Qualitätsgetriebene Datenproduktionssteuerung in Echtzeit-Data-Warehouse-Systemen

• Main Author: Thiele, Maik
• Other Authors: Technische Universität Dresden, Fakultät Informatik
• Format: Doctoral Thesis
• Language: deu
• Published: Saechsische Landesbibliothek- Staats- und Universitaetsbibliothek Dresden 2010
• Subjects: Data-Warehouse; ETL; Echtzeit; Datenproduktion; Ablaufplanung; Data Warehouse; Real-Time; Scheduling; ddc:004; rvk:ST 530; rvk:ST 610
• Online Access: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa-39639; http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa-39639; http://www.qucosa.de/fileadmin/data/qucosa/documents/3963/Dissertation-Maik_Thiele.pdf

Wurden früher Data-Warehouse-Systeme meist nur zur Datenanalyse für die Entscheidungsunterstützung des Managements eingesetzt, haben sie sich nunmehr zur zentralen Plattform für die integrierte Informationsversorgung eines Unternehmens entwickelt. Dies schließt vor allem auch die Einbindung des Data-Warehouses in operative Prozesse mit ein, für die zum einen sehr aktuelle Daten benötigt werden und zum anderen eine schnelle Anfrageverarbeitung gefordert wird. Daneben existieren jedoch weiterhin klassische Data-Warehouse-Anwendungen, welche hochqualitative und verfeinerte Daten benötigen. Die Anwender eines Data-Warehouse-Systems haben somit verschiedene und zum Teil konfligierende Anforderungen bezüglich der Datenaktualität, der Anfragelatenz und der Datenstabilität. In der vorliegenden Dissertation wurden Methoden und Techniken entwickelt, die diesen Konflikt adressieren und lösen. Die umfassende Zielstellung bestand darin, eine Echtzeit-Data-Warehouse-Architektur zu entwickeln, welche die Informationsversorgung in seiner ganzen Breite -- von historischen bis hin zu aktuellen Daten -- abdecken kann. Zunächst wurde ein Verfahren zur Ablaufplanung kontinuierlicher Aktualisierungsströme erarbeitet. Dieses berücksichtigt die widerstreitenden Anforderungen der Nutzer des Data-Warehouse-Systems und erzeugt bewiesenermaßen optimale Ablaufpläne. Im nächsten Schritt wurde die Ablaufplanung im Kontext mehrstufiger Datenproduktionsprozesse untersucht. Gegenstand der Analyse war insbesondere, unter welchen Bedingungen eine Ablaufplanung in Datenproduktionsprozessen gewinnbringend anwendbar ist. Zur Unterstützung der Analyse komplexer Data-Warehouse-Prozesse wurde eine Visualisierung der Entwicklung der Datenzustände, über die Produktionsprozesse hinweg, vorgeschlagen. Mit dieser steht ein Werkzeug zur Verfügung, mit dem explorativ Datenproduktionsprozesse auf ihr Optimierungspotenzial hin untersucht werden können. Das den operativen Datenänderungen unterworfene Echtzeit-Data-Warehouse-System führt in der Berichtsproduktion zu Inkonsistenzen. Daher wurde eine entkoppelte und für die Anwendung der Berichtsproduktion optimierte Datenschicht erarbeitet. Es wurde weiterhin ein Aggregationskonzept zur Beschleunigung der Anfrageverarbeitung entwickelt. Die Vollständigkeit der Berichtsanfragen wird durch spezielle Anfragetechniken garantiert. Es wurden zwei Data-Warehouse-Fallstudien großer Unternehmen vorgestellt sowie deren spezifische Herausforderungen analysiert. Die in dieser Dissertation entwickelten Konzepte wurden auf ihren Nutzen und ihre Anwendbarkeit in den Praxisszenarien hin überprüft.