Multidimensional OLAP.

Der Einsatz von Data Warehouse Systemen ist heute vielfach gekennzeichnet durch extrem große zu speichernde Datenmengen und durch hohe Anforderungen an die Beherrschbarkeit des Änderungsvolumens von Inhalten und Strukturen, bei gleichzeitig notwendiger Dynamik hinsichtlich der Abbildung permanent wechselnder Geschäftanforderungen.

Für den Endanwender bedeutet dies in der Praxis Nachteile. Die Auswertungen, die er erhält, sind lange „vor“definiert. Er verfügt über keine gleichwohl einfachen wie flexiblen Abfrage- bzw. Analysetools. Unabhängig davon, was sich der Anwender auch wünscht, die Performance-Optimierung steht im Zentrum aller Lösungsbetrachtungen, und SQL stößt bei komplexen Abfragen sowieso an Grenzen.

Was sind nun die besonderen Merkmale der OLAP-Technologie? Welcher Vorteil ist mit dem OnLine Analytical Processing verbunden? Dazu eine Feststellung vorweg. Es geht nicht darum, auf operativer Ebenne angesiedelte klassische Datenbank-Lösungen zu ersetzen. Sondern sie mit analytischen Funktionen nach den Bedürfnissen des Endanwenders nutzbringend zu ergänzen!

Eine spezielle Systemarchitektur erlaubt eine physisch mehrdimensionale Datenhaltung, mit der aus operativen Prozessen gewonnene Informationen nach unterschiedlicher Betrachtung abgefragt, miteinander verknüpft und analysiert werden können - das klassische MOLAP. Der Anwender erhält so die Möglichkeit, dynamisch und interaktiv auf Unternehmensdaten zuzugreifen. Er kann die Informationsbasis nach eigener Gestaltung analysieren, um schließlich darauf aufbauend seine Entscheidungen zu treffen.

Das Kennzeichen der Multidimensionalität dieser Datenbank besteht darin, die vielfältigen Unternehmensdaten zu "Dimensionen" (Kunden, Produkte, Datenarten, Perioden, Variablen etc.) zu verdichten und miteinander in Verbindung zu setzen. Eine Dimension wird hierbei als die Zusammenfassung mehrerer Elemente unter einem gemeinsamen Oberbegriff verstanden.

Die Struktur einer Dimension bildet einen Konsolidierungspfad, der sich von der untersten Dimensionsebene bis zur obersten erstreckt. Die einzelnen Elemente einer Dimension beinhalten Unternehmensdaten, die durch das Zusammenführen von mehreren Dimensionen (z. B. Umsatz und Zeitraum) zu Informationen werden.

Durch Kombination von Dimensionen erhält man sog. "Cubes" bzw. Würfel. Die Zelle eines solchen Würfels enthält z. B. den Umsatz eines Produktes, der in einem Monat mit einem Kunden erzielt worden ist. Will der Anwender diese Information nicht für einen bestimmten Kunden, sondern für Kundengruppen oder Branchen sehen, oder in Bezug auf seine Verkaufsorganisation, braucht er lediglich die entsprechenden Dimensionen auszutauschen. Für diese Abfragen werden von den verschiedenen Herstellern unterschiedliche Werkzeuge angeboten. Als Benutzeroberfläche wird dabei häufig MS-EXCEL verwendet, tabellarisch wie graphisch.

Ein mehrdimensionaler OLAP-Würfel sollte eine praktikable Obergrenze zwischen 9 und 13 Dimensionen haben. Alle Sichten in jeder Dimension und die Verdichtung des Datenwürfels werden abhängig vom Hersteller gespeichert oder "on the fly" berechnet. Anfragen an das System können so extrem optimiert und schnell abgewickelt werden.

Der Anwender kann individuell navigieren und mit den interaktiven Abfragetechniken wie beispielsweise „Slice & Dice“ den Blick auf den Würfel verändern (Ausschneiden, Drehen, Kippen). Oder mit „Drill-Down“ detaillierte bzw. mit „Roll-Up“ aggregierte Unternehmensdaten betrachten. Darüber hinaus ist es möglich, diese mit zusätzlichen Informationen aus anderen Bereichen der OLAP-Datenbank oder auch weiterer relationaler Datenbanken, z. B. für Vergleichsanalysen oder Simulationen.

Ein physikalisches MOLAP ist für spezielle Aufgabenstellungen zur Analyse abgegrenzter Datenbestände (Data Marts oder Würfel aus Aggregationen) geeignet. OLAP-Anwendungen arbeiten in der Regel in einem Client-Server-Betrieb und sind daher Multiuser-fähig, d. h. es können gleichzeitig mehrere Anwender auf dasselbe Modell zugreifen, ohne dass die Datenintegrität beeinträchtigt wird. Bei entsprechender Selektion und Verteilung kann eine Vielzahl von Anwendern mit Kopien der Datenbestände individuell arbeiten.

Auf dem Markt gibt es eine Reihe von Produkten bzw. Lösungen, die auf OLAP-Technik basierend die Analyse-, Planungs- und Entscheidungsprozesse in Unternehmen effizient und effektiv unterstützen.

Business Intelligence ist keine Philosophie. Sondern besteht aus kreativen Lösungen.