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

Episode von Data Universe - Data, Information, Knowledge powered by TDWI von TDWI · 9. April 2026 · 42 min

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.

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