Eine multidimensionale Datenbank (MDB) ist eine Art von Datenbank, die Informationen in mehreren Dimensionen oder Kategorien speichert. Dieser Datenbanktyp wird normalerweise für die Datenanalyse und das Data Mining verwendet. MDBs werden häufig zur Speicherung von Geschäftsdaten wie Verkaufszahlen, Inventar, Kundeninformationen usw. verwendet.
Die Verwendung einer MDB kann Unternehmen viele Vorteile bieten, wie z. B. eine effizientere Datenanalyse, erhöhte Datensicherheit, bessere Skalierbarkeit und Flexibilität sowie eine verbesserte Datenintegrität.
Eine MDB besteht aus mehreren "Dimensionen" oder Kategorien. Die Daten werden in diesen Dimensionen gespeichert und in einer hierarchischen Struktur zueinander in Beziehung gesetzt. Diese Struktur ermöglicht eine effiziente Speicherung der Daten und erlaubt den Benutzern eine schnelle Analyse der verschiedenen Aspekte der Daten.
Im Gegensatz zu einer relationalen Datenbank müssen die Daten in einer MDB nicht auf eine bestimmte Weise strukturiert werden. Außerdem können MDBs große Datenmengen effizienter verarbeiten als relationale Datenbanken.
Beliebte Beispiele für MDBs sind Oracle Essbase, Microsoft Analysis Services und IBM Cognos.
Die Erstellung einer MDB erfordert einen erheblichen Aufwand an Planung und Design. Dazu gehören die Erstellung eines Datenmodells, die Definition der Dimensionen, die Erstellung der Datenbankstruktur und die Befüllung der Datenbank.
Die Arbeit mit MDBs kann aufgrund ihrer Komplexität eine Herausforderung darstellen. Außerdem können sie schwierig zu warten sein und erfordern spezielle Fähigkeiten, um sie effektiv zu verwalten.
MDBs können aufgrund ihrer hierarchischen Struktur sehr sicher sein. Darüber hinaus können die Daten in einer MDB verschlüsselt werden, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Benutzer auf die Daten zugreifen können.
MDBs sind ein leistungsfähiges Werkzeug für die Datenanalyse und das Data Mining. Sie bieten eine effiziente Speicherung von Daten, erhöhte Datensicherheit und verbesserte Datenintegrität. Die Arbeit mit ihnen kann jedoch schwierig sein und erfordert spezielle Fähigkeiten, um sie effektiv zu verwalten.
Multidimensionale Daten sind Daten, die mehrere Dimensionen oder Variablen haben, die zu ihrer Beschreibung verwendet werden können. Diese Art von Daten wird häufig in der Datenanalyse und -visualisierung verwendet, da sie ein vollständigeres Bild der Vorgänge liefern kann als Daten mit nur wenigen Variablen.
OLAP ist eine Art von Datenbankmanagementsystem (DBMS), das für die multidimensionale Datenanalyse konzipiert ist. OLAP-Operationen werden zur Analyse von Daten verwendet, die in Dimensionen und Kennzahlen organisiert sind. Dimensionen sind die Attribute der Daten, wie Zeit, Ort oder Produkt. Measures sind die Werte, die für die Dimensionen berechnet werden können, wie z. B. Umsatz, Menge oder Kosten. OLAP-Operationen werden verwendet, um Daten aus Dimensionen und Measures zu extrahieren und um Measures für neue Dimensionen zu berechnen.
Der Begriff "multidimensional" wird verwendet, um Daten zu beschreiben, die auf mehrere Arten betrachtet werden können. Das liegt daran, dass die Daten in einer Reihe von Dimensionen oder Achsen organisiert sind, die auf verschiedene Weise zerlegt werden können. Ein mehrdimensionaler Datensatz kann zum Beispiel Daten über Produkte, Kunden und Verkäufe enthalten. Jede dieser Dimensionen kann weiter in Unterdimensionen unterteilt werden, wie z. B. Produkttyp, Produktgröße, Standort des Kunden und so weiter. Auf diese Weise können die Benutzer die Daten aus mehreren Perspektiven analysieren und komplexe Fragen beantworten, die mit einem herkömmlichen Datensatz nur schwer zu beantworten wären.
Multidimensionale Daten sind Daten, die mehrere Dimensionen oder Variablen haben, die analysiert werden können. Diese Art von Daten wird häufig in der Geschäfts- und Marktanalyse verwendet, da sie Aufschluss über Trends und Muster geben kann.
Die drei Datenbankmodelle sind das relationale Modell, das Netzwerkmodell und das hierarchische Modell.