Analytics Engineering mit SQL und dbt

Kapitel 2. Datenmodellierung für Analysen

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In der heutigen datengesteuerten Welt verlassen sich Unternehmen mehr und mehr auf die Datenanalyse, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Die Datenmodellierung spielt dabei eine entscheidende Rolle, denn sie bietet eine solide Grundlage für die Strukturierung und Organisation von Daten, um eine effektive Analyse zu ermöglichen. Darüber hinaus ist das Verständnis der Konzepte der Datenmodellierung und -normalisierung unerlässlich, um das volle Potenzial der Analytik auszuschöpfen und aus komplexen Datensätzen verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Beider Datenmodellierung geht es darum, die Struktur, die Beziehungen und die Attribute von Dateneinheiten innerhalb eines Systems zu definieren. Ein wesentlicher Aspekt der Datenmodellierung ist die Normalisierung der Daten. Die Datennormalisierung ist eine Technik zur Beseitigung von Datenredundanzen und zur Verbesserung der Datenintegrität. Dabei werden die Daten in logische Einheiten zerlegt und in separaten Tabellen organisiert, wodurch die Datendopplung verringert und die Effizienz der Datenbank insgesamt verbessert wird. Die Normalisierung stellt sicher, dass die Daten strukturiert und konsistent gespeichert werden, was für eine genaue Analyse und zuverlässige Ergebnisse entscheidend ist.

Die Datenmodellierung bietet ...