Blog未経験からデータアナリストになりました。備忘録的な情報が参考になればと思います。Schema)は、データウェアハウスやデータマートなどのデータ分析基盤を設計する際に使用される手法の1つです。スノーフレークスキーマなど、要件やビジネスに応じた複数の設計思想があります。今回はそのうち一般的なスタースキーマについて解説します。スタースキーマについて中心となる星型の構造スタースキーマでは、1つの中心テーブル(ファクトテーブル)があり、この中心テーブルを取り囲む複数の関連テーブル(ディメンションテーブル)があります。この構造は、星に似ていることから「スター」と呼ばれます。ファクトテーブルは主に事実データを保持し、ディメンションテーブルは事実データを解釈するためのコンテキストや属性を提供します。高い可読性とパフォーマンススタースキーマは単純な構造を持つため、クエリやレポートの作成が容易です。データの階層化によってデータへのアクセス速度が向上し、パフォーマンスが向上します。柔軟性と拡張性スタースキーマはデータの柔軟なクエリと容易な拡張性を提供します。新しいディメンションを追加したり、ファクトテーブルを変更したりすることが比較的簡単です。データの一元化スタースキーマでは、データが中心テーブルに集約されるため、異なるデータソースからのデータを一元化し、簡単に分析できるようになります。商品販売をしている会社のデータを例にすると、ファクトテーブルは販売点数・ディメンションテーブルは商品情報や店舗情報のイメージになります!スタースキーマのメリットとデメリットについてスタースキーマのメリット容易な理解とクエリスタースキーマは、単純な星型の構造を持つため、データの関係性を理解しやすく、クエリの作成が容易です。これにより、分析者やビジネスユーザーがデータを効果的に扱い、洞察を得ることができます。高速なクエリ処理スタースキーマは、ファクトテーブルとディメンションテーブルの関連付けがシンプルであり、効率的なクエリ処理が可能です。これにより、レポートや分析の実行時間が短縮され、ユーザーエクスペリエンスが向上します。柔軟性と拡張性スタースキーマは、新しいディメンションやファクトを追加することが比較的容易です。データの変更や拡張も、既存の構造を変更せずに行うことができます。一元化されたデータビュースタースキーマは、異なるデータソースからのデータを一元化し、統一されたデータビューを提供します。これにより、異なるソースからのデータを統合して分析することが容易になります。スタースキーマのデメリットデータ冗長性スタースキーマでは、データがファクトテーブルとディメンションテーブルの間で重複することがあります。これにより、データの冗長性が生じる可能性があります。適用範囲の限界スタースキーマは、特定のタイプの分析やクエリには適していますが、すべての種類のデータ処理には適していません。階層的な関係を持つデータや、複雑なクエリ処理が必要な場合には、他の設計方法がより適している場合があります。データの更新の複雑さスタースキーマでは、データの更新がファクトテーブルに影響を与える場合があり、これが複雑な更新プロセスを必要とすることがあります。大規模データセットへの適用性の制限スタースキーマは、一般的に比較的小規模なデータセットに適しています。大規模なデータセットに対しては、他のデータモデリングアプローチ(例:スノーフレークスキーマ)の方が効果的な場合があります。属性情報をディメンションテーブルに格納します。セグメンテーションなどの分析が容易になります。パフォーマンス分析などの目的でスタースキーマを活用します。ファクトテーブルに取引データを格納し、ディメンションテーブルには顧客や商品の情報を格納することがあります。SQL関連記事そのほかのSQLにまつわる情報はこちらにも記載しております。2019年からデータアナリストとしてのキャリアをスタートし、メーカーとコミュニケーションアプリを提供する会社の2社でインハウスのデータアナリストとして勤務の経験があります。わたしは2019年からデータアナリストとしてのキャリアをスタートし、メーカーとコミュニケーションアプリを提供する会社の2社でインハウスのデータアナリストとして勤務の経験があります。私は営業としてキャリアをスタートし、2019年にデータアナリストにキャリアチェンジしました。2年ほどでデータ分析基盤の設計・運用やBI開発、分析案件の進行などを経験しました。私自身、2019年からデータアナリストとしてのキャリアをスタートし、メーカーとコミュニケーションアプリを提供する会社の2社でインハウスのデータアナリストとして勤務の経験があります。現在コミュニケーションアプリの企業でデータアナリストをしております。学生時代には一切そういった勉強をせずデータアナリストになったので、学習時に読んだ本が参考になればと思い掲載していきます。Warehouse)という言葉をよく耳にしました。その言葉がどのようなことを指しているのかざっくりとした理解しかありませんでした。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。※サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。上に表示された文字を入力してください。未経験からデータアナリストになりました。経験をもとに業務や転職のことを発信できればと思います。最近の業務では、KPIレポートの作成やプロダクト分析などを行っています。CloudAWSTableauホーム検索トップサイドバータイトルとURLをコピーしました。