Multitemporales Beispiel aus der Reisebranche
In einem unserer In früheren Blogbeiträgen haben wir einen Einblick in die Grundlagen der Multitemporalität in Data Vault 2.0 gegeben. Dieser Artikel gibt Ihnen ein kurzes praktisches Beispiel zu diesem Thema.
Wenn Sie Ihren Urlaub buchen, kann es vorkommen, dass Sie nach der ursprünglichen Buchung noch etwas ändern: die Dauer, den Abflugort, das Hotel, das Anfangs- und/oder Enddatum Ihrer Reise oder einfach nur einige Extras. Aus betrieblicher Sicht stellen diese Änderungen kein Problem dar, und die Erwartungen sind nicht hoch.
Der Datensatz für Ihre Fahrt wird in der QuellensystemeIn der grafischen Benutzeroberfläche werden nur die neuesten Daten angezeigt. Der Mitarbeiter kann einige Protokolle in der Historie sehen, wenn sie vorhanden sind.
Das reicht in der Regel aus, um den operativen Teil am Laufen zu halten. In der Welt der Business Intelligence ist die Art und Weise, wie man mit Daten umgeht, etwas anders. Dort wollen wir alles sehen. Jedes Mal, wenn ein Datensatz im Quellsystem aktualisiert wird, erfassen wir alle Änderungen und speichern sie in einer separaten Datenbank.
Dies bedeutet, dass wir eine neue Zeitachse einführen, die uns neue Möglichkeiten bietet, aber auch neue Herausforderungen mit sich bringt. Werfen wir einen Blick auf einige Beispieldatensätze eines Ausgangssystems im Zeitverlauf:
Tag 1: Erste Buchung einer Urlaubsreise
Tag 2: Korrektur des Anfangs- und Enddatums und eine kleine Preisanpassung
Tag 2: Korrektur des Anfangs- und Enddatums und eine kleine Preisanpassung
Wenn Sie heute einen Blick in das Quellsystem werfen, werden Sie feststellen, dass die Buchung B4711 storniert wurde oder sogar ganz verschwunden ist und B4712 die aktive Buchung ist (ID = 2, erstellt am Tag 3). Aus analytischer Sicht haben Sie vielleicht noch einige Fragen, die Sie beantwortet haben möchten.
Zum Beispiel:
- Wie hoch waren die geschätzten Einnahmen im Juli, ausgehend vom Februar?
- Wie hoch waren die geschätzten Einnahmen für Juli, ausgehend vom März?
- Welche Daten muss ich für die Beantwortung der beiden obigen Fragen verwenden?
- In welchem Monat haben wir die meisten Buchungen für die nächste Sommersaison?
- Können wir einen Bericht reproduzieren, den wir vor einigen Monaten erstellt haben?
- Was ist, wenn sich einige Geschäftsdaten ändern? Was betrifft meine Berichte in der Vergangenheit?
- Wo können wir die Daten aufbereiten, um all diese Fragen zu beantworten? In der data warehouse? Im Front-End-BI-Tool? Oder irgendwo anders?
In unserem Webinar "Multi-Temporalität in Data Vault 2.0" werden wir Ihnen Antworten auf all diese Fragen geben, indem wir Data Vault-Einheiten verwenden.
Wenn Sie an weiteren Anwendungsfällen im Zusammenhang mit der Multitemporalität interessiert sind: Wir bieten einen 2-tägigen Kurs speziell zu diesem Thema an: "Multitemporal Data Vault 2.0 Klasse"
von Marc Finger (Scalefree)
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Um die Erstellung von Visual Data Vault-Zeichnungen in Microsoft Visio zu unterstützen, wurde eine Schablone implementiert, die zum Zeichnen von Data Vault-Modellen verwendet werden kann. Die Schablone ist erhältlich bei www.visualdatavault.com.
