Oracle 12c - Das umfassende Handbuch

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Kapitel 22

Ein Data Warehouse planen

Das Hauptziel eines Data Warehouse ist es, die Entscheidungsfindung im Unter-

nehmen zu unterstützen. Häufig dient es auch als Grundlage für das Berichtswe-

sen. Aus diesem Grund werden Data Warehouse- und Data Mart-Anwendungen

häufig auch als Decision Support-System (DSS) bezeichnet. Die Daten werden aus

anderen internen und externen Datenbanken und -quellen gesammelt und in der

Regel über nächtliche Ladeprozesse importiert und aufbereitet. In einem Data

Warehouse befinden sich also Unternehmensdaten, die bewusst redundant gehal-

ten werden.

Wozu wird ein Data Warehouse benötigt und wieso können die Daten nicht direkt

aus den operativen Systemen abgefragt werden? Prinzipiell ist das möglich, aller-

dings aus den folgenden Gründen nicht praktikabel:

쐽 Die Datenmodelle operativer Systeme sind aufgrund ihrer Struktur für DSS-

Abfragen nur begrenzt geeignet.

쐽 Die Informationen sind über mehrere Datenbanksysteme unterschiedlicher

Hersteller verteilt.

쐽 Der Anwender besitzt keine umfassenden Kenntnisse über die Bedeutung der

Daten und wie diese zu bewerten sind.

쐽 Die Aufbereitung der Daten ist komplex und technisch aufwendig.

쐽 Die Verwaltung der verteilten Zugriffsberechtigungen ist komplex und aufwen-

dig.

쐽 Aggregierte Tabellen stehen nur selten zur Verfügung.

쐽 DSS-Abfragen stören den Betrieb und verschlechtern die Performance der ope-

rativen Datenbanken.

쐽 Die Konfiguration einer Data Warehouse-Datenbank ist konträr zur Konfigura-

tion für den OLTP-Betrieb.

Eine der wichtigsten Herausforderungen für den Datenbankadministrator ist es,

eine gute Performance sowohl für die Ladeprozesse als auch für die DSS-Abfragen

und Berichte zur Verfügung zu stellen. Fast jede Entscheidung, die in einem Data

Warehouse-Projekt getroffen wird, muss das Thema Performance berücksichti-

gen. Die Ursache liegt in der Größe der Tabellen sowie der relationalen Nachbil-

dung eines mehrdimensionalen Modells. Zwar ist Performance in einem Data

Warehouse nicht alles, aber ohne gute Performance wird das Projekt scheitern.