ディメンショナル・データ・モデル

ディメンショナル・データ・モデルは、ビジネス用語で設計されたデータ構造を提供することによって、エンド・ユーザーのニーズに対応するように設計されています。このデータは、集計および分析できる数値フィールドであるファクトと、ビジネス・フィルターおよびグループ化フィールドであるディメンションについてグループ化されます。このデータは、クロス集計およびグラフィカル・レポートに非常に適しています。

このタイプのモデルは、しばしばマルチディメンション、OLAP、またはハイパーキューブと呼ばれます。IBM® OpenPages® with Watson™ によって提供されるツールを使用すると、レポート作成のニーズを満たすために必要なファクトとディメンションを定義することができます。

ディメンショナル・データ・モデルの主な特性を以下のリストに示します。

• データはディメンションおよびファクトとしてモデル化されます。
• ディメンションは、フィルター式またはグループ化式と見なすことができます。
• ファクトは数値データです。
• データはスター・スキーマまたはスノーフレーク・スキーマとしてモデル化されます。

前の図では、「リスク」オブジェクト用の主要なファクトを含む SOXRisk 数値データ・ディメンションの詳細を示しています。リスク・タイプ、変更日、リスク・カテゴリー、および領域の標準ディメンションが、それに結合されています。この設計では、測定ディメンション内のデータを、任意のディメンションによってフィルタリングできます。