Совет №53
Украшения измерения

Материал опубликован с разрешения компании Ralph Kimball Associates
Автор оригинала: Bob Becker (все статьи)
Перевод на русский язык: Антон Задорожный
Оригинальный документ располагается здесь.

При разработке многомерных моделей мы стараемся создать надежный набор таблиц измерений, украшенных богатым набором описывающих атрибутов. Чем больше необходимых атрибутов мы добавим в измерение, тем у пользователей будет больше возможностей по-новому взглянуть на бизнес. Это особенно важно при создании измерения вокруг клиента.

Мы призываем вас вкладывать интеллектуальный потенциал в многомерные модели. Вместо того чтобы применять бизнес правила к данным на уровне приложений (часто Excel), группировки и сводные данные, необходимые бизнесу, должны захватываться на уровне данных, так чтобы они были целостными и свободно доступными всем аналитикам, независимо от их инструментов. Конечно, это делает необходимым понимание того, что бизнес делает с данными сверх того, что было зафиксировано в оперативном источнике. Как бы то ни было, хранилище данных приносит пользу только при этом понимании и добавлении в него производных атрибутов и метрик.

Иногда, по мере того как мы добавляем аналитические признаки в клиентское измерение, мы становимся жертвами нашего собственного успеха. Бизнес неминуемо желает отслеживать изменения всех этих интересных атрибутов. Представляя, что клиентское измерение имеет миллионы строк, нам необходимо прибегнуть к мини-измерениям, чтобы фиксировать изменения клиентского измерения. Наш старый знакомый, медленно меняющееся измерение типа 2, не будет так эффективен из-за большого числа дополнительных сопровождающих строк.

Техника мини-измерений использует отдельные измерения для часто меняющихся атрибутов. Мы можем создать мини-измерение для атрибутов демографии клиента, таких как аренда дома, наличие детей или уровень дохода. Измерение будет содержать строку для каждой уникальной комбинации этих атрибутов, встреченной в данных. Статические и редко меняющиеся атрибуты будут храниться в нашем большом исходном клиентском измерении. Таблица фактов фиксирует связь исходного клиентского измерения и демографического мини-измерения с помощью загруженных строк.

Для организаций, работающих с клиентскими данными, весьма необычно создавать последовательность связанных мини-измерений. Финансовая организация может иметь мини-измерения для клиентских оценок, статусов просрочек, поведенческой сегментации и атрибутов кредитных бюро. Соответствующие мини-измерения связаны с исходным клиентским измерением через внешние ключи в строках таблицы фактов. Мини-измерения эффективно фиксирует изменения, а также предоставляют меньшую точку входа в таблицу фактов. Они особенно полезны в случаях, когда анализ не требует детальности уровня клиента.

Пользователи часто хотят анализировать клиентов без анализа показателей в таблице фактов, особенно когда сравнивают количество клиентов по значениям определенного атрибута. Часто бывает полезным включить текущие суррогатные ключи к мини-измерениям в исходном клиентском измерении, чтобы поддержать такой анализ без необходимости выполнять соединение с таблицей фактов. Простое или материализованное представление даёт полную картину текущего состояния клиентского измерения. В таком случае, воздержитесь от попытки фиксировать суррогатные ключи мини-измерения как атрибуты медленно меняющегося измерения типа 2. Это вернет вас в самое начало, к выходящему из под контроля клиентскому измерению, к слишком частым изменениям типа 2.

Другим украшением измерений является добавление агрегированных показателей производительности в клиентское измерение, таких как итоговый чистый объем закупок в прошлом году. Пока мы обычно рассматриваем показатели производительности как факты в таблице фактов (и они, определенно, должны быть там!), мы распространяем их в измерении для выделения и ограничения, а не для использования в численных подсчетах. Бизнес-пользователи будут признательны за включение этих показателей для анализа. Конечно, распространение э