مستودع البيانات وتخطيط موارد المؤسسات | DWH و ERP

أرشيف بيانات CENTRAL: HISTORY ED تطور

كان الموضوعان السائدان لتكنولوجيا الشركات في التسعينيات هما i مستودع البيانات و ERP. لفترة طويلة ، كان هذان التدفقان القويان جزءًا من تكنولوجيا المعلومات للشركات دون وجود تقاطع على الإطلاق. كان الأمر كما لو كانوا مهمين ومضاد للمادة. لكن نمو كلتا الظاهرتين أدى حتما إلى تقاطعهما. تواجه الشركات اليوم مشكلة ما يجب القيام به مع ERP و مستودع البيانات. تشرح هذه المقالة ما هي المشاكل وكيف يتم معالجتها من قبل الشركات.

في البداية…

في البداية كان هناك مستودع البيانات. مستودع البيانات لقد ولدت لمواجهة نظام تطبيق معالجة المعاملات. في الايام الاولى من الحفظ منح كان من المفترض أن يكون مجرد نقطة مقابلة لطلبات معالجة المعاملات. ولكن في الوقت الحاضر ، هناك رؤى أكثر تعقيدًا لما هو ملف مستودع البيانات. في عالم اليوم مستودع البيانات يتم إدخاله داخل هيكل يمكن أن يسمى مصنع معلومات الشركة.

مصنع معلومات الشركة (سيف)

يحتوي مصنع معلومات الشركة على مكونات معمارية قياسية: تكامل رمز وطبقة تحويل تدمج i منح بينما أنا منح ينتقلون من بيئة التطبيق إلى بيئة مستودع البيانات الشركة؛ أ مستودع البيانات للشركة حيث منح مؤرخون مفصلون ومتكاملون. ال مستودع البيانات من المؤسسة بمثابة الأساس الذي يمكن أن تُبنى عليه جميع أجزاء البيئة الأخرى مستودع البيانات؛ مخزن بيانات تشغيلي (ODS). المواد المستنفدة للأوزون هي بنية هجينة تحتوي على بعض جوانب مستودع البيانات والجوانب الأخرى لبيئة OLTP ؛ سوق البيانات ، حيث يمكن أن يكون للأقسام المختلفة نسختها الخاصة من مستودع البيانات؛ أ مستودع البيانات الاستكشاف حيث يمكن لمفكري الشركة إرسال استفساراتهم لمدة 72 ساعة دون أي تأثير ضار على مستودع البيانات؛ وذاكرة الخط القريب ، فيها منح قديم و منح يمكن تخزين التفاصيل بالجملة بسعر رخيص.

أين يتم دمج ERP مع مصنع معلومات الشركات

يندمج ERP مع مصنع معلومات الشركة في مكانين. في المقام الأول كتطبيق أساسي يوفر i منح من التطبيق إلى مستودع البيانات. في هذه الحالة أنا منح، التي تم إنشاؤها كمنتج ثانوي لعملية معاملة ، يتم دمجها وتحميلها في ملف مستودع البيانات الشركة. الرابط الثاني بين تخطيط موارد المؤسسات (ERP) و CIF هو نظام الوثائق الرسمية (ODS). في الواقع ، في العديد من البيئات ، يتم استخدام تخطيط موارد المؤسسات باعتباره مادة مستنفدة للأوزون كلاسيكية.

في حالة استخدام تخطيط موارد المؤسسات كتطبيق أساسي ، يمكن أيضًا استخدام نفس نظام تخطيط موارد المؤسسات في CIF مثل نظام الوثائق الرسمية. على أي حال ، إذا كان من المقرر استخدام تخطيط موارد المؤسسات في كلا الدورين ، فيجب أن يكون هناك تمييز واضح بين الكيانين. بعبارة أخرى ، عندما يلعب تخطيط موارد المؤسسات دور التطبيق الأساسي ونظام الوثائق الرسمية ، يجب التمييز بين الكيانين المعماريين. إذا حاول تنفيذ واحد لتخطيط موارد المؤسسات تنفيذ كلا الدورين في وقت واحد ، فستكون هناك حتما مشاكل في تصميم وتنفيذ هذا الهيكل.

المواد المستنفدة للأوزون المنفصلة والتطبيقات الأساسية

هناك أسباب عديدة تؤدي إلى تقسيم المكونات المعمارية. ربما تكون النقطة الأكثر دلالة في فصل المكونات المختلفة للعمارة هي أن كل مكون من مكونات العمارة له وجهة نظره الخاصة. تطبيق خط الأساس يخدم غرضاً مختلفاً عن نظام الوثائق الرسمية. حاول التداخل

إن عرض تطبيق أساسي على عالم نظام الوثائق الرسمية أو العكس ليس طريقة عادلة للعمل.

وبالتالي ، فإن المشكلة الأولى في نظام تخطيط موارد المؤسسات في CIF هي التحقق مما إذا كان هناك تمييز بين تطبيقات خط الأساس و ODS.

نماذج البيانات في الشركة مصنع المعلومات

لتحقيق التماسك بين المكونات المختلفة لمعمارية CIF ، يجب أن يكون هناك نموذج لـ منح. نماذج منح وهي بمثابة حلقة وصل بين مختلف مكونات البنية مثل تطبيقات خط الأساس ونظام الوثائق الرسمية. نماذج منح لقد أصبحوا "خارطة طريق فكرية" للحصول على المعنى الصحيح من المكونات المعمارية المختلفة لـ CIF.

يسيرًا جنبًا إلى جنب مع هذه الفكرة ، الفكرة هي أنه يجب أن يكون هناك نمط واحد كبير وواحد منح. من الواضح أنه يجب أن يكون هناك نمط لـ منح لكل مكون علاوة على ذلك يجب أن يكون هناك مسار معقول يربط بين النماذج المختلفة. كل مكون من مكونات الهيكل - المواد المستنفدة للأوزون ، والتطبيقات الأساسية ، مستودع البيانات للشركة ، وهلم جرا .. - يحتاج نموذجها الخاص منح. ولذا يجب أن يكون هناك تعريف دقيق لكيفية عمل هذه النماذج منح يتفاعلون مع بعضهم البعض.

نقل أنا بيانات من تخطيط موارد المؤسسات في البيانات مستودع

إذا كان أصل ملف منح هو تطبيق أساسي و / أو نظام ODS ، عندما يقوم نظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP) بإدراج i منح في مستودع البيانات، يجب أن يتم هذا الإدراج عند أدنى مستوى من "التفاصيل". ببساطة تلخيص أو تجميع i منح لأنها تخرج من تطبيق خط الأساس لتخطيط موارد المؤسسات أو نظام تخطيط موارد المؤسسات (ODS) ليس هو الشيء الصحيح الذي يجب القيام به. ال منح التفاصيل مطلوبة في مستودع البيانات لتشكيل أساس عملية DSS. هذه منح سيتم إعادة تشكيلها بعدة طرق من خلال مجموعات البيانات والاستكشاف مستودع البيانات.

نقل منح من بيئة تطبيق خط الأساس لتخطيط موارد المؤسسات إلى مستودع البيانات من الشركة يتم بطريقة مريحة بشكل معقول. تحدث هذه الخطوة بعد 24 ساعة تقريبًا من التحديث أو الإنشاء في ERP. حقيقة وجود حركة "كسول" في منح في مستودع البيانات الشركة يسمح لـ منح القادمة من تخطيط موارد المؤسسات إلى "تسوية". بمجرد أنا منح يتم تخزينها في التطبيق الأساسي ، ثم يمكنك نقل ملف منح ERP في الشركة. هدف آخر يمكن تحقيقه بفضل حركة "كسول" منح هو التحديد الواضح بين العمليات التشغيلية ونظام دعم القرار. مع حركة "سريعة" منح يبقى الخط الفاصل بين DSS والتشغيلية غامضًا.

حركة منح من نظام الوثائق الرسمية لنظام تخطيط موارد المؤسسات إلى مستودع البيانات من الشركة بشكل دوري ، عادة أسبوعيًا أو شهريًا. في هذه الحالة حركة منح يقوم على الحاجة إلى "تنظيف" القديم منح المؤرخون. وبطبيعة الحال ، فإن المواد المستنفدة للأوزون تحتوي على i منح التي هي أحدث بكثير من منح وجد المؤرخون في مستودع البيانات.

نقل منح في مستودع البيانات يكاد لا يتم إجراؤه على الإطلاق "بالجملة" (بطريقة تاجر الجملة). انسخ جدولاً من بيئة ERP إلى مستودع البيانات فإنه لا معنى له. نهج أكثر واقعية هو نقل وحدات مختارة من منح. أنا فقط منح التي تغيرت منذ آخر تحديث لبرنامج مستودع البيانات هي التي يجب نقلها إلى مستودع البيانات. طريقة واحدة لمعرفة أي منها منح تغيرت منذ التحديث الأخير هو إلقاء نظرة على الطوابع الزمنية لـ منح وجدت في بيئة تخطيط موارد المؤسسات. يحدد المصمم جميع التغييرات التي حدثت منذ التحديث الأخير. نهج آخر هو استخدام تقنيات التقاط التغيير منح. باستخدام هذه التقنيات ، يتم تحليل السجلات وأشرطة المجلات من أجل تحديد أي منها منح يجب نقلها من بيئة تخطيط موارد المؤسسات إلى بيئة مستودع البيانات. هذه الأساليب هي الأفضل حيث يمكن قراءة السجلات وأشرطة اليومية من ملفات تخطيط موارد المؤسسات دون تأثير إضافي على موارد تخطيط موارد المؤسسات الأخرى.

مضاعفات أخرى

تتمثل إحدى مشكلات ERP في CIF في ما يحدث لمصادر التطبيق الأخرى أو ai منح من المواد المستنفدة للأوزون التي يتعين عليهم المساهمة فيها مستودع البيانات لكنها ليست جزءًا من بيئة تخطيط موارد المؤسسات. نظرًا للطبيعة المغلقة لتخطيط موارد المؤسسات ، وخاصة SAP ، تحاول دمج مفاتيح من مصادر خارجية لـ منح مع منح التي تأتي من ERP في وقت النقل i منح في مستودع البيانات، إنه تحد كبير. وما هي بالضبط الاحتمالات التي أنا منح من التطبيقات أو المواد المستنفدة للأوزون خارج بيئة تخطيط موارد المؤسسات في مستودع البيانات؟ في الواقع الاحتمالات عالية جدا.

يجد بيانات تاريخي من ERP

مشكلة أخرى مع i منح من تخطيط موارد المؤسسات هو ذلك مستمد من الحاجة إلى وجود منح المؤرخون داخل مستودع البيانات. عادة مستودع البيانات يحتاج منح المؤرخون. وعادة لا تقوم تقنية تخطيط موارد المؤسسات بتخزين هذه الأشياء منح تاريخيًا ، على الأقل ليس بالقدر الذي يكون ضروريًا في مستودع البيانات. عندما كمية كبيرة من منح تبدأ السجلات في الإضافة في بيئة تخطيط موارد المؤسسات ، وتحتاج هذه البيئة إلى التنظيف. على سبيل المثال ، افترض أن ملف مستودع البيانات يجب أن تكون محملة بخمس سنوات من منح تاريخية بينما يحتفظ نظام تخطيط موارد المؤسسات بحد أقصى ستة أشهر من هذه منح. طالما أن الشركة راضية عن جمع عدد من منح تاريخيًا مع مرور الوقت ، فلا توجد مشكلة في استخدام ERP كمصدر لـ مستودع البيانات. ولكن عندما يكون مستودع البيانات يجب أن تعود في الزمن وتأخذ الآلهة منح السجل الذي لم يتم جمعه وحفظه من قبل بواسطة ERP ، ثم تصبح بيئة ERP غير فعالة.

تخطيط موارد المؤسسات والبيانات الوصفية

اعتبار آخر حول تخطيط موارد المؤسسات الإلكترونية مستودع البيانات هي البيانات الوصفية الموجودة في بيئة تخطيط موارد المؤسسات (ERP). تمامًا كما تنتقل البيانات الوصفية من بيئة تخطيط موارد المؤسسات إلى ملف مستودع البيانات، يجب نقل البيانات الوصفية بنفس الطريقة. بالإضافة إلى ذلك ، يجب تحويل البيانات الوصفية إلى التنسيق والهيكل المطلوبين من قبل البنية التحتية مستودع البيانات. هناك فرق كبير بين البيانات الوصفية التشغيلية وبيانات DSS الوصفية. البيانات الوصفية التشغيلية هي في الغالب للمطور و

مبرمج. البيانات الوصفية DSS هي في الأساس للمستخدم النهائي. يجب تحويل البيانات الوصفية الموجودة في تطبيقات تخطيط موارد المؤسسات أو المواد المستنفدة للأوزون ، وهذا التحويل ليس دائمًا سهلًا ومباشرًا.

الحصول على بيانات تخطيط موارد المؤسسات

إذا تم استخدام ERP كمورد لـ منح ل مستودع البيانات يجب أن تكون هناك واجهة صلبة تتحرك i منح من بيئة تخطيط موارد المؤسسات إلى البيئة مستودع البيانات. يجب أن تكون الواجهة:

• ▪ يكون سهل الاستخدام
• ▪ السماح بالوصول إلى ملفات منح من تخطيط موارد المؤسسات
• ▪ التقط معنى منح التي يتم نقلها إلى مستودع البيانات
• ▪ معرفة قيود تخطيط موارد المؤسسات التي يمكن أن تنشأ عند الوصول إلى منح من تخطيط موارد المؤسسات:
• ▪ التكامل المرجعي
• ▪ العلاقات الهرمية
• ▪ العلاقات المنطقية الضمنية
• ▪ اصطلاح التطبيق
• ▪ جميع الهياكل منح بدعم من ERP ، وما إلى ذلك ...
• ▪ تكون فعالة في الوصول منح، بتوفير:
• ▪ حركة مباشرة منح
• ▪ اكتساب التغيير منح
• ▪ دعم الوصول في الوقت المناسب إلى منح
• ▪ فهم شكل منح، وما إلى ذلك وهلم جرا… واجهة مع SAP يمكن أن تكون الواجهة من نوعين ، محلية أو تجارية. تتضمن بعض الواجهات التجارية الرئيسية ما يلي:

• ▪ ساس
• ▪ برايم سوليوشنز
• ▪ D2k ، وهكذا ... تقنيات تخطيط موارد المؤسسات المتعددة يعتبر التعامل مع بيئة تخطيط موارد المؤسسات كما لو كانت تقنية واحدة خطأً كبيراً. هناك العديد من تقنيات تخطيط موارد المؤسسات ، ولكل منها نقاط قوتها. البائعون الأكثر شهرة في السوق هم:

• ▪ ساب
• ▪ Oracle Financials
• ▪ PeopleSoft
• جي دي إدواردز
• ▪ بانس SAP SAP هو أكبر وأشمل برامج ERP. تتضمن تطبيقات SAP أنواعًا عديدة من التطبيقات في العديد من المجالات. تشتهر SAP بكونها:

• ▪ كبير جدا
• ▪ صعب التنفيذ ومكلف للغاية
• ▪ يحتاج إلى العديد من الأشخاص والمستشارين للتنفيذ
• ▪ يحتاج لأشخاص متخصصين للتنفيذ
• ▪ يحتاج إلى الكثير من الوقت لتنفيذه أيضًا تتمتع SAP بسمعة طيبة في حفظها منح عن كثب ، مما يجعل من الصعب على شخص ما خارج منطقة SAP الوصول إليها. تكمن قوة SAP في قدرتها على التقاط وتخزين كمية كبيرة من ملفات منح. أعلنت SAP مؤخرًا عن عزمها توسيع نطاق تطبيقاتها إلى مستودع البيانات. هناك العديد من إيجابيات وسلبيات استخدام SAP كبائع مستودع البيانات. الميزة هي أن SAP مثبت بالفعل وأن معظم الاستشاريين على دراية بـ SAP.
  مساوئ امتلاك SAP كمورد لـ مستودع البيانات كثيرون: ليس لدى SAP خبرة في عالم مستودع البيانات إذا كانت SAP هي المورد لـ مستودع البيانات، فمن الضروري "إخراج" أنا منح من SAP إلى مستودع البيانات. معطى سجل SAP الخاص بالنظام المغلق ، فمن غير المحتمل أن يكون من السهل الحصول عليه من SAP (؟؟؟). هناك العديد من البيئات القديمة التي تدعم SAP ، مثل IMS و VSAM و ADABAS و ORACLE و DB2 وما إلى ذلك. تصر SAP على نهج "لم يتم اختراعها هنا". لا تريد SAP الدخول في شراكة مع موردين آخرين لاستخدام أو إنشاء ملف مستودع البيانات. تصر SAP على إنشاء كل برامجها بنفسها.

على الرغم من أن SAP شركة كبيرة وقوية ، فإن حقيقة محاولة إعادة كتابة تقنية ELT و OLAP وإدارة النظام وحتى قاعدة التعليمات البرمجية الخاصة بـ com.dbms إنه مجرد جنون. بدلاً من اتخاذ موقف تعاوني مع الموردين مستودع البيانات منذ فترة طويلة ، اتبعت SAP النهج الذي "يعرفونه بشكل أفضل". هذا الموقف يعيق النجاح الذي يمكن أن تحققه SAP في مجال مستودع البيانات.
رفض SAP السماح للبائعين الخارجيين بالوصول بسرعة ورشاقة إلى البائعين منح. جوهر استخدام أ مستودع البيانات من السهل الوصول إليه منح. تستند قصة SAP بأكملها إلى صعوبة الوصول إليها منح.
افتقار SAP للخبرة في التعامل مع كميات كبيرة من ملفات منح؛ في مجال ال مستودع البيانات هناك أحجام منح لم يسبق له مثيل من SAP وللتعامل مع هذه الكميات الكبيرة من منح أنت بحاجة إلى التكنولوجيا المناسبة. يبدو أن SAP ليست على علم بهذا الحاجز التكنولوجي الموجود لدخول مجال مستودع البيانات.
ثقافة شركة SAP: قامت SAP ببناء عمل تجاري في الحصول على i منح من النظام. لكن للقيام بذلك ، يجب أن يكون لديك عقلية مختلفة. تقليديا ، لم تكن شركات البرمجيات التي كانت جيدة في إدخال البيانات في بيئة جيدة في الحصول على البيانات للذهاب في الاتجاه الآخر. إذا تمكنت SAP من إجراء هذا النوع من المحولات ، فستكون أول شركة تقوم بذلك.

باختصار ، من المشكوك فيه ما إذا كان يتعين على الشركة اختيار SAP كمورد لـ مستودع البيانات. هناك مخاطر جدية للغاية من ناحية ومكافآت قليلة جدًا من ناحية أخرى. ولكن هناك سبب آخر لا يشجع على اختيار SAP كمورد مستودع البيانات. لأن كل شركة يجب أن يكون لها نفس الشيء مستودع البيانات من جميع الشركات الأخرى؟ ال مستودع البيانات إنه قلب الميزة التنافسية. إذا تبنت كل شركة نفس الشيء مستودع البيانات سيكون من الصعب ، ولكن ليس من المستحيل ، تحقيق ميزة تنافسية. يبدو أن SAP تعتقد أن ملف مستودع البيانات يمكن اعتباره ملف تعريف ارتباط وهذه علامة أخرى على عقليتهم في "الحصول على البيانات في" التطبيقات.

لا يوجد بائع ERP آخر مهيمن مثل SAP. مما لا شك فيه أنه ستكون هناك شركات ستمضي في طريق SAP لصالحها مستودع البيانات ولكن يفترض هذه مستودع البيانات ستكون برامج SAP كبيرة ومكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً لإنشائها.

تشمل هذه البيئات أنشطة مثل معالجة صراف البنك ، وعمليات حجز شركات الطيران ، وعمليات شكاوى التأمين ، وما إلى ذلك. كلما كان نظام المعاملات يعمل بشكل أفضل ، كانت الحاجة أكثر وضوحًا للفصل بين العملية التشغيلية ونظام دعم القرار (DSS). ومع ذلك ، مع أنظمة الموارد البشرية والموظفين ، لن تواجه أبدًا كميات كبيرة من المعاملات. وبالطبع ، عندما يتم تعيين شخص ما أو ترك الشركة ، فهذا يعد سجلًا لمعاملة. ولكن بالنسبة للأنظمة الأخرى ، فإن أنظمة الموارد البشرية والموظفين ببساطة لا تحتوي على العديد من المعاملات. لذلك ، في أنظمة الموارد البشرية وشؤون الموظفين ، ليس من الواضح تمامًا أن هناك حاجة إلى مستودع بيانات. من نواح كثيرة ، تعتبر هذه الأنظمة اندماجًا لأنظمة DSS.

ولكن هناك عامل آخر يجب مراعاته عند التعامل مع مستودع البيانات و PeopleSoft. في العديد من الدوائر ، أنا منح تعتبر الموارد البشرية والموارد الشخصية ثانوية بالنسبة للأعمال الأساسية للشركة. معظم الشركات تقوم بالتصنيع والبيع وتقديم الخدمات وما إلى ذلك. عادة ما تكون أنظمة الموارد البشرية والموظفين ثانوية (أو داعمة) لخط العمل الرئيسي للشركة. لذلك ، فهي ملتبسة وغير مريحة أ مستودع البيانات منفصلة لدعم الموارد البشرية والموارد الشخصية.

تختلف PeopleSoft كثيرًا عن SAP في هذا الصدد. مع SAP ، من الضروري وجود ملف مستودع البيانات. مع PeopleSoft ، ليس كل هذا واضحًا. مستودع البيانات اختياري مع PeopleSoft.

أفضل شيء يمكن أن يقال عن منح PeopleSoft هو أن مستودع البيانات يمكن استخدامها لأرشفة ط منح المتعلقة بالموارد البشرية والشخصية القديمة. السبب الثاني وراء رغبة الشركة في استخدام ملف مستودع البيانات a

عيب بيئة PeopleSoft هو السماح بالوصول المجاني إلى أدوات التحليل ، ai منح بواسطة PeopleSoft. ولكن بخلاف هذه الأسباب ، قد تكون هناك حالات يفضل فيها عدم امتلاك مستودع بيانات منح PeopleSoft.

في الخلاصة

هناك العديد من الأفكار التي تتعلق ببناء مستودع البيانات داخل برنامج ERP.
بعض هؤلاء هم:

• ▪ من المنطقي أن يكون لديك ملف مستودع البيانات من يشبه أي شخص آخر في الصناعة؟
• ▪ مدى مرونة تخطيط موارد المؤسسات مستودع البيانات البرامج؟
• ▪ نظام تخطيط موارد المؤسسات مستودع البيانات يمكن للبرنامج التعامل مع حجم منح الذي يقع فيمستودع البيانات الساحة "؟
• ▪ ما هو التتبع الذي يقوم به مورد تخطيط موارد المؤسسات (ERP) في مواجهة المهام السهلة وغير المكلفة والمستهلكة للوقت منح؟ (ما هو سجل بائعي تخطيط موارد المؤسسات (ERP) عند تسليم البيانات غير المكلفة ، في الوقت المحدد ، والتي يسهل الوصول إليها؟)
• ▪ ما هو فهم بائع تخطيط موارد المؤسسات لبنية DSS ومصنع معلومات الشركة؟
• ▪ يفهم بائعو تخطيط موارد المؤسسات كيفية الحصول عليها منح داخل البيئة ، ولكن أيضًا فهم كيفية تصديرها؟
• ▪ ما مدى انفتاح بائع ERP على أدوات تخزين البيانات؟
  كل هذه الاعتبارات يجب أن تؤخذ عند تحديد مكان وضع مستودع البيانات التي ستستضيف أنا منح من تخطيط موارد المؤسسات وغيرها منح. بشكل عام ، ما لم يكن هناك سبب مقنع للقيام بخلاف ذلك ، يوصى بالبناء مستودع البيانات خارج بيئة مورد تخطيط موارد المؤسسات. الفصل 1 نظرة عامة على منظمة BI النقاط الرئيسية:
  تعمل مستودعات المعلومات بالطريقة المعاكسة لهندسة ذكاء الأعمال (BI):
  يمكن لثقافة الشركة وتكنولوجيا المعلومات أن تحد من نجاح بناء مؤسسات ذكاء الأعمال.

لم تعد التكنولوجيا هي العامل المحدد لمنظمات ذكاء الأعمال. لا تكمن مشكلة المهندسين المعماريين ومخططي المشاريع في ما إذا كانت التكنولوجيا موجودة ، ولكن ما إذا كان بإمكانهم تنفيذ التكنولوجيا المتاحة بشكل فعال.

للعديد من الشركات أ مستودع البيانات هو أكثر بقليل من الإيداع السلبي الذي يوزع i منح للمستخدمين الذين يحتاجون إليها. ال منح يتم استخلاصها من أنظمة المصدر ويتم ملؤها في الهياكل المستهدفة بواسطة مستودع البيانات. أنا منح يمكن أيضًا تنظيفها بأي حظ. ومع ذلك ، لا يتم إضافة أي قيمة إضافية أو جمعها بواسطة منح خلال هذه العملية.

أساسا ، السلبي dw ، في أحسن الأحوال ، يوفر فقط أنا منح نظيفة وقابلة للتشغيل لرابطات المستخدمين. يعتمد إنشاء المعلومات والفهم التحليلي كليًا على المستخدمين. الحكم على ما إذا كانت DW (مستودع البيانات) ما إذا كان النجاح شخصيًا. إذا حكمنا على النجاح على أساس القدرة على الجمع والتكامل والتنظيف بكفاءة منح على أساس يمكن التنبؤ به ، إذن نعم ، DW ناجح. من ناحية أخرى ، إذا نظرنا إلى جمع المعلومات وتوحيدها واستغلالها في المنظمة ككل ، فإن DW يعتبر فاشلاً. يوفر DW قيمة معلومات قليلة أو معدومة. نتيجة لذلك ، يضطر المستخدمون إلى القيام بذلك ، وبالتالي إنشاء صوامع المعلومات. يقدم هذا الفصل رؤية شاملة لتلخيص هندسة ذكاء الأعمال (BI) للمؤسسة. نبدأ بوصف ذكاء الأعمال ثم ننتقل إلى مناقشات تصميم المعلومات وتطويرها ، بدلاً من مجرد تقديم منح للمستخدمين. ثم تركز المناقشات على حساب قيمة جهود ذكاء الأعمال الخاصة بك. نختتم بتعريف كيفية تعامل IBM مع المتطلبات الهيكلية لمؤسستك في ذكاء الأعمال.

وصف معماري لـ منظمة BI

أصبحت أنظمة المعلومات القوية الموجهة نحو المعاملات هي الآن أمر اليوم في كل مؤسسة كبيرة ، مما يعمل على تسوية ساحة اللعب بشكل فعال للشركات في جميع أنحاء العالم.

ومع ذلك ، فإن الاستمرار في المنافسة يتطلب الآن أنظمة موجهة تحليليًا يمكنها إحداث ثورة في قدرة الشركة على إعادة اكتشاف واستخدام المعلومات الموجودة لديها بالفعل. هذه الأنظمة التحليلية مستمدة من الفهم من ثروة منح متاح. يستطيع ذكاء الأعمال تحسين الأداء عبر جميع المعلومات عبر المؤسسة. يمكن للشركات تحسين العلاقات بين العملاء والموردين ، وتحسين ربحية المنتجات والخدمات ، وإنشاء صفقات جديدة وأفضل ، والتحكم في المخاطر ، ومن بين العديد من المكاسب الأخرى ، خفض النفقات بشكل كبير. مع ذكاء الأعمال ، تبدأ شركتك أخيرًا في استخدام معلومات العملاء كأصل تنافسي بفضل التطبيقات التي لها أهداف السوق.

إن امتلاك الوسائل الصحيحة للعمل يعني وجود إجابات نهائية للأسئلة الرئيسية مثل:

• ▪ أي منا الزبائن هل تجعلنا نكسب المزيد ، أم تجعلنا نخسر المال؟
• ▪ أين نعيش أفضل ما لدينا الزبائن فيما يتعلق متجر/ مستودع يترددون عليه؟
• ▪ أي من منتجاتنا وخدماتنا يمكن بيعها على نحو أكثر فاعلية ولمن؟
• ▪ ما هي المنتجات التي يمكن بيعها بشكل أكثر فاعلية ولمن؟
• ▪ ما هي حملة المبيعات الأكثر نجاحًا ولماذا؟
• ▪ ما هي قنوات البيع الأكثر فعالية لأي منتجات؟
• ▪ كيف يمكننا تحسين العلاقات مع أفضل ما لدينا الزبائن؟ معظم الشركات لديها منح صعب للإجابة على هذه الأسئلة.
  تولد أنظمة التشغيل كميات كبيرة من المنتج والعميل والتكلفة منح من نقاط البيع والحجوزات وخدمة العملاء وأنظمة الدعم الفني. التحدي هو استخراج واستغلال هذه المعلومات. تستفيد العديد من الشركات فقط من أجزاء صغيرة منها منح للتحليلات الاستراتيجية.
  I منح المتبقي ، وغالبًا ما يتم دمجه مع i منح اشتقاق مصادر خارجية مثل التقارير الحكومية ، وغيرها من المعلومات المشتراة ، هو منجم ذهب ينتظر فقط من يتم استكشافه ، و منح يحتاجون فقط إلى التنقيح في السياق المعلوماتي لمؤسستك.

يمكن تطبيق هذه المعرفة بعدة طرق، بدءًا من تصميم استراتيجية شاملة للشركة إلى التواصل الشخصي مع الموردين، من خلال مراكز الاتصال، والفواتير، Internet ونقاط أخرى. تفرض بيئة الأعمال اليوم أن تتطور حلول DW وحلول ذكاء الأعمال ذات الصلة إلى ما هو أبعد من إدارة هياكل الأعمال التقليدية. منح مثل أنا منح المستوى الذري الطبيعي و "مزارع النجوم / المكعبات".

ما هو مطلوب للبقاء في المنافسة هو دمج التقنيات التقليدية والمتقدمة في محاولة لدعم مشهد تحليلي واسع.
أخيرًا ، يجب أن تعمل البيئة العامة على تحسين معرفة الشركة ككل ، والتأكد من أن الإجراءات المتخذة نتيجة للتحليلات التي يتم إجراؤها مفيدة حتى يستفيد الجميع.

على سبيل المثال ، لنفترض أنك قمت بترتيب نفسك الزبائن في الفئات عالية أو منخفضة المخاطر.
سواء تم إنشاء هذه المعلومات عن طريق نموذج التعدين أو أي وسيلة أخرى ، يجب وضعها في DW وإتاحتها لأي شخص ، عن طريق أي أداة وصول ، مثل التقارير الثابتة أو جداول البيانات أو الجداول أو المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP).

ومع ذلك ، في الوقت الحالي ، يبقى الكثير من هذا النوع من المعلومات في صوامع منح من الأفراد أو الإدارات التي تقوم بإجراء التحليل. المنظمة ككل لديها رؤية قليلة أو معدومة للفهم. فقط من خلال مزج هذا النوع من محتوى المعلومات في DW الخاص بمؤسستك ، يمكنك التخلص من صوامع المعلومات ورفع بيئة DW الخاصة بك.
هناك نوعان من العقبات الرئيسية لتطوير منظمة ذكاء الأعمال.
أولاً ، لدينا مشكلة المنظمة نفسها وانضباطها.
بينما لا يمكننا المساعدة في تغييرات السياسة التنظيمية ، يمكننا المساعدة في فهم مكونات ذكاء الأعمال للمؤسسة ، وبنيتها ، وكيف تسهل تقنية IBM تطويرها.
العائق الثاني الذي يجب التغلب عليه هو الافتقار إلى التكنولوجيا المتكاملة ومعرفة الطريقة التي تستدعي مساحة BI بأكملها بدلاً من مجرد مكون صغير.

آي بي إم تستجيب للتغييرات في دمج التكنولوجيا. تقع على عاتقك مسؤولية توفير التصميم الواعي. يجب تطوير هذه البنية باستخدام التكنولوجيا المختارة للتكامل غير المقيد ، أو على الأقل مع التكنولوجيا التي تلتزم بالمعايير المفتوحة. أيضًا ، يجب أن تضمن إدارة شركتك أن يتم تنفيذ مشروع Bi في الموعد المحدد وليس السماح بتطوير صوامع المعلومات التي تنشأ من أجندات أو أهداف ذاتية الخدمة.
هذا لا يعني أن بيئة ذكاء الأعمال ليست حساسة للتفاعل مع الاحتياجات والمتطلبات المختلفة للمستخدمين المختلفين ؛ بدلاً من ذلك ، فهذا يعني أن تنفيذ تلك الاحتياجات والمتطلبات الفردية يتم لصالح منظمة BI بأكملها.
يمكن العثور على وصف لبنية منظمة ذكاء الأعمال في الصفحة 9 في الشكل 1.1 توضح البنية مزيجًا غنيًا من التقنيات والتقنيات.
من وجهة النظر التقليدية ، تشتمل الهندسة المعمارية على مكونات المستودعات التالية

الطبقة الذرية (الطبقة الذرية).

هذا هو الأساس وقلب DW بأكمله وبالتالي التقارير الاستراتيجية.
I منح المخزنة هنا ستحتفظ بالسلامة التاريخية وتقارير منح وتشمل المقاييس المشتقة ، فضلاً عن التنظيف والتكامل والتخزين باستخدام نماذج التعدين.
كل استخدام لاحق لهذه منح والمعلومات ذات الصلة مستمدة من هذا الهيكل. هذا مصدر ممتاز للتعدين منح وللحصول على التقارير التي تحتوي على استعلامات SQL منظمة

المستودع التشغيلي لـ منح أو تقرير أساس منح(مخزن بيانات التشغيل (ODS) أو إعداد التقارير قاعدة بيانات.)

هذا هيكل من منح مصمم خصيصًا لإعداد التقارير الفنية.

I منح المخزنة والإبلاغ عنها فوق هذه الهياكل يمكن أن تنتشر في النهاية في المستودع عبر منطقة التدريج ، حيث يمكن استخدامها للإشارات الاستراتيجية.

منطقة التدريج.

المحطة الأولى لمعظم منح المقصود لبيئة المستودع هو منطقة التنظيم.
ها انا منح يتم دمجها وتنظيفها وتحويلها إلى ملفات منح الأرباح التي ستملأ هيكل المستودع

تاريخ مارت.

يمثل هذا الجزء من العمارة هيكل منح تستخدم خصيصا ل OLAP. وجود datamarts ، إذا كنت منح يتم تخزينها في مخططات النجوم التي يتم تراكبها منح متعدد الأبعاد في بيئة علائقية ، أو في ملفات منح الملكية المستخدمة بواسطة تقنية OLAP معينة ، مثل DB2 OLAP Server ، ليست ذات صلة.

القيد الوحيد هو أن العمارة تسهل استخدام منح متعدد الأبعاد.
تتضمن الهندسة المعمارية أيضًا تقنيات وتقنيات Bi الحرجة التي تتميز على النحو التالي:

التحليل المكاني

تعد المساحة بمثابة مكاسب معلوماتية غير متوقعة للمحلل وهي ضرورية لاستكمال الحل. يمكن أن يمثل الفضاء معلومات حول الأشخاص الذين يعيشون في موقع معين ، بالإضافة إلى معلومات حول مكان وجود هذا الموقع فعليًا بالنسبة لبقية العالم.

لإجراء هذا التحليل ، يجب أن تبدأ بربط معلوماتك بإحداثيات خطوط الطول والعرض. يشار إلى هذا باسم "الترميز الجغرافي" ويجب أن يكون جزءًا من عملية الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL) على المستوى الذري للمستودع الخاص بك.

بيانات التعدين.

استخراج منح يسمح لشركاتنا بزيادة عدد الزبائن، للتنبؤ باتجاهات المبيعات وتمكين إدارة العلاقات مع i الزبائن (CRM) ، من بين مبادرات ذكاء الأعمال الأخرى.

استخراج منح لذلك يجب أن تتكامل مع هياكل منح المستودع ودعمه بعمليات المستودعات للتأكد من الاستخدام الفعال والفعال للتكنولوجيا والتقنيات ذات الصلة.

كما هو موضح في بنية BI ، فإن المستوى الذري Dwhouse ، وكذلك datamarts ، هو مصدر ممتاز منح للاستخراج. يجب أيضًا أن تكون هذه الخصائص نفسها متلقية لنتائج الاستخراج لضمان الإتاحة لأوسع جمهور.

عملاء.

هناك العديد من "الوكلاء" لفحص العميل لأي نقطة مثل أنظمة تشغيل الشركة و dw أنفسهم. يمكن أن يكون هؤلاء الوكلاء عبارة عن شبكات عصبية متقدمة مدربة للتعرف على الاتجاهات في كل نقطة ، مثل الطلب المستقبلي على المنتج استنادًا إلى عروض المبيعات والمحركات المستندة إلى القواعد للتفاعل مع داتو مجموعة من الظروف ، أو حتى وكلاء بسيطين يبلغون عن استثناءات لكبار المديرين التنفيذيين. تحدث هذه العمليات بشكل عام في الوقت الفعلي ، وبالتالي ، يجب أن تقترن بإحكام بحركة العمليات منح. كل هذه الهياكل منحتضمن لك التقنيات والتقنيات أنك لن تقضي الليل في إنشاء منظمة لذكاء الأعمال الخاص بك.

سيتم تطوير هذا النشاط بخطوات تدريجية للنقاط الصغيرة.
كل خطوة هي جهد مشروع مستقل ، ويشار إليها على أنها تكرار في BI dw أو المبادرة. قد تتضمن التكرارات تطبيق تقنيات جديدة ، بدءًا من التقنيات الجديدة ، وإضافة أطر عمل جديدة إليها منح ، تحميل ط منح إضافية ، أو مع التوسع في تحليل بيئتك. تمت مناقشة هذه الفقرة بمزيد من التفصيل في الفصل 3.

بالإضافة إلى أطر عمل DW التقليدية وأدوات ذكاء الأعمال ، هناك جوانب أخرى من منظمة ذكاء الأعمال التي تحتاج إلى تصميمها ، مثل:

نقاط اتصال العملاء (لمسة العميل نقاط).

كما هو الحال مع أي مؤسسة حديثة ، هناك عدد من نقاط الاتصال بالعملاء التي تشير إلى كيفية الحصول على تجربة إيجابية لك الزبائن. هناك قنوات تقليدية مثل التجار ومشغلي لوحة التبديل والبريد المباشر والوسائط المتعددة والإعلانات المطبوعة ، بالإضافة إلى المزيد من القنوات الحالية مثل البريد الإلكتروني والويب ، منح يجب الحصول على المنتجات التي لها نقطة اتصال معينة ونقلها وتنظيفها ومعالجتها ثم ملؤها في المرافق منح من BI.

قواعد منح الجمعيات التشغيلية والمستخدمين (التشغيلية

قواعد البيانات ومجتمعات المستخدمين).
في نهاية نقاط الاتصال الخاصة بـ الزبائن تم العثور على الأسس منح تطبيقات الشركة ومجتمعات المستخدمين. ال منح الموجودة هي منح التقليدية التي يجب جمعها ودمجها مع منح تتدفق من نقاط الاتصال لتلبية المعلومات الضرورية.

محللون. (محللون)

المستفيد الرئيسي من بيئة ذكاء الأعمال هو المحلل. هو الذي يستفيد من الاستخراج الحالي لـ منح التشغيلية ، المتكاملة مع مصادر مختلفة من منح ، مدعومًا بميزات مثل التحليل الجغرافي (الترميز الجغرافي) والمقدمة في تقنيات BI التي تسمح بالتعدين و OLAP وتقارير SQL المتقدمة والتحليل الجغرافي. الواجهة الرئيسية للمحلل لبيئة التقارير هي بوابة BI.

ومع ذلك ، فإن المحلل ليس هو الوحيد الذي يستفيد من بنية ذكاء الأعمال.
المديرين التنفيذيين وجمعيات المستخدمين الكبيرة ، وحتى الأعضاء والموردين وأنا الزبائن يجب أن تجد فوائد في المؤسسة BI.

حلقة التغذية الخلفية.

هندسة BI هي بيئة تعليمية. أحد المبادئ المميزة للتنمية هو السماح للهياكل الثابتة لـ منح يتم تحديثها بواسطة تقنية ذكاء الأعمال المستخدمة والإجراءات التي يتخذها المستخدم. مثال على ذلك هو تسجيل العملاء.

إذا قام قسم المبيعات بعمل نموذج تعدين لعشرات العملاء مثل استخدام خدمة جديدة ، فلا ينبغي أن يكون قسم المبيعات هو المجموعة الوحيدة المستفيدة من الخدمة.

بدلاً من ذلك ، يجب إجراء التعدين النموذجي كجزء طبيعي من تدفق البيانات داخل المؤسسة ويجب أن تصبح درجات العملاء جزءًا متكاملًا من سياق معلومات المستودع ، ومرئيًا لجميع المستخدمين. تتضمن حزمة IBM Suite ثنائية المركز ، بما في ذلك DB2 UDB و DB2 OLAP Server ، أهم مكونات التكنولوجيا المحددة في الشكل 1.1.

نحن نستخدم الهندسة المعمارية كما تظهر في هذا الشكل من الكتاب لمنحنا مستوى من الاستمرارية وشرح كيف يتناسب كل منتج من منتجات IBM مع مخطط ذكاء الأعمال العام.

توفير محتوى المعلومات (توفير محتوى المعلومات)

يعد تصميم بيئة ذكاء الأعمال وتطويرها وتنفيذها مهمة شاقة. يجب أن يشمل التصميم متطلبات العمل الحالية والمستقبلية. يجب أن يكون الرسم المعماري شاملاً ليشمل جميع الاستنتاجات التي تم العثور عليها أثناء مرحلة التصميم. يجب أن يظل التنفيذ ملتزمًا بهدف واحد: تطوير بنية ذكاء الأعمال كما هو معروض رسميًا في التصميم ومرتكزًا على متطلبات العمل.

من الصعب بشكل خاص القول بأن الانضباط سيضمن النجاح النسبي.
هذا بسيط لأنك لا تقوم بتطوير بيئة ذكاء الأعمال دفعة واحدة ، ولكن بخطوات صغيرة بمرور الوقت.

ومع ذلك ، فإن تحديد مكونات ذكاء الأعمال في بنيتك أمر مهم لسببين: ستقود جميع قرارات الهندسة الفنية اللاحقة.
ستكون قادرًا على التخطيط بوعي لاستخدام معين للتكنولوجيا على الرغم من أنك قد لا تحصل على تكرار احتياجك للتكنولوجيا لعدة أشهر.

سيؤثر فهم متطلبات عملك بشكل كافٍ على نوع المنتجات التي تحصل عليها من أجل هندستك.
يضمن تصميم وتطوير العمارة الخاصة بك أن يكون المستودع الخاص بك

ليس حدثًا عشوائيًا ، بل إعلانًا مدروسًا جيدًا ومصممًا بعناية opera من الفن كفسيفساء من التكنولوجيا المختلطة.

محتوى معلومات التصميم

يجب أن يركز التصميم الأولي بالكامل ويحدد مكونات ذكاء الأعمال الرئيسية التي ستحتاجها البيئة العامة الآن وفي المستقبل.
معرفة متطلبات العمل أمر مهم.

حتى قبل أن يبدأ أي تخطيط رسمي ، يمكن لمخطط المشروع في كثير من الأحيان تحديد مكون أو عنصرين على الفور.
ومع ذلك ، لا يمكن العثور على توازن المكونات التي قد تكون مطلوبة للهندسة المعمارية الخاصة بك بسهولة. أثناء مرحلة التصميم ، يربط الجزء الرئيسي من البنية جلسة تطوير التطبيق (JAD) ببحث لتحديد متطلبات العمل.

في بعض الأحيان يمكن أن يُعهد بهذه المتطلبات إلى أدوات الاستعلام وإعداد التقارير.
على سبيل المثال ، يذكر المستخدمون أنهم إذا كانوا يريدون أتمتة تقرير حالي ، فيجب عليهم إنشاء تقرير يدويًا عن طريق دمج تقريرين حاليين وإضافة الحسابات المشتقة من مجموعة منح.
على الرغم من أن هذا المطلب بسيط ، إلا أنه يحدد وظيفة ميزة معينة يجب عليك تضمينها عند شراء أدوات إعداد التقارير لمؤسستك.

يجب على المصمم أيضًا متابعة متطلبات إضافية للحصول على صورة كاملة. هل يريد المستخدمون الاشتراك في هذا التقرير؟
هل تم إنشاء مجموعات فرعية للتقرير وإرسالها بالبريد الإلكتروني إلى مختلف المستخدمين؟ هل تريد رؤية هذا التقرير في بوابة الشركة؟ كل هذه المتطلبات هي جزء من الحاجة البسيطة لاستبدال التقرير اليدوي كما هو مطلوب من قبل المستخدمين. تكمن فائدة هذه الأنواع من المتطلبات في أن الجميع ، مستخدمين ومصممين ، على دراية بمفهوم التقارير.

ومع ذلك ، هناك أنواع أخرى من الأعمال التي نحتاج إلى التخطيط لها. عندما يتم تحديد متطلبات العمل في شكل أسئلة عمل إستراتيجية ، يكون من السهل على المخطط المتمرس تمييز متطلبات الأبعاد والقياس / الحقائق.

إذا كان مستخدمو JAD لا يعرفون كيفية تحديد متطلباتهم في شكل مشكلة عمل ، فغالبًا ما يقدم المصمم أمثلة لتخطي بدء جلسة جمع المتطلبات.
يمكن للمخطط الخبير مساعدة المستخدمين على فهم ليس فقط الأعمال الإستراتيجية ، ولكن أيضًا كيفية تشكيلها.
تمت مناقشة نهج جمع المتطلبات في الفصل 3 ؛ في الوقت الحالي ، نريد فقط أن نشير إلى الحاجة إلى التصميم لجميع أنواع متطلبات ذكاء الأعمال.

إن مشكلة العمل الإستراتيجية ليست فقط مطلبًا تجاريًا ، ولكنها أيضًا إشارة تصميم. إذا كان عليك الإجابة عن سؤال متعدد الأبعاد ، فعليك حفظ وتقديم ملف منح الأبعاد ، وإذا كنت بحاجة إلى حفظ منح متعدد الأبعاد ، عليك أن تقرر نوع التكنولوجيا أو التقنية التي ستستخدمها.

هل تقوم بتنفيذ مخطط نجم مكعب محجوز ، أم كلاهما؟ كما ترى ، حتى مشكلة العمل البسيطة يمكن أن تؤثر بشكل كبير على التصميم. لكن هذه الأنواع من متطلبات العمل شائعة وبالطبع ، على الأقل من قبل مخططي المشاريع والمصممين ذوي الخبرة.

كان هناك نقاش كافٍ حول تقنيات OLAP والدعم ، وتتوفر مجموعة متنوعة من الحلول. لقد تطرقنا حتى الآن إلى الحاجة إلى الجمع بين التقارير البسيطة ومتطلبات العمل ذات الأبعاد ، وكيف تؤثر هذه المتطلبات على قرارات الهندسة الفنية.

ولكن ما هي المتطلبات التي لا يفهمها المستخدمون أو فريق Dw بسهولة؟ هل ستحتاج في أي وقت إلى تحليل مكاني (تحليل مكاني)؟
نماذج التعدين منح هل سيكونون جزءًا ضروريًا من مستقبلك؟ من تعرف؟

من المهم أن نلاحظ أن هذا النوع من التقنيات غير معروف جيدًا من قبل مجتمعات المستخدمين العامة وأعضاء فريق DW ، جزئيًا ، قد يرجع ذلك جزئيًا إلى أنه يتم التعامل معها عادةً من قبل بعض الخبراء الفنيين الداخليين أو الخارجيين. إنها حالة متطرفة من المشاكل التي تولدها هذه الأنواع من التقنيات. إذا لم يتمكن المستخدمون من وصف متطلبات العمل أو تأطيرها لتقديم إرشادات للمصممين ، فيمكن أن يمروا دون أن يلاحظهم أحد ، أو الأسوأ من ذلك ، أن يتم تجاهلهم ببساطة.

يصبح الأمر أكثر صعوبة عندما لا يتمكن المصمم والمطور من التعرف على تطبيق إحدى هذه التقنيات المتقدمة ولكنها مهمة.
كما سمعنا كثيرًا من المصممين يقولون ، "حسنًا ، لماذا لا نضعه بعيدًا حتى نحصل على هذا الشيء الآخر؟ "هل هم مهتمون حقًا بالأولويات ، أم أنهم ببساطة يتجنبون المتطلبات التي لا يفهمونها؟ هو على الأرجح الافتراض الأخير. لنفترض أن فريق المبيعات الخاص بك قد أبلغ عن أحد متطلبات العمل ، كما هو مذكور في الشكل 1.3 ، كما ترى ، تم تأطير المطلب في شكل مشكلة تجارية. الفرق بين هذه المشكلة ومشكلة الأبعاد النموذجية هو المسافة. في هذه الحالة ، يريد فريق المبيعات أن يعرف ، على أساس شهري ، إجمالي المبيعات من المنتجات والمستودعات و الزبائن الذين يعيشون في نطاق 5 أميال من المستودع حيث يتسوقون.

للأسف ، يمكن للمصممين أو المهندسين المعماريين ببساطة تجاهل المكون المكاني بالقول ، "لدينا العميل والمنتج و منح من الوديعة. دعنا نبتعد عن المسافة حتى تكرار آخر.

"إجابة خاطئة. هذا النوع من مشاكل العمل يدور حول ذكاء الأعمال. إنه يمثل فهماً أعمق لأعمالنا ومساحة تحليلية قوية لمحللينا. BI يتجاوز مجرد الاستعلام أو التقارير القياسية ، أو حتى OLAP. هذا لا يعني أن هذه التقنيات ليست مهمة لذكاء الأعمال الخاص بك ، لكنها في حد ذاتها لا تمثل بيئة ذكاء الأعمال.

تصميم لسياق المعلومات (تصميم لمحتوى المعلومات)

الآن بعد أن حددنا متطلبات العمل التي تميز المكونات الأساسية المختلفة ، يجب تضمينها في رسم معماري شامل. تعد بعض مكونات ذكاء الأعمال جزءًا من جهودنا الأولية ، بينما لن يتم تنفيذ بعضها لعدة أشهر.

ومع ذلك ، تنعكس جميع المتطلبات المعروفة في التصميم ، لذلك عندما نحتاج إلى تنفيذ تقنية معينة ، فنحن على استعداد للقيام بذلك. شيء ما عن المشروع سوف يعكس التفكير التقليدي.

هذه المجموعة من منح يستخدم لدعم الاستخدامات اللاحقة لـ منح مدفوعة بقضايا العمل التي حددناها. كما يتم إنشاء مستندات إضافية ، مثل تطوير مشروع منح، سنبدأ بإضفاء الطابع الرسمي على i منح ينتشرون في البيئة. لقد تأكدنا من الحاجة إلى تمثيل أنا منح بطريقة الأبعاد ، وتقسيمها (وفقًا لاحتياجات محددة) إلى مجموعات بيانات.

السؤال التالي الذي يجب الإجابة عليه هو: كيف سيتم بناء مجموعات البيانات هذه؟
هل تبني النجوم لدعم المكعبات ام مجرد مكعبات ام فقط النجوم؟ (أو المكعبات اليمنى ، أو النجوم اليمنى). قم بإنشاء بنية مجموعات البيانات التابعة التي تتطلب طبقة ذرية للجميع منح هل تستحوذ السماح لعلامات البيانات المستقلة بالحصول على i منح مباشرة من أنظمة التشغيل؟

ما هي تقنية المكعبات التي ستحاول توحيدها؟

لديك كميات هائلة من الآلهة منح مطلوب لتحليل الأبعاد أم تحتاج إلى مكعبات من فريق المبيعات الوطني لديك على أساس أسبوعي أم كلاهما؟ هل تقوم ببناء كائن قوي مثل DB2 OLAP Server للتمويل أو مكعبات Cognos PowerPlay لمؤسسة المبيعات الخاصة بك أو كليهما؟ هذه هي قرارات التصميم المعماري الكبيرة التي ستؤثر على بيئة ذكاء الأعمال الخاصة بك للمضي قدمًا. نعم ، لقد حددت الحاجة إلى OLAP. الآن كيف ستنفذ هذا النوع من التقنية والتكنولوجيا؟

كيف تؤثر بعض التقنيات الأكثر تقدمًا على تصميماتك؟ لنفترض أنك حددت حاجة مكانية في مؤسستك. الآن عليك أن تتذكر إصدارات الرسم المعماري حتى لو لم تكن تخطط لعمل مكونات مكانية لعدة أشهر. يجب على المهندس المعماري أن يصمم اليوم بناءً على ما هو مطلوب. توقع الحاجة إلى التحليل المكاني الذي يولد ويخزن ويحافظ عليه ويوفر الوصول إليه منح مكاني. وهذا بدوره يجب أن يكون بمثابة قيد فيما يتعلق بنوع تقنية البرامج ومواصفات النظام الأساسي التي يمكنك وضعها في الاعتبار حاليًا. على سبيل المثال، نظام الإدارة قاعدة البيانات يجب أن يكون للعلائقية (RDBMS) التي تحتفظ بها للطبقة الذرية مدى مكاني قوي متاح. سيضمن ذلك أقصى قدر من الأداء عند استخدام الأشكال الهندسية والمكانية في تطبيقاتك التحليلية. إذا كان RDBMS الخاص بك لا يمكنه التعامل مع ملف منح (مركزية مكانية) داخليًا، لذلك سيتعين عليك إنشاء ملف قاعدة البيانات (مكاني - مركزي) خارجي. يؤدي هذا إلى تعقيد إدارة المشكلات ويؤثر على أدائك العام ، ناهيك عن المشكلات الإضافية التي تخلقها لمسؤولي قواعد البيانات لديك ، نظرًا لأن لديهم على الأرجح فهمًا بسيطًا لأساسيات منح المكاني كذلك. من ناحية أخرى ، إذا كان محرك RDMBS الخاص بك يتعامل مع جميع المكونات المكانية وكان مُحسِّنه على دراية بالاحتياجات الخاصة (على سبيل المثال ، الفهرسة) للكائنات المكانية ، فيمكن لمديري قواعد البيانات التعامل بسهولة مع مشكلات الإدارة ويمكنك زيادة الأداء.

تحتاج أيضًا إلى ضبط منطقة التدريج وطبقة البيئة الذرية لتضمين تنظيف العنوان (أ

عنصر أساسي في التحليل المكاني) ، وكذلك الحفظ اللاحق للأشياء المكانية. يستمر تعاقب إصدارات التصميم الآن بعد أن قدمنا ​​فكرة نظافة العنوان. لسبب واحد ، سيحدد هذا التطبيق نوع البرنامج الذي تحتاجه لجهودك في ETL.

هل تحتاج إلى منتجات مثل Trillium لتزويدك بعنوان نظيف ، أو بائع ETL من اختيارك لتوفير هذه الوظيفة؟
في الوقت الحالي ، من المهم أن تقدر مستوى التصميم الذي يجب إكماله قبل أن تبدأ في صيانة المستودع الخاص بك. يجب أن توضح الأمثلة المذكورة أعلاه العديد من قرارات التصميم التي يجب أن تتبع تحديد أي متطلبات عمل معينة. عند اتخاذ قرارات التصميم هذه بشكل صحيح ، فإنها تعزز الترابط بين الهياكل المادية لبيئتك ، واختيار التكنولوجيا المستخدمة ، وتدفق انتشار محتوى المعلومات. بدون بنية BI التقليدية هذه ، ستخضع مؤسستك لمزيج فوضوي من التقنيات الحالية ، وفي أحسن الأحوال متماسكة بشكل غير محكم معًا لتوفير استقرار واضح.

الحفاظ على محتوى المعلومات

يعد جلب قيمة المعلومات إلى مؤسستك مهمة صعبة للغاية. بدون فهم وخبرة كافيين ، أو هندسة وتصميم مناسبين ، ستفشل حتى أفضل الفرق. من ناحية أخرى ، إذا كان لديك حدس رائع وتصميم مفصل ولكن ليس لديك أي نظام للتنفيذ ، فقد أهدرت أموالك ووقتك لأن مجهودك محكوم عليه بالفشل. يجب أن تكون الرسالة واضحة: إذا كنت تفتقر إلى واحد أو أكثر من هذه المهارات أو الفهم / الخبرة أو التخطيط / التصميم أو الانضباط في التنفيذ ، فسيؤدي ذلك إلى شل أو تدمير مبنى منظمة ذكاء الأعمال.

هل فريقك مستعد بما فيه الكفاية؟ هل يفهم أي شخص في فريق ذكاء الأعمال الخاص بك المشهد التحليلي الشاسع المتاح في بيئات ذكاء الأعمال ، والتقنيات والتقنيات اللازمة للحفاظ على هذا المشهد؟ هل يوجد أي شخص في فريقك يمكنه معرفة الفرق في التقديم المتقدم

تقرير ثابت و OLAP ، أو الاختلافات بين ROLAP و OLAP؟ هل يتعرف أحد أعضاء فريقك بوضوح على طريقة التعدين وكيف يمكن أن تؤثر على المستودع أو كيف يمكن للمستودع دعم أداء التعدين؟ يتفهم عضو الفريق قيمة منح الفضاء أو التكنولوجيا القائمة على الوكيل؟ هل لديك شخص يقدر تطبيق الأدوات الفريدة لتقنية ETL vs Message Broker؟ إذا لم يكن لديك ، احصل على واحدة. BI أكبر بكثير من الطبقة الذرية المعيارية و OLAP والمخططات النجمية والمواد المستنفدة للأوزون.

يعد امتلاك الفهم والخبرة للتعرف على متطلبات ذكاء الأعمال وحلولها أمرًا ضروريًا لقدرتك على إضفاء الطابع الرسمي على احتياجات المستخدم وتصميم حلولهم وتنفيذها. إذا كان مجتمع المستخدمين لديك يواجه صعوبة في وصف المتطلبات ، فالأمر متروك لفريق المستودع لتقديم هذا الفهم. ولكن إذا كان فريق المستودع

لا يتعرف على التطبيق المحدد لـ BI - على سبيل المثال ، التنقيب عن البيانات - فليس من الأفضل أن تكون بيئات ذكاء الأعمال مقتصرة غالبًا على كونها مستودعات سلبية. ومع ذلك ، فإن تجاهل هذه التقنيات لا يقلل من أهميتها وتأثيرها على ظهور قدرات ذكاء الأعمال لمؤسستك ، بالإضافة إلى أصول المعلومات التي تخطط للترويج لها.

يجب أن يتضمن التصميم فكرة الرسم ، وكلاهما يتطلب فردًا كفؤًا. بالإضافة إلى ذلك ، يتطلب التخطيط فلسفة منزل الفريق والامتثال للمعايير. على سبيل المثال ، إذا كانت شركتك قد أنشأت معيارًا للنظام الأساسي أو حددت نظام RDBMS معينًا ترغب في توحيده عبر النظام الأساسي ، فيجب على كل فرد في الفريق الالتزام بهذه المعايير. بشكل عام ، يعبر الفريق عن الحاجة إلى التوحيد القياسي (لمجتمعات المستخدمين) ، لكن الفريق نفسه غير راغب في الالتزام بالمعايير الموضوعة في مناطق أخرى من الشركة أو ربما حتى في الشركات المماثلة. ليس هذا نفاقًا فحسب ، بل إنه يثبت أن الشركة غير قادرة على استغلال الموارد والاستثمارات الموجودة. لا يعني ذلك أنه لا توجد مواقف تستدعي وجود منصة أو تقنية غير قياسية ؛ ومع ذلك ، جهود المستودع

يجب عليهم حماية معايير المؤسسة بغيرة حتى تملي متطلبات العمل خلاف ذلك.

المكون الرئيسي الثالث المطلوب لبناء منظمة ذكاء الأعمال هو الانضباط.
يعتمد بشكل إجمالي ، بالتساوي على الأفراد وعلى البيئة. يجب على مخططي المشروع والجهات الراعية والمهندسين المعماريين والمستخدمين تقدير الانضباط المطلوب لبناء أصول معلومات الشركة. يجب على المصممين توجيه جهودهم في التصميم لاستكمال الجهود الأخرى المطلوبة في المجتمع.

على سبيل المثال ، لنفترض أن شركتك تنشئ تطبيق ERP يحتوي على مكون مستودع.
وبالتالي ، تقع على عاتق مصممي تخطيط موارد المؤسسات مسؤولية التعاون مع فريق بيئة المستودعات حتى لا يتنافسوا أو يكرروا العمل الذي بدأ بالفعل.

الانضباط هو أيضًا موضوع يحتاج إلى معالجة من قبل المنظمة بأكملها وعادة ما يتم إنشاؤه وتفويضه على المستوى التنفيذي.
هل المديرين التنفيذيين على استعداد للالتزام بنهج مصمم؟ نهج يعد بإنشاء محتوى معلوماتي سيقدم في النهاية قيمة لجميع مجالات المؤسسة ، ولكن ربما يعرض الأجندات الفردية أو الإدارية للخطر؟ تذكر مقولة "التفكير في كل شيء أهم من التفكير في شيء واحد". هذا القول صحيح بالنسبة لمنظمات ذكاء الأعمال.

لسوء الحظ ، تركز العديد من المستودعات جهودها على محاولة استهداف وتقديم قيمة لقسم معين أو مستخدمين محددين ، مع القليل من الاهتمام للمؤسسة ككل. افترض أن المدير يطلب المساعدة من فريق المسكن. يستجيب الفريق بجهد لمدة 90 يومًا لا يشمل فقط تقديم متطلبات الإخطار التي حددها المسؤول التنفيذي ولكن يضمن ذلك جميعًا منح يتم خلط القاعدة في المستوى الذري قبل إدخالها في تقنية المكعب المقترحة.
تضمن هذه الإضافة الهندسية أن تستفيد مؤسسة المنزل من منح التي يحتاجها المدير.
ومع ذلك ، تحدث المدير التنفيذي إلى شركات استشارية خارجية اقترحت تطبيقًا مشابهًا مع التسليم في أقل من 4 أسابيع.

بافتراض أن فريق الاستراحة الداخلي كفؤ ، فإن للسلطة التنفيذية الاختيار. من يمكنه دعم الانضباط الهندسي الإضافي اللازم لتنمية أصول معلومات المؤسسة أو يمكنه اختيار إنشاء حل خاص به بسرعة. يبدو أن الخيار الأخير يتم اختياره كثيرًا جدًا ولا يعمل إلا على إنشاء حاويات من المعلومات التي تفيد قلة أو الفرد.

الأهداف قصيرة وطويلة المدى

يجب على المهندسين المعماريين ومخططي المشاريع إضفاء الطابع الرسمي على رؤية طويلة الأجل للهندسة الشاملة والخطط لتنمية منظمة ذكاء الأعمال. هذا المزيج من المكاسب قصيرة الأجل والتخطيط طويل الأجل هما وجهان لجهود ذكاء الأعمال. الإيرادات قصيرة المدى هي أحد جوانب ذكاء الأعمال المرتبط بتكرار المستودع الخاص بك.

هذا هو المكان الذي يركز فيه المخططون والمهندسون المعماريون والجهات الراعية على تلبية متطلبات العمل المحددة. في هذا المستوى يتم بناء الهياكل المادية ، ويتم شراء التكنولوجيا وتنفيذ التقنيات. وهي ليست بأي حال من الأحوال مصممة لتلبية متطلبات محددة على النحو المحدد من قبل مجتمعات مستخدمين معينة. كل شيء يتم بهدف تلبية متطلبات محددة يحددها مجتمع معين.
ومع ذلك ، فإن التخطيط بعيد المدى هو الجانب الآخر من ذكاء الأعمال. هذا هو المكان الذي ضمنت فيه الخطط والتصميمات بناء أي هيكل مادي ، والتقنيات المختارة والتقنيات المنجزة مع التركيز على المؤسسة. إن التخطيط طويل الأجل هو الذي يوفر التماسك الضروري لضمان اشتقاق مكاسب ثابتة من أي مكاسب قصيرة الأجل يتم العثور عليها.

تبرير جهد ذكاء الأعمال الخاص بك

Un مستودع البيانات في حد ذاته ليس له قيمة متأصلة. بمعنى آخر ، لا توجد قيمة متأصلة بين تقنيات المستودعات وتقنيات التنفيذ.

يتم العثور على قيمة أي جهد في المستودع في الإجراءات التي يتم تنفيذها نتيجة لبيئة المستودع ومحتوى المعلومات المزروع بمرور الوقت. هذه نقطة مهمة يجب فهمها قبل محاولة تقدير قيمة أي مبادرة في المكان.

في كثير من الأحيان ، يحاول المهندسون المعماريون والمخططون تطبيق القيمة على المكونات المادية والتقنية للمستودع عندما تكون القيمة في الواقع متأصلة في العمليات التجارية التي تتأثر بشكل إيجابي بالمستودع والمعلومات التي تم التقاطها جيدًا.

وهنا يكمن التحدي لتأسيس ذكاء الأعمال: كيف تبرر الاستثمار؟ إذا لم يكن للمستودع نفسه قيمة جوهرية ، فيجب على مخططي المشروع التحقيق في الفوائد وتحديدها وإضفاء الطابع الرسمي عليها لأولئك الأفراد الذين سيستخدمون المستودع لتعزيز عمليات تجارية محددة أو قيمة المعلومات المحمية أو كليهما.

لتعقيد الأمور ، يمكن لأي عملية تجارية تتأثر بجهود المستودعات أن توفر مزايا "كبيرة" أو "معتدلة". توفر الفوائد الهامة مقياسًا ملموسًا لقياس العائد على الاستثمار (ROI) - على سبيل المثال ، قلب المخزون وقتًا إضافيًا خلال فترة محددة أو لتكلفة أقل للنقل لكل شحنة. من الصعب تحديد الفوائد الدقيقة ، مثل تحسين الوصول إلى المعلومات ، من حيث القيمة الملموسة.

قم بتوصيل مشروعك لمعرفة طلبات العمل

في كثير من الأحيان ، يحاول مخططو المشروع ربط قيمة المستودع بأهداف المؤسسة غير المتبلورة. من خلال التصريح بأن "قيمة المستودع تعتمد على قدرتنا على تلبية الطلبات الإستراتيجية" نفتح المناقشة بطريقة ممتعة. لكن هذا وحده لا يكفي لتحديد ما إذا كان الاستثمار في المستودع منطقيًا. من الأفضل توصيل مندوبي المستودعات باستفسارات وملاحظات تجارية محددة.

قياس العائد على الاستثمار

يمكن أن يكون حساب عائد الاستثمار في إعداد المستودع صعبًا بشكل خاص. من الصعب بشكل خاص إذا كان الرصاص

من تكرار معين شيء غير ملموس أو يسهل قياسه. وجدت إحدى الدراسات أن المستخدمين يدركون الفوائد الرئيسية لمبادرات ذكاء الأعمال:

• ▪ خلق القدرة على اتخاذ القرارات
• ▪ إنشاء الوصول إلى المعلومات
  هذه الفوائد هي فوائد ناعمة (أو خفيفة). من السهل معرفة كيف يمكننا حساب عائد الاستثمار بناءً على فائدة صعبة (أو أكبر) مثل انخفاض تكلفة الشحن ، ولكن كيف نقيس القدرة على اتخاذ قرارات أفضل؟
  يعد هذا بالتأكيد تحديًا لمخططي المشروع عندما يحاولون حث الشركة على الاستثمار في جهد مستودع معين. لم تعد زيادة المبيعات أو انخفاض التكاليف هي الموضوعات المركزية التي تحرك بيئة ذكاء الأعمال.
  بدلاً من ذلك ، أنت تبحث عن طلبات العمل للوصول بشكل أفضل إلى المعلومات حتى يتمكن قسم معين من اتخاذ القرارات بشكل أسرع. هذه هي الدوافع الإستراتيجية التي لها نفس القدر من الأهمية بالنسبة للمؤسسة ولكنها أكثر غموضًا وأصعب في وصفها بمقياس ملموس. في هذه الحالة ، قد يكون حساب عائد الاستثمار مضللًا ، إن لم يكن غير ذي صلة.
  يجب أن يكون مصممو المشروع قادرين على إظهار قيمة ملموسة للمديرين التنفيذيين ليقرروا ما إذا كان الاستثمار في تكرار معين يستحق كل هذا العناء. ومع ذلك ، لن نقترح طريقة جديدة لحساب عائد الاستثمار ، ولن نقدم أي حجج تؤيدها أو تعارضها.
  هناك العديد من المقالات والكتب التي تناقش أساسيات حساب عائد الاستثمار. هناك عروض قيمة خاصة مثل القيمة على الاستثمار (VOI) ، تقدمها مجموعات مثل Gartner ، والتي يمكنك البحث عنها. بدلاً من ذلك ، سنركز على الجوانب الأساسية لأي عائد استثمار أو أي عروض قيمة أخرى تحتاج إلى أخذها في الاعتبار. تطبيق عائد الاستثمار بخلاف الجدل حول الفوائد "الصعبة" مقابل "الناعمة" المرتبطة بجهود ذكاء الأعمال ، هناك قضايا أخرى يجب مراعاتها عند تطبيق عائد الاستثمار. على سبيل المثال:

إسناد الكثير من المدخرات إلى جهود DW التي ستتحقق على أي حال
لنفترض أن شركتك انتقلت من بنية حاسب مركزي إلى بيئة UNIX موزعة. لذا فإن أي وفورات قد (أو لا) تتحقق من هذا الجهد لا ينبغي أن تُنسب فقط ، إن وجدت ، إلى المستودع.

عدم احتساب كل شيء مكلف. وهناك أشياء كثيرة يجب مراعاتها. ضع في اعتبارك القائمة التالية:

• تكلفة بدء التشغيل ، بما في ذلك الجدوى.
• تكلفة الأجهزة المخصصة مع التخزين والاتصالات المرتبطة بها
• تكلفة البرنامج ، بما في ذلك إدارة منح وملحقات العميل / الخادم ، وبرامج ETL ، وتقنيات DSS ، وأدوات التصور ، وتطبيقات الجدولة وسير العمل ، وبرامج المراقبة ،.
• تكلفة تصميم الهيكل منح، مع إنشاء وتحسين
• تكلفة تطوير البرمجيات المرتبطة مباشرة بجهود ذكاء الأعمال
• تكلفة الدعم المنزلي ، بما في ذلك تحسين الأداء ، بما في ذلك التحكم في إصدار البرنامج وعمليات المساعدة تطبيق عائد الاستثمار "Big-Bang". بناء المستودع كجهد واحد ضخم محكوم عليه بالفشل ، لذا احسب أيضًا عائد الاستثمار لمبادرة مؤسسة كبيرة.العرض مفاجئ ، وأن المخططين يواصلون بذل محاولات ضعيفة لتقدير قيمة الجهد بأكمله. لماذا يحاول المخططون وضع قيمة نقدية لمبادرة العمل إذا كان من المعروف والمقبول على نطاق واسع أن تقدير تكرارات معينة أمر صعب؟ كيف يكون ذلك ممكنا؟ هذا غير ممكن مع استثناءات قليلة. لا تفعل ذلك. الآن بعد أن حددنا ما لا يجب فعله عند حساب عائد الاستثمار ، إليك بعض النقاط التي ستساعدك على إنشاء عملية موثوقة لتقدير قيمة جهود ذكاء الأعمال الخاصة بك.

الحصول على موافقة ROI. بغض النظر عن اختيارك للتقنية لتقدير قيمة جهود ذكاء الأعمال الخاصة بك ، يجب أن يتم الاتفاق عليها من قبل جميع الأطراف ، بما في ذلك مخططي المشروع والجهات الراعية والمدراء التنفيذيين للشركات.

قسِّم عائد الاستثمار إلى أجزاء يمكن تحديدها. تتمثل الخطوة الضرورية نحو حساب معقول لعائد الاستثمار في تركيز هذا الحساب على مشروع معين. يتيح لك هذا بعد ذلك تقدير القيمة بناءً على متطلبات العمل المحددة التي يتم الوفاء بها

حدد التكاليف. كما ذكرنا ، يجب النظر في العديد من التكاليف. بالإضافة إلى ذلك ، يجب ألا تتضمن التكاليف فقط تلك المرتبطة بالتكرار الفردي ولكن أيضًا التكاليف المرتبطة بضمان الامتثال لمعايير المؤسسة.

حدد الفوائد. من خلال ربط عائد الاستثمار بوضوح بمتطلبات العمل المحددة ، يجب أن نكون قادرين على تحديد الفوائد التي ستؤدي إلى تلبية المتطلبات.

تقليل التكاليف والفوائد في المكاسب الوشيكة. إنها أفضل طريقة لبناء تقييماتك على صافي القيمة الحالية (NPV) بدلاً من محاولة التنبؤ بالقيمة المستقبلية للأرباح المستقبلية.

احتفظ بالوقت لتقسيم عائد الاستثمار إلى الحد الأدنى. تم توثيقه جيدًا على المدى الطويل تم استخدامه في عائد الاستثمار الخاص بك.

استخدم أكثر من صيغة واحدة لعائد الاستثمار. هناك العديد من الطرق للتنبؤ بعائد الاستثمار ، ويجب أن تخطط لاستخدام واحد أو أكثر منها ، بما في ذلك صافي القيمة الحالية ومعدل العائد الداخلي (IRR) والمردود.

تحديد العملية القابلة للتكرار. هذا أمر بالغ الأهمية لحساب أي قيمة طويلة الأجل. يجب توثيق عملية واحدة قابلة للتكرار لجميع التسلسلات الفرعية اللاحقة للمشروع.

المشاكل المذكورة هي الأكثر شيوعًا التي حددها خبراء بيئة المنزل. إصرار الإدارة على تقديم عائد استثمار "Big-Bang" مربك للغاية. إذا بدأت جميع حسابات عائد الاستثمار الخاصة بك عن طريق تقسيمها إلى أجزاء ملموسة يمكن تحديدها ، فلديك فرصة جيدة لتقدير تقدير دقيق لعائد الاستثمار.

أسئلة حول فوائد عائد الاستثمار

مهما كانت الفوائد التي تحصل عليها ، سواء كانت ناعمة أو صعبة ، يمكنك استخدام بعض الأسئلة الأساسية لتحديد قيمتها. على سبيل المثال ، باستخدام نظام مقياس بسيط ، من 1 إلى 10 ، يمكنك قياس تأثير أي جهد باستخدام الأسئلة التالية:

• كيف تقيم فهم منح متابعة هذا المشروع لشركتك؟
• كيف تقيم تحسينات العملية كنتيجة لهذا المشروع؟
• كيف يمكنك قياس تأثير الرؤى والاستنتاجات الجديدة التي أتاحها هذا التكرار الآن
• ما هو تأثير بيئات الكمبيوتر الجديدة والأفضل نتيجة لما تم تعلمه؟ إذا كانت الإجابات على هذه الأسئلة قليلة ، فمن الممكن ألا تستحق المؤسسة الاستثمار الذي تم القيام به. تشير الأسئلة ذات الدرجات العالية إلى مكاسب قيمة كبيرة ويجب أن تكون بمثابة أدلة لمزيد من التحقيق. على سبيل المثال ، يجب أن تقود النتيجة العالية لتحسين العمليات المصممين إلى فحص كيفية تحسين العمليات. قد تجد أن بعض المكاسب المحققة أو كلها ملموسة ، وبالتالي يمكن تطبيق القيمة النقدية بسهولة. الحصول على أقصى استفادة من التكرار الأول لملف المستودع غالبًا ما يكون أكبر عائد لجهود مؤسستك في التكرارات القليلة الأولى. تؤسس هذه الجهود المبكرة بشكل تقليدي محتوى المعلومات الأكثر فائدة للجمهور وتساعد في إنشاء الأساس التكنولوجي لتطبيقات ذكاء الأعمال اللاحقة. عادة كل اللاحقة اللاحقة من منح من مشاريع المستودعات تجلب قيمة إضافية أقل وأقل للمؤسسة ككل. هذا صحيح بشكل خاص إذا كان التكرار لا يضيف مواضيع جديدة أو يلبي احتياجات مجتمع مستخدم جديد.

تنطبق ميزة التخزين هذه أيضًا على الأكوام المتزايدة من ملفات منح المؤرخون. كما تتطلب الجهود اللاحقة المزيد منح وكيف أكثر منح في المستودع بمرور الوقت ، معظم منح يصبح أقل صلة بالتحليل المستخدم. هؤلاء منح غالبا ما يتم استدعاؤهم منح نائمة ودائمًا ما يكون الاحتفاظ بها مكلفًا لأنه نادرًا ما يتم استخدامها.

ماذا يعني هذا لرعاة المشروع؟ بشكل أساسي ، يتقاسم الرعاة الأوائل أكثر من تكاليف الاستثمار. هذا أمر أساسي لأنها القوة الدافعة لتأسيس طبقة بيئة الموارد والتكنولوجيا الواسعة للمستودع ، بما في ذلك العضوية.

لكن هذه الخطوات الأولى تحمل أكبر قيمة وبالتالي يتعين على مخططي المشروع في كثير من الأحيان تبرير الاستثمار.
المشاريع المنجزة بعد مبادرة ذكاء الأعمال الخاصة بك قد يكون لها تكاليف أقل (مقارنة بالأول) وتكاليف مباشرة ، ولكنها تجلب قيمة أقل للمؤسسة.

ويحتاج أصحاب المنظمات إلى البدء في التفكير في طرح التعزيزات منح وتقنيات أقل صلة.

تنقيب البيانات: استخراج منح

تتطلب العديد من المكونات المعمارية اختلافات في تقنيات وتقنيات استخراج البيانات -
على سبيل المثال ، "الوكلاء" المختلفون لفحص النقاط التي تهم الزبائنأنظمة تشغيل الشركة ونفس dw. يمكن أن يكون هؤلاء الوكلاء شبكات عصبية متقدمة مدربة على اتجاهات الوعاء ، مثل طلب المنتج المستقبلي على أساس ترويج المبيعات ؛ محركات قائمة على القواعد للرد على مجموعة داتو الظروف ، على سبيل المثال ، التشخيص الطبي وتوصيات العلاج ؛ أو حتى وكلاء بسيطين لهم دور إبلاغ كبار المديرين التنفيذيين بالاستثناءات. بشكل عام ، عمليات الاستخراج هذه منح si

تحقق في الوقت الحقيقي ؛ لذلك ، يجب أن يكونوا متحدين تمامًا مع حركة منح أنفسهم.

معالجة المعالجة التحليلية عبر الإنترنت

التحليلات عبر الإنترنت

القدرة على التقطيع والنرد والدحرجة والتنقيب وإجراء التحليل
ماذا لو ، ضمن النطاق ، نطاق مجموعة تقنيات IBM. على سبيل المثال ، توجد وظائف المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) لـ DB2 والتي تجلب تحليل الأبعاد إلى محرك قاعدة بيانات نفس .

تضيف الوظائف فائدة الأبعاد إلى SQL مع جني جميع فوائد كونها جزءًا طبيعيًا من DB2. مثال آخر على تكامل OLAP هو أداة الاستخراج ، DB2 OLAP Analyzer Server. تسمح هذه التقنية بمسح مكعبات DB2 OLAP Server بشكل سريع وتلقائي لتحديد قيم منح غير عادي أو غير متوقع لأي مكعب لمحلل التداول. وأخيرًا ، توفر وظائف مركز DW وسيلة للمهندسين المعماريين للتحقق ، من بين أشياء أخرى ، من ملف تعريف خادم مكعب DB2 OLAP كجزء طبيعي من عمليات ETL.

التحليل المكاني التحليل المكاني

يمثل الفضاء نصف المراسي التحليلية (التوصيلات) اللازمة للبانوراما
تحليلي واسع (يمثل الوقت النصف الآخر). يتضمن المستوى الذري للمستودع ، الموضح في الشكل 1.1 ، أسس كل من الزمان والمكان. تحليلات مرساة الطوابع الزمنية عن طريق تحليل مرساة معلومات الوقت والعنوان حسب المكان. تقوم الطوابع الزمنية بإجراء التحليل حسب الوقت ، وتقوم معلومات العنوان بالتحليل حسب المكان. يوضح الرسم التخطيطي التكويد الجغرافي - عملية تحويل العناوين إلى نقاط في الخريطة أو نقاط في الفضاء بحيث يمكن استخدام مفاهيم مثل المسافة والداخل / الخارج في التحليل - يتم إجراؤها على المستوى الذري ويتم توفير التحليل المكاني للمحلل. توفر شركة IBM امتدادات مكانية ، تم تطويرها مع معهد أبحاث النظام البيئي (ESRI) ، آل قاعدة بيانات DB2 بحيث يمكن الحفاظ على الكائنات المكانية كجزء طبيعي من قاعدة بيانات علائقية. ديسيبل

الموسعات المكانية ، توفر أيضًا جميع امتدادات SQL للاستفادة من التحليل المكاني. على سبيل المثال ، امتدادات SQL للاستعلام عنها
المسافة بين العناوين أو ما إذا كانت نقطة داخل أو خارج منطقة مضلعة محددة ، هي معيار تحليلي مع Spatial Extender. انظر الفصل 16 لمزيد من المعلومات.

قاعدة البياناتأدوات -المقيمين قاعدة البيانات-مقيم

يحتوي DB2 على العديد من ميزات SQL BI المقيمة التي تساعد في إجراء التحليل. وتشمل هذه:

• وظائف العودية لإجراء التحليل ، مثل "العثور على جميع مسارات الطيران الممكنة من سان فرانسيسكو a نيويورك".
• أصبحت الوظائف التحليلية لوظائف الترتيب والتراكم والمكعب والتجميع لتسهيل المهام التي تحدث عادةً فقط مع تقنية OLAP جزءًا طبيعيًا من محرك قاعدة بيانات
• القدرة على إنشاء جداول تحتوي على نتائج
  باعة قاعدة بيانات يخلط القادة المزيد من ميزات ذكاء الأعمال في ملف قاعدة بيانات نفس.
  الموردين الرئيسيين ل قاعدة البيانات إنهم يخلطون المزيد من ميزات ذكاء الأعمال في ملف قاعدة بيانات نفس.
  يوفر هذا أداء أفضل والمزيد من خيارات التنفيذ لحلول BI.
  تمت مناقشة ميزات ووظائف DB2 V8 بالتفصيل في الفصول التالية:
  أسس الهندسة الفنية وإدارة البيانات (الفصل 5)

• أساسيات DB2 BI (الفصل 6)
• جداول الاستعلام المتحقق في DB2 (الفصل 7)
• وظائف DB2 OLAP (الفصل 13)
• ميزات ووظائف ذكاء الأعمال المحسن في DB2 (الفصل 15) نظام تسليم بيانات مبسط نظام تسليم منح مبسط

تشتمل الهندسة المعمارية الموضحة في الشكل 1.1 على العديد من الهياكل منح بدني. واحد هو مستودع منح التشغيل. بشكل عام ، المواد المستنفدة للأوزون هي مادة موجهة ومتكاملة وحديثة. سوف تقوم ببناء ODS لدعم ، على سبيل المثال ، مكتب المبيعات. سوف تكمل مبيعات المواد المستنفدة للأوزون منح من العديد من الأنظمة المختلفة ولكنها ستحتفظ فقط ، على سبيل المثال ، بمعاملات اليوم. يمكن أيضًا تحديث نظام الوثائق الرسمية عدة مرات في اليوم. في نفس الوقت ، تدفع العمليات أنا منح مدمج في تطبيقات أخرى. تم تصميم هذا الهيكل خصيصًا للتكامل منح الحالي والديناميكي وسيكون مرشحًا محتملًا لدعم التحليلات في الوقت الفعلي ، مثل توفير وكلاء الخدمة الزبائن معلومات المبيعات الحالية للعميل عن طريق استخراج معلومات اتجاه المبيعات من المخزون نفسه. هيكل آخر موضح في الشكل 1.1 هو حالة رسمية لـ dw. ليس هذا فقط المكان المناسب لتنفيذ التكامل الضروري ، بجودة منح، وتحويل منح من المستودع الوارد ، ولكنها أيضًا منطقة تخزين موثوقة ومؤقتة لـ منح مكررة يمكن استخدامها في التحليل في الوقت الفعلي. إذا قررت استخدام ODS أو منطقة التدريج ، فهي واحدة من أفضل الأدوات لملء هذه الهياكل منح استخدام مصادر تشغيلية مختلفة هو استعلام DB2 الموزع غير المتجانس. يتم توفير هذه الإمكانية من خلال ميزة DB2 الاختيارية المسماة DB2 Relational Connect (للاستعلامات فقط) ومن خلال DB2 DataJoiner (منتج منفصل يقدم إمكانية الاستعلام والإدراج والتحديث والحذف إلى أنظمة RDBMS الموزعة غير المتجانسة).

تسمح هذه التكنولوجيا للمهندسين المعماريين منح أن يربط منح من الإنتاج مع العمليات التحليلية. لا يمكن للتقنية التكيف مع أي من طلبات النسخ التي قد تنشأ مع التحليلات في الوقت الفعلي فحسب ، بل يمكنها أيضًا الاتصال بمجموعة متنوعة من منح الأكثر شهرة ، بما في ذلك DB2 و Oracle و Sybase و SQL Server و Informix وغيرها. يمكن استخدام DB2 DataJoiner لملء هيكل منح رسمي مثل ODS أو حتى طاولة دائمة ممثلة في المستودع مصممة لاستعادة سريعة للتحديثات الفورية أو للبيع. بالطبع ، هذه الهياكل نفسها منح يمكن ملؤها باستخدام

تقنية مهمة أخرى مصممة لتكرار منح، IBM DataPropagator العلائقية. (DataPropagator هو منتج منفصل للأنظمة المركزية. تتضمن DB2 UNIX و Linux و Windows و OS / 2 خدمات النسخ المتماثل لـ منح كميزة قياسية).
طريقة أخرى للتحرك منح العمل حول المؤسسة هو مكامل تطبيقات المؤسسة المعروف باسم وسيط الرسائل. تتيح هذه التقنية الفريدة تحكمًا لا مثيل له في الاستهداف والتحرك منح حول الشركة. تمتلك شركة IBM وسيط الرسائل الأكثر استخدامًا ، MQSeries ، أو أحد أشكال المنتج الذي يتضمن متطلبات التجارة الإلكترونية، IBM WebSphere MQ.
لمزيد من المناقشة حول كيفية الاستفادة من MQ لدعم المستودع وبيئة ذكاء الأعمال، قم بزيارة الموقع من الكتاب. في الوقت الحالي، يكفي أن نقول أن هذه التقنية هي وسيلة ممتازة للالتقاط والتحويل (باستخدام MQSeries Integrator) منح نشطاء مستهدفون تم تجنيدهم لحلول ذكاء الأعمال. تم دمج تقنية MQ وتعبئتها في UDB V8 ، مما يعني أنه يمكن الآن إدارة قوائم انتظار الرسائل كما لو كانت جداول DB2. مفهوم رسائل طابور اللحام وكون قاعدة بيانات توجهات العلائقية نحو بيئة قوية لتقديم منح.

زمن الوصول الصفري زمن الانتقال الصفري

الهدف الاستراتيجي النهائي لشركة IBM هو تحليل زمن الانتقال الصفري. على النحو المحدد من قبل
Gartner ، يجب أن يكون نظام ذكاء الأعمال قادرًا على استنتاج واستيعاب وتوفير المعلومات للمحللين عند الطلب. التحدي ، بالطبع ، هو كيفية الاختلاط منح في الوقت الحالي وفي الوقت الحقيقي مع المعلومات التاريخية الضرورية ، مثل i منح الاتجاه / النمط ذي الصلة ، أو البصيرة المستخرجة ، مثل تحديد سمات العملاء.

تتضمن هذه المعلومات ، على سبيل المثال ، تحديد الزبائن مخاطر عالية أو منخفضة أو ما هي المنتجات الزبائن سيشترون على الأرجح إذا كان لديهم بالفعل الجبن في عربات التسوق الخاصة بهم.

يعتمد الحصول على زمن انتقال صفري في الواقع على آليتين أساسيتين:

• اتحاد كامل لـ منح التي يتم تحليلها بالتقنيات المعمول بها وبالأدوات التي أنشأها ذكاء الأعمال
• نظام توصيل منح فعالة لضمان توفر التحليلات في الوقت الفعلي حقًا. لا تختلف هذه المتطلبات الأساسية الخاصة بزمن انتقال صفري عن الهدفين اللذين حددتهما شركة IBM والموصوفين أعلاه. اقتران ضيق من منح إنه جزء من برنامج التكامل السلس لشركة IBM. وإنشاء نظام توصيل لـ منح تعتمد الكفاءة بشكل كامل على التكنولوجيا المتاحة التي تبسط عملية التسليم منح. وبالتالي ، فإن هدفين من أهداف IBM الثلاثة مهمان لتحقيق الهدف الثالث. تقوم شركة IBM بتطوير تقنيتها بوعي لضمان أن يكون زمن الانتقال الصفري حقيقة لجهود المستودعات. ملخص / توليف توفر منظمة ذكاء الأعمال الخاصة بك خارطة طريق لبناء بيئتك
  تكرارا. يجب تعديله ليعكس احتياجات عملك ، الحالية والمستقبلية. بدون رؤية معمارية واسعة ، فإن تكرارات المستودعات ليست أكثر من مجرد تطبيقات عشوائية للمستودع المركزي لا تفعل الكثير لإنشاء مؤسسة كبيرة وغنية بالمعلومات. العقبة الأولى لقادة المشروع هي كيفية تبرير الاستثمار اللازم لتنمية منظمة ذكاء الأعمال. بينما ظلت حسابات عائد الاستثمار الدعامة الأساسية لإنجازات المخزون ، أصبح من الصعب التنبؤ بدقة. وقد أدى ذلك إلى طرق أخرى لتحديد ما إذا كنت تحصل على قيمة أموالك. يتم شراء قيمة الاستثمار 2 (VOI) ، على سبيل المثال ، كحل. إنه من واجب المهندسين المعماريين منح وعلى مخططي المشروع عن عمد إنشاء وتوفير المعلومات لجمعيات المستخدمين وليس مجرد تقديم خدمة على منح. هناك فرق كبير بين الاثنين. المعلومات هي شيء يحدث فرقا في صنع القرار والفعالية ؛ نسبيًا ، أنا منح هم اللبنات الأساسية لاشتقاق تلك المعلومات.

حتى لو كان ينتقد المصدر منح لتلبية متطلبات الأعمال ، يجب أن تؤدي بيئة ذكاء الأعمال دورًا أكبر في إنشاء محتوى المعلومات. يجب أن نتخذ خطوات إضافية لتنظيف أو دمج أو تحويل أو إنشاء محتوى معلومات يمكن للمستخدمين التصرف بناءً عليه ، ومن ثم يجب علينا التأكد من أن هذه الإجراءات والقرارات ، حيثما كان ذلك معقولًا ، تنعكس في بيئة ذكاء الأعمال. إذا قمنا بإحالة المستودع للعمل فيه فقط منح، كن مطمئنًا أن جمعيات المستخدمين ستنشئ محتوى المعلومات اللازم لاتخاذ الإجراءات. وهذا يضمن أن مجتمعهم سيكون قادرًا على اتخاذ قرارات أفضل ، لكن المشروع يعاني من نقص المعرفة التي استخدموها. معطى أن المهندسين المعماريين ومخططي المشاريع يبدؤون مشاريع محددة في بيئة ذكاء الأعمال ، فهم يظلون مسؤولين أمام المؤسسة ككل. تم العثور على مثال بسيط لهذه الميزة ذات الوجهين لتكرارات BI في المصدر منح. جميع منح المستلمة لطلبات تجارية محددة يجب ملؤها في الطبقة الذرية الأولى. يضمن ذلك تطوير أصول معلومات المؤسسة ، بالإضافة إلى إدارة ومعالجة طلبات المستخدم المحددة المحددة في التكرار.

ما هو مستودع البيانات؟

مستودع البيانات كان قلب هندسة نظم المعلومات منذ عام 1990 ويدعم عمليات المعلومات من خلال تقديم منصة متكاملة صلبة منح يؤخذ التاريخ كأساس للتحليلات اللاحقة. ال مستودع البيانات أنها توفر سهولة الاندماج في عالم من أنظمة التطبيقات غير المتوافقة. مستودع البيانات لقد تطورت لتصبح موضة. مستودع البيانات تنظيم وحفظ i منح ضروري للمعلومات والعمليات التحليلية على أساس منظور زمني تاريخي طويل. كل هذا ينطوي على جهد كبير ومتواصل في بناء وصيانة مستودع البيانات.

إذن ما هو ملف مستودع البيانات؟ A مستودع البيانات هو:

• ▪ موضوع المنحى
• ▪ نظام متكامل
• ▪ اختلاف الوقت
• ▪ غير متطايرة (لا تلغي)

مجموعة من منح تستخدم لدعم القرارات الإدارية في تنفيذ العمليات.
I منح مدرج في مستودع البيانات أنها مشتقة في معظم الحالات من البيئات التشغيلية. ال مستودع البيانات إنه مصنوع من وحدة تخزين منفصلة ماديًا عن باقي النظام الذي يحتوي عليه منح تم تحويلها سابقًا بواسطة تطبيقات تعمل على المعلومات المستمدة من بيئة التشغيل.

التعريف الحرفي لـ مستودع البيانات إنه يستحق شرحًا شاملاً لأن هناك دوافع مهمة ومعاني أساسية تصف خصائص المستودع.

التوجه الموضوع موضوعي

الميزة الأولى لـ مستودع البيانات هو أنه موجه نحو الموضوعات الرئيسية للشركة. دليل العمليات من خلال منح إنه يتناقض مع الطريقة الأكثر كلاسيكية التي توفر توجيه التطبيقات نحو العمليات والوظائف ، وهي طريقة مشتركة في الغالب من قبل معظم أنظمة الإدارة الأقل حداثة.

تم تصميم عالم التشغيل حول التطبيقات والوظائف مثل القروض والمدخرات والبطاقات المصرفية والثقة لمؤسسة مالية. يتم تنظيم عالم dw حول مواضيع رئيسية مثل العميل والبائع والمنتج والنشاط. تؤثر المحاذاة حول الموضوعات على تصميم وتنفيذ منح وجدت في dw. الأهم من ذلك ، أن الموضوع الرئيسي يؤثر على الجزء الأكثر أهمية من الهيكل الأساسي.

يتأثر عالم التطبيقات بتصميم قاعدة البيانات وتصميم العمليات. يركز عالم dw فقط على نمذجة الفيديو منح وعلى تصميم قاعدة بيانات. تصميم العملية (في شكله الكلاسيكي) ليس جزءًا من بيئة dw.

تم الكشف أيضًا عن الاختلافات بين اختيار تطبيق العملية / الوظيفة واختيار الموضوع على أنها اختلافات في محتوى منح على مستوى مفصل. ال منح لا تشمل del dw أنا منح والتي لن تستخدم لمعالجة DSS أثناء التطبيقات

المنحى التشغيلي منح تحتوي على أنا منح للوفاء على الفور بالمتطلبات الوظيفية / المعالجة التي قد يكون لها أو لا تستخدم لمحلل DSS.
طريقة أخرى مهمة للتطبيقات العملية المنحى ل منح تختلف عن منح من dw في تقارير منح. أنا منح يحتفظ العاملون بعلاقة مستمرة بين جدولين أو أكثر استنادًا إلى قاعدة عمل نشطة. ال منح من dw تمتد على مدى زمني والتقارير الموجودة في dw كثيرة. العديد من قواعد التجارة (وبالتالي ، العديد من تقارير منح ) ممثلة في مخزون منح بين طاولتين أو أكثر.

(للحصول على شرح مفصل لكيفية العلاقات بين منح تتم إدارتها في DW ، يرجى الرجوع إلى موضوع التقنية في هذا الشأن.)
هل هناك فرق كبير بين أنظمة التشغيل و منح و DW.

تكامل التكامل

أهم جانب في بيئة dw هو أن i منح الموجودة داخل dw تتكامل بسهولة. دائماً. بدون استثناءات. جوهر بيئة dw هو أن i منح الواردة ضمن حدود المستودع متكاملة.

يكشف التكامل عن نفسه بعدة طرق مختلفة - في اصطلاحات محددة متسقة ، في قياس متسق للمتغيرات ، في هياكل مشفرة متسقة ، في السمات المادية لـ منح متسقة ، وما إلى ذلك.

على مر السنين ، اتخذ مصممو التطبيقات المختلفة العديد من القرارات حول كيفية تطوير التطبيق. يتم الكشف عن الأسلوب وقرارات التصميم الفردية لتطبيقات المصممين بمئات الطرق: في الاختلافات في الترميز ، والهيكل الرئيسي ، والخصائص الفيزيائية ، واتفاقيات تحديد الهوية ، وما إلى ذلك. تعد القدرة الجماعية للعديد من مصممي التطبيقات على إنشاء تطبيقات غير متناسقة أسطورية. يوضح الشكل 3 بعضًا من أهم الاختلافات في كيفية تصميم التطبيقات.

الترميز: التشفير:

اختار مصممو التطبيقات الترميز الميداني - الجنس - بعدة طرق. المصمم يمثل الجنس على أنه "م" و "و". مصمم آخر يمثل الجنس على أنه "1" و "0". مصمم آخر يمثل الجنس على أنه "س" و "ص". مصمم آخر يمثل الجنس على أنه "ذكر" و "أنثى". لا يهم حقًا كيف يدخل الجنس في DW. ربما تكون "M" و "F" جيدة مثل أي تمثيل.

ما يهم هو أنه مهما كان المصدر الذي يأتي منه مجال الجنس ، فإن هذا المجال يصل إلى DW في حالة متكاملة متسقة. وبالتالي ، عندما يتم تحميل الحقل في DW من تطبيق حيث تم تمثيله في الخارج بالتنسيق "M" و "F" ، منح يجب تحويلها إلى تنسيق DW.

قياس السمات: قياس صفات:

اختار مصممو التطبيقات قياس خط الأنابيب بعدة طرق على مر السنين. مصمم مخازن i منح من خط الأنابيب بالسنتيمتر. يقوم مصمم تطبيق آخر بتخزين ملف منح من خط الأنابيب من حيث البوصة. يقوم مصمم تطبيق آخر بتخزين ملف منح من خط الأنابيب بمليون قدم مكعب في الثانية. ومصمم آخر يخزن معلومات خط الأنابيب من حيث الساحات. أيا كان المصدر ، عندما تصل معلومات خط الأنابيب إلى DW ، يجب قياسها بنفس الطريقة.

كما هو مبين في الشكل 3 ، تؤثر قضايا التكامل تقريبًا على كل جانب من جوانب المشروع - الخصائص الفيزيائية لـ منح، معضلة وجود أكثر من مصدر منح، قضية العينات المحددة غير المتسقة ، وأشكال منح غير متسق ، وما إلى ذلك.

مهما كانت حجة التصميم ، فإن النتيجة هي نفسها - أنا منح يجب تخزينها في DW بطريقة فريدة ومقبولة عالميًا حتى عندما تخزن أنظمة التشغيل الأساسية i منح.

عندما ينظر محلل DSS إلى DW ، يجب أن يكون تركيز المحلل على استغلال منح الموجودة في المستودع ،

بدلاً من التساؤل عن مصداقية أو اتساق منح.

تنوع الوقت

جميع منح في DW فهي دقيقة لبعض الوقت. هذه الميزة الأساسية لبرنامج منح في DW يختلف كثيرًا عن منح وجدت في بيئة التشغيل. ال منح من بيئة التشغيل دقيقة كما كانت في وقت الوصول. بمعنى آخر ، في بيئة التشغيل عند الوصول إلى الوحدة منح، من المتوقع أن تعكس قيمًا دقيقة كما كانت في وقت الوصول. لماذا أنا منح في DW دقيقة كما هو الحال في وقت ما (أي ليس "الآن") ، أنا منح وجدت في DW "فرق الوقت".
الفارق الزمني منح بواسطة DW يشار إليه بعدة طرق.
أبسط طريقة هي أن i منح تمثل DW منح على مدى فترة زمنية طويلة - من خمس إلى عشر سنوات. الأفق الزمني الموضح لبيئة التشغيل أقصر بكثير من القيم الحالية بما يصل إلى ستين وتسعين
يجب على التطبيقات التي تحتاج إلى العمل بشكل جيد والتي يجب أن تكون متاحة لمعالجة المعاملات أن تحقق الحد الأدنى من المبلغ منح إذا كانت تسمح بأي درجة من المرونة. لذلك فإن التطبيقات التشغيلية لها أفق زمني قصير ، مثل موضوع تصميم التطبيقات الصوتية.
الطريقة الثانية التي يظهر بها "تباين الوقت" في DW هي في البنية الأساسية. تحتوي كل بنية رئيسية في DW ، بشكل ضمني أو صريح ، على عنصر زمني ، مثل اليوم ، الأسبوع ، الشهر ، إلخ. يكون عنصر الوقت دائمًا تقريبًا في الجزء السفلي من المفتاح المتسلسل الموجود في DW. في هذه المناسبات ، سيكون عنصر الوقت موجودًا ضمنيًا ، مثل الحالة التي يتم فيها تكرار ملف كامل في نهاية الشهر أو ربع السنة.
الطريقة الثالثة لعرض التباين الزمني هي أن i منح من DW ، تم تسجيله بشكل صحيح فقط ، لا يمكن تحديثه. ال منح من DW ، لجميع الأغراض العملية ، سلسلة طويلة من اللقطات. بالطبع إذا تم أخذ اللقطة بشكل غير صحيح ، فيمكن تعديل اللقطات. لكن بافتراض التقاط اللقطات بشكل صحيح ، فلن يتم تغييرها بمجرد التقاطها. في بعض

الحالات قد يكون من غير الأخلاقي أو حتى غير صالح تعديل اللقطات في DW. ال منح التشغيلية ، كونها دقيقة كما في وقت الوصول ، يمكن تحديثها حسب الحاجة.

غير متطايرة

السمة الرابعة المهمة لـ DW هي أنها غير متطايرة.
يتم إجراء التحديثات والإدراج والحذف والتغييرات بانتظام في بيئات التشغيل على أساس كل سجل على حدة. لكن التلاعب الأساسي في منح المطلوب في DW أسهل بكثير. هناك نوعان فقط من العمليات التي تحدث في DW - التحميل الأولي لملف منح والوصول إلى منح. لا يوجد تحديث ل منح (بالمعنى العام للتحديث) في DW كعملية معالجة عادية. هناك بعض النتائج القوية للغاية لهذا الاختلاف الأساسي بين المعالجة التشغيلية ومعالجة DW. على مستوى التصميم ، فإن الحاجة إلى توخي الحذر بشأن تحديث الأعطال ليست عاملاً في DW ، منذ تحديث منح لا يتم تنفيذه. هذا يعني أنه على المستوى المادي للتصميم ، يمكن الاستفادة من الحريات لتحسين الوصول إليها منح، لا سيما في التعامل مع موضوعات التطبيع وعدم التطبيع المادي. إحدى النتائج الأخرى لبساطة تشغيل DW هي التكنولوجيا الأساسية المستخدمة لتشغيل بيئة DW. إن الاضطرار إلى دعم التحديثات عبر الإنترنت لكل سجل على حدة (كما هو الحال غالبًا مع المعالجة التشغيلية) يتطلب أن يكون للتكنولوجيا أساس معقد للغاية تحت بساطة واضحة.
التكنولوجيا التي تدعم النسخ الاحتياطي والاستعادة والمعاملات وتكامل البيانات منح وكشف حالة الجمود ومعالجتها أمر معقد للغاية وغير ضروري لمعالجة DW. خصائص DW ، اتجاه التصميم ، تكامل منح ضمن DW ، تباين الوقت وسهولة إدارة منح، كل ذلك يؤدي إلى بيئة مختلفة جدًا جدًا عن بيئة التشغيل التقليدية. مصدر كل شيء تقريبا منح من DW هي بيئة التشغيل. من المغري التفكير في وجود فائض كبير في منح بين البيئتين.
في الواقع ، أول انطباع لدى الكثير من الناس هو التكرار الكبير منح بين بيئة التشغيل وبيئة

تمديد DW. مثل هذا التفسير سطحي ويظهر عدم فهم ما يحدث في DW.
في الواقع هناك حد أدنى من التكرار منح بين بيئة التشغيل و i منح من DW. تأمل ما يلي: منح يتم تصفيتها داتو أن تقوم بالتبديل من بيئة التشغيل إلى بيئة DW. كثير منح لا يخرجون أبدًا من بيئة التشغيل. فقط هذا أنا منح التي هي مطلوبة لمعالجة DSS ، ابحث عن اتجاهها في البيئة

▪ الأفق الزمني لـ منح إنها مختلفة تمامًا من بيئة إلى أخرى. ال منح في بيئة التشغيل فهي طازجة جدًا. ال منح في DW هم أكبر سناً بكثير. فقط من منظور الأفق الزمني ، هناك القليل جدًا من التداخل بين بيئة التشغيل و DW.

▪ يحتوي DW منح الملخص الذي لا يوجد أبدًا في البيئة

▪ أنا منح تخضع لتحول جوهري أثناء انتقالها إلى الشكل 3 يوضح أن معظم منح يتم تعديلها بشكل كبير بشرط أن يتم اختيارها ونقلها إلى DW. بعبارة أخرى ، فإن معظم منح تم تغييره جسديًا وجذريًا أثناء نقله إلى DW. من وجهة نظر التكامل ، فهما ليسا نفس الشيء منح المقيمين في بيئة التشغيل. بالنظر إلى هذه العوامل ، فإن التكرار منح بين البيئتين هو حدث نادر ، يؤدي إلى أقل من 1 ٪ من التكرار بين البيئتين. هيكل المستودع DWs لها هيكل مميز. هناك مستويات مختلفة من الملخص والتفاصيل التي تحدد حدود DWs.
المكونات المختلفة لـ DW هي:

• البيانات الوصفية
• منح التفاصيل الحالية
• منح من التفاصيل القديمة
• منح تلخيص قليلا
• منح ملخص للغاية

إلى حد بعيد الشاغل الرئيسي هو أنا منح التفاصيل الحالية. إنه الشغل الشاغل للأسباب التالية:

• I منح تعكس التفاصيل الحالية أحدث الأحداث التي تحظى دائمًا باهتمام كبير و
• i منح بيانات التفاصيل الحالية ضخمة لأنه يتم تخزينها عند أدنى مستوى من التفصيل و
• i منح من التفاصيل الحالية يتم تخزينها دائمًا في ذاكرة القرص ، والتي يسهل الوصول إليها ، ولكنها مكلفة ومعقدة من I منح من التفاصيل أقدم منح التي تم تخزينها على بعض ذاكرة كتلة. يتم الوصول إليها بشكل متقطع وتخزينها على مستوى من التفاصيل متوافق مع منح التفاصيل الحالية. في حين أنه ليس إلزاميًا التخزين على وسيط تخزين بديل ، نظرًا للحجم الكبير لـ منح متحدين مع الوصول المتقطع لـ منح، وسيط تخزين منح من التفاصيل الأقدم لا يتم تخزينها عادة على القرص. ال منح تلخيصها طفيفة منح والتي يتم استخلاصها من مستوى التفاصيل المنخفض الموجود إلى المستوى الحالي من التفاصيل. يتم تخزين هذا المستوى من DW دائمًا في ذاكرة القرص. مشاكل التصميم التي تطرح نفسها لمهندس منح في بناء هذا المستوى من DW هي:

• ما هي الوحدة الزمنية للتلخيص الذي تم إجراؤه أعلاه
• ما المحتوى والسمات تلخص قليلاً محتوى منح المستوى التالي من منح الموجود في DW هو ذلك من منح ملخص للغاية. ال منح شديدة الإيجاز مضغوطة ويمكن الوصول إليها بسهولة. ال منح يوجد تلخيص كبير في بعض الأحيان في بيئة DW وحالات أخرى i منح تم العثور على درجة عالية من التجريد خارج الجدران المباشرة للتكنولوجيا التي تستضيف DW. (على أي حال ، أنا منح شديدة التلخيص هي جزء من DW بغض النظر عن المكان i منح يتم إيواؤهم جسديًا). المكون الأخير من DW هو مكون البيانات الوصفية. في كثير من النواحي ، تقع البيانات الوصفية في بُعد مختلف عن الأبعاد الأخرى منح من DW ، لأن البيانات الوصفية لا تحتوي على أي منها داتو مأخوذة مباشرة من بيئة التشغيل. تلعب البيانات الوصفية دورًا خاصًا وهامًا جدًا في DW. تستخدم البيانات الوصفية على النحو التالي:

• دليل لمساعدة محلل DSS في تحديد محتوى DW ،
• دليل لرسم الخرائط منح كيف أنا منح تم تحويلها من بيئة التشغيل إلى بيئة DW ،
• دليل للخوارزميات المستخدمة للتلخيص بين i منح التفاصيل الحالية ei منح بإيجاز طفيف ، أنا منح تلخيصًا كبيرًا ، تلعب البيانات الوصفية دورًا أكبر بكثير في بيئة DW مما كانت عليه في بيئة التشغيل تفاصيل التخزين القديمة المتوسطة يمكن استخدام الشريط المغناطيسي لتخزين هذا النوع منح. في الواقع ، هناك مجموعة متنوعة من وسائط التخزين التي يجب مراعاتها لتخزين الوسائط القديمة منح من التفاصيل. اعتمادا على حجم منح، وتكرار الوصول ، وتكلفة الأدوات ونوع الوصول ، فمن المحتمل تمامًا أن الأدوات الأخرى ستحتاج إلى المستوى القديم من التفاصيل في DW. تدفق البيانات هناك تدفق طبيعي ويمكن التنبؤ به لملف منح داخل DW.
  I منح يدخلون DW من بيئة التشغيل. (ملاحظة: هناك بعض الاستثناءات المثيرة للاهتمام لهذه القاعدة ، ولكن جميعها تقريبًا منح أدخل DW من بيئة التشغيل). معطى أن منح يدخلون DW من بيئة التشغيل ، ويتحول كما هو موضح أعلاه. شريطة أن تدخل DW ، أنا منح أدخل المستوى الحالي من التفاصيل ، كما هو موضح. يتواجد هناك ويستخدم حتى يحدث واحد من ثلاثة أحداث:

• مطهر ،
• يتم تلخيصها ، و / أو ▪ هي العملية المتقادمة داخل DW تتحرك i منح التفاصيل الحالية أ منح من التفاصيل القديمة ، حسب عمر منح. العملية

التلخيص يستخدم تفاصيل منح لحساب منح تلخيصًا طفيفًا وملخصًا للغاية لمستويات منح. هناك بعض الاستثناءات للتدفق الموضحة (ستتم مناقشتها لاحقًا). ومع ذلك ، عادة ، بالنسبة للغالبية العظمى من منح وجدت في DW ، تيار منح انها ممثلة.

استخدام مستودع البيانات

ليس من المستغرب أن المستويات المختلفة من منح داخل DW لا يتلقون مستويات مختلفة من الاستخدام. كقاعدة عامة ، كلما ارتفع مستوى التلخيص ، زاد عدد i منح قد سبق استخدامها.
تحدث العديد من الاستخدامات في منح شديد التلخيص ، في حين أن العمر منح من التفاصيل لم يتم استخدامها تقريبًا. هناك سبب وجيه لتحويل المنظمة إلى نموذج استخدام الموارد. أكثر لخص أنا منح، كلما كان الوصول إليها أسرع وأكثر كفاءة منح. اذا كان متجر وجد أنه يقوم بالكثير من المعالجة على مستوى التفاصيل لـ DW ، ثم يتم استهلاك كمية كبيرة من موارد الماكينة. من مصلحة الجميع معالجة مثل هذا المستوى العالي من الملخص في أسرع وقت ممكن.

بالنسبة للعديد من المتاجر ، استخدم محلل DSS في بيئة ما قبل DW منح على مستوى التفاصيل. في كثير من النواحي الوصول إلى منح تبدو التفاصيل مثل غطاء الأمان ، حتى عند توفر مستويات أخرى من التلخيص. أحد أنشطة المهندس المعماري منح هو فطم مستخدم DSS عن الاستخدام المستمر لـ منح بأدنى مستوى من التفاصيل. هناك نوعان من الدوافع المتاحة للمهندس المعماري منح:

• تثبيت نظام رد المبالغ المدفوعة ، حيث يدفع المستخدم النهائي للموارد المستهلكة ه
• مما يشير إلى أنه يمكن الحصول على وقت استجابة جيد جدًا عند السلوك مع i منح في مستوى عالٍ من التلخيص ، بينما يأتي وقت الاستجابة الضعيف من سلوك منح على مستوى منخفض من اعتبارات أخرى هناك بعض الاعتبارات الأخرى المتعلقة بالبناء والإدارة الخاصة بشركة DW.
  الاعتبار الأول هو المؤشرات. ال منح عند مستويات أعلى من التلخيص ، يمكن فهرستها بحرية ، بينما i منح

عند المستويات الأدنى من التفاصيل ، تكون ضخمة جدًا بحيث يمكن فهرستها بشكل مقتصد. من نفس الرمز ، أنا منح عند مستويات عالية من التفاصيل يمكن إعادة هيكلتها بسهولة نسبيًا ، في حين أن حجم منح في المستويات الأدنى ، يكون كبيرًا جدًا لدرجة أنني منح لا يمكن تجديدها بسهولة. وبالتالي ، فإن نموذج منح ويضع العمل الرسمي الذي قام به التصميم الأساس لـ DW المطبق بشكل حصري تقريبًا على المستوى الحالي من التفاصيل. وبعبارة أخرى ، فإن أنشطة النمذجة لـ منح لا تنطبق على مستويات التلخيص ، في كل حالة تقريبًا. هناك اعتبار هيكلي آخر هو التقسيم الفرعي لـ منح بواسطة DW.

يمكن إجراء التقسيم على مستويين - على مستوى com.dbms وعلى مستوى التطبيق. في التقسيم على المستوى com.dbms، و com.dbms يتم إبلاغ الأقسام ويسيطر عليها وفقًا لذلك. في حالة التقسيم على مستوى التطبيق ، يكون المبرمج وحده على دراية بالأقسام وتترك له مسؤولية إدارتها

دون المستوى com.dbms، يتم إنجاز الكثير من العمل تلقائيًا. هناك الكثير من عدم المرونة المرتبط بالإدارة الذاتية للانقسامات. في حالة تطبيق مستوى التقسيم لـ منح من مستودع البيانات، يقع الكثير من العمل على عاتق المبرمج ، لكن النتيجة النهائية هي المرونة في إدارة منح في مستودع البيانات

تشوهات أخرى

بينما مكونات مستودع البيانات العمل كما هو موصوف للجميع تقريبًا منح، هناك بعض الاستثناءات المفيدة التي يجب مناقشتها. استثناء هو أن منح الملخصات العامة (البيانات العامة الموجزة). هؤلاء هم منح الملخصات التي تم حسابها من مستودع البيانات لكن يتم استخدامها من قبل المجتمع. ال منح يتم تخزين الملخصات العامة وإدارتها في مستودع البيانات، على الرغم من أنه تم اكتشافها كما هو مذكور أعلاه. يعمل المحاسبون على إنتاج مثل هذه الفصلية منح مثل الدخل والمصروفات ربع السنوية والأرباح ربع السنوية وما إلى ذلك. العمل الذي يقوم به المحاسبون هو خارج مستودع البيانات. ومع ذلك ، أنا منح يتم استخدامها "داخليًا" داخل الشركة - من تسويق، المبيعات، الخ. وهناك شذوذ آخر، والذي لن يتم مناقشته، هو أن منح الخارجية.

نوع آخر رائع من منح والتي يمكن العثور عليها في ملف مستودع البيانات هي تلك البيانات التفصيلية الدائمة. هذه تتسبب في الحاجة إلى تخزين ملف منح على مستوى مفصل لأسباب أخلاقية أو قانونية. إذا كانت الشركة تعرض عمالها لمواد خطرة فهناك حاجة لذلك منح مفصلة ودائمة. إذا قامت شركة ما بتصنيع منتج يتضمن السلامة العامة ، مثل قطع غيار طائرة ، فهناك حاجة إلى ذلك منح تفاصيل دائمة ، وكذلك إذا أبرمت الشركة عقودًا خطيرة.

لا تستطيع الشركة التغاضي عن التفاصيل لأنه خلال السنوات القليلة المقبلة ، في حالة وجود دعوى قضائية ، أو استدعاء ، أو عيب إنشائي متنازع عليه ، وما إلى ذلك. قد يكون تعرض الشركة كبيرًا. نتيجة لذلك هناك نوع فريد من منح المعروفة باسم بيانات التفاصيل الدائمة.

ملخص

Un مستودع البيانات إنه كائن موجه ومتكامل ومتغير متوتر ومجموعة من منح غير متقلب لدعم احتياجات صنع القرار للإدارة. كل من الوظائف البارزة ل مستودع البيانات لها آثارها. بالإضافة إلى ذلك ، هناك أربعة مستويات من منح من مستودع البيانات:

• التفاصيل القديمة
• التفاصيل الحالية
• منح تلخيص قليلا
• منح تعد البيانات الوصفية شديدة التلخيص أيضًا جزءًا مهمًا من مستودع البيانات. خلاصة مفهوم تخزين ملفات منح لقد حظي مؤخرًا بالكثير من الاهتمام وأصبح اتجاهًا في التسعينيات ، ويرجع ذلك إلى قدرة مستودع البيانات للتغلب على قيود أنظمة دعم الإدارة مثل أنظمة دعم القرار (DSS) وأنظمة المعلومات التنفيذية (EIS). على الرغم من أن مفهوم مستودع البيانات تبدو واعدة ، وتنفيذ أنا مستودع البيانات يمكن أن يكون مشكلة بسبب عمليات التخزين على نطاق واسع. على الرغم من تعقيد مشاريع التخزين منح، العديد من الموردين والاستشاريين الذين يخزنون منح يجادل بأن تخزين منح لا توجد مشكلة. ومع ذلك ، في بداية هذا المشروع البحثي ، لم يتم إجراء أي بحث مستقل ودقيق ومنهجي. وبالتالي ، من الصعب تحديد ما يحدث بالفعل في الصناعة عند بنائها مستودع البيانات. استكشفت هذه الدراسة ممارسات التخزين الخاصة بـ منح معاصرين يهدفون إلى تطوير فهم أكثر ثراءً للممارسات الأسترالية. قدمت مراجعة الأدبيات السياق والأساس للدراسة التجريبية. هناك عدد من النتائج من هذا البحث. أولاً ، كشفت هذه الدراسة عن الأنشطة التي حدثت أثناء تطوير مستودع البيانات. في العديد من المجالات ، أنا منح جمعت أكد الممارسة المذكورة في الأدبيات. ثانيًا: القضايا والمشكلات التي قد تؤثر على تطوير برنامج مستودع البيانات تم تحديدها من خلال هذه الدراسة. أخيرًا ، الفوائد التي اكتسبتها المنظمات الأسترالية المرتبطة باستخدام مستودع البيانات تم الكشف عنها.

الفصل 1

سياق البحث

تلقى مفهوم تخزين البيانات تعرضًا واسع النطاق وأصبح اتجاهًا ناشئًا في التسعينيات (McFadden 90 ، TDWI 1996 ، Shah and Milstein 1996 ، Shanks et al. 1997 ، Eckerson 1997 ، Adelman and Oates 1998). يمكن ملاحظة ذلك من خلال العدد المتزايد من المقالات حول تخزين البيانات في المطبوعات التجارية (Little and Gibson 2000). العديد من المقالات (انظر ، على سبيل المثال ، Fisher 1999 ، Hackathorn 1995 ، Morris 1995a ، Bramblett and King 1995 ، Graham et al. 1996 ، Sakaguchi and Frolick 1996 ، Alvarez 1996 ، Brousell 1997 ، Clarke 1997 ، McCarthy 1997 ، O 'Donnell 1997 ، Edwards 1997، TDWI 1998) عن فوائد كبيرة للمنظمات التي تنفذ مستودع البيانات. لقد دعموا نظريتهم بأدلة قصصية عن عمليات التنفيذ الناجحة ، وأرقام عائد الاستثمار المرتفع (ROI) ، وأيضًا من خلال توفير إرشادات أو منهجيات لتطوير مستودع البيانات

(Shanks et al. 1997 ، Seddon and Benjamin 1998 ، Little and Gibson 1999). في الحالة القصوى ، جراهام وآخرون. (1996) سجلت متوسط ​​عائد استثمار لمدة ثلاث سنوات 401٪.

ومع ذلك ، فإن الكثير من الأدبيات الحالية قد تغاضت عن التعقيدات التي ينطوي عليها تنفيذ مثل هذه المشاريع. مشاريع مستودع البيانات عادة ما تكون معقدة وواسعة النطاق وبالتالي تحمل احتمالية عالية للفشل إذا لم يتم التحكم فيها بعناية (Shah and Milstein 1997، Eckerson 1997، Foley 1997b، Zimmer 1997، Bort 1998، Gibbs and Clymer 1998، Rao 1998). إنها تتطلب كميات هائلة من الموارد البشرية والمالية ، والوقت والجهد لبنائها (Hill 1998، Crofts 1998). يبلغ الوقت المعتاد والوسائل المالية المطلوبة حوالي عامين ومن 1995 إلى 1997 ملايين دولار على التوالي (Braly 1998، Foley 1999b، Bort 1995، Humphries et al. 1998). هذا الوقت والوسائل المالية مطلوبة للتحكم في العديد من الجوانب المختلفة لتخزين البيانات وتوحيدها (Cafasso XNUMX ، Hill XNUMX). إلى جانب اعتبارات الأجهزة والبرامج ، هناك وظائف أخرى تختلف عن استخراج منح لعمليات التحميل منح، سعة الذاكرة لإدارة التحديثات و meta منح لتدريب المستخدمين، يجب أن تؤخذ بعين الاعتبار.

في الوقت الذي بدأ فيه هذا المشروع البحثي ، كان هناك القليل جدًا من البحث الأكاديمي الذي يتم إجراؤه في مجال تخزين البيانات ، وخاصة في أستراليا. كان هذا واضحًا من ندرة المقالات المنشورة حول تخزين البيانات من قبل المجلات أو الكتابات الأكاديمية الأخرى في ذلك الوقت. وصفت العديد من الكتابات الأكاديمية المتاحة تجربة الولايات المتحدة. تسبب نقص البحث الأكاديمي في مجال تخزين البيانات في طلب البحث الدقيق والدراسات التجريبية (McFadden 1996 ، Shanks et al. 1997 ، Little and Gibson 1999). على وجه الخصوص ، دراسات بحثية حول عملية تنفيذ مستودع البيانات يجب القيام به لتوسيع المعرفة العامة حول تنفيذ مستودع البيانات وستكون بمثابة أساس لدراسة بحثية مستقبلية (Shanks et al. 1997 ، Little and Gibson 1999).

الغرض من هذه الدراسة ، إذن ، هو التحقيق في ما يحدث بالفعل عندما تقوم المنظمات بتنفيذ واستخدام i مستودع البيانات في استراليا. على وجه التحديد ، ستشمل هذه الدراسة تحليلًا لعملية كاملة لتطوير ملف مستودع البيانات، بدءًا من البدء والتصميم من خلال التصميم والتنفيذ والاستخدام اللاحق داخل المنظمات الأسترالية. بالإضافة إلى ذلك ، ستساهم الدراسة أيضًا في الممارسة الحالية من خلال تحديد المجالات التي يمكن فيها تحسين الممارسة بشكل أكبر ويمكن تقليل أوجه القصور والمخاطر إلى الحد الأدنى أو تجنبها. علاوة على ذلك ، سيكون بمثابة أساس لدراسات أخرى حول مستودع البيانات في أستراليا وسيسد الفجوة الموجودة حاليًا في الأدبيات.

أسئلة البحث

الهدف من هذا البحث هو دراسة الأنشطة التي ينطوي عليها تنفيذ مستودع البيانات واستخدامها من قبل المنظمات الأسترالية. على وجه الخصوص ، يتم دراسة العناصر المتعلقة بتخطيط المشروع وتطويره وتشغيله واستخدامه والمخاطر التي ينطوي عليها. لذا فإن سؤال هذا البحث هو:

"كيف هي الممارسة الحالية ل مستودع البيانات في استراليا؟"

للإجابة على هذا السؤال بشكل فعال ، هناك عدد من الأسئلة البحثية الفرعية المطلوبة. على وجه الخصوص ، تم تحديد ثلاثة أسئلة فرعية من الأدبيات ، والتي تم تقديمها في الفصل 2 ، لتوجيه هذا المشروع البحثي: كيف يتم مستودع البيانات من قبل المنظمات الأسترالية؟ ما هي المشاكل المصادفة؟

ما هي الفوائد التي تمت تجربتها؟
للإجابة على هذه الأسئلة ، تم استخدام تصميم بحث استكشافي باستخدام المسح. كدراسة استكشافية ، فإن الإجابات على الأسئلة المذكورة أعلاه ليست كاملة (Shanks et al. 1993 ، Denscombe 1998). في هذه الحالة ، يلزم إجراء بعض التثليث لتحسين الإجابات على هذه الأسئلة. ومع ذلك ، سيوفر التحقيق أساسًا متينًا للعمل المستقبلي الذي يتناول هذه الأسئلة. يتم تقديم مناقشة مفصلة لتبرير أسلوب البحث وتصميمه في الفصل 3.

هيكل المشروع البحثي

ينقسم هذا المشروع البحثي إلى قسمين: الدراسة السياقية لمفهوم تخزين البيانات والبحث التجريبي (انظر الشكل 1.1) ، وكلاهما تمت مناقشته أدناه.

الجزء الأول: الدراسة السياقية

يتكون الجزء الأول من البحث من مراجعة الأدبيات الحالية حول أنواع مختلفة من تخزين البيانات بما في ذلك أنظمة دعم القرار (DSS) وأنظمة المعلومات التنفيذية (EIS) ودراسات الحالة مستودع البيانات ومفاهيم مستودع البيانات. أيضا ، نتائج المنتديات على مستودع البيانات ومجموعات اجتماعات الخبراء والممارسين بقيادة مجموعة أبحاث Monash DSS ، ساهمت في هذه المرحلة من الدراسة التي تهدف إلى اكتساب نظرة ثاقبة في ممارسة مستودع البيانات وتحديد المخاطر التي ينطوي عليها اعتمادها. خلال هذه الفترة من الدراسة السياقية ، تم إنشاء فهم لمنطقة المشكلة لتوفير قاعدة المعرفة للتحقيقات التجريبية اللاحقة. ومع ذلك ، كانت هذه عملية مستمرة حيث تم إجراء الدراسة البحثية.

الجزء الثاني: البحث التجريبي

أدى المفهوم الجديد نسبيًا لتخزين البيانات ، خاصة في أستراليا ، إلى الحاجة إلى إجراء مسح للحصول على صورة شاملة عن تجربة الاستخدام. تم تنفيذ هذا الجزء بمجرد إنشاء مجال المشكلة من خلال مراجعة شاملة للأدبيات. تم استخدام مفهوم تخزين البيانات الذي تم تشكيله خلال مرحلة الدراسة السياقية كمدخل للاستبيان الأولي لهذه الدراسة. بعد ذلك ، تمت مراجعة الاستبيان. هل أنت خبير في مستودع البيانات شارك في الاختبار. كان الغرض من اختبار الاستبيان الأولي هو التحقق من اكتمال ودقة الأسئلة. بناءً على نتائج الاختبار ، تم تعديل الاستبيان وإرسال النسخة المعدلة بالبريد إلى المشاركين في المسح. ثم تم تحليل الاستبيانات التي تم إرجاعها من أجل i منح في الجداول والرسوم البيانية وغيرها من الأشكال. ال

نتائج التحليل منح تشكل لقطة لممارسة تخزين البيانات في أستراليا.

نظرة عامة على تخزين البيانات

تطور مفهوم تخزين البيانات مع التحسينات في تكنولوجيا الكمبيوتر.
ويهدف إلى التغلب على المشكلات التي تواجهها مجموعات دعم التطبيقات مثل نظام دعم القرار (DSS) ونظام المعلومات التنفيذية (EIS).

في الماضي كانت أكبر عقبة أمام هذه التطبيقات هي عدم قدرة هذه التطبيقات على توفير قاعدة البيانات اللازمة للتحليل.
هذا يرجع بشكل رئيسي إلى طبيعة عمل الإدارة. تختلف اهتمامات إدارة الشركة باستمرار حسب المنطقة التي تتم تغطيتها. نتيجة لذلك منح أساسي لهذه التطبيقات يجب أن يكون قادرًا على التغيير بسرعة اعتمادًا على الجزء المراد معالجته.
وهذا يعني أنني منح يجب أن تكون متوفرة بالشكل المناسب للتحليلات المطلوبة. في الواقع ، وجدت مجموعات دعم التطبيقات أنه من الصعب جدًا جمعها ودمجها في الماضي منح من مصادر معقدة ومتنوعة.

يقدم الجزء المتبقي من هذا القسم نظرة عامة على مفهوم تخزين البيانات ويناقش كيف مستودع البيانات يمكن التغلب على مشاكل مجموعات دعم التطبيق.
مصطلح "مستودع البياناتشاعه ويليام إنمون في عام 1990. ويرى تعريفه المقتبس في كثير من الأحيان أن مستودع البيانات كمجموعة من منح موجه نحو الموضوع ، ومتكامل ، وغير متقلب ، ومتغير بمرور الوقت ، لدعم قرارات الإدارة.

باستخدام هذا التعريف يشير Inmon إلى أنني منح المقيمين في أ مستودع البيانات يجب أن تمتلك الخصائص الأربع التالية:

• ▪ موضوع المنحى
• ▪ متكامل
• ▪ غير متطاير
• ▪ متغير بمرور الوقت بواسطة Inmon الموجه نحو الذات يعني أن i منح في مستودع البيانات في أكبر المجالات التنظيمية التي تم

المحددة في النموذج منح. على سبيل المثال جميع منح بخصوص أنا الزبائن الواردة في مجال الموضوع العملاء. وكذلك الكل منح المتعلقة بالمنتجات الواردة في منتجات مجال الموضوع.

بواسطة Inmon المتكاملة يعني ذلك أنا منح من منصات وأنظمة ومواقع مختلفة يتم دمجها وتخزينها في مكان واحد. بالترتيب منح يجب تحويل الأشكال المتشابهة إلى تنسيقات متسقة من أجل إضافتها ومقارنتها بسهولة.
على سبيل المثال ، يتم تمثيل الجنس المذكر والمؤنث بالحرفين M و F في نظام واحد ، و 1 و 0 في نظام آخر. لدمجها بشكل صحيح ، يجب تحويل أحد التنسيقين أو كلاهما بحيث يتساوى التنسيقان. في هذه الحالة يمكننا تغيير M إلى 1 و F إلى 0 أو العكس. الموجهة نحو الذات والمتكاملة تشير إلى أن مستودع البيانات تم تصميمه لتوفير رؤية وظيفية ومستعرضة منح من الشركة

بواسطة غير متقلبة وهو يعني ذلك أنا منح في مستودع البيانات تظل متسقة وتحديث منح ليست ضرورية. بدلاً من ذلك ، أي تغيير في منح يتم إضافة الأصول إلى قاعدة بيانات من مستودع البيانات. هذا يعني أن مؤرخ منح موجود في مستودع البيانات.

بالنسبة للمتغيرات مع الوقت، يشير Inmon إلى أن i منح في مستودع البيانات تحتوي دائمًا على مؤشرات زمنية منح إنها عادة تعبر أفقًا زمنيًا معينًا. على سبيل المثال أ
مستودع البيانات يمكن أن تحتوي على 5 سنوات من القيم التاريخية الزبائن من 1993 إلى 1997. توافر التاريخية وسلسلة زمنية من منح يسمح لك بتحليل الاتجاهات.

Un مستودع البيانات يمكنه جمع ملكه منح من أنظمة OLTP ؛ من الأصول منح خارج المنظمة و / أو عن طريق مشاريع نظام الاصطياد الخاصة الأخرى منح.
I منح يمكن أن تخضع المقتطفات لعملية تنظيف ، في هذه الحالة i منح يتم تحويلها ودمجها قبل تخزينها في ملف قاعدة بيانات من مستودع البيانات. ثم انا منح

المقيمين داخل قاعدة بيانات من مستودع البيانات متاحة لتسجيلات دخول المستخدم النهائي وأدوات الاسترداد. باستخدام هذه الأدوات ، يمكن للمستخدم النهائي الوصول إلى العرض المتكامل لمؤسسة منح.

I منح المقيمين داخل قاعدة بيانات من مستودع البيانات يتم تخزينها في تنسيقات مفصلة وملخص.
قد يعتمد مستوى الملخص على طبيعة الموضوع منح. أنا منح مفصلة قد تتكون من منح الحالية و منح المؤرخون
I منح الحقيقية ليست مدرجة في مستودع البيانات إلى أن منح في مستودع البيانات يتم إعادة تحديثها.
بالإضافة إلى تخزين منح أنفسهم، أ مستودع البيانات يمكنه أيضًا تخزين نوع مختلف من داتو تسمى البيانات الوصفية التي تصف أنا منح المقيمين فيه قاعدة بيانات.
هناك نوعان من البيانات الوصفية: تطوير البيانات الوصفية وتحليل البيانات الوصفية.
تُستخدم البيانات الوصفية للتطوير لإدارة وأتمتة عمليات الاستخراج والتنظيف ورسم الخرائط والتحميل منح في مستودع البيانات.
يمكن أن تحتوي المعلومات الواردة في البيانات الوصفية للتطوير على تفاصيل أنظمة التشغيل وتفاصيل العناصر المراد استخراجها والنموذج منح من مستودع البيانات وقواعد العمل لتحويل البيانات منح.

النوع الثاني من البيانات الوصفية ، المعروف باسم البيانات الوصفية التحليلية ، يمكّن المستخدم النهائي من استكشاف محتوى ملف مستودع البيانات لتجد أنا منح متاح ومعناها بعبارات واضحة وغير فنية.

وبالتالي ، تعمل البيانات الوصفية التحليلية كجسر بين مستودع البيانات وتطبيقات المستخدم النهائي. يمكن أن تحتوي هذه البيانات الوصفية على نموذج الأعمال وأوصاف منح المطابق لنموذج العمل والاستعلامات والتقارير المحددة مسبقًا والمعلومات الخاصة بوصول المستخدم والفهرس.

يجب دمج البيانات الوصفية للتحليل والتطوير في بيانات وصفية واحدة متكاملة لتعمل بشكل صحيح.

لسوء الحظ ، فإن العديد من الأدوات الحالية لها بيانات وصفية خاصة بها ولا توجد حاليًا معايير موجودة

السماح لأدوات تخزين البيانات بدمج هذه البيانات الوصفية. لمعالجة هذا الموقف ، قام العديد من بائعي أدوات تخزين البيانات الرائدة بتشكيل مجلس بيانات التعريف الذي أصبح فيما بعد تحالف البيانات الوصفية.

الهدف من هذا التحالف هو بناء مجموعة بيانات وصفية قياسية تسمح لأدوات تخزين البيانات المختلفة بتحويل البيانات الوصفية
أدت جهودهم إلى ولادة مواصفات تبادل البيانات الوصفية (MDIS) التي ستسمح بتبادل المعلومات بين أرشيفات Microsoft وملفات MDIS ذات الصلة.

وجود ال منح على حد سواء ملخص / مفهرس ومفصل ، فإنه يمنح المستخدم إمكانية إجراء DRILL DROWN (الحفر) من منح مفهرسة بالتفصيل والعكس صحيح. وجود ال منح يتيح التاريخ التفصيلي إنشاء تحليلات الاتجاه بمرور الوقت. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن استخدام البيانات الوصفية للتحليل كدليل del قاعدة بيانات من مستودع البيانات لمساعدة المستخدمين النهائيين في تحديد موقع i منح من الضروري.

بالمقارنة مع أنظمة OLTP ، مع قدرتها على دعم تحليل منح والإبلاغ، مستودع البيانات يُنظر إليه على أنه نظام أكثر ملاءمة لعمليات المعلومات مثل إجراء الاستفسارات والرد عليها وإنتاج التقارير. سوف يسلط القسم التالي الضوء على الاختلافات بين النظامين بالتفصيل.

مستودع البيانات ضد أنظمة OLTP

تهدف العديد من أنظمة المعلومات داخل المنظمات إلى دعم العمليات اليومية. هذه الأنظمة المعروفة باسم OLTP SYSTEMS ، تلتقط المعاملات اليومية التي يتم تحديثها باستمرار.

I منح في هذه الأنظمة غالبًا ما يتم تعديلها أو إضافتها أو حذفها. على سبيل المثال ، يتغير عنوان العميل أثناء انتقاله من مكان إلى آخر. في هذه الحالة سيتم تسجيل العنوان الجديد عن طريق تعديل حقل العنوان قاعدة بيانات. الهدف الرئيسي من هذه الأنظمة هو تقليل تكاليف المعاملات وفي نفس الوقت تقليل أوقات المعالجة. تتضمن أمثلة أنظمة OLTP الإجراءات الهامة مثل تسجيل الطلبات وكشوف المرتبات والفواتير والتصنيع وخدمة العملاء الزبائن.

على عكس أنظمة OLTP ، التي تم إنشاؤها للعمليات القائمة على المعاملات والأحداث ، i مستودع البيانات تم إنشاؤها لتوفير دعم العملية القائم على التحليلات منح وعمليات صنع القرار.

يتم تحقيق ذلك عادة من خلال دمج i منح من مختلف OLTP وأنظمة خارجية في "حاوية" واحدة من منح، كما تمت مناقشته في القسم السابق.

نموذج عملية تخزين البيانات في موناش

نموذج العملية ل مستودع البيانات تم تطوير Monash من قبل باحثين في Monash DSS Research Group ويستند إلى أدبيات مستودع البيانات، خبرة في مجالات أنظمة دعم التنمية ، مناقشات مع بائعي التطبيقات لاستخدامها في مستودع البيانات، على مجموعة من الخبراء في استخدام مستودع البيانات.

المراحل هي: البدء والتخطيط والتطوير والعمليات والشرح. يوضح الرسم التخطيطي الطبيعة التكرارية أو التطورية لتطوير ملف مستودع البيانات عملية باستخدام الأسهم ذات الاتجاهين الموضوعة بين المراحل المختلفة. في هذا السياق ، تعني كلمة "تكراري" و "تطوري" أنه في كل خطوة من خطوات العملية ، يمكن أن تنتشر أنشطة التنفيذ دائمًا إلى الوراء إلى المرحلة السابقة. هذا يرجع إلى طبيعة المشروع مستودع البيانات التي تحدث فيها طلبات إضافية من قبل المستخدم النهائي في أي وقت. على سبيل المثال ، أثناء مرحلة تطوير العملية مستودع البياناتإذا طلب المستخدم النهائي حجمًا أو منطقة جديدة للموضوع ، والتي لم تكن جزءًا من الخطة الأصلية ، فيجب إضافتها إلى النظام. هذا يسبب تغيير في المشروع. والنتيجة هي أنه يتعين على فريق التصميم تغيير متطلبات المستندات التي تم إنشاؤها حتى الآن أثناء مرحلة التصميم. في كثير من الحالات ، يجب أن تعود الحالة الحالية للمشروع إلى مرحلة التصميم حيث يجب إضافة المتطلبات الجديدة وتوثيقها. يجب أن يكون المستخدم قادرًا على رؤية الوثائق المحددة التي تمت مراجعتها والتغييرات التي تم إجراؤها في مرحلة التطوير. في نهاية دورة التطوير هذه ، يحتاج المشروع إلى الحصول على تعليقات جيدة من فريقي التطوير والمستخدمين. ثم يتم إعادة استخدام التعليقات لتحسين مشروع مستقبلي.

القدرة على التخطيط
تميل dw إلى أن تكون كبيرة الحجم وتنمو بسرعة كبيرة (Best 1995، Rudin 1997a) بسبب كمية منح التاريخية التي يحتفظون بها من مدتهم. يمكن أن يكون سبب النمو أيضًا منح الوظائف الإضافية التي يطلبها المستخدمون لزيادة قيمة منح أن لديهم بالفعل. وبالتالي ، فإن متطلبات التخزين لـ منح يمكن تحسينها بشكل كبير (Eckerson 1997). وبالتالي ، من الضروري التأكد ، من خلال إجراء تخطيط القدرات ، أن النظام الذي سيتم بناؤه يمكن أن ينمو مع نمو الاحتياجات (Best 1995، LaPlante 1996، Lang 1997، Eckerson 1997، Rudin 1997a، Foley 1997a).
عند التخطيط لقابلية التوسع في dw ، يجب على المرء أن يعرف النمو المتوقع في حجم المستودع ، وأنواع الأسئلة التي يحتمل طرحها ، وعدد المستخدمين النهائيين المدعومين (Best 1995، Rudin 1997b، Foley 1997a). يتطلب إنشاء تطبيقات قابلة للتطوير مجموعة من تقنيات الخادم القابلة للتطوير وتقنيات تصميم التطبيقات القابلة للتطوير (Best 1995، Rudin 1997b. كلاهما ضروري لبناء تطبيق قابل للتطوير بدرجة كبيرة. يمكن لتقنيات الخوادم القابلة للتطوير أن تجعل من السهل والفعال من حيث التكلفة إضافة وحدات تخزين وذاكرة ووحدة معالجة مركزية بدون أداء مهين (Lang 1997 ، Telephony 1997).

هناك نوعان من تقنيات الخوادم الرئيسية القابلة للتطوير: المعالجة المتعددة المتماثلة (SMP) والمعالجة المتوازية على نطاق واسع (MPP)) (IDC 1997، Humphries et al. 1999). يحتوي خادم SMP عادةً على معالجات متعددة تشترك في الذاكرة ونواقل النظام والموارد الأخرى (IDC 1997، Humphries et al. 1999). يمكن إضافة معالجات إضافية لتعزيزها ربما الحسابية. طريقة أخرى لزيادة ربما حساب خادم SMP ، هو الجمع بين العديد من أجهزة SMP. تُعرف هذه التقنية باسم التجميع (همفريز وآخرون 1999). من ناحية أخرى ، يحتوي خادم MPP على معالجات متعددة لكل منها ذاكرته الخاصة ونظام ناقل وموارد أخرى (IDC 1997، Humphries et al. 1999). كل معالج يسمى عقدة. زيادة في ربما يمكن الحصول على الحسابية

إضافة عقد إضافية إلى خوادم MPP (همفريز وآخرون 1999).

تتمثل إحدى نقاط الضعف في خوادم SMP في أن العديد من عمليات الإدخال والإخراج (I / O) يمكن أن تكدس نظام الناقل (IDC 1997). لا تحدث هذه المشكلة داخل خوادم MPP حيث أن لكل معالج نظام ناقل خاص به. ومع ذلك ، فإن الترابط بين كل عقدة يكون بشكل عام أبطأ بكثير من نظام ناقل SMP. علاوة على ذلك ، يمكن لخوادم MPP إضافة طبقة إضافية من التعقيد لمطوري التطبيقات (IDC 1997). وبالتالي ، يمكن أن يتأثر الاختيار بين خوادم SMP و MPP بعدة عوامل ، بما في ذلك تعقيد التطبيقات ، ونسبة السعر / الأداء ، والإنتاجية المطلوبة ، وتطبيقات dw التي تم منعها وزيادة حجم قاعدة بيانات من dw وفي عدد المستخدمين النهائيين.

يمكن استخدام عدد من تقنيات تصميم التطبيقات القابلة للتطوير في تخطيط السعة. يستخدم المرء فترات إبلاغ مختلفة مثل الأيام والأسابيع والشهور والسنوات. بعد فترات إخطار مختلفة ، فإن قاعدة بيانات يمكن تقسيمها إلى قطع مجمعة يمكن إدارتها (Inmon et al. 1997). أسلوب آخر هو استخدام الجداول الموجزة التي يتم إنشاؤها عن طريق التلخيص منح da منح مفصلة. لذا أنا منح الملخصات أكثر إحكاما من التفاصيل ، مما يتطلب مساحة ذاكرة أقل. لذلك منح يمكن أرشفة التفاصيل إلى وحدة تخزين أقل تكلفة ، مما يوفر مساحة تخزين أكبر. أثناء استخدام الجداول الموجزة يمكن أن يوفر مساحة التخزين ، فإنها تتطلب الكثير من الجهد لإبقائها حديثة ومتوافقة مع احتياجات العمل. ومع ذلك ، تُستخدم هذه التقنية على نطاق واسع وغالبًا ما تستخدم جنبًا إلى جنب مع التقنية السابقة (Best 1995 و Inmon 1996a و Chauduri و Dayal
1997).

تعريف مستودع البيانات البنى الفنية تعريف تقنيات العمارة في dw

تصور المستخدمون الأوائل لتخزين البيانات في المقام الأول تنفيذ مستودع بيانات مركزي حيث كل ذلك منح، بما في ذلك أنا منح الخارجية، تم دمجها في واحدة،
المستودع المادي (Inmon 1996a, Bresnahan 1996, Peacock 1998).

الفائدة الرئيسية من هذا النهج هي أن المستخدمين النهائيين قادرون على الوصول إلى العرض على مستوى المؤسسة لـ منح التنظيمية (Ovum 1998). ميزة أخرى هي أنه يوفر توحيد منح عبر المنظمة ، مما يعني أنه لا يوجد سوى إصدار واحد أو تعريف واحد لكل مصطلح مستخدم في البيانات الوصفية لمستودع dw (Flanagan and Safdie 1997 ، Ovum 1998). عيب هذا النهج ، من ناحية أخرى ، هو أنه مكلف وصعب البناء (Flanagan and Safdie 1997، Ovum 1998، Inmon et al. 1998). لم يمض وقت طويل بعد بنية التخزين منح أصبحت المركزية شائعة ، وتطور مفهوم التعدين في أصغر مجموعات الآلهة منح لدعم احتياجات تطبيقات محددة (Varney 1996، IDC 1997، Berson and Smith 1997، peacock 1998). هذه الأنظمة الصغيرة مشتقة من النظام الأكبر مستودع البيانات مركزية. تم تسميتهم مستودع البيانات إدارات الموظف أو بيانات الموظف. تُعرف بنية مارت البيانات التابعة باسم الهندسة المعمارية ثلاثية المستويات حيث تتكون الطبقة الأولى من مستودع البيانات مركزي ، والثاني يتكون من ودائع منح الإدارات والثالث يتكون من الوصول إلى منح ومن خلال أدوات التحليل (Demarest 1994، Inmon et al. 1997).

عادةً ما يتم إنشاء أسواق البيانات بعد مستودع البيانات تم بناء مركزية لتلبية احتياجات وحدات محددة (White 1995 ، Varney 1996).
تقوم أسواق البيانات بتخزين منح ذات صلة بوحدات معينة (Inmon et al. 1997، Inmon et al. 1998، IA 1998).

وميزة هذه الطريقة هي أنه لن يكون هناك داتو غير متكامل وهذا أنا منح سيكون أقل زائدة في مجموعات البيانات منذ كل منح يأتون من المستودع منح مدمج. ميزة أخرى هي أنه سيكون هناك عدد أقل من الروابط بين كل سوق بيانات ومصادره منح لأن كل سوق بيانات له مصدر واحد فقط منح. بالإضافة إلى وجود هذه البنية في مكانها الصحيح ، لا يزال بإمكان المستخدمين الوصول إلى ملف منح

منظمات الشركات. تُعرف هذه الطريقة بالطريقة التنازلية ، حيث يتم إنشاء مجموعات البيانات بعد ملف مستودع البيانات (الطاووس 1998 ، جوف 1998).
زيادة الحاجة إلى إظهار النتائج مبكرًا ، بدأت بعض المنظمات في بناء مجموعات بيانات مستقلة (Flanagan and Safdie 1997 ، White 2000). في هذه الحالة ، تحصل متاجر البيانات على سوقهم منح مباشرة من أساسيات منح OLTP وغير OLTP من المستودع المركزي والمتكامل ، مما يلغي الحاجة إلى وجود مستودع مركزي في مكانه.

يتطلب كل سوق بيانات رابطًا واحدًا على الأقل لمصادره منح. تتمثل إحدى عيوب وجود روابط متعددة لكل سوق بيانات في أنه ، مقارنة بالبنيتين السابقتين ، وفرة منح يزيد بشكل ملحوظ.

يجب على كل سوق بيانات تخزين جميع البيانات منح مطلوب محليًا حتى لا يكون له تأثير على أنظمة OLTP. هذا يسبب أنا منح يتم تخزينها في مجموعات بيانات مختلفة (Inmon et al. 1997). عيب آخر لهذه البنية هو أنها تؤدي إلى إنشاء روابط معقدة بين مجموعات البيانات ومصادر بياناتها. منح التي يصعب تنفيذها والتحكم فيها (Inmon et al. 1997).

عيب آخر هو أن المستخدمين النهائيين قد لا يتمكنون من الوصول إلى نظرة عامة على معلومات الشركة لأنني منح من أسواق البيانات المختلفة غير متكاملة (Ovum 1998).
هناك عيب آخر وهو أنه قد يكون هناك أكثر من تعريف واحد لكل مصطلح مستخدم في مجموعات البيانات التي تولد تناقضات في البيانات. منح في المنظمة (البويضة، 1998).
على الرغم من العيوب التي تمت مناقشتها أعلاه ، لا تزال مجموعات البيانات المستقلة تجذب اهتمام العديد من المنظمات (IDC 1997). أحد العوامل التي تجعلها جذابة هو أنها أسرع في التطور وتتطلب وقتًا وموارد أقل (Bresnahan 1996 ، Berson and Smith 1997 ، Ovum 1998). وبالتالي ، فهي تعمل بشكل أساسي كتصاميم اختبار يمكن استخدامها لتحديد الفوائد و / أو أوجه القصور في التصميم بسرعة (Parsaye 1995، Braly 1995، Newing 1996). في هذه الحالة ، يجب أن يكون الجزء الذي سيتم تنفيذه في المشروع التجريبي صغيرًا ولكنه مهم للمنظمة (Newing 1996 ، Mansell-Lewis 1996).

من خلال فحص النموذج الأولي ، يمكن للمستخدمين النهائيين والإدارة أن يقرروا ما إذا كانوا سيستمرون أو يوقفون المشروع (Flanagan and Safdie 1997).
إذا كان القرار هو الاستمرار ، فيجب بناء مجموعات بيانات للصناعات الأخرى واحدة تلو الأخرى. هناك خياران للمستخدمين النهائيين بناءً على احتياجاتهم في إنشاء مصفوفات بيانات مستقلة: متكامل / متحد وغير متكامل (Ovum 1998)

في الطريقة الأولى ، يجب بناء كل سوق بيانات جديد بناءً على نماذج ونماذج البيانات الحالية منح تستخدمها الشركة (فارني 1996 ، بيرسون وسميث 1997 ، بيكوك 1998). الحاجة إلى استخدام النموذج منح من المشروع يعني أنه يجب على المرء التأكد من وجود تعريف واحد فقط لكل مصطلح مستخدم عبر مجموعات البيانات ، وكذلك لضمان إمكانية دمج مجموعات بيانات مختلفة لإعطاء نظرة عامة على معلومات المؤسسة (Bresnahan 1996). تسمى هذه الطريقة بالطريقة التصاعدية ويتم استخدامها بشكل أفضل عندما يكون هناك قيود على الوسائل المالية والوقت (Flanagan and Safdie 1997، Ovum 1998، peacock 1998، Goff 1998). في الطريقة الثانية ، يمكن أن تلبي مجموعات البيانات المبنية احتياجات وحدة معينة فقط. أحد أشكال سوق البيانات المتحدة هو مستودع البيانات وزعت فيه قاعدة بيانات تُستخدم البرامج الوسيطة لخادم المحور لدمج العديد من مجموعات البيانات في مستودع واحد منح وزعت (وايت 1995). في هذه الحالة ، أنا منح يتم توزيع الأعمال في العديد من مجموعات البيانات. يتم إعادة توجيه طلبات المستخدم النهائي إلى قاعدة بيانات البرمجيات الوسيطة لخادم المحور، والتي تستخرج كافة منح طلبتها مجموعات البيانات وإرجاع النتائج إلى تطبيقات المستخدم النهائي. توفر هذه الطريقة معلومات الأعمال للمستخدمين النهائيين. ومع ذلك ، لا تزال مشاكل مجموعات البيانات المستقلة لم يتم القضاء عليها. هناك بنية أخرى يمكن استخدامها تسمى مستودع البيانات الظاهري (وايت 1995). ومع ذلك ، فإن هذه البنية ، الموضحة في الشكل 2.9 ، ليست بنية تخزين بيانات منح حقيقي لأنه لا ينقل الحمل من أنظمة OLTP إلى مستودع البيانات (ديماريست 1994).

في الواقع طلبات منح بواسطة المستخدمين النهائيين يتم تمريرها إلى أنظمة OLTP التي تعيد النتائج بعد معالجة طلبات المستخدم. بينما تسمح هذه البنية للمستخدمين النهائيين بإنشاء التقارير وتقديم الطلبات ، إلا أنها لا تستطيع توفير i

منح تاريخ ونظرة عامة على معلومات الشركة منذ ذلك الحين منح نظرًا لأن أنظمة OLTP المختلفة ليست متكاملة. لذلك ، لا يمكن لهذه البنية أن ترضي تحليل منح مثل التوقعات.

اختيار تطبيقات الوصول واستعادة البيانات منح

الغرض من بناء أ مستودع البيانات هو نقل المعلومات إلى المستخدمين النهائيين (Inmon et al. 1997، Poe 1996، McFadden 1996، Shanks et al. 1997، Hammergren 1998) ؛ واحد أو أكثر من تطبيقات الوصول والاسترداد منح يجب توفيرها. حتى الآن ، هناك مجموعة متنوعة من هذه التطبيقات للمستخدم للاختيار من بينها (Hammergren 1998 ، Humphries et al. 1999). تحدد التطبيقات المحددة نجاح جهود التخزين منح في المؤسسة لأن التطبيقات هي الجزء الأكثر وضوحًا من مستودع البيانات للمستخدم النهائي (Inmon et al. 1997 ، Poe 1996). ليكون ناجحا أ مستودع البيانات، يجب أن تكون قادرة على دعم أنشطة تحليل البيانات منح للمستخدم النهائي (Poe 1996 ، Seddon and Benjamin 1998 ، Eckerson 1999). وبالتالي يجب تحديد "مستوى" ما يريده المستخدم النهائي (Poe 1996، Mattison 1996، Inmon et al. 1997، Humphries et al. 1999).

بشكل عام ، يمكن تصنيف المستخدمين النهائيين في ثلاث فئات: المستخدمون التنفيذيون ومحللو الأعمال والمستخدمون المتميزون (Poe 1996، Humphries et al. 1999). يحتاج المستخدمون التنفيذيون إلى سهولة الوصول إلى مجموعات محددة مسبقًا من التقارير (همفريز وآخرون 1999). يمكن الوصول إلى هذه التقارير بسهولة من خلال التنقل في القائمة (Poe 1996). بالإضافة إلى ذلك ، يجب أن تقدم التقارير المعلومات باستخدام التمثيل البياني مثل الجداول والقوالب لنقل المعلومات بسرعة (همفريز وآخرون 1999). يحتاج محللو الأعمال ، الذين قد لا يمتلكون القدرات الفنية لتطوير التقارير من الصفر بأنفسهم ، إلى أن يكونوا قادرين على تعديل التقارير الحالية لتلبية احتياجاتهم الخاصة (Poe 1996، Humphries et al. 1999). من ناحية أخرى ، فإن المستخدمين المتميزين هم نوع المستخدم النهائي الذي لديه القدرة على إنشاء وكتابة الطلبات والتقارير من البداية (Poe 1996، Humphries et al. 1999). هم الذين

إنهم يبنون علاقات لأنواع أخرى من المستخدمين (Poe 1996، Humphries et al. 1999).

بمجرد تحديد متطلبات المستخدم النهائي ، يجب تحديد تطبيقات الوصول والاسترداد منح من بين كل ما هو متاح (Poe 1996، Inmon et al. 1997).
الولوج إلى منح وأدوات الاسترجاع يمكن تصنيفها إلى 4 أنواع: أداة OLAP ، وأداة EIS / DSS ، وأداة الاستعلام والتقرير ، وأداة استخراج البيانات.

تتيح أدوات OLAP للمستخدمين إنشاء استعلامات مخصصة بالإضافة إلى تلك التي يتم إجراؤها في قاعدة بيانات من مستودع البيانات. بالإضافة إلى ذلك ، تسمح هذه المنتجات للمستخدمين بالتنقل لأسفل من منح عام إلى مفصل.

توفر أدوات EIS / DSS تقارير تنفيذية مثل تحليل "ماذا لو" والوصول إلى التقارير القائمة على القوائم. يجب تحديد التقارير مسبقًا ودمجها مع القوائم لتسهيل التنقل.
تتيح أدوات الاستعلام وإعداد التقارير للمستخدمين إنتاج تقارير محددة مسبقًا ومحددة.

تُستخدم أدوات التنقيب عن البيانات لتحديد العلاقات التي يمكن أن تلقي ضوءًا جديدًا على العمليات المنسية منح من مستودع البيانات.

إلى جانب تحسين متطلبات كل نوع من المستخدمين ، يجب أن تكون الأدوات المختارة بديهية وفعالة وسهلة الاستخدام. كما يجب أن تكون متوافقة مع أجزاء أخرى من الهيكل وأن تكون قادرة على العمل مع الأنظمة الحالية. يُقترح أيضًا اختيار أدوات الوصول إلى البيانات واسترجاعها بسعر وأداء معقول. تشمل المعايير الأخرى التي يجب مراعاتها التزام بائع الأداة بدعم منتجهم والتطورات التي سيحدثها في الإصدارات المستقبلية. لضمان مشاركة المستخدم في استخدام مستودع البيانات ، يشرك فريق التطوير المستخدمين في عملية اختيار الأداة. في هذه الحالة يجب إجراء تقييم عملي للمستخدم.

لتعزيز قيمة مستودع البيانات ، يمكن لفريق التطوير أيضًا توفير وصول عبر الويب إلى مستودعات البيانات الخاصة بهم. يسمح مستودع البيانات الذي يدعم الويب للمستخدمين بالوصول إلى ملف منح من الأماكن النائية أو أثناء السفر. وعلاوة على ذلك يمكن المعلومات

يتم توفيرها بتكلفة أقل من خلال خفض تكاليف التدريب.

2.4.3 مستودع البيانات مرحلة التشغيل

تتكون هذه المرحلة من ثلاثة أنشطة: تعريف استراتيجيات تحديث البيانات ، والتحكم في أنشطة مستودع البيانات ، وإدارة أمن مستودع البيانات.

تعريف استراتيجيات تحديث البيانات

بعد التحميل الأولي، أنا منح في قاعدة بيانات من مخزن البيانات بشكل دوري لإعادة إنتاج التغييرات التي تم إجراؤها على منح أصول. لذلك عليك أن تقرر وقت التحديث ، وكم مرة يجب جدولة التحديث وكيفية تحديث ملف منح. يقترح تحديث منح عندما يمكن قطع اتصال النظام. يتم تحديد معدل التحديث من قبل فريق التطوير بناءً على متطلبات المستخدم. هناك طريقتان لتحديث مستودع البيانات: التحديث الكامل والتحميل المستمر للتغييرات.

النهج الأول ، التحديث الكامل ، يتطلب إعادة تحميل الكل منح من الصفر. وهذا يعني أن كل منح يجب استخراجها وتنظيفها وتحويلها ودمجها في كل تحديث. يجب تجنب هذا النهج كلما أمكن ذلك لأنه يستغرق وقتًا طويلاً ويستهلك الموارد.

نهج بديل هو تحميل التغييرات باستمرار. هذا يضيف أنا منح التي تغيرت منذ آخر دورة تحديث لمستودع البيانات. يؤدي تحديد السجلات الجديدة أو التي تم تغييرها إلى تقليل مقدار منح التي يجب نشرها إلى مستودع البيانات في كل تحديث على أنها هذه فقط منح سيتم إضافتها إلى قاعدة بيانات من مستودع البيانات.

هناك ما لا يقل عن 5 طرق يمكن استخدامها لسحب i منح جديد أو معدل. لتحقيق استراتيجية فعالة لتحديث الفيديو منح قد يكون من المفيد استخدام مزيج من هذه الأساليب التي تجلب جميع التغييرات في النظام.

النهج الأول ، الذي يستخدم الطوابع الزمنية ، يفترض أنه تم تعيين كل شخص منح تحرير الطابع الزمني وتحديثه حتى تتمكن من التعرف على الكل بسهولة منح معدل وجديد. ومع ذلك ، لم يتم استخدام هذا الأسلوب على نطاق واسع في معظم أنظمة التشغيل اليوم.
الطريقة الثانية هي استخدام ملف دلتا تم إنشاؤه بواسطة التطبيق والذي يحتوي فقط على التغييرات التي تم إجراؤها على منح. يؤدي استخدام هذا الملف أيضًا إلى تضخيم دورة التحديث. ومع ذلك ، حتى هذه الطريقة لم يتم استخدامها في العديد من التطبيقات.
الطريقة الثالثة هي فحص ملف السجل ، والذي يحتوي بشكل أساسي على معلومات مشابهة لملف دلتا. الاختلاف الوحيد هو أن ملف السجل يتم إنشاؤه لعملية الاسترداد ويمكن أن يكون من الصعب فهمه.
الطريقة الرابعة هي تعديل كود التطبيق. ومع ذلك ، فإن معظم التعليمات البرمجية للتطبيق قديمة وهشة ؛ لذلك يجب تجنب هذه التقنية.
النهج الأخير هو مقارنة منح المصادر بالملف الرئيسي dei منح.

السيطرة على أنشطة مستودع البيانات

بمجرد إصدار مستودع البيانات للمستخدمين ، يجب مراقبته بمرور الوقت. في هذه الحالة ، يمكن لمسؤول مخزن البيانات استخدام واحدة أو أكثر من أدوات الإدارة والتحكم لمراقبة استخدام مستودع البيانات. على وجه الخصوص ، يمكن جمع المعلومات عن الأشخاص وفي الوقت الذي يصلون فيه إلى مستودع البيانات. تعال منح بعد جمعها ، يمكن إنشاء ملف تعريف للعمل المنجز والذي يمكن استخدامه كمدخل في تنفيذ رد المبالغ المدفوعة للمستخدم. يسمح رد المبالغ المدفوعة للمستخدمين بإبلاغهم بتكلفة معالجة مستودع البيانات.

بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أيضًا استخدام تدقيق مستودع البيانات لتحديد أنواع الاستعلام وحجمها وعدد الاستعلامات في اليوم وأوقات رد فعل الاستعلام والقطاعات التي تم الوصول إليها ومقدارها منح معالجتها. الغرض الآخر من إجراء تدقيق مستودع البيانات هو تحديد منح التي ليست قيد الاستخدام. هؤلاء منح يمكن إزالتها من مستودع البيانات لتحسين الوقت

استجابة تنفيذ الاستعلام والتحكم في نمو منح الذين يقيمون داخل قاعدة البيانات من مستودع البيانات.

إدارة أمن مستودعات البيانات

يحتوي مستودع البيانات منح متكاملة وحاسمة وحساسة يمكن الوصول إليها بسهولة. لهذا السبب يجب حمايته من المستخدمين غير المصرح لهم. طريقة واحدة لتطبيق الأمن هي استخدام وظيفة del DBMS لتعيين امتيازات مختلفة لأنواع مختلفة من المستخدمين. بهذه الطريقة، يجب الحفاظ على ملف تعريف الوصول لكل نوع من المستخدمين. هناك طريقة أخرى لتأمين مستودع البيانات وهي تشفيرها كما هو مكتوب في ملف قاعدة البيانات من مستودع البيانات. الولوج إلى منح ويجب أن تقوم أدوات الاسترجاع بفك تشفير الملف منح قبل عرض النتائج على المستخدمين.

2.4.4 مستودع البيانات مرحلة الانتشار

إنها المرحلة الأخيرة في دورة تنفيذ مستودع البيانات. تشمل الأنشطة التي سيتم تنفيذها في هذه المرحلة تدريب المستخدمين على استخدام مستودع البيانات وإجراء مراجعات لمستودع البيانات.

تدريب المستخدم

يجب أن يتم تدريب المستخدم قبل الوصول منح من مستودع البيانات واستخدام أدوات الاسترجاع. بشكل عام ، يجب أن تبدأ الجلسات بمقدمة لمفهوم التخزين منح، محتوى مستودع البيانات ، meta منح والميزات الأساسية للأدوات. بعد ذلك ، قد يقوم المستخدمون الأكثر تقدمًا أيضًا بدراسة الجداول المادية وميزات مستخدمي أدوات الوصول إلى البيانات واسترجاعها.

هناك العديد من الأساليب للقيام بتدريب المستخدم. يتضمن أحدها مجموعة مختارة من العديد من المستخدمين أو المحللين المختارين من مجموعة من المستخدمين ، بناءً على مهاراتهم القيادية والتواصلية. يتم تدريب هؤلاء بشكل شخصي على كل ما يحتاجون إلى معرفته للتعرف على النظام. بعد التدريب ، يعودون إلى وظائفهم ويبدأون في تعليم المستخدمين الآخرين كيفية استخدام النظام. على ال

بناءً على ما تعلموه ، يمكن للمستخدمين الآخرين البدء في استكشاف مستودع البيانات.
هناك طريقة أخرى تتمثل في تدريب العديد من المستخدمين في نفس الوقت ، كما لو كنت تتدرب في فصل دراسي. هذه الطريقة مناسبة عندما يكون هناك العديد من المستخدمين الذين يحتاجون إلى التدريب في نفس الوقت. طريقة أخرى هي تدريب كل مستخدم على حدة ، واحدًا تلو الآخر. هذه الطريقة مناسبة عندما يكون هناك عدد قليل من المستخدمين.

الغرض من تدريب المستخدم هو التعرف على الوصول منح وأدوات الاسترجاع وكذلك محتويات مستودع البيانات. ومع ذلك ، قد يشعر بعض المستخدمين بالارتباك من كمية المعلومات المقدمة أثناء جلسة التدريب. ثم يلزم إجراء عدد من جلسات التنشيط للدعم المستمر وللإجابة على أسئلة محددة. في بعض الحالات ، يتم تشكيل مجموعة مستخدمين لتقديم هذا النوع من الدعم.

جمع ردود الفعل

بمجرد طرح مستودع البيانات ، يمكن للمستخدمين استخدام i منح مقيم في مستودع البيانات لأغراض مختلفة. في الغالب ، يستخدم المحللون أو المستخدمون i منح في مستودع البيانات لـ:

1. 1 تحديد اتجاهات الشركة
2. 2 تحليل ملفات تعريف الشراء الزبائن
3. 3 انقسام ط الزبائن و
4. 4 تقديم أفضل الخدمات ل الزبائن - تخصيص الخدمات
5. 5 صياغة الاستراتيجيات تسويق
6. 6 تقديم عروض أسعار تنافسية لتحليلات التكلفة والتحكم في المساعدة
7. 7 دعم اتخاذ القرار الاستراتيجي
8. 8 تحديد فرص الظهور
9. 9 تحسين جودة العمليات التجارية الحالية
10. 10 تحقق من الربح

باتباع اتجاه تطوير مستودع البيانات ، يمكن إجراء سلسلة من المراجعات للنظام للحصول على التغذية الراجعة

كل من فريق التطوير ومجتمع المستخدم النهائي.
يمكن أن تؤخذ النتائج التي تم الحصول عليها في الاعتبار لدورة التطوير التالية.

نظرًا لأن مستودع البيانات له نهج تدريجي ، فمن الضروري التعلم من نجاحات وأخطاء التطورات السابقة.

2.5 ملخص

في هذا الفصل تمت مناقشة المناهج الموجودة في الأدبيات. في القسم 1 نوقش مفهوم مستودع البيانات ودوره في علم القرار. وصف القسم 2 الاختلافات الرئيسية بين مستودعات البيانات وأنظمة OLTP. ناقش القسم 3 نموذج مستودع بيانات موناش الذي تم استخدامه في القسم 4 لوصف الأنشطة المتضمنة في عملية تطوير مستودع البيانات ، ولم تكن هذه الادعاءات مبنية على بحث دقيق. ما يحدث في الواقع يمكن أن يكون مختلفًا تمامًا عما تشير إليه الأدبيات ، ومع ذلك يمكن استخدام هذه النتائج لإنشاء حقيبة أساسية تؤكد مفهوم مستودع البيانات لهذا البحث.

الفصل 3

طرق البحث والتصميم

يتناول هذا الفصل طرق البحث والتصميم لهذه الدراسة. يعرض الجزء الأول نظرة عامة على طرق البحث المتاحة لاسترجاع المعلومات ، علاوة على مناقشة معايير اختيار أفضل طريقة لدراسة معينة. في القسم 2 يتم مناقشة طريقتين تم اختيارهما بالمعايير المذكورة أعلاه ؛ سيتم اختيار أحد هذه المعايير واعتماده للأسباب الموضحة في القسم 3 حيث تم تحديد أسباب استبعاد المعيار الآخر أيضًا. يقدم القسم 4 مشروع البحث والقسم 5 الاستنتاجات.

3.1 البحث في نظم المعلومات

لا يقتصر بحث نظم المعلومات على المجال التكنولوجي فحسب ، بل يجب أيضًا توسيعه ليشمل الأهداف السلوكية والتنظيمية.
نحن مدينون بهذا إلى أطروحات التخصصات المختلفة التي تتراوح من العلوم الاجتماعية إلى الطبيعية. هذا يؤدي إلى الحاجة إلى مجموعة معينة من أساليب البحث التي تنطوي على الأساليب الكمية والنوعية لاستخدامها في نظم المعلومات.
جميع طرق البحث المتاحة مهمة ، في الواقع العديد من الباحثين مثل جينكينز (1985) ، نوناماكر وآخرون. (1991) ، و Galliers (1992) أنه لا توجد طريقة عالمية محددة لإجراء البحوث في مختلف مجالات نظم المعلومات. في الواقع ، قد تكون الطريقة مناسبة لبحث معين ولكن ليس للآخرين. يقودنا هذا إلى الحاجة إلى اختيار طريقة مناسبة لمشروعنا البحثي الخاص: لهذا الاختيار Benbasat et al. (1987) أنه يجب مراعاة طبيعة البحث والغرض منه.

3.1.1 طبيعة البحث

يمكن تصنيف طرق البحث المختلفة القائمة على الطبيعة إلى ثلاثة تقاليد معروفة على نطاق واسع في علم المعلومات: البحث الوضعي والتفسيري والنقدي.

3.1.1.1 البحث الوضعي

يُعرف البحث الوضعي أيضًا بالدراسة العلمية أو التجريبية. إنه يسعى إلى: "شرح وتوقع ما سيحدث في العالم الاجتماعي من خلال النظر في الانتظام وعلاقات السبب والنتيجة بين العناصر التي تشكله" (Shanks et al 1993).

يتميز البحث الوضعي أيضًا بقابلية التكرار والتبسيط والتفنيد. علاوة على ذلك ، يعترف البحث الوضعي بوجود علاقات بدائية بين الظواهر المدروسة.
وفقًا لجالييرز (1992) ، فإن التصنيف هو طريقة بحث مدرجة في النموذج الوضعي ، والتي لا تقتصر على هذا ، في الواقع هناك تجارب معملية وتجارب ميدانية ودراسات حالة وإيضاحات نظرية وتنبؤات ومحاكاة. باستخدام هذه الأساليب ، يعترف الباحثون بأن الظواهر المدروسة يمكن ملاحظتها بشكل موضوعي وصارم.

3.1.1.2 البحث التفسيري

وصف نيومان (1994) البحث التفسيري ، والذي يُطلق عليه غالبًا علم الظواهر أو مناهضة الوضعية ، بأنه "التحليل المنهجي للمعنى الاجتماعي للفعل من خلال المراقبة المباشرة والمفصلة للأشخاص في المواقف الطبيعية ، من أجل الوصول إلى فهم و تفسير كيفية إنشاء الناس لعالمهم الاجتماعي والحفاظ عليه ". ترفض الدراسات التفسيرية الافتراض القائل بأن الظواهر المرصودة يمكن ملاحظتها بشكل موضوعي. في الواقع أنها تستند إلى تفسيرات ذاتية. علاوة على ذلك ، لا يفرض الباحثون التفسيريون معاني مسبقة على الظواهر التي يدرسونها.

تتضمن هذه الطريقة الدراسات الذاتية / الجدلية ، والبحث الإجرائي ، والدراسات الوصفية / التفسيرية ، والبحوث المستقبلية ، ولعب الأدوار. بالإضافة إلى هذه الاستطلاعات ودراسات الحالة قد يتم تضمينها في هذا النهج لأنها تتعلق بدراسات الأفراد أو المنظمات في مواقف العالم الحقيقي المعقدة.

3.1.1.3 البحوث النقدية

يعد البحث النقدي هو النهج الأقل شهرة في العلوم الاجتماعية ولكنه تلقى مؤخرًا اهتمام الباحثين في مجال نظم المعلومات. الافتراض الفلسفي بأن الواقع الاجتماعي ينتج تاريخيًا ويعيد إنتاجه من قبل الناس ، وكذلك النظم الاجتماعية بأفعالهم وتفاعلاتهم. ومع ذلك ، فإن قدرتهم يتوسطها عدد من الاعتبارات الاجتماعية والثقافية والسياسية.

مثل البحث التفسيري ، يجادل البحث النقدي بأن البحث الوضعي لا علاقة له بالسياق الاجتماعي ويتجاهل تأثيره على الأفعال البشرية.
من ناحية أخرى ، ينتقد البحث النقدي الأبحاث التفسيرية لكونها ذاتية للغاية ولأنها لا تسعى لمساعدة الناس على تحسين حياتهم. يتمثل الاختلاف الأكبر بين البحث النقدي والنهجين الآخرين في البعد التقييمي. في حين أن موضوعية التقاليد الوضعية والتفسيرية هي التنبؤ أو شرح الوضع الراهن أو الواقع الاجتماعي ، فإن البحث النقدي يهدف إلى التقييم النقدي للواقع الاجتماعي قيد الدراسة وتحويله.

عادة ما يعارض الباحثون الناقدون الوضع الراهن من أجل إزالة الفروق الاجتماعية وتحسين الظروف الاجتماعية. يلتزم البحث النقدي بوجهة نظر عملية للظواهر موضع الاهتمام ، وبالتالي فهو عادةً طولي. من أمثلة طرق البحث الدراسات التاريخية طويلة المدى والدراسات الإثنوغرافية. ومع ذلك ، لم يتم استخدام البحث النقدي على نطاق واسع في أبحاث نظم المعلومات

3.1.2 الغرض من البحث

جنبا إلى جنب مع طبيعة البحث ، يمكن استخدام الغرض منه لتوجيه الباحث في اختيار طريقة بحث معينة. يرتبط نطاق المشروع البحثي ارتباطًا وثيقًا بموقف البحث فيما يتعلق بدورة البحث التي تتكون من ثلاث مراحل: بناء النظرية واختبار النظرية وصقل النظرية. وبالتالي ، بناءً على الزخم فيما يتعلق بدورة البحث ، يمكن أن يكون لمشروع البحث غرض توضيحي أو وصفي أو استكشافي أو تنبؤي.

3.1.2.1 البحث الاستكشافي

يهدف البحث الاستكشافي إلى التحقيق في موضوع جديد تمامًا وصياغة أسئلة وفرضيات للبحث في المستقبل. يستخدم هذا النوع من البحث في بناء النظرية للحصول على مراجع أولية في منطقة جديدة. عادة ما يتم استخدام طرق البحث النوعي ، مثل دراسات الحالة أو دراسات الظواهر.

ومع ذلك ، من الممكن أيضًا استخدام تقنيات كمية مثل الدراسات الاستكشافية أو التجارب.

3.1.3.3 البحث الوصفي

تم تصميم البحث الوصفي لتحليل ووصف بتفصيل كبير حالة معينة أو ممارسة تنظيمية. هذا مناسب لبناء النظريات ويمكن استخدامه أيضًا لتأكيد الفرضيات أو تحديها. عادة ما يتضمن البحث الوصفي استخدام القياسات والعينات. تشمل طرق البحث المناسبة المسوحات وتحليلات الخلفية.

3.1.2.3 البحث التوضيحي

يحاول البحث التوضيحي شرح سبب حدوث الأشياء. إنه يبني على الحقائق التي تمت دراستها بالفعل ويحاول العثور على أسباب هذه الحقائق.
وبالتالي فإن البحث التوضيحي عادة ما يتم بناؤه على رأس البحث الاستكشافي أو الوصفي وهو مساعد لاختبار النظريات وتنقيحها. يستخدم البحث التوضيحي عادةً دراسات الحالة أو طرق البحث القائمة على المسح.

3.1.2.4 البحوث الوقائية

يهدف البحث الوقائي إلى التنبؤ بالأحداث والسلوكيات الملاحظة التي تتم دراستها (Marshall and Rossman 1995). التنبؤ هو الاختبار العلمي القياسي للحقيقة. يستخدم هذا النوع من البحث بشكل عام الاستطلاعات أو تحليل البيانات منح المؤرخون. (يين 1989)

توضح المناقشة أعلاه أن هناك عددًا من طرق البحث الممكنة التي يمكن استخدامها في دراسة معينة. ومع ذلك ، يجب أن تكون هناك طريقة محددة أكثر ملاءمة من غيرها لنوع معين من المشاريع البحثية. (جالييرز 1987 ، يين 1989 ، دي فاوس 1991). لذلك ، يحتاج كل باحث إلى تقييم دقيق لنقاط القوة والضعف في الأساليب المختلفة ، من أجل اعتماد أنسب طريقة بحث متوافقة مع مشروع البحث. (جينكينز 1985 ، بيرفان وكلاس 1992 ، بونوميا 1985 ، يين 1989 ، هيميلتون وآيفز 1992).

3.2. طرق البحث الممكنة

كان الهدف من هذا المشروع دراسة تجربة المنظمات الأسترالية مع i منح تم تخزينها مع تطوير مستودع البيانات. معطى أنه يوجد حاليًا نقص في البحث في مجال تخزين البيانات في أستراليا ، ولا يزال هذا المشروع البحثي في ​​المرحلة النظرية لدورة البحث وله غرض استكشافي. يتطلب استكشاف التجربة في المنظمات الأسترالية التي تتبنى تخزين البيانات تفسير المجتمع الحقيقي. وبالتالي ، فإن الافتراض الفلسفي الذي يقوم عليه مشروع البحث يتبع التفسير التقليدي.

بعد الفحص الدقيق للطرق المتاحة ، تم تحديد طريقتين محتملتين للبحث: المسوح ودراسات الحالة ، والتي يمكن استخدامها في البحث الاستكشافي (Shanks et al. 1993). يجادل جالييرز (1992) في ملاءمة هاتين الطريقتين لهذه الدراسة المعينة في التصنيف المنقح له بالقول إنهما مناسبان للبناء النظري. يناقش القسمان الفرعيان التاليان كل طريقة بالتفصيل.

3.2.1 طريقة البحث المسحي

تأتي طريقة البحث المسحي من طريقة التعداد القديمة. التعداد هو جمع المعلومات من جميع السكان. هذه الطريقة مكلفة وغير عملية ، خاصة إذا كان عدد السكان كبيرًا. وهكذا ، بالمقارنة مع التعداد السكاني ، عادة ما يركز المسح على جمع المعلومات لعدد صغير ، أو عينة ، من ممثلي السكان (فاولر 1988 ، نيومان 1994). تعكس العينة المجتمع الذي تم سحبها منه ، بدرجات متفاوتة من الدقة ، اعتمادًا على بنية العينة وحجمها وطريقة الاختيار المستخدمة (Fowler 1988 ، Babbie 1982 ، Neuman 1994).

يتم تعريف طريقة المسح على أنها "لقطات من الممارسات أو المواقف أو الآراء في وقت معين ، يتم إجراؤها باستخدام الاستبيانات أو المقابلات ، والتي يمكن أن تكون الاستنتاجات منها
صنع "(Galliers 1992: 153) [لقطة فوتوغرافية للممارسات أو المواقف أو الآراء في نقطة زمنية معينة ، مأخوذة باستخدام الاستبيانات أو المقابلات ، والتي يمكن من خلالها استخلاص الاستنتاجات]. تهتم الاستطلاعات بجمع معلومات حول جوانب معينة من الدراسة من عدد من المشاركين من خلال طرح الأسئلة (فاولر 1988). هذه الاستبيانات والمقابلات ، التي تشمل مقابلات هاتفية وجهاً لوجه ومقابلات منظمة ، هي أيضًا تقنيات جمع منح المستخدمة في المسوحات (بلالوك 1970 ، ناخمياس ونشمياس 1976 ، فاولر 1988) ، يمكن استخدام الملاحظات والتحليلات (جابل 1994). من كل هذه الطرق لجمع الآلهة منح، يعتبر استخدام الاستبيان هو الأسلوب الأكثر شيوعًا ، حيث يضمن ذلك منح

التي تم جمعها منظمة ومنسقة ، وبالتالي تسهل تصنيف المعلومات (Hwang 1987، de Vaus 1991).

عند التحليل أنا منح، غالبًا ما تستخدم استراتيجية المسح تقنيات كمية ، مثل التحليل الإحصائي ، ولكن يمكن أيضًا استخدام التقنيات النوعية (Galliers 1992، Pervan

وكلاس 1992، جابل 1994). عادة، أنا منح تم جمعها لتحليل التوزيعات وأنماط الارتباط (فاولر 1988).

على الرغم من أن الاستطلاعات مناسبة بشكل عام لعمليات البحث التي تتناول السؤال "ماذا؟" (ماذا؟ وفقًا لـ Sonquist و Dunkelberg (1977) ، يهدف البحث البحثي إلى فرضيات صعبة وبرامج التقييم ووصف السكان وتطوير نماذج للسلوك البشري. علاوة على ذلك ، يمكن استخدام الاستطلاعات لدراسة رأي مجموعة سكانية معينة وظروفها ومعتقداتها وخصائصها وتوقعاتها وحتى السلوكيات السابقة أو الحالية (نيومان 1989).

تسمح الاستطلاعات للباحث باكتشاف العلاقات السكانية وعادة ما تكون النتائج أكثر عمومية من الطرق الأخرى (Sonquist and Dunkelberg 1977، Gable 1994). تسمح الاستطلاعات للباحثين بتغطية منطقة جغرافية أوسع والوصول إلى أعداد كبيرة من المستجيبين (Blalock 1970، Sonquist and Dunkelberg 1977، Hwang and Lin 1987، Gable 1994، Neuman 1994). أخيرًا ، يمكن أن توفر الاستطلاعات معلومات غير متوفرة في مكان آخر أو بالشكل المطلوب للتحليلات (Fowler 1988).

ومع ذلك ، هناك بعض القيود على إجراء المسح. ومن العيوب أن الباحث لا يستطيع الحصول على الكثير من المعلومات حول الشيء المدروس. هذا يرجع إلى حقيقة أن الاستطلاعات يتم إجراؤها فقط في وقت معين ، وبالتالي ، هناك عدد محدود من المتغيرات والأشخاص الذين يمكن للباحث

دراسة (Yin 1989، de Vaus 1991، Gable 1994، Denscombe 1998). عيب آخر هو أن إجراء المسح يمكن أن يكون مكلفًا للغاية من حيث الوقت والموارد ، خاصة إذا كان يتضمن مقابلات وجهًا لوجه (Fowler 1988).

3.2.2. طريقة البحث الاستقصائي

تتضمن طريقة البحث الاستقصائي دراسة متعمقة لحالة معينة ضمن سياقها الفعلي خلال فترة زمنية محددة ، دون أي تدخل من جانب الباحث (Shanks & C. 1993، Eisenhardt 1989، Jenkins 1985). تستخدم هذه الطريقة بشكل أساسي لوصف العلاقات بين المتغيرات التي تتم دراستها في حالة معينة (Galliers 1992). يمكن أن تشمل التحقيقات حالات فردية أو متعددة ، اعتمادًا على الظاهرة التي تم تحليلها (Franz and Robey 1987، Eisenhardt 1989، Yin 1989).

يُعرَّف أسلوب البحث الاستقصائي بأنه "تحقيق تجريبي يحقق في ظاهرة معاصرة ضمن سياقها الفعلي ، باستخدام مصادر متعددة تم انتقاؤها من كيان واحد أو أكثر مثل الأشخاص أو المجموعات أو المنظمات" (Yin 1989). لا يوجد فصل واضح بين الظاهرة وسياقها ولا يوجد تحكم أو معالجة تجريبية للمتغيرات (Yin 1989، Benbasat et al. 1987).

هناك مجموعة متنوعة من التقنيات لجمع منح التي يمكن استخدامها في طريقة الاستفسار ، والتي تشمل الملاحظات المباشرة ، ومراجعات السجلات الأرشيفية ، والاستبيانات ، ومراجعة الوثائق ، والمقابلات المنظمة. وجود مجموعة متنوعة من تقنيات الحصاد منح، المسوحات تسمح للباحثين بالتعامل مع كليهما منح نوعيًا وكميًا في نفس الوقت (Bonoma 1985 ، Eisenhardt 1989 ، Yin 1989 ، Gable 1994). كما هو الحال مع طريقة المسح ، يعمل الباحث في المسح كمراقب أو باحث وليس كمشارك نشط في المنظمة قيد الدراسة.

يؤكد Benbasat et al. (1987) أن طريقة البحث مناسبة بشكل خاص لبناء نظرية البحث ، والتي تبدأ بسؤال بحث وتستمر بالتدريب.

من النظرية أثناء عملية التجميع منح. أن تكون مناسبة أيضًا للمرحلة

في بناء النظرية ، يقترح فرانز وروبي (1987) أنه يمكن أيضًا استخدام طريقة الاستقصاء لمرحلة النظرية المعقدة. في هذه الحالة ، بناءً على الأدلة التي تم جمعها ، يتم التحقق من نظرية أو فرضية معينة أو دحضها. بالإضافة إلى ذلك ، فإن الاستفسار مناسب أيضًا للبحث الذي يتعامل مع أسئلة "كيف" و "لماذا" (Yin 1989).

مقارنة بالطرق الأخرى ، تسمح المسوحات للباحث بالتقاط المعلومات الأساسية بمزيد من التفصيل (Galliers 1992، Shanks et al. 1993). علاوة على ذلك ، تسمح التحقيقات للباحث بفهم طبيعة وتعقيد العمليات المدروسة (Benbasat et al. 1987).

هناك أربعة عيوب رئيسية مرتبطة بطريقة الاستفسار. الأول هو عدم وجود خصومات خاضعة للرقابة. يمكن لذاتية الباحث أن تغير نتائج واستنتاجات الدراسة (Yin 1989). العيب الثاني هو عدم وجود مراقبة خاضعة للرقابة. على عكس الطرق التجريبية ، لا يستطيع الباحث الاستقصائي التحكم في الظواهر المدروسة حيث تم فحصها في سياقها الطبيعي (Gable 1994). العيب الثالث هو عدم القدرة على التكرار. هذا يرجع إلى حقيقة أنه من غير المرجح أن يلاحظ الباحث نفس الأحداث ، ولا يمكنه التحقق من نتائج دراسة معينة (لي 1989). أخيرًا ، نتيجة لعدم قابلية التكرار ، من الصعب تعميم النتائج التي تم الحصول عليها من مسح واحد أو أكثر (Galliers 1992، Shanks et al. 1993). كل هذه المشاكل ، مع ذلك ، ليست مستعصية على الحل ويمكن ، في الواقع ، التقليل منها من قبل الباحث من خلال تطبيق الإجراءات المناسبة (لي 1989).

3.3. تبرير منهجية البحث متبنى

من بين طريقتين بحثيتين محتملتين لهذه الدراسة ، تعتبر طريقة المسح هي الأنسب. تم رفض التحقيق بعد دراسة متأنية لما يتعلق به

المزايا والضعف. نناقش أدناه ملاءمة أو عدم ملاءمة كل طريقة لهذه الدراسة.

3.3.1. عدم ملاءمة طريقة البحث التحقيق

تتطلب طريقة الاستقصاء دراسة متعمقة لحالة معينة داخل منظمة واحدة أو أكثر خلال فترة زمنية (Eisenhardt 1989). في هذه الحالة ، قد تتجاوز الفترة الإطار الزمني المحدد لهذه الدراسة. سبب آخر لعدم اعتماد طريقة التحقيق هو أن النتائج قد تعاني من نقص الدقة (Yin 1989). يمكن أن تؤثر ذاتية الباحث على النتائج والاستنتاجات. سبب آخر هو أن هذه الطريقة أكثر ملاءمة للبحث في أسئلة النوع "كيف" أو "لماذا" (Yin 1989) ، بينما سؤال البحث لهذه الدراسة هو نوع "ماذا". أخيرًا وليس آخرًا ، من الصعب تعميم النتائج من مسح واحد أو بضع دراسات (Galliers 1992، Shanks et al. 1993). بناءً على هذا الأساس المنطقي ، لم يتم اختيار طريقة البحث المسحية لأنها لم تكن مناسبة لهذه الدراسة.

3.3.2. راحة طريقة البحث مسح

عندما تم إجراء هذا البحث ، لم تكن ممارسة تخزين البيانات قد تم تبنيها على نطاق واسع من قبل المنظمات الأسترالية. ومن ثم ، لم يكن هناك الكثير من المعلومات بشأن تنفيذها داخل المنظمات الأسترالية. جاءت المعلومات المتاحة من المنظمات التي نفذت أو استخدمت أ مستودع البيانات. في هذه الحالة ، تكون طريقة البحث المسحي هي الأنسب لأنها تسمح بالحصول على معلومات غير متوفرة في مكان آخر أو بالشكل المطلوب للتحليل (Fowler 1988). بالإضافة إلى ذلك ، تسمح طريقة البحث الاستقصائي للباحث باكتساب رؤية جيدة للممارسات أو المواقف أو الآراء في وقت معين (Galliers 1992، Denscombe 1998). تم طلب نظرة عامة لزيادة الوعي بتجربة تخزين البيانات الأسترالية.

علاوة على ذلك ، يذكر Sonquist و Dunkelberg (1977) أن نتائج أبحاث المسح أكثر عمومية من الطرق الأخرى.

3.4. تصميم البحوث المسحية

تم إجراء مسح ممارسة تخزين البيانات في عام 1999. وتألف السكان المستهدفون من المنظمات الأسترالية المهتمة بدراسات تخزين البيانات ، حيث من المحتمل أنهم كانوا على دراية بـ منح التي يقومون بتخزينها ، وبالتالي ، يمكن أن توفر معلومات مفيدة لهذه الدراسة. تم تحديد السكان المستهدفين من خلال مسح أولي لجميع الأعضاء الأستراليين في "معهد تخزين البيانات" (Tdwi-aap). يناقش هذا القسم تصميم مرحلة البحث التجريبي لهذه الدراسة.

3.4.1. تقنية الحصاد منح

من بين الأساليب الثلاثة التي يشيع استخدامها في أبحاث المسح (أي الاستبيان البريدي والمقابلة الهاتفية والمقابلة الشخصية) (Nachmias 1976 ، Fowler 1988 ، de Vaus 1991) ، تم اعتماد الاستبيان البريدي لهذه الدراسة. السبب الأول لاعتماد هذا الأخير هو أنه يمكن أن يصل إلى مجموعة سكانية مشتتة جغرافيًا (Blalock 1970، Nachmias and Nachmias 1976، Hwang and Lin 1987، de Vaus 1991، Gable 1994). ثانياً ، الاستبيان البريدي مناسب للمشاركين المتعلمين تعليماً عالياً (فاولر 1988). تم توجيه الاستبيان البريدي لهذه الدراسة إلى رعاة مشروع تخزين البيانات والمديرين و / أو مديري المشاريع. ثالثًا ، تكون الاستبيانات البريدية مناسبة عندما تتوفر قائمة عناوين آمنة (Salant and Dilman 1994). TDWI ، في هذه الحالة ، قدمت جمعية تخزين بيانات موثوقة القائمة البريدية لأعضائها الأستراليين. ميزة أخرى للاستبيان البريدي عبر الاستبيانات الهاتفية أو المقابلات الشخصية هي أنه يسمح للمستجيبين بالرد بشكل أكثر دقة ، لا سيما عندما يحتاج المستجيبون إلى استشارة السجلات أو مناقشة الأسئلة مع أشخاص آخرين (فاولر 1988).

قد يكون العيب المحتمل هو الوقت اللازم لإجراء الاستبيانات عن طريق البريد. عادة ، يتم إجراء استبيان عبر البريد في هذا التسلسل: رسائل البريد ، وانتظر الردود ، وإرسال التأكيد (Fowler 1988، Bainbridge 1989). وبالتالي ، قد يكون الوقت الإجمالي أطول من الوقت المطلوب للمقابلات وجهاً لوجه أو المقابلات الهاتفية. ومع ذلك ، يمكن معرفة الوقت الإجمالي مسبقًا (فاولر 1988 ، دينسكومب 1998). لا يمكن معرفة الوقت المستغرق في إجراء المقابلات الشخصية مسبقًا لأنه يختلف من مقابلة إلى أخرى (فاولر 1988). يمكن أن تكون المقابلات الهاتفية أسرع من الاستبيانات البريدية والمقابلات الشخصية ولكن يمكن أن يكون لها معدل مرتفع دون إجابة بسبب عدم توفر بعض الأشخاص (فاولر 1988). بالإضافة إلى ذلك ، تقتصر المقابلات الهاتفية عمومًا على قوائم قصيرة نسبيًا من الأسئلة (Bainbridge 1989).

ضعف آخر في الاستبيان المرسل بالبريد هو معدل عدم الاستجابة المرتفع (فاولر 1988 ، بينبريدج 1989 ، نيومان 1994). ومع ذلك ، تم اتخاذ الإجراءات المضادة من خلال ربط هذه الدراسة بمؤسسة تخزين بيانات موثوقة (مثل TDWI) (Bainbridge 1989 ، Neuman 1994) ، والتي تصدر رسالتين تذكير إلى غير المستجيبين (Fowler 1988 ، Neuman 1994) وتتضمن أيضًا خطابًا إضافيًا يشرح الغرض من الدراسة (نيومان 1994).

3.4.2. وحدة من التحليل

الغرض من هذه الدراسة هو الحصول على معلومات حول تنفيذ تخزين البيانات واستخدامها داخل المنظمات الأسترالية. السكان المستهدفون هم جميع المنظمات الأسترالية التي نفذت أو تنفذ ، i مستودع البيانات. ثم يتم تسجيل المنظمات الفردية. تم إرسال الاستبيان إلى المنظمات المهتمة بالتبني مستودع البيانات. تضمن هذه الطريقة أن المعلومات التي تم جمعها تأتي من أنسب الموارد لكل منظمة مشاركة.

3.4.3. عينة المسح

تم الحصول على القائمة البريدية للمشاركين في الاستطلاع من TDWI. من هذه القائمة ، تم اختيار 3000 منظمة أسترالية كأساس لأخذ العينات. تم إرسال خطاب متابعة يشرح المشروع والغرض من المسح ، مع نموذج رد ومغلف مسبق الدفع لإعادة الاستبيان المكتمل إلى العينة. من بين 3000 منظمة ، وافقت 198 على المشاركة في الدراسة. كان من المتوقع مثل هذا العدد الصغير من الردود داتو العدد الكبير من المنظمات الأسترالية التي تبنت أو كانت تتبنى استراتيجية تخزين البيانات داخل مؤسساتها. وبالتالي ، فإن المجتمع المستهدف لهذه الدراسة يتكون من 198 منظمة فقط.

3.4.4. محتويات الاستبيان

اعتمد تصميم الاستبيان على نموذج تخزين بيانات Monash (تمت مناقشته سابقًا في الجزء 2.3). استند محتوى الاستبيان إلى مراجعة الأدبيات المقدمة في الفصل 2. ويمكن العثور على نسخة من الاستبيان المرسلة بالبريد إلى المشاركين في المسح في الملحق "ب". يتكون الاستبيان من ستة أقسام تتبع خطوات النموذج المغطى. تلخص الفقرات الست التالية بإيجاز محتويات كل قسم.

القسم أ: معلومات أساسية عن المنظمة
يحتوي هذا القسم على أسئلة تتعلق بملف تعريف المنظمات المشاركة. بالإضافة إلى ذلك ، تتعلق بعض الأسئلة بحالة مشروع تخزين بيانات المشارك. لم يتم الكشف عن المعلومات السرية مثل اسم المنظمة في تحليل المسح.

القسم ب: البداية
تتعلق الأسئلة الواردة في هذا القسم بالبدء في تخزين البيانات. تم طرح أسئلة بخصوص المبادرين للمشروع والجهات الراعية والمهارات والمعرفة المطلوبة وأهداف تطوير تخزين البيانات وتوقعات المستخدمين النهائيين.

القسم ج: التصميم
يحتوي هذا القسم على أسئلة تتعلق بأنشطة التخطيط الخاصة بـ مستودع البيانات. على وجه الخصوص ، كانت الأسئلة حول نطاق التنفيذ ، ومدة المشروع ، وتكلفة المشروع وتحليل التكلفة / الفائدة.

القسم د: التطوير
يوجد في قسم التطوير أسئلة تتعلق بأنشطة التطوير الخاصة بـ مستودع البيانات: جمع متطلبات المستخدم النهائي ، ومصادر منح، النموذج المنطقي ل منحوالنماذج الأولية وتخطيط السعة والبنى الفنية واختيار أدوات تطوير تخزين البيانات.

القسم هـ: التشغيل
الأسئلة التشغيلية المتعلقة بتشغيل وامتداد مستودع البيانات، لأنها تتطور في المرحلة التالية من التطوير. هناك جودة البيانات، واستراتيجيات التحديث الخاصة بـ منح، التفاصيل منح، قابلية التوسع مستودع البيانات والقضايا الأمنية مستودع البيانات كانت من بين أنواع الأسئلة المطروحة.

القسم و: التنمية
يحتوي هذا القسم على أسئلة متعلقة باستخدام مستودع البيانات من قبل المستخدمين النهائيين. كان الباحث مهتمًا بالغرض والفائدة من مستودع البيانات، واستراتيجيات المراجعة والتدريب المعتمدة واستراتيجية الرقابة على مستودع البيانات اعتمد.

3.4.5. معدل الاستجابة

على الرغم من انتقاد الاستطلاعات البريدية بسبب انخفاض معدل الاستجابة ، فقد تم اتخاذ خطوات لزيادة معدل العائد (كما تمت مناقشته أعلاه في القسم 3.4.1). يشير مصطلح "معدل الاستجابة" إلى النسبة المئوية للأشخاص في عينة مسح معينة والذين يستجيبون للاستبيان (Denscombe 1998). تم استخدام المعادلة التالية لحساب معدل الاستجابة لهذه الدراسة:

عدد الأشخاص الذين استجابوا
معدل الاستجابة = ——————————————————————————– X 100 إجمالي عدد الاستبيانات المرسلة

3.4.6. اختبار تجريبي

قبل إرسال الاستبيان إلى العينة ، تم اختبار الأسئلة من خلال إجراء تجارب تجريبية ، كما اقترح Luck and Rubin (1987) ، و Jackson (1988) ، و de Vaus (1991). الغرض من التجارب التجريبية هو الكشف عن أي تعبيرات محرجة وغامضة وأسئلة يصعب تفسيرها ، لتوضيح أي تعاريف ومصطلحات مستخدمة ، وتحديد الوقت التقريبي المطلوب لإكمال الاستبيان (Warwick and Lininger 1975، Jackson 1988، Salant وديلمان 1994). تم إجراء التجارب التجريبية عن طريق اختيار موضوعات ذات خصائص مماثلة لتلك الخاصة بالمواضيع النهائية ، كما اقترحه Davis e كوزنسا (1993). في هذه الدراسة ، تم اختيار ستة متخصصين في تخزين البيانات كمواضيع تجريبية. بعد كل اختبار تجريبي ، تم إجراء التصحيحات اللازمة. من الاختبارات التجريبية التي تم إجراؤها ، ساهم المشاركون في إعادة صياغة النسخة النهائية من الاستبيان وإعادة ضبطها.

3.4.7. طرق التحليل بواسطة منح

I منح تم تحليل بيانات المسح التي تم جمعها من الاستبيانات المغلقة باستخدام حزمة برامج إحصائية تسمى SPSS. تم تحليل العديد من الردود باستخدام الإحصاء الوصفي. عاد عدد من الاستبيانات غير مكتملة. تم التعامل مع هذه بعناية أكبر للتأكد من أنني منح لم يكن المفقود نتيجة لأخطاء إدخال البيانات ، ولكن لأن الأسئلة لم تكن مناسبة للمسجل ، أو لأن المسجل قرر عدم الإجابة على سؤال محدد أو أكثر. تم تجاهل هذه الإجابات المفقودة عند تحليل البيانات منح وتم ترميزها كـ "-9" لضمان استبعادها من عملية التحليل.

عند إعداد الاستبيان ، تم ترميز الأسئلة المغلقة مسبقًا عن طريق تخصيص رقم لكل خيار. ثم تم استخدام الرقم لتدريب أنا منح أثناء التحليل (Denscombe 1998 ، Sapsford and Jupp 1996). على سبيل المثال ، كانت هناك ستة خيارات مدرجة في السؤال 1 من القسم ب: مجلس الإدارة ، وكبير المسؤولين التنفيذيين ، وقسم تكنولوجيا المعلومات ، ووحدة الأعمال ، والاستشاريين وغيرهم. في ملف منح من SPSS ، تم إنشاء متغير لـ "بادئ المشروع" ، مع ستة تسميات قيمة: "1" لـ "مجلس الإدارة" ، و "2" لـ "مسؤول تنفيذي كبير" ، وهكذا في Street. سمح استخدام مقياس Likertin في بعض الأسئلة المغلقة أيضًا بتحديد الهوية بسهولة باستخدام القيم الرقمية المقابلة التي تم إدخالها في SPSS. بالنسبة للأسئلة ذات الإجابات غير الشاملة ، والتي لم تكن متنافية ، تم التعامل مع كل خيار على أنه متغير واحد مع تسميتين قيمتين: "1" لـ "محدد" و "2" لـ "غير محدد".

تم التعامل مع الأسئلة المفتوحة بشكل مختلف عن الأسئلة المغلقة. لم يتم إدخال الإجابات على هذه الأسئلة في SPSS. بدلا من ذلك ، تم تحليلها باليد. يسمح استخدام هذا النوع من الأسئلة بالحصول على معلومات حول الأفكار والتجارب الشخصية التي يتم التعبير عنها بحرية في المستجيبين (Bainbridge 1989، Denscombe 1998). حيثما أمكن ، تم تصنيف الردود.

لتحليل منحيتم استخدام طرق التحليل الإحصائي البسيط ، مثل تكرار الردود ، والمتوسط ​​، والانحراف المعياري والوسيط (Argyrous 1996 ، Denscombe 1998).
كان اختبار جاما ناجحًا للحصول على مقاييس كمية للارتباطات بين منح ترتيبي (Norusis 1983 ، Argyrous 1996). كانت هذه الاختبارات مناسبة لأن المقاييس الترتيبية المستخدمة لا تحتوي على العديد من الفئات ويمكن عرضها في جدول (Norusis 1983).

3.5 ملخص

تم في هذا الفصل مناقشة منهجية البحث وتصميمه المعتمدين لهذه الدراسة.

يستغرق اختيار أنسب طريقة بحث لدراسة معينة
النظر في عدد من القواعد ، بما في ذلك طبيعة ونوع البحث ، بالإضافة إلى مزايا ونقاط ضعف كل طريقة ممكنة (جينكينز 1985 ، بنباسات وآخرون. 1097 ، جالييرز أند لاند 1987 ، ين 1989 ، هاميلتون وآيفس 1992 ، جالييرز 1992 ، نيومان 1994). نظرًا لنقص المعرفة والنظرية الحالية فيما يتعلق بتبني تخزين البيانات في أستراليا ، تدعو هذه الدراسة البحثية إلى طريقة بحث تفسيرية ذات قدرة استكشافية لاستكشاف تجارب المنظمات الأسترالية. تم اختيار طريقة البحث المختارة لجمع المعلومات المتعلقة بتبني مفهوم تخزين البيانات من قبل المنظمات الأسترالية. تم اختيار استبيان بريدي كأسلوب تحصيل منح. مبررات أسلوب البحث وتقنية التحصيل منح سيتم توفير التحديدات في هذا الفصل. علاوة على ذلك ، تم عرض مناقشة حول وحدة التحليل والعينة المستخدمة ونسب الإجابات ومحتوى الاستبيان والاختبار التمهيدي للاستبيان وطريقة تحليله. منح.

تصميم مستودع البيانات:

الجمع بين علاقة الكيان ونمذجة الأبعاد

الملخص
تخزين ط منح هي قضية رئيسية حاليا للعديد من المنظمات. مشكلة رئيسية في تطوير المستودعات منح هذا هو تصميمه.
يجب أن يدعم الرسم الكشف عن المفاهيم في مستودع البيانات إلى النظام القديم ومصادر أخرى منح وكذلك سهولة الفهم والكفاءة في التنفيذ مستودع البيانات.
الكثير من أدبيات التخزين منح توصي باستخدام نمذجة علاقة الكيان أو النمذجة الأبعاد لتمثيل تصميم مستودع البيانات.
نوضح في هذه الورقة كيف يمكن الجمع بين كلا التمثيلين في نهج لتصميم مستودع البيانات. النهج المستخدم منهجي

تم فحصها في دراسة حالة وتم تحديدها في عدد من الآثار الهامة مع المهنيين.

تخزين البيانات

Un مستودع البيانات وعادة ما يتم تعريفها على أنها "مجموعة بيانات موجهة نحو الموضوع ، ومتكاملة ، ومتغيرة زمنيًا ، وغير متغيرة لدعم قرارات الإدارة" (Inmon and Hackathorn ، 1994). يشير الموضوع الموجه والمتكامل إلى أن مستودع البيانات تم تصميمه لعبور الحدود الوظيفية للأنظمة القديمة لتقديم منظور متكامل لـ منح.
يؤثر المتغير الزمني على الطبيعة التاريخية أو طبيعة السلسلة الزمنية منح في مستودع البيانات، والتي تمكن من تحليل الاتجاهات. غير متطاير يشير إلى أن مستودع البيانات لا يتم تحديثه باستمرار مثل ملف قاعدة بيانات من OLTP. بل يتم تحديثه بشكل دوري باستخدام منح القادمة من مصادر داخلية وخارجية. ال مستودع البيانات إنه مصمم خصيصًا للبحث بدلاً من تحديث النزاهة وأداء التشغيل.
فكرة تخزين ط منح ليس بجديد ، بل كان أحد أغراض الإدارة منح منذ الستينات (مارتن، 1982).
I مستودع البيانات أنها توفر البنية التحتية منح لأنظمة دعم الإدارة. تشمل أنظمة دعم الإدارة أنظمة دعم القرار (DSS) وأنظمة المعلومات التنفيذية (EIS). DSS هو نظام معلومات قائم على الكمبيوتر مصمم لتحسين العملية وبالتالي صنع القرار البشري. عادةً ما يكون EIS نظام توصيل منح والتي تمكن رجال الأعمال التنفيذيين من الوصول بسهولة إلى وجهة نظر منح.
العمارة العامة أ مستودع البيانات يسلط الضوء على دور مستودع البيانات في دعم الإدارة. بالإضافة إلى تقديم البنية التحتية منح لEIS وDSS، آل مستودع البيانات يمكن الوصول إليه مباشرة من خلال الاستعلامات. ال منح المدرجة في مستودع البيانات تستند إلى تحليل متطلبات المعلومات الإدارية ويتم الحصول عليها من ثلاثة مصادر: الأنظمة القديمة الداخلية وأنظمة التقاط البيانات ذات الأغراض الخاصة ومصادر البيانات الخارجية. ال منح في الأنظمة القديمة الداخلية غالبًا ما تكون زائدة عن الحاجة وغير متسقة وذات جودة منخفضة ويتم تخزينها في تنسيقات مختلفة لذا يجب التوفيق بينها وتنظيفها قبل أن يتم تحميلها في

مستودع البيانات (إنمون، 1992؛ مكفادين، 1996). ال منح من أنظمة التخزين منح المخصصة ومن المصادر منح غالبًا ما يتم استخدام العناصر الخارجية لزيادة (التحديث والاستبدال) أي منح من الأنظمة القديمة.

هناك العديد من الأسباب المقنعة لتطوير مستودع البيانات، والتي تشمل تحسين صنع القرار من خلال الاستخدام الفعال لمزيد من المعلومات (Ives 1995) ، ودعم التركيز على الشؤون بأكملها (Graham 1996) ، وخفض تكاليف صنع القرار منح لـ EIS و DSS (Graham 1996، McFadden 1996).

وجدت دراسة تجريبية حديثة ، في المتوسط ​​، عائدًا على الاستثمار لـ i مستودع البيانات بنسبة 401٪ بعد ثلاث سنوات (جراهام ، 1996). ومع ذلك ، فإن الدراسات التجريبية الأخرى مستودع البيانات وجدت مشاكل كبيرة بما في ذلك صعوبة قياس الفوائد وتخصيصها ، وعدم وجود هدف واضح ، والتقليل من نطاق وتعقيد عملية التخزين منحخاصة فيما يتعلق بمصادر ونظافة منح. تخزين i منح يمكن اعتباره حلاً لمشكلة الإدارة منح بين المنظمات. التلاعب منح كمورد اجتماعي ، فقد ظلت واحدة من المشكلات الرئيسية في إدارة نظم المعلومات في جميع أنحاء العالم لسنوات عديدة (Brancheau وآخرون. 1996 ، Galliers et al. 1994 ، Niederman et al. 1990 ، Pervan 1993).

نهج شعبي للإدارة منح في الثمانينيات تم تطوير نموذج منح اجتماعي. نموذج منح تم تصميم Social لتقديم أساس ثابت لتطوير أنظمة تطبيقات جديدة هـ قاعدة بيانات وإعادة بناء وتكامل الأنظمة القديمة (Brancheau et al.

1989، جودهو وآخرون. 1988:1992، كيم وإيفرست 1994). ومع ذلك، هناك العديد من المشاكل في هذا النهج، على وجه الخصوص، تعقيد وتكلفة كل مهمة، والوقت الطويل اللازم لتحقيق نتائج ملموسة (Beynon-Davies 1994، Earl 1993، Goodhue et al. 1992، Periasamy 1994، Shanks 1997). ).

Il مستودع البيانات إنها قاعدة بيانات منفصلة تتواجد مع قواعد البيانات القديمة بدلاً من استبدالها. وبالتالي يسمح لك بتوجيه إدارة منح وتجنب إعادة بناء الأنظمة القديمة المكلفة.

الأساليب الحالية لتصميم البيانات

مستودع

عملية البناء والإتقان أ مستودع البيانات يجب أن يُفهم على أنه عملية تطورية وليس دورة حياة تطوير للأنظمة التقليدية (DESIO، 1995، شانكس، أودونيل وأرنوت 1997 أ). هناك العديد من العمليات المشاركة في المشروع مستودع البيانات مثل التهيئة والتخطيط؛ المعلومات المكتسبة من المتطلبات المطلوبة من مديري الشركة؛ المصادر، التحولات، تنظيف منح والمزامنة من الأنظمة القديمة والمصادر الأخرى منح; أنظمة التسليم في التنمية؛ مراقبة مستودع البيانات; والعبث بالعملية التطورية وبناء أ مستودع البيانات (ستينشي، أودونيل وأرنوت 1997ب). في هذه المجلة، نركز على كيفية رسم منح المخزنة في سياق هذه العمليات الأخرى. هناك عدد من الأساليب المقترحة للهندسة المعمارية مستودع البيانات في الأدب (إنمون 1994، آيفز 1995، كيمبال 1994 مكفادين 1996). تحتوي كل واحدة من هذه المنهجيات على مراجعة مختصرة مع تحليل نقاط القوة والضعف الخاصة بها.

نهج إنمون (1994) ل مستودع البيانات تصميم

اقترح إنمون (1994) أربع خطوات متكررة لتصميم أ مستودع البيانات (انظر الشكل 2). الخطوة الأولى هي تصميم القالب منح الاجتماعية لفهم كيف أنا منح يمكن دمجها عبر المجالات الوظيفية داخل المنظمة عن طريق تقسيم منح تخزين في المناطق. نموذج منح وهي مصنوعة للتخزين منح المتعلقة باتخاذ القرار، بما في ذلك منح المؤرخون، ومن ضمنهم منح استنتاجها وتجميعها. والخطوة الثانية هي تحديد المجالات الموضوعية للتنفيذ. وتستند هذه إلى الأولويات التي تحددها منظمة معينة. الخطوة الثالثة تتضمن رسم أ قاعدة بيانات بالنسبة لمجال الموضوع، انتبه بشكل خاص إلى تضمين مستويات مناسبة من التفصيل. يوصي Inmon باستخدام نموذج الكيانات والعلاقات. الخطوة الرابعة هي تحديد أنظمة المصدر منح عمليات التحويل المطلوبة وتطويرها لالتقاطها وتنظيفها وتنسيقها منح.

تكمن نقاط القوة في نهج إنمون في هذا النموذج منح الاجتماعي يوفر الأساس لتكامل منح ضمن تنظيم وتخطيط الدعم للتطوير التكراري لـ مستودع البيانات. عيوبه هي صعوبة وتكلفة تصميم النموذج منح الاجتماعية، صعوبة فهم نماذج الكيانات والعلاقات المستخدمة في كلا النموذجين، ذلك منح الاجتماعية وذلك منح المخزنة حسب مجال الموضوع، ومدى ملاءمة منح من الرسم مستودع البيانات لتحقيق قاعدة بيانات العلائقية ولكن ليس ل قاعدة بيانات متعدد الأبعاد.

آيفز (1995) نهج ل مستودع البيانات تصميم

يقترح آيفز (1995) منهجًا من أربع خطوات لتصميم نظام معلومات يعتقد أنه قابل للتطبيق على تصميم مستودع البيانات (انظر الشكل 3). ويعتمد هذا النهج إلى حد كبير على هندسة المعلومات لتطوير نظم المعلومات (مارتن 1990). الخطوة الأولى هي تحديد الأهداف والعوامل الحاسمة وعوامل النجاح ومؤشرات الأداء الرئيسية. تم تصميم العمليات التجارية الرئيسية والمعلومات الضرورية لتقودنا إلى نموذج منح اجتماعي. تتضمن الخطوة الثانية تطوير بنية محددة منح المخزنة حسب المناطق، قاعدة بيانات di مستودع البياناتوالمكونات التقنية المطلوبة، ومجموعة الدعم التنظيمي المطلوب للتنفيذ والتشغيل مستودع البيانات. تتضمن الخطوة الثالثة اختيار حزم البرامج والأدوات المطلوبة. الخطوة الرابعة هي التصميم التفصيلي والبناء مستودع البيانات. يلاحظ إيف أن التخزين منح إنها عملية تكرارية مقيدة.

تتمثل نقاط القوة في نهج آيفز في استخدام تقنيات محددة لتحديد متطلبات المعلومات، واستخدام عملية منظمة لدعم تكامل المعلومات. مستودع البياناتواختيار الأجهزة والبرامج المناسبة، واستخدام تقنيات التمثيل المتعددة لل مستودع البيانات. عيوبه متأصلة في التعقيد. وتشمل الآخرين صعوبة في تطوير العديد من مستويات قاعدة بيانات داخل مستودع البيانات في أوقات وتكاليف معقولة.

نهج كيمبال (1994) ل مستودع البيانات تصميم

اقترح Kimball (1994) خمس خطوات متكررة لتصميم أ مستودع البيانات (انظر الشكل 4). منهجه مخصص بشكل خاص لتصميم منفرد مستودع البيانات وعلى استخدام نماذج الأبعاد بدلاً من نماذج الكيانات والعلاقات. يقوم Kimball بتحليل تلك النماذج الأبعاد لأنه من الأسهل على قادة الأعمال فهم الأعمال، كما أنها أكثر كفاءة عند التعامل مع الاستشارات المعقدة، وتصميم قاعدة بيانات البدنية أكثر كفاءة (Kimball 1994). يدرك Kimball أن تطوير أ مستودع البيانات إنه تكراري، وهذا مستودع البيانات يمكن دمج الجداول المنفصلة عن طريق تقسيمها إلى جداول ذات أبعاد مشتركة.

الخطوة الأولى هي تحديد مجال الموضوع المحدد الذي سيتم إتقانه. تتعلق الخطوتان الثانية والثالثة بنمذجة الأبعاد. في الخطوة الثانية، تحدد التدابير الأشياء ذات الاهتمام في مجال الموضوع ويتم تجميعها في جدول الحقائق. على سبيل المثال، في مجال موضوع المبيعات، قد تتضمن مقاييس الاهتمام كمية العناصر المباعة والدولار كعملة المبيعات. تتضمن الخطوة الثالثة تحديد الأبعاد، وهي الطرق التي يمكن من خلالها تجميع الحقائق. في منطقة موضوع المبيعات، قد تتضمن الأبعاد ذات الصلة الصنف والموقع والفترة الزمنية. يحتوي جدول الحقائق على مفتاح متعدد الأجزاء لربطه بكل جدول من جداول الأبعاد ويحتوي عادةً على عدد كبير جدًا من الحقائق. وفي المقابل، تحتوي جداول الأبعاد على معلومات وصفية حول الأبعاد والسمات الأخرى التي يمكن استخدامها لتجميع الحقائق. يشكل جدول الحقائق والأبعاد المقترح المرتبط به ما يسمى بالمخطط النجمي بسبب شكله. الخطوة الرابعة تتضمن بناء قاعدة بيانات متعدد الأبعاد لإتقان نمط النجمة. الخطوة الأخيرة هي تحديد أنظمة المصدر منح عمليات التحويل المطلوبة وتطويرها لالتقاطها وتنظيفها وتنسيقها منح.

تشمل نقاط القوة في نهج كيمبال استخدام نماذج الأبعاد لتمثيل منح مخزنة مما يجعل من السهل فهمها ويؤدي إلى تصميم مادي فعال. نموذج الأبعاد الذي يستخدم أيضًا كلا النظامين بسهولة قاعدة بيانات يمكن إتقان العلائقية أو الأنظمة قاعدة بيانات متعدد الأبعاد. وتشمل عيوبه عدم وجود بعض التقنيات لتسهيل التخطيط أو دمج العديد من أنماط النجوم داخل مستودع البيانات وصعوبة التصميم من البنية شديدة الاختلال إلى نموذج الأبعاد أ منح في النظام التراثي

نهج مكفادين (1996) في التعامل مع البيانات تصميم المستودعات

يقترح McFadden (1996) نهجًا من خمس خطوات لتصميم مستودع البيانات (انظر الشكل 5).
يعتمد منهجه على تجميع الأفكار من الأدبيات ويركز على تصميم فردي مستودع البيانات. تتضمن الخطوة الأولى تحليل المتطلبات. على الرغم من عدم تحديد المواصفات الفنية، إلا أن ملاحظات مكفادين تحدد الكيانات منح المواصفات وخصائصها، ويشير إلى القراء واتسون وفروليك (1993) لالتقاط المتطلبات.
في الخطوة الثانية، تم تصميم نموذج علاقات الكيانات مستودع البيانات ومن ثم التحقق من صحتها من قبل قادة الأعمال. تتضمن الخطوة الثالثة تحديد التعيين من الأنظمة القديمة والمصادر الخارجية مستودع البيانات. تتضمن الخطوة الرابعة عمليات التطوير والنشر والمزامنة منح في مستودع البيانات. في الخطوة الأخيرة، يتم تطوير تسليم النظام مع التركيز بشكل خاص على واجهة المستخدم. يلاحظ مكفادين أن عملية الرسم متكررة بشكل عام.

وتشير نقاط القوة في منهج مكفادين إلى مشاركة قادة الأعمال في تحديد المتطلبات وأيضا أهمية الموارد منحوتنظيفها وجمعها. وتشمل عيوبه عدم وجود عملية لتفكيك مشروع كبير مستودع البيانات في العديد من المراحل المتكاملة، و

صعوبة في فهم نماذج الكيان والعلاقات المستخدمة في تصميم مستودع البيانات.

ليس فقط أولئك القريبون منا هم من يختاروننا.