În articolele anterioare , ne-am familiarizat cu fundamentele DATA VAULT, extinderea DATA VAULT pentru a fi mai potrivită pentru analiză și crearea BUSINESS DATA VAULT. A sosit vremea să încheiem seria cu articolul trei.
Așa cum am anunțat în articolul anterior , acest articol va fi dedicat subiectului BI, mai exact pregătirii DATA VAULT ca sursă de date pentru BI. Să vedem cum putem crea tabele de fapte și dimensiuni și, astfel, să construim o schemă stea.
Când am început să studiez materialele în limba engleză despre cum să construiesc vitrine de date pe baza DATA VAULT, am avut impresia că procesul este suficient de complex. Articolele sunt de volum considerabil, fiind incluse referințe la modificările în formulările apărute în metodologia Data Vault 2.0, care subliniază importanța acestor formulări.
Cu toate acestea, aprofundându-mă în traducere, a devenit evident că procesul nu este atât de complicat. Totuși, poate că veți avea o altă părere.
Așadar, să trecem la subiect.
Tabele de dimensiuni și fapte în DATA VAULT
Informația cea mai complicată de înțeles:
- Tabelele de dimensiuni se bazează pe informațiile hub-urilor și sateliților lor;
- Tabelele de fapte se bazează pe informațiile link-urilor și sateliților lor.
Și este evident, după citirea articolului despre . Hub-urile stochează cheile unice ale obiectelor de afaceri, sateliții conțin informații despre stările atributelor obiectelor de afaceri legate de timp, iar sateliții legați de link-uri care susțin tranzacții stochează caracteristicile numerice ale acestor tranzacții.
Aceasta este, în principiu, teoria.
Totuși, cred că este necesar să subliniem câteva concepte care pot apărea în articolele despre metodologia DATA VAULT:
- Raw Data Marts – vitrine de „date brute”;
- Information Marts – vitrine informaționale.
Conceptul de „Raw Data Marts” se referă la vitrine construite pe baza datelor din DATA VAULT prin efectuarea de JOIN-uri destul de simple. Abordarea „Raw Data Marts” permite extinderea flexibilă și rapidă a proiectului depozitului cu informații adecvate pentru analiză. Această abordare nu implică efectuarea de transformări complexe ale datelor și aplicarea regulilor de afaceri înainte de a fi plasate în vitrină, totuși, datele din „Raw Data Marts” trebuie să fie clare pentru utilizatorii de afaceri și să servească drept bază pentru transformarea ulterioară, de exemplu, prin instrumente BI.
Conceptul „Information Marts” a apărut în metodologia Data Vault 2.0, înlocuind vechiul concept de „Data Marts”. Această schimbare se datorează conștientizării necesității de a implementa un model de date pentru a transforma datele în informații utile pentru rapoarte. Schema „Information Marts” trebuie, în principal, să furnizeze informații adecvate pentru luarea deciziilor de afaceri.
Definițiile destul de prolixe reflectă două fapte simple:
- Vitrinele de tip „Raw Data Marts” sunt construite pe RAW DATA VAULT, un depozit care conține doar conceptele fundamentale: HUBS, LINKS, SATELLITES;
- Vitrinele „Information Marts” sunt construite folosind elemente din BUSINESS VAULT: PIT, BRIDGE.
Referindu-ne la exemplele de stocare a informațiilor despre angajați, putem spune că vitrina care reflectă numărul de telefon curent (valabil astăzi) al unui angajat este o vitrină de tip „Raw Data Marts”. Pentru a forma o astfel de vitrină se utilizează cheia de business a angajatului și funcția MAX(), aplicată atributului datei de încărcare în satellite (MAX(SatLoadDate)). Când este necesară păstrarea istoriei modificării atributului în vitrină – trebuie să înțelegem din ce dată până la ce dată telefonul a fost valabil; cheia principală a unei astfel de tabele se formează din compilarea cheii de business și a datei de încărcare în satellite, adăugându-se de asemenea un câmp pentru data de încheiere a perioadei de valabilitate.
Crearea unei vitrine care stochează informația actuală a fiecărui atribut din mai multe satellite care intră în hub, de exemplu, numărul de telefon, adresă, nume, implică utilizarea tabelei PIT, prin intermediul căreia este ușor de obținut toate datele de valabilitate. Vitrinele de acest tip sunt considerate „Information Marts”.
Ambele abordări sunt relevante atât pentru dimensiuni, cât și pentru fapte.
Pentru a crea vitrine care stochează informația despre mai multe links și hubs, se poate apela la tabelele BRIDGE.
Prin acest articol, finalizez ciclul despre conceptul DATA VAULT; sper că informația pe care am împărtășit-o va fi utilă în implementarea proiectelor dumneavoastră.
Ca de obicei, la final, câteva linkuri utile:
- Centa Graziano, care conține, pe lângă descrierea detaliată, schemele modelului;
- Cartea: „Building a Scalable Data Warehouse with DATA VAULT 2.0”;
- ;
- .
Sursa: habr.com
