Summary  
This chapter explains how to design relational tables by distinguishing fact tables (storing events with measures and foreign keys) from dimension tables (storing descriptive attributes with primary keys) and organizing them into a connected schema.

General domain of usage  
Data warehousing

De fleste Excel-arbeidsbøker lagrer alt i ett bredt ark: kundenavn, produktkategorier, regioner og transaksjonssummer ligger alle på samme rad, gjentatt tusenvis av ganger. Dette fungerer for små problemer. Det bryter sammen når datamengden øker, når et navn endres, eller når du vil kombinere det med andre datakilder.

En relasjonsmodell løser dette ved å dele opp data i fokuserte tabeller, der hver tabell beskriver ett emne. Hovedprinsippet bak denne oppdelingen er skillet mellom faktatabeller og dimensjonstabeller.

Arbeidsboken som brukes i videoen er forskjellig fra arbeidsboken som brukes i oppgaven.
Hvis du ønsker å følge instruktøren steg for steg under leksjonen, last ned videoboken som ligger under videoen før du starter.

Merk

Excel-arbeidsbok

### Faktatabeller
En **faktatabell** registrerer hendelser eller transaksjoner — ting som har skjedd.

Kjennetegn:

- **Mange rader**: én per hendelse (én ordre, én betaling, ett besøk);
- **Måltall**: numeriske verdier du ønsker å aggregere — Antall, Total, Kostnad, Timer;
- **Fremmednøkler**: ID-kolonner som peker til dimensjonstabeller — CustomerID, ProductID, OrderDate;
- **Lite beskrivende tekst**: navn, etiketter og kategorier hører hjemme i dimensjoner.

Eksempler på faktatabeller:
- Salgsordrelinjer;
- Fakturabetalinger;
- Nettstedsbesøk;
- Supporthenvendelser.

### Dimensjonstabeller

En **dimensjonstabell** beskriver enhetene som er involvert i fakta, som hvem, hva, hvor og når.

Kjennetegn:

- **Én rad per unik enhet**: én per kunde, én per produkt, én per dato;
- **Beskrivende attributter**: navn, kategorier, regioner, segmenter — for det meste tekst;
- **Primærnøkkel**: en unik ID-kolonne som faktatabellen refererer til.

Eksempler på dimensjonstabeller:
- **Customers** (CustomerID, CustomerName, Region, Segment);
- **Products** (ProductID, ProductName, Category, UnitPrice);
- **Dates** (Date, Year, Month, Quarter);
- **Employees** (EmployeeID, Name, Department, Role).

#### Et beslutningsrammeverk med tre spørsmål

For hver kolonne i en flat tabell, still disse spørsmålene i rekkefølge:

**Q1**: Måler denne kolonnen noe du ønsker å summere eller telle?—Quantity, Total, Cost →  **måltall i faktatabell**;

**Q2**: Er denne kolonnen en ID som lenker til en beskrivelse et annet sted?—CustomerID, ProductID, OrderDate → **fremmednøkkel i faktatabell**;

**Q3**: Er dette en beskrivende etikett om en person, et produkt eller en tidsperiode?—CustomerName, Region, Category → **attributt i dimensjonstabell**.

Hvis en kolonne faller inn under Q3, still ett spørsmål til: **hvilket emne beskriver den?** Alle kolonner som beskriver kunder går i **Customers**. Alle kolonner som beskriver produkter går i **Products**. Kolonner som beskriver datoer går i **Dates**.

I **Orders_Flat**-arket, hvilken av følgende grupper av kolonner hører tydeligst sammen i en **Products**-dimensjon?

Hvilket utsagn beskriver best kornet til Sales-fakttabellen i dette kapittelet?

Lær hvordan du kan omgjøre rå Excel-data til en sammenkoblet datamodell med Power Pivot, DAX-mål og et interaktivt dashbord som oppdateres automatisk. Fra en flat tabell bygger du relasjoner mellom flere tabeller, skriver beregnede måleverdier og leverer en profesjonell, gjenbrukbar rapport – alt i Excel.
Egnet for Excel-brukere med grunnleggende erfaring som ønsker å gå videre fra rapportering i flate ark.

En introduksjon til hva datamodellering er, hvorfor det er viktig, og hva du vil bygge gjennom kurset. Du blir kjent med Nordic Bikes-prosjektet og får se det ferdige dashbordet før du skriver en eneste formel.

Før du bygger en modell, må dataene dine ha riktig struktur. Denne delen dekker hvordan du kan dele opp flate data i rene, formålsbygde tabeller med riktige nøkler, konsekvent formatering og tydelig skille mellom fakta og dimensjoner.

Den sentrale tekniske delen av kurset. Du vil aktivere Power Pivot, laste inn tabellene dine i datamodellen, koble dem sammen med relasjoner, og lære hvordan du oppdager og løser problemer som kan ødelegge en modell uten synlige feil.

Lær å skrive beregninger som går langt utover det Excel-formler kan gjøre alene. Fra grunnleggende KPI-mål til tidsintelligensfunksjoner, bygger denne seksjonen det analytiske laget som driver rapporteringen din.

Gjør modellen din om til et ferdig produkt. Du vil bygge pivottabeller som besvarer reelle forretningsspørsmål, konvertere dem til diagrammer, og sette sammen alt i et interaktivt dashbord styrt av delte slicere.

En strukturert gjennomgang av hva som gjør en modell pålitelig, tydelig og klar til overlevering. Seksjonen avsluttes med et avsluttende prosjekt hvor du anvender alle ferdigheter fra kurset fra start til slutt.

Utforming av fakta- og dimensjonstabeller

Faktatabeller

Dimensjonstabeller

Et beslutningsrammeverk med tre spørsmål

1. I Orders_Flat-arket, hvilken av følgende grupper av kolonner hører tydeligst sammen i en Products-dimensjon?

2. Hvilket utsagn beskriver best kornet til Sales-fakttabellen i dette kapittelet?