Dimensioneel modelleren is een techniek bij het opstellen van een fysiek datamodel binnen relationele databases. Er zijn drie doelen voor dimensioneel modelleren : het classificeren van data in dimensies en facts. Dimensies zijn voor het bieden van hiërarchie in de data voor inzicht. Facts zijn voor vastleggen van de feiten in de werkelijk op een chronologische wijze. Dimensies bieden een vertaling van de datastructuren naar een voor de kenniswerker logische indeling die daardoor sterk kan afwijken van het genormaliseerde OLTP model. Daarnaast bieden facts de mogelijkheid om inzicht te krijgen op basis van data bevroren in de tijd.

Dimensioneel modelleren is een techniek bij het opstellen van een fysiek datamodel binnen relationele databases. Er zijn drie doelen voor dimensioneel modelleren : het classificeren van data in dimensies en facts. Dimensies zijn voor het bieden van hiërarchie in de data voor inzicht. Facts zijn voor vastleggen van de feiten in de werkelijk op een chronologische wijze. Dimensies bieden een vertaling van de datastructuren naar een voor de kenniswerker logische indeling die daardoor sterk kan afwijken van het genormaliseerde OLTP model. Daarnaast bieden facts de mogelijkheid om inzicht te krijgen op basis van data bevroren in de tijd.

In een gedistribueerde datawarehouse wordt de data opgeslagen en verwerkt op meerdere nodes. Dit stelt in staat om grote datasets te verwerken en op te slaan.. In een gedistribueerde datawarehouse is er sprake van database objecten die onderling gerelateerd zijn op basis van keys, echter wordt relationele integriteit niet afgedwongen. Gedistribueerde datawarehouses zijn in tegenstelling tot OLTP databases niet geschikt voor transactionele verwerkingen.

Database voor OnLine Transactional Processing, dit is genormaliseerde datamodellering ten behoeve van veelal administratieve systemen

Whitepaper over normaalvormen ten behoeve van relationele databases gericht op registratieve en administratieve verwerking binnen OLTP

Mapping diagrammen kunnen gebruikt worden voor het inzichtelijk van de details van koppelingen. Daarbij zijn er een aantal mogelijkheden:

• In kaart brengen van de detail verbanden van het logisch model naar één van de fysieke datamodellen.
• Uitwerken van de detailverbanden bij twee of meer entiteiten binnen fysieke datamodellering. Bijvoorbeeld voor het mappen van een OLTP datamodel naar een OLAP datamodel op attribuutniveau.

Kenmerkend is dat er tussen twee entiteiten meerdere relaties gemodelleerd worden om aan te geven op welke wijze de attributen in de bronentiteit mappen naar de attributen in de doelentiteit. In een aantal gevallen is aanvullende detaillering wenselijk. Bijvoorbeeld wanneer meerdere attributen vanuit de bronentiteit gecombineerd worden naar een attribuut in de doelentiteit. Of waarbij één attribuut in de bron uitsplitst naar meerdere attributen in de doel entiteit.

Mapping diagrammen kunnen gebruikt worden voor het inzichtelijk van de details van koppelingen. Daarbij zijn er een aantal mogelijkheden:

• In kaart brengen van de detail verbanden van het logisch model naar één van de fysieke datamodellen.
• Uitwerken van de detailverbanden bij twee of meer entiteiten binnen fysieke datamodellering. Bijvoorbeeld voor het mappen van een OLTP datamodel naar een OLAP datamodel op attribuutniveau.

Kenmerkend is dat er tussen twee entiteiten meerdere relaties gemodelleerd worden om aan te geven op welke wijze de attributen in de bronentiteit mappen naar de attributen in de doelentiteit. In een aantal gevallen is aanvullende detaillering wenselijk. Bijvoorbeeld wanneer meerdere attributen vanuit de bronentiteit gecombineerd worden naar een attribuut in de doelentiteit. Of waarbij één attribuut in de bron uitsplitst naar meerdere attributen in de doel entiteit.

Het mappingdiagram wordt gebruikt om inzichtelijk te maken hoe de datum van een brontabel naar een doeltabel stroomt. Daarbij worden mappings gemaakt. Dit zijn lijnen vanuit welke kolom uit de brontabel verbonden is met een kolom in de doeltabel. In een aantal gevallen dienen kolommen bij de transformatie uitgesplitst of samengevoegd te worden. Hoe dit wordt gedaan is te zien in tussen elementen in het mdoel mergers en splitters genoemd. In dit diagram zien we een aantal mapping voor vestigingdata.

Dimensioneel modelleren is een techniek bij het opstellen van een fysiek datamodel binnen relationele databases. Er zijn drie doelen voor dimensioneel modelleren : het classificeren van data in dimensies en facts. Dimensies zijn voor het bieden van hiërarchie in de data voor inzicht. Facts zijn voor vastleggen van de feiten in de werkelijk op een chronologische wijze. Dimensies bieden een vertaling van de datastructuren naar een voor de kenniswerker logische indeling die daardoor sterk kan afwijken van het genormaliseerde OLTP model. Daarnaast bieden facts de mogelijkheid om inzicht te krijgen op basis van data bevroren in de tijd.

Dimensioneel modelleren is een techniek bij het opstellen van een fysiek datamodel binnen relationele databases. Er zijn drie doelen voor dimensioneel modelleren : het classificeren van data in dimensies en facts. Dimensies zijn voor het bieden van hiërarchie in de data voor inzicht. Facts zijn voor vastleggen van de feiten in de werkelijk op een chronologische wijze. Dimensies bieden een vertaling van de datastructuren naar een voor de kenniswerker logische indeling die daardoor sterk kan afwijken van het genormaliseerde OLTP model. Daarnaast bieden facts de mogelijkheid om inzicht te krijgen op basis van data bevroren in de tijd.