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SQL Server Analysis Services im mehrdimensionalen Modus Grundkurs

Ein Data Warehouse aufbauen

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Ein Analysis-Services-OLAP-Cube ist nur ein Teil einer gesamten Business-Intelligence-Lösung. Eine einführende Überblicksgrafik macht den gesamten Prozess deutlicher und zeigt die Schritte, die vor dem Cube-Bau erledigt sein sollten.
03:02

Transkript

Jetzt wollen wir uns anhand einer Übersichtsgrafik einmal vor Augen führen, welche Komponenten eigentlich zu einer Microsoft Business Intelligence Lösung hinzu gehören, wie die OLAP Cubes dort hinein passen und wie sie mit dem Data Warehouse zusammenwirken. Welche Elemente sind es, die diesen Prozess des Data Warehousing eigentlich ausmachen? Nun, der erste Schritt ist hier eben schon angezeigt. Das Data Warehouse muss zunächst einmal designt werden. Das heißt, wir denken darüber nach, was für Tabellen in dieser Datenbank geschaffen werden müssen, damit die verschiedenen Quellsysteme dort konsolidiert und gleichartig auswertbar abgelegt werden können. Dann im zweiten Schritt beginnt der Ladevorgang. Das heißt, alle Quellsysteme werden angezapft und die Daten ins Data Warehouse hinein gepackt nachdem sie vereinheitlicht worden sind, gesäubert worden sind, usw. Und dann könnte man auf dem Data Warehouse auch direkt schon Auswertungen fahren, aber wir werden noch drüber reden. Viele Vorteile bringt es, wenn man OLAP Cubes erzeugt, um dann direkt auf dem Data Warehouse seine Auswertungen fahren zu können. Wie gesagt, das ist der Standardpfad, den man hier unten sieht. Der Cube geht direkt auf das Data Warehouse, befüllt sich daraus und kann dann abgefragt werden. Ein durchaus häufiger Pfad, der eigentlich wie eine Umleitung aussieht, ist dieser hier, nämlich das Erzeugen eines kleinen abgegrenzten Data Mart, einem Ausschnitt eines Ausschnitts aus dem Data Warehouse, indem man z.B. nur die Bereiche von einer Abteilung, die technisch zusammenhängen oder aus einer Region kommen, hinein leitet und den Leuten ermöglicht, direkt auf diesem Data Mart Auswertungen zu fahren. Das macht man meistens aus Security-Gründen, indem man sagt, Ihr bekommt nur die Daten von Eurem Bereich zur Verfügung gestellt, könnt damit aber machen, was Ihr wollt. Und zum Beispiel mit relationalen Abfrage-Generatoren darauf zugreifen. Häufiger passiert dann aber Folgendes, dass so ein Data Mart auch wiederum relativ groß wird und viel durchsucht werden muss. und dann wünscht sich auch diese Abteilung, können wir nicht einen Cube haben, der den Zugriff auf unseren Data Mart vereinfacht und erleichtert? Und auch das wird dann oft passieren, so dass wir of auch Cubes haben, die direkt auf den Data Marts arbeiten und gar nicht direkt auf dem großen Data Warehouse. Also beide Varianten sind absolut statthaft, aber die untere Variante wird sicherlich die Häufigste sein. Wie dem auch sei, unsere Daten landen in OLAP Cubes und können dann von Clients sehr, sehr gut abgefragt werden, durch Direktzugriff auf die Cubes für Abfragen z.B. mit Excel, für das Reporting, für die Analyse von Daten, die Ad-Hoc-Analyse ist da besonders wichtig und gut unterstützt von OLAP Cubes und vielleicht auch das Data Mining oder Predictive Analysis, eine Funktionalität, die ja in den Analysis Services auch schon eingebaut ist, die wir bei diesem Video-Training nicht besprechen werden. Ich hoffe, damit wird der Gesamtüberblick des Pozesses, wie man ein Data Warehouse und seine Cubes baut und befüllt, einmal klarer.

SQL Server Analysis Services im mehrdimensionalen Modus Grundkurs

Lernen Sie eigene OLAP-Cubes und -Lösungen mit dem multidimensionalem Modus der SQL Server Analysis Services zu erstellen.

3 Std. 57 min (54 Videos)
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Erscheinungsdatum:25.04.2017

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