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Data-Warehouse-Systeme kompakt: Aufbau, Architektur, by Kiumars Farkisch

By Kiumars Farkisch

Dieses Buch untersucht Data-Warehouse-Systeme als einheitliche, zentrale, unternehmensweite, vollständige, historisierte und analytische IT-Plattform und stellt diese zur Unterstützung der Datenanalyse und des Entscheidungsfindungsprozesses dar. Dabei wird auf die einzelnen Komponenten eingegangen, die am Aufbau, an der Architektur und an dem Betrieb eines Data-Warehouse-Systems von Bedeutung sind. Es werden die multidimensionale Datenmodellierung mit deren Dimensionen und Fakten, der ETL-Prozess, OLAP, OLAM und deren jeweiligen Eigenschaften, Besonderheiten und Fähigkeiten erörtert. Zusätzlich werden die Optimierungsmaßnahmen zur Erhöhung der functionality des Data-Warehouse-Systems diskutiert.

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Bei der Berechnung von Aggregationen über Klassifikationshierarchien ist es des Öfteren notwendig, neue Dimensionskombinationen anzulegen und zu berechnen. 2. Änderungen an den Dimensionen (neue Werte kommen hinzu oder werden gelöscht) bewirken eine komplette Restrukturierung und Neuberechnung des Würfels auf physischer Ebene. 36 4 Grundlagen von OLAP Technologisch sind RDBMS wesentlich ausgereifter, dagegen ist die Speicherung großer Datenmengen und ein kontinuierliches Update im Betrieb für MDDBMS immer noch ein Problem, denn die Backup- und Restore-Mechanismen sind nur rudimentär vorhanden.

F17. Die unbegrenzten Dimensions- und Aggregationsebenen: Werkzeuge sollten in der Lage sein, zwischen 15 und 20 Dimensionen zu unterstützen. Viele Unternehmensmodelle kommen bereits mit sechs bis zwölf Dimensionen aus. Innerhalb der Dimensionen müssen beliebig viele Aggregationsebenen möglich sein. F18. Die unbeschränkten kreuzdimensionalen Operationen: Berechnungen und andere Aktivitäten zwischen und über Dimensionen dürfen nicht den Eingriff des Anwenders erfordern, das muss das OLAP-Tool automatisch leisten.

4. Rollup Eine Rollup-Operation ist eine komplementäre Operation zum Drill-downOperator. Durch Anwendung des Rollup-Operators bleibt die Dimensionalität eines Datenwürfels erhalten und ändert sich nicht. K. 1007/978-3-642-21533-9_5, C Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2011 39 40 5 Datenanalyse, Navigation anhand multidimensionaler Funktionen und Operatoren Abb. 1 Illustration der Anwendung vom Slice-Operator auf einen Würfel und mögliche Resultate Durch Rollup-Anwendungen werden neue Informationen generiert, indem die Daten entlang der Dimensionshierarchie bzw.

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