Star-schema: Dimensioni separate per i clienti e non clienti o dimensione condivisa per assistenti?

Question

Sono nuovo di modellazione schemi a stella, fresco dalla lettura della Data Warehouse Toolkit .

Ho un processo aziendale che dispone di client e non clienti di chiamata in conference call con alcuni dei nostri dipendenti.

Il mio tavolo, infatti, lo chiamano "Pubblico", conterrà una misura di quanto tempo una persona che frequentano è stato collegato alla chiamata, e il costo di connessione di questa persona alla chiamata. Il grano è "il collegamento individuale alla chiamata in conferenza".

Devo usare la mia dimensione del client conformata e creare una dimensione non-client (per i chiamanti che non sono ancora clienti) in questo modo (omettendo dimensioni che non fanno parte di questa domanda):

O sarebbe OK / meglio avere una dimensione non conformatevi Assistere legati alla dimensione Cliente conformata in questo modo:

O c'è un meccanismo migliore / standard per i processi di modello di business come questo?

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Cosa succede ad usare il modello 2 di cui sopra, ma la creazione di una vista sulla parte superiore della tabella della dimensione cliente e la dimensione che frequentano per far sembrare che non contiene una sola dimensione?

E 'che un'alternativa accettabile per la risposta di Damir sotto?

Answer 1

Non c'è bisogno di dividere i clienti in due tabelle (dimensioni). In poche parole, tutti i clienti attivi e potenziali nella stessa tabella della dimensione. Si potrebbe quindi introdurre un attributo IsActive (colonna) per distinguere tra clienti paganti e le prospettive. Prima o poi si utilizzerà uno strumento di data mining per conoscere meglio i clienti e ciò che distingue le persone che sono disposte a pagare per il servizio da quelli che non lo sono. Affinché l'algoritmo di lavoro, è necessario i dati di alimentazione per entrambi i gruppi di persone - coloro che stanno pagando e coloro che non stanno pagando. Per riassumere, le prospettive appartengono alla stessa tabella come clienti paganti.

Con questo, è possibile utilizzare il modello di No 1. garantire che le misure nel fatto tavolo ha senso. Per esempio se un CALL_ID = 123 ha avuto 10 persone che partecipano, quindi

sum(cost_of_connection)
from factAudience
where call_id = 123;

dovrebbe restituire il costo totale della chiamata, non qualcosa senza senso -. Come 10 volte il costo reale

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A "pagare cliente" e di un "cliente prospect" sono sia un tipo di un cliente, quindi, appartengono alla stessa tabella della dimensione - dimClient. Da qualche parte nel DW c'è una factSale (o simile) con FK al dimSale. Anche se non si dispone di una colonna in dimClient di differenziare tra il pagamento e le prospettive - è ancora possibile ottenere clienti paganti unendo factSale e dimClient.

"Chi è il cliente?" è un dibattito comune quando l'introduzione di un DW in un'organizzazione. Al fine di essere in grado di analizzare l'acquisizione del cliente, la conservazione, la conversione, ecc, le prospettive hanno lo stesso trattamento come clienti paganti - almeno nel DW. Tenete a mente che l'acquisizione e la creazione di nuovi clienti è in cima alla lista per (quasi) tutte le CEO.

Answer 2

Vorrei andare per il secondo: modella i partecipanti nella loro dimensione dedicato, consentendo nel contempo di esporre il loro cliente-ness (o altro) tramite un attributo in quella dimensione, che è probabilmente il modo in cui si vorrebbe drill-down nella vita reale ( "show me tutti i partecipanti", seguito da "e ora, che di questi sono clienti").

Nella vostra dimensione cliente vorrei popolare il client_id per tutti i partecipanti, corrispondenti ad un elemento "sconosciuto" in cui il partecipante non è un cliente.

C'è una bella discussione su questo qui:

http://crpit.com/confpapers/CRPITV75Riazati.pdf

Answer 3

Si fa poca differenza. La seconda versione è forse più corretto, ma non il vostro supporto del sistema OLAP questo?

Answer 4

Il secondo assomiglia a "schema snowflake" a me. Se vuoi in fiocco di neve schema, partendo con l'articolo di Wikipedia. Vedrete diversi confronti tra stelle e fiocco di neve.