Data Warehouse ??? Ein Data Warehouse ist keine von der Stange zu kaufende Standardsoftware, sondern immer eine unternehmensindividuelle
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1 ??? Zusammenfassung, Ergänzung, Querverbindungen, Beispiele A.Kaiser; WU-Wien MIS 188 Data Warehouse Ein Data Warehouse ist keine von der Stange zu kaufende Standardsoftware, sondern immer eine unternehmensindividuelle Lösung. Daher ist es auch besser vom Data Warehouse-Konzept zu sprechen. A.Kaiser; WU-Wien MIS 189 Data Warehouse - Architektur Direkter Zugriff Data Mart Data Mart ODS Data Warehouse i.e.s. Meta-Daten Interne Datenquellen RDBMS DBMS... Externe Datenquellen A.Kaiser; WU-Wien MIS 190 1
2 Aufgaben eines Data Warehouse Extraktion von Informationen aus den operativen Systemen in regelmäßigen Abständen Integration in einer Sekundärdatenbank Bereinigung Filterung nach Wichtig/Unwichtig thematische Ordnung Analysewerkzeuge fokussieren auf relevante Information A.Kaiser; WU-Wien MIS 191 Datenbankmodell I.d.R. konventionelle RDBMS multidimensionale Datenbanksysteme Speicherung der Daten in Form sog. Hypercubes (mehrdimensionale Würfel) zur Auswertung der Daten mit Hilfe von OLAP- Systemen Simulation der Multidimensionalität durch RDBMS ( virtuell multidimensional) A.Kaiser; WU-Wien MIS 192 Relationale Dbs vs. Data Warehouse RDBMS orientieren sich an den Geschäftsobjekten und betrieblichen Vorgängen große Zahl von Benutzern greift zu (meist in kurzen Transaktionen) einfache Operationen mit vielen Änderungen hohe Anforderungen an Verfügbarkeit (OLTP) A.Kaiser; WU-Wien MIS 193 2
3 Relationale Dbs vs. Data Warehouse DW sollen flexible Unterstützung in verschiedenen Entscheidungssituationen liefern unterschiedliche Experten haben unterschiedliche Bezugsgrößen und Dimensionen Ausnutzung aller im Unternehmensnetz verstreuten und externen Quellen A.Kaiser; WU-Wien MIS 194 Operative vs. DW-Datenbestände Detaillierte Daten aktuelle Daten ständig aktualisiert Transaktionen hohe Verfügbarkeit statisch kleine Mengen pro Prozeß Verdichtete Daten hist. + aktuelle Daten sporadisch aktualisiert Analysen geringe Verfügbarkeit flexibel große Mengen pro Prozeß A.Kaiser; WU-Wien MIS 195 Beispiele Produktmanager: Verkaufszahlen eines Produkts in allen Absatzgebieten über sämtliche Monate Finanzbeauftragter: alle Produkte in allen Gebieten pro Monat Gebietsleiter: alle Produkte in allen Monaten in einem Gebiet auch: Kunden, Filialen, Produktionsstandorte etc. A.Kaiser; WU-Wien MIS 196 3
4 Beispiel: Bank Beim täglichen Betrieb entstehen laufend Informationen, die sehr aufschlußreich sein können und in neuen Zusammenhängen verwendet werden können: Informationen über die Kunden Kontoformen und -bewegungen Sparformen und -aktivitäten Kreditwesen etc. A.Kaiser; WU-Wien MIS 197 Beispiel: Bank Informationen Kundenprofil Ableitung geeigneter Werbemaßnahmen Kreditwürdigkeitsprüfung etc. A.Kaiser; WU-Wien MIS 198 Der Produktmanager ist verzweifelt. In zwei Tagen muß er seinem Chef die Absatzentwicklung des von ihm betreuten Fruchtquarks präsentieren. Doch ihm fehlen die Zahlen der letzten sechs Monate! Aus dem Vertrieb hat er nur vage gehört, daß der Umsatz im Osten eingebrochen sei. Wie soll er das nur erklären? Der EDV-Bearbeiter hat auf seine Anfragen nur abgewunken: Den Bericht können Sie frühestens in zwei Wochen haben. Blieb wieder nur eine ungenaue Hochrechnung aus den alten Zahlen. Doch daß sich diese bewahrheitet, war von vornherein wenig wahrscheinlich - schließlich hat der Erzrivale zwei neue Konkurrenzprodukte herausgebracht. Und wie war der Quark ob der veränderten Marktsituation neu zu positionieren? (Quelle: ct März 1997,284) A.Kaiser; WU-Wien MIS 199 4
5 Anforderungen an DW Multidimensionales Datenmodell (d.h. mehrschichtiger Datenraum mit allen relevanten Unternehmensmerkmalen) Skalierbarkeit (z.b. Zeit: Tage, Wochen, Monate oder kumulierte Werte) A.Kaiser; WU-Wien MIS 200 DW-Modell Produkte und Monate für 1 Gebiet Monat Gebiete und Monate für 1 Produkt Produkte und Gebiete für 1 Monat Produkt Absatzzahlen Gebiet Alle Produkte Alle Gebiete Alle Monate A.Kaiser; WU-Wien MIS 201 Werkzeuge Report- und Abfrage Statistik OLAP Data Mining Dokumenten-Retrieval aktive Filter Prozeßmodellierung geograph. IS Führungsinformation Entscheidungsunterstützung abteilungsspez. Tools industriespez. Tools A.Kaiser; WU-Wien MIS 202 5
6 Report- und Anfragetools Auf Abfrage- und Berichterzeugung spezialisierte Tools direkte und indirekte Benutzung von SQL A.Kaiser; WU-Wien MIS 203 Statistische Auswertung der Daten Mittelwerte Streuung Prüftests Regressionsanalyse Zeitreihenanalyse Korrelationsanalyse (zw. Werbung und Absatzzahlen) A.Kaiser; WU-Wien MIS 204 6
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