Zusatzkriterien für OLAP-Systeme

Nach der Erstellung des Kriterienkatalogs im Jahr 1993 durch den britischen Mathematiker und Datenbanktheoretiker Edgar F. Codd, hat er im Jahr 1995 sechs weitere Kriterien zusammengestellt, die den Anforderungskatalog für Business Intelligence Lösungen erheblich erweitert haben.

Die sechs Zusatzkriterien sollen im Anforderungskatalog besonders die Integration der Daten definieren, einen besonderen Blick auf die Analysemodelle werfen, aber auch die Trennung der Informationen von operativen zu analytischen Systemen berücksichtigen.

Des Weiteren werden Best Practices für die Fehlerbehandlung von Null- und Fehlwerten in zukünftigen OLAP-Systemen dargelegt.

6 Zusatzkriterien für OLAP-System im Detail

Die sechs Zusatzkriterien für OLAP-Systeme lassen sich unter folgenden Punkten zusammenfassen:

  • Datenintegration
  • Unterstützung verschiedener Analysemodelle
  • Trennung denormalisierter Daten
  • Trennung der Speicherorte
  • Unterscheidung zwischen Null- und Fehlwerten
  • Behandlung von Fehlwerten

Datenintegration

OLAP-Systeme sollen sowohl ihre eigene multidimensionale Datenstruktur bereitstellen können als auch den transparenten Zugriff auf externe Datenbestände erlauben. Damit findet eine Datenintegration der relevanten Informationen statt, ohne dass die Benutzer davon Kenntnis haben müssen.

Unterstützung verschiedener Analysemodelle

OLAP-Werkzeuge sollen vier Analysemodelle unterstützen:

  • einfaches und dynamisches Reporting
  • interaktive Analyse des Datenbestands mit grafischem Front End-Tools
  • intuitive Manipulation des Datenbestandes für „Was-wäre-Wenn“-Analysen
  • lässt mittels mathematischer Modelle Zusammenhänge in den Datenbeständen sichtbar werden.

Trennung denormalisierter Daten

Denormalisierte Detaildaten dürfen in der Quelle einer OLAP-Datenbank nicht verändert werden. Eine Verletzung dieser Regel hätte erhebliche Konsequenzen für die Datenintegrität im System zur Folge.

Trennung der Speicherorte

Eine OLAP-Datenbank, auf die lesend und schreibend zugegriffen werden kann, darf nicht im produktiven relationalen Datenbanksystem abgelegt werden. Eine Vermischung von operativen und analytischen Systemen kann erhebliche Probleme in der Performance verursachen.

Unterscheidung zwischen Null- und Fehlwerten

Leere Datenzellen (NULL-Werte) in OLAP-Datenbanken müssen von Datenzellen mit dem numerischen Inhalt „0“ unterschieden werden.

Behandlung von Fehlwerten

Leere Informationszellen sollen von der OLAP-Datenbank zur Optimierung des Speicherplatzes und der Reduzierung der Verarbeitungszeit verwendet werden.

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Autor: Kristina
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