Evaluation objektorientierter Ansätze zur Data-Warehouse-Modellierung

Evaluation objektorientierter Ansätze zur Data-Warehouse-Modellierung Eric Dombrowski, Jens Lechtenbörger in Abbildung 1, ausgehend von Beispie- len aus [Herden 2001, Totok 2000] in Evaluation objektorientierter Ansätze UML-ähnlicher Notation, ein konzeptio- nelles DWH-Schema für ein Unterneh- zur Data-Warehouse-Modellierung men betrachtet, dessen Geschäftsleitung Produktverkäufe und Servicefälle als Fakten (repräsentiert durch die Klassen Objektorientierte Ansätze finden im Be- [Balzert 2000]. Aufgrund der großen Ver- Servicefall und ProduktVerkauf mit den reich der konzeptionellen Data-Ware- breitung der UML verspricht die UML- Subklassen Versandverkauf und Filial- house-Modellierung immer weitere basierte mehrdimensionale Modellierung verkauf) untersuchen möchte. Diese Fak- Verbreitung. In diesem Artikel werden einerseits einen geringeren Lernaufwand ten werden einerseits durch Maße bzw. Anforderungen an konzeptionelle mehr- als eine ad hoc neu entwickelte Modellie- Kennzahlen (Attribute der Faktenklassen: dimensionale Datenmodelle zusammen- rungssprache, andererseits lassen sich Preis, Sonderkondition, Anzahl etc.) und getragen. Ausgehend von diesen Anforde- UML-basierte mehrdimensionale Model- andererseits durch Dimensionen (Zeit, rungen werden aktuelle, auf der UML ba- lierungstechniken homogen in den Soft- Produkt, Ort) beschrieben. sierende Modellierungsansätze evaluiert wareentwicklungsprozess integrieren, Jede Dimension wird durch mehrere und offene Fragestellungen skizziert. etwa im Rahmen des Unified Process Klassen, die Dimensionsebenen, be- [Luján-Mora 2005] oder der Model schrieben, die unterschiedlich detaillierte 1 Einleitung Driven Architecture [Mazón et al. 2005]. bzw. aggregierte Sichten auf die Fakten Ein Data Warehouse (DWH) bildet als in- Zudem ermöglichen objektorientierte erlauben. Entsprechend der Dimension tegrierte Datenbank über verschiedenen Schemata beispielsweise durch Speziali- Ort wird ein Unternehmen betrachtet, das Datenquellen eine etablierte Basis für sierungen eine gute Erweiterbarkeit und in mehreren Ländern ansässig ist. In die- Anwendungssysteme zur Entscheidungs- Wiederverwendbarkeit [Totok 2000]. sen Ländern gibt es einen oder mehrere unterstützung, für die komplexe Daten- Um die Möglichkeiten der UML-ba- Hauptsitze (Kardinalität »1..*«), denen bestände in einem geeigneten Daten- sierten mehrdimensionalen Modellierung teilweise (Kardinalität »0..*«) Filialen modell abgebildet und für den Nutzer na- zunächst intuitiv zu verdeutlichen, wird untergeordnet sind. Anhand der Dimen- vigierbar strukturiert werden müssen. Zu diesem Zweck haben sich konzeptionelle mehrdimensionale Datenmodelle mit ih- «Faktum» «Faktum» 0..* rer Unterscheidung in Auswertungsstruk- Versandverkauf ProduktVerkauf turen und Gegenstände der Auswertung Preis als besonders geeignet erwiesen [Bauer & Sonderkondition Günzel 2004, Lehner 2003]. Dennoch Anzahl «Faktum» «Faktum» existiert eine Vielzahl von DWH-Ent- Filialverkauf 0..* Servicefall wurfsmethoden [Sen & Sinha 2005], wo- FilialSonderkondition Anzahl AnzahlReparaturen bei der konzeptionelle Entwurf in DWH- 0..* /Reparaturanteil Praxisbeispielen oft unterschätzt wird 0..* 0..* und sich noch im Entwicklungsstadium Dimension Dimension Dimension befindet [Rizzi 2003]. Insbesondere wer- Ort Zeit Produkt 1 1 den im Zuge der allgemeinen Akzeptanz 1 1 1 des Paradigmas der Objektorientierung Filiale Tag Produkt vermehrt objektorientierte Modellie- Filialdaten Produktdaten rungsansätze vorgeschlagen, die auf der 0..* 1..* von der Object Management Group stan- 1..* dardisierten Unified Modeling Language Fremderzeugnis Eigenerzeugnis 1 1 1 (UML) [OMG 2003] basieren. Ziel dieses Artikels ist es, Potenziale, Stand und of- Hauptsitz Woche Monat 1..* 1..* fene Fragestellungen der objektorientier- ten konzeptionellen DWH-Modellierung 1..* 1..* 1..* 1 1 übersichtsartig zu diskutieren. Grund- Hersteller Fabrik kenntnisse in der UML werden dabei 1 1..* 1 vorausgesetzt. Land Jahr 0..* 0..* Das Paradigma der Objektorientie- rung ist die Grundlage aktueller Soft- 1..* 1 wareentwicklung und hat sich im langjäh- Branche rigen Einsatz besonders in Verbindung mit der UML als Modellierungs- und Ent- wurfssprache als sehr mächtig erwiesen Abb. 1: Beispielszenario 18 Datenbank-Spektrum 15/2005 Evaluation objektorientierter Ansätze zur Data-Warehouse-Modellierung sion Produkt ist ersichtlich, dass das von Produkten über Hersteller zu Bran- Die Instanzen einer Dimensionsebene Unternehmen Produkte verkauft, die in che ein anderes Ergebnis (die Anzahl der werden als (Hierarchie-)Elemente be- Eigen- sowie Fremderzeugnisse speziali- Fremderzeugnisse, wobei durch die Kar- zeichnet, und über Assoziationen zwi- siert werden. Eigenerzeugnisse werden in dinalität 1..* an Branchen Produkte schen Dimensionsebenen wird angege- Fabriken hergestellt, wobei eine Fabrik mehrfach gezählt werden könnten) als die ben, wie vielen Elementen der Elternebe- genau einer Branche angehört. Hersteller Summenbildung über Fabrik zu Branche ne ein Element der Kindebene zugeordnet von Fremderzeugnissen können demge- (die Anzahl der Eigenerzeugnisse), und ist und umgekehrt. (In Abb. 1 wird jedes genüber verschiedenen Branchen zuge- Summierbarkeit ist nicht gegeben. Gene- Element der Ebene Fabrik genau einem ordnet sein. rell können Aggregationen abhängig vom Element der Elternebene Branche zuge- Im weiteren Verlauf des Artikels wer- Maß, von der verwendeten Aggregat- ordnet, während einer Branche 0 oder den in Abschnitt 2 die in diesem Szenario funktion und von den ausgewählten Di- mehr Fabriken zugeordnet werden.