データマートの多次元モデルを理解する：方法論とモデルタイプの説明

データマートは、焦点を絞った使いやすいデータ構造を提供することで、組織が特定のビジネス領域を分析する上で重要な役割を果たします。効果的なデータマートの核となるのは、適切に設計されたディメンションモデルです。この記事では、データマートのディメンションモデルの設計方法、ビジネスニーズの分析に使用される方法論、そしてディメンション構造が好まれる理由について説明します。また、スター、スノーフレーク、コンステレーションという3つの主要なディメンションモデルタイプを比較します。

ディメンション モデルとは何か、またなぜ使用するのか?

ディメンションモデルは、データをファクトとディメンションに整理することで、高速で直感的なクエリをサポートします。ファクトは、売上や注文といった測定可能なイベントやトランザクションを表します。ディメンションは、時間、製品、顧客の詳細といった説明的なコンテキストを提供します。

この構造が選ばれたのは、ビジネスユーザーがデータをどのように捉えているかという考え方と合致しているからです。複雑な正規化テーブルの代わりに、ディメンションモデルはクエリを簡素化し、パフォーマンスを向上させます。また、複数のディメンションにまたがるデータのスライス＆ダイスもサポートするため、レポート作成や分析に最適です。

モデル構築のためのビジネスニーズの分析

多次元モデルの作成は、ビジネス要件を理解することから始まります。これにはいくつかの重要なステップが含まれます。

• ビジネスプロセスを特定する

販売、在庫、顧客サービスなど、データ マートがサポートするプロセスを決定します。

• 木目を定義する

ファクトテーブルの詳細レベルを決定します。例えば、売上ファクトには、個々の取引や日次売上サマリーが記録されます。

• ビジネス指標を収集する

収益、販売数量、利益率など、企業が分析したい主要業績評価指標 (KPI) と測定基準をリストします。

• 次元を特定する

製品カテゴリ、店舗の場所、期間など、事実を分析するために必要な説明属性を決定します。

• 関係者を巻き込む

ビジネス ユーザー、アナリスト、IT 部門と協力して要件を検証し、モデルが実際のクエリをサポートしていることを確認します。

この方法論により、ディメンション モデルが実際のビジネス ニーズを反映し、意思決定を効果的にサポートできるようになります。

次元モデルのコアコンポーネント

ディメンション モデルは、主に次の 2 種類のテーブルで構成されます。

• ファクトテーブル

数値測定値とディメンションテーブルへの外部キーを含み、イベントまたはトランザクションをキャプチャします。

• ディメンションテーブル

事実のコンテキストを提供する説明的な属性が含まれます。通常、クエリを高速化するために非正規化されます。

たとえば、販売データ マートには、製品、顧客、店舗、時間などのディメンションにリンクされた、販売額と数量を含むファクト テーブルがある場合があります。

次元モデルの種類

一般的なディメンション モデル タイプは 3 つあり、それぞれ構造と使用例が異なります。

スタースキーマ

スタースキーマは、最も単純で最も一般的なディメンションモデルです。中心となるファクトテーブルが複数のディメンションテーブルに直接接続されています。各ディメンションは非正規化されており、すべての属性が1つのテーブルに格納されます。

利点:

• シンプルで直感的なデザイン

• 結合が少ないためクエリパフォーマンスが高速

• ビジネスユーザーにとってわかりやすい

  
  

例：

製品、顧客、店舗、および時間ディメンション テーブルにリンクされた販売ファクト テーブル。

スノーフレークスキーマ

スノーフレークスキーマは、ディメンションテーブルを関連するサブディメンションに分割することで正規化します。例えば、製品ディメンションは、製品カテゴリ、製品サブカテゴリ、製品に分割されます。

利点:

• 冗長性を削減することでストレージスペースを節約

• ディメンション内のより詳細な階層をサポート

  
  

デメリット:

• 追加の結合によるより複雑なクエリ

• スタースキーマに比べてパフォーマンスが若干遅い

  
  

星座スキーマ（銀河スキーマ）

Constellationスキーマは、ディメンションテーブルを共有する複数のファクトテーブルを結合します。異なるものの関連性のあるファクトの分析を必要とする複雑なビジネスプロセスをサポートします。

利点:

• 1つのモデルで複数のビジネスプロセスをサポート

• ディメンションはファクトテーブル間で再利用できます

  
  

例：

製品ディメンションと時間ディメンションを共有する売上ファクト テーブルと在庫ファクト テーブルを含むデータ マート。

なぜ次元構造を選択するのですか?

ディメンション モデルは、次のような理由からデータ マートに適しています。

• ビジネス思考に合わせる

ユーザーが情報を分析する方法に合わせてデータを整理します。

• クエリ速度の向上

非正規化されたディメンションと明確なファクト テーブルにより、クエリの複雑さが軽減されます。

• 柔軟な分析をサポート

ユーザーはデータを簡単にフィルタリング、グループ化、ドリルダウンできます。

• メンテナンスを簡素化

ファクトとディメンションを明確に分離することで、更新と拡張が容易になります。

次元モデル構築の実例

小売企業が販売実績を分析するためにデータマートを必要としているとします。

1. ビジネスプロセス:小売販売取引

2. 穀物:個々の販売

3. 測定基準:売上金額、販売数量、適用された割引

4. ディメンション:製品、店舗、顧客、時間

   
   

ファクトテーブルには、売上指標と各ディメンションへの外部キーが格納されます。製品ディメンションには、製品名、カテゴリ、ブランドなどの属性が含まれる場合があります。時間ディメンションには、日付、月、四半期、年が含まれます。

会社が在庫レベルも分析したい場合は、Constellation スキーマを使用して、製品ディメンションと時間ディメンションを共有する在庫ファクト テーブルを追加できます。

モデルの実装手順

• データプロファイリング:ソースデータの品質と構造を理解する

• ETL 設計:データを抽出、変換し、ファクト テーブルとディメンション テーブルにロードします。

• 検証:ビジネス ユーザーとクエリをテストして、モデルがニーズを満たしていることを確認します。

• ドキュメント:ユーザー向けに明確なメタデータとデータ辞書を維持する

  
  

まとめ

データマートの多次元モデルの設計は、ビジネスニーズを明確に理解することから始まり、迅速かつ柔軟な分析をサポートする構造を構築することで完了します。スタースキーマはシンプルさとスピードを提供し、スノーフレークは標準化された詳細を提供し、コンステレーションは複数の関連プロセスをサポートします。適切なモデルの選択は、ビジネス要件とクエリパターンの複雑さによって異なります。

ディメンションモデルの構築は、ビジネスユーザーとITチームからの意見を取り入れる共同作業です。適切に実施すれば、組織は自信を持ってデータに基づいた意思決定を行うことができます。