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#27 - Zeitreisen im Data Warehouse: Warum bi-temporale Historisierung entscheidend ist

#27 - Zeitreisen im Data Warehouse: Warum bi-temporale Historisierung entscheidend ist

Data Universe - Data, Information, Knowledge powered by TDWI vor 5 Monaten

Gespräch mit Dirk Lerner

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Daten verändern sich – aber ohne Historisierung geht ihr Kontext
verloren. In dieser Episode von TDWI Data Universegeht es um
bi-temporale Historisierung und warum sie entscheidend ist, um
Daten korrekt über die Zeit zu verstehen. Im Kern des Gespräches
von Claudia Koschtial und Dirk Lerner stehen zwei Perspektiven:
Wann wurde ein Datensatz im System erfasst – und wann war er
fachlich gültig? Gerade bei komplexen Prozessen oder nachträglichen
Korrekturen entstehen sonst schnell falsche Auswertungen.
Bi-temporale Modelle schaffen hier Abhilfe: Sie machen
Veränderungen nachvollziehbar, erhöhen die Datenqualität und
erfüllen regulatorische Anforderungen – ohne grundlegende
Änderungen an der Datenarchitektur. Statt Daten zu überschreiben,
bleibt jede Änderung transparent. Auch wenn viele Analysen
scheinbar ohne Historisierung auskommen: Sie wird dann
entscheidend, wenn es um Nachvollziehbarkeit, Korrekturen und
Planungsszenarien geht. Eine Episode über Daten mit Gedächtnis –
und warum echte Datenqualität immer auch eine Frage der Zeit ist.