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Architekturkonzepte und Modellierungsverfahren für BI-Systeme

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Analytische Informationssysteme

Zusammenfassung

In der aktuellen Diskussion um den Aufbau effizienter Business-Intelligence-Architekturen mit der Notwendigkeit, die Heterogenität an Strukturen, Daten und Anforderungen zu beherrschen, sind zunehmend Aspekte der Agilität -im Sinn von Time to Market- sowie der Kostensenkung für Entwicklung und Betrieb relevant. Die Datenbewirtschaftungsprozesse im Data Warehouse sind vermehrt im so genannten 24x7 Modus zu betreiben und bedürfen einer Entzerrung unter expliziter Berücksichtigung von Performance-Aspekten auch in Real-Time -Umgebungen.

Durch die zunehmende Globalisierung von Unternehmen entstehen auch immer globalere Data Warehouse Lösungen, in denen eine stringente Trennung in Online-Zeit und Batch-Zeit nach herkömmlichen Mustern über alle Bereiche hinweg nicht mehr anzutreffen ist. Eine Entzerrung der Prozesse der Datenintegration für unterschiedliche Service Level und heterogene Lademuster ist daher gefordert.

Konzepte der Virtualisierung und des Self-Service BI sind in diesem Zusammenhang aktuelle Möglichkeiten, den Herausforderungen zu begegnen. Vor diesem Hintergrund werden in diesem Aufsatz Architektur und Modellierung für Business-Intelligence-Systeme diskutiert.

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Notes

  1. 1.

    Für eine Übersicht der verschiedenen Architekturvarianten siehe auch KeBM14 S. 21 ff. Zu Aspekten der Agilität siehe auch (Göhl und Hahne 2011, S. 12 ff.).

  2. 2.

    Die Übertragung der Methoden agiler Softwareentwicklung auf die Domäne Business Intelligence wird eingehend in (Hughes 2008) diskutiert.

  3. 3.

    In einer Studie aus 2006 wurde die Bedeutung und Verbreitung einzelner Architekturformen untersucht. Demzufolge ist die Hub-and-Spoke Architektur mit knapp 40% am weitesten verbreitet, unabhängige Data Marts kamen nur bei gut 10 % der befragten Unternehmen zum Einsatz (Ariyachandra und Watson 2006).

  4. 4.

    Zum Begriff der Granularität siehe auch [Hahn05, S. 23].

  5. 5.

    Eine ähnliche Betrachtung in (Imhoff et al. 2003 S. 389 ff.) betont die Aspekte der Komplexität und des Aufwands für Wartung und Weiterentwicklung.

  6. 6.

    Die Ankermodellierung ist nicht mit dem Anchor-Modeling zu verwechseln. Beide sind zwar in der Domäne Business Intelligence angesiedelt, jedoch ist Anchor-Modeling eine Variante der Gestaltung, die zu Modellen in der sechsten Normalform führt und in der vereinfacht ausgedrückt jedes Attribut in einer eigenen Entität abgebildet ist.

  7. 7.

    Eine sehr umfassende Darstellung der Data-Vault-Methode gibt (Hultgren 2012).

  8. 8.

    Dies gilt sinngemäß auch für die so genannten Bridge-Tabellen im Data Vault, die ebenfalls zur Verbesserung der Performance Verknüpfungen von Link-Tabellen mit weiteren Tabellen persistieren.

  9. 9.

    Eine detailliert Darstellung verschiedener Formen von Link-Tabellen, u. a. auch für rekursive Beziehungen, ist bei (Hultgren 2012, S. 93 ff.) aufgeführt.

  10. 10.

    SID steht hier für Surrogate Identifier, ein künstlicher Schlüssel.

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Authors and Affiliations

  1. Hahne Consulting GmbH, Bretzenheim, Deutschland

    Dr. Michael Hahne

Authors
  1. Dr. Michael Hahne
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Corresponding author

Correspondence to Michael Hahne .

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Editors and Affiliations

  1. Technische Universität Chemnitz, Chemnitz, Germany

    Peter Gluchowski

  2. Universität Duisburg-Essen, Duisburg, Germany

    Peter Chamoni

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© 2016 Springer-Verlag Berlin Heidelberg

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Hahne, M. (2016). Architekturkonzepte und Modellierungsverfahren für BI-Systeme. In: Gluchowski, P., Chamoni, P. (eds) Analytische Informationssysteme. Springer Gabler, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-47763-2_8

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  • Publisher Name: Springer Gabler, Berlin, Heidelberg

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  • Online ISBN: 978-3-662-47763-2

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