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In unserer fortlaufenden Serie beantwortet unser BI-Berater Lorenz Kindling eine Frage aus dem Publikum zur Verwaltung von Soft Deletes in einer reinen Insertion-Datenumgebung. Dieses Thema ist besonders für diejenigen relevant, die im Bereich data warehousing tätig sind, wo die Erhaltung der Integrität und Genauigkeit historischer Daten von größter Bedeutung ist.
Die Frage lautete: "Wie kann man Soft Deletes mit Insert-Only verfolgen?" Lorenz geht in seiner Antwort auf die Komplexität und die besten Praktiken bei der Implementierung von Soft Deletes in einem Insert-Only Framework ein. Er erklärt, dass Soft Deletes die Markierung von Datensätzen als inaktiv beinhalten, anstatt sie physisch aus der Datenbank zu entfernen. Dieser Ansatz ist entscheidend, um einen umfassenden historischen Datensatz zu erhalten und sicherzustellen, dass die Datenintegrität nicht beeinträchtigt wird. Lorenz schlägt vor, einen bestimmten Statusindikator oder ein Kennzeichen im Datenmodell zu verwenden, um logisch gelöschte Datensätze zu kennzeichnen. Dies ermöglicht effiziente Abfragen und Berichte ohne das Risiko, dass historische Daten verloren gehen.
Lorenz, der seit 2021 bei Scalefree International namhafte Unternehmen berät, schöpft aus seiner umfangreichen Erfahrung in den Bereichen Business Intelligence und Enterprise Data Warehousing, um praktische Einblicke zu geben. Er betont, dass Unternehmen durch sorgfältige Planung und Implementierung eines robusten Soft-Löschmechanismus ein Gleichgewicht zwischen Datenaufbewahrung und Leistung erreichen können. Lorenz' Ansatz stellt sicher, dass data warehouses sowohl skalierbar als auch effizient bleiben, selbst wenn sie im Laufe der Zeit wachsen und sich weiterentwickeln.
Abschließend unterstreicht Lorenz die Bedeutung von Best Practices bei der data warehouse-Automatisierung und Data Vault-Modellierung für die effektive Verwaltung von Soft Deletes. Durch die Verwendung von Insert-Only-Methoden mit geeigneten Indikatoren für Soft Deletes können Unternehmen die Integrität und Nutzbarkeit ihrer data warehouses aufrechterhalten und so langfristige Business Intelligence- und Analyseziele unterstützen. Diese Strategie geht nicht nur auf die üblichen data warehousing-Herausforderungen ein, sondern entspricht auch den Grundsätzen des modernen Datenmanagements.
Treffen mit dem Sprecher
Lorenz Kindling
Lorenz arbeitet im Bereich Business Intelligence und Enterprise Data Warehousing (EDW) mit den Schwerpunkten data warehouse Automatisierung und Data Vault Modellierung. Seit 2021 berät er für Scalefree International namhafte Unternehmen aus verschiedenen Branchen. Vor Scalefree war er auch als Berater im Bereich der Datenanalyse tätig. Dadurch konnte er sich einen umfassenden Überblick über data warehousing-Projekte und häufig auftretende Probleme verschaffen.
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