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SQL Server Analysis Services im mehrdimensionalen Modus Grundkurs

Data Warehouse – das Konzept

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Business-Intelligence-Projekte müssen sich oft dem Vorwurf aussetzen, das dafür erforderliche Data Warehouse sei zu aufwändig, zu teuer und überhaupt nicht nötig. Anhand einer Definition des Konzepts versucht der Trainer, diesem Einwand zu begegnen.
02:45

Transkript

Die besten Business Intelligence Projekte haben ein Data Warehouse als Grundlage, aber der Aufwand dafür ist oft umstritten, denn es muss von IT-Fachleuten für die Endanwender erstellt werden, damit diese ihre Daten besser auswerten können. Um bei dieser Argumentation ein bisschen zu helfen, will ich erstmal mit einer Definition beginnen, die überhaupt zeigt, was ein Data Warehouse ist und was man damit tun kann. Eine der Definitionen, die man am häufigsten hört, spricht vom Data Warehouse als einer zentralen Datensammlung aus unterschiedlichen Datenquellen. Das ist ein ganz zentraler Punkt. Dabei müssen die Daten in dieses Data Warehouse zusammen kopiert werden und dort werden sie dann langfristig gespeichert, um sie eben auch über den Faktor Zeit hinweg, analysieren zu können. Schauen uns mal noch eine andere Definition an und die spricht wieder von ganz ähnlichen Dingen, nämlich von Daten aus verteilten, und da sind sie wieder, unterschiedlich struturierten Datenbeständen und im Data Warehouse erhalte ich dann eine globale Sicht über die verschiedenen Quelldaten und die verschiedenen Quellsysteme. Und noch ein Faktor ist sehr wichtig und das ist der, dass ich natürlich eine Trennung bekomme durch ein Data Warehouse von meinen operativen Daten, wo tägliche Transaktionen stattfinden und den Daten, die ich einfach langfristig abspeichere nur für die Entscheidungsunterstützung für Abfragen usw. Und es gibt noch mehr Definitionen. Zum Beispiel diese gefällt mir besonders gut: Das Data Warehouse ist die zentrale Komonente eines Data Warehouse Systems. Da wären wir auch noch drauf gekommen, aber auch diese Definition sagt eine Reihe sehr vernüftiger Dinge. Zum Bespiel spricht man hier von einem ETL-Prozess, eine Extraktions-, Transformations- und Ladeprozess aus den verschiedenen Quellen, da sind sie wieder, es wird wieder bereinigt und vereinheitlicht und ins Data Warehouse geladen. Und das Ganze passiert nicht nur einmal, sondern am besten zeitgesteuert, vielleicht einmal jede Nacht oder einmal alle vier Stunden, damit ich die Daten dort im Data Warehouse eben auch langfristig halten kann von täglichen Änderungen entrückt über einen längeren Zeitraum hinweg analysieren kann. Um diese Definitionen noch mal mit Hinblick auf den Zweck eines Data Warehouse zusammenzufassen, noch eine abschließende Folie. Also, worum geht's im Data Warehouse? Dass ich Daten zusammenführen kann aus verschiedenen Datenquellen, dass ich Belastung von den Quellsystemen wegnehme, indem Auswertungs-Abfragen dort nicht mehr ausgeführt werden. Dann mache ich es für meine Endanwender deutlich leichter, selber Auswertungen zu machen, denn die Strukturen sind einfacher, ich habe viel weniger Tabellen, die Namen der Objekte sind verständlicher und schließlich und endlich ich habe eine langfristigere Speicherung, ich habe eine korrekte Veränderungs-Historie, wenn sich Daten einmal über die Zeit hinweg verändern sollten. Das war eine kurze Einführung in das Konzept des Data Warehouse über seine Definitionen.

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Erscheinungsdatum:25.04.2017

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