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Weiche Geschäftsregeln

Weiche Geschäftsregeln sind Regeln, die darauf abzielen die Daten in einem Enterprise Data Warehouse entsprechend der Geschäftslogik anzupassen bzw. zu transformieren. Sie stehen damit im Gegensatz zu den harten Geschäftsregeln, die sich mit der technischen bedingten Transformation der Daten, also z.B. der Einhaltung einer maximalen Stringlänge, Konvertierung eines Datentyps oder Berechnung von Systemspalten, befassen.

Weiche Geschäftsregeln sind die Umsetzung von Geschäftslogik aus der realen Welt. Dies umfasst unter anderem die Umrechnung zwischen metrischen und imperialen (US) Werten, als auch die Anpassung der Granularität. Außerdem werden Daten aggregiert und kategorisiert, bzw. Daten aus mehreren Quellsystemen zusammengefasst. Die weichen Geschäftsregeln geben vor, wie diese Aggregation bzw. Verknüpfung der Daten abläufen soll.1)

Weiche Geschäftsregeln nach Dan Linstedt: „Regeln um Daten zusammenzuführen (merge), zu bereinigen (purge), zu integrieren (integrate), nachzuschlagen (lookup) und das Auflösen (resolve) von Referenzen sowie teilweise komplexe Regelwerke um Daten zu erzeugen (compute).“2)

Vergleich der Umsetzung in einem typischen DWH und einem Data Vault 2.0

In einem typischen DWH werden harte und weiche Geschäftsregeln bereits bei der Beladung des DWH angewandt. Dies hat zur Folge, dass weiche Geschäftsregeln sich auf das gesamte DWH auswirken, was bei Änderungen der Struktur der Quelldaten zu erheblichem Wartungsaufwand an den ETL Prozessen führen kann, da der ETL-Prozess, der die Geschäftslogik implementiert, zwischen historischen und neuen Daten unterscheiden muss und diese adäquat behandeln werden muss.3)

In einem Data Vault 2.0 hingegen wird die Anwendung der harten und weichen Geschäftsregeln getrennt. Harte Geschäftsregeln werden weiterhin bei der Beladung des DWH angewandt, die weichen Geschäftsregeln werden jedoch erst innerhalb des DWH angewandt. Durch die Anwendung von weichen Geschäftsregeln transformiert man einen Teil des Raw Data Vaults in ein spärlich modelliertes Business Vault. Das Business Vault beeinhaltet die aggregierten, transformierten und/oder angereicherten Daten, die die Geschäftslogik des Business Users darstellen. Dadurch ist es sehr einfach neue Datenstrukturen zu pflegen, denn dazu muss nur ein neuer Satellit, der diese Datenstruktur widerspiegelt, angelegt und die Beladung des Information Marts angepasst werden.4)

Das Business Vault spiegelt also die Geschäftslogik, definiert als weiche Geschäftsregeln, wider. Es kann jederzeit gedropt und neu erstellt werden, da es nur eine veränderte Sicht auf die rohen Daten des Raw Data Vaults darstellt.5)

Im Sinne des Self-Service BI ist es in der Data Vault 2.0 Architektur möglich, dass ein Anwender zusätzliche Geschäftsregeln anwendet. Dazu kann er das Raw Data Vault und das Business Vault nutzen oder sich nur auf die rohen Daten beschränken und dort eigene Geschäftsregeln implementieren. Es besteht also die Möglichkeit, dass ein Nutzer nicht transformierte Daten auswerten kann, um eine unveränderte Sicht auf die Rohdaten zu erlangen und die weichen Geschäftsregeln so explizit zu ignorieren, falls ein Business-Case dies erforderlich macht.6)

Fazit

Weiche Geschäftsregeln sind die Abbildungen der Geschäftslogik der realen Welt in den Daten. Sie spiegeln dabei die Anforderungen der Unternehmung wider. In einem typischen Data Warehouse werden die Regeln während des Beladungsprozesses angewandt, während im Data Vault 2.0 die Geschäftslogik erst als konsolidierte Sicht auf die rohen Daten in einem Business Vault modelliert wird. Damit werden weiche Geschäftsregeln in einem Data Vault 2.0 als Schicht zwischen Raw Data Vault und den Informationen Marts implementiert und es besteht die Möglichkeit mit rohen und transformierten Daten zu arbeiten.

1)
Vgl. Lindsted, Dan / Olschimke, Michael (2015): Building a scalable data warehouse with Data Vault 2.0, Elsevier Ltd, S. 22f.
3)
Vgl. Lindsted, Dan / Olschimke, Michael (2015): Building a scalable data warehouse with Data Vault 2.0, Elsevier Ltd, S. 23f.
4)
Vgl. Lindsted, Dan / Olschimke, Michael (2015): Building a scalable data warehouse with Data Vault 2.0, Elsevier Ltd, S. 23ff
5)
Vgl. Lindsted, Dan / Olschimke, Michael (2015): Building a scalable data warehouse with Data Vault 2.0, Elsevier Ltd, S. 28
6)
Vgl. Lindsted, Dan / Olschimke, Michael (2015): Building a scalable data warehouse with Data Vault 2.0, Elsevier Ltd, S. 30f.
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konzepte/weiche-geschaeftsregel.txt · Zuletzt geändert: 2017/03/30 12:49 von MB