Relationale Daten als Cube modellieren

Mit Essbase in Autonomous AI Lakehouse können Sie relationale Daten als mehrdimensionalen Cube organisieren, der widerspiegelt, wie Ihr Unternehmen Informationen analysiert.

In dieser Modellierungsphase können Sie sich den Prozess als Kubation Ihrer relationalen Daten vorstellen: Das heißt, Sie organisieren relationale Geschäftsdaten in Dimensionen, Hierarchien, Kennzahlen und Berechnungsbeziehungen, die widerspiegeln, wie Ihre Benutzer das Unternehmen analysieren müssen.

Angenommen, Ihre relationalen Daten enthalten Vertriebsdatensätze mit Spalten für Produkt, Markt, Datum, Umsatz, Kosten und Einheiten. In SQL können Sie diese Werte direkt abfragen und aggregieren. In Essbase modellieren Sie dieselbe Geschäftsdomain mit Dimensionen, Elementen, Hierarchien, Kennzahlen und Berechnungsbeziehungen.

Beispiel:

Relationale Informationen	Essbase-Modell
Produktkennungen und -klassifizierungen	Produktdimension
Länder-, Regions- und Marktwerte	Marktdimension
Datumsangaben und Berichtsperioden	Time-Dimension
Umsatz, Kosten und Einheiten	Kennzahlen
Geschäfts-Rollups	Elementhierarchien
Abgeleitete Geschäftswerte	Berechnungslogik

Der resultierende Cube bietet Analysten eine konsistente, geschäftsorientierte Struktur für die Analyse der Daten.

Eine Dimension stellt eine wichtige Perspektive auf das Unternehmen dar, z. B. Produkt, Markt oder Zeit. Elemente stellen die einzelnen Werte innerhalb jeder Dimension dar. Hierarchien organisieren diese Elemente in Beziehungen zwischen über- und untergeordneten Elementen. Beispiele:

Total Market → Americas → United States → California

Kennzahlen stellen die zu analysierenden numerischen Werte dar, z.B. Umsatz, Kosten oder Einheiten.

Essbase kann auch Berechnungslogik hinzufügen, die diesen Werten eine zusätzliche geschäftliche Bedeutung verleiht. Beispiel: Ein Modell kann die Bruttospanne aus Umsatz und Kosten definieren oder definieren, wie Elemente der unteren Ebene zu den Summen der höheren Ebene beitragen.

Zusammen bilden diese Elemente die Essbase-Gliederung: die mehrdimensionale Struktur, durch die Benutzer des Cubes die relationalen Geschäftsdaten analysieren.

Konzentrieren Sie sich beim Entwerfen des Cubes darauf, wie Endbenutzer die Geschäftsdaten anzeigen und analysieren müssen, anstatt zu versuchen, das physische relationale Schema zu reproduzieren.

Nachdem Sie das Modellstrukturmodell eingerichtet haben, können Sie seine Dimensionen und Hierarchien weiter formen, Geschäftslogik mit Berechnungen hinzufügen, den Cube mit einer Anwendungsarbeitsmappe erstellen und mit Essbase-Abfrage- und Analysetools analysieren.