Erstellen einer Dimension (Kausale Hypothese)

Überblick

Sobald deine Entities erfolgreich definiert wurden, ist es Zeit, deiner Analyse Struktur und Bedeutung zu verleihen – durch Dimension Modeling. Dimensionen sind die Perspektiven, aus denen du deine Daten analysierst: Kundensegmente, Produkthierarchien, Zeitdimensionen und vieles mehr. In diesem Leitfaden erfährst du, wie du Dimensionen erstellst, verwaltest und optimal einsetzt.

Navigieren zur Dimensions-Übersicht

Im Builder klickst du im linken Menü auf Dimensions. Dort erhältst du sofort eine tabellarische Übersicht aller bisher erstellten Dimensionen. Diese Seite dient als Arbeitsbereich zur Überwachung des Fortschritts, zur Konfiguration und zum Starten von Imports.

Aufbau der Dimensionstabelle

Jede Zeile stellt eine Dimension dar. Die Spalten liefern wichtige Informationen:

Name
Ein von dir vergebener, präziser Name, z. B. Runtime_Analysis_Order_Creation oder Violations_Purchase_To_Pay, der den Anwendungszweck sofort verständlich macht.

Entity Configuration
Zeigt an, auf welchem Entity Graph die Dimension basiert – entweder auf einer einzelnen Entity oder einer Kombination verknüpfter Entities.

Status

• Not Imported: Die Dimension ist definiert, aber noch nicht aktiv.
• Imported (grün): Die Dimension wurde erfolgreich importiert und steht im Analyzer, in Dashboards und KI-Funktionen zur Verfügung.

Progress
Zeigt die einzelnen Schritte des Imports – von der Schema-Validierung über die Datenaggregation bis zur Beziehungserkennung – bis zum Status Import Done.

Timestamps

• Created: Wann die Dimension erstellt wurde
• Changed: Wann sie zuletzt bearbeitet wurde
• Imported: Zeitpunkt des letzten erfolgreichen Imports

Aktionen für Dimensionen

Ganz rechts du folgende Buttons zur Steuerung:

• Open Builder: Öffnet den Dimension Builder zur schrittweisen Modellierung von Attributen, Hierarchien und Filtern.
• Reset: Setzt alle nicht gespeicherten Änderungen zurück und stellt den letzten Import-Zustand wieder her.
• Import: Führt den Import aus – nutze dies nach jeder Änderung, um die Auswertung zu aktualisieren.
• Delete: Löscht die Dimension dauerhaft inklusive aller Metadaten. Stelle vorher sicher, dass keine Berichte oder Prozesse davon abhängen.
• Copy Configuration: Erstellt eine Kopie der Dimension – z. B. für regionale Varianten oder Zeitvergleiche.

Profi-Tipps für reibungsloses Dimension Modeling

Sprechende Namen: Beziehe den geschäftlichen Kontext mit ein – ein Name wie Q1_Process_Performance ist deutlich aussagekräftiger als etwa Dim_001.

Versionierung per Kopie: Wenn du mit neuen Attributen oder Hierarchien experimentieren möchtest, kopiere zuerst eine bestehende Dimension. So bleibt dir immer ein stabiler Ausgangspunkt erhalten.

Häufige Imports: Führe nach jeder Änderung – egal ob berechnetes Attribut oder geänderte Beziehung – sofort einen Import durch, um deine Dashboards aktuell zu halten.

Reset bei Problemen: Wenn ein Import fehlschlägt oder unerwartete Ergebnisse liefert, nutze Reset, bevor du neu konfigurierst. So vermeidest du inkonsistente Zwischenzustände.

Sobald deine Dimensionen definiert und importiert sind, kannst du beginnen, Attribute zu ergänzen, Hierarchien zu erstellen und leistungsstarke multidimensionale Sichten auf deine Prozessdaten zu eröffnen.
Weiter geht’s im Dimension Builder!

Dimension Hypothese definieren

Nach dem Klick auf Open Builder startest du den dreistufigen Workflow: Hypothese definieren, Attribute & Filter konfigurieren und Zusammenfassung & Import. In Schritt 1 gestaltest du dein Prozessmodell. Links findest du eine Liste aller Prozessaktivitäten, z. B. Order Placed, Item Shipped, Payment Processed. In der Mitte wartet ein leeres Canvas auf deinen Hypothese-Graph. Show Grid kann aktiviert werden, um Elemente sauber auszurichten.

Aktivitäten hinzufügen

Drag & Drop: Ziehe Aktivitäten auf das Canvas.

Quick Add: Klick auf den blauen Pfeil neben einer Aktivität fügt sie sofort hinzu.

Ordne die einzelnen Knoten so an, dass der Ablauf der Schritte logisch nachvollziehbar ist – in der Regel von links nach rechts oder von oben nach unten. Die Positionierung ist dabei mehr als nur eine Frage der Optik: Ein gut strukturierter Aufbau macht selbst komplexe Prozesse auf einen Blick verständlich.

Causal Paths zeichnen

Sobald alle Knoten platziert sind, ist es an der Zeit, sie miteinander zu verbinden

Klicke in der oberen linken Werkzeugleiste auf Add Paths.

Klicke anschließend auf einen Quell-Knoten (z. B. Order Placed), halte die Maustaste gedrückt, ziehe zur Ziel-Aktivität (z. B. Payment Processed) und lasse los. Es erscheint ein Pfeil, der die erwartete Abfolge darstellt.

Wiederhole diesen Vorgang, bis alle erforderlichen Beziehungen abgebildet sind.

Klicke erneut auf Add Paths, um den Verbindungsmodus zu beenden.

Diese Pfade definieren den kausalen Ablauf – also exakt, wie eine Aktivität zur nächsten im Geschäftsprozess führt.

Kausale Integrität by Design

Um aussagekräftige und interpretierbare Modelle zu gewährleisten, unterstützt Noreja eine klare kausale Struktur.

Pfade können nur so erstellt werden, dass ein konsistenter, gerichteter Ursache-Wirkungs-Zusammenhang erhalten bleibt. Beziehungen, die kausale Schleifen erzeugen oder einer eindeutigen Abfolge widersprechen würden, werden automatisch verhindert. Dadurch bleibt das Modell übersichtlich, logisch konsistent und entspricht der tatsächlichen Abfolge realer Geschäftsprozesse.

Das Ergebnis: Jeder gezeichnete Pfad trägt zu einer transparenten und verlässlichen kausalen Darstellung Ihres Geschäftsprozesses bei.

Verhalten einzelner Knoten anpassen

Klicke mit der rechten Maustaste auf einen Aktivitätsknoten, um das Kontextmenü zu öffnen. Dort kannst du:

Löschen: Entferne den Knoten, wenn er nicht mehr benötigt wird.

Aktivität starten: Markiere diesen Schritt als gültigen Einstiegspunkt – nützlich, wenn mehrere Aktivitäten den Prozess starten können.

Aktivität beenden: Kennzeichne diesen Knoten als ein legitimes Prozessende.

Standardaktivität: Entferne alle Start-/End-Markierungen und setze den Knoten in seinen Standardzustand zurück.

Case-ID festlegen: Wähle den Primärschlüssel dieses Knotens (z. B. order_id) als Case-ID – die eindeutige Kennung, die den gesamten Prozess zusammenhält.

Warum die Case ID wichtig ist:
Indem du deine Dimension an einem einzigen Schlüssel verankerst – zum Beispiel einer Bestellnummer oder einer Kunden-ID – stellst du sicher, dass jedes Event, jeder Zeitstempel und jede Metrik korrekt zugeordnet wird. Diese Konsistenz bildet die Grundlage für präzises Reporting, verlässliche Dashboards und aussagekräftige, KI-gestützte Erkenntnisse.

Abschließende Prüfung

Bevor du fortfährst, nimm dir einen Moment Zeit für die Überprüfung:

Hast du alle erforderlichen Aktivitäten platziert?

Sind alle kausalen Zusammenhänge eindeutig dargestellt?

Wurde die Case-ID korrekt zugewiesen?

Wenn du überzeugt bist, dass dein Hypothesengraph den realen Prozess widerspiegelt, klicke unten rechts auf „Weiter“. Du gelangst dann zu Schritt 2: Attribute und Filter konfigurieren – dort wählst du Datenfelder aus, definierst Berechnungen und richtest Filter ein, die dein Modell in ein leistungsstarkes Analysewerkzeug verwandeln.

Filter für die Dimension konfigurieren

Sobald dein Prozessgraph steht, kannst du im nächsten Schritt Filter definieren – die Stellschrauben, an denen deine Endnutzer in Dashboards und dem Analyzer drehen, um sich auf die für dein Unternehmen wichtigsten Segmente zu konzentrieren.

Wenn du die Filtereinstellungen öffnest, siehst du eine Tabelle, die derjenigen für Aktivitäten sehr ähnlich ist:

Neuen Filter hinzufügen

Klicke auf ⁺ Add Filter und fülle im erscheinenden Modal folgende Felder aus:

Aktivität
Wähle die Prozessaktivität aus, zu der die Eigenschaft gehört.

Eigenschaft
Wähle aus der Liste der importierten Felder, die dieser Aktivität zugeordnet sind.

Typ
Dieses Menü passt sich dem Datentyp deiner Eigenschaft an:

Größenbereiche (S, M, L) für schnelle Gruppierungen

Vergleichsoperatoren (>, <, =)

Zahlenliste zur Auswahl einzelner Werte

Schieberegler für freie Min-/Max-Auswahl

Mehrfachauswahl zur Auswahl eines oder mehrerer Werte

Datum-/Zeit-Auswahl für präzise Zeiträume mit vordefinierten Zeitfiltern (Letzte 7 Tage, Monat bis heute usw.)

  1. Numeric (e.g., DECIMAL, INTEGER):

• Größenbereiche (S, M, L) für schnelle Gruppierungen
• Vergleichsoperatoren (>, <, =)
• Zahlenliste zur Auswahl einzelner Werte
• Schieberegler für freie Min-/Max-Auswahl

   2. Text or Indicator:

• Multi-Select List to pick one or more values

   3. Timestamp / Date:

• Date/Time Picker for precise period selection with Predefined Time Filters (Last 7 days, Month to Date, etc.)

Filtername
Vergib eine klare, benutzerfreundliche Bezeichnung – sie wird deinen Analysten in der Benutzeroberfläche angezeigt.

Klicke auf „Bestätigen“, um den Filter hinzuzufügen. Wiederhole diesen Schritt so oft wie nötig, bis du alle erforderlichen Filter definiert hast.
Wenn die Filterliste alle nötigen Perspektiven und Segmentierungen abdeckt, klicke auf „Weiter“, um zum letzten Schritt zu gelangen.

Abschließen deiner Dimension in der Übersicht

Start- & End-Aktivitäten
Eine kurze Liste der Knoten, die du als gültige Start- und Endpunkte festgelegt hast.

Hypothesen-Visualisierung
Eine kompakte Darstellung deines Kausalgraphen, damit du überprüfen kannst, ob alle Knoten und Pfeile wie beabsichtigt angezeigt werden.

Kontextinformationen
Ein Platzhalter für beschreibenden Text oder Metadaten zur Dimension – nützlich, um Geschäftslogik oder geplante Anwendungsfälle zu dokumentieren (mehr dazu in unserem separaten Artikel zum Thema Kontext).

Filterübersicht
Eine Tabelle aller erstellten Filter inklusive Namen, zugeordneter Aktivitäten und Typen.

Gehe jeden Abschnitt durch, um die Richtigkeit zu bestätigen. Wenn dir etwas auffällt, das angepasst werden muss, kannst du über die Navigation jederzeit zu den vorherigen Schritten zurückkehren.
Wenn alles passt, klicke auf Speichern & Beenden – deine Dimensionskonfiguration ist damit abgeschlossen.

Dimension importieren

Zurück in der Dimensionsübersicht findest du deine neu konfigurierte Dimension und klickst in der Spalte Aktionen auf Importieren. Dadurch wird der Importvorgang gestartet:

Validierung: Überprüft deine Konfiguration anhand des Quellschemas.

Dimensionsgenerierung: Lädt die relevanten Event-Daten aus der Entity (nicht erneut aus dem Quellsystem!).

Abschluss: Der Status wird auf Importiert gesetzt und der Zeitpunkt des Imports wird protokolliert.

Nach einem erfolgreichen Import steht deine Dimension sofort für Reports, Dashboards und KI-gestützte Analysen im Builder zur Verfügung.
Damit hast du den gesamten Workflow zur Dimensionsmodellierung abgeschlossen. Viel Erfolg bei der Analyse!