Aus Daten wird Wissen

» Von Angelika Güc, 12.02.2008 08:57. Letztes Update, 12.02.2008 09:00.

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Den Speicher optimieren

Der Speicherbedarf und die Leistungsfähigkeit eines OLAP-Systems wird zudem dadurch bestimmt, wie effizient leere Bereiche in den OLAP-Würfeln eliminiert werden können. Das Verhältnis von leeren Zellen zu den Gesamtzellen eines OLAP-Würfels (engl. sparsity) ist in der Regel sehr hoch. Technisch betrachtet heisst das, dass die meisten Würfel fast nur aus Nullen oder leeren Zellen bestehen. Diese müssen über Algorithmen aus der Berechnung und aus dem Speicher eliminiert werden, um Speicherbedarf und Rechenleistung zu minimieren.

Laut einer Studie der International Data Corporation (IDC) mit dem Titel «Worldwide Business Intelligence Tools» wächst der Markt für Speicher-basierte Analysetechnik im Vergleich zum gesamten Business-Intelligence-Markt überdurchschnittlich. Bisher haben Hersteller wie Applix, die nun zu Cognos gehört, oder Infor den Trend zu Speicher-basierten OLAP-Lösungen erkannt und reagieren mit ihren Lösungen erfolgreich auf Kundennachfragen. Daneben existieren weitere Anbieter wie zum Beispiel das US-Unternehmen Spotfire sowie die schwedische Softwarefirma QlikTech, die mit QlikView eine Lösung anbietet, die Analysen von Informationen, die im Hauptspeicher gehalten werden, ermöglicht.

Begriffserklärung

Data Mining, Data Warehouse und OLAP

Moderne Speicher-basierte Analysetechnologien ermöglichen Unternehmen, ihre Daten so differenziert, komplex und detailliert zu analysieren und zu kontrollieren wie nie zuvor. Die Zeiten, in denen Informationen für Unternehmensentscheidungen in tagelangen und aufwendigen Prozeduren mühsam aufbereitet werden mussten, sind vorbei. Vielmehr bedienen sich Unternehmen heute zunehmend analytischer Informationssysteme wie Data Mining, Data Warehouse oder dem Online Analytical Processing (OLAP).

Data Mining bezeichnet die Anwendung statistisch-mathematischer Methoden auf einen Datenbestand mit dem Ziel, Informationsmuster zu erkennen bzw. verborgene wichtige Informationen zu extrahieren. Deshalb wird Data Mining oft im Zusammenhang mit grossen Datenbeständen genannt.

Ein Data Warehouse dagegen ist eine zentrale Datensammlung. In der Praxis ist das Data Warehouse meist eine Datenbank, deren Inhalt sich aus den Daten unterschiedlicher Quellen zusammensetzt. Die Daten werden von den Datenquellen in das Data Warehouse geladen und dort vor allem für die Datenanalyse und zur betriebswirtschaftlichen Entscheidungshilfe in Unternehmen gespeichert. Damit dient ein Data Warehouse der Informationsintegration.

Online Analytical Processing (OLAP), das auch den hypothesengestützten Analysemethoden zugeordnet wird, ist eines der beliebtesten analytischen Informationssysteme. Allerdings muss der Analyst vor der eigentlichen Untersuchung wissen, welche Anfragen er an das OLAP-System stellen möchte. Seine Hypothese wird dann durch das Analyseergebnis bestätigt oder abgelehnt. Im Vergleich zu relationalen Systemen, die immer einen zweidimensionalen Ansatz haben, bilden OLAP-Systeme die Datenstrukturen multidimensional in Datenpunkten ab. Sie beziehen ihre Daten entweder aus den operationalen Datenbeständen eines Unternehmens oder aus einem Data Warehouse. Einfache Auswertungen können bereits in den transaktionalen Systemen durchgeführt werden. Für komplexe und schnelle Auswertungen und Planungsprozesse sind diese architektonisch auf Buchungen ausgerichteten Systeme aber nicht geeignet.

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