OLAP – Online Analytical Processing

Leistungsfähige Datenverarbeitungssysteme sind zur Unterstützung eines jeden Managements bereits unabdingbar geworden. Das Online Analytical Processing (OLAP) stellt in diesem Zusammenhang eine Softwaretechnologie dar, die schnelle und interaktive Zugriffe auf relevante Informationen ermöglichen soll. Es bietet vor allem komplexe Analysefunktionen, die über die herkömmliche Auswertung relationaler Datenbanken hinausgeht, weshalb es besonders von Angestellten in führenden Positionen oder Managern genutzt wird. 

OLAP (Datenwürfel) soll anschauliche Visualisierung von Daten ermöglichen

Diese Analysen zeichnen sich durch ihre Multidimensionalität aus. Das bedeutet die Anordnung der verschiedenen Variablen oder Kennzahlen entlang unterschiedlicher Dimensionen – z.B. Umsatz in Bezug auf Kunde, Artikel, Region o.ä. Dem liegt die Idee der Trennung von unabhängigen und abhängigen Attributen zugrunde. Jedem unabhängigen Attribut wird dabei eine eigene Dimension zugewiesen; Werte von abhängigen Attributen ergeben sich dann aus den Wechselbeziehungen.

Die anschauliche Visualisierung der teils hochdimensionalen Datenpakete soll dabei das Verständnis erhöhen sowie das Datenlesen vereinfachen. Es erfolgt daher eine bildliche Darstellung als Würfel, wobei die Würfelkanten die unabhängigen Attribute darstellen. Der gebildete Datenwürfel zeigt dementsprechend die Werte eines abhängigen Attributes (z.B. Umsatz) in Relation zu z.B. drei unabhängigen Größen wie Produkt, Region, Zeit.

OLAP
Abb. multidimensionale Darstellung

Werden mehr als drei unabhängige Attribute genutzt, so erhält man einen sogenannten hyperdimensionalen Datenwürfel, der bildlich nicht mehr darstellbar ist. Daher können auch Dimensionsschnitte (Slicing) abgefragt werden, die dann in der Regel die Elemente zweier Dimensionen verdeutlichen.

Einige grundlegende Anforderungen an OLAP-Systeme sind:

  • Verwaltung großer Datenbestände
  • Bewerkstelligung komplexer Abfragen
  • Analysefunktionalität (z.B. statistische Rechnungen, what-if-Analysen)
  • konzeptionelle Multidimensionalität
  • Benutzerfreundlichkeit (auch ohne Programmierkenntnisse sollten die Anwendungen ausführbar sein → SQL-Kenntnisse sind erforderlich, denn sie dient als Abfragesprache)

 


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Quellen:
Bodendorf, F.: Daten- und Wissensmanagement, Heidelberg 2003.
Mucksch/Behme (Hrsg.): Das Data Warehouse-Konzept, 4. Aufl., Wiesbaden 2000.
Abb. in Anlehnung an Bodendorf 2003, S. 33.


letzte Änderung E.R. am 10.08.2017
Autor(en):  Redaktion FS

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