Projektgruppe Visual Analytics - Medieninformatik und Multimedia ...
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30 Kapitel 2 <strong>Visual</strong> <strong>Analytics</strong><br />
sodass nicht alle Daten immer live, sondern nach bestimmten Zeitintervallen in<br />
das System eingespielt werden.<br />
DOLAP (Desktop-OLAP) Diese Art der OLAP-Architektur besteht aus einem Server,<br />
welcher die Daten hält, <strong>und</strong> Clients, welche relativ kleine Datenmengen aus dem<br />
Datensatz extrahieren. Die Weiterverarbeitung der Daten erfolgt auf dem Client.<br />
HOLAP (Hybrid-HOLAP) Hierbei handelt es sich um eine Mischvariante aus MOLAP<br />
<strong>und</strong> ROLAP. Ein kleiner Datensatz wird hier multidimensional gehalten <strong>und</strong> bei<br />
Bedarf werden neue Daten aus der relationalen Datenbank in eine multidimensionale<br />
Datenstruktur nachgeladen.<br />
2.4 Zusammenfassung<br />
Im vorangegangenem Abschnitt wurden die Gr<strong>und</strong>lagen des <strong>Visual</strong> <strong>Analytics</strong>-Prozesses<br />
vorgestellt. Unter <strong>Visual</strong> <strong>Analytics</strong> wird eine Methode zur visuellen Datenanalyse<br />
verstanden, welche den Bereich der automatisierten Algorithmen verlässt <strong>und</strong> den<br />
Menschen stärker in den Explorationsprozess mit einbezieht. Dieses Verfahren<br />
ermöglicht den Analysten, die Struktur von Daten schnell zu erfassen, explorativ<br />
in Daten zu navigieren <strong>und</strong> Schlussfolgerungen zu ziehen. Zentralle Komponente<br />
des Explorationsprozesses sind <strong>Visual</strong>isierugen, wodurch dem Menschen Daten in<br />
verständlicher Form automatisiert dargestellt werden.<br />
Nachdem das Analyseverfahren vorgestellt wurde, sind verschiedene <strong>Visual</strong>isierungsarten<br />
aufgezeigt worden, wie z. B. Liniendiagramme, Säulendiagramme <strong>und</strong><br />
Streudiagramme. Des Weiteren ist ein Einblick in komplexere Darstellungsformen,<br />
wie z. B. Kurvenprofile <strong>und</strong> thematischen Karten, gegeben worden.<br />
Im nächsten Abschnitt ist das OLAP-System eingeführt worden. OLAP ist eine<br />
spezielle Datenbankform, bei der die Daten multidimensional verwaltet werden. Die<br />
OLAP zugr<strong>und</strong>e liegende Struktur ist ein OLAP-Datenwürfel, der eine Reihe von<br />
Dimensionen <strong>und</strong> Kennzahlen besitzt. OLAP-Operationen, wie z. B. RollUp, DrillDown,<br />
Slicing <strong>und</strong> Dicing dienen der Navigation in einem Datenwürfel <strong>und</strong> ermöglichen das<br />
Betrachten zahlreicher Kennzahlen aus unterschiedlichen Perspektiven. Dies eignet sich<br />
besonders zur visuelle Analyse, da die Datenmenge in verschiedenen Aggregationsstufen<br />
zueinander korreliert vorliegen <strong>und</strong> somit ein schnelles Navigieren erleichtert wird.