İş zekası için boyutlu model tasarımında kesinlikle kaçınılması gereken on önemli hata


Yine Kimball’den.

Ralph Kimball, iş zekası alanında temel yaklaşımların geliştirilmesinde ekibiyle birlikte çok önemli rol oynayan bir insan.

The Data Warehouse Toolkit (Second edition) başlıklı kitapta 15. bölümün sonunda kaçınılması gereken yaygın boyutlu model hatalarını sıralamış.

Detayına fazla girmeyeceğim, çünkü detayına girebilmek için bu kitabın 15. bölümüne gelmiş olmanız gerekiyor. Ancak iş zekası ile ilgili halen çalışmakta olan ve veri ambarı tasarımı sorumluluğu olan kişiler bu hataların listesini görmekten yarar sağlayabilirler.

İşte kaçınılması gereken temel hatalar. Bu listedekinden başka hatalar da yapabilirsiniz tabii, ama yapmanız durumunda en çok zarar göreceğiniz hatalar aşağıda her adımda daha da kritik bir tanesi olmak üzere sıralanıyor:

Hata 10: Filtreleme ve gruplama için kullanılan metinsel özellikleri fact tablosuna koymak.

Hata 9: Boyutlardaki geniş tarifli özellikleri yer kazanmak amacıyla kısıtlamak.

Hata 8: Hiyerarşileri ve hiyerarşi seviyelerini birden fazla tabloya bölmek (snowflaking).

Hata 7: Boyutlarda yer alan özelliklerin (attribute) zamanla değişimlerini takip etme ihtiyacını göz ardı etmek (slowly changing dimensionları gereği gibi ele almamak.

Hata 6: Sorgu performans sorunlarını doğrudan ve sadece daha fazla donanım ekleyerek çözmeye çalışmak.

Hata 5: Boyut tablolarını fact tablolarına bağlamak için operasyonel anahtarları ya da akıllı anahtarları kullanmak.

Hata 4: Fact tablosunun en küçük birimini (grain) deklare etmeyi ihmal etmek ve ardından fact tablosunun sahip olması gereken en küçük birime her zaman sadık kalmayı ihmal etmek.

Hata 3: Belirli bir raporu esas alarak boyutlu modeli onun için tasarlamak.

Hata 2: Kullanıcıları en detay seviyedeki veriye erişim için normalize sistemlere yönelmek zorunda bırakmak.

Hata 1: Farklı fact tabloları arasında boyutların ve fact kolonlarının ortak kullanımı ilkesine uygun davranmamak.

Bu yazı Genel içinde yayınlandı ve olarak etiketlendi. Kalıcı bağlantıyı yer imlerinize ekleyin.

Bir Cevap Yazın

Aşağıya bilgilerinizi girin veya oturum açmak için bir simgeye tıklayın:

WordPress.com Logosu

WordPress.com hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Google fotoğrafı

Google hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Twitter resmi

Twitter hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Facebook fotoğrafı

Facebook hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Connecting to %s