スタースキーマ(基礎)
スタースキーマ wikipedia スタースキーマ または 星型スキーマ はデータウェアハウスに利用される最も単純なスキーマである。スタースキーマには唯1つもしくは少数のファクト表と複数のディメンション表が含まれる。スタースキーマはスノーフレークスキーマの一種であるが、多くの用途で利用されている。 スタースキーマは、ディメショナル・モデリングをリレーショナル・データベースで実装したものになる。 詳しくは、ディメンショナル・モデリング にまとめている。 この記事は、あなたが「様々な指標を様々な軸で、レポートを見たい」類の要望に応えるためのスキーマ設計に困っている場合に役立つだろう。 ディメンションテーブル設計 サロゲートキー スタースキーマでは、各ディメンションテーブルに、サロゲートキーを割り当てる。このキーは、業務システムで使われているキー（ナチュラルキー）とは別のものを使用し、データウェ
複数スタースキーマ
複数スタースキーマ(Multiple star schema) 1つのファクトで、全ての分析対象がカバー出来ることは稀である。ほとんどのケースで複数のファクトテーブルが必要になるだろう。本当に価値ある分析は複数のプロセスを横断した分析である。これを誤った方法で実現するとどうなるか？どうすれば良いのかを見ていく。 スタースキーマの作り方に関しては、別の記事にまとめている 。 発生タイミングが異なるファクト 2つ以上のファクトがあったとする。それらは同時に発生しないファクトである場合、異なるファクトテーブルに配置するべきである。誤って単一ファクトテーブルにまとめられると、個々の分析が困難になる。もし分けていれば個々に分析が可能になる。 ある営業部門で以下のような分析要件があったとする。 日付、顧客、製品別注文数量の分析 日付、顧客、製品別出荷量の分析 ディメンションは日付と顧客。ファクトは製品
Kimball Group | Dimensional Data Warehousing Experts
Bob Becker, Margy Ross, Warren Thornthwaite Joy Mundy, Ralph Kimball, Julie Kimball Thanks to all the DW and BI professionals we met during the past 35+ years! Our website includes our most popular articles and Design Tips, our Toolkits’ utilities, glossary of dimensional modeling techniques, and more. Check out the Resources tab. Ralph and Julie are enjoying retirement. Email Julie if you wish to
AWS での分析サービスに関する意思決定ガイド
データは、アプリケーションやユーザーによって安全にアクセスおよび分析される必要があります。データは新しく多様なソースから得られており、その量は前例のない速度で増大しています。組織はデータの価値を抽出する必要がありますが、今日における先端的なビジネスによって生成されるデータをすべて取得、保存、分析するために苦戦しています。 これらの課題に対処するには、分析とインサイトを得るためにサードパーティーデータを含むすべてのデータサイロを解消し、エンドツーエンドのガバナンスを整えた上で、組織内の全員がそれらのデータを利用できるようにする、最新のデータアーキテクチャを構築する必要があります。また、分析と機械学習 (ML) システムを接続して予測分析を可能にすることもますます重要になっています。 この意思決定ガイドは、AWS サービス上に最新のデータアーキテクチャを構築するために適切な質問をするのに役立ち
2023年版データ分析の100冊 - Qiita
わ、去年2023-08-26にこの記事書いたんだね。まる1年だね。2024年版機械学習・データ分析の必須10冊+ガチ90冊+Next5冊=105冊書きましたよ。 【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本がご好評いただいてましたが古くなりごちゃごちゃしているので新たに作り直しました 本記事のめあて IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する（私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう）記事として書いております。 本記事作者の青木はバイオインフォマティクス（ゲノムデータのDB化中心・Perl・MySQL）からRで時系列分析→Pythonでデータ分析一般と業務をしてまいりました。 ですので研究者目的の本はありません。また、データ分析の基礎は主にRで学んだのですが、昨今の流行に合わせてPython本を中心に
クラウド教室での対面式トレーニング - トレーニングと認定 - AWS
AWS クラスルームトレーニングの概要 需要の高いクラウドスキルとベストプラクティスを教える AWS のエキスパートのインストラクターと一緒に学びましょう AWS トレーニングと認定は、Forrester Consulting が定量化したように、既存のワークフォースのスキルアップにより、200% 以上の ROI を実現します。 AWS クラスルームトレーニングでは、プレゼンテーションとディスカッション、そして実地の学習を組み合わせて、今すぐ役立つクラウドのスキルとベストプラクティスを教えるインストラクターによるライブの授業が提供されます。 豊富な技術的知識をもつ AWS 認定講師に質問し、共同でソリューションに取り組み、フィードバックを得ることができます。 お客様のチームのために仮想で提供されるプライベートトレーニングにより、チームは一緒に学習してクラウドスキルを同時に強化できます。
スタースキーマ - Wikipedia
スタースキーマ または 星型スキーマ はデータウェアハウスに利用される最も単純なスキーマである。スタースキーマには唯1つもしくは少数のファクト表と複数のディメンション表が含まれる。スタースキーマはスノーフレークスキーマの一種であるが、多くの用途で利用されている。 スタースキーマは多次元モデルを表す単純なスキーマである。 ファクト表はデータウェアハウスでの解析で利用され、複数の異なるディメンションに区分される。ファクト表は主要なデータを持つ一方、ディメンション表は相対的にサイズが小さくディメンションのそれぞれの値を表現する。必要に応じて、ディメンション表はファクト表と結合される。 ディメンション表は単純な主キーを持つ一方、ファクト表の主キーは関連するディメンション・キーを組み合わせた複合キーである場合もある。 ディメンション表に冗長なデータを含ませ、第2正規形に留めておくことは一般的である。
Modern Data Stack / モダンデータスタックというトレンドについて - satoshihirose.log
はじめに Modern Data Stack ? Modern Data Stack の特徴やメリット、関連するトレンド データインフラのクラウドサービス化 / Data infrastructure as a service データ連携サービスの発展 ELT! ELT! ELT! Reverse ETL テンプレート化された SQL and YAML などによるデータの管理 セマンティックレイヤーの凋落と Headless BI 計算フレームワーク (Computation Frameworks) 分析プロセスの民主化、データガバナンスとデータメッシュの試み プロダクト組み込み用データサービス リアルタイム Analytics Engineer の登場 各社ファウンダーが考える Modern Data Stack さいごに Further Readings はじめに Modern Dat
AWSの薄い本Ⅲ データ分析基盤を作ってみよう 〜設計編〜 - 佐々木拓郎のオンライン本屋 - BOOTH
技書博5で頒布したAWS本です。AWSの薄い本のシリーズですが、この本は内容的には心機一転データ分析基盤を扱っています。データレイクやDWHをどうつなげるかといった本をメインのテーマとしています。 ■ 本書の目的 「AWSの薄い本Ⅲ データ分析基盤を作ってみよう 〜設計編〜」を手にとっていただき、ありがとうございます。本書は「AWSの薄い本」のシリーズではありますが、前二作（IAMのマニアックな話、アカウントセキュリティのベーシックセオリー）と異なるテーマとなっています。また、AWSの薄い本と銘打っていますが、AWS成分は薄めです。データ分析基盤を作る上での設計の考え方を中心です。 ビッグデータ活用の掛け声の元でデータ分析に注目が集まり、今ではDX推進という看板にかけ替えられつつあります。どのようなお題目で呼ばれるかはさておき、いろいろな現場でデータ分析に取り組む人が増えているように思えま
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