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Presentation Transcript

    1. OLAP

    2. Warum? Daten einer Firma verfgbar machen fr Entscheidungsprozesse Umsetzung schwierig neue Konzepte notwendig zur analytischen Informationsverarbeitung OLAP Data Warehousing Data Mining

    3. OLAP Einleitung

    4. Einfhrungsbeispiel

    5. Einfhrungsbeispiel

    6. Einfhrungsbeispiel

    7. OLAP OLAP erleichtert die Analyse von Kennzahlen unter verschiedenen Gesichtspunkten (Dimensionen) z.B. Produktmanager, Bereichsleiterin Kennzahlen graphische Darstellung (Diagramme) Dynamische, multidimensionale Geschftsanalyse mit Simulationskomponente

    8. Was ist OLAP? OLAP ist ... ... ein berbegriff fr Technologien, Methoden und Tools zur Ad-hoc-Analyse multidimensionaler Informationen ... bietet verschiedene Sichtweisen ... eine Komponente der entscheidungsorientierten Informationsverarbeitung

    9. Analyse-Datenmodelle kategorisches (beschreibendes) Modell statisches Analysemodell zur Beschreibung des gegenwrtigen Zustands Vergleich von historischen mit aktuellen Daten exegetisches (erklrendes) Modell zur Erklrung der Ursachen fr Zustand durch Nach- vollziehen der Schritte, die ihn hervorgebracht haben (durch einfache Anfragen) kontemplatives (bedenkendes) Modell Simulation von What IfSzenarios fr vorgegebene Werte oder Abweichungen innerhalb einer Dimension oder ber mehrere Dimensionen hinweg formelbasiertes Modell gibt Lsungswege vor: ermittelt fr vorgegebene Anfangs- und Endzustnde, welche Vernderung fr welche Kenngre bzgl. welcher Kenngre fr ange- strebtes Ergebnis notwendig

    10. OLAP Charakteristika

    11. OLAP Charakteristika* Multidimensionale konzeptionelle Sichten funktionale Transparenz unbeschrnkter Zugriff auf operative und/oder externe Datenquellen konsistente Berichtsgenerierung Client-/Server Architektur gleichgestellte Dimensionen dynamische Behandlung dnn besetzter Datenwrfel mehrere Anwender unbeschrnkte, dimensionsbergreifende Operationen

    12. OLAP Charakteristika - FASMI FASMI = Fast Analysis of Shared Multidimensional Information Fast: 1-2 Sekunden als Antwortzeit bei einfachen Anfragen bis maximal 20 Sekunden fr komplexe Datenanalysen Analysis: Verfahren und Techniken zu einfachen mathematischen Berechnungen und Strukturuntersuchungen Shared: Schutzmechanismen fr den Zugriff im Mehrbenutzerbetrieb Multidimensional: Multidimensionale konzeptionelle Sicht auf Informationsobjekte, d.h. freier Zugriff auf einen Datenwrfel und multiple Berichtshierarchien ber die Dimensionen

    13. OLAP Charakteristika Daten werden ber Dimensionen beschrieben. Begriffe: Multidimensionalitt, Hypercubes, Ausprgungen (Members), Zellen

    14. Dimensionen knnen Hierarchien haben. OLAP Charakteristika

    15. Zu Hierarchien

    16. Architekturkonzepte

    17. OLAP Grobarchitektur

    18. OLAP Architekturkonzepte ROLAP = Relational OLAP bei Abbildung in Relationen: mglichst wenig Verlust von Semantik, die im multidimensionalen Modell enthalten Effiziente bersetzung und Abarbeitung von multidimensionalen Anfragen Einfache Wartung (z.B. Laden neuer Daten) MOLAP = Multidimensional OLAP direkte Speicherung multidimensionaler Daten in multidimensionalen DBMS HOLAP = Hybrid OLAP Kombiniert Vorteile von relationaler und multidimensionaler Realisierung

    19. Architekturkonzept ROLAP SQL zur Datentransformation Multidimensionale Datenmodelle werden in 2-dimensionalen Tabellen gespeichert Star-, Snowflake, Starflake-Schema

    20. ROLAP - Star-Schema erstellen von Fakten- und Dimensionstabellen Faktentabelle mit Schlsseln fr Dimensionstabellen in Dimensionstabellen stehen relevante Daten Redundanz Alternative wre Snowflake-Schema Dimensionsdaten relativ stabil

    21. Architekturkonzept MOLAP Speicherung erfolgt in multidimensionalen Speicherarrays Multidimensionale Speicherstrukturen werden komplett bernommen Hypercube Datenbestand in einem Wrfel Multicube kleinere Wrfel

    22. Architekturkonzepte

    23. Unterschiede OLTP/OLAP

    24. OLAP Funktionalitt

    25. OLAP Funktionen Die multidimensionalen Daten knnen am Bildschirm flexibel prsentiert werden.

    26. OLAP Funktionalitt Die multidimensionalen Daten knnen am Bildschirm flexibel prsentiert werden.

    27. OLAP Funktionalitt Die multidimensionalen Daten knnen am Bildschirm flexibel prsentiert werden.

    28. OLAP Funktionalitt Drill Down erhhen des Detaillierungsgrades Roll Up invers zu Drill Down Pivot betrachten aus unterschiedlichen Perspektiven rotate Slice & Dice ndern des Analyseblickwinkels

    29. OLAP in SQL

    30. Themen Materialized Views Merge von Tabellen SQL fr Drill down und Roll up (ROLAP) CUBE-Operator

    31. Tabellen fr Beispiel (Star Schema)

    32. OLAP Anfragebeispiel

    33. OLAP-Anfragebeispiel

    34. SQL-Erweiterungen zum Einfgen Kombination von Aktualisieren und Einfgen Beispiel: Liste neuer Produkte mit bestehender Tabelle Produkt mischen

    35. Komplexes Gruppieren Beispieldaten fr Gruppierungsanfragen

    36. Komplexes Gruppieren

    37. Hinweise zum Beispiel ROLLUP bercksichtigt auch Zwischen- und Endsummen Funktion GROUPING liefert 1 bei Summe DECODE kann Standard-Rckgabewert mit Text fllen DECODE vergleichbar mit bedingter Anweisung DECODE (ausdruck, if1, then1, if2, then2, , else) ohne GROUPING/DECODE erscheinen Nullwerte CUBE-Operator GROUP BY CUBE (Spalte1,Spalte2,Spalte3,) k Dimensionen: 2k mgliche GROUP BY-Klauseln bietet Ansatz zur Optimierung

    38. Zuknftige Entwicklung Web OLAP mit Front End ber Web Verknpfung von OLAP mit anderen Werkzeugen (z.B. Reporting) Konzepte weiterentwickeln Anwendungen auf horizontalen oder vertikalen Markt zuschneiden (bestimmte Branche oder bestimmte Unternehmensfunktion)

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