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ディメンショナルモデリングは、データウェアハウスやビジネスインテリジェンス（BI）システムにおけるデータモデリング手法の一つで、データを分析しやすく、理解しやすい形式で整理することを目的としています。 
この手法では、データを「ファクト（事実）」と「ディメンション（次元）」の二つの要素に分けて構成します。
• ファクト（事実）: ビジネスプロセスの定量的なデータ（例：売上金額、数量、コストなど）を記録します。
• ディメンション（次元）: ファクトを分析する際の参照軸となる情報（例：日付、製品、地域、顧客など）を提供します。
ディメンショナルモデリングの代表的なデータベース設計手法として、スタースキーマがあります。 
@masaka
この手法の主な利点は以下の通りです。
• 分析の容易さ: データが直感的に理解しやすく整理されているため、分析者がデータを容易に探索・分析できます。
• クエリパフォーマンスの向上: 適切に設計されたディメンショナルモデルは、データベースのクエリパフォーマンスを向上させます。
• 柔軟性: 新しいデータの追加や変更が容易で、ビジネスの変化に対応しやすい構造となっています。
ディメンショナルモデリングは、ビジネスプロセスの評価や分析を支援するための効果的な手法として広く採用されています。
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