1 Komponenten und Phasen des Data Warehousing Simon König

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Komponenten und Phasen des Data Warehousing

Simon König

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Einführung

• Arbeitskreis „Konzepte des Data Warehousing“ der GI

• Ziele– Schaffung einer einheitlichen Terminologie– Ausgangspunkt für den Vergleich

bestehender und die Empfehlung für geplante Data-Warehouse-Systeme

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Datenquellen: Auswahl

• Zweck• Verfügbarkeit

– rechtlich– sozial– technisch– organisatorisch

• Preis

• Qualität– Genauigkeit

(Granularität)– Vollständigkeit– Konsistenz– Relevanz– Korrektheit

Anschließend: Klassifikation

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Extraktion

• Umfang– Struktureller Extrakt– Inhaltlicher Extrakt– Aggregierter Extrakt

• Arbeitsbereich

• Zeitliche Steuerung– Periodisch– Anfragegesteuert– Ereignisgesteuert– Sofort

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Monitor

• Überwachungsstrategie– Snapshot– Log– Zeitstempel– Replikation– Trigger

• Anwendungsunterstützt

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Transformation

• Schematransformation– Integration der Einzelschemata– Einmalige Durchführung– Ziele

• Vollständigkeit• Korrektheit• Minimalität• Verständlichkeit

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Transformation

• Schematransformation– Konflikte

• Semantische Konflikte• Beschreibungskonflikte• Heterogenitätskonflikte• Strukturkonflikte

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Transformation

• Datentransformation– Überführung der Daten in neue Schemata– Durchführung bei jeder Transformation– Synonym-, Homonymkonflikte– Vereinheitlichung von Kodierungen– Integritätsbedingungen

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Transformation

• Datenbereinigung– Durchführung bei jeder Transformation– Korrektur fehlerhafter bzw. Ergänzung

unvollständiger Daten– Referenzielle Integrität beachten

• Gewährleistung hoher Datenqualität– Nachvollziehbarkeit

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Basisdatenbank

• Zentrale Komponente: Datenlager• Inhalt (Inmon)

– Themenorientierte Daten (subject-oriented)– Integrierte Daten (integrated)– Dauerhafte Daten (non-volatile)– Historische Daten (time-variant)

• Ausgangspunkt für Data Warehouses

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Konsistenz

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Data Warehouse

• Extraktion der Daten aus der Basis-datenbank

• Umfang– Struktureller Extrakt– Inhaltlicher Extrakt– Aggregierter Extrakt

• Zeitliche Steuerung– Periodisch– auf Anfrage– Ereignisgesteuert– Sofort

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Nabe-Speiche-Architektur

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Data Warehouse

• Data Marts– Verteilung des Data Warehouse– abhängige und unabhängige Data Marts– Abgrenzung zum Data Warehouse

problematisch• Ansatzpunkt für die Analyse

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Data Marts

abhängig unabhängig

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Metadaten

• Definition– „Daten über Daten“– fachliche und technische Metadaten– Informationen über Datenstrukturen,

Datentransformationen, Veränderungen von Metadaten

• Erleichtern das Wiederfinden von Informationen

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Analyse

• Drei Ansätze– Data Access– Online Analytical Processing (OLAP)

• Rotation oder Pivotierung• Roll-up, drill-down, drill-across• Slice and dice

– Data Mining

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OLAP

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OLAP

• Rotation• Roll-up• Drill-down• Drill-across• Slice• Dice

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Architekturbeispiel

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Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit