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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

4. Analytische Systeme

verfasst von: Rainer Weber

Erschienen in: Betriebliche Anwendungssysteme

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Zusammenfassung

Analytische Systeme dienen zur Analyse einer Menge von Daten im Gegensatz zur Einzelsatzbearbeitung in operativen Systemen. Wir fassen den Begriff „analytische Funktionalität“ weit, wodurch sich ein ganzes Spektrum ergibt – von Berichten in einem ERP-System bis zu maschinellem Lernen und mathematischen Optimierungsverfahren in der Planung. Wir sehen uns verschiedene Verfahren an, um einen breiten Überblick zu bekommen, und gehen bei Data-Warehouse-Systemen stärker in die Tiefe.

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Fußnoten
1
Es gibt Ausnahmen, wie die „sich selten ändernden Dimensionen“, siehe Abschn. 4.2.3.4.
 
2
In Plattner und Zeier (2011, S. 30) werden Zahlen aus einer Analyse genannt: Ein Anwendungssystem für ein mittelgroßes Unternehmen enthält 100 GB operative Daten und 1 TB analytische Daten, eines für ein Großunternehmen 35 TB operative Daten und 40 TB analytische Daten.
 
3
In Bauer und Günzel (2009, S. 62) heißt das Konzept abhängige Data Marts. Mehrwald (2010, S. 313) nennt allgemein die Ebene der Datenwürfel Data Mart Layer.
 
4
Für die genaue Beziehung zwischen ODS und Basisdatenbank sowie verschiedene Klassen von ODS-Daten siehe Bauer und Günzel (2009, S. 56).
 
5
Die Idee der Veranschaulichung ist Snapp (2010, S. 65) entnommen. Konsequent wählen wir auch hier ein Beispiel aus dem Einkauf. Den „Klassiker“ „Umsatzdaten im Vertrieb“ heben wir uns für die Aufgabe 4.2 auf.
 
6
Nach Bauer und Günzel (2009, S. 213) sind die Begriffe ROLAP und MOLAP irreführend, da nicht nur OLAP-Werkzeuge zur Analyse eingesetzt werden müssen.
 
7
Bei SAP Business Warehouse zum Beispiel können bei der komprimierten Faktentabelle nur die Merkmale „Geschäftsjahr/Geschäftsmonat“ und „Kalendermonat“ zur Partitionierung verwendet werden (Mehrwald 2010, S. 149).
 
8
Neben sog. externen Hierarchien gibt es weitere Möglichkeiten, Hierarchien abzubilden, nämlich über Stammdaten- oder Dimensionsattribute. Die Vor- und Nachteile sind in Mehrwald (2010, S. 194 ff.) beschrieben.
 
9
Die technische Information in der Dimension „Datenpaket“ ist vor allem für die Administration einzelner Ladevorgänge nötig, für Auswertungen ist sie nicht von Belang. Daher werden Datenwürfel neben dieser Form optional in einer komprimierten Form gespeichert, welche über die verschiedenen Ladevorgänge hinwegsehend aggregiert (Mehrwald 2010, S. 106 ff.).
 
10
Man könnte es auch als eine spezielle Mischform ansehen. Nach Mehrwald (2010, S. 105) sind die InfoCubes des SAP BW grundsätzlich nach dem Schneeflockenschema aufgebaut.
 
11
Es gibt besondere Fälle, wo eine SID bereits als Schlüsselfeld in der Dimensionstabelle auftritt, worauf wir hier aber nicht weiter eingehen (Yamada und Wolf 2010, S. 53).
 
12
(Snapp 2010, S. 32), geschrieben auf Englisch, unterscheidet zwischen Advanced Planning und Supply Chain Planning, wobei Letzteres für die Ausführung der Logistikkette in einem ERP-System steht. Das Wort „Planning“ ist, ebenso wie bei Enterprise Resource Planning, also kontextabhängig.
 
13
In Balla und Layer (2010) wird aufgrund der Funktionsweise des Planungssystems und dessen Zusammenspiel mit dem ERP-System noch eine Bestimmung der Dispositionsstufen vorgeschaltet, worauf wir hier nicht weiter eingehen.
 
14
Die „klassische“ Fragestellung für Data-Warehouse-Systeme, behandelt in wohl jedem Data-Warehouse-Buch; unser Beispiel orientiert sich an der wesentlich umfangreicheren Fallstudie in Kemper et al. (2010, S. 77 ff.).
 
Literatur
Zurück zum Zitat Der behandelte Stoff über Data-Warehouse-Systeme ist weitgehend „Standardinhalt“, entsprechend ist er ausführlich in verschiedenen Lehrbüchern dargestellt, z. B. Der behandelte Stoff über Data-Warehouse-Systeme ist weitgehend „Standardinhalt“, entsprechend ist er ausführlich in verschiedenen Lehrbüchern dargestellt, z. B.
Zurück zum Zitat Kemper, H.-G., Baars, H., Mehanna, W.: Business Intelligence, 3. Aufl. Vieweg + Teubner, Wiesbaden (2010) Kemper, H.-G., Baars, H., Mehanna, W.: Business Intelligence, 3. Aufl. Vieweg + Teubner, Wiesbaden (2010)
Zurück zum Zitat Der Teil ETL findet sich in Abschn. 2.3, vor allem in 2.3.1, die Datenmodellierung in Abschn. 2.4. Der Teil ETL findet sich in Abschn. 2.3, vor allem in 2.3.1, die Datenmodellierung in Abschn. 2.4.
Zurück zum Zitat Bauer, A., Günzel, H. (Hrsg.): Data-Warehouse-Systeme, 3. Aufl. dpunkt, Heidelberg (2009) Bauer, A., Günzel, H. (Hrsg.): Data-Warehouse-Systeme, 3. Aufl. dpunkt, Heidelberg (2009)
Zurück zum Zitat Dieses Buch wurde von einem Autorenkollektiv bestehend aus etwa 50 Personen geschrieben. Die Behandlung ist recht umfangreich. Die in unserem Buch dargestellten Themen finden sich dort in den Kap. 1 bis 7. Dieses Buch wurde von einem Autorenkollektiv bestehend aus etwa 50 Personen geschrieben. Die Behandlung ist recht umfangreich. Die in unserem Buch dargestellten Themen finden sich dort in den Kap. 1 bis 7.
Zurück zum Zitat Balla, J., Layer, F.: Produktionsplanung mit SAP APO, 2. Aufl. Galileo Press, Bonn (2010) Balla, J., Layer, F.: Produktionsplanung mit SAP APO, 2. Aufl. Galileo Press, Bonn (2010)
Zurück zum Zitat Braun, M.: Analytics im Online-Handel. In: Haneke, U., Trahasch, S., Zimmer, M., Felden, C. (Hrsg.): Data Science. Grundlagen, Architekturen und Anwendungen, S. 209–224. dpunkt, Heidelberg (2019) Braun, M.: Analytics im Online-Handel. In: Haneke, U., Trahasch, S., Zimmer, M., Felden, C. (Hrsg.): Data Science. Grundlagen, Architekturen und Anwendungen, S. 209–224. dpunkt, Heidelberg (2019)
Zurück zum Zitat Bretzke, W.-R.: „SCM Collaboration“ und „4PL’s“: Bemerkungen über die Grenzen eines Paradigmas. Logistikmanagement, 4. Jg., 2002. Ausgabe 1, 41–44 (2002) Bretzke, W.-R.: „SCM Collaboration“ und „4PL’s“: Bemerkungen über die Grenzen eines Paradigmas. Logistikmanagement, 4. Jg., 2002. Ausgabe 1, 41–44 (2002)
Zurück zum Zitat Davidenkoff, A., Werner, D.: Globale SAP-Systeme – Konzeption und Architektur. Galileo Press, Bonn (2008) Davidenkoff, A., Werner, D.: Globale SAP-Systeme – Konzeption und Architektur. Galileo Press, Bonn (2008)
Zurück zum Zitat Egger, N., Fiechter, J.-M., Rohlf, J.: SAP BW Datenmodellierung. Galileo Press, Bonn (2004) Egger, N., Fiechter, J.-M., Rohlf, J.: SAP BW Datenmodellierung. Galileo Press, Bonn (2004)
Zurück zum Zitat Elsner, M., González, G., Raben, M.: SAP® Leonardo. Konzepte, Technologien, Best Practices. Rheinwerk, Bonn (2018) Elsner, M., González, G., Raben, M.: SAP® Leonardo. Konzepte, Technologien, Best Practices. Rheinwerk, Bonn (2018)
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Zurück zum Zitat Gulyássy, F., Hoppe, M., Isermann, M., Köhler, O.: Disposition mit SAP. Galileo Press, Bonn (2009) Gulyássy, F., Hoppe, M., Isermann, M., Köhler, O.: Disposition mit SAP. Galileo Press, Bonn (2009)
Zurück zum Zitat Haneke, U., Trahasch, S., Zimmer, M., Felden, C. (Hrsg.): Data Science. Grundlagen, Architekturen und Anwendungen. dpunkt, Heidelberg (2019) Haneke, U., Trahasch, S., Zimmer, M., Felden, C. (Hrsg.): Data Science. Grundlagen, Architekturen und Anwendungen. dpunkt, Heidelberg (2019)
Zurück zum Zitat Hoppe, M.: Absatz- und Bestandsplanung mit SAP APO. Galileo Press, Bonn (2007) Hoppe, M.: Absatz- und Bestandsplanung mit SAP APO. Galileo Press, Bonn (2007)
Zurück zum Zitat Huber, M.: Predictive Maintenance. In: Haneke, U., Trahasch, S., Zimmer, M., Felden, C. (Hrsg.): Data Science. Grundlagen, Architekturen und Anwendungen, S. 225–244. dpunkt, Heidelberg (2019) Huber, M.: Predictive Maintenance. In: Haneke, U., Trahasch, S., Zimmer, M., Felden, C. (Hrsg.): Data Science. Grundlagen, Architekturen und Anwendungen, S. 225–244. dpunkt, Heidelberg (2019)
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Metadaten
Titel
Analytische Systeme
verfasst von
Rainer Weber
Copyright-Jahr
2021
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-63185-0_4

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