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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:
- Dimensionales Sternschema (Star Schema):
- Dimensionen:
dim_customers,dim_products,dim_dates,dim_channels - Fakten:
fact_orders,fact_order_items
- Dimensionen:
- Robuste ETL / ELT Transformationen:
- Bereinigung und Laden von operativen Rohdaten in das analytische Modell.
- Kohorten-Retention-Matrix (Cohort Retention Analysis):
- Gruppierung von Kunden nach ihrem Akquisitionsmonat und Nachverfolgung der Aktivität über Folgemonate (
t+0, t+1, t+2).
- Gruppierung von Kunden nach ihrem Akquisitionsmonat und Nachverfolgung der Aktivität über Folgemonate (
- RFM-Kundensegmentierung (Recency, Frequency, Monetary Value):
- Segmentierung der Kundenbasis über
NTILE(4)Window Functions in Champions, Loyal Customers, At Risk und Lost.
- Segmentierung der Kundenbasis über
- Executive Business Intelligence Dashboard:
- Erstellung des Views
v_executive_kpi_dashboardmit Key Performance Indicators: Umsatz, MoM-Wachstum (viaLAG), Average Order Value (AOV) und Lifetime-Trajectory (viaSUM() OVER).
- Erstellung des Views
🏗️ 2. Star Schema Architektur
[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_dashboardmit Window Functions und Trendberechnungen.
🧪 Tests ausführen
Validierung erfolgt über test_aufgabe.sql.