Data Warehouse Technologien

Verkauf

Filiale

Tag

Artikel

Produkt-

gruppe

Produkt-

kategorie

Monat Quartal JahrWoche

Stadt

Bundes-

land

Anzahl Umsatz

Kunde

Kunden-

gruppe

Abbildung 3.8: Modellierung mit ME/R

Dieses Beispiel macht deutlich, dass mit dem ME/R-Modell die Spezifika ei-

nes multidimensionalen analyseorientierten Schemas besser repräsentiert wer-

den können. Zum Vergleich modelliere man den in Abbildung 3.8 dargestellten

Sachverhalt im konventionellen ER-Modell.

3.2.2 ADAPT

Die ADAPT-Technik (für Application Design for Analytical Processing Techno-

logies) wurde 1996 von Bulos vorgestellt und ist inzwischen ein Warenzeichen

der Firma Symmetry Corp. Bei ADAPT handelt es sich um eine komplette Neu-

entwicklung speziell für die multidimensionale Datenmodellierung, die auch

durch Werkzeuge wie etwa Visio unterstützt wird. Ziel der Entwicklung war die

Möglichkeit der Beschreibung sämtlicher Metadaten-Objekte sowie von Berech-

nungsvorschriften. Allerdings besitzt ADAPT im Gegensatz zum ER-Modell

und zu UML keine formale Semantik.

Die zentralen Elemente von ADAPT sind der Hypercube (Würfel) und die

Dimension. Ein Hypercube repräsentiert eine multidimensionale Datenstruk-

tur, die eine einzelne Kennzahl enthält und mit beliebig vielen Dimensionen

assoziiert sein kann. Die Begrenzung auf eine einzelne Kennzahl ist jedoch kei-

ne wirkliche Einschränkung, da einfach mehrere Hypercubes definiert werden

können. Eine Dimension ist zunächst nur ein abstraktes Konzept, das durch

die Definition von Hierarchien untersetzt wird. Für eine Dimension lassen sich

mehrere (parallele) Hierarchien einführen, die wiederum aus Hierarchiestufen

und Dimensionsebenen bestehen. Abbildung 3.9 zeigt die Notation der wich-

tigsten Elemente von ADAPT.

Neben den Standardelementen bietet ADAPT noch eine Reihe von Konzep-

ten zur detaillierten Modellierung von Dimensionen. Hierzu zählen dimensio-

54 3 Modellierung von Data Warehouses

Hypercube

Dimension 1

Dimension 2

Dimension

Berechnungs-

formel

!(#)

Hierarchie

{ }

Hierarchie-

stufe

dimensionales

Attribut

{ }

Dimensions-

ausschnitt

{ }

Dimensions-

ausprägung

Abbildung 3.9: Notation von ADAPT

nale Attribute, Ausprägungen von Dimensionselementen und Dimensionsaus-

schnitte. Die Anwendung der wesentlichen Konzepte wollen wir wieder in einer

Beispielmodellierung betrachten, die das Szenario aus Abbildung 3.8 aufgreift

und erweitert.

Verkäufe

Zeit

Ort

Produkt

Ort

Standard-

hierarchie

{ }

Bundesland

{ }

Filiale

{ }

Stadt

Produkt

Standard-

hierarchie

{ }

Produkt-

kategorie

{ }

Artikel

{ }

Produkt-

gruppe

Zeit

{ }

Jahr

Wochen-

hierarchie

Standard-

hierarchie

{ }

Jahr

{ }

Quartal

{ }

Monat

{ }

Tag

{ }

Woche

Kunde

Standard-

hierarchie

{ }

Kunde

{ }

Kunden-

gruppe

Kunde

Verkaufskanal

Vertriebskanal

{ }

Internet

{ }

Laden-

geschäft

{ }

Kern-

produkte

Rabatt

Steuern

Verkaufs-

preis

Einkaufs-

preis

Abbildung 3.10: Beispielmodellierung in ADAPT

Neben den bereits bekannten Dimensionen sind in Abbildung 3.10 noch

weitere Aspekte modelliert. So sind zur Dimensionsebene Artikel die dimen-

sionalen Attribute Einkaufspreis, Verkaufspreis, Rabatt und Steuern definiert.

Für die Ebene Produktgruppe wird ein Dimensionsausschnitt „Kernprodukte“

eingeführt, der die für das Kerngeschäft des Unternehmens wichtigen Produkt-

3.2 Konzeptuelle Modellierung 55