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P+M Business Solutions GmbH
Workshop: SQL Server Data Tools - live und praxisnah
Ihr Ansprechpartner:
David Kirberich
Konrad-Zuse-Ring 17d
41179 Mönchengladbach
Tel.: 02161 – 277 88 56
[email protected]
Problemstellung I
Problemstellung II
•
•
•
•
Bestellungen pro Kunde?
Rabatt pro Produktgruppe?
Liefermenge pro Land?
Bestellungen und Liefermenge
pro Produkt pro Kunde pro Land?
• Bestellungen und Liefermenge und
Rabatt pro Produkt pro Kunde im
Umkreis von 50km um Postleitzahl?
Lösung: ETL I
Lösung: ETL II
Extract Transform Load
Beispiel: SQL Server + CSV
Rabatte.csv
Bestelldatenbank
Extract
Transform
Load
Rabattsummen
Beispiel: Bestelldatenbank
Elektrowerkzeuge
Handwerkzeuge
Gerätevermietung
Farben und Lacke
Eisenwaren
Baustoffe (Holz)
Baustoffe (mineralisch)
Baustoffe (Fliesen & Verlegeware)
Bestelldatenbank: Kennzahlen I
Umsatz pro Jahr und Kunde?
Antwort:
Bestelldatenbank: Kennzahlen II
Umsatz pro Jahr/Kunde/Produktgruppe?
Antwort:
Fiktive Problemstellung
• Aufgabe: Berechnen der Rabattsummen für 2014
–
–
–
–
Rabatte sind produktgruppenabhängig
Rabattmatrix liegt als CSV-Dokument vor
Rabatte sind von einem Mindestumsatz abhängig
Der Rabatt wird auf den Gesamtumsatz der Produktgruppe
angerechnet
Rabattmatrix (CSV)
Data Workflow: Gesamtsicht
1.
Rabatte.csv
2.
Bestelldatenbank
3. Logik
4. Datenziel
Data Workflow: Rabatte.csv (1/4)
Datenquelle
(z.B. CSV, Excel, ADO.NET, OLE DB, …)
Transformation
(z.B. Zeichenkettenoperationen, Berechnungen, Logik, …)
Typenumwandlung
(z.B. Integer zu String, String zu DateTime, …)
Sortierung
Data Workflow: Bestelldatenbank (2/4)
Datenquelle
(Hier: Microsoft SQL Server via ADO.NET)
Logikverzweiger
(Hier: „Ist das Bestelljahr 2014?“)
Entpivotisierung
(Normalisierung; wandelt „horizontale in vertikale“ Daten)
Sortierung
Data Workflow: Logik (3/4)
Sortierung
Zusammenführung (JOIN)
(Hier: über Firma und Produktgruppe)
Logikverzweiger (IF/ELSE)
Transformation
(Hier: Prozentsumme berechnen)
Zusammenführung
(UNION ALL)
Data Workflow: Datenziel (4/4)
Datenziel
(z.B. CSV, Excel, ADO.NET, OLE DB, …)
Hier: Microsoft SQL Server
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