인벤토리 관리를 위한 데이터 모델 LuckyTemplates

이 자습서에서는 LuckyTemplates에서 인벤토리 관리 대시 보드용 데이터 모델을 올바르게 만들고 설정하는 방법을 알아봅니다 .

DAX 수식 및 시각화 작업을 시작하기 전에 데이터 모델이 올바른지 확인하십시오. 그렇지 않으면 DAX 수식이 작동하지 않고 시각화가 실패합니다.

목차

• 데이터 모델에서 테이블 설정
• 중앙 집중식 조회 생성
• 결론

데이터 모델에서 테이블 설정

이 모델에는 몇 가지 복잡한 점이 있습니다. 판매 데이터 테이블과 재고 테이블이라는 2개의 팩트 테이블이 있습니다 .

이 테이블에는 2개의 다른 시간 프레임이 있습니다. 판매 데이터 테이블에는 기록 정보가 있고 재고 재고 관리 테이블에는 타임스탬프가 있습니다. 인벤토리 시스템은 매주 말에 보유하고 있는 인벤토리의 양을 알려줍니다.

재고 측면에서 관리해야 할 사항과 실제로 판매되는 항목이 많기 때문에 이 두 가지를 비교해야 합니다.

특정 제품에 대한 판매가 저조한 경우 공급 과잉이 아닌지 확인해야 합니다. 그러나 판매량이 좋으면 수요를 충족할 수 있는 충분한 재고가 있는지 확인해야 합니다. 또한 판매가 재고를 초과하기 전에 제품을 주문할 시간을 주어야 합니다.

이제 이전 자습서에서 배운 방식으로 LuckyTemplates에서 데이터 모델을 설정합니다. 룩업 테이블을 맨 위에 놓고 팩트 테이블을 맨 아래에 놓습니다 .

그런 다음 조회 테이블 및 팩트 테이블 내부의 차원과 관계를 형성합니다 .

제품 테이블 의 품목 번호를 판매 데이터 테이블 의 제품 코드 및 재고 재고 관리 테이블 의 품목 번호 와 조인하십시오 .

이제 문제는 바람직하지 않은 다차원 관계를 만들었다는 것입니다.

제품 테이블 에서 관계를 클릭하여 제거한 다음 이 제품 테이블에는 행당 하나의 항목만 있기 때문에 카디널리티를 일대다 로 변경하십시오.

재고 재고 관리 테이블 의 관계에 대해 교차 필터 방향을 단일 로 변경하십시오 .

다음으로 날짜 테이블 의 날짜를 판매 데이터 테이블 의 주문 날짜 로 가져옵니다 .

테이블 기능을 사용하여 쉽게 테이블을 만들 수도 있습니다.

중앙 집중식 조회 생성

조회 테이블로 만들기 위해 추출해야 하는 팩트 테이블 둘 다에 차원이 있습니다 . 판매 데이터 테이블 의 경우 창고 코드 입니다 . Inventory 테이블 의 경우 Stock Location 입니다 .

모델링 으로 이동한 다음 새 테이블로 이동합니다. 테이블 이름을 Warehouse Codes 로 지정하고 함수를 사용한 다음 WarehouseCode 차원을 내부에 배치합니다.

모델로 돌아가면 이제 이 새 테이블이 있음을 알 수 있습니다. 이는 쿼리 편집기에서 테이블을 만드는 대신 테이블을 만드는 빠른 방법입니다.

이제 WarehouseCode를 Sales Data 와 Inventory 테이블의 WarehouseCode 및 Stock Location으로 각각 드래그하여 관계를 형성합니다 .

팩트 테이블 간에는 관계를 만들지 않아야 합니다 . 이것이 창고 코드 테이블 과 같은 중앙 집중식 조회 테이블을 생성하여 둘 다 필터링해야 하는 이유입니다 .

제품 및 창고 코드는 팩트 테이블을 필터링 하기 때문에 보고서의 두 가지 주요 차원입니다 .

결론

재고 관리 대시보드를 만들 때 데이터 모델을 분류하는 것이 최우선 순위입니다.

이를 제대로 설정하지 않으면 보고서의 다른 모든 요소에 부정적인 영향을 미칩니다. 결국 처음부터 다시 시작해야 할 수도 있습니다.

좋은 데이터 모델은 LuckyTemplates의 모든 보고서 및 대시보드를 위한 최상의 기반입니다 .

모두 제일 좋다,