Kein Folientitel

Objektorientierte Datenbanken
Vorlesung 11 vom 01.07.2004
Dr. Sebastian Iwanowski
FH Wedel
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Inhalt heute: Datenbanken in
betriebswirtschaftlichen Anwendungen
OTLP (SAP)
Data Warehouses
Ausblick auf die letzte Vorlesung
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OnLine Transaction Processing (OLTP)
(Das “Tagesgeschäft” mit SAP)
Die Folien dieses Abschnitts sind größtenteils aus Kemper / Eickler: Datenbanksysteme, Kap. 17
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OLTP: Online Transaction Processing
Beispiele
• Flugbuchungssystem
• Bestellungen in einem Handelsunternehmen
Eigenschaften
• Hoher Parallelitätsgrad
• Viele (Tausende pro Sekunde) kurze Transaktionen
• Jede einzelne Transaktion bearbeitet nur ein kleines Datenvolumen
• „mission-critical“ für das Unternehmen
• Hohe Verfügbarkeit muss gewährleistet sein
Was charakterisiert OLTPs ?
•
Häufige Aktualisierungen
•
Seltene Anfragen
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SAP R/3: Enterprise Resource Modelling (ERP-System)
Präsentation
WAN (Internet)
Anwendung
LAN
Datenhaltung
Relationales DBMS als Backend-Server
(Oracle, Informix, DB2, MS SQL-Server, Adabas)
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SAP R/3: Interne Architektur
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SAP R/3: Transaktionsverarbeitung
Aufteilung in 2 Phasen: Online und Posting
S p e rre n
fre ig e b e n
S p e rre n a n fo rd e rn
P o s tin g -S c h ritte
P1
P2
P3
D ia lo g -S c h ritte
D1
D2
D3
O n lin e -P h a s e
P o s tin g -P h a s e
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P3
Data Warehouses
(eigentlich: Datawarehouselösungen)
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Datawarehouselösungen: Problemstellung
Ziel
Entscheidungsunterstützung für Mitarbeiter in verschiedenen
Bereichen des Unternehmens
Aufgabe
Unterstützung der Analyse von Unternehmensdaten
Voraussetzung
Operationale Daten, organisiert in
• dOnline-Datenbanken
•n
•
ur Processes)
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Online
i(OLTPs:
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Anwendungsbereiche:
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Einzelhandel
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Finanzdienstleister (Banken und Versicherungen)
Vertriebsbereiche beliebiger Unternehmen
Technische Analyse, z.B. Diagnose
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Datawarehouselösungen: Architektur
Anwender
•
Seltene Aktualisierungen
•
Häufige Anfragen
Datenanalyse
Data Warehouse: Datenbank
DWH
Datenbereitstellung
Operationale Daten aus OLTPs
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Datawarehouselösungen:
Anforderungen an das DWH
Bill Inmon (1993)
Die Daten eines DWH sollen folgende Eigenschaften haben:
• anfrageorientiert
• einheitliche Darstellung
DWH
• unveränderbar
• zeitraumbezogen
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Datawarehouselösungen:
Datenbereitstellung für das DWH
ETL: Extract Transform Load
ETL enthält folgende Funktionen:
• auswählen
DWH
• kopieren
• anreichern
ETL
• mit Zeitstempel versehen
• periodisch aktualisieren
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Datawarehouselösungen:
Datenanalyse
OLAP: Online Analytical Processing
Anwender
• „Altsystem“ bzw.
Spezialwerkzeug
Data Mining
Werkzeug
Ze
it
Region
Analysewerkzeug
OLAP
• sucht automatisch
neue Zusammenhänge
• nimmt Nutzeranfragen entgegen
• stellt SQL-Anfragen an DWH
Produkt
• speichert bestimmte Fragen und Antworten
• stellt verschiedene Sichten mit Datenwürfel her
DWH
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Datawarehouselösungen:
Datenanalyse
Wie benutzt man den Würfel ?
Ze
it
Region
OLAP: Online Analytical Processing
Produkt
slice
Produkt
Ze
it
Ze
it
Region
„herausschneiden“ der interessierenden Dimension
Region
•
Produkt
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Datawarehouselösungen:
Datenanalyse
Wie benutzt man den Würfel ?
Ze
it
Region
OLAP: Online Analytical Processing
Produkt
•
dice
Fokussieren auf andere Sichtweise
(drehen des Würfels)
Zeit
R
eg
io
n
Produkt
Produkt
Ze
it
Region
konfigurieren der interessierenden Datenzusammenhänge
(zerlegen des großen Würfels in kleine)
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Das DWH als Bindeglied zwischen OLAP und ETL
Ze
it
Region
Wie sollten die Daten in einem DWH organisiert sein ?
OLAP
Mehrdimensionales Datenmodell
Produkt
MOLAP
Data Warehouse: Datenbank
DWH
ROLAP
ETL
Relationale Datenmodelle
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Anbindung an ein Portal
Anwender
weitere unternehmensbezogene IT-Dienste
IT-Portal
Data Mining
Werkzeug
Ze
it
Region
Analysewerkzeug
OLAP
Produkt
DWH
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Stand der Technik bei
Datawarehouselösungen
IT-Portal
Ze
it
Region
• Verwendung benutzerspezifischer Profile
OLAP
ER
• ER-Modellierung der Nutzerfragen
Produkt
Metadaten
• ca. 50 Terabyte Speicher
DWH
• Aktualisierung max. 1 x pro Tag
ETL
• Teilaktualisierungen
• Datenaufbereitung
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Stand der Technik bei
Datawarehouselösungen
IT-Portal
Ze
it
Region
• Verwendung benutzerspezifischer Profile
OLAP
• ER-Modellierung der Nutzerfragen
ER
Produkt
Data
Mart
Data
Mart
Metadaten
Verteiltes Datawarehouse
DWH
Data
Mart
Data
Mart
• Aktualisierung max. 1 x pro Tag
ETL
• Teilaktualisierungen
• Datenaufbereitung
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Vorteile einer Datawarehouselösung
• Analysen sind nachvollziehbar und wiederholbar
• Analysen belasten nicht das operationale Geschäft
Aufbau eines Datawarehouses
Î
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Offenlegung und Strukturierung
der Prozesse im Unternehmen
Grenzen einer Datawarehouselösung
• nicht geeignet für dynamische Daten
• nicht geeignet für dynamische Produkte
• schwierig für dynamische Unternehmen
• Offenlegung der operationalen Daten erforderlich
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Verallgemeinerung der Problemstellung
Nebenbedingung
Mobilität des Benutzers
Nutzerkreis:
Mobile Versicherungsagenten
Aktienmakler
Wartungstechniker im Feldeinsatz
???
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Andere Problemstellung mit verwandten Forderungen
Touristeninformationssystem:
Erzeugung eines Mehrwertdienstes aus Basisinformationen im Internet
Szenario
•
Tourist will eine Stadt besuchen und informiert sich über die Gelegenheiten, die er
sinnvollerweise in dieser Stadt wahrnehmen sollte
•
Tourist hat außerdem geschäftliche oder persönliche Randbedingungen (Termine)
•
Tourist erstellt vor der Reise eine Tagesablaufsplanung am PC (über das Internet)
•
Tourist bucht Veranstaltungen und reserviert Plätze
•
Tourist wird bei seiner Reise von einem mobilen Gerät unterstützt
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Beim nächsten Mal:
Andere Anbindungsmöglichkeiten zwischen
objektorientierten Programmiersprachen und
Datenbanken als durch OODB
(am Beispiel Touristeninformationssystem)
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