Metadata ist im Grunde eine weitere Datenbank, in der Informationen zu den Daten des DWH gespeichert werden; diese Informationen erleichtern den Datentransfer zwischen dem DWH selbst und der Microstrategy-Anwendung: Im Wesentlichen verwendet die Microstrategy-Anwendung die Metadata-Datenbank, um Benutzeranfragen in SQL-Abfragen umzuwandeln und die Ergebnisse dieser Abfragen in Microstrategy-Objekte wie Berichte und Dokumente zurückzuverwandeln. Um den vollständigen Text herunterzuladen und weitere Informationen zu erhalten, klicken Sie HIER
Mit dem Wachstum der im Data Warehouse gespeicherten Informationen und den zunehmenden Nutzungsmöglichkeiten ist es notwendig, eine Art Repository für die sogenannten Metadaten zu verwalten, also die Informationen über die Daten selbst. Die Definition von Metadaten variiert je nach Kontext, in dem sie angewendet wird: • Im Design des Data Warehouse stellen sie die Abbildung der Business-Informationen auf die im Data Warehouse enthaltenen Daten dar • Bei der Erfassung mittels ETL-Tools stellen sie die Transformationsmethoden der Daten von den operativen Systemen zum Data Warehouse dar • Bei der Verwaltung mittels DBMS repräsentieren sie die Datenbankobjekte (z.B. Tabellen, Sichten, Benutzer, …) • Beim Zugriff über OLAP-Produkte repräsentieren sie die Abbildung des physischen Datenbankschemas auf die über Abfragen erreichbare Sicht Metadaten werden während der Entwurfs- und Entwicklungsphase des Data Warehouse erstellt und verwaltet. Sie können aus externen Quellen wie DBMS-Katalogen, Programmbibliotheken oder Case-Produkten importiert werden. Sie werden innerhalb der Tools verwaltet, die verschiedene architektonische Aspekte abdecken. Oft ist die Architektur der Tools proprietär und führt zu einer uneinheitlichen Verwaltung der Metadaten. Normalerweise unterscheidet man zwischen technischen Metadaten und Business- oder Funktionsmetadaten. Technische Metadaten enthalten ausführliche Informationen über die Phasen des Entwurfs, der Entwicklung, Erstellung und Verwaltung (Autorisierungen, Speicherraten, Aktualisierungsfrequenzen, Versionierung) der Daten des Data Warehouse. Weitere Beispiele für technische Metadaten sind Informationen zur Datenerfassung (Reinigungs- und Extraktionsregeln), Informationen zur Zugriffstypologie auf das Data Warehouse und zur Nutzung der Daten durch die Benutzer (Statistiken). Business-Metadaten enthalten Informationen, die dem Endbenutzer den Zugriff auf das Data Warehouse aus Geschäftssicht verständlich machen. Diese Informationen betreffen insbesondere die Beziehung zwischen technischen Metadaten und Business-Konzepten: aus welchen Quellsystemen die Daten stammen, Details zu Abfragen, vordefinierten Berichten und DSS-Objekten, Abonnements von Berichten und Analysen, deren Ergebnisse regelmäßig bereitgestellt werden. Von besonderer Bedeutung bei den Business-Metadaten sind Informationen zur Daten-Eigentümerschaft und allgemein zu Autorisierungsaspekten. Die Grundvoraussetzung der Produkte, die die Nutzung von Metadaten unterstützen, ist die Integration ihrer Verwaltung während des gesamten Erstellungsprozesses des Data Warehouse. Dennoch existiert bis heute kein globaler Standard für die Verwaltung der Metadatentypen, die proprietär innerhalb der Tools verwaltet werden, welche verschiedene architektonische Aspekte abdecken. Die eigentliche Herausforderung besteht daher darin, diese Metadateninseln zu integrieren und zu synchronisieren, um eine einheitliche Schnittstelle und Behandlungsmethode für technische und Business-Metadaten zu haben. Nachfolgend wird die Struktur der Microstrategy-Suite zur Entscheidungsunterstützung in dreidimensionaler Form dargestellt, um eine sofortige Wahrnehmung von „wer was macht“ zu ermöglichen.
Analyse Integrierter Unternehmensdaten
• Der ROLAP-Ansatz bietet Zugriff auf Daten auf transaktionaler Detailebene
• Optimierter mehrstufiger SQL-Code ermöglicht schnellen und effizienten Zugriff auf Datenbanken ohne Größen- oder Anbieterbegrenzungen
• Ein umfassendes mehrstufiges Sicherheitsmodell schützt Unternehmenswerte
• Die metadata-zentrierte Architektur ermöglicht die Wiederverwendung von Geschäftsregeln und Datendefinitionen
• Flexible Unterstützung heterogonaler Schemata ermöglicht die Nutzung bestehender DatenarchitekturenEin skalierbarer und leistungsstarker Application Server• Das Clustering ermöglicht das Hinzufügen von Ressourcen entsprechend den Anforderungen
• Die Intelligent Cubes maximieren die Leistung für große Benutzergruppen
• Failover gewährleistet für kritische Anwendungen hohe Zuverlässigkeit
Die serverzentrierte Architektur optimiert die Leistung für Millionen von BenutzernEinfaches und leistungsstarkes Query & Reporting im Internet• Die rein DHTML-basierte Oberfläche bietet ein robustes Sicherheitsmodell
• Eine Thin-Client-Architektur erleichtert Bereitstellung und Wartung
• Eine intuitive Benutzeroberfläche basierend auf gängigen Webstandards ist so einfach zu bedienen wie eine Suchmaschine
• Die Oberfläche und Funktionen sind vollständig anpassbar
Strukturierte Workflow-Pfade führen durch die AnalyseErweiterte Analysen für alle Benutzer• Vordefinierte statistische und finanzielle Funktionen ermöglichen Prognosen, Trendanalysen, Data Mining
• Iterative Analysen optimieren die Funktionen der Middle-Tier und der Datenbank und ermöglichen schnelle erweiterte Analysen
• Die Mengenanalyse erlaubt mehrstufige Berechnungen, die von anderen Werkzeugen nicht ermöglicht werden
Benutzer können abgeleitete Metriken zu jedem Bericht erstellenProaktive Übermittlung kritischer Informationen• Abonnements gewährleisten Personalisierungen basierend auf benutzerdefinierten Präferenzen
• Exception Reporting verwendet anspruchsvolle Metriken
• Informationen werden über Web, Wireless und Voice bereitgestellt
• Die Skalierbarkeit übersteigt 200.000 Nachrichten pro Stunde
Die Inhalte stammen aus mehreren Quellen, wie Datenbanken, Dateien, Web, XMLEinfache und schnelle Integration mit bestehenden Anwendungen• Einfache Integration mit Webanwendungen und Portalen dank Java-, XML- und MDX-Standards
• Unterstützt Excel und andere Business-Intelligence-Clients
• Closed-Loop-Entscheidungsunterstützung ermöglicht Datenbank-Writeback und die Integration mit Backend-Systemen
Ein reichhaltiger Satz an offenen APIs ermöglicht die Integration von Funktionen, Inhalten und benutzerdefinierten SchnittstellenSchnelle Anwendungsentwicklung• Der Application Creation Wizard ermöglicht die Erstellung vollständig funktionsfähiger Anwendungen in wenigen Minuten
• Eine Abstraktionsschicht bietet die notwendige Flexibilität für die Weiterentwicklung des Geschäftsmodells
• Die Migration von der Entwicklungsumgebung zur Produktion ist sofort möglich
• Die Systemverwaltung ist sowohl über Kommandozeile als auch GUI möglich
Durch die Verwendung eines einzigen Datenspeichers wird die Datenreplikation vermieden
ALLE RECHTE VORBEHALTEN
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