Løs modelleringsutfordringer
Modelleringsdata er i ferd med å etablere og vedlikeholde relasjoner, slik at du effektivt kan visualisere dataene på den måten som bedriften krever. Når du oppretter disse relasjonene, må du være obs på den vanligste fallgruven, nemlig sirkelrelasjoner.
La oss si at du utvikler rapporter for salgsteamet, og undersøker relasjonene mellom tabellene. I en dårlig utformet semantisk modell har Tabell 1 en mange-til-én-relasjon med en kolonne i Tabell 2, men Tabell 2 har en én-til-mange-relasjon med tabell 3 som har sin egen relasjon til tabell 1. Dette relasjonsnettet er vanskelig å administrere, og det blir en skummel oppgave å skulle bygge visualobjekter fordi det ikke lenger er tydelig hvilke relasjoner som finnes. Derfor er det viktig at du er i stand til å identifisere sirkelrelasjoner, slik at dataene dine kan brukes.
Relasjonsavhengigheter
For å forstå sirkelrelasjoner, må du først forstå avhengigheter.
Se for eksempel for deg at du har den beregnede kolonnen Total i Salg-tabellen.
Sales['TotalCost'] = Sales['Quantity'] * Sales['Price']
TotalCost er avhengig av Antall og Pris, så hvis det forekommer en endring i enten antall eller pris, forekommer det også en endring i TotalCost. Dette eksemplet beskriver en avhengighet for en kolonne på andre kolonner, men du kan også ha avhengigheter mellom mål, tabeller og relasjoner.
Vurder de følgende relasjonene mellom dSelger, fSalgog dKunde. En endring i dCustomer vil resultere i en endring i fSales, noe som resulterer i endringer i dSalesPerson. Disse avhengighetstypene kan finnes i relasjoner.
