שיעור 1קשרים ומפתחות: הזמנות→לקוחות (CustomerID), הזמנות→מוצרים (טבלת שורת הזמנה), הזמנות→לוח שנה (OrderDate→DateID), סשנים→מערכות (UTM)הבינו כיצד מפתחות ראשיים וזרים מחברים הזמנות, לקוחות, מוצרים, תאריכים ומערכות. למדו לעצב קשרים חזקים ששומרים על שלמות התייחסות ומאפשרים אנליטיקה גמישה.
Natural keys vs surrogate keysOrders to Customers via CustomerIDOrder lines linking Orders and ProductsOrders to Calendar via DateIDSessions to Campaigns using UTM keysשיעור 2ממד לוח שנה/תאריך: שדות (תאריך, יום, שבוע, חודש, רבעון, שנה, חג, תקופה פיסקלית)בנו ממד לוח שנה לשימוש חוזר שמאחד תאריכים על פני כל העובדות. למדו אילו תכונות לכלול, כיצד לתמוך בלוחות שנה פיסקליים וכיצד חגים ותקופות מניעים אינטליגנציה זמנית.
Defining the date dimension grainStandard calendar attributesFiscal year and fiscal period fieldsHoliday and special event flagsSupporting multiple time hierarchiesשיעור 3הבחנות עובדה וממד מרכזיות: עובדת הזמנות, עובדת סשנים/אירועים, עובדת מלאיהבדילו בין טבלאות עובדות לממדים וסווגו עובדות מרכזיות להזמנות, סשנים ומלאי. הבינו כיצד כל עובדה תומכת ב-KPI ספציפיים וכיצד הן מקיימות אינטראקציה במודל BI.
Facts vs dimensions in BI modelsOrders fact and revenue analyticsSessions and events fact usageInventory fact and stock movementsConformed dimensions across factsשיעור 4טבלת סשנים/אירועים (לאנליטיקת אינטרנט): שדות (SessionID, VisitDate, UserID, ערוץ, דף נחיתה, מכשיר, מדדי סשן, אירועים)מודל סשנים ואירועים לאנליטיקת אינטרנט כך שנתוני התנהגות יתיישרו עם עובדות עסקיות. למדו שדות מרכזיים, בחירות גרגר וכיצד ללכוד ערוצים, מכשירים ומדדי מעורבות באופן אמין.
Session vs event level grainCore session identifiers and datesChannel, source, and landing page fieldsDevice and platform attributesSession metrics and event countsשיעור 5טבלת מוצרים: שדות לדוגמה (ProductID, SKU, שם, קטגוריה, מותג, מחיר, עלות, משקל, SupplierID, היררכיית קטגוריה)עצבו ממד מוצרים חזק שתומך במדפים, תמחור וניתוח שוליים. למדו תכונות מרכזיות, היררכיות וקשרים לספקים וקטגוריות לחיתוך גמיש.
Choosing the product dimension grainCore product identifiers and SKUsCategory and hierarchy attributesPricing, cost, and margin fieldsSupplier and brand relationshipsשיעור 6טבלת הזמנות: שדות לדוגמה (OrderID, OrderDate, CustomerID, ShippingAddressID, סטטוס הזמנה, אמצעי תשלום, סכום משנה, הנחות, משלוח, מס, סה"כ, סכום החזר)הגדירו טבלת עובדות הזמנות נקייה ומוכנה לאנליטיקה. חקרו שדות חיוניים, סוגי נתונים וכללי חישוב כך שהכנסות, הנחות, מס והחזרים יהיו עקביים על פני לוחות מחוונים ודוחות.
Choosing the grain of the Orders tableCore identifiers and date fieldsMonetary fields and calculation rulesHandling order status and lifecycleModeling refunds and partial returnsשיעור 7טבלאות מלאי וביצוע: InventorySnapshot, משלוחים, החזרות עם שדות לדוגמהעצבו טבלאות מלאי וביצוע שתומכות במעקב מלאי, ביצועי משלוח וניתוח החזרות. למדו שדות מרכזיים, תפקידי טבלה וכיצד מבנים אלה מזינים דיווח פעילותי ו-BI מדויק.
InventorySnapshot table purpose and grainKey InventorySnapshot fields and typesShipments table structure and metricsReturns table structure and metricsLinking inventory to orders and productsשיעור 8טבלת מערכות שיווק: שדות (CampaignID, ערוץ, מקור, מדיום, תאריך התחלה, תאריך סיום, הוצאה, תקציב, שם מערכת)צרו ממד מערכות שיווק שמאחד הוצאות, ערוצים וביצועים. למדו שדות מרכזיים, טווחי תאריכים וכיצד לחבר מערכות לסשנים והזמנות לייחוס.
Campaign identifiers and naming rulesChannel, source, and medium fieldsBudget, spend, and pacing metricsCampaign start and end date handlingLinking campaigns to sessions and ordersשיעור 9דפוסי עיצוב: סכמת כוכב, ממדים משתנים לאט (SCD סוג 1/2), הגדרת גרגר וחשיבותויישמו דפוסי עיצוב ממדי מוכחים לסכמה שלכם. למדו כוכבי סכמה, ממדים משתנים לאט, והגדרות גרגר ברורות שמונעות אי-בהירות וחישובי BI לא עקביים.
Star schema vs snowflake tradeoffsDefining fact table grain preciselyGrain alignment across related factsSlowly changing dimensions Type 1Slowly changing dimensions Type 2שיעור 10טבלת לקוחות: שדות לדוגמה (CustomerID, שם, אימייל, תאריך הרשמה, מדינה, אזור, פלח לקוח, ערך לכל החיים, ערוץ רכישה, VIP)מודל ממד לקוחות שתומך בפילוח, שימור וניתוח ערך לכל החיים. למדו תכונות חיוניות, מדדים נגזרים ושיקולים פרטיות לאנליטיקה.
Customer identifiers and deduplicationDemographic and location attributesSignup, lifecycle, and activity datesCustomer segment and VIP flagsLifetime value and churn indicators
