Matrix

Dimension-Measure-Matrix

01 Februar 2025 - Veröffentlicht unter Community & Best Practices von schwarer2006

Eine Dimension-Measure-Matrix stellt dar, welche Measures (Kennzahlen) von welchen Dimensionen beeinflusst oder analysiert werden können. Solche Matrizen sind nützlich, um zu verstehen, wie verschiedene Kennzahlen und Dimensionen im Datenmodell zusammenhängen und welche Analysen möglich sind.

Hier ist ein Beispiel für eine Dimension-Measure-Matrix, die typische Dimensionen und Measures in einem Vertriebs- und Finanzberichtsumfeld abbildet.

Dimension/Measure	Umsatz	Kosten	Deckungsbeitrag	Absatzmenge	Durchschnittspreis
Produkt	✅	✅	✅	✅	✅
Kunde	✅	❌	✅	✅	✅
Zeit	✅	✅	✅	✅	✅
Region	✅	✅	✅	✅	✅
Vertriebspartner	✅	❌	✅	✅	✅
Kanal (Online/Stationär)	✅	❌	✅	✅	✅
Kostenstelle	❌	✅	✅	❌	❌

Erläuterungen:

Umsatz: Dieser Wert kann nach Produkt, Kunde, Zeit, Region, Vertriebspartner und Kanal betrachtet werden, da alle diese Dimensionen die Höhe des Umsatzes beeinflussen können.
Kosten: Kosten hängen oft nicht direkt von Kunden oder Vertriebspartnern ab, sondern sind eher auf interne Dimensionen wie Produkt, Zeit, Region und Kostenstelle bezogen.
Deckungsbeitrag: Dieser Maßstab (Umsatz minus Kosten) kann, wie der Umsatz, in Bezug auf Produkt, Kunde, Zeit, Region, Vertriebspartner und Kanal analysiert werden. Auch Kostenstellen können einflussreich sein, da sie Kosten erzeugen.
Absatzmenge: Absatzmenge kann in Zusammenhang mit Produkt, Kunde, Zeit, Region, Vertriebspartner und Kanal analysiert werden. Kostenstellen sind hier irrelevant, da sie keinen Einfluss auf die Verkaufsmenge haben.
Durchschnittspreis: Der Durchschnittspreis lässt sich sinnvoll in Bezug auf Produkt, Kunde, Zeit, Region, Vertriebspartner und Kanal analysieren, um Preisstrategien zu überprüfen.

Diese Matrix gibt einen Überblick darüber, wie verschiedene Dimensionen die jeweilige Kennzahl (Measure) beeinflussen. So können Sie gezielt analysieren, z. B. wie der Umsatz je Produkt in einer bestimmten Region für ein spezifisches Quartal aussieht, oder wie der Deckungsbeitrag nach Vertriebskanal und Produktgruppe variieren könnte.

Matrix Parquet vs. Datawarehouse SQL Server

01 Februar 2025 - Veröffentlicht unter Community & Best Practices von schwarer2006

Hier ist eine Vergleichsmatrix zwischen Parquet (spaltenbasiertes Dateiformat) und einem SQL Server Data Warehouse (zeilenbasiertes relationales Datenbankmodell):

Kriterium	Parquet (spaltenbasiertes Format)	SQL Server Data Warehouse (zeilenbasiert)
Speicherformat	Spaltenbasiert (jede Spalte wird separat gespeichert)	Zeilenbasiert (ganze Zeilen werden zusammen gespeichert)
Speicherplatz	Stark komprimiert, je nach Komprimierung 30–80% kleiner als unkomprimierte Daten	Mehr Speicherbedarf, da zeilenbasiert, weniger effizient komprimiert
Abfrageeffizienz	Sehr effizient für analytische Abfragen, bei denen nur bestimmte Spalten abgefragt werden	Gut für transaktionale Workloads, weniger effizient bei Abfragen, die nur bestimmte Spalten benötigen
Komprimierung	Unterstützt verschiedene Komprimierungsalgorithmen (Snappy, Gzip, etc.)	Komprimierung nur auf Tabellenebene (ROW/Page Compression), aber weniger flexibel
Lesegeschwindigkeit	Hohe Leseeffizienz bei spaltenbasierten, analytischen Abfragen	Gut für OLTP-Transaktionen, kann langsamer bei großen analytischen Abfragen sein
Schreibgeschwindigkeit	Relativ langsamer als zeilenbasierte Datenbanken (insbesondere bei Komprimierung)	Schneller bei Einfügeoperationen für einzelne Zeilen, aber langsamer bei großen Schreibvorgängen
Datenaktualisierung	Eher für Append-Only-Szenarien gedacht, schwerfälliger bei Änderungen oder Löschungen	Gut für häufige Aktualisierungen und Löschungen, Transaktionsunterstützung (ACID)
Transaktionsunterstützung (ACID)	Keine native Unterstützung (muss auf Dateisystemebene gehandhabt werden)	Vollständige ACID-Unterstützung für Transaktionen
Indizierung	Keine native Indizierung; Abfragen sind stark auf die zugrunde liegende Dateistruktur angewiesen	Unterstützt Indizes (Clustered, Non-Clustered), was die Abfragegeschwindigkeit verbessert
Einsatzgebiete	Ideal für analytische Workloads, Data Lakes, Big Data-Umgebungen	Gut für transaktionale und gemischte Workloads (OLTP/OLAP)
Datenintegration	Unterstützt in vielen Big Data-Tools und -Frameworks (Apache Spark, Hadoop, etc.)	Integration mit traditionellen ETL-Tools und BI-Plattformen (z.B. SSIS, Power BI)
Speicherkosten	Kostengünstig bei großen Datenmengen, da es weniger Speicher benötigt	Höherer Speicherverbrauch und damit auch höhere Kosten
Skalierbarkeit	Gut skalierbar in verteilten Umgebungen (z.B. Data Lakes)	SQL Server bietet gute Skalierbarkeit, aber benötigt mehr Hardware- und Lizenzressourcen
Nutzung in verteilten Systemen	Ideal für verteilte Dateisysteme und Data Lakes (z.B. S3, HDFS)	Wird hauptsächlich in zentralen, relationalen Systemen eingesetzt, aber mit Unterstützung für verteilte Umgebungen
Kosteneffizienz bei Big Data	Sehr kosteneffizient bei der Speicherung und Abfrage großer, verteilter Datenmengen	Kann teuer werden, besonders bei Lizenzkosten und Speicherbedarf für sehr große Datenmengen

Zusammenfassung:

Parquet eignet sich hervorragend für analytische Workloads, bei denen große Datenmengen abgefragt, komprimiert und effizient gespeichert werden müssen. Es wird in Big Data-Umgebungen und verteilten Systemen wie Data Lakes bevorzugt und spart Speicherplatz durch eine starke Komprimierung.
SQL Server ist besser für transaktionale Workloads und hybride OLTP/OLAP-Szenarien geeignet. Es bietet umfassende Transaktionsunterstützung (ACID), Indizierung, und ist gut in traditionelle BI- und Reporting-Tools integriert. Allerdings benötigt SQL Server mehr Speicherplatz und kann kostspieliger sein, besonders in großen, skalierenden Systemen.

Je nach Anwendungsfall wäre Parquet besser geeignet, wenn es um kosteneffiziente Speicherung großer Datenmengen geht, während SQL Server ideal ist, wenn du Transaktionssicherheit und häufige Aktualisierungen benötigst.