תאר מושגים עיקריים של מידול נתונים
מודלים אנליטיים מאפשרים לך לבנות נתונים כדי לתמוך בניתוח. מודלים מבוססים על טבלאות נתונים קשורות ומגדירים את הערכים המספריים שברצונך לנתח או לדווח עליהם (המכונים מדדים) ואת הישויות שלפיהן ברצונך לצבור אותם (המכונים ממדים). לדוגמה, מודל עשוי לכלול טבלה המכילה מדדים מספריים עבור מכירות (כגון הכנסה או כמות) וממדים עבור מוצרים, לקוחות וזמן. זה יאפשר לך לצבור אמצעי מכירה על פני מאפיין אחד או יותר (לדוגמה, כדי לזהות את סך ההכנסות לפי לקוח, או את סך כל הפריטים שנמכרו לפי מוצר בחודש). מבחינה רעיונית, המודל יוצר מבנה רב-ממדי, המכונה בדרך כלל קובייה, שבה כל נקודה שבה הממדים מצטלבים מייצגת מדד מצטבר לממדים אלה.)
הערה
למרות שבדרך כלל אנו מתייחסים למודל אנליטי כקובייה, יכולים להיות יותר (או פחות) מתלת מימד - פשוט לא קל לנו לדמיין יותר משלושה!
טבלאות וסכימה
טבלאות ממדים מייצגות את הישויות שבאמצעותן ברצונך לצבור מדדים מספריים - לדוגמה מוצר או לקוח. כל ישות מיוצגת על-ידי שורה עם ערך מפתח ייחודי. העמודות הנותרות מייצגות תכונות של ישות - לדוגמה, למוצרים יש שמות וקטגוריות, וללקוחות יש כתובות וערים. מקובל ברוב המודלים האנליטיים לכלול ממד זמן כדי שתוכל לצבור מדדים מספריים הקשורים לאירועים לאורך זמן.
המדדים המספריים שיצטברו לפי הממדים השונים במודל מאוחסנים בטבלאות עובדות . כל שורה בטבלת עובדות מייצגת אירוע מתועד שיש לו מדדים מספריים המשויכים אליו. לדוגמה, הטבלה Sales בסכימה שלהלן מייצגת עסקאות מכירה עבור פריטים בודדים, וכוללת ערכים מספריים עבור כמות שנמכרה והכנסות.
סוג זה של סכימה, שבה טבלת עובדות קשורה לטבלת ממד אחד או יותר, נקרא סכימת כוכב (דמיינו שיש חמישה ממדים הקשורים לטבלת עובדות אחת – הסכימה תיצור כוכב מחומש!). באפשרותך גם להגדיר סכימה מורכבת יותר שבה טבלאות ממדים קשורות לטבלאות נוספות המכילות פרטים נוספים (לדוגמה, באפשרותך לייצג תכונות של קטגוריות מוצרים בטבלת קטגוריות נפרדת הקשורה לטבלת המוצר - ובמקרה זה העיצוב נקרא סכימת פתית שלג. הסכימה של טבלאות עובדות וממדים משמשת ליצירת מודל אנליטי, שבו צבירות מדידה על פני כל הממדים מחושבות מראש; מה שהופך את הביצוע של פעילויות ניתוח ודיווח להרבה יותר מהיר מאשר חישוב הצבירה בכל פעם.)
הירארכיות תכונות
דבר אחרון שכדאי לקחת בחשבון לגבי מודלים אנליטיים הוא יצירת הירארכיות תכונות המאפשרות לך להסתעף או להסתעף במהירות כדי למצוא ערכים מצטברים ברמות שונות בממד הירארכי. לדוגמה, שקול את התכונות בטבלאות הממדים שדנו בהן עד כה. בטבלה Product , באפשרותך ליצור הירארכיה שבה כל קטגוריה עשויה לכלול מוצרים בעלי שם מרובים. באופן דומה, בטבלה לקוח , ניתן ליצור הירארכיה כדי לייצג לקוחות בעלי שם מרובים בכל עיר. לבסוף, בטבלת הזמנים , באפשרותך ליצור הירארכיה של שנה, חודש ויום. ניתן לבנות את המודל עם ערכים מצטברים מראש עבור כל רמה של הירארכיה, מה שמאפשר לך לשנות במהירות את היקף הניתוח שלך - לדוגמה, על-ידי הצגת סך המכירות לפי שנה, ולאחר מכן הסתעפות כדי לראות פירוט מפורט יותר של סך המכירות לפי חודש.
מידול אנליטי ב- Microsoft Power BI
באפשרותך להשתמש ב- Power BI כדי להגדיר מודל אנליטי מטבלאות נתונים, שניתן לייבא ממקור נתונים אחד או יותר. לאחר מכן תוכל להשתמש בממשק מידול הנתונים בכרטיסיה מודל של Power BI Desktop כדי להגדיר את המודל האנליטי שלך על-ידי יצירת קשרי גומלין בין טבלאות עובדות וממדים, הגדרת הירארכיות, הגדרת סוגי נתונים ותבניות תצוגה עבור שדות בטבלאות וניהול מאפיינים אחרים של הנתונים שלך שעוזרים להגדיר מודל עשיר לניתוח.
