Zusammenfassung
Analytische Systeme dienen zum Auswerten von Daten. Dazu werden Daten aus verschiedenen operativen Systemen extrahiert, transformiert und in ein Data Warehouse System geladen, das heute übliche analytische System. Zur Auswertung wird ein multidimensionales Datenmodell verwendet, welches zur Speicherung meist auf ein relationales abgebildet wird (Stern- oder Schneeflockenschema). Die typischen Auswertungsoperationen des Online Analytical Processing (OLAP) sind Inhalt einer praktischen Übung. Verschiedene Methoden, z. B. die Aggregatbildung und die Partitionierung, werden zur Performanzsteigerung eingesetzt. Das neuere Architekturkonzept der Hauptspeicherdatenbanken zielt neben einer wesentlich besseren Performanz auf eine Zusammenführung von operativen und analytischen Systemen ab. Als Beispiel wird SAP Business Warehouse dargestellt.
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Notes
- 1.
Murakami H (1995) Hard-boiled Wonderland und das Ende der Welt. Erste Auflage 1995, Insel, Frankfurt a. M., S. 47.
- 2.
Es gibt Ausnahmen, wie die „sich selten ändernden Dimensionen“, siehe Abschn. 4.4.
- 3.
In Plattner und Zeier (2011, S. 30) werden Zahlen aus einer Analyse genannt: ein Anwendungssystem für ein mittelgroßes Unternehmen enthält 100 GB operative Daten und 1 TB analytische Daten, eines für ein Großunternehmen 35 TB operative Daten und 40 TB analytische Daten.
- 4.
In Bauer und Günzel (2009, S. 62) heißt das Konzept abhängige Data Marts. Mehrwald (2010, S. 313) nennt allgemein die Ebene der Datenwürfel Data Mart Layer.
- 5.
Für die genaue Beziehung zwischen ODS und Basisdatenbank sowie verschiedene Klassen von ODS-Daten siehe Bauer und Günzel (2009, S. 56).
- 6.
Die Bezeichnungen CHAR10, NUMC12 finden sich im ABAP-Dictionary von SAP-Systemen.
- 7.
Die Idee der Veranschaulichung ist Snapp (2010, S. 65) entnommen. Konsequent wählen wir auch hier ein Beispiel aus dem Einkauf. Den „Klassiker“ „Umsatzdaten im Vertrieb“ heben wir uns für die Aufgabe 4.2 auf.
- 8.
„Aktive“ und „passive“ haben hier eine andere Bedeutung als in Abschn. 2.3.
- 9.
Nach Bauer und Günzel (2009, S. 213) sind die Begriffe ROLAP und MOLAP irreführend, da nicht nur OLAP-Werkzeuge zur Analyse eingesetzt werden müssen.
- 10.
Bei SAP Business Warehouse zum Beispiel können bei der komprimierten Faktentabelle nur die Merkmale „Geschäftsjahr/Geschäftsmonat“ und „Kalendermonat“ zur Partitionierung verwendet werden (Mehrwald 2010, S. 149).
- 11.
Da der persistente Speicher nur für die Protokollierung und die Wiederherstellung im Fehlerfall verwendet wird, handelt es sich nicht um ein Shared Disk System.
- 12.
Neben sog. externen Hierarchiengibt es weitere Möglichkeiten, Hierarchien abzubilden, nämlich über Stammdaten- oder Dimensionsattribute. Die Vor- und Nachteile sind in Mehrwald (2010, S. 194 ff.) beschrieben.
- 13.
Die technische Information in der Dimension „Datenpaket“ ist vor allem für die Administration einzelner Ladevorgänge nötig, für Auswertungen ist sie nicht von Belang. Daher werden Datenwürfel neben dieser Form optional in einer komprimierten Form gespeichert, welche über die verschiedenen Ladevorgänge hinwegsehend aggregiert (Mehrwald 2010, S. 106 ff.).
- 14.
Man könnte es auch als eine spezielle Mischform ansehen. Nach Mehrwald (2010, S. 105) sind die InfoCubes des SAP BW grundsätzlich nach dem Schneeflockenschema aufgebaut.
- 15.
Es gibt besondere Fälle, wo eine SID bereits als Schlüsselfeld in der Dimensionstabelle auftritt, worauf wir hier aber nicht weiter eingehen (Yamada und Wolf 2010, S. 53).
- 16.
In der Version SAP BW 7 haben sich gegenüber der Version 3.x größere Änderungen bei ETL ergeben. Waren früher Übertragungsregeln und Fortschreibungsregeln nötig, können heute dafür Transformationenverwendet werden (Mehrwald 2010, S. 314).
- 17.
Nicht alle Datenbanksysteme werden unmittelbar unterstützt; eine bestimmte Schnittstelle muss zur Verfügung stehen.
- 18.
Wird auch XML (siehe Kap. 9) als universelles Schnittstellenformat positioniert, ist immer zu untersuchen, wie die Ausgestaltung im Einzelfall ist. Nach Mehrwald (2010, S. 10) wird XML hier für SOAP-basierte Web-Services (siehe Kap. 10) verwendet, allerdings in einer sehr spezifischen Form, die nur sinnvoll in Zusammenarbeit mit einem SAP PI System (siehe Kap. 11) eingesetzt werden kann; zudem ist es die mit Abstand langsamste der Schnittstellen.
- 19.
Die „klassische“ Fragestellung für DWH, behandelt in fast jedem DWH-Buch; unser Beispiel orientiert sich an der wesentlich umfangreicheren Fallstudie in Kemper et al. (2010, S. 77 ff.).
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Weber, R. (2012). Analytische Systeme. In: Technologie von Unternehmenssoftware. Xpert.press. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-24423-0_4
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