Doppelte Bande mit m:n-Beziehungen

MeasureGroups in Analysis-Services-Datenmodellen sind grundsätzlich autarke Konstrukte, die nur über ihre gemeinsamen Dimensionen zueinander im Kontext stehen. Diese Verknüpfungen müssen dazu nicht einmal explizit definiert werden. Das ist aus Modellierungssicht sehr praktisch, denn existierende Systeme können so ohne negative Auswirkungen nahezu beliebig erweitert werden. Auch für den Anwender ist die Logik leicht zu handhaben: Eingestellte Filter, z.B. die Auswahl eines Monats oder eines Vertriebsgebiets, wirken global und damit auf alle betroffenen MeasureGroups.

Wenn jedoch einzelne MeasureGroups inhaltlich zusammenhängen, d.h. 1:n-Beziehungen zwischen Bewegungsdaten bzw. Faktentabellen existieren, ist dieser Ansatz nicht frei von Tücken. Hierfür gibt es viele Praxisbeispiele:

• Aufträge/Rechnungen und deren Positionen
• Supporttasks und -aktivitäten (Vorgänge mit unterschiedlichen Bearbeitern)
• Kunden und Verträge bei Energieversorgern (Gas, Wasser, Strom)
• Verkäufe und Kaufgründe (Microsofts Referenzbeispiel in der Adventure-Works-Demo)
• Umfragen mit Mehrfachnennungen bei Einzelfragen („Welche Hobbys haben Sie?“)

Derartige Szenarios sind für den versierten OLAP-Modellierer bzw. DeltaMaster-Modeler-Anwender prädestinierte Anwendungsfälle für Microsofts genialen Ansatz der m:n-Beziehungen zwischen MeasureGroups, um die Merkmale (Dimensionen) der detaillierteren (n-)MeasureGroup auch für die Measures der übergeordneten (1-)MeasureGroup auswerten zu können. Analysis Services verhindert dabei automatisch Doppelzählungen, indem eine Art Distinct-Count-Logik zur Anwendung kommt. Hierüber wurde bereits in einem früheren Beitrag geschrieben: „n-m Beziehung Dimensionsverknüpfung“ (25.09.2009).

Die Realität liefert jedoch auch kompliziertere Beispiele. Kürzlich war ich bei der spanischen Tochter meines Automobilkunden zu Gast, und im Bereich Aftersales sollten Werkstattdaten analysiert werden. Es lagen Daten zu Rechnungen, Arbeitspositionen und Teilepositionen vor:

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