Datenmodellierung für Data Warehouses

Konzepte des Data Warehousing

Aaren Stubberfield

Data Scientist

Datenmodelle

Bottom-Up, Kimball-Modell = Stern- und Snowflake-Schemas
Denormalisierte Datenmodelle

Bild von zwei Datenbank-Symbolen mit Pfeilen, die auf einen Pfeil mit der Beschriftung „ETL“ zeigen, und Pfeilen, die auf zwei Data-Mart-Symbole zeigen, die wiederum auf ein Data-Warehouse-Symbol zeigen, das auf ein Symbol einer Person an einem Computer, ein Berichtssymbol und ein Lupensymbol zeigt

Bravo auf ein Neues!

Ein hypothetisches börsennotiertes Unternehmen
- Verkauft Möbel für das Homeoffice

Heimbüro mit Schreibtisch und Stuhl

¹ Foto von Pexel von Pixabay

Faktentabelle

Messungen, Kennzahlen oder Fakten über eine Organisation
Links zu Dimensionstabellen für mehr Details

Tabellenname: VerkaufsUndBestellungsFakten

Schlüssel	SpaltenName
FK	KundenID
FK	DatumID
FK	Produkt-ID
	VerkaufteEinheit
	VerkaufsMenge
	Steuer

Legende: FK = Fremdschlüssel (Foreign Key)

Dimensionstabelle

Dimensionen/Attribute eines Prozesses
Speichert Referenzdaten
Dimensionstabellen machen die Faktentabelle detaillierter

Tabellenname: KundenDimension

Schlüssel	SpaltenName
PK	KundenID
	Name
	AccountNum
	LoyaltyID
	Land
	E-Mail

Legende: PK = Primärschlüssel (Primary Key)

Sternschema

Eine zentrale Faktentabelle mit einer oder mehreren Dimensionstabellen
Einfach für Nutzer im Unternehmen

Bild der zentralen Kundenauftragstabelle, umgeben von Tabellen mit Produkt-, Kunden- und Zeitdimensionen

Snowflakeschema

Dimensionstabelle, die über eine andere Dimensionstabelle verbunden ist

Bild einer zentralen Auftragstabelle, die von Tabellen für Produkte, Kunden, Zeit und Länder umgeben ist, die mit dem Kunden verbunden sind

Lass uns üben!

Konzepte des Data Warehousing