Business Intelligence 2.0 – Neue Architektur verspricht weniger Komplexität und bessere Performance

Die Umwandlung von Geschäftsdaten in relevante Informationen mittels Business-Intelligence Lösungen ist vor dem Hintergrund steigender Datenmengen und wachsender Anforderungen an das Berichtswesen zum Top-Thema für Controller geworden. Dabei erfordert dieser Prozess eine enge Verzahnung der vorliegenden Werkzeuge und Techniken zum Zugriff auf heterogene Datenquellen, deren Integration, Aufbereitung, eine Analyse der syntaktischen, semantischen sowie temporalen Strukturen und Visualisierung.


Herkömmliche Technologien weisen aus Sicht der Anwender jedoch erhebliche Einschränkungen auf: sowohl bei der Verarbeitung großer Datenmengen als auch hinsichtlich der Performance beziehungsweise der Flexibilität, mit der Informationen ausgewertet werden können. Hauptspeicher-basierte Ansätze stellen heutzutage aufgrund der verfügbaren Serverkapazitäten bei überschaubaren Kosten eine überzeugende Alternative dar.


Traditionelle OLAP-Ansätze

Traditionell werden Business Intelligence Softwarelösungen auf Basis des Online-Analytical-Processing eingesetzt. Grundsätzlich lassen sich OLAP-Produkte hierbei in zwei Gruppen unterteilen: multidimensionales und relationales OLAP. Multidimensionale OLAP-Server (MOLAP) unterstützen die mehrdimensionale Sicht auf Daten durch eine multidimensionale Storage-Engine. Sie speichern Daten direkt in bestimmten Datenstrukturen (z.B. Arrays) und implementieren OLAP-Operationen über diesen Strukturen. Das ermöglicht die Implementierung mehrdimensionaler Front-Ends, die die Auswertung von Kennzahlen oder Key Performance Indikatoren (KPI) entlang von Dimensionen erlauben („Slicing und Dicing“).


Dieser Ansatz hat den Vorteil einer relativ guten Performance bei der Abfrage aufgrund sehr guter Indexeigenschaften - trägt jedoch nicht zu einer effizienten Nutzung der Speicherkapazitäten bei. Darüber hinaus werden nur Ausschnitte der Datenbanken extrahiert und aggregiert, die dann in einer mehrdimensionalen Struktur abgelegt werden können. Durch dieses Vorgehen kann nicht auf alle Unternehmensdaten zugegriffen werden sondern nur auf Teilbereiche der Datenbank, Data Marts oder Cubes. Des weiteren ist das verarbeitbare Datenvolumen auf wenige Gigabyte beschränkt, ebenso wie die Attribute, die ausgewertet werden können, mengenmäßig limitiert sind. Sollen modifizierte Fragestellungen analysiert werden, müssen neue Cubes oder Data Marts erstellt werden.


Typisch für diese Technologie sind zudem lange Ladezeiten, da die Berechnung der Aggregate viel Zeit in Anspruch nehmen kann. Im Gegensatz dazu können ROLAP-gestützte Architekturen auch auf standardisierten oder erweiterten relationalen Datenbanksystemen implementiert werden. ROLAP-Server sind dabei Zwischenserver zwischen relationalen Back-End-Servern (auf denen die Daten des Data Warehouse gespeichert sind) und Client-Front-End-Tools. Die ROLAP-Server erweitern herkömmliche relationale Server mit spezialisierter Zugriffs- und Implementierungsmethoden sowie SQL-Erweiterungen für eine effiziente Unterstützung multidimensionaler OLAPQueries. Mit dieser Technik können weit mehr Dimensionen verwaltet werden und auch aktuelle Daten für aggregierte Informationen berücksichtigt werden. Diese Technologie ist zwar flexibler, als MOLAP-Ansätze, jedoch ist die Verarbeitung von hohen Datenvolumina mit langen Antwortzeiten verbunden. [...]


Download des vollständigen Beitrages: Business Intelligence 2.0

letzte Änderung Andrea Fischedick am 03.09.2019

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