Business Intelligence, die auf der Analyse aggregierter Daten beruht, ist heute eines der wichtigsten Themen in der Geschäftswelt. Immer mehr Unternehmen entdecken, wie wichtig es ist, die verschiedenen Daten, die in den Geschäftsprozessen vorhanden sind, zu sammeln, zu speichern und zu analysieren, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Bei der Vielzahl an Business-Intelligence-Technologien, die für eine effektive Datenanalyse zur Verfügung stehen, ist es wichtig, das richtige Tool auszuwählen, das schnelle und genaue Ergebnisse liefert. Dieser Artikel konzentriert sich auf ein Tool, das nachweislich diese Ergebnisse liefert: OLAP.
Online Analytical Processing (OLAP) ist eine Datenbankstruktur, die für die schnelle Anzeige von mehrdimensionalen Daten optimiert ist. OLAP-Datenbanken werden oft als "Würfel" bezeichnet, eine effektive Art, sich multidimensionale Daten vorzustellen. Vereinfacht ausgedrückt ist ein OLAP-Würfel so etwas wie eine dreidimensionale Tabellenkalkulation, obwohl OLAP mehr als drei Dimensionen verarbeiten kann. OLAP-Datenbanken werden in der Regel in speziell entwickelten relationalen Datenbanken implementiert, die so optimiert sind, dass sie schnelle Ergebnisse bei Abfragen liefern. OLAP-Datenbanken können Flat-File-Datenbanken und typische oder transaktionale relationale Datenbanken bei der schnellen Beantwortung von mehrdimensionalen Abfragen deutlich übertreffen.
Aber wie macht OLAP das eigentlich? Vergleichen wir eine normale relationale Datenbank und OLAP. Eine mögliche Frage, die IT-Manager, die für die Verwaltung und Optimierung von Software-Assets verantwortlich sind, beantwortet haben möchten, lautet wie folgt:
Wie hoch ist die maximale Lizenznutzung für ein bestimmtes Produkt innerhalb eines bestimmten Jahres?
Stellen Sie sich nun vor, der IT-Manager hat eine sehr große Datenbank mit historischen Nutzungsdaten. Um diese Frage mit einer herkömmlichen relationalen Datenbank zu beantworten, müssen Sie die Informationen aus verschiedenen Tabellen abrufen. Sie kombinieren alle Daten und führen eine Abfrage durch, um die benötigten Informationen zu extrahieren.
Bei komplexen Abfragen kann dies ein langsamer Prozess sein. Was passiert, wenn der IT-Manager diese Informationen weiter aufschlüsseln möchte? Zum Beispiel möchte er oder sie jetzt wissen:
Wie hoch ist die maximale Lizenznutzung für eine bestimmte Funktion des Produkts innerhalb eines bestimmten Monats an einem bestimmten Standort?
Der IT-Manager müsste dann die Abfrage erneut durchführen. Die Anwendung dieser Filter würde einen ohnehin schon langsamen Prozess weiter verlangsamen, was für ein Unternehmen, das schnell Informationen benötigt, keine Option ist.
Wenn der schnelle Datenabruf bei der Planung, Problemlösung und Entscheidungsunterstützung Priorität hat, können Unternehmen multidimensionale Werkzeuge wie OLAP nutzen. Bei OLAP werden die gespeicherten Daten voraggregiert, was selbst bei großen Datenmengen sofortige Ergebnisse liefern kann. Würfel können viele Dimensionen haben, die zum Aggregieren, Zerschneiden und Würfeln der Daten verwendet werden können. Darüber hinaus können die Dimensionen in Hierarchien unterteilt werden, die direkt im Würfel erstellt werden.
Die obige Abbildung veranschaulicht den OLAP-Ansatz zur Beantwortung unserer ersten Frage. Zwei der Dimensionen für unseren Würfel sind Produkt und Zeit. Durch die Voraggregation dieser Dimensionen können wir die benötigten Informationen sofort abrufen. Der hervorgehobene Bereich ist die maximale Lizenznutzung von Produkt C für das Jahr 2014.
Eine weitere Dimension, die wir unserem OLAP-Würfel hinzufügen können, ist der Standort.
Dies zeigt, wie OLAP eine mehrdimensionale Analyse durchführt. In diesem Beispiel aggregiert der OLAP-Würfel die Dimension Standort mit Produkt und Zeit vor. Der hervorgehobene Bereich zeigt die maximale Lizenznutzung von Produkt C für das Jahr 2014, aber diesmal nur für Nordamerika.
Und anhand dieser Daten können wir unsere Informationen mithilfe von Hierarchien sofort aufschlüsseln. Diese Abbildung zeigt die maximale Lizenznutzung von Feature 2 - Produkt C für Februar 2014 in Nordamerika.
Bei der Entwicklung eines Würfels konzentriert man sich darauf, Antworten auf eine kleine Anzahl von Fragen zu geben, die grundlegende Geschäftsanforderungen betreffen. Ein Würfel, der auf einer gut durchdachten Vorabzuordnung von Daten beruht, beantwortet diese Fragen einfach und schnell. Das ist es, was OLAP leistet. Es ermöglicht eine effiziente Untersuchung von Geschäftsdaten - ein klarer Grund, Business-Intelligence-Tools in Betracht zu ziehen, die OLAP nutzen, wie z. B. den Open iT Analysis Server.
The Analysis Server is an advanced software asset management tool addressing the needs of individuals tasked with managing complex and expensive software asset portfolios. Along with Open iT modules, the Analysis Server can provide rich reports on the many facets of <software asset management (SAM), such as license usage, application, server and storage usage, in a fast and efficient way.
