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1 Komponenten und Phasen des Data Warehousing Simon König.

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Präsentation zum Thema: "1 Komponenten und Phasen des Data Warehousing Simon König."—  Präsentation transkript:

1 1 Komponenten und Phasen des Data Warehousing Simon König

2 2 Einführung Arbeitskreis „Konzepte des Data Warehousing“ der GI Ziele –Schaffung einer einheitlichen Terminologie –Ausgangspunkt für den Vergleich bestehender und die Empfehlung für geplante Data-Warehouse-Systeme

3 3 Datenquellen: Auswahl Zweck Verfügbarkeit –rechtlich –sozial –technisch –organisatorisch Preis Qualität –Genauigkeit (Granularität) –Vollständigkeit –Konsistenz –Relevanz –Korrektheit Anschließend: Klassifikation

4 4 Extraktion Umfang –Struktureller Extrakt –Inhaltlicher Extrakt –Aggregierter Extrakt Arbeitsbereich Zeitliche Steuerung –Periodisch –Anfragegesteuert –Ereignisgesteuert –Sofort

5 5 Monitor Überwachungsstrategie –Snapshot –Log –Zeitstempel –Replikation –Trigger Anwendungsunterstützt

6 6 Transformation Schematransformation –Integration der Einzelschemata –Einmalige Durchführung –Ziele Vollständigkeit Korrektheit Minimalität Verständlichkeit

7 7 Transformation Schematransformation –Konflikte Semantische Konflikte Beschreibungskonflikte Heterogenitätskonflikte Strukturkonflikte

8 8 Transformation Datentransformation –Überführung der Daten in neue Schemata –Durchführung bei jeder Transformation –Synonym-, Homonymkonflikte –Vereinheitlichung von Kodierungen –Integritätsbedingungen

9 9 Transformation Datenbereinigung –Durchführung bei jeder Transformation –Korrektur fehlerhafter bzw. Ergänzung unvollständiger Daten –Referenzielle Integrität beachten Gewährleistung hoher Datenqualität –Nachvollziehbarkeit

10 10 Basisdatenbank Zentrale Komponente: Datenlager Inhalt (Inmon) –Themenorientierte Daten (subject-oriented) –Integrierte Daten (integrated) –Dauerhafte Daten (non-volatile) –Historische Daten (time-variant) Ausgangspunkt für Data Warehouses

11 11 Konsistenz

12 12 Data Warehouse Extraktion der Daten aus der Basis- datenbank Umfang –Struktureller Extrakt –Inhaltlicher Extrakt –Aggregierter Extrakt Zeitliche Steuerung –Periodisch –auf Anfrage –Ereignisgesteuert –Sofort

13 13 Nabe-Speiche-Architektur

14 14 Data Warehouse Data Marts –Verteilung des Data Warehouse –abhängige und unabhängige Data Marts –Abgrenzung zum Data Warehouse problematisch Ansatzpunkt für die Analyse

15 15 Data Marts abhängigunabhängig

16 16 Metadaten Definition –„Daten über Daten“ –fachliche und technische Metadaten –Informationen über Datenstrukturen, Datentransformationen, Veränderungen von Metadaten Erleichtern das Wiederfinden von Informationen

17 17 Analyse Drei Ansätze –Data Access –Online Analytical Processing (OLAP) Rotation oder Pivotierung Roll-up, drill-down, drill-across Slice and dice –Data Mining

18 18 OLAP

19 19 OLAP Rotation Roll-up Drill-down Drill-across Slice Dice

20 20 Architekturbeispiel

21 21 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit


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