Business Intelligence (Teil 2): Datensammlung und Data Warehouses

Operational Data Store

In neueren Data Warehouse-Ansätzen ist häufig zusätzlich ein spezieller Daten-Pool integriert – der Operational Data Store (ODS). Er kann als Vorstufe von DWHs aufgefasst werden. ODS beinhalten aktuelle Daten auf Transaktionsbasis, die verschiedenen operativen Quellsystemen entstammen und stellt sie für Anwendungs- und Auswertungsdienste bereit. Die Daten hierfür werden in der Regel mit Hilfe zusätzlicher Transformationsprozesse aus dem Core Data Warehouse extrahiert.

In den ODS wird meist direkt ein sehr kleiner und zeitpunktaktueller Teil entscheidungsrelevanter Daten übertragen. Diese Daten sind oft schon an die Anforderungen der Analysesysteme angepasst.

Für die spätere Analyse ist es wichtig, dass die Anwender wissen, was sich eigentlich hinter den jeweiligen Datenfeldern verbirgt. Die Informationen zu diesen Daten werden in „Metadaten“ bereitgestellt. Diese „Daten über Daten“ beschreiben die Datenstruktur der in Data Warehouses und Operational Data Stores gespeicherten Daten.

Metadaten dienen auch der Dokumentation der Informationsobjekte, insbesondere hinsichtlich ihrer Speicherparameter, Herkunft, Struktur, Zusammensetzung und inhaltlichen Beschreibung. Neben betriebswirtschaftlich relevanten Fragestellungen wie der Definition oder Kalkulationsvorschrift von Kennzahlen können auch technische Informationen wie Aktualisierungszeitpunkt oder Datenherkunft eines Reports bereitgestellt werden.

Informationen über Metadaten werden in separaten Meta-Datenbanken gespeichert und verwaltet. Sie enthalten einen Informationskatalog und eine Navigationshilfe. Der Katalog beschreibt die Informationsobjekte, die Navigationshilfe unterstützt das Navigieren in den Meta-Datenbeständen.

Die Grafik fasst alle vorgestellten Konzepte und deren Beziehungen untereinander noch einmal anschaulich zusammen.