Anforderung an die Datenmodellierung in der BI (Business Intelligence)

An die Datenmodellierung in AIS werden einige Anforderungen gestellt. Diese Anforderungen wurden in der Definition des Data Warehouse genannt und werden in diesem Kapitel beschrieben. Durch diese Anforderungen kann gewährleistet werden, daß sich die Daten für Analysezwecke eignen.

Themenorientierung

Die Data Warehouse-Datenbasis soll entsprechend den entscheidungsrelevanten Geschäftsthemen bzw. Geschäftsobjekten wie z.B. Kunde, Artikel oder Niederlassung organi­siert sein.64 Die ausgewählten Unternehmensdaten, die im Data Warehouse gesammelt werden, richten sich ausschließlich nach dem Informationsbedarf des Managements oder der jeweiligen Fachabteilung und nicht nach den Geschäftsprozessen und -abläufen bzw. den Funktionsbereichen, wie es in den operativen System der Fall ist. Auch quantitatives Zahlenmaterial, wie z.B. betriebswirtschaftliche Kennzahlen, soll entsprechend dieser Themenorientierung organisiert sein und sich im Bedarfsfall entsprechend aufgliedern lassen (z.B. Umsatzgrößen nach Kunden, Artikeln oder Niederlassungen).65

Integration

Die in den Unternehmen historisch entstanden operativen Datenbestände weisen meist eine große Heterogenität auf. Diese Heterogenität zu überwinden stellt ein zentrales Problem bei der Erstellung eines Data Warehouse dar. Der Import der Daten aus den operativen Sys­temen in das Data Warehouse muß durch bestimmte Aufbereitungs- und Normierungsschritte erfolgen. Dabei müssen Probleme wie einheitliche Bezeichnung für ein und den­selben Sachverhalt, Variablenbelegung, Bemaßung usw. gelöst werden. Bei Daten die kon­tinuierlich bzw. periodisch in das Data Warehouse importiert werden, sind zum Teil um­fangreiche Transaktionsprogramme notwendig.
Die Integration von Datenbeständen aus unterschiedlichen Systemen, in einem Datenpool, ermöglicht dem Endbenutzer ein besseres Verständnis und eine leichtere Handhabung mit den Daten. Ziel des ganzen Integrationsprozesses ist es, einen inhaltlich konsistenten Da­tenpool zu erstellen.

Dauerhaftigkeit

Die Daten müssen im Data Warehouse beständig abrufbar sein. Aus diesem Grund sind Mechanismen und Speichertechniken erforderlich, die die Daten über längere Zeit (dauerhaft) speichern können. Hierbei ist vielmehr Wert darauf zu legen, Datenreihen zu speichern und schnell zugreifbar zu machen als Datenzugriffe zu verwalten, wie es die ope­rativen DBS tun.

Zeitorientierung

Der Zeitbezug ist im Data Warehouse eine wichtige Anforderung an das Datenmodell. Hierbei werden die operativen Daten zu einem bestimmten festgesetzten Zeitpunkt in das Data Warehouse von den OLTP transferiert. Dies befähigt, die Verwendung der gespei­cherten Daten als Basis zu Analysezwecken. Die operativen Daten, die nicht alle zu ein und demselben Zeitpunkt (Schnappschuß) gespeichert werden, könnten nicht als Basis für Analysezwecke garantieren, daß zwei aufeinanderfolgende Analysen zu gleichen Ergebnis­sen führen würden. Der Datenpool im Data Warehouse speichert jedoch Vergangenheits­daten, die mit einem Zeitstempel versehen werden. Diese Daten werden auch nicht mehr überschrieben, so daß zwei aufeinanderfolgende Analysen immer zu ein und dem selben Ergebnis führen müssen.

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


64 Vgl.: Gluchowski, P. (1998), S.4

65 Vgl.: Gluchowski, P. (1998), S.4