ビジネスカテゴリ、データドメイン、データマートは、ビジネス主導の管理フレームワークを形成します。データの所有権を分類し (ビジネスカテゴリ)、コアビジネスアクティビティを定義し (データドメイン)、シナリオベースのデータサービスを整理する (データマート) ことで、このフレームワークはデータの生成と消費を結びつけます。本 Topic では、Business Category、Data Domain、Business Process、Data Mart、Subject Area の関係について説明し、その使用方法を解説します。
基本概念の関係
Business Category：ビジネスカテゴリは、ビジネスエリアの最上位の区分です。例えば、小売業は販売チャネルに基づいて実店舗ビジネスと E コマースビジネスに分けることができます。
Data Domain：データドメインは、主題を横断的に集約したものです。ビジネスタイプ、データソース、データ目的などのディメンションに基づいて、企業のビジネスデータを論理的にグループ化します。データドメインは複数のビジネスカテゴリに属することができます。例えば、トランザクションドメインはオンラインとオフラインの両方のトランザクションシナリオに対応できます。
Business Process：ビジネスプロセスは、データドメイン内の特定のビジネスアクティビティを表します。例えば、トランザクションドメインには、注文や支払いなどのプロセスが含まれます。データドメインには複数のビジネスプロセスを含めることができます。
Data Mart：データマートは、運用プラットフォームマートなど、特定のビジネスシナリオのデータエンドポイントとして機能します。
Subject Area：主題領域は、プロダクト分析やユーザー行動など、さまざまな分析視点に基づいてデータマートを分割します。データマートには複数の主題領域を含めることができます。
ビジネスカテゴリ
組織のビジネス運用が複雑な場合は、ビジネスカテゴリを作成して事業分野ごとにデータを区別します。これにより、データ管理が簡素化されます。
小売業界では、分類のための一般的なディメンションとして、販売チャネル、プロダクト管理ライン、コア機能などがあります。これらのディメンションのいずれかを選択し、データ所有権とビジネスの独立性の原則に従ってビジネス運用を分類できます。
以下の表は、これらの一般的なディメンションに基づいたビジネス分類の例です。
分類ディメンション | ユースケース | ビジネスカテゴリの例 | データ範囲 |
販売チャネル | オムニチャネル小売業者 | 1. 実店舗小売 2. E コマース 3. 越境ビジネス | POS トランザクション、アプリ注文、海外倉庫在庫 |
プロダクト管理ライン | 複数カテゴリのコングロマリット | 1. 日用消費財 (FMCG) 2. 家電 3. 生鮮食品 | SKU 基本情報、プロダクトカテゴリ、賞味期限監視 |
コア機能 | 単一チャネル、複数部門の連携 | 1. 調達・サプライチェーン 2. マーケティング 3. メンバー操作 | サプライヤープロファイル、プロモーションテーブル、メンバーレベルテーブル |
ビジネスカテゴリの定義
Data Warehouse Planning ページの左側のナビゲーションウィンドウで、Business Category をクリックします。Business Category ページで、以下のようにビジネスカテゴリを定義します。
ビジネスカテゴリの作成
Business Category ページで、
アイコンにカーソルを合わせ、Create Top-level Category をクリックします。Create Top-level Category ダイアログボックスで、パラメーターを設定し、OK をクリックします。
サブカテゴリの作成
最上位のビジネスカテゴリの下にサブカテゴリを作成することもできます。作成プロセスは、最上位のビジネスカテゴリの作成と同じです。
データドメインの関連付け
ビジネスカテゴリを作成した後、必要なデータドメインと関連付けてデータ範囲を定義します。関連付けられると、これらのデータドメインはそのカテゴリ内でのデータモデリングに利用可能になります。
データドメインの詳細については、「データドメイン」をご参照ください。
データマート管理
ビジネスカテゴリを作成した後、Data Mart Management セクションを使用して、関連するデータマートを表示および管理できます。必要に応じて編集または削除できます。
データマートの詳細については、「データマート」をご参照ください。
データマートを削除すると、ビジネスカテゴリとの関連付けが解除され、マートが完全に削除されます。この操作は元に戻すことはできません。
ビジネスカテゴリの使用
ビジネスカテゴリを作成した後、Dimensional Modeling で Dimension Table、Fact Table、Aggregate Table、または Application Table を作成する際に、そのビジネスカテゴリを関連付けることができます。また、左側のディレクトリツリーの上にある 
アイコンをクリックしてモデルリストページに移動し、ビジネスデータの観点からテーブルの分類詳細を表示することもできます。
また、Data Metrics に移動し、共通レイヤーで Atomic Metric、Derived Metric、または Composite Metric を作成する際にビジネスカテゴリを関連付けることもできます。
データドメイン
データドメインは、ビジネスプロセスを抽象化、洗練、結合することによって作成される高レベルのデータ分類基準です。ビジネスユーザーが膨大な情報の中から自分のビジネスデータを迅速に見つけるための主要なグルーピングカテゴリとして機能します。
次の図は、小売業界におけるビジネスカテゴリとデータドメインの関係を示しています。
データドメインの定義
データドメインの作成
Data Warehouse Planning ページの左側のナビゲーションウィンドウで、Common Layer>Data Domain をクリックして Data Domain ページに移動します。
Create をクリックします。Create Data Domain ダイアログボックスで、パラメーターを設定し、[確認] をクリックします。
システムデフォルトのデータドメインは削除できません。データドメインを削除する前に、まず関連するすべてのビジネスプロセスと論理モデルを削除する必要があります。
ビジネスプロセスの追加
データドメインを作成した後、その詳細を表示し、分析する必要のあるビジネスアクティビティのビジネスプロセスを作成できます。
Data Domain ページで、データドメインをクリックして詳細ページに移動します。
データドメインを作成すると、システムは自動的に
_defaultサフィックスを持つビジネスプロセスを追加します。Create Business Process をクリックします。Create Business Process ダイアログボックスで、パラメーターを設定し、OK をクリックします。
データドメインの使用
以下のモジュールで Data Domain を参照できます。
Dimensional Modeling で、指定したデータドメインの下に ODS Table、Dimension Table、または Aggregate Table を作成します。
データドメインの英語の略語は、Data Layer のインスペクターで新しいモデルルールを定義する際のオプション属性として使用できます。
ビジネスプロセス
ビジネスプロセスは、ビジネスアクティビティのフローを記述します。例えば、E コマースでは、商品をカートに追加する、注文する、支払いを行う、といった各々がビジネスプロセスとなり得ます。ビジネスプロセスは通常、パフォーマンス分析に使用されます。例えば、ファネル分析では、商品を購入するアクティビティは、商品の閲覧、カートへの追加、注文、支払い、受取確認といった一連のビジネスプロセスに分解できます。各段階での注文数をカウントすることで、「注文数」メトリックに関するファネル分析を実行できます。
次の図は、小売業界におけるビジネスカテゴリ、データドメイン、ビジネスプロセスの関係を示しています。
ビジネスプロセスの定義
Data Warehouse Planning ページの左側のナビゲーションウィンドウで、 をクリックして Business Process ページに移動します。
Create Business Process をクリックします。Create Business Process ダイアログボックスで、パラメーターを設定し、[OK] をクリックします。
ビジネスプロセスは、メインのプロセスリストから、またはその親である Data Domain 内の Business Process リストから削除できます。
重要ビジネスプロセスを削除する前に、それに関連付けられている論理モデルとメトリックを削除する必要があります。
ビジネスプロセスの使用
以下のモジュールでビジネスプロセスを参照できます。
Dimensional Modeling で Fact Table を作成する際に、特定のビジネスプロセスを関連付けます。
Data Metrics で、Atomic Metric、Derived Metric、または Composite Metric を作成して、各ビジネスプロセスのビジネス属性を測定します。
データマート
データマートは、ビジネスカテゴリに基づいて、特定のアプリケーションシナリオやプロダクト向けにパーソナライズされたデータ統計を提供します。通常、アプリケーションレイヤーに配置されます。
例えば、小売業界の E コマースビジネスでは、E コマースマートや小売顧客プロファイルマートなどを構築して、運用スタッフの分析ニーズに応えることができます。
データマートの定義
データマートの作成
Data Warehouse Planning ページの左側のナビゲーションウィンドウで、 をクリックして Data Mart ページに移動します。
Data Mart ページで、
アイコンにカーソルを合わせ、Create First-level Data Mart をクリックします。Create First-level Data Mart ダイアログボックスで、パラメーターを入力し、OK をクリックします。次の表に、主要なパラメーターを示します。
Mart Type。
Business Mart：ビジネス要件指向のマート。
Data Application Mart：データプロダクト要件指向のマート。
Common Mart：すべてのデータマートに共通のアプリケーションレイヤーモデルを作成する場合は、このタイプを選択します。
Business Category。
データマートが属する Business Category。詳細については、「ビジネスカテゴリ」をご参照ください。
Data Mart を削除するには、左側のデータマートディレクトリで対象のマートを右クリックし、Delete をクリックします。
サブマートの作成
第 1 レベルのデータマートの下にサブマートを作成することもできます。作成プロセスは、第 1 レベルのデータマートと同じです。
主題領域の管理
データマートを作成した後、マートの詳細ページの Data Mart Management セクションに移動して、関連する主題領域を管理できます。
指定した主題領域を削除すると、データマートとの関連付けが解除され、主題領域自体も削除されます。この操作は慎重に実行してください。
データマートの使用
データマートを作成した後、以下のモジュールで参照できます。
Dimensional Modeling で、特定のビジネスデータ分析のためにアプリケーションテーブルを作成する際にデータマートを関連付けます。
Data Metrics で、Derived Metric または Composite Metric を作成して、各データマートのビジネス属性を測定します。
主題領域
主題領域は、分析の観点からデータマートを分割したものです。ビジネスアプリケーションでの統計分析のために整理された関連データのコレクションです。
例えば、E コマースマートは、主に小売業界の運用スタッフの分析ニーズのために作成されます。さまざまな観点に基づいて、マート内のデータは「プロダクト」、「カテゴリ」、「地域」などの主題領域に分割されます。アプリケーションレイヤーの派生メトリックまたはアプリケーションレイヤーモデルを作成する場合、対象のマートと主題領域に関連付ける必要があります。
主題領域の定義
主題領域の作成
Data Warehouse Planning ページの左側のナビゲーションウィンドウで、 をクリックして Subject Area ページに移動します。
Subject Area ページで、
アイコンにカーソルを合わせ、Create First-level Subject Area をクリックします。Create First-level Subject Area ダイアログボックスで、パラメーターを設定し、OK をクリックします。主題領域を削除するには、左側のディレクトリで対象の主題領域を右クリックし、Delete をクリックします。
サブ主題領域の作成
第 1 レベルの主題領域の下にサブ主題領域を作成することもできます。作成プロセスは、第 1 レベルの主題領域の作成と同じです。
主題領域の使用
主題領域を作成した後、以下のモジュールで参照できます。
Dimensional Modeling で、アプリケーションテーブルを作成する際に主題領域を関連付けます。
Data Metrics で、Derived Metric または Composite Metric を作成して、各主題領域のビジネス属性を測定します。
次のステップ
これらの構成を完了した後、データウェアハウスの階層構造を定義する必要があります。データウェアハウスのレイヤーを計画し、各レイヤーのインスペクターを設定して、その後の Dimensional Modeling と Data Metrics 管理の基準を確立します。
詳細については、「データレイヤー」をご参照ください。