Konzeptueller und logischer Data-Warehouse-Entwurf

Zusammenfassung.

Im Data-Warehouse-Bereich gibt es sowohl auf der konzeptuellen als auch auf der logischen Ebene unterschiedliche Modellierungsansätze, deren Entwicklung sich in der Regel an typischen Fragestellungen aus dem Bereich des Online Analytical Processing (OLAP) orientierte. Daneben spielen aber auch andere Ansätze zur Analyse der Daten in einem Data Warehouse eine bedeutende Rolle. Ein wichtiger Vertreter ist Data Mining, mit dessen Hilfe bislang unbekannte Muster und Zusammenhänge in Daten identifiziert werden können. Im vorliegenden Artikel wird untersucht, inwieweit sich die in der Literatur vorgeschlagenen konzeptuellen Datenmodelle für ein Data Warehouse eignen, das OLAP- und Data-Mining-Analysen gleichermaßen unterstützt. Hierzu wird das COCOM-Modell, das auf den Modellierungsmöglichkeiten verschiedener publizierter Modelle aufbaut, vorgestellt und bewertet. Für das logische Schema eines Data Warehouse wird häufig ein sogenanntes Star-Schema oder ein Snowflake-Schema erstellt. Für diese und weitere Schematypen wird analysiert, welchen Einfluss die Wahl des logischen Schemas auf Anwendungen aus den Bereichen OLAP und Data Mining hat. Wichtige Kriterien sind hier unter anderem der Informationsgehalt und die Performanz. Insgesamt zeigt dieser Beitrag, dass das COCOM-Modell und das Star-Schema eine gute Grundlage für den integrierten Einsatz von OLAP und Data-Mining bilden.

Abstract.

Several conceptual data models and logical schema types have been suggested for the design of a data warehouse. Most of them were developed with a focus on online analytical processing (OLAP). But there are several other approaches to analyze data in a data warehouse. Data mining, for example, allows to discover patterns and trends. In this paper, we analyze several conceptual data models for data warehouses regarding their suitability for data mining. The COCOM model is proposed. It is based on the main characteristics of other conceptual models proposed in literature. As we will show, it supports OLAP as well as data mining. The logical schema types are compared according to criteria like performance, completeness and changeability. We show that the COCOM model and the star schema support the integrated usage of data mining and OLAP.