SCM Datawarehouse

OLTP = Operative Systeme

EDW = Daten - Beschaffung - Extraktion - Transformation - Validierung - Laden - Granular - Belegsnah

Info Cube /  Data Mart Schicht= Daten Vedichten in OLAP Datenbank laden Applikationsbezogene Infoubes

Portal Schicht = Berechtigungen pflegen / Navigation und Präsentation

BI / Analytische Applikation = management Cookpits / Reporting Berichtswesen / Balanced Scorecard / Planung Budget.Forecasting  

Informationswertschöpfungskette

• Wer darf was in welchem Umfang sehen -> Berechtigungsmanagement

• Aus eine Information muss eine Aktion entstehen

Ist eigentlich ein komplett falscher Begriff. Natürlich werden nicht Daten modelliert, sondern ist es das Ziel mit der Datenmodellierung die Daten aus dem ETL Prozess in möglichst leistungsstarke Data Marts (InfoCubes) fortzuschreiben.

Einen InfoCube gestalten -> Dimensionen und seine entsprechenden Hierarchieknotenpunkte

Als Transaktion bezeichnet man eine Folge von Programmschritten, die als eine logische Einheit betrachtet werden, weil sie den Datenbestand nach fehlerfreier und vollständiger Ausführung in einem konsistenten Zustand hinterlassen (Resultat Null). Daher wird für eine Transaktion insbesondere gefordert, dass sie entweder fehlerfrei und vollständig oder gar nicht ausgeführt wird. Falls ein Fehler erfolgt wird ein LogFile erstellt und daraus erfolgt ein roll-back.

Unter OLAP (On Line Analytical 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.

Applikationen-Management Cockpits, EIS/MIS-Reporting, Berichtswesen, -BalancedScorecard, CPM-Planung, Budgeting, Forecasting-KonsolidierungPortal

Daten müssen immer in Bezug gesetzt werden mit Informationen.

Informationen sind Auswertungen aus BI.

BI: Darstellende Informationen sprich Visualisierung von Daten

Die Administrator Workbench, Master- und Metadaten Repository, Persistent Staging Area (PSA), Operational Data Store (ODS), Der Datentransport (Staging Engine), Der Data Mart mit multidimensionalen Modellen

Versteht man die systematische Anwendung von Methoden, die meist statistisch-mathematisch begründet sind, auf einen Datenbestand mit dem Ziel der Mustererkennung. Hierbei geht es vor allem um das Durchsuchen sehr großer Datenbestände, weswegen vor allem effiziente Methoden betrachtet werden, deren Zeitkomplexität sie auch für große Datenmengen geeignet macht.

Bsp: Kreditkarten Betrug: Erkennung von Missbrauch.

„Schnitte durch den InfoCube machen“ -> Dimensionen!

Aufreissen einer Hierarchie während der Analyse (in die Details gehen)

Für das Data Warehouse-Projekt eignet sich die iterative Methode wesentlich besser, da es wesentlich schneller geht, bis ein Resultat gezeigt werden kann. Bei dieser Methode werden zwar die gleichen Phasen wie bei den herkömmlichen Methoden durchschritten, aber das ganze Projekt wird in kleinste Teilbereiche unterteilt.

• Think BIG, start small!

Operational Data Store: Ort im Data Warehouse wo die Daten validiert, kontrolliert, ev. Aggregiert werden, bevor sie in das eigentliche Data Warehouse geladen werden.

Eine relationale Datenbank dient zur elektronischen Datenverwaltung in Computersystemen und beruht auf dem relationalen Datenbankmodell

Decision Support System (Entscheidungsunterstützendes System). Jetzt ist es BI.

Persistent Staging Area: Kopiert die Daten aus den Quellsystemen in die EDW Schicht

Der Ort, wo eine Kopie der Daten aus den operativen Systemen erfolgt