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Dimensionale Datenmodelle: So können Sie Änderungen automatisch auf Fehler prüfen

15.06.2020 André Kienitz

Fehler bei der Aktualisierung von Datenmodellen

Aufbau für die Datenbewirtschaftung

Bevor ich auf die Lösung zur Prüfung von geänderten Dimensionsdaten eingehe, möchte ich noch einmal kurz die einzelnen Schritte bei der Bewirtschaftung vergegenwärtigen:

Die einzelnen Schritte bei der Dimensionsbeirtschaftung eines SSAS Cubes.

  1. Sie laden die Daten aus einer Quelle in die Staging Area
  2. Von der Staging Area überführen Sie die Daten in einen sogenannten Backroom-Layer. Hier können Sie beii Bedarf auch Daten transformieren.
  3. Sie überführen die Daten in den „Frontroom“-Layer, auf den der fachliche Cube zugreift.

Automatische Prüfung mit QS-Cube

Beispiel aus der Praxis

Zum Abschluss noch ein Beispiel, wie wir den beschriebenen Lösungsaufbau bei einem unserer Kunden – einem Telekommunikationskonzern – einsetzen. Auf diese Weise ermöglichen wir eine tägliche Aktualisierung der Dimensionen:

  • Bis 14 Uhr: Pflege der Quellen. Änderungen nach 14 Uhr werden erst am Folgetag übernommen.
  • 14 Uhr: Abzug der Quellen und Laden der Daten in den Backroom. Im Anschluss werden die Dimensionen im Backroom mit dem QS-Cube geprüft. Hier erfolgt ein FullProcess auf die Dimensionen.
  • 20 Uhr: Laden der Daten in den Frontroom. Danach werden die Dimensionen des produktiven Cubes mit dem ProcessUpdate-Befehl prozessiert. Dabei werden die vorhandenen Aggregate zerstört und mit dem ProcessDefault-Befehl wieder aufgebaut. In dieser Zeit ist der Cube nur schwer zugänglich und die Fakten dürfen nicht bewirtschaftet werden. Daher erfolgt dieser Step erst um 20 Uhr, wenn kein Nutzer mehr auf den Cube zugreift.

Dimensionale Datenmodelle – wenn Sie mehr zum Thema oder allgemein zu der Entwicklung und dem Betrieb moderner Datenlösungen wissen möchten, schauen Sie mal auf der Seite Big Data Engineering vorbei.

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