Strukturierte Fehlersuche beim Datenladeprozess

Hier bei Bis­santz & Com­pany legen wir sehr gro­ßen Wert auf Kon­sis­tenz beim Daten­la­de­pro­zess. Die Summe des Inputs muss der Summe des Out­puts ent­spre­chen. Alles andere führt zum pro­to­kol­lier­ten Abbruch mit Feh­lern. Wir ver­su­chen nicht Pro­zess­si­cher­heit vor­zu­täu­schen, indem wir mit Tricks das Laden von inkon­sis­ten­ten Daten zulas­sen. Lei­der klop­fen in der Pra­xis den­noch oft inkon­sis­tente Daten aus Vor­sys­te­men an die große Tür der OLAP-Welt. Hier sehen wir unsere Rolle des stren­gen Tür­ste­hers, der lie­ber zu genau hin­schaut als ein­fach nur durch­winkt. Doch der Auf­wand lohnt sich. Denn was bringt uns OLAP, wenn am Ende gar nicht mehr die glei­che Anzahl an Daten ana­ly­siert wer­den kann wie ursprüng­lich vor­han­den. Wenn man sich am Anfang das Leben leicht machen will, indem man hun­dert­pro­zen­tige Pro­zess­si­cher­heit vor­täuscht, zahlt man den Preis für eine OLAP-Schein­welt mit fal­schen Daten. Der fol­gende Bei­trag stellt eine Anlei­tung für die struk­tu­rierte Feh­ler­su­che beim Daten­la­de­pro­zess dar. Als Bei­spiel für typi­sche Feh­ler beim Daten­im­port dient ein simp­les Delta­Master-Mode­ler-Ver­triebs­da­ten­mo­dell eines fik­ti­ven Laut­spre­cher­her­stel­lers mit ein­fa­chen Excel-Tabel­len als Daten­quelle.

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