「データモデリングのための一般人向けガイド ― 第2部：次元モデリングの基礎」

General Guide for Data Modeling - Part 2 Basics of Dimensional Modeling

4つのステップでディメンションモデリングデザインアプローチを紹介します

ビジネスインテリジェンスの世界でおそらく最も優れたデータモデルをご存知ですか？ 4ステップのディメンション設計プロセスを学びたいですか？ この記事では、ディメンションモデリングの基礎をすべて提供します。

前の記事では、データモデリングの一般的な原則を学びました。 これからは、学習の旅を具体的に絞り込み、ビジネスインテリジェンスシナリオに特に関連するデータモデリングの概念と技術を習得する時です。 そして、ビジネスインテリジェンスのデータモデリングについて話している時に、ディメンションモデリングは間違いなく最も重要なコンセプトです。

歴史の教訓 – ラルフ・キンボール

ディメンションモデリングが「ディメンション」と呼ばれる理由を説明する前に、まずは歴史の教訓を簡単に振り返りましょう。 1996年、ラルフ・キンボールという人物が「The Data Warehouse Toolkit」という本を出版しました。この本は今でもディメンションモデリングの「バイブル」とされています。 キンボールは、分析ワークロードのためのデータモデリングに完全に新しいアプローチを導入しました。それがいわゆる「ボトムアップ」アプローチです。重点は、組織内の主要なビジネスプロセスを特定し、これらを最初にモデリングすることです。

4ステップのディメンション設計プロセス

キンボールのアプローチは非常にシンプルで、4つのステップ、または「4ステップのディメンション設計プロセス」として知られています。各ステップは決定に基づいています。

• インクから洞察：ブックショップの分析を使用してSQLとPythonのクエリを比較する
• 「物理データを使用してコンピュータビジョンを再焦点化する」
• 「ScyllaDB NoSQLを使用したAI/MLフィーチャーストアの構築方法」

1. 最初に、ビジネスプロセスの選択から始まります。一貫性を保つため、前の記事と同じ例として、イベントのチケット販売が興味のあるビジネスプロセスとします

2. 次のステップは、粒度の宣言です。粒度？一体何でしょうか？ 簡単に言うと、それはビジネスプロセスによって記録される最も詳細なレベルです。例では、最も詳細なレベルは個々のチケット販売です。続きは…

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