rolap

relational online analysis processing umschreibt die höchstmögliche datengranularität und aggregationsvielfalt bei der bewirtschaftung eines data warehouses.

im gegensatz zur molap (m für multi dimensional) architektur, bei der daten in voraggregierter form in einem data warehouse gespeichert werden, bedient sich rolap eines möglichst normalisierten, relationalen datenmodelles. erst zum zeitpunkt der abfrage werden hochgranulare daten auf gewünschter dimensionsstufe aggregiert und zusammengefasst. dies impliziert einerseits einen erhöhten rechenaufwand zur abfragezeit; andererseits kann die abfrageflexibilität maximal gehalten werden.

zusätzlich kann zur ladezeit auf bei molap notwendige verdichtungsschritte verzichtet werden. die realität hat gezeigt, dass die update-zyklen von dw's immer kürzer werden: ein problem in der molap welt.

tooltech verspricht sich von den mit rolap automatisch entstehenden nebeneffekten wie hochnormalisiertes dw-datenmodell einen zusätzlichen push-effekt zur erreichung einer höchstmöglichen datenqualität. normalisierte datenmodell sind voraussetzung für eine mit vernünftigem aufwand durchführbare datenqualitäts-kontrolle.