DataWorks のデータモデリングは、Ralph Kimball 氏によるディメンションモデリング手法に従っています。DataWorks のディメンションモデリング機能を使用すると、ビジネスニーズ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、およびアプリケーションテーブルを作成して、データウェアハウスモデルを設計できます。その後、モデルを適切な計算リソースに迅速に公開できます。また、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できます。
データモデリングを使用して、データウェアハウスの計画と設計を行い、計算リソース内のモデルから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、物理テーブルには影響しません。
モデリングの視点
ディメンションモデリングでは、作成したモデルテーブルを [ODS および共通レイヤー] と [アプリケーションレイヤー] に分類できます。ニーズに応じて、モデリングに適したレイヤーを選択できます。レイヤーが異なれば、サポートされる管理の視点も異なります。
共通レイヤー: ODS レイヤーからの共通データを処理および統合します。このレイヤーでは、統一されたメトリックディメンションを確立し、分析と統計のために再利用可能な詳細なファクトデータとサマリーデータを構築できます。モデルテーブルは、[データドメイン] または [ビジネスカテゴリ] の視点から管理できます。
アプリケーションレイヤー: 特定のアプリケーション要件に基づいて、このレイヤーは共通レイヤーから処理および統合されたデータを取得します。特定のアプリケーションシナリオやプロダクト向けのパーソナライズされたデータ統計に使用されます。このレイヤーのモデルテーブルは、[ビジネスカテゴリ] の視点からのみ管理できます。
未階層化: 作成されたモデルテーブルがレイヤー ([共通レイヤー] または [アプリケーションレイヤー] のいずれか) に割り当てられていない場合、[未階層化] カテゴリに配置されます。
レイヤーを選択すると、そのレイヤー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でサポートされている管理の視点に切り替えて、その中のモデルテーブルを表示および管理することもできます。
ディメンション
ディメンションとは、ビジネスを測定および観察するための角度です。これは、データを分析する際に環境を記述するために使用される視点です。ディメンションモデリングでは、ディメンションはビジネスプロセスのバックグラウンドまたは条件を定義します。これにより、さまざまな角度からデータを理解することができます。たとえば、E コマース取引シナリオでは、プロダクト、リージョン、および時間はすべてディメンションになり得ます。
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、ディメンションとディメンションの属性をディメンションテーブルに格納します。たとえば、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、注文作成時間、購入者 ID、販売者 ID)、ユーザー (性別、生年月日)、および商品 (商品 ID、商品名、商品棚入れ時間) が含まれます。次のディメンションテーブルを作成できます: 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、および商品ディメンションテーブル。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・書き出し (ETL) 操作を実行して、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たデータを並べ替えて分析し、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。たとえば、注文を行うビジネスプロセスのファクトテーブルを作成し、次の情報をファクトテーブルのフィールドとして記録できます: 注文 ID、注文作成時間、商品 ID、商品数、および売上高。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 操作を実行して、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要約および格納できます。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ます。これは、高レベルのビジネス抽象化の結果であり、後続のビジネスクエリ、オンライン分析処理 (OLAP) 分析、およびデータ分布の基礎を提供します。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です。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ック、派生メトリクス、または統計的粒度の統計データを整理します。これにより、後続のビジネスクエリ、OLAP 分析、およびデータ分布の基礎が提供されます。ビジネスニーズとアプリケーションシナリオに基づいてアプリケーションテーブルを設計できます。アプリケー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: 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、既存の物理テーブルから論理モデルを生成します。この機能を使用すると、モデリング操作を再度実行することなくモデルを迅速に作成できるため、大幅な時間を節約できます。リバースモデリングの詳細については、「リバースモデリング: 物理テーブルでリバースモデリングを実行する」をご参照ください。