Die verschiedenen Arten sich langsam verändernder Dimensionen anhand praktischer Beispiele verstehen
- Claude Paugh
- 11. Aug.
- 4 Min. Lesezeit
In der schnelllebigen Welt des Data Warehousing und der Business Intelligence ist die effektive Verwaltung von Datenänderungen entscheidend. Ein Schlüsselkonzept in diesem Bereich sind langsam veränderliche Dimensionen (SCDs). Diese Dimensionen tragen zur Aufrechterhaltung präziser historischer Aufzeichnungen in Berichten und Analysen bei. Dieser Blogbeitrag untersucht die verschiedenen Arten langsam veränderlicher Dimensionen und veranschaulicht anhand praktischer Beispiele ihre Anwendungsmöglichkeiten.
Was sind sich langsam verändernde Dimensionen?
Langsam veränderliche Dimensionen beziehen sich darauf, wie sich Datenattribute in einem Data Warehouse im Laufe der Zeit ändern. Im Gegensatz zu Daten, die sich häufig ändern, entwickeln sich langsam veränderliche Dimensionen langsamer. Dies kann Änderungen an Kundeninformationen, Produktdetails oder anderen Attributen umfassen, die nicht täglich aktualisiert werden.
Das Verständnis der verschiedenen SCD-Typen ist für ein effektives Datenmanagement und Reporting unerlässlich. Es gibt drei Haupttypen: Typ 1, Typ 2 und Typ 3. Jeder Typ hat unterschiedliche Merkmale und Anwendungsfälle.
Typ 1: Überschreiben
Langsam veränderliche Dimensionen vom Typ 1 sind die einfachste Form. Bei diesem Ansatz werden bei einer Änderung die alten Daten durch neue ersetzt. Das bedeutet, dass historische Daten nicht erhalten bleiben und nur die aktuellsten Informationen verfügbar sind.
Beispiel für Typ 1
Stellen Sie sich vor, ein Kunde ändert seine E-Mail-Adresse. Bei einer SCD vom Typ 1 wird die alte E-Mail-Adresse einfach ersetzt. Ändert sich beispielsweise die E-Mail-Adresse von John Doe von john.doe@example.com in john.new@example.com, wird nur die neue E-Mail-Adresse im Data Warehouse gespeichert.
Diese Methode ist effektiv, wenn historische Daten nicht erforderlich sind. Beispielsweise kann die Pflege aktueller Kundenkontaktdaten wichtiger sein als die Nachverfolgung früherer E-Mail-Adressen, insbesondere wenn frühere Informationen für Ihre Berichtsanforderungen nicht entscheidend sind.
Typ 2: Neue Zeile hinzufügen
Langsam veränderliche Dimensionen vom Typ 2 ermöglichen die Erhaltung historischer Daten. Bei einer Änderung wird der Dimensionstabelle eine neue Zeile hinzugefügt und die alte Zeile als inaktiv markiert. Auf diese Weise können sowohl die alten als auch die neuen Daten gleichzeitig vorhanden sein, was eine historische Analyse ermöglicht.
Beispiel für Typ 2
Um beim Kundenbeispiel zu bleiben: Ändert John Doe seine E-Mail-Adresse, wird in der Dimensionstabelle eine neue Zeile erstellt. Die alte Zeile bleibt erhalten, wird aber als inaktiv markiert. Beispielsweise würde Johns vorherige Zeile john.doe@example.com enthalten, während die neue Zeile die aktualisierte E-Mail-Adresse john.new@example.com zusammen mit einem Zeitstempel anzeigt, der angibt, wann die Änderung stattgefunden hat.
Dieser Ansatz ist vorteilhaft, um das Kundenverhalten im Laufe der Zeit zu verfolgen. Laut einer Studie können Unternehmen, die Kundenattribute verfolgen, durch gezieltes Marketing auf Basis historischer Daten eine Steigerung der Kundenbindung um 20 % erzielen.
Typ 3: Neues Attribut hinzufügen
Langsam veränderliche Dimensionen vom Typ 3 ermöglichen die Beibehaltung einiger historischer Daten durch das Hinzufügen neuer Attribute zum vorhandenen Datensatz. Anstatt eine neue Zeile zu erstellen, fügt diese Methode eine neue Spalte hinzu, um den vorherigen Wert des Attributs zu erfassen.
Beispiel für Typ 3
Ändert John Doe seine E-Mail-Adresse erneut, kann die alte in einer neuen Spalte mit dem Namen „Vorherige E-Mail“ gespeichert werden. Die Dimensionstabelle enthält sowohl die aktuelle als auch die vorherige E-Mail-Adresse und bietet so eine vereinfachte Ansicht.
Diese Methode ist nützlich, wenn nur ein begrenzter historischer Kontext erforderlich ist. Wenn beispielsweise ein Unternehmen die Kontaktdaten seiner Kunden häufig ändert, aber nur die letzten beiden Adressen verfolgen muss, reicht ein Ansatz vom Typ 3 aus.
Typ 4: Historische Tabelle
Langsam veränderliche Dimensionen vom Typ 4 enthalten eine separate Verlaufstabelle zur Speicherung von Änderungen. Die Hauptdimensionstabelle enthält nur aktuelle Daten, während die Verlaufstabelle Änderungen im Zeitverlauf verfolgt.
Beispiel für Typ 4
In unserem Kundenszenario enthält die Hauptkundentabelle die aktuelle E-Mail-Adresse. Eine separate Verlaufstabelle dokumentiert alle bisherigen E-Mail-Adressen mit Zeitstempeln. Dieses Setup ermöglicht einen einfachen Zugriff auf aktuelle Daten und bewahrt gleichzeitig einen umfassenden Verlauf.
Diese Methode ist besonders für Unternehmen von Vorteil, die ihre Dimensionstabellen übersichtlich halten müssen, aber dennoch über umfassende historische Daten verfügen möchten. Untersuchungen zeigen, dass Unternehmen, die historische Aufzeichnungen pflegen, ihre Entscheidungsprozesse um 30 % verbessern können.
Typ 6: Hybrider Ansatz
Typ 6 kombiniert Funktionen von Typ 1 und Typ 2. Er bewahrt historische Daten und ermöglicht gleichzeitig das Überschreiben bestimmter Attribute.
Beispiel für Typ 6
Ändert John Doe seine E-Mail-Adresse, wird die aktuelle E-Mail-Adresse in der Haupttabelle aktualisiert (Typ 1), während der Verlaufstabelle eine neue Zeile hinzugefügt wird, um die Änderung zu dokumentieren (Typ 2). Dies ermöglicht sowohl aktuelle als auch historische Analysen ohne Datenverlust.
Dieser hybride Ansatz ist von unschätzbarem Wert für Unternehmen, die Flexibilität bei der Datenverwaltung benötigen und gleichzeitig die historische Genauigkeit wahren müssen. Branchendaten zufolge können Unternehmen, die diese Methode nutzen, dank der verbesserten Übersichtlichkeit der Datenverfolgung bis zu 15 % ihrer Berichtszeit einsparen.
Untersuchung der Auswirkungen sich langsam ändernder Dimensionen
Das Verständnis der verschiedenen Arten sich langsam verändernder Dimensionen bereichert Ihre Datenverwaltungs- und Berichtsstrategien. Jeder Typ bietet einzigartige Vorteile und ist auf unterschiedliche Situationen zugeschnitten.
Indem Sie die Datenanforderungen Ihres Unternehmens sorgfältig berücksichtigen, können Sie den passenden SCD-Typ auswählen. So stellen Sie sicher, dass Ihr Data Warehouse auch bei der Weiterentwicklung Ihres Unternehmens präzise und nützlich bleibt.
Durch die Einbindung dieser Strategien in Ihre Data-Warehousing-Praktiken verbessern Sie nicht nur Ihre Berichtsfunktionen, sondern erhalten auch wertvolle Einblicke in historische Trends und Änderungen und können so bessere Geschäftsentscheidungen treffen.
