Zusammenfassung
Die Aufbereitung und Ablage konsistenter, auf die Belange der Entscheider ausgerichteter Daten ist die Grundvoraussetzung für den Einsatz leistungsfähiger BIA-Anwendungssysteme. Das folgende Kapitel beschäftigt sich mit diesem Themenkomplex, wobei zunächst historisch gewachsene Speicherungsformen entscheidungsunterstützender Daten erläutert werden. Es folgen detaillierte Beschreibungen von etablierten, relational-ausgerichteten Data-Warehouse-Konzepten und Ansätzen sog. Operational Data Stores. Anschließend wird auf die grundlegenden Designfragen der relationalen Datenmodellierung eingegangen und der aktuelle Data-Vault-Ansatz vorgestellt. Der letzte Abschnitt des Kapitels widmet sich Big-Data-Ansätzen sowie der Rolle Big-Data-orientierter Datenhaltungen in einem BIA-Kontext.
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Notes
- 1.
„Operativ: […] konkrete Maßnahmen betreffend, die unmittelbar wirksam werden […] Wirtschaft: laufendes, eigentliches Geschäft“ (Duden 2019).
- 2.
„Dispositiv: anordnend, verfügend“ (Duden 2019).
- 3.
Die in der Abb. 2.2 dargestellten Executive Information Systems (EIS), Management Information Systems (MIS) und Decision Support Systems (DSS) werden in den Abschn. 3.4.2 bzw. 3.5.12 näher vorgestellt.
- 4.
Auf das Konzept des Embedded BIA , bei dem BIA-Funktionalitäten direkt in die operativen Systeme integriert werden, wird in diesem Lehrbuch bewusst nicht eingegangen. Sicherlich sind auch bei dieser BIA-Variante sinnvolle Anwendungsfelder denkbar. Da die Systeme jedoch primär in eng abgegrenzten Datenausschnitten der operativen Kontexte eingesetzt werden (Klawans 2008) und meist ein integraler Bestandteil der operativen Systeme sind, entsprechen sie nicht dem in diesem Werk zugrunde liegenden BIA-Verständnis und passen daher auch nicht zu dem dargestellten BIA-Bezugsrahmen.
- 5.
Neben den ETL-Prozessen, die direkt auf die operativen Datenquellen aufsetzen, sind im DWH auch Extraktions-, Transformations- und Ladevorgänge zwischen den diversen entscheidungsunterstützenden Datenhaltungen erforderlich. In der Abb. 2.5. werden diese verkürzt als „Transformation“ bezeichnet.
- 6.
Als erste und einfachste Variante von Metadatenverwaltungssystemen wurden Systemkataloge in relationalen Datenbanksystemen eingesetzt. Diese als Data Dictionaries bezeichneten Systeme enthalten Informationen über angelegte Relationen und ihre Attributstruktur (Schreier 2001, S. 129).
- 7.
- 8.
- 9.
Streng genommen ist der Unterschied zur Tabelle, dass eine Relation keine definierte Reihenfolge bei den Zeilen und Spalten festlegt. In der Praxis (und auch in diesem Buch) werden Relationen jedoch trotzdem üblicherweise vereinfacht als „Tabellen“ bezeichnet.
- 10.
Neben der hier diskutierten Performance-Optimierung auf der Ebene der Datenhaltung können Zugriffszeiten auch auf anderen Ebenen reduziert werden: Durch ein optimiertes physisches Datenmodell (etwa mit einer Aufteilung der Faktentabellen), durch Optimierungen auf Seite der Reihenfolge der Datenbankoperationen oder schlicht durch verbesserte Hardware. Eine wirksame Methode ist auch die Steuerung des Abfrageverhaltens der Benutzer, etwa zur Vermeidung unnötig komplexer und großer Abfragen (vgl. Brinkmann et al. 2005).
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- 12.
Selbstverständlich sind diese Varianten auch als Erweiterung der Snapshot-Methode denkbar. Aufgrund der hohen Praxisrelevanz der Delta-Methode werden sie hier an diesem Verfahren verdeutlicht.
- 13.
Entweder über ein klassisch hierarchisches Dateisystem oder mithilfe eines sog. Object Stores , in dem Dateiobjekte zusammen mit Metadaten hinterlegt werden. Object Stores sind v. a. in Cloud-Computing-Angeboten gängig.
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Baars, H., Kemper, HG. (2021). Datenbereitstellung und -modellierung. In: Business Intelligence & Analytics – Grundlagen und praktische Anwendungen. Springer Vieweg, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-8348-2344-1_2
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