OLAP Online Analytical Processing

Definition „On-Line Analytical Proccessing“ (OLAP)

 

Den Begriff „On-Line Analytical Proccessing“ (OLAP) prägte Codd40 1993. Damit bezeichnet er Konzepte, die zur Datenanalyse und Entscheidungsunterstützung des Management und von Fachabteilungen dienen. OLAP wird hier bewußt von dem Begriff OLTP (On-Line Trans­action Processing) abgegrenzt.

Als OLTP werden DBMS bezeichnet, die in den traditionellen operativen (transaktionsorientierten) Informationssystemen zum Einsatz kommen. Dabei steht der Prozeß der Transaktion im Vordergrund, der in einem zumeist relationalen DBS verwaltet werden muß. Da operative DBS hauptsächlich zur Verwaltung von aktuellen Daten dienen, sind Lese- und Schreibzugriffe zu verwalten, im Gegensatz zum OLAP, wo hauptsächlich Lesezugriffe verwaltet werden müssen.
OLAP - Online Analytical Processing
OLAP - Würfel

Daraus ergeben sich auch unterschiedliche Anforde­rungen und Eigenschaften für diese zwei Konzepte. Mit dem OLAP-Konzept wird ein anwen­dungsorientierter Gestaltungsrahmen für den Aufbau von AIS vorgegeben, damit Benutzer schnell und individuell, sowie mit geringem Aufwand Ad-hoc-Auswertungen, wie auch kom­plexe betriebswirtschaftliche Analysen durchführen können. Da zur Analyse (Planung, Prog­nose und Kontrolle) von Daten auch historische Daten erforderlich sind, eignet sich dafür kein operatives DBS, in dem nur aktuelle Daten gespeichert werden. Außerdem sollten die Daten aggregiert, d.h. in verschiedenen Verdichtungsstufen vorliegen, da nur damit ein schneller Zugriff auf die Daten gewährleistet werden kann, welches eine Hauptanforderung an MSS ist. Um dies zu gewährleisten, ist ein Data Warehouse-Konzept als Datengrundlage für das OLAP unumgänglich.

Anforderungen an das OLAP-Konzept

Damit der Vorteil des OLAP-Konzeptes gegenüber herkömmlichen OLTP-Konzepten auch deutlich abgegrenzt werden kann, hat Codd41 12 Anforderungsregeln aufgestellt.

  1. Multidimensionale Datensicht auf das konzeptionelle Schema
    Das OLAP-System muß eine multidimensionale Sicht auf die Daten unterstützen, damit auch eine intuitive Analyse möglich wird.

  2. Transparenz
    Wie bei den VDBS der OLTP muß dem Anwender die Umsetzung und Funktionalität der Systeme verborgen bleiben. Somit bleibt ihm erspart, sich mit den Konzepten der Speiche­rung, Datenmodellierung und Verwaltung auseinanderzusetzen.

  3. Zugriffsmöglichkeiten
    Auf alle relevanten Daten, die der Anwender für seine Analysen benötigt, muß er jederzeit zugreifen können.

  4. kontinuierliche Leistungsfähigkeit
    Das System sollte zu jeder Zeit eine kontinuierliche Leistung (Schnelligkeit) erbringen, so daß der Anwender nicht eigene Navigationsstrategien entwickeln muß, um schnellstmöglich zu einer Analyse zu kommen.

  5. Client-Server-Architektur
    Damit die Daten im System verteilt werden können, ist es erforderlich, eine Client-Server Architektur für das OLAP-System zu verwenden.

  6. einheitlich strukturierte Dimensionen
    Die benötigten Dimensionen in der Datenstruktur sollten einheitlich aufgebaut sein. Dadurch erreicht man eine Einfachheit und damit einen leichteren Umgang mit diesen Daten und den darauf zugreifenden Werkzeugen als mit individuellen Dimensionsstruktuern.

  7. Dynamische Speicherverwaltung dünnbesetzter Matrizen
    Da betriebswirtschaftlichen Matrizen häufig dünn besetzt sind, muß das OLAP-System geeignete Mechanismen zur effizienten Handhabung dieser Lücken besitzen.

  8. Mehrbenutzer-Funktionalität
    Auf die Datenbasis müssen zumeist mehrere Anwender zur gleichen Zeit zugreifen. Dies sollte ein OLAP-System bewerkstelligen können.

  9. Unbeschränkte dimensionsübergreifende Operationen
    Das System sollte Berechnungen unterstützen, die nicht nur zwei Dimensionen, sondern viele Dimensionen mit einbeziehen.

  10. Intuitive Datenanalyse
    Es sollte in einem OLAP-System Navigationstechniken geben, mit denen intuitiv in der Datenbasis vorgegangen werden kann.

  11. Flexibles Berichtswesen
    Das Berichtswesen sollte flexibel hinsichtlich der Anforderungen der verschiedenen Anwender und der Datenbasis aufgebaut sein. Es muß möglich sein, Berichte von beliebigen Ausschnitten der Datenbasis zu bilden.

  12. Unbegrenzte Dimensionen und Aggregationsebenen
    Beim Aufbau der Dimensionen und deren Aggregations- und Konsolidierungstufen sollen keinerlei Beschränkungen existieren, so daß die Datenmodellierung den betriebswirt­schaftlichen Anforderungen genügen kann.

Da diese Regeln jedoch sehr produktspezifisch sind, haben weitere Softwarehäuser und Beratungsunternehmen eigene, zum Teil ergänzende Anforderungen aufgesetzt, so daß derzeit ca. 50 Regeln existieren.42 Deshalb haben Pendse und Creeth eine gängigere Definition für das OLAP-Konzept unter dem Begriff FASMI (Fast Analysis of Shared Multidimensional Information) gefunden.43

  1. Fast
    Unter dem englischen Begriff „Fast“ verstehen die Autoren bei OLAP-Abfragen ein bis zwei Sekunden Antwortzeit für einfache und maximal 20 Sekunden für komplexe Analy­sen.

  2. Analysis
    Bei Analyseabfragen werden Verfahren und Techniken gefordert, die es dem Benutzer er­möglicht, alle notwendigen mathematischen Berechnungen und Strukturuntersuchungen ad-hoc zu bilden. Dabei sollte es dem Benutzer möglich sein, diese Abfragen ohne Pro­grammierkenntnisse zu bilden, wobei er verschiedene Präsentationsformen nutzen kann.

  3. Shared
    Die Sicherheitsanforderungen an relationale DBMS sollten erfüllt sein. Bei OLAP-Anwen­dungen, die auch Schreibzugriffe zulassen, sollten auch Mechanismen, wie „concurrency control“, „Query processing“ und „Recovery“ realisiert sein.

  4. Multidimensional
    Grundanforderung an jedes OLAP-Produkt ist die Bereitstellung der Daten in multidimen­sionaler Form. Dabei ist großer Wert auf volle Unterstützung der Dimensionshierarchien zu legen, d.h. der Benutzer hat freien Zugriff auf den multidimensionalen Datenwürfel und kann multiple Berichtshierarchien über die Dimensionen legen.

  5. Information
    Zum Bereitstellen der erforderlichen Informationen für den Benutzer ist es wichtig, daß das Produkt ausreichend große Datenmengen speichern und verwalten kann. Weniger wichtig bei der Beurteilung der Leistungsfähigkeit des Produktes ist somit die Ressourcenbelegung (RAM und externe Speicher).


40 Vgl.: Codd,E. F. / Codd,S. B. / Sally,C. T. (1993)

41 Vgl.: Codd,E. F. / Codd,S. B. / Sally,C. T. (1993)

42 Vgl.: Jahnke, B. / Groffmann, H.-D. / Kruppa, S. (1996), S. 321, Chamoni, P. (1998b), S.236

43 Vgl.: Pendse, N./ Creeth, R. (1995)

(Auszug aus der Diplomarbeit von Ralph Leipert: "Analytische Informationssysteme als Basis des Risikomanagement der Unternehmung")