data warehouses1 betriebliche anwendung von datenbanksystemen: data warehouse was ist ein data...
Post on 06-Apr-2015
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Data Warehouses 1
Betriebliche Anwendung von Datenbanksystemen:
Data WarehouseWas ist ein Data Warehouse?
Unterschied Online Transaction Processing / Online Analytical Processing (OLTP – OLAP)
Aufbau Data WarehouseStern-Schema
Daten-Würfel
Optimierung des Zugriffs
SAP Business Information Warehouse (SAP BW)
Data Mining
Data Warehouses 2
Was ist ein Data Warehouse?
Data Warehouses 3
Vom MIS zum Data Warehouse
MIS
Unt
erst
ützu
ngsn
ivea
u
1960 1970 1980 1990 2000
EUS / DSSFIS / EIS
BI & DataWarehousing
Viele Abkürzungen für eine Sache
• Management Information System• Decision Support System /
Entscheidungsunterstützendes System• Financial / Enterprise Information System• Business Intelligence
Data Warehouses 4
Definitionen für Data Warehouses
1. Ein Data Warehouse ist eine zentrale Datensammlung aller Daten oder signifikanter Teile von Daten, die innerhalb verschiedener Unternehmens-Systeme anfallen.
2. Ein Data Warehouse ist eine Kopie von Transaktionsdaten, die speziell für Abfragen und Berichte strukturiert ist.
3. Ein Data Warehouse ist eine Datensammlung, die Management-Entscheidungen unterstützen soll. Data Warehouses enthalten sehr unterschiedliche Daten, die die gegebenen Unternehmensbedingungen innerhalb eines vorgegebenen Zeitraums kohärent abbilden.
Data Warehouses 5
Inmon-Definition: Data Warehouse
„A data warehouse is a subject-oriented, integrated, nonvolatile, time-variant collection of data in support of management’s decision”.
(Bill Inmon)
DauerhafteSammlung von Informationen
unternehmensweite Integration vonDaten
Zeitraumbezug als Bestandteil der Daten
Themenausrichtung an Sachverhaltendes Unternehmens
Data Warehouses 6
Reflexion dieser Definition
subject-oriented Fragestellungen sind nicht orientiert am Objektverhalten (im Kleinen) sondern an statistischen Analysen von Geschäftsprozessen im Großen
integrated Datenanalyse nicht technisch, sondern logisch betrachten. Nicht technische Transformation, sondern fachlich-einheitliche Informationen.
time-variant Kein Zeitpunktbezug, sondern Zeitraumanalysen
nonvolatile Zugriff nur über Lese- und Einfügeoperationen. Keine zeitpunktaktuellen aber unveränderliche Informationen.
in support of management‘s decision
Continuous Improvement
Ein Data Warehouse ist ein Datenbestand, der eine integrierte Sicht auf die zugrunde liegenden Datenquellen ermöglicht, um fundierte Entscheidungen für Wandel in Unternehmen zu unterstützen.
Data Warehouses 7
Continuous Improvement
(Re-)Definition der Geschäftsprozesse
(Erfolgs-)Kontrolle durch Auswertungen von
Informationen
Erzeugtes Wissen
Wissensbasierte Entscheidungen
Data Warehouses 8
Data Warehouse: erweiterte Definition
DW
im w
eite
ren
Sin
ne
Bericht-erstellung
Grafik-erstellung
Tabellen-kalkulation
Analyse-methoden
externeDatenexterne
Daten
operativeDaten
operativeDaten
DW
imen
gere
n S
inne
Data Warehouse
Datensammlung1. themenorientiert2. integriert3. dauerhaft4. zeitbezogen
Data Warehouses 9
Aufbau SAP BW
Stamm-daten
Dat
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R/3
FlatfilesFremdsysteme
Grafik-erstellung
Tabellen-kalkulation
ODS
Meta-daten-
Repository
OLAP-Prozessor
Staging Engine
Data Warehouses 10
Aufbau des SAP BW
© SAP AG
Data Warehouses 11
Nutzenpotentiale
Technischer Nutzen• Verbesserte
Datenintegration• Keine Datenprüfungen
notwendig (Reporting only)• Schnelle Abfragen möglich• Entlastung operativer
Anwendungen• Flexible
Zugriffsmöglichkeiten
Betriebswirtschaftlicher Nutzen
• Verbesserte Informationsbereitstellung
• Frühzeitiges Erkennen von Trends
• Continuous Improvement• Frühwarnsystem (Exception
Reporting)• Verbesserung der
Kundenzufriedenheit durch Entwicklung kundenorientierter Strategien
Data Warehouses 12
Online Transaction Processing (OLTP)
und
Online Analytical Processing (OLAP)
Data Warehouses 13
OLTP: Online Transaction Processing
• Beispiele
– Flugbuchungssystem
– Bestellungen in einem Handelsunternehmen
• Charakterisierung
– Hoher Parallelitätsgrad
– Viele (Tausende pro Sekunde) kurze Transaktionen
– TAs bearbeiten nur ein kleines Datenvolumen
– „mission-critical“ für das Unternehmen
– Hohe Verfügbarkeit muss gewährleistet sein
• Normalisierte Relationen (möglichst wenig Update-Kosten)
• Nur wenige Indexe (wegen Fortschreibungskosten)
Data Warehouses 14
Operative Systeme -> DW
Operative Systeme
...
Reservie-rungs-system
Auftrags-verarbeitung ...
Reservie-rungs-system
Auftrags-verarbeitung
Personal-ver-
waltung
Personal-ver-
waltung
Data Warehouse
Data Warehouses 15
Data Warehouse-Anwendungen:OLAP-Online Analytical Processing
• Wie hat sich die Auslastung der Transatlantikflüge über die letzten zwei Jahre entwickelt?
oder
• Wie haben sich besondere offensive Marketingstrategien für bestimmte Produktlinien auf die Verkaufszahlen ausgewirkt?
Data Warehouses 16
Sammlung und periodische Auffrischung der Data Warehouse-Daten
Data Warehouse
OLTP-Datenbankenund andere Datenquellen
OLAP-AnfragenDecision Support
Data Mining
Data Warehouses 17
Transaktionsorientierte und analyseorientierten Systeme
Transaktionsorientierte SystemeOperative Systeme
Auswertungsorientierte Systeme
Weniger häufige, komplexe Anfragen
Grosse Datenmengen je Anfrage
Häufige, einfache Anfragen
Kleine Datenmengen je Anfrage
Schnelle Kalkulation wichtigSchneller Update wichtig
Parallele Ausführung von OLAP-Anfragen auf operationalen Datenbe-ständen könnte Leistungsfähigkeit der OLTP-Anwendungen
beeinträchtigen
Operieren auf fastaktuellen und historischen Daten
Operieren hauptsächlich auf aktuellen Daten
Datenbanksystem kann nicht gleichzeitig für OLTP- und für OLAP-Anwendungen optimiert werden
OLTP(Online Transaction Processing)
OLAP(Online Analytical Processing)
Data Warehouses 18
OLTP versus OLAP
Data Warehouses 19
Zusammenhang OLTP / OLAP
Data Warehouses 20
Architektur von SAP/R3
Data Warehouses 21
SAP R/3: Enterprise Resource Planning/Modelling (ERP-System)
Relationales DBMS als Backend-Server(Hana, MaxDB,
Oracle, Informix, DB2, MS SQL-Server, Adabas)
LAN
WAN (Internet)
Applikations-server
Data Warehouses 22
Sehr schnelles LAN
ein Datenbank-Server
mehrereApplikations-
Serverzur Skalierung
„langsame“Netzverbindung
(WAN, Internet, Telefon, ...)
sehr viele(Tausende)
Clients
Dreistufige Client/Server-Architektur (3 Tier, SAP R/3)
Data Warehouses 23
Interne Architektur von SAP R/3Applikationsserver
Data Warehouses 24
Transaktionsverarbeitung in SAP R/3
D1 D2 D3
P1 P2 P3 P3Dialog-Schritte
Posting-Schritte
Sperren anfordern
Online-Phase Posting-Phase
Sperrenfreigeben
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