Data marts DATA VAULT

Eelmises artiklid, oleme näinud DATA VAULTi põhitõdesid, laiendades DATA VAULTi parseeritavamasse olekusse ja luues ÄRIANDMETE VAULT. On aeg lõpetada seeria kolmanda artikliga.

Nagu ma juba eelnevas teatasin Avaldamine, keskendub see artikkel BI teemale või pigem DATA VAULTi ettevalmistamisele BI andmeallikana. Vaatame, kuidas luua fakti- ja dimensioonitabeleid ning seeläbi luua täheskeemi.

Kui hakkasin uurima ingliskeelseid materjale teemal, kuidas luua DATA VAULTi kaudu andmemarte, tekkis tunne, et protsess on üsna keeruline. Kuna artiklid on arvestatava pikkusega, seal on viited Data Vault 2.0 metoodikas ilmnenud sõnastuse muudatustele, siis on märgitud nende sõnastuste olulisus.

Tõlkesse süvenedes sai aga selgeks, et see protsess polegi nii keeruline. Kuid teil võib olla erinev arvamus.

Ja nii, asume asja juurde.

Mõõtmete ja faktitabelid rakenduses DATA VAULT

Kõige raskemini mõistetav teave:

• Mõõtetabelid on üles ehitatud jaoturitest ja nende satelliitidelt saadavale teabele;
• Faktitabelid on üles ehitatud linkidelt ja nende satelliitidelt pärinevale teabele.

Ja see on ilmne pärast selle artikli lugemist DATA VAULT põhitõed. Jaoturid salvestavad äriobjektide unikaalseid võtmeid, nende ajapiiranguga satelliidid äriobjekti atribuutide oleku kohta, tehinguid toetavate linkidega seotud satelliidid salvestavad nende tehingute arvnäitajaid.

See on koht, kus teooria põhimõtteliselt lõpeb.

Kuid sellegipoolest on minu arvates vaja märkida paar mõistet, mida võib leida DATA VAULT metoodikat käsitlevatest artiklitest:

• Raw Data Marts - "toorete" andmete vitriin;
• Info Marts - infovitriinid.

Mõiste "Raw Data Marts" tähistab DATA VAULT andmetele ehitatud marte, mis teostavad üsna lihtsaid JOIN-e. “Raw Data Marts” lähenemine võimaldab laoprojekti paindlikult ja kiiresti laiendada analüüsiks sobiva infoga. See lähenemine ei hõlma keeruliste andmete teisendamist ja ärireeglite täitmist enne poe esiküljele paigutamist, kuid Raw Data Martsi andmed peaksid olema ärikasutajale arusaadavad ja olema aluseks edasiseks teisendamiseks, näiteks BI-tööriistade abil. .

Data Vault 2.0 metoodikasse ilmus kontseptsioon “Info Marts”, mis asendas vana “Data Martsi” kontseptsiooni. See muudatus on tingitud aruandluse andmemudeli rakendamise ülesandest, mis on andmete muutmine teabeks. Skeem “Info Marts” peaks ennekõike andma ettevõttele otsuste tegemiseks sobivat teavet.

Üsna sõnasõnalised määratlused peegeldavad kahte lihtsat fakti:

1. “Toorandmete Martide” tüüpi vitriinid on üles ehitatud töötlemata (RAW) DATA VAULT-ile, mis sisaldab ainult põhimõisteid: JAOTURID, LINGID, SATELLIIDID;
2. Vitriinid "Info Marts" on ehitatud kasutades BUSINESS VAULT elemente: PIT, BRIDGE.

Kui pöörduda töötajate kohta teabe salvestamise näidete poole, võib öelda, et poe esileht, mis kuvab töötaja hetke (praegu) telefoninumbri, on "Toorandmete Martsi" tüüpi kauplus. Sellise esitluse moodustamiseks kasutatakse töötaja ärivõtit ja satelliidi laadimiskuupäeva atribuudis (MAX(SatLoadDate)) kasutatavat funktsiooni MAX(). Kui vitriinil on vaja salvestada atribuutide muudatuste ajalugu - seda kasutatakse, peate mõistma, millisest kuupäevast telefon oli ajakohane, ärivõtme koostamine ja satelliidile üleslaadimise kuupäev lisab sellisesse tabelisse primaarvõtme, lisatakse ka kehtivusaja lõppkuupäeva väli.

Poe esikülje loomine, mis salvestab ajakohase teabe mitme jaoturisse kuuluva satelliidi iga atribuudi kohta, näiteks telefoninumber, aadress, täisnimi, eeldab PIT-tabeli kasutamist, mille kaudu on lihtne juurdepääs kõikidele kuupäevadele. asjakohasust. Seda tüüpi vitriine nimetatakse "infomarssiks".

Mõlemad lähenemisviisid on asjakohased nii mõõtmiste kui ka faktide jaoks.

Mitme lingi ja jaoturi kohta teavet salvestavate kaupluste loomiseks saab kasutada juurdepääsu BRIDGE tabelitele.

Selle artikliga lõpetan DATA VAULT kontseptsiooni sarja, loodan, et minu jagatud teave on teie projektide elluviimisel kasulik.

Nagu alati, lõpetuseks mõned kasulikud lingid:

• Artikkel Kenta Graziano, mis sisaldab lisaks üksikasjalikule kirjeldusele mudelskeeme;

• Raamat: “Skaleeritava andmelao ehitamine DATA VAULT 2.0 abil”;
• Artikkel "Andmehoidla põhitõed";
• Artikkel “DATA VAULTi arendamine ja üleminek BUSINESS DATA VAULTile”.

Allikas: www.habr.com