Data Warehouse Technologien

hierbei nur ein Extrakt (inkl. Aggregation) des Datenwürfels, es erfolgt keine

weitere lokale Bereinigung oder Normierung der Daten.

Als Ergebnis sind Analysen auf den Data Marts konsistent zu Analysen auf

dem Datenwürfel selber. Ist der Datenwürfel in einem DBMS abgespeichert, ist

eine einfache Realisierung mittels der Replikations- oder Sichtmechanismen

von DBMS möglich.

2.4.3 Unabhängige Data Marts

Oft besteht in Organisationen die Situation, dass unabhängig voneinander ent-

standene, „kleine“ Data Warehouses (z.B. von einzelnen Abteilungen) nachträg-

lich durch Integration und Transformation zu einem Gesamtdatenwürfel zu-

sammengeführt werden müssen. Diese lokalen Datenwürfel „spielen“ dann die

Rolle der Data Marts, da sie nur einen Teil des Gesamtdatenwürfels repräsen-

tieren, bleiben aber oft autonom in der Zuständigkeit der Teilorganisation.

Analyse Analyse Analyse Analyse

Befüllen

Data Marts

Befüllen Befüllen Befüllen

Integration

Data

Warehouse

Abbildung 2.10: Unabhängige Data Marts

Abbildung 2.10 verdeutlicht diese Situation. Wir bezeichnen diese Archi-

tekturvariante als unabhängige Data Marts.

Unabhängige Data Marts bringen einige Probleme mit sich. Da die Da-

ten der lokalen Data Marts integriert und transformiert werden, gibt es nun

38 2 Architektur