Сравнивайте с английским: нажмите на абзац — оригинал откроется в окне. Кнопка EN под абзацем показывает его прямо в тексте.
Введение
Структура бизнес-данных
Business data structure
В хранилище данных таблица фактов состоит из показателей, метрик или фактов бизнес-процесса. Она находится в центре звездной схемы или схемы «снежинка», окруженной таблицами измерений. При использовании нескольких таблиц фактов они организуются в схему созвездия фактов. Таблица фактов обычно имеет два типа столбцов: содержащие факты и являющиеся внешними ключами к таблицам измерений. Первичный ключ таблицы фактов обычно является составным ключом, состоящим из всех ее внешних ключей. Таблицы фактов содержат содержимое хранилища данных и хранят различные типы показателей, такие как аддитивные, неаддитивные и полуаддитивные показатели. Таблицы фактов предоставляют (как правило) аддитивные значения, выступающие в качестве независимых переменных, по которым анализируются атрибуты измерений. Таблицы фактов часто определяются их гранулярностью. Гранулярность таблицы фактов представляет собой наиболее детальный уровень, на котором факты могут быть определены. Гранулярность таблицы фактов о продажах может быть определена как «объем продаж по дням, продуктам и магазинам». Следовательно, каждая запись в этой таблице фактов уникально определяется днем, продуктом и магазином. Другие измерения могут быть включены в эту таблицу фактов (например, местоположение/регион), но они не влияют на уникальность записей фактов. Эти «дополнительные измерения» позволяют выполнять дополнительный срез независимых фактов, но обычно предоставляют информацию на более высоком уровне агрегации (регион содержит множество магазинов).
In data warehousing, a fact table consists of the measurements, metrics or facts of a business process. It is located at the center of a star schema or a snowflake schema surrounded by dimension tables. Where multiple fact tables are used, these are arranged as a fact constellation schema. A fact table typically has two types of columns: those that contain facts and those that are a foreign key to dimension tables. The primary key of a fact table is usually a composite key that is made up of all of its foreign keys. Fact tables contain the content of the data warehouse and store different types of measures like additive, non additive, and semi additive measures. Fact tables provide the (usually) additive values that act as independent variables by which dimensional attributes are analyzed. Fact tables are often defined by their grain. The grain of a fact table represents the most atomic level by which the facts may be defined. The grain of a sales fact table might be stated as "sales volume by day by product by store". Each record in this fact table is therefore uniquely defined by a day, product, and store. Other dimensions might be members of this fact table (such as location/region) but these add nothing to the uniqueness of the fact records. These "affiliate dimensions" allow for additional slices of the independent facts but generally provide insights at a higher level of aggregation (a region contains many stores).
Шаги по разработке таблицы фактов
Определите бизнес-процесс для анализа (например, продажи). Определите показатели фактов (объем продаж в денежном выражении), задавая вопросы типа: "Какие количественные показатели X важны для данного бизнес-процесса?", заменяя X различными вариантами, имеющими смысл в контексте бизнеса. Определите измерения для фактов (измерение "Продукт", измерение "Местоположение", измерение "Время", измерение "Организация"), задавая вопросы, уместные в контексте бизнеса, например: "Проанализировать по X", где X заменяется на объект анализа. Перечислите столбцы, описывающие каждое измерение (название региона, название филиала, название бизнес-подразделения). Определите минимальный уровень детализации (гранулярность) суммирования в таблице фактов (например, объем продаж в денежном выражении). Альтернативный подход – четырехэтапный процесс проектирования, описанный Кимбаллом: выберите бизнес-процесс, определите гранулярность, определите измерения и определите факты.
Identify a business process for analysis (e. g., sales). Identify measures of facts (sales dollar), by asking questions like 'what number of X are relevant for the business process? ', replacing the X with various options that make sense within the context of the business. Identify dimensions for facts (product dimension, location dimension, time dimension, organization dimension), by asking questions that make sense within the context of the business, like 'analyze by X', where X is replaced with the subject to test. List the columns that describe each dimension (region name, branch name, business unit name). Determine the lowest level (granularity) of summary in a fact table (e. g. sales dollars). An alternative approach is the four step design process described in Kimball: select the business process, declare the grain, identify the dimensions, and identify the facts.