Ein DWH dient als Grundlage, um bessere Business-Entscheidungen treffen zu können!
- Business-Peformance Metriken erkennen
- Business-Trends und ~Issues identifizieren
- Verhaltens-Vorhersagen treffen
Formen der Datenanalyse
- Reports (Mails, Excel, Web-Interface)
- Multi-Dimensionale Analysen (Cube -> Pivot Tabellen)
- Data Mining (automatisch komplexe Zusammenhänge erkennen, zB. saisonale Zusammenhänge, Käufer-Eigenschaften)
Cube
- Fakten / Measures: numerische Werte (Preis, Anzahl); Schlüssel-Business-Werte, die man aggregieren und analysieren will
- Dimensionen: Kontext der Fakten; sie definieren die Aspekte des Business
In folgenden Posts wird es darum gehen, wie man einen DWH-Cube erzeugt mit MS SQL Server 2008 und wie man mit Cubes und Dimensionen arbeitet.
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