04_SC_Stammdaten_Data Warehouse MIS

Quellsystem, PSA, ODS ins InfoCube (Data Mart)

Beschreibt den Ladeflussbeschreibung, d.h. wie es abgewickelt wird.

Gleiches System mehrfach zur Verfügung hat, um bei einem Systemausfall wechseln zu können.

• Verfügbarkeit (nicht verloren)
• Vertraulichkeit (kein Zugriff von Dritten)
• Integrität (richtig und nachvollziehbar)

• Verfügbarkeit
• immer aktuelle Software
• Wartung, Support, Up-date
• nicht an Standorte gebunden
• Änderungen Daten für alle sofort verfügbar
• nur Anwender
• keine Vorabinvestitionen

• Sicherheit
• Klumpenrisiko
• hohe Kosten (für Anbieter)
• Abhängigkeit Internet
• sehr offen
• standard Lösungen
• Verlust Know-How
• weniger Einfluss
• Rechtliche Aspekte, welche berücksichtigt werden (zB. Zugriff Deutscher Staat aufgrund Steuerprüfung)

= verdichten von Daten

feinste Daten, bis auf Ursprungsbeleg

Ziel ist aufzuzeigen, welche Kosten den Gewinn beeinflussen

= keine Daten abgespeichert. Nur Metadaten. Greift auf das operative System (OLTP) zu. Führt aber zu Performanceprobleme.

= bedeutet etwa, auseinem Datenberg etwas Wertvolles extrahieren. Zusammenhänge feststellen (zB. Geschiedene Väter Bier + Windeln)

= Analytische Application

Da die Datenbestände in den Quellysteme sehr viele Datensätze beinhalten können und somit der Extraktionsprozess sehr lange dauern könnte, nutzt man das Delta-Verfahren...

welche Datensätze sich seit dem letzten Laden der Daten verändert haben.

Delete: Welche Datensätze wurden seit dem letzten Laden gelöscht

Modify: Welche Datensätze wurden seit dem letzten Laden geändert

Insert:  Welche Datensätze wurden seit dem letzten Laden hinzugefügt

Umwandlung der Datensätze in eine einheitliche Form (zB. Datum)

Unterdisziplin der Transformation. Verstehen wir die Kontrolle eines konkreten Wertes....

Entity relationship model = relationale Datenbank (x-verschiedene Tabellen stehen in Beziehungen)

Management Information Systems (MIS)

• Decision Support Systems (DSS)
• Executive Information Systems (EIS)
• Data Warehouses (DWH)
• Enterprise Data Warehouse (EDW)

On Line Analitic Processing

verstehen wir die Systeme, die aus den operativen OLTP-Systemen die für die Informationsaufbereitung notwendigen Daten extrahieren, in einer OLAP Datenbank speichern um da für die Auswertungen und Analysen zur Verfügung zu stehen.

ermöglicht, dass die transaktionsbasierten – und analysenbasierte Systeme wieder zusammen geführt werden und auf der gleichen „In Memory" – Datenbank ausgeführt werden können. Das heisst, dass die Daten nicht mehr wie früher auf Festplatten (Disk) geschrieben werden, sondern direkt im Memory vorgehalten werden können. Diese Zugriffe auf die Memory – Bausteine (RAM) sind ca. 1„000 Mal schneller als die herkömmlichen Zugriffe auf die Festplatten da kein „Arm" auf der Festplatte die Daten lesen muss.

Es gibt also keine mechanischen Teile mehr beim speichern oder lesen der Daten. Ein solches System wird mittels Blade – Servern realisiert und bildet als Verbund ein massiv paralleles System (MPP, massive parallel processing).

Analytische Applikation

• Management Cockpit, EIS/MIS
• Reporting, Berichtswesen
• Balanced Scorecard, CPM
• Planung, Budget, Forecasting
• Konsolidierung

Portal Schicht

• Berechtigungen/Navigationen und Präsentation

Data Mart Schicht

• Daten - verdichten in OLAP Datenbanken laden
• Applikatonsbezogene InfoCubes

Enterprice Data Warehouse Schicht

• Daten - Beschaffen - Extraktion, Transformation, - Validierung, -Laden. Granular, Belegsnah

Operative System (OLTP = On Lin Transaction Processing)

• Hier werden durch anlegen von Aufträgen , neuen Kunden, Bestellungen, usw. die  Daten erzeugt.

Die Systeme, in denen die Geschäftsprozesse (Transaktionen) abgewickelt werden. Zum Beispiel ein neuer Auftrag (Bestellung) wird gebucht

Hier werden die Daten aus den operativen Systemen geprüft um später in die Data Mart„s geladen zu werden. Diese Schicht kann mit der Laderampe eines Fabrikationsbetriebes verglichen werden. Bevor das angelieferte Material (die Daten) in die Fabrikation kommt, wird eine Qualitätsprüfung unterzogen

Der logische und physische „Lagerort" für die Speicherung aller für die Auswertungen relevanter unternehmensweiten Daten

(nicht direkt eine Schicht eines EDW) ermöglicht, alle OLTP- und OLAP – Zugriffe auf die Systeme (Wird in diesem Skript nicht behandelt)

Anwendungen die auf Basis dieses Data Warehouse OLAP Auswertungen ermöglichen

Systeme bei denen die operativen Geschäftsprozesse wie Auftragsbearbeitung oder Lagerbewirtschaftung u.s.w. abgewickelt werden. Ist die Schicht wo die Daten erzeugt werden

Im Data Warehouse werden die notwendigen Daten für alle unternehmensweiten analytischen Applikationen gespeichert. Das Schlagwort heisst: „single point of truth, single point of access".

Im Data Warehouse müssen die Daten konsistent, validiert und transformiert abgelegt sein.

Data Warehouse muss wie jede Applikaton administriert wreden. Mit der Administrator Workbench werden:

• Die Ladeprozesse gesteuert (ETL Prozess)
• Die Berechtigungen gepflegt und
• Die Datenflüsse eingerichtet und überwacht

Die Administrator Workbench ist auch die „Umgebung", in der das Data Warehouse aufgebaut und konfiguriert wird.

In den Datenspeicher Master- und Metadaten – Repository (Stammdaten und Metadaten) werden die entsprechenden Daten, die für das Data Warehouse relevant sind gespeichert.

Die Metadaten sind Daten, die Daten beschreiben zum Beispiel:

• Die Datenladeprozesse (Wann, was, woher, wie, wohin)
• Die Beschreibung der Datenmodelle der InfoCubes (Data Marts)
•  Die Transformation
•  Die Validierung
•  Die Definition der Abfragen (Query) u.s.w.