OLAP (Online Analytical Processing) ist ein Konzept um einem Benutzer managementrelevante Daten zur Verfügung zustellen. Beschreiben Sie dieses Konzept, woher kommen die Daten, wie ist deren Strukturierung und Darstellung(Ausgabe)?
OLAP wird neben dem Datamining zu den Methoden der analytischen Informationssysteme gezählt.
Es ist ein Instrument/Konzept das Benutzern ermöglicht, managementrelevante, umfangreiche, verdichtete oder konsollidierte Daten, einfach und selektiv abzufragen und darzustellen.
Dies ermöglicht eine Analyse durch verschiedene Blickwinkel.Die Aufbereitung der Daten kann statisch oder dynamisch erfolgen
OLAP - Systeme bilden die technologische Grundlage für BI Anwendungen
OLAP - Systeme beziehen ihre Daten aus operationalen Datenbeständen, Datawarehouses und Datamarts.
Die zugrundeliegende Struktur ist ein Würfel der aus operationalen Datenbanken erstellt wird.
Einsatzszenarien: Berichtwesen, Analyse, Planung, Budgetierung, usw...
Der OLAP-Würfel (Datenwürfel) ist in der Data-Warehouse-Begriffswelt ein gebräuchlicher Begriff zur logischenDarstellung von Daten. Beschreiben Sie den konzeptionellen Strukturansatz eines Data Warehouses (DW, DWH). Wiewerden die Daten in einem DW abgelegt? Geben sie ein Beispiel
Datawarhouse führt Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammen und überführt sie in Formate und Strukturen die für direkte Analysezwecke geeignet sind.
Datawarehouses speichern i.d.r. Kennzahlen, Transaktionsdaten, Massendaten.
Ein DWH speichert keine unstrukturierten Daten. Die Daten werden in einem Schema definiert, bevor sie in den Datenbank eingepflegt werden (Schmea on Write)ETL - Prinzip
Welche Grundoperationen kann man auf einem OLAP-Würfel durchführen?
Slicing: Schneiden des Datenwürfels
Dicing: Hierbei wird ein kleinerer Würfel erzeugt, der in allen Ebenen eine teilmenge des Ursprungswürfels darstellen kann
Pivoting: Drehen des Würfels, sodass min 1 andere Dimension sichtbar wird.
Drill-down: "Hereinzoomen/Aggregation eines Informationsobjekts, auf Detailierte Werte herunterbrechen.
Drill-up/Roll - Up: Gegenoperation zu Drilldown, verdichtet auf höhere Hierarchiestufen.
Drill-across: Dimension auf der gleichen Hierarchiestufe, Betrachtung der benachbarten Dimensionselemente
Drill-through: Während man sich bei drillup oder Drilldown Vertikal durch die Daten bewegt, wird Drill - through dafür verwendet, horiziontal weitere OLAP Würfel auszuwerten.
Split: Der Split - Operator ermöglicht es einen Wert nach mehreren Dimensionen aufzuteilen um weitere Details zu ermitteln.
Merge/Drill - in: Im Gegensatz zu Split wird hier die Granularität durch das entfernen zusätzlicher Dimensionen wieder verringert.
Das OLAP-Konzept kann durch fünf herstellerunabhängige Evaluierungsregeln (nach den Authoren Pendse und Creeth)beschrieben werden. Die lauten die von den Authoren aufgestellten 5 FASMI-Regeln und was bedeuten sie?
Fast: Abfragen sollen durchschnittlich bis ~ 5 sekunden dauern. (Kurze Antwortzeit)
Analyse: Ein OLAP System sollte jegliche benötigte Logik bewältigen können, dabei soll die definition einer komplexeren Analyseabfrage durch den Anwender mit wenig Programmieraufwand zu realisieren sein.
Shared: Ein Olap System soll für den Mehrbenutzerbetrieb ausgelegt sein.
Multidimensional: Hauptkriterium der Autoren fordert die mehrdimensionale Strukturierung der Daten | voller Unterstützung der Dimensionshierarchie.
Information: Bei der Analyse sollen einem Anwender alle benötigten Daten transparent zur Verfügung stehen
Zuletzt geändertvor 3 Monaten