Online Analytical Processing (OLAP)
OLAP (Online Analytical Processing) ist eine Technologie, die es ermöglicht, komplexe Abfragen schnell auf großen Datenmengen durchzuführen.
Klassifikation
- KomplexitätMittel
- AuswirkungTechnisch
- EntscheidungstypArchitektur
- OrganisationsreifeReif
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Fehlende Datenqualität kann zu falschen Ergebnissen führen.
- Hohe Kosten für die Infrastruktur.
- Mangelnde Akzeptanz durch die Benutzer.
- Regelmäßige Datenüberprüfungen durchführen.
- Dokumentation der Prozesse sicherstellen.
- Benutzerfeedback einholen und integrieren.
I/O & Ressourcen
- Rohdaten aus verschiedenen Quellen
- Explizite Anforderungen an Analysen
- Datenqualitätsstandards
- Analytische Berichte
- Visualisierte Daten
- Entscheidungsunterstützung
Beschreibung
OLAP ermöglicht Unternehmen, Daten effizient zu analysieren und zu visualisieren. Es unterstützt die Entscheidungsfindung durch schnelle Aggregation und multidimensionale Analyse von Daten.
✔Vorteile
- Verbesserte Analysefähigkeiten.
- Schnellere Entscheidungsfindung.
- Multidimensionale Datenansichten.
✖Limitationen
- Hoher Ressourcenbedarf.
- Komplexität bei der Implementierung.
- Erfordert spezialisierte Kenntnisse.
Trade-offs
Metriken
- Durchschnittliche Abfragezeit
Die durchschnittliche Zeit, die benötigt wird, um eine Abfrage auszuführen.
- Nutzerakzeptanzrate
Der Prozentsatz der Benutzer, die das System regelmäßig nutzen.
- Datenverarbeitungszeit
Die Zeit, die benötigt wird, um die Daten zu verarbeiten.
Beispiele & Implementierungen
OLAP in einer Finanzanwendung
Ein Finanzdienstleister verwendet OLAP zur Analyse von Markttrends.
Kundenanalyse mit OLAP
Ein Einzelhändler nutzt OLAP zur Segmentierung seiner Kunden.
Umsatzprognosen mit OLAP
Ein Unternehmen nutzt OLAP für präzise Umsatzprognosen.
Implementierungsschritte
Definieren Sie die Analysestrategie.
Infrastruktur aufbauen.
Daten integrieren und aufbereiten.
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Veraltete Technologien.
- Mangelnde Dokumentation.
- Unzureichende Wartungssysteme.
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Ignorieren von Datenqualitätsstandards.
- Fehlende Integration nachgelagerter Systeme.
- Übermäßige Abfragen, die die Leistung beeinträchtigen.
Typische Fallen
- Vernachlässigung der Datenvorbereitung.
- Nichtberücksichtigung der Benutzerbedürfnisse.
- Überkomplizieren der Datenanalysen.
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Einschränkungen bei Datenquellen
- • Regulatorische Anforderungen
- • Technologische Einschränkungen