Data Warehouse

Übungsaufgaben zu Data Warehouse, ETL und Sternschema

Zwei Übungsaufgaben: Für einen Fahrrad-Onlineshop grenzt Du Data Warehouse, Data Mart und Data Lake ab, entwickelst aus einem Verkaufsexport ein Sternschema, legst die Faktentabelle mit SQL an, wertest sie aus und erläuterst anhand eines englischen Textes Surrogatschlüssel. Danach planst Du für die Veranstaltungen eines Berufskollegs die Zusammenführung von Check-in-, Sensor- und Anmeldedaten: zentrale oder dezentrale Speicherung, ETL-Schritte und Transformationen mit Datentypen, Datenschutz und ETL oder ELT.

Data Warehouse, ETL und Sternschema: Daten für Auswertungen aufbereiten

Warum laufen Auswertungen nicht direkt auf der Datenbank des Onlineshops? Der Artikel erklärt den Unterschied zwischen operativen und analytischen Systemen, grenzt Data Warehouse, Data Mart und Data Lake voneinander ab und wägt zentrale und dezentrale Datenhaltung ab. Er zeigt, was im ETL-Prozess mit den Daten passiert (mit typischen Transformationen und passenden Datentypen) und wie ein Sternschema aus Fakten- und Dimensionstabellen aufgebaut, mit SQL angelegt und abgefragt wird. Zum Schluss geht es um Surrogat- und Business-Schlüssel und das Schneeflockenschema.