Von OLTP zu OLAP – Wie Data Warehouses das ... - WWI 01 B

DATA WAREHOUSEtelständische Unternehmen daran, OLAP-Systeme einzusetzen. Das änderte sich dank der hartenKonkurrenz und der drastisch sinkenden Erzeugerpreise von Hardwarekomponenten. So lohntees sich immer mehr, auch für kleinere und mittelgroße Betriebe Kopien ihrer Unternehmensdatenauf separater Hardware effizient zur Analyse einzusetzen.Die folgende Tabelle soll die genauen Unterschiede von OLTP und OLAP noch einmal übersichtlichdarstellen:OLTP− schnelle Antwortzeiten− anwendungsorientiert− aktuelle, operative DatenOLAP− hohe Speicherkapazität− subjekt- bzw. themenorientiert− historische Daten(‚Schnappschussdaten’)− detaillierte, primäre Daten − zusammengefasste, abgeleiteteDaten− ständige Änderungen− dient der täglichen, transaktionsverarbeitendenArbeit− keine Updates, nur Hinzufügenvon Daten− dient Analysen- und ManagementaufgabenTabelle 1: Gegenüberstellung OLTP vs. OLAP3.4 Data Mining„Data Mining ist eine intelligente Anwendung von Data Warehouse. Es handelt sich dabei um einenProzess, bei dem aus einem sehr großen Datenbestand unternehmensrelevante Informationenselektiert werden.“ 12Der Begriff Data Mining steht folglich für das Suchen nach wertvollen Geschäftsinformationenund deren Zusammenhängen. Nimmt man das Wort ‚Mining’ wortgetreu, so kann man daruntersprichwörtlich das Graben nach ausgesuchten Informationen bzw. Informationsadern verstehen.Bisher unbekannte Beziehungsmuster sollen herausgefunden werden. An dieser Stelle sei nurkurz auf die verschiedenen Data Mining – Techniken, wie Assoziationsregeln, Warenkorbanaly-12vgl. [Siem03]Von OLTP zu OLAP – Wie Data Warehouses das Unternehmensreporting beeinflussen und verbessern 23 / 40