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Data Marts und die Definition multidimensionaler DatenrÀume
Wenn man sich mit multidimensionalen DatenrĂ€umen beschĂ€ftigt, dann tauchen Begriffe wie Datenmodellierung, Snowflake Schema, erste Normalform (1NF) oder 2NF (zweite Normalform) auf - viele Laien werden sich dann an die Kurvendiskussion in der Oberstufe erinnern und dabei an die erste oder zweite Ableitung einer Funktion denken - aber damit hat dieses Thema eher weniger zu tun. Wir wollen Sie mit dieser kleinen Serie in die Modellierung multidimensionaler DatenrĂ€ume einfĂŒhren - hierzu starten wir mit Data Mart.
Data Mart - was ist das?
Ein Data Mart ist - ganz vereinfacht ausgedrĂŒckt - eine Kopie des Teildatenbestandes eines Data Warehouse. (vgl. Bauer A., GĂŒnzel H. 2013)
Ein Data Mart wird meist erstellt, wenn ein Unternehmen oder Abteilung z.B. eine Analyse ĂŒber einen Teilbereich des Data Warehouse benötigt. Aber auch wegen der Leistung eines Systems kann ein Data Mart gezogen und dann ausgelagert werden.
Der Hintergrund: Verlagerung der Rechenpower auf einen anderen Rechner oder die Verlagerung von Zugriffen auf einen anderen Speicher fĂŒhrt zur Erhöhung der Gesamtleistung des Systems - das System ist dann in der Lage Ergebnisse z.B. einer Analyse schneller zu liefern.
Gerade in der Zeit der neuen EU Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) ist ein Data Mart sehr sinnvoll bzw. die richtige Entscheidung fĂŒr viele Unternehmen.
Der Hintergrund: Nicht jeder Anwender hat das Recht alle Daten in einem Data Warehouse zu sehen, sondern besitzt nur bestimmte Zugriffsrechte - auch dies bekommt ein Data Mart sehr gut hin. (vgl. Kemper H., Bars H., Mehanna W.,2010)
In Data Marts werden meist multidimensionale DatenrĂ€ume definiert, die sehr gut fĂŒr Analysen geeignet sind.
Beispiel:
Eine Analyse soll z.B. folgende Fragestellung beantworten:
Wie hoch war der Umsatz im August 2016 in der Verkaufsregion West mit dem Produkt âPassionâ im Kundensegment âConsumerâ?
Bei dieser Fragestellung tauchen folgende Aspekte auf:
Umsatz
August 2016
Verkaufsregion West
Produkt âPassionâ
Kundensegment âConsumerâ
Diese Aspekte werden als Fakten, Dimensionen und Hierarchisierungen bezeichnet. Und genau diese Aspekte liefert ein Data Mart schnell aus. Ein sauber erstellter Data Mart ist also in der Lage genau diese Daten bereitzustellen, die fĂŒr die Abfrage in der Abteilung X in Frage kommen.
Was sich im Detail unter diesen Begriffen verbirgt, erfahren Sie nĂ€chste Woche im kommenden Blogbeitrag âFakten, Dimensionen und Hierarchisierungen - Aspekte eines Data Martâ.
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