ファクトテーブルには、事実を数量化する メジャー（measures）（「いくつ」などに答える）、事実の粒度を決める ディメンションキー（dimension keys）（「誰／いつ／どこ」に関わる）、そして次元でも数値メジャーでもないが事実に関する追加情報を持つ 属性（attributes） が含まれます。
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Microsoft Fabricにおけるデータエンジニアリングの基本要素について、入門的な概要を学びます。スター・スキーマといった主要なソリューション設計項目から、データ探索や変換を支援するFabricの各種機能まで幅広くカバーします。
Microsoft Fabricでスター・スキーマを実装する際に考慮すべき具体的なポイントを掘り下げます。ファクトテーブルとディメンションテーブルの作成、ゆっくり変化するディメンション（SCD）やその他の特殊なディメンションのシナリオの管理、そしてデータの正規化・非正規化を扱います。
現在の演習
データ変換と探索の主要分野を掘り下げます。データのクレンジング、フィルタリング、集約、結合について学びます。
Fabricソリューションのパフォーマンスを監視するためのツールと、Fabricの基盤および個別アイテムでパフォーマンス改善を実装する方法について学びます。Delta Lakeテーブルの最適化も含まれます。
