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これをデータ ウェアハウスでどのようにモデル化しますか。

  1. 地域 (ミネソタ州などの州)、地域 (中西部など) などの地理的階層に存在する地理的領域である自治体があります。

  2. これらの地方自治体の業績評価は、「完成した住宅の受注残高の割合」、「支出された予算の割合」、「インフラに割り当てられた予算の割合」、「債務者の補償範囲」などの指標を計算することによって行われます。

  3. これらのパフォーマンス指標は約 100 あります。

  4. これらの指標は「パフォーマンス グループ」にグループ化され、それ自体が「重要なパフォーマンス領域」にグループ化されます。

  5. 計算がパフォーマンス指標に適用され (計算は、自治体の種類、規模、地域などの特定の要因に基づいて異なります)、「パフォーマンス スコア」が生成されます。

  6. 次に、重み付けがスコアに適用され、「最終的な重み付けスコア」が作成されます。(つまり、いくつかの指標は、「重要なパフォーマンス領域」に集約されると、他の指標よりも重み付けされます)

  7. 時間の次元があります (評価は毎年行われます) が、現時点では 1 つのデータ セットのみです。

注意: ユーザーは、指標の任意の組み合わせでデータを簡単にクエリできる必要があります。すなわち、誰かが見たいと思うかもしれません: (i) (ii) 「債務者補償範囲」対 (iii) 「% 予算支出」対 (iv) 「債務者日数」 (v) 州レベル。

「IndicatorType」をディメンションとして使用し、そのテーブルに [インジケーター / パフォーマンス グループ / パフォーマンス エリア] 階層を配置してこれを試しましたが、同じ行に複数のインジケーターを簡単に取得する方法がわかりません。ファクト テーブルのエイリアス (?) が必要です。そこで、100 項目すべてを (非常に広い!) ファクト テーブルの列として配置することを考えましたが、そうすると、インジケーターの [グループ/領域] 階層が失われてしまいます...?

何か案は？

ありがとう

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これが自明であることを願っています。

regionperf_model_01

于 2009-11-25T14:37:54.447 に答える
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これは非常に複雑な質問ですが、私は時間をかけてあなたのポイントのいくつかを検討し、このモデルを思いつきました (あなたにとって良い出発点になるはずです)。

寸法:

DIM_MUNICIPALITIES:

フィールド = {MUNICIPAL_KEY, COUNTRY, REGION, STATE_PROV, CITY?, SIZE_SCORE}

階層 = {COUNTRY <-- REGION <-- STATE_PROV <-- CITY?}

DIM_INDICATORS:

フィールド = {INDICATOR_KEY、PERFORMANCE_AREA、PERFORMANCE_GROUP、PERFORMANCE_INDICATOR}

階層 = {PERFORMANCE_AREA <-- PERFORMANCE_GROUP <-- PERFORMANCE_INDICATOR}

DIM_DATE:

フィールド = {DATE_KEY、CALENDAR_DATE (SQL 日時)、YEAR、MONTH、WEEK、DAY...}

階層 = {YEAR <-- MONTH <-- WEEK <-- DAY <-- DATE_KEY}

次に、ファクト テーブル (MYFACT など) で次のようにします。

FACT_MYFACT:

フィールド = {MYFACT_KEY、DATE_KEY、MUNICIPAL_KEY、INDICATOR_KEY、PERFORMANCE_SCORE、BUDGET、ETC....}

ファクト テーブルには、これらすべてのメジャー列 (BUDGET、ETC) を含めることも、計算メンバーで行うこともできます。すべては、アクセス可能にする方法によって異なります。

これが良いスタートを切るのに役立つことを願っています!

于 2009-11-19T21:59:18.340 に答える