Diese Arbeit, die im Rahmen der Lehrveranstaltung "Large-Scale Data Analytics"
erstellt wurde, betrachtet ein In-Memory-BI-Tool näher - das Produkt QlikView der
Firma QlikTech. Das Ziel war dabei, einen Überblick über die In-Memory-Technik und
die damit verbundenen Verfahren zu geben, sowie am Beispiel QlikView zu
untersuchen, wie diese in die Praxis umgesetzt wurden.
Dazu wird zu Beginn ein Überblick über die Architektur von Business-IntelligenceSystemen
gegeben. Weiterhin werden die In-Memory-Technologie selbst, sowie
Methoden die mit ihr in Verbindung stehen erläutert. Anschließend wird die
Architektur von QlikView, sowie die innerhalb des Anwendungssystem verwendete
Verfahren und Methoden erläutert. Zum Abschluss erfolgt eine Bewertung der
untersuchten Software und ein kurzer Vergleich mit ähnlichen Produkten, sowie eine
Schlussbetrachtung dieser Arbeit.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
2. In-Memory-Business-Intelligence-Systeme
2.1. Architektur von Business-Intelligence-Systemen
2.2. Grundlagen der In-Memory-Technik
2.3. Zeilen- und spaltenorientierte Datenbanken
2.4. Datenkompression mit Data Dictionaries
3. QlikView – Architektur, Technologie, Anwendung
3.1. Komponenten der Architektur
3.2. Verwendete Technologien
3.3. Betriebsmodelle im Vergleich – on-Premise vs. Cloud
3.4. Skalierbarkeit und Parallelität
3.5. Integration externer Quellen
4. Bewertung von QlikView
4.1. Vorteile
4.2. Nachteile
4.3. Vergleich mit konkurrierenden BI-Tools
5. Schlussbetrachtung
Zielsetzung & Themen der Arbeit
Diese Arbeit verfolgt das Ziel, die In-Memory-Technologie im Kontext von Business-Intelligence-Systemen zu erläutern und ihre praktische Anwendung exemplarisch anhand des Produkts QlikView zu analysieren.
- Grundlagen von Business-Intelligence- und In-Memory-Systemen
- Architektur und technologische Funktionsweise von QlikView
- Vergleich zwischen on-Premise- und Cloud-Betriebsmodellen
- Kritische Bewertung von QlikView gegenüber konkurrierenden BI-Lösungen
Auszug aus dem Buch
3.1. Komponenten der Architektur
Die Software besteht aus mehreren Komponenten, die zwar physisch unabhängig voneinander sind, aber nur gemeinsam ein Ergebnis für den Nutzer erbringen können. Im folgenden Abschnitt werden die drei Bestandteile (siehe Abbildung 4) näher erläutert.
QlikView Developer bzw. Desktop
Der QlikView Developer (früher Desktop genannt) ist eine Software für das Betriebssystem Microsoft Windows und dient zur Erstellung der Datenmodelle und des GUI-Layouts für die QlikView-Applikationen. Mit Applikationen sind die Kombination aus Datenmodell und Layout gemeint, auf die der Nutzer zugreift und seine Analysen vollzieht. Um diese zu erstellen, schafft er zunächst über sogenannte Connection Strings eine Verbindung zu den Quellsystemen, aus denen die Daten bezogen werden sollen. Um das Datenmodell zu erstellen werden aus den Quellsystemen die benötigten Daten ausgewählt – eventuell noch transformiert – und zwischen den Daten Beziehungen hergestellt[QV11a].
Zur Visualisierung der Daten stellt der Desktop-Client eine Palette an unterschiedlichen Diagrammen, Dashboards und weiteren Darstellungsformen zur Verfügung. Diese können per Drag&Drop zu einer GUI zusammengefügt werden. Aus Datenmodell und Layout wird eine QVW-Datei (QlikView-File) erstellt, die nach Abschluss der Entwicklung im QlikView Publisher gespeichert wird[QV11a].
Aufgrund dessen das für die Erstellung der Applikationen kaum Programmierkenntnisse nötig sind, können – neben spezialisierten Datenbank-Entwicklern – auch die eigentlichen Nutzer der Anwendung, wie Business-Analysten, die Anwendungen erstellen. Das unterscheidet QlikView stark von anderen Tools zur Datenanalyse, die zwar auch gute Abfragesprachen und Analysefunktionen bereitstellen, aber keine Möglichkeiten bieten, einfach und schnell kleine Reports zu erstellen.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Einführung in die Hardware-Entwicklung, die In-Memory-Technologie ermöglicht und die Zielsetzung der Arbeit anhand des Beispiels QlikView.
2. In-Memory-Business-Intelligence-Systeme: Erläuterung der Grundlagen von BI-Systemen, der In-Memory-Technik sowie Techniken wie Zeilen-/Spaltenspeicherung und Datenkompression.
3. QlikView – Architektur, Technologie, Anwendung: Detaillierte Untersuchung der Komponenten von QlikView, der verwendeten Technologien, Betriebsmodelle, Skalierbarkeit und Datenintegration.
4. Bewertung von QlikView: Kritische Analyse der Vorteile und Nachteile von QlikView sowie ein direkter Vergleich mit konkurrierenden BI-Tools wie SAP HANA.
5. Schlussbetrachtung: Zusammenfassende Reflexion der Erkenntnisse über QlikView als In-Memory-Vorreiter und Ausblick auf zukünftige Marktentwicklungen.
Schlüsselwörter
Business Intelligence, In-Memory-Technik, QlikView, Datenkompression, Data Dictionary, BI-Architektur, on-Premise, Cloud Computing, Datenmodellierung, Performance, Skalierbarkeit, ETL-Prozess, Dashboard, Datenanalyse, SAP HANA.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser wissenschaftlichen Arbeit?
Die Arbeit untersucht In-Memory-Business-Intelligence-Architekturen am Beispiel des Softwareprodukts QlikView.
Welche zentralen Themenfelder werden behandelt?
Die Schwerpunkte liegen auf der Architektur von BI-Systemen, der In-Memory-Technologie, verschiedenen Betriebsmodellen (on-Premise vs. Cloud) und der Bewertung von BI-Tools.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist es, einen Überblick über die In-Memory-Technik zu geben und zu analysieren, wie diese in der Praxis bei QlikView umgesetzt wurde.
Welche wissenschaftliche Methode kommt zum Einsatz?
Die Arbeit basiert auf einer Literaturanalyse und einer technischen Untersuchung der Architektur sowie der Funktionalitäten des Software-Systems QlikView.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in theoretische Grundlagen (In-Memory, Datenstrukturen), eine detaillierte technische Analyse von QlikView und eine anschließende Bewertung des Produkts im Marktumfeld.
Welche Schlüsselbegriffe charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind Business Intelligence, In-Memory-Technik, QlikView, Datenkompression, Skalierbarkeit und Cloud Computing.
Wie unterscheidet sich QlikView technisch von klassischen Data-Warehouse-Systemen?
Im Gegensatz zu klassischen Systemen speichert QlikView Daten im Hauptspeicher und nutzt statt materialisierter Sichten eine On-the-Fly-Berechnung von Aggregaten.
Welche Rolle spielt der QlikView Publisher bei der Datenintegration?
Der Publisher ist für das Extrahieren von Daten aus Quellsystemen und deren Bereitstellung für die Applikationen verantwortlich, wobei er auch Berechtigungen und Zeitpläne verwaltet.
- Arbeit zitieren
- Norman Spangenberg (Autor:in), 2013, In-Memory BI Architectures am Beispiel QlikView, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/215338
