Das Problem mit der Vereinfachung
In vielen Unternehmen passiert das gleiche Szenario: Ein Analyst oder eine Analystin sitzt vor der Aufgabe, einen Report zu erstellen. Der Zeitdruck ist hoch, die Anforderungen sind klar. Dann liegt der Gedanke nah: Einfach alle Daten aus verschiedenen Quellen in eine einzige Tabelle zusammenfassen. Ein großes, flaches Datenblatt, in dem alles Wichtige Platz findet. Schnell erstellt, sofort einsatzbereit.
Wir nennen das einen Flat Table – und genau hier beginnt oft das Problem, das später nicht mehr so einfach zu lösen ist.
Ein Flat Table ist zunächst einmal das, was der Name verspricht: eine flache Struktur, eine Tabelle ohne hierarchische Beziehungen zwischen den Daten. Alle Informationen stehen nebeneinander in Zeilen und Spalten. Das klingt praktisch, ist es auch – aber es ist nicht dasselbe wie ein Datenmodell.
Der Unterschied zwischen Tabelle und Modell
Wir müssen hier eine wichtige Unterscheidung treffen. Ein Datenmodell ist ein strukturiertes, durchdachtes Konzept, das die Beziehungen zwischen verschiedenen Entitäten abbildet. Es antwortet auf Fragen wie: Welche Informationen gehören zusammen? Wo entstehen redundante Daten? Wie ändern sich Informationen im Zeitverlauf? Ein Datenmodell denkt an Integrität, an Wartbarkeit, an Skalierbarkeit.
Ein Flat Table dagegen ist eine pragmatische Notlösung. Sie liest alle relevanten Informationen ein, denormalisiert sie, und packiert sie in eine breite Tabelle. Das funktioniert, wenn die Anforderungen stabil bleiben und das Volumen überschaubar bleibt. Aber was passiert, wenn sich etwas ändert?
Stellen wir uns ein konkretes Beispiel vor: Ein Unternehmen führt Verkaufsdaten zusammen. Der Analyst erstellt einen Flat Table mit Informationen zu Kunden, ihren Bestellungen, den Produkten und den zugehörigen Kategorien. Alles ist in einer Tabelle. Das funktioniert wunderbar für den ersten Report.
Doch dann ändert sich etwas. Ein Produkt gehört plötzlich zu zwei Kategorien statt einer. Ein Kunde zieht um und hat jetzt eine andere Adresse. Eine Bestellung wird storniert. Jetzt wird es kompliziert: Die redundanten Daten in der Flat Table müssen überall manuell angepasst werden, sonst haben Sie inkonsistente Informationen. Der eine Report zeigt die alte Kundenadresse, der andere die neue. Oder Produkte tauchen in mehreren Zeilen auf, weil sie jetzt zu zwei Kategorien gehören.
Wann entstehen reale Probleme?
Wir sehen oft, dass Flat Tables zunächst Jahre lang funktionieren. Das ist das Tückische. Sie geben einem Unternehmen das Gefühl, dass alles unter Kontrolle ist. Aber dann wächst die Komplexität. Es werden mehr Reports, mehr Anforderungen hinzugefügt, mehr Datenquellen integriert.
An dem Punkt können mehrere Dinge passieren: Erstens entstehen Datenqualitätsprobleme, weil Redundanzen schwer zu pflegen sind. Zweitens wird die Performance schlecht, wenn die Tabelle immer breiter wird und zu viele Zeilen bekommt. Drittens wird es für neue Analyst:innen immer schwerer, die Logik zu verstehen, weil die Struktur gewachsen ist, ohne plan verfolgt zu haben.
Und dann gibt es noch das Problem der fehlenden Governance: Wem gehört welcher Teil der Tabelle? Wer darf sie ändern? Wie wird dokumentiert, was zusammengehört? Bei einem ordentlichen Datenmodell sind diese Fragen geklärt. Bei einem Flat Table nicht.
Wann reicht ein Flat Table trotzdem aus?
Aber wir wollen hier nicht grundsätzlich gegen Flat Tables argumentieren. Es gibt Fälle, in denen sie vollkommen ausreichend sind.
Erster Fall: Der Report ist wirklich eine Einmal-Analyse. Jemand braucht eine Auswertung für einen bestimmten Zeitpunkt, für eine konkrete Frage. Danach wird die Tabelle nicht mehr anfasst. Hier kostet ein echtes Datenmodell mehr Zeit als nutzen bringt.
Zweiter Fall: Die Anforderungen sind stabil und einfach. Ein kleineres Unternehmen mit wenigen Datenquellen und klaren, gleichbleibenden Fragen. Die Flat Table ist schnell erstellt und tut ihren Dienst zuverlässig.
Dritter Fall: Das Datenvolumen ist wirklich klein. Wenn Sie mit Tausenden oder maximal Hunderttausenden Zeilen arbeiten, keine komplexen Zeitreihen haben und die Aktualisierungsfrequenz niedrig ist, kann eine Flat Table jahrelang problemlos laufen.
Vierter Fall: Sie planen von Anfang an, dass die Flat Table temporär ist. Sie haben eine klare Roadmap, dass Sie in drei Monaten ein echtes Datenmodell aufbauen, nutzen die Flat Table nur als Übergangslösung.
Die richtige Entscheidung treffen
Wie entscheiden wir, wann wir eine Flat Table akzeptieren und wann wir tiefer ansetzen müssen?
Wir stellen folgende Fragen: Wird dieser Report dauerhaft gebraucht oder ist es eine Einmal-Analyse? Wie stabil sind die Anforderungen – sind Änderungen wahrscheinlich? Werden mehrere Reports aus dieser Datengrundlage entstehen? Wie groß ist das Datenvolumen? Wie oft müssen die Daten aktualisiert werden?
Wenn die meisten Antworten auf einen längerfristigen, stabilen, umfassenden Bedarf hindeuten, dann sollten wir in ein echtes Datenmodell investieren. Das kostet anfangs mehr Zeit, spart aber später vieles.
Wenn wir tatsächlich einen Flat Table nutzen, dann sollten wir das bewusst tun und dokumentieren, warum das an dieser Stelle ausreichend ist. Das schützt zukünftige Kolleg:innen und das Unternehmen vor unbewussten Schuldenaufbau.
Ein Flat Table ist kein Datenmodell – aber manchmal reicht genau das, was ein Flat Table leistet, vollkommen aus. Die Kunst liegt darin, den Unterschied zu kennen und die bewusste Entscheidung zu treffen, welcher Weg der richtige ist.
Wenn Sie unsicher sind, ob Sie bei Ihrem aktuellen Projekt in die richtige Richtung gehen – oder wenn Sie in einem Flat Table-Chaos stecken, das langsam zum Problem wird – sprechen wir gerne mit Ihnen darüber. Schreiben Sie uns eine Nachricht, wir schauen uns Ihre Situation an.