Einführung in OLAP-Datenbanken

Videoempfehlung:

Business-Intelligence-Werkzeuge mit OLAP-Funktionalität erleichtern das Reporting für große Datenmengen. Damit die Auswertung der Daten aus verschiedenen Perspektiven quasi "online", also interaktiv und ohne lange Wartezeiten, durchgeführt werden kann, müssen spezielle Technologien zum Einsatz kommen. Eine wichtige Rolle spielt dabei der Hauptspeicher des Computers. In diesem Speicher werden alle Daten abgelegt, die eine Software benötigt, während sie gerade geöffnet ist, d.h. während eine Nutzerin oder ein Nutzer gerade mit ihr arbeitet. Im Gegensatz zu anderen Speicherorten, wie z.B. die Festplatte, kann auf Daten im Hauptspeicher sehr schnell zugegriffen werden. Allerdings ist die Größe des Hauptspeichers im Vergleich zur Festplatte deutlich beschränkt. Wie schnell eine Software Daten verarbeiten kann, hängt also u.a. davon ab, wie effizient sie den Hauptspeicher ausnutzen kann.

Microsoft Power Pivot ist ein Beispiel für ein Analysewerkzeug mit OLAP-Funktionalität. Die Software verfügt über spezielle Verfahren, um auch große Datenmengen so zu komprimieren, dass sie in den Hauptspeicher des Computers passen. Zuständig ist dafür eine sogenannte In-Memory Analytics Engine (auch bekannt unter dem Namen xVelocity bzw. Vertipaq), welche die Daten eines Power-Pivot-Datenmodells intern für schnelle Analysen vorverarbeitet. Sobald die Daten in ein Datenmodell geladen wurden, können z.B. ohne lange Wartezeiten beliebige Power-Pivot-Tabellen angelegt werden.

In Abhängigkeit von der verwendeten Hardware und der Größe des Hauptspeichers kann Power Pivot aufgrund der eingesetzten OLAP-Technologie problemlos mehrere 100.000 Datensätze bis hin zu mehreren Millionen von Datensätzen verarbeiten.

Im Gegensatz dazu kommt die Auswertung von Daten in einer herkömmlichen Excel-Tabelle mit Formeln oder klassischen Pivot-Tabellen u.U. schon bei ca. 100.000 Datensätzen an ihre Grenzen.

MS Power Pivot ermöglicht den Import von Daten aus zahlreichen Datenquellen, darunter auch externe Data Warehouses und Datamarts, sodass ein Zusammenspiel nach dem Vorbild des Lernvideos möglich ist. Andere OLAP-Systeme sind z.B. Microsoft SQL Server Analysis Services (SSAS), IBM Planning Analytics, Oracle OLAP oder SAP Business Warehouse.

In diesem Video analysieren wir die Verkaufsdaten eines Händlers für Fahrradartikel. Das Beispiel ist in diesem Fall etwas größer und umfasst > 100.000 Verkaufsdatensätze. Ich zeige Ihnen, wie Sie mit sogenannten "Datenschnitten" (Slicer) interaktive Filter anlegen können, mit denen sich auf Knopfdruck mehrere Pivot-Tabellen und Diagramme gleichzeitig nach den gewünschten Kriterien filtern lassen.

Excel-Arbeitsmappe zum Download:

Im ersten Teil des Videos können Sie die Erstellung etwas komplexerer Pivot-Tabellen noch einmal üben. Pausieren Sie dazu das Video bei Minute 12:50, um die gezeigten Tabellen selbst anzulegen. Ich erkläre auch noch einmal den Unterschied zwischen normalen Pivot-Tabellen und Power-Pivot-Tabellen.

Im zweiten Teil beschäftigen wir uns noch einmal mit den OLAP-Operationen Slice, Dice und Drill-Down und lernen die Möglichkeit zum Einfügen von Datenschnitten (Slicer) in Excel kennen.

Laden Sie sich das im Bereich "Materialien" angegebene Buchkapitel herunter und arbeiten Sie die Seiten 168 bis 176 (bis Abschnitt 3.3.3.1) durch.