Business Intelligence (Fach) / 4. Datenmodellierung von BI Lösungen (Lektion)

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• 42. Worin unterscheiden sich relationale von multidimensionalen Datenbanken? Relationale und multidimensionale Datenbanken stellen beide die Daten in Form von Tabellen dar. Eine Abweichung besteht darin, dass bei multidimesionalen Datenbanken zwischen 2 unterschiedlichen Tabellenarten unterschieden wird.   Faktentabellen und Dimensionstabellen
• 43. Welche grundlegenden Schemata sind Ihnen bei multidimensionalen Datenbanken bekannt? Star-Schema Galaxy-Schema Snowflake-Schema
• 44 a. Was versteht man unter einem Star-Schema Ein Schemata der multidimensionalen Datenmodelle Eine Faktentabelle steht im Mittelpunkt Diemensionstabellen werde um die Faktentabelle herum angeordnet Faktentabelle importiert Primärschlüssel der Dimensionstabellen als Fremdschlüssel Spalten der Tabellen (Attribute) stehen in einer hierarchischen Beziehung zueinander Enthalten daher aggregierte Daten (Verstoß gegen die Normalformlehre) Vorteile: gute Performance einfache Administration bei nur einer Faktentabelle Nachteile: Gefahr von Redundanzen und Inkonsistenzen hoher Administrationsaufwand bei mehreren Faktentabellen bei mehreren Faktentabellen kann es zu mehreren gleichen Dimensionstabellen kommen Mehrere Fakten können nicht zu einer Dimension verdichtet werden
• 44 b. Was versteht man unter einem Galaxy Schema Schema der multidimensionalen Datenmodelle Erweiterung des Star Schemas um mehrere Faktentabellen gleiche Dimensionstabellen, die sich auf mehrere Faktentabellen beziehen werden nicht mehr für jede Faktentabelle einzeln erstellt, sondern mehrere Faktentabellen mit den gleichen Dimensionen können sich auf eine einzelne Dimensionstabelle beziehen Vorteile: gute Performance geringer Administrationsaufwand Nachteile: Redundanzen innerhalb der Dimensionstabellen
• 44 c. Was versteht man unter einem Snowflake Schema Schema der multidimensionalen Datenmodelle Dimensionstabellen ordnen sich auch um jeweilige Faktentabelle jede Hierarchie einer Dimension stellt eine eigene Tabelle dar in einer Tabelle befinden sich keine Datensätze, die aus anderen Datensätzen in der selben Tabelle gebildet wurden = Normierungsforderung wieder erfüllt Vorteile: keine Redundanzen konsistente Daten Nachteile: Performanceprobleme wg komplexer Joints komplexe Administration wegen hoher Tabellenanzahl
• 45. Mit welchen Maßnahmen lassen sich multidimensionale Datenmodelle optimieren? Vorbereiten von Summationsergebnissen der Faktentabellen in den bei umfangreichen Aggregationshierarchieen Normalisierung der Dimensionsntabellen nur so weit betrieben, wie eine sinvolle Vorausberechnung von Faktentabellen möglich ist häufig verwendete Einträge sollten in den Dimensionstabelle bewusst als Attribute redundant enthalten sein um umfangreiche Join-Operationen zu vermeiden
• 46. Welche Speicherkonzepte kann man bei zeitabhängigen Daten unterscheiden? Archivierung Back-Up Historisierung
• 47. Was versteht man unter der Archivierung von Daten? Sicherung von gesetzlichen Aufbewahrungsfristen
• 48. Wofür wird ein Back-Up von Daten durchgefürt? Speicherung von aktuellen Datenkonstellationen, um diese bei technischen Defekten wieder herstellen zu können
• 49. Was bedeutet die Historisierung von Daten? Nachverfolgen von zeitlichen Änderungen an Daten Änderungsverlauf nachverfolgen und analysieren Ansätze: Updateverfahren Snapshotverfahren Deltahistoriesierung (Schlüsselerweiterung / Current Flag) bezieht sich masgeblich auf die Dimensionstabellen
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• 50 a. Was versteht man bei der Historisierung von Daten unter dem Updateverfahren kein Historisierungskonzept im eigentlichen Sinne Altdaten werden bei Änderung einfach überschrieben immer nur der letzte Datensatz vorhanden Vorteile: minimaler speicherbedarf einfache, praktische Anwendung Nachteile: keine Änderungshistorie
• 50 b. Was versteht man bei der Historisierung von Daten unter dem Snapshotverfahren? jede Änderung eines Datensatzes führt zum Einfügen des kompletten Datenbestandes der Ausgangstabellen in den Dimensionstabellen Primärschlüssel ändert sich nicht Primärschlüssel durch kopieren und einfügen jedoch nicht mehr eindeutig, daher Ergänzung um einen weiteren Identifikationschlüssel (z.B. Zeit) Vorteile: Änderungsverlauf nachvollziehbar geringer technischer Aufwand Nachteile: viel Speicherplatz notwendig Einsatz i.d.R. beim Back-Up
• 50 c. Was versteht man bei der Historisierung von Daten unter dem Delta-Historisierungsverfahren? nur die Tebellenzeilen, die sich geändert haben werden neu in den Dimensionstabellen eingefügt bzw an entsprechende Stelle kopiert um den Primärschlüssel eindeutig zu halten wird dieser entweder Indiziert (künstliche Schlüsselerweiterung) oder der aktuelle Datensatz wird in einer zusätzlichen Spalte gekennzeichnet (Current Flag) Einsatz im CDWH oder DM Vorteile: geringer Speicherbedarf komplette Änderungshistorie einfache Handhabung Nachteile: komplexe Technik zur praktischen Umsetzung ggf aufwendige Referenzierung wegen zusammengesetzter Schlüssel

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