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Eine charakteristische Eigenschaft von Data Warehouse- bzw. OLAP-Systemen ist die Mehrdimensionalität. Sie stellt eine besondere Herausforderung an die Entwickler der Systeme, denn ihre Leistungsfähigkeit und ihre erfolgreiche Nutzung werden durch die Modellierung bestimmt. Mehrdimensionale Daten benötigen problemadäquate Datenbanktechnologien zur dauerhaften Speicherung.
Michael Hahne setzt sich mit dem theoretischen Fundament zum Aufbau mehrdimensionaler Datenbanksysteme auseinander. Er analysiert und bewertet den in der Praxis häufig genutzten relationalen Ansatz des Star Schemas und seiner Varianten und entwickelt ein eigenes logisches mehrdimensionales Datenmodell. Dieses positioniert er als zentrale Komponente im gesamten Modellierungskontext und als Ausgangspunkt zur Modell-Generierung in verschiedenen Zielsystemen.
List of contents
1 Einleitung.- 2 Mehrdimensionale Datenstrukturen für analyseorientierte Informationssysteme.- 3 Kriterien zur Bewertung der Eignung logischer Datenmodelle für die Abbildung mehrdimensionaler Datenstrukturen.- 4 Mehrdimensionalität im Relationenmodell.- 5 Funktionsbasiertes mehrdimensionales Datenmodell (FMDM).- 6 Vergleich des relationalen Ansatzes mit dem Ansatz des FMDM.- 7 Schlussbetrachtung.
About the author
Dr. Michael Hahne ist Geschäftsführender Gesellschafter der Hahne Consulting GmbH, einem auf Business-Intelligence-Architektur und -Strategie spezialisierten Beratungsunternehmen. Zuvor war er Vice President und Business Development Manager bei SAND Technology, einem internationalen Anbieter von intelligenter Software für das Informationsmanagement spezialisiert auf Lösungen für unternehmensweite und große Data Warehouses. Darüber hinaus hat er sieben Jahre als Geschäftsbereichsleiter und CTO bei der cundus AG, einem auf Business Intelligence fokussierten IT-Dienstleistungsunternehmen, gearbeitet. Er hat mehr als 10 Jahre Erfahrung in der Implementierung und Optimierung von Data-Warehouse-Lösungen.
