SCM Eidgen Datewarehouse und MIS

OLTP: Online Transaction Processing, hier werden die Geschäftsprozesse abgewickelt, eigentlich das ERP

OLAP: Online Analytic Processing, bezieht die Daten entweder aus operationalen Datenbeständen oder aus einem Datawarehouse 

... welche Daten beschreiben. (Beschreibung von Datenmodellen im Infocube, Datenprozesse was wann woher wie wohin)

• Persistend Staging Area (PSA) -> Kopiert Daten aus der Quellsystemen in die EDW Schicht
• Operational Data Store (ODS) -> Führt verschiedene Datenquellen (Objekte aus PSA) zusammen
• Multidimensionale Modelle -> Datamart 

Extract / Transform / Load -> Daten werden aus dem OLTP System (EPR, Excel, DB), in die PSA extrahiert,  dann gegebenenfalls Transformiert (Währung, Datumsformat...) und dann in eine ODS oder direkt in einen Datamart hochgeladen. Wichtigster Prozess denn "shit in -> shit out"

Die daten werden aus dem ERP in die PSA (Persistand Staging Area) geladen. Dies geschieht  1:1 damit die Quellsysteme nicht belastet werden. Von da aus werden über die Infosource die Daten ev Konvertiert (Zeitformate / Währungen) und in ODS (Operational Data Stores) oder direkt in die Infocubes geladen. Hier werden Daten zusammengeführt und können für mehrere Datamarts verwedet werden. Von den Datamarts gelangen die Daten über den OLAP Prozessor in die Portal Schicht und anschliessend in den analytischen Applikationen.

Ein DM ist ein Teilbereich eines Data Warehouses für einen bestimmten Geschäftsprozess oder für eine bestimmte Benutzergruppe. Die Daten werden Oft in einer multidimensionalen Datebank gespeicher.

Beim Deltaverfahren prüft das System welche Daten sich seid dem letzten "upload" verändert haben und ladet nur diese hoch. Man nennt dies auch DMI -Verfahren (Delete, Modify, Insert). Diese Verfahren reduzieren die Datenübertragungsvorgänge, da nicht immer die ganzen Datensätze geladen werden müssen.

EMR: Entity relationship model. Die Datebanken sind miteinander verbunden, stehen aber nicht in relation zu einander. Abfragen können langwirig und komplex sein

Multidimensional: Die Tabellen stehen in direkter Relation zueinander in Art eines Snow Flake Models. Das dimensionale Model besteht aus einer Faktentablle, Dimensionen (Merkmalen), Hirarchien (Merkmalausprägungen) und Kennzahlen.

• Standardisierte Strukturierung und Darstellung aller Unternehmensinformationsdaten.
• Einfacher Zugriff auf Unternehmensinformationen über einen Single-Point-of-Entry
• Hochentwickeltes Berichtwesen zur Analyse mit Self Service auf allen Ebenen
• Schnelle und kostengünstige Einführung
• Performancegünstige Umgebung, Datenbereitstellung aus heterogenen Quellen
• Entlastet Systeme und IT-Ressourcen in der OLTP Umgebung.

• Ad hoc Abfragen: Abfrage welche gerad erstellt wurden, vorher nicht bestanden.
• Standard Abfrage: Vorgefertigte Abfrage welche gerade erstellt wurde
• Balanced Scorecard: Management Methode wonach in eine Anlayse ein Gelichgewicht der strategischen Stossrichtung mit KPI's erziehlt werden soll
• Management Cockpit (Dashbord): hochaggregierte Kennzahlen werden wie in einem Fliegercockpit präsentiert und erlauben eine Übersicht über die geschäftliche Situation
• Data Mining: Selbständiges, systematisches  durchforsten der Daten mit Ziel einer Mustererkennung

Traditionelle Methode: Planung / Design / Implemetation / Wartung  Big Bang --> Kompletteinführung auf ein bestimmtes Datum

Iterative Methode: Einführung step by step, schrittweise Einführung von Projekten, Minimierung der Gefahr.