Datenmodellierung

Warum ist Datenmodellierung so wichtig?
Warum sollten Sie mehr Zeit in das Datenmodell investieren?

Gründe dafür gibt es genug. Dieses zusammen ergeben gewichtige Argumente das Datenmodell als die wichtigste Komponente des Data Warehouse zu betrachten.

Einfluss

„Eine kleine Änderung im Datenmodell hat große Auswirkungen auf das Gesamtsystem“

  • Ladeprozesse
  • Geschäftsregeln
  • Historisierung
  • Auditfähigkeit
  • Data Marts und Reporting

Ein durchdachtes Design des Datenmodells vereinfacht die Entwicklung der Ladeprozesse und des Berichtswesens und spart Kosten. Signifikanten Kostenersparnissen sind dabei, im Lebenszeitraum eines Data Warehouse, notwendigen, selbst kleinsten, Änderungen am Datenmodell und den abhängigen Anpassungen feststellbar.

Präzision

Ein Datenmodell ist durch die präzise Darstellung der Zusammenhänge zwischen den Geschäftsobjekten und der einfacher Lesbarkeit, analog eine Landkarte, ein mächtiges Instrument für die Anforderungsanalyse und Dokumentation.

Das Datenmodell definiert wie, wann und was für Daten aus welchen Geschäftsprozessen notwendig sind und wie diese für Reporte bereitgestellt werden.

Datenqualität

Die in einem Data Warehouse gespeicherten Daten stellen einen großen Wert für ein Unternehmen dar. Vor allem wenn diese über einen längeren Zeitraum aufgebaut wurden. Fehler, Inkonsistenzen gefährden den Wert und sind meist nur mit viel Aufwand und sehr teuer zu beheben.

Das Datenmodell spielt eine große Rolle beim Laden der Daten. Mit einem durchdachten Modell können Daten in sich konsistent und ohne Anstrengungen gespeichert werden. Fehler in den Daten, kann ein Fachbereich sich über Berichte anzeigen lassen und darauf reagieren.

Das Datenmodell ist ein kleiner Teil eines großen Data Warehouse Projekts. Aber: Die Auswirkungen auf die Qualität und Nutzbarkeit des Data Warehouse sind nicht zu unterschätzen.
Zeit, die auf darauf verwendet wird, das bestmögliche Datenmodell zu erstellen, wird im Projektverlauf mehrfach aufgeholt.