Archiv für den Monat Dezember 2014

Was ist OLAP?

In vielen Unternehmen wird der SQL Server von Microsoft als Datenbank-System für(z.B.)  SAP eingesetzt. Der SQL Server ermöglicht über  die so genannten Server Analysis Services das Online Analytical Processing (OLAP). Dabei werden Daten aus relationalen Datentabellen in mehrdimensionalen Datenstrukturen (Cube) zusammengeführt. Microsoft hat durch ein Entwicklerteam diese OLAP-Fähigkeiten als PowerPivot in Excel integriert. Daher sind PowerPivot-Modelle nichts anders als lokale Cubes, die durch eine Pivot-Tabelle ein BI-Tool werden und als Dashboard verwendet werden können.  Anfang des neuen Jahrtausends konnte man innerhalb von Excel mit Hilfe von MS Query ebenfalls lokale Cubes erzeugen. In unserem Seminar bis 2005 angebotenen Seminar OLAP für Controller, haben wir diese  damals neue Technologie mit ihren Möglichkeiten erklärt. Inzwischen finden sich OLAP-basierte BI-Systeme in den meisten Unternehmen wieder. Dennoch stellen wir immer wieder fest, dass das notwendige Wissen zu dieser Technologie kaum vorhanden ist und diese Systeme daher oft nicht effizient genutzt werden können. Daher haben wir unsere Seminarunterlage noch einmal durchgesehen, aktualisiert und hier als kleine Serie eingestellt.

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Was bedeute OLAP?

OLAP-Systeme beziehen ihre Daten entweder aus den operationalen Datenbeständen eines Unternehmens oder aus einem Data-Warehouse (Datenlager). Der Einsatz eines Data-Warehouse verhindert, dass die Analysedaten mit den transaktionsorientierten Datenbeständen in Kontakt kommen und die Leistungsfähigkeit beeinträchtigt wird. Ebenso ist die Leistung eines OLAP-Systems von der verwendeten Datenhaltungsform und deren Anbindung an den Analyse-Client abhängig.

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Welche Arten von OLAP gibt es?

OLAP ist nicht gleich OLAP.

Es wird zwischen ROLAP (relationales OLAP= relationale Datenbank als Quelle), MOLAP (multidimensionales OLAP  = multidimensionale Datenbank als Quelle) und HOLAP („hybrides OLAP =  Zwischenform ROLAP und MOLAP) unterschieden.

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Entstehungsgeschichte von OLAP

Die ersten Ansätze zur Entwicklung von Software zur Analyse mehrdimensionaler Daten reichen 50 Jahre zurück.

Rein technisch betrachtet handelt es sich bei den genannten Daten um Matrizen entsprechender Dimensionalität. Ende der 60er Jahre wurden am MIT – Massachusetts Institute of Technology Versuche gestartet, solche Matrizen mit Hilfe von FORTRAN  zu analysieren. FORTRAN bietet gute Unterstützung zur Matrizenrechnung, ist aber andererseits durch die Tatsache eingeschränkt, dass alle Daten komplett im Hauptspeicher vorgehalten werden müssen.

Anfang der 70er Jahre gründeten drei Mitarbeiter der Sloan School des MIT die Softwareschmiede MDS (Management Decision Systems) mit dem Ziel eine universell einsetzbare FORTRAN Bibliothek zur Analyse diskbasierter, mehrdimensionaler Matrizen zu entwickeln. Zunächst wurde die Bibliothek nur von den MDS Consultants zur Erstellung von Marketing-Analysen für einzelne Kunden eingesetzt.

1972 wurde aus dem entstandenen Software-Mix aus Analysefunktionen und Datenmanagement eine Programmiersprache entwickelt. Das Ergebnis war das Software-Tool Express zur Erstellung von Matrix-Modellen zur Durchführung von Marketinganalysen.

1974 begann der Verkauf von Express als kommerzielles Software-Produkt. Mittlerweile befindet sich Express im Besitz von Oracle und wurde zum vollwertigen OLAP-Produkt weiterentwickelt.

Nahezu parallel und unabhängig von Express entstand System W DSS. Die Herstellerfirma Comshare entstand Mitte der 60er Jahre im Umfeld der University of Berkeley in Kalifornien. Anfang der 70er Jahre konzentrierte sich Comshare auf Analyse, Modellierung und Ausgabe von Daten im Finanzbereich. Hierzu wurde eine spezialisierte Sprache zur Daten-Modellierung (FCS) von einer britischen Firma lizenziert und stetig weiterentwickelt. FCS unterstützte keine mehrdimensionalen Daten und kann daher nicht als frühes OLAP-Produkt bezeichnet werden.

1978/79 konnte FCS den Anforderungen von Comshare nicht mehr genügen und stand danach Pate für System WDSS. Dieses neue Produkt war speziell ausgelegt für die fortgeschrittene Analyse von mehrdimensionalen Daten aus dem Finanzbereich und daher ein Vorläufer heutiger OLAP-Systeme.

OLAP als Produktkategorie wurde letztendlich von Arbor Software realisiert. Arbor wurde 1991 mit dem Ziel gegründet, einen mehrdimensionalen Datenbankserver zu entwickeln. Das resultierende Produkte – Arbor Essbase – wurde 1992 in einer ersten Version auf den Markt gebracht. Inzwischen gehört das Produkt zu ORACLE.

Literatur:

Reinke, Helmut/ Schuster, Helmut: OLAP verstehen, Microsoft Press, (2000)

Held, Bernd/, Erb, Harmut, Advanced Controlling mit Excel, Franzis Verlag, (2006)

Einsatzgebiete von OLAP

OLAP findet in allen Gebieten Anwendung, in denen Entscheidungen getroffen werden müssen. Um diese Entscheidungen auf eine solide Basis zu stellen, ist es notwendig, den aktuellen Stand der Dinge zu kennen und auch zu verstehen. So kann ein einfacher Reportgenerator z.B. die letzten Quartalsergebnisse problemlos auflisten, die tieferen Zusammenhänge, die zeitliche Entwicklung in verschiedenen Sektoren und vieles mehr bleibt dem Betrachter eines solchen Reports jedoch zunächst verborgen.

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Anforderungen von OLAP (Codd’sche Regeln)

Der OLAP-Begriff wurde 1993 von Edgar F. Codd geprägt. Codd verwendete den Ausdruck OLAP für eine Software, die in der Lage ist, Unternehmensinformationen hierarchisch zu gliedern. Er entwickelte 12 Regeln, die eine Anforderungsliste an ein OLAP-System darstellen. Diese sind als Codd’schen Regeln bekannt

  1. Multidimensionale Sicht auf die Daten (wichtigstes Kriterium für OLAP)
  2. Transparenz (klare Trennung zwischen Benutzerschnittstelle und der zu Grunde liegenden Architektur)
  3. Zugriffsmöglichkeiten (Import der Basisdaten aus externen oder operativen Datenbeständen)
  4. Konsistente Leistungsfähigkeit der Berichterstattung (möglichst schnelle Reporting-Funktionalität)
  5. Client-Server-Architektur (auf den Verwendungszweck optimierte Lastverteilung)
  6. Generische Dimensionalität (alle Dimensionen in ihrer Struktur und Funktionalität einheitlich)
  7. Dynamische Handhabung dünn besetzter Matrizen (dynamische Speicherstrukturanpassung)
  8. Mehrbenutzerunterstützung
  9. Unbeschränkte dimensionsübergreifende Operationen
  10. Intuitive Datenanalyse (direkte Navigation innerhalb der Datenwürfel)
  11. Flexibles Berichtswesen (Ergebnisse im Report frei verwendbar)
  12. Unbegrenzte Anzahl von Dimensionen (= n-Dimensionen) und Konsolidierungsebenen (15 bis 20 Dimensionen mit beliebig vielen Aggregationsstufen)

 Literatur:

Reinke, Helmut/ Schuster, Helmut: OLAP verstehen, Microsoft Press, (2000)

Held, Bernd/, Erb, Harmut, Advanced Controlling mit Excel, Franzis Verlag, (2006)

Excel-Adventskalender 2014 ist online!

Wie jedes Jahr um diese Zeit naht völlig überraschend Weihnachten. Am Wochenende wurden die ersten Weihnachtsmärkte (vulgo Glühmärkte) eröffnet. Ab heute dürfen sich alle Kinder auf einen mit Schokolade, Playmobil, Lego (habe ich etwas vergessen?) gefüllten Adventskalender freuen. Und wo bleiben Sie, als die finanzierenden Eltern, Tanten, Onkel? Für Sie haben wir ab heute den weltweit einzigen Excel-Adventskalender, absolut kalorienfrei mit nützlichen Tipps, Tricks und Beispielen zur Optimierung Ihrer Aufgaben „bestückt“.
Hier geht´s zum Adventskalender……