Online Analytical Processing

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Kennzahlen drehen und wenden

Von Oliver Jendro

Online Analytical Processing (OLAP) ist eine im Business-Intelligence-Bereich sehr beliebtes Analysewerkzeug. Es wird hauptsächlich für das Berichtswesen eingesetzt; das Verfahren wird genutzt, wenn Analysen mit großer Datenmenge erforderlich sind. OLAP bietet genügend Flexibilität für Ad-hoc-Abfragen an Data Warehouses, bei denen im Vorfeld noch nicht genau definiert ist, welche Informationen in die Untersuchung einbezogen werden müssen.

Die Daten für OLAP-Analysen werden dabei nicht in flachen Tabellen, sondern in so genannten multidimensionalen Datenbanken (MDDB) zusammengefasst. Multidimensionale Datenbanken lassen sich am besten als Würfel beschreiben. Er hat drei Dimensionen (Höhe, Breite, Tiefe), und jede dieser Dimensionen hat eine Eigenschaft, z.B. Produkt, Zeit und Region. Aus diesen drei Angaben lassen sich nun Daten aus dem Würfel extrahieren – das Analyseergebnis.

Serie: Business Intelligence
Teil 1 ist harm­los. Business Intelli­gence kennt jeder Unter­nehmer, viel­leicht nur unter an­derem Namen. Teil 2 sagt, welche Fort­schritte IT bei der Kenn­zahlen­analyse macht. Teil 3 wird hand­fest: Welche BI-Anbieter es gibt, was sinn­voll ist und wo­mit Sie rech­nen müssen.

Ein typisches Beispiel wäre die Fragestellung „In welcher Region wurde zu welcher Zeit das Produkt X verkauft?“. Der Datenwürfel lässt sich für die Teilbetrachtung in Stücke schneiden (slicing) und drehen (dicing). Eines der Slice-Resultate würde dann z.B. alle verkauften Produkte pro Region über den gesamten Zeitraum ausgeben.

Die Vorteile von OLAP-Analysen sind die einfache Datenabfrage (ohne IT-Fachkenntnis) und die schnelle Datenwiedergabe.

Sowohl OLAP als auch freie Datenbankrecherchen eignen sich für klare, einfache und begrenzte Analysen. Für komplexere Analysen wie Prognosen oder Entscheidungshilfen auf Basis ungesicherter Daten, bieten Business-Intelligence-Systeme andere Analyseverfahren (XPS, EUS, Reporting-Software etc.).

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