Příklad návrhu datového skladu

Data Warehousing Concepts

Aaren Stubberfield

Data Scientist

Uvedení do kontextu

• Nová začínající společnost
• Aplikace pro sdílení fotografií

¹ Foto: Alex Alvarado, unsplash.com

Přístup shora dolů, nebo zdola nahoru?

Úvahy:

• Rychlé prokázání obchodního dopadu je klíčové
• Přístup shora dolů má delší rozjezd

Rozhodnutí:

• Přístup zdola nahoru
• Prioritou musí být datové tržiště prodeje

Kimball – výběr organizačního procesu (krok 1)

Úvahy:

• Jaký typ zákazníků nakupuje velké objemy fotografií?

Rozhodnutí:

• Vývoj nákupů zákazníků

Kimball – deklarace granularity (krok 2)

Úvahy:

• Data by měla být flexibilní pro odpověď na různé otázky
• Výběr nejnižší možné granularity

Rozhodnutí:

• Sledování nákupů zákazníků / fotografií

Kimball – identifikace dimenzí (krok 3)

Úvahy:

• Jak uživatelé popisují data z obchodního procesu?
• Prioritizace zákazníků

Rozhodnutí:

• Umístění zákazníka (země a stát)
• Datum registrace zákazníka
• Výchozí způsob platby

Kimball – identifikace faktů (krok 4)

Úvahy:

• Na co odpovídáme?

Rozhodnutí:

• Čas strávený prohlížením fotografie před nákupem
• Cena fotografie a daň
• Datum nákupu

Tabulky faktů a dimenzí

Implementace on-premise nebo v cloudu

Úvahy:

• Nechceme počáteční náklady na hardware / software
• Malý tým – soustředit se na činnosti s vysokou hodnotou

Rozhodnutí:

• Cloudová implementace

Implementace ETL nebo ELT

Úvahy:

• Zachovat veškerá data
• Cloudová implementace umožňuje škálovat výpočetní výkon dle potřeby

Rozhodnutí:

• Implementace ELT

Shrnutí

• Plánování je klíčové
• Přizpůsobte přístup konkrétní situaci

Pojďme si procvičit!

Data Warehousing Concepts