Projektgruppe Business Intelligence Applications and Evaluation ...

Projektbericht Cuberunner
Technischer Vergleich
Fehlerfall und der Fehlersuche beeinflusst indes das Ergebnis nicht unmittelbar, sollte aber dennoch
berücksichtig werden.
Nr. Kriterien Beschreibung Gew.
etl-1 Datenquellen & -ziele Welche Datenquellen werden als Quelle und Ziel
unterstützt: Datenbanken, Dateisysteme,
mehrdimensionale Quellen, Business Software (ERP
& CRM), …? Welche Möglichkeiten der
Datenübertragung (FTP, BS-copy, etc.) sind
möglich?
15%
etl-2 Transformation
Welchen Funktionen stehen für die Datentransformation
und das Cleansing bzw. die Validation von
Daten zur Verfügung?
20%
etl-3 Monitoring Wie lassen sich laufende ETL-Prozesse überwachen? 10%
etl-4 Prozesskettenmanagement
Wie lassen sich ETL-Prozessketten gestalten
(sequentiell / parallel) und steuern (manuell /
automatisiert)?
15%
Tabelle 3.4: ETL spezifische funktionale Anforderungen
3.2.3 Analytical Services
Da das Produkt der Datenanalyse der Gewinn neuer Informationen und Erkenntnisse ist, steht in
diesem Bereich die Bildung der Kennzahlen inklusive ihrer gesamten Herleitung im Vordergrund. Die
Modellierung der Dimensionen ist als vorgelagerter Schritt zu verstehen und hat aufgrund ihrer
Auswirkung auf die Ergebnisqualität ebenfalls einen hohen Stellenwert. Schließlich muss auch die
Auswahl möglicher Datenquellen und ihre Integrierbarkeit in den Datenmodellen berücksichtigt
werden.
Nr. Kriterien Beschreibung Gew.
as-1 Datenquellen Welche Datenquellen werden unterstützt? Werden
mehrere Datenquellen in einem Datenmodell
unterstützt?
15%
as-2 Kennzahlenmodellierung Wie lassen sich Kennzahlen bilden (u.a. durch
Formeln)?
as-3 Dimensionsmodellierung Wie werden Dimensionen modelliert? Gibt es
vorgefertigte Dimensionen (Zeitdimension)?
25%
20%
Tabelle 3.5: Analytical Services spezifische funktionale Anforderungen
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