In großen Unternehmen, die komplexe Datensätze verwalten, ist eine multidimensionale Analyse oft unumgänglich. Das Werkzeug, das sich dann anbietet, ist MDX...
MDX ist die Abkürzung für „MultiDimensional eXpressions“, also mehrdimensionale Ausdrücke. MDX ist eine Abfragesprache für eine komplexe Datenstruktur, die als OLAP-Cubes bezeichnet wird. Erklärungen…
Einige Konzepte, die du gut kennen solltest
Um zu verstehen, was MDX ist, ist es wichtig, einige Konzepte von Datenbankverwaltungssystemen zu verstehen.
Multidimensional data
Multidimensionale Daten sind Daten, die so organisiert sind, dass sie nach mehreren Kriterien gleichzeitig analysiert werden können.
Im SQL Server sind die Informationen in Tabellen vorhanden. Durch die Kombination mehrerer Tabellen wird es möglich, eine multidimensionale Datendarstellung zu erhalten.
„Multidimensionale Daten“ bedeutet also, dass Daten aus mehreren Tabellen so organisiert werden, dass sie nach einer Vielzahl von Kriterien analysiert werden können.
Die Kombination der Daten aus den verschiedenen Tabellen bildet einen sogenannten „Würfel“.
OLAP (online analytical processing)
OLAP ist eine Datenanalysetechnik, die für multidimensionale, in Echtzeit ausführbare Analyseabfragen entwickelt wurde. Es erleichtert die Erforschung von Daten aus verschiedenen Blickwinkeln und Detailebenen. Mit OLAP ist es z. B. einfach, Verkäufe nach Städten aufzuschlüsseln, sie dann nach Monaten und schließlich nach Produkten aufzuschlüsseln.
OLAP-Würfel
Ein OLAP-Würfel ist eine Darstellung von Daten, die aus mehreren Tabellen zusammengesetzt ist. Die Gesamtstruktur ist mit einem Würfel vergleichbar, in dem jede Kante eine „Dimension“ der Daten darstellt. Ein OLAP-Würfel organisiert Informationen aus verschiedenen Quellen, so dass mehrere Dimensionen gleichzeitig erforscht werden können. Ein Würfel, der mehrere Tabellen zusammenfasst, könnte z. B. dabei helfen, Daten nach Produkttyp, Monat oder Ort zu analysieren.
Eine Sprache zur Analyse von OLAP-Cubes
Die Query Language MDX wird verwendet, um einen OLAP-Würfel abzufragen und somit die multidimensionalen Daten in einem solchen Würfel zu analysieren.
Bei einigen grundlegenden Operationen ähnelt die Syntax von MDX der von SQL. Die beiden Sprachen unterscheiden sich jedoch in vielerlei Hinsicht. Neben der Tatsache, dass MDX mit multidimensionalen Daten arbeitet, ist zu beachten, dass eine MDX-Abfrage im Gegensatz zu SQL die Daten nicht verändert. MDX ist eine reine Lesesprache. Sie wurde speziell für die Analyse und Entscheidungsfindung bei großen Datenmengen entwickelt.
Außerdem erleichtert MDX die Interoperabilität, indem es das Schreiben komplexer Abfragen ermöglicht, die in verschiedenen Datenbanksystemen verwendet werden.
Einige Beispiele für die Verwendung von MDX
Hier sind einige Beispiele dafür, was MDX auf einem OLAP-Würfel erreichen könnte.
- Die Konversionsraten während der verschiedenen Phasen eines Verkaufstunnels analysieren.
- Die Gründe für den Verlust von Kunden anhand ihrer Lebensdauer und ihres Kaufverhaltens analysieren.
- Den Monat und die Stadt mit den niedrigsten Verkaufszahlen finden.
- Eine Analyse der Kosten für die Kundengewinnung nach Marketingkanälen durchführen.
Etc.
Ein Werkzeug für Datenwissenschaftler?
Obwohl MDX eine leistungsfähige Abfragesprache für multidimensionale Analysen ist, kann man nicht sagen, dass es ein wesentliches Werkzeug für Datenwissenschaftler ist. Seine einzigartigen Analysefähigkeiten werden jedoch in Umgebungen mit OLAP-Cubes von großem Nutzen sein. Daher kann es für einen Datenwissenschaftler, der sich um eine Stelle in einem großen Unternehmen bewirbt, von großem Vorteil sein.
