Datenmodellierung ist ein entscheidender Schritt beim Aufbau eines Data Warehouse. Die Wahl der passenden Datenmodellierungstechnik ist ausschlaggebend, um Genauigkeit, Konsistenz und Effizienz sicherzustellen. Eine ungeeignete Technik kann zu falschen Datenstrukturen, schlechter Performance oder hohem Wartungsaufwand führen.
Um solche Probleme zu vermeiden, ist es wichtig, die Geschäftsanforderungen gründlich zu verstehen, bevor eine Modellierungstechnik ausgewählt wird.
Ihr Datenmodell sollte die Realität Ihres Unternehmens widerspiegeln – inklusive Prozesse, Abläufe und relevanter KPIs. Wenn Sie Ihre Anforderungen genau kennen, können Sie eine geeignete Datenmodellierungstechnik wählen, die Ihre individuellen Bedürfnisse unterstützt, statt ein generisches Modell zu übernehmen, das möglicherweise ungeeignet ist.
Nicht alle Daten sind gleich wichtig. Ein klarer Blick auf die geschäftliche Relevanz hilft dabei, Datenelemente zu priorisieren. So stellen Sie sicher, dass entscheidende Daten vollständig und korrekt im Modell abgebildet werden.
Wenn Sie Ihre Geschäftsanforderungen kennen, wissen Sie auch, welche Datenquellen in das Modell einfließen müssen. Dies gewährleistet, dass alle benötigten Informationen für operative Prozesse und Reporting verfügbar sind.
Je nach Anforderung werden Daten in unterschiedlicher Detailtiefe benötigt. Die Granularität sollte so gewählt werden, dass sie sowohl Analyse- als auch Reportingzwecke optimal unterstützt.
Ein an Geschäftsanforderungen ausgerichtetes Datenmodell erhöht die Qualität der Daten und die Aussagekraft Ihrer Berichte. Das verbessert wiederum die Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen.
Die Kenntnis Ihrer Geschäftsanforderungen ist ein zentraler Schritt bei der Auswahl der passenden Datenmodellierungstechnik. Sie stellt sicher, dass:
Wenn Sie diese Grundlagen beachten, vermeiden Sie typische Modellierungsfehler und legen den Grundstein für ein erfolgreiches Data-Warehouse-Projekt.