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Die Zielsetzung des vorherigen Kapitels bestand darin, die grundlegenden Aspekte des Data Warehouse-Konzepts darzustellen. Dabei wurde ein Schwerpunkt auf die Grunde, die die Realisierung eines Data Warehouse begunstigen, sowie auf den strukturellen Aufbau solcher Systeme gelegt. Konkrete Applikationen, die den Prozes der Datenanalyse unterstutzen, wurden hingegen nur kurz skizziert. In diesem Kapitel stehen nun diese Analysesysteme und dabei speziell die Gruppe der OLAP-Anwendungen im Vordergrund. Bei deren Betrachtung ist in einem ersten Schritt zu klaren, in welcher Beziehung die Begriffe Data Warehouse und OLAP zueinander stehen. Darauf aufbauend wird die Gruppe der OLAP-Systeme anhand funktionaler Anforderungen charakterisiert und damit gegenuber anderen Front-End-Applikationen abgegrenzt. Den weitaus grosten Teil nimmt die Darstellung der prinzipiellen Struktur multidimensionaler Datenmodelle ein. Es wird ein multidimensionales Grundmodell beschrieben, das die elementaren Objekte definiert und zueinander in Beziehung setzt. Daruber hinaus wird das Modell um weitere Objekte erganzt, die zwar nicht konstituierend fur multidimensionale Datenstrukturen sind, wohl aber die Arbeit mit ihnen erleichtern sowie die Datenanalyse flexibilisieren. Die Darstellung der Modellobjekte erfolgt aus Grunden der Eindeutigkeit auch formal. Ein weiterer Vorteil dieses Formalismus ergibt sich in Kapitel sechs bei der Konzeptbeschreibung eines Modellierungswerkzeugs fur semantische multidimensionale Datenmodelle, da es fur die Realisierung eines derartigen Tools unerlaslich ist, die entworfenen Schemainformationen der Daten einheitlich in einer Datenbank abzubilden. Nach der Beschreibung des Modells werden die dynamischen Analysemoglichkeiten von OLAP anhand spezifischer multidimensionaler Operatoren charakterisiert und durch Beispiele aus realen OLAP-Umgebungen illustriert. |
