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Historisation Operator Screenshot
Historisierungsoperator

Es werden immer mehr Data-Warehouses sowie Datenbankanwendungen geschrieben, die auf der Zeitachse 2 Dimensionen darstellen müssen. Die erste Zeitachse ist die der fachlichen Gültigkeit der Daten und findet schon seit Jahren in der EDV Anwendung, die fachliche Periode stellt dar, “was” mit den Daten passiert ist. Ein Beispiel dieser Dimension wäre bei einem Kundenstammsatz die Adresse - der Kunde wohnte vom 2001-01-01 bis 2004-04-12 in Frankfurt am Main, zog dann bis zum 2012-01-01 nach München; da wären zwei Gültigkeitsperioden vom 2001-01-01 bis 2004-04-12 sowie 2004-04-13 bis 2012-01-01. Diese Art der Repräsentation nennt man auch “Slowly Changing Dimension, Type II” in der Welt des Data Warehousing.
Die 2 zeitliche Dimension, um die es bei der bi-temporalen oder 2-dimensionalen Historisierung von Daten geht, bezeichnet “wann” etwas mit den Daten passiert ist, d. H. der Zeitpunkt aus technischer Sicht, wann diese Werte im System bekannt gemacht worden sind. Die technische Periode wird, wie auch bei der fachlichen Periode, durch zwei Spalten dargestellt, die den Anfangszeitpunkt und Endzeitpunkt des Satzes definieren.
Ohne die Informationen über “wann” der Satz aktiv ist, lässt sich nicht feststellen, zu welchem Zeitpunkt eine Änderung stattgefunden hat und dies führt oft zu für den Anwender nicht zu erklärende Datendiskrepanzen - die gleiche Abfrage liefert zu verschiedenen Zeitpunkte unterschiedliche Ergebnisse, die sich nicht einfach erklären lassen.

Obwohl das Konzept der zwei Dimensionen sehr einfach vorstellen lässt, ist die Implementation dessen in ein Datenbanksystem doch etwas komplizierter und umfangreicher als es den Anschein hat. Wenn als ETL-Werkzeug IBM DataStage® verwendet wird, ist der auf diesen Webseiten vorgestellten “Hist-Op” eine perfekte Ergänzung des Produktes, um mit einem Schritt die Historisierung von Daten durchzuführen.


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