{"id":200708,"date":"2024-12-12T06:30:00","date_gmt":"2024-12-12T05:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=200708"},"modified":"2024-11-19T16:45:36","modified_gmt":"2024-11-19T15:45:36","slug":"dimensionstabellen-data-warehouse","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/dimensionstabellen-data-warehouse","title":{"rendered":"Dimensionstabellen im Data Warehouse: Bedeutung, Struktur und Einsatzm\u00f6glichkeiten"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"200708\" class=\"elementor elementor-200708\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-690916f e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"690916f\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ef94f37 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ef94f37\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><b>In der Datenwissenschaft und speziell in Data Warehouses sind die Begriffe Dimensionstabelle und Faktentabelle zentrale Konzepte in jedem Datenmodell, insbesondere f\u00fcr Analysezwecke.<\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7d41eb2 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"7d41eb2\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;,&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-20d7713 e-con-full e-flex e-con\" data-id=\"20d7713\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;full&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f15f8b5 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"f15f8b5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"512\" height=\"512\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/11\/image3.webp\" class=\"attachment-large size-large wp-image-200711\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/11\/image3.webp 512w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/11\/image3-300x300.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/11\/image3-150x150.webp 150w\" sizes=\"(max-width: 512px) 100vw, 512px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3ebaf7d e-con-full e-flex e-con\" data-id=\"3ebaf7d\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;full&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-35d201f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"35d201f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">R\u00fcckblick: Was ist ein Data Warehouse?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5cd328a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5cd328a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-warehouse\">Ein Data Warehouse ist eine zentralisierte Datenplattform<\/a>, die entwickelt wurde, um Analysen und Entscheidungsfindungen zu erleichtern. Es aggregiert Daten aus verschiedenen Quellen und organisiert sie so, dass schnelle und effektive Analysen m\u00f6glich sind. Im Gegensatz zu operativen Datenbanken ist ein Data Warehouse auf die <b>Analyse historischer Daten<\/b> optimiert, was tiefere Einblicke in vergangene und gegenw\u00e4rtige Leistungen erm\u00f6glicht.\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e9eb7d0 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"e9eb7d0\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-93f31d8 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"93f31d8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-warehouse\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Vertiefe Dein Wissen im Data Warehousing<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a2c36e6 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"a2c36e6\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-26ff6c4 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"26ff6c4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist eine Dimensionstabelle?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d026a7d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d026a7d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><b>Eine Dimension ist eine Tabelle, die qualitative Attribute<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> eines wichtigen Elements des Unternehmensprozesses speichert. Diese Attribute werden verwendet, um <\/span><b>die numerischen Fakten<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> zu beschreiben, die in den Faktentabellen erfasst werden.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Dimensionen liefern somit Kontext f\u00fcr die quantitativen Messungen. Sie bieten Details zu Ereignissen, etwa wer, wann, wo oder welches Produkt verkauft wurde.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Diese Attribute k\u00f6nnen Elemente wie Produkt, Datum, Kunde oder sogar Ort umfassen. Diese Tabellen sind so organisiert, dass die Datenanalyse intuitiver wird, was das Verst\u00e4ndnis der <\/span><b>Faktentabellen, die ihrerseits die quantitativen Messungen enthalten<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, erleichtert.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a51314b e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"a51314b\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d7c7629 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d7c7629\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die verwendeten Schema-Typen<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d502902 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d502902\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Es gibt mehrere Modelle zur Organisation von Fakten- und Dimensionstabellen, insbesondere das Sternschema (<\/span><b>star schema<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">) und das Schneeflockenschema (<\/span><b>snowflake schema<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">).<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2c6216a e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"2c6216a\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;,&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-587981f e-con-full e-flex e-con\" data-id=\"587981f\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;full&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-067bd6e elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"067bd6e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"848\" height=\"579\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/11\/image5.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-200712\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/11\/image5.webp 848w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/11\/image5-300x205.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/11\/image5-768x524.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 848px) 100vw, 848px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9a0fa18 e-con-full e-flex e-con\" data-id=\"9a0fa18\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;full&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2a85b36 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2a85b36\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Sternschema (Star Schema)<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5a9b05d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5a9b05d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dieser Schema-Typ ist der einfachste und am h\u00e4ufigsten verwendete im Data Warehousing. Hier sind die Faktentabellen zentral platziert und mit den sie umgebenden Dimensionstabellen verbunden, wodurch eine sternf\u00f6rmige Struktur entsteht. Dies erleichtert die Datenanalyse, da die Beziehungen zwischen den Tabellen klar und nicht komplex sind. Es ist in der Regel die empfohlene Methode, wann immer m\u00f6glich.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8b98893 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"8b98893\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;,&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2867d7f e-con-full e-flex e-con\" data-id=\"2867d7f\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;full&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1b15757 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"1b15757\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1200\" height=\"725\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/11\/image2.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-200713\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/11\/image2.webp 1200w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/11\/image2-300x181.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/11\/image2-1024x619.webp 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/11\/image2-768x464.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1200px) 100vw, 1200px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e4ad87a e-con-full e-flex e-con\" data-id=\"e4ad87a\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;full&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1594b5d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1594b5d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Schneeflockenschema (Snowflake Schema)<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a268a0a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a268a0a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Das Schneeflockenschema ist eine Erweiterung des Sternschemas, bei dem die Dimensionstabellen \u00fcber mehrere Ebenen normalisiert sind. Das bedeutet, dass die Attribute einer Dimension wiederum mit anderen Tabellen verbunden sind, was eine komplexere Struktur erzeugt, die einer Schneeflocke \u00e4hnelt. Dies reduziert die Datenredundanz, erh\u00f6ht jedoch die Komplexit\u00e4t der Abfragen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7e386c6 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"7e386c6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/google-bigquery-alles-ueber-dieses-data-warehouse\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Kennst Du schon BigQuery von Google?<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5f64513 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"5f64513\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3ac02b2 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3ac02b2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Prim\u00e4rschl\u00fcssel und Fremdschl\u00fcssel<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6f49a2d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6f49a2d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">In einem dimensionalen Modell verf\u00fcgen die Dimensionstabellen \u00fcber einen <\/span><b>Prim\u00e4rschl\u00fcssel<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (primary key), der <\/span><b>jede Zeile eindeutig identifiziert<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Dieser Prim\u00e4rschl\u00fcssel wird wiederum als <\/span><b>Fremdschl\u00fcssel<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (foreign key) in der Faktentabelle verwendet, um <\/span><b>eine Beziehung zwischen den Tabellen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> herzustellen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Zum Beispiel kann eine Faktentabelle der Verk\u00e4ufe (sales fact table) eine Spalte \u201eProductID\u201c haben, die als Fremdschl\u00fcssel auf den Prim\u00e4rschl\u00fcssel der Produkttabelle verweist. Diese Beziehungen erm\u00f6glichen es, Daten aus verschiedenen Tabellen zu kombinieren, um umfassende und detaillierte Analysen zu erhalten.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-16fcaaf elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"16fcaaf\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"363\" height=\"380\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/11\/image4.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-200714\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/11\/image4.webp 363w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/11\/image4-287x300.webp 287w\" sizes=\"(max-width: 363px) 100vw, 363px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-04b0a7a e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"04b0a7a\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-48a3374 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"48a3374\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Role-Playing Dimensions<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1248080 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1248080\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Manche Dimensionen k\u00f6nnen unterschiedliche Rollen im Datenmodell spielen. Zum Beispiel kann eine Datumsdimension verwendet werden, um das Bestelldatum, das Lieferdatum oder das Rechnungsdatum abzubilden. Man spricht dann von Role-Playing Dimensions. Dies erm\u00f6glicht es, Datenverdopplungen zu vermeiden, indem eine einzige Dimension f\u00fcr unterschiedliche Zwecke genutzt wird.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3f0090b elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"3f0090b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"786\" height=\"464\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/11\/image1.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-200715\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/11\/image1.webp 786w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/11\/image1-300x177.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/11\/image1-768x453.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 786px) 100vw, 786px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dcadb10 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"dcadb10\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/snowflake-training-beherrsche-das-fuehrende-cloud-data-warehouse\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Das f\u00fchrende Cloud Data Warehouse - Snowflake Training<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4db6249 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"4db6249\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5163698 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5163698\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Langsam wechselnde Dimensionen (Slowly Changing Dimensions)<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a23473d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a23473d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dimensionen k\u00f6nnen sich im Laufe der Zeit \u00e4ndern, und oft ist es notwendig, diese \u00c4nderungen im Data Warehouse zu verfolgen. Zum Beispiel kann ein Kunde seine Adresse \u00e4ndern. <\/span><b>Diese \u00c4nderungen m\u00fcssen verwaltet werden, um nachvollziehen zu k\u00f6nnen, wann diese Modifikationen stattfanden und wie sie die Fakten beeinflussten<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Die <\/span><b>Slowly Changing Dimensions<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (SCD) erm\u00f6glichen die Verwaltung dieser Art von Ver\u00e4nderungen. Es gibt mehrere Typen, insbesondere:<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Typ 1<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Die \u00c4nderung ersetzt einfach den alten Wert.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Typ 2<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Eine neue Zeile wird f\u00fcr jede \u00c4nderung hinzugef\u00fcgt, sodass die Historie beibehalten wird.<\/span><\/li><li><b>Typ 3<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Eine neue Spalte wird hinzugef\u00fcgt, um den vorherigen Wert zu speichern.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-610a8f0 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"610a8f0\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8ea8bbc elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8ea8bbc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Bedeutung der Dimensionen in der Datenanalyse<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d5bafdc elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d5bafdc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Dimensionen erm\u00f6glichen es, numerische Werte in verwertbare Informationen umzuwandeln. <\/span><b>Sie helfen dabei, strategische Fragen im Kontext des Gesch\u00e4ftsprozesses zu beantworten<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, wie zum Beispiel:<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Welches Produkt verkauft sich am besten?\u00a0<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Wer sind unsere besten Kunden?<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Welcher Zeitpunkt des Jahres ist der profitabelste?<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fd0a435 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"fd0a435\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Durch die Nutzung relevanter Dimensionen wie Produkt, Datum oder Kunde k\u00f6nnen Analysten Verkaufs- oder Produktionsdaten segmentieren und so eine genauere Sicht auf die Leistung des Unternehmens erhalten. <\/span><b>Es ist diese Verbindung zwischen Fakten und Dimensionen, die eine fundierte Datenanalyse erm\u00f6glicht.<\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3317909 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3317909\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-26bee1d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"26bee1d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Schlussfolgerung<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9566cfc elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9566cfc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dimensionen sind im Data Warehouse \u00e4u\u00dferst wichtig und sollten nicht untersch\u00e4tzt werden, da sie helfen, <\/span><b>den quantitativen Daten<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> in den Faktentabellen <\/span><b>eine Bedeutung zu verleihen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Durch die Organisation der Daten mit Stern- oder Schneeflockenschemata, die Nutzung von Prim\u00e4r- und Fremdschl\u00fcsseln und die Nutzung von Role-Playing Dimensions kann ein Data Warehouse eine <\/span><b>solide Grundlage f\u00fcr eine tiefgehende Datenanalyse<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> bieten.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2824e20 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"2824e20\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Bilde Dich mit DataScientest weiter<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-66678ef e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"66678ef\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-371e7c1 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"371e7c1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Was ist eine Dimensionstabelle in einem Data Warehouse?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Eine Dimensionstabelle in einem Data Warehouse ist eine Tabelle, die beschreibende Attribute speichert, die sich auf die Daten in einer Faktentabelle beziehen. Sie enth\u00e4lt qualitative Informationen wie Produktnamen, Daten oder Standorte, die helfen, den quantitativen Daten in Faktentabellen Kontext zu geben.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Was ist der Unterschied zwischen einer Faktentabelle und einer Dimensionstabelle?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Der Hauptunterschied zwischen einer Faktentabelle und einer Dimensionstabelle besteht darin, dass die Faktentabelle quantitative Messwerte wie Verk\u00e4ufe oder Mengen speichert, w\u00e4hrend die Dimensionstabelle qualitative Informationen enth\u00e4lt, die den Kontext dieser Messwerte beschreiben, wie Produkte, Kunden oder Zeitr\u00e4ume.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Welche Arten von Dimensionstabellen gibt es?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Es gibt verschiedene Arten von Dimensionstabellen, darunter Slowly Changing Dimensions (SCD), die Attribut\u00e4nderungen im Laufe der Zeit verwalten, Rapidly Changing Dimensions und Degenerierte Dimensionen, bei denen beschreibende Attribute direkt in der Faktentabelle gespeichert werden.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Warum sind Dimensionstabellen in einem Data Warehouse wichtig?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Dimensionstabellen sind in einem Data Warehouse entscheidend, da sie den notwendigen Kontext f\u00fcr die Interpretation der in Faktentabellen gespeicherten Daten liefern. 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