BI aracına veri hazırlamak: grain (tanecik), görünüm ve boyutlar

Raporu kim çizer, veriyi kim hazırlar?

Power BI, Tableau, Looker Studio gibi araçlar grafiği çizer; ama doğru, temiz ve tutarlı veriyi hazırlamak çoğu zaman SQL'in işidir. İyi bir BI veri hazırlığının adımları:

1. Tanecik (grain) seç: Bir satır neyi temsil edecek? Sipariş mi, sipariş satırı mı, gün mü? Her şey buna göre şekillenir.
2. Olgu (fact) görünümü: Ölçülebilir değerler (adet, tutar) ve boyutlara bağlanan anahtarlar.
3. Boyutlar (dimension): Müşteri, ürün, tarih. Okunur adlar, NULL yerine “Bilinmiyor”.
4. İş kuralları tek yerde: “Net ciro” tanımı her raporda ayrı formülle değil, görünümde bir kez yazılır.

CREATE VIEW v_satis AS
SELECT oi.item_id,
       o.order_id,
       o.order_date,
       o.channel,
       o.status,
       o.customer_id,
       oi.product_id,
       oi.quantity,
       ROUND(oi.quantity * oi.unit_price * (1 - oi.discount), 2) AS net_tutar
FROM order_items oi
JOIN orders o ON o.order_id = oi.order_id;

SELECT channel, ROUND(SUM(net_tutar), 0) AS ciro
FROM v_satis
WHERE status = 'delivered'
GROUP BY channel;

Yıldız şema

BI modelinin ortasında olgu tablosu, çevresinde boyutlar durur (yıldız şema). Ayrıntılar Veri Modelleme dersinde; burada SQL tarafında yapılacakları gördük.