Datenbanken spielen eine entscheidende Rolle bei der Organisation, Speicherung und Analyse von Daten in Unternehmen und anderen Organisationen. Eine Datenbank ist eine Sammlung von Daten, die strukturiert gespeichert und verwaltet wird, um einen einfachen Zugriff auf die Informationen und deren Verarbeitung zu ermöglichen.
Hierbei gibt verschiedene Arten von Datenbanken, darunter relationale und multidimensionale Datenbanken. Relationale Datenbanken sind seit langem eine Standardmethode zur Verwaltung von Daten, während multidimensionale Datenbanken eine relativ neue Technologie darstellen, die für die Analyse großer Datenmengen optimiert ist.
Relationale Datenbanken – Standardmethode zur Datenverwaltung
Eine relationale Datenbank ist eine Datenbank, die auf relationaler Modellierung basiert. Die Daten werden in Tabellen (auch Relationen genannt) organisiert, die aus Zeilen und Spalten bestehen. Die Beziehungen zwischen den Tabellen werden durch Schlüssel definiert, die auf Spalten in den Tabellen verweisen. Jede Spalte in einer Tabelle enthält eine bestimmte Art von Daten und der tatsächliche Wert eines Attributs ist in einem Feld gespeichert. Die Zeilen in der Tabelle stehen für eine Sammlung zusammengehöriger Werte eines Objekts oder einer Einheit. Jede Zeile in einer Tabelle kann mit einer eindeutigen Kennung versehen werden, die als primärer Schlüssel bezeichnet wird. Zeilen in mehreren Tabellen können mit Fremdschlüsseln in Beziehung zueinander gesetzt werden. Auf diese Daten kann auf verschiedene Arten zugegriffen werden, ohne dass die Datenbanktabellen neu angeordnet werden müssen.
Eine relationale Datenbank wird in der Regel zur Speicherung von Daten verwendet, die auf strukturierten oder halbstrukturierten Daten basieren, z. B. Kundendaten, Bestellungen, Rechnungen oder Finanztransaktionen.
Multidimensionale Datenbanken – Schnelle und effiziente Datenanalyse
Eine multidimensionale Datenbank (auch OLAP-Datenbank genannt) ist eine Datenbank, die auf multidimensionaler Modellierung basiert. Sie verwendet eine spezielle Art von Datenwürfeln (auch Cubes genannt), um Daten zu speichern und abzufragen. Die Würfel bestehen aus Dimensionen, die die Eigenschaften der Daten beschreiben, und aus Measures, die die Daten quantifizieren. Multidimensionale Datenbanken enthalten somit zwei grundlegende Datentypen: Measures, bei denen es sich um numerische Daten handelt, die Mengen und Durchschnittswerte, die Sie für fundierte Geschäftsentscheidungen verwenden, und Dimensionen, bei denen es sich um Kategorien handelt, mit denen Sie diese Measures organisieren. OLAP-Datenbanken helfen beim Organisieren von Daten auf vielen Detailebenen und verwenden die gleichen Kategorien, mit der Sie vertraut sind, um die Daten zu analysieren.
Eine multidimensionale Datenbank wird normalerweise verwendet, um Daten zu speichern, die auf unstrukturierten oder halbstrukturierten Daten basieren, z. B. Verkaufszahlen, Marketingdaten oder Leistungsindikatoren. Sie dient damit als ideale Grundlage für Business Intelligence Lösungen.
Wesentliche Unterschiede zwischen Multidimensionale und Relationalen Datenbanken
Der Hauptunterschied zwischen einer relationalen und einer multidimensionalen Datenbank liegt in der Art und Weise, wie die Daten organisiert werden. Relationale Datenbanken organisieren die Daten in Form von Tabellen, während bei multidimensionalen Datenbanken die Daten in Form von Cubes organisiert werden. Somit ist eine relationale Datenbank ist in der Regel besser für die Speicherung strukturierter oder halbstrukturierter Daten geeignet, während sich eine multidimensionale Datenbank besser für unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten eignet.
Ein weiterer Unterschied besteht darin, dass eine relationale Datenbank normalerweise verwendet wird, um Daten zu speichern, die in einer 2D-Struktur organisiert sind. Eine multidimensionale Datenbank dagegen kann Daten in einer höherdimensionalen Struktur speichern, z. B. in einer 3D- oder 4D-Struktur. Dadurch können komplexe Datenbeziehungen und -zusammenhänge effektiver dargestellt und analysiert werden.
Eine weitere wichtige Unterscheidung ist die Art und Weise, wie Daten in Datenbanken abgefragt werden. Relationale Datenbanken werden häufig mit SQL-Abfragen abgefragt. Multidimensionale Datenbanken werden dagegen mit OLAP-Abfragen abgefragt. OLAP-Abfragen sind speziell auf die Analyse multidimensionaler Datenstrukturen ausgerichtet und bieten ein hohes Maß an Flexibilität bei der Datenanalyse und -aggregation.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass eine relationale Datenbank besser geeignet ist, um strukturierte oder semistrukturierte Daten in einer flachen 2D-Struktur zu speichern. Eine multidimensionale Datenbank hingegen eignet sich besser, um komplexe Datenbeziehungen und -zusammenhänge in höherdimensionalen Strukturen zu speichern, komplexe Datenanalysen durchzuführen und umfassende Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen.
Beispiele für die unterschiedlichen Datenbanken
Um den Unterschied zwischen einer relationalen und einer multidimensionalen Datenbank zu verdeutlichen, sind hier einige Beispiele aufgeführt:
Beispiel einer relationalen Datenbank
Eine Online-Shopping-Website verwendet eine relationale Datenbank, um Informationen über Kunden, Produkte, Bestellungen und Zahlungen zu speichern. Jede Einheit (Kunden, Produkte, Bestellungen, Zahlungen) wird in einer separaten Tabelle gespeichert, und die Beziehungen zwischen den Tabellen werden durch Schlüssel definiert. Die Daten können über SQL-Abfragen abgerufen werden, z.B. „Finde alle Kunden, die in den letzten 30 Tagen etwas gekauft haben“.
Beispiel einer multidimensionalen Datenbank:
Ein Einzelhändler verwendet eine multidimensionale Datenbank, um Verkaufsdaten zu speichern und zu analysieren. Die Daten werden in einem Datenwürfel organisiert, der verschiedene Dimensionen wie Produkte, Zeiträume, Verkaufskanäle und Standorte enthält. Die Kennzahlen (z.B. Verkaufszahlen, Umsatz) werden an den Schnittpunkten der Dimensionen gespeichert. Die Daten können über OLAP-Abfragen analysiert werden, z.B. „Zeige den Umsatz nach Produktkategorie und Monat“.
Ein weiteres Beispiel einer multidimensionalen Datenbank:
Eine Bank verwendet eine multidimensionale Datenbank, um Finanzdaten zu speichern und zu analysieren. Der Datenwürfel hat Dimensionen wie Kunden, Produkte, Zeiträume und geografische Standorte. Die Kennzahlen sind Kontostände, Einnahmen und Ausgaben. Die Bank kann OLAP-Abfragen verwenden, um Kundenprofile zu erstellen und Einblicke in die Finanzströme ihrer Kunden zu erhalten, z. B. „Zeige die Kontostände und Ausgaben der Kunden nach geografischem Standort und Einkommensgruppe“.
Vorteile multidimensionaler Datenbanken
Multidimensionale Datenbanken bieten eine Reihe von Vorteilen gegenüber relationalen und anderen Arten von Datenbanken. Einige wesentliche Vorteile sind:
- Performance: Multidimensionale Datenbanken sind speziell für die schnelle Analyse großer Datenmengen optimiert. Durch die Verwendung spezieller Algorithmen und Strukturen können Abfragen sehr schnell ausgeführt werden, was die Effizienz der Datenanalyse erhöht.
- Flexibilität: Multidimensionale Datenbanken ermöglichen es, Daten auf unterschiedliche Weise zu analysieren und darzustellen. Benutzer können verschiedene Dimensionen und Kennzahlen kombinieren, um unterschiedliche Analysen und Berichte zu erstellen, die auf die spezifischen Anforderungen des Unternehmens zugeschnitten sind.
- Skalierbarkeit: Multidimensionale Datenbanken können leicht erweitert werden, um mit dem Wachstum des Unternehmens und der wachsenden Datenmenge Schritt zu halten. Neue Daten können einfach hinzugefügt werden, ohne dass die Datenbankstruktur oder die Abfragen geändert werden müssen.
- Analysekomplexität: Multidimensionale Datenbanken können komplexe Datenbeziehungen und -zusammenhänge darstellen, die in einer relationalen Datenbank nur schwer zu handhaben wären. Benutzer können Beziehungen zwischen verschiedenen Dimensionen herstellen und komplexe Analysen durchführen, um tiefere Einblicke in die Daten zu erhalten.
- Benutzerfreundlichkeit: Multidimensionale Datenbanken sind in der Regel einfach zu bedienen und bieten den Benutzern eine intuitive Benutzeroberfläche zur Erstellung von Abfragen und Berichten. Benutzer benötigen in der Regel keine tiefgreifenden Kenntnisse der Datenbanktechnologie, um effektiv mit der Datenbank arbeiten zu können.
Zusammenfassend bieten multidimensionale Datenbanken eine schnelle und flexible Möglichkeit, große Datenmengen zu analysieren und tiefere Einblicke in die Daten zu gewinnen. Durch die Optimierung für die Datenanalyse und die Bereitstellung einer einfach zu bedienenden Benutzeroberfläche. Damit liefern sie eine ideale Grundlage für Business Intelligence Anwendungen und damit verbundenen komplexen Fragestellungen.
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