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View Full Version : Die IBM DB2 Architektur für Business Intelligence



Burgy Zapp
30-03-05, 23:29
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Artikel Auszug
Die IBM DB2 Architektur für Business Intelligence

von Otto Görlich


Über den Autor Otto Görlich ist Data Management Solution Consultant bei IBM Software Group, Central Region.





Eine überzeugende Vision für Business Intelligence (BI) sollte sich auf einen einfachen Satz ohne technischen Jargon oder Marketing-Schlagworte reduzieren lassen. Die BI-Vision von IBM lässt sich wie folgt ausdrücken: "Ziel ist, BI-Funktionen in die Datenbank zu integrieren und sie ausschließlich über offene Standardschnittstellen als Teil einer integrierten BI-Plattform zugänglich zu machen. Für weitere Schichten der BI-Architektur arbeiten wir mit Geschäftspartnern zusammen."



Abbildung 1: BI-Funktionalität hat fast alle Stufen der Anwendungshierarchie durchdrungen, so dass sich Kunden allmählich über Datenkonsistenz, Sicherheit und Performance Gedanken machen.


BI-Funktionen in die Datenbank integrieren
Die Feststellung, dass IBM BI-Funktionalitäten in die Datenbank integriert, ist nicht so trivial wie sie klingt. Viele BI-Anwendungen extrahieren große Datenvolumina mit Hilfe einer einfachen SQL-Syntax aus dem Data Warehouse, bereiten sie in der Anwendungsschicht auf und filtern (oder bündeln) sie, um die gewünschte Granularität zu erreichen. Erst dann wenden sie die Funktionalität an, die die eigentliche Wertsteigerung darstellt. Client-Tools gehen oft genauso vor, ob der temporäre Cache nun ein Spreadsheet, OLAP-Würfel oder lokales Dateisystem ist. Viele Benutzeranwendungen ahmen dieses Modell nach, weil es das Vorbild ist, das die Entwickler am besten kennen. IBM DB2 UDB hat sich stetig in die Richtung weiterentwickelt, BI-Funktionen innerhalb der Datenbank zu unterstützen. Zu diesen BI-Fähigkeiten gehören Data Mining, OLAP, ETL, geografische Analysen und komplexere Statistik- und Analysefunktionen für Regression, Kovarianz, Stichproben, Ranking, gleitende Kennzahlen etc. - im Folgenden als "BI-Funktionen" bezeichnet. OLAP-Tools eignen sich sehr gut für eine flexible Analyse des Unternehmens. Die Wirksamkeit von Marketing-Kampagnen hängt zum Beispiel von vielen Variablen ab, so dass ein vordefinierter Bericht vielleicht nicht alle benötigten Informationen zeigt. Aber wo beginnt man eine multidimensionale Analyse?
Um den OLAP-Würfel abzusuchen oder ein Drill-Down durchzuführen, muss man erst wissen, wie die Attribute zu definieren sind. Wenn zum Beispiel die geografische Lage ein wichtiger Faktor für die Einschätzung der Wirksamkeit einer Marketing-Kampagne ist, sollte dann die hierarchische Gliederung auf Städten, Postleitzahlen oder sonstige Untergliederungen aufgebaut werden? Und sollten diese dann nach oben zu Bezirken, Ländern oder Regionen führen? Die Mining-Funktionalität von DB2 lässt den Benutzer wichtige Dimensionen und Attribute automatisch erkennen und hierarchisch gliedern. Wenn sich herausstellt, dass die Bevölkerungsdichte eine deutliche Korrelation zu den Faktoren Marketing-Kosten und Verkaufszahlen aufweist, dann kann in DB2 eine Analysefunktion aufgerufen werden, die ein Diagramm der verschiedenen Stufen der Bevölkerungsdichte erzeugt. Wenn diese Stufen Attribute eines OLAP-Würfels sind, können Client-Tools ein Drill-Down anhand der verschiedenen Bevölkerungsdichten durchführen, um so einen Eindruck von der Wirksamkeit von Marketing-Programmen zu gewinnen.


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