Modellierung von Adressdaten

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Modellierung von Adressdaten: Wichtige Einblicke und Empfehlungen

Adressdaten sind eine der grundlegenden Komponenten in verschiedenen Unternehmensdatenbanken, insbesondere wenn detaillierte Kundeninformationen erforderlich sind. Diese Komplexität kann den Modellierungsprozess zu einer Herausforderung machen, insbesondere wenn ein einziger "Hub" angestrebt wird, der alle Adressinformationen konsolidiert. In einer kürzlichen Diskussion am Data Vault-Freitag untersuchte Michael Olschimke von Scalefree die besten Möglichkeiten zur effektiven Modellierung von Adressdaten unter Berücksichtigung wichtiger geschäftlicher und gesetzlicher Faktoren. In diesem Artikel werden diese Erkenntnisse zusammengefasst und Empfehlungen für die Erstellung eines robusten, skalierbaren und effizienten Adressdatenmodells gegeben.

Der Kontext: Adressdaten in einem einzigen Hub

In diesem Szenario bestand die Herausforderung darin, verschiedene Adresstypen in einem einzigen Hub zu modellieren. Das Hauptziel bestand darin, redundante Adressdaten zu vermeiden und die Handhabung von NULL-Werten zu vereinfachen. Gemäß den ISO20022-Normen und den Vorschriften der Europäischen Union umfasste das Datenmodell Attribute wie STRASSENNAME, GEBÄUDE_NUMMER, GEBÄUDE_NAME, ZIMMER, FLOOR, POSTAL_CODE, STADT_NAME, COUNTRY_CODE, ADRESSE_LINE_1 und ADDRESS_LINE_2. Jedes dieser Elemente ist Teil eines zusammengesetzten Geschäftsschlüssels, der zur eindeutigen Identifizierung jeder Adresse dient.

Eine praktische, aber komplexe Lösung, die das Team vorschlug, bestand darin, NULL-Werte durch einen Platzhalter (z. B. "-2") zu ersetzen, um den Ladeprozess zu rationalisieren und Probleme bei der Handhabung zu minimieren. Olschimke schlug jedoch mehrere alternative Ansätze vor, um sicherzustellen, dass das Modell sowohl nachhaltig als auch skalierbar ist.

Herausforderungen beim Ersetzen von NULL-Werten

Das Ersetzen von NULL-Werten in Geschäftsschlüsseln kann das Laden vereinfachen, hat jedoch erhebliche Nachteile für nachgelagerte Prozesse, insbesondere bei der Verwaltung von Dimensionsdaten und der Aufrechterhaltung einer klaren Geschäftslogik. Wenn beispielsweise NULL-Werte durch einen Platzhalter wie "-2" ersetzt werden, könnte dieser Wert in nachgelagerten Berichten erscheinen und Verwirrung stiften. Olschimke schlug einen differenzierteren Ansatz vor, bei dem "feste Hash-Werte", wie z. B. alle Nullen oder alle Fs, zur Darstellung leerer oder fehlerhafter Werte verwendet werden.

Durch die Verwendung fester Hash-Werte wird es einfacher, Standard- oder Fehlerzustände direkt innerhalb der Datenstruktur zu identifizieren. Dieser Ansatz vermeidet unnötige Komplexität bei der nachgelagerten Filterung von Daten und verbessert die Übersichtlichkeit und Handhabbarkeit von Datenverarbeitungsvorgängen.

Vermeiden Sie überladene Knotenpunkte und Nullwerte in zusammengesetzten Schlüsseln

Einer der wichtigsten Gesichtspunkte war das Risiko der "Überlastung" von Hubs, das auftritt, wenn mehrere Geschäftsobjekte mit unterschiedlichen semantischen Bedeutungen innerhalb desselben Hubs gespeichert werden. Dies ist besonders häufig der Fall, wenn verschiedene Adresstypen unter einem einzigen Geschäftsschlüssel gespeichert werden, wobei nicht jeder Adresstyp alle Felder benötigt (z. B. ROOM oder FLOOR).

Olschimke zufolge führen überladene Hubs aufgrund unterschiedlicher Datengranularität und fehlender Werte bei verschiedenen Adresstypen zu Komplexität. So können beispielsweise mehrere Gebäude, Stockwerke oder Räume unter einer einzigen Adresse existieren, was zu mehreren Granularitäten innerhalb eines einzigen Hubs führt. Dies macht es schwierig, klare, aussagekräftige Datenbeziehungen zu pflegen. Stattdessen empfahl er, klare Granularitätsebenen zu definieren und möglicherweise Adresstypen zu trennen oder flexiblere Datenstrukturen zu verwenden.

Alternative Modellierungslösungen: JSON-basierte und Referenztabellen

In Fällen, in denen mehrere Adresstypen Flexibilität erfordern, schlug Olschimke die Verwendung von JSON-basierten Datenstrukturen vor. JSON bietet Flexibilität bei der dynamischen Definition von Adressattributen und speichert nur die für eine bestimmte Adresse verfügbaren Schlüssel. Dieser Ansatz verringert das Risiko einer Überlastung und ermöglicht unterschiedliche Adressstrukturen, ohne ein komplexes, starres Schema zu erstellen.

JSON-basierte Hubs ermöglichen das Hashing der Adressdaten als ein einziges JSON-Objekt, geordnet nach Schlüsselnamen, um Duplikate zu vermeiden. Dieser Ansatz erfordert jedoch eine konsistente, standardisierte Reihenfolge der Attribute beim Hashing, um duplikatfreie Schlüssel zu gewährleisten. So könnte die JSON-Formatierung den Hub rationalisieren und ein adaptiveres Laden der Daten ermöglichen und gleichzeitig die nachgeschaltete Datenextraktion vereinfachen.

Darüber hinaus ist die Verwendung von Referenztabellen ein weiterer Ansatz für häufig verwendete Adressdaten, der eine Deduplizierung ermöglicht, ohne den Hub übermäßig zu verkomplizieren. Referenztabellen fungieren als dedizierte Quellen für Adressdaten, die durch eine eindeutige Adress-ID indiziert sind, was die Redundanz in anderen Hubs reduziert.

Berücksichtigung von Adressdaten als beschreibend in Satelliten

Anstatt Adressen als Geschäftsschlüssel in den Hub einzufügen, kann es effektiver sein, sie als beschreibende Attribute innerhalb einer Satellitenstruktur zu speichern. Dadurch wird vermieden, dass der Hub mit Attributen überladen wird, die nicht immer zur Identifizierung des Geschäftsschlüssels selbst benötigt werden. Durch die Speicherung von Adressdaten in Satellites, die mit der primären Geschäftseinheit (z. B. Kunden, Filialen) verknüpft sind, können Sie ein Gleichgewicht zwischen Deduplizierung und Schemavereinfachung erreichen.

Olschimke empfahl diesen Ansatz insbesondere dann, wenn das Hauptziel darin besteht, Redundanzen in den Adressdaten zu beseitigen. Dieser Ansatz steht im Einklang mit einer bewährten Praxis bei der Data Vault-Modellierung: Satellitentabellen sollten beschreibende Daten enthalten, die sich im Laufe der Zeit ändern, während Hubs nur wesentliche Geschäftskennzeichen enthalten.

Anwendung von Geschäftsregeln in der Data Vault-Modellierung

Adressdaten erfordern oft zusätzliche Geschäftsregeln, insbesondere bei der Handhabung komplexer Schlüssel oder Duplikate. Olschimke wies darauf hin, dass die Behandlung von NULL-Werten mit einem Platzhalter die Erstellung nachgelagerter Dimensionen erschwert. Stattdessen wurde ein zweistufiger Ansatz empfohlen: (1) Definition der Geschäftsschlüssel innerhalb des Hubs mit festen Platzhaltern (z. B. alle Nullen oder alle Fs) für die Standard- und Fehlerbehandlung und (2) Standardisierung der Satellitenstruktur zur dynamischen Behandlung unterschiedlicher Adressformate.

Letztlich hat jedes Unternehmen seine eigenen Anforderungen, und die Wahl zwischen einzelnen Hubs, JSON-Strukturen und Referenztabellen hängt davon ab, wie wichtig die Adressdaten für den Kerngeschäftsbetrieb sind. Indem sie sich darauf konzentrieren, Überlastungen zu vermeiden und Skalierbarkeit zu gewährleisten, können Unternehmen ein Data Vault-Modell einrichten, das die langfristige Wartung minimiert und gleichzeitig die Klarheit und Zugänglichkeit der Daten maximiert.

Schlussfolgerung

Die Modellierung von Adressdaten in einem Data Vault-Kontext kann kompliziert sein, insbesondere wenn man versucht, einen einheitlichen Hub zu erstellen, der verschiedene Adresstypen unterstützt. Die von Olschimke erörterten Schlüsselüberlegungen betonen Flexibilität, Einfachheit und die Einhaltung von Geschäftsregeln, ohne die Hubs zu überlasten. JSON-basierte Schlüssel, Referenztabellen und Satellite-Strukturen bieten alternative Ansätze für die Verwaltung von Adressdaten und ermöglichen es Ihnen, die mit NULL-Platzhaltern und zusammengesetzten Schlüsseln verbundenen Fallstricke zu vermeiden.

Für Unternehmen, die komplexe Adressdatenanforderungen bewältigen müssen, kann das Experimentieren mit diesen Alternativen erhebliche Vorteile bringen, insbesondere bei der Verwaltung der Datendeduplizierung, der Einhaltung von Vorschriften und der zukünftigen Skalierbarkeit.

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