In den letzten Jahren haben Data Warehouse Systeme ein reges Interesse im Bereich des Controllings geweckt. Die stark wachsende Integration der Märkte und die stetig fortschreitende Globalisierung führen zu einem enorm steigenden Wettbewerbsdruck. Aus dieser Situation heraus haben Data Warehouse Systeme immer mehr an Bedeutung erlangt um eine entscheidende Aufgabe des Controllings, die Schaffung von
Informationskongruenz, zu realisieren. Die Basis des Data Warehouses, die zentrale Komponente des Data Warehouse Systems, bildet dabei die Sammlung von operativen Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen, aus denen durch analytische Operationen entscheidungsunterstützende Informationen für ein Unternehmen gewonnen werden.
Eine zentrale Aufgabe des Data Warehouses ist es, einen adäquaten Modellierungsansatz der Datenstrukturen zur Verwirklichung der physischen Integration und dem Analyseaspekt bereitzustellen. Der Ansatz des multidimensionalen Datenmodells hat sich als besonders adäquat durchgesetzt.
Dieser Beitrag beschäftigt sich mit dem Entwurf einer Datenbank für ein Data Warehouse System unter den Aspekten der konzeptionellen und logischen Modellierung unter Berücksichtigung der Unterstützung von Veränderungen. Der Fokus liegt dabei auf dem Konzept des multidimensionalen Datenmodells.
Inhaltsverzeichnis
- 1. Einleitung
- 2. Einführung in das multidimensionale Datenmodell
- 3. Konzeptuelle Modellierung
- 3.1. ME/R Modell
- 3.2. Multidimensional UML (mUML)
- 3.3. Objektorientierter multidimensionaler Modellrahmen
- 4. Logische Modellierung
- 4.1. Struktur des multidimensionalen Datenmodells
- 4.1.1. Dimensionen
- 4.1.2. Klassifikationsschema
- 4.1.3. Klassifikationshierarchie
- 4.1.4. Würfel, Würfelschema
- 4.2. Multidimensionale Datenmanipulationskonzepte
- 4.2.1. Projektions- und Selektionsoperation
- 4.2.2. Klassifikationsbasierte Bereichsrestriktionen
- 4.2.3. Multidimensionale Verbundoperationen
- 4.2.4. Multidimensionale Aggregationsoperationen
- 4.2.5. Multidimensionale Navigationsoperatoren
- 4.3. Anfragen in einem Data Warehouse
- 4.1. Struktur des multidimensionalen Datenmodells
- 5. Unterstützungen von Veränderungen
- 5.1. Temporale Datenbanken
- 5.2. Veränderungen von Klassifikationshierarchien
- 5.3. Gültigkeitszeitmatrix
- 5.4. Veränderungen von Datenbankschemata
- 6. Zusammenfassung
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Seminararbeit befasst sich mit dem Entwurf von Datenbanken für Data Warehouse Systeme, insbesondere unter Verwendung des multidimensionalen Datenmodells. Die Arbeit zielt darauf ab, die konzeptionelle und logische Modellierung sowie die Berücksichtigung von Veränderungen im Datenmodell zu erläutern.
- Multidimensionales Datenmodell
- Konzeptionelle und logische Modellierung von Data Warehouses
- Handhabung von Veränderungen in Data Warehouse Systemen
- Anwendungsbeispiele und Modellierungstechniken
- Analyse von Datenstrukturen und -manipulationen
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Die Einleitung führt in die Thematik der Data Warehouse Systeme im Kontext des Controllings ein und hebt deren zunehmende Bedeutung angesichts des wachsenden Wettbewerbsdrucks hervor. Sie betont die zentrale Rolle des multidimensionalen Datenmodells bei der Modellierung von Datenstrukturen in Data Warehouses und skizziert den Fokus der Arbeit auf konzeptionelle und logische Modellierung unter Berücksichtigung von Veränderungen.
2. Einführung in das multidimensionale Datenmodell: Dieses Kapitel bietet eine grundlegende Einführung in das multidimensionale Datenmodell, welches die Grundlage für die Modellierung von Daten in Data Warehouses bildet. Es erläutert die Vorteile dieses Modells gegenüber relationalen Ansätzen, insbesondere hinsichtlich der analytischen Verarbeitung großer Datenmengen. Es werden die zentralen Konzepte, wie Dimensionen, Fakten und Measures, eingeführt und deren Bedeutung für die effiziente Datenabfrage und -analyse herausgestellt.
3. Konzeptuelle Modellierung: Dieses Kapitel beschreibt verschiedene Ansätze zur konzeptionellen Modellierung von Data Warehouses unter Verwendung des multidimensionalen Datenmodells. Es werden unterschiedliche Modellierungssprachen und -methoden vorgestellt und verglichen, wie das Entity-Relationship-Modell (ER-Modell) und Multidimensionale UML (mUML). Die jeweiligen Stärken und Schwächen der einzelnen Methoden werden diskutiert und anhand von Beispielen verdeutlicht. Ein Fokus liegt auf der Darstellung von Hierarchien und Beziehungen zwischen den Datenelementen.
4. Logische Modellierung: Das Kapitel befasst sich mit der logischen Modellierung von Data Warehouses. Es beschreibt die Struktur des multidimensionalen Datenmodells im Detail, inklusive Dimensionen, Klassifikationsschemata und Hierarchien, sowie die Darstellung von Fakten und Measures. Ein Schwerpunkt liegt auf der Beschreibung multidimensionaler Datenmanipulationskonzepte, wie Projektion, Selektion, Aggregation und Navigation. Es werden die entsprechenden Operationen erläutert und an Beispielen illustriert. Schließlich wird die Abfrage von Daten in einem Data Warehouse im Kontext des multidimensionalen Modells betrachtet.
5. Unterstützungen von Veränderungen: Dieses Kapitel behandelt die Herausforderungen, die sich aus der Dynamik von Daten in Data Warehouses ergeben. Es werden verschiedene Ansätze zur Modellierung und Verwaltung von Veränderungen in Klassifikationshierarchien und Datenbankschemata vorgestellt. Konzepte wie temporale Datenbanken und Gültigkeitszeitmatrizen werden detailliert erklärt und deren Implementierung im Kontext des multidimensionalen Datenmodells diskutiert. Die Bedeutung von Flexibilität und Anpassungsfähigkeit des Datenmodells wird hervorgehoben.
Schlüsselwörter
Data Warehouse, multidimensionales Datenmodell, konzeptionelle Modellierung, logische Modellierung, Veränderungen, ME/R Modell, mUML, Datenbankentwurf, OLAP, Datenanalyse, Datenmanipulation, Temporale Datenbanken, Klassifikationshierarchien.
Häufig gestellte Fragen zum Dokument "Entwurf von Datenbanken für Data Warehouse Systeme"
Was ist der Inhalt dieses Dokuments?
Dieses Dokument bietet eine umfassende Übersicht zum Entwurf von Datenbanken für Data Warehouse Systeme, insbesondere unter Verwendung des multidimensionalen Datenmodells. Es beinhaltet ein Inhaltsverzeichnis, die Zielsetzung und Themenschwerpunkte, Kapitelzusammenfassungen und Schlüsselwörter. Der Fokus liegt auf der konzeptionellen und logischen Modellierung sowie der Berücksichtigung von Veränderungen im Datenmodell.
Welche Themen werden im Dokument behandelt?
Das Dokument behandelt folgende Kernbereiche: das multidimensionale Datenmodell, konzeptionelle und logische Modellierung von Data Warehouses, die Handhabung von Veränderungen in Data Warehouse Systemen, Anwendungsbeispiele und Modellierungstechniken sowie die Analyse von Datenstrukturen und -manipulationen. Konkrete Modellierungstechniken wie das Entity-Relationship-Modell (ER-Modell) und Multidimensionale UML (mUML) werden ebenfalls erläutert.
Welche Modellierungstechniken werden beschrieben?
Das Dokument beschreibt verschiedene Ansätze zur konzeptionellen Modellierung, darunter das Entity-Relationship-Modell (ER-Modell) und die Multidimensionale UML (mUML). Im Bereich der logischen Modellierung wird die Struktur des multidimensionalen Datenmodells detailliert erklärt, inklusive Dimensionen, Klassifikationsschemata und Hierarchien, sowie die Darstellung von Fakten und Measures. Multidimensionale Datenmanipulationskonzepte wie Projektion, Selektion, Aggregation und Navigation werden ebenfalls behandelt.
Wie wird mit Veränderungen im Data Warehouse umgegangen?
Das Dokument widmet sich explizit der Herausforderung, Veränderungen in Data Warehouses zu modellieren und zu verwalten. Es präsentiert verschiedene Ansätze zur Modellierung und Verwaltung von Veränderungen in Klassifikationshierarchien und Datenbankschemata. Konzepte wie temporale Datenbanken und Gültigkeitszeitmatrizen werden detailliert erklärt und deren Implementierung im Kontext des multidimensionalen Datenmodells diskutiert.
Welche Schlüsselwörter beschreiben den Inhalt?
Schlüsselwörter, die den Inhalt des Dokuments treffend beschreiben, sind: Data Warehouse, multidimensionales Datenmodell, konzeptionelle Modellierung, logische Modellierung, Veränderungen, ME/R Modell, mUML, Datenbankentwurf, OLAP, Datenanalyse, Datenmanipulation, Temporale Datenbanken, und Klassifikationshierarchien.
Welche Kapitel sind im Dokument enthalten?
Das Dokument umfasst folgende Kapitel: Einleitung, Einführung in das multidimensionale Datenmodell, Konzeptionelle Modellierung (inkl. ME/R Modell und mUML), Logische Modellierung (inkl. Dimensionen, Klassifikationsschemata, Datenmanipulationen und Data Warehouse Abfragen), Unterstützungen von Veränderungen (inkl. Temporalen Datenbanken und Gültigkeitszeitmatrizen) und Zusammenfassung.
Für wen ist dieses Dokument relevant?
Dieses Dokument ist relevant für Studierende, Wissenschaftler und Praktiker, die sich mit dem Entwurf und der Implementierung von Data Warehouse Systemen befassen. Es ist besonders hilfreich für diejenigen, die ein tieferes Verständnis des multidimensionalen Datenmodells und der damit verbundenen Modellierungstechniken erlangen möchten.
- Quote paper
- Nicolas Schwiedeps (Author), 2005, Data Warehouse Systeme - Das multidimensionale Datenmodell, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/49570
