„Operational Data Storage“ – Versionsunterschied

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Version vom 11. Januar 2009, 00:06 Uhr

Operational Data Storage (ODS) ist eine Technik, die aus einer oder mehreren Datenquellen relevante Daten extrahiert und in den Datenbeständen eines Datenlagers (data warehouse) speichert. Das ODS ist jedoch eine vom Core Data Warehouse getrennte Datenbank, die normalerweise nicht für die Analyse durch Business-Intelligence-Tools genutzt wird, sondern dort Verwendung findet, wo nur aktuelle und granulare Informationen gefordert sind. Ein Anwendungsbeispiel ist die Angebotserstellung in Abhängigkeit von zeitnahen Börsenkursen.

Im Gegensatz zum Core Data Warehouse werden in einem ODS die Daten nicht historisiert d.h. wenn sich die Daten in den Quell-Systemen ändern, dann werden im ODS die bisher gültigen Daten durch die nun aktuellen Daten überschrieben. Die bisher gültigen Daten gehen verloren. Ein weiteres Merkmal eines ODS ist, dass die Daten meistens granular, oft sogar auf Transaktionsebene gespeichert werden und zeitnah aktualisiert werden. (stündlich, zumindest täglich)

Siehe auch

Business Information Warehouse

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-'''Operational Data Storage''' (ODS) ist eine Technik, die aus einer oder mehreren Datenquellen relevante Daten extrahiert und in den Datenbeständen eines [[Data-Warehouse|Datenlager]]s (''data warehouse'') speichert. Das ODS ist jedoch eine vom Core Data Warehouse getrennte Datenbank, die normalerweise nicht für die Analyse durch Business-Intelligence-Tools genutzt wird, sondern dort Verwendung findet, wo aktuelle, granulare Informationen gefordert sind. Ein Anwendungsbeispiel ist die Angebotserstellung in Abhängigkeit von zeitnahen Börsenkursen.
+'''Operational Data Storage''' (ODS) ist eine Technik, die aus einer oder mehreren Datenquellen relevante Daten extrahiert und in den Datenbeständen eines [[Data-Warehouse|Datenlager]]s (''data warehouse'') speichert. Das ODS ist jedoch eine vom Core Data Warehouse getrennte Datenbank, die normalerweise nicht für die Analyse durch Business-Intelligence-Tools genutzt wird, sondern dort Verwendung findet, wo nur aktuelle und granulare Informationen gefordert sind. Ein Anwendungsbeispiel ist die Angebotserstellung in Abhängigkeit von zeitnahen Börsenkursen.
-Die Daten werden allerdings, im Gegensatz zum Core Data Warehouse, nicht zeitbezogen und nicht dauerhaft gespeichert d.h. sie repräsentieren keine Zeiträume und werden bei Updates nicht historisiert, sondern überschrieben. Des Weiteren liegen die Daten oftmals granular, evtl. sogar auf Transaktionsebene, vor und werden zeitnah aktualisiert. (stündlich, täglich)
+Im Gegensatz zum Core Data Warehouse werden in einem ODS die Daten nicht [[Temporale Datenhaltung|historisiert]] d.h. wenn sich die Daten in den Quell-Systemen ändern, dann werden im ODS die bisher gültigen Daten durch die nun aktuellen Daten überschrieben. Die bisher gültigen Daten gehen verloren. Ein weiteres Merkmal eines ODS ist, dass die Daten meistens granular, oft sogar auf Transaktionsebene gespeichert werden und zeitnah aktualisiert werden. (stündlich, zumindest täglich)
 == Siehe auch ==