# Data Warehouse Konzepte – Zusammenfassung
**Dozent:** A. Zimmermann | HWR Berlin | 2026 | **Folien 1–19**

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## 1. Konzepte (Folie 2)

Drei Verarbeitungsarten:
- **Batch-Verarbeitung** – klassische Stapelverarbeitung
- **OLTP** = Online Transaction Processing – Tagesgeschäft
- **OLAP** = Online Analytical Processing – Analyse und Auswertung

OLAP-Systeme sind unverzichtbare Instrumente zur **Analyse umfangreicher und mehrdimensionaler Daten**. Sie gewähren anwendungsspezifische Sichten und werden primär von **Managern unterschiedlicher Ebenen** verwendet.

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## 2. OLAP (Folien 3–5)

### Gründe für OLAP
- Trennung von Tagesgeschäft und Auswertungen
- Historisierte Daten mit Zeitraum-Bezug
- Große Mengen von **Nur-Lese-Daten** (Permanenz)
- **Multidimensionale Datenmodelle**
- Gezielte **Denormalisierung** des ganzen Modells

### Eigenschaften von OLAP
- Intuitive und interaktive Analyse der Daten
- Flexible Darstellung aus unterschiedlichen Perspektiven
- Basis: **Hypercube** (kartesisches Produkt)
- Besondere Operationen: Rotation, Slice, Dice, Drill-Through, Drill-Across, Roll-Up, Drill-Down
- Clients: Spezielle Programme oder Tabellenkalkulationstools (z.B. Excel)

### Data Warehouse als OLAP-Datenbank dient:
- Unterstützung strategischer Entscheidungen
- Analyse von Tendenzen und Mustern über große Zeiträume
- Bessere Entscheidungen durch bessere Informationen
- Flexiblere Analysemöglichkeiten
- Verlagerung der Analyse in Fachabteilungen
- Geringere Berichterstellungskosten
- Gemeinsame Informationsbasis im Unternehmen

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## 3. ROLAP und MOLAP (Folien 6–8)

### ROLAP – Relationales OLAP
- Basiert auf **relationalen Datenbanken** (Oracle, DB2)
- Verwendet **Star-Schema** (Fakten- und Dimensionstabellen, 3NF bei Dimensionstabellen verletzt) und **Snowflake-Schema** (normalisiert)
- Für hohes Datenvorkommen und große Nutzerzahlen geeignet

**Vorteile:**
- Bewährte relationale Technologien für Abfragen, Verwaltung, Speicherung, Recovery, Archivierung
- Sperrmechanismen und Transaktionen nicht benötigt

**Nachteile:**
- Umfangreiche JOINs, Indizes, Table Scans nötig
- Umfangreiche Aggregationen und Berechnungen

### MOLAP – Multidimensionales OLAP
- Basiert auf **herstellerspezifischen Datenbanken**
- Optimiert für hohe Performance in multidimensionalen Datenstrukturen
- Schnelle Aggregationen

**Vorteile:**
- Hohe Performance
- Am multidimensionalen Modell ausgerichtet

**Nachteile:**
- Hoher Schulungsaufwand
- Proprietäre Verwaltung
- Oft fehlende Standardschnittstellen

### HOLAP – Hybrides OLAP
- Variante aus ROLAP und MOLAP

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## 4. Lebenszyklus eines Data Warehouse (Folien 9–13)

### Schritt A – Planung
- Analyse von Architektur und Infrastruktur
- Definition der Ressourcen und Zeitvorgaben
- Archivierungsstrategien
- Verbindungsmöglichkeiten und Ladeprogramme

### Schritt B – Spezifikation & Modellierung
- Ermittlung der Entitäten und Attribute
- Geschäftsprozesse und -anwendungsfälle identifizieren
- Ein-/Ausgabedaten und Detailierungsgrad festlegen
- **Logisches Datenmodell** entsteht

### Schritt C – Physischer Datenbankentwurf
- Star-Schema / Snowflake-Schema entwerfen
- Aufheben der Normalisierung
- Schlüssel, Indizierungsstrategien, Partitionierung festlegen

### Schritt D – Befüllen des DWH
- Definition der Quellsysteme
- Umformungsspezifikationen
- Aktualisierungszyklus festlegen
- **ETL-Prozeduren** definieren und testen
- Automatisierung der Ladevorgänge, Backup- und Recovery-Prozeduren
- Anwendungsentwicklung (Berichte, Dokumentation, Test)

### Schritt E – Betrieb
- Test und Überprüfung der Daten
- Schulung, Produktabnahme, Wartung
- Verbesserungen und Weiterentwicklung
- Performance-Untersuchungen

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## 5. Vergleich OLTP und OLAP (Folie 14)

| Merkmal | OLTP | OLAP |
|---|---|---|
| Abfragen | Vorhersehbar, einzelne Datensätze | Komplex, unvorhersehbar |
| Daten | Ständige Änderungen | Statisch, unveränderbar |
| Datenstruktur | Normalisiertes Modell (nur notwendige Redundanz) | Denormalisiertes Modell (verständlich) |
| Fokus | Hohe Transaktionsrate | Aggregation – viele Fakten zu einem Fakt |

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## 6. ETL – Extract, Transform, Load (Folie 15)

### Extraktion
- Periodischer, ereignisgesteuerter oder anfragegesteuerter Abzug
- Komplette oder Delta-Übertragungen
- Protokollierung der Änderungen und Übertragungen

### Transformation (im Arbeitsbereich)
- Datentypkonvertierung
- Wertumsetzung
- Schlüsselvergabe, -anpassung, -bereinigung
- Zeitstempelvergabe
- Datenverdichtung, -bereinigung

### Laden
- Übertragung der Daten aus dem Arbeitsbereich in das Data Warehouse

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## 7. Funktionsweise – Hypercube-Operationen (Folien 16–17)

Grundlage: **Mehrdimensionaler Hypercube** mit Dimensionen wie Zeitperioden, Produkte, Abteilungen und Werten wie Absatzvolumen.

### Navigationsoperationen
- **Rotation** – Auswahl zweier konkreter Dimensionen (Drehung des Würfels)
- **Slice** – Voller zweidimensionaler Ausschnitt aus dem Würfel
- **Dice** – Mehrdimensionaler Ausschnitt (Untermenge, kleiner Würfel)
- **Drill-Across** – Verbindung mehrerer Würfel gleicher Dimension zu einer Kette

### Hierarchische Navigation
- **Drill-Down** – Von oberer zu tieferer Ebene der Hierarchie
- **Roll-Up** – Von tieferer zu oberer Ebene der Hierarchie
- **Drill-Through** – Wenn Drill-Down nicht mehr möglich, wird neue Datenquelle (Würfel) angeschlossen

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## 8. Varianten (Folie 18)

- **Data Marts** – Begrenzter Anwendungsbereich (z.B. eine Abteilung). Einfacher einzurichten als DWH, aber Konsistenzprobleme bei mehreren Data Marts
- **Operation Data Stores** – Für aktuelle (tägliche) Auswertungen, unterstützen kaum langfristige Abfragen