データウェアハウス設計の例

データウェアハウスの基本概念

Aaren Stubberfield

Data Scientist

前提の整理

• 新興スタートアップ企業
• 写真共有アプリ

¹ Photo by Alex Alvarado from unsplash.com

トップダウンかボトムアップか？

考慮事項：

• ビジネスへの影響を迅速に示すことが重要
• トップダウンアプローチは立ち上げに時間がかかる

決定：

• ボトムアップアプローチ
• 販売データマートを優先

Kimball - 組織プロセスの選択（ステップ1）

考慮事項：

• 大量の写真を購入する顧客のタイプは？

決定：

• 顧客購入データの開発

Kimball - 粒度の宣言（ステップ2）

考慮事項：

• 多様な質問に答えられる柔軟なデータ
• できる限り最小粒度を選択する

決定：

• 顧客／写真の購入履歴を追跡

Kimball - ディメンションの特定（ステップ3）

考慮事項：

• ビジネスプロセスのデータをどのように説明するか？
• 顧客の優先順位付け

決定：

• 顧客の所在地（国・州）
• 顧客の登録日
• デフォルトの支払い方法

Kimball - ファクトの特定（ステップ4）

考慮事項：

• 何に答えるか？

決定：

• 購入前の写真閲覧時間
• 写真の費用と税金
• 購入日

ファクトテーブルとディメンションテーブル

オンプレミスかクラウドか

考慮事項：

• ハードウェア／ソフトウェアの初期費用を避けたい
• 小規模チーム - 高付加価値業務に集中

決定：

• クラウド実装

ETLかELTか

考慮事項：

• すべてのデータを保持する
• クラウドにより必要に応じてコンピュートをスケール可能

決定：

• ELT実装

まとめ

• 計画は非常に重要
• 状況に応じたアプローチを採用する

練習しましょう！

データウェアハウスの基本概念