Faktu un dimensiju tabulas ir svarīgas Power BI datu modeļu sastāvdaļas. Uzlabojiet datu analīzi, uzzinot to atšķirības.
Pakalpojumā Power BI faktu un dimensiju tabulām ir izšķiroša nozīme datu organizēšanā un analīzē. Skaidri izprotot atšķirību starp šiem diviem tabulu veidiem, varat izveidot efektīvu datu modeli un pieņemt pārdomātākus biznesa lēmumus, izmantojot savus datus.
Šajā rakstā mēs sāksim ar pamatīgu izpratni par faktu un dimensiju tabulām un pēc tam izpētīsim atšķirības starp tām.
Kas ir faktu tabula?
Faktu tabula kalpo kā centrālā tabula jūsu datu modelī. Šajā tabulā ir ārējās atslēgas, kas atsaucas uz primārajām atslēgām jūsu dimensiju tabulās. Katra ārējā atslēga atbilst noteiktām primārās atslēgas vērtībām dimensiju tabulā.
Faktu tabulās var būt arī skaitļu dati, kurus varat izmantot, lai veiktu aprēķinus savā analīzē. Šādi aprēķini palīdz pieņemt pārdomātus biznesa lēmumus. Piemēram, faktu tabulā varat iekļaut pārdošanas pasūtījumus un žurnālu tabulas.
Kas ir izmēru tabula?
Dimensiju tabulās ir dati, kas nodrošina kontekstu un aprakstus faktu tabulām. Šīs tabulas parasti ir mazākas par faktu tabulu un satur primārās atslēgas, kā arī atšķirīgas vienumu vērtības. Primārās atslēgas ir īpaši vienumi, kas ļauj unikāli identificēt katru tabulas rindu.
Piemēram, jums var būt dimensiju tabula, kurā ir iekļauti produktu nosaukumi un to etiķetes datu tabula jūsu Power BI modelim, veikalu atrašanās vietas vai pat PIN kodi.
Atšķirība starp faktu tabulām un dimensiju tabulām
Faktu un izmēru tabulas atšķiras ne tikai pēc izmēra. Šeit ir galvenā atšķirība starp abām tabulām:
- Attiecībā uz tajos esošajiem datiem faktu tabulas sniedz informāciju par datu precizitāti, piemēram, ikdienas pārdošanu veikalā. Turpretim dimensiju tabulas piedāvā kontekstu par faktu tabulas datiem. Piemēram, informācija par klientu, kas veic pirkumus.
- Faktu tabulas ir jūsu datu analīzes metrikas, piemēram, kopējo ikdienas pārdošanas apjomu, pamatā. Dimensiju tabulas to papildina un kalpo kā noderīgi filtri. Piemēram, varat tos izmantot, lai noteiktu, vai pārdošanas apjomi ir vienmērīgi sadalīti starp veikaliem vai arī tie ir tikai 70% no tiem.
- Faktu tabulā trūkst hierarhijas. Tomēr dimensiju tabulām ir hierarhija. Piemēram, klientu dimensiju tabulā var būt saites uz zemākiem līmeņiem ar tādu informāciju kā vārdi, e-pasta adreses un tālruņu numuri.
- Primārās atslēgas faktiski tabulas tiek kartētas kā dimensiju ārējās atslēgas. Tomēr katrai dimensiju tabulai ir atsevišķa primārā atslēga, kas unikāli identificē katru ierakstu.
Faktu tabulas un izmēru tabulas ir svarīgas
Efektīva datu modeļa izveidē ir ļoti svarīgi skaidri definēt atšķirību starp faktu un dimensiju tabulām Power BI. Izpratne par atšķirībām starp abiem arī palīdzēs jums izlemt, kura tabula vislabāk atbilst datu apkopošanai un kura ir vislabākā filtrēšanai.
Stingra izpratne par dažādajiem Power BI komponentiem var būtiski mainīt datu analīzi.