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Datenmodelle, Datenbanksprachen und Datenbankmanagementsysteme

Datenmodelle, Datenbanksprachen und Datenbankmanagementsysteme. Gottfried Vossen 5. Auflage 2008. Kapitel 15: Date Warehouses (Datenlager) und OLAP. Inhalt. 15.1 Grundlagen 15.2 Mehrdimensionale Datenmodelle 15.3 Qualitätsorientierter Schemaentwurf für Datenlager

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Presentation Transcript

  1. Datenmodelle, Datenbanksprachen und Datenbankmanagementsysteme Gottfried Vossen 5. Auflage 2008 Kapitel 15: Date Warehouses (Datenlager) und OLAP

  2. Inhalt 15.1 Grundlagen 15.2 Mehrdimensionale Datenmodelle 15.3 Qualitätsorientierter Schemaentwurf für Datenlager 15.4 Grundlagen des OLAP Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

  3. OLAP Quelle 1 DataWarehouse Quelle 2 Integration Quelle 3 DataMining Quelle 4 Operationale Datenbanken 15.1 Data-Warehouse-Szenario mit Anwendungen Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

  4. Client 1 Client 2 ….. Client n Metadaten Data Warehouse(Datenlager) Integrator Wrapper Wrapper Quelle 1 Quelle 2 15.2 Auswertungsorientierte Integration mittels Data Warehouse Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

  5. Anwendungen Middleware Individual-anwendung DataMart Metadaten,Berichte Legacy-Systeme Berichtssystem Marketing Extraktion DataMart Transformation Enterprise DataWarehouse OLTP-Systeme RelationalesSystem Laden Integration Informations-visualisierung Controlling ExterneDaten Wartung OLAP DataMart OperationaleSysteme /Daten Browser Vertrieb Data Mining 15.3 Allgemeine Enterprise-Data-Warehouse-Architektur Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

  6. Anforderungen Quellen-auswahl Extraktion Schema-transformation Daten-bereinigung Daten-transformation Laden derDaten 15.4 ETL-Prozess in der Übersicht Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

  7. Wochentag Monat Vierteljahr Jahr Titel Artikeltyp Lieferant Lieferantentyp Straße Stadt Region Land 15.5 Attribuhierarchien für einzelne Dimensionen Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

  8. Zeit Zeitstempel Tag Wochentag Monat Quartal Jahr Artikel A_Nr Titel Artikeltyp Lieferant Lieferantentyp Faktentabelle Verkauf Zeitstempel A_Nr K_Nr Kunde Ort_Key K_Nr Kundentyp Kundengruppe Anzahl Lagerort Einzelpreis Ort_Key Straße Stadt Region Land Rabattsatz Kennzahlen 15.6 Sternschema für relationales OLAP Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

  9. Zeit Zeitstempel Tag Wochentag Monat Quartal Jahr Artikel A_Nr Titel Artikeltyp Lieferant_Key Faktentabelle Verkauf Lieferant Zeitstempel Lieferant_Key Lieferantentyp A_Nr K_Nr Lagerort Kunde Ort_Key Stadt Ort_Key Straße Stadt_Key K_Nr Kundentyp Kundengruppe Anzahl Stadt_Key Stadt Region Land Einzelpreis Rabattsatz Kennzahlen 15.7 Schneeflockenschema für relationales OLAP Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

  10. Zeit Artikel FaktentabelleVersand Zeitstempel Tag Wochentag Monat Quartal Jahr A_Nr Titel Artikeltyp Lieferantentyp Zeitstempel FaktentabelleVerkauf A_Nr Zeitstempel Logistiker_Key A_Nr Von K_Nr Kunde Nach Lagerort K_Nr Kundentyp Kundengruppe Ort_Key Anzahl Ort_Key Straße Stadt Region Land Anzahl Versandkosten Einzelpreis Logistiker Rabattsatz Logistiker_Key Logistiker_Name Lagerort_key Logistiker_typ Kennzahlen 15.8 Constellation-Schema für relationales OLAP Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

  11. 15.9 Beispiel einer Faktentabelle Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

  12. 15.10 Bit-Map-Index zur Tabelle aus Abbildung 15.9 Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

  13. TechnischerArchitektur-entwurf Produkt-auswahl und-installation Wartung & Erweiterung DimensionalerModellierungs-entwurf PhysischerDatenbasis-entwurf EntwurfDatenein-gangsbereich Projekt-planung Definition derGeschäftsanforderungen Einsatz Anwendungs-spezifikation Anwendungs-entwicklung Projektmanagement 15.11 Datenlager-Lebenszyklus (nach Lehner) Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

  14. 15.12 Exemplarisches Faktenschema Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

  15. 15.13 Dimensionsschema Kunde mit Instanz Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

  16. Dimension Artikel Zelle Kunde Kennzahl 1 DVD„Fluch der Karibik“ Meier Quartal 1 Dimensionselemente 15.14 Die Bestandteile eines (3D-) Datenwürfels Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

  17. Zeit Artikel Lagerort Kunde Zeitstempel Tag Wochentag Monat Quartal Jahr A_Nr Titel Artikeltyp Lieferantentyp Ort_Key Straße Stadt Region Land K_Nr Kundentyp Kundengruppe Anzahl Einzelpreis Typische Aggregationen: „alle Kunden“„alle Geschäfte“„alle Produkte“„ganzes Jahr“ Rabattsatz 15.15 Alternative Darstellung eines Data Cubes Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

  18. Zeit Artikel Lagerort Kunde Sum-me Zeitstempel Tag Wochentag Monat Quartal Jahr A_Nr Titel Artikeltyp Lieferantentyp Ort_Key Straße Stadt Region Land K_Nr Kundentyp Kundengruppe Anzahl Einzelpreis Rabattsatz 15.16 Elimination der Dimension Kunde Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

  19. 15.17 Elimination der Dimension Zeit Zeit Lagerort Artikel Kunde Zeitstempel Tag Wochentag Monat Quartal Jahr A_Nr Titel Artikeltyp Lieferantentyp Ort_Key Straße Stadt Region Land K_Nr Kundentyp Kundengruppe Sum-me Anzahl Einzelpreis Rabattsatz Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15

  20. 15.18 Beispiel einer Faktentabelle Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15 20

  21. 15.19 Ergebnis einer Cube-Anwendung auf die Tabelle aus Abbildung 15.18 Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15 21

  22. 15.20 Beispiel einer Zensustabelle Datenmodelle, 5. Auflage, Kapitel 15 22

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