Data-Warehouse-Systeme: Architektur, Entwicklung, Anwendung
Gespeichert in:
| Format: | Buch |
|---|---|
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Heidelberg
dpunkt-Verl.
2004
|
| Ausgabe: | 2., überarb. und aktualisierte Aufl. |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XVI, 592 S. graph. Darst. |
| ISBN: | 3898642518 |
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| adam_text | Inhaltsverzeichnis
Teil
1 Abgrenzung und Einordnung 5
1.1 Begriffliche Einordnung................................... 5
1.1.1 Definitionen ..................................... 7
1.1.2 Abgrenzung von transaktionalen Systemen.............. 8
1.2 Historie des Themenbereichs .............................. 11
1.3 Anwendungsbereiche .................................... 13
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 Einführung in das Beispiel Star*Kauf........................ 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................................ 37
2.3 Datenquelle ........................................... 38
2.3.1 Bestimmung der Datenquellen....................... 39
2.3.2 Datenqualität ................................... 43
2.3.3 Klassifikation der Quelldaten ....................... 45
2.4 Monitor.............................................. 47
2.5 Arbeitsbereich ......................................... 48
2.6 Extraktionskomponente.................................. 49
2.7 Transformationskomponente.............................. 50
2.8 Ladekomponente........................................ 51
2.9 Basisdatenbank......................................... 51
2.9.1 Charakterisierung, Aufgaben und Abgrenzung........... 52
2.9.2 Aktualisierungsalternativen der Basisdatenbank.......... 55
2.9.3 Qualität der Daten in der Basisdatenbank .............. 55
2.10 Data
2.10.1 Unterstützung des Ladeprozesses.....................58
2.10.2 Unterstützung des Analyseprozesses...................58
2.10.3 Data
2.11 Analyse...............................................63
2.11.1 Darstellungsformen ...............................64
2.11.2 Funktionalität ...................................65
2.11.3 Realisierung..........................■...........66
2.11.4 Plattformen .....................................68
2.12 Repositorium...........................................68
2.13 Metadatenmanager......................................70
2.14 Zusammenfassung.......................................71
3 Phasen des Data
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.............................................94
3.5 Analysephase...........................................97
3.5.1 Data Access.....................................97
3.5.2 Online
3.5.3 Data Mining....................................109
3.6 Zusammenfassung......................................117
4 Physische Architektur 119
4.1 Speicherarchitekturen für das Data
Basisdatenbank........................................119
4.1.1 Architektur eines Datenbankverwaltungssystems........120
4.1.2 Speichermodelle für Daten.........................120
4.2 Schichtenarchitekturen.................................. 122
4.2.1 Einschichtenarchitektur........................... 124
4.2.2 Zweischichtenarchitektur ......................... 124
4.2.3 Dreischichtenarchitektur.......................... 126
4.2.4 N-Schichtenarchitektur........................... 126
4.2.5 Web-basierte Architektur ......................... 127
4.3 Middleware .......................................... 132
4.3.1 Normen und Spezifikationen....................... 132
4.3.2 Middleware-Systeme............................. 132
4.3.3
4.3.4
4.3.5
4.3.6
4.3.7
4.4 Schnittstellen ......................................... 143
4.4.1 Klassifikation von Schnittstellen.................... 143
4.4.2 Techniken und Standards ......................... 144
4.4.3 Datenaustauschformate........................... 146
4.5 Sicherheit............................................ 148
4.5.1 Kommunikationssicherheit........................ 149
4.5.2 Benutzeridentifikation und Authentifizierung.......... 151
4.5.3
4.5.4 Zugriffskontrolle................................ 153
4.6 Zusammenfassung..................................... 155
Teil
5 Das multidimensionale Datenmodell 161
5.1 Konzeptuelle Modellierung............................... 162
5.1.1 Verschiedene Vorgehensweisen zur Definition einer
Methodik ..................................... 164
5.1.2 Vorstellung verschiedener Designnotationen........... 165
5.2 Logische Modellierung.................................. 174
5.2.1 Notwendigkeit der Formalisierung des multidimen-
sionalen Modells................................ 175
5.2.2 Struktur des multidimensionalen Datenmodells......... 176
5.2.3 Fehlende Werte in Würfelzellen {Nullwerte) ........... 180
5.2.4 Operatoren des multidimensionalen Modells .......... 181
5.2.5 Weitere Ansätze zur Formalisierung ................. 185
5.2.6 Grenzen und Erweiterungen des multidimensionalen
Datenmodells .................................. 187
5.3 Unterstützung von Veränderungen ......................... 188
5.3.1 Zeitaspekte..................................... 188
5.3.2 Aspekte der Klassifikationsveränderungen............. 190
5.3.3 Aspekte der Schemaänderung....................... 193
5.4 Zusammenfassung......................................200
6 Umsetzung des multidimensionaien Datenmodells 201
6.1 Relationale Speicherung.................................202
6.1.1 Abbildungsmöglichkeiten auf Relationen..............202
6.1.2 Relationale Umsetzung multidimensionaler Anfragen ....214
6.1.3 Relationale Versionierungs- und Evolutionsaspekte......220
6.2 Multidimensionale Speicherung............................225
6.2.1 Datenstrukturen.................................226
6.2.2 Speicherung multidimensionaler Daten ...............235
6.2.3 Dateneingabe...................................239
6.2.4 Grenzen der multidimensionaien Datenhaltung.........241
6.2.5 Hybride Speicherung: Hybrides OLAP (HOLAP)........242
6.3 Realisierung der Zugriffskontrolle..........................243
6.3.1 Zugriffskontrollanforderungen......................244
6.3.2 Realisierungskonzepte ............................248
6.4 Zusammenfassung......................................252
7 Optimierung 253
7.1 Anfragen im multidimensionaien Modell.....................254
7.2 Indexstrukturen........................................255
7.2.1 Klassifikation der Indexstrukturen................... 256
7.2.2 Eindimensionale Baumindexstrukturen ............... 258
7.2.3 Mehrdimensionale Baumindexstrukturen.............. 263
7.2.4 Bitmap-Indizes.................................. 269
7.2.5 Vergleich der Indizierungstechniken.................. 275
7.3 Partitionierung ........................................277
7.3.1 Horizontale Partitionierung........................277
7.3.2 Vertikale Partitionierung ..........................280
7.3.3 Mini-Dimensionen als Spezialfall vertikaler
Partitionierung..................................281
7.3.4 Partitionierangssteuerung..........................282
7.4 Relationale Optimierung von
7.5 Einsatz materialisierter Sichten............................ 286
7.5.1 Verwendung materialisierter Sichten................. 288
7.5.2 Bestimmung des Auswertekontextes für
Aggregatanfragen ............................... 292
7.5.3 Statische Auswahl materialisierter Sichten............. 297
7.5.4 Dynamische Auswahl materialisierter Sichten.......... 305
7.5.5 Aktualisierung materialisierter Sichten ............... 308
7.6 Optimierung eines multidimensionalen Datenbanksystems....... 318
7.6.1 Partitionierung ................................. 319
7.6.2 Speicherung der Zellen ........................... 323
7.6.3 Datenblockindizierung ........................... 324
7.7 Zusammenfassung..................................... 325
8 Metadaten 327
8.1 Die Rolle von Metadaten beim Data
8.2 Metadatenmanagement ................................. 330
8.2.1 Anforderungen an Data-Warehouse-Repositorien....... 330
8.2.2 Repositorium- und Metadatenaustauschstandards ...... 333
8.3 Data-Warehouse-Metadatenschemata ...................... 335
8.3.1 Eine Klassifikation für Metadaten................... 336
8.3.2 Standards und Referenzmodelle .................... 338
8.4 Entwurf eines Schemas zur Verwaltung von
Data-Warehouse-Metadaten.............................. 342
8.4.1 Funktionale Aspekte............................. 343
8.4.2 Personen, Organisation und Aufgaben ............... 345
8.4.3 Business-Metadaten.............................. 345
8.4.4 Abstraktionsstufen .............................. 346
8.5 Zusammenfassung..................................... 347
Teil
9 Vorgehensweise beim Aufbau eines Data-Warehouse-Systems 353
9.1 Data-Warehouse-Strategie ............................... 353
9.1.1 IT-Strategie.................................... 354
9.1.2 Data-Warehouse-Strategie......................... 356
9.1.3 Rolle des Data
9.2 Ableitung der Data-Warehouse-Architektur.................. 357
9.2.1 Data-Warehouse-Rahmenwerk als gesamtheitliche
Vorgabe ...................................... 358
9.2.2 Umgang mit mehreren Data-Warehouse-Systemen ...... 361
9.2.3 Architekturüberlegungen in der Praxis............... 364
9.2.4 Umgebungen im Hinblick auf Entwicklung, Test,
Produktion und Wartung......................... 366
9.3 Data-Warehouse-Vorgehensweise.......................... 368
9.3.1 Phasenkonzept.................................. 369
9.3.2 Vorgehensweisen bei der Einführung................. 372
9.3.3 Machbarkeitsbetrachtung zum Data
9.3.4 Analysephase................................... 377
9.3.5 Designphase.................................... 381
9.3.6 Implementierungsphase ........................... 382
9.4 Zusammenfassung...................................... 385
10 Das Data-Warehouse-Projekt 387
10.1 Data-Warehouse-Projektorganisation ....................... 387
10.1.1 Projektrollen und Projektsteuerung .................. 388
10.1.2 Projektteam und Rollenverständnis .................. 389
10.1.3 Kommunikation................................. 392
10.1.4 Konfliktmanagement............................. 393
10.1.5 Qualitätssicherung............................... 394
10.1.6 Dokumentation ................................. 395
10.2 Softwareauswahl....................................... 396
10.2.1 Nutzen und Notwendigkeit der Produktauswahl........ 396
10.2.2 Klassifikation der Produkte anhand der
Referenzarchitektur.............................. 397
10.2.3 Vorgehensweise zur Produktauswahl................. 399
10.2.4 Allgemeine Kriterien für die Produktauswahl........... 406
10.2.5 Kriterien für Datenbeschaffungswerkzeuge ............ 407
10.2.6 Kriterien für OLAP-Produkte....................... 412
10.3 Hardwareauswahl...................................... 417
10.3.1 Auswahlbestimmende Faktoren..................... 418
10.3.2 Datenspeicherung................................ 419
10.3.3 Archivspeichermedien ............................ 420
10.3.4 Multiprozessorsysteme............................ 421
10.3.5 Fehlertoleranz als Planungsziel...................... 423
10.3.6 Flaschenhälse und Fallstricke....................... 424
10.3.7 Backup-Strategien und Notfallpläne.................. 424
10.4 Erfolgsfaktoren beim Aufbau eines Data-Warehouse-Systems..... 426
10.4.1 Institutionelle Aufgaben des Projektmanagements:
Projektorganisation .............................. 426
10.4.2 Funktionale Aufgaben des Projektmanagements:
Projektabwicklung............................... 428
10.4.3 Empfehlungen für ein Data-Warehouse-Projekt......... 430
10.5 Wirtschaftlichkeitsbetrachtungen........................... 431
10.5.1 Kostenbetrachtung............................... 432
10.5.2 Nutzenbetrachtung............................... 433
10.6 Zusammenfassung...................................... 437
11 Betrieb eines
11.1 Administration........................................ 439
11.1.1 Anforderungen und resultierende Aufgaben ........... 440
11.1.2 Organisationsformen für den Betrieb ................ 447
11.2 Iterativer Datenbeschaffungsprozess........................ 449
11.3 Performanz-Tuning von Data-Warehouse-Systemen............ 455
11.3.1 Der Performanz-Tuning-Prozess .................... 455
11.3.2 Maßnahmen aus Sicht des Informationsmanagements .... 456
11.3.3 Maßnahmen aus Sicht des Datenbankdesigns.......... 457
11.3.4 Maßnahmen aus Sicht der Applikationsumgebung...... 460
11.3.5 Maßnahmen aus Sicht der Datenbankzugriffe.......... 462
11.3.6 Maßnahmen aus Sicht der Datenbankkonfiguration..... 463
11.3.7 Maßnahmen aus Sicht des Betriebssystems ............ 465
11.3.8 Maßnahmen aus Sicht des Netzwerks................ 466
11.3.9 Maßnahmen aus Sicht des Hardwaresystems .......... 467
11.4 Analyseprozess........................................ 468
11.4.1 Schere zwischen Systemleistung und
Anwendererwartungen ........................... 468
11.4.2 Anwenderbetreuung ............................. 471
11.4.3 Tipps und Tricks im Umgang mit Anwendern.......... 473
11.5 Rolle des Repositoriums................................. 473
11.6 Sicherungsmanagement ................................. 475
11.6.1 Backup und
11.6.2 Entsorgung von Daten............................ 477
11.6.3 Datenbank- und Systemverfügbarkeit................ 479
11.6.4 Phasen eines
11.7 Zusammenfassung..................................... 481
12 Praxisbeispiele 483
12.1 Data
12.1.1 Das Epidemiologische Krebsregister Niedersachsen
(EKN)........................................ 484
12.1.2 Unterstützung umweltbezogener epidemiologischer
Forschung durch modernes Data
12.1.3 Fazit ......................................... 491
12.2 Praxisbeispiel aus dem Verlagswesen....................... 491
12.2.1 Vorstellung des Axel Springer Verlags................ 492
12.2.2 Das Data-Warehouse-Projekt im Anzeigenbereich....... 492
12.2.3 Fazit ......................................... 497
12.3 Panelorientierte Marktforschung........................... 498
12.3.1 Das Unternehmen GfK AG und die
GfK Marketing Services GmbH..................... 499
12.3.2 Data
Marktforschung................................. 499
12.3.3 Fazit.......................................... 504
12.4 Grundlagenforschung: Geowissenschaften.................... 505
12.4.1 Das ICDP-Projekt und sein Träger................... 505
12.4.2 Data
12.4.3 Fazit.......................................... 511
12.5 Chemie: Distribution von Produktdaten ..................... 512
12.5.1 Das Unternehmen Merck KGaA..................... 512
12.5.2 Data
12.5.3 Fazit.......................................... 517
12.6 Zusammenfassung...................................... 518
Anhang 519
A
B Glossar 525
C Autorenverzeichnis 531
D Autorenzuordnung 541
E
Stichwortverzeichnis 577
|
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Inhaltsverzeichnis
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