DataWorks のデータモデリング機能は、Kimball のディメンショナルモデリング手法を採用しています。この機能では、ビジネス要件に基づいてディメンションテーブル、ファクトテーブル、集計テーブル、アプリケーションテーブルを設計・作成できます。作成したモデルは、対応する R&D エンジンにパブリッシュできます。さらに、リバースモデリングを使用して、既存の物理テーブルからモデルを生成することも可能です。
データモデリングは、データウェアハウスの計画と設計を行うための機能です。モデルを使用することで、対応するコンピューティングリソース内に物理テーブルを迅速に作成できます。モデルを削除しても、その基となっている物理テーブルに影響はありません。
モデリングの視点
ディメンショナルモデリングでは、作成するモデルテーブルを Data Import Layer、Common Layer、Application Layer に分類できます。実際のニーズに応じてモデリングに適切なレイヤーを選択します。レイヤーごとに異なる管理視点が提供されます。
Common Layer：データインポートレイヤーからの共通データを処理・統合し、統一されたメトリックとディメンションを確立します。また、分析や統計のために再利用可能な詳細ファクトデータと集計データを構築します。このレイヤーでは、Data Domain または Business Category の視点からモデルテーブルを管理できます。
Application Layer：共通レイヤーで処理されたデータを利用し、特定のアプリケーションシナリオやプロダクト向けのカスタム統計を生成します。このレイヤーでは、Business Category の視点からのみモデルテーブルを管理できます。
Unlayered：モデルテーブルが Common Layer または Application Layer のいずれにも割り当てられていない場合、DataWorks はそのテーブルを Unlayered に配置します。
レイヤーを選択すると、そのレイヤー内にのみターゲットテーブルを作成できます。また、ディレクトリツリーでそのレイヤーがサポートする管理視点を切り替えることで、モデルテーブルの表示や管理が可能です。
寸法
ディメンションとは、ビジネスアクティビティを測定・観察するための視点です。ディメンショナルモデリングにおいて、ディメンションはビジネスプロセスが発生するコンテキストを定義し、データをさまざまな角度から理解するのに役立ちます。例えば、e コマースのシナリオでは、プロダクト、リージョン、時間などがディメンションに含まれます。
ディメンションの設計と作成方法の詳細については、「概念モデルの作成：ディメンション」をご参照ください。
ディメンションテーブル
各データドメインに存在する可能性のあるすべてのディメンションを抽出し、そのディメンションと属性をディメンションテーブルに格納します。例えば、e コマースのビジネスデータを分析する場合、考えられるディメンション (各ディメンションの属性) には、注文 (注文 ID、注文作成日時、購入者 ID、販売者 ID)、ユーザー (性別、生年月日)、商品 (商品 ID、商品名、商品棚入れ日時) などがあります。これらに基づき、注文ディメンションテーブル、ユーザーディメンションテーブル、商品ディメンションテーブルなどを作成できます。各ディメンションの属性は、ディメンションテーブルのフィールドとして使用されます。ディメンションテーブルをデータウェアハウスにデプロイし、抽出、変換、ロード (ETL) 処理を実行することで、ディメンションテーブルで定義されたフォーマットでディメンションデータを格納できます。これにより、ビジネス担当者は後続のデータ分析のためにデータにアクセスできるようになります。
ディメンションテーブルの設計と作成方法の詳細については、「論理モデルの作成：ディメンションテーブル」をご参照ください。
ファクトテーブル
各ビジネスプロセスで生成されるデータを整理・分析し、そのデータをフィールドとしてファクトテーブルに格納します。例えば、注文を行うビジネスプロセスに対してファクトテーブルを作成し、注文 ID、注文作成日時、商品 ID、商品数、売上金額といった情報をフィールドとして記録できます。ファクトテーブルをデータウェアハウスにデプロイし、ETL 処理を実行することで、ファクトテーブルで定義されたフォーマットでデータを集計・格納できます。これにより、ビジネス担当者は後続のデータ分析のためにデータにアクセスできるようになります。
ファクトテーブルの設計と作成方法の詳細については、「論理モデルの作成：ファクトテーブル」をご参照ください。
集計テーブル
集計テーブルは、データドメイン内で同じ期間とディメンションを共有する複数の派生メトリクスの統計データを整理したものです。これは高度なビジネス抽象化の結果であり、後続のビジネスクエリ、OLAP 分析、データ分布の基盤となります。集計テーブルの設計と作成方法の詳細については、「論理モデルの作成：集計テーブル」をご参照ください。
アプリケーションテーブル
アプリケーションテーブルは、特定のビジネスシナリオ向けに設計されます。同じ期間とディメンションを共有する、複数のアトミックメトリクス、派生メトリクス、または統計粒度から得られる統計データを整理するために使用されます。このテーブルは、ビジネスクエリ、OLAP 分析、データ分布といった後続アクティビティの基盤を提供します。アプリケーションテーブルは、ビジネスニーズに応じて設計できます。設計と作成方法の詳細については、「論理モデルの作成：アプリケーションテーブル」をご参照ください。
リバースモデリング
リバースモデリングは、物理テーブルから論理モデルを生成するプロセスです。この機能を利用すると、モデリングプロセスを繰り返すことなく迅速にモデルを作成できるため、時間を大幅に節約できます。詳細については、「リバースモデリング：物理テーブルのリバースモデリング」をご参照ください。