SQL Server Analysis Services im mehrdimensionalen Modus Grundkurs

OLAP überbrückt die Analyselücke

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Warum benutzt man OLAP überhaupt? Dieses Video bettet OLAP-Cubes architektonisch zwischen den relationalen Datenbanken und den häufig zur Auswertung genutzten Excel-Sheets ein.
03:20

Transkript

In einem Business Intelligence Project muss man sich oft immer wieder dafür rechtfertigen, warum man eigentlich diesen ganzen Aufwand betreibt mit einem Data Warehouse und mit OLAP Cubes. Warum setzt man diese Technologie überhaupt ein? Und um dabei etwas zu unterstützen, bei der Argumentation, habe ich diese Folie gebaut. Also, auf der linken Seite sehen wir die relationalen Datenbanken. Das ist eigentlich der Speicherort, der derzeit am häufigsten und am typischsten für große Datenmengen verwendet wird. Man kann die Daten von dort auch problemlos wieder auslesen, man braucht dafür nur etwas IT-Kenntnisse, man braucht die Abfragesprache SQL. Und die kann nun mal nicht jeder. Ganz so einfach ist die nicht. Also meine Endanwender sind da außen vor. Das geht nur noch von der IT. Auch mit diesem SQL gibt es ein Problem, Man kann nämlich relativ schlecht mit dieser Abfragesprache berechnen oder analysieren. Sowas wie einen Vorjahresvergleich oder eine Kumulierung ist mit reinen SQL Mitteln, sehr, sehr kompliziert zu machen. Auf der rechten Seite ist genau das, was der Abhilfe leisten kann, nämlich die Kalkulationstabellen, sprich Excel. Excel ist optimal, um kleine Datenmengen zu analysieren. Sowas wie Kommulierungen, Vorjahresvergleiche sind leicht und einfach gemacht. Der Nachteil aber ist, das dass eben jeder Benutzer für sich macht, dass er sich eine eigene Datenkopie zieht und seine Erkenntnisse dort nur für sich selbst gewinnt, und das dann natürlich auch, in dem Moment, wo er sich eine eigen Kopie zieht, die unternehmensweite Datenkonsistenz weit vorbei ist. Tja, da gibt es also offenbar eine Analyselücke zwischen den Quelldaten und relationalen Datenbanken und den Wünschen der Anwender, die das Ganze mit Excel machen wollen. Und diese Lücke kann geschlossen werden durch OLAP. Warum, weil OLAP eben z.B. die Datenkonsistenz gewährleistet, weil es eine serverseitige Technologie ist, weil OLAP nicht so kompliziert abzufragen ist, wie die relationalen Datenbanken, sondern über das multidimensionale Modell, über die Aufteilung in Fakten und Dimensionen eben es dem Endanwender ermöglicht, sehr, sehr leicht eigene Abfragen auf den Daten zu machen. Total egal ist dabei, dass die Datenmengen riesig groß sind. Das ist genau das, wofür die OLAP Technologie da ist. Blitzschnelle Abfragen auf großen Datenmengen. Blitzschnell, kurze Abfragezeiten, auch das ist ein integraler Bestandteil von OLAP. Ja, es geht sogar eben darum, dass Datenauswertung Spaß machen sollen, weil man eben sofort interaktiv nach wenigen Sekunden, die Wissenschaft spricht von maximal 6 Sekunden, ein Feedback durch geänderte Daten bekommen soll, weil das eben Spaß machen soll, durch den eigenen Datenbestand zu surfen und dabei immer wieder neue Dinge zu finden. Diese ganzen Analyse Thematiken sind in OLAP direkt schon mit eingebaut, eben die Möglichkeit, z.B. einen Vorjahresvergleich zu machen oder prozentuale Abweichung usw. und leistungsstarke Berechnungen sind mithilfe der Berechnungssprache MDX, die in die OLAP Scripts eingebaut ist, überhaupt kein Problem. Und dieses OLAP-Konzept ist ähnlich wie die Kalkulationstabellen darauf ausgerichtet, für die Endanwender eine hohe Benutzerfreundlichkeit zu bieten, wie gesagt, damit es denen sogar Spaß machen kann, durch ihren eigenen Datenbestand zu surfen und zu browsen. Das nur ein paar Argumente, warum OLAP als Technologie eigentlich perfekt zwischen relationale Datenbanken und Kalkulationstabellen passt.

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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