डेटा बाजार डेटा तिजोरी

इससे पहले सामग्री, हमने डेटा वॉल्ट की मूल बातें देखी हैं, डेटा वॉल्ट को अधिक पार्स करने योग्य स्थिति में विस्तारित किया है, और एक व्यावसायिक डेटा वॉल्ट बनाया है। तीसरे लेख के साथ श्रृंखला को समाप्त करने का समय आ गया है।

जैसा कि मैंने पूर्व में घोषणा की थी प्रकाशन, यह लेख BI के विषय पर केंद्रित होगा, या BI के डेटा स्रोत के रूप में DATA VAULT की तैयारी पर केंद्रित होगा। आइए देखें कि तथ्य और आयाम तालिकाओं को कैसे बनाया जाए और इस प्रकार एक स्टार स्कीमा बनाया जाए।

जब मैंने डेटा वॉल्ट पर डेटा मार्ट बनाने के विषय पर अंग्रेजी-भाषा सामग्री का अध्ययन करना शुरू किया, तो मुझे यह महसूस हुआ कि प्रक्रिया बल्कि जटिल थी। चूंकि लेख काफी लंबाई के हैं, डेटा वॉल्ट 2.0 पद्धति में दिखाई देने वाले शब्दों में बदलाव के संदर्भ हैं, इन शब्दों के महत्व को इंगित किया गया है।

हालाँकि, अनुवाद में तल्लीन होने पर, यह स्पष्ट हो गया कि यह प्रक्रिया इतनी जटिल नहीं है। लेकिन आपकी एक अलग राय हो सकती है।

तो चलिए मुद्दे पर आते हैं।

डेटा वॉल्ट में आयाम और तथ्य तालिकाएं

समझने के लिए सबसे कठिन जानकारी:

• माप तालिकाएँ हब और उनके उपग्रहों से मिली जानकारी पर बनाई गई हैं;
• फैक्ट टेबल्स लिंक्स और उनके सेटेलाइट्स से मिली जानकारी के आधार पर बनाई जाती हैं।

और यह लेख पढ़ने के बाद स्पष्ट है डेटा वॉल्ट मूल बातें. हब व्यावसायिक वस्तुओं की अद्वितीय कुंजियों को संग्रहीत करते हैं, व्यापार वस्तु विशेषताओं की स्थिति के उनके समयबद्ध उपग्रह, लेनदेन का समर्थन करने वाले लिंक से जुड़े उपग्रह इन लेनदेन की संख्यात्मक विशेषताओं को संग्रहीत करते हैं।

यह वह जगह है जहाँ सिद्धांत मूल रूप से समाप्त होता है।

लेकिन, फिर भी, मेरी राय में, कुछ अवधारणाओं पर ध्यान देना आवश्यक है जो डेटा वॉल्ट कार्यप्रणाली के बारे में लेखों में पाई जा सकती हैं:

• रॉ डेटा मार्ट - "रॉ" डेटा का शोकेस;
• सूचना मार्ट - सूचना शोकेस।

"रॉ डेटा मार्ट" की अवधारणा - काफी सरल जॉइन करके डेटा वॉल्ट डेटा पर निर्मित मार्ट को दर्शाता है। "रॉ डेटा मार्ट" दृष्टिकोण आपको विश्लेषण के लिए उपयुक्त जानकारी के साथ वेयरहाउस प्रोजेक्ट को लचीले ढंग से और तेज़ी से विस्तारित करने की अनुमति देता है। इस दृष्टिकोण में स्टोरफ्रंट में रखे जाने से पहले जटिल डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन और व्यावसायिक नियमों को निष्पादित करना शामिल नहीं है, हालाँकि, रॉ डेटा मार्ट डेटा को व्यावसायिक उपयोगकर्ता के लिए समझा जाना चाहिए और आगे के परिवर्तन के लिए एक आधार के रूप में काम करना चाहिए, उदाहरण के लिए, बीआई टूल्स द्वारा .

डेटा वॉल्ट 2.0 कार्यप्रणाली में "सूचना मार्ट" की अवधारणा दिखाई दी, इसने "डेटा मार्ट" की पुरानी अवधारणा को बदल दिया। यह परिवर्तन सूचना में डेटा के परिवर्तन के रूप में रिपोर्टिंग के लिए डेटा मॉडल को लागू करने के कार्य की प्राप्ति के कारण है। "सूचना मार्ट" योजना, सबसे पहले, व्यवसाय को निर्णय लेने के लिए उपयुक्त जानकारी प्रदान करनी चाहिए।

बल्कि शाब्दिक परिभाषाएँ दो सरल तथ्यों को दर्शाती हैं:

1. "रॉ डेटा मार्ट" प्रकार के शोकेस कच्चे (रॉ) डेटा वॉल्ट पर बनाए जाते हैं, एक रिपॉजिटरी जिसमें केवल बुनियादी अवधारणाएँ होती हैं: हब, लिंक, उपग्रह;
2. शोकेस "इन्फॉर्मेशन मार्ट" बिजनेस वॉल्ट के तत्वों का उपयोग करके बनाए गए हैं: PIT, BRIDGE।

यदि हम किसी कर्मचारी के बारे में जानकारी संग्रहीत करने के उदाहरणों की ओर मुड़ते हैं, तो हम कह सकते हैं कि कर्मचारी के वर्तमान (वर्तमान) फोन नंबर को प्रदर्शित करने वाला स्टोरफ्रंट "रॉ डेटा मार्ट" प्रकार का स्टोरफ्रंट है। इस तरह के शोकेस को बनाने के लिए, कर्मचारी की व्यावसायिक कुंजी और MAX() फ़ंक्शन का उपयोग उपग्रह लोडिंग दिनांक विशेषता (MAX(SatLoadDate)) पर किया जाता है। जब शोकेस में विशेषता परिवर्तन के इतिहास को संग्रहीत करने की आवश्यकता होती है - इसका उपयोग किया जाता है, तो आपको यह समझने की आवश्यकता है कि फोन किस तारीख से किस तारीख तक अप-टू-डेट था, व्यवसाय कुंजी का संकलन और उपग्रह पर अपलोड की तारीख प्राथमिक कुंजी को ऐसी तालिका में जोड़ देगा, वैधता अवधि की समाप्ति तिथि का क्षेत्र भी जोड़ा जाता है।

एक स्टोरफ्रंट बनाना जो हब में शामिल कई उपग्रहों की प्रत्येक विशेषता के लिए अप-टू-डेट जानकारी संग्रहीत करता है, उदाहरण के लिए, फोन नंबर, पता, पूरा नाम, पीआईटी तालिका के उपयोग का तात्पर्य है, जिसके माध्यम से सभी तिथियों तक पहुंचना आसान है प्रासंगिकता का। इस प्रकार के शोकेस को "सूचना मार्ट" कहा जाता है।

दोनों दृष्टिकोण माप और तथ्यों दोनों के लिए प्रासंगिक हैं।

कई लिंक और हब के बारे में जानकारी संग्रहीत करने वाले स्टोरफ़्रंट बनाने के लिए, BRIDGE तालिकाओं तक पहुँच का उपयोग किया जा सकता है।

इस लेख के साथ, मैं डेटा वॉल्ट की अवधारणा पर श्रृंखला को पूरा करता हूं, मुझे उम्मीद है कि मैंने जो जानकारी साझा की है वह आपकी परियोजनाओं के कार्यान्वयन में उपयोगी होगी।

हमेशा की तरह, अंत में, कुछ उपयोगी लिंक:

• लेख केंटा ग्राज़ियानो, जिसमें एक विस्तृत विवरण के अलावा, मॉडल आरेख शामिल हैं;

• पुस्तक: "डेटा वॉल्ट 2.0 के साथ एक स्केलेबल डेटा वेयरहाउस का निर्माण";
• लेख "डेटा वॉल्ट मूल बातें";
• लेख "डेटा वॉल्ट का विकास और बिजनेस डेटा वॉल्ट में संक्रमण".

स्रोत: www.habr.com