CARL HANSER VERLAG. Karsten Oehler. OLAP Grundlagen, Modellierung und betriebswirtschaftliche Lösungen

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1 CARL HANSER VERLAG Karsten Oehler OLAP Grundlagen, Modellierung und betriebswirtschaftliche Lösungen

2 1 Einleitung Die Entwicklung der Bereitstellung von Informationen zur Entscheidungsunterstützung ist recht intensiv durch Euphorien und nachfolgende Enttäuschungen gekennzeichnet. Den Begeisterungsstürmen neuer Vorschläge folgt regelmäßig Frustration, weil sich die zu hoch gesteckten Erwartungen einmal mehr wieder nicht erfüllt haben. Auf die frühen MIS 1 -Ansätze trifft das genauso zu wie auf den Wunsch, auswertungsflexible Grundrechnungen mit relationalen Datenbanken zu schaffen, oder auf die Expertensysteme der achtziger Jahre. Es sind jedoch immer kleinere, dafür aber stabile Schritte, die dem Wunsch der universellen und für jedermann verfügbaren und auch leicht zugänglichen Informationsversorgung näherkommen. Ein solcher Schritt ist das Aufkommen mehrdimensionaler Systeme, die heutzutage eine wesentliche Basis für Controlling- und Marketingsysteme darstellen. Als Schlüsselwort hat sich hier OLAP (Online Analytical Processing) etabliert. OLAP ist alles andere als neu. Methodisch gesehen lassen sich mehrdimensionale Sichtweisen bis weit vor das Aufkommen der Datenverarbeitung zurückverfolgen. In der Betriebswirtschaft lassen sich ähnliche Gedanken auf die Grundrechnung von Schmalenbach zurückführen. Paul Riebel als Verfechter einer entscheidungsorientierten Kostenrechnung baute seit Ende der fünfziger Jahre auf eine konsequent mehrdimensionale Gestaltung des Rechnungswesens und hat dabei wesentliche Impulse gesetzt, die in zahlreiche Software-Systeme eingeflossen sind. Viele DV-Ansätze sind aufgrund unterschiedlicher Terminologie weitgehend unabhängig voneinander entstanden. Die ersten einsetzbaren DV-Werkzeuge können bis in die sechziger Jahre zurückgeführt werden. Eine wichtige Etappe ist mit der Entwicklung mehrdimensionaler Datenbanken erreicht worden. Bereits in den siebziger Jahren in eher experimentellen Werkzeugen im Marketing angewendet, war die mehrdimensionale Modellierung fast zwanzig Jahre ein Ni- 1 Management Information System, siehe Abschnitt

3 schenwerkzeug. Durch Codd griffig in OLAP umbenannt, hat dieser Ansatz mittlerweile eine hohe Verbreitung gefunden. Damit ist es möglich, stärker als bisher auf die Informationsbedürfnisse unterschiedlicher Anwendergruppen einzugehen. Nicht mehr (Endlos-)Listen oder komplexe Berichtswerkzeuge werden bereitgestellt, sondern intuitive Werkzeuge zur interaktiven Navigation in einer stetig wachsenden Informationsflut. So versprechen es zumindestens die Werbeschriften der Anbieter. Die interessierte Öffentlichkeit nimmt dies dankbar auf, und somit gehört OLAP mittlerweile zu den vielverwendeten Modewörtern. Das hohe Interesse gab jedoch auch der Entwicklung solcher Werkzeuge einen enormen Schub. Mittlerweile sind einige leistungsfähige Anwendungssysteme verfügbar. Auch hat sich der konzeptionelle Rahmen von OLAP weitgehend stabilisiert. Bis auf wenige Unterschiede kann von einem mehrdimensionalen (Formal-) Modell gesprochen werden. Es fehlt jedoch bislang eine umfassende Auseinandersetzung mit den Aspekten der Mehrdimensionalität. Technisch ist bereits viel über das Thema geschrieben worden. Insbesondere über die richtige Speicherform hat man viel diskutiert. Ob das resultierende Werkzeug jedoch nun relational oder originär mehrdimensional umgesetzt wird, spielt für den Anwender eigentlich nicht die wesentliche Rolle, vielleicht abgesehen davon, daß er unter Umständen ein wenig länger auf seine Auswertungen warten muß. Auch das übergreifende Gebiet des Data Warehouse erfreut sich einer hohen Beliebtheit, so daß es als gesichertes Wissen gilt, für Analysezwecke neben den operativen Datenbeständen eine eigenständige Datenhaltung zu etablieren. Dem Autor geht es um das Konzeptionelle an der Mehrdimensionalität. Man kann dazu das technisch Gegebene weitestgehend hinnehmen und sich auf die Sichtweise des Anwenders konzentrieren. Es wird ja in praktisch jeder Quelle argumentiert, daß das mehrdimensionale System näher an der Denkweise des Anwenders ist. Dies würde bedeuten, daß der Controller schon immer mehrdimensional gedacht hat. Das ist sicherlich richtig. In einigen Bereichen wie z.b. im Vertriebscontrolling ist man hier schon recht weit. Die Verbreitung einer konsequent mehrdimensionalen Modellierung ist jedoch noch nicht so startk, wie es wünschenswert wäre. Was fehlt, ist ein konzeptioneller Unterbau, der die vielen Möglichkeiten benennt, klassifiziert und schließlich auch bewertet. Man kann bei dem Gebiet der mehrdimensionalen Modellierung durchaus von einem eigenständigen Paradigma sprechen, wenn auch sicherlich nur von einem kleinen [vgl. auch Quibeldey-Cirkel, 1994, S. 5 6]. Ein tieferes Verständnis von mehrdimensionaler Modellierung verändert ganz gewiß die Art, an reale Problemsituationen heranzugehen. Dieses Grundverständnis zu vermitteln ist das Anliegen des vorliegenden Buches. Das Buch soll einen umfassenden Überblick über die Anwendung von mehrdimensionalen Konzepten bieten. Im Vordergrund steht die Modellbildung und

4 weniger die konkrete produktspezifische Ausgestaltung. Zu letzterem liefern die jeweiligen Anbieter bereits ausführliches Material. Das Buch ist für diejenigen geschrieben, die sich mit OLAP-Problemstellungen auseinandersetzen, sei es für Spezialisten für Controlling, Rechnungswesen und Vertrieb oder für begleitende DV-Experten. Es eignet sich für Lehrende und Studierende der Wirtschaftsinformatik sowie für alle diejenigen, die sich einen Überblick über die Möglichkeiten eines relativ neu definierten Fachgebietes verschaffen wollen. Daher wird der Anwendungsteil sehr ausführlich gehalten. Am besten läßt sich das Thema durch vielfältige Beispiele erläutern. Im zweiten Kapitel werden die Anforderungen gesammelt, Entwicklungen skizziert und eine Brücke zwischen verschiedenen Fachgebieten und der mehrdimensionalen Modellierung geschlagen. Dabei läßt sich zeigen, daß es bereits differenzierte Betrachtungsweisen in den Bereichen Statistik, Rechnungswesen usw. gibt. Die mehrdimensionale Modellierung kann als Querschnittsidee über unterschiedliche Wissenschaftsgebiete angesehen werden. Das dritte Kapitel beschreibt den konzeptionellen Gesamtrahmen und nutzt die verbreitete Unterscheidung nach internem, externem und konzeptionellem Schema als Strukturierungsmittel. Dies hat sich bereits bei anderen Datenbanksichten bewährt. Das wesentliche Fundament wird durch das konzeptionelle Schema gelegt. Dies ermöglicht eine einheitliche Sichtweise und verbirgt vor allen Dingen die für die fachlichen Anforderungen irrelevanten Interna vor den Anwendern. Mehrdimensionale Systeme sind jedoch noch nicht so ausgereift, daß technische Aspekte bei der Modellierung völlig vernachlässigbar sind. Hierzu ist das Wissen um die Möglichkeiten der internen Speicher- und Performance-Optimierung noch zu vage. Daher werden in einem eigenen Abschnitt auch die wichtigsten technischen Konzepte erläutert. Der letzte Abschnitt bietet schließlich noch einen Überblick über die Möglichkeiten der Abbildung der Anforderungen auf der externen Ebene. Während bislang relativ einfache Modelle dominieren, werden zunehmend umfassende mehrdimensionale Systeme konzipiert, die sich nicht mehr mit Ad-hoc- Modellierung bewältigen lassen. Dies ist in den letzten Jahren erkannt worden und hat zu einigen ganz brauchbaren Resultaten geführt. In Kapitel vier werden die Notwendigkeiten eines professionellen Software Engineering dargestellt und verschiedene Modellierungsmöglichkeiten auf ihre Eignung hin überprüft. Eine speziell für OLAP entwickelte Methode für die mehrdimensionale Modellierung hat sich dabei als am besten geeignet herausgestellt und wird im weiteren Verlauf an konkreten Beispielen angewendet. Die mehrdimensionale Modellierung lebt von konkreten Umsetzungsvorschlägen. Hier ist sehr viel Kreativität gefragt. Aus einer Vielzahl von möglichen Anwendungsgebieten sind die nach Ansicht des Autors wichtigsten Bereiche ausgewählt

5 und exemplarisch mit den wesentlichsten Konzepten dargestellt worden. Die Vorschläge sind als Anregungen zu verstehen, die im konkreten betrieblichen Kontext an die jeweiligen Belange angepaßt werden müssen. Jede Modellierungstechnik hat dabei ihre Grenzen. Und es ist besonders wichtig, auch diese aufzuzeigen. Ein typisches analytisches Anwendungssystem muß sich in eine zunehmend heterogene Architektur integrieren lassen. Dies soll adäquat berücksichtigt werden.