スタースキーマで多くのセミブール値属性をモデル化する方法に関する質問

Question

スタースキーマのディメンションで、37種類の異なる属性/「チェックポイント」（合格/不合格/該当なしと等級付けすることができます）ファクトテーブルの各行は、問題のチェックポイントに対して格付けされた通信です。

TL; DR：

Iは、ファクトテーブル内の各行は、単一の通信であるスタースキーマモデルを開発しました。これらのコミュニケーションは、一連の段階的な「チェック」（例えば、「時間に掲示」、「電子メールの題名を修正する」、「XYZコンテンツが正しくコピーされました」など）を通過し、各小切手は「合格」、「不合格」、または "Not Applicable"を選択します。

異なるタイプの通信では、異なるタイプの通信でグレーディングされます（たとえば、1つのタイプの通信は3つの検査でのみ評価され、残りは「適用不可」、19種類の検査では別のタイプの通信がグレーディングされます）合計で37のユニークなチェックがあります。

「CommunicationGrading」タイプ2のゆっくりと変化するディメンションが構築され、どの「チェック」通信のスコアリングが最も悪いのかを簡単にレポートできます。ディメンションには、各属性ごとに1つの列が37列あり、各行は属性とそれらが受け取ることができるスコア（パス/失敗/ NA）の順列です。新しい並べ替えが利用できるようになると、新しい行が追加されます。可能性のあるすべての並べ替えを埋め込むと、残念ながら何百万行も返されますが、この方法は<行ではるかに少ないオーバーヘッドです。私は37の別々の「チェック」のそれぞれを逃したコミュニケーションの数を集計する37の別々の手段を作りました。

私はすぐにPBIにツリーマップを作成し、その上に37個の尺度をドラッグして、それぞれの「チェック」を逃した通信の総数を見て、今月X個の通信がXチェックポイントを逃したと判断することができます。この問題は、ビジュアルをスライサーとして使用する場合（たとえば、ツリーマップ上のチェック/タイルを選択してツリーメッシュの下のテーブルでそのチェックを見逃しているかどうかを確認する）、スライスが与えられた場合の上位N個のチェックのデータ。

問題は、1つの属性と1つの測定値ではなく、37種類の属性と測定値を使用しているためです（ここで、単一の数値データを値にドラッグできます。ツリーマップ内のグループフィールド）。問題は、私はこのモデル/ Gradingディメンションをいかにして最良にモデル化するかについて困惑していることです。それは、チェックのためのものとチェックの可能な得点のためのもの、そしてM：Mの関係を扱うためのブリッジテーブルを作成するだけの、2つの列に次元をトリミングすることを含むでしょうか？他のアイデア？

Answer 1

あなたの次元（Googleに迷惑メールとして実装されているもの）はそれを行う方法の1つですが、その道を進むと関連するチェックポイントの複数の次元に分解してそれぞれの順列を大幅に減らします。なぜこれがタイプ2である必要があるのか​​は明らかではありません。これは、あなたが追跡する必要があるこの次元の歴史ですか？

しかし、各チェックポイントで各コミュニケーションのスコアについて新しい事実があることを示唆しています.1つの次元の成績（合格、失敗、該当しない）と各チェックポイントの1次元チェックポイントの説明だけです）。それはまた、37の異なる措置を取らなくても、その事実を数えることができます。保持すべき集約情報がある場合は、通信レベルで事実を維持したいかもしれませんが、それはあなたの要求に依存します。