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OPTIMIERUNG DER MATERIALISIERTEN SICHTEN IN EINEM DATAWAREHOUSE AUF DER
GRUNDLAGE DER AUS EINEM ERP-SYSTEM ÜBERNOMMEN OPERATIVEN DATEN
Das Grundproblem der Bestimmung der zu materialisierenden Würfel (materialized
cubes) unter Betrachtung der Menge der interessanten Würfeln (required cubes), welche
die benötigte Information enthalten, ist also ein Optimierungsproblem. Im einfachsten
Fall, in welchem keine Restriktionen hinsichtlich Ladezeit zum Aufbau des Data
Warehouse oder Speicherplatz bestehen, würden grundsätzlich die interessanten Würfel
und die zu materialisierenden Würfel identisch sein. Das heißt alle benötigten Würfel
würden auch physisch materialisiert. Damit wäre auch für den Benutzer die minimale
Zugriffszeit auf die Information garantiert. Es kann sogar sinnvoll sein noch zusätzliche
Würfel zu materialisieren, da sie die Materialisierungszeit nachfolgender Würfel
minimieren.
In der Praxis ist jedoch festzustellen, dass sowohl hinsichtlich des Speicherplatzes -
wobei dieses Problem von Tag zu Tag an Bedeutung verliert, da die Kosten für Speicher
im Zeitablauf rapide sinken - aber im besonderen hinsichtlich der Ladezeit der Daten,
welche für das Data Warehouse veranschlagt werden muss, Begrenzungen gelten.
Durch die immer stärker werdende multinationale Unternehmensführung wird es immer
schwieriger die Zeit für die Generierung und die Updates der Daten in einem Data
Warehouse zu planen. Das eigentliche Problem ergibt sich daraus, dass während des
Updates oder Neuaufbaus des Data Warehouses der Zugriff auf dieses nicht möglich ist.
Wurden bei nationalen Unternehmen diese Updates einfach während der Nacht erledigt,
kann dies beispielsweise von einer weltweit operierenden Fluglinie, welche die Daten
immer an einem bestimmten Punkt der Welt gerade benötigt, nur sehr schwer erledigt
werden. So bleiben für diese Unternehmen oft nur Zeitbereiche von wenigen Stunden
pro Woche oder Tag, um ihre Daten auf den neusten Stand zu bringen.
Aus diesem Grund besteht ein Optimierungsproblem, welches sich aus Konflikt der
schnellstmöglichen Abfragezeit und der schnellstmöglichen Aktualisierungs- bzw.
Aufbauzeit ergibt. Für diese Problem einen Lösungsansatz zu finden stellt den Kern
meiner Forschungsarbeit dar.
7.2 DIE VORGEHENSWEISE
Um das Problem angreifbar, modellierbar und damit erforschbar zu machen gehe ich
von einigen Annahmen aus. Diese sind:
• Bei verteilten Datenbanken, welche sich auf unterschiedlichen Servern weltweit
befinden, kann die Zeit für das Abfragen und Speichern eines Cubes von Würfel
zu Würfel total unterschiedlich sein. Diese Information steht dem Benutzer und
auch dem Planer eines Data Warehouses oft gar nicht zur Verfügung. Deshalb
gehe ich von einer durchschnittlichen Zugriffszeit pro Transaktion aus. Diese ist
durch den Benutzer für jedes Data Warehouse individuell festzustellen (z. B.
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