Das wichtigste Einsatzgebiet von Data Warehouses ist die multidimensionale Analyse der Daten mittels OLAP-Tools. Die Dimensionen dienen dabei typischerweise der Beschreibung der Zeit, der Kennzahlen und der (betrieblichen) Strukturen wie zum Beispiel Abteilungen, Kostenstellen oder auch Kostenarten. Solche Strukturen sind jedoch dynamisch, was zu laufenden Anpassungen der multidimensionalen Sicht auf die Daten führt. Wir zeigen in dieser Arbeit, wie man mit solchen Strukturänderungen umgehen kann ohne Abstriche bzgl. der Konsistenz und Aussagekraft von Analysen machen zu müssen. Dieser Ansatz basiert im wesentlichen auf der Erweiterung des bekannten Data Warehouse Konzepts um temporale Aspekte, und Transformationsfunktionen die zur Hinterlegung von Beziehungen zwischen unterschiedlichen Strukturversionen dienen.

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