Bitemporale Speicherung ist anspruchsvoll, aber machbar. Sie wird benötigt, wenn sich Daten rückwirkend ändern können und es entscheidend ist, diese nachträglichen Änderungen nachzuvollziehen. Neben der Faktengültigkeit gibt es daher auch eine Information über den Erkenntnisstand. So ist beispielsweise der Kontostand zum 1. Oktober 2024 nicht mehr eindeutig – es existieren verschiedene Werte, abhängig vom jeweiligen Datenstand: etwa am 1. Oktober, 15. Oktober, 1. November oder 31. Dezember 2024. 

Leider existiert kein einheitlicher Standard für die bitemporale Speicherung. Selbst die Begriffe, die die relevanten Zeitpunkte beschreiben, sind nicht einheitlich definiert. Eine allgemein anerkannte Lösung gibt es bislang nicht – auch wenn einige Ansätze schon sehr nah dran sind. 

Die Gründe für diese fehlenden Standards sind vielfältig. Anforderungen variieren, die Art der Datenerfassung unterscheidet sich, und bei der Übertragung in Auswertungssysteme wie Data Warehouses gehen oft wichtige Informationen verloren. Da Stornos erst im Nachhinein ermittelt werden müssen, kommen häufig unkonventionelle Lösungen zum Einsatz. 

Die Diskussion rund um Bitemporalität ist komplex. Um sie greifbarer zu machen, haben wir einen ganzen Tag lang alle relevanten Aspekte zusammengetragen – von theoretischen Grundlagen bis zur praktischen Umsetzung. Ein Beispieldatensatz ermöglicht es, selbst zu experimentieren und einen eigenen „Flux-Kompensator“ für die Datenbank zu entwickeln.

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