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Konzeption und Realisierung eines Data Warehouses zur Analyse chirurgischer Workflows
Matthias Röger
Verlag Diplomica Verlag GmbH, 2010
ISBN 9783836634465 , 134 Seiten
Format PDF, OL
Kopierschutz frei
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Konzeption und Realisierung eines Data Warehouses zur Analyse chirurgischer Workflows
1
Inhaltsverzeichnis
7
Abbildungsverzeichnis
11
Listingverzeichnis
12
1 Einführung
13
1.1 Einleitung
13
1.2 Kooperationspartner Innovation Center for Computer AssistedSurgery (ICCAS)
15
2 Grundlagen
23
2.1 Business Intelligence
23
2.2 Data Warehouse
25
2.2.1 Der Begriff Data Warehouse
25
2.2.2 Merkmale eines Data Warehouses
25
2.2.3 Das Data-Warehouse-System und seine Komponenten
26
2.3 Online Analytical Processing
29
2.3.1 Abgrenzung OLAP versus OLTP
30
2.3.2 Codd’sche Grundregeln und FASMI-Definition für OLAP-Systeme
31
2.3.3 Multidimensionales Datenmodell
33
2.3.4 Standard OLAP-Operationen zur Datenanalyse
39
2.3.5 Konzeptionelle Modellierung
42
2.3.6 Umsetzung des Multidimensionalen Datenmodells
45
2.4 Business Process Intelligence und chirurgische Workflows
51
2.4.1 Business Process Intelligence
51
2.4.2 Konzept der Chirurgischen Workflows
53
3 Strukturierung chirurgischer Workflows
55
3.1 Vertikale Strukturierung des Prozesses
56
3.1.1 Datenerfassungsstrategie
56
3.1.2 Granularität der Analyse
57
3.2 Horizontale Gliederung des Prozesses
58
3.3 Erstellung des konzeptionellen Datenmodells
60
3.3.1 Bereich der Workflow-Ebene
61
3.3.2 Bereich Intra-Workflow-Ebene
62
4 Vom Workflow zum Datenwürfel: Herausforderungen und Lösungen
65
4.1 Phasen der konzeptionellen Modellierung
65
4.2 Faktschemata ohne Kennzahlen
66
4.2.1 Fakt-Identifikator
67
4.2.2 Kennzahlen dynamisch erzeugen
68
4.3 Entwicklung der grundlegenden Faktschemata
68
4.3.1 Ausgangslage
68
4.3.2 Fakt-Generalisierung
70
4.3.3 Modellierung von Satelliten-Fakttypen
70
4.3.4 Fakt-Hierarchie
72
4.4 Auflösung von „viele-zu-viele“-Beziehungen zwischen Fakten und Dimensionen
73
4.4.1 Ausgangslage
74
4.4.2 Das Problem und die Lösung
75
4.5 Austauschbarkeit von Fakt- und Dimensionsrollen
76
4.5.1 Ausgangslage
76
4.5.2 Das Problem und die Lösung
76
4.6 Austauschbarkeit von Kennzahl- und Dimensionsrollen
78
4.6.1 Ausgangslage
78
4.6.2 Das Problem und die Lösung
79
4.6.3 Realisierung Kennzahlspezifikation zur Laufzeit
80
4.7 Modellierung von Dimensionshierarchien
81
4.7.1 Typen von Hierarchien
82
4.7.2 Abgeleitete Kategorien und abgeleitete Dimensionen
83
4.7.3 Arten von gemeinsamen Dimensionen
84
5 Umsetzung des multidimensionalen Datenmodells
89
5.1 Abbildung des multidimensionalen Modells auf das relationale Modell
89
5.1.1 Abbildung von Fakttypen
90
5.1.2 Abbildung von Dimensionshierarchien
91
5.1.3 Auflösung der Dualität zwischen Fakten und Dimensionen
92
5.1.4 Abbildung von generalisierten Fakttypen
92
5.2 Datenimport
92
6 Business Intelligence Suite Pentaho
95
6.1 Einleitung
95
6.2 Modularer Aufbau und Anwendungsbereiche von Pentaho
95
6.3 Komponenten von Pentaho
96
6.3.1 BI-Plattform und Action Sequenzen
96
6.3.2 Pentaho BI-Server und dessen Architektur
97
6.3.3 Data Mining (WEKA)
98
6.3.4 Pentaho Data Integration (alias KETTLE)
99
6.3.5 Pentaho Dashboards
99
6.3.6 Reporting (JfreeReport)
100
6.4 Datenanalyse mit Pentaho
101
6.4.1 OLAP-Server Mondrian
101
6.4.2 JPivot OLAP-Frontend
101
6.4.3 Architektur des Analysemoduls von Pentaho
103
6.5 Konfigurationsdatei Mondrian Schema
105
6.6 Modellierungstool Cube Designer und Schema Workbench
108
6.7 Der Weg zur Pentaho-Lösung
110
6.7.1 Systemumgebung
110
6.7.2 Vorbereitung Pentaho PCI / PostgreSQL
110
6.7.3 Entwicklung einer Pentaho Solution mit dem Cube Designer
111
6.8 Probleme mit dem Mondrian Server und dem Cube Designer
114
7 Anwendungsfälle
117
7.1 Verlauf einer bestimmten Operation nachvollziehen
117
7.2 Vergleich bestimmter Kennzahlen verschiedener Operationen
118
7.3 Analyse der Nutzungsarten bestimmter Instrumente
120
7.4 Erfassung mehrerer Workflows zur Qualitätssicherung
122
8 Zusammenfassung und Ausblick
125
9 Literaturverzeichnis
127
Autorenprofil
133
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