Umsetzungsperformance im Rahmen einer breiten Kollaboration von inhaltlich schnell wachsenden und komplexen Cubes war eines der wichtigsten Ziele für KMS. Da eisTIK® in der neuesten Generation ein relationales Mehrschichtenmodell mit einer stringenten Dictionary-basierten Definition bereitstellt und somit eine breite Metadefinition des relationalen Modells vorliegt, können diese Informationen generisch für die OLAP-Definition herangezogen werden.
Dies ermöglicht auf Basis des Data-Dictionary eine koordinierte Zusammenarbeit mehrerer Mitarbeiter und Fachbereiche, da die Metadatendefinition beliebig parallelisiert werden konnte. Aus dieser Definition werden die Integrationsschicht, die Daten-Views bis hin zur Kennzahlen- und Dimensionsdefinition streng standardisiert für einen generischen OLAP-Cube-Aufbau herangezogen. Dabei findet eine Übersetzung der relationalen Definition in eine multidimensionale statt, ohne dass dabei auf die OLAP-seitige Berücksichtigung von Best-Practice-Szenarien verzichtet werden muss. Daneben fließen sowohl die zentralisierten Benutzerrechte als auch die Mehrsprachenfähigkeit automatisch in das Cube-Design ein. Das Verfahren ist mittlerweile so ausgereift, dass man die OLAP-Entwicklungsoberfläche nicht mehr benötigt.
Hinzu kommt, dass in fachspezifischen Cubes gleichartige Dimensionen grundsätzlich parallel aus derselben Definitionsbasis integriert werden können. Was sich natürlich auf den Entwicklungsaufwand, die Standardisierung und insbesondere auf den anwenderseitigen Wiedererkennungsgrad positiv bemerkbar macht.
Updatefähigkeit ist ein sehr hohes Gut. KMS steht seit Jahren für eine ausgesprochen gute Reaktionszeit und einen hohen Standardisierungsgrad. Neben der Updatefähigkeit des relationalen Modells und der ETL-Services stand dieser Anspruch natürlich auch im Vordergrund für die OLAP-Technologie. Man möchte allen Kunden zeitnah die Innovationen und auch Fehlerkorrekturen auf einem einfachen Weg und mit möglichst geringer Benutzerinteraktion und Stillstandzeiten zukommen lassen. Da hat sich in den vergangenen Jahren ein Best-Practice-Szenario entwickelt, das uns erlaubt, tagesaktuelle Aktualisierungen in wenigen Minuten bereitzustellen. Dies konnte für die OLAP-Technologie in vollem Umfang adaptiert werden. Entsprechende Administrationskenntnisse für den Analyse-Service sind auf Kundenseite nicht erforderlich.
Investitionssicherheit ist ein wichtiger Faktor für eine Investitionsentscheidung. Während im Enterprise-Umfeld aktuell noch multidimensionale Cubes die vorherrschende Technologie darstellen, halten auch andere Technologieansätze wie tabellarische In-memory-Cubes nach und nach Einzug. Beide Technologien unterscheiden sich hinsichtlich der Definition massiv. Da Microsoft beide Technologien unter dem Analyse-Service anbietet, ist es die primäre Aufgabe, dort eine entsprechende Definitionsübersetzung anzubieten. Aufgrund der bisherigen Strategie, aus den relationalen Metadaten eine multidimensionale Definition abzuleiten und den Analyse-Service als publizierendes Medium zu bedienen, ist auch eine Übersetzung in einen tabellarischen Cube durchaus möglich und bietet somit beide Optionen für die Zukunft. Dies gibt Innovations- und Investitionssicherheit.
Individualisierung bedeutet in den Projekten regelmäßig die Integration projektspezifischer Daten. So haben die meisten Projekte individuelle Datensätze vorliegen, die im standardisierten Auswertungsspektrum mit eingebunden werden sollen. Da die Integration solcher Daten erstmal eine relationale Tabelle benötigen, muss diese Tabelle über das Data Dictionary eröffnet werden. Sobald dies geschehen ist, besteht die Option, selbst diese individuellen Daten in der Cube-Definition zu berücksichtigen.
Letztlich besteht an dieser Stelle kein Unterschied zwischen standardisierten oder individuellen Datenbereichen, sofern die Daten mit den Standarddaten über entsprechende Referenzinformationen, wie z. B. die Fallnummern, verknüpfbar sind. Für den Fall, dass die individuellen Daten nicht mit den Standarddaten verknüpfbar sind, besteht trotzdem die Möglichkeit, individuelle Cubes aufzubauen und die entsprechenden Informationen in das Berichtswesen aufzunehmen.
Dies bietet ein Höchstmaß an projektindividueller Flexibilität und Anpassungsfähigkeit auch für zukünftige Anforderungen an die Integration neuer Datenbereiche. Mit dem eisTIK® Cube Builder beschreitet KMS wieder einmal einen neuen innovativen Weg, um die bestmöglichen Rahmenbedingungen für alle Kunden zur Verfügung zu stellen.
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