Approfondimento sul Data Warehouse: qual è la distinzione tra fatti e dimensioni?
Chi si approccia per la prima volta al mondo dei Data Warehouse, avrà riscontrato la difficoltà di trovare una netta distinzione tra fatti e dimensioni. Ecco, dunque, un approfondimento che ci aiuterà a distinguere senza ombra di dubbio queste due entità proprie del DW.
I fatti del Data Warehouse: per “fatti” si intende quei valori numerici che esprimono le variabili o le misure obiettivo dell’analisi del nostro sistema di Business Intelligence. Di seguito, alcuni esempi che esplicitano la natura dei fatti del datawarehousing: vendite, fatturato, approvvigionamenti.
Le “dimensioni” del Data Warehouse sono i filtri che ci permetteranno di raggruppare (e analizzare) i dati raccolti nel DW. Esempi di dimensioni sono quelle che definiscono alcuni ambiti fondamentali dell’analisi di BI: la dimensione geografica, la dimensione temporale o quella tipologica.
Un’analisi del Data Warehouse, dunque, potrebbe essere: quante vendite (fatto) di un tipo di prodotto (dimensione prodotto) sono state effettuate, in un certo lasso temporale (dimensione tempo), in una determinata area geografica (dimensione geografica).
La distinzione tra fatti e dimensioni è fondamentale per comprendere le basi dell’interrogazione di un Data Warehouse e dell’interpretazione dei report forniti.
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