Die richtige Datenmodellierungstechnik für Ihr Data Warehouse: Diese Faktoren entscheiden

Die Datenmodellierung ist ein entscheidender Schritt beim Aufbau eines effektiven Data Warehouse. Die Wahl der richtigen Datenmodellierungstechnik stellt sicher, dass Ihr Data Warehouse auf die Anforderungen Ihres Unternehmens abgestimmt ist und einen echten Mehrwert liefert. In diesem Blogbeitrag gehen wir auf die wichtigsten Faktoren ein, die Sie bei der Auswahl einer Datenmodellierungstechnik für Ihr Data Warehouse berücksichtigen sollten.

Geschäftliche Anforderungen

Der erste Schritt bei der Auswahl der richtigen Datenmodellierungstechnik ist das Verstehen der geschäftlichen Anforderungen Ihres Unternehmens. Sie müssen die Probleme identifizieren, die Ihr Data Warehouse lösen soll, die Daten, die Sie zur Lösung dieser Probleme benötigen, sowie Ihre Berichts- und Analyseanforderungen.

Datenvolumen und Geschwindigkeit

Datenvolumen und -geschwindigkeit sind entscheidende Faktoren für die Wahl der passenden Datenmodellierungstechnik. Wenn Sie ein hohes Datenvolumen haben oder Daten sehr schnell verarbeiten müssen (z. B. nahezu in Echtzeit), benötigen Sie möglicherweise einen anderen Ansatz als bei kleinen Datenmengen oder Batch-orientierten Prozessen.

Datenkomplexität

Die Komplexität sowohl der Quelldaten als auch des Berichts- und Analysesystems spielt eine zentrale Rolle bei der Bestimmung des geeigneten Ansatzes. Wenn Ihre Anforderungen zahlreiche Dimensionen, Hierarchien, große Datenmengen, Dimensionsberechnungen und Zeitreihenvergleiche umfassen, empfiehlt sich eine bewährte Modellierungstechnik, die für ein Data Warehouse oder ein Data Lakehouse geeignet ist (z. B. Inmon, Kimball, Data Vault oder Anchor Modeling – vgl. Blog zur Wahl der Modellierungstechnik).

Darüber hinaus sollte die Art der Quelldaten – etwa die Notwendigkeit, disparate Systeme wie ERP, CRM und Webanalysedaten zu vereinheitlichen – Ihre Wahl einer Modellierungstechnik beeinflussen, die eine nahtlose Integration mit sich entwickelnden Datenquellen erleichtert.

Wenn Ihre Datenquelle hingegen relativ einfache Strukturen mit wenigen Abhängigkeiten aufweist, kann der Einsatz von Frontend-Technologien wie Power BI, Qlik oder Tableau vorerst ausreichen, da weniger Datenvorbereitung und ein formales Datenmodell benötigt werden.

Datenintegration

Datenintegration ist der Prozess der Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen in einer einzigen, einheitlichen Sicht. Die richtige Datenmodellierungstechnik sollte die Datenintegration unterstützen und es Ihnen erleichtern, Daten aus mehreren Quellen konsistent zusammenzuführen.

Skalierbarkeit

Unter Skalierbarkeit versteht man die Fähigkeit Ihrer Modellierung und Architektur, wachsende Datenmengen und steigende Verarbeitungsanforderungen zu bewältigen. Sie müssen sicherstellen, dass die gewählte Technik mit dem Wachstum Ihres Unternehmens mitwachsen kann – technisch wie organisatorisch.

Flexibilität

Flexibilität ist die Fähigkeit, sich an Änderungen Ihrer Geschäftsanforderungen oder Datenquellen anzupassen. Ihre Datenmodellierungstechnik sollte flexibel genug sein, um neue Anforderungen, zusätzliche Datenquellen oder neue Kennzahlen ohne Komplettumbau zu unterstützen.

Kosten

Die Kosten sind immer ein wichtiger Faktor bei der Auswahl einer Datenmodellierungstechnik. Berücksichtigen Sie neben den direkten Entwicklungskosten auch Aufwände für Maintenance, Betrieb, Schulungen sowie mögliche Lizenzkosten für Datenbank-, ETL- oder Automatisierungstools.

Fähigkeiten

Die Fähigkeiten und das Fachwissen Ihres Teams sind entscheidend für den Erfolg Ihres Projekts. Datenmodellierung erfordert ein gutes Verständnis von Datenbankkonzepten, Datenstrukturen und Modellierungsansätzen. Kenntnisse in SQL, Datenmodellierungstools und relevanten Programmiersprachen sind von Vorteil. Ebenso wichtig sind starke Analyse- und Problemlösungsfähigkeiten, um Geschäftsanforderungen in ein tragfähiges Datenmodell zu übersetzen. Fachkenntnisse sowie eine effektive Zusammenarbeit und Kommunikation mit Stakeholdern tragen zusätzlich zu einer erfolgreichen Datenmodellierung bei. Durch eine ehrliche Bewertung der Skills Ihres Teams können Sie das Potenzial Ihres Data Warehouse besser ausschöpfen und einen realistischen Modellierungsansatz wählen.

Key Take-away

Die Auswahl der richtigen Datenmodellierungstechnik ist entscheidend für den Aufbau eines effektiven Data Warehouse. Durch die Berücksichtigung der in diesem Blog besprochenen Schlüsselfaktoren können Sie die Technik identifizieren, die den Anforderungen Ihres Unternehmens am besten entspricht und Ihrem Unternehmen nachhaltigen Mehrwert bietet.

Darüber hinaus ist es erwähnenswert, dass DWH-Automatisierungstools wie AnalyticsCreator eine wichtige Rolle bei der Bewältigung vieler Herausforderungen im Zusammenhang mit der Datenmodellierung spielen können. Diese Tools rationalisieren und automatisieren den Modellierungs- und Ladeprozess und reduzieren so Komplexität und Zeitaufwand für manuelle Modellierungs- und Datentransformationsaufgaben.

Durch den Einsatz solcher Automatisierungstools profitieren Unternehmen von kürzeren Entwicklungszyklen, höherer Produktivität und verbesserter Datenqualität. Teams können sich stärker auf Datenanalyse und Insights konzentrieren, anstatt übermäßig viel Zeit mit manuellen Modellierungs- und Entwicklungsprozessen zu verbringen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Auswahl der richtigen Datenmodellierungstechnik eine sorgfältige Abwägung verschiedener Faktoren erfordert. Indem Sie das Fachwissen Ihres Teams nutzen, die Komplexität Ihrer Daten verstehen und die potenziellen Vorteile von DWH-Automatisierungstools einbeziehen, können Sie fundierte Entscheidungen treffen und ein Data Warehouse aufbauen, das die Analyse- und Entscheidungsanforderungen Ihres Unternehmens langfristig unterstützt.