Inhaltsverzeichnis

Darstellungsverzeichnis   

Abbildungsverzeichnis   

1.  Einleitung  4

1.1.  Aufgabenstellung  4

1.2.  Ziele dieser Arbeit  4

1.3.  Zielgruppe  4

1.4.  Nutzen für die Zielgruppe  4

1.5.  Aufbau der Arbeit  4

2.  DATA Warehouse (DW)  5

3.  Business Intelligence (BI)  6

4.  Corporate Performance Management (CPM)  7

5.  Architektur eines DATA Warehouses (DW)  7

5.1.  Metadaten  8

5.2.  Datenquellen (Quellsysteme)  8

5.2.1.  Qualität der Daten aus Quellsystemen  8

5.2.2.  Einteilung der Quelldaten in Klassen  9

5.3.  Integration layer  10

5.3.1.  Staging Area  11

5.3.2.  ETL Prozess  11

5.4.  Data Storage Layer  13

5.4.1.  Core Data Warehouse  13

5.4.2.  Operational Data Store (ODS)  13

5.5.  Output Layer (Datenbereitstellung )  14

5.5.1.  Auswertungsdatenbank  14

5.5.2.  Bereichsdaten (Data Marts)  14

5.5.3.  Planung Hochrechnung.  14

5.5.4.  Aggregationen (Materialized View)  15

5.5.5.  OLAP Würfel  15

5.6.  Frontend Layer (Reporting)  16

6.  Schlussbetrachtung  16

7.  Literaturnachweis  17

FH  Vorarlberg / WING 09 / Lenz Martin  

Darstellungsverzeichnis

Abbildung 1: Referenzarchitektur eines Data Warehouse .................................................... 7 Abbildung 2: Dimensionswürfel (Data Cube) .................................................................... 15

Abkürzungsverzeichnis

BI Business Intelligence CPM Corporate Performance Management BPM Business Performance Management EPM Enterprise Performance Management ETL Extract, Transform, Load DW Datawarehouse OLAP Online Analytical Processing ODS Operational Data Store

FH Vorarlberg / WING 09 / Lenz Martin

Seminararbeit DATA Warehouse SS2010 - WING09

1. Einleitung

1.1. Aufgabenstellung

Für den Leistungsnachweis in der Lehrveranstaltung „IT Infrastruktur 2“ wurde eine Seminararbeit zu einem entsprechenden Fachthema gefordert. Dieses Thema sollte einen Bezug zum Arbeitsumfeld des Autors haben.

1.2. Ziele dieser Arbeit

Den Studierenden soll mit dieser Aufgabenstellung das Aufarbeiten komplexer Sachverhalte unter Berücksichtigung der Aspekte des wissenschaftlichen Arbeitens näher gebracht werden. Ziel dieser Arbeit ist die Erläuterung der Architektur eines Datawarehouses und die Möglichkeiten die daraus für den Anwender resultieren.

1.3. Zielgruppe

Unter die Zielgruppe fallen Personen mit Interesse an der Informationsgewinnung und Informationsaufbereitung im Unternehmen.

1.4. Nutzen für die Zielgruppe

Der Zielgruppe soll ein kurzer Überblick über die Architektur eines Datawarehouse vermittel werden. Des Weiteren wird darauf eingegangen wie DATEN gesammelt, aufbereitet und ausgewertet werden könnten.

1.5. Aufbau der Arbeit

Die Arbeit richtet sich nach bekannten Modellen aus einschlägiger Fachliteratur sowie praktischen Erfahrungen aus dem betrieblichen Umfeld des Autors. Durch Interviews mit Fachspezialisten aus den verschiedenen Fachbereichen der IT wurde versucht, praktische Erfahrung in diese Arbeit mit einfließen zu lassen.

FH Vorarlberg / WING 09 / Lenz Martin Seite 4/17

Seminararbeit DATA Warehouse SS2010 - WING09

2. DATA Warehouse (DW)

Konventionell werden drei Produktionsfaktoren Boden, Arbeit und Kapital genannt, diese werden immer häufiger um die vierte Sichtweise, die der Information, erweitert. Information basiert auf Daten, diese fallen entweder im eigenen Unternehmen an oder werden zugekauft. Das Sammeln dieser Daten geschieht mittels einer Vielzahl von unterschiedlichen Informationssystemen, welche die gewonnen Informationen meist autonom verarbeiten und verwalten.

Die Aufgabe eines DATA Warehouse besteht in der Integration dieser Daten in einen gemeinsamen Datenpool. Im Vordergrund eines Data Warehouse sollte aber nicht nur der integrative Aspekt (das Sammeln und Zusammenführen), sondern auch der analytische Aspekt (die Auswertung) stehen. Somit ist nicht nur auf eine möglichst effiziente Art der Integration der gewonnen Daten Wert zu legen, sondern bereits bei der Integration auf analytische Aspekte zu achten. Aus unterschiedlichen Quellsystemen werden Daten extrahiert, durch Transformation bereinigt und vereinheitlicht, um danach in das Data Warehouse geladen zu werden. (Bauer 2009, S5-17)

“A data warehouse is a subject oriented, integrated, non-volatile, and time variant collection of data in support of management’s decisions.” (Inmon 1993, S33)

Somit hat ein Datawarehouse laut der Definition von Inmon vier Eigenschaften. Die erste Eigenschaften, jene der Fachorientierung (subject orientation) liegt auf der Modellierung spezifischer Anwendungsziele. Eine weitere Eigenschaft, die Integrierte Datenbasis (integration), setzt ihren Schwerpunkt in der Datenverarbeitung, also in der Integration mehrerer Datenbanken. Auch die nicht flüchtige Datenbasis (non-volatile) wird von Inmon als Charakteristika eines Data Warehouses beschrieben. Einmal geladen, werden Daten weder entfernt, noch geändert. Lediglich das Ergänzen des DW um zusätzliche Datensätze, welche die vorherigen auflösen, ist erlaubt. Das vierte und somit letzte beschriebene Attribut ist das der Historie von Daten (time variant). Darunter ist das Halten von Daten über längere Zeiträume zu verstehen, damit Vergleiche angestellt werden können. (Baur 2009, S5-25)

FH Vorarlberg / WING 09 / Lenz Martin Seite 5/17