Typen von Business Rules:
- Ableitungsregeln: Regeln basieren auf bereits bestehenden Regeln oder Informationen bzw. sind daraus abgeleitet
- Einschränkungen: Gebote oder Verbote, die zu jeder Zeit gelten
- Prozessregeln: Ein Sachgehalt oder eine Aktivität löst eine andere Aktion aus (Wenn A, dann B)
Eigenschaften von Business Rules:
- Präzise Formulierung ohne Interpretationsspielraum
- Einfache Verständlichkeit
- Deklarativ, beschreibt also das Ziel, jedoch nicht, wie das Ziel erreicht werden soll
Definition „Metadaten“:
- Beziehungsmerkmal: Keine Daten mit festgeschriebenem Merkmal, sondern erst durch Bezugsdaten interpretierbar
- Abstraktionsmerkmal: Beziehen sich auf höhere Abstraktionsebene, bei der Eigenschaften der gleichartigen Bezugsdaten beschrieben werden und nicht die einzelnen Bezugsdaten an sich
Klassifizierung von Metadaten:
- Fachliche Metadaten: Dienen dem Endanwender und enthalten betriebswirtschaftliches, unternehmensbezogenes Wissen, was die Interpretation der Daten ermöglicht
- Technische Metadaten: Nutzung von Administratoren und Anwendungsentwicklern, beschreiben logische und physische Datenbankschemata und Datenflüsse, entstehen bei Entwicklung, Betrieb und Wartung des Datenbanksystems
- Implizites Fachwissen von Mitarbeitern sollte in explizites Wissen transformiert werden
- Explizites Wissen kann in Form von Metadaten gespeichert werden
Organisatorische Gestaltung des Metadatenmanagements:
- Vier Hauptprozesse:
o Datenqualitätsmanagement
o Datenstrukturmanagement
o Terminologiemanagement
o Datenkontextmanagement
- Intrinsische Datenqualität (Datenqualität an sich):
- Kontextabhängige Datenqualität (Hinsichtlich konkreten Anforderungen)
- Darstellungsqualität
- Zugangsqualität
SINT-Eigenschaften:
- Subject-oriented, integrated, nonvolatile, time-variant
- Themenorientierung
o Applikationsübergreifend
- Integration
o Einheitliche Kodierung
- Zeitraumbezug
o Langfristige Vorhaltung von historischen Daten
- Nicht-Volatilität
o Dauerhafte, unvergängliche Vorhaltung der Daten
o Wertänderungen werden nicht überschrieben, sondern neu hinzugefügt
Abgrenzung von dispositiven und operativen Daten:
Ziele eines Data Warehouse:
- Effiziente Bereitstellung von großen Datenmengen für die Durchführung von Auswertungen und Analysen
- Einfache Zusammenführung von Daten
- Unterstützung von Geschäftsprozessen und der Unternehmensstrategie
- Abschaffung von Insellösungen
DWH - Data MArts
OLAP DEfinition
o Online = Anwender kann direkt auf zentralen Datenbestand zugreifen
o Analytical = Unterschiedliche Sichten von Bedeutung, nicht wie bei OLTP verschiedene Geschäftsvorfälle
o Processing = Möglichkeit von schnellen Berechnungen und Manipulationen
Pivotierung bzw. Rotation:
Roll-Up und Drill-Down:
Slice und Dice:
Zuletzt geändertvor 2 Jahren
