Datendimensionen

Datendimensionen bezeichnen in der Datenanalyse die dimensionale Seite von Fakten in einem dimensionalen Modell. Sie liefern Kontext für quantitative Messgrößen, ermöglichen Filtering, Gruppierung und Drill-down in Berichten und Analysen. In Data-Warehouse-Architekturen werden sie üblicherweise als Dimensionstabellen implementiert und mit einer Faktentabelle über Schlüssel verbunden, oft im Star- oder Snowflake-Schema.

Eine Dimension besteht aus Attributen, die die Merkmale der betrachteten Entität beschreiben, z. B. Datum, Produkt, Kunde, Ort. Attribute können hierarchisch organisiert sein, etwa Zeit (Jahr, Quartal, Monat) oder Geografie (Land, Bundesland, Stadt). Die Granularität der Fakten bestimmt, auf welchem Detailniveau Messwerte erfasst werden. Dimensionstabellen verwenden oft Surrogate Keys, um Stabilität gegenüber Quell-Systemwechseln zu gewährleisten. Konforme Dimensionen ermöglichen konsistente Analysen über mehrere Subsysteme.

Typische Datendimensionen sind Zeit-, Produkt-, Kunden- und Standortdimensionen; mehrere Dimensionen können zusammen in Berichten kombiniert werden. Durch die Hierarchien lassen sich Drill-down- und Roll-up-Analysen durchführen. In der Praxis kommen Varianten wie Dimensionen mit schnell oder langsam ändernden Eigenschaften (Slowly Changing Dimensions, SCD) zum Einsatz, mit Typen 1–6, um historische Entwicklungen abzubilden.

Der Nutzen liegt in konsistenten, flexiblen Analysen, schnelleren Abfragen und besseren Entscheidungen. Herausforderungen betreffen Datenqualität, Konsistenz über Systeme hinweg, Pflege von Hierarchien und SCD-Implementierungen.