Die Entscheidungsunterstützung in den modernen Unternehmen mit ihren immensen
Informationsmengen ist ohne das Konzept eines Data-Warehouse und OLAP nicht mehr vorstellbar.
Außerdem werden die mobilen Geräte wie PDAs oder Notebooks mit ihren Möglichkeiten der
drahtlosen Kommunikation immer beliebter in dem unternehmerischen Alltag. Daher befassen wir
uns in unserer Arbeit ausführlich mit dem mobile OLAP (kurz mOLAP) wo die mobilen Klienten die
OLAP-Dienste durch eine drahtlose Verbindung in Anspruch nehmen sowie mit den für die
Übertragung eingesetzten physischen Data-Cube-Datenstrukturen. Wir entwickelten dabei eine neue
Datenstruktur m-Dwarf die speziell für den mOLAP konzipiert ist. Sie speichert keine
Aggregatinformationen und ist somit sehr kompakt. Sie ist um 30-35 % kleiner als fcg-Dwarfs und
um 40% kleiner als Summary Tables im Durchschnitt über ein hDCL. Mit dem Einsatz der m-Dwarfs
haben wir den besten existierenden Scheduling-Algorithmus h-FCLOS wesentlich verbessert. Wir
haben diesem neuen Algorithmus den Namen FCLOSmD (FCLOS with m-Dwarfs) gegeben. Mit FCLOSmD
wird im mOLAP die durchschnittliche Wartezeit um 40% der durchschnittliche Energieverbrauch um
40% und das generierte Datenvolumen um 30% verringert.
