> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://learn.vispeahen.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://learn.vispeahen.com/veri-yonetimi/veri-modelleme/multi-fact-yapilari.md).

# Multi Fact Yapıları

Multi-Fact yapısı, Vispeahen'in desteklediği alternatif bir modelleme yaklaşımıdır. Star Schema'dan farkı, aynı model içinde birden fazla Fact tablosunun bir arada kullanılabilmesidir. Bu yapı, farklı kaynaklardan gelen büyük veri tablolarının — veritabanı düzeyinde birleştirilmelerine gerek kalmaksızın — aynı görselde (tablo, pivot veya multi-axis grafik) birlikte analiz edilmesini sağlar.

Tipik kullanım senaryolarına örnek vermek gerekirse:

* Sağlık: Yatak doluluk oranı ile gelir-gider kalemlerinin bölüm ve dönem bazında karşılaştırılması
* Finans: Tahakkuk ve tahsilat tablolarının hesap ve dönem bazında birlikte izlenmesi
* Perakende: Satış, iade ve stok verilerinin ürün ve mağaza bazında tek modelde analiz edilmesi

<figure><img src="/files/20XdN3udBuSr8DLCyHp2" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

<p align="center"><em>Multi-Fact yapısı: fact_yatak_doluluk, fact_gelir_gider, fact_ameliyathane ve fact_randevu tablolarının ortak byt_zaman ve byt_bolum dimension tablolarına bağlanması.</em></p>

### Star Schema ile Farkı

Star Schema'da tek bir Fact tablosu birden fazla Dimension tablosuna bağlanır. Multi-Fact yapısında ise birden fazla Fact tablosu, aynı ortak Dimension tablolarına bağlanarak tek bir model oluşturur. Her Fact tablosu kendi KPI'larını taşırken; zaman, bölüm, kategori gibi bağlamsal bilgiler ortak Dimension tablolarından gelir.

<table data-header-hidden><thead><tr><th valign="top"></th><th valign="top"></th><th valign="top"></th></tr></thead><tbody><tr><td valign="top"><strong>Özellik</strong></td><td valign="top"><strong>Star Schema</strong></td><td valign="top"><strong>Multi-Fact</strong></td></tr><tr><td valign="top"><em>Fact tablo sayısı</em></td><td valign="top">1 Fact tablo</td><td valign="top">2+ Fact tablo</td></tr><tr><td valign="top"><em>Dimension tablolar</em></td><td valign="top">Her Fact'e özel olabilir</td><td valign="top">Ortak dimension'lar zorunlu</td></tr><tr><td valign="top"><em>Kullanım amacı</em></td><td valign="top">Tek konuya ait analiz</td><td valign="top">Birden fazla konuyu aynı görselde analiz</td></tr><tr><td valign="top"><em>Dashboard'da</em></td><td valign="top">Tek Fact'ten KPI'lar (ör. toplam satış, adet)</td><td valign="top">Her Fact'ten ayrı KPI'lar; filtreler ortak Dimension'dan (ör. bölüm, tarih)</td></tr><tr><td valign="top"><em>Örnek</em></td><td valign="top">Sipariş analizi: tarih ve bölge bazında satış tutarı</td><td valign="top">Bölüm bazında yatak doluluk oranı ve gelir-gider kalemlerinin aynı görselde karşılaştırılması</td></tr></tbody></table>

{% hint style="info" %}
DB düzeyinde büyük tabloları birleştirmek hem maliyetlidir hem de data duplication’a yol açar. Multi-Fact yapısı bu işlemi Vispeahen’in sorgu katmanında yöneterek her iki sorunu ortadan kaldırır.
{% endhint %}

### Ne Zaman Kullanılır?

Multi-Fact yapısı, birden fazla operasyonel sürecin veya ölçüm alanının aynı model altında analiz edilmesi gereken her sektörde uygulanabilir. Ortak Dimension’lar yalnızca zaman ve bölge olmak zorunda değildir — modelin ihtiyacına göre ürün, müşteri, hesap, personel, maliyet merkezi gibi farklı boyutlar ve hatta ondan fazla ortak Dimension tanımlanabilir.

Aşağıdaki durumlarda Multi-Fact yapısını tercih edin:

* Aynı dashboard veya görselde (tablo, pivot, multi-axis grafik) farklı kaynaklardan gelen verileri ortak bir boyut üzerinden yan yana analiz etmek istediğinizde
* Her konunun verisi ayrı büyük tablolarda tutuluyorsa ve bunları veritabanı düzeyinde birleştirmek maliyetli veya data duplication’a yol açacaksa
* Farklı Fact tabloları aynı bağlamı (zaman, ürün, müşteri, hesap, personel vb.) paylaşıyorsa ve bu bağlam üzerinden karşılaştırmalı analiz yapılacaksa
* Farklı operasyonel süreçleri tek model altında yönetmek ve raporlamak gerektiğinde

Sektöre göre örnek senaryolar:

<details>

<summary>Sağlık</summary>

Bir hastane yönetiminde yatak doluluk, ameliyathane kullanımı ve gelir-gider verileri farklı operasyonel süreçlerden beslenebilir. Bu veriler ortak boyutlar üzerinden ilişkilendirilerek aynı dashboard üzerinde analiz edilebilir.

**Fact Tabloları:**

* fct\_yatak\_doluluk
* fct\_ameliyathane\_kullanim
* fct\_gelir\_gider

**Ortak Dimension Tabloları:**

* byt\_zaman
* byt\_bolum
* byt\_doktor

</details>

<details>

<summary>Finans</summary>

Finansal süreçlerde tahakkuk ve tahsilat verileri çoğunlukla ayrı tablolarda tutulmaktadır. Multi-Fact yapısı sayesinde bu veriler ortak boyutlar üzerinden ilişkilendirilerek karşılaştırmalı analizler gerçekleştirilebilir.

**Fact Tabloları:**

* fct\_tahakkuk
* fct\_tahsilat

**Ortak Dimension Tabloları:**

* hesap\_kodu
* donem
* maliyet\_merkezi
* para\_birimi

</details>

<details>

<summary>Perakende</summary>

Perakende sektöründe satış, iade ve stok verileri farklı operasyonel süreçlerden elde edilmektedir. Bu süreçler aynı model altında bir araya getirilerek satış performansı, iade oranları ve stok seviyeleri birlikte analiz edilebilir.

**Fact Tabloları:**

* fct\_satis
* fct\_iade
* fct\_stok

**Ortak Dimension Tabloları:**

* urun
* magaza
* zaman
* musteri\_segmenti

</details>

<details>

<summary>İnsan Kaynakları</summary>

Çalışanlara ilişkin maaş, izin ve performans verileri farklı kaynaklarda tutulabilir. Multi-Fact yapısı sayesinde bu veriler ortak boyutlar üzerinden ilişkilendirilerek çalışan performansı ve maliyet analizleri gerçekleştirilebilir.

**Fact Tabloları:**

* fct\_maas
* fct\_izin
* fct\_performans

**Ortak Dimension Tabloları:**

* departman
* pozisyon
* lokasyon
* donem

</details>

<details>

<summary>Üretim</summary>

Üretim süreçlerinde üretim miktarı, fire kayıtları ve kalite kontrol sonuçları genellikle farklı operasyonel sistemlerde tutulmaktadır. Bu veriler ortak boyutlar üzerinden ilişkilendirilerek üretim verimliliği analizleri gerçekleştirilebilir.

**Fact Tabloları:**

* fct\_uretim
* fct\_fire
* fct\_kalite\_kontrol

**Ortak Dimension Tabloları:**

* makine
* urun
* vardiya
* tesis

</details>

### Temel Kural: Ortak Dimension Bağlantısı

Multi-Fact modelinin çalışmasının ön koşulu, tüm Fact tablolarının en az bir ortak Dimension tablosuna bağlı olmasıdır. Bir Fact tablosu bu ortak Dimension bağlantısı olmadan modele eklenirse, o Fact tablosunun verileri diğer Fact tablolarıyla doğru hizalanamaz.

Ortak Dimension’lardan gelmesi gereken alanlar:

* Filtreler: zaman, bölüm, bölge, kategori vb.
* Gruplama eksenleri: tabloda satır/sütun başlıkları
* Multi-axis grafik eksen etiketleri

{% hint style="info" %}
&#x20;KPI’lar (tutar, sayı, oran vb.) Fact tablolarından alınır. Kategorik alanlar (bölüm adı, tarih, hastane adı vb.) ise her zaman ortak Dimension tablolarından gelmelidir. KPI dışındaki alanları Fact tablosundan almak Dimension bağlantısını anlamsız hale getirir.
{% endhint %}

### Vispeahen’de Multi-Fact Yapısı Nasıl Kurulur?

Join ekranında her Fact tablosu ortak Dimension tablolarına ayrı ayrı bağlanır. Aşağıdaki örnekte Sağlık Modeli’nin Join yapılandırması görülmektedir: fact\_hastane, fact\_yatak\_doluluk, fact\_gelir\_gider, fact\_ameliyathane ve fact\_randevu tablolarının tamamı byt\_zaman ve byt\_bolum üzerine bağlanmıştır.

<figure><img src="/files/1KxEuwXD8mkgafMufPOE" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

<p align="center"><em>Sağlık Modeli Join ekranı: birden fazla Fact tablosu (fact_yatak_doluluk, fact_gelir_gider, fact_ameliyathane, fact_randevu) aynı ortak dimension tablolarına (byt_zaman, byt_bolum) bağlanmış.</em></p>

Multi-Fact yapısının doğru çalışabilmesi için Fact tabloları ile ortak Dimension tabloları arasındaki ilişkilerin doğru şekilde kurgulanması kritik öneme sahiptir. Özellikle ortak Dimension kullanımı, filtreleme mantığı, KPI tasarımı ve Fact tablolarının modellenmesi sırasında dikkat edilmesi gereken çeşitli prensipler bulunmaktadır. Multi-Fact veri modeli tasarlanırken göz önünde bulundurulması gereken hususlar[ Multi-Fact Modeli Kurarken Dikkat Edilmesi Gerekenler](/veri-yonetimi/veri-modelleme/multi-fact-yapilari/multi-fact-modeli-kurarken-dikkat-edilmesi-gerekenler.md) bölümünde detaylı olarak açıklanmaktadır.


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:

```
GET https://learn.vispeahen.com/veri-yonetimi/veri-modelleme/multi-fact-yapilari.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.