DE10120870A1

DE10120870A1 - Navigieren in einem Index für den Zugriff auf eine mehrdimensionale Subjektdatenbank

Info

Publication number: DE10120870A1
Application number: DE10120870A
Authority: DE
Inventors: William E Malloy; Gary Robinson
Original assignee: International Business Machines Corp
Current assignee: International Business Machines Corp
Priority date: 2000-05-04
Filing date: 2001-04-27
Publication date: 2001-11-22
Also published as: CA2343671C; CA2343671A1; US7269786B1

Abstract

Ein Verfahren zum Navigieren in einem Index für den Zugriff auf eine mehrdimensionale Subjektdatenbank, die in einem mit einem Computer verbundenen Datenspeicher gespeichert ist. Zuerst wird ein Zellen umfassendes Abweichungs-Spreadsheet angezeigt. Dann wird, nach Auswahl einer Zelle in dem Abweichungs-Spreadsheet durch einen Benutzer, die ausgewählte Zelle in der mehrdimensionalen Subjektdatenbank angezeigt.

Description

QUERVERWEIS AUF ZUGRUNDE LIEGENDE PATENTANMELDUNG

Diese Patentanmeldung nimmt Bezug auf die gleichzeitig anhängige Patentanmeldung Nr. 09/564,344 der gleichen Anmelderin unter dem Titel "USING AN INDEX TO ACCESS A SUBJECT MULTI-DIMENSIONAL DATABASE", eingereicht am gleichen Tag von William E. Malloy et al., die hier durch Bezugnahme Bestandteil der vorliegenden Patentanmeldung wird.

GEBIET DER ERFINDUNG

Diese Erfindung bezieht sich allgemein auf von Computern betriebene Datenbankmanagementsysteme und insbesondere auf das Navigieren in einem Index für den Zugriff auf eine mehrdimensionale Subjektdatenbank.

HINTERGRUND DER ERFINDUNG

Analytische Onlineverarbeitung (online analytical processing, OLAP) bezieht sich auf das Konsolidieren, das Betrachten und das Analysieren von Daten mittels "mehrdimensionaler Datenanalyse". In OLAP-Systemen können Daten verdichtet, zusammengefasst, konsolidiert, addiert, betrachtet und analysiert werden. OLAP umfasst allgemein zahlreiche spekulative "was - wenn"- und/oder "warum"-Datenmodellszenarien, die von einem Computer ausgeführt werden. Innerhalb dieser Szenarien werden die Werte von Schlüsselvariablen oder -parametern, häufig wiederholt, geändert, um die möglichen Varianzen von gemessenen Daten widerzuspiegeln. Durch Animation des Datenmodells werden dann zusätzliche Daten synthetisiert. Das beinhaltet oft die Konsolidierung geplanter und tatsächlicher Daten entlang mehr als einem Konsolidierungspfad oder mehr als einer Konsolidierungsdimension.

Datenkonsolidierung ist der Prozess der Erzeugung brauchbaren Wissens durch Datensynthese. Die höchste Ebene in einem Datenkonsolidierungspfad wird als die Dimension der betreffenden Daten bezeichnet. Eine bestimmte Datendimension stellt eine spezielle Sicht der Daten dar, die in ihrem zugehörigen Konsolidierungspfad enthalten sind.

Üblicherweise gibt es eine Anzahl verschiedener Dimensionen, von denen aus ein bestimmter Datenpool analysiert werden kann. Diese mehrfache Sichtweise oder mehrdimensionale konzeptionelle Ansicht ist die Weise, in der die meisten Geschäftsleute natürlicherweise ihr Unternehmen betrachten. Jede dieser Sichtweisen wird als komplementäre Datendimension angesehen. Die gleichzeitige Analyse mehrerer Datendimensionen wird als mehrdimensionale Datenanalyse bezeichnet.

Die Funktion von OLAP ist durch die dynamische mehrdimensionale Analyse von konsolidierten Daten gekennzeichnet, die die Such- und Analyseaktionen des Endbenutzers unterstützt, welche Folgendes einschließen:

- dimensions-, hierarchie- und/oder element-übergreifende Berechnungen und Modellierung;
- Trendanalyse über aufeinanderfolgende Zeitabschnitte hinweg;
- Ausschneiden von Teilmengen für die Bildschirmansicht;
- Eintauchen in tiefere Konsolidierungsebenen
- Eindringen in die zugrunde liegenden Einzeldaten; und
- Rotation hin zu neuen Dimensionsvergleichen im Betrachtungsbereich.

OLAP wird oft in einem Client/Server-Mehrbenutzermodus realisiert und soll, unabhängig von Größe und Komplexität der Datenbank, eine durchweg schnelle Reaktion auf den Datenbankzugriff ermöglichen.

Mehrdimensionale Datenbanken geben Wirtschaftsanalytikern ein Mittel an die Hand, um zusammengefasste Daten und andere abgeleitete Daten in einem mehrdimensionalen Geschäftsmodell leicht betrachten zu können. Ein solches Modell kann zur Prüfung verwendet werden, ob eine bestimmte Annahme zum Geschäftsbetrieb wahr oder falsch ist. Solche Modelle können aber sehr groß sein, und dadurch kann es schwierig sein zu "sehen", wo sich in einer riesigen Zahlenwelt, die Millionen oder gar Milliarden von Werten umfasst, die interessantesten "Merkmale" befinden. Das bedeutet, dass ein mehrdimensionales OLAP-System über mehrere Dimensionen und innerhalb der Dimensionen über mehrere Elemente verfügt. Üblicherweise ist es schwierig und zeitaufwendig, bestimmte Daten innerhalb des mehrdimensionalen OLAP-Systems zu lokalisieren.

Ein konventionelles System wird in der US-Patentschrift Nr. 5,359,724 (im Folgenden das '724-Patent genannt), am 25. Oktober 1994 an Robert J. Earle erteilt, mit dem Titel "Method and Apparatus for Storing and Retrieving Multi-Dimensional Data in Computer Memory" beschrieben. Mehrdimensionale Daten werden in einer zweischichtigen Struktur als dünne und dichte Dimensionen organisiert. Insbesondere bilden die dichten Dimensionen einen Datenblock mit Zellen, wobei jede Zelle einen Wert für eine Kombination von dünnen Dimensionen enthält. Dieses Verfahren verlangt vom Benutzer für den Zugriff auf mehrdimensionale Daten eine Kombination von dünnen Dimensionen anzugeben. Das erlegt dem Benutzer eine Belastung auf, denn er muss die dünnen Dimensionen und deren erforderliche Kombination kennen, um auf einen Wert in einer Zelle zugreifen zu können. Es ist für den Benutzer auch zeitaufwendig, dieses Verfahren für den Zugriff auf Daten in vielen Zellen zu verwenden.

Sunita Sarawagi hat in "Indexing OLAP Data", Bulletin of the IEEE Computer Society Technical Committee on Data Engineering, 1996, ein System für die Farbmarkierung von Zellen in einer Microsoft® Excel-Pivottabelle vorgestellt und ein Schema vorgestellt, um einen. Analytiker von Zellen einer oberen Ebene zu interessierenden Zellen einer niedrigeren Ebene zu führen, es wurde jedoch kein Mechanismus für die Integration dieses Verfahrens in mehrdimensionale Datenbanken angegeben. Außerdem war der beschriebene Navigationsprozess, insbesondere in großen Datenräumen, umständlich und verlangte vom Benutzer, jede einzelne Zelle anzusteuern und deren Merkmal subjektiv zu betrachten.

Daher weist der Stand der Technik einen Bedarf an einem verbesserten Verfahren für das Ansteuern gewünschter Daten in einer mehrdimensionalen Datenbank auf.

ÜBERBLICK ÜBER DIE ERFINDUNG

Um die oben beschriebenen Einschränkungen nach dem Stand der Technik sowie weitere Einschränkungen, die sich beim Lesen und Verstehen der vorliegenden Erfindung zeigen, zu überwinden, beschreibt die vorliegende Erfindung ein Verfahren, eine Einrichtung und einen Herstellungsartikel zum Navigieren in einem Index für den Zugriff auf eine mehrdimensionale Subjektdatenbank.

Gemäß einer Ausführungsart der Erfindung wird ein Index durchsucht, um auf eine mehrdimensionale Subjektdatenbank zugreifen zu können, die in einem mit dem Computer verbundenen Datenspeicher gespeichert ist. Zunächst wird ein aus Zellen bestehendes Abweichungsarbeitsblatt (Abweichungs- Spreadsheet) angezeigt. Nachdem der Benutzer eine Zelle in dem Abweichungsarbeitsblatt (Abweichungs-Spreadsheet) ausgewählt hat, wird die ausgewählte Zelle in der mehrdimensionalen Subjektdatenbank angezeigt.

KURZBESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN

Bei den folgenden Zeichnungen, in denen gleiche Bezugszahlen stets auch gleichen Teilen entsprechen, ist:

Fig. 1 ein Blockdiagramm, das die Komponenten einer Hardwareumgebung darstellt;

Fig. 2 ein Schaubild, das die konzeptionelle Struktur (d. h. eine Gliederung) einer mehrdimensionalen Datenbank darstellt;

Fig. 3 ein Schaubild, das eine logische Struktur einer mehrdimensionalen Datenbank darstellt;

Fig. 4 ein Schaubild, das eine konzeptionelle Struktur (d. h. eine Gliederung) einer mehrdimensionalen Datenbank mit einem äußeren (dünnen) Feld und einem inneren (dichten) Feld darstellt;

Fig. 5 ein Schaubild, das einen für den Zugriff auf mehrdimensionale Daten verwendeten Index darstellt;

Fig. 6 ein Schaubild, das eine konzeptionelle Struktur (d. h. eine Gliederung) einer mehrdimensionalen Subjektdatenbank darstellt;

Fig. 7 ein Schaubild, das eine konzeptionelle Struktur (d. h. eine Gliederung) eines Indexes darstellt;

Fig. 8 ein Arbeitsblatt, das Daten im Index wieder gibt;

Fig. 9A ein Arbeitsblatt, das über eine Arbeitsblattdatei Informationen eines Indexes erfasst;

Fig. 9B eine Anmeldeaufforderung für die Verbindung mit einem Index;

Fig. 10 eine grafische Benutzerschnittstelle (graphical user interface, GUI) für einen Partitionsassistenten;

Fig. 11 eine grafische Benutzerschnittstelle für die Erzeugung einer Bereichszuordnung;

Fig. 12 eine grafische Benutzerschnittstelle für die Erzeugung von Elementzuordnungen;

Fig. 13 ein Flussdiagramm, das einen Prozess der Erstellung eines Indexes veranschaulicht;

Fig. 14 ein Dialogfenster, das eine Verbindung zu einer mehrdimensionalen Subjektdatenbank zeigt;

Fig. 15 die Darstellung eines Dialogfensters ,Ansicht Zellkommentar', die einem Benutzer die Ansicht einer Erklärung der Abweichung ermöglicht;

Fig. 16 ein Arbeitsblatt, das einen Punkt in einer mehrdimensionalen Subjektdatenbank darstellt; und

Fig. 17 ein Flussdiagramm, das einen Navigationsprozess in einem Index darstellt.

DETAILLIERTE BESCHREIBUNG EINER AUSFÜHRUNGSART

In der folgenden Beschreibung einer Ausführungsart wird auf die beiliegenden Zeichnungen Bezug genommen, die ein Bestandteil des vorliegenden Dokuments sind und in denen beispielhaft eine spezielle Ausführungsart gezeigt wird, in der die Erfindung praktisch umgesetzt werden kann. Es sollte klar sein, dass andere Ausführungsarten verwendet und strukturelle sowie funktionelle Änderungen vorgenommen werden können, ohne vom Geltungsbereich der vorliegenden Erfindung abzuweichen.

Überblick

Eine Ausführungsart der Erfindung erstellt einen Index für den Zugriff auf eine mehrdimensionale Datenbank. Der Index ist wiederum selbst eine mehrdimensionale Datenbank. Um leichter zwischen den Datenbanken unterscheiden zu können, wird die mehrdimensionale Datenbank, auf die zugegriffen werden soll, als mehrdimensionale Subjektdatenbank und der Index als Index oder als mehrdimensionale Indexdatenbank bezeichnet. Die Verfahren der Erfindung können auf alle mehrdimensionalen Datenbanken mit den folgenden Eigenschaften angewendet werden: (1) der Fähigkeit, Daten und zugehörige nichtnumerische Werte zu speichern; und (2) der Fähigkeit, eine Verbindung von einer Datenbank einer Dimension zu einer Datenbank einer anderen Dimension herzustellen. Außerdem können, wenn eine mehrdimensionale Datenbank nicht über die Fähigkeit der Speicherung von Daten und zugehörigen nichtnumerischen Werten und/oder der Herstellung einer Verbindung von einer Datenbank einer Dimension zu einer Datenbank einer anderen Dimension verfügte, die Verfahren der Erfindung noch in alternativen Ausführungsarten angewendet werden, in denen diese Funktionen nicht als Bestandteil eines mehrdimensionalen Datenbanksystems, sondern als Bestandteil einer Anwendung eingefügt worden sind.

Die Erfindung stellt eine Benutzerschnittstelle zur Verfügung, mit der Definitionen für die zu durchsuchende und zu filternde mehrdimensionale Subjektdatenbank, die zu durchsuchenden Dimensionen, die zu durchsuchenden Größen, die Parameter des Durchsuchungsverfahrens (d. h. der Merkmalidentifizierung) und die Zahl der zu speichernden Ergebnisse erstellt werden können. Die Benutzerschnittstelle kann unmittelbar einen Suchlauf steuern. Weiterhin unterstützt die Erfindung die Durchquerung der mehrdimensionalen Datenbank, die Ausführung des Durchsuchungsverfahrens und die Erzeugung von Ergebnisdaten.

Das Durchsuchen kann nach dem Teilladen und Berechnen von Daten erfolgen, wenn die Erfindung im Stapelbetrieb betrieben wird. In einer Ausführungsart rastert das Durchsuchungsverfahren die mehrdimensionale Subjektdatenbank nur einmal ab. Die Ergebnisdaten werden für die Erzeugung eines Indexes verwendet. Für Verwaltung des Indexes sind Operationen für das Erzeugen und Löschen des Indexes, für die Gliederungsdefinition, für die Datenbelegung, für die Erzeugung des Zellkommentars (d. h. die Erzeugung eines verbundenen Berichtsobjekts) und die Definition der verbundenen Partition erforderlich. Die Erfindung stellt Möglichkeiten für die Untersuchung und die Darstellung der Ergebnisdaten gegenüber der mehrdimensionalen Subjektdatenbank zur Verfügung.

Insbesondere bietet die Erfindung eine Integration von OLAP und der Datensuche mittels einer Funktion zum Nachweis von Abweichungen, die OLAF-Daten untersucht und einen Analytiker auf abweichende Werte hinweist. OLAP bezieht normalerweise eine Person in die Datenuntersuchung, das Formulieren von Fragen und das Auffinden von Antworten ein. Die Erfindung erweitert OLAP, um eine automatisierte Datenuntersuchung durchzuführen.

Die Erfindung verwendet einen Index (d. h. eine zweite mehrdimensionale Datenbank), um auf eine mehrdimensionale erste oder Subjektdatenbank zuzugreifen. Die Erfindung erstellt automatisch den Index zusammen mit Verbindungen zu der mehrdimensionalen Subjektdatenbank. Die Erfindung speichert auch die Indexdaten in einer Arbeitsblattdatei, sodass ein Arbeitsblattbenutzer in einem Arbeitsblatt eine Liste von Abweichungen betrachten und unter Verwendung eines Mechanismus verbundener Partitionen eine Verbindung zu den Zellen in der mehrdimensionalen Subjektdatenbank herstellen kann. Außerdem unterstützt diese Erfindung die Verwendung verbundener Berichtsobjekte (linked reporting objects, LROs) und stellt einen Bericht zur Verfügung, der in ein Arbeitsblatt geladen werden kann.

Die Erfindung weist mehrere Vorteile auf. Zum Beispiel kann die Erfindung einfach implementiert werden. Die Erfindung erfordert außerdem keinerlei zusätzliche Funktionen oder Unterstützung von Seiten der Entwickler der mehrdimensionalen Subjektdatenbank, ändert die existierende mehrdimensionale Subjektdatenbank nicht ab und speichert in der mehrdimensionalen Subjektdatenbank keinerlei zusätzliche Daten. Darüber hinaus kann die Erfindung zusätzliche Erläuterungen als Zellkommentare am Index abspeichern. Ferner bietet die Erfindung die Darstellung von und die Navigation in mehrdimensionalen Daten. Weiterhin kann die Erfindung leicht gehandhabt und mit beliebigen anderen Datensuchverfahren angewendet werden, die interessierenden Punkte in einer mehrdimensionalen Datenbank identifizieren können (d. h. ein Verfahren zur Merkmalidentifizierung). Und schließlich unterstützt die Infrastruktur der Erfindung Plug-in-Verfahren, die die Lösung über den Nachweis von Abweichungen hinaus erweitern können.

Hardwareumgebung

Fig. 1 ist ein Blockdiagramm, das die Komponenten einer Hardwareumgebung darstellt. Die Komponenten wirken zusammen, um einen Index für eine mehrdimensionale Datenbank zu erstellen, wobei der Index selbst eine weitere mehrdimensionale Datenbank ist.

Im Einzelnen sind ein Verwaltungs-Client 100, ein Analytiker-Client 110 und ein Server 120 über ein Netz 150, wie etwa ein lokales Netz (LAN), ein Fernnetz (WAN) oder das Internet, miteinander verbunden. Zunächst lokalisiert ein Administrator oder ein anderer Benutzer an einem Verwaltungs-Client 100 unter Verwendung eines Netzdateisystems 132 eine grafische Benutzerschnittstelle (GUI) zur Sammlung von Indizierungsparametern. Dann startet (d. h. ruft auf oder führt aus) der Administrator die GUI (d. h. grafische Benutzerschnittstelle) zur Sammlung der Indizierungsparameter 104. Die GUI 104 zur Sammlung der Indizierungsparameter sammelt Parameter, die zur Erzeugung einer mehrdimensionalen Indexdatenbank (d. h. Index) 134 für den Zugriff auf eine mehrdimensionale Subjektdatenbank 136 verwendet werden sollen. Während der Ausführung des Parametersammlungsprozesses verwendet die GUI 104 zur Sammlung der Indizierungsparameter die OLAP-Client-Netzschnittstelle 102, um eine Verbindung zur OLAP-Server-Netzschnittstelle 146 herzustellen, die wiederum eine Verbindung zum OLAP-Datenbanksystem 138 herstellt, um auf die mehrdimensionale Subjektdatenbank 136 zuzugreifen und über die OLAP-Server-Netzschnittstelle 146 und die OLAP-Client-Netzschnittstelle 102 Daten an die GUI 104 zur Sammlung der Indizierungsparameter zurückzusenden. Die GUI 104 zur Sammlung der Indizierungsparameter erzeugt eine Indizierungsparameterdatei 128.

Anschließend wird das Indexsystem 124 von der GUI 104 zur Sammlung der Indizierungsparameter aufgerufen. Dann ruft das Indexsystem 124 die Merkmalidentifizierungssoftware 122 auf und übermittelt die Indizierungsparameterdatei 128 an die Merkmalidentifizierungssoftware 122. Die Merkmalidentifizierungssoftware 122 führt eine Datensuche durch, um eine bestimmte Anzahl von Abweichungen für eines oder mehrere Elemente der mehrdimensionalen Subjektdatenbank 136 zu erhalten. Besonders die Merkmalidentifizierungssoftware 122 ruft Daten aus der mehrdimensionalen Subjektdatenbank 136 ab. Die Merkmalidentifizierungssoftware 122 greift auf die mehrdimensionale Subjektdatenbank 136 über eine OLAP-Client-Netzschnittstelle 126 zu, um eine Verbindung mit der OLAP-Server-Netzschnittstelle 146 herzustellen, die wiederum eine Verbindung mit dem OLAP-Datenbanksystem 138 herstellt, um auf die mehrdimensionale Subjektdatenbank 136 zuzugreifen und über die OLAP-Server-Netzschnittstelle 146 und die OLAP-Client-Netzschnittstelle 126 Daten an die Merkmalidentifizierungssoftware 122 zurückzusenden.

Die Merkmalidentifizierungssoftware 122 sendet Daten an das Indexsystem 124 zurück, welches die zurückgesendeten Daten verwendet, um eine mehrdimensionale Indexdatenbank 134 zu erzeugen. Unter Verwendung der mehrdimensionalen Indexdatenbank 134 erzeugt das Indexsystem 124 das Abweichungsarbeitsblatt 130.

Nachdem das Abweichungsarbeitsblatt 130 erstellt wurde, bietet das Indexsystem 124 Möglichkeiten für die Verwendung des Abweichungsarbeitsblattes 130, um auf die mehrdimensionale Subjektdatenbank 136 zuzugreifen.

Insbesondere verwendet ein Analytiker oder Benutzer am Analytiker-Client 110 das Netzdateisystem 132, um das Abweichungsarbeitsblatt 130 zu lokalisieren und auszuwählen. Die Auswahl des Abweichungsarbeitsblattes 130 kann zum Beispiel erfolgen, indem man mit einer Maus auf das Abweichungsarbeitsblatt 130 zeigt und zweimal eine linke Maustaste anklickt. Die Auswahl des Abweichungsarbeitsblattes 130 ruft die Tabellenkalkulationssoftware 116 auf, die wiederum das OLAP-Arbeitsblatt-Add-in 114 aufruft. Dann greifen die Tabellenkalkulationssoftware 116 und das OLAP-Arbeitsblatt-Add-in 114 über eine OLAP-Client- Netzschnittstelle 112 auf die mehrdimensionale Subjektdatenbank 136 zu, um eine Verbindung zur OLAP-Server-Netzschnittstelle 146 herzustellen, die wiederum eine Verbindung zum OLAP-Datenbanksystem 138 herstellt, um auf die mehrdimensionale Subjektdatenbank 136 zuzugreifen und über die OLAP-Server-Netzschnittstelle 146 und die OLAP-Client-Netzschnittstelle 112 Daten an das Indexsystem 124 zurückzusenden.

In der Hardwareumgebung können sowohl der Verwaltungs-Client 100 als auch der Analytiker-Client 110 und der Server 120 unter anderem einen Prozessor, einen Speicher, eine Tastatur oder eine Anzeige enthalten und lokal oder fern mit fest angeschlossenen und/oder entfernbaren Datenspeichervorrichtungen und/oder Datenübertragungsvorrichtungen verbunden sein. Der Verwaltungs-Client 100, der Analytiker-Client 110 und der Server 120 können über die Datenübertragungsvorrichtungen auch an andere Computersysteme angeschlossen sein. Der Fachmann wird erkennen, dass zusammen mit dem Verwaltungs-Client 100, dem Analytiker-Client 110 und dem Server 120 jede beliebige Kombination der oben genannten Komponenten oder jede beliebige Anzahl verschiedener Komponenten, Peripheriegeräte und anderer Geräte verwendet werden kann. Der Fachmann wird auch erkennen, dass die vorliegende Erfindung auf einem Einzelcomputer statt auf mehreren, miteinander vernetzten Computern implementiert werden kann.

Die vorliegende Erfindung wird üblicherweise unter Verwendung eines oder mehrerer Computerprogramme implementiert, von denen jedes unter der Steuerung eines Betriebssystems läuft und den Verwaltungs-Client 100, den Analytiker-Client 110 und den Server 120 veranlasst, die im vorliegenden Dokument beschriebenen gewünschten Funktionen auszuführen. Daher kann die Erfindung unter Verwendung der vorliegenden Beschreibung als Maschine, Prozess oder Herstellungsartikel unter Verwendung von Standardprogrammier- und/oder -konstruktionsverfahren zur Herstellung von Software, Firmware, Hardware und beliebigen Kombinationen daraus implementiert werden.

Allgemein sind die Computerprogramme und/oder das Betriebssystem real in einer computerlesbaren Vorrichtung oder einem computerlesbaren Medium, wie einem Speicher, Datenspeichervorrichtungen und/oder Datenübertragungsvorrichtungen verwirklicht und stellen somit einen Computerprogrammprodukt oder einen Herstellungsartikel gemäß der Erfindung her. Insofern sollen die im vorliegenden Dokument verwendeten Begriffe "Herstellungsartikel" und "Computerprogrammprodukt" ein von einer beliebigen computerlesbaren Vorrichtung oder einem computerlesbaren Medium verfügbares Computerprogramm umfassen.

Ferner bestehen die Computerprogramme und das Betriebssystem aus Anweisungen, die, wenn sie von dem Verwaltungs-Client 100, Analytiker-Client 110 und dem Server 120 gelesen und ausgeführt werden, den Verwaltungs-Client 100, den Analytiker-Client 110 und den Server 120 veranlassen, die Schritte auszuführen, die für die Implementierung und/oder Anwendung der vorliegenden Erfindung erforderlich sind. Gesteuert durch das Betriebssystem können die Computerprogramme aus dem Speicher, den Datenspeichervorrichtungen und/oder Datenübertragungsvorrichtungen in die Speicher des Verwaltungs-Clients 100, des Analytiker-Clients 110 und des Servers 120 zur Verwendung während laufender Operationen geladen werden. Der Fachmann wird erkennen, dass diese Konfiguration vielen Änderungen unterzogen werden kann, ohne vom Geltungsbereich der vorliegenden Erfindung abzuweichen. Die vorliegende Erfindung umfasst ein OLAP-System, das für einen breiten Bereich von mehrdimensionalen Berichts- und Analyseanwendungen entworfen ist. In einer Ausführungsart basiert das OLAP-System auf der Essbase® OLAP-Software von Hyperion® Software. Die vorliegende Erfindung nutzt eine Reihe von Komponenten aus dem Essbase® OLAP-System, einschließlich Komponenten für den Datenzugriff, die Navigation, Anwendungsentwurf und Handhabung und Datenberechnung. Die vorliegende Erfindung umfasst jedoch neue Elemente, die den Zugriff auf eine mehrdimensionale Datenbank über einen Index gestatten.

Der Fachmann wird erkennen, dass die in Fig. 1 dargestellte Hardwareumgebung die vorliegende Erfindung nicht einschränken soll. Der Fachmann wird sogar erkennen, dass auch andere alternative Hardwareumgebungen verwendet werden können, ohne vom Geltungsbereich der vorliegenden Erfindung abzuweichen.

Konzeptionelle Struktur der mehrdimensionalen Datenbank

Fig. 2 ist ein Schaubild, das eine konzeptionelle Struktur (d. h. eine Gliederung) einer mehrdimensionalen Datenbank darstellt. Eine Dimension 202, 214 oder 222 ist ein Strukturattribut in Form einer Liste von Elementen, die aus Sicht des Benutzers alle vom gleichen Typ sind. Zum Beispiel sind das Jahr 1997 204 und alle Quartale Q1 206, Q2 208, Q3 210 und Q4 212 Elemente der Zeitdimension 202. Darüber hinaus ist jede Dimension 202, 214 oder 222 selbst aber auch ein Element der mehrdimensionalen Datenbank 200.

Logische Struktur der mehrdimensionalen Datenbank

Fig. 3 ist ein Schaubild, das eine logische Struktur einer mehrdimensionalen Datenbank 300 darstellt. Allgemein ist die mehrdimensionale Datenbank 300 als mehrdimensionales Feld eingerichtet, sodass die Lokalisierung und der Zugriff auf jedes Datenelement anhand des Schnittpunktes der das Datenelement definierenden Elemente erfolgen. Das Feld umfasst eine Gruppe von Datenzellen, die entsprechend den Dimensionen der Daten angeordnet sind. Zum Beispiel veranschaulicht ein Arbeitsblatt ein zweidimensionales Feld, dessen Datenzellen in Zeilen und Spalten angeordnet sind, die jeweils eine Dimension darstellen. Ein dreidimensionales Feld kann man sich als Würfel vorstellen, dessen Dimensionen jeweils einer Kante entsprechen. Felder höherer Dimensionen (auch als Räume oder Hyperräume bekannt) besitzen zwar keine physische Entsprechung, aber sie organisieren die Daten in einer den Benutzern entgegenkommenden Weise.

Eine Dimension fungiert als ein Index für die Identifizierung von Werten innerhalb des Raums. Wenn ein Element der Dimension ausgewählt wird, dann definieren die restlichen Dimensionen, in denen ein Bereich von Elementen (oder alle Elemente) ausgewählt wird, einen Unterraum, in dem die Zahl der Dimensionen um eine reduziert wurde. Wenn in allen außer in zwei Dimensionen ein Einzelelement ausgewählt wurde, dann definieren die verbleibenden zwei Dimensionen ein Arbeitsblatt (oder eine "Scheibe" oder eine "Seite"). Wenn in allen Dimensionen ein Einzelelement ausgewählt wurde, dann wird so eine Einzelzelle definiert. Dimensionen bieten eine sehr präzise, anschauliche Art der Organisierung und Auswahl von Daten für das Abrufen, die Untersuchung und die Analyse.

Ein einzelner Datenpunkt oder eine Datenzelle liegt an dem durch die Auswahl eines Elementes aus jeder Dimension in einem Raum definierten Schnittpunkt. In dem in Fig. 3 beispielhaft gezeigten Raum sind die Dimensionen Zeit, Produkt und Größen. Der Raum ist dreidimensional, wobei jede Dimension (d. h. Zeit, Produkt und Größen) durch eine Achse des Raums repräsentiert wird. Die Schnittpunkte der Elemente der Dimensionen (d. h. Zeit 302, 1997 304, Q1 306, Q2 308, Q3 310, Q4 312, Produkt 314, A 316, B 318, C 320, Größen 322, Umsatz 324, Kosten 326 und Gewinn 328) werden durch Zellen in der mehrdimensionalen Datenbank repräsentiert, die einen genauen Schnittpunkt entlang allen Dimensionen festlegen, der einen einzelnen Datenpunkt eindeutig kennzeichnet. Zum Beispiel enthält der Schnittpunkt von Q2 308, Produkt 314 und Kosten 326 den Zahlenwert 369, der die Kosten aller Produkte im zweiten Quartal 1997 repräsentiert. Räume besitzen generell in jeder Dimension Hierarchien oder formelgestützte Beziehungen. Unter Konsolidierung versteht man die Berechnung all dieser Datenbeziehungen für eine oder mehrere Dimensionen. Ein Beispiel für eine Konsolidierung besteht in der Summierung aller Umsätze im ersten Quartal. Obwohl solche Beziehungen normalerweise in Summenbildungen bestehen, kann man beliebige Typen von Berechnungsbeziehungen oder -formeln definieren.

Die Elemente einer Dimension werden in eine Berechnung einbezogen, um ein konsolidiertes Gesamtergebnis für ein Mutterelement zu erzeugen. Auch die Tochterelemente selbst können konsolidierte Ebenen darstellen, wenn sie wiederum Tochterelemente haben. Ein Element kann mehr als einem Mutterelement untergeordnet sein, und die einem Tochterelement zugehörigen Mutterelemente müssen nicht notwendiger Weise auf derselben hierarchischen Ebene liegen, wodurch innerhalb jeder Dimension komplizierte, mehrfache hierarchische Gruppierungen entstehen können.

Die Aufwärts- oder Abwärtssuche ist ein spezielles Analyseverfahren, bei dem der Benutzer sich zwischen Datenebenen bewegt, die vom höchsten Zusammenfassungsgrad (oben) bis zum höchsten Detaillierungsgrad (unten) reichen. Die Suchwege können durch die Hierarchien innerhalb der Dimensionen oder andere Beziehungen definiert werden, die innerhalb oder zwischen den Dimensionen dynamisch sein können. Zum Beispiel würde, wenn man in Fig. 3 die Umsatzdaten 324 für das Jahr 1997 304 betrachtet, eine Abwärtssuchoperation in der Zeitdimension 302 die Elemente Q1 306, Q2 308, Q3 310 und Q4 312 anzeigen.

Zugriff auf mehrdimensionale Daten über dünne Dimensionen

Insbesondere die US-Patentschrift 5,359,724 (im Folgenden als das '724-Patent bezeichnet), die am 25. Oktober 1994 an Robert J. Earle erteilt wurde und den Titel "Method and Apparatus for Storing and Retrieving Multi-Dimensional Data in Computer Memory" trägt, beschreibt ein Verfahren für den Zugriff auf Daten über eine Kombination von Elementen der mehrdimensionalen Datenbank. Das '724-Patent befasst sich mit dem Verdichtungsgrad von großen Feldern mit vielen Dimensionen. Die Dimensionen werden in zwei Gruppen eingeteilt: Dünne Dimensionen bilden das äußere Feld und dichte Dimensionen bilden das innere Feld. Jede Zelle in dem äußeren (dünnen) Feld enthält ein dichtes Feld. Ein Benutzer wählt Dimensionstypen, sodass in dem äußeren Feld der geringere Verdichtungsgrad zu finden ist.

Fig. 4 ist ein Schaubild, das eine konzeptionelle Struktur (d. h. eine Gliederung) 400 einer mehrdimensionalen Datenbank mit einem äußeren (dünnen) Feld 402 und einem inneren (dichten) Feld 404 darstellt. Die Gliederung 400 besitzt die folgenden Dimensionen: Größen, Jahr, Produkte und Märkte. Jedes der Elemente der Gliederung 400 besitzt eine eigene Nummer, die als eine Kennung des dünnen Elements bezeichnet wird. Skateboards ist ein Element der Produktdimension, USA ein Element der Marktdimension und COGS ein Element der Gewinndimension, die wiederum ein Element der Dimension Größen ist. Das innere (dichte) Feld 404 steht für US-Skateboards, und eine Zelle in diesem Feld enthält zum Beispiel einen Wert für COGS in Q3 (d. h. 3. Quartal) für die US-Skateboards.

Fig. 5 ist ein Schaubild, das einen Index 500 darstellt, der für den Zugriff auf die mehrdimensionalen Daten 502 verwendet wird. Insbesondere ist der Index 500 eine Liste von Blöcken mit Daten, die nach den Kennungen der dünnen Elemente geordnet sind. Eine Kombination von Kennungen der dünnen Elemente stellt einen Index für einen bestimmten Block 502 mit dichten Daten dar.

Das '724-Patent gestattet den effizienten Zugriff auf eine mehrdimensionale Datenbank über Elementnamen, aber nicht anhand von Zellwerten. Andererseits jedoch ist die in dieser Ausführungsart beschriebene Erfindung insofern vorteilhaft, dass sie den Zugriff auf eine Datenbank ermöglicht, die ähnliche Eigenschaften wie die Datenbank im '724-Patent besitzt, welche auf Zellwerten beruht.

Es ist anzumerken, dass die Zellen der mehrdimensionalen Datenbank des '724-Patents nur numerische Werte enthalten. Durch ein verbundenes Berichtsobjekt (LRO) können nichtnumerische Daten einer Zelle zugeordnet werden. Das verbundene Berichtsobjekt wird nicht in der Hauptdatenbank gespeichert. Außerdem verwendet das verbundene Berichtsobjekt ein anderes Indizierungsverfahren.

Verwendung eines Indexes für den Zugriff auf eine mehrdimensionale Subjektdatenbank

Um einen Index zu erzeugen, übergibt das Indexsystem 124 die Indizierungsparameter 128 an die Merkmalidentifizierungssoftware 122, um "Merkmale" in der mehrdimensionalen Subjektdatenbank 136 ausfindig zu machen. Dann findet das Indexsystem die "Merkmale" mittels der Merkmalidentifizierungssoftware 122. Anschließend erstellt das Indexsystem den Index 134 unter Verwendung der Merkmale als Punkte für die Indizierung in der mehrdimensionalen Subjektdatenbank 136. Dann stellt das Indexsystem 124 Navigationsmittel für das Navigieren in dem Index 134 zur Verfügung, um auf die mehrdimensionale Subjektdatenbank 136 zugreifen zu können. Die folgende Diskussion wird sich einiger Beispiele bedienen, um die Konzepte der Erfindung besser zu veranschaulichen. Obwohl die folgenden Beispiele die Verwendung eines Indexes für den Zugriff auf eine mehrdimensionale Subjektdatenbank behandeln, können auch ein oder mehrere Indizes erzeugt und verwendet werden, um auf eine oder mehrere mehrdimensionale Subjektdatenbanken zuzugreifen.

Zunächst liegt eine mehrdimensionale Subjektdatenbank entweder bereits vor oder sie wird erzeugt. Die Gliederung der mehrdimensionalen Subjektdatenbank definiert die Elemente und Hierarchien, die ihre Dimensionen bilden. Die mehrdimensionale Subjektdatenbank speichert Werte in den Zellen der durch die Gliederung definierten mehrdimensionalen Struktur. Fig. 6 ist ein Schaubild, das eine konzeptionelle Struktur (d. h. eine Gliederung) 600 einer mehrdimensionalen Subjektdatenbank darstellt. Die Gliederung 600 weist die folgenden Dimensionen auf: Jahr 602, Produkt 604, Größen 606, Markt 608 und Szenarium 610. Die Dimensionen Größen 606 und Szenarium 610 besitzen einen zugehörigen Text, der anzeigt, dass sie nur Markierungen sind. Das heißt, dass gerade den Dimensionen Größen 606 und Szenarium 610 keine Daten zugeordnet sind, diese Dimensionsmarkierungen aber für die Kategorisierung anderer Daten verwendet werden, die zu den Elementen dieser Dimensionen gehören. Bei Dimensionen, wie etwa Produkt 604 und Markt 608, kann man abwärts suchen zu den Elementen oder aufwärts suchen bis zur Dimension, um eine Zusammenfassung oder Berechnung von Datengruppen der Elemente zu erhalten.

Das Indexsystem stellt eine Benutzerschnittstelle zur Verfügung, um Parameter für die Phase der Merkmalidentifizierung zu sammeln. In einer Ausführungsart werden die folgenden Parameter gesammelt:
Parameter der mehrdimensionalen Subjektdatenbank:
Server, Anwendung, Datenbank, Benutzername, Passwort
Indexparameter: Server, Anwendung, Datenbank, Benutzername, Passwort
Bereichsparameter
Element(e)parameter
Parameter des Merkmalidentifizierungsverfahrens
Grenzparameter

Die Parameter der mehrdimensionalen Subjektdatenbank werden verwendet, um Informationen über die Position und die Identifizierung der mehrdimensionalen Subjektdatenbank zu sammeln. Außerdem werden ein Benutzername (d. h. eine Benutzeridentifizierung) und ein Passwort abgefragt, die für den Zugriff auf eine sichere mehrdimensionale Subjektdatenbank erforderlich sind. Die Indexparameter werden für das Sammeln von Informationen über die Position und die Identifizierung des Indexes verwendet. Es werden ein Benutzername (d. h. eine Benutzeridentifizierung) und ein Passwort abgefragt, um den Index zu sichern. Der Bereichsparameter wird verwendet, um Informationen darüber zu sammeln, welches Element oder welche Elemente jeder Dimension (d. h. Elementsätze für jede Dimension) für eine Abweichungssuche verwendet werden sollen, wenn die Merkmalidentifizierung durchgeführt wird. Weiterhin wird der Element(e)parameter dazu verwendet, Informationen darüber zu sammeln, welches Merkmal bzw. welche Merkmale gesucht werden sollen. Der Element(e)parameter ist ein spezieller Teil des Bereichsparameters. Das Merkmalidentifizierungsverfahren wird verwendet, um Informationen darüber, welches spezielle Merkmalidentifizierungsverfahren zu verwenden ist, und weitere Parameterinformationen für dieses Verfahren zu sammeln. Man beachte, dass der Stand der Technik viele Merkmalidentifizierungsverfahren kennt. Der Grenzparameter wird verwendet, um eine Begrenzung der Anzahl der mit dem Merkmalidentifizierungsverfahren aufzusuchenden Merkmale zu erhalten. Für die gewählte Anzahl von Merkmalen speichert die Erfindung Abweichungswerte, Kennungen für die Dimensionsschnittpunkte und erklärende Informationen. Üblicherweise sieht ein Analytiker, der die Abweichungen betrachtet, nur eine relativ kleine Anzahl von Abweichungen. Da von vornherein eine Beschränkung der Anzahl der von der Merkmalidentifizierungssoftware erwarteten Daten festgelegt ist, kann die Merkmalidentifizierungssoftware üblicherweise ihre Ergebnisse im Speicher ansammeln, ohne die Ergebnisse in die Festplatte schreiben zu müssen.

Nachdem die Parameterinformationen gesammelt worden sind, startet das Indexsystem die Merkmalidentifizierungssoftware, die die Verbindung zur mehrdimensionalen Subjektdatenbank aufnimmt, die durch den Bereich festgelegten Daten extrahiert und der Merkmalidentifizierungssoftware übergibt. In dem folgenden Beispiel besteht die Aufgabe darin, die drei herausragendsten Merkmale zu erhalten. Daher wird der Grenzparameter auf drei gesetzt. In diesem Beispiel enthält der Bereichsparameter die folgenden Werte:

Dimension
Elemente
Größen	Umsatz
Jahr Alle	Elemente
Produkt	Alle Elemente
Markt	Alle Elemente
Szenarium	Aktueller Stand

Für die Dimension Größen 606 stellt das Element Umsatz den Bereich dar. Für die Dimension Produkt 604 umfasst der Bereich alle Elemente. Für die Dimension Markt 608 umfasst der Bereich alle Elemente. Für die Dimension Szenarium 610 besteht der Bereich in dem Element Aktuell. Das Indexsystem erhält diese Parameter und leitet die Parameter an die Merkmalidentifizierungssoftware weiter, die die Daten der durch den Bereich festgelegten Elemente abruft. Diese Daten werden dann an die Merkmalidentifizierungssoftware übergeben.

In diesem Beispiel ist Größen der Element(e)parameter, und die Merkmalidentifizierungssoftware wird die Umsatzabweichung ermitteln. Für das ausgewählte Größenelement errechnet die Merkmalidentifizierungssoftware die drei herausragendsten Merkmale. Die Merkmalidentifizierungssoftware kann jedes beliebige Verfahren benutzen, das in der Lage ist, spezielle interessierende Punkte oder Bereiche in einer mehrdimensionalen Datenbank zu identifizieren. Das Ergebnis ist eine geordnete Liste von mehrdimensionalen Punkten. Einige Merkmalidentifizierungsverfahren können über weitere Informationen zu den Merkmalen verfügen, wie etwa über die Dimension, in der sich das Merkmal am deutlichsten zeigt. Diese zusätzlichen Informationen können in verbundenen Berichtsobjekten (LROs) an die Datenwerte der Punkte angehängt werden. In diesem Beispiel wird der Parameter für das Merkmalidentifizierungsverfahren das von Sunita Sarawagi, Rakesh Agrawal und Nimrod Megiddo in "Discover-driven Exploration of OLAP Data Cubes", Research Report, IBM Research Division, beschriebene Abweichungsnachweisverfahren identifizieren, das durch Bezugnahme zum Bestandteil der vorliegenden Erfindung wird.

Für die oben festgelegten Parameter stellt die folgende Tabelle Daten dar, die von dem Merkmalidentifizierungsverfahren zurückgeliefert werden. Insbesondere listen die zurückgegebenen Daten die wichtigsten drei Abweichungen für das Element Umsatz auf.

Diese abgerufenen Daten werden durch das Indexsystem in einer Arbeitsblattdatei gespeichert. In einer Ausführungsart ist die Arbeitsblattdatei eine Datei im CSV-Format (comma separated values -. CSV). Im Folgenden wird eine Arbeitsblattdatei gezeigt, die das Indexsystem für dieses Beispiel ausgibt:

Die erste Zeile hat für alle Felder, außer Größen, Leerstellen und stellt den obersten Punkt (d. h. den Gipfel) in der mehrdimensionalen Datenbank dar. Diesem Punkt sind im Index keine Abweichungsdaten zugeordnet. Dieser Punkt ist in das Arbeitsblatt aufgenommen worden, damit ein Benutzer die Indexparameter sehen kann, die in einem dieser Zelle zugewiesenen verbundenen Berichtsobjekt gespeichert sind. Die zweite Zeile enthält die Dimensionsnamen für alle Dimensionen außer der einen (d. h. der Dimension Größen), deren Element (d. h. Umsatz) zu suchen ist. In der zweiten Zeile wird daher in der Spalte für die Dimension Größen eine Null ("0") eingetragen.

In jeder Zeile bezieht sich das erste Datenelement auf das Element Aktuell der Dimension Szenarium 610, das zweite Datenelement bezieht sich auf ein Element der Dimension Markt 608 (man beachte, dass die Dimension selbst ein "Element" ist), das dritte Datenelement bezieht sich auf ein Element der Dimension Produkt 604, das vierte Datenelement bezieht sich auf ein Element der Dimension Jahr 602, das fünfte Datenelement bezieht sich auf einen Rangfolgewert, und das sechste Datenelement ist ein Abweichungswert für das zugehörige Element Umsatz der Subjektdatenbank.

Das Indexsystem benutzt die geordnete Liste von Punkten, um eine mehrdimensionale Datenbank zu erstellen, die als ein Index für die gewünschten Punkte in der mehrdimensionalen Subjektdatenbank dient.

Fig. 7 ist ein Schaubild, das eine konzeptionelle Struktur (d. h. eine Gliederung) 700 eines Indexes darstellt. Die Dimensionen des Indexes 700 sind dieselben wie die der mehrdimensionalen Subjektdatenbank, mit einer zusätzlichen Dimension, nämlich der Dimension Rangfolge. Der Name Rangfolge wird nur als Beispiel verwendet. Man beachte, dass infolge der Regeln zur Benennung mehrdimensionaler Elemente dieser Name möglicherweise nicht verfügbar sein und ein anderer verwendet werden kann. In einer alternativen Ausführungsart ist der Name dieser Dimension ein anderer von der Benutzerschnittstellensoftware gesammelter Parameter. Elemente der Dimension Rangfolge sind einfach Rang 1, Rang 2 usw. (diese unterliegen jedoch den Einschränkungen der Benennungsregeln).

Abgesehen von der Dimension Rangfolge enthalten die Dimensionen nur Elemente in der Gruppe aller Elemente aus der Liste der herausragendsten Merkmale. Wenn also die N wichtigsten Merkmale angefordert werden, besitzt jede der sich im Index ergebenden Dimensionen maximal N+1 Elemente.

Betrachtet man zum Beispiel die geordnete Liste von Punkten in der obigen Arbeitsblattdatei, dann besitzt die Dimension Szenarium 610 zwei Elemente - "Szenarium" und "Aktuell" - und hat diese zwei Elemente im Index. Das liegt daran, dass der Index dieselben Dimensionen wie die mehrdimensionale Subjektdatenbank hat und die Datenelemente in der ersten Zeile der geordneten Liste von Punkten in der Arbeitsblattdatei die Dimension angeben. Im Index besitzt die Dimension Markt 608 drei Elemente: "Florida", "Utah" und "Markt". Im Index besitzt die Dimension Produkt 604 drei Elemente "100-10", "Produkt" und "400-10". Im Index besitzt die Dimension Jahr 602 die Elemente "Jahr", "Jan", "Q2" und "Nov", was mithin N+1 (d. h. 3+1 = 4) Elemente sind. Im Index hat die Dimension Größen 606 die Elemente "Größen" und "Abweichung". "Abweichung" ist ein Element der Dimension Größen 606, da in diesem Beispiel das Abweichungserkennungsverfahren eine Umsatzabweichung errechnet hat. Das heißt, dass die Dimension Größen 606 ein Element besitzt, welches das als der gemessene Gegenstand (d. h. Umsatz) bezeichnete Element in der Eingabe ist. Dies sind ebene Dimensionen, und es ist somit nicht erforderlich, die hierarchische Struktur der mehrdimensionalen Subjektdatenbank in den Index aufzunehmen. Der Index ist extrem dünn, denn er hat nur N Zellen, die Daten enthalten. In der Definition der Speicheranordnung für den Index sollten alle Dimensionen dünn sein.

Das Indexsystem verwendet mit einem mehrdimensionalen Datenbanksystem (z. B. Systemsoftware, wie etwa die Essbase® Software) versehene Programmierschnittstellen für Standardanwendungen (application programming interface, API), um eine Verbindung zu einem beispielhaften mehrdimensionalen Datenbanksystem herzustellen und den Index zu erstellen. Zunächst benutzt das Indexsystem den Merkmalbericht (d. h. die geordnete Liste von Punkten), um die Merkmalwerte in die Zellen des Indexes zu laden. Wenn das Merkmalidentifizierungsverfahren beschreibende Informationen liefert, werden sie als verbundene Berichtsobjekte (LRO) den entsprechenden Zellen mit den Merkmalwerten zugeordnet. Die Eingabeparameter der Merkmalidentifizierungsoperation, die den Index erzeugte, werden in der obersten Zelle (Jahr, Größen, Produkt, Markt, Szenarium, Rang) des Indexes als LRO abgespeichert.

Fig. 8 ist ein Schaubild, das Daten in dem Index darstellt. Insbesondere zeigt das Arbeitsblatt 800 die drei Zellen in dem Index, die die obersten drei ausgewählten Abweichungswerte des Umsatzes wiedergeben. Das heißt, dass das Arbeitsblatt 800 eine dichte Ansicht von Daten aus der mehrdimensionalen Indexdatenbank umfasst. Für den Benutzer ist es jedoch sehr schwierig, diese Ansicht der Daten anzusteuern. Wenn er sich bei der Suche durch jede Dimension mit vielen fehlenden Werten hindurcharbeitet, kann ein Benutzer in Verwirrung geraten. Das sich daraus ergebende Arbeitsblatt 800 ist sehr dünn, und für einen Benutzer kann es schwierig sein, alle Werte aufzufinden, während er nach den Abweichungen sucht. Dieses Problem wird durch das Laden der Arbeitsblattdatei in das Arbeitsblatt gelöst, wie durch das in Fig. 9 A gezeigte Arbeitsblatt dargestellt wird.

Fig. 9A ist ein Arbeitsblatt 900, das Informationen des Indexes aus der Arbeitsblattdatei erfasst. Das Element der Dimension Größen in Zeile 902 ist für die Abweichungsberechnung ausgewählt worden. Die Zeile 903 enthält die Dimensionsnamen für alle Dimensionen außer dem für die Dimension Größen, für den in seiner Spalte eine Null ("0") steht. Die Zeile 904 enthält Datenelemente, die der ersten Zeile der obigen Arbeitsblattdatei entsprechen. Der Menübalken besitzt ein Essbase-Menü 910, über das auf OLAP-Arbeitsblatt-Add-ins 114 zugegriffen werden kann. Durch Navigieren in dem Arbeitsblatt 900 kann ein Benutzer unter Verwendung des Indexes auf Daten in der mehrdimensionalen Subjektdatenbank zugreifen.

Insbesondere lädt das Indexsystem die N Zellmerkmalwerte in den Index. In einer Ausführungsart, die eine mehrdimensionale Essbase® Datenbank benutzt, wird zum Beispiel eine Laderegeldatei verwendet, um Indexdaten aus der oben gezeigten Arbeitsblattdatei in die Indexdatenzellen zu laden. Eine Laderegeldatei ist eine Datei, die das Eingabeformat beschreibt, das in eine mehrdimensionale Essbase® Datenbank geladen werden soll. In einer alternativen Ausführungsart werden Abweichungswerte so formatiert, dass sich die Verwendung einer Laderegeldatei erübrigt, und die Abweichungswerte können tatsächlich im Speicher gespeichert werden.

Eine Abfrage des Indexes in der Reihenfolge der Elemente der Dimension Rangfolge wird in der Form eines Arbeitsblattes 900 erzeugt, wie in Fig. 9 A gezeigt wird. Dies ist die Standardform einer mehrdimensionalen Abfrage. So könnten Arbeitsblätter, wie z. B. Lotus® 1-2-3-Arbeitsblätter und Microsoft® Excel-Arbeitsblätter, erzeugt werden, was besonders für die Formatierung nützlich sein könnte. In einer Ausführungsart wird eine Datei mit durch Kommas getrennten Werten als Arbeitsblattdatei verwendet, wie oben gezeigt, weil dies eine einfache Textdatei ist, die praktisch von allen Arbeitsblatt- und Datenbankprogrammen verstanden wird.

Beim erstmaligen Auswählen einer Zelle (z. B. der Zelle F3) in dem Arbeitsblatt 900 zeigt die Erfindung eine Anmeldeaufforderung 920 an, wie in Fig. 9B gezeigt wird. In der Anmeldeaufforderung 920 wählt der Analytiker die mehrdimensionale Indexdatenbank von, zum Beispiel, einer Auswahlliste aus, wählt einen Server aus und gibt den Benutzernamen und ein Passwort (d. h., diese waren Indexparameter bei der Erstellung des Indexes) an. Als Ergebnis davon wird eine Verbindung zu dem Index hergestellt.

Zu diesem Zeitpunkt ist ein Index erstellt und mit Werten geladen worden. Anschließend verbindet das Indexsystem den Index automatisch mit der mehrdimensionalen Subjektdatenbank. Und wiederum benutzt das Indexsystem die mit dem mehrdimensionalen Datenbanksystem (z. B. einer Systemsoftware wie der Essbase® Software) gelieferten Standard-APIs, um die Verbindung zu bezeichnen. Fig. 10 bis Fig. 12 stellen grafische Benutzerschnittstellen dar, um die Konzepte des durch das Indexsystem ausgeführten Prozesses zu erläutern. In einer Ausführungsart werden diese grafischen Benutzerschnittstellen einem Benutzer jedoch nicht angeboten, da das Indexsystem die Verbindung durchführt. Bei anderen Ausführungsarten werden die grafischen Benutzerschnittstellen zur Verfügung gestellt, damit der Benutzer die Verbindung herstellen kann.

Fig. 10 ist eine grafische Benutzerschnittstelle (GUI) für einen Partitionsassistenten 1000. Der Partitionsassistent 1000 verfügt über eine Registerkarte Verbinden 1002 mit einem Feld Partitionstyp 1004, in dem bereits ein Optionsfeld Verbunden 1006 ausgewählt ist. Dann kennzeichnet eine Datenquelle 1008 eine Quelle (d. h. eine mehrdimensionale Subjektdatenbank), die mit einem Ziel (d. h. dem Index) zu verbinden ist, das durch das Feld Datenziel 1010 gekennzeichnet wird.

Die Definition der verbundenen Partition ist sehr einfach, weil das Indexsystem jede Dimension in der mehrdimensionalen Subjektdatenbank einer Dimension im Index zuordnet.

Insbesondere benutzt das Indexsystem die Partitionsdefinition, um das Element Abweichung im Index dem Ergebnis zuzuordnen, für das Abweichungen berechnet wurden, was in diesem Fall das Element Umsatz ist. Außerdem benutzt das Indexsystem die Partitionsdefinition, um die Rangdimension auszublenden, weil diese keine Dimension der mehrdimensionalen Subjektdatenbank ist.

Fig. 11 ist eine grafische Benutzerschnittstelle 1100, die für die Erzeugung einer Bereichszuordnung benutzt wird. Das Indexsystem erzeugt eine Bereichszuordnung, um beim Navigieren zu der mehrdimensionalen Subjektdatenbank die Rangdimension auszublenden. Die Bereichszuordnung bezieht sich auf die Zuordnung eines "Bereichs" oder eines Abschnitts der mehrdimensionalen Subjektdatenbank auf den Index. Zum Beispiel wird @IDESCENDENTS("Jahr") aus der mehrdimensionalen Subjektdatenbank der @IDESCENDENTS("Jahr")@IDESCENDENTS("Rang") zugeordnet. Man beachte, dass IDESCENDENTS die bestimmten Elemente, wie Jahr und Rang, sowie die nachfolgenden Elemente (d. h. Töchter, Enkel usw.) der bestimmten Elemente enthält. Deshalb wird eine Dimension der mehrdimensionalen Subjektdatenbank zwei Dimensionen des Indexes zugeordnet, wodurch die Rangfolgedimension des Indexes ausgeblendet wird.

Fig. 12 ist eine grafische Benutzerschnittstelle 1200, die für die Erzeugung von Elementzuordnungen benutzt wird. Elementzuordnungen setzen die Elemente der Dimension Rangfolge auf leer und ordnen den Abweichungswert der herausgesuchten Größe zu. Zum Beispiel wird die Dimension "Rang" des Indexes auf "leer" 1202 gesetzt, während das Element "Umsatz" von der mehrdimensionalen Subjektdatenbank der "Abweichung" 1204 im Index zugeordnet wird.

Fig. 13 ist ein Flussdiagramm, das einen Prozess der Erstellung eines Indexes darstellt. Im Block 1300 sammelt die Erfindung Parameterwerte für die Merkmalidentifizierung. Im Block 1302 extrahiert die Erfindung Daten aus einer mehrdimensionalen Subjektdatenbank unter Verwendung der gesammelten Parameterwerte. Im Block 1304 identifiziert die Erfindung die Merkmale und gibt eine geordnete Liste von mehrdimensionalen Punkten aus. Im Block 1306 erstellt die Erfindung einen Index mit der geordneten Liste von mehrdimensionalen Punkten. Im Block 1308 verbindet die Erfindung den Index mit der mehrdimensionalen Datenbank. Im Block 1310 erzeugt die Erfindung ein Arbeitsblatt, das als eine vorformatierte Abfrage des Indexes dient. Im Block 1312 bietet die Erfindung die Möglichkeit, das Arbeitsblatt für den Zugriff auf die mehrdimensionale Subjektdatenbank zu verwenden.

Navigieren in einer mehrdimensionalen Subjektdatenbank mittels eines Indexes

Nachdem die Merkmale identifiziert worden sind, bietet die Erfindung einen Navigationsmechanismus für den Zugriff auf die mehrdimensionale Subjektdatenbank mittels des Indexes. Der Navigationsmechanismus weist die folgenden Vorteile auf:
Er arbeitet einfach mit mehrdimensionalen Datenbanken.
Er zeigt einem Analytiker nach der Größe geordnete Merkmalspunkte (wie durch die Merkmalidentifizierungssoftware definiert)
Er lenkt einen Analytiker direkt zu den Zellen, die von Interesse sind.

OLAP-Arbeitsblatt-Add-ins werden als ein Navigations-Tool für die mehrdimensionale Subjektdatenbank benutzt. Add-ins beziehen sich auf Softwareprogramme, die die Möglichkeiten des Arbeitsblattes erweitern, sodass zum Beispiel in Zellen hinein oder aus Zellen heraus gezoomt werden kann (d. h., was der Abwärtssuche und der Aufwärtssuche in einer mehrdimensionalen Datenbank entspricht). Wenn das mehrdimensionale Arbeitsblatt zum Beispiel ein Microsoft® Excel-Arbeitsblatt ist, wird die Menüleiste ein neues Menü für die OLAP-Arbeitsblatt-Add-ins enthalten, das das Navigieren in dem Index unterstützt. Dies ist insofern von Vorteil, als dadurch eine einfache und gut integrierte Schnittstelle entsteht, die für Analytiker entworfen ist, die mit mehrdimensionalen Datenbanken arbeiten. Der folgende Prozess beschreibt die Elemente, die erforderlich sind, um von einem Tischrechner aus (der z. B. ein Betriebssystem Microsoft® Windows NT® verwendet) eine interessierende Zelle in dem Index anzusteuern.

In einem ersten Schritt startet ein Analytiker ein Arbeitsblatt, das die Rangfolgeabfrage für den Index enthält. Das geladene Arbeitsblatt enthält die in ihrer Rangfolge angeordneten Merkmale, wie in Fig. 9 A gezeigt wird. Um durch die mehrdimensionale Subjektdatenbank zu navigieren, klickt der Analytiker zweimal auf eine interessierende Merkmalswertzelle. Die in dem Arbeitsblatt 900 von Fig. 9 A dargestellte Ansicht ist ein gültiger mehrdimensionaler Bericht, sodass ein Benutzer sich in den Index einschalten und die verbundenen Berichtsobjekte ansehen kann. Der Index ist mittels einer verbundenen Partition mit der mehrdimensionalen Subjektdatenbank verbunden, auf der die Abweichungserkennung gelaufen war. Die verbundene Partition versetzt einen Benutzer in die Lage, aus der Indexansicht heraus einen identifizierten Punkt in der mehrdimensionalen Subjektdatenbank anzusteuern, indem er beispielsweise mit einer Maus auf einen der Abweichungswerte zeigt und eine linke Maustaste doppelklickt.

Wie oben bereits ausgeführt, zeigt die Erfindung beim erstmaligen Auswählen einer Zelle eine Anmeldeaufforderung an. Zum Beispiel wird durch einen Doppelklick auf den Abweichungswert Rang 1 (Zelle F3 in Fig. 9 A) eine Anmeldeaufforderung 920 angezeigt, wie in Fig. 9B dargestellt. In der Anmeldeaufforderung 920 wählt der Analytiker die mehrdimensionale Indexdatenbank in, zum Beispiel, einer Auswahlliste aus, wählt einen Server aus und gibt einen Benutzernamen und ein Passwort (d. h. diese waren bei der Erstellung des Indexes Indexparameter) ein. Daraufhin wird eine Verbindung zu dem Index hergestellt.

Wird dann die Zelle erneut ausgewählt (z. B. durch Doppelklicken auf den Abweichungswert Rang 1 (Zelle F3 in Fig. 9 A)), so wird ein Verbindungsdialogfenster angezeigt. Fig. 14 ist ein Verbindungsdialogfenster 1400, das eine Verbindung zu einer mehrdimensionalen Subjektdatenbank zeigt. Wenn die Verbindung zu dem Index hergestellt ist, dann zeigt die Erfindung das Dialogfenster 1400 an, das eine Verbindung mit der mehrdimensionalen Subjektdatenbank zeigt. Wenn in einem LRO zusätzliche Informationen angegeben waren, dann wird das Dialogfenster diese auch zeigen. Zum Beispiel kann eine verbundene Partition 1402 ausgewählt werden, um eine Verbindung zu einer mehrdimensionalen Subjektdatenbank herzustellen, oder es kann ein Zellkommentar 1404 ausgewählt werden, um eine Erklärung der Abweichung zu erhalten. Wenn der Zellkommentar 1404 ausgewählt wurde, dann wird das Dialogfenster ,Ansicht Zellkommentar' angezeigt. Fig. 15 stellt ein Dialogfenster ,Ansicht Zellkommentar' 1500 dar, das einem Benutzer einen Blick auf eine Erklärung der Abweichung gestattet. Das Dialogfenster 1500 zeigt eine Elementkombination 1502 und einen Zellkommentar 1504 an.

Wenn der Analytiker die Verbindung zu der mehrdimensionalen Subjektdatenbank auswählt (z. B. durch Auswählen von Verbundene Partition 1402 und Auswählen einer Schaltfläche ,Ansicht/Start'), öffnet die Erfindung ein neues Arbeitsblatt mit einer Abfrage, die den Punkt in der mehrdimensionalen Subjektdatenbank zeigt, an dem das Merkmal gefunden wurde. Fig. 16 ist ein Arbeitsblatt 1600, das einen Punkt in einer mehrdimensionalen Subjektdatenbank darstellt. Speziell wird der Wert 210 für das Element Aktuell der Dimension Szenarium 610 für den Januarumsatz des Produktes "100-10" in Florida gezeigt.

Dann benutzt der Analytiker die OLAP-Arbeitsblatt-Add-ins (z. B. die Funktionen Zoomen und Schwenken), um das Merkmal in einem aussagekräftigen Zusammenhang anzusehen. Um die Abweichung in einem Zusammenhang zu betrachten, kann der Analytiker in einer oder mehreren Dimensionen aufwärts und dann abwärts suchen, um die Abweichung in einem größeren Zusammenhang zu betrachten.

Fig. 17 ist ein Flussdiagramm, das einen Prozess des Navigierens in einem Index darstellt. Im Block 1700 startet die Erfindung als Reaktion auf die Auswahl eines Abweichungsarbeitsblattes durch den Benutzer eine Tabellenkalkulationssoftware mit OLAP-Arbeitsblatt-Add-ins. Im Block 1702 zeigt die Erfindung ein Abweichungsarbeitsblatt mit Daten aus einer Arbeitsblattdatei einschließlich Rangfolge- und Abweichungsdaten an. Im Block 1704 zeigt die Erfindung als Reaktion auf die Auswahl einer Zelle in dem angezeigten Abweichungsarbeitsblatt durch den Benutzer eine Anmeldeaufforderung an. Im Block 1706 stellt die Erfindung als Reaktion auf die Auswahl eines Indexes durch den Benutzer und die Eingabe eines gültigen Benutzernamens und eines Passworts durch den Benutzer die Verbindung zu einem Index her. Im Block 1708 zeigt die Erfindung ein Verbindungsdialogfenster an. Im Block 1710 zeigt die Erfindung als Reaktion auf die Auswahl einer verbundenen Partition durch den Benutzer die ausgewählte Zelle in der mehrdimensionalen Subjektdatenbank an.

Schlussfolgerungen

Damit wird die Beschreibung einer Ausführungsart der Erfindung abgeschlossen. Im Folgenden werden einige alternative Ausführungsarten für die Realisierung der vorliegenden Erfindung beschrieben. So könnten zum Beispiel mit der vorliegenden Erfindung beliebige Arten von Computern verwendet werden, wie beispielsweise Großrechner, Minicomputer oder Personalcomputer, oder Computersysteme, wie ein Timesharing-Großrechner, ein lokales Netz oder ein Einzelrechner.

Eine alternative Ausführungsart besteht in der Erweiterung der mehrdimensionalen Subjektdatenbank um eine weitere Dimension oder weitere Maßnahmen, um die Ergebnisse der Abweichungserkennung aufzunehmen. Diese Ausführungsart würde zusätzliche Berechnungsfunktionen und Abänderungen der existierenden mehrdimensionalen Subjektdatenbank bieten. Zusätzlich würde die Ausführungsart Arbeitsblatt-Add-ins zur Unterstützung der Navigation und der Darstellung der Ergebnisse in der mehrdimensionalen Subjektdatenbank zur Verfügung stellen.

Eine weitere alternative Ausführungsart besteht darin, die Ergebnisse der Abweichungserkennung als Bericht zu schreiben. Dies würde keinerlei Abänderungen einer existierenden mehrdimensionalen Subjektdatenbank oder zusätzliche Funktionen erfordern.

Eine weitere Ausführungsart benutzt verbundene Berichtsobjekte, um die interessierenden Zellen zu markieren. Dies erfordert keine Abänderungen einer existierenden mehrdimensionalen Subjektdatenbank oder zusätzliche Funktionen. Die verbundenen Berichtsobjekte könnten Erläuterungen speichern, und die verbundenen Berichtsobjekte an den obersten Elementen der mehrdimensionalen Datenbank könnten zusammenfassende Informationen über den Durchlauf der Abweichungserkennung, die Parameter und die Ergebnisse speichern. Die verbundenen Berichtsobjekte würden bei einer Änderung der Gliederung annulliert. Außerdem würden die verbundenen Berichtsobjekte kein Rangfolgesystem verwenden.

Die obige Beschreibung der bevorzugten Ausführungsart der Erfindung ist zum Zweck der Veranschaulichung und Beschreibung gegeben worden. Sie soll weder erschöpfend sein noch die Erfindung auf die beschriebene genaue Form beschränken. Im Lichte der obigen Darlegung sind viele Änderungen und Abwandlungen möglich. Der Geltungsbereich der Erfindung soll nicht durch diese detaillierte Beschreibung beschränkt, sondern durch die anhängenden Patentansprüche festgelegt werden.

Warenzeichen

IBM ist ein Warenzeichen oder registriertes Warenzeichen von International Business Machines Corporation in den USA und/oder anderen Ländern.

Hyperion und Essbase sind Warenzeichen oder registrierte Warenzeichen von Hyperion Solutions Corporation in den USA und/oder anderen Ländern.

Microsoft und Windows NT sind Warenzeichen oder registrierte Warenzeichen von Microsoft Corporation in den USA und/oder anderen Ländern.

Lotus ist ein Warenzeichen oder registriertes Warenzeichen von Lotus Development Corporation in den USA und/oder anderen Ländern.

Claims

1. Verfahren zum Navigieren in einem Index für den Zugriff auf eine mehrdimensionale Subjektdatenbank, die in einem mit einem Computer verbundenen Datenspeicher gespeichert ist, wobei das Verfahren Folgendes umfasst:
Anzeigen eines Zellen umfassenden Abweichungs-Spreadsheets; und
Anzeigen einer Zelle, nach Auswahl einer Zelle in dem Abweichungs-Spreadsheet durch einen Benutzer, die der ausgewählten Zelle in der mehrdimensionalen Subjektdatenbank entspricht.

2. Verfahren nach Anspruch 1, bei dem das Abweichungs-Spreadsheet als Reaktion auf die Auswahl des Abweichungs-Spreadsheets durch den Benutzer angezeigt wird.

3. Verfahren nach Anspruch 2, bei dem die Auswahl des Abweichungs-Spreadsheets eine Tabellenkalkulationssoftware startet.

4. Verfahren nach Anspruch 3, bei dem die Tabellenkalkulationssoftware in Verbindung mit einem oder mehreren OLAP-Spreadsheet-Add-ins (OLAP-Spreadsheet-Zusatzfunktionen) arbeitet.

5. Verfahren nach Anspruch 1, bei dem das Abweichungs-Spreadsheet Rangfolgedaten umfasst.

6. Verfahren nach Anspruch 1, bei dem das Abweichungs-Spreadsheet Abweichungsdaten für ein oder mehrere Elemente der mehrdimensionalen Subjektdatenbank umfasst.

7. Verfahren nach Anspruch 1, das weiterhin die Verbindung mit der mehrdimensionalen Subjektdatenbank umfasst.

8. Verfahren nach Anspruch 1, das weiterhin die Aufforderung umfasst, dass ein Benutzer einen Index auswählt.

9. Verfahren nach Anspruch 1, das weiterhin die Anforderung von Anmeldedaten von einem Benutzer umfasst.

10. Verfahren nach Anspruch 9, das weiterhin als Reaktion auf die Anforderung den Empfang der Auswahl einer mehrdimensionalen Subjektdatenbank durch einen Benutzer sowie den Empfang eines Benutzernamens und eines Passwortes umfasst.

11. Verfahren nach Anspruch 1, das weiterhin das Anzeigen eines Verbindungsdialogfensters umfasst.

12. Verfahren nach Anspruch 11, das weiterhin die Auswahl einer verbundenen Partition durch einen Benutzer umfasst.

13. Verfahren nach Anspruch 1, das weiterhin die Unterstützung der Navigation von der Zelle aus in der mehrdimensionalen Subjektdatenbank mit einem oder mehreren OLAP-Spreadsheet-Add-ins unterstützt.

14. Verfahren nach Anspruch 1, bei dem das Abweichungs-Spreadsheet eine dichte Ansicht von Daten aus einer mehrdimensionalen Indexdatenbank umfasst.

15. Einrichtung zum Navigieren in einem Index für den Zugriff auf eine mehrdimensionale Subjektdatenbank, die Folgendes umfasst:
einen Computer mit einem damit verbundenen Datenspeicher, bei dem der Datenspeicher eine mehrdimensionale Subjektdatenbank speichert;
ein oder mehrere von dem Computer ausgeführte Computerprogramme für die Anzeige eines Zellen umfassenden Abweichungs-Spreadsheets und, nach Auswahl einer Zelle in dem Abweichungs-Spreadsheet durch einen Benutzer, für die Anzeige einer Zelle, die der ausgewählten Zelle in der mehrdimensionalen Subjektdatenbank entspricht.

16. Einrichtung nach Anspruch 15, bei der das Abweichungs-Spreadsheet als Reaktion auf die Auswahl des Abweichungs-Spreadsheets durch einen Benutzer angezeigt wird.

17. Einrichtung nach Anspruch 16, bei der die Auswahl des Abweichungs-Spreadsheets eine Tabellenkalkulationssoftware startet.

18. Einrichtung nach Anspruch 17, bei der die Tabellenkalkulationssoftware in Verbindung mit einem oder mehreren OLAP-Spreadsheet-Add-ins arbeitet.

19. Einrichtung nach Anspruch 15, bei der das Abweichungs-Spreadsheet Rangfolgedaten umfasst.

20. Einrichtung nach Anspruch 15, bei der das Abweichungs-Spreadsheet Abweichungsdaten für eine oder mehrere Elemente der mehrdimensionalen Subjektdatenbank umfasst.

21. Einrichtung nach Anspruch 15, die weiterhin Verbindungen zu der mehrdimensionalen Subjektdatenbank umfasst.

22. Einrichtung nach Anspruch 15, die weiterhin die Aufforderung umfasst, dass ein Benutzer einen Index auswählt.

23. Einrichtung nach Anspruch 15, die weiterhin die Anforderung von Anmeldedaten von einem Benutzer umfasst.

24. Einrichtung nach Anspruch 23, die weiterhin, als Reaktion auf die Anforderung, den Empfang der Auswahl einer mehrdimensionalen Subjektdatenbank sowie den Empfang eines Benutzernamens und eines Passwortes umfasst.

25. Einrichtung nach Anspruch 15, die weiterhin die Anzeige eines Verbindungsdialogfensters umfasst.

26. Einrichtung nach Anspruch 25, die weiterhin die Auswahl einer verbundenen Partition durch einen Benutzer umfasst.

27. Einrichtung nach Anspruch 15, die weiterhin die Unterstützung der Navigation von einer Zelle aus in der mehrdimensionalen Subjektdatenbank durch ein oder mehrere OLAP-Arbeitsblatt-Add-ins umfasst.

28. Verfahren nach Anspruch 15, bei dem das Abweichungs-Spreadsheet eine dichte Ansicht von Daten aus einer mehrdimensionalen Indexdatenbank umfasst.

29. Herstellungsartikel, der ein Programmspeichermedium umfasst, das durch einen Computer lesbar ist und eine oder mehrere durch den Computer ausführbare Anweisungen zum Navigieren in einem Index für den Zugriff auf eine mehrdimensionale Subjektdatenbank umfasst, die in dem mit dem Computer verbundenen Datenspeicher gespeichert ist, wobei der Herstellungsartikel Folgendes umfasst:
Anzeige eines Zellen umfassenden Abweichungs-Spreadsheets; und
Anzeige, nach Auswahl einer Zelle in dem Abweichungs-Spreadsheet durch einen Benutzer, einer Zelle in der mehrdimensionalen Subjektdatenbank, die der ausgewählten Zelle entspricht.

30. Herstellungsartikel nach Anspruch 29, bei dem das Abweichungs-Spreadsheet als Reaktion auf die Auswahl des Abweichungs-Spreadsheets durch einen Benutzer angezeigt wird.

31. Herstellungsartikel nach Anspruch 30, bei dem die Auswahl des Abweichungs-Spreadsheets eine Tabellenkalkulationssoftware startet.

32. Herstellungsartikel nach Anspruch 31, bei dem die Tabellenkalkulationssoftware in Verbindung mit einem oder mehreren OLAP-Arbeitsblatt-Add-ins arbeitet.

33. Herstellungsartikel nach Anspruch 29, bei dem das Abweichungs-Spreadsheet Rangfolgedaten umfasst.

34. Herstellungsartikel nach Anspruch 29, bei dem das Abweichungs-Spreadsheet Abweichungsdaten für ein oder mehrere Elemente der mehrdimensionalen Subjektdatenbank umfasst.

35. Herstellungsartikel nach Anspruch 29, der weiterhin die Verbindung zu der mehrdimensionalen Subjektdatenbank umfasst.

36. Herstellungsartikel nach Anspruch 29, der weiterhin die Aufforderung umfasst, dass ein Benutzer einen Index auswählt.

37. Herstellungsartikel nach Anspruch 29, der weiterhin die Anforderung von Anmeldedaten von einem Benutzer umfasst.

38. Herstellungsartikel nach Anspruch 37, der weiterhin, als Reaktion auf die Anforderung, den Empfang der Auswahl einer mehrdimensionalen Subjektdatenbank durch einen Benutzer sowie den Empfang eines Benutzernamens und eines Passwortes umfasst.

39. Herstellungsartikel nach Anspruch 29, der weiterhin die Anzeige eines Verbindungsdialogfensters umfasst.

40. Herstellungsartikel nach Anspruch 39, der weiterhin die Auswahl einer verbundenen Partition durch einen Benutzer umfasst.

41. Herstellungsartikel nach Anspruch 29, der weiterhin die Unterstützung der Navigation von der Zelle aus in der mehrdimensionalen Subjektdatenbank mit einem oder mehreren OLAP-Arbeitsblatt-Add-ins umfasst.

42. Herstellungsartikel nach Anspruch 29, bei dem das Abweichungs-Spreadsheet eine dichte Ansicht von Daten aus einer mehrdimensionalen Indexdatenbank umfasst.