Definition Was ist ein OLAP Cube?

Beim OLAP Cube handelt es sich um eine multidimensionale Speicherung von Daten, die häufig für Data Warehousing und Online-Analytical-Processing-Applikationen zum Einsatz kommt. Daten lassen sich dank des OLAP-Würfels aus verschiedenen Perspektiven analysieren

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Der OLAP Cube stellt eine besondere Art der Speicherung von Daten dar. Diese sind nicht wie in relationalen Datenbanken in einfachen, flachen Tabellen, sondern multidimensional abgelegt. Andere Begriffe für den OLAP Cube sind OLAP-Würfel oder OLAP-Datenwürfel. Häufige Anwendungen dieses Datenmodells sind Applikationen aus den Bereichen des Data Warehousings und des Online Analytical Processings (OLAP). Dank der Ablage der Daten in verschiedenen Dimensionen lassen sie sich leicht aus unterschiedlichen Perspektiven und Detailstufen betrachten. Durch die Selektion einer bestimmten Perspektive oder eines Detaillierungsgrades sind Reports und Auswertungen mit unterschiedlicher Aussagekraft erstellbar. Kriterien lassen sich zudem fast beliebig miteinander kombinieren.

Oft kommen spezielle Abfragesprachen für die Arbeit mit dem OLAP Cube zum Einsatz. Eine dieser Sprachen ist das ursprünglich von Microsoft entwickelte MDX (Multidimensional Expressions). Beliebte Werkzeuge für das Erstellen von OLAP-Datenwürfeln sind beispielsweise IBM Cognos Business Intelligence Power Play oder Microsoft SQL Server Analysis Services. Aufgrund der kompakten Anordnung der Daten innerhalb des Würfelmodells sind hohe Abfragegeschwindigkeiten erzielbar. OLAP-Würfel sind hauptsächlich für Auswertungen von zahlenorientierten Daten vorgesehen. Für andere Typen wie textorientierte Daten sind sie weniger gut geeignet.

Der Aufbau eines OLAP Cubes

Die wesentlichen Komponenten des OLAP Cubes sind die Dimensionen (auch Eigenschaften genannt) und die Fakten (auch Kennzahlen genannt). Die Dimensionen bilden die multidimensionale Struktur des Cubes und stellen die Ausbreitungsrichtung des Würfels in einer bestimmte Raumrichtung dar. Sie sind nicht wie bei einem echten Würfel auf die drei Raumrichtungen begrenzt und können theoretisch beliebig viele sein. Meist kommen aufgrund der besseren Erfassbarkeit und Vorstellbarkeit dreidimensionale Datenwürfel zum Einsatz.

Jede Dimension besteht aus abgegrenzten Werten, die hierarchisch strukturiert sein können. Diese Strukturierung wird auch als Ausprägung bezeichnet. Hierarchische Ausprägungen sind beispielsweise zeitliche Jahres-, Monats- und Wochenangaben sein. Die möglichen Kombinationen der verschiedenen Dimensionen mit den unterschiedlichen Ausprägungen bilden die Knotenpunkte des Würfels. Für die verschiedenen Knotenpunkte sind im Würfel die Kennzahlen oder die Werte abgelegt. Nicht jeder Knotenpunkt muss mit einem Wert belegt sein. Ein Beispielwert kann der Umsatz pro Woche in einer bestimmten Region sein.

Die wichtigsten Grundoperationen in einem OLAP Cube

Für die Arbeit mit den Daten in einem OLAP Cube sind eine Vielzahl verschiedener Grundoperationen definiert. Die wichtigsten dieser Operationen sind:

• Slice-Operation: das Ausschneiden von Datenscheiben aus dem Würfel

• Dice-Operation: das Erzeugen eines kleineren Würfels mit einem Teilvolumen an Daten

• Drill-Down-Operation: das Hineinzoomen in den Würfel und die Extraktion detaillierter Werte

• Roll-up-Operation: das Verdichten von Daten auf höhere Hierarchiestufen

• Rotate-Operation: die Drehung des Würfels zur Erzeugung einer neuen Sicht auf die Daten

Mit der OLAP-Operation Slice kann eine Datenscheibe aus dem Würfel herausgeschnitten werden. Das Ergebnis stellt eine zweidimensionale Tabelle von Daten dar. Die Operation Dice schneidet einen kleineren mehrdimensionalen Würfel und nicht nur eine Datenscheibe heraus. Auf Basis des kleineren Teilwürfels lassen sich neue Operation anwenden. Die Funktion Drill-Down erzeugt einen Blick auf die Daten in der nächst tieferen Detaillierungsstufe und bewegt sich entlang einer Dimension. Die Operation Roll-up stellt die zum Drill-Down entgegengesetzte Bewegungsrichtung zu höheren Verdichtungsstufen dar. Mithilfe der Rotate-Operation kann der Würfel um seine Achsen gedreht werden. Jede Drehung erzeugt eine neue Sicht auf die Daten des Würfels. Weitere mögliche Operationen im OLAP-Würfel sind Pivoting, Drill-Across, Drill-Through, Split oder Merge.

Vorteile der Organisation von Daten in einem OLAP-Datenwürfel

Die mehrdimensionale Organisation und Präsentation von Daten in einem Datenwürfel bietet gegenüber der flachen Darstellung in Tabellenform, wie sie in relationalen Datenbanken zum Einsatz kommt, eine ganze Reihe von Vorteilen. Abfragen in einem OLAP Cube sind wesentlich performanter möglich als relationale Abfragen. Einfache Drehungen des Würfels um seine Achse erzeugen neue Sichten auf die Daten, ohne deren Struktur der Ablage verändern zu müssen. Dank der Multidimensionalität des Datenwürfels können die Daten nach beliebig vielen Dimensionen angeordnet und ausgewertet werden.

Mögliche Dimensionen stellen Kunden, Produkte, Preise, Kostenstellen, Kostenträger, Datum oder Kennzahlen dar. Die Flexibilität für unterschiedliche Auswertemöglichkeiten ist riesig. Innerhalb der Dimensionen sind die Werte hierarchisch strukturiert. Entlang der Dimensionshierarchien sind die einzelnen Hierarchiestufen direkt abfragbar. Zusätzlich lassen sich Daten der Dimensionshierarchien einfach aufaddieren.

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