In the world of data warehousing and business intelligence, Slowly Changing Dimensions (SCD) is an important concept to grasp. SCD refers to the way in which dimensions, or descriptive attributes, of data slowly change over time. This is particularly

Slowly Changing Dimensions (SCD) Il concetto cruciale nel mondo del data warehousing e intelligence aziendale

Introduzione

Nel dinamico campo della gestione dei dati, il concetto di Dimensioni che Cambiano Lentamente (SCD) emerge come un paradigma cruciale. SCD costituisce un principio fondamentale nel campo del data warehousing e dell’amministrazione dei database, progettato meticolosamente per navigare in modo efficiente le sfumature dei dati che cambiano nel tempo. Offre un approccio strutturato per ospitare con grazia le modifiche alle informazioni, garantendo che il contesto storico rimanga intatto mentre integra senza problemi gli aggiornamenti. Padronanza di SCD è imperativa per mantenere la precisione dei dati, favorire un’analisi dei trend completa e agevolare le decisioni intelligenti nell’ambito delle informazioni basate sui dati. Questa introduzione si imbarca in un viaggio attraverso gli elementi critici di SCD, svelando le sue diverse classificazioni e illuminando il suo ruolo indispensabile nel moderno panorama della gestione dei dati.

Dimensioni che Cambiano Lentamente (SCD)

Si occupa di come gestire i dati che cambiano nel tempo. Nei data warehouse, le informazioni non sono sempre fisse; possono cambiare e gestire questi cambiamenti in modo efficace è essenziale per un’analisi e una reportistica accurate. Nel data warehousing, le dimensioni si riferiscono agli attributi descrittivi dei dati, fornendo contesto e significato. Queste dimensioni spesso si evolvono nel tempo a causa di vari fattori come gli aggiornamenti delle informazioni dei clienti, le modifiche dei dettagli dei prodotti o le riclassificazioni geografiche.

L’Approccio di Kimball

Kimball propone 3 soluzioni e le chiama ‘Tipo 1’, ‘Tipo 2’ e ‘Tipo 3’.

Tipo 1: Sovrascrittura

In questo approccio, quando si verifica un cambiamento, il record esistente viene semplicemente aggiornato con le nuove informazioni. Ciò significa che i dati precedenti vengono sovrascritti e non c’è un record storico del cambiamento.

Esempio di una tabella dei clienti:

Se il cliente sposta la sede principale nell’Illinois, il record verrà sovrascritto:

Lo svantaggio del metodo Tipo 1 è che non c’è una cronologia nel data warehouse. Ha però il vantaggio che è facile da mantenere.

Tipo 2: Aggiungi una nuova riga

Con il Tipo 2, viene aggiunto un nuovo record per rappresentare le informazioni aggiornate, mentre il vecchio record viene preservato. Questo consente di tenere traccia delle modifiche nel tempo, tipicamente con un intervallo di date che indica la validità di ogni versione.

Ad esempio, se il cliente si trasferisce in Illinois, i numeri di versione verranno incrementati in sequenza:

Un altro metodo è aggiungere colonne di data

La data di fine nulla nella seconda riga indica la versione corrente della tupla

Tipo 3: Aggiungi un nuovo attributo

Il Tipo 3 mantiene sia i vecchi che i nuovi valori di alcuni attributi, di solito in colonne separate. Questo approccio fornisce dati storici limitati ma può essere efficiente per determinati tipi di query. Nell’esempio seguente, è stata aggiunta una colonna aggiuntiva alla tabella per registrare lo stato originale del cliente – viene memorizzata solo la storia precedente.

Questo record contiene una colonna per lo stato originale e lo stato attuale del cliente – non è in grado di tracciare i cambiamenti se il cliente si trasferisce una seconda volta.

Conclusion

Le Dimensioni a Cambiamento Lento (SCD) sono una pietra angolare nel campo della gestione dei dati, in particolare nel data warehousing e nell’amministrazione dei database. SCD garantisce che il contesto storico venga preservato pur consentendo le modifiche nel tempo. I tre principali tipi di SCD – Tipo 1, Tipo 2 e Tipo 3 – offrono approcci distinti alla gestione delle trasformazioni dei dati, ognuno adattato a scenari specifici. In sostanza, una comprensione e un’applicazione competente di SCD permette alle organizzazioni di estrapolare informazioni significative dai loro dati, consentendo così una presa di decisioni informata e contribuendo all’efficacia complessiva delle operazioni basate sui dati.

Riferimenti

The Data Warehouse Toolkit di Ralph Kimball