Data Warehouse Technologien

unterschiedliche Analysesichten: Analysen auf dem lokalen Data Mart erge-

ben andere Ergebnisse als Analysen auf dem globalen Datenwürfel. Auch ist

die Integration von Datenwürfeln noch anspruchsvoller als die Transformation

der Basisdaten, da die Eigenschaften voraggregierter Information zusätzlich

berücksichtigt werden müssen.

2.4.4 Föderierte und virtuelle Datenwürfel

Das Konzept der Integration unabhängiger Datenwürfel zu einem globalen Da-

tenwürfel findet Parallelen in anderen Datenhaltungsszenarien, etwa zum Ge-

biet der föderierten Datenbanken oder zum Konzept der Mediatoren/Wrapper.

Hier sind einige Begriffe relevant:

• Ein virtueller Datenwürfel bzw. ein virtuelles Data Warehouse liegt vor,

wenn der globale Datenwürfel einzig als Sicht auf die Data Marts exis-

tiert und nicht materialisiert wird. Ein derartiger virtueller Datenwürfel

ist nur die Summe der Informationen der lokalen Datenwürfel.

Globale Analyseanfragen werden in lokale Anfragen zerlegt, deren Ergeb-

nisse dann zu einem globalen Ergebnis integriert werden müssen.

• Ein föderierter Datenwürfel bzw. ein föderiertes Data Warehouse verallge-

meinert die virtuelle Architektur, indem auch globale Daten gespeichert

werden können, die nicht aus den lokalen Data Marts abgeleitet werden

können.

Ein föderierter Datenwürfel kann prinzipiell auch globale Änderungen bzw.

die Propagation von Änderungen von einem Data Mart zu anderen Data

Marts über den globalen Datenwürfel zulassen.

Diese beiden Architekturvarianten gehen fließend ineinander über, da auch

rein virtuelle Datenwürfel zumindest globale Metadaten benötigen.

2.4.5 Data-Warehouse-Architektur in der Praxis

Im praktischen Einsatz findet man selten die reinen Architekturformen, die wir

vorgestellt haben. Neue Projekte entscheiden sich natürlich für eine für die kon-

kreten Zwecke ideal erscheinende Architektur. Aber Software-Systeme sind nie

statisch, sie entwickeln sich fort, sie altern. Gründe können Firmenfusionen,

Umstrukturierung innerhalb von Konzernen oder schlicht das Zusammenfüh-

ren bisher isolierter Datenbestände für neue Arten der Analyse sein.

Eine reale Data-Warehouse-Architektur sieht daher oft eher aus wie in

Abbildung 2.11. Neben einem Kern-Data-Warehouse, das oft das Resultat des

ursprünglichen, sauberen Architekturentwurfs ist, finden sich virtuelle Data

2.4 Architektur des Data Warehouse 39