Raporlama için kurulan bir veri yapısının en önemli özelliği, sorulacak soruları kolay ve tutarlı biçimde cevaplayabilmesidir. "Geçen çeyrekte hangi şubede, hangi branşta, hangi sigorta şirketiyle kaç poliçe düzenlendi?" gibi bir soru, günlük işlemleri yürüten veritabanında çok sayıda tablonun birleştirilmesini gerektirebilir. Yıldız şema ise bu tür soruları doğal olarak cevaplamak için tasarlanmış bir modelleme yaklaşımıdır. Bu yazıda yıldız şemanın temel kavramlarını, acente verisine nasıl uygulanacağını ve tasarımda dikkat edilmesi gereken noktaları anlatıyoruz.
Olgu ve boyut
Yıldız şema iki tür tablodan oluşur. Ortada ölçülebilir olayları içeren bir olgu tablosu bulunur; çevresinde ise bu olayları tanımlayan boyut tabloları yer alır. Şematik olarak çizildiğinde ortadaki tablo ve ona bağlanan boyutlar bir yıldıza benzediği için bu ad verilmiştir.
- Olgu: Sayılabilen ya da toplanabilen değerler. Poliçe primi, komisyon tutarı, poliçe adedi, tahsil edilen tutar.
- Boyut: Olguyu kırmak, filtrelemek ve gruplamak için kullanılan bağlam bilgisi. Tarih, branş, sigorta şirketi, şube, temsilci, müşteri segmenti.
Önce taneciği belirleyin
Yıldız şema tasarımının ilk ve en kritik kararı olgu tablosundaki bir satırın neyi temsil ettiğidir. Buna tanecik (grain) denir. Poliçe raporlaması için olası tanecikler şunlardır:
- Her satır bir poliçe
- Her satır bir poliçe hareketi: tanzim, zeyil, iptal
- Her satır bir poliçenin bir aylık durumu
Hangisinin seçileceği cevaplanacak sorulara bağlıdır. Yalnızca üretim adedi ve prim analiz edilecekse poliçe düzeyi yeterlidir. Zeyil ve iptallerin etkisi ayrı izlenmek isteniyorsa hareket düzeyi gerekir. Taneciği karıştırmak, yani aynı tabloda bazı satırların poliçe, bazılarının hareket olması, toplama sırasında çift sayımın en yaygın nedenidir.
Acente için örnek bir model
Olgu tablosu: Poliçe hareketleri
Her satır bir poliçe hareketini temsil eder. Satırda hareket tipi, brüt prim etkisi, net prim etkisi, komisyon etkisi ve adet etkisi yer alır. Tanzim hareketinde adet etkisi bir, iptal hareketinde eksi bir olabilir; böylece toplam alındığında net poliçe adedi doğru çıkar.
Boyut tabloları
- Tarih boyutu: Her gün için yıl, çeyrek, ay, hafta ve iş günü bilgisi. Dönem karşılaştırmalarını kolaylaştırır.
- Branş boyutu: Trafik, kasko, DASK ve diğer branşlar ile üst grupları. Trafik, kasko ve DASK'ın kendi sorgu akışları olduğu için, teklif kaynaklı analizlerde bu ayrımın boyutta net biçimde korunması gerekir.
- Sigorta şirketi boyutu: Şirketin iç kodu, güncel adı ve aktiflik durumu.
- Organizasyon boyutu: Temsilci, ekip ve şube hiyerarşisi.
- Müşteri boyutu: Bireysel veya kurumsal tip, il, müşteri olma tarihi ve segment. Ayrıntılı kişisel bilgiler analiz için gerekmiyorsa bu boyuta taşınmamalıdır.
Değişen boyutlar sorunu
Boyut bilgisi zamanla değişir. Bir temsilci şube değiştirir, bir müşteri bireyselden kurumsala geçer, bir sigorta şirketinin unvanı güncellenir. Bu değişikliklerin geçmiş raporları nasıl etkileyeceği bilinçli olarak seçilmelidir:
- Üzerine yazma: Eski değer kaybolur, tüm geçmiş yeni değerle raporlanır. Unvan değişikliği gibi anlamı değiştirmeyen güncellemeler için uygundur.
- Sürüm tutma: Her değişiklikte boyuta yeni bir satır eklenir ve geçerlilik tarihleri tutulur. Geçmiş poliçeler eski sürüme, yeni poliçeler yeni sürüme bağlanır. Şube değişiklikleri için genellikle bu yöntem doğru sonuç verir.
Bu kararın yazılı olması, geçmiş dönem raporlarının neden değiştiği ya da değişmediği sorusunu baştan cevaplar.
Birden fazla olgu tablosu
Tek bir yıldız tüm soruları cevaplamaz. Teklifler, tahsilatlar ve müşteri temasları farklı olaylardır ve kendi olgu tablolarını hak eder. Önemli olan, bu tabloların aynı boyutları paylaşmasıdır. Tarih, branş, şirket ve organizasyon boyutları ortak kullanıldığında, teklif yıldızı ile poliçe yıldızı aynı kırılımla yan yana getirilebilir. Böylece branş bazında teklif sayısı ile poliçe sayısı aynı raporda tutarlı biçimde karşılaştırılır.
Tasarımda pratik öneriler
- Modeli tablolardan değil, cevaplanacak beş on sorudan başlayarak tasarlayın.
- Her olgu tablosu için taneciği tek cümleyle yazın ve tabloya eklenecek her alanı bu cümleyle sınayın.
- Boyutlarda iç kod kullanın; isimleri yalnızca görüntüleme alanı olarak tutun.
- Bilinmeyen ya da eşleşmeyen değerler için boyutlara "tanımsız" satırı ekleyin ki olgu kayıtları kaybolmasın.
- Kişisel veriyi analiz için gerekli olan en düşük ayrıntı düzeyinde tutun.
Bu model kimin için?
Yıldız şema, kendi analiz katmanını kurmak isteyen ya da bir iş zekası aracıyla çalışmayı planlayan acenteler için sağlam bir başlangıç noktasıdır. Daha küçük ölçekte bile olgu-boyut düşüncesi faydalıdır: Bir rapor talebi geldiğinde "neyi ölçüyoruz, hangi bağlamla kırıyoruz?" sorusunu sormak, isteklerin netleşmesini sağlar. Kaynak verinin bu modele uygun olması için poliçe, teklif ve müşteri kayıtlarının tutarlı alanlarla tutulduğu bir acente yazılımı kullanmak işi kolaylaştırır. Teklif olgusunun kaynağı olan sorgu kayıtlarının yapısını sigorta teklif programı sayfasında görebilirsiniz.
Modeli doğrulamak
Yıldız şema kurulduktan sonra ilk iş, modelden alınan toplamları operasyonel sistemdeki bilinen rakamlarla karşılaştırmaktır. Örneğin belirli bir ayın branş bazlı poliçe adedi her iki kaynakta aynı çıkmalıdır. Fark varsa genellikle tanecik karışıklığı, eşleşmeyen boyut değerleri ya da iptal hareketlerinin işaret hatası nedendir. Bu doğrulama her model değişikliğinden sonra tekrarlanmalıdır.
Sonuç
Yıldız şema, raporlama sorularını olgu ve boyut diliyle düzenler. Taneciği net belirlemek, boyut değişikliklerini bilinçli yönetmek ve ortak boyutları paylaşmak, farklı süreçlerin aynı kırılımla karşılaştırılmasını mümkün kılar. Kayıtlarınızın analiz için ne kadar hazır olduğunu birlikte değerlendirmek isterseniz demo talep sayfasından bize ulaşabilirsiniz.