{"id":84225,"date":"2020-06-06T07:42:14","date_gmt":"2020-06-06T05:42:14","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/administrirovanie\/vitriny-dannyh-data-vault"},"modified":"2020-06-06T07:42:14","modified_gmt":"2020-06-06T05:42:14","slug":"vitriny-dannyh-data-vault","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/it\/blog\/administrirovanie\/vitriny-dannyh-data-vault","title":{"rendered":"Vetrine dei dati DATA VAULT","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Nella precedente <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/users\/asenterprise\/posts\/\">articoli<\/a><\/noindex>, ci siamo familiarizzati con le basi del DATA VAULT, estendendo il DATA VAULT a uno stato pi\u00f9 adatto per l'analisi e creando il BUSINESS DATA VAULT. \u00c8 tempo di concludere la serie con il terzo articolo.<\/p>\n<p>Come ho annunciato nella precedente <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/504214\/\">pubblicazione<\/a><\/noindex>, questo articolo sar\u00e0 dedicato al tema del BI, pi\u00f9 precisamente alla preparazione del DATA VAULT come fonte di dati per il BI. Vediamo come creare tabelle dei fatti e dimensioni e, in tal modo, creare uno schema a stella.<\/p>\n<p>Quando ho iniziato a studiare materiali in lingua inglese sull'argomento della creazione di vetrine dati sopra il DATA VAULT, ho avuto la sensazione che il processo fosse abbastanza complesso. Poich\u00e9 gli articoli hanno un volume notevole, ci sono riferimenti ai cambiamenti nella formulazione, apparsi nella metodologia Data Vault 2.0, e viene sottolineata l'importanza di queste formulazioni. <\/p>\n<p>Tuttavia, approfondendo la traduzione, \u00e8 diventato chiaro che questo processo non \u00e8 poi cos\u00ec complicato. Ma, forse, potrebbe sembrare diverso a voi.<\/p>\n<p>E cos\u00ec, cominciamo a entrare nel vivo.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h3>Tabelle delle dimensioni e dei fatti nel DATA VAULT<\/h3>\n<p>\nL'informazione pi\u00f9 complessa da comprendere:<\/p>\n<ul>\n<li>Le tabelle delle dimensioni si basano sull'informazione degli hub e dei loro satelliti;<\/li>\n<li>Le tabelle dei fatti si basano sull'informazione dei link e dei loro satelliti.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nE questo \u00e8 evidente dopo aver letto l'articolo su <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/502968\/\">le basi del DATA VAULT<\/a><\/noindex>. Gli hub contengono chiavi uniche di oggetti aziendali, i loro satelliti contengono lo stato degli attributi degli oggetti aziendali legato al tempo, i satelliti legati ai link che supportano le transazioni memorizzano le caratteristiche numeriche di queste transazioni.<\/p>\n<p>Con questo, la teoria, in linea di massima, finisce.<\/p>\n<p>Tuttavia, ritengo sia necessario annotare un paio di concetti che possono apparire negli articoli sulla metodologia DATA VAULT:<\/p>\n<ul>\n<li>Raw Data Marts \u2013 vetrine di \"dati grezzi\";<\/li>\n<li>Information Marts \u2013 vetrine informative.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nIl concetto di \u201cRaw Data Marts\u201d indica vetrine costruite sui dati del DATA VAULT attraverso l'esecuzione di semplici JOIN. L'approccio \u201cRaw Data Marts\u201d consente di espandere il progetto del magazzino con informazioni adatte all'analisi in modo flessibile e in tempi brevi. Questo approccio non prevede l'esecuzione di trasformazioni complesse dei dati e l'applicazione di regole aziendali prima di essere collocati nella vetrina, tuttavia, i dati nei \u201cRaw Data Marts\u201d devono essere comprensibili all'utente aziendale e servire come base per ulteriori trasformazioni, ad esempio, tramite strumenti di BI.<\/p>\n<p>Il concetto di \u201cInformation Marts\u201d \u00e8 emerso nella metodologia Data Vault 2.0, sostituendo il vecchio concetto di \u201cData Marts\u201d. Questo cambiamento \u00e8 dovuto alla consapevolezza della necessit\u00e0 di realizzare un modello di dati per la creazione di report come una trasformazione dei dati in informazioni. Lo schema \u201cInformation Marts\u201d deve fornire prima di tutto informazioni utili per le decisioni aziendali.<\/p>\n<p>Definizioni piuttosto articolate riflettono due semplici fatti:<\/p>\n<ol>\n<li>Le vetrine di tipo \u201cRaw Data Marts\u201d sono costruite su un DATA VAULT grezzo (RAW), un repository che contiene solo concetti di base: HUBS, LINKS, SATELLITES;<\/li>\n<li>Le vetrine \u201cInformation Marts\u201d sono costruite utilizzando elementi BUSINESS VAULT: PIT, BRIDGE.<\/li>\n<\/ol>\n<p>\nSe consideriamo esempi di archiviazione delle informazioni sui dipendenti, possiamo dire che una vetrina che mostra il numero di telefono attuale (valido al giorno d'oggi) di un dipendente \u00e8 una vetrina di tipo \u201cRaw Data Marts\u201d. Per formare tale vetrina si utilizza la chiave aziendale del dipendente e la funzione MAX(), applicata all'attributo della data di caricamento nel satellite (MAX(SatLoadDate)). Quando \u00e8 necessario conservare la storia delle modifiche dell'attributo nella vetrina, \u00e8 importante sapere da quale a quale data il numero di telefono \u00e8 stato valido; la chiave primaria di tale tabella sar\u00e0 la compilazione della chiave aziendale e della data di caricamento nel satellite, e si aggiunge anche un campo per la data di fine periodo di validit\u00e0.<\/p>\n<p>Creare una vetrina che memorizzi le informazioni attuali di ogni attributo di diversi satelliti all'interno dell'hub, ad esempio, numero di telefono, indirizzo, nome e cognome, implica utilizzare una tabella PIT, dalla quale \u00e8 facile ottenere tutte le date di validit\u00e0. Le vetrine di questo tipo sono classificate come \u201cInformation Marts\u201d.<\/p>\n<p>Entrambi gli approcci sono validi sia per le misure che per i fatti. <\/p>\n<p>Per creare vetrine che memorizzano informazioni su pi\u00f9 link e hub, possono essere utilizzate le tabelle BRIDGE.<\/p>\n<p>Con questo articolo concludo il ciclo sulla concezione di DATA VAULT, spero che le informazioni che ho condiviso siano utili per la realizzazione dei vostri progetti.<\/p>\n<p>Come sempre, in conclusione, alcuni link utili:<\/p>\n<ul>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.vertabelo.com\/blog\/data-vault-series-building-an-information-mart-with-your-data-vault\/\">su Lifehacker.<\/a><\/noindex> Kenta Graziano, che contiene, oltre a una descrizione dettagliata, anche schemi del modello;<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li>Libro: \u201cBuilding a Scalable Data Warehouse with DATA VAULT 2.0\u201d;<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/502968\/\">Articolo \u201cFondamenti di Data Vault\u201d<\/a><\/noindex>;<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/504214\/\">Articolo \u201cSviluppo di DATA VAULT e transizione a BUSINESS DATA VAULT\u201d<\/a><\/noindex>.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Fonte: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/505292\/\">habr.com<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0412 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f\u0445, \u043c\u044b \u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u0441 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043c\u0438 DATA VAULT, \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c DATA VAULT \u0434\u043e \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0435\u0433\u043e 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