Umstrukturierung Flacher Daten in Relationale Tabellen
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Ein breites, flaches Arbeitsblatt ist eine einzelne Tabelle, die alle Informationen zu jedem Ereignis enthält – Kundendaten, Produktdetails, Daten und Transaktionswerte befinden sich alle an einem Ort. Es ist leicht zu lesen, kann jedoch kein relationales Datenmodell unterstützen.
Das Problem mit Wiederholungen: Jede Bestellung für Acme Corp wiederholt den Kundennamen, die Region und das Segment. Wenn sich diese Details jemals ändern, muss jede Zeile einzeln aktualisiert werden – was zu Inkonsistenzen und aufgeblähtem Speicherbedarf führt.
Die im Video verwendete Arbeitsmappe unterscheidet sich von der im Arbeitsauftrag verwendeten Arbeitsmappe. Wenn du die Lektion Schritt für Schritt gemeinsam mit der Lehrkraft durcharbeiten möchtest, lade die Video-Arbeitsmappe, die unter dem Video bereitgestellt wird, vor Beginn herunter.
Schritt 1 — Identifizieren und Extrahieren von Dimensionstabellen
Dimensionstabellen beschreiben das Wer, Was und Wann jedes Ereignisses. Beginnen Sie mit diesen, da ihre Abgrenzungen in der Regel am klarsten sind. Jede Zeile muss eindeutig sein — Duplikate nach dem Einfügen entfernen.
- Customers-Tabelle: CustomerID (PK), CustomerName, Region, Segment;
- Products-Tabelle: ProductID (PK), ProductName, Category;
- Dates-Tabelle: Date (PK), Year, Month (number), Month name, Quarter.
Warum muss die Datumstabelle das gesamte Jahr abdecken?
Zeitintelligenz-Berechnungen (Year-to-Date, gleitende Durchschnitte, Periodenvergleiche) erfordern einen kontinuierlichen, lückenlosen Kalender. Wenn die Tabelle nur Bestelldaten enthält, fehlen Monate ohne Verkäufe vollständig und Berechnungen funktionieren nicht.
Schritt 2 — Aufbau der Faktentabelle
Die Faktentabelle zeichnet auf, was passiert ist — eine Zeile pro Ereignis. Sie speichert messbare Werte und die Fremdschlüssel, die jedes Ereignis mit seinen Dimensionstabellen verknüpfen. Sie enthält absichtlich keine beschreibenden Texte.
- Sales (Faktentabelle): OrderID (PK), OrderDate → Dates (FK), CustomerID → Customers (FK), ProductID → Products (FK), UnitPrice, Quantity, Total.
- PK — Primärschlüssel (ein eindeutiger Bezeichner für jeden Datensatz in einer Tabelle);
- FK — Fremdschlüssel (ein Feld, das auf einen Primärschlüssel in einer anderen Tabelle verweist).
Sternschema
Die vier Tabellen bilden ein Sternschema: Die Faktentabelle befindet sich im Zentrum und die Dimensionstabellen strahlen nach außen, jeweils verbunden durch ein Primärschlüssel-/Fremdschlüssel-Paar.
Aufgabe
- Spalten im breiten, flachen Arbeitsblatt nach Ziel farblich kennzeichnen: Kunden (blau), Produkte (orange), Daten (grün), Faktwerte (gelb);
- Jede Farbgruppe in ein neues Blatt kopieren. Den Bereich in eine benannte Excel-Tabelle umwandeln (Einfügen → Tabelle);
- Die Primärschlüsselspalte auswählen und mit Daten → Duplikate entfernen sicherstellen, dass jede Zeile eindeutig ist.
- Für die Datumstabelle die Datumsspalte so erweitern, dass jeder Tag vom 1. Januar bis 31. Dezember abgedeckt ist, dann die Spalten Jahr, Monat, Monatsname und Quartal mit
=YEAR(),=MONTH(),=TEXT(B2, "MMMM")und der Quartalsformel="Q"&INT((MONTH(B2)-1)/3+1)hinzufügen. - Das Datenblatt als nur Werte (ohne Formeln) in ein neues, leeres Blatt einfügen, bevor es in eine Tabelle umgewandelt wird.
- Die Faktentabelle aus den verbleibenden Spalten sowie den drei Fremdschlüsseln (
OrderDate,CustomerID,ProductID) erstellen.
1. Was sind die Hauptvorteile der Refaktorisierung eines flachen Arbeitsblatts in eine Faktentabelle plus Dimensionen? (Wählen Sie zwei aus)
2. Welcher Schritt ist bei der Erstellung einer Kunden-Dimension aus einer flachen Tabelle unerlässlich?
Danke für Ihr Feedback!
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