رویکردهای مدلسازی انبار داده

در محیط‌های کسب‌وکاری پیچیده‌ای که روزانه حجم عظیمی از داده تولید می‌شود، مانند یک رستوران شلوغ، رویکردهای مدلسازی انبار داده اهمیت ویژه‌ای پیدا می‌کند. پایگاه داده‌های تراکنش که برای ثبت جزئیات هر تراکنش طراحی شده‌اند، گرچه برای عملیات روزمره مناسب هستند، اما برای تحلیل داده‌ها و کشف الگوها و بینش‌های تجاری چندان کارآمد نیستند. در اینجاست که انبار داده (Data Warehouse) به عنوان یک مخزن متمرکز و سازمان‌یافته برای داده‌های تاریخی وارد عمل می‌شود. در این مقاله، با بررسی رویکردهای مدلسازی انبار داده، مزایا و معایب هر یک را مورد ارزیابی قرار می‌دهیم تا به شما در انتخاب بهترین رویکرد برای طراحی انبار داده خود کمک کنیم.

چالش مدلسازی در انبار داده چیست؟

انبار داده یک پایگاه داده تخصصی است که برای ذخیره و مدیریت حجم عظیمی از داده‌های تاریخی طراحی شده و به منظور انجام پرس‌و‌جوها و تحلیل‌های سریع بهینه‌سازی شده است. چالش اصلی در طراحی انبار داده، ایجاد ساختاری مناسب برای داده‌ها است تا هم امکان تحلیل کارآمد داده‌ها فراهم شود و هم انعطاف‌پذیری کافی برای پاسخگویی به نیازهای متغیر کسب‌وکار وجود داشته باشد. یکی از رویکردهای مدلسازی انبار داده، استفاده از تکنیک غیر نرمال‌سازی (Denormalization) است.

در این رویکرد، داده‌ها به شکلی دوباره ساختاردهی می‌شوند که برای لایه طلایی (Gold Layer) که حاوی داده‌های نهایی و آماده برای تحلیل است، بهینه باشد. این کار باعث افزایش سرعت تحلیل داده‌ها می‌شود. همزمان، با ساده‌سازی فرآیند نوشتن داده‌ها در لایه نقره‌ای (Silver Layer) که حاوی داده‌های تبدیل شده است، سرعت بارگذاری داده‌ها نیز افزایش می‌یابد.

رویکرد های مدلسازی انبار داده

برای انتخاب بهترین رویکردهای مدلسازی انبار داده، شناخت دقیق انواع رویکردهای موجود امری ضروری است. در ادامه، به بررسی جزئیات هر یک از این رویکردها خواهیم پرداخت.

• رویکرد فرم عادی سوم (۳NF)

فرم نرمال سوم (3NF) یک روش استاندارد در طراحی پایگاه‌های داده رابطه‌ای است که هدف اصلی آن کاهش تکرار داده‌ها و بهبود یکپارچگی اطلاعات است. در این حالت، هر ستون غیرکلیدی در یک جدول، تنها به کلید اصلی آن جدول وابسته است. با اعمال این رویکردهای مدلسازی انبار داده در مثال رستوران، جداول به اجزای کوچکتر و دقیق‌تری تقسیم می‌شوند.

برخلاف روش‌های سنتی که هر جدول به صورت مستقل و سلسله مراتبی طراحی می‌شد، در 3NF، جداول به هم مرتبط شده و یک ساختار شبکه‌ای ایجاد می‌کنند. به عنوان مثال، در جدول سفارشات، ستون‌هایی مانند “کد مشتری” به کلید اصلی جدول مشتریان ارجاع داده می‌شود. این رویکرد نه تنها باعث کاهش افزونگی داده‌ها می‌شود، بلکه انعطاف‌پذیری و قابلیت نگهداری پایگاه داده را نیز افزایش می‌دهد.

در طراحی پایگاه داده، به ویژه در لایه‌های تحلیل داده (مانند لایه Silver)، گاهی اوقات لازم است اطلاعات یک موجودیت پیچیده مانند “مشتری” را به اجزای کوچکتر و جداول متعدد تقسیم کنیم. این کار به ما اجازه می‌دهد تا ساختار داده‌ای انعطاف‌پذیرتر و مقیاس‌پذیرتری داشته باشیم، به خصوص زمانی که با منابع داده‌ای مختلف و با سطوح دانه‌بندی متفاوت سروکار داریم. اگرچه این رویکردهای مدلسازی انبار داده در لایه‌های ارائه داده (مانند لایه Gold) معمولاً به کار نمی‌رود، اما در لایه‌های تحلیل می‌تواند بسیار مفید باشد. با این حال، باید توجه داشت که این تقسیم‌بندی باید منطقی و بر اساس نیازهای کسب‌وکار انجام شود تا از پیچیدگی بیش از حد مدل داده‌ای جلوگیری شود.

• مدل ستاره کیمبال

مدل ستاره‌ای کیمبال (Kimball Star Schema)، یک معماری پایه‌ای و پرکاربرد در طراحی انبارهای داده است که توسط رالف کیمبال، پیشکسوت حوزه هوش تجاری، معرفی شده است. این رویکردهای مدلسازی انبار داده با ساختاری ساده، فرآیند ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌ها را برای تحلیل‌های پیچیده تسهیل می‌کند. در این مدل، داده‌ها به صورت جداول ابعادی (Dimension) و یک جدول واقعیت (Fact) سازماندهی می‌شوند که این ساختار، قابلیت پرس‌وجو و گزارش‌گیری سریع و کارآمد را فراهم می‌آورد. به همین دلیل، مدل ستاره‌ای کیمبال به عنوان بهترین انتخاب برای بسیاری از پروژه‌های انبار داده به شمار می‌رود.

مدل ستاره‌ای کیمبال که یکی از رویکردهای مدلسازی انبار داده می باشد، از دو جزء اصلی تشکیل شده است: جدول واقعیت به عنوان هسته مرکزی و جداول ابعاد به عنوان جداول توصیفی. جدول واقعیت، داده‌های کمی و قابل اندازه‌گیری مانند فروش، تعداد تراکنش‌ها و سایر معیارهای کسب‌وکار را در خود جای می‌دهد و هر سطر آن به یک رویداد یا تراکنش خاص اشاره دارد.

این جدول از طریق کلیدهای خارجی به جداول ابعاد متصل می‌شود تا اطلاعات بیشتری در مورد ابعاد مختلف هر رویداد، مانند زمان، مکان، محصول و مشتری ارائه دهد. از طرف دیگر، جداول ابعاد اطلاعات توصیفی و سلسله مراتبی را در خود ذخیره می‌کنند که برای درک بهتر داده‌های موجود در جدول واقعیت ضروری هستند. این جداول به صورت غیرنرمال‌شده (Denormalized) طراحی می‌شوند تا پرس‌وجوها به سرعت و به راحتی انجام شوند و کاربران بتوانند به سادگی بین ابعاد مختلف داده‌ها حرکت کنند.

مطالب دیگر ما: پیشنهاد می کنیم مقاله “اهمیت هوش تجاری در کسب و کار” را نیز مطالعه فرمائید.

• مدل دانه‌ های برف

طرح دانه برفی، نوعی از مدل‌های ستاره‌ای در انبار داده است که برای مدیریت داده‌های پیچیده و نسبتا نرمال‌سازی‌شده به کار می‌رود. این رویکردهای مدلسازی انبار داده، که به دلیل شکل هندسی شبیه به دانه برف نامگذاری شده، داده‌ها را در چندین جدول مرتبط سازماندهی می‌کند و به این ترتیب، یکپارچگی داده‌ها را بهبود بخشیده و افزونگی را کاهش می‌دهد. با این حال، این پیچیدگی در طراحی، می‌تواند منجر به پیچیدگی در نوشتن پرس‌و‌جوها و تأثیر منفی بر عملکرد پایگاه داده شود. به عبارت دیگر، طرح دانه برفی را می‌توان ترکیبی از سادگی طرح ستاره‌ای و ویژگی‌های نرمال‌سازی‌شده طرح نرمال سوم (3NF) در نظر گرفت.

طرح دانه برفی نوعی از رویکردهای مدلسازی انبار داده است که با ایجاد سطوح اضافی از نرمال‌سازی در جداول ابعاد، نسبت به طرح ستاره‌ای پیچیده‌تر است. در این طرح، جدول واقعیت (Fact) همچنان هسته اصلی بوده و داده‌های کمی مانند فروش و درآمد را در خود جای می‌دهد. این جدول از طریق کلیدهای خارجی به جداول ابعاد متصل می‌شود تا زمینه و جزئیات مربوط به هر رکورد را فراهم کند. جداول ابعاد در طرح دانه برفی به اجزای کوچکتر و نرمال‌سازی شده تقسیم می‌شوند. مثلاً جدول بُعد مشتری ممکن است به جداول کدپستی، شهر و ایالت تقسیم شود تا افزونگی داده‌ها کاهش یابد. هرچند این سطح بالای نرمال‌سازی به پیچیده‌تر شدن پرس‌و‌جوها و افزایش تعداد الحاقات (Join) منجر می‌شود.

• رویکرد Data Vault 2.0

Data Vault 2.0 یک روش پیشرفته برای طراحی و ساخت انبارهای داده است که به دنبال ایجاد مدلی انعطاف‌پذیر، قابل تغییر و قابل بررسی است. این رویکردهای مدلسازی انبار داده که توسط دان لیندست توسعه یافته، بر پایه مدل اصلی Data Vault بنا شده و برای پاسخگویی به پیچیدگی‌های دنیای داده امروزی بهینه‌سازی شده است. Data Vault 2.0 با مدیریت حجم عظیم داده‌ها، داده‌های بدون ساختار و انواع مختلف منابع داده، ضمن حفظ یکپارچگی و دقت اطلاعات در طول زمان، نیازهای سازمان‌ها را برطرف می‌کند. مشابه روش‌های نرمال‌سازی مانند 3NF، این رویکرد نیز در لایه میانی پایگاه داده (لایه نقره‌ای) قرار می‌گیرد.

در این رویکردهای مدلسازی انبار داده، هاب‌ها، لینک‌ها و ماهواره‌ها نقش‌های کلیدی ایفا می‌کنند تا داده‌های کسب‌وکار را به شکلی ساخت‌یافته و قابل مدیریت سازماندهی کنند. هاب‌ها در واقع کلیدهای اصلی یک کسب‌وکار هستند که به هر مفهوم پایه مانند مشتری، محصول یا سفارش، یک شناسه منحصر‌به‌فرد و پایدار اختصاص می‌دهند. این شناسه‌ها همراه با اطلاعات اضافی مانند تاریخ ایجاد و منبع داده، به‌عنوان یک کلید جایگزین عمل می‌کنند. از آنجایی که هاب‌ها معمولاً تغییر نمی‌کنند، به‌عنوان نقاط مرجع ثابتی در انبار داده عمل کرده و به حفظ یکپارچگی و سازگاری داده‌ها کمک می‌کنند. لینک‌ها در این رویکردهای مدلسازی انبار داده در واقع پل‌هایی بین اطلاعات ذخیره شده در هاب‌ها هستند و ارتباطات بین آن‌ها را مشخص می‌کنند.

هر جدول لینک، حاوی کلیدهایی است که به هاب‌های مربوطه ارجاع داده و اطلاعات اضافی درباره این ارتباط را نیز در خود ذخیره می‌کند. این ارتباطات می‌توانند نشان دهنده تراکنش‌ها، گروه‌های مرتبط یا سلسله مراتب بین موجودیت‌های مختلف باشند. لینک‌ها به ما اجازه می‌دهند تا روابط پیچیده بین داده‌ها، مانند روابط چند به چند، را مدل‌سازی کنیم و همچنین تغییرات ایجاد شده در این روابط را در طول زمان پیگیری نماییم.

ماهواره‌ها در واقع برچسب‌های اضافی هستند که به کلیدهای اصلی کسب‌وکار (در هاب‌ها) یا روابط بین آن‌ها (در لینک‌ها) اضافه می‌شوند. این برچسب‌ها اطلاعات تکمیلی و توصیفی درباره آن کلیدها یا روابط فراهم می‌کنند و شامل جزئیاتی مانند تاریخ ایجاد، منبع اطلاعات و تغییرات انجام شده در طول زمان می‌شوند. نکته مهم این است که تغییرات در ماهواره‌ها تأثیری بر ساختار اصلی داده‌ها ندارد و به این ترتیب، می‌توان به راحتی و بدون ایجاد اختلال در سیستم، اطلاعات جدیدی را به آن اضافه کرد یا اطلاعات موجود را تغییر داد. این ویژگی به ماهواره‌ها این امکان را می‌دهد که با نیازهای متغیر کسب‌وکار سازگار شوند و انعطاف‌پذیری سیستم را افزایش دهند.

• مدلسازی موجودیت‌ محور

مدل‌سازی محور موجودیت (Entity-Centric Modeling) یک روش انعطاف‌پذیر برای طراحی انبار داده است که توسط ماکسیم بوچمین ارائه شده است. این رویکردهای مدلسازی انبار داده بر روی موجودیت‌های اصلی کسب‌وکار مانند مشتری و محصول تمرکز می‌کند و برای هر موجودیت یک جدول جداگانه در نظر می‌گیرد. با استفاده از فرمت JSON، این جداول می‌توانند اطلاعات متنوعی را در قالب کلید-مقدار ذخیره کنند و به این ترتیب، امکان ردیابی دقیق و انعطاف‌پذیر معیارهای مختلف مانند تعداد بازدیدهای هفتگی، دو هفته‌ای یا میزان فروش ماهانه را فراهم می‌کنند.

از آنجایی که این جداول در پایین‌ترین سطح جزئیات قرار دارند، نیازی به جداول ابعاد اضافی نیست و ویژگی‌های هر موجودیت به طور مستقیم در جدول خود ذخیره می‌شود. به عنوان مثال، در یک رستوران، جدول مشتریان می‌تواند علاوه بر اطلاعات پایه مشتری، شامل یک ستون JSON برای ذخیره معیارهای مختلف مربوط به رفتار مشتری باشد.

توصیه های مهم برای انتخاب بهترین رویکرد مدلسازی انبار داده

در ادامه نکات مهم در انتخاب بهترین رویکردهای مدلسازی انبار داده را بررسی می کنیم.

• الزامات تحلیلی: برای دستیابی به بهترین نتایج از تحلیل داده، باید پرسش‌های دقیق و هدفمندی را مطرح کنید. پاسخ به این پرسش‌ها، شما را در انتخاب یک مدل پایگاه داده که بهینه شده برای الگوهای کوئری شماست، یاری خواهد کرد.
• حجم داده و مقیاس‌ پذیری: حجم کنونی داده‌ها را ارزیابی کرده و نرخ افزایش آن‌ها را در طول زمان محاسبه کنید. این کار به شما کمک می‌کند تا ظرفیت مورد نیاز برای آینده را تخمین بزنید. برخی از رویکردهای مدلسازی انبار داده بهتر از بقیه قادر به مدیریت حجم عظیم داده‌ها و رشد سریع آن‌ها هستند.
• سادگی در استفاده: چه کسی مسئول نوشتن کوئری ها و مدیریت پایگاه داده است؟ با توجه به پیچیدگی‌های فنی این حوزه، معمولاً متخصصان پایگاه داده مسئولیت نگارش کوئری‌ها و مدیریت کلی سیستم را بر عهده دارند. با این حال، برخی رویکردها برای تسهیل کار کاربران غیر فنی، به صورت ساده و گرافیکی تر توسعه یافته است که به این افراد امکان می‌دهد بدون نیاز به دانش فنی عمیق، به داده‌های مورد نیاز خود دسترسی پیدا کنند.
• انعطاف‌ پذیری: مدل انتخابی شما باید قابلیت تغییر و سازگاری با رشد و تغییرات کسب‌وکار و داده‌هایتان را داشته باشد.
• عملکرد: در انتخاب بهترین رویکردهای مدلسازی انبار داده ، سرعت پاسخگویی به پرس‌و‌جوهای پیچیده و حجم بالای داده‌های ذخیره شده، دو عامل مهم هستند. مدل‌های غیر نرمال‌شده، با وجود نیاز به فضای ذخیره‌سازی بیشتر، معمولاً پاسخ‌های سریع‌تری ارائه می‌دهند. بنابراین، انتخاب بین این دو عامل به نیازهای خاص کسب‌وکار و اولویت‌های شما بستگی دارد.

سخن پایانی

انتخاب بهترین رویکردهای مدلسازی انبار داده ، یک تصمیم استراتژیک است که به عوامل متعددی از جمله پیچیدگی کسب‌وکار، حجم داده، نیازهای تحلیلی و منابع موجود بستگی دارد. هر کدام از رویکردهای معرفی شده در این مقاله، مزایا و معایب خاص خود را دارند و انتخاب نهایی باید بر اساس یک ارزیابی جامع از نیازها و محدودیت‌های سازمان انجام شود. اگر بدنبال خدمات تحلیل داده و داده کاوی برای کسب و کار خود هستید می توانید از خدمات مجموعه نظم آران در این زمینه بهره مند شوید.

سوالات متداول

1. تفاوت بین مدل ستاره‌ای کیمبال و مدل دانه برفی چیست؟
   مدل ستاره‌ای ساده‌تر و برای پرس‌و‌جوهای سریع مناسب‌تر است، در حالی که مدل دانه برفی پیچیده‌تر و برای داده‌های با سطوح جزئیات بالاتر مناسب‌تر است.
2. چه عواملی در انتخاب رویکردهای مدلسازی انبار داده موثر هستند؟
   حجم داده، پیچیدگی کسب‌وکار، نیازهای تحلیلی، منابع موجود و بودجه از جمله عواملی هستند که در انتخاب رویکرد مدلسازی موثر هستند.
3. کدام رویکرد مدلسازی برای کسب‌وکارهای کوچک مناسب‌تر است؟
   برای کسب‌وکارهای کوچک، مدل ستاره‌ای کیمبال به دلیل سادگی و کارایی، معمولاً انتخاب مناسبی است.