Kriterien für OLAP-Systeme
Der Begriff OLAP (Online Analytical Processing) wurde 1993 vom britischen Mathematiker und Datenbanktheoretiker Edgar F. Codd geprägt.In seiner aktiven Lehrzeit als Professor formulierte er zunächst 12 Kriterien für OLAP-Systeme, die er bis zuletzt auf 18 Regeln erweitert hat. Diese Grundregeln stellten den ersten Kriterienkatalog an ein OLAP-System dar.
Auch wenn die Bedeutung der Regeln heute nicht mehr so stark ausgelegt wird, wie früher, so geben sie doch einen guten Ausblick, was ein OLAP-System an Eigenschaften und Funktionalitäten besitzen muss, damit es vom Benutzer am Ende auch akzeptiert wird.
12 Grundregeln durch Edgar F. Codd für OLAP-Systeme
Damit eine Business Intelligence Lösung heutigen Anforderungen entspricht, muss ein OLAP-System nach einer Definition von 1993 durch Edgar F. Codd die folgenden 12 Grundregeln erfüllen:
- Multidimensionale konzeptionelle Sichtweise
- Transparenz für Datenbestände
- Zugriffsmöglichkeit
- Gleichbleibende Antwortzeiten bei der Berichtserstellung
- Client/Server-Architektur
- Generische Dimensionalität
- Dynamische Behandlung dünn besetzter Matrizen
- Mehrbenutzer-Unterstützung
- Uneingeschränkte kreuzdimensionale Operationen
- Intuitive Datenbearbeitung
- Flexible Berichtserstellung
- Unbegrenzte Anzahl von Dimensionen und Klassifikationsebenen
Multidimensionale konzeptionelle Sichtweise
OLAP-Werkzeuge von heute sollen eine für den Benutzer übliche vielschichtige Betrachtungsweise von Daten liefern. Das kann durch ein multidimensionales, konzeptuelles Schema im Modelldesign und der Analyse oder auch in den inter- bzw. intradimensionalen Berechnungen erreicht werden.
Transparenz für Datenbestände
Die abfragbaren Datenbestände sollen aus mehreren Datenquellen stammen können und auch mit anderen heterogenen Datenbeständen problemlos kombinierbar und in Zusammenhang gestellt werden.
Zugriffsmöglichkeit
Die Zugriffsmöglichkeit soll durch eine einheitliche und konsistente Benutzersicht erfolgen. Dies wird durch Einsatz logischer Schemata in den jeweiligen OLAP-Modellen und -Werkzeugen erreicht. Der Benutzer soll sich keine Gedanken machen müssen, aus welchem System die Daten kommen.
Gleichbleibende Antwortzeiten bei der Berichtserstellung
OLAP-Applikationen sollen eine konsistente und performante Leistung bei der Berichterstellung liefern können, unabhängig von der Komplexität der Datenmodelle, Datenmenge und der Anzahl der Dimensionen und Kennzahlen.
Client/Server-Architektur
Die Serverkomponente der OLAP-Systeme muss so gestaltet sein, dass eine Mehrbenutzerunterstützung gewährleistet werden kann. Der intelligente Server muss die Daten unterschiedlicher logischer und physischer Datenbanken erfassen und verdichten können
Generische Dimensionalität
Jede Dimension in einem OLAP-Würfel sollte sowohl in ihrer Struktur als auch in ihren operationalen Möglichkeiten gleich beschaffen sein. Daher sollte die logische Struktur so aufgebaut werden, dass jede hinzugefügte Funktion bzw. Attribut auch einer anderen Dimension hinzugefügt werden kann.
Dynamische Behandlung dünn besetzter Matrizen
Die physikalische Struktur des OLAP-Servers muss an das analytische Modell so angepasst sein, so dass eine optimale Abfrage von dünn besetzten Matrizen ermöglicht wird.
Mehrbenutzer-Unterstützung
OLAP-Applikationen müssen so gestaltet sein, dass parallele Zugriffe auf Daten möglich sind und dabei die Integrität und die Sicherheit der Daten gewährleistet werden kann.
Uneingeschränkte kreuzdimensionale Operationen
OLAP-Werkzeuge müssen gleichgeartete Berechnungen bzw. Aggregationen innerhalb der Dimensionen unterstützen, ohne vorangehende Definition durch den Anwender.
Intuitive Datenbearbeitung
OLAP-Applikationen sollen den Benutzer dabei unterstützen und ermuntern, die Daten intuitiv zu manipulieren, also z. B. das Wiederauffinden von Konsolidierungspfaden zu ermöglichen, Slice- und Dice-Funktionen oder Drill-Down-Operationen über Dimensionen und Zeilen durchzuführen. Daher müssen die Dimensionen so definiert sein, das im analytischen Datenmodell alle aktionsbezogenen Informationen enthalten sind.
Flexible Berichtserstellung
Die Aufbereitung und Anordnung der Daten soll nach Benutzerwünschen und ohne Beschränkungen möglich sein.
Unbegrenzte Anzahl von Dimensionen und Klassifikationsebenen
Ein OLAP-Server sollte mindestens fünfzehn Dimensionen in seinem analytischen Datenmodell unterstützen können. Jede dieser Dimensionen muss wiederum eine unbegrenzte Anzahl an Aggregationen und Kalkulationen innerhalb der vorgegebenen Konsolidationspfade haben können.