Hier ist ein Beispiel für ein Modellierungsdokument, das die wichtigsten Informationen zu einem Datenmodell strukturiert. Es dient als Referenz für Entwickler, Analysten und andere Beteiligte und hilft, die Struktur und die Beziehungen der Datenbank zu verstehen und zu dokumentieren.

Datenmodellierungsdokument

1. Einleitung

• Projektname: Verkaufsdaten-Data Warehouse
• Erstellt von: [Name des Modellierers]
• Datum: [Datum]
• Zweck: Dieses Dokument beschreibt die Struktur des Verkaufsdaten-Data Warehouses, die enthaltenen Tabellen und deren Beziehungen. Es enthält Details zu den Dimensionen und Faktentabellen, den Schlüsselfeldern und wichtigen Datenflussprozessen. Ziel ist es, die Anforderungen an das Reporting zu erfüllen und eine konsistente Datenbasis zu gewährleisten.

2. Modellübersicht

2.1 Ziele des Modells

Das Verkaufsdatenmodell soll: - Verkäufe, Rückgaben und Kundenaktivitäten speichern und analysieren. - Historische Änderungen bei Kundendaten und Produktinformationen nachverfolgen. - Konsistente Zeitbezüge für monatliche, quartalsweise und jährliche Berichte ermöglichen. - Eine flexible Struktur bieten, die zukünftige Erweiterungen erleichtert.

2.2 Modellbeschreibung

Das Modell besteht aus drei Hauptelementen: - Dimensionen: Kunden, Produkte, Regionen, Zeit. - Faktentabellen: Verkaufsfakten, Rückgabenfakten. - Hilfstabellen: Junk-Dimension für Bestellungseigenschaften.

3. Tabellenübersicht

3.1 Dimensionstabellen

3.2 Faktentabellen

3.3 Hilfstabellen

4. Tabellendetails

4.1 Dim_Kunde

• Beschreibung: Speichert Kundeninformationen mit historischem Verlauf.
• Typ: Slowly Changing Dimension (SCD Typ 2).
• Felder:
  • Kunden_ID (INT, PK)
  • Kundenname (VARCHAR)
  • Adresse (VARCHAR)
  • Email (VARCHAR)
  • Telefonnummer (VARCHAR)
  • Gültig_von (DATE) – Startdatum der aktuellen Version
  • Gültig_bis (DATE) – Enddatum der aktuellen Version

4.2 Dim_Produkt

• Beschreibung: Speichert Produktinformationen, die konsistent in verschiedenen Faktentabellen verwendet werden.
• Typ: Conformed Dimension.
• Felder:
  • Produkt_ID (INT, PK)
  • Produktname (VARCHAR)
  • Kategorie (VARCHAR)
  • Preis (DECIMAL)
  • Hersteller (VARCHAR)

4.3 Dim_Zeit

• Beschreibung: Zeitdimension zur Abbildung von Datums- und Zeitinformationen.
• Typ: Zeitdimension.
• Felder:
  • Datum_ID (INT, PK)
  • Jahr (INT)
  • Monat (INT)
  • Tag (INT)
  • Wochentag (VARCHAR)
  • Quartal (VARCHAR)

4.4 Fakt_Verkauf

• Beschreibung: Enthält Informationen zu allen Verkaufsaktivitäten.
• Typ: Faktentabelle.
• Felder:
  • Verkauf_ID (INT, PK)
  • Kunden_ID (INT, FK)
  • Produkt_ID (INT, FK)
  • Datum_ID (INT, FK)
  • Region_ID (INT, FK)
  • Verkaufsmenge (INT)
  • Umsatz (DECIMAL)
  • Rabatt (DECIMAL)
  • Gesamtnettoumsatz (DECIMAL)

5. Beziehungen zwischen Tabellen

• Dim_Kunde ↔ Fakt_Verkauf: Jeder Verkauf ist einem Kunden zugeordnet.
• Dim_Produkt ↔ Fakt_Verkauf: Jeder Verkauf bezieht sich auf ein spezifisches Produkt.
• Dim_Zeit ↔ Fakt_Verkauf: Jeder Verkauf erfolgt an einem bestimmten Datum.
• Dim_Region ↔ Fakt_Verkauf: Jeder Verkauf ist einer Verkaufsregion zugeordnet.

6. Data Lineage und ETL-Prozesse

• Extraktion: Die Daten werden täglich aus dem Quellsystem extrahiert. Kundeninformationen, Produktstammdaten und Verkaufsdaten werden in einer ETL-Pipeline bereitgestellt.
• Transformation: Die Transformation umfasst die Anpassung der Kunden-ID, das Aktualisieren von Slowly Changing Dimensions und das Zuordnen von Regionen.
• Laden: Die Daten werden in die Dimensionstabellen geladen, bevor die Faktentabellen befüllt werden. Dabei werden auch die SCD-Regeln angewendet.

7. Besondere Modellierungsentscheidungen

• Slowly Changing Dimensions (SCD Typ 2): Die Dim_Kunde-Tabelle verwendet SCD Typ 2, um Änderungen wie Adress- und Namensänderungen historisch zu speichern.
• Junk-Dimension für Flags: Die Junk_Bestellungseigenschaften enthält selten abgefragte Attribute (z. B. Expresslieferung, Versandart) und reduziert so die Anzahl der Spalten in der Faktentabelle.
• Conformed Dimension: Die Dim_Produkt wird als standardisierte Produktdimension genutzt, die über verschiedene Faktentabellen hinweg verwendet wird.

8. Erweiterungen und zukünftige Anforderungen

• Mini-Dimension für Marketingpräferenzen: Mögliche Einführung einer Mini-Dimension, um spezifische, häufig wechselnde Marketing- und Kaufpräferenzen der Kunden zu speichern.
• Erweiterung der Zeitdimension: Erweiterung der Dim_Zeit um Feiertage und saisonale Kennzeichen, um saisonale Analysen zu ermöglichen.

9. Glossar und Abkürzungen

• SCD: Slowly Changing Dimension
• PK: Primary Key
• FK: Foreign Key
• ETL: Extract, Transform, Load

10. Änderungshistorie

Dieses Dokument dient als umfassende Dokumentation und Referenz für das Verkaufsdatenmodell und sollte bei jeder signifikanten Änderung des Modells aktualisiert werden. So bleibt es aktuell und unterstützt das gesamte Team bei der Nutzung und Erweiterung des Modells.