Wussten Sie, dass das weltweite Datenaufkommen im Jahr 2025 auf 180 Zettabyte anwachsen wird – ein deutlicher Anstieg gegenüber 64,5 Zettabyte im Jahr 2020? Angesichts dieses Anstiegs der Datenmenge ist die Beherrschung einer effizienten Datenverarbeitung von entscheidender Bedeutung, da Unternehmen zunehmend auf Daten angewiesen sind, um Erkenntnisse zu gewinnen und strategische Geschäftsinitiativen voranzutreiben. Online Analytical Processing (OLAP) und Online Transaction Processing (OLTP) sind zwei grundlegende Ansätze, die bei der Datenverarbeitung helfen. OLAP ist auf komplexe analytische Abfragen spezialisiert, während OLTP für transaktionale Prozesse eingesetzt wird. Diese Systeme erfüllen unterschiedliche, aber komplementäre Zwecke bei der Verarbeitung von Daten. 

Was ist OLAP?  

OLAP ist eine Software, die die schnelle multidimensionale Analyse großer Datenmengen aus einem Data Warehouse, Data Mart oder einem zentralen Datenspeicher ermöglicht. 

Unternehmen sammeln und speichern Daten aus verschiedenen Datenquellen, darunter Anwendungen, Websites, intelligente Zähler, interne Systeme usw. OLAP gruppiert und kategorisiert diese Daten, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die für die strategische Entscheidungsfindung entscheidend sind. 

OLAP arbeitet mit einem multidimensionalen Datenmodell, das Daten in mehr als zwei Kategorien oder Dimensionen darstellt. Ein OLAP-System besteht aus den folgenden Elementen:

• Data Warehouse: Ein zentraler Speicher, in dem große Mengen an historischen und Echtzeitdaten aus verschiedenen Quellen gespeichert werden, die zur Erleichterung der Analyse strukturiert sind. Das Data Warehouse könnte beispielsweise Daten aus einer relationalen Datenbank sammeln, die in Tabellen mit Zeilen und Spalten strukturiert ist.
• ETL-Werkzeuge (Extrahieren, Transformieren, Laden): Diese Werkzeuge sind dafür zuständig, Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, sie in ein für die Analyse geeignetes Format umzuwandeln und in das Data Warehouse zu laden. Data Warehouses nutzen ETL-Prozesse, um Daten aus verschiedenen Quellen umzuwandeln und zu standardisieren und ihre Kompatibilität mit OLAP-Tools zu gewährleisten.
• OLAP-Server: Dies ist der Server, der für die Verwaltung und Verarbeitung von OLAP-Abfragen zuständig ist. Er wandelt die Daten in relationalen Datenbanken mithilfe von ETL-Tools um und bereitet sie für OLAP-Operationen vor. 
• OLAP-Datenbank: Diese Datenbank ist eine separate Datenbank, die mit dem Data Warehouse verbunden ist, um dieses nicht mit OLAP-Analysen zu belasten. Eine OLAP-Datenbank kann auch die Erstellung von OLAP-Modellen vereinfachen. 
• OLAP-Cubes: Hierbei handelt es sich um mehrdimensionale Strukturen, die Daten in Form eines Würfels darstellen, mit Kennzahlen an den Schnittpunkten der Dimensionen. Diese Würfel weisen eine gewisse Starrheit auf, da eine Änderung der Dimensionen und der zugrunde liegenden Daten nach der Modellierung nicht möglich ist. Das Hinzufügen einer Lagerhausdimension zu einem Würfel mit demografischen Kundendaten, Produktkategorien und Verkaufsregionen erfordert beispielsweise eine Umgestaltung des gesamten Würfels.
• OLAP-Analysetools: Diese Werkzeuge bieten die Benutzeroberfläche für die Interaktion mit OLAP-Systemen. Sie werden für die Ausführung von Operationen wie Dicing, Slicing und Pivoting verwendet, um Details innerhalb des OLAP-Würfels zu erhalten und weitere Erkenntnisse zu gewinnen.

Data Warehousing wächst rapide und ist entscheidend für Geschäftsentscheidungen und Datenoptimierungen – lesen Sie in unserem Artikel mehr darüber, wie führende Unternehmen diesen Sektor vorantreiben.

Data Warehouse: Kompakt erklärt

Was ist ein OLAP-Cube?

Ein OLAP-Cube ist eine array-basierte, mehrdimensionale Datenstruktur, die für eine schnelle und effiziente Datenverarbeitung und -analyse entwickelt wurde. Er besteht aus mehreren Dimensionen, um die Leistung zu verbessern. Während relationale Datenbanken mit der Abfrage und Analyse von multidimensionalen Daten zu kämpfen haben, wenn sie wachsen, ermöglicht das Design des OLAP-Cubes eine nahtlose Datenexploration über verschiedene Dimensionen hinweg.

Ihr Design ermöglicht es OLAP-Cubes, Daten in aggregierter Form zu speichern. Darüber hinaus ermöglicht die vorberechnete Zusammenstellung von Werten im Würfel, dass dieser bereits über Antworten auf die Anfragen der Benutzer verfügt. Die schematische Darstellung dieses Systems mit OLAP-Cubes ist in der folgenden Abbildung zu sehen. 

Der OLAP-Cube unterstützt Operationen wie Drill-down, Roll-up, Slice, Dice und Pivot und bietet den Benutzern Möglichkeiten zur Interaktion mit Daten. Beim Drilldown werden die Daten detaillierter dargestellt, indem konzeptionelle Hierarchien nach unten verschoben werden, während beim Roll-up die Daten zusammengefasst werden, indem Hierarchien nach oben verschoben werden. 

Mit Slicing und Dicing lassen sich durch die Auswahl von Dimensionen Unterkuben erstellen. Mit Pivot können die Benutzer die Würfelansicht drehen, um vielseitige, mehrdimensionale Datendarstellungen zu erhalten. Diese Operationen ermöglichen es den Benutzern, differenzierte Erkenntnisse aus komplexen Datensätzen zu gewinnen. 

Beliebte OLAP-Tools 

Sehen wir uns drei bemerkenswerte Anwendungen an, die für ihre Vielseitigkeit und Leistung im Bereich Business Intelligence bekannt sind.

IBM Cognos

IBM Cognos ist eines der führenden webbasierten Berichts- und multidimensionalen Analysesysteme. Es handelt sich um eine Unternehmenssoftware, die ein integriertes Toolkit für Datenexploration, Analyse, Reporting und Scorecarding bietet. Mit Komponenten wie Cognos Report Studio für die vielseitige Erstellung von Berichten erfüllt es effizient die unterschiedlichen Informationsanforderungen von Unternehmen. Cognos Analysis Studio ermöglicht eine tiefgreifende Analyse komplexer Datenquellen mit wichtigen OLAP-Funktionen wie Roll-up und Drill-down.

Microsoft SQL Server Analysis Services (SSAS)

Microsoft SSAS ist ein multidimensionales OLAP-Tool innerhalb von SQL Server. Es ermöglicht IT-Fachleuten, große Datensätze zu analysieren und sie in leicht navigierbaren Würfeln zu organisieren. SSAS bietet ein einheitliches Tool für umfassende Analysen und Entscheidungsfindungen auf der Grundlage von Daten, die über verschiedene Datenbanken, Tabellen oder Dateien verteilt sind. 

OBIEE

Oracle’s Business Intelligence Enterprise Edition (OBIEE) ist ein robustes Tool, das von der Oracle Corporation für die Erfassung, Speicherung und Visualisierung von Unternehmensdaten entwickelt wurde. OBIEE ist eine Open-Source-Plattform, die den Benutzern tiefere Einblicke gewährt. Außerdem erleichtert es die schnelle Entscheidungsfindung durch interaktive Dashboards, Metadatensuche, Echtzeitwarnungen und operative Berichte.

Ein umfassender Blick auf Business Intelligence: Wie Unternehmen durch Analyse und visuelle Aufbereitung von Daten fundierte Entscheidungen treffen und schnell auf Marktdynamiken reagieren.

Business Intelligence: Kompakt erklärt

Was ist OLTP? 

OLTP ist ein Datenbankverwaltungsansatz, der die täglichen Transaktionsaktivitäten verarbeitet und aufzeichnet. Es erleichtert die sofortige Ausführung zahlreicher Datenbanktransaktionen durch eine große Benutzerbasis, die häufig über das Internet erfolgt. 

Eine Datenbanktransaktion im Rahmen von OLTP beinhaltet das Ändern, Einfügen, Löschen oder Abfragen von Daten. Sie ist die Grundlage unserer finanziellen Interaktionen, einschließlich Online-Banking, Einkäufe in Geschäften, Hotelreservierungen, Flugbuchungen und vieles mehr. 

OLTP-Systeme stützen sich häufig auf relationale Datenbankmanagementsysteme, die aufgrund ihrer Fähigkeit, zahlreiche Abfragen und Aktualisierungen zu verarbeiten und dabei schnelle Antwortzeiten zu gewährleisten, ausgewählt wurden. Dieser Ansatz erweist sich als effektiv, vor allem für Mitarbeiter an vorderster Front wie Kassierer und Bankangestellte, die Online-Transaktionen durchführen.

Systeme zur Verarbeitung von Online-Transaktionen verwenden in der Regel eine dreistufige Architektur, um diese Funktionen zu unterstützen. Diese umfasst:

• Präsentationsebene: Diese Ebene ist für die Benutzeroberfläche (UI) und die Interaktionen zuständig und bietet den Benutzern eine Plattform für die Eingabe von Daten oder die Einleitung von Transaktionen. Die Benutzeroberflächen können von herkömmlichen Desktop-Anwendungen bis hin zu webbasierten Schnittstellen für Online-Transaktionen reichen. Sie können sich in Bezug auf Designästhetik, Navigationsstrukturen oder Funktionalität unterscheiden, um sich an verschiedene Plattformen und Geräte anzupassen. 
• Geschäftslogikebene: Diese Ebene verarbeitet die Geschäftslogik und verwaltet den Datenfluss zwischen der Präsentations- und der Datenebene. Auf dieser Ebene wird die Transaktionsverarbeitungslogik implementiert, um die Korrektheit und Integrität der Daten bei Aktualisierungen zu gewährleisten. OLTP-Anwendungen enthalten häufig Validierungs-, Autorisierungs- und Fehlerprüfungsmechanismen, um eine genaue und sichere Transaktionsverarbeitung zu gewährleisten.
• Datenebene: Die Datenebene ist die Grundlage von OLTP und besteht aus einem Datenbankmanagementsystem (DBMS). Das DBMS speichert und ruft Daten effizient ab und unterstützt das hohe Volumen an Abfragen und Aktualisierungen, die für OLTP-Anwendungen erforderlich sind.

Die dreistufige Architektur von OLTP gewährleistet ein strukturiertes und effizientes Verarbeitungsmodell. Jede Ebene arbeitet unabhängig und trägt zur Reaktionsfähigkeit und Genauigkeit der Transaktionsdaten bei.

Datenbanken sind essenziell für die moderne Informationsgesellschaft, da sie strukturierte Datensammlungen verwalten und den Zugriff darauf ermöglichen. Unser Beitrag stellt die wichtigsten Eigenschaften von Datenbanken vor:

Datenbanken: Kompakt erklärt

Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen OLAP und OLTP

Wie bereits erwähnt, ist OLTP an der Front der täglichen Transaktionen tätig, während OLAP dazu beiträgt, wertvolle Erkenntnisse und Informationen zu gewinnen. 

Ein genauerer Blick auf die Hauptmerkmale zeigt deutliche Unterschiede und verdeutlicht, wie OLTP und OLAP zusammenarbeiten, um verschiedene Aspekte der Datenverarbeitung zu bewältigen.

OLAP und OLTP: eine praktische Wahl

Die Wahl zwischen OLAP- und OLTP-Systemen hängt von den spezifischen Bedürfnissen des Unternehmens und der Art der Aufgaben ab. OLAP ist ideal für Szenarien, die tiefgehende Analysen, Trenderkennung und strategische Entscheidungen erfordern. Es eignet sich hervorragend für Anwendungen wie Business Intelligence, bei denen die Analyse historischer Daten erforderlich ist. 
OLTP hingegen ist ideal für alltägliche Vorgänge wie Auftragsbearbeitung, Bestandsverwaltung und Online-Banking, bei denen eine sofortige Transaktionsverarbeitung mit kurzen Antwortzeiten erforderlich ist. Die beiden Modelle schließen sich nicht gegenseitig aus. Unternehmen setzen oft beide Modelle ein, um verschiedene betriebliche und analytische Anforderungen effektiv zu erfüllen.