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01 | 2014 NEWS

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u Financial Business

u Financial Business Intelligence Bereits die ausschließliche Verwendung technischer Metadaten schafft deutliche Vorteile innerhalb der DWH-Architektur. Eine weitere Wertsteigerung erfährt der Metadatenansatz jedoch durch die zusätzliche Erfassung von fachlich-konzeptionellen Metadaten. Die konzeptionelle Beschreibung kann dabei abhängig von gestellten Anforderungen und bereits erstellten Vorleistungen auf verschiedenen Meta-Ebenen erfolgen. Das Prinzip wird nachfolgend anhand eines durchgängigen Beispiels erläutert. Konzeptionelle Metadaten als Medium für die Entwurfsspezifikation Während die ausschließliche Verwendung eines technischen Metadatenansatzes im Umfeld der ETL-Entwicklung immer ein bereits bestehendes physisches Bezugsobjekt fordert, werden konzeptionelle Metadaten losgelöst von einem solchen definiert. Unterstützt werden somit die vor der Entwicklung liegenden Projektphasen, also konkret die Fach- und DV-Konzeption. Die zentrale Erfassung der konzeptionellen Metadaten auf einer Plattform wie dem MetaMaster von msgGillardon schafft umfassende neue Möglichkeiten gegenüber einem rein technisch getriebenen Ansatz. So können etwa Datenanforderungen oder Transformationsregeln spezifiziert und erst nachfolgend mit bestehenden technischen Metadaten in Verbindung gesetzt werden. Der Begriff der Metadaten erhält so seine ursprüngliche Bedeutung zurück: Anstelle einer fachlichen Nachdokumentation werden angeforderte Daten beschrieben, bevor sie im Rahmen der Entwicklung in Form von ETL-Strecken geladen und transformiert werden. 1. Ebene: Objekt- und Merkmalsebene Auf dieser rein fachlichen Ebene werden Geschäftsobjekte und die für sie charakteristischen Merkmale beschrieben. Merkmale oder ganze Objekte können dabei bereits bestehend sein oder gewünschte fachliche Anforderungen darstellen. Beispiel: Eine Finanzposition in einem Portfolio soll immer einen aktuellen Marktwert in Euro haben. Aus welchen tatsächlichen Quellen oder nach welchen Regeln die fachliche Anforderung, zu jeder Finanzposition einen Marktwert in Euro zu erhalten, später umgesetzt werden kann, muss jetzt noch nicht berücksichtigt werden. 2. Ebene: Verbindung zur Datengrundlage Auf dieser Ebene wird als Nachdokumentation oder im Rahmen der Businessanalyse im Projekt spezifiziert, auf Basis welcher vorhandenen Daten Merkmale nach aktuellem Kenntnisstand gebildet werden können. Hierzu wird eine Verbindung zu der zur Verfügung stehenden Datengrundlage aufgebaut. Wichtig: In Abgrenzung zu den eingangs beschriebenen technischen Metadaten in ETL-Entwicklungswerkzeugen werden die Datenquellen in diesem Schritt nicht „physisch“ referenziert. Es findet eine konzeptionelle Kopplung von „fachlicher Anforderung“ (Merkmal) zu einem „logischen Eintrag“ (Metadaten des Attributes) statt. Hierzu ist es notwendig, dem Institut oder dem Projekt prinzipiell zur Verfügung stehende Datenquellen in Form eines Quelldatenkataloges in einer Metadatenanwendung, wie dem Metadatentool MetaMaster, zu verwalten. Abbildung 2: Fachliche Objektbeschreibung durch Merkmale 3. Ebene: Datenflussebene Während auf der zuvor beschriebenen Ebene Verbindungen zwischen Merkmalen und Attributen nach „aktuellem Kenntnisstand“ und ohne Betrachtung von architektonischen Restriktionen her- 24 I NEWS 01/2014

Financial Business Intelligence t gestellt wurden, wird auf der Datenflussebene der Aufbau der tatsächlich umzusetzenden Schichtenarchitektur beschrieben. Die zuvor angeforderten Daten sollen aus den Quellen in die DWH- Schicht transferiert werden. Fachliche Merkmale können optional ganz oder teilweise in Form von Berichtskennzahlen, Daten des DWHs oder der Ergebnisschicht aufgehen. Durch Datenflüsse wird beschrieben, welche Transformationen und Verbindungen zwischen (Quell-)Daten durchgeführt werden müssen, um ein Attribut der DWH-, Datamart oder Ergebnisschicht zu beladen. Abbildung 4 stellt exemplarisch dar, dass die Bestands-ID einer Finanzposition aus verschiedenen Quellsystemen gebildet wird. Weiterhin ist zu sehen, von welchen Zielsystemen aus auf die im DWH gespeicherten Bestandsdaten anhand der nun konsolidierten Bestands-ID zugegriffen wird. 4. Ebene: Spezifikationskopplung an tatsächliche Umsetzung Abschließend kann, ebenfalls optional, die Kopplung zwischen spezifizierten Datenflüssen und tatsächlich erfolgter Umsetzung in einem ETL-Job vorgenommen werden. Das Metadatentool MetaMaster stellt hierzu eine generische Schnittstelle bereit, die von ETL-Entwicklungswerkzeugen wie dem SAS DI-Studio beliefert werden kann. Es erscheint dann innerhalb der Metadatenanwendung eine Beziehung zwischen dem beschriebenen konzeptionellen Datenfluss und dem realisierten ETL-Job. Alleinstellungsmerkmale eines integrierten Metadatenmanagements Die zuvor beschriebenen vier Ebenen werden in Business-Intelligence-Projekten auch dann durchlaufen, wenn kein zentrales Metadatenmanagement vorliegt: Abbildung 3: Detailansicht eines Datenflusses Zu Attributen können zusätzlich Parameterlisten gepflegt werden. Diese Funktion schafft die Möglichkeit, sämtliche denkbaren Ausprägungen eines Attributs als Schlüsseltabelle an diesem zu verankern. > > Es werden fachliche Anforderungen erhoben. > > Es wird geprüft, anhand welcher vorhandenen oder neu zu erhebenden Daten diese umgesetzt werden können. > > Die Integration dieser Daten in die bestehende Architektur und Datenmodelle findet statt. > > Es erfolgt eine technische Umsetzung der neuen Anforderung innerhalb der ETL. Neben der Erfassung von Metadaten unterstützt die Lösung MetaMaster ebenfalls bei deren Analyse. So kann auf Konzeptebene festgestellt werden, zwischen welchen Attributen der einzelnen Schichten innerhalb der BI-Architektur Wechselwirkungen bestehen. Die Impact Analyse auf ein DWH-Attribut, z. B. BESTAND_ID, zeigt alle in Verbindung stehenden Quellen und Abnehmer, inklusive der zwischen ihnen spezifizierten Datenflüsse an. Der Einsatz einer Anwendung für ein integriertes Metadatenmanagement bringt daher zunächst keine völlig neuen Vorgehensweisen im BI-Projektablauf mit sich. Signifikante Vorteile ergeben sich jedoch durch die für alle Beteiligten geschaffene Transparenz hinsichtlich der Zusammenhänge der einzelnen Schritte. Beteiligte sind sowohl Datenverantwortliche aus Fach- und IT-Bereichen, aber auch Projektmitarbeiter, vom Projektleiter über Business- NEWS 01/2014 I 25

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