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Modellierung von Business-Intelligence-Systemen Leitfaden für erfolgreiche Projekte auf Basis flexibler Data-Warehouse-Architekturen von Hahne, Michael (eBook)

  • Erscheinungsdatum: 10.07.2014
  • Verlag: dpunkt
eBook (PDF)
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Modellierung von Business-Intelligence-Systemen

Die Modellierung von Business-Intelligence-Systemen (BI) umfasst eine Vielzahl unterschiedlicher Facetten, die im Kontext von Operational BI, agile Warehousing, Real-Time und Self-Service BI zu bewerten sind. Dieses Buch beschreibt die Architektur und Gestaltung von unternehmensweiten analyseorientierten Informationssystemen insbesondere unter dem Aspekt zunehmend agiler Geschäftsanforderungen und deren Unterstützung durch BI-Methoden. Neben der Darstellung von Best Practices der Historisierung und der Data-Mart-Modellierung ist der Aufbau eines Enterprise Data Warehouse von zentraler Bedeutung. Behandelt werden im Einzelnen: - Business-Intelligence-Architektur - Mehrdimensionale Datenstrukturen - Semantische mehrdimensionale Modellierung - Bestandteile und Varianten des Star-Schemas - Historisierung und Zeitabhängigkeit im Data Warehouse - Faktenmodellierung - Dimensionsmodellierung - Core-Data-Warehouse-Modellierung Dieses Buch ist ein Muss für alle mit der Gestaltung und Nutzung von BI-Systemen betrauten Architekten, Analysten, Entwickler und Projektleiter. Dr. Michael Hahne ist Geschäftsführender Gesellschafter der Hahne Consulting GmbH, einem auf Business-Intelligence-Architektur und -Strategie spezialisierten Beratungsunternehmen. Zuvor war er Vice President und Business Development Manager bei SAND Technology, einem internationalen Anbieter von intelligenter Software für das Informationsmanagement spezialisiert auf Lösungen für unternehmensweite und große Data Warehouses. Darüber hinaus hat er sieben Jahre als Geschäftsbereichsleiter und CTO bei der cundus AG, einem auf Business Intelligence fokussierten IT-Dienstleistungsunternehmen, gearbeitet. Er hat mehr als 10 Jahre Erfahrung in der Implementierung und Optimierung von Data-Warehouse-Lösungen.

Produktinformationen

    Format: PDF
    Kopierschutz: watermark
    Seitenzahl: 276
    Erscheinungsdatum: 10.07.2014
    Sprache: Deutsch
    ISBN: 9783864915239
    Verlag: dpunkt
    Größe: 15115 kBytes
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Modellierung von Business-Intelligence-Systemen

2 Mehrdimensionale Datenstrukturen

Für Systemlösungen auf Basis des Data-Warehouse-Konzepts und für OLAP-Anwendungen haben zwei wesentliche Begriffe zentralen Charakter: Datenmodellierung und Mehrdimensionalität. Da die Modellierung von Systemen zur Unterstützung von Fach- und Führungskräften in ihren analytischen Fragestellungen einen entscheidenden Einfluss auf deren Akzeptanz und erfolgreiche Nutzung hat, steht dieser Aspekt in diesem Buch im Vordergrund.

Zur Abgrenzung wird daher kurz auf die Begriffe des Datenmodells und der Modellierung eingegangen. Die Mehrdimensionalität ist das zugrunde liegende Paradigma dieser analyseorientierten Systemlösungen und die Vielfalt an Ausgestaltungsmöglichkeiten mehrdimensionaler Strukturen sowie von Kennzahlen und Kennzahlensystemen werden dabei ebenso wie die Aspekte der Zeitabhängigkeit und der Veränderungen in Konsolidierungshierarchien betrachtet.
2.1 Datenmodelle und Datenmodellierung

Die Begriffe Datenmodell und Datenbankdesign werden in der Literatur mit unterschiedlicher Bedeutung eingesetzt. Um Missverständnissen bezogen auf den Datenmodellbegriff vorzubeugen, muss die verwendete Definition klar dargestellt werden. Ganz allgemein ist ein Modell ein Objekt , das von einem Subjekt auf der Grundlage einer Struktur-, Funktions- oder Verhaltensanalogie zu einem Original eingesetzt und genutzt wird, um Aufgaben zu lösen, deren Durchführung unmittelbar am Original selbst nicht möglich bzw. zu aufwendig ist.

In der metamathematischen Modelltheorie, einem Teilbereich der mathematischen Logik, wird unter einem Modell eine Interpretation eines Axiomensystems verstanden, wobei alle Axiome dieses Systems wahre Aussagen sind. Auf diesem Modellbegriff basieren grundlegende Verfahren zur Beurteilung von Vollständigkeit, Widerspruchsfreiheit und Definierbarkeit. Diese Interpretation des Modellbegriffs wird in der Datenbanktheorie benutzt [ Schöning 1995 , S. 77 f. und 139 f.].

Ein Datenmodell kann als formaler Rahmen zur Beschreibung von Datenstrukturen und Operationen auf Daten bezeichnet werden [ Kandzia/Klein 1993 , S. 9 f.]. Dies korrespondiert mit der Definition, wonach zur Darstellung von Datenmodellen die Unterscheidung in Strukturteil und Operationenteil vorgenommen wird (statischer und dynamischer Aspekt).

Datenmodelle dienen der Beschreibung aller in einer Datenbank enthaltenen Daten und im Allgemeinen wird angenommen, dass in einem Datenmodell Objekte und deren Eigenschaften (Attribute) sowie Beziehungen zwischen Objekten modelliert werden. Dies ist auch die Basis des weitreichenden Datenmodellbegriffs nach Brodie, der diesem Buch zugrunde liegt [ Brodie 1984 ]:

Ein Datenmodell ist eine Menge mathematisch wohldefinierter Konzepte, die alle statischen und dynamischen Eigenschaften der Anwendungswelt erfassen sollen, und zwar

statische Eigenschaften wie Objekte, Eigenschaften von Objekten und Beziehungen zwischen Objekten,
dynamische Eigenschaften wie Operationen auf Objekten, Eigenschaften dieser Operationen und Beziehungen zwischen Operationen,
Integritätsbedingungen über Objekten (statische Integritätsbedingungen) sowie über Operationen (dynamische Integritätsbedingungen).
Zu einem Datenmodell gehören neben Objekten und Beziehungen auch statische Aspekte, dynamische Aspekte sowie Integritätsbedingungen

Datenmodelle sollen mithin die Bedeutung und Repräsentation von Daten beschreiben, d. h., ein Datenmodell geht aus der Abstraktion eines zu modellierenden Realitätsausschnitts hervor. Datenmodelle können daher nach ihrer Nähe zur Realwelt klassifiziert werden. Diese weitverbreitete Struktur

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