Im thinkBI Podcast ging es zuletzt um Datenmodellierung. Der eigentliche Punkt daran ist nicht technisch, sondern konzeptionell: Zwischen vorbereiteten Tabellen und belastbarer Analyse liegt mehr als ein weiterer Implementierungsschritt.
Datenmodellierung wirkt auf den ersten Blick oft wie eine Fleißaufgabe nach der Datenaufbereitung. Tabellen sind bereinigt, Fakten und Dimensionen angelegt, die Struktur ist sauber. Damit scheint die analytische Arbeit fast abgeschlossen zu sein. Genau hier beginnt aber der eigentliche Unterschied zwischen einem geordneten Datenbestand und einem Modell, das Analyse wirklich trägt.
thinkBI #026 – Zwischen Sternschema und semantischem Modell weiterlesen