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Mitarbeiter KMS

Markus Saalmann

23. März 2019

Innovatives Cube-Design

Innovatives Cube-Design

Das Gefühl, dass der Microsoft-Analyse-Service nur ein Add-on ist

eisTIK® Cube
Mit OLAP verbinden wir alle die Fähigkeiten, Daten wahlfrei, z. B. durch eine Pivotisierung, in rasanter Geschwindigkeit zu analysieren. Den wenigsten ist dabei bewusst, dass die Einführung von OLAP einen weitreichenden Paradigmenwechsel und technologischen Innovationssprung bedeutet. Diese Technologie ist nicht nur ein Add-on für die oftmals relational gespeicherten Daten, sondern vielmehr eine völlig selbstständige technologische Plattform,  die sich im Hinblick auf die Speichertechnologie und dem Caching voraggregierten Fakten von der relationalen Welt unterscheidet.

»Andere Technologie, viele Vorteile, neue Herausforderungen und alte Aufgaben lösen.«

Vereinfacht stellt die OLAP-Technologie eine multidimensionale Datenbank dar, die sich primär in der Art der Ordnungs- bzw. Speichertechnologie von einer relationalen Datenbank unterscheidet. Eine der ersten Aufgaben ist es, die i. d. R. relational vorliegenden Daten zu integrieren. Dazu müssen entsprechende Integrations- und Transformationsschritte definiert werden, um die Daten adäquat auf die OLAP-Seite zu überführen. Anschließend müssen die relationalen Beziehungen der Daten untereinander für Fakten, Dimensionen und deren Attribute definiert werden. Aus diesem Modell werden dann die Measures, also Kennzahlen und Dimensionen sowie die Beziehungen
untereinander, deklariert.

Im Kern bedeutet dies, dass sich die Arbeitsschritte im Fall eines relationalen Data Warehouses für den OLAP-Service wiederholen. Dabei spielt die Art der verwendeten Cube-Technologie, multidimensional oder tabellarisch, keine entscheidende Rolle. Diese Herausforderungen sind in jedem Fall zu lösen. Neben dieser arbeitstechnischen Herausforderung kommt hinzu, dass die Anzahl potenzieller OLAP-Experten signifikant niedriger ist als für relationale Datenbanken.

Wer bereits OLAP-Projekte betreut hat, weiß, dass die Definition eines solchen Projektes bis hin zur Umsetzung zum einen einer bestimmte Projektlaufzeit bedarf und zum anderen die Projektkosten mit der üblichen Herangehensweise in die Höhe schnellen können. Zwar bieten die OLAP-Services, wie beispielsweise der Analyse-Service von Microsoft, eine entsprechende Entwicklungsoberfläche. Oftmals sind der Projektfortschritt und dessen Erfolg aber maßgeblich vom Erfahrungsschatz der entsprechenden Experten abhängig. Hinzu kommt, dass diese Entwicklungsoberflächen oftmals ihre Schwäche im Bereich der Kollaboration und Standardisierung haben, so dass gerade umfangreiche und komplexe Cubes sich in einer entsprechend langen Projektlaufzeit niederschlagen können. Davon abgesehen entstehen oftmals weitere Anforderungen an einen Cube nach den ersten Projektphasen. Dies bedingt teilweise umfangreiche Redesign-Phasen, die sich wiederum auf die Implementierungszeiten nicht unerheblich auswirken können.

»Der innovative Ansatz bietet viele Vorteile bei signifikant schnelleren Implementierungszeiten und höherer Projektsicherheit.«

Während für individuelle Projekte die Standardentwicklungsumgebungen noch ausreichen, wurden bereits in der ersten Evaluierungsphase die Schwächen im Hinblick auf standardisierte Multiprojekte schnell identifiziert. Auf dieser Basis wurden klare Zielsetzungen für den Einsatz der OLAP-Technologie definiert.
Umsetzungsperformance
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
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
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
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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