Olgu ve boyut tabloları, Power BI veri modellerinin önemli bileşenleridir. Farklılıklarını öğrenerek veri analizinizi geliştirin.
Power BI'da olgu ve boyut tabloları, verileri düzenleme ve analiz etmede çok önemli bir rol oynar. Bu iki tablo türü arasındaki farkı net bir şekilde anlayarak etkili bir veri modeli oluşturabilir ve verilerinizden daha bilinçli iş kararları alabilirsiniz.
Bu makalede, olgu ve boyut tabloları hakkında sağlam bir anlayış oluşturarak başlayacağız ve ardından aralarındaki farkları keşfedeceğiz.
Bilgi Tablosu Nedir?
Olgu tablosu, veri modelinizde merkezi tablo görevi görür. Bu tablo, boyut tablolarınızdaki birincil anahtarlara başvuran yabancı anahtarları tutar. Her yabancı anahtar, bir boyut tablosundaki belirli birincil anahtar değerlerine karşılık gelir.
Olgu tabloları, analizinizde hesaplamalar yapmak için kullanabileceğiniz sayısal verileri de içerebilir. Bu tür hesaplamalar, bilinçli iş kararları vermeye yardımcı olur. Örneğin, satış siparişlerini ve günlük tablolarını bir olgu tablosuna dahil edebilirsiniz.
Boyut Tablosu Nedir?
Boyut tabloları, olgu tablolarına bağlam ve açıklamalar sağlayan verileri içerir. Bu tablolar tipik olarak olgu tablosundan daha küçüktür ve birincil anahtarların yanı sıra farklı öğe değerleri içerir. Birincil anahtarlar, tablonuzdaki her satırın benzersiz bir şekilde tanımlanmasına izin veren özel öğelerdir.
Örneğin, ürün adlarını ve etiketlerini içeren bir boyut tablonuz olabilir. Power BI modeliniz için veri tablosu, mağaza konumları ve hatta pin kodları.
Olgu Tabloları ve Boyut Tabloları Arasındaki Fark
Olgu ve boyut tabloları, boyutlarından çok daha fazla farklılık gösterir. İşte iki tablo arasındaki temel fark:
- Olgu tabloları, içerdikleri verilerle ilgili olarak, bir mağazadaki günlük satışlar gibi verilerin ayrıntı düzeyi hakkında bilgi sağlar. Buna karşılık, boyut tabloları olgu tablosu verileri hakkında bağlam sunar. Örneğin, satın alma işlemini gerçekleştiren müşteri hakkında bilgiler.
- Olgu tabloları, günlük toplam satışlar gibi veri analizi ölçümlerinizin temelidir. Boyut tabloları bunu tamamlar ve faydalı filtreler olarak işlev görür. Örneğin, satışların mağazalar arasında eşit dağılıp dağılmadığını veya mağazaların yalnızca %70'inden mi geldiğini belirlemek için bunları kullanabilirsiniz.
- Olgu tablosu hiyerarşiden yoksundur. Bununla birlikte, boyut tablolarının bir hiyerarşisi vardır. Örneğin, müşteri boyutu tablosu adlar, e-postalar ve telefon numaraları gibi ayrıntılarla daha düşük düzeylere bağlanabilir.
- Olgu tablolarındaki birincil anahtarlar, boyutlara yabancı anahtarlar olarak eşlenir. Bununla birlikte, her boyut tablosunun, her kaydı benzersiz şekilde tanımlayan ayrı bir birincil anahtarı vardır.
Olgu Tabloları ve Boyut Tabloları Önemlidir
Power BI'da olgu ve boyut tabloları arasındaki farkı net bir şekilde tanımlamak, etkili bir veri modeli oluşturmak için çok önemlidir. İkisi arasındaki farkları anlamak, hangi tablonun veri toplamaya en uygun ve hangisinin filtreleme için en iyi olduğuna karar vermenize de yardımcı olacaktır.
Power BI'ın çeşitli bileşenlerini sağlam bir şekilde kavramak, veri analizinizde büyük fark yaratabilir.