Michael Schmahl

Beim Data Modelling werden vorhandene Datenbestände anhand von Geschäftsobjekten und deren Attributen strukturiert und in Beziehung zueinander gesetzt. Das resultierende Datenmodell ist der Bauplan eines Data Warehouse (DWH) und somit wichtige Voraussetzung für eine stabile und leistungsfähige Analyselösung bzw. Data Analytics Platform. Die Regeln und Vorgehensweisen des Data Modelling erscheinen zu Beginn eines Projektes eher nebensächlich. Umso deutlicher zeigt der laufende Betrieb, ob hier die richtigen Entscheidungen getroffen wurden. Wer an diesem Punkt noch umsteuern will, der muss mit teils beträchtlichen Kosten rechnen.

Ansätze für das Data Modelling

Es sind vor allem die Erfahrungen aus einer Vielzahl an DWH-Projekten, die ein optimales Data Modelling sicherstellen. Wir zeigen Ihnen die Unterschiede zwischen den Ansätzen von Kimball, Inmon und Linstedt bzw. Data Vault. Auf dieser Grundlage erarbeiten wir gemeinsam mit Ihnen eine maßgeschneiderte Lösung für Ihre Anforderungen, wobei es sich im Regelfall um eine Mischung aus den verschiedenen Ansätzen handelt. Des Weiteren liefern wir Ihnen Vorlagen für Styleguides und Best Practices, die eine korrekte und effiziente Umsetzung ermöglichen. Gleiches gilt für fertige Modelle zu gängigen SAP-Modulen oder beispielsweise Abverkäufen im Handel.

Darüber hinaus können wir Sie auch beim Umstieg auf eine andere Modellierung im Zuge einer DWH Modernisierung unterstützen. Im Vorfeld bietet sich unser DWH Audit an, bei dem wir die vorhandene Modellierung prüfen und entsprechende Verbesserungsvorschläge generieren.