业务分析师的目标之一是用数据讲述完整的故事，提供有关业务如何进行或如何改进的见解。这是通过商业智能仪表板来实现，该仪表板从数据仓库提取数据。
当尝试关联数据仓库中不同仪表板的信息时，企业用户开始面临挑战。这通常需要求助于数据工程师，数据工程师需要在数据仓库中创建数据集市–由多个星形图组成，而这可能导致数据丢失或数据重复。
这种复杂性促使Francesco Puppini探索可更好地支持最终用户的数据仓库模式设计。他在与Bill Inmon合著的《The Unified Star Schema: An Agile and Resilient Approach to Data Warehouse and Analytics Design》一书中探讨了这一问题，该书由Technics Publications出版。
什么是星型图和雪花图?
在讨论Unified Star Schema之前，让我们看一下星型模式本身。
星型模式是最简单的尺寸建模形式。该模式由事实和维度组成。事实以事件为中心，而维度则引用与事实有关的信息。维度以类似于星型的方式与事实相关。
此外，雪花模式将维度与其他维度相关联并继续分支。Puppini认为，当数据没有问题时，雪花模式最适合。
他说：“但数据总是有问题。“
Unified Star Schema的好处
Puppini说：“当你将数据写入数据库时，它是按某种方式组织。但是当你阅读它，最好以一种不同的方式组织它。”
对于最终用户而言，星型和雪花模式的主要挑战是，企业用户在寻找见解方面缺乏独立性。为了使用此类数据仓库模式设计对数据执行复杂查询，最终用户需要数据工程师手动关联数据表。Puppini说，这就像每次需要一杯水时都叫水管工一样。此外，当关联不兼容表时，整合将事实表与联接通常会导致重复数据。
他说，数据重复的核心问题是扇形陷阱。当两个或多个一对多联接链接时，就会发生扇形陷阱。这会与数据产生冲突，从而导致数据重复。从历史上看，这是通过手动重复数据删除或这些临时连接解决。
Unified Star Schema的关键是连接事实表的桥接。在书中，Puppini将桥接与电话总机进行比较。在Unified Star Schema中，桥接处于中心位置，所有事实表和维度表围绕它，每个表都连接到该桥接。然后，这限制了对数据的转换次数。
Puppini说：“现在的数据仓库问题是它们不堪重负，正在过度转换。”
通过使用桥接并执行联合而不是联接，这使用户可以访问数据而无需进行转换。
他说：“你转换数据越多，你就越会陷入混乱。我只是采取最少步骤以将信息整合在一起。”
请点击此处查看由Technics Publications出版的Bill Inmon和Francesco Puppini撰写的《The Unified Star Schema》的摘录，以了解有关Unified Star Schema的部署和用例的更多信息。
