🥇Данни от витрини DATA VAULT

В предишните статии, ние се запознахме с основите на DATA VAULT, разширението на DATA VAULT до по-подходящо за анализ състояние и създаването на BUSINESS DATA VAULT. Дойде време да завършим поредицата с третата статия.

Както анонсирах в предишната на публикацията, тази статия ще бъде посветена на темата BI, а по-точно подготовката на DATA VAULT като източник на данни за BI. Нека разгледаме как да създадем таблици с факти и измерения и по този начин да създадем звездна схема.

Когато започнах да изучавам англоезични материали по темата за създаването на витрини на данни над DATA VAULT, ми се стори, че процесът е достатъчно сложен. Тъй като статията има внушителен обем, там присъстват препратки към промените в формулировките, появили се в методологията Data Vault 2.0, и се обозначава важността на тези формулировки.

Но, след като се задълбочих в превода, стана ясно, че процесът не е толкова сложен. Но, възможно е да имате различно мнение.

И така, нека преминем към същността.

Таблици с измерения и факти в DATA VAULT

Най-трудната за разбиране информация:

Таблиците на измеренията се изграждат на информацията от хъбовете и техните сателити;
Таблиците с факти се изграждат на информацията от линковете и техните сателити.

И това е очевидно след прочитането на статията за основите на DATA VAULT. Хъбовете съхраняват уникални ключове на бизнес обекти, техните сателити съхраняват атрибутите на бизнес обектите, свързани с времето, сателитите, свързани с линковете, поддържащи транзакции, съхраняват числовите характеристики на тези транзакции.

На този етап теорията, в принцип, приключва.

Но все пак, според мен, е необходимо да се отбележат няколко понятия, които могат да се срещнат в статии за методологията DATA VAULT:

Raw Data Marts – витрини на "сурови" данни;
Information Marts – информационни витрини.

Понятието "Raw Data Marts" означава витрини, изградени над данните от DATA VAULT чрез извършването на достатъчно простичко JOIN-ване. Подходът "Raw Data Marts" позволява гъвкаво и бързо разширяване на проекта за съхранение с информация, подходяща за анализ. Такъв подход не предвижда извършване на сложни трансформации на данните и изпълнение на бизнес правила преди поставяне във витрината, но данните от "Raw Data Marts" трябва да са разбираеми за бизнес потребителя и са предназначени да служат като основа за бъдещи преобразувания, например, с инструментите BI.

Понятието "Information Marts" се появи в методологията Data Vault 2.0 и замени старото понятие "Data Marts". Тази промяна е обусловена от осъзнаването на задачата за реализиране на модел на данни за изграждане на отчети, като преобразуване на данни в информация. Схемата "Information Marts" трябва предимно да предоставя бизнес информация, пригодна за вземане на решения.

Достатъчно многословните определения отразяват два прости факта:

Витрини от тип "Raw Data Marts" се изграждат на базата на суров (RAW) DATA VAULT, хранилище, съдържащо само базови понятия: HUBS, LINKS, SATELLITES;
Витрините "Information Marts" се изграждат с използване на елементи от BUSINESS VAULT: PIT, BRIDGE.

Ако се обърнем към примери за съхранение на информация за служител, можем да кажем, че витрината, отразяваща текущия (действителен) номер на телефона на служителя, е витрина от тип "Raw Data Marts". За формирането на такава витрина се използва бизнес ключът на служителя и функцията MAX(), приложена на атрибута дата на зареждане в сателит (MAX(SatLoadDate)). Когато е необходимо да се съхранява история на изменението на атрибута в витрината – трябва да се разбере от каква дата до каква дата телефонът е бил валиден, основният ключ на такава таблица ще е комбинация от бизнес ключа и датата на зареждане в сателит, а също така се добавя поле за дата на приключване на периода на валидност.

Създаването на витрина, съхраняваща актуална информация за всеки атрибут от няколко сателита, влизащи в хаба, например номер на телефон, адрес, ФИО, предполага използването на PIT таблица, през която лесно могат да се получат всички дати на валидност. Витрините от такъв тип се отнасят към "Information Marts".

И двата подхода са актуални както за измерения, така и за факти.

За създаването на витрини, съхраняващи информация за няколко линка и хъба, може да се използва обращение към BRIDGE таблици.

С тази статия завършвам цикъла относно концепцията DATA VAULT, надявам се информацията, която споделих, да бъде полезна при реализирането на вашите проекти.

Както винаги, в края, няколко полезни линка: