Diese Arbeit, die im Rahmen der Lehrveranstaltung "Large-Scale Data Analytics"
erstellt wurde, betrachtet ein In-Memory-BI-Tool näher - das Produkt QlikView der
Firma QlikTech. Das Ziel war dabei, einen Überblick über die In-Memory-Technik und
die damit verbundenen Verfahren zu geben, sowie am Beispiel QlikView zu
untersuchen, wie diese in die Praxis umgesetzt wurden.
Dazu wird zu Beginn ein Überblick über die Architektur von Business-IntelligenceSystemen
gegeben. Weiterhin werden die In-Memory-Technologie selbst, sowie
Methoden die mit ihr in Verbindung stehen erläutert. Anschließend wird die
Architektur von QlikView, sowie die innerhalb des Anwendungssystem verwendete
Verfahren und Methoden erläutert. Zum Abschluss erfolgt eine Bewertung der
untersuchten Software und ein kurzer Vergleich mit ähnlichen Produkten, sowie eine
Schlussbetrachtung dieser Arbeit.
Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
1. Einleitung
2. In-Memory-Business-Intelligence-Systeme
2.1. Architektur von Business-Intelligence-Systemen
2.2. Grundlagen der In-Memory-Technik
2.3. Zeilen- und spaltenorientierte Datenbanken
2.4. Datenkompression mit Data Dictionaries
3. QlikView - Architektur, Technologie, Anwendung
3.1. Komponenten der Architektur
3.2. Verwendete Technologien
3.3. Betriebsmodelle im Vergleich -on-Premise vs. Cloud
3.4. Skalierbarkeit und Parallelität
3.5. Integration externer Quellen
4. Bewertungvon QlikView
4.1. Vorteile
4.2. Nachteile
4.3. Vergleich mit konkurrierenden BI-Tools
5. Schlussbetrachtung
Literaturverzeichnis
Häufig gestellte Fragen
Was ist die In-Memory-Technologie?
Bei In-Memory-BI werden Daten direkt im Arbeitsspeicher (RAM) statt auf der Festplatte verarbeitet, was die Analysegeschwindigkeit massiv erhöht.
Was sind die Besonderheiten von QlikView?
QlikView nutzt assoziative Datenmodelle und In-Memory-Verarbeitung, um komplexe Datenanalysen in Echtzeit zu ermöglichen.
Was ist der Vorteil von spaltenorientierten Datenbanken?
Sie ermöglichen eine effizientere Datenkompression und schnellere Abfragen bei analytischen Fragestellungen im Vergleich zu zeilenorientierten Systemen.
Was ist Datenkompression mit Data Dictionaries?
Ein Verfahren, bei dem redundante Datenwerte durch kürzere Schlüssel ersetzt werden, um den Speicherbedarf im RAM zu minimieren.
Bietet QlikView Cloud-Betriebsmodelle an?
Ja, QlikView kann sowohl On-Premise (lokal) als auch in der Cloud betrieben werden, wobei Skalierbarkeit und Parallelität wichtige Faktoren sind.
- Arbeit zitieren
- Norman Spangenberg (Autor:in), 2013, In-Memory BI Architectures am Beispiel QlikView, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/215338
