Εισαγωγή
Στον κόσμο της ανάλυσης δεδομένων, η αποτελεσματικότητα της πληροφορίας εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από τη δομή της. Όταν μιλάμε για dimensional modeling, αναφερόμαστε στη στρατηγική διάσπασης των δεδομένων σε πολλούς πίνακες. Αυτή η προσέγγιση ενδέχεται να αντιτίθεται στην καθιερωμένη πρακτική της συγκέντρωσης πληροφοριών σε έναν μόνο πίνακα, όπως συχνά γίνεται στο Excel.
Η Δομή των Δεδομένων στο Excel
Ας φανταστούμε ένα Excel sheet που καταγράφει τις πωλήσεις. Σε αυτό, οι πληροφορίες συγκεντρώνονται από τα προϊόντα έως τα στοιχεία των πελατών, όλα σε έναν ενιαίο πίνακα. Αυτή η πρακτική μπορεί να είναι λειτουργική για μικρούς όγκους δεδομένων. Ο χρήστης μπορεί να περιηγηθεί εύκολα, χρησιμοποιώντας λειτουργίες όπως το LOOKUP, καθώς και να αναλύσει τις πληροφορίες με Pivot Tables.
Ωστόσο, καθώς οι όγκοι των δεδομένων μεγαλώνουν, αυτή η συγκεντρωτική δομή μπορεί να προκαλέσει προβλήματα στην ανάλυση και την απόδοση.
Dimensional Modeling
Χρησιμοποιείται κυρίως σε data warehousing, όπου επιτρέπει στις επιχειρήσεις να δημιουργήσουν μια κεντρική βάση δεδομένων και από εκεί να προωθήσουν τα δεδομένα για ανάλυση. Επίσης, αξιοποιείται από τον τομέα της Business Intelligence για την λήψη εμπεριστατωμένων αποφάσεων.
Είναι ιδανικό για big data, καθώς προσφέρει:
- Βελτιωμένη Απόδοση: Απλοποιεί τη δομή και τη σύνθεση περίπλοκων joins.
- Ευελιξία: Διευκολύνει την προσθήκη ή αφαίρεση δεδομένων, προσαρμόζοντας εύκολα το warehouse στις επιχειρηματικές ανάγκες.
- Χρηστικότητα: Οργανώνει τα δεδομένα με κατανοητό τρόπο, διευκολύνοντας την ανάλυση.
Το dimensional modeling υλοποιείται σε:
- Σε βάσεις δεδομένων (SQL Server, Oracle, κ.λπ.)
- Σε αποθήκες δεδομένων (Amazon Redshift, Google BigQuery, κ.λπ.)
- Σε εργαλεία BI (Power BI, Tableau)
- Σε spreadsheet tools (Excel μέσω του Power Query).
Το dimensional modeling δομείται ως εξής:
• Fact Tables: Αυτοί οι πίνακες περιέχουν ποσοτικά δεδομένα, όπως πωλήσεις και έσοδα. Συνήθως έχουν πολλές rows (ψηλοί πίνακες), με κάθε row να αντιπροσωπεύει ένα διαφορετικό γεγονός ή συναλλαγή.
• Dimension Tables: Περιέχουν περιγραφικά δεδομένα, όπως λεπτομέρειες προϊόντων, στοιχεία πελατών, χρονικές περιόδους και γεωγραφικά στοιχεία. Αυτοί οι πίνακες έχουν λιγότερες rows και περισσότερες columns (φαρδιοί πίνακες). Αξίζει να σημειωθεί ότι οι πίνακες διαστάσεων περιέχουν μοναδικές τιμές (unique values).
Πώς συνδέονται οι Fact και Dimension tables:
Η σύνδεση γίνεται μέσω των κοινών στηλών, γνωστές ως:
- Primary Key: Βρίσκεται στους dimention tables και διασφαλίζει ότι κάθε εγγραφή είναι μοναδική.
- Foreign Key: Βρίσκεται στους fact tables και χρησιμεύει για να συνδέει τις εγγραφές με τους σχετικούς dimention tables.
Σχήματα σύνδεσης fact και dimension tables:
- Star schema: Πρόκειται για μια απλή διάταξη. Ο fact table συνδέεται απευθείας μέσω των παραπάνω κλειδιών με τους dimension tables. Αυτό το σχήμα είναι προτιμότερο διότι είναι απλό και εξασφαλίζει γρήγορη ανάκτηση των δεδομένων, αποφεύγοντας τα πολύπλοκα joins που μπορεί να επιβραδύνουν τη διαδικασία ανάλυσης.
- Snowflake Schema: Χρησιμοποιείται σπανιότερα καθώς πρόκειται για πιο σύνθετη διάταξη. Σε αυτήν, οι dimension tables χωρίζονται περαιτέρω σε υποκατηγορίες. Αυτή η πολυπλοκότητα αυξάνει τον αριθμό των joins που απαιτούνται, γεγονός που μπορεί να επηρεάσει αρνητικά την απόδοση κατά την εκτέλεση queries.
Βέλτιστη επιλογή cardinality (για όλες τις πλατφόρμες):
- Cardinality: One to Many relationships. Αυτό σημαίνει ότι κάθε εγγραφή σε έναν dimension table μπορεί να σχετίζεται με πολλές εγγραφές στον fact table, εξασφαλίζοντας βελτιωμένη ταχύτητα κατά την ανάκτηση δεδομένων.
Βέλτιστη επιλογή filter direction (Excel & BI tools):
- Filter direction: Downstream. Στο Power BI (και σε άλλα εργαλεία BI), η κατεύθυνση του φίλτρου πρέπει να κινείται από τους dimension tables προς τους fact tables. Αυτή η επιλογή είναι κρίσιμη, καθώς αυξάνει την ευχρηστία του μοντέλου. Ωστόσο, σε πιο παραδοσιακά συστήματα όπως το SQL Server, η κατεύθυνση του φίλτρου ελέγχεται μέσω των queries και των joins, αντί για άμεση ρύθμιση στον ίδιο τον dimension table.
• Παράδειγμα:Στο Power BI, αν θέλουμε να φτιάξουμε ένα KPI το οποίο να δείχνει τον αριθμό των πωλήσεων συγκεκριμένου προϊόντος, το downstream φίλτρο εφαρμόζεται άμεσα στον dimension table με τα ονόματα προϊόντων (Product Names) και περνά αυτόματα στον fact table, εξασφαλίζοντας γρήγορη και αποτελεσματική οπτικοποίηση της πληροφορίας. Σε αντίθεση, σε ένα σύστημα SQL ή BigQuery, θα χρησιμοποιούσαμε ένα JOIN στον κώδικα για να επιτύχουμε το ίδιο αποτέλεσμα.
Σύγκριση Dimensional Modeling & Normalization:
- Normalization: Επικεντρώνεται στη μείωση των πλεοναζόντων δεδομένων και στη βελτίωση της ακεραιότητας των δεδομένων, δημιουργώντας πολλούς μικρούς πίνακες.
- Dimensional Modeling: Στοχεύει στην απλοποίηση της δομής των δεδομένων για ταχύτερη και πιο αποδοτική ανάλυση. Για αυτό, αποφεύγει τη διάσπαση των δεδομένων σε πολλούς μικρούς πίνακες.
Συμπεράσματα
Το Dimensional Modeling είναι απαραίτητο για τους Data Analysts, καθώς διευκολύνει την αποδοτική ανάλυση μεγάλων όγκων δεδομένων. Ενώ το Normalization επικεντρώνεται στη μείωση της πλεονάζουσας πληροφορίας, το Dimensional Modeling προάγει τη γρήγορη και ευέλικτη ανάλυση, προσφέροντας μια ισχυρή βάση για τη λήψη αποφάσεων.
Για όσους επιθυμούν να εμβαθύνουν σε θέματα σχετικά με τη μοντελοποίηση δεδομένων, η Data Tutor προσφέρει εξειδικευμένα μαθήματα στο Data Warehousing και το data modeling, σχεδιασμένα για να ενισχύσουν τις δεξιότητές σας και να σας προετοιμάσουν για τις προκλήσεις της σύγχρονης ανάλυσης δεδομένων. Ανακαλύψτε πώς μπορείτε να εξελίξετε την καριέρα σας με τις γνώσεις και την υποστήριξη που προσφέρει η Data Tutor!
