Aggregationsregeln

Aggregationsregeln bezeichnet man formale Vorgaben, nach denen Werte aus einem Datensatz zu einer aggregierten Größe zusammengefasst werden. Sie legen fest, welche Daten gruppiert werden, welche Aggregationsfunktion angewendet wird und unter welchen Bedingungen die Aggregation erfolgt. Ziel ist es, aus vielen Einzelwerten sinnvolle Kennzahlen abzuleiten.

Anwendungsbereiche reichen von relationalen Datenbanksystemen und Business-Intelligence-Anwendungen über Data-Warehousing bis hin zu statistischen Analysen und Data Science. Typische Aufgaben sind das Summieren von Beträgen pro Kunde, das Berechnen von Durchschnittswerten pro Region oder das Ermitteln zeitbasierter Kennzahlen wie monatliche Umsätze.

Wesentliche Bestandteile sind die Gruppierungsschlüssel (die Felder oder Dimensionen, nach denen gruppiert wird), die verwendete Aggregationsfunktion (z. B. SUM, AVG, COUNT, MIN, MAX, MEDIAN), sowie das Festlegen von Zeitfenstern oder Rolling-Perioden. Zusätzlich regeln Aggregationsregeln den Umgang mit Nullwerten, Skalierung oder Normalisierung, die Behandlung von Duplikaten und die Einhaltung von Datentyp- und Einheitenkompatibilität. In sensiblen Anwendungen können Datenschutz- oder Anonymisierungsregeln Teil der Aggregationslogik sein.

Beispiele: In SQL könnte eine Aggregationsregel lauten, Beträge pro Kundengruppe zu summieren, etwa: SELECT kundennr, SUM(betrag) FROM zahlungen GROUP BY kundennr. In analytischen Dashboards kommen Rollen- oder Drill-down-Operationen zum Tragen, bei denen Werte nach Dimensionen zusammengefasst und anschließend weiter aufgeschlüsselt werden.

Bei der Festlegung von Aggregationsregeln sind Konsistenz, Interpretierbarkeit und Reproduzierbarkeit zentral. Herausforderungen ergeben sich durch unterschiedliche Einheiten, fehlende Werte, Ausreißer oder zeitliche Überschneidungen; klare Regeln zu Nullwerten und Rundung erleichtern dagegen Validierung und Auditierbarkeit.