🎯 Definicja
Bus Matrix (matryca szyny danych) to narzędzie koncepcyjne stosowane w modelowaniu wymiarowym i OLAP, służące do wizualnego przedstawienia powiązań pomiędzy możliwymi miarami (facts) a wymiarami (dimensions). Pozwala szybko zidentyfikować, które miary mogą być analizowane w kontekście określonych wymiarów – stanowiąc mapę logiczną modelu analitycznego, szczególnie przydatną w projektowaniu hurtowni danych oraz kostek OLAP (np. Microsoft SSAS).
🔑 Kluczowe punkty
- Umożliwia projektantom modelu wymiarowego szybkie zobaczenie, które wymiary są współdzielone pomiędzy różnymi procesami biznesowymi lub obszarami danych (data marts).
- Pozwala optymalnie planować integrację miar i wymiarów w kostkach OLAP.
- Stanowi podstawę architektury „bus” według Kimballa: identyfikowania wspólnej szyny modeli wymiarowych.
📚 Szczegółowe wyjaśnienie
Struktura Bus Matrix
Matryca prezentowana jest w formie dwuwymiarowej tabeli:
| Wymiar 1 | Wymiar 2 | Wymiar 3 | … | |
|---|---|---|---|---|
| Miara A | ✓ | ✓ | ||
| Miara B | ✓ | ✓ | ||
| Miara C | ✓ | ✓ |
- Wiersze odpowiadają tabelom faktów (miarom/analitycznym procesom biznesowym, np. Sprzedaż, Zwroty, Aktywności użytkownika).
- Kolumny to wymiary (np. Klient, Produkt, Data, Kanał, Region).
- Zaznaczenie (
✓) oznacza, że dana miara jest dostępna do analizy w kontekście danego wymiaru.
Funkcje i zalety bus matrix
- Projektowanie modelu wymiarowego: pozwala na wykrycie i zaprojektowanie wspólnych wymiarów dla wielu procesów (reusable dimensions).
- Optymalizacja modelowania OLAP: wizualizuje możliwości analityczne — pomaga uniknąć duplikowania logiki w różnych kostkach czy data martach.
- Spójność raportowania BI: zapewnia, że każdy raport korzystający z danego wymiaru lub miary będzie operował na tych samych definicjach i powiązaniach.
Przykład konstrukcji bus matrix
| Data | Klient | Produkt | Sklep | Sprzedawca | |
|---|---|---|---|---|---|
| Sprzedaż | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Zwrot | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | |
| Płatność | ✓ | ✓ | ✓ | ||
| Zamówienia | ✓ | ✓ | ✓ |
W powyższej matrycy:
- Sprzedaż analizujemy per data, klient, produkt, sklep i sprzedawca,
- Zwrot nie jest związany bezpośrednio ze sprzedawcą,
- Płatność nie ma wymiaru Produkt.
💡 Przykład zastosowania Bus Matrix
Firma retail przygotowuje architekturę hurtowni danych i OLAP. Tworzy bus matrix, aby:
- Określić wspólne wymiary dla różnych miar biznesowych (np. sprzedaż, zwroty, płatności).
- Zaprojektować tzw. „conformed dimensions” – wymiary dzielone pomiędzy obszary/analityki (np. Klient, Data).
- Uczyć zespoły BI i Data Science, z jakimi wymiarami mogą korzystać przy budowie dashboardów i analiz.
Efekt: matryca służy jako „mapa drogowa” przy wdrażaniu nowych miar i modelowaniu kostek w Microsoft SSAS czy innych narzędziach OLAP.
📌 Źródła
- Kimball Group – Importance of the Bus Matrix
- Microsoft Docs — OLAP Models and the Bus Matrix
- Star Schema and Bus Matrix – Vertabelo
- Dimensional Modeling and Bus Matrix – eTutorials.org
👽 Brudnopis
- Bus Matrix = centralna „szyna” wymiarów i miar dla Data Warehouse/OLAP (Kimball)
- Projektujesz raz – reużywasz wszędzie (conformed dimensions)
- Bez bus matrix: ryzyko powielania wymiarów, chaos w analityce
- Stosowana głównie przy starcie projektów OLAP i BI, szczególnie multiple data marts
- Krok: zidentyfikuj fakty/miary, następnie wymiary, potem buduj matrycę powiązań