Aktuelle Entwicklungen im Bereich von Data-Warehouse-Systemen

Question 1

Maßnahmen zur Reduzierung der Ladelatenz (interne Datenquellen)

Answer 1

• Zeitnahe, inkrementelle Extraktion der Daten aus internen Datenquellen (z.B. Nutzung von Triggerfunktionen)
• Nutzung von Integrationsinfrastrukturen für die Kopplung von operativen Systemen und DWH-System

Question 2

Maßnahmen zur Reduzierung der Ladelatenz (externe Datenquellen)

Answer 2

• Pull-Prinzip: Erhöhung der Frequenz für die Übernahme externer Daten
• Push-Prinzip: Nutzung einer selbsttägigen Versorgung mit geänderten externen Daten

Question 3

Maßnahmen zur Reduzierung der Ladelatenz (interne Aktualisierung)

Answer 3

• Erhöhung der Frequenz für die interne Aktualisierung des DWH

Question 4

Maßnahmen zur Reduzierung der Analyselatenz

Answer 4

• Aktive Benachrichtigung von Entscheidungsträgern über Veränderungen relevanter Daten
• Aktive Versorgung von Entscheidungsträgern mit veränderten Daten

Question 5

Maßnahmen zur Reduzierung der Entscheidungslatenz

Answer 5

• Automatisierung von Entscheidungsaufgaben des Managements

Question 6

Maßnahmen zur Reduzierung der Umsetzungslatenz

Answer 6

• Automatische Weiterleitung von Lenkungszielen an die Anwendungssysteme der operativen GP-Lenkung
• Automatische Umsetzung von Gestaltungszielen durch selbsttätige Anpassung von Geschäftsprozessen

Question 7

NoSQL-Datenbanken

Answer 7

• Dienen zur Speicherung von sehr großen Datenmengen („Big Data“), wie sie insbesondere im Umfeld von Web 2.0 vorkommen (Google, Facebook, Amazon, Yahoo, MySpace, LinkedIn, usw.).
• Von Anfang an auf einfache Skalierbarkeit ausgerichtet.
• Das System ist (nahezu) schemafrei.
• Einfache API.