OLAP (Online Analytical Processing) - Implementierung des Analysewerkzeugs

Konzept) transformiert werden. Diese OLAP-Engine ermöglicht es, Ergebnisse in Echtzeit mit einer hohen Performance und mit einer geringen Belastung der Datenquellen in die gewünschte mehrdimensionale Form zu transformieren. In der Engine vollzieht sich die von Instant OLAP propagierte „One-Step-Transformation“, die für die Erzeugung von virtuellen mehrdimensionalen Würfeln verantwortlich ist. Sie ist gekennzeichnet durch die Bündelung von Datenzugriff, -analyse und Transformation der Daten in die multidimensionale Form in Echtzeit in einem Schritt. Außerdem ist der Zugriff auf ein bereits bestehendes Data-Warehouse möglich und macht dadurch die Pflege einer neuen Datenbank überflüssig. Die Anbindung aller gängigen relationalen, objektorientierten, mehrdimensionalen und neuer Datenbanken stellen kein Problem dar. Diese direkte Anbindung von Datenquellen ist so einfach, weil die Datenquellen nicht in Instant OLAP importiert, sondern durch einen Eintrag in einer Konfigurationsdatei angemeldet und beschrieben werden. Ab diesem Moment stehen die Daten aus der neuen Datenquelle für die Berichte zur Verfügung. Ermöglicht wird dies durch eine Technologie, die in der Lage ist, aus einer konkreten Abfrage exakt zurückzuberechnen, welche Teile aus welchen Datenquellen abgefragt werden müssen. Durch diese Technik wird der bereits erwähnte Nachteil, der langen Abfrage-Antwortzeiten bei ROLAP-Architekturen, weitestgehend kompensiert. Eine anschaulich dargestellte technische Erläuterung wie Instant OLAP funktioniert finden Sie im Anhang in der Anlage 1. Das in Abbildung 3 skizzierte Konzept einer Instant OLAP-Engine entspricht einer konsequenten 3-Tier-Architektur, in der Datenquellen (1. Tier), Transformation, Berechnung, Modellierung (2. Tier) und Präsentation (3.Tier) logisch aufeinander aufbauen. Meistens wird die Mittelschicht (2. Tier) zusätzlich mit Caching-Mechanismen ausgestattet, die häufig abgefragte Daten in einem Zwischenspeicher halten.1) [...]

mehrdimensionalen Auswertung. Die eigentliche Idee von Instant OLAP liegt darin, relationale Datenbanken mehrdimensional auswerten zu können, ohne deren Daten in einem „Hypercube“ speichern zu müssen. Wie bereits erwähnt, entspricht ein „Hybercube“ der Architektur eines MOLAP-Modells, welches aus Gründen des Pflegeaufwandes und der mangelnden Aktualität der Daten als nicht optimal eingestuft werden kann. Der wesentliche konzeptionelle Unterschied von Instant OLAP zu einem klassischen MOLAP-System liegt in der Idee, keine Datenhaltung in einem multidimensionalen Würfel zu betreiben, sondern direkt auf die zugrundeliegenden Datenquellen zuzugreifen. Somit entspricht Instant OLAP am nächsten der Konzeption des hybriden OLAP (HOLAP). Bei Generierung von Abfragen greift Instant OLAP direkt auf die angebundenen Datenquellen zu (ROLAP-Konzept), die in der OLAP-Engine durch Erzeugung von temporären virtuellen Würfeln in die mehrdimensionale Form (MOLAP1) [...]

Würfel (Cube) angestrebt, sondern dieser OLAP-Würfel wird bei Generierung einer Abfrage virtuell, speicherschonend in der ROLAP-Engine erzeugt. Der Nachteil besteht in längeren Anwortzeiten der Abfragen, im Vergleich zu der MOLAP-Methode. Daher empfiehlt sich ROLAP für Fälle, in denen es um sehr große Datenmengen geht, auf die nicht sehr häufig mit Abfragen zugegriffen wird.1) 3.5.3 HOLAP – Hybrides OLAP Die Methode HOLAP verbindet Merkmale der beiden Methoden MOLAP und ROLAP, um den besten Kompromiss aus diesen beiden Verfahren zu finden. Durch hybrides OLAP wird festgelegt, welche Daten relational im Stern- oder Schneeflocken Schema, bzw. multidimensional gespeichert werden. Häufig benötigte Daten/Informationen werden demzufolge multidimensional, seltener benötigte Daten dagegen in relationalen Tabellen hinterlegt.2) HOLAP-Cubes sind stets kleiner als MOLAP-Cubes, aber größer als ROLAPWürfel. Die Methode HOLAP empfiehlt sich für Situationen, die kurze Antwortzeiten für den Zugriff auf aggregierte Daten (MOLAP-Konzept) verlangen, die auf einer großen Menge von Detaildaten (ROLAP-Speicherung) basieren. Der Nachteil bei der Kombination beider Speicherformen ist, dass sich die Komplexität des Gesamtsystems erhöht und somit Verzögerungen bei der Implementierung entstehen können.3) Desweiteren existiert noch DOLAP (Desktop-OLAP), das nur für den jeweiligen lokalen Anwender Daten mehrdimensional aufbereitet. Dabei wird der Würfel temporär erzeugt, wie z.B. die Pivottabelle werden.4) im Microsoft Excel-Programm. Dieses System besitzt weniger Modellierungsfähigkeiten als die vorhergehenden und soll nicht weiter ausgeführt [...]