毛利と申します。
私はアナリティクスエジニアとして、独立後4年で7社のデータ分析組織に入り、
- データ分析基盤構築(新規立ち上げから機能拡充)
- 既存のデータ分析環境の拡張
- データ分析・活用組織の立ち上げ
- メタデータ管理のデータ活用業務
に従事してきました。
現在は、データ分析基盤の導入だけでなく、データ組織の立ち上げや社内ダッシュボードの展開を通じて、データ活用文化の醸成に取り組んでいます。
その中で、データモデリングはデータを整理し、管理するための重要なプロセスです。
しかし、データモデリングにはいくつかの難しさがあります。
例えば、ビジネスルールの把握、データの正規化、パフォーマンスとの両立、変化への対応などです。
この記事では、データモデリングの基本概念、特にファクトテーブルとディメンションテーブルの違い、スタースキーマという主要な設計技法に焦点を当てます。
これらの理解がクラウドにおけるデータウェアハウスのテーブル設計にどのように役立つかを解説します。記事を読むことで、以下のメリットが得られるでしょう。
- データモデリングの基礎概念の理解
- ファクトテーブルとディメンションテーブルの違いの明確化
- スタースキーマの構造とメリット・デメリットの把握
- 実際のデータを用いたデータモデリングの適用方法の理解
- クラウド環境でのデータウェアハウス設計に役立つ知識の習得
データモデリングの重要性とは？
データモデリングは、情報システムの効率的な構築に不可欠な技術です。
このプロセスにより、データの整理と管理が行われ、ビジネスプロセスの洞察と意思決定が支援されます。
クラウド技術の進化に伴い、データモデリングのアプローチも進化しており、多くの企業がデータウェアハウスの設計をクラウド環境へと移行しています。
データモデリングを学ぶステップ
データモデリングを効果的に学ぶために、以下のステップを踏むことをおすすめします。
- リレーショナルデータベースの基礎の理解
- ER図の作成方法の習得
- 正規化の概念と各正規形の違いの理解
- ファクトテーブルとディメンションテーブルの役割の把握
- スタースキーマなどの主要なデータウェアハウス設計技法の学習
- 実際のビジネスシナリオを用いたデータモデリングの練習
ファクトテーブルとディメンションテーブル
データモデリングでは、ファクトテーブルとディメンションテーブルが核心的な要素です。ファクトテーブルは、ビジネスプロセスの数値データ（例：売上、利益）を保持し、ディメンションテーブルは、これらの数値データを説明する属性データ（例：日付、顧客情報、商品情報）を含みます。
ファクトテーブルとディメンションテーブルの主な違いは以下の通りです。
| 特徴 | ファクトテーブル | ディメンションテーブル |
|---|---|---|
| データの種類 | 主に数値データ | 記述的な属性データ |
| 用途 | ビジネスプロセスの結果を測定 | データウェアハウスの検索やレポート作成に使用 |
| 更新頻度 | 高頻度で更新される可能性あり | 比較的更新頻度は低い |
これらの違いを理解することで、データウェアハウス内のデータを適切に構造化し、分析しやすくすることが可能になります。
ファクトテーブルとディメンションテーブルの具体的な例
ファクトテーブルとディメンションテーブルの違いをより具体的に理解するために、実際のデータテーブルを例に取り上げ、それをファクトテーブルとディメンションテーブルに分解してみましょう。
具体例：小売業の売上データ
ファクトテーブルとディメンションテーブルの違いをより具体的に理解するために、小売業の売上データを例に取り上げ、それをファクトテーブルとディメンションテーブルに分解してみましょう。
元のデータテーブル:
| 販売日 | 店舗名 | 商品カテゴリ | 単価 | 数量 | 売上 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2023-04-01 | 東京本店 | 食料品 | 200 | 3 | 600 |
| 2023-04-01 | 名古屋支店 | 家電 | 1500 | 2 | 3000 |
| 2023-04-02 | 大阪店 | 文房具 | 500 | 4 | 2000 |
このテーブルから、以下のようにファクトテーブルとディメンションテーブルに分解します。
ファクトテーブル:
- 売上ファクト:
販売日ID 店舗ID 商品ID 売上 1 1 101 600 1 2 102 3000 2 3 103 2000
ディメンションテーブル:
- 日付ディメンション (Date Dimension):
販売日ID 日付 1 2023-04-01 2 2023-04-02 - 店舗ディメンション (Store Dimension):
店舗ID 店舗名 1 東京本店 2 名古屋支店 3 大阪店 - 商品カテゴリディメンション (Product Dimension):
商品カテゴリID 商品カテゴリ A 食料品 B 家電 C 文房具 - 商品ディメンション (Product Dimension):
商品ID 商品カテゴリ 単価 商品名 101 食料品 200 りんご 102 家電 1500 ヘアドライヤー 103 文房具 500 ノート - 顧客ディメンション(Customer Dimension):
顧客ID 顧客名 年代 30001 山田 40 30002 鈴木 20 30003 毛利 30
このように分解することで、データの冗長性を減らし、データの一貫性と管理の効率を向上させることができます。
スタースキーマ
スタースキーマは、データウェアハウス設計の一般的なモデルで、一つの中央のファクトテーブルと複数のディメンションテーブルが星型に配置されることからその名が付けられています。この構造は、データの分析とレポート作成を効率的に行うために使用されます。
中央に位置する「売上ファクトテーブル」は、各ディメンションテーブル（日付、店舗、商品カテゴリ、商品）にリンクしています。各ディメンションテーブルは、ファクトテーブルの各行と関連する属性情報を提供することで、多角的なデータ分析を可能にします。
スタースキーマのメリットには、クエリのパフォーマンス向上、理解しやすい構造、分析のしやすさ、スケーラビリティなどがあります。一方、デメリットとしては、データの冗長性、スケールの問題、データ更新の複雑さなどが挙げられます。
スタースキーマは、これらのメリットとデメリットを理解し、プロジェクトの要件に基づいて適切に適用することが重要です。
まとめ
データモデリングは、データを整理し、管理するための重要なプロセスです。
ファクトテーブルとディメンションテーブルの違いを理解し、スタースキーマなどの設計技法を活用することで、効果的なデータウェアハウスを構築することができます。
この記事で提供された情報を活用し、データモデリングの基礎をマスターしながら、クラウド環境でのデータウェアハウス設計に取り組んでみてください。
さいごに
データモデリングは、データを整理し、管理するための重要なプロセスです。ファクトテーブルとディメンションテーブルの違いを理解し、スタースキーマなどの設計技法を活用することで、効果的なデータウェアハウスを構築することができます。
この記事では、データモデリングの基礎概念、ファクトテーブルとディメンションテーブルの違い、スタースキーマの構造とメリット・デメリットについて解説しました。また、実際の小売業の売上データを例に、データモデリングの適用方法を示しました。
データモデリングの習得には、リレーショナルデータベースの基礎理解、ER図の作成、正規化の概念の把握、ファクトテーブルとディメンションテーブルの役割の理解、主要なデータウェアハウス設計技法の学習、そして実際のビジネスシナリオを用いた練習が必要です。
この記事で提供された情報を活用し、データモデリングの基礎をマスターしながら、クラウド環境でのデータウェアハウス設計に取り組んでみてください。
データモデリングに関するご質問や、データ分析基盤の構築、データ活用組織の立ち上げなどについてのご相談は、私たちまでお気軽にお問い合わせください。データ活用の最前線で培った知見を活かし、皆様のデータ活用の取り組みをサポートいたします。
