Modellierung demografischer Daten

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Modellierung demografischer Daten für das Raw Data Vault: Ein praktischer Leitfaden

Bei der Arbeit mit demografischen Daten für Bevölkerungsanalysen stößt man häufig auf Datensätze, die Variablen wie Region, Jahr, Alter und Geschlecht enthalten. Für Unternehmen, die eine Data Vault-Methode implementieren, besteht die Aufgabe dann darin, diese Daten im Raw Data Vault so zu modellieren, dass sie im Business Vault effizient für Verhältnisberechnungen und andere Geschäftslogiken verwendet werden können.

In diesem Blogbeitrag wird untersucht, wie die Modellierung demografischer Daten für Raw Data Vault erfolgen kann. Wir werden Überlegungen zu Referenztabellen, Knotenpunkten, Verbindungen und Satelliten anstellen und erörtern, warum ein vereinfachter Ansatz von Vorteil sein kann, während die Änderungshistorie bei Bedarf dennoch erfasst wird. Lassen Sie uns ein Beispiel durchgehen, das auf einer Frage basiert, die während einer Data Vault-Fragestunde gestellt wurde.

Definition des Datensatzes und der Zielsetzung

Lassen Sie uns zunächst den Datensatz und das Hauptziel umreißen. Nehmen wir an, wir haben einen demografischen Datensatz, der extern bezogen wird (z. B. von einem nationalen Amt) und die folgenden Spalten enthält:

• Region
• Jahr
• Alter
• Sex
• Bevölkerungszahl nach Region, Jahr, Alter und Geschlecht

Ziel ist es, diesen Datensatz in das Raw Data Vault zu laden und für Berechnungen im Business Vault zur Verfügung zu stellen, z. B. für die Ermittlung von Bevölkerungsanteilen über verschiedene Dimensionen hinweg.

Der vereinfachte Modellierungsansatz

Um den Modellierungsansatz zu verstehen, lassen Sie uns die grundlegenden Elemente der Data Vault-Architektur betrachten:

• Knotenpunkte: Tabellen, die eindeutige Geschäftsschlüssel enthalten und als Bezeichner dienen.
• Verknüpfungen: Tabellen, die Beziehungen zwischen Hubs definieren.
• Satelliten: Tabellen, die beschreibende Daten enthalten und Veränderungen im Laufe der Zeit verfolgen.

Da dieser Datensatz demografische Attribute ohne echte Geschäftsschlüssel enthält, hängt die Wahl der Modellierung davon ab, ein Gleichgewicht zwischen Vereinfachung und Erfassung von Änderungen zu finden. Hier ist eine schrittweise Aufschlüsselung des Ansatzes:

1. Zuerst die Datenstruktur reduzieren

Das einfachste Modell für diesen Datensatz wäre die Erstellung einer flachen, breiten Tabelle, die Spalten für Region, Jahr, Alter, Geschlecht und Bevölkerungszahl enthält. Diese Struktur würde die Daten direkt laden, ohne weitere Unterteilung in Hubs, Links oder Satelliten.

• Vorteile: Einfach abzufragen und zu verwalten, insbesondere wenn keine Notwendigkeit besteht, Änderungen im Laufe der Zeit zu verfolgen.
• Nachteile: Fehlende Unterstützung für die Verfolgung von Aktualisierungen oder Änderungen von Bevölkerungswerten.

Dieser Ansatz funktioniert gut, wenn die Daten statisch sind und nur selten aktualisiert werden, aber er schränkt die Flexibilität bei der Versionierung oder bei inkrementellen Aktualisierungen ein.

2. Einführung von Referenzknotenpunkten und Satelliten für die Verfolgung von Veränderungen

Um die Einschränkungen einer flachen Tabelle zu umgehen, können wir die Vorteile von Referenzknoten und Satelliten nutzen. Mit Referenzknotenpunkten können wir Region, Jahr, Alter und Geschlecht als Referenzcodes behandeln. In einem Referenz-Hub wird jede eindeutige Kombination dieser Codes als ein einziger, zusammengesetzter Schlüssel behandelt.

Die Struktur umfasst dann:

• Ein Referenz-Hub mit Region, Jahr, Alter und Geschlecht als identifizierende Attribute.
• Ein Referenzsatellit mit der Bevölkerungszahl als beschreibendes Attribut, das zum Referenz-Hub zurückführt.

Durch die Einführung dieser Referenzstrukturen stellen wir sicher, dass Änderungen der Bevölkerungswerte im Laufe der Zeit erfasst werden können. Wenn ein neuer Bevölkerungsdatensatz mit einem anderen Bevölkerungswert für eine bestimmte Region, ein bestimmtes Jahr, ein bestimmtes Alter und ein bestimmtes Geschlecht eingeht, wird er dem Referenzsatelliten als neue Zeile hinzugefügt. Auf diese Weise wird eine Änderungshistorie erstellt, ohne dass die ursprüngliche Zeile geändert werden muss.

Modellierungsstrategie und Design

Zur Vereinfachung sehen Sie hier, wie die Struktur im Raw Data Vault aussehen würde:

• Referenz-Hub: Kombiniert die Codes für Region, Jahr, Alter und Geschlecht. Durch diesen Aufbau werden separate Hubs für jedes Attribut überflüssig und das Modell bleibt übersichtlich. Der aus Region, Jahr, Alter und Geschlecht gebildete zusammengesetzte Schlüssel identifiziert jeden Datensatz eindeutig, während der Hub als zentrale Referenz dient.
• Referenz-Satellit: Der Referenzsatellit, der an den Referenz-Hub angeschlossen ist, enthält den Bevölkerungswert und ein Ladedatum, um zu verfolgen, wann die Daten geladen wurden. Auf diese Weise können wir historische Änderungen effizient erfassen. Wenn der Bevölkerungswert aktualisiert wird, wird dem Satellite eine neue Zeile mit einem aktualisierten Ladedatum hinzugefügt, wodurch eine versionierte Historie erstellt wird.

Beispielstruktur:

Referenz-Hub: Demografischer_Hub
- Primärschlüssel: Region, Jahr, Alter, Geschlecht
- Zusätzliche Spalten: Ladedatum (ldts), Quelle (src)

Referenz-Satellit: Bevölkerung_Satellit
- Fremdschlüssel: Region, Jahr, Alter, Geschlecht (zusammengesetzter Schlüssel aus Hub)
- Bevölkerung Wert
- Ladedatum (ldts)
- Quelle (src)

Bei diesem Aufbau sind alle demografischen Attribute in einem einzigen Hub enthalten und mit dem Bevölkerungswert im Satelliten verknüpft. Mit diesem Entwurf wird ein einfaches und effektives Datenmodell beibehalten, das historische Datenänderungen ohne zusätzliche Komplexität unterstützt.

Warum es sinnvoll ist, mehrere Knotenpunkte und Links zu vermeiden

Theoretisch könnte man für jedes demografische Attribut - Region, Jahr, Alter und Geschlecht - separate Hubs erstellen und diese miteinander verknüpfen. Dieser Ansatz führt jedoch zu unnötiger Komplexität, ohne in diesem Zusammenhang einen Mehrwert zu bieten. Hier ist der Grund dafür:

• Mehrere Joins: Mehrere Hubs und eine Verknüpfungstabelle erfordern zusätzliche Joins, was die Komplexität bei der Abfrage der Daten erhöht.
• Erhöhte Anzahl von Entitäten: Zusätzliche Knotenpunkte und Verknüpfungen erhöhen die Anzahl der Entitäten, wodurch das Datenmodell schwerer zu verstehen und zu pflegen ist.
• Leistungsaspekte: Jede Verknüpfung verursacht zusätzliche Verarbeitungskosten, was die Abfragen verlangsamen kann, insbesondere bei größeren Datensätzen.

Durch die Konsolidierung aller demografischen Attribute in einem einzigen Knotenpunkt reduzieren wir die Anzahl der Entitäten und vereinfachen das Modell, so dass es leichter zu verwenden und zu pflegen ist und dennoch den geschäftlichen Anforderungen entspricht.

Vorteile eines einzigen Referenzzentrums mit einem Satelliten

Dieser Ansatz ist besonders vorteilhaft, weil er ein Gleichgewicht zwischen Einfachheit und Flexibilität schafft. So geht's:

• Erfassen von Veränderungen: Mit dem Referenzsatelliten können wir historische Änderungen der Bevölkerungsdaten im Laufe der Zeit verfolgen. Jede neue Zeile stellt eine Aktualisierung dar, die durch das Ladedatum gekennzeichnet ist, so dass man leicht erkennen kann, wann die Bevölkerungsdaten aktualisiert wurden.
• Granularität und Skalierbarkeit: Der zentrale Knotenpunkt bietet eine einheitliche Granularität für die Daten, so dass Abfragen unkompliziert und Änderungen einfach zu verwalten sind.
• Effiziente Leistung: Die Verknüpfung auf der Grundlage von Region, Jahr, Alter und Geschlecht ist rechnerisch effizient. Diese Attribute sind in der Regel klein (z. B. Ganzzahl- oder kleine Zeichenwerte), was den Verarbeitungsaufwand verringert.

Verwendung des Modells in der Geschäftslogik

Sobald die demografischen Daten in das Raw Data Vault geladen sind, können sie im Business Vault verwendet werden. Hier sehen Sie, wie sie für die Geschäftslogik verwendet werden können:

1. Daten verknüpfen: Im Business Vault können Datenanalysten andere Datensätze mit dem demografischen Referenzsatelliten über die Attribute Region, Jahr, Alter und Geschlecht verbinden, um Bevölkerungsdaten einzubeziehen.
2. Proportionsberechnungen: Wenn Bevölkerungszahlen verfügbar sind, werden Anteilsberechnungen (z. B. der Anteil einer bestimmten demografischen Gruppe in einer Region) einfach.
3. Zeitliche Analyse: Das Ladedatum im Satelliten bietet eine historische Verfolgung, die es Analysten ermöglicht, demografische Veränderungen im Laufe der Zeit zu sehen und Trends zu analysieren.

Mögliche Herausforderungen und Lösungen

Eine häufige Sorge ist, dass die Verknüpfung mehrerer Spalten (Region, Jahr, Alter, Geschlecht) die Leistung beeinträchtigen könnte. Durch eine optimierte Indizierung und die geringe Größe dieser Spalten wird dieses Problem jedoch minimiert. Bei größeren Datensätzen könnte eine Partitionierung nach Region oder Jahr die Abfrageleistung weiter optimieren.

Schlussfolgerung

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ein vereinfachtes Modell, das einen einzigen Referenz-Hub mit einem Satelliten nutzt, eine äußerst effektive Methode zur Modellierung demografischer Daten in einem Raw Data Vault darstellt. Dieser Ansatz ermöglicht eine unkomplizierte Verwendung im Business Vault und gewährleistet Flexibilität bei der Verfolgung historischer Änderungen, während das Modell gleichzeitig überschaubar und effizient bleibt.

Dieses Beispiel veranschaulicht, wie Organisationen durch die Konzentration auf Vereinfachung und Erfassung von Änderungen ein effektives demografisches Datenmodell im Raw Data Vault aufbauen können, das sowohl den aktuellen als auch den künftigen Anforderungen an bevölkerungsbezogene Analysen gerecht wird.

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