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Dimensionsmodellierung ist relevant … und das ist eine Tatsache!
1996 stellte Ralph Kimball der Welt vor dimensionale Modellierung für den Aufbau von Data Warehouses. Der Bottom-up-Ansatz, der entwickelt wurde, um Datenbanken für die Speicherung und den schnelleren Datenabruf zu optimieren, wurde sehr beliebt. Daher begannen Organisationen zunehmend, ein dimensionales Datenmodell zu verwenden, um eine Data-Warehouse-Architektur zu entwerfen.
Dimensionsmodellierung im Zeitalter der modernen Analytik
Dimensionsschemata haben den Test der Zeit überstanden und können immer noch granulare Daten effizient verarbeiten. Der Fokus eines dimensionalen Ansatzes lag schon immer auf Leistung, Integration und Erweiterbarkeit, und es liefert weiterhin an all diesen Fronten.
Ein dimensionales Datenmodell ermöglicht es Unternehmen, Daten in kohärente Geschäftskategorien zu organisieren, was den Benutzern die Navigation in Datenbanken erleichtert. Die Modelle werden deformalisiert und für die Datenabfrage optimiert. Hier sind einige wichtige Verkaufsargumente für die dimensionale Modellierung:
Verbesserte Zugänglichkeit
Heute wollen die Benutzer Greifen Sie auf dieselben Datensätze zu und visualisieren Sie sie Verwendung mehrerer BI- und Abfragetools. Die dimensionale Modellierung hilft dabei, da eine der Kernideen dahinter ist, dass Geschäftsanwender Daten auf verschiedene Arten abfragen müssen.
Nahtlose Integration
Ein dimensionales Datenmodell ermöglicht eine einfache Integration zwischen Geschäftsprozessen. Beispielsweise ermöglicht eine Mitarbeiterdimension den Personal-, Vertriebs- und Finanzabteilungen, unabhängig von der Quellanwendung eine Mitarbeiterreferenz zu haben.
Größere Skalierbarkeit
Ein dimensionales Datenmodell bietet außerdem eine hervorragende Skalierbarkeit. Sie ermöglichen es Organisationen, neue Daten hinzuzufügen und vorhandene Tabellen zu ändern, ohne dass wesentliche Änderungen erforderlich sind.
Datenherkunft
Die richtigen sich langsam ändernde Dimensionen (SCDs)können Datenmodellierer aktuelle und historische Daten im Laufe der Zeit in einem Data Warehouse speichern und verwalten. Es ist der springende Punkt bei der Nachverfolgung von Änderungen in Daten.
Analytische vs. transaktionale Systeme
Es ist eine Konstellation von Business Intelligence (BI)-Tools entstanden, die behaupten, dass Datenmodellierung nicht einmal mehr notwendig ist. Einige behaupten sogar, vollständig normalisierte Datensätze aus Online-Transaktionsverarbeitungssystemen (OLTP) zu importieren, um Analysen und BI zu unterstützen.
Aber sie liefern Daten nicht auf konsistente konzeptionelle Weise wie dimensionale Modelle, hauptsächlich auf Unternehmensebene. Der Grund dafür ist, dass OLTP-Systeme nicht dafür ausgelegt sind, komplexe Abfragen zu unterstützen. Außerdem führen diese Systeme keine aggregierten historischen Daten und enthalten stark normalisierte Datensätze.
Daher sollten OLTP-Systeme zur Unterstützung von OLAP-Systemen (Online Analytical Processing) verwendet werden, die primär für die Durchführung komplexer Datenanalysen entwickelt und optimiert wurden.
Zusammenfassung
Die dimensionale Modellierung ist immer noch relevant – tatsächlich ist sie noch lange nicht veraltet. Da die Datenlandschaft immer umfangreicher und komplexer wird, wird die dimensionale Modellierung weiterhin als effektiver Ansatz für den Zugriff auf und die Nutzung von Daten dienen, um Erkenntnisse zu gewinnen.
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