Оглавление

• Кто такой Кимбалл и каков его подход

• Факты и измерения

• Согласованные факты

• Лирическое отступление

• Согласованные измерения

• SVOT, или single version of truth

Кто такой Кимбалл и каков его подход

Для начала познакомимся с автором методологии, о которой пойдёт речь.

Ральф Кимбалл - автор методологии размерного моделирования (dimensional modeling).

Его методология, ориентированная на удобство бизнес‑аналитики, стала одним из наиболее известных подходов к проектированию хранилищ данных.

Факты и измерения

Таблицы в размерном моделировании глобально делятся на 2 типа: факты и измерения. Вот как можно кратко их охарактеризовать:

Что же такое такое согласованные факты и измерения? Давайте разберёмся по-порядку.

Согласованные факты

Согласованные факты - это когда одни и те же бизнес-события - в разных местах - имеют:

• одинаковое наименование

• одинаковое определение

Например, в магазине выручка не называлась бы:

• revenue,

• sales,

• rev,

• sales_amount,

• rub_amount,

• […]

  а везде называлась бы одним способом, например, revenue.

В онлайн-кинотеатре это могло бы быть одинаковое определение, например, времени смотрения. Вместо разных:

• watched_time,

• play_duration_sec,

• wt,

• […]

  для одинакового факта было бы одно название.

  А если в двух витринах расчёт факта/определение факта отличается, то и названия должны быть разными. Например:

• watched_time

• watched_time_without_pause

Лирическое отступление

Прежде чем перейти к согласованным измерениям, позволю себе небольшое лирическое отступление. Один из важных принципов по Кимбаллу можно сформулировать так:

И особенно важны для хранилища - измерения:

Согласованные измерения

Итак, особенно важной частью своего подхода Кимбалл считает согласованные измерения.

Это когда один и тот же описательный контекст бизнес-событий - в разных местах - имеет:

• одинаковое наименование

• одинаковое определение

• связан с разными таблицами фактов

Например, в магазине покупатель не назывался бы:

• customer_id,

• client_id,

• user_id,

• shop_client_id,

• […]

  А везде назывался бы одним способом, например, customer_id; и это значение использовалось в разных таблицах фактов, например, в таблице заказов, в таблице с адресом доставки и т.д.

В онлайн-кинотеатре это могло бы быть одинаковое определение, например, того же пользователя/клиента и/или его профиля. Вместо разных:

• user_id,

• merged_user_id,

• userid,

• […]

  или

• profile_id,

• multiprofile_uid,

• […]

  для одинакового определения пользователя/профиля было бы одно название. А если в двух витринах определение пользователя отличается, то и названия осознанно должны быть разными. Например:

• user_id

• merged_user_id

Как технически организовываются согласованные измерения – описано в главе 19, можно выделить в частности:

• подсистема 8: согласующая система стр. 560-562

• подсистема 14: конвейер суррогатных ключей стр. 576-578

• подсистема 17: система управления измерениями стр.580-581

• подсистема 18: система предоставления фактов стр.581-582

Но, поскольку у нас общий обзор, углубляться в детали технической реализации здесь мы не будем. Посмотрим лучше, для чего всё это нужно и какую ценность приносят согласованные факты и измерения.

SVOT, или single version of truth

Согласованные измерения помогают исследовать данные в хранилище:

• и вглубь (drill-down),

• и вдоль (drill across).

Например, имея согласованный идентифиактор клиента вы можете:

• наряду с агрегированными данными (N покупок в месяц) посмотреть детализированные данные (по каждой из N покупок) - это пример исследования вглубь (drill-down)

• наряду с данными о покупках посмотреть данные из других бизнес-областей (например, данные о выданных промокодах или данные о смене адреса) - это пример исследования вдоль (drill across)

Всё это позволяет иметь в хранилище единую версию правды - то есть согласованное, непротиворечивое и авторитетное представление данных. Ценность этого в том, что все пользователи - аналитики, менеджеры, отделы - опираются на одни и те же данные при принятии решений. Это устраняет ситуацию, когда в разных отделах какие-то данные/метрики считают по-разному, и руководство не знает, на которые из этих данных лучше опереться.

Итак, согласованные факты и измерения помогают иметь в хранилище единую версию правды (SVOT): они буквально и есть инструментарий Кимбалла (как указано в названии книг).

К сожалению, на практике хранилище данных может не иметь согласованных измерений или фактов. Сам Кимбалл считает это ошибкой №1 в списке возможных неудач при построении DWH.

Возможно, более повсеместное знакомство с принципами моделирования данных поможет дата-инженерам и аналитикам DWH говорить на одном языке и строить ту самую SVOT)