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Business Intelligence/Data Warehouse, 1 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Day 3 Day 2 Review / Recall What are the 4 key characteristics.

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1 Business Intelligence/Data Warehouse, 1 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Day 3 Day 2 Review / Recall What are the 4 key characteristics of Data Warehouse ? Explain them ! Define a Independent and a dependent Data Mart ! Name the distinctions between Data Warehouses and Data Marts ! What are the most common schema designs ? What different kind of data are in a Data Warehouse ?

2 Business Intelligence/Data Warehouse, 2 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis Where we are ?

3 Business Intelligence/Data Warehouse, 3 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis Where we are ?

4 Business Intelligence/Data Warehouse, 4 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis Where we are ?

5 Business Intelligence/Data Warehouse, 5 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis Analysewerkzeuge: Darstellung Tabellen Pivot-Tabellen := Kreuztabellen Analyse durch Vertauschen von Zeilen und Spalten Veränderung von Tabellendimensionen Schachtelung von Tabellendimensionen (Integration weiterer Dimensionen) Graphiken Bildliche Darstellung großer Datenmengen - Wuerfel Netz-, Punkt-, Oberflächengraphen Text und Multimedia-Elemente Ergänzung um Audio- oder Videodaten Einbeziehung von Dokumentenmanagementsystemen

6 Business Intelligence/Data Warehouse, 6 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis Analysewerkzeuge: Darstellung - Pivot

7 Business Intelligence/Data Warehouse, 7 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis Analysewerkzeuge: Realisierung Standard Reporting: Reporting-Werkzeuge des klassischen Berichtswesens Berichtshefte: Graphische Entwicklungsumgebungen zur Erstellung von Präsentationen von Tabellen, Graphiken, etc. Ad-hoc Query & Reporting: Werkzeuge zur Erstellung und Präsentation von Berichten Verbergen von Datenbankanbindung und Anfragesprachen

8 Business Intelligence/Data Warehouse, 8 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Analyse-Clients: Werkzeuge zur mehrdimensionalen Analyse beinhalten Navigation, Manipulation (Berechnung), erweiterte Analysefunktionen und Präsentation Spreadsheet Add-Ins: Erweiterung von Tabellenkalkulationen für Datenanbindung und Navigation Entwicklungsumgebungen: Unterstützung der Entwicklung eigener Analyseanwendungen Bereitstellung von Operationen auf multidimensionalen Daten Data Warehouse and Analysis Analysewerkzeuge: Realisierung II

9 Business Intelligence/Data Warehouse, 9 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Report- u. Abfragegeneratoren Statistik Dokumenten-Retrieval aktive Informationsfilter Prozeßmodellierung geographische Informationssysteme Führungsinformation Entscheidungsunterstützung Abteilungsspezifische Tools industriespezifische Tools Online Analytical Processing Data Mining Data Warehouse and Analysis Werkzeuge fuer Entscheider

10 Business Intelligence/Data Warehouse, 10 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 dynamische, multidimensionale Analyse von Daten mit dem Ziel der Aufdeckung neuer oder unerwarteter Beziehungen zwischen Variablen Typische Fragestellungen: Mit welchem Produkt wird der größte Umsatz in einer Region gemacht ? Wie verhält sich der Umsatz im Vergleich zum letzten Jahr? Ansatz: multidimensionale Sichtweise auf Daten Anpassung des Datenmodells Präsentationsunterstützung Data Warehouse and Analysis Online Analytical Processing (OLAP)

11 Business Intelligence/Data Warehouse, 11 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis OLAP - Coddsche Regeln E.F. Codd (1993): Anforderungen an OLAP-Werkzeuge 1. Multidimensionale konzeptionelle Sichtweise Betrachtung von (betriebwirtschaftlichen) Kenngrößen aus Sicht verschiedener Dimensionen 2. Transparenz bzgl. Zugriff auf Daten aus unterschiedlichen Quellen 3. Zugriffsmöglichkeit interne und externe Quellen 4. Gleichbleibende Antwortzeit bei der Berichterstellung Antwortzeit unabhängig von der Anzahl der Dimensionen und des Datenvolumens

12 Business Intelligence/Data Warehouse, 12 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis OLAP - Coddsche Regeln II E.F. Codd (1993): Anforderungen an OLAP-Werkzeuge 5. Client-Server-Architektur Trennung von Speicherung, Verarbeitung, Präsentation offene Schnittstelle zum OLAP-Server 6. Generische Dimensionalität einheitliche Behandlung aller Dimensionen aber -> spezielle Zeitdimensionen 7. Dynamische Behandlung dünn besetzter Matrizen Anpassung des physischen Schemas an die Dimensionalität und Datenverteilung (sparsity) 8. Mehrbenutzer-Unterstützung konkurrierende Zugriffe Sicherheits- und Integritätsmechanismen, Zugriffsrechte

13 Business Intelligence/Data Warehouse, 13 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/ Uneingeschränkte kreuzdimensionale Operationen automatische Ableitung der Berechnungen, die sich aus den Hierarchiebeziehungen der Dimensionen ergeben (Aggregationen) Definition eigener Berechnungen 10. Intuitive Datenbearbeitung ergonomische, intuitive Datenbearbeitung Navigation über Daten, Ausrichtung von Konsolidierungspfaden 11. Flexible Berichterstellung Erstellung von Berichten mit beliebiger Datenanordnung 12. Unbegrenzte Anzahl von Dimensionen und Ebenen keine Einschränkungen der Anzahl der unterstützten Dimensionen (häufig jedoch max. 5-8) Data Warehouse and Analysis OLAP - Coddsche Regeln III E.F. Codd (1993): Anforderungen an OLAP-Werkzeuge

14 Business Intelligence/Data Warehouse, 14 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Es soll ein schneller Zugriff (nicht länger als 20 Sekunden) selbst bei aufwendigen Abfragen möglich sein. Datenanalysen sollen mit Hilfe von statistischen Verfahren und Geschäftslogik durchführbar sein. Die OLAP-Datenbasis muß von mehreren Benutzern gleichzeitig genutzt werden können. Für den Benutzer sollen alle von ihm benötigten Daten, unabhängig von Menge oder Herkunft, bereitgestellt werden. Data Warehouse and Analysis OLAP - Definition FASMI (Fast Analysis of Shared Multidimensional Information)

15 Business Intelligence/Data Warehouse, 15 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Die konzeptionelle Sicht auf die Daten muß von mehrdimensionaler Natur sein. - physischer multidimensionaler Datenstruktur - virtuellen Multidimensionalität der Datenbank * beruht auf einer relationalen Datenhaltung in denormalisierter Form (Star- bzw. Snowflake-Schema) Data Warehouse and Analysis OLAP - FASMI II Unter einer multidimensionalen Datenstruktur ist die Darstellung von Daten anhand von mehrdimensionalen Datenwürfeln zu verstehen und nicht wie im relationalen Datenmodell in zweidimensionalen Tabellen.

16 Business Intelligence/Data Warehouse, 16 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis OLAP - Sources 1. Operational System 2. Warehouse a) Relational b) Multidimensional

17 Business Intelligence/Data Warehouse, 17 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis OLAP - Architectures ROLAP Relational On Line Analytical Processing relationale Datenspeicherung - Tabellenform MOLAP Multidimensional On Line Analytical Processing multidimensional Datenspeicherung, n-dimensionaler Würfel (n-dim data cube) HOLAPHybrid On Line Analytical Processing Speicherung eines Teils des DWHs in Form von Würfeln (Performance), bei miss-hit wird aus relationalen RDBMS ein neuer Würfel generiert. DOLAPDesktop On Line Analytical Processing Analysesoftware und Datenspeicherung erfolgt auf der Clientseite

18 Business Intelligence/Data Warehouse, 18 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis OLAP - ROLAP Presentationschicht (Clientseite) Applikationsschicht (Serverseite) Operationale Datenbank- schicht operationale Datenbestände, legacy systeme, externe Datenquellen, Benchmarking, Börsendienste, etc. Applikations- server Applikations- server Visualisierung durch multi- dimensionale Kreuztabellen, Reports, Top10 Ranking, Business Charts, etc. Dynamische Berichte mit OLAP Funktionalität Metadaten Data Warehouse SQL API Summary Tabels multidimensional modelliertes DWH, basierend auf einem relationalen Datenbanksystem

19 Business Intelligence/Data Warehouse, 19 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis OLAP - ROLAP Eigenschaften relationale Datenbank als Datenbasis für die OLAP Analyse multidimensionale Sichten (views) durch tabellarische Aufbereitung der Daten, mittels standard SQL Abfragen (multidimensionalen Anfragen - GROUP-BY- Erweiterungen CUBE-Operator) Multidimensionale Erweiterungen: MDX, OLE DB for OLAP (Microsoft), Oracle Express, Discoverer basieren auf relationalem Starschema (oder Snowflake Schema) mit Facts, Dimensions Vorberechnete Summary Tables (materialized views) verbessern die Performance

20 Business Intelligence/Data Warehouse, 20 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis OLAP - ROLAP Vorteile und Nachteile Verwendet robuste (bereits bewährte) relationale Datenbanken Verständlicher (DBA) Datenzugriff (nur SQL) Datenimport Sicherheitsmechanismen bestehen bereits (auf relationaler Ebene) Große Datenmengen (größer als 100 Gbyte)

21 Business Intelligence/Data Warehouse, 21 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis OLAP - MOLAP Presentationschicht (Clientseite) Applikationsschicht (Serverseite) Operationale Datenbank- schicht operationale Datenbestände, legacy systeme, externe Datenquellen, Benchmarking, Börsendienste, etc. Multidimensionale Datenbank DWH in Form von Würfeln physikalisch gespeichert, intelligente Indexstrategie Applikations- server Applikations- server API SQL Visualisierung durch multi- dimensionale Kreuztabellen, Reports, Top10 Ranking, Business Charts, etc. Dynamische Berichte mit OLAP Funktionalität Metadaten MQL

22 Business Intelligence/Data Warehouse, 22 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis OLAP - MOLAP Eigenschaften Multidimensionale Datenbank für effiziente Speicherung von multidimensionale OLAP Abfragen multidimensionale Sicht durch Aufbereitung der Daten in einem n-dimensionalen Würfel multidimensionales Datenmodell ->

23 Business Intelligence/Data Warehouse, 23 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis OLAP - MOLAP Vorteile und Nachteile + Performance bei kleineren Datenmengen ( < 10 Gbyte) + Meist eigene multidimensionale Abfragesprache (verständlicher als SQL) + Hinzufügen von Dimensionen und Hierarchien ist leichter +/- Problematik von dünnbesetzten Würfel muß gelöst werden - Eingeschränkte Datenmengen (Performance sinkt) - multidimensionale Abfragesprache -> Transformation Standard SQL notwendig - Nicht jeder mögliche Datenwürfel kann vorberechnet werden. - Bei miss-hit muß auf dahinterliegendes relationale RDBMS zugegriffen werden.

24 Business Intelligence/Data Warehouse, 24 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis OLAP - HOLAP Presentationschicht (Clientseite) Applikationsschicht (Serverseite) Operationale Datenbank- schicht Applikations- server Applikations- server API Visualisierung durch multi- dimensionale Kreuztabellen, Reports, Top10 Ranking, Business Charts, etc. Dynamische Berichte mit OLAP Funktionalität Metadaten Data Warehouse operationale Datenbestände, legacy systeme, externe Datenquellen, Benchmarking, Börsendienste, etc. MQ L

25 Business Intelligence/Data Warehouse, 25 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis OLAP - HOLAP Eigenschaften Nutzt die Vorteile der relationalen als auch multidimensionalen OLAP Anwendung multidimensonale Datenbank wird für häufige Abfragen erstellt multidimensionale Data Marts hochaggregierte Daten - schnelle Antwortzeit relationale Datenbank wird für seltenere Abfragen verwendet - große Mengen an Daten

26 Business Intelligence/Data Warehouse, 26 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/ Vereinigt das beste aus den beiden (ROLAP && MOLAP) Welten + MDDB System greift nicht mehr auf die operationalen Daten zu, sondern auf ein relationales DWH + keine Summary Tabelen (Problem DWH Maintenance !) mehr notwendig - Aufwendige Architekturkonzept, unterschiedliche Technologien werden vermischt Data Warehouse and Analysis OLAP - HOLAP Vorteile und Nachteile

27 Business Intelligence/Data Warehouse, 27 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis OLAP - DOLAP Presentationschicht (Clientseite) Operationale Datenbank- schicht Visualisierung durch multi- dimensionale Kreuztabellen, Reports, Top10 Ranking, Business Charts, etc. Dynamische Berichte mit OLAP Funktionalität operationale Datenbestände, legacy systeme, externe Datenquellen, Benchmarking, Börsendienste, etc. Metadaten Applikations- server Applikations- server PC-DBMS API ODBC Extrakt aus einem DWH oder opera- tionalen Datenbe- ständen oft wird auch ein spezielle Filestruktur als Datenbasis für den DOLAP Applika- tionsserver generiert.

28 Business Intelligence/Data Warehouse, 28 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis OLAP - DOLAP Eigenschaften Speicherung der Daten am Client (PC) OLAP Applikations- und Datenbankserver laufen auf der Clientseite Antwortzeit wird gering gehalten (kein Kommunikationsoverhead durch Netzwerk) begrenzte Kapazität (PC Datenbank, Ressourcen) Endanwender wird ein Auszug aus dem zentralen Data Warehouse auf seinen Client gestellt.

29 Business Intelligence/Data Warehouse, 29 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis OLAP - DOLAP Vorteile und Nachteile + Für kleinere klar abgegrenzte Anwendungsgebiete gut geeignet + Sicherheit kann gewährleistet werden, DWH (DBA) Administrator steuert die Erstellung der Extrakte für die einzelnen Endanwender - Endanwender sieht zumeist nur einen Ausschnitt aus dem zentralen Data Warehouse, Analysen könnten dadurch falsch interpretiert werden - Anwendungen sind oft alte Reportgeneratoren (statische Berichte) mit hinzugefügter OLAP Funktionalität - Anwendungen verwenden zum Teil keine Datenbank, sondern erzeugen eine Filestruktur auf dem Client - Oft greifen DOLAP Anwendungen direkt auf die operationalen Datenbestände zu.

30 Business Intelligence/Data Warehouse, 30 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis OLAP - Multidimensionales Datenmodell Datenmodell ausgerichtet auf Unterstützung der Analyse Datenanalyse im Entscheidungsprozeß - Betriebswirtschaftliche Kennzahlen (Erlöse, Gewinne, Verluste, etc.) stehen im Mittelpunkt - Betrachtung der Kennzahlen aus unterschiedlichen Perspektiven (zeitlich, regional, produktbezogen) -> Dimensionen - Unterteilung der Auswertedimensionen möglich (Jahr, Quartal, Monat) -> Hierarchien oder Konsolidierungsebenen

31 Business Intelligence/Data Warehouse, 31 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis OLAP - Multidimensionales Datenmodell II Kennzahlen/Fakten (engl. facts): (verdichtete) numerische Meßgrößen Beschreiben betriebswirtschaftliche Sachverhalte Beispiele: Umsatz, Gewinn, Verlust, Deckungsbeitrag Typen: Additive Fakten: (additive) Berechnung zwischen sämtlichen Konsolidierungsebenen der Dimensionen möglich, z.B. Einkaufswert Semi-additive Fakten: (additive) Berechnung nur für ausgewählte Menge von Hierarchieebenen, z.B. Lagerbestand Nicht-additive Fakten: keine additive Berchnung möglich, z.B. Durchschnitts- oder prozentuale Werte

32 Business Intelligence/Data Warehouse, 32 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis OLAP - Multidimensionales Datenmodell III Dimension: beschreibt mögliche Sicht auf die assoziierte Kennzahl endliche Menge von Dimensionselementen (Hierarchieobjekten), die eine semantische Beziehung aufweisen dienen der orthogonalen Strukturierung des Datenraums Hierarchien in Dimensionen: einfach und parallel - Examples ? Beispiele: Produkt, Geographie, Zeit

33 Business Intelligence/Data Warehouse, 33 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis OLAP - Multidimensionales Datenmodell IV Würfel (engl. cube, eigentlich Quader): Grundlage der multidimensionalen Analyse Kanten -> Dimensionen Zellen -> ein oder mehrere Kennzahlen (als Funktion der Dimensionen) Anzahl der Dimensionen -> Dimensionalität Visualisierung 2 Dimensionen: Tabelle 3 Dimensionen: Würfel >3 Dimensionen: Multidimensionale Domänenstruktur

34 Business Intelligence/Data Warehouse, 34 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis OLAP - Cube

35 Business Intelligence/Data Warehouse, 35 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis OLAP - Cube Example

36 Business Intelligence/Data Warehouse, 36 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis OLAP - Operationen auf multidimensionalen Datenstrukturen

37 Business Intelligence/Data Warehouse, 37 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis OLAP - Operationen auf multidimensionalen Datenstrukturen Standardoperationen Pivotierung Roll-Up, Drill-Down Drill-Across Slice, Dice

38 Business Intelligence/Data Warehouse, 38 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis OLAP - Operationen - Pivotierung/Rotation

39 Business Intelligence/Data Warehouse, 39 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis OLAP - Operationen -Drill/Roll-Up Beispiel: Land->Staat->Region Tag -> Monat -> Quartal -> Jahr Beim Drill-/Roll-up werden die Werte auf der nächst höheren Hierarchieebene analysiert Dimensionalität bleibt erhalten Dimension REGION

40 Business Intelligence/Data Warehouse, 40 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis OLAP - Operationen -Drill-Down / Across Dimension REGION komplementär zu Roll-Up Navigation von aggregierten Daten zu Detail-Daten entlang der Klassifikationshierarchie Untersuchen der Daten in einem feineren Detaillierungsgrad innerhalb einer Dimension Untersuchen von Detaildaten Drill-Across: Wechsel von einem Würfel zu einem anderen

41 Business Intelligence/Data Warehouse, 41 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis OLAP - Operationen - Roll-Up, Drill-Down

42 Business Intelligence/Data Warehouse, 42 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis OLAP - Operationen - Slice Erzeugen individueller Sichten Slice: Herausschneiden von Scheiben aus dem Würfel Verringerung der Dimensionalität Beispiel: alle Werte des aktuellen Jahres

43 Business Intelligence/Data Warehouse, 43 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis OLAP - Operationen - Slice

44 Business Intelligence/Data Warehouse, 44 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Regionale Sicht z.B. Gebietsleiter Zeit Region Produkt alle Produkte gesamter Zeitraum eine Region (Filter) Produkt Sicht z.B. Produktmanager Zeit Region Produkt alle Regionen gesamter Zeitraum ein Produkt (Filter) Data Warehouse and Analysis OLAP - Operationen - Slice - Beispiel

45 Business Intelligence/Data Warehouse, 45 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis OLAP - Operationen - Dice Erzeugen individueller Sichten Dice: Herausschneiden einen Teilwürfels Erhaltung der Dimensionalität, Veränderung der Hierarchieobjekte Beispiel: die Werte bestimmter Produkte oder Regionen

46 Business Intelligence/Data Warehouse, 46 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis OLAP - Operationen - Dice - Example

47 Business Intelligence/Data Warehouse, 47 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis OLAP - Analyse-Werkzeuge Business Objects: Business Objects Cognos: Powerplay, BI Platform Hyperion: Hyperion OLAP Essbase IBM: Visualizer Informix: Metacube Seagate: Holos, Seagate Info Oracle: Express Server Brio: Brio Enterprise Arcplan Information Servies: inSigth, dynaSight

48 Business Intelligence/Data Warehouse, 48 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis Data Mining and the Sept. 11th ? Applied Systems Intelligence (ASI): - eine Global Information Base, die feindliche Operationen automatisch aufspüren soll Nips, ein Numerically Integrated Profiling System - stellt Verbindungen zwischen Bankgeschäften und Reiseaktivitäten her Choice Point - verkauft Kundendaten an das FBI Nora (Non-Obvious Relationship Awareness) - Reservierungen für Flüge, Hotels und Mietwagen - Informationen aus über 4000 Quellen, in denen Daten von über einer Million Menschen zusammenlaufen - Datenmuster eines Passagiers mit dem eines Elements auf der Liste der bad guys überein - Alarm am Ticketschalter

49 Business Intelligence/Data Warehouse, 49 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis Data Mining - Definition Der Begriff Data Mining steht für das Suchen nach wertvollen Geschäftsinformationen in einer großen Datenbank und für das Graben nach einer wertvollen Informationsader. Data Mining kann als Teilprozess des Knowledge Discovery angesehen werden Knowledge Discovery ist ein neuer Begriff in der Data Warehouse-, OLAP und Data Mining Problematik. Er bezeichnet den gesamten Entdeckungsprozeß ausgehend von der Formulierung einer Frage bis zur Interpretation der Ergebnisse. Data Mining ist der Kunde im Data Warehouse

50 Business Intelligence/Data Warehouse, 50 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Iterativer und interaktiver Prozeß 1. Festlegung von Problembereich und Zielen 2. Datensammlung und –bereinigung 3. Auswahl und Parametrisierung der Analysefunktionen und –methoden 4. Data Mining/Mustererkennung 5. Bewertung und Interpretation der Ergebnisse 6. Nutzung des gefundenen Wissens Data Warehouse and Analysis Data Mining - Knowledge Discovery in Databases (KDD)

51 Business Intelligence/Data Warehouse, 51 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis Data Mining - Data Warehouse - Kunde

52 Business Intelligence/Data Warehouse, 52 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis Data Mining - Data Warehouse - Donator

53 Business Intelligence/Data Warehouse, 53 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis Data Mining - Verfahren Erkennung von Abhängigkeiten: - Aufdeckung statistischer Abhängigkeiten zwischen Variablen relevanter Datensätze -> Assoziationsregeln, Wahrscheinlichkeitsnetze - Bsp.: Warenkorbanalyse Klassifikation: - Zuordnung von Objekten zu verschiedenen vorgegebenen Klassen - Ableitung des Klassifikationsmodells aus einer Trainingsmenge - Bsp.: Kundenklassifkation bzgl. Schadensrisiko

54 Business Intelligence/Data Warehouse, 54 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis Data Mining - Verfahren II Clustering: - Einordnung ähnlicher Objekte in neu gebildete Gruppen daß Ähnlichkeit innerhalb der Gruppen möglichst groß sowie zwischen Gruppen möglichst gering - Bsp.: Segmentierung von Kunden im Marketing Generalisierung: - Methoden zur Aggregation und Verallgemeinerung großer Datenmengen auf höherer Abstraktionsebene - Bsp.: interaktive Datenexploration

55 Business Intelligence/Data Warehouse, 55 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Sequenzanalyse: Suche nach häufig auftretenden Episoden oder Ereignisfolgen in Datenbeständen mit (zeitlicher) Ordnung Bsp.: Clickstream-Analyse Regression: Ermittlung des Ursache-Wirkung-Zusammenhangs zwischen einzelnen Merkmalen Bsp.: Entwickung von Aktienkursen Data Warehouse and Analysis Data Mining - Verfahren III

56 Business Intelligence/Data Warehouse, 56 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis Data Mining - Verfahren - Beispiele (Clickstream) Cognos PowerPlay Clickstream-Verhalten der Besucher Ihrer Website nachvollziehen und multidimensional analysieren. Antworten und Ergebnisse zu Fragestellungen wie: Welches Unternehmen besuchte meine Website? Für welche Web-Seiten interessieren sich meine Kunden besonders? Wie navigiert der Besucher durch meine Web-Seiten? Wie lange hält sich der Besucher auf den einzelnen Web-Seiten auf? Wann wird meine Website am häufigsten besucht?

57 Business Intelligence/Data Warehouse, 57 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis Data Mining - Verfahren - Beispiele (Clickstream)

58 Business Intelligence/Data Warehouse, 58 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis Data Mining - Verfahren - Beispiele (Clustering)

59 Business Intelligence/Data Warehouse, 59 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis Data Mining - Verfahren - Beispiele (Klassifikationen)

60 Business Intelligence/Data Warehouse, 60 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis Data Mining - Verfahren - Beispiele (Assoziationsregeln) Ableitung von Regeln aus Itemsets: Wenn ein Kunde Milch kauft, dann kauft er auch Butter. !

61 Business Intelligence/Data Warehouse, 61 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis Data Mining - Verfahren - Beispiele (Decision Tree)

62 Business Intelligence/Data Warehouse, 62 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis Data Mining - Verfahren - Beispiele (weitere)

63 Business Intelligence/Data Warehouse, 63 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis Data Mining - Weitere Anwednungen

64 Business Intelligence/Data Warehouse, 64 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis Data Mining - Weitere Methoden und Techniken Aktienkurse, Bildauswertung, Biometrie, Meteorolgie

65 Business Intelligence/Data Warehouse, 65 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis Data Mining - Weitere Methoden und Techniken

66 Business Intelligence/Data Warehouse, 66 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis Data Mining - What it does Discovers facts and data relationship find patterns - Examples ? determines rules - Examples ? Retains and reuses rules - Example ? Present Information for the users may take many hours needs little human intervention (Einmischung) but requires knowledgeable people to analyze results !

67 Business Intelligence/Data Warehouse, 67 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis Data Mining - What it does

68 Business Intelligence/Data Warehouse, 68 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis Data Mining and OLAP

69 Business Intelligence/Data Warehouse, 69 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis Data Mining Tools - Kriterien

70 Business Intelligence/Data Warehouse, 70 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis Data Mining Tools - Kriterien II

71 Business Intelligence/Data Warehouse, 71 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis Data Mining Tools - Kriterien III

72 Business Intelligence/Data Warehouse, 72 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse and Analysis Data Mining Tools - Kriterien IV

73 Business Intelligence/Data Warehouse, 73 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects The Business Case for a Data Warehouse - Example Wal * Mart (www.wal-mart.com) Marktführer im amerikanischen Einzelhandel Unternehmensweites Data Warehouse - Größe: ca. 25 TB - Täglich bis zu DW-Anfragen - Hoher Detaillierungsgrad (tägliche Auswertung von Artikelumsätzen, Lagerbestand Kundenverhalten) - Basis für Warenkorbanalyse, - Kundenklassifizierung,...

74 Business Intelligence/Data Warehouse, 74 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects The Business Case for a Data Warehouse - Example II Überprüfung des Warensortiments zur Erkennung von Ladenhütern oder Verkaufsschlagern Standortanalyse zur Einschätzung der Rentabilität von Niederlassungen Untersuchung der Wirksamkeit von Marketing-Aktionen Auswertung von Kundenbefragungen, Reklamationen bzgl. Bestimmer Produkte etc. Analyse des Lagerbestandes Warenkorbanalyse mit Hilfe der Kassenbons

75 Business Intelligence/Data Warehouse, 75 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects The Business Case for a Data Warehouse - Example III Beispiel einer Anfrage: Welche Umsätze sind in den Jahren 1998 und 1999 in den Abteilungen Kosmetik, Elektro und Haushaltswaren in den Bundesländern Sachsen-Anhalt und Thüringen angefallen ?

76 Business Intelligence/Data Warehouse, 76 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects The Business Case for a Data Warehouse - Example IV

77 Business Intelligence/Data Warehouse, 77 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects The Business Case for a Data Warehouse - Example V

78 Business Intelligence/Data Warehouse, 78 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects The Business Case - ROI Data Warehousing, often described as the holy grail that will lead companies to success through a better understanding of their business, is delivering on its promise … Average Three Year ROI: Enterprise Data WarehouseROI - 322% Discrete Data WarehouseROI - 533% Source International Data Corporation

79 Business Intelligence/Data Warehouse, 79 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects The Business Case for a Data Warehouse

80 Business Intelligence/Data Warehouse, 80 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects The Business Case DWH A well rounded and complete Business Case should include a picture of: the likely Benefits to the company an indication of the Costs of the solution: both initial and year on year an indication of the Risks, together with any risk mitigation (Minderung)

81 Business Intelligence/Data Warehouse, 81 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects The Business Case DWH - Benefits Categorizing Tangible (greifbare) Benefits: - cost savings associated with the cost reduction in OLTP - DWH will remove the need to update the old mainframe Intangible Benefits: - e.g. organization decisions making capabilities being enhanced

82 Business Intelligence/Data Warehouse, 82 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects The Business Case DWH - Benefits Categorizing by Objectives (Zielen) increased revenue (Einkuenfte) decreased costs Quantifying the Benefits Time - reducing cycle time to perform and activity Quantity - e.g. Reduced customer defection by 5% within 1 year to doubled profit Quality - e.g. Increased Staff satisfaction = increased customer satisfaction = reduction in churn (Beschwerde) = savings in acquisition costs

83 Business Intelligence/Data Warehouse, 83 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects The Business Case for a DWH - Costs

84 Business Intelligence/Data Warehouse, 84 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects The Business Case for a DWH - Costs II

85 Business Intelligence/Data Warehouse, 85 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects The Business Case for a DWH - Risks Business Environment political and cultural world within which the company operates - dependencies to other companies (network, merger, acquisitions) - corporate strategy changes - departmental politics Effective sponsorship change of the organization itself brought about by the Warehouse

86 Business Intelligence/Data Warehouse, 86 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects The Business Case for a DWH - Risks Technical Environment new technologies vers old technical surprises lack of understanding the source system interfaces to other systems Project Risks resources ?! Inter project dependencies Project Management !!!

87 Business Intelligence/Data Warehouse, 87 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects Overwiev - Die Andersartigkeit des DW-Projektes Durch die Größe der Datenbasis müssen frühzeitig Überlegungen der Datenbankadministration und Performancesicherung mit einbezogen werden Auch dem effizienten Import der Daten muss viel Zeit gewidmet werden Flexible Architektur nötig, da kein Unternehmen seinen künftigen Informationsbedarf voraussehen DW muss so aufgebaut werden, dass es sich ständig verändern kann Gefahr beim Wasserfall-Modell: Paralyse durch Analyse; man wird nie mit analysieren fertig und setzt somit nie um

88 Business Intelligence/Data Warehouse, 88 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Ein DW ist i.d.R. breit angelegt und umfaßt meist große Datenbanken mit über 100 Gbyte - Fehler im System-/HW-Aufbau rächen sich unmittelbar Die Anforderungen an ein DW sind i.d.R. nur sehr unvollständig definierbar und ändern sich zudem im Laufe der Zeit - Damit steigt die Gefahr einer ständigen Veränderung der Anforderungen ohne Fertigstellung Paralyse durch Analyse Oftmals werden im Zusammenhang mit einem DW auch die Geschäftsprozesse überarbeitet Zeitliche Dimension: Monate Data Warehouse Projects Overwiev - Die Andersartigkeit des DW-Projektes II

89 Business Intelligence/Data Warehouse, 89 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects Project Management Methods Why ? Success is composed of: On time delivery, within budget costs contracted functionality delivered happy clients ! Which ? E.g. Oracle: Data Warehouse Method e.g. Roche: Price Waterhouse Coopers Summit D In-house used Methods

90 Business Intelligence/Data Warehouse, 90 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects Project Management - Tasks Control and Reporting - determine scope and approach (Zweck) of the project - manage change and control risks - report progress status externally - control the quality plan Work Management - define, monitor and direct all work performed on the project - financial view of the project

91 Business Intelligence/Data Warehouse, 91 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects Project Management - Tasks II Resource Management - helps to provide the project with right level of staffing (Mitarbeiter) and skills Quality Management - implement quality measures to verify the project meets the clients purpose Configuration Management - store, organize, track and control all documents and deliverables - Computerized System Validation

92 Business Intelligence/Data Warehouse, 92 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects Project Management - Phases

93 Business Intelligence/Data Warehouse, 93 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects Project Management - Phases - Strategy

94 Business Intelligence/Data Warehouse, 94 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects Project Management - Phases - Strategy II focus: understanding the business goals and initiatives defining the purpose and objectives for the total DW solution (vision, big picture) key outputs: defining the implementation and infrastructure development business case with measurable objectives DW architecture and technical architecture, strategies for each component of DW Project Plan

95 Business Intelligence/Data Warehouse, 95 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects Project Management - Phases - Definition

96 Business Intelligence/Data Warehouse, 96 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects Project Management - Phases - Definition II to define the scope and objectives for the incremental development effort while complying (vergleichen) with the enterprise vision to create initial models to document data sources to define data quality to create technical architecture and DW architecture for the scoped solution tactical plans for addressing data acquisition, data access, DW administration, Training, meta data management

97 Business Intelligence/Data Warehouse, 97 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects Project Management - Phases - Analysis

98 Business Intelligence/Data Warehouse, 98 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects Project Management - Phases - Analysis II to formulate the detailed requirements for the selected increment focus is on the users information, data acquisition and data access requirements for business analysis and decision making refresh cycles, data mappings to produce relational and/or multidimensional modal as appropriate (angemessen) requirements for hardware, software, network, backup and recovery (credit application !)

99 Business Intelligence/Data Warehouse, 99 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects Project Management - Phases - Design

100 Business Intelligence/Data Warehouse, 100 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects Project Management - Phases - Design II to translate analysis phase requirements into detailed desing specifications while taking into account the technical architecture and available technologies data acquisition and load modules are designed, data elements, levels of summarization and granularity are validated, data integrity is checked, metadata docuemented data access, query, reporting components are defined using the logical models, detailed data requirements data mappings, the physical structures for relational/ multidimensional metadata database objects are designed

101 Business Intelligence/Data Warehouse, 101 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects Project Management - Phases - Build

102 Business Intelligence/Data Warehouse, 102 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects Project Management - Phases - Build II to create and test - the database structures, data acquisition modules, DW administration tools, metadata modules, data access modules, reports and queries - test scripts to develop, integrate and test the increment before it is prepared for the transition phase user and operation guides, technical and metadata references are produced training database is developed, training material are completed

103 Business Intelligence/Data Warehouse, 103 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects Project Management - Phases - Transition

104 Business Intelligence/Data Warehouse, 104 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects Project Management - Phases - Transition II to install the incremental solution to prepare the client personnel to use and manage the solution to go to production and begin managing the growth and maintenance of the Warehouse Monitoring user acceptance tests

105 Business Intelligence/Data Warehouse, 105 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects Project Management - Phases - Discovery

106 Business Intelligence/Data Warehouse, 106 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects Project Management - Phases - Discovery II to identify and plan for the next increment to select the next effort based on business need and DW infrastructure need to evaluate the implemented increment and identify increment opportunities (Moeglichkeiten) user/client involvement lessons learned

107 Business Intelligence/Data Warehouse, 107 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects Project Management - Processes

108 Business Intelligence/Data Warehouse, 108 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects Project Management - Roles

109 Business Intelligence/Data Warehouse, 109 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects Business Requirements QuestionsAnswers Who defines the business benefit ? Who derives the business benefit ? Who holds the purse string ? Who do we need to impress ? Who needs a Data Warehouse ? The Business The Business !IT ?

110 Business Intelligence/Data Warehouse, 110 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects Business Requirements Definition Process defines the requirements clarifies the scope establishes the implementation roadmap with the direction of the client organization: - definition of strategic business goals and initiatives - used to direct the strategies, purpose and goals of the DWH solution

111 Business Intelligence/Data Warehouse, 111 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects Business Requirements Definition Process II Early in the process: the focus is on the enterprise aspect of the DW solution - information requirements - subject areas - implementation roadmap - business case Process continues … scoping the solution to be developed and delivered identifying the clients information needs modeling the requirements

112 Business Intelligence/Data Warehouse, 112 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects Business Requirements II Analyze the business NOT the data ! - Identify the business events that are of interest - a single business event may result in a number of transactional records - some key events may be masked (verdeckt) or not recorded at all - the business meaning is critical - business meaning may also enforce operational requirements on the Warehouse

113 Business Intelligence/Data Warehouse, 113 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Identify the types of users - to support their needs effectively Monitor - status reports Manager - overview Investigator - identify meaning/reasons of anomalies, power drilling Innovator - details, multi-step ananlysis Communicator - identify, acquire and retain users Data Warehouse Projects Business Requirements III

114 Business Intelligence/Data Warehouse, 114 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects Solution Definition Strategies

115 Business Intelligence/Data Warehouse, 115 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects Solution Definition Strategies II

116 Business Intelligence/Data Warehouse, 116 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects Solution Definition Strategies III

117 Business Intelligence/Data Warehouse, 117 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects Solution Definition Strategies IV Big Bang Independent Data Mart Incremental Data Warehouse top- down Incremental Data Warehouse bottom-up Migration - Independent Data Mart

118 Business Intelligence/Data Warehouse, 118 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects Solution Definition Strategies - Big Bang top-down big bang is a high risk extended time to achieve business benefits requirements will change during analysis longer and deeper valley of despair if the business is being re-engineered, the Data Warehouse may not have management focus but having a big picture before starting a DW (vision) Clients: start-up (e-) business where IT is the key enabler (Amazon.com) organizations where information is seen as critical the foolish !

119 Business Intelligence/Data Warehouse, 119 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects Solution Definition Strategies - Independent Data Marts + low entry costs + fast to accrue (zufallen) business benefits + Adopted easily be LOB (line of business) - islands of information - lack any synergy among the subject area - no high-level understanding of business needs - no future direction esteblished - no cross functional view of the business (no single version of truth) Clients immediate needs outweigh (ueberwiegen) potential future benefits powerful and dynamic LOB management smaller companies or budget held at LOB level

120 Business Intelligence/Data Warehouse, 120 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects Solution Definition Strategies - Top-Down Incremental + provides relatively quick implementation & payback + significant lower risk than Big Bang + achieves synergy among subject areas - one version of truth - more difficult to sell because of higher up-front costs Clients: cross functional reporting seen as important strategic vision matrix management with an open view to information organizations that believe the press about DW benefits organizations that are trying to re-align business & IT

121 Business Intelligence/Data Warehouse, 121 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects Solution Definition Strategies - Bottom-Up Incremental + proof of concept type of approach proves the technical concept quickly + easier product lead sale - tenets (Grundsaetze) are completely compromised - high costs of re-engineering between increments - cultural rejection by the next LOB as definitions are imposed (aufgezwungen) Clients: IT lead Data Warehouse project IT attempting to regain (zurueckgewinnen) or maintain control Nike IT culture - Just do it ! concerns about overall risk & benefit, fixed price DW implementations

122 Business Intelligence/Data Warehouse, 122 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects Solution Definition Strategies - DM-DW Migration + client/user has matured through the use of DMs, derived business value and moved on + sound (vernuenftig) approach to IT + strong alignment business & IT - Benefits are mainly in terms of organization capability & readiness Clients external consulting used rather than internal IT project balance of power lies with the business not IT new senior appointment wants it this way

123 Business Intelligence/Data Warehouse, 123 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects Meeting the Technical Challenge - Tenets Data Warehouse Tenets (Grundsaetze) Extensible - possible to add new types of transactional data as well as new levels of aggregations as information change over time Scalable - DW may grow by an order of magnitude (Groessenordnung) over time (transactions and business) Flexible - flexible to support all types of access (multidimensional, ad-hoc, drill- down)

124 Business Intelligence/Data Warehouse, 124 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Integrated - any solution must be fully integrated with existing systems and operational environments - data from multiple disparate systems Reliable (zuverlaessig) - all data have to be accurate and consistent for a given point in time Manageable - trade off (Kompromis) between the cost of automating any solution and cost of managing a system on a day to day basis Accessible - 24/7, information must be timely and represented in a useful fashion Data Warehouse Projects Meeting the Technical Challenge - Tenets II

125 Business Intelligence/Data Warehouse, 125 Ben MartinBA Lörrach, WI 4.Semester 4/21/2002 Data Warehouse Projects Meeting the Technical Challenge - Summary


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