Teil II: Architektur eines Data-Warehouse-Systems... 57

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1 O:/Wiley/Reihe_Dummies/ _Gerken/3d/ftoc.3d from :02:02 Auf einen Blick Einleitung Teil I: Was ist ein Data Warehouse? Kapitel 1: Ein Beispiel zur Einführung Kapitel 2: Das Data Warehouse im Umfeld der betrieblichen Informationssysteme.. 35 Kapitel 3: Definition und Abgrenzung des Begriffs»Data Warehouse« Teil II: Architektur eines Data-Warehouse-Systems Kapitel 4: Überblick über die Architektur eines Data-Warehouse-Systems Kapitel 5: Der ETL-Prozess Kapitel 6: Die Basisdatenbank Kapitel 7: Das Analyse-Subsystem Kapitel 8: Metadaten Teil III: Anwendungsbereiche für ein Data Warehouse Kapitel 9: Reporting Kapitel 10: Online Analytical Processing Kapitel 11: Data Mining Teil IV: Modellierung eines Data-Warehouse-Systems Kapitel 12: Data Vault Kapitel 13: Semantischer Entwurf eines Data Warehouse Kapitel 14: Relationale Modellierung der Datenwürfel Teil V: Zugriff auf ein Data Warehouse Kapitel 15: Multidimensionale Abfragen mit SQL Kapitel 16: Die Abfragesprache MDX Kapitel 17: Zusammenspiel von MDX und SQL Teil VI: Speicherung und Optimierung auf Datenbankebene..247 Kapitel 18: ROLAP, MOLAP und anderes Kapitel 19: Optimierungsmöglichkeiten bei relationalen Datenbanken

2 O:/Wiley/Reihe_Dummies/ _Gerken/3d/ftoc.3d from :02:02 10 Auf einen Blick Teil VII: Der Top-10-Teil Kapitel 20: 10 Schritte auf dem Weg zu Ihrem ersten Dashboard Kapitel 21: 10 Schritte, die helfen, die richtige Data-Warehouse-Software zu finden Kapitel 22: 10 Übungsaufgaben zur Wiederholung Literaturverzeichnis Stichwortverzeichnis...317

3 O:/Wiley/Reihe_Dummies/ _Gerken/3d/ftoc2.3d from :02:20 Inhaltsverzeichnis Einleitung Über dieses Buch Konventionen in diesem Buch Was Sie nicht lesen müssen Törichte Annahmen über den Leser Wie dieses Buch aufgebaut ist Teil I: Was ist ein Data Warehouse? Teil II: Architektur eines Data-Warehouse-Systems Teil III: Anwendungsbereiche für ein Data Warehouse Teil IV: Modellierung eines Data-Warehouse-Systems Teil V: Zugriff auf ein Data Warehouse Teil VI: Speicherung und Optimierung auf Datenbankebene Teil VII: Der Top-10-Teil Symbole, die in diesem Buch verwendet werden Wie es weitergeht TEIL I WAS IST EIN DATA WAREHOUSE? Kapitel 1 Ein Beispiel zur Einführung Daten und ihre Verarbeitung Daten und Datenbanken Die Verarbeitung von Daten Analyse von Absatzmengen und Planzahlen als Beispiel Besonderheiten analytischer Aufgabenstellungen Wenn personenbezogene Daten ins Spiel kommen Kapitel 2 Das Data Warehouse im Umfeld der betrieblichen Informationssysteme Hierarchie betrieblicher Informationssysteme Zusammenfassung: Analytische Informationssysteme Beispiele für analytische Informationssysteme Beispiel 1: Analytische Informationssysteme im CRM Beispiel 2: Kennzahlen-Analysesysteme im Rechnungswesen Beispiel 3: Website-Analysesysteme Fazit: Data Warehouse und analytische Informationssysteme

4 O:/Wiley/Reihe_Dummies/ _Gerken/3d/ftoc2.3d from :02:20 12 Inhaltsverzeichnis Kapitel 3 Definition und Abgrenzung des Begriffs»Data Warehouse«.. 47 Die 3-Schichten-Architektur analytischer Informationssysteme Definitionen des Begriffs Data Warehouse Definition von Inmon Definition von Kimball Vergleich der beiden Definitionen Anwendungsfall: Das Data Warehouse und Business Intelligence TEIL II ARCHITEKTUR EINES DATA-WAREHOUSE-SYSTEMS Kapitel 4 Überblick über die Architektur eines Data-Warehouse-Systems Die Phasen des Data Warehousing Ein allgemeines Data-Warehouse-Architekturmodell Vorgehensweisen bei der Erstellung eines Data Warehouse Projektdefinition und Machbarkeitsstudie Analyse, Entwurf und Einführung für einen Anwendungsbereich Kapitel 5 Der ETL-Prozess Überblick Ein einführendes Beispiel Extraktion Das Pull-Prinzip Das Push-Prinzip Beispiele Transformation Datenbestandsanalyse Datenbereinigung Datenintegration Laden Kapitel 6 Die Basisdatenbank Merkmale der Basisdatenbank Unterschied zwischen operativen Datenbanken und der Basisdatenbank Die operativen Quellsysteme des Beispiels Die Basisdatenbank des Beispiels

5 O:/Wiley/Reihe_Dummies/ _Gerken/3d/ftoc2.3d from :02:20 Inhaltsverzeichnis 13 Kapitel 7 Das Analyse-Subsystem Dimensionen und Fakten Dimension oder Metrik? Metriken als Dimension Dimensionen als Metrik Klassifizierung von Dimensionen Fachliche Dimensionen Kategorische Dimensionen Strukturelle Dimensionen Hierarchien von Dimensionswerten Parallele Hierarchien Unausgeglichene Hierarchiebäume Strukturänderungen in Hierarchien Slowly Changing Dimensions Typ 1: Überschreiben Typ 2: Neue Zeile Typ 3: Spalten mit altem und neuem Wert Typ 4: Mini-Dimension Zusammenfassung Verknüpfung von Dimensionen über Metriken Aggregationstypen von Fakten Die Themen Datenqualität und Datenschutz Datenqualität Datenschutz Architekturvarianten für ein Analyse-Subsystem Möglichkeiten für die Architektur Die Hub-and-Spoke-Architektur Auswertungen und Analysen Kapitel 8 Metadaten Was sind Metadaten? Metadaten im Data-Warehouse-Kontext Das Metadaten-Management in einem Data-Warehouse-System Standards für Data-Warehouse-Metadaten Ein kleines Beispiel TEIL III ANWENDUNGSBEREICHE FÜR EIN DATA WAREHOUSE Kapitel 9 Reporting Das Berichtswesen eines Unternehmens Überblick und Definition Erzeugung und Verteilung von Reports

6 O:/Wiley/Reihe_Dummies/ _Gerken/3d/ftoc2.3d from :02:21 14 Inhaltsverzeichnis Arten von Berichtssystemen Was sich Anwender vom Reporting wünschen und wie die Wirklichkeit oft aussieht Einige Tipps für die Report-Gestaltung Graphische Darstellungen im Report Die Hichert-Success-Regeln Grundformen für Reports Ist-Ist-Vergleiche Plan-Ist-Vergleiche Plan-Wird-Vergleiche Berücksichtigung dynamischer Dimensionsstrukturen Report as-is Report as-of Report as-posted Ein praktisches Beispiel Kapitel 10 Online Analytical Processing Motivation und Definition Charakteristika von OLAP Abgrenzung OLAP und OLTP Die Coddschen Regeln FASMI Spezielle OLAP-Operatoren Pivotierung bzw. Rotation Roll-up und Drill-down Slice und Dice Beispiel Kapitel 11 Data Mining Einführung CRISP-DM Methoden und Verfahren beim Data Mining Assoziationsanalyse Clusteranalyse Klassifikation mit der Diskriminanzanalyse Entscheidungsbaumverfahren Spezielle Data-Mining-Fragestellungen im Kontext von Data-Warehouse-Daten Welche Artikel werden gemeinsam gekauft? Unterscheiden sich gute, normale und schlechte Kunden? Welche Kunden besitzen eine bestimmte Produktaffinität? Praxisbeispiel»Predictive Analytics« Kollaboratives Filtern

7 O:/Wiley/Reihe_Dummies/ _Gerken/3d/ftoc2.3d from :02:21 Inhaltsverzeichnis 15 TEIL IV MODELLIERUNG EINES DATA-WAREHOUSE-SYSTEMS Kapitel 12 Data Vault Einführung Hubs, Satelliten und Links Hubs Links Satelliten Beispiel Kapitel 13 Semantischer Entwurf eines Data Warehouse Zur Wiederholung: das Entity-Relationship-Modell Drei Schritte bei der Modellierung einer Datenbank Das ER-Modell: Entitätstypen, Attribute und Beziehungen Das multidimensionale ER-Modell ADAPT Kapitel 14 Relationale Modellierung der Datenwürfel Einführung Das Star-Schema Beispiel Besondere Merkmale des Star-Schemas Das Snowflake-Schema Vergleich von Star- und Snowflake-Schema Das Galaxy-Schema TEIL V ZUGRIFF AUF EIN DATA WAREHOUSE Kapitel 15 Multidimensionale Abfragen mit SQL Zugriff auf ein Data Warehouse mit SQL Erzeugen der Tabellen Typische analytische Fragestellungen OLAP-Erweiterungen von SQL Die WINDOW-Klausel Erweiterungen der GROUP-BY-Option Statistische Funktionen

8 O:/Wiley/Reihe_Dummies/ _Gerken/3d/ftoc2.3d from :02:21 16 Inhaltsverzeichnis Kapitel 16 Die Abfragesprache MDX Einführung Spezielle OLAP-Operatoren und Funktionen Tupel und Sets Member und Children Kreuzprodukt mittels Crossjoin Der WITH-Operator Häufige Fragestellungen Kapitel 17 Zusammenspiel von MDX und SQL OLAP-Server Der OLAP-Server Mondrian MDX-Schema von Mondrian Mondrian-Frontend-Tools TEIL VI SPEICHERUNG UND OPTIMIERUNG AUF DATENBANKEBENE Kapitel 18 ROLAP, MOLAP und anderes ROLAP und MOLAP Spaltenorientierte und In-Memory-Speicherung NoSQL-Datenbanksysteme Typen von NoSQL-Systemen NoSQL-Datenbanken bei einem Data Warehouse Beurteilung Kapitel 19 Optimierungsmöglichkeiten bei relationalen Datenbanken..265 Einführung Partitionierung Partition by List Partition by Range Partition by Hash Partition by Reference Materialized Views Klassische Views vs. Materialized Views Materialized Views bei einem Data Warehouse Indizierung Klassischer Index Bitmap-Index Mehrdimensionale Indizes

9 O:/Wiley/Reihe_Dummies/ _Gerken/3d/ftoc2.3d from :02:22 Inhaltsverzeichnis 17 TEIL VII DER TOP-10-TEIL Kapitel Schritte auf dem Weg zu Ihrem ersten Dashboard Und so wird es gemacht Festlegung der Datenquellen Vorbereitung der Daten Erstellung eines Dashboards Daten aus mehreren Quellen Integration von Landkarten Kapitel Schritte, die helfen, die richtige Data-Warehouse-Software zu finden Marktanalyse für BI-Software Definition der eigenen Anforderungen Einbindung des Managements, Projektplan Marktanalyse der infrage kommenden BI-Anbieter Einholung von Angeboten Durchführung von Testinstallationen Bewertung der Systeme Ermittlung der Kosten Einholung von Referenzen, Anbieterqualifikation Überprüfung der Lizenzvereinbarung Kapitel Übungsaufgaben zur Wiederholung Aufgaben Aufgabe 1: Assoziationsanalyse Aufgabe 2: Diskriminanzanalyse Aufgabe 3: Data Vault Aufgabe 4: ADAPT Aufgabe 5: MDX Aufgabe 6: Star-Schema Aufgabe 7: OLAP mit SQL Aufgabe 8: Snowflake-Schema Aufgabe 9: Optimierung Aufgabe 10: Multidimensionale Datenbank Lösungen Lösung von Aufgabe Lösung von Aufgabe Lösung von Aufgabe Lösung von Aufgabe Lösung von Aufgabe

10 O:/Wiley/Reihe_Dummies/ _Gerken/3d/ftoc2.3d from :02:22 18 Inhaltsverzeichnis Lösung von Aufgabe Lösung von Aufgabe Lösung von Aufgabe Lösung von Aufgabe Lösung von Aufgabe Literaturverzeichnis Stichwortverzeichnis...317