שיעור 1אובייקטי חנות ומיקום: Store_ID, Store_Name, Region, Country, Channelהגדירו אובייקטי ממד חנות ומיקום עבור אנליטיקת קמעונאות. למדו כיצד למדל מזהי חנויות, שמות, אזורים, מדינות וערוצים, וכיצד מאפיינים אלה תומכים בדיווחי ביצועים גיאוגרפיים וערוציים.
Store_ID as the store business keyStore_Name standards and cleansingRegion and country hierarchiesChannel classification and mappingLocation attributes for filteringשיעור 2מפתחות, חיבורים וכינויים: טכניקות לממדים מתואמים וחיבורים מרובים לאותה טבלהמדלו מפתחות, חיבורים וכינויים לתמיכה בממדים מתואמים. למדו כיצד לחבר ממדים משותפים לעובדות מרובות, למנוע לולאות ולשלב כינויי טבלאות לייצוג תפקידים או נתיבים שונים בסכמת היקום.
Natural versus surrogate keys in designInner and outer join choicesCreating and using table aliasesResolving join loops with contextsValidating join paths with sample queriesשיעור 3אובייקטי יקום מרכזיים: Sales_Revenue (sum), Units_Sold (sum), Gross_Margin (sum), Discount_Amount (sum)תכננו מדדי עובדת מכירות מרכזיים שמשתמשים סומכים עליהם. למדו כיצד למדל הכנסות, יחידות, מרווח והנחות כמדדים מצטברים, להגדיר התנהגות אגרגציה ולתעד כללי עסקיים מאחורי כל מדד ביקום.
Business definition of Sales_RevenueUnits_Sold measure and aggregation rulesGross_Margin calculation and validationDiscount_Amount sourcing and logicMeasure formatting and number scalingשיעור 4אובייקטים נגזרים ומחושבים: משתנים עבור Margin_Pct, Stock_Turnover, Days_of_Inventory, Slow_Mover_Flagצרו אובייקטים נגזרים ומחושבים המקפסלים לוגיקה עסקית. למדו לבנות אחוז מרווח, סיבוב מלאי, ימי מלאי ודגלי איטיים תוך שמירה על נוסחאות ניתנות לתחזוקה ותיעוד טוב.
Margin_Pct formula and rounding rulesStock_Turnover calculation optionsDays_of_Inventory business definitionSlow_Mover_Flag thresholds and logicValidating derived metrics with samplesשיעור 5אובייקטי יקום נוספים: Selling_Price (detail), Cost_of_Goods_Sold (detail), Stock_Level (snapshot), Stock_Value (calculated)מדלו מדדי פירוט ותמונת מצב נוספים העשירים אנליזה. למדו לחשוף מחיר מכירה, עלות סחורה מכירה, רמת מלאי וערך מלאי, והבינו מתי להשתמש באובייקטי פירוט מול מאוגדים בדוחות.
Selling_Price as a detail objectCost_of_Goods_Sold sourcing and rulesStock_Level as a snapshot measureStock_Value as a calculated measureChoosing detail versus aggregated objectsשיעור 6טיפול בטבלאות עובדות מרובות: סוגי חיבור, הקשרים וכינויים למניעת מלכודות מאוורר ומצוקהטפלו בבטחה בטבלאות עובדות מרובות בתוך יקום אחד. למדו אסטרטגיות חיבור, הקשרים וכינויים למניעת מלכודות מאוורר ומצוקה, ולהבטחת תוצאות מדויקות ללא כפילויות בדוחות מכירות ומלאי משולבים.
Identifying fan and chasm trap patternsJoin strategies for multiple fact tablesUsing contexts to isolate fact combinationsAliases to separate incompatible joinsTesting combined sales and stock queriesשיעור 7אובייקטי ממד: Product_ID, SKU, Product_Category, Product_Subcategory, Brandתכננו אובייקטי ממד מוצרים חזקים לאנליזה. למדו לחשוף מזהים, SKUs, קטגוריות, תת-קטגוריות ומותגים, לנהל מאפיינים משתנים לאט ולהבטיח ריכוז מוצרים עקבי בכל טבלאות העובדות.
Product_ID as primary business keySKU granularity and uniquenessProduct_Category hierarchy designProduct_Subcategory relationshipsBrand attributes and reporting useשיעור 8מניעת ספירה כפולה: הגדרת גרגיר ברור, שימוש בהקשרים מודעי אגרגציה, הסבר מדדים חצי-מצטבריםהבינו כיצד למנוע ספירה כפולה בדוחות מאוגדים. למדו להגדיר גרגיר עובדה ברור, להשתמש באובייקטים והקשרים מודעי אגרגציה ולטפל נכון במדדים חצי-מצטברים כמו מלאי ויתרות לאורך זמן.
Defining a clear and consistent fact grainAggregate-aware measures and objectsDesigning and using universe contextsSemi-additive measures across timeTesting reports for hidden double countingשיעור 9אובייקטי זמן: Calendar_Date, Fiscal_Year, Fiscal_Period, Week, Month_To_Date_Flagתכננו אובייקטי זמן ממד עבור אנליזת תקופות גמישה. למדו לחשוף תאריכי לוח שנה, שנים פיסקליות, תקופות פיסקליות, שבועות ודגלים כמו חודש-עד-תאריך, המאפשרים סינונים והשוואות מבוססי זמן עקביים.
Calendar_Date as the base time keyFiscal_Year and Fiscal_Period mappingWeek and month attributes for groupingMonth_To_Date_Flag logic and usageHandling holidays and special periodsשיעור 10גרגיר עובדה ומודלינג: הגדרת עובדת מכירות ברמת עסקה מול עובדת תמונת מצב מלאי, השלכות גרגירהגדירו ותעדו גרגיר עובדה לכל טבלה. למדו את ההבדל בין עובדות מכירות ברמת עסקה לעובדות תמונת מצב מלאי, וכיצד בחירות גרגיר משפיעות על אגרגציות, נתיבי דריל וביצועי דוחות.
Transaction-level sales fact definitionStock snapshot fact grain and timingGrain alignment across related factsImpact of grain on aggregationsDocumenting grain for report designersשיעור 11זיהוי תחומי נושא: עובדת מכירות, עובדת מלאי, מאסטר מוצרים, מאסטר חנויות, ממד לוח שנההגדירו תחומי נושא עסקיים מניעי עיצוב היקום. למדו כיצד נתוני מכירות, מלאי, מוצרים, חנויות ולוח שנה מתמפים לטבלאות עובדות וממדים, וכיצד הפרדה זו תומכת בדיווח גמיש ועקבי.
Sales fact subject area definitionStock fact subject area definitionProduct master as a conformed dimensionStore master and location coverageCalendar dimension business requirementsשיעור 12שדות ביקורת ושרשרת: Data_Source, Load_Timestamp, Record_Status לאיתור תקלות ופיוסהכניסו שדות ביקורת ושרשרת נתונים ליקום. למדו כיצד Data_Source, Load_Timestamp ו-Record_Status תומכים באיתור תקלות, פיוס ואמון משתמשים, וכיצד לחשוף אותם מבלי לבלבל משתמשי קצה.
Purpose of Data_Source in reportingUsing Load_Timestamp for recency checksRecord_Status for active or deleted rowsDesigning audit objects for power usersReconciliation techniques using audit data
