ファクトテーブルとディメンションテーブル Dimensional Modelingは、DWH を構築する際に採用されるデータモデリング手法の1つです。 分析したい値を保持するファクトテーブルと分析軸を保持するディメンションテーブルで構成されています。 ファクトテーブルを中心にディメンションテーブルを結合するスキーマ構造が星型に似ていることから、リレーショナル・データベースで実装されたこのスキーマをStar Schemaと呼びます。 サロゲートキー ファクトテーブルとディメンションテーブルの結合には、サロゲートキーを用います。 サロゲートキーは、それ自体に意味を持たない連番や、カラムの値をハッシュ化することで作られます。 ナチュラルキーを用いることも可能ですが、レコードの履歴を蓄積していく場合、新たにレコードのバージョンを管理するカラムを用意する必要があるため、今回はサロゲートキーを用意する
タクシーアプリ「GO」、法人向けサービス「GO BUSINESS」、タクシーデリバリーアプリ「GO Dine」の分析基盤を開発運用している伊田です。今回、dbt と Dataform を比較して Dataform を利用することにしましたので、導入経緯および Dataform の初期構築を紹介します。 ※ 本記事の対象読者はELTツールを利用している方を対象にしています これは MoT Engineer Challenge Week 2022 Spring の記事です。 はじめに本記事では、まず、dbt および Dataform というツールについて簡単に説明させて頂き、次に現在データ分析チームが抱えている課題について取り上げます。その後、2つのツールについて検証した内容を紹介し、その結果、Dataform の導入に至った経緯を説明します。また、最後に Dataform の初期構築で工夫し
はじめに Growth&SuccessでStailerのデータウェアハウスの開発をしています@kazk1018です。この記事では、先日社内で開催した「Data Vault勉強会」を基にData Vaultについて簡単に紹介するとともに、10Xでどのように利用しているかを紹介したいと思います! Data Vaultについて 「Data Vault」はエンタープライズデータウェアハウス(EDW)を構築するためのモデリング手法です。最初に提案されたのは2000年なので20年以上の歴史があり、2013年には「Data Vault 2.0」が提案され、非構造データへの対応やより実践的なプラクティスなどが追加されました。*1 Data Vaultではデータウェアハウスを構築する全体の流れから、各レイヤーで用いるスキーマの設計まで幅広い範囲のアプローチや手法が提案されています。中でもHub、Link、S
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