데이터 마트 DATA VAULT

이전에 조항, 우리는 DATA VAULT의 기본 사항, DATA VAULT를 보다 구문 분석 가능한 상태로 확장하고 BUSINESS DATA VAULT를 생성하는 것을 보았습니다. 세 번째 기사로 시리즈를 마무리할 시간입니다.

지난번에 공지드린대로 출판, 이 기사는 BI 주제 또는 오히려 BI용 데이터 소스로 DATA VAULT 준비에 초점을 맞출 것입니다. 팩트 및 차원 테이블을 생성하여 스타 스키마를 생성하는 방법을 살펴보겠습니다.

DATA VAULT를 통해 데이터 마트를 만드는 주제로 영어 자료를 공부하기 시작했을 때 프로세스가 다소 복잡하다는 느낌이 들었습니다. 기사의 길이가 상당히 길기 때문에 Data Vault 2.0 방법론에 나타난 문구의 변경 사항에 대한 참조가 있으며 이러한 문구의 중요성이 표시됩니다.

그러나 번역을 자세히 살펴보면 이 과정이 그렇게 복잡하지 않다는 것이 분명해졌습니다. 그러나 당신은 다른 의견을 가질 수 있습니다.

이제 본론으로 들어가겠습니다.

DATA VAULT의 차원 및 팩트 테이블

이해하기 가장 어려운 정보:

• 측정 테이블은 허브와 해당 위성의 정보를 기반으로 작성됩니다.
• 팩트 테이블은 링크 및 해당 위성의 정보를 기반으로 구축됩니다.

그리고 이것은 기사를 읽은 후에 분명합니다. DATA VAULT 기본 사항. 허브는 비즈니스 개체의 고유 키, 비즈니스 개체 속성 상태의 시간 제한 위성, 트랜잭션을 지원하는 링크에 연결된 위성은 이러한 트랜잭션의 수치적 특성을 저장합니다.

이것은 이론이 기본적으로 끝나는 곳입니다.

그러나 그럼에도 불구하고 제 생각에는 DATA VAULT 방법론에 대한 기사에서 찾을 수 있는 몇 가지 개념에 유의해야 합니다.

• 원시 데이터 마트 - "원시" 데이터 쇼케이스
• 정보 마트 - 정보 쇼케이스.

"Raw Data Marts"의 개념 - 매우 간단한 JOIN을 수행하여 DATA VAULT 데이터 위에 구축된 마트를 나타냅니다. "Raw Data Marts" 접근 방식을 사용하면 분석에 적합한 정보로 창고 프로젝트를 유연하고 빠르게 확장할 수 있습니다. 이 접근 방식은 상점에 배치하기 전에 복잡한 데이터 변환을 수행하고 비즈니스 규칙을 실행하는 것을 포함하지 않지만 Raw Data Marts 데이터는 비즈니스 사용자가 이해할 수 있어야 하며 예를 들어 BI 도구를 통해 추가 변환을 위한 기반으로 사용되어야 합니다. .

"Information Marts"의 개념은 Data Vault 2.0 방법론에 등장하여 "Data Marts"의 이전 개념을 대체했습니다. 이러한 변화는 데이터를 정보로 변환하는 보고용 데이터 모델을 구현하는 작업을 실현했기 때문입니다. “Information Marts” 제도는 무엇보다 기업의 의사결정에 적합한 정보를 제공해야 합니다.

다소 장황한 정의는 두 가지 간단한 사실을 반영합니다.

1. "Raw Data Marts" 유형의 쇼케이스는 원시(RAW) DATA VAULT, 기본 개념만 포함하는 저장소에 구축됩니다: HUBS, LINKS, SATELLITES;
2. 쇼케이스 "Information Marts"는 BUSINESS VAULT: PIT, BRIDGE의 요소를 사용하여 구축됩니다.

직원에 대한 정보를 저장하는 예를 살펴보면 직원의 현재(현재) 전화번호를 표시하는 매장이 "Raw Data Marts" 유형의 매장이라고 말할 수 있습니다. 이러한 쇼케이스를 구성하기 위해 직원의 비즈니스 키와 위성 로딩 날짜 속성(MAX(SatLoadDate))에 사용되는 MAX() 함수가 사용됩니다. 쇼케이스에 속성 변경 내역을 저장해야 하는 경우 - 사용되는 경우 전화가 최신 상태인 날짜, 비즈니스 키 편집 및 위성에 업로드된 날짜를 이해해야 합니다. 이러한 테이블에 기본 키를 추가하면 유효 기간 종료일 필드도 추가됩니다.

허브에 포함된 여러 위성의 각 속성(예: 전화번호, 주소, 이름)에 대한 최신 정보를 저장하는 매장을 생성하면 모든 날짜에 쉽게 액세스할 수 있는 PIT 테이블을 사용함을 의미합니다. 관련성. 이러한 유형의 쇼케이스를 "정보 마트"라고 합니다.

두 접근 방식 모두 측정 및 사실 모두와 관련이 있습니다.

여러 링크 및 허브에 대한 정보를 저장하는 상점을 만들려면 BRIDGE 테이블에 대한 액세스가 필요할 수 있습니다.

이 기사를 통해 DATA VAULT 개념에 대한 시리즈를 완료했습니다. 제가 공유한 정보가 귀하의 프로젝트 구현에 유용하기를 바랍니다.

항상 그렇듯이 결론적으로 몇 가지 유용한 링크는 다음과 같습니다.

• 기사 자세한 설명과 함께 모델 다이어그램이 포함된 Kenta Graziano;

• 도서: "DATA VAULT 2.0으로 확장 가능한 데이터 웨어하우스 구축";
• 기사 "Data Vault 기본 사항";
• 기사 "DATA VAULT 개발 및 BUSINESS DATA VAULT로의 전환".

출처 : habr.com