समझिए
1. दो तरह की टेबल
Fact table — जो घटनाएँ हुईं, नंबरों के साथ। बहुत सारी रो, हर दिन बढ़ती है।
| OrderID | OrderDate | StoreID | ProductID | Qty | UnitPrice |
|---|---|---|---|---|---|
| 100001 | 01-04-2025 | S01 | P02 | 1 | 55000 |
| 100002 | 01-04-2025 | S05 | P12 | 4 | 450 |
Dimension tables — facts में आने वाली चीज़ों का विवरण। कम रो, कभी-कभार बदलती हैं।
| ProductID | Product | Category | UnitCost |
|---|---|---|---|
| P02 | Laptop | Electronics | 48000 |
| P12 | Water Bottle | Kitchen | 220 |
| StoreID | StoreName | City | Region |
|---|---|---|---|
| S01 | Karol Bagh | Delhi | North |
2. Keys इन्हें जोड़ती हैं
ProductID Products टेबल में unique है (primary key) और Sales टेबल में दोहराई जाती है (foreign key)। एक प्रोडक्ट → कई बिक्री: one-to-many relationship।
3. एक बड़ी शीट क्यों नहीं?
अगर हर बिक्री रो में Product नाम, Category, Store नाम, City और Region भी हो:
- फ़ाइल कई गुना बड़ी हो जाती है,
- एक category का नाम बदलने का मतलब हज़ारों रो बदलना (और कुछ छूट जाना),
- टाइपो से नकली categories बनती हैं ("Electronic" बनाम "Electronics")।
अलग टेबल: Products में category एक बार बदलें, हर रिपोर्ट अपडेट हो जाती है।
4. Grain — एक fact रो का मतलब
यह वाक्य हमेशा पूरा कर सकें: "इस टेबल की एक रो = एक ___।"
- एक इनवॉइस लाइन (हर इनवॉइस का हर प्रोडक्ट) — रिटेल में आम,
- एक इनवॉइस (सिर्फ़ टोटल) — प्रोडक्ट से विश्लेषण नहीं हो सकता,
- हर स्टोर का एक दिन — सारांश, अलग-अलग ऑर्डर नहीं दिखते।
Grain मिलाने से (कुछ रो इनवॉइस, कुछ रोज़ के टोटल) टोटल गलत आते हैं। जितना बारीक grain चाहिए, वही चुनें।
5. Star schema
Products
│
Calendar ── Sales (fact) ── Stores
│
Targets*
बीच में facts, चारों ओर dimensions — एक star। Excel का Data Model (मॉड्यूल 4) और Power BI इसी तरह सबसे अच्छा चलते हैं।
*Targets एक और fact table है, अलग grain पर (region × month), साझा dimensions के ज़रिए जुड़ी।
6. Calendar dimension न भूलें
हर दिन की एक रो वाली Date टेबल जिसमें Month, Quarter, Financial Year (अप्रैल–मार्च), Day name जैसे कॉलम हों। इससे FY के हिसाब से रिपोर्ट बनती है और मॉड्यूल 4 में time intelligence (YTD, पिछला साल) चलती है।
7. Data Model से पहले: XLOOKUP अब भी काम आता है
Power Pivot के बिना भी dimensions को अलग Tables में रखें और जो चाहिए वह XLOOKUP (Foundations मॉड्यूल 4) या Power Query merge (मॉड्यूल 3) से लाएँ।
आम गलतियाँ
Dimension टेबल में डुप्लिकेट keys (P02 की दो रो → दोहरी गिनती)। अतिरिक्त स्पेस वाली keys ("S01 " ≠ "S01")। एक fact table में grain मिलाना।