Ein Data Warehouse ist eine Sammlung von Daten aus verschiedenen Quellen, die für die Analyse und Entscheidungsfindung genutzt werden. Data Warehouses werden häufig in Unternehmen verwendet, um Geschäftsdaten aus verschiedenen Abteilungen und Systemen zusammenzuführen.
Grundlagen eines Data Warehouses
Ein Data Warehouse besteht aus drei Hauptkomponenten:
- Datenquellen: Die Datenquellen eines Data Warehouses können aus einer Vielzahl von Quellen stammen, wie zum Beispiel aus Transaktionssystemen, ERP-Systemen, CRM-Systemen und anderen.
- Datenintegration: Die Daten aus den verschiedenen Quellen werden in ein einheitliches Format konvertiert und in das Data Warehouse integriert.
- Datenanalyse: Die Daten in einem Data Warehouse werden für die Analyse und Entscheidungsfindung genutzt.
Arten von Schemata
Star-Schema
Das Star-Schema ist das am weitesten verbreitete Schema für Data Warehouses. Es besteht aus einer zentralen Faktentabelle, die die Kerndaten enthält, und mehreren Dimensionstabellen, die weitere Informationen zu den Kerndaten enthalten.
Die Faktentabelle enthält die Schlüsseldaten, die für die Analyse relevant sind. Die Dimensionstabellen enthalten die beschreibenden Daten, die verwendet werden, um die Kerndaten zu analysieren.
Snowflake-Schema
Das Snowflake-Schema ist eine Erweiterung des Star-Schemas. Es unterscheidet sich vom Star-Schema darin, dass die Dimensionstabellen weiter unterteilt werden können.
Diese Unterteilung kann auf verschiedene Arten erfolgen, z. B. nach Zeit, Ort oder anderen Dimensionen.
Galaxy-Schema
Das Galaxy-Schema ist eine noch komplexere Form des Snowflake-Schemas. Es besteht aus mehreren Faktentabellen, die sich auf unterschiedliche Themenbereiche beziehen.
Die Dimensionstabellen werden in diesem Schema häufig verwendet, um die Beziehungen zwischen den Faktentabellen zu definieren.
Vor-und Nachteile der verschiedenen Schemata
Jedes Schema hat seine eigenen Vor- und Nachteile. Das Star-Schema ist einfach zu verstehen und zu implementieren, aber es kann bei komplexeren Datensätzen zu Redundanz führen.
Das Snowflake-Schema bietet eine gute Möglichkeit, Redundanz zu reduzieren, aber es kann komplexer zu implementieren und zu verwalten sein. Das Galaxy-Schema ist am flexibelsten, aber es kann auch das komplexeste Schema zu implementieren und zu verwalten sein.
Fazit
Die Wahl des richtigen Schemas für ein Data Warehouse hängt von den spezifischen Anforderungen des Unternehmens ab. Unternehmen sollten das Schema wählen, das die besten Leistung, Zuverlässigkeit und Wartbarkeit bietet.
weiterführende Links
- Schlenker, Ulrike – Datenmodellierung für das Data Warehouse – Vergleich und Bewertung konzeptioneller und logischer Methoden (Diplomarbeit)
- Brenna Buuck – Schemas Used in Data Warehouses: Star, Galaxy, and Snowflake
- Schema Types In Data Warehouse Modeling – Star & SnowFlake Schema
- Star-Schema vs. Snowflake-Schema
- Datenbankschema: Stars vs Snowflake
- Star vs Snowflake Schemas – what’s your belief?
- Understanding Star and Snowflake Schemas
- Sternschema (Star-scheme)
- Schneeflockenschema
