Data-Warehouse-Systeme: Architektur, Entwicklung, Anwendung
Gespeichert in:
| Format: | Buch |
|---|---|
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Heidelberg
dpunkt-Verl.
2001
|
| Ausgabe: | 1. Aufl. |
| Schriftenreihe: | dpunkt-Lehrbuch
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| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XII, 579 S. graph. Darst. |
| ISBN: | 3932588762 |
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Titel: Data-Warehouse-Systeme
Autor: Bauer, Andreas
Jahr: 2001
VIII
Inhaltsverzeichnis
A Architektur .1
1 Abgrenzung und Einordnung .5
1.1 Begriffliche Einordnung. 5
1.1.1 Definitionen . 6
1.1.2 Abgrenzung von transaktionalen Systemen . 8
1.2 Historie des Themenbereichs. 11
1.3 Anwendungsbereiche. 12
1.3.1 Informationsorientierte Anwendungen . 14
1.3.2 Analyseorientierte Anwendungen . 17
1.3.3 Planungsorientierte Anwendungen . 21
1.3.4 Kampagnenorientierte Anwendungen. 23
1.4 Beispielhaftes Projekt. 25
1.5 Überblick über das Buch . 28
2 Referenzarchitektur.31
2.1 Aspekte einer Referenzarchitektur. 31
2.1.1 Referenzmodell für die Architektur
von Data-Warehouse-Systemen. 32
2.1.2 Beschreibung der Referenzarchitektur . 34
2.2 Data-Warehouse-Manager. 36
2.3 Datenquelle. 38
2.3.1 Bestimmung der Datenquellen . 39
2.3.2 Datenqualität . 42
2.3.3 Klassifikation der Quelldaten . 44
2.4 Monitor. 46
2.5 Arbeitsbereich . 48
2.6 Extraktionskomponente . 48
2.7 Transformationskomponente. 49
2.8 Ladekomponente. 50
2.9 Basisdatenbank . 51
2.9.1 Charakterisierung, Aufgaben und Abgrenzung . 52
2.9.2 Aktualisierungsalternativen der Basisdatenbank . 54
2.9.3 Qualität der Daten in der Basisdatenbank . 55
2.10 Data Warehouse . 56
2.10.1 Unterstützung des Ladeprozesses . 57
2.10.2 Unterstützung des Analyseprozesses . 57
2.10.3 Data Marts - Verteilung des Data Warehouse . 58
Inhaltsverzeichnis
2.11 Analyse . 63
2.11.1 Darstellungsformen . 63
2.11.2 Funktionalität. 64
2.11.3 Realisierung . 66
2.11.4 Plattformen . 67
2.12 Repositorium. 68
2.13 Metadatenmanager . 69
2.14 Zusammenfassung. 71
3 Phasen des Data Warehousing .75
3.1 Monitoring . 75
3.1.1 Realisierungen des Monitoring .76
3.1.2 Monitoring-Techniken .77
3.2 Extraktionsphase. 81
3.3 Transformationsphase. 83
3.3.1 Datenintegration . 83
3.3.2 Bereinigung . 89
3.4 Ladephase . 93
3.5 Analysephase. 95
3.5.1 Data Access . 95
3.5.2 Online Analytical Processing (OLAP) .96
3.5.3 Data Mining . 107
3.6 Zusammenfassung. 115
4 Physische Architektur . 117
4.1 Speicherarchitekturen fur das Data Warehouse. 117
4.1.1 Architektur eines Datenbankverwaltungssystems . 118
4.1.2 Speichermodelle fur Daten . 118
4.2 Schichtenarchitekturen. 119
4.2.1 Einschichtenarchitektur . 122
4.2.2 Zweischichtenarchitektur . 122
4.2.3 Dreischichtenarchitektur . 123
4.2.4 N-Schichtenarchitektur. 124
4.2.5 Web-basierte Architektur . 125
4.3 Middleware. 130
4.3.1 Normen und Spezifikationen . 130
4.3.2 Middleware-Systeme . 130
4.3.3 Common Object Request Broker Architecture (CORBA) . 132
4.3.4 Distributed Component Object Model (DCOM) . 134
4.4 Schnittstellen . 135
4.4.1 Klassifikation von Schnittstellen . 136
4.4.2 Techniken und Standards . 136
4.4.3 Datenaustauschformate . 139
4.5 Sicherheit. 140
4.5.1 Kommunikationssicherheit . 140
4.5.2 Benutzeridentifikation und Authentifizierung . 143
4.5.3 Auditing . 144
4.5.4 Zugriffskontrolle . 145
4.6 Zusammenfassung. 147
Inhaltsverzeichnis
B Entwicklung . 149
5 Das multidimensional Datenmodell . 153
5.1 Exkurs: Modell und Schema . 153
5.2 Konzeptuelle Modellierung . 156
5.2.1 Verschiedene Vorgehensweisen zur Definition einer Methodik.159
5.2.2 Vorstellung verschiedener Designnotationen.160
5.3 Logische Modellierung . 169
5.3.1 Notwendigkeit der Formalisierung des multidimensionalen Modells . 170
5.3.2 Struktur des multidimensionalen Datenmodells . 171
5.3.3 Fehlende Werte in Würfelzellen (Nullwerte) . 175
5.3.4 Operatoren des multidimensionalen Modells . 176
5.3.5 Weitere Ansätze zur Formalisierung . 180
5.3.6 Grenzen und Erweiterungen des multidimensionalen Datenmodells. . 182
5.4 Unterstützung von Veränderungen . 183
5.4.1 Zeitaspekte. 183
5.4.2 Aspekte der Klassifikationsveränderungen . 185
5.4.3 Aspekte der Schemaänderung . 188
5.5 Zusammenfassung. 194
6 Umsetzung des multidimensionalen Datenmodells . 197
6.1 Relationale Speicherung. 198
6.1.1 Abbildungsmöglichkeiren auf Relationen . 198
6.1.2 Relationale Umsetzung multidimensionaler Anfragen . 208
6.1.3 Relationale Versionierungs- und Evolutionsaspekte . 216
6.2 Multidimensionale Speicherung. 221
6.2.1 Datenstrukturen . 222
6.2.2 Speicherung multidimensionaler Daten . 231
6.2.3 Dateneingabe . 235
6.2.4 Grenzen der multidimensionalen Datenhaltung . 237
6.2.5 Hybride Speicherung: Hybrides OLAP (HOLAP) . 238
6.3 Realisierung der Zugriffskontrolle. 239
6.3.1 Zugriffskontrollanforderungen. 240
6.3.2 Realisierungskonzepte . 243
6.4 Zusammenfassung. 248
7 Optimierung . 249
7.1 Anfragen im multidimensionalen Modell. 250
7.2 Indexstrukturen. 251
7.2.1 Klassifikation der Indexstrukturen . 253
7.2.2 Eindimensionale Baumindexstrukturen . 254
7.2.3 Mehrdimensionale Baumindexstrukturen . 259
7.2.4 Bitmap-Indizes . 267
7.2.5 Vergleich der Indizierungstechniken . 272
7.3 Partitionierung. 274
7.3.1 Horizontale Partitionierung . 275
7.3.2 Vertikale Partitionierung . 276
7.3.3 Mini-Dimensionen als Spezialfall vertikaler Partitionierung . 277
7.3.4 Partitionierungssteuerung . 279
Inhaltsverzeichnis
7.4 Relationale Optimierung von Star-Joins. 280
7.5 Einsatz materialisierter Sichten. 283
7.5.1 Verwendung materialisierter Sichten . 284
7.5.2 Bestimmung des Auswertekontextes fur Aggregatanfragen . 289
7.5.3 Statische Auswahl materialisierter Sichten . 294
7.5.4 Dynamische Auswahl materialisierter Sichten. 301
7.5.5 Aktualisierung materialisierter Sichten . 304
7.6 Optimierung eines multidimensionalen Datenbanksystems . 314
7.6.1 Partitionierung . 316
7.6.2 Speicherung der Zellen . 319
7.6.3 Datenblockindizierung . 321
7.7 Zusammenfassung. 321
8 Metadaten . 325
8.1 Die Rolle von Metadaten beim Data Warehousing . 325
8.2 Metadatenmanagement. 328
8.2.1 Anforderungen an Data-Warehouse-Repositorien . 329
8.2.2 Repositorium- und Metadatenaustauschstandards . 331
8.3 Data-Warehouse-Metadatenschemata . 333
8.3.1 Eine Klassifikation fiir Metadaten . 334
8.3.2 Standards und Referenzmodelle . 336
8.4 Entwurf eines Schemas zur Verwaltung von Data-Warehouse-Metadaten . . 340
8.4.1 Funktionale Aspekte . 340
8.4.2 Personen, Organisation und Aufgaben . 342
8.4.3 Business-Metadaten . 343
8.4.4 Abstraktionsstufen . 344
8.5 Zusammenfassung. 345
C Anwendung . 347
9 Aufbau eines Data-Warehouse-Systems. 351
9.1 Data-Warehouse-Strategie. 351
9.1.1 Strategiefindung . 352
9.1.2 Machbarkeitsbetrachtung zum Data Warehousing . 355
9.1.3 Festlegung der Architektur . 356
9.1.4 Vorgehensweisen bei der Einfuhrung . 362
9.2 Data-Warehouse-Projektorganisation . 365
9.2.1 Projektrollen und Projektsteuerung . 367
9.2.2 Projektteam und Rollenverstandnis . 367
9.2.3 Kommunikation . 370
9.2.4 Konfliktmanagement . 371
9.2.5 Qualitätssicherung . 373
9.2.6 Dokumentation . 374
9.3 Data-Warehouse-Projektphasen. 374
9.3.1 Phasenkonzept . 375
9.3.2 Analysephase . 378
9.3.3 Designphase . 382
9.3.4 Implementierungsphase . 384
Inhaltsverzeichnis
9.4 Softwareauswahl. 386
9.4.1 Nutzen und Notwendigkeit der Produktauswahl . 387
9.4.2 Klassifikation der Produkte anhand der Referenzarchitektur . 388
9.4.3 Vorgehensweise . 389
9.4.4 Allgemeine Kriterien fur die Produktauswahl . 397
9.4.5 Kriterien fur Datenbeschaffungswerkzeuge . 398
9.4.6 Kriterien fur OLAP-Produkte . 402
9.5 Hardwareauswahl. 408
9.5.1 Auswahlbestimmende Faktoren . 409
9.5.2 Datenspeicherung . 409
9.5.3 Archivspeichermedien . 411
9.5.4 Multiprozessorsysteme . 412
9.5.5 Fehlertoleranz als Planungsziel . 414
9.5.6 Flaschenhälse und Fallstricke . 414
9.5.7 Backup-Strategien und Notfallpläne . 415
9.6 Erfolgsfaktoren beim Aufbau eines Data Warehouse. 416
9.6.1 Institutionelle Aufgaben des Projektmanagements:
Projektorganisation. 417
9.6.2 Funktionale Aufgaben des Projektmanagements:
Projektabwicklung. 419
9.6.3 Empfehlungen fur ein Data-Warehouse-Projekt . 421
9.7 Wirtschaftlichkeitsbetrachtungen. 422
9.7.1 Kostenbetrachtung . 423
9.7.2 Nutzenbetrachtung. 424
9.8 Zusammenfassung. 428
10 Betrieb eines Data-Warehouse-Systems . 429
10.1 Administration . 429
10.1.1 Anforderungen und resultierende Aufgaben . 430
10.1.2 Organisationsformen fur den Betrieb . 437
10.2 Iterativer Datenbeschaffungsprozess . 439
10.3 Performanz-Tuning von Data-Warehouse-Systemen . 445
10.3.1 Der Performanz-Tuning-Prozess . 445
10.3.2 Maßnahmen aus Sichr des Informationsmanagements . 446
10.3.3 Maßnahmen aus Sicht des Datenbankdesigns. 448
10.3.4 Maßnahmen aus Sicht der Applikationsumgebung. 451
10.3.5 Maßnahmen aus Sicht der Datenbankanfragen . 452
10.3.6 Maßnahmen aus Sicht der Datenbankkonfiguration . 453
10.3.7 Maßnahmen aus Sicht des Betriebssystems . 456
10.3.8 Maßnahmen aus Sicht des Netzwerks . 457
10.3.9 Maßnahmen aus Sicht des Hardwaresystems . 457
10.4 Analyseprozess . 458
10.4.1 Schere zwischen Systemleistung und Anwendererwartungen . 459
10.4.2 Anwenderbetreuung . 462
10.4.3 Tips und Tricks im Umgang mit Anwendern . 463
10.5 Rolle des Repositoriums . 464
I xii Inhaltsverzeichnis
10.6 Sicherungsmanagement . 465
10.6.1 Backup und Recovery . 466
10.6.2 Entsorgung von Daten . 467
10.6.3 Datenbank- und Systemverfiigbarkeit. 470
10.6.4 Phasen eines Recovery-Plans . 471
10.7 Zusammenfassung. 472
11 Praxisbeispiele .473
11.1 Data Warehousing in der Gesundheitsberichterstattung. 474
11.1.1 Das Epidemiologische Krebsregister Niedersachsen (EKN) . 474
11.1.2 Unterstützung umweltbezogener epidemiologischer Forschung
durch modernes Data Warehousing.475
11.1.3 Fazit . 481
11.2 Praxisbeispiel aus dem Verlagswesen. 481
11.2.1 Vorstellung des Axel Springer Verlages . 481
11.2.2 Das Data-Warehouse-Projekt im Anzeigenbereich . 482
11.2.3 Fazit . 487
11.3 Panelorientierte Marktforschung. 488
11.3.1 Das Unternehmen GfK AG
und die GfK Marketing Services GmbH. 488
11.3.2 Data Warehousing in der panelorientierten Marktforschung. 489
11.3.3 Fazit . 495
11.4 Grundlagenforschung: Geowissenschaften. 496
11.4.1 Das ICDP-Projekt und sein Träger . 496
11.4.2 Data Warehousing in den Geowissenschaften. 497
11.4.3 Fazit . 502
11.5 Chemie: Distribution von Produktdaten. 503
11.5.1 Das Unternehmen Merck KGaA . 503
11.5.2 Data Warehousing fur Produktdaten . 504
11.5.3 Fazit . 507
11.6 Zusammenfassung. 509
A Abkürzungen. 511
B Glossar. 515
C Autorenverzeichnis. 521
D Autorenzuordnung . 531
E Literatur und Web-Referenzen. 535
F Stichwortverzeichnis.565 |
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