[DW] Dimensional Modeling

• Dimensional Modeling
  • 비즈니스 유저들이 DW시스템에서 좀 더 쉽고 빠르게 쿼리를 날리면서 사용할 수 있도록 하는 설계?
  • 데이터기반 의사결정을 지원하기 위해서 분석데이터를 빠르고 유연하게 제공하기 위한 구축 방법론
• Fact
  • 비즈니스 프로세스에서 측정하고자 하는 값, 일반적으로 '숫자' (항상 그런것은 아님)
  • '이벤트'와 관련 있음
  • Measure 테이블
  • 거래금액 등의 트랜잭션 정보가 담긴다.
  • 그래뉴래러티(Granularity) : 하나의 팩트테이블의 각 행은 모두 동일한 수준의 값이어야 한다.
    • 이 특성이 유지 되는 한, 팩트 테이블의 모든 값에 대해 연산을 적용 하더라도 팩트 테이블의 계산 값에 대해 무결성 보장
• Dimension
  • Fact 값을 비즈니스적으로 설명하는 속성(보통 텍스트)을 갖고 있음
  • 질의의 '관점'
  • 정수형 타입으로 키를 생성하는 것이 좋다. Bitmap 인덱스를 사용할 수 있기 때문에 성능상 이점
    • 일부 DW 어플라이언스만 그런듯?
  • 비정규화로 존재, 효율적인 쿼리에 목적
  • 계층 형식 또는 Recursive 형태의 관계
    • 계층형태는 드릴다운 또는 드릴업(롤업) 형태의 레포트를 만들 수 있다

참고) 하둡 기반 DW 모델링 

https://blog.lgcns.com/1201

Dimensional modeling process

1. 비즈니스 프로세스 선택 (Select the business process)
   • 비즈니스 사용자로부터 요구사항을 수집하여 모델링할 비즈니스 프로세스(OLTP 에서 행해지는) 선택 (ex. 주문프로세스,,)
   • 주제영역 설정
2. Grain 선택 (Declare the grain) ( 같은말 그래뉴래러티??)
   • 팩트 테이블의 레코드가 나타내는 것을 정확히 설명
   • 팩트 테이블의 세부 수준 결정
     • 일반적으로 차원 테이블 수가 적을 수록 상세수준이 낮다
     • 상세수준이 높은 팩트 테이블에서 상세수준이 낮은 팩트 데이터를 생성 할 수 있으나, 그 반대는 안됨 (당연한 소리아녀?)
3. 차원 선택 (Identify the dimensions)
   • 단일값을 취할 수 있는 모든 가능한 설명을 나타내는 차원 추가 (뭔소리여??)
     • ex. 날짜, 시간, 제품, 고객 등
4. 팩트 확인 (Identify the Fact)
   • 팩트 테이블에 로드할 숫자값 선택
   • 측정값 설정

• 데이터 성격에 따른 설계방향
  • 선분이력
  • 점이력
  • 시계열로 구축 할 것인지
  • 스냅샷 이력으로 할 것인지,,

Dimensional modeling의 이점

• 비즈니스 프로세스의 KPI나 측정 대상 선별
• 일관된 차원으로 그룹화(뭔말이지??) 되어 비즈니스 사용자가 데이터를 더 쉽게 분석할 수 있음
• 비정규화 발생 허용되어 쿼리 성능 향상에 최적화??
• 확장에 용이
  • 팩트 테이블에 혼선을 주지 않으면서 새로운 차원 도입 용이
• 복잡한 운영 시스템에서의 데이터 흐름을 모르더라도, 비즈니스상 중요한 목표를 이해하기 수월하다.