Í fyrri , við höfum séð grunnatriði DATA VAULT, útvíkka DATA VAULT í meira greinanlegt ástand og búa til BUSINESS DATA VAULT. Það er kominn tími til að enda þáttaröðina með þriðju greininni.
Eins og ég tilkynnti í frv , þessi grein mun fjalla um efnið BI, eða öllu heldur undirbúning DATA VAULT sem gagnagjafa fyrir BI. Skoðum hvernig á að búa til staðreynda- og víddartöflur og búa þannig til stjörnuskema.
Þegar ég byrjaði að kynna mér efni á ensku um efnið að búa til gagnamars yfir DATA VAULT hafði ég á tilfinningunni að ferlið væri frekar flókið. Þar sem greinarnar eru talsverðar er vísað í orðalagsbreytingar sem komu fram í Data Vault 2.0 aðferðafræðinni, mikilvægi þessara orðalags kemur fram.
En eftir að hafa kafað ofan í þýðinguna varð ljóst að þetta ferli er ekki svo flókið. En þú gætir haft aðra skoðun.
Og svo skulum við komast að efninu.
Mál- og staðreyndatöflur í DATA VULT
Erfiðast að skilja upplýsingarnar:
- Mælitöflur eru byggðar á upplýsingum frá miðstöðvum og gervihnöttum þeirra;
- Staðreyndatöflur eru byggðar á upplýsingum frá hlekkjum og gervihnöttum þeirra.
Og þetta er augljóst eftir að hafa lesið greinina um . Miðstöðvar geyma einstaka lykla viðskiptahluta, tímabundin gervihnött þeirra um stöðueiginleika viðskiptahluta, gervitungl sem eru tengd við hlekki sem styðja viðskipti geyma töluleg einkenni þessara viðskipta.
Þetta er þar sem kenningin endar í grundvallaratriðum.
En engu að síður, að mínu mati, er nauðsynlegt að taka eftir nokkrum hugtökum sem finna má í greinum um DATA VAULT aðferðafræðina:
- Raw Data Marts - sýnir „hrá“ gögn;
- Information Marts - upplýsingasýningar.
Hugmyndin um "Raw Data Marts" - táknar mars byggð yfir DATA VAULT gögn með því að framkvæma frekar einfaldar JOINs. „Raw Data Marts“ nálgunin gerir þér kleift að stækka vöruhúsaverkefnið á sveigjanlegan og fljótlegan hátt með upplýsingum sem henta til greiningar. Þessi nálgun felur ekki í sér að framkvæma flóknar gagnabreytingar og framkvæma viðskiptareglur áður en þær eru settar í búðina, hins vegar ættu Raw Data Marts gögnin að vera skiljanleg fyrir viðskiptanotandann og ættu að vera grunnur fyrir frekari umbreytingu, til dæmis með BI verkfærum .
Hugtakið „Information Marts“ birtist í Data Vault 2.0 aðferðafræðinni, það kom í stað gamla hugtaksins „Data Marts“. Þessi breyting er tilkomin vegna þess að það verkefni er að innleiða gagnalíkan fyrir skýrslugerð sem umbreytingu gagna í upplýsingar. „Information Marts“ kerfið ætti fyrst og fremst að veita fyrirtækinu upplýsingar sem henta til ákvarðanatöku.
Frekar orðaðar skilgreiningar endurspegla tvær einfaldar staðreyndir:
- Sýningarskápar af gerðinni „Raw Data Marts“ eru byggðir á hrári (RAW) DATA VAULT, geymslu sem inniheldur aðeins grunnhugtökin: HUBS, LINKS, SATELLITES;
- Sýningarskápar „Information Marts“ eru smíðaðir með því að nota þætti BUSINESS VULT: PIT, BRIDGE.
Ef við snúum okkur að dæmum um að geyma upplýsingar um starfsmann getum við sagt að verslunargluggi sem sýnir núverandi (núverandi) símanúmer starfsmanns sé verslunargluggi af gerðinni „Raw Data Marts“. Til að mynda slíka sýningu er viðskiptalykill starfsmanns og MAX() aðgerðin sem notuð er á gervihnattahleðsludagsetningu (MAX(SatLoadDate)) notuð. Þegar nauðsynlegt er að geyma sögu breytinga á eiginleikum í sýningarskápnum - það er notað, þarftu að skilja frá hvaða degi síminn var uppfærður, samantekt viðskiptalykilsins og upphleðsludagsetninguna á gervihnöttinn mun bæta frumlyklinum við slíka töflu, reitnum fyrir lokadag gildistímans er einnig bætt við.
Að búa til verslunarglugga sem geymir uppfærðar upplýsingar fyrir hvern eiginleika nokkurra gervihnötta sem eru í miðstöðinni, til dæmis símanúmer, heimilisfang, fullt nafn, felur í sér notkun á PIT töflu, þar sem auðvelt er að nálgast allar dagsetningar skiptir máli. Sýningarskápar af þessu tagi eru nefndir „Information Marts“.
Báðar aðferðirnar skipta máli fyrir bæði mælingar og staðreyndir.
Til að búa til búðarglugga sem geyma upplýsingar um nokkra tengla og miðstöðvar er hægt að nota aðgang að BRIDGE töflum.
Með þessari grein klára ég röðina um hugmyndina um DATA VAULT, ég vona að upplýsingarnar sem ég deildi muni nýtast við framkvæmd verkefna þinna.
Eins og alltaf, að lokum, nokkrir gagnlegir tenglar:
- Kenta Graziano, sem, auk ítarlegrar lýsingu, inniheldur líkanaskýringarmyndir;
- Bók: „Að byggja upp skalanlegt gagnavöruhús með DATA VAULT 2.0“;
- ;
- .
Heimild: www.habr.com