Zeitabhängige Stammdaten, auch bekannt als time-dependent master data, sind Daten, die sich im Laufe der Zeit ändern können. Diese Änderungen müssen sorgfältig dokumentiert und nachvollziehbar gemacht werden, um präzise Analysen und fundierte Entscheidungen zu ermöglichen. Zu den häufigen Beispielen für solche Stammdaten gehören:
- Kategorisierung von Produkten
- Adressänderungen von Kunden
- Gehaltsänderungen von Mitarbeitern
Durch die Historisierung dieser Daten können Unternehmen fundierte Analysen durchführen und nachvollziehen, wie sich bestimmte Werte im Laufe der Zeit verändert haben.
Die Verwendung von zeitabhängigen Stammdaten ist für Unternehmen von zentraler Bedeutung, da sie eine historische Datenanalyse ermöglicht. Ohne eine gründliche Historisierung könnten wichtige Informationen verloren gehen, was zu Fehlinterpretationen und falschen Entscheidungen führen könnte. Die wichtigsten Vorteile von zeitabhängigen Stammdaten umfassen:
- Bessere Marktanalysen: Durch die Analyse historischer Daten können Unternehmen frühzeitig Trends erkennen und besser auf Marktveränderungen reagieren.
- Langfristige strategische Entscheidungen: Unternehmen können auf der Grundlage historischer Stammdaten fundierte Entscheidungen für die langfristige Planung treffen.
- Nachvollziehbarkeit von Geschäftsprozessen: Alle Änderungen werden systematisch dokumentiert, was eine lückenlose Rückverfolgbarkeit der Geschäftsprozesse ermöglicht.
Häufig findet man im Kontext von Data Warehousing auch den Begriff Slowly Changing Dimensions (SCD), wenn es um zeitabhängige Stammdaten geht. Dabei muss jedoch zwischen verschiedenen Typen unterschieden werden, da nicht jeder Typ für zeitabhängige Stammdaten geeignet ist.
SCD-Techniken helfen dabei, Daten zu speichern und ihre Historie nachzuvollziehen. Es gibt verschiedene SCD-Typen, die sich je nach den Anforderungen eines Unternehmens unterscheiden:
- SCD Typ 1: Überschreiben der alten Daten (keine Historie).
| CustomerID | CustomerType | Region |
| 101 | B2B | EU |
- SCD Typ 2: Historisierung von Daten, indem mehrere Versionen der Daten mit Gültigkeitsdaten gespeichert werden.
| CustomerID | CustomerType | Region | Valid_From | Valid_To |
| 101 | B2C | EU | 01.01.2020 | 31.12.2021 |
| 101 | B2B | EU | 01.01.2022 | 31.12.9999 |
- SCD Typ 3: Speicherung des vorherigen Wertes, normalerweise wird nur der vorherige Wert gespeichert.
| CustomerID | CurrentType | PreviousType | Region |
| 101 | B2B | B2C | EU |
Tabelle (aktuell)
| CustomerID | CustomerType | Region |
| 101 | B2B | EU |
Tabelle (historisch)
| CustomerID | CustomerType | Region | Valid_From | Valid_To |
| 101 | B2C | EU | 01.01.2020 | 31.12.2021 |
| 101 | B2B | EU | 01.01.2022 | 31.12.9999 |
SAP Datasphere ist eine leistungsstarke Datenplattform, die Unternehmen hilft, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren, zu modellieren und in Echtzeit zu analysieren. Für die Verwaltung von zeitabhängigen Stammdaten bietet SAP Datasphere eine flexible und skalierbare Lösung.
SAP Datasphere unterstützt die Verwaltung von Slowly Changing Dimensions (SCD), indem es Funktionen zur Versionierung und historischen Nachverfolgung von Daten bereitstellt. Insbesondere SCD Typ 2 wird eingesetzt, um Änderungen an Stammdaten nachvollziehbar zu speichern, ohne frühere Werte zu überschreiben. So können Unternehmen zeitbezogene Analysen durchführen und Datenstände aus unterschiedlichen Zeitpunkten zuverlässig vergleichen.
Im Rahmen der Umsetzung von zeitabhängigen Stammdaten in SAP Datasphere werden wir nun die notwendigen Schritte durchgehen, die wir auf Basis unseres Entity-Relationship (ER)-Modells umsetzen werden. Dieser Artikel führt Sie durch den Prozess und zeigt, wie Sie Zeitabhängigkeit in Ihren Stammdaten effektiv integrieren können.
Die Umsetzung von zeitabhängigen Stammdaten in SAP Datasphere ermöglicht eine tiefere und zeitlich differenzierte Analyse Ihrer Daten. Durch die richtige Konfiguration von Views, Assoziationen und Zeitfunktionen können Unternehmen die Entwicklung ihrer Geschäftsprozesse besser nachvollziehen und fundiertere Entscheidungen treffen.
Dieser Prozess stellt sicher, dass die Stammdaten in SAP Datasphere sowohl jetzt als auch in der Zukunft immer den richtigen historischen Kontext widerspiegeln. So können Unternehmen nicht nur ihre aktuellen Daten, sondern auch historische Daten effektiv nutzen und analysieren.
