Zusammenfassung und Ausblick

Zusammenfassung

Die Technik der multidimensionalen Datenanalyse ist in dem Gebiet der beschreibenden Statistik wesentlich für eine effiziente Auswertung und Darstellung des zugrundeliegenden Zahlenmaterials. Seit den 80-er Jahren widmet sich die Gattung der ‘Statistical and Scientific Database Management Systems’ einer adäquaten datenbanktechnischen Unterstützung von Anwendungen auf diesem Gebiet. In den letzten Jahren hat die Technik der multidimensionalen Datenanalyse durch die Einführung der Konzepte des ‘Data Warehousing’ und ‘Online Analytical Processing’ sowohl auf kommerzieller Seite als auch im Bereich der Datenbankforschung einen enormen Auftrieb erhalten. Dies äußert sich einerseits in steigenden Anforderungen und andererseits in entsprechenden Lösungsvorschlägen bzw. konkreten Produkten. Zentrales Problem einer interaktiven multidimensionalen Datenanalyse, wie sie für das Konzept des ‘Online Analytical Processing’ gefordert wird, ist eine effiziente Aggregatverarbeitung. Diese Forderung verschärft sich durch die Erkenntnis, daß die durch den Vorgang einer Aggregation gewonnenen statistischen Kennzahlen umso aussagekräftiger sind, je umfangreicher die dem jeweiligen statistischen Analyseprozeß zugrundeliegende Grundgesamtheit des Zahlenmaterials ist. Als grundsätzlicher Lösungsvorschlag zur Erfüllung dieser Forderung wird im Rahmen der eingeführten CubeStar-Methodologie eine redundanzbasierte Optimierung in einem erweiterten multidimensionalen Datenmodell und einer entsprechenden relationalen Implementierung vorgestellt.