Dimensionale Modelle für Data Marts verstehen: Methodiken und Modelltypen erläutert

Data Marts spielen eine wichtige Rolle bei der Analyse spezifischer Geschäftsbereiche durch Unternehmen, indem sie fokussierte und benutzerfreundliche Datenstrukturen bereitstellen. Kern eines effektiven Data Marts ist ein gut konzipiertes Dimensionsmodell. Dieser Beitrag erläutert, wie ein Dimensionsmodell für einen Data Mart entworfen wird, welche Methodik zur Analyse der Geschäftsanforderungen verwendet wird und warum Dimensionsstrukturen bevorzugt werden. Außerdem werden die drei wichtigsten Dimensionsmodelltypen verglichen: Stern-, Schneeflocken- und Konstellationsmodell.

Was ist ein Dimensionsmodell und wozu dient es?

Ein dimensionales Datenmodell gliedert Daten in Fakten und Dimensionen, um schnelle und intuitive Abfragen zu ermöglichen. Fakten repräsentieren messbare Ereignisse oder Transaktionen, wie beispielsweise Verkäufe oder Bestellungen. Dimensionen liefern beschreibenden Kontext, wie Zeit-, Produkt- oder Kundendetails.

Diese Struktur wurde gewählt, weil sie gut mit der Denkweise von Geschäftsanwendern im Umgang mit ihren Daten übereinstimmt. Anstelle komplexer normalisierter Tabellen vereinfachen dimensionale Modelle Abfragen und verbessern die Performance. Sie unterstützen zudem das Aufteilen und Analysieren von Daten über mehrere Dimensionen hinweg und eignen sich daher ideal für Reporting und Analyse.

Analyse der Geschäftsanforderungen zum Aufbau des Modells

Die Erstellung eines dimensionalen Modells beginnt mit dem Verständnis der Geschäftsanforderungen. Dies umfasst mehrere wichtige Schritte:

• Identifizieren Sie den Geschäftsprozess

Ermitteln Sie, welchen Prozess das Data Mart unterstützen soll, z. B. Vertrieb, Lagerhaltung oder Kundenservice.

• Definiere die Körnung

Legen Sie den Detaillierungsgrad der Faktentabelle fest. Beispielsweise könnte eine Verkaufsfaktentabelle jede einzelne Transaktion oder tägliche Verkaufszusammenfassungen erfassen.

• Geschäftskennzahlen erfassen

Listen Sie die wichtigsten Leistungsindikatoren (KPIs) und Kennzahlen auf, die das Unternehmen analysieren möchte, wie z. B. Umsatz, Absatzmenge oder Gewinnspanne.

• Dimensionen identifizieren

Ermitteln Sie die beschreibenden Attribute, die zur Analyse der Fakten erforderlich sind, wie z. B. Produktkategorie, Standort des Geschäfts oder Zeitraum.

• Einbindung der Interessengruppen

Arbeiten Sie mit Anwendern aus dem Fachbereich, Analysten und der IT zusammen, um die Anforderungen zu validieren und sicherzustellen, dass das Modell reale Abfragen unterstützt.

Diese Methodik gewährleistet, dass das Dimensionsmodell die tatsächlichen Geschäftsanforderungen widerspiegelt und die Entscheidungsfindung effektiv unterstützt.

Kernkomponenten eines Dimensionsmodells

Ein dimensionales Modell besteht aus zwei Haupttypen von Tabellen:

• Faktentabellen

Sie enthalten numerische Messwerte und Fremdschlüssel zu Dimensionstabellen. Sie erfassen die Ereignisse oder Transaktionen.

• Dimensionstabellen

Sie enthalten beschreibende Attribute, die Kontext für Fakten liefern. Sie werden üblicherweise denormalisiert, um schnellere Abfragen zu ermöglichen.

Ein Vertriebsdaten-Mart könnte beispielsweise eine Faktentabelle mit Umsatz und Menge enthalten, die mit Dimensionen wie Produkt, Kunde, Filiale und Zeit verknüpft ist.

Arten von Dimensionsmodellen

Es gibt drei gängige dimensionale Modelltypen, die sich jeweils durch unterschiedliche Strukturen und Anwendungsfälle auszeichnen.

Sternschema

Das Sternschema ist das einfachste und gebräuchlichste Dimensionsmodell. Es besteht aus einer zentralen Faktentabelle, die direkt mit mehreren Dimensionstabellen verbunden ist. Jede Dimension ist denormalisiert, d. h. alle Attribute werden in einer einzigen Tabelle gespeichert.

Vorteile:

• Einfaches und intuitives Design

• Schnelle Abfrageleistung dank weniger Joins

• Leicht verständlich für Geschäftsanwender

  
  

Beispiel:

Eine Verkaufsfaktentabelle, die mit Produkt-, Kunden-, Filial- und Zeitdimensionstabellen verknüpft ist.

Schneeflockenschema

Das Snowflake-Schema normalisiert Dimensionstabellen, indem es sie in verwandte Unterdimensionen aufteilt. Beispielsweise könnte eine Produktdimension in Produktkategorie, Produktunterkategorie und Produkt unterteilt werden.

Vorteile:

• Spart Speicherplatz durch Reduzierung von Redundanz

• Unterstützt detailliertere Hierarchien in den Dimensionen

  
  

Nachteile:

• Komplexere Abfragen aufgrund zusätzlicher Joins

• Etwas langsamere Leistung im Vergleich zum Sternschema

  
  

Konstellationsschema (Galaxienschema)

Das Constellation-Schema kombiniert mehrere Faktentabellen, die Dimensionstabellen gemeinsam nutzen. Es unterstützt komplexe Geschäftsprozesse, die die Analyse verschiedener, aber miteinander verbundener Fakten erfordern.

Vorteile:

• Unterstützt mehrere Geschäftsprozesse in einem Modell

• Dimensionen können in mehreren Faktentabellen wiederverwendet werden.

  
  

Beispiel:

Ein Data Mart mit Verkaufs- und Lagerbestandsfaktentabellen, die die Dimensionen Produkt und Zeit gemeinsam nutzen.

Warum eine dimensionale Struktur wählen?

Für Data Marts werden dimensionale Modelle bevorzugt, weil sie:

• An der Geschäftslogik ausrichten

Sie organisieren Daten so, dass sie der Art und Weise entsprechen, wie Benutzer Informationen analysieren.

• Verbesserung der Abfragegeschwindigkeit

Denormalisierte Dimensionen und übersichtliche Faktentabellen reduzieren die Komplexität von Abfragen.

• Unterstützung flexibler Analysen

Nutzer können Daten einfach filtern, gruppieren und detailliert analysieren.

• Wartung vereinfachen

Die klare Trennung von Fakten und Dimensionen erleichtert Aktualisierungen und Erweiterungen.

Praktisches Beispiel für den Bau eines dreidimensionalen Modells

Stellen Sie sich vor, ein Einzelhandelsunternehmen möchte einen Data Mart zur Analyse der Verkaufsleistung.

1. Geschäftsprozess: Einzelhandelsumsätze

2. Getreide: Jeder einzelne Verkauf

3. Kennzahlen: Umsatz, verkaufte Menge, gewährter Rabatt

4. Dimensionen: Produkt, Geschäft, Kunde, Zeit

   
   

Die Faktentabelle speichert Verkaufskennzahlen und Fremdschlüssel für jede Dimension. Die Produktdimension kann Attribute wie Produktname, Kategorie und Marke enthalten. Die Zeitdimension enthält Datum, Monat, Quartal und Jahr.

Wenn das Unternehmen auch die Lagerbestände analysieren möchte, kann ein Constellation-Schema verwendet werden, um eine Bestandsfaktentabelle hinzuzufügen, die die Dimensionen Produkt und Zeit gemeinsam nutzt.

Schritte zur Implementierung des Modells

• Datenprofilierung: Datenqualität und -struktur der Quelldaten verstehen

• ETL-Design: Daten extrahieren, transformieren und in Fakten- und Dimensionstabellen laden

• Validierung: Testen Sie Abfragen mit Fachanwendern, um sicherzustellen, dass das Modell den Anforderungen entspricht.

• Dokumentation: Pflegen Sie übersichtliche Metadaten und ein klares Datenwörterbuch für die Benutzer.

  
  

Zusammenfassung

Die Entwicklung eines dimensionalen Modells für einen Data Mart beginnt mit einem klaren Verständnis der Geschäftsanforderungen und endet mit einer Struktur, die schnelle und flexible Analysen ermöglicht. Das Sternschema bietet Einfachheit und Geschwindigkeit, Snowflake liefert normalisierte Details und Constellation unterstützt mehrere zusammenhängende Prozesse. Die Wahl des richtigen Modells hängt von der Komplexität der Geschäftsanforderungen und der Abfragemuster ab.

Die Erstellung eines dimensionalen Modells ist ein kollaborativer Prozess, der die Mitarbeit von Fachanwendern und IT-Teams erfordert. Gelingt dies, versetzt es Unternehmen in die Lage, datengestützte Entscheidungen sicher zu treffen.