# Master 16: E-Commerce Analytics Data Warehouse 💎⭐ Herzlichen Glückwunsch zum Erreichen des **Master-Abschlussprojekts (Modul 16)** im SQL-Kurs! In diesem Abschlussprojekt führst du alle Techniken aus den Lehrpfaden 1 bis 4 zu einem produktionsreifen Enterprise Data Warehouse für moderne E-Commerce-Analytik zusammen. --- ## 💡 1. Das Projekt im Überblick Das Analytics Data Warehouse bildet das Rückgrat moderner datengetriebener Unternehmen: 1. **Dimensionales Sternschema (Star Schema)**: - Dimensionen: `dim_customers`, `dim_products`, `dim_dates`, `dim_channels` - Fakten: `fact_orders`, `fact_order_items` 2. **Robuste ETL / ELT Transformationen**: - Bereinigung und Laden von operativen Rohdaten in das analytische Modell. 3. **Kohorten-Retention-Matrix (Cohort Retention Analysis)**: - Gruppierung von Kunden nach ihrem Akquisitionsmonat und Nachverfolgung der Aktivität über Folgemonate ($t+0, t+1, t+2$). 4. **RFM-Kundensegmentierung (Recency, Frequency, Monetary Value)**: - Segmentierung der Kundenbasis über `NTILE(4)` Window Functions in *Champions*, *Loyal Customers*, *At Risk* und *Lost*. 5. **Executive Business Intelligence Dashboard**: - Erstellung des Views `v_executive_kpi_dashboard` mit Key Performance Indicators: Umsatz, MoM-Wachstum (via `LAG`), Average Order Value (AOV) und Lifetime-Trajectory (via `SUM() OVER`). --- ## 🏗️ 2. Star Schema Architektur ```text [dim_customers] ────────┐ │ [dim_products] ────────┼──▶ [ fact_orders ] ◀── [dim_channels] │ [dim_dates] ────────┘ ``` --- ## 🎯 Aufgaben in `aufgabe.sql` - **TODO 1: Sternschema & DDL**: Anlegen der Dimensionstabellen und Faktentabellen mit Foreign Keys und B-Tree Indizes. - **TODO 2: Kohorten-Retention-Matrix**: Mehrstufige CTE-Pipeline zur Berechnung der Monat-zu-Monat Retention Rate in %. - **TODO 3: RFM-Segmentierung**: Berechnung der RFM-Scores und Zuweisung zielgerichteter Kundensegmente via `CASE WHEN`. - **TODO 4: Executive KPI Dashboard View**: Erstellung von `v_executive_kpi_dashboard` mit Window Functions und Trendberechnungen. --- ## 🧪 Tests ausführen Validierung erfolgt über `test_aufgabe.sql`.