Parent-Child- und Ragged Dimensions in Microsoft Analysis Services

Die Definition und Strukturierung von Merkmalen, häufig in Form von Hierarchien, ist einer der zentralen Aspekte der multidimensionalen Modellierung. In den meisten Fällen handelt es sich dabei um „balancierte“ Strukturen, d.h. der Detaillierungsgrad ist bei allen Ausprägungen gleich tief, weshalb man auch von symmetrischen Hierarchien spricht. Ein allgegenwärtiges Beispiel dafür ist das Merkmal Zeit in der typischen Struktur „Jahr-Quartal-Monat-Tag“: Jeder Tag kann eindeutig einem Monat zugeordnet werden, dieser wiederum einem Quartal und letzteres schließlich einem Jahr. Ähnlich verhalten sich die meisten Produkthierarchien, wenn sie beispielsweise in Haupt- und Unterwarengruppen gegliedert werden. Die Basisdaten zum Aufbau solcher Hierarchien werden meist in tabellarischer Form, also spaltenweise, bereitgestellt. Gerade in SQL-Tabellen oder auch Access- oder Excel-Dateien ist diese Eigenschaft derart selbstverständlich, dass sie meist gar nicht erwähnt oder auch nur bedacht wird. Der OLAP-Jargon spricht in diesem Kontext von regulären Dimensionen.
Was aber, wenn ein Anwendungsfall „unbalancierte“, also asymmetrische Strukturen beinhaltet? Konkret formuliert: Wie ist vorzugehen, wenn z.B. eine Organisationsstruktur abgebildet werden soll, die zwar im Inland über Regionen und Gebiete bis zu einzelnen Vertriebsniederlassungen verzweigt (also drei Ebenen tief ist), in den europäischen Ländern aber nur Regionalbüros existieren (zwei Ebenen) und im Rest der Welt sogar lediglich Landeszentralen (eine Ebene)? Wie ist mit beliebig tiefen Kontenstrukturen (Kostenartenbaum) oder Materialstücklisten wie in der Produktion üblich zu verfahren?

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