Titel: Data Warehouse Factory: BI-Automation durch Data Vault mit SSIS und SAS Base (German Edition)
Verlag: Diplomica Verlag
Erscheinungsjahr: 2018
Sprache: Deutsch
ISBN-10: 3961466483
ISBN-13: 9783961466481
Einband: Softcover
Zustand: New

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

Das vorliegende Buch stellt die konkrete Umsetzung sowie Vor- und Nachteile einer Business Intelligence Automatisierung durch Data Vault dar.
Das Data Vault ist eine alternative Modellierungsvariante f�r Enterprise Data Warehouses. Durch die Verwendung von drei Entit�tstypen verfolgt es eine strikte Trennung von Gesch�ftsschl�sseln, deren Zusammenh�ngen sowie der Kontextinformationen. Die dadurch m�gliche Flexibilit�t positioniert Data Vault als Kompromiss zwischen bereits bew�hrten Architekturvarianten. Hinzu kommt der Anspruch eine 'einzige Version der Fakten' zu schaffen, indem alle Quelldaten im ersten Schritt nur kopiert und nicht ver�ndert werden. Gemeinsam mit den Regeln f�r die drei Entit�tstypen stellt dies eine ideale Ausgangslage zur automatisierten Bef�llung eines DWHs dar. Die Menge an bestehender Automatisierungssoftware beweist das Automatisierungspotenzial von Data Vault, wobei hinsichtlich der Bef�llung lediglich zwei Ans�tze verwendet werden: der dynamische Ladeprozess sowie die Generierung eines Ladeprozesses.
Dieses Werk ist eine Neuausgabe des 2014 ver�ffentlichten Buches "Business Intelligence Automatisierung durch Data Vault".

Auszug. � Genehmigter Nachdruck. Alle Rechte vorbehalten.

Textprobe:
Kapitel 3.1.3: BI-Ready:
BIReady ist eine Automatisierung f�r eine DWH-Bef�llung, welche vom gleichnamigen Unternehmen entwickelt wurde. Diese Automatisierung umfasst sowohl das Design eines DWHs, als auch die Implementierung und Wartung. Ausgelegt wurde das Tool auf die Implementierung eines Stern- oder Schneeflockenschemas. Neu hinzugef�gt wurde auch eine Unterst�tzung f�r DV. Eine grundlegende Idee dieses Tools ist ebenfalls die Beachtung eines bestimmten Punktes im ETL-Prozess, bis zu welchem die Daten automatisiert durch einen reinen Kopiervorgang geladen werden k�nnen. In dem Tool kann das Datenmodell grafisch erstellt werden. Dieses gestaltet sich sehr unkompliziert und variabel. Es bietet eine unkomplizierte Handhabung einer Historisierung an. Der Vorteil des DV-Konzepts ist es, dass viele dieser �berlegungen vom Modell bereits �bernommen werden. Beispielsweise ist eine Historisierung der Daten bereits durch den LDTS gesichert. Im Gegensatz zu den anderen in diesem Buch beschriebenen Tools und Automatisierungen muss der Prozess an sich aber trotzdem einmal f�r ein DV-Modell erstellt werden und kann folgend f�r weitere Modelle angepasst werden. Daraus l�sst sich der angepasste SQL-Code generieren, je nachdem f�r welche Datenbank er gebraucht wird.
3.1.4: PDI DV Framework:
Das Pentaho Data Integration Data Vault Framework (PDI DV Framework) ist eine vollst�ndige Sammlung an Programmen und Dateien f�r die automatisierte Bef�llung eines DVs. Angewandt wird hierf�r ein mit Pentaho Kettle entwickelter dynamischer Ladeprozess. Entwickelt wurde es von dem niederl�ndischen BI-Experten Edwin Weber. Es als eine virtuelle Maschine verf�gbar und kann somit komplett eigenst�ndig genutzt werden. Als Betriebssystem nutzt es Ubuntu 12.04 LTS Server. Es beinhaltet eine MySQL-Datenbank zur Speicherung der Daten. Ein Beispiel DV-Datenbankschema ist ebenfalls enthalten. Um das Schema f�r das eigene DV aufzubauen ist die MySQL-Workbench enthalten. Gesteuert wird das Framework durch die Verwendung von Metadaten. Diese Metadaten werden in einer Excel-Datei gepflegt und in dem Prozess in eine Datenbank geschrieben und gehalten. In diese Metadaten muss eingetragen werden, welche Hubs, Links und Satelliten es, mit ihren jeweiligen Attributen, in dem DV gibt. Das Open Source-ETL-Tool Kettle von Pentaho liest diese Metadaten aus und der Prozess wird f�r das zu bef�llende DV flexibel angepasst ausgef�hrt. Es dient lediglich der Bef�llung und das Datenbankschema muss manuell aufgebaut werden. Um den Einsatz und Umgang mit dem Framework und dem DV-Modell nachvollziehbar zu halten ist eine Versionskontrolle enthalten. Diese h�lt fest, wann und welche �nderungen vorgenommen wurden. Zuerst werden die Hubs und anschlie�end die Links bef�llt. Anschlie�end werden Hub-Satelliten und Link-Satelliten bef�llt, wie bereits in Kapitel 2.2 n�her erl�utert.
3.2: M�gliche Automatisierung von Ladeprozessen:
Die bisher scheinbar am weitesten verbreitete Methode zur automatischen Bef�llung eines DWH, oder spezieller eines DV-basierten DWH, ist die automatisierte Generierung von Ladeprozessen. Darauf l�sst sich insofern schlie�en, als dass die meisten in Kapitel 3.1 vorgestellten und erh�ltlichen Anwendungen auf diese Weise arbeiten. Abbildung 8 stellt eine denkbare Vorgehensweise schematisch dar. Grundlage sind zentral gespeicherte Metadaten. Je nach Anforderung des Prozessgenerators beschreiben diese sowohl den Aufbau und die Datenstruktur von Quell- sowie Zielsystemen, als auch die Beziehung dazwischen. So wird in den Metadaten festgelegt, welche Rohdaten in welcher Tabelle des DV gespeichert werden sollen (f�r genauere Angaben siehe Kapitel 4.4). Der Generator verwendet diese Informationen zum Erstellen der Ladeprozesse. Schlie�lich m�ssen die generierten Prozesse noch ausgef�hrt werden. Sie sorgen dann f�r den Datenfluss (wei�e Pfeile) vom Quellsystem ins DV. Zur Vereinfachung und Reduktion der Metadaten

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