接近多维数据集设计中操作期间的混合粒度日期维度
Approaching mixed granularity date dimensions for operational periods in cube design
我正在 SSAS 中构建多维数据集，为工程团队建模（除其他外）activity。我有一个事实 table (TeamActivity)，其中包含每日粒度的 Mileage 和 TimeOnSite 等事实。这引用了日期维度 table (DimDate)。 DimDate 包含典型属性，因此可以按 calendar/fiscal 月或年等分析数据。这没问题。
在另一个事实 table (TeamPay) 中，我们有更多的事实（HoursClaimed，AmountPaid），每个团队以每周为粒度存储。这些是特定于业务的运营周，从周六到周五 运行。
业务用户希望关联这两个事实 table 中的数据（例如 HoursClaimed-TimeOnSite）- 显然他们无法达到 "per day" 级别，但会想要对其进行分析每个运营周或每个 calendar/fiscal 月或年等
我如何设计立方体以适应这种情况？我查看了 Lower Date Granularity for FactBudget，这可能与我的问题有关，但不确定这是否适用于我的情况？
对我来说，修改原始数据并将其下推到更详细的粒度级别总是要简单得多。
所以在这种情况下，我会选择你一周的第一天或最后一天（让企业决定他们是希望在周五还是周六）并将所有事实都放在一周中的那一天。连接到日期维度中的日级别，一切顺利！
我正在 SSAS 中构建多维数据集，为工程团队建模（除其他外）activity。我有一个事实 table (TeamActivity)，其中包含每日粒度的 Mileage 和 TimeOnSite 等事实。这引用了日期维度 table (DimDate)。 DimDate 包含典型属性，因此可以按 calendar/fiscal 月或年等分析数据。这没问题。
在另一个事实 table (TeamPay) 中，我们有更多的事实（HoursClaimed，AmountPaid），每个团队以每周为粒度存储。这些是特定于业务的运营周，从周六到周五 运行。
业务用户希望关联这两个事实 table 中的数据（例如 HoursClaimed-TimeOnSite）- 显然他们无法达到 "per day" 级别，但会想要对其进行分析每个运营周或每个 calendar/fiscal 月或年等
我如何设计立方体以适应这种情况？我查看了 Lower Date Granularity for FactBudget，这可能与我的问题有关，但不确定这是否适用于我的情况？
对我来说，修改原始数据并将其下推到更详细的粒度级别总是要简单得多。
所以在这种情况下，我会选择你一周的第一天或最后一天（让企业决定他们是希望在周五还是周六）并将所有事实都放在一周中的那一天。连接到日期维度中的日级别，一切顺利！