Voorbeeld van datawarehouse-ontwerp

Concepten van datawarehousing

Aaren Stubberfield

Data Scientist

Laten we het toneel zetten

• Een nieuwe startup
• Foto-deelapp

¹ Foto door Alex Alvarado van unsplash.com

Top-down of bottom-up?

Overwegingen:

• Snel businessimpact tonen is cruciaal
• Top-down kost meer opstarttijd

Beslissing:

• Bottom-up aanpak
• Sales datamart heeft prioriteit

Kimball - Kies het organisatieproces (Stap 1)

Overwegingen:

• Welke klanten kopen veel foto’s?

Beslissing:

• Ontwikkel klant­aankopen

Kimball - Bepaal de graan (Stap 2)

Overwegingen:

• Data moet flexibel zijn om veel vragen te beantwoorden
• Kies de laagst mogelijke graan

Beslissing:

• Aankopen klant/foto volgen

Kimball - Identificeer de dimensies (Stap 3)

Overwegingen:

• Hoe beschrijven gebruikers de data uit het bedrijfsproces?
• Prioritering van klanten

Beslissing:

• Locatie klant (land & staat)
• Datum waarop klant zich aanmeldde
• Standaard betaalmethode

Kimball - Identificeer de feiten (Stap 4)

Overwegingen:

• Wat beantwoorden we?

Beslissing:

• Tijd bekeken vóór aankoop
• Fotoprijs en btw
• Aankoopdatum

Fact- en dimensietabellen

On-premises of cloudimplementatie

Overwegingen:

• Geen initiële kosten voor hardware/software-infra
• Klein team: focus op hoge waarde

Beslissing:

• Cloudimplementatie

ETL- of ELT-implementatie

Overwegingen:

• Bewaar alle data
• Cloud laat compute opschalen wanneer nodig

Beslissing:

• ELT-implementatie

Samenvatting

• Planning is cruciaal
• Pas je aanpak aan op de situatie

Laten we oefenen!

Concepten van datawarehousing