OLAPUmgebungen

OLAP-Umgebungen (Online Analytical Processing) sind Systeme zur analytischen Verarbeitung großer Mengen mehrdimensionaler Daten. Sie ermöglichen schnelle, interaktive Abfragen über Dimensionen wie Zeit, Produkt oder Region und Kennzahlen wie Umsatz oder Gewinn. Im Unterschied zu OLTP-Systemen richten OLAP-Umgebungen den Fokus auf ad-hoc-Analysen, Berichte und Dashboards sowie Drill-down, Roll-up, Slice und Dice.

Architektur und Modelle umfassen MOLAP, ROLAP und HOLAP. Datenmodelle verwenden Faktentabellen (Kennzahlen) und Dimensionstabellen (Attribute). Typische Schemata sind Stern- oder Schneeflockenschema. Cube-Design bietet vorab aggregierte Strukturen, wobei Aggregationen je nach Nutzung berechnet oder gespeichert werden und so Reaktionszeiten verbessern.

Datenfluss und Abfrage: Daten gelangen oft via ETL/ELT in Data Warehouses oder Data Marts. Abfragen nutzen MDX oder SQL-Erweiterungen; bei tabellarischen OLAP-Szenarien genügt SQL. Metadaten, Sicherheit und Governance sind wesentliche Betriebsaspekte, ebenso wie die Gewährleistung von Konsistenz und Nachvollziehbarkeit der Berechnungen.

Vorteile und Herausforderungen: OLAP-Umgebungen ermöglichen schnelle Analysen, konsistente Berechnungen und Unterstützung von Was-wäre-wenn-Szenarien. Herausforderungen umfassen Speicherbedarf, Wartung, Datenkonsistenz und Aktualität bei großen Datenmengen; Skalierung erfordert oft Cloud- oder hybride Architekturen sowie Hybrid-Caching.

Typische Technologien: On-Premises-Lösungen wie Microsoft SQL Server Analysis Services (Multidimensional/Tabular), SAP BW/4HANA, Oracle OLAP; Cloud-Angebote wie Azure Analysis Services, Snowflake, Google BigQuery; Open-Source-Projekte wie Apache Kylin, Druid oder ClickHouse. Die Wahl hängt von Anforderungen, Datenvolumen und Integrationen ab.