Business Intelligence (Teil 8): BI-Software-Tools

Data Warehouses und Data Marts

Data Warehouses werden oft mit relationalen Datenbanken aufgebaut. Deshalb sehen sich - neben Anbietern von betriebswirtschaftlicher Standard-Anwendungssoftware wie SAP - vor allem Datenbankhersteller im Data Warehousing positioniert.

Für den Aufbau von Data Warehouses können die verbreiteten relationalen Datenbanksysteme, etwa von Oracle oder IBM, eingesetzt werden. Einige Hersteller bieten speziell auf die Anforderungen analytischer Informationssysteme zugeschnittene Datenbanksysteme an, die versuchen, den großen Datenmengen oder dem Datenmodell gerecht zu werden. So verfolgen IBM DB2 und NCR Teradata mit ihren Datenbanken massiv parallele Architekturen.

Multidimensionale Datenbanken kommen vor allem für Data Marts in Frage. Sie bestechen hauptsächlich durch die Geschwindigkeit bei der Datenbereitstellung. Lösungen für multidimensionale Datenbanken sind Cognos Powercube, MIK OLAP und MIS Alea.

Manche Hersteller verfolgen eine hybride Strategie, bei der relationale und multidimensionale Datenbanken kombiniert werden. Ein solcher hybrider Ansatz lässt sich beispielsweise umsetzen mit Oracle OLAP - einer Option der Oracle Database 11g Enterprise Edition - oder dem OLAP Server von SAS.

Einen anderen Weg gehen Zusatzkomponenten für relationale Datenbanken, die ROLAP-Engines. Sie stellen eine Zwischenschicht zwischen relationalen Datenbanken und Anwenderwerkzeugen bereit. Mit dieser werden die Daten mehrdimensional aufbereitet und der Datenfluss zwischen Anwendung und Datenbank wird kontrolliert. Der Intelligence Server von MicroStrategy verfügt beispielsweise über eine solche Komponente. Auch SAP setzt mit dem Business Information Warehouse Server als Teil von Netweaver auf ein Standard-RDBMS auf.