt werden. Es entfällt jedoch zumindest ein Teil der Aggregationsschicht des Warehouse, da diese Strukturen direkt im MDDBS implementiert werden. Als Nachteil wird darüber hinaus die unzureichende Unterstützung folgender Datenbankfunktionalität als Schwachpunkte von multidimensionalen Datenbanksystemen gegenüber relationalen Datenbanksystemen angesehen: transaktionale Verarbeitung und Recovery, Versionierung, Realisierung von benutzerspezifischen Sichten und Verteilungsaspekte. Als weiterer Nachteil wird häufig der fehlende Standard für multidimensionale Datenbanken genannt und die bewusste Geheimhaltung der verwendeten internen Speicherstrukturen durch die Hersteller. Generell existieren die folgenden vier Grundkonzepte zur internen Speicherorganisation in MOLAP-Systemen: Vollarray mit direkter Adressberechnung, Vollarray mit Leerstellensubstitution, indizierte Speicherung und verkettete Speicherung. [28] 3.3 Relationales OLAP (ROLAP) ROLAP-Server transformieren die multidimensionalen Anfragen und Operationen der Endanwender in Konstrukte relationaler Anfragesprachen (i.d.r. SQL). Damit ermöglichen diese Systeme den Zugriff auf ein virtuelles multidimensionales Datenmodell, obwohl die relationale Datenbanktechnologie als Speichermedium verwendet wird. Allerdings benötigen die meisten Produkte spezielle Datenstrukturen, wie beispielsweise Star- bzw. Snowflake- Schemata (siehe Snowflake Schema). Statt zusätzliche Datenbanken anzulegen, werden diese Strukturen meist direkt im Aggregationsteil des Data Warehouse gespeichert. Informationen über die Transformation zwischen multidimensionalem und relationalem Datenmodell wird in einem Metadatenmodell hinterlegt. In diesen Modellen ist die multidimensionale Struktur und deren relationale Repräsentation gespeichert. Es ist jedoch ersichtlich, dass die dynamische Transformation der ROLAP-Systeme zu erheblich längeren Anfragelaufzeiten führt als bei MOLAP-Systemen. Um diesen Umstand wettzumachen, werden spezielle Optimierungstechniken eingesetzt, wie beispielsweise die Verwendung spezieller Indizes oder der Einsatz von Aggregationstabellen. Da die komplexen Anfragen von relationalen Datanbankmanagementsystemen verarbeitet werden, müssen deren Query- Optimizer entsprechend angepasst sein. Um einen optimalen Ausführungsplan zu gewährleisten, teilen manche ROLAP-Server (z.b. DSS Server von MicroStrategy) komplexe Anfragen in mehrere kleinere Teile auf (Multi-Pass-SQL). Die Ergebnisse der Teilanfragen werden zunächst in temporären Tabellen gespeichert und abschliessend zum Endergebnis zusammengefasst. Manche multidimensionalen Operationen können jedoch nicht optimal in SQL umgesetzt werden. Beispielsweise kann die Top-N-Operation (z.b. Anfrage über die drei meist verkauften Artikel) in Standard-SQL nicht adäquat umgesetzt werden. Solche Operationen müssen direkt in der ROLAP-Engine verarbeitet werden. Einige Datenbankhersteller statten bereits ihre relationalen Datenbanksysteme mit SQL-

20 Erweiterungen aus, die solche Operationen beinhalten. Mit speziellen Datenbanktreibern können diese Spracherweiterungen von den ROLAP-Servern genutzt werden. Die Vorteile der relationalen OLAP-Technologie ergeben sich aus den Fortschritten, die im Bereich der relationalen Datenbanksysteme gemacht wurden. Es sind insbesondere die hohe Skalierbarkeit, die Unterstützung transaktionaler Konzepte, Versionierung und die Verwendung von benutzerspezifischen Sichten. Darüber hinaus entfällt die zusätzliche Datenhaltung und Aktualisierung ausserhalb des Data Warehouse, wie es bei MOLAP- Systemen erforderlich ist. [28] 3.4 Hybrides OLAP (HOLAP) HOLAP-Systeme verbinden die Vorteile von multidimensionalen und relationalen OLAP- Systemen. Normalerweise werden die Anfragen auf der Basis das Data Warehouses berechnet (ROLAP). Häufig benötigte Daten können jedoch zusätzlich in einer multidimensionalen Datenbank abgelegt werden. Dadurch sinkt die Anfragelaufzeit für diesen Teil der Daten beträchtlich. Die Kombination beider Technologien erlaubt eine optimale Konfiguration bezüglich der Skalierbarkeit, der Anfragelaufzeiten und des Aktualisierungsaufwands. Hierfür werden jedoch spezielle Administrationswerkzeuge benötigt. [28] Abbildung 3-3: OLAP Kategorien

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