Data Warehousing è Enterprise Resource Planning | DWH è ERP

ARCHIVU DATA CENTRALE : STORIA ED EVOLUZIONE

I dui temi dominanti di a tecnulugia corporativa in l'anni 90 eranu i datu magazinu è l'ERP. Per un bellu pezzu sti dui flussi putenti sò stati parti di l'IT corporativu senza mai avè una intersezzione. Era quasi cum'è s'elli eranu materia è antimateria. Ma a crescita di i dui fenomeni hà inevitabbilmente purtatu à a so intersezzione. Oghje cumpagnie sò affruntà u prublema di ciò chì fà cù ERP è datu magazinu. Questu articulu spiegà ciò chì i prublemi sò è cumu si trattanu da e cumpagnie.

À L'INIZIO…

In principiu ci era u datu magazinu. Magazzinu di dati hè natu per contru à u sistema di applicazione di trasfurmazioni di transazzione. In i primi tempi di memorizazione di à dà era destinatu à esse solu un contrapuntu à l'applicazioni di trasfurmazioni di transazzione. Ma oghje ci sò visioni assai più sufisticati di ciò chì a datu magazinu. In u mondu d'oghje u datu magazinu hè inseritu in una struttura chì pò esse chjamata Factory Information Corporate.

A FABRICA DI INFORMAZIONI CORPORATE (CIF)

The Corporate Information Factory hà cumpunenti architetturale standard: una integrazione di codice è una strata di trasfurmazioni chì integra i à dà mentri I à dà si movenu da l'ambiente di l'applicazione à l'ambiente di u datu magazinu di a cumpagnia; a datu magazinu di a cumpagnia induve u à dà stòrici detallati è integrati. U datu magazinu di l'impresa serve cum'è a fundazione nantu à quale tutte l'altri parti di l'ambiente ponu esse custruitu datu magazinu; un magazzinu di dati operativi (ODS). Un ODS hè una struttura hibrida chì cuntene qualchì aspettu di u datu magazinu è altri aspetti di un ambiente OLTP; data marts, induve differente dipartimenti ponu avè a so propria versione di u datu magazinu; a datu magazinu esplorazione induve i pensatori di l'imprese ponu presentà e so dumande di 72 ore senza effettu preghjudiziu à u datu magazinu; è una memoria vicinu à a linea, in quale à dà vechju è à dà I dettagli in massa ponu esse guardati à pocu pressu.

Induve si combina l'ERP cù u FABRICA DI INFORMAZIONI CORPORATE

L'ERP si fusiona cù a Fabbrica d'Informazioni Corporate in dui posti. Principalmente cum'è una applicazione di basa chì furnisce i à dà di l'applicazione à datu magazinu. In questu casu i à dà, generati cum'è un subproduttu di un prucessu di transazzione, sò integrati è carricati in u datu magazinu di a cumpagnia. U sicondu ligame trà ERP è CIF hè l'ODS. Infatti, in parechji ambienti ERP hè utilizatu cum'è un ODS classicu.

In casu ERP hè utilizatu cum'è una applicazione basica, u listessu ERP pò ancu esse usatu in u CIF cum'è ODS. In ogni casu, se l'ERP deve esse usatu in i dui roli, deve esse una distinzione chjara trà e duie entità. In altri palori, quandu ERP ghjoca u rolu di l'applicazione di basa è ODS, e duie entità architettoniche deve esse distinte. Se una sola implementazione di un ERP prova à cumpiendu i dui roli simultaneamente, inevitabbilmente ci saranu prublemi in u disignu è l'implementazione di quella struttura.

ODS SEPARATE E APPLICAZIONI BASIC

Ci hè parechje ragioni chì portanu à a divisione di cumpunenti architecturali. Forsi u puntu più dicendu in separà e diverse cumpunenti di una architettura hè chì ogni cumpunente di l'architettura hà a so propria vista. L'applicazione di basa serve un scopu sfarente di l'ODS. Pruvate a sovrapposizione

una vista di l'applicazione di basa nantu à u mondu di un ODS o vice versa ùn hè micca un modu ghjustu di travaglià.

In cunseguenza, u primu prublema di un ERP in u CIF hè di verificà s'ellu ci hè una distinzione trà l'applicazioni di basa è l'ODS.

MODELLI DATI IN A CORPORATE FABRICA D'INFORMAZIONI

Per ottene a coesione trà e diverse cumpunenti di l'architettura CIF, deve esse un mudellu di à dà. I mudelli di à dà servenu cum'è un ligame trà i diversi cumpunenti di l'architettura cum'è l'applicazioni di basa è l'ODS. I mudelli di à dà diventanu a "carta stradale intellettuale" per piglià u sensu ghjustu da i diversi cumpunenti architecturali di u CIF.

Andendu in manu cù sta nuzione, l'idea hè chì ci deve esse un mudellu grande è unicu à dà. Ovviamente ci deve esse un mudellu à dà per ognuna di i cumpunenti è, in più, deve esse una strada sensibile chì culliga i sfarenti mudelli. Ogni cumpunente di l'architettura - ODS, applicazioni di basa, datu magazinu di a cumpagnia, è cusì .. - hà bisognu di u so propiu mudellu di à dà. È cusì ci deve esse una definizione precisa di cumu sti mudelli di à dà si interfaccianu cù l'altri.

MOVE I DATA DI L'ERP IN I DATI MAGAZZINO

Se l'origine di u à dà hè una applicazione di basa è / o un ODS, quandu l'ERP inserisce i à dà Roumanie datu magazinu, sta inserzione deve esse fatta à u livellu più bassu di "granularità". Il suffit de récapituler ou d'agréger i à dà cum'è esce da l'applicazione di basa ERP o ERP ODS ùn hè micca u dirittu di fà. U à dà i dettagli sò necessarii in u datu magazinu per furmà a basa di u prucessu DSS. Tali à dà seranu riformulati in parechje manere da data mart è esplorazione datu magazinu.

U muvimentu di à dà da l'ambiente di l'applicazione di basa ERP à u datu magazinu di a cumpagnia hè fattu in una manera raghjone rilassata. Questa mossa accade circa 24 ore dopu l'aghjurnamentu o creazione in l'ERP. U fattu di avè un muvimentu "lazy" di u à dà Roumanie datu magazinu di a cumpagnia permette u à dà venenu da l'ERP per "settle". Una volta i à dà sò almacenati in l'applicazione di basa, allora pudete move in modu sicuru à dà di l'ERP in a cumpagnia. Un altru scopu chì pò esse rializatu grazia à u muvimentu "lazy" di u à dà hè a delimitazione chjara trà i prucessi operativi è DSS. Cù un muvimentu "rapidu" di u à dà a linea trà DSS è operativa resta vaga.

Il movimentu dei à dà da l'ODS di l'ERP à datu magazinu di a cumpagnia hè fattu periodicamente, di solitu settimanale o mensili. In stu casu, u muvimentu di à dà hè basatu annantu à a necessità di "pulizia" i vechji à dà stòrici. Naturalmente, l'ODS cuntene i à dà chì sò assai più novi cà u à dà stòrici trovu in u datu magazinu.

U muvimentu di à dà Roumanie datu magazinu ùn hè quasi mai fattu "ingrossu" (in una manera grossista). Copia una tavola da l'ambiente ERP à datu magazinu ùn hà micca sensu. Un approcciu assai più realisticu hè di spustà unità selezziunate di à dà. Solu u à dà chì anu cambiatu da l'ultima aghjurnazione di u datu magazinu sò quelli chì deve esse spustatu in u datu magazinu. Una manera di sapè quale à dà anu cambiatu da l'ultima aghjurnazione hè di guardà i timestamps di à dà trovu in l'ambiente ERP. U designer selezziunate tutti i cambiamenti chì sò accaduti da l'ultima aghjurnazione. Un altru approcciu hè di utilizà tecniche di cattura di cambiamentu à dà. Cù queste tecniche, i logs è i tapes di ghjurnali sò analizati per determinà quale à dà deve esse spustatu da l'ambiente ERP à quellu di datu magazinu. Sti tecnichi sò megliu cum'è logs è cassette di ghjurnali ponu esse leghjite da i schedari ERP senza più effettu nantu à altre risorse ERP.

ALTRE CUMPLICAZIONI

Unu di i prublemi ERP in u CIF hè ciò chì succede à altre fonti d'applicazione o ai à dà di l'ODS chì anu da cuntribuisce datu magazinu ma ùn sò micca parti di l'ambiente ERP. Data a natura chjusa di ERP, in particulare SAP, tentativu di integrà e chjave da fonti esterne di à dà cun i à dà chì venenu da l'ERP à u mumentu di u muvimentu i à dà Roumanie datu magazinu, hè una grande sfida. E quali sò esattamente e probabilità chì i à dà di applicazioni o ODS fora di l'ambiente ERP seranu integrati in u datu magazinu? E probabilità sò in realtà assai altu.

TROVA DATA STORICA DA ERP

Un altru prublema cù i à dà di ERP hè quellu chì deriva da a necessità di avè à dà stòrici in u datu magazinu. Di solitu u datu magazinu bisogni à dà stòrici. È a tecnulugia ERP di solitu ùn guarda micca questi à dà storica, almenu micca à u puntu chì hè necessariu in u datu magazinu. Quandu una grande quantità di à dà i logs cumincianu à aghjunghje in l'ambiente ERP, quellu ambiente deve esse puliti. Per esempiu, supponi a datu magazinu deve esse carricu cù cinque anni di à dà storica mentri l'ERP mantene un massimu di sei mesi di questi à dà. Sempre chì a cumpagnia hè cuntenta di cullà un numeru di à dà storicu cum'è u tempu passa, allora ùn ci hè micca prublema cù l'ERP cum'è una fonte per u datu magazinu. Ma quandu u datu magazinu deve vultà in u tempu è piglià i dii à dà una storia chì ùn hè micca stata cullighjata è salvata da l'ERP, allora l'ambiente ERP diventa inefficiente.

ERP E METADATI

Un'altra considerazione à fà nantu à ERP e datu magazinu hè quellu nantu à i metadati esistenti in l'ambiente ERP. Cum'è metadata si move da l'ambiente ERP à u datu magazinu, i metadata deve esse spustatu in u listessu modu. Inoltre, i metadati devenu esse trasfurmati in u formatu è a struttura necessaria da l'infrastruttura datu magazinu. Ci hè una grande diferenza trà metadata operativa è metadata DSS. I metadati operativi sò principalmente per u sviluppatore è per u

programatore. I metadati DSS sò principalmente per l'utilizatori finali. I metadati esistenti in l'applicazioni ERP o ODS deve esse cunvertiti è sta cunversione ùn hè micca sempre faciule è diretta.

SOURCING I DATI ERP

Se l'ERP hè utilizatu cum'è fornitore di à dà per il datu magazinu ci deve esse una interfaccia solida chì si move i à dà da l'ambiente ERP à l'ambiente datu magazinu. L'interfaccia deve:

• ▪ esse faciule d'utilizà
• ▪ permette l'accessu à à dà di l'ERP
• ▪ coglie u significatu di à dà chì sò stati spustati datu magazinu
• ▪ cunnosce e limitazioni di l'ERP chì puderanu nasce quandu accede à u à dà di l'ERP:
• ▪ integrità referenziale
• ▪ relazioni gerarchiche
• ▪ relazioni logiche implicite
• ▪ cunvenzione di applicazione
• ▪ tutte e strutture di à dà supportatu da l'ERP, è cusì ...
• ▪ esse efficace in l'accessu à dà, en fournissant :
• ▪ muvimentu direttu di à dà
• ▪ acquistu di cambià à dà
• ▪ sustegnu accessu puntuale à à dà
• ▪ capisce u furmatu di u à dà, eccetera… INTERFACE CU SAP L'interfaccia pò esse di dui tipi, in casa o cummerciale. Alcune di e principali interfacce cummerciale includenu:

• ▪ SAS
• ▪ Prime Solutions
• ▪ D2k, è cusì ... TECHNOLOGIE ERP MULTIPLE Trattà l'ambiente ERP cum'è s'ellu era una sola tecnulugia hè un grande sbagliu. Ci sò parechje tecnulugia ERP, ognunu cù i so punti di forza. I venditori più cunnisciuti in u mercatu sò:

• ▪ SAP
• ▪ Oracle Financials
• ▪ PeopleSoft
• JD Edwards
• ▪ Baans Sap SAP hè u software ERP più grande è cumpletu. L'applicazioni SAP includenu parechji tipi di applicazioni in parechje aree. SAP hà una reputazione per esse:

• ▪ assai grande
• ▪ assai difficiuli è caru à implementà
• ▪ hà bisognu di parechje persone è cunsiglieri per implementà
• ▪ hà bisognu di persone specializate per l'implementazione
• ▪ hà bisognu di assai tempu per implementà Inoltre SAP hà una reputazione di memorizà u so à dà strettamente, rendendu difficiule per qualchissia fora di l'area SAP per accede à elli. A forza di SAP hè chì hè capace di catturà è almacenà una grande quantità di à dà. SAP hà annunziatu recentemente a so intenzione di allargà e so applicazioni à datu magazinu. Ci hè parechje prufessiunali è contru à aduprà SAP cum'è venditore datu magazinu. Un vantaghju hè chì SAP hè digià stallatu è a maiò parte di i cunsultanti sò digià familiarizati cù SAP.
  I svantaghji di avè SAP cum'è fornitore di datu magazinu sò parechji: SAP ùn hà micca sperienza in u mondu di datu magazinu Se SAP hè u fornitore di datu magazinu, ci vole à "caccià" i à dà da SAP à datu magazinu. data a storia di un sistema chjusu di SAP, hè improbabile chì sia faciule d'avè da SAP in questu (???). Ci hè parechje ambienti legati chì alimentanu SAP, cum'è IMS, VSAM, ADABAS, ORACLE, DB2, è cusì. SAP insiste nantu à un approcciu "micca inventatu quì". SAP ùn vole micca associà cù altri venditori per aduprà o creà datu magazinu. SAP insiste à generà tuttu u so propiu software stessu.

Ancu SAP hè una cumpagnia grande è putente, u fattu di pruvà à riscrive a tecnulugia di ELT, OLAP, amministrazione di sistema è ancu a basa di codice di u dbms hè solu pazzia. Invece di piglià una attitudine cooperativa cù i fornituri datu magazinu Longstanding, SAP hà seguitu l'approcciu chì "sanu megliu". Questa attitudine frena u successu chì SAP puderia avè in u settore datu magazinu.
U rifiutu di SAP di permette à i venditori esterni di accede rapidamente è grazia à i soi à dà. L'essenza stessa di aduprà a datu magazinu hè un accessu faciule à à dà. Tutta a storia di SAP hè basatu annantu à rende difficiule di accede à dà.
A mancanza di sperienza di SAP in u trattamentu di grandi volumi di à dà; in u campu di datu magazinu ci sò volumi di à dà mai vistu da SAP è per trattà questi grandi quantità di à dà avete bisognu à avè a tecnulugia ghjustu. SAP apparentemente ùn hè micca cunnisciutu di sta barriera tecnologica chì esiste per entre in u campu di datu magazinu.
Cultura d'impresa di SAP: SAP hà custruitu un'impresa per ottene i à dà da u sistema. Ma per fà questu avete bisognu di avè una mentalità diversa. Tradizionalmente, l'imprese di software chì eranu boni per ottene dati in un ambiente ùn sò micca stati boni per ottene dati per andà in l'altru modu. Se SAP riesce à fà stu tipu di cambiamentu, serà a prima cumpagnia à fà.

In breve, hè dubbitu chì una sucità deve selezziunà SAP cum'è fornitore di datu magazinu. Ci sò risichi assai serii da una banda è assai pochi ricumpensa da l'altru. Ma ci hè un altru mutivu chì scoraggia à sceglie SAP cum'è fornitore datu magazinu. Perchè ogni cumpagnia deve avè u listessu datu magazinu di tutte l'altre cumpagnie? U datu magazinu hè u core di vantaghju cumpetitivu. Sì ogni cumpagnia aduttatu u listessu datu magazinu saria difficiule, ma micca impussibile, di ottene un vantaghju cumpetitivu. SAP pari di pensà chì a datu magazinu pò esse vistu cum'è una cookie è questu hè ancu un altru signu di a so mentalità di "avè i dati in" applicazioni.

Nisun altru venditore ERP hè dominante cum'è SAP. Senza dubbitu ci saranu cumpagnie chì andaranu in u modu SAP per i soi datu magazinu ma presumibilmente questi datu magazinu I SAP seranu grande, caru è tempu per creà.

Questi ambienti includenu attività cum'è l'elaborazione di i casi di banca, i prucessi di riservazione di e compagnie aeree, i prucessi di reclami d'assicuranza, è cusì. U megliu di u sistema di transazzione, u più evidenti era a necessità di separazione trà u prucessu operativu è u DSS (Decision Support System). Tuttavia, cù i sistemi HR è persunale, ùn site mai affruntatu grandi volumi di transazzione. È, sicuru, quandu una persona hè assuciata o abbanduneghja a cumpagnia, questu hè un registru di una transazzione. Ma in quantu à l'altri sistemi, i sistemi HR è persunale ùn anu micca assai transazzioni. Dunque, in i sistemi di HR è di u persunale ùn hè micca sanu ovviamente chì ci hè bisognu di un DataWarehouse. In parechji modi, questi sistemi sò amalgamazioni di sistemi DSS.

Ma ci hè un altru fattore chì deve esse cunsideratu quandu si tratta di datawarehouse è PeopleSoft. In parechji circles, i à dà HR è e risorse persunali sò secondarie à l'attività primaria di a cumpagnia. A maiò parte di l'imprese producenu, vendenu, furnisce servizii è cusì. I sistemi di HR è di u persunale sò generalmente secundarii à (o supportanu) a linea principale di l'affari di a cumpagnia. Dunque, hè ambiguu è inconveniente a datu magazinu separatu per u sustegnu HR è risorse persunali.

PeopleSoft hè assai sfarente da SAP in questu rispettu. Cù SAP, hè ubligatoriu chì ci hè a datu magazinu. Cù PeopleSoft, ùn hè micca cusì chjaru. Un magazzinu di dati hè opzionale cù PeopleSoft.

U megliu chì si pò dì per u à dà PeopleSoft hè chì u datu magazinu pò esse usatu per archivià i à dà in relazione à i vechji risorse umani è persunali. Una seconda raghjoni perchè una cumpagnia vuleria aduprà a datu magazinu a

svantaghju di l 'ambienti PeopleSoft hè di permette l 'accessu è accessu liberu à arnesi di analisi, ai à dà da PeopleSoft. Ma al di là di sti mutivi, pò esse casi induve hè preferibile ùn avè un magazzinu di dati per à dà PeopleSoft.

In riassuntu

Ci sò parechje idee chì riguardanu a custruzzione di a datu magazinu in un software ERP.
Alcune di queste sò:

• ▪ Hè sensu à avè un datu magazinu quale s'assumiglia à qualsiasi altru in l'industria?
• ▪ Quantu hè flexible un ERP datu magazinu software?
• ▪ Un ERP datu magazinu U software pò trattà un voluminu di à dà chì si trova in adatu magazinu arena"?
• ▪ Chì ghjè a traccia di logging chì u venditore ERP faci in fronte à facilità è pocu costu, tempu, ai à dà? (Quale hè u record di i venditori ERP nantu à a consegna di dati à pocu costu, puntuale, faciule d'accessu?)
• ▪ Quale hè a cunniscenza di u venditore ERP di l'architettura DSS è a fabbrica di l'infurmazioni corporative?
• ▪ I venditori di ERP capiscenu cumu uttene à dà in l'ambienti, ma ancu capisce cumu per esporà?
• ▪ Quantu hè apertu u vinditore ERP à l'arnesi di data warehousing ?
  Tutte queste considerazioni deve esse fatte quandu determinà induve mette datu magazinu chì accoglierà i à dà di l'ERP è altri à dà. In generale, salvu s'ellu ùn ci hè una ragione convincente per fà altrimenti, a custruzione hè cunsigliatu datu magazinu fora di l'ambiente di u venditore ERP. CAPITULU 1 Panoramica di l'urganizazione BI Punti chjave:
  I repositori di l'infurmazioni funzionanu in modu oppostu à l'architettura di business intelligence (BI):
  A cultura corporativa è l'IT ponu limità u successu di custruisce urganisazioni BI.

A tecnulugia ùn hè più u fattore limitante per l'urganisazioni BI. U prublema per l'architetti è i prughjetti di prughjettu ùn hè micca se a tecnulugia esiste, ma s'ellu ponu implementà in modu efficace a tecnulugia dispunibule.

Per parechje cumpagnie a datu magazinu hè pocu più di un depositu passiu chì distribuisce i à dà à l'utilizatori chì ne anu bisognu. U à dà sò estratti da i sistemi fonte è sò populati in strutture di destinazione da datu magazinu. I à dà ponu ancu esse puliti cù ogni furtuna. Tuttavia, nisun valore supplementu hè aghjuntu o recullatu da u à dà durante stu prucessu.

Essenzialmente, dw passiu, in u megliu, furnisce solu i à dà pulita è operativa à l'associazioni d'utilizatori. A creazione di l'infurmazioni è a cunniscenza analitica sò interamente dipindenti di l'utilizatori. Ghjudicate se u DW (Magazzinu di dati) se un successu hè subjectivu. Se ghjudichemu u successu nantu à a capacità di cullà in modu efficace, integrà è pulisce i à dà corporativu nantu à una basa prevedibile, allora iè, u DW hè un successu. Per d 'altra banda, si guardemu à a cullizzioni, cunsulidazione è sfruttamentu di l'infurmazioni l'urganizazione in tuttu, allura u DW hè un fallimentu. Un DW furnisce pocu o nisun valore d'infurmazione. In u risultatu, l'utilizatori sò furzati à fà, creanu cusì silos d'infurmazioni. Stu capitulu presenta una visione cumpleta per ricuperà l'architettura di l'impresa BI (Business Intelligence). Cuminciamu cù una descrizzione di BI è poi andemu in discussioni di cuncepimentu è sviluppu di l'infurmazioni, invece di furnisce solu à dà à l'utilizatori. E discussioni si focalizeghjanu nantu à u calculu di u valore di i vostri sforzi di BI. Concludemu definendu cumu IBM risponde à i requisiti architettonici di BI di a vostra urganizazione.

Descrizzione di l'architettura organizzazione BI

Sistemi d'infurmazione putenti orientati à e transazzione sò avà l'ordine di u ghjornu in ogni grande impresa, effittivamenti livellendu u campu di ghjocu per e corporazioni in u mondu.

Resta cumpetitiva, però, avà avà bisognu di sistemi orientati analiticamenti chì ponu rivoluzionari a capacità di a cumpagnia di ricuperà è aduprà l'infurmazioni chì anu digià. Questi sistemi analitici derivanu da a capiscitura da a ricchezza di à dà dispunibule. A BI pò migliurà u rendiment in tutte l'infurmazioni in l'impresa. L'imprese ponu migliurà a relazione cliente-furnitore, migliurà a prufittuità di u produttu è di u serviziu, generà offerte novi è megliu, cuntrullà u risicu, è frà parechji altri guadagni tagliate e spese drasticamente. Cù BI, a vostra cumpagnia principia infine à utilizà l'infurmazioni di u cliente cum'è un attivu cumpetitivu grazia à l'applicazioni chì anu obiettivi di mercatu.

Avè i boni mezi di cummerciale significa avè risposte definitive à e dumande chjave cum'è:

• ▪ Quale di i nostri u clienti Ci facenu guadagnà più, o ci facenu perde soldi ?
• ▪ Induve campanu i nostri migliori u clienti in relazione à Shop/ magazzinu chì frequentanu ?
• ▪ Qualessu di i nostri prudutti è servizii ponu esse venduti più efficacemente è à quale ?
• ▪ Chì prudutti ponu esse venduti più efficacemente è à quale ?
• ▪ Chì campagna di vendita hè più successu è perchè ?
• ▪ Chì canali di vendita sò più efficaci per quale prudutti ?
• ▪ Cumu pudemu migliurà e relazioni cù u nostru megliu u clienti? A maiò parte di e cumpagnie anu à dà aspra per risponde à queste dumande.
  I sistemi operativi generanu grandi quantità di pruduttu, cliente è costu à dà da i punti di vendita, riservazioni, serviziu di u cliente è sistemi di supportu tecnicu. A sfida hè di estrae è sfruttà sta informazione. Parechje cumpagnie prufittà solu di picculi fraccioni di i so à dà per analisi strategiche.
  I à dà rimanenti, spessu cumminati cù i à dà derivanti fonti esterni cum'è i rapporti di u guvernu, è altre infurmazione compru, sò una miniera d'oru chì aspetta solu per esse esplorata, è à dà solu bisognu à esse raffinatu in u cuntestu informativu di a vostra urganizazione.

Sta cunniscenza pò esse applicata in parechje manere, chì varieghja da u disignu di una strategia corporativa generale à a cumunicazione persunale cù i fornituri, attraversu i call centers, a fatturazione, Internet è altri punti. L'ambiente di l'affari di l'oghje impone chì DW è e soluzioni di BI correlate evolvenu oltre a gestione di strutture cummerciale tradiziunali. à dà cum'è i à dà nurmalizatu à livellu atomicu è "stella / cube farms".

Ciò chì hè necessariu per esse cumpetitivu hè una fusione di tecnulugia tradiziunali è avanzate in un sforzu di sustene un largu paisaghju analiticu.
Infine, l'ambiente generale deve migliurà a cunniscenza di l'impresa in generale, assicurendu chì l'azzioni pigliate in u risultatu di l'analisi realizate sò utili per chì tutti prufittà.

Per esempiu, dicemu chì classificà u vostru propiu u clienti in categurie di risicu altu o bassu.
Sia sta infurmazione hè generata da un mudellu di minatura o altri mezi, deve esse messu in u DW è resu accessibile à qualcunu, per mezu di qualsiasi strumentu d'accessu, cum'è rapporti statici, spreadsheets, tavule, o prucessu analiticu in linea (OLAP).

Tuttavia, attualmente, assai di stu tipu d'infurmazioni ferma in silos à dà di l'individui o dipartimenti chì generanu l'analisi. L'urganizazione in generale hà pocu o nimu visibilità per capiscenu. Solu cunfundendu stu tipu di cuntenutu di l'infurmazioni in a vostra impresa DW pudete eliminà i silos d'infurmazioni è elevà u vostru ambiente DW.
Ci sò dui ostaculi maiò per sviluppà una urganizazione BI.
Prima, avemu u prublema di l'urganizazione stessu è a so disciplina.
Mentre ùn pudemu micca aiutà cù i cambiamenti di pulitica organizzativa, pudemu aiutà à capisce i cumpunenti di a BI di una urganizazione, a so architettura, è cumu a tecnulugia di IBM facilita u so sviluppu.
A seconda barriera per superà hè a mancanza di tecnulugia integrata è a cunniscenza di un metudu chì chjama tuttu u spaziu BI in uppusizione à solu un picculu cumpunente.

IBM risponde à i cambiamenti in l'integrazione di a tecnulugia. Hè a vostra rispunsabilità di furnisce un disignu cuscente. Questa architettura deve esse sviluppata cù tecnulugia scelta per una integrazione senza restrizioni, o almenu, cù tecnulugia chì aderisce à i standard aperti. Also, a vostra gestione cumpagnia deve assicurà chì l 'impresa Bi hè realizatu nant'à u schedariu è micca chì di permette u sviluppu di silos infurmazione chì nascenu da agende self-serving, o scopi.
Questu ùn hè micca dettu chì l'ambiente BI ùn hè micca sensibile à reagisce à e diverse bisogni è esigenze di diversi utilizatori; invece, significa chì l'implementazione di quelli bisogni è esigenze individuali hè fatta per u benefiziu di l'urganizazione BI sana.
Una descrizzione di l'architettura di l'urganisazione BI pò esse truvata in a pagina 9 in Figura 1.1 L'architettura mostra una ricca mistura di tecnulugia è tecniche.
Da a vista tradiziunale, l'architettura include i seguenti cumpunenti di magazzini

Stratu atomicu (Atomic Layer).

Questu hè u fundamentu, u core di tuttu u Dw è dunque di u rapportu strategicu.
I à dà cullucatu quì mantene l'integrità storica, rapporti di à dà è include metriche derivate, è ancu esse pulite, integrate è almacenate cù mudelli minieri.
Tutti l'usu dopu di questi à dà è l'infurmazioni relative sò derivate da sta struttura. Questa hè una excelente fonte per a minera à dà è per i rapporti cù e dumande SQL strutturate

Magazzinu operativu di à dà o basa di rapportu di à dà(Magazzinu di dati operativi (ODS) o rapportu a basa.)

Questa hè una struttura di à dà specificamente cuncepitu per i rapporti tecnichi.

I à dà almacenatu è signalatu sopra queste strutture ponu eventualmente propagate in u magazzinu attraversu l'area di staging, induve puderia esse usatu per signalazione strategica.

Zone de mise en scène.

A prima tappa per a maiò parte à dà destinatu à l'ambiente di magazzinu hè a zona di l'urganizazione.
Eccu i à dà sò integrati, puliti è trasfurmati in à dà prufitti chì populà a struttura di u magazzinu

Data marti.

Sta parte di l'architettura rapprisenta a struttura di à dà usatu specificamente per OLAP. A prisenza di datamarts, se i à dà sò cullucati in i schemi di stella chì si superponu à dà multidimensionale in un ambiente relazionale, o in i schedari di à dà Pruprietà utilizata da tecnulugia OLAP specifica, cum'è DB2 OLAP Server, ùn hè micca pertinente.

L'unica limitazione hè chì l'architettura facilita l'usu di à dà multidimensionale.
L'architettura include ancu tecnulugii è tecniche Bi critichi chì sò distinti cum'è:

Analisi spaziale

U spaziu hè un vintu d'infurmazione per l'analista è hè criticu per a risoluzione cumpleta. U spaziu pò rapprisintà l'infurmazioni nantu à e persone chì campanu in un certu locu, è ancu infurmazioni nantu à induve quellu locu hè fisicu in relazione à u restu di u mondu.

Per fà sta analisi, duvete principià per ligà a vostra infurmazione à e coordenate di latitudine è longitudine. Questu hè chjamatu "geocodificazione" è deve esse parti di u prucessu di estrazione, trasformazione è carica (ETL) à u livellu atomicu di u vostru magazzinu.

Data mining.

L'estrazione di à dà permette à e nostre cumpagnie di cresce u numeru di u clienti, per predichendu i tendenzi di vendita è permette a gestione di relazioni cù i u clienti (CRM), frà altre iniziative BI.

L'estrazione di à dà si deve dunque esse integrata cù e strutture di à dà magazzinu è sustinutu da i prucessi di magazzinu per verificà l'usu efficace è efficiente di a tecnulugia è di e tecniche cunnesse.

Comu indicatu in l'architettura BI, u livellu atomicu Dwhouse, è ancu i datamarts, hè una excelente fonte di à dà per l'estrazione. Quelli stessi pruprietà devenu ancu esse destinatari di risultati di estrazione per assicurà a dispunibilità à u più largu uditatu.

Agenti.

Ci sò parechji "agenti" per esaminà u cliente per ogni puntu, cum'è i sistemi operativi di a cumpagnia è i dw stessi. Questi agenti ponu esse rete neurali avanzati furmati per amparà e tendenze in ogni puntu, cum'è a futura dumanda di produttu basatu nantu à promozioni di vendita, mutori basati in regule per reagisce à un dati inseme di circustanze, o ancu simplici agenti chì signalanu eccezzioni à i dirigenti superiori. Sti prucessi sò generalmente in tempu reale è, per quessa, deve esse strettamente assuciatu cù u muvimentu di i prucessi à dà. Tutte queste strutture di à dà, tecnulugii è tecniche assicuranu chì ùn passate micca a notte generando una urganizazione di u vostru BI.

Questa attività serà sviluppata in passi incrementali, per picculi punti.
Ogni passu hè un sforzu di prughjettu indipendente, è hè chjamatu una iterazione in a vostra BI dw o iniziativa. L'iterazioni ponu include l'implementazione di e tecnulugia novi, cuminciendu cù e tecniche novi, aghjunghjendu novi frameworks à dà , carica i à dà supplementu, o cù l'espansione di l'analisi di u vostru ambiente. Stu paràgrafu hè discutitu in più detail in u capitulu 3.

In più di i quadri tradiziunali DW è l'arnesi BI, ci sò altri aspetti di a vostra urganizazione BI chì avete bisognu di cuncepisce, cum'è:

Punti di contatto di i clienti (Toccu di i clienti punti).

Cum'è cù qualsiasi urganizazione muderna, ci sò una quantità di punti di u cliente chì indicanu cumu avè una sperienza positiva per u vostru u clienti. Ci sò canali tradiziunali cum'è i cummircianti, l'operatori di centralina, u mail direttu, a publicità multimediale è stampata, è ancu i canali più attuali cum'è l'email è u web, à dà I prudutti cù qualchì puntu di cuntattu deve esse acquistatu, trasportatu, puliti, trasfurmati è poi populati in strutture à dà di u BI.

Basi di à dà associazioni operative è d'utilizatori (Operational

basa di dati è cumunità d'utilizatori).
À a fine di i punti di cuntattu di u u clienti i fundamenti si trovanu à dà di l'applicazioni di a cumpagnia è e cumunità d'utilizatori. U à dà esistenti sò à dà tradiziunale chì deve esse riunite è fusione cù u à dà flussu da i punti di toccu per scuntrà l'infurmazioni necessarii.

Analisti. (Analisti)

U benefiziu primariu di l'ambiente BI hè l'analista. Hè quellu chì prufittà di l'estrazione attuale di à dà operativu, integratu cù diverse fonti di à dà , aumentatu cù funziunalità cum'è l'analisi geografica (geocodificazione) è presentati in tecnulugii BI chì permettenu mining, OLAP, rapportu avanzatu SQL è analisi geografica. L'interfaccia primaria per l'analista à l'ambiente di rapportu hè u portale BI.

Tuttavia, l'analista ùn hè micca u solu à prufittà di l'architettura BI.
Esecutivi, grandi associazioni d'utilizatori, è ancu membri, fornituri è i u clienti duverebbe truvà benefici in l'impresa BI.

Back feed loop.

L'architettura BI hè un ambiente di apprendimentu. Un principiu caratteristicu di u sviluppu hè di permette strutture persistenti di à dà per esse aghjurnatu da a tecnulugia BI utilizata è da l'azzioni di l'utilizatori. Un esempiu hè u puntuazione di u cliente.

Se u dipartimentu di vendita faci un mudellu di minieri di punteggi di i clienti cum'è l'usu di un novu serviziu, u dipartimentu di vendita ùn deve esse l'unicu gruppu chì beneficia di u serviziu.

Invece, l'estrazione di mudelli deve esse realizatu cum'è una parte naturale di u flussu di dati in l'impresa è i punteggi di i clienti devenu esse una parte integrata di u cuntestu di l'infurmazioni di u magazzinu, visibile per tutti l'utilizatori. Bi-bI-centric IBM Suite include DB2 UDB, DB2 OLAP Server include i cumpunenti tecnulugia più impurtanti, definiti in figura 1.1.

Utilizemu l'architettura cum'è apparisce in questa figura di u libru per dà un livellu di continuità è dimustrà cumu ognunu di i prudutti di l'IBM si mette in u schema generale di BI.

Furnisce u cuntenutu di l'infurmazioni (furnisce cuntenutu di l'infurmazioni)

Cuncepisce, sviluppà è implementà u vostru ambiente BI hè un compitu ardu. U disignu deve abbraccià i bisogni di l'affari attuali è futuri. U disegnu di l'architettura deve esse cumpletu per include tutte e cunclusioni truvate durante a fase di cuncepimentu. L'esecuzione deve esse impegnata à un unicu scopu: sviluppà l'architettura BI cum'è presentata formalmente in u disignu è basata in i bisogni di l'affari.

Hè particularmente difficiuli di argumentà chì a disciplina assicurarà un successu relative.
Questu hè simplice perchè ùn avete micca sviluppatu un ambiente BI in una volta, ma in picculi passi cù u tempu.

Tuttavia, identificà i cumpunenti BI di a vostra architettura hè impurtante per dui motivi: Impulsate tutte e decisioni successive di l'architettura tecnica.
Sarè capaci di pianificà cunscientemente un usu particulari di a tecnulugia ancu s'ellu ùn puderebbe micca ottene una ripetizione chì hà bisognu di a tecnulugia per parechji mesi.

Capisce i vostri bisogni di l'affari abbastanza influenzerà u tipu di prudutti chì acquistate per a vostra architettura.
U disignu è u sviluppu di a vostra architettura assicura chì u vostru magazzinu hè

micca un avvenimentu casuale, ma piuttostu un annunziu ben pensatu, custruitu cù cura opéra di l'arte cum'è un mosaicu di tecnulugia mista.

Cuntenutu di l'infurmazioni di cuncepimentu

Tuttu u disignu iniziale deve fucalizza è identificà i principali cumpunenti di BI chì saranu necessarii da l'ambiente generale avà è in u futuru.
Sapete i bisogni di l'affari hè impurtante.

Ancu prima chì qualsiasi pianificazione formale hà iniziatu, u pianificatore di u prughjettu pò spessu identificà unu o dui cumpunenti subitu.
U equilibriu di cumpunenti chì pò esse necessariu per a vostra architettura, però, ùn si pò truvà facilmente. Durante a fase di cuncepimentu, a parte principale di l'architettura lega a sessione di sviluppu di l'applicazioni (JAD) nantu à una ricerca per identificà i bisogni di l'affari.

Calchì volta sti esigenze ponu esse affidate à e strumenti di dumanda è di rapportu.
Per esempiu, l'utilizatori dichjaranu chì, se volenu automatizà un rapportu attuale, anu da generà manualmente integrendu dui rapporti attuali è aghjunghjendu i calculi derivati ​​da a cumminazione di u rapportu attuale. à dà.
Mentre chì questu requisitu hè simplice, definisce una certa funziunalità di funziunalità chì duvete include quandu cumprà strumenti di rapportu per a vostra urganizazione.

U designer deve ancu perseguite esigenze supplementari per ottene una stampa cumpleta. L'utilizatori volenu abbunà à stu rapportu ?
I sottogruppi di rapporti sò generati è mandati per email à diversi utilizatori? Vulete vede stu rapportu in u portale di a cumpagnia? Tutte queste esigenze sò parti di a simplicità bisognu di rimpiazzà un rapportu manuale cum'è necessariu da l'utilizatori. U benefiziu di sti tipi di esigenze hè chì tutti, utilizatori è diseggiani, sò familiarizati cù u cuncettu di rapporti.

Ci sò altri tipi di imprese, però, chì avemu bisognu di pianificà. Quandu i bisogni di l'affari sò dichjarati in forma di dumande strategiche di l'affari, hè faciule per u pianificatore espertu discernisce e esigenze dimensionali è misura / fattu.

Se l'utilizatori di JAD ùn sanu micca cumu dichjarà e so esigenze in a forma di un prublema cummerciale, u designer spessu furnisce esempi per saltà a sessione di raccolta di esigenze.
U pianificatore espertu pò aiutà l'utilizatori à capisce micca solu l'affari strategichi, ma ancu cumu a forma.
L'approcciu di raccolta di esigenze hè discutitu in u capitulu 3; per avà vulemu solu indicà a necessità di cuncepimentu per ogni tipu di esigenze di BI.

Un prublema strategicu di cummerciale ùn hè micca solu un requisitu cummerciale, ma ancu un cue design. Sè vo avete à risponde à una quistione multidimensionale, allura vi tocca à memorizà, prisentà u à dà dimensionale, è s'ellu ci vole à memorizà u à dà multidimensionale, avete bisognu di decide chì tipu di tecnulugia o tecnica chì avete da aduprà.

Implementate un schema di stella cube riservatu, o i dui? Comu pudete vede, ancu un prublema simplice di cummerciale pò influenzà assai u disignu. Ma sti tipi di esigenze di l'affari sò cumuni è di sicuru, almenu da i prughjetti di prughjetti è diseggiani sperimentati.

Ci hè statu abbastanza dibattitu nantu à e tecnulugia OLAP è supportu, è una larga varietà di suluzioni sò dispunibili. Finu a ora avemu toccu a necessità di riunisce un rapportu simplice cù i bisogni di l'affari dimensionale, è cumu questi requisiti influenzanu e decisioni di l'architettura tecnica.

Ma chì sò i requisiti chì ùn sò micca facilmente capitu da l'utilizatori o da a squadra Dw? Avete mai bisognu di analisi spaziali (analisi spaziali)?
I mudelli minieri di à dà Seranu una parte necessaria di u vostru avvene? Quale sà ?

Hè impurtante à nutà chì stu tipu di tecnulugii ùn sò micca cunnisciuti da e cumunità generale di l'utilizatori è i membri di l'equipa DW, in parte, questu puderia esse perchè sò tipicamente trattati da alcuni esperti tecnichi interni o di terzu. Hè un casu di punta di i prublemi chì sti tipi di tecnulugia generanu. Se l'utilizatori ùn ponu micca descrizzione di i bisogni di l'affari o inquadralli per furnisce una guida à i diseggiani, ponu passà inosservati o, peghju, solu ignorati.

Più problematicu diventa quandu u designer è u sviluppatore ùn ponu micca ricunnosce l'applicazione di una di queste tecnulugia avanzate ma critiche.
Cum'è avemu intesu spessu i Designers dicenu: "Bè, perchè ùn l'avemu micca alluntanatu finu à ottene questu altru? "Sò veramente interessate à e priorità, o solu evitanu esigenze chì ùn capiscenu micca? Hè assai prubabile di l'ultima supposizione. Diciamu chì u vostru squadra di vendita hà cumunicatu un requisitu cummerciale, cum'è dichjaratu in a Figura 1.3, cum'è pudete vede, u requisitu hè inquadratu in forma di un prublema cummerciale. A diferenza trà stu prublema è u prublema dimensionale tipica hè a distanza. In questu casu, a squadra di vendita vole sapè, nantu à una basa mensuale, a vendita tutale di prudutti, magazzini è magazzini. u clienti chì campanu à 5 chilometri da u magazzinu induve compranu.

Sfortunatamente, i diseggiani o l'architetti ponu solu ignurà u cumpunente spaziale dicendu: "Avemu u cliente, u pruduttu è u à dà di u depositu. Mantenemu a distanza finu à un'altra iterazione.

"Risposta sbagliata. Stu tipu di prublema cummerciale hè tutta di BI. Rapprisenta una cunniscenza più profonda di a nostra attività è un spaziu analiticu robustu per i nostri analisti. A BI hè oltre una semplice query o un rapportu standard, o ancu OLAP. Questu ùn significa micca chì queste tecnulugia ùn sò micca impurtanti per a vostra BI, ma per elli ùn rapprisentanu micca l'ambiente BI.

Disegnu per u cuntestu di l'infurmazioni (Design for Information Content)

Avà chì avemu identificatu i Requisiti di l'Affari chì distinguenu diversi cumpunenti core, anu da esse inclusi in un disegnu architettonicu generale. Alcuni di i cumpunenti di BI facenu parte di i nostri sforzi iniziali, mentre chì alcuni ùn saranu micca implementati per parechji mesi.

In ogni casu, tutti i requisiti cunnisciuti sò riflessi in u disignu in modu chì quandu avemu bisognu di implementà una tecnulugia particulare, simu pronti à fà. Qualcosa di u prugettu rifletterà u pensamentu tradiziunale.

Stu set di à dà hè adupratu per sustene l'usi più tardi à dà dimensionale guidatu da i prublemi di cummerciale chì avemu identificatu. Cume sò generati documenti supplementari, cum'è u sviluppu di u prughjettu di u à dà, avemu da principià per furmalizà cum'è i à dà si sparghjenu in l'ambiente. Avemu verificatu a necessità di rapprisintà i à dà in una manera dimensionale, dividendu (sicondu i bisogni specifichi specifichi) in data mart.

A prossima quistione per risponde hè: Cumu seranu custruiti sti marti di dati?
Custruite e stelle per sustene i cubi, o solu cubi, o solu e stelle? (o cubi dritti, o stelle diritte). Generate l'architettura per i marti di dati dipendenti chì necessitanu una strata atomica per tutti à dà acquisti ? Permette à i marti di dati indipendenti per acquistà i à dà direttamente da i sistemi operativi?

Chì Tecnulugia Cube pruverai à standardizà?

Avete una quantità massiva di dii à dà necessariu per l'analisi dimensionale o avete bisognu di cubi di a vostra forza di vendita naziunale ogni settimana o dui? Custruite un ughjettu putente cum'è DB2 OLAP Server per a finanza o i cubi Cognos PowerPlay per a vostra urganizazione di vendita o i dui? Quessi sò e grandi decisioni di cuncepimentu architettonicu chì anu un impattu in u vostru ambiente BI in avanti. Iè, avete identificatu un bisognu di OLAP. Avà cumu avete da realizà stu tipu di tecnica è tecnulugia?

Cumu alcune di e tecnulugia più avanzate affettanu i vostri disinni? Assumimu chì avete identificatu un bisognu spaziale in a vostra urganizazione. Avà avete da ricurdà l'edizioni di disegnu architettonicu ancu s'ellu ùn pensate micca di fà cumpunenti spaziali per parechji mesi. L'architettu deve cuncepisce oghje nantu à ciò chì hè necessariu. Anticipate a necessità di l'analisi spaziale chì genera, almacena, mantene è furnisce l'accessu à dà spaziale. Questu à u turnu duveria serve cum'è una limitazione in quantu à u tipu di tecnulugia di software è e specificazioni di a piattaforma chì pudete cunsiderà attualmente. Per esempiu, u sistema di amministrazione di basa di dati relazionale (RDBMS) chì mantene per a vostra capa atomica deve avè una robusta estensione spaziale dispunibule. Questu assicurassi u massimu rendimentu quandu utilizate geometria è oggetti spaziali in e vostre applicazioni analitiche. Se u vostru RDBMS ùn pò micca trattà à dà (spatial-centric) internu, cusì vi tuccherà à stabilisce a basa di dati (centric spaziale) esternu. Questu complica a gestione di prublemi è compromette u vostru rendimentu generale, per ùn parlà micca di i prublemi supplementari chì crea per i vostri DBA, postu chì prubabilmente anu una cunniscenza minima di i fundamenti di à dà ancu spaziali. Per d 'altra banda, se u vostru mutore RDMBS gestisce tutti i cumpunenti spaziali è u so ottimisatore hè cuscente di i bisogni speciali (per esempiu, l'indexazione) di l'uggetti spaziali, allora i vostri DBA ponu facilmente gestisce i prublemi di gestione è pudete maximizà u rendiment.

Inoltre, avete bisognu di aghjustà l'area di staging è a strata di l'ambiente atomicu per include a pulizia di l'indirizzu (a

Elementu chjave per l'analisi spaziale), è ancu u salvamentu sussegwenti di l'uggetti spaziali. A successione di l'edizioni di design cuntinueghja avà chì avemu introduttu a nuzione di pulizia di l'indirizzu. Per una cosa, sta applicazione dettarà u tipu di software chì avete bisognu per u vostru sforzu ETL.

Avete bisognu di prudutti cum'è Trillium per furnisce un indirizzu pulitu, o un venditore ETL di a vostra scelta per furnisce quella funziunalità?
Per avà hè impurtante chì apprezzà u livellu di disignu chì deve esse cumpletu prima di cumincià à mantene u vostru magazzinu. L'esempii di sopra duveranu dimustrà a multitùdine di decisioni di cuncepimentu chì devenu seguità l'identificazione di qualsiasi esigenza cummerciale particulare. Quandu sò fatti currettamente, sti decisioni di disignu prumove l'interdependenza trà e strutture fisiche di u vostru ambiente, a selezzione di tecnulugia utilizata è u flussu di propagazione di u cuntenutu di l'infurmazioni. Senza questa architettura BI cunvinziunali, a vostra urganizazione serà sottumessa à un mischju caòticu di tecnulugia esistenti, in u megliu unite inseme per furnisce stabilità apparente.

Mantene u cuntenutu di l'infurmazioni

Purtà u valore di l'infurmazioni à a vostra urganizazione hè un compitu assai difficiule. Senza abbastanza capiscitura è sperienza, o ingegneria è cuncepimentu propiu, ancu i migliori squadre fallenu. Per d 'altra banda, sè vo avete una grande intuizione è un disignu detallatu, ma senza disciplina per eseguisce, avete appena persu u vostru soldi è tempu perchè u vostru sforzu hè cundannatu à fallu. U missaghju deve esse chjaru: Se vi manca una o più di sti cumpetenze, capiscenu / esperienza o pianificazione / cuncepimentu o disciplina di implementazione, questu porta à crippling o distrughje l'edifiziu di l'urganizazione BI.

A vostra squadra hè abbastanza preparata? Qualchissia in u vostru squadra BI capisce u vastu paisaghju analiticu dispunibule in l'ambienti BI, è e tecniche è tecnulugia necessarie per mantene quellu paisaghju? Ci hè qualcunu in a vostra squadra chì pò dì a diferenza in l'applicazione avanzata

rapportu staticu è OLAP, o e differenze trà ROLAP è OLAP? Unu di i membri di a vostra squadra ricunnosce chjaramente a manera di a minera è cumu puderia avè un impattu in u magazzinu o cumu u magazzinu pò sustene a prestazione minera? Un membru di a squadra capisce u valore à dà tecnulugia spaziale o basata in agenti? Avete qualchissia chì apprezza l'applicazione di strumenti unichi di a tecnulugia ETL vs Message Broker? Se ùn avete micca, pigliate unu. BI hè assai più grande di una strata atomica normalizzata, OLAP, schemi di stella è un ODS.

Avè a cunniscenza è l'esperienza per ricunnosce i bisogni di BI è e so soluzioni hè essenziale per a vostra capacità di formalizà bè i bisogni di l'utilizatori è di cuncepisce è implementà e so soluzioni. Se a vostra cumunità d'utilizatori hà difficultà à descriverà i bisogni, tocca à a squadra di u magazzinu di furnisce quella comprensione. Ma se a squadra di magazzini

ùn ricunnosce micca l'applicazione specifica di BI - per esempiu, data mining - allora ùn hè micca megliu chì l'ambienti BI sò spessu limitati à esse repositori passivi. In ogni casu, ignurà sti tecnulugii ùn diminuite micca a so impurtanza è l'effettu chì anu nantu à l'emergenza di capacità di intelligenza cummerciale di a vostra urganizazione, è ancu di l'asset d'infurmazione chì pensa à prumove.

U disignu deve include a nozione di disegnu, è i dui necessitanu un individuu cumpetente. Inoltre, a pianificazione richiede una filusufìa di a casa di squadra è u rispettu di i normi. Per esempiu, se a vostra cumpagnia hà stabilitu un standard di piattaforma o hà identificatu un RDBMS particulari chì vole standardizà in tutta a piattaforma, hè imperativu chì tutti in a squadra aderiscenu à quelli standard. In generale, una squadra espone a necessità di standardizazione (à e cumunità d'utilizatori), ma a squadra stessu ùn hè micca disposta à aderisce à i normi stabiliti in altri spazii di a cumpagnia o forse ancu in cumpagnie simili. Ùn hè solu questu ipocrita, ma stabilisce chì a cumpagnia ùn hè micca capace di sfruttà e risorse è investimenti esistenti. Ùn significa micca chì ùn ci sò situazioni chì guarantisci una piattaforma o tecnulugia non standardizata; però, i sforzi di u magazzinu

duveranu guardà gelosamente i normi di l'impresa finu à chì i bisogni di l'affari dettanu altrimenti.

U terzu cumpunente chjave necessariu per custruisce una urganizazione BI hè a disciplina.
Dipende in u tutale, ugualmente di l'individui è di l'ambiente. I pianificatori di prughjetti, i patrocinatori, l'architetti è l'utilizatori devenu apprezzà a disciplina necessaria per custruisce l'assi d'infurmazione di a cumpagnia. I diseggiani anu da dirige i so sforzi di cuncepimentu per cumplementarii altri sforzi necessarii in a sucità.

Per esempiu, dicemu chì a vostra cumpagnia custruisce una applicazione ERP chì hà un cumpunente di magazzinu.
Cusì hè a rispunsabilità di i diseggiani ERP di cullaburà cù a squadra di l'ambiente di u magazzinu per ùn cumpete micca o duplicà u travagliu digià iniziatu.

A disciplina hè ancu un tema chì deve esse trattatu da tutta l'urganizazione è hè generalmente stabilitu è ​​mandatu à un livellu esecutivu.
I dirigenti sò disposti à aderisce à un approcciu cuncepitu? Un approcciu chì prumette di creà un cuntenutu di l'infurmazioni chì in fine di furnisce valore à tutti i spazii di l'impresa, ma forse cumprumette l'agenda individuali o dipartimentali? Ricurdativi di u dettu "Pensà à tuttu hè più impurtante chè pensà à una cosa". Questa diceria hè vera per l'urganisazioni BI.

Sfurtunatamente, parechji magazzini focalizanu i so sforzi nantu à pruvà à destinazione è furnisce valore à un dipartimentu particulari o à l'utilizatori specifichi, cù pocu rispettu per l'urganizazione in generale. Eppo supponi chì u manager dumanda l'assistenza da a squadra di a casa. A squadra risponde cù un sforzu di 90 ghjorni chì include micca solu furnisce i requisiti di notificazione definiti da l'esecutivu, ma assicurendu chì tutti à dà basi sò mischiati in u livellu atomicu prima di esse introduttu in a tecnulugia cube pruposta.
Questa aghjunta ingegneria assicura chì l'impresa di l'abitazione beneficerà di u à dà necessariu da u manager.
Tuttavia, l'esecutivu hà parlatu cù imprese di cunsulenza esterne chì anu prupostu una applicazione simile cù consegna in menu di 4 settimane.

Assumindu chì a squadra interna di a casa hè cumpetente, l'esecutivu hà una scelta. Quale pò sustene a disciplina di l'ingegneria supplementaria necessaria per fà cresce l'asset d'infurmazione di l'impresa o pò sceglie di custruisce a so propria soluzione rapidamente. L'ultime pare esse sceltu troppu spessu è serve solu à creà cuntenituri d'infurmazioni chì benefiziu uni pochi o l'individuu.

Obiettivi à cortu è longu termine

L'architetti è i pianificatori di prughjetti devenu formalizà una visione à longu andà di l'architettura generale è i piani per a crescita di una urganizazione BI. Questa cumminazione di guadagnà à cortu termine è pianificazione à longu andà sò i dui lati di i sforzi di BI. L'ingrossu di corta durata hè a faceta di BI chì hè assuciata cù iterazioni di u vostru magazzinu.

Hè quì chì i pianificatori, l'architetti è i patrocinatori si focalizeghjanu à risponde à esigenze specifiche di l'affari. Hè à questu livellu induve e strutture fisiche sò custruite, a tecnulugia hè acquistata è e tecniche sò implementate. Ùn sò micca fatti per risponde à esigenze specifiche definite da e cumunità d'utilizatori particulari. Tuttu hè fattu in u scopu di affruntà esigenze specifiche definite da una cumunità particulare.
A pianificazione à longu andà, però, hè l'altra faceta di BI. Hè quì chì i piani è i disinni assicuravanu chì ogni struttura fisica hè stata custruita, e tecnulugii selezziunate è e tecniche realizate fatti cù un ochju versu l'impresa. Hè una pianificazione à longu andà chì furnisce a coesione necessaria per assicurà chì i guadagni di l'impresa sò derivati ​​da qualsiasi guadagni à cortu termine truvati.

Justificate u vostru sforzu BI

Un datu magazinu per ellu stessu ùn hà micca valore inherente. In altre parolle, ùn ci hè micca un valore inherente trà e tecnulugia di magazzinu è e tecniche di implementazione.

U valore di ogni sforzu di magazzinu si trova in l'azzioni realizati com'è u risultatu di l'ambienti di u magazzinu è u cuntenutu di l'infurmazioni cultivati ​​cù u tempu. Questu hè un puntu criticu per capiscenu prima di pruvà à stimà u valore di qualsiasi iniziativa di casa.

Troppu spessu, l'architetti è i pianificatori tentanu di applicà u valore à i cumpunenti fisichi è tecnichi di u magazzinu quandu in fattu u valore hè fundatu in i prucessi di cummerciale chì sò affettati positivamente da u magazzinu è l'infurmazioni bè catturati.

Quì si trova a sfida di fundà BI: Cumu ghjustificà l'investimentu? Se a casa stessa ùn hà micca valore intrinsicu, i pianificatori di u prugettu anu da investigà, definisce è formalizà i benefici per quelli individui chì utilizanu u magazzinu per rinfurzà i prucessi di cummerciale specifichi o u valore di l'infurmazioni prutetti, o i dui.

Per complicà e cose, qualsiasi prucessu cummerciale affettatu da i sforzi di u magazzinu puderia furnisce benefici "sostanziali" o "leggeri". Beneficii significativi furnisce una metrica tangibile per a misurazione di u ritornu di l'investimentu (ROI) - per esempiu, turnà l'inventariu un tempu supplementu durante un periodu specificu o per un costu più bassu di trasportu per spedizione. Hè più difficiuli di definisce benefizii sottili, cum'è un accessu megliu à l'infurmazioni, in termini di valore tangible.

Cunnette u vostru prughjettu à cunnosce u dumande di cummerciale

Troppu spessu, i pianificatori di prughjetti tentanu di ligà u valore di u magazzinu cù i scopi di l'impresa amorfi. Dichjarà chì "u valore di un magazzinu hè basatu annantu à a nostra capacità di suddisfà e dumande strategiche" apremu a discussione in modu piacevule. Ma questu solu ùn hè micca abbastanza per determinà se investisce in u magazzinu hè sensu. Hè megliu cunnettà i rapprisentanti di magazzini cù dumande è note di cummerciale specifiche.

Misura u ROI

Calculà u ROI in un ambiente di magazzinu pò esse particularmente difficiule. Hè soprattuttu difficiuli s'ellu hè guidatu

di una repetizione particulare hè qualcosa intangible o faciule da misurà. Un studiu hà truvatu chì l'utilizatori percepiscenu i dui benefici principali di l'iniziativi BI:

• ▪ Crea a capacità di decisione
• ▪ Crea accessu à l'infurmazioni
  Questi benefici sò benefizii suave (o ligeru). Hè faciule per vede cumu pudemu calculà un ROI basatu annantu à un benefiziu duru (o più grande) cum'è u costu di trasportu ridottu, ma cumu misuremu a capacità di piglià decisioni megliu?
  Questu hè definitu una sfida per i pianificatori di u prughjettu quandu si prova à fà chì a cumpagnia investa in un sforzu di magazzinu particulari. L'aumentu di e vendite o a diminuzione di i costi ùn sò più i temi cintrali chì guidanu l'ambiente BI.
  Invece, circate à e dumande cummerciale per un accessu megliu à l'infurmazioni in modu chì un dipartimentu particulari pò piglià decisioni più veloce. Quessi sò mutori strategichi chì passanu per esse ugualmente impurtanti per l'impresa, ma sò più ambigui è più difficiuli di caratterizà in una metrica tangible. In questu casu, calculà u ROI pò esse ingannatu, se micca irrilevante.
  I prughjetti di prughjetti devenu esse capaci di dimustrà un valore tangibile per i dirigenti per decide se l'investimentu in una iterazione particulare vale a pena. Tuttavia, ùn prupunemu micca un novu metudu per calculà u ROI, nè avemu da fà alcunu argumenti per o contru.
  Ci sò parechji articuli è libri dispunibuli chì discutenu i fundamenti di calculà u ROI. Ci sò pruposizioni di valore speciale cum'è u valore di l'investimentu (VOI), offerti da gruppi cum'è Gartner, chì pudete fà ricerche. Invece, ci concentreremu nantu à l'aspetti core di qualsiasi ROI o altre proposizioni di valore chì avete bisognu di cunsiderà. Applicazione di u ROI Al di là di l'argumentu nantu à i benefici "duru" versus "soft" assuciati à i sforzi di BI, ci sò altre prublemi à cunsiderà quandu applicà u ROI. Per esempiu:

Attribuisce troppu risparmiu à i sforzi DW chì veneranu in ogni modu
Diciamu chì a vostra cumpagnia si trasfirìu da una architettura mainframe à un ambiente UNIX distribuitu. Allora ogni risparmiu chì pò (o micca) esse realizatu da quellu sforzu ùn deve esse attribuitu solu, se in tuttu (?), à u magazzinu.

Ùn cuntabili per tuttu hè caru. È ci sò parechje cose da piglià in contu. Cunsiderate a lista seguente:

• ▪ Costu di l'iniziu, cumpresa a fattibilità.
• ▪ Costu di hardware dedicatu cù almacenamiento è cumunicazioni assuciati
• ▪ Costu di u software, cumpresa a gestione di à dà è estensioni di cliente / servitore, software ETL, tecnulugia DSS, strumenti di visualizazione, applicazioni di pianificazione è flussu di travagliu, è software di monitoraghju, .
• ▪ Costu di disignu di struttura à dà, cù a creazione, è ottimisazione di
• ▪ U costu di sviluppu di software direttamente assuciatu cù u sforzu BI
• ▪ Costu di supportu in casa, cumpresa l'ottimisazione di u rendiment, cumprese u cuntrollu di versione di u software è l'operazioni d'aiutu Applica u ROI "Big-Bang". Custruì u magazzinu cum'è un sforzu unicu è gigante hè cundannatu à fallimentu, cusì ancu calculà u ROI per una grande iniziativa di l'impresa L'offerta hè sorprendente, è chì i pianificatori cuntinueghjanu à fà tentativi deboli per stima u valore di u sforzu tutale. Perchè i pianificatori pruvate di mette un valore monetariu nantu à l'iniziativa cummerciale s'ellu hè largamente cunnisciutu è accettatu chì l'estimazione di iterazioni specifiche hè difficiule? Cumu hè pussibule? Ùn hè micca pussibule cù pocu eccezzioni. Ùn fate micca. Avà chì avemu stabilitu ciò chì ùn deve micca fà quandu calculà u ROI, eccu uni pochi di punti chì vi aiuteranu à stabilisce un prucessu affidabile per stima u valore di i vostri sforzi BI.

Ottene u cunsensu ROI. Indipendentemente da a vostra scelta di tecnica per a stima di u valore di i vostri sforzi di BI, deve esse accunsentutu da tutti i partiti, cumpresi i pianificatori di prughjetti, i patrocinatori è i dirigenti corporativi.

Rompe u ROI in parti identificabili. Un passu necessariu versu un calculu ROI raghjone hè di fucalizza quellu calculu nantu à un prughjettu specificu. Questu permette di stimà un valore basatu annantu à i bisogni specifichi di l'affari chì sò soddisfatti

Definite i costi. Cum'è l'annunziate, numerosi costi anu da esse cunsideratu. Inoltre, i costi devenu include micca solu quelli assuciati à l'iterazione individuale, ma ancu i costi assuciati à assicurà u rispettu di i normi di l'impresa.

Definite i benefici. Cunnettendu chjaramente u ROI à esigenze specifiche di l'affari, duvemu esse capace di identificà i benefici chì portaranu à risponde à i requisiti.

Reduce i costi è i benefici in i guadagni imminenti. Hè u megliu modu per basà e vostre valutazioni nantu à u valore attuale netu (NPV) in uppusizione à pruvà à predichendu u valore futuru in i guadagni futuri.

Mantene u tempu per sparte u vostru ROI à u minimu. Hè ben documentatu à longu andà hè stata utilizata in u vostru ROI.

Aduprate più di una formula ROI. Ci sò numerosi metudi per predichendu u ROI, è avete da pensà à utilizà unu o più di elli, cumpresu u valore attuale netu, a tarifa interna di ritornu (IRR) è u pagamentu.

Definisce u prucessu ripetibile. Questu hè cruciale per calculà qualsiasi valore à longu andà. Un unicu prucessu ripetibile deve esse documentatu per tutte e subsequenze di u prughjettu sussegwenti.

I prublemi elencati sò i più cumuni definiti da l'esperti di l'ambienti di a casa. L'insistenza di a gestione per furnisce un ROI "Big-Bang" hè assai confusa. Sè avete principiatu tutti i vostri calculi di u ROI sparghjendu in parti identificabili è tangibili, avete una bona chance di stimà una stima precisa di u ROI.

Quistioni nantu à i benefici ROI

Qualunque sia i vostri benefizii, duru o duru, pudete aduprà uni pochi di dumande basi per determinà u so valore. Per esempiu, utilizendu un sistema di scala simplice, da 1 à 10, pudete misurà l'impattu di ogni sforzu cù e seguenti dumande:

• Cumu valutate a comprensione à dà seguita stu prughjettu di a vostra cumpagnia ?
• Cumu valutate e migliure di u prucessu in u risultatu di stu prughjettu?
• Cumu misurà l'impattu di novi insights è inferenze dispunibuli avà da questa iterazione
• Chì era l'impattu di l'ambienti di l'informatica novi è megliu in u risultatu di ciò chì hè statu amparatu? Se e risposte à queste dumande sò pocu, hè pussibule chì l'impresa ùn vale a pena l'investimentu fattu. E dumande à puntuazione alta indicanu guadagni significativi di valore è duveranu serve cum'è guida per più investigazioni. Per esempiu, un puntuatu altu per i migliuramenti di u prucessu duveria guidà i diseggiani à esaminà cumu i prucessi sò stati migliurati. Pudete truvà chì alcuni o tutti i guadagni fatti sò tangibili è per quessa un valore monetariu pò esse facilmente applicatu. Ottene u massimu da a prima iterazione di u magazzinu U più grande pagamentu di u vostru sforzu di l'impresa hè spessu in e prime iterazioni. Questi sforzi iniziali tradiziunale stabiliscenu u cuntenutu di l'infurmazioni più utili per u publicu è aiutanu à stabilisce a fundazione tecnologica per l'applicazioni BI successive. Di solitu ogni sussequenza dopu di à dà di prughjetti di magazzini portanu menu è menu valore supplementu à l'impresa in generale. Questu hè soprattuttu veru se l'iterazione ùn aghjunghje micca novi temi o risponde à i bisogni di una nova cumunità d'utilizatori.

Questa funzione di almacenamentu si applica ancu à stacks crescente di à dà stòrici. Cume i sforzi successivi necessitanu più à dà è quantu più à dà sò versati in u magazzinu cù u tempu, a maiò parte di i à dà diventa menu pertinenti à l'analisi utilizata. Quessi à dà sò spessu chjamati à dà dorme è hè sempre caru di mantene, perchè ùn sò quasi mai usati.

Chì significarà questu per i patrocinatori di u prugettu? Essenzialmente, i primi sponsors sparte più di i costi d'investimentu. Questu hè primariu perchè sò l'impetu per a fundazione di u largu stratu di l'ambiente tecnologicu è di risorse di u magazzinu, cumpresu l'organicu.

Ma sti primi passi portanu u più grande valore è per quessa chì i pianificatori di u prughjettu spessu anu da ghjustificà l'investimentu.
I prughjetti fatti dopu à a vostra iniziativa BI pò avè più bassi (in paragone à u primu) è costi diretti, ma portanu menu valore à l'impresa.

È i pruprietarii di l'urganisazione anu da principià à cunsiderà à scaccià l'accumulazione à dà è tecnulugia menu pertinenti.

Data Mining: Estrazione Dati

Parechji cumpunenti architetturali necessitanu variazioni di tecnulugia è tecniche di data mining-
per esempiu, i sfarenti "agenti" per esaminà i punti di interessu di u u clienti, i sistemi operativi di a cumpagnia è per u listessu dw. Questi agenti ponu esse rete neurali avanzati furmati nantu à i tendenzi di pote, cum'è a dumanda futura di u produttu basatu nantu à promozioni di vendita; mutori basati in regule per reagisce à un set dati di circustanze, per esempiu, diagnosi medica è cunsiglii di trattamentu; o ancu agenti simplici cù u rolu di rapportà l'eccezzioni à i top executives. In generale, sti prucessi di estrazione à dà si

verificate in tempu reale; dunque, si deve esse unitu cumpletamenti cù u muvimentu di u à dà elli stessi.

Trattamentu analiticu in linea

Analitiche in linea

A capacità di slice, dice, roll, drill-down è realizà analisi
ciò chì-se, hè in u scopu, u scopu di a suite tecnologica IBM. Per esempiu, e funzioni di trattamentu analiticu in linea (OLAP) esistenu per DB2 chì porta l'analisi dimensionale in u mutore di u a basa listessu.

E funzioni aghjunghjenu l'utilità dimensionale à SQL mentre raccoglie tutti i benefici di esse una parte naturale di DB2. Un altru esempiu di integrazione OLAP hè u strumentu extractor, DB2 OLAP Analyzer Server. Sta tecnulugia permette à i cubi di u Servitore DB2 OLAP esse scannati rapidamente è automaticamente per localizà è rappurtate i valori di à dà inusual o inesperu per qualsiasi cubu à l'analista di cummerciale. E infine, e funzioni di u DW Center furniscenu un mezzu per l'architetti per verificà, frà altre cose, u prufilu di un servitore cube DB2 OLAP cum'è una parte naturale di i prucessi ETL.

Analisi Spaziale Analisi Spaziale

U spaziu rapprisenta a mità di l'ancore analitiche (conduzioni) necessarie per un panorama
analitica larga (u tempu rapprisenta l'altra mità). U livellu atomicu di u magazzinu, rapprisintatu in Figura 1.1, include i fundamenti per u tempu è u spaziu. I timbri di u tempu anu analisi per u tempu è l'infurmazioni di l'indirizzu anu l'analisi per u spaziu. Timestamps cunducenu l'analisi per u tempu, è l'infurmazioni di l'indirizzu facenu l'analisi per u spaziu. U diagramma mostra geocoding - u prucessu di cunvertisce l'indirizzi in punti in una mappa o punti in u spaziu in modu chì cuncetti cum'è distanza è internu / fora ponu esse utilizati in l'analisi - realizatu à u livellu atomicu è l'analisi spaziale dispunibile per l'analista. IBM furnisce estensioni spaziali, sviluppati cù l'Istitutu di Ricerca di Sistema Ambientale (ESRI), al a basa DB2 cusì chì l'uggetti spaziali ponu esse mantinuti cum'è una parte normale di u a basa relazionale. db2

Spatial Extenders, furnisce ancu tutte l'estensioni SQL per prufittà di l'analisi spaziale. Per esempiu, l'estensione SQL per dumandà
distanza trà l'indirizzi o se un puntu hè ind'è o fora di una zona poligonale definita, sò un standard analiticu cù u Spatial Extender. Vede u capitulu 16 per più infurmazione.

Archivio- Strumenti Resident Tools Archivio- Residente

DB2 hà parechje caratteristiche SQL BI-residenti chì aiutanu à l'azzione di analisi. Questi include:

• Funzioni di ricursione per eseguisce analisi, cum'è "truvà tutti i percorsi di volu pussibuli da San Francisco a New York".
• Funzioni analitiche per e funzioni di classificazione, cumulativa, cube è rollup per facilità i travaglii chì normalmente si verificanu solu cù a tecnulugia OLAP, sò avà una parte naturale di u mutore di u a basa
• A capacità di creà tavule chì cuntenenu risultati
  I venditori di a basa i capi mischianu più di e funzioni di BI in u a basa listessu.
  I principali fornitori di basa di dati sò mischjendu più di funziunalità BI in u a basa listessu.
  Questu furnisce un rendimentu megliu è più opzioni di esecuzione per e soluzioni BI.
  E caratteristiche è e funzioni di DB2 V8 sò discututi in dettagliu in i seguenti capituli:
  Architettura Tecnica è Fundazioni di Gestione di Dati (Capitulu 5)

• DB2 BI Fundamentals (Capitulu 6)
• DB2 Materialized Query Tables (Capitulu 7)
• Funzioni DB2 OLAP (Capitulu 13)
• DB2 Enhanced BI Features and Functions (Capitulu 15) Sistema simplificatu di consegna di dati Sistema di consegna di à dà simplificatu

L'architettura illustrata in Figura 1.1 include numerosi strutture à dà fisicu. Unu hè u magazzinu di à dà funziunamentu. In generale, un ODS hè orientatu à l'ughjettu, integratu è attuale. Puderete custruisce un ODS per sustene, per esempiu, l'uffiziu di vendita. A vendita di ODS supplementaria à dà da parechji sistemi diffirenti, ma solu mantene, per esempiu, e transacciones d'oghje. L'ODS pò ancu esse aghjurnatu parechje volte à ghjornu. Simultaneamente, i prucessi push i à dà integrata in altre applicazioni. Sta struttura hè specificamente pensata per integrà à dà attuale è dinamica è saria un candidatu prubabile per sustene l'analisi in tempu reale, cum'è furnisce l'agenti di serviziu u clienti l'infurmazione attuale di vendita di u cliente estrattendu l'infurmazioni di tendenza di vendita da l'inventariu stessu. Una altra struttura mostrata in a figura 1.1 hè un statu formale per u dw. Ùn hè solu questu u locu per l'esekzione di l'integrazione necessaria, di a qualità di à dà, è di a trasfurmazioni di à dà di magazzinu in entrata, ma hè ancu un spaziu di almacenamentu affidabile è tempurale per à dà replicate chì puderanu esse usatu in l'analisi in tempu reale. Se decide di utilizà un ODS o una zona di staging, unu di i migliori strumenti per populate queste strutture à dà utilizendu diverse fonti operative hè a dumanda distribuita eterogenea di DB2. Questa capacità hè furnita da a funzione DB2 opzionale chjamata DB2 Relational Connect (solu dumande) è attraversu DB2 DataJoiner (un pruduttu separatu chì furnisce a capacità di dumanda, inserimentu, aghjurnamentu è eliminazione à RDBMS distribuiti eterogenei).

Sta tecnulugia permette à l'architetti à dà à ligà à dà di pruduzzione cù prucessi analitici. Ùn solu a tecnulugia pò adattà à praticamenti qualsiasi di e dumande di replicazione chì puderanu nasce cù l'analitiche in tempu reale, ma pò ancu cunnette à una larga varietà di à dà più populari, cumprese DB2, Oracle, Sybase, SQL Server, Informix è altri. DB2 DataJoiner pò esse usatu per populate una struttura à dà formale cum'è un ODS o ancu una tavola permanente rapprisentata in u magazzinu pensatu per a ricuperazione rapida di l'aghjurnamenti istantanei o per a vendita. Di sicuru, sti strutture stessi à dà pò esse populatu usendu

una altra tecnulugia impurtante pensata per a replicazione di à dà, IBM DataPropagator Relational. (DataPropagator hè un pruduttu separatu per i sistemi cintrali. DB2 UNIX, Linux, Windows è OS/2 includenu servizii di replicazione di à dà cum'è una funzione standard).
Un altru mètudu di muvimentu à dà chì operanu intornu à l'impresa hè un integratore d'applicazioni di l'impresa altrimenti cunnisciutu cum'è un broker di messagi. Sta tecnulugia unica permette un cuntrollu ineguagliatu per u targeting è u muvimentu. à dà intornu à a cumpagnia. IBM hà u broker di messagi più utilizatu, MQSeries, o una variazione di u pruduttu chì include i requisiti per e-cummerciu, IBM WebSphere MQ.
Per più discussione su come sfruttare MQ per sostenere un magazzino e un ambiente BI, visitare situ web del libro. Per ora, è sufficiente dire che questa tecnologia è un mezzo eccellente per catturare e trasformare (utilizzando MQSeries Integrator) à dà operatori mirati recrutati per soluzioni BI. A tecnulugia MQ hè stata integrata è imballata in UDB V8, chì significa chì e file di messagi ponu avà esse gestite cum'è s'ellu eranu tavule DB2. U cuncettu di messagi di fila di saldatura è l'universu di a basa rilazioni dirige versu un ambiente putente di consegna di à dà.

Latenza Zero Latenza Zero

L'ultimu scopu strategicu per IBM hè l'analisi di latenza zero. Cum'è definitu da
Gartner, un sistema di BI deve esse capace di inferisce, ingerisce è furnisce infurmazioni per l'analista nantu à a dumanda. A sfida, sicuru, hè cumu mischjà à dà currente è in tempu reale cù infurmazione storica necessaria, cum'è i à dà tendenza / mudellu cunnessu, o insight estratti, cum'è u prufilu di u cliente.

Tali infurmazione include, per esempiu, l'identificazione di u clienti risicu altu o bassu o quali prudutti i u clienti più prubabilmente cumprà s'elli anu digià furmagliu in i so carretti.

Ottene una latenza zero dipende in realtà da dui meccanismi fundamentali:

• unione cumpleta di à dà chì sò analizati cù e tecniche stabilite è cù l'arnesi creati da u BI
• Un sistema di consegna à dà efficaci per assicurà chì l'analitiche in tempu reale sò veramente dispunibuli Questi prerequisiti per a latenza zero ùn sò micca sfarenti di i dui scopi stabiliti da IBM è descritti sopra. U strettu accoppiamentu di u à dà hè parte di u prugramma di integrazione senza saldatura di IBM. È crea un sistema di consegna di à dà L'efficace dipende cumplettamente da a tecnulugia dispunibule chì simplifica u prucessu di consegna à dà. In cunseguenza, dui di i trè scopi di IBM sò critichi per ottene u terzu. IBM hè cuscente à sviluppà a so tecnulugia per assicurà a latenza zero hè una realità per i sforzi di magazzinu. Riassuntu / Sintesi A vostra urganizazione BI furnisce una strada per custruisce u vostru ambiente
  iterativamente. Deve esse adattatu per riflette i bisogni di a vostra attività, attuale è futura. Senza una visione architettonica larga, l'iterazioni di u magazzinu sò pocu più cà implementazioni casuali di u magazzinu cintrali chì facenu pocu per creà una grande impresa informativa. U primu ostaculu per i capi di prughjettu hè cumu ghjustificà l'investimentu necessariu per cresce l'urganizazione BI. Mentre i calculi di u ROI sò stati un pilastru di i rializazioni di l'inventariu, hè diventatu più difficiuli di predichendu esattamente. Questu hà purtatu à altri metudi per determinà s'ellu avete u valore di i vostri soldi. Value on Investment2 (VOI), per esempiu, hè acquistatu cum'è suluzione. Hè incumbent à l'architetti di à dà è nantu à i pianificatori di prughjettu deliberatamente generà è furnisce infurmazioni à l'associazioni d'utilizatori è micca solu dà un serviziu à dà. Ci hè una gran diferenza trà i dui. L'infurmazione hè qualcosa chì face una diferenza in a decisione è l'efficacità; relativamente, i à dà sò blocchi di custruzzione per derivà quella informazione.

Ancu s'è criticu di a fonte à dà per affruntà e dumande di l'imprese, l'ambiente BI duverà serve un rolu più grande in a creazione di cuntenutu di l'infurmazioni. Avemu da piglià i passi extra per pulisce, integrà, trasfurmà, o altrimenti creà un cuntenutu di l'infurmazioni chì l'utilizatori ponu agisce, è dopu avemu da assicurà chì quelli azzioni è decisioni, induve ragiunate, sò riflesse in l'ambiente BI. Se relegamu u magazzinu per serve solu à dà, assicuratevi chì l'associazioni d'utilizatori creanu u cuntenutu di l'infurmazioni necessarii per piglià l'azzione. Questu assicura chì a so cumunità puderà piglià decisioni megliu, ma l'impresa soffre di una mancanza di cunniscenza chì anu utilizatu. data chì l'architetti è i prughjetti di prughjetti inizianu prughjetti specifichi in l'ambiente BI, fermanu rispunsevuli di l'impresa in tuttu. Un esempiu simplice di sta funzione bifacciale di iterazioni BI si trova in a fonte à dà. Tutti i à dà ricevutu per richieste cummirciali specifichi deve esse populatu in u primu stratu atomicu. Questu assicura u sviluppu di l'assi d'infurmazione di l'impresa, è ancu di gestisce, indirizzà e richieste specifiche di l'utilizatori definite in l'iterazione.

Cosa hè un Data Warehouse?

Magazzinu di dati hè statu u core di l'architettura di i sistemi d'informazione dapoi u 1990 è sustene i prucessi d'informazione offrendu una solida piattaforma integrata di à dà a storia presa cum'è basa per l'analisi successive. U datu magazinu offrenu facilità d'integrazione in un mondu di sistemi di applicazioni incompatibili. Magazzinu di dati hà evolutu per diventà una moda. Magazzinu di dati urganizà è memorizà i à dà necessariu per l'infurmazioni è i prucessi analitici nantu à a basa di una longa perspettiva tempurale storica. Tuttu chistu implica un sforzu considerableu è constantu in a custruzzione è u mantenimentu di u datu magazinu.

Allora chì hè a datu magazinu? À datu magazinu È:

• ▪ orientatu à u sughjettu
• ▪ sistema integratu
• ▪ variazione di u tempu
• ▪ non volatile (ùn annulla micca)

una cullizzioni di à dà utilizatu per sustene e decisioni manageriali in l'implementazione di prucessi.
I à dà inseritu in datu magazinu derivanu in a maiò parte di i casi da ambienti operativi. U datu magazinu hè fattu da una unità di almacenamiento, fisicamente separata da u restu di u sistema, chì cuntene à dà prima trasfurmatu da l'applicazioni chì operanu nantu à l'infurmazioni derivanti da l'ambiente operativu.

A definizione letterale di a datu magazinu si merita una spiegazione cumpleta postu chì ci sò mutivazioni impurtanti è significati sottostanti chì descrizanu e caratteristiche di un magazzinu.

ORIENTAZIONE SU SUGETU ORIENTAZIONE TEMATICA

A prima caratteristica di a datu magazinu hè chì hè orientatu versu i sughjetti maiò di una cumpagnia. A guida di i prucessi attraversu u à dà hè in cuntrastu cù u metudu più classicu chì furnisce l'orientazione di l'applicazioni versu i prucessi è e funzioni, un metudu in più spartutu da a maiò parte di i sistemi di gestione menu recenti.

U mondu operativu hè pensatu intornu à applicazioni è funzioni cum'è prestiti, risparmiu, carte bancarie è fiducia per una istituzione finanziaria. U mondu di dw hè urganizatu intornu à sughjetti principali cum'è u cliente, u vinditore, u pruduttu è l'attività. L'allineamentu intornu à i temi influenza u disignu è l'implementazione di à dà trovu in u dw. U più impurtante, u tema principale afecta a parte più impurtante di a struttura chjave.

U mondu di l'applicazioni hè influenzatu da u disignu di a basa di dati è u disignu di u prucessu. U mondu di dw hè cuncintratu solu in u modellu di video à dà è nantu à u disignu di u a basa. U disignu di u prucessu (in a so forma classica) ùn hè micca parte di l'ambiente dw.

E differenze trà l'scelta di l'applicazione di prucessu / funzione è l'scelta di u sughjettu sò ancu revelate cum'è sferenze in u cuntenutu di u à dà à un livellu detallatu. U à dà del dw ùn include micca i à dà chì ùn serà micca usatu per processà DSS mentre l'applicazioni

orientatu à u funziunamentu à dà cuntene i à dà per soddisfà immediatamente i bisogni funziunali / di trasfurmazioni chì ponu o micca avè qualchì usu per l'analista DSS.
Un altru modu impurtante chì l'applicazioni operative-orientate per à dà differisce da à dà di dw hè in i rapporti di à dà. I à dà l'operativi mantenenu una relazione cuntinua trà dui o più tavule basatu nantu à una regula di cummerciale chì hè attiva. U à dà di dw span un spettru di tempu è i rapporti truvati in u dw sò assai. Parechje regule di u cummerciu (è currispundenu, assai rapporti di à dà ) sò rapprisentati in u stock di à dà trà dui o più tavule.

(Per una spiegazione dettagliata di cumu e relazioni trà u à dà sò gestiti in u DW, per piacè riferite à l'Argomentu Tecnulugicu nantu à questu tema.)
Da nisuna altra perspettiva ch'è quella di a diferenza fundamentale trà una scelta di applicazione funziunale / prucessu è una scelta di sughjettu, ci hè una differenza maiò trà i sistemi operativi è à dà è u DW.

INTEGRAZIONE INTEGRAZIONE

L'aspettu più impurtante di l'ambiente dw hè chì i à dà truvati in u dw sò integrati facilmente. SEMPRE. SENZA ECCEZIONI. L'essenza stessa di l'ambiente dw hè chì i à dà cuntenuti in i limiti di u magazzinu sò integrati.

L'integrazione si palesa in parechje manere diverse - in cunvenzioni identificate coerenti, in misurazioni coerenti di variabili, in strutture codificate coerenti, in attributi fisici di à dà coherente, è cusì.

Duranti l'anni, i diseggiani di e diverse applicazioni anu pigliatu assai decisioni nantu à cumu si deve esse sviluppata una applicazione. U stilu è e decisioni di cuncepimentu individualizatu di l'applicazioni di i diseggiani sò revelati in centu manere: in differenzi di codificazione, struttura chjave, caratteristiche fisiche, cunvenzioni d'identificazione, etc. L'abilità cullettiva di parechji disegnatori di applicazioni per creà applicazioni inconsistenti hè leggendaria. A Figura 3 espone alcune di e differenze più impurtanti in quantu l'applicazioni sò cuncepite.

Codifica: Codifica:

I diseggiani di l'applicazioni anu sceltu u codificazione di u campu - genere - in parechje manere. Un designer rapprisenta u genere cum'è "m" è "f". Un altru designer rapprisenta u genere cum'è "1" è "0". Un altru designer rapprisenta u genere cum'è "x" è "y". Un altru designer rapprisenta u genere cum'è "maschile" è "femmina". Ùn importa micca veramente cumu u sessu entra in u DW. U "M" è "F" sò prubabilmente boni cum'è qualsiasi rapprisentazione.

Ciò chì importa hè chì qualunque fonte vene u campu di u sessu, quellu campu ghjunghje in u DW in un statu integratu coherente. In cunseguenza, quandu u campu hè caricatu in u DW da una applicazione induve hè statu rapprisintatu fora in u formatu "M" è "F", u à dà deve esse cunvertitu in furmatu DW.

Misurazione di Attributi: Misurazione di Attributi:

I diseggiani di l'applicazioni anu sceltu di misurà a pipeline in una varietà di modi annantu à l'anni. Un disegnatore vende i à dà di u pipeline in centimetri. Un altru designer di l'applicazioni guarda u à dà di u pipeline in termini di pollici. Un altru designer di l'applicazioni guarda u à dà di u pipeline in milioni di piedi cubi per seconda. È un altru designer guarda l'infurmazioni di pipeline in termini di cantieri. Qualunque sia a fonte, quandu l'infurmazione di pipeline ghjunghje in u DW, deve esse misurata in u listessu modu.

Cum'è mostra in a figura 3, i prublemi di integrazione afectanu quasi ogni aspettu di u prughjettu - e caratteristiche fisiche di u à dà, u dilema di avè più di una fonte di à dà, l'issue di campioni identificati inconsistenti, furmati di à dà inconsistente, è cusì.

Qualunque sia l'argumentu di u disignu, u risultatu hè u listessu - i à dà deve esse almacenatu in u DW in un modu unicu è globalmente accettabile ancu quandu i sistemi operativi sottostanti almacenanu i à dà.

Quandu l'analista DSS guarda u DW, u focu di l'analista deve esse u sfruttamentu di à dà chì sò in u magazzinu,

piuttostu chè dumandassi nantu à a credibilità o a coerenza di u à dà.

VARIANZA TEMPU

Tuttu u à dà in u DW sò precisi à qualchì mumentu in u tempu. Sta funzione basica di u à dà in DW hè assai sfarente da à dà trovu in l 'ambienti upirativu. U à dà di l'ambienti operativi sò precisi cum'è à u mumentu di l'accessu. In altri palori, in l'ambiente operativu quandu una unità hè accessu à dà, hè previstu di riflette i valori cusì precisi cum'è à u mumentu di l'accessu. Perchè i à dà in u DW sò precisi cum'è in un certu puntu in u tempu (vale à dì, micca "avà"), i à dà truvati in u DW sò "varianza di tempu".
A varianza di u tempu à dà da DW hè riferitu in numerosi modi.
U modu più simplice hè chì i à dà di un rappresentante DW à dà annantu à un orizzonte longu - cinque à deci anni. L'orizzonte di u tempu raffiguratu per l'ambiente operativu hè assai più cortu di i valori attuali di l'oghje finu à sessanta novanta.
L'applicazioni chì anu bisognu di travaglià bè è avè bisognu à esse dispunibule per a trasfurmazioni di transazzione anu bisognu di portà a quantità minima di à dà s'elli permettenu ogni gradu di flessibilità. Allora l'applicazioni operative anu un orizzonte di tempu, cum'è un tema di cuncepimentu di l'applicazione audio.
A seconda manera di "varianza di u tempu" appare in u DW hè in a struttura chjave. Ogni struttura chjave in u DW cuntene, implicitamente o esplicitamente, un elementu di tempu, cum'è ghjornu, settimana, mese, etc. L'elementu di u tempu hè quasi sempre à u fondu di a chjave concatenata truvata in u DW. In queste occasioni, l'elementu di u tempu esisterà implicitamente, cum'è u casu induve un schedariu sanu hè duplicatu à a fine di u mese o di u trimestre.
A terza manera di varianza di u tempu hè visualizata hè chì i à dà di u DW, ghjustu registratu currettamente, ùn pò micca esse aghjurnatu. U à dà di u DW sò, per tutti i scopi pratichi, una longa serie di snapshots. Di sicuru, se l'istantanea hè stata presa incorrectamente, allora l'istantanee ponu esse mudificate. Ma assumendu chì i snapshots sò pigliati currettamente, ùn sò micca cambiati appena sò stati pigliati. In certi

casi pò esse immorale o ancu invalidu chì e snapshots in u DW sò mudificate. U à dà operativu, essendu cusì precisu cum'è à u mumentu di l'accessu, pò esse aghjurnatu cum'è a necessità.

NON-VOLATILE

A quarta caratteristica impurtante di DW hè chì ùn hè micca volatile.
L'aghjurnamenti, l'inserzioni, l'eliminazione è i cambiamenti sò fatti regularmente à l'ambienti operativi nantu à una basa record per record. Ma a manipulazione basica di u à dà necessariu in u DW hè assai più faciule. Ci hè solu dui tipi di operazioni chì si trovanu in u DW - a carica iniziale di u à dà è accessu à à dà. Ùn ci hè micca aghjurnamentu di u à dà (in u sensu generale di l'aghjurnamentu) in u DW cum'è una operazione di trasfurmazioni normale. Ci hè parechje cunsequenze assai putenti di sta diferenza basica trà u prucessu operativu è u prucessu DW. À u livellu di cuncepimentu, a necessità di esse prudente annantu à l'aghjurnamentu di crash ùn hè micca un fattore in u DW, postu chì l'aghjurnamentu di à dà ùn hè micca realizatu. Questu significa chì à u livellu fisicu di u disignu, e libertà ponu esse pigliate per ottimisà l'accessu à dà, in particulare in trattà cù i temi di nurmalizazione è denormalizazione fisica. Un'altra cunsequenza di a simplicità di l'operazione di DW hè in a tecnulugia sottostante utilizata per eseguisce l'ambiente DW. Avè à sustene l'aghjurnamenti in linea record-by-record (cum'è spessu u casu cù u processu operativu) richiede a tecnulugia per avè un fundamentu assai cumplessu sottu una simplicità apparente.
A tecnulugia chì sustene a copia di salvezza è a ricuperazione, e transazzione è l'integrità di i schedari à dà è a deteczione è u rimediu di bloccu hè abbastanza cumplessu è innecessariu per u processu DW. E caratteristiche di un DW, orientazione di u disignu, integrazione di à dà in u DW, varianza di tempu è facilità di gestione di à dà, tuttu porta à un ambiente chì hè assai, assai sfarente di l'ambienti operativi classici. A fonte di quasi tutti à dà di DW sò l'ambienti operativi. Hè tentativu di pensà chì ci hè una redundanza massiva di à dà trà i dui ambienti.
Infatti a prima impressione chì parechje persone anu hè quella di una grande redundancy à dà trà l'ambienti operativi è l'ambiente di

estensione DW. Una tale interpretazione hè superficiale è dimostra una mancanza di capiscitura di ciò chì succede in u DW.
Infatti, ci hè un minimu di redundancy à dà trà l'ambienti operativi è i à dà di u DW. Cunsiderate i seguenti: I à dà sò filtrati dati chì cambiate da l'ambiente operativu à l'ambiente DW. Parechje à dà ùn vanu mai fora di l'ambienti operativi. Solu chì i à dà chì sò necessarii per u processu DSS truvà a so direzzione in l'ambiente

▪ l'orizzonte di u tempu di à dà hè assai sfarente da un ambiente à l'altru. U à dà in l'ambienti operativi sò assai freschi. U à dà in u DW sò assai più vechji. Solu da una perspettiva di l'orizzonte di u tempu, ci hè assai pocu sovrapposizione trà l'ambiente operativu è u DW.

▪ U DW cuntene à dà riassuntu chì ùn sò mai in l'ambiente

▪ I à dà subitu una trasfurmazioni fundamentali cum'è a transizione à a Figura 3 illustra chì a maiò parte di i à dà sò mudificate significativamente sempre chì sò selezziunati è spustati in u DW. Mettite un altru modu, a maiò parte di u à dà hè cambiatu fisicamenti è radicali cum'è si move in u DW. Da u puntu di vista di l'integrazione ùn sò micca listessi à dà residenti in l'ambienti operativi. Dati sti fattori, a redundanza di à dà trà i dui ambienti hè un avvenimentu raru, purtendu à menu di 1% redundancy trà i dui ambienti. A STRUTTURA DI U MAGAZINE I DW anu una struttura distinta. Ci sò parechji livelli di riassuntu è di dettagliu chì demarcanu i DW.
I diversi cumpunenti di un DW sò:

• Metadata
• Dati dettagli attuali
• Dati di vechji dettagli
• Dati un pocu riassuntu
• Dati altamente riassuntu

A maiò parte di a preoccupazione hè per i à dà dettagli attuali. Hè a preoccupazione primaria perchè:

• I à dà I detaglii attuali riflettenu l'avvenimenti più recenti, chì sò sempre di grande interessu è
• i à dà data dettagli currenti sò voluminosa perchè hè cullucatu à u livellu più bassu di granularità è
• i à dà di ditagli attuali sò quasi sempre cullucatu in memoria di discu, chì hè prestu à accede, ma caru è cumplessu da I à dà di dettagli sò più vechji à dà chì sò cullucati in qualchi memoria di massa. Hè accessu sporadicamente è guardatu à un livellu di dettagliu cumpatibile cù à dà dettagli attuali. Mentre ùn hè micca ubligatoriu per almacenà in un mediu di almacenamiento alternativu, per via di u grande volume di à dà unitu cù l'accessu sporadicu di u à dà, u mediu di almacenamiento per à dà di dettagli più vechji ùn sò micca generalmente guardati in discu. U à dà ligeramente riassunti sò à dà chì sò distillati da u livellu bassu di ditagliu trovu à u livellu attuale di dettagliu. Stu livellu di DW hè quasi sempre guardatu in memoria di discu. I prublemi di disignu chì si prisentanu à l'architettu di u à dà in a custruzzione di stu livellu di u DW sò:

• Chì unità di tempu hè a summarization fattu sopra
• Chì cuntenutu, attributi riassumerà pocu u cuntenutu di u à dà U prossimu livellu di à dà trovu in u DW hè quellu di à dà altamente riassuntu. U à dà assai riassunti sò compacti è facilmente accessibili. U à dà assai riassuntu sò qualchì volta truvati in l'ambienti DW è altri casi i à dà assai astratti si trovanu fora di i mura immediatamenti di a tecnulugia chì ospitu u DW. (in ogni casu, i à dà altamente riassuntu sò parti di u DW indipendentemente da induve i à dà sò allughjati fisicamente). U cumpunente finali di u DW hè u cumpunente di metadata. In parechji rispetti, i metadati si trovanu in una dimensione diversa da l'altri à dà di u DW, perchè i metadata ùn cuntene micca dati direttamente da l'ambienti operativi. Metadata hà un rolu speciale è assai impurtante in DW. I metadati sò usati cum'è:

• un repertoriu per aiutà l'analista DSS à localizà u cuntenutu di u DW,
• una guida à a mappa à dà di cumu i à dà sò stati trasfurmati da l'ambiente operativu à l'ambiente DW,
• una guida à l'algoritmi utilizati per a summarization trà i à dà dettagli attuali ei à dà un pocu riassuntu, i à dà altamente riassuntu, i metadati ghjucanu un rolu assai più grande in l'ambiente DW ch'ellu hà mai fattu in l'ambiente operativu. VECCHIA DETAIL STORAGE MEDIUM A cinta magnetica pò esse usata per almacenà stu tipu à dà. In verità, ci hè una larga varietà di supporti di almacenamiento chì deve esse cunsideratu per almacenà i vechji à dà di dettagliu. Sicondu u voluminu di à dà, freccia d'accessu, costu di arnesi è tipu d'accessu, hè prubabilmente prubabile chì l'altri arnesi necessitanu u vechju livellu di dettagliu in u DW. FLUSSU DI DATI Ci hè un flussu normale è prevedibile di u à dà in u DW.
  I à dà entranu in u DW da l'ambienti operativi. (NOTA: Ci sò alcune eccezzioni assai interessanti à sta regula. Tuttavia, quasi tutti à dà entre u DW da l'ambiente operatore). data chì eiu à dà entranu in u DW da l'ambienti operatore, hè trasfurmatu cum'è descrittu sopra. A condizione chì entre in u DW, i à dà entre u livellu attuale di dettagliu, cum'è mostra. Risiede quì è hè utilizatu finu à chì unu di i trè avvenimenti accade:

• hè purificatu,
• hè riassuntu, è / o hè U prucessu obsolet in un DW si move i à dà dettagli attuali a à dà di dettagliu anticu, secondu l'età di à dà. U prucessu

summarization usa u dettu di à dà per calculà u à dà livelli ligeramente riassunti è assai riassunti di u à dà. Ci sò alcune eccezzioni à u flussu mostratu (da esse discutitu dopu). Tuttavia, di solitu, per a maiò parte di à dà trovu in un DW, u flussu di à dà hè cum'è rapprisintatu.

USU U DATAWAREHOUSE

Ùn hè micca surprisante i diversi livelli di à dà in u DW ùn ricevenu micca sfarenti livelli di usu. Comu regula, u più altu u livellu di summarization, u più i à dà sò usati.
Parechji usi si trovanu in u à dà assai riassuntu, mentri u vechju à dà di dettagliu sò quasi mai usati. Ci hè una bona ragione per trasfurmà l'urganizazione à u paradigma di l'utilizazione di risorse. Più riassunte i à dà, u più veloce è più efficiente hè di ghjunghje à dà. Se a Shop trova chì faci assai di trasfurmazioni di dettagliu di u DW, allora una quantità currispundente grande di risorse di a macchina hè cunsumata. Hè in l'interessu di tutti per processà un livellu cusì altu di riassuntu u più prestu pussibule.

Per parechje magazzini, l'analista DSS in un ambiente pre-DW hà utilizatu à dà à u livellu di ditagliu. In parechji rispetti l'arrivu à à dà detallatu s'assumiglia à una manta di sicurità, ancu quandu altri livelli di summarization sò dispunibili. Una di l'attività di l'architettu à dà hè di scaccià l'utilizatori DSS da l'usu constante di à dà à u più bassu livellu di dettagliu. Ci sò dui mutivazioni dispunibuli per l'architettu à dà:

• installà un sistema di chargeback, induve l'utilizatore finale paga per e risorse cunsumate e
• chì indicanu chì u tempu di risposta assai bonu pò esse acquistatu quandu u cumpurtamentu cù i à dà hè à un altu livellu di summarization, mentri lu tempu risposta poviru vene da u cumpurtamentu di u à dà à un livellu bassu di ALTRES CONSIDERAZIONI Ci hè parechje altre considerazioni di custruzzione è gestione DW.
  A prima cunsiderazione hè quella di l'indici. U à dà à livelli più alti di riassunzione ponu esse indiciati liberamente, mentri i à dà

à i livelli più bassi di dettagliu sò cusì voluminosi chì ponu esse indiziati sparingly. Da u listessu modu, i à dà à alti livelli di ditagliu pò esse ristrutturatu relativamente facirmenti, mentri u vulume di à dà à i livelli più bassi hè cusì grande chì i à dà ùn ponu micca esse rinnuvati facilmente. In cunseguenza, u mudellu di u à dà è u travagliu formale fattu da u disignu pone a fundazione per DW applicata quasi esclusivamente à u livellu attuale di dettagliu. In altri palori, l'attività di mudellu di u à dà ùn sò micca applicati à i livelli di summarization, in quasi tutti i casi. Una altra considerazione strutturale hè quella di a suddivisione di à dà da DW.

A partizione pò esse fatta à dui livelli - à u livellu di dbms è à u livellu di l'applicazione. In a divisione à u livellu dbmsellu dbms hè infurmatu di e divisioni è li cuntrolla in cunseguenza. In u casu di una divisione à livellu di l'applicazione, solu u programatore hè cunnisciutu di e divisioni è a rispunsabilità per a so amministrazione hè lasciata à ellu.

Sottu livellu dbms, assai travagliu hè fattu automaticamente. Ci hè assai inflexibility assuciatu cù l'auto-amministrazione di divisioni. In u casu di l'applicazione à livellu di divisione di u à dà Del datu magazinu, assai di u travagliu casca nantu à u programatore, ma u risultatu finali hè a flessibilità in l'amministrazione di u à dà Roumanie datu magazinu

ALTRE ANOMALIE

Mentre chì i cumpunenti di u datu magazinu travagliu cum'è descrittu per quasi tutti à dà, ci sò qualchi eccezzioni utili chì deve esse discutitu. Un'eccezzioni hè quella di à dà sintesi publiche (data summariu publica). Quessi sò à dà riassunti chì sò stati calculati fora di u datu magazinu ma sò usati da a sucità. U à dà riassunti publichi sò almacenati è gestiti in u datu magazinu, ancu s'è cum'è l'esitatu sopra, sò sbulicati. I contabili travaglianu per pruduce tali trimestrali à dà cum'è ingressu, spese trimestrali, prufittu trimestrale, etc. U travagliu fattu da accountants hè esternu à u datu magazinu. Tuttavia, i à dà sò usati "internu" in a cumpagnia - da u mercatu, vendita, etc. Un'altra anomalia, chì ùn serà micca discutitu, hè quella di à dà esternu.

Un altru tipu eccezziunale à dà chì si pò truvà in a datu magazinu hè quellu di dati di dettagliu permanente. Questi causanu a necessità di almacenà permanentemente u à dà à un livellu detallatu per ragioni etiche o legali. Se una cumpagnia espone i so travagliadori à sustanzi periculosi, ci hè bisognu à dà detallatu è permanente. Se una cumpagnia fabrica un pruduttu chì implica a sicurità publica, cum'è pezzi per un aviò, ci hè bisognu di à dà dittagli permanenti, è ancu se una cumpagnia entra in cuntratti periculosi.

A cumpagnia ùn pò micca permette di trascurari i ditaglii perchè in i prossimi anni, in casu di una demanda, ricurdamentu, difettu di custruzzione disputatu, etc. l'esposizione di a cumpagnia puderia esse grande. In u risultatu, ci hè un tipu unicu à dà cunnisciutu cum'è dati di dettagli permanente.

RIUNI

Un datu magazinu hè una variante orientata à l'ughjettu, integrata, tensa, una cullizzioni di à dà non volatile in supportu di i bisogni di decisione di l'amministrazione. Ciascuna di e funzioni salienti di a datu magazinu hà e so implicazioni. In più, ci sò quattru livelli à dà Del datu magazinu:

• Vecchi dettagli
• Detail attuale
• Dati un pocu riassuntu
• Dati altamente summarized Metadata hè dinù una parte impurtante di u datu magazinu. ABSTRACT U cuncettu di u almacenamentu di à dà hà ricivutu pocu assai attenzione è hè diventatu una tendenza di l'anni 90. Questu hè duvuta à a capacità di un datu magazinu per superà e limitazioni di i sistemi di supportu di gestione cum'è i sistemi di supportu di decisione (DSS) è i sistemi d'informazione esecutivi (EIS). Ancu se u cuncettu di u datu magazinu pari promettenti, implementà i datu magazinu pò esse problematicu per via di prucessi di magazzinu à grande scala. Malgradu a cumplessità di i prughjetti di magazzinu di à dà, parechji fornituri è cunsultanti chì scorri à dà sustene chì u almacenamentu di à dà ùn presenta micca prublema. Tuttavia, à l'iniziu di stu prughjettu di ricerca, quasi nisuna ricerca indipendente, rigorosa è sistematica era stata fatta. In cunseguenza, hè difficiule di dì ciò chì succede veramente in l'industria quandu sò custruiti datu magazinu. Stu studiu hà esploratu a pratica di magazzinu à dà cuntimpuranii chì mira à sviluppà una cunniscenza più ricca di a pratica australiana. A rivista di a literatura furnia u cuntestu è u fundamentu per u studiu empirico. Ci hè una quantità di risultati da sta ricerca. Prima, stu studiu hà revelatu l'attività chì hè accadutu durante u sviluppu di u datu magazinu. In parechji spazii, i à dà riuniti cunfirmatu a pratica riportata in a literatura. Siconda, i prublemi è i prublemi chì ponu influenzà u sviluppu di u datu magazinu sò stati identificati da stu studiu. Infine, i benefici guadagnati da l'urganisazioni australiani assuciati cù l'usu di datu magazinu sò stati rivelati.

Capitulu 1

Cuntestu di ricerca

U cuncettu di data warehousing hà ricivutu esposizione generalizata è diventa una tendenza emergente in l'anni 90 (McFadden 1996, TDWI 1996, Shah and Milstein 1997, Shanks et al. 1997, Eckerson 1998, Adelman and Oates 2000). Questu pò esse vistu da u numeru crescente di articuli nantu à u magazzinu di dati in publicazioni cummerciale (Little and Gibson 1999). Parechji articuli (vede, per esempiu, Fisher 1995, Hackathorn 1995, Morris 1995a, Bramblett and King 1996, Graham et al. 1996, Sakaguchi and Frolick 1996, Alvarez 1997, Brousell 1997, Clarke 1997, McCar 1997, McCar 1997, Edwards 1998, TDWI 1999) anu riportatu benefici significati à l'urganisazioni chì implementanu datu magazinu. Anu sustinutu a so teoria cù evidenza anecdòtica di implementazioni riesciute, un altu rendimentu di l'investimentu (ROI) figure, è, ancu, fornendu linee guida o metodologie per u sviluppu. datu magazinu

(Shanks et al. 1997, Seddon and Benjamin 1998, Little and Gibson 1999). In un casu estremu, Graham et al. (1996) hà riportatu un ritornu mediu nantu à un investimentu di trè anni di 401%.

A maiò parte di a literatura attuale, però, hà trascuratu a cumplessità implicata in l'impresa di tali prughjetti. I prughjetti di datu magazinu sò generalmente cumplessi è grande scala è dunque portanu una alta probabilità di fallimentu se ùn sò micca cuntrullati cù cura (Shah è Milstein 1997, Eckerson 1997, Foley 1997b, Zimmer 1997, Bort 1998, Gibbs è Clymer 1998, Rao 1998). Hanu bisognu di grandi quantità di risorse umane è finanziarie, tempu è sforzu per custruisce (Hill 1998, Crofts 1998). U tempu tipicu è i mezi finanziarii necessarii sò circa dui anni è dui à trè milioni di dollari, rispettivamente (Braly 1995, Foley 1997b, Bort 1998, Humphries et al. 1999). Stu tempu è i mezi finanziarii sò nicissarii à cuntrullà è cunsulidà parechji aspetti diffirenti di data warehousing (Cafasso 1995, Hill 1998). In più di e considerazioni hardware è software, altre funzioni, chì varienu da l'estrazione di à dà à i prucessi di carica di à dà, a capacità di memoria per gestisce l'aghjurnamenti è a meta à dà per a furmazione di l'utilizatori, deve esse cunsideratu.

À u mumentu chì stu prughjettu di ricerca hà iniziatu, ci era assai pocu di ricerca accademica in u campu di u magazzinu di dati, in particulare in Australia. Questu era evidenti da a scarsa di articuli publicati nantu à u magazzinu di dati da i ghjurnali o altri scritti accademichi di u tempu. Parechji di i scritti accademichi dispunibuli descrivanu l'esperienza di i Stati Uniti. A mancanza di ricerca accademica in l'area di u magazzinu di dati hà causatu una dumanda di ricerca rigurosa è studii empirichi (McFadden 1996, Shanks et al. 1997, Little and Gibson 1999). In particulare, studii di ricerca nantu à u prucessu di implementazione di datu magazinu deve esse fattu per estenderà a cunniscenza generale nantu à l'implementazione di datu magazinu è servirà di basa per un studiu di ricerca futura (Shanks et al. 1997, Little and Gibson 1999).

U scopu di stu studiu, dunque, hè di investigà ciò chì succede in realtà quandu l'urganisazioni implementanu è utilizanu i datu magazinu in Australia. In particulare, stu studiu implica un analisi di un prucessu tutale di sviluppu di a datu magazinu, cuminciendu cù l'iniziu è u disignu attraversu u disignu è l'implementazione è l'usu sussegwenti in l'urganisazioni australiane. Inoltre, u studiu cuntribuisce ancu à a pratica attuale identificendu e zoni induve a pratica pò esse più migliurata è l'inefficienze è i risichi ponu esse minimizzati o evitati. Inoltre, servirà da basa per altri studii nantu datu magazinu in Australia è cumpierà a lacuna chì esiste attualmente in a literatura.

Quistioni di ricerca

L'obiettivu di sta ricerca hè di studià l'attività implicate in a implementazione di datu magazinu è u so usu da l'urganisazioni australiane. In particulare, sò studiati elementi riguardanti a pianificazione di u prugettu, u sviluppu, u funziunamentu, l'usu è i risichi implicati. Allora a quistione di sta ricerca hè:

"Cumu hè a pratica attuale di u datu magazinu in Australia?"

Per risponde in modu efficace à sta quistione, una quantità di dumande di ricerca subsidiaria sò richieste. In particulare, trè sub-questioni sò stati identificati da a literatura, chì hè presentata in u capitulu 2, per guidà stu prughjettu di ricerca: Cumu sò i datu magazinu da l'urganisazioni australiane? Chì sò i prublemi scontri ?

Chì sò i benefici sperimentati?
Per risponde à queste dumande, hè stata aduprata un disignu di ricerca esplorativa chì impiega un sondaghju. Cum'è un studiu esplorativu, e risposte à e dumande sopra ùn sò micca cumpletu (Shanks et al. 1993, Denscombe 1998). In questu casu, una certa triangulazione hè necessaria per migliurà e risposte à queste dumande. Tuttavia, l'investigazione furnisce una basa solida per u travagliu futuru esaminendu queste dumande. Una discussione dettagliata di a ghjustificazione di u metudu di ricerca è u disignu hè presentata in u capitulu 3.

Struttura di u prughjettu di ricerca

Stu prughjettu di ricerca hè divisu in dui parti: u studiu cuntestuale di u cuncettu di magazzinu di dati è a ricerca empirica (vede a Figura 1.1), ognunu di quale hè discutitu quì sottu.

Parte I: Studiu cuntestuale

A prima parte di a ricerca hè custituita da una rivista di a literatura attuale nantu à vari tipi di data warehousing, cumpresi i sistemi di supportu di decisione (DSS), sistemi di informazione esecutiva (EIS), studii di casu. datu magazinu è i cuncetti di datu magazinu. Inoltre, i risultati di i fori nantu datu magazinu è i gruppi di riunione di esperti è di praticanti guidati da u gruppu di ricerca Monash DSS, cuntribuitu à questa fase di u studiu chì era destinatu à acquistà insight in a pratica di datu magazinu è identificà i risichi implicati in a so adopzione. Duranti stu periodu di studiu contextuale, una cunniscenza di l'area problematica hè stata stabilita per furnisce a basa di cunniscenza per investigazioni empiriche successive. Tuttavia, questu era un prucessu continuu cum'è u studiu di ricerca hè statu realizatu.

Parte II: Ricerca empirica

U cuncettu relativamente novu di u magazzinu di dati, in particulare in Australia, hà creatu a necessità di una indagine per ottene una stampa larga di l'esperienza d'usu. Questa parte hè stata realizata una volta chì u duminiu di u prublema hè statu stabilitu per mezu di una vasta rivista di letteratura. U cuncettu di magazzinu di dati furmatu durante a fase di studiu contextuale hè stata utilizata cum'è input per u questionnaire iniziale di stu studiu. Dopu questu, u questionnaire hè statu rivisatu. Sò un espertu datu magazinu participò à a prova. U scopu di pruvà u questionnaire iniziale era di verificà a cumpleta è a precisione di e dumande. Basatu nantu à i risultati di a prova, u questionnaire hè statu mudificatu è a versione mudificata hè stata mandata à i participanti di l'inchiesta. I questionarii restituiti sò stati poi analizati per i à dà in tabelle, diagrammi è altri formati. U

risultati di l'analisi di à dà furmà una snapshot di a pratica di data warehousing in Australia.

DATA WAREHOUSING OVERVIEW

U cuncettu di u magazzinu di dati hà evolutu cù i migliori in a tecnulugia di l'informatica.
Hè destinatu à superà i prublemi incontrati da i gruppi di supportu di l'applicazioni cum'è u Sistema di Supportu à a Decisione (DSS) è u Sistema d'Informazione Esecutivu (EIS).

In u passatu, u più grande ostaculu di sti appiicazioni hè stata l'incapacità di queste applicazioni per furnisce a basa di dati necessariu per l'analisi.
Questu hè principalmente causatu da a natura di u travagliu di a gestione. L'interessi di a gestione di una cumpagnia varianu constantemente secondu a zona coperta. Dunque i à dà fundamentale à sti appiicazioni deve esse capaci di cambià rapidamente sicondu a parte da esse trattata.
Questu significa chì i à dà deve esse dispunibule in a forma adatta per l'analisi richieste. In fatti, i gruppi di supportu di l'applicazioni anu trovu assai difficiuli in u passatu per cullà è integrà à dà da fonti cumplesse è diverse.

U restu di sta sezione presenta una panoramica di u cuncettu di magazzinu di dati è discute cumu u datu magazinu pò superà i prublemi di i gruppi di supportu di l'applicazione.
U terminu "Magazzinu Datihè statu popularizatu da William Inmon in 1990. A so definizione spessu citata vede u Magazzinu Dati cum'è una cullizzioni di à dà orientata à u sughjettu, integrata, non volatile è variabile in u tempu, in supportu di e decisioni di gestione.

Utilizendu sta definizione Inmon indica chì i à dà residenti in a datu magazinu deve pussede e seguenti 4 caratteristiche:

• ▪ Orientatu à u sughjettu
• ▪ Integrata
• ▪ Non volatile
• ▪ Variable in u tempu By Inmon orientatu à u sughjettu significa chì i à dà Roumanie datu magazinu in i più grandi spazii organizzativi chì sò stati

definitu in u mudellu à dà. Per esempiu tutti à dà riguardanti i u clienti sò cuntenuti in u sughjettu CLIENTI. Cume tutti à dà riguardanti i prudutti sò cuntenuti in u sughjettu PRODOTTI.

Per Integrated Inmon significa chì i à dà da diverse piattaforme, sistemi è locu sò cumminati è almacenati in un locu. In cunseguenza à dà quelli simili deve esse trasfurmatu in furmati cunsistenti per esse aghjuntu è paragunati facilmente.
Per esempiu, u genere masculinu è femminile sò rapprisentati da e lettere M è F in un sistema, è da 1 è 0 in un altru. Per integrà bè, unu o i dui furmati deve esse trasfurmatu in modu chì i dui formati sò uguali. In questu casu pudemu cambià M à 1 è F à 0 o viceversa. Orientatu à u sughjettu è Integratu indicanu chì u datu magazinu hè pensatu per furnisce una visione funziunale è trasversale di à dà da a cumpagnia.

Per Non-volatile significa chì i à dà Roumanie datu magazinu resta coerente è aghjurnatu à dà ùn hè micca necessariu. Invece, ogni cambiamentu in u à dà originali hè aghjuntu à a basa Del datu magazinu. Questu significa chì u storicu di u à dà hè contenuta in datu magazinu.

Per Variabili cù u tempu Inmon indica chì i à dà Roumanie datu magazinu cuntene sempre l'indicatori di tempo ei à dà di solitu attraversanu un certu orizzonte di tempu. Per esempiu a
datu magazinu pò cuntene 5 anni di valori storichi di u clienti da u 1993 à u 1997. A dispunibilità di u storicu è di una seria temporale di u à dà permette di analizà e tendenze.

Un datu magazinu pò cullà u so propiu à dà da i sistemi OLTP; da l'urighjini à dà esterni à l'urganizazione è / o da altri prughjetti di u sistema di trapping speciale à dà.
I à dà extracts pò passà per un prucessu di pulizia, in stu casu i à dà sò trasfurmati è integrati prima di esse almacenati in u a basa Del datu magazinu. Allora, i à dà

residente in u a basa Del datu magazinu sò dispunibuli per i logins di l'utilizatori finali è i strumenti di ricuperazione. Utilizendu questi strumenti, l'utilizatore finale pò accede à a vista integrata di l'urganizazione di u à dà.

I à dà residente in u a basa Del datu magazinu sò almacenati in formati dettagliati è riassuntu.
U livellu di riassuntu pò dipende da a natura à dà. I à dà detallatu pò esse cumpostu di à dà attuale è à dà stòrici
I à dà reali ùn sò micca inclusi in u datu magazinu finu à i à dà Roumanie datu magazinu sò riaghjurnati.
In più di guardà u à dà elli stessi, a datu magazinu pò ancu almacenà un altru tipu di dati chjamatu METADATA chì descrive i à dà risidenti in u so a basa.
Ci sò dui tipi di metadata: metadata di sviluppu è metadata di analisi.
I metadati di sviluppu sò usati per gestisce è automatizà i prucessi di estrazione, pulizia, cartografia è carica à dà Roumanie datu magazinu.
L'infurmazioni cuntenute in i metadati di sviluppu ponu cuntene dettagli di sistemi operativi, dettagli di l'elementi per esse estratti, u mudellu à dà Del datu magazinu è regule cummerciale per a cunversione di dati à dà.

U sicondu tipu di metadata, cunnisciutu cum'è metadata analitica, permette à l'utilizatore finale di scopre u cuntenutu di u datu magazinu per truvà i à dà dispunibuli è u so significatu in termini chjaru è micca tecnichi.

Cusì i metadati analitici funziona cum'è un ponte trà i datu magazinu è applicazioni per l'utilizatori finali. Questa metadata pò cuntene u mudellu di cummerciale, descrizzioni di à dà currispundenti à u mudellu di cummerciale, dumande è rapporti predefiniti, informazioni per l'accessu di l'utilizatori è l'indici.

L'analisi è i metadati di sviluppu devenu esse cumminati in una metadata di contenimentu integrata per funziunà bè.

Sfortunatamente, assai di l'arnesi esistenti anu a so propria metadata è attualmente ùn ci sò micca standard esistenti chì

permette à i strumenti di magazzinu di dati per integrà sta metadata. Per rimedià sta situazione, parechji venditori di i principali strumenti di magazzinu di dati formanu u Cunsigliu di Meta Data chì più tardi diventò a Coalition Meta Data.

L'obiettivu di sta coalizione hè di custruisce un settore di metadati standard chì permette diverse arnesi di magazzinu di dati per cunvertisce metadata.
I so sforzi anu risultatu in a nascita di u Meta Data Interchange Specification (MDIS) chì permetterà u scambiu d'infurmazioni trà l'archivi Microsoft è i schedarii MDIS cunnessi.

L'esistenza di à dà sia riassunti/indiciati sia dettagliati, dà à l'utilizatori a pussibilità di fà un DROW DROWN (foratura) da à dà indicizzati à quelli dettagliati è viceversa. L'esistenza di à dà a storia dettagliata permette a creazione di analisi di tendenza in u tempu. Inoltre, i metadati di l'analisi ponu esse utilizati cum'è un repertoriu del a basa Del datu magazinu per aiutà l'utilizatori finali à localizà i à dà necessariu.

In paragone à i sistemi OLTP, cù a so capacità di supportà l'analisi di à dà è rapportu, u datu magazinu hè vistu cum'è un sistema più apprupriatu per i prucessi d'infurmazione cum'è fà è risponde à e dumande è pruduce rapporti. A prossima sezione mette in risaltu e differenze di i dui sistemi in detail.

MAGAZINE DI DATI CONTRA I SISTEMI OLTP

Parechji di i sistemi d'informazione in l'urganisazione sò destinati à sustene l'operazioni di u ghjornu. Questi sistemi cunnisciuti cum'è SISTEMI OLTP, catturanu transazzioni di ogni ghjornu chì sò continuamente aghjurnati.

I à dà in questi sistemi sò spessu mudificate, aghjunte o sguassate. Per esempiu, l'indirizzu di un cliente cambia quandu si move da un locu à un locu. In questu casu, u novu indirizzu serà registratu mudificà u campu di indirizzu di a basa. L'ughjettu principale di questi sistemi hè di riduce i costi di transazzione è à u stessu tempu riduce i tempi di trasfurmazioni. Esempii di Sistemi OLTP includenu azzioni critichi cum'è ghjurnale di ordine, paghe, fatture, fabricazione, serviziu à i clienti. u clienti.

A cuntrariu di i sistemi OLTP, chì sò stati creati per i prucessi basati in transazzione è avvenimenti, i datu magazinu sò stati creati per furnisce un supportu di prucessu basatu in analitiche à dà è nantu à i prucessi di decisione.

Questu hè normalment ottenutu integrendu i à dà da diversi OLTP è sistemi esterni in un unicu "container" di à dà, cum'è discutitu in a sezione precedente.

Monash Data Warehousing Prucessu Modellu

U mudellu di prucessu per datu magazinu Monash hè statu sviluppatu da circadori in u Gruppu di Ricerca Monash DSS è hè basatu annantu à a literatura di datu magazinu, sperienza in i campi di sistemi di supportu di sviluppu, discussioni cù i venditori di applicazioni per l'usu datu magazinu, nant'à un gruppu di sperti in usu di datu magazinu.

I fasi sò: Iniziazione, Pianificazione, Sviluppu, Operazioni è Spiegazione. U diagramma spiega a natura iterativa o evolutiva di u sviluppu a datu magazinu prucessu utilizendu frecce bidirezionali piazzate trà e diverse tappe. In questu cuntestu "iterativu" è "evolutivu" significa chì, in ogni passu di u prucessu, l'attività di implementazione ponu sempre propagate in daretu à u stadiu precedente. Questu hè duvuta à a natura di un prughjettu datu magazinu in quale richieste supplementari da l'utilizatore finale si verificanu in ogni mumentu. Per esempiu, durante a fase di sviluppu di un prucessu datu magazinuSe una nova dimensione di u sughjettu o una zona hè dumandata da l'utilizatore finale, chì ùn era micca parte di u pianu originale, deve esse aghjuntu à u sistema. Questu causa un cambiamentu in u prugettu. U risultatu hè chì a squadra di cuncepimentu hà da cambià i requisiti di i ducumenti creati finu à avà durante a fase di cuncepimentu. In parechji casi, u statu attuale di u prugettu hà da andà in tuttu u ritornu à a fase di cuncepimentu induve u novu requisitu deve esse aghjuntu è documentatu. L'utilizatore finale deve esse capace di vede a documentazione specifica rivista è i cambiamenti chì sò stati fatti in a fase di sviluppu. À a fine di stu ciculu di sviluppu, u prughjettu hà bisognu à ottene un bonu feedback da i gruppi di sviluppu è di l'utilizatori. I feedback sò allora riutilizzati per migliurà un prughjettu futuru.

Pianificazione di capacità
dw tendenu à esse assai grande in grandezza è crescenu assai veloce (Best 1995, Rudin 1997a) per via di a quantità di à dà storica ch'elli priservanu da a so durata. A crescita pò ancu esse causata da à dà add-ons dumandati da l'utilizatori per aumentà u valore di à dà ch'elli anu digià. In cunseguenza, i bisogni di almacenamiento per à dà pò esse significativamente migliuratu (Eckerson 1997). Cusì, hè indispensabile per assicurà, cunducendu a pianificazione di capacità, chì u sistema da esse custruitu pò cresce à a misura di i bisogni (Best 1995, LaPlante 1996, Lang 1997, Eckerson 1997, Rudin 1997a, Foley 1997a).
In a pianificazione per a scalabilità di u magazzinu di dati, unu deve cunnosce a crescita prevista in a dimensione di u magazzinu, i tipi di dumande chì ponu esse fatte, è u numeru di utilizatori finali supportati (Best 1995, Rudin 1997b, Foley 1997a). Custruì appiicazioni scalabili richiede una cumminazzioni di tecnulugii di servitori scalabili è tecniche di cuncepimentu di l'applicazioni scalabili (Best 1995, Rudin 1997b. I dui sò necessarii in a custruzzione di una applicazione altamente scalabile. Tecnulugii di servitori scalabili ponu fà più faciule è costuali per aghjunghje almacenamiento, memoria è CPU senza. prestazioni degradanti (Lang 1997, Telefonia 1997).

Ci sò dui tecnulugii principali di u servitore scalabile: u processu multiplu simmetricu (SMP) è u processamentu massivamente parallelu (MPP) (IDC 1997, Humphries et al. 1999). Un servitore SMP tipicamente hà parechji prucessori chì sparte memoria, buses di sistema è altre risorse (IDC 1997, Humphries et al. 1999). Processori supplementari ponu esse aghjuntu per rinfurzà u so lu putiri computazionale. Un altru mètudu per aumentà lu putiri calculu di u servitore SMP, hè di cumminà numerosi macchine SMP. Sta tecnica hè cunnisciuta cum'è clustering (Humphries et al. 1999). Un servitore MPP, invece, hà parechji prucessori ognunu cù a so propria memoria, sistema di bus, è altre risorse (IDC 1997, Humphries et al. 1999). Ogni processore hè chjamatu node. Un aumentu di u lu putiri computational pò esse acquistatu

aghjunghjenu nodi supplementari à i servitori MPP (Humphries et al. 1999).

Una debulezza di i servitori SMP hè chì troppu operazioni di input-output (I/O) ponu congestionare u sistema di bus (IDC 1997). Stu prublema ùn si trova micca in i servitori MPP postu chì ogni processore hà u so propiu sistema di bus. Tuttavia, l'interconnessioni trà ogni nodu sò generalmente assai più lenti cà u sistema di bus SMP. Inoltre, i servitori MPP ponu aghjunghje una strata extra di cumplessità à i sviluppatori di applicazioni (IDC 1997). Cusì, a scelta trà i servitori SMP è MPP pò esse influenzata da parechji fatturi, cumprese a cumplessità di l'applicazioni, u rapportu prezzu / prestazione, u throughput necessariu, l'applicazioni dw impedite è l'aumentu di a dimensione di l'applicazioni. a basa di dw è in u numeru di utilizatori finali.

Una quantità di tecniche di cuncepimentu di l'applicazioni scalabili ponu esse impiegate in a pianificazione di capacità. Unu usa diversi periodi di rapportu cum'è ghjorni, settimane, mesi è anni. Avè diversi periodi di notificazione, u a basa pò esse divisu in pezzi gestibilmente raggruppati (Inmon et al. 1997). Una altra tecnica hè di utilizà tavule riassuntu chì sò custruiti riassuntu à dà da à dà detallatu. Cusì, i à dà L'astratti sò più compacti chì detallati, chì necessitanu menu spaziu di memoria. Allora u à dà I dettagli ponu esse archiviati in una unità di almacenamento menu caru, chì salva ancu più almacenamentu. Mentre l'usu di e tabelle riassuntu pò salvà u spaziu di almacenamentu, necessitanu assai sforzu per mantene l'attuale è in linea cù i bisogni di l'affari. Tuttavia, sta tecnica hè largamente usata è spessu usata in cunjunzione cù a tecnica precedente (Best 1995, Inmon 1996a, Chauduri è Dayal).
1997).

Definisce Magazzinu Dati Architettura Tecnica Definizione di tecniche di architettura dw

I primi aduttatori di data warehousing principarmenti prevedevanu una implementazione di data warehousing centralizzata induve tutti à dà, cumpresi i à dà esterni, sò stati integrati in un unicu,
repository fisicu (Inmon 1996a, Bresnahan 1996, Peacock 1998).

U benefiziu principale di stu approcciu hè chì l'utilizatori finali sò capaci di accede à a vista di l'impresa di l'impresa à dà urganisazione (Ovum 1998). Un altru plus hè chì offre standardizazione di à dà in tutta l'urganizazione, chì significa chì ci hè solu una versione o definizione per ogni terminologia utilizata in i metadati di repository (Flanagan è Safdie 1997, Ovum 1998). U svantaghju di stu approcciu, invece, hè chì hè caru è difficiule di custruisce (Flanagan è Safdie 1997, Ovum 1998, Inmon et al. 1998). Pocu tempu dopu à l'architettura di almacenamiento à dà centralized addivintò pupulari, u cuncettu di minieri i più chjuchi subsets di dii evoluziona à dà per sustene i bisogni di applicazioni specifiche (Varney 1996, IDC 1997, Berson è Smith 1997, peacock 1998). Questi sistemi chjuchi sò derivati ​​da u più grande datu magazinu centralizata. Sò chjamati datu magazinu dipartimentu di l'impiegati o data mart di l'impiegati. L'architettura di data mart dipendente hè cunnisciuta cum'è architettura di trè livelli induve u primu livellu hè custituitu da datu magazinu centralizata, u sicondu hè custituitu da i dipositi di à dà dipartimentale è u terzu cunsiste in accessu à à dà è da strumenti di analisi (Demarest 1994, Inmon et al. 1997).

Data mart sò nurmalmente custruitu dopu à u datu magazinu centralized hè statu custruitu per risponde à i bisogni di unità specifiche (White 1995, Varney 1996).
Data mart store i à dà pertinente à unità particulare (Inmon et al. 1997, Inmon et al. 1998, IA 1998).

U vantaghju di stu metudu hè chì ùn ci sarà micca dati micca integratu è chì i à dà serà menu redundant in data mart dapoi tutti i à dà vene da un depositu di à dà integrata. Un altru vantaghju hè chì ci saranu menu ligami trà ogni data mart è e so fonti à dà perchè ogni data mart hà solu una fonte di à dà. In più cù questa architettura in u locu, l'utilizatori finali ponu sempre accede à u à dà

urganisazione corporativa. Stu mètudu hè canusciutu comu lu mètudu cima-falà, induve dati marts sò custruitu dopu à u datu magazinu (pavone 1998, Goff 1998).
Aumentendu a necessità di mostrà i risultati prima, alcune urganisazioni anu cuminciatu à custruisce marti di dati indipendenti (Flanagan è Safdie 1997, White 2000). In questu casu, i marti di dati uttene u so à dà direttamente da i principii di à dà OLTP è non-OLTP da u repositoriu centralizatu è integratu, eliminendu cusì a necessità di u repositoriu cintrali in u locu.

Ogni data mart richiede almenu un ligame à e so fonti à dà. Un svantaghju di avè parechje ligami à ogni data mart hè chì, paragunatu à e duie architetture precedenti, l'abbundanza di à dà aumenta significativamente.

Ogni data mart deve almacenà tutti i à dà necessariu in u locu per ùn avè micca impattu nantu à i sistemi OLTP. Questu causa i à dà sò cullucati in differente data marts (Inmon et al. 1997). Un altru svantaghju di sta architettura hè chì porta à a creazione di interconnessioni cumplessi trà i marti di dati è e so fonti di dati. à dà chì sò difficiuli di implementà è di cuntrollu (Inmon et al. 1997).

Un altru svantaghju hè chì l'utilizatori finali ùn puderanu micca accede à l'infurmazione generale di a cumpagnia perchè i à dà di e diverse data marts ùn sò micca integrati (Ovum 1998).
Un altru svantaghju hè chì pò esse più di una definizione per ogni terminologia utilizata in data mart chì genera inconsistenzi di dati. à dà in l'urganizazione (Ovum 1998).
Malgradu i svantaghji discututi sopra, i marti di dati standalone sempre attiranu l'interessu di parechje urganisazioni (IDC 1997). Un fattore chì li rende attraenti hè chì sò più rapidi à sviluppà è necessitanu menu tempu è risorse (Bresnahan 1996, Berson and Smith 1997, Ovum 1998). In cunseguenza, servenu principarmenti cum'è disinni di teste chì ponu esse utilizati per identificà rapidamente benefici è / o difetti in u disignu (Parsaye 1995, Braly 1995, Newing 1996). In questu casu, a parte per esse implementata in u prughjettu pilotu deve esse chjuca ma impurtante per l'urganizazione (Newing 1996, Mansell-Lewis 1996).

Esaminendu u prototipu, l'utilizatori finali è a gestione ponu decide di cuntinuà o piantà u prugettu (Flanagan è Safdie 1997).
Se a decisione hè di cuntinuà, i marti di dati per l'altri industrii anu da esse custruitu unu à u tempu. Ci hè duie opzioni per l'utilizatori finali basati nantu à i so bisogni in a custruzzione di dati indipendenti: integrati / federati è micca integrati (Ovum 1998)

In u primu metudu, ogni novu data mart deve esse custruitu basatu annantu à i data mart è mudellu attuale à dà utilizatu da a ditta (Varney 1996, Berson è Smith 1997, Peacock 1998). U bisognu di utilizà u mudellu à dà di l'impresa significa chì unu deve assicurà chì ci hè solu una definizione per ogni terminologia utilizata in i marti di dati, ancu per assicurà chì e diverse marti di dati ponu esse fusionati per dà una visione generale di l'infurmazioni di l'impresa (Bresnahan 1996). Stu metudu hè chjamatu u metudu bottom-up è hè megliu utilizatu quandu ci hè una limitazione di i mezi finanziarii è u tempu (Flanagan è Safdie 1997, Ovum 1998, peacock 1998, Goff 1998). In u sicondu mètudu, i data mart custruiti ponu solu suddisfà i bisogni di una unità specifica. Una variante di u data mart federatu hè u datu magazinu distribuitu in quale u a basa U middleware di u servitore hub hè utilizatu per unisce parechji data mart in un unicu repository à dà distribuitu (Biancu 1995). In stu casu, i à dà cumpagnii sò distribuiti in parechji data mart. E dumande di l'utilizatori finali sò trasmesse à a basa hub server middleware, chì estrae tuttu à dà dumandatu da i data mart è torna i risultati à l'applicazioni di l'utilizatori finali. Stu metudu furnisce infurmazione cummerciale à l'utilizatori finali. Tuttavia, i prublemi di i marti di dati indipendenti sò ancu micca eliminati. Ci hè una altra architettura chì pò esse usata chì hè chjamata datu magazinu virtuale (White 1995). Tuttavia, sta architettura, chì hè descritta in a Figura 2.9, ùn hè micca una architettura di almacenamiento di dati. à dà reale cum'è ùn si move micca carica da i sistemi OLTP à datu magazinu (Demarest 1994).

In fatti, richieste per à dà da l'utilizatori finali sò passati à i sistemi OLTP chì tornanu i risultati dopu à trasfurmà e dumande di l'utilizatori. Ancu s'ellu sta architettura permette à l'utilizatori finali di generà rapporti è fà richieste, ùn pò micca furnisce

à dà storia è panoramica di l'infurmazioni di a cumpagnia dapoi i à dà da i diversi sistemi OLTP ùn sò micca integrati. Dunque, sta architettura ùn pò micca suddisfà l'analisi di à dà cumplessu cum'è e previsioni.

Selezzione di l'applicazioni d'accessu è di ricuperazione à dà

U scopu di custruisce a datu magazinu hè di trasmette infurmazione à l'utilizatori finali (Inmon et al. 1997, Poe 1996, McFadden 1996, Shanks et al. 1997, Hammergren 1998); una o più applicazioni di accessu è ricuperazione à dà deve esse furnitu. A data, ci hè una larga varietà di sti appricazzioni da quale l'utilizatore pò sceglie (Hammergren 1998, Humphries et al. 1999). L'applicazioni chì selezziunate determinanu u successu di u vostru sforzu di magazzinu à dà in una urganizazione perchè l'applicazioni sò a parte più visibile di datu magazinu à l'utilizatori finali (Inmon et al. 1997, Poe 1996). Per avè successu a datu magazinu, deve esse capaci di sustene l'attività di analisi di à dà di l'utilizatori finali (Poe 1996, Seddon è Benjamin 1998, Eckerson 1999). Cusì u "livellu" di ciò chì l'utilizatori finali vole deve esse identificatu (Poe 1996, Mattison 1996, Inmon et al. 1997, Humphries et al. 1999).

In generale, l'utilizatori finali ponu esse raggruppati in trè categurie: utilizatori esecutivi, analisti di l'affari è utilizatori di putere (Poe 1996, Humphries et al. 1999). L'utilizatori esecutivi necessitanu un accessu faciule à setti predefiniti di rapporti (Humphries et al. 1999). Questi rapporti ponu accede facilmente cù a navigazione di menu (Poe 1996). Inoltre, i rapporti anu da prisentà l'infurmazioni cù a rapprisintazioni gràfica cum'è e tavule è mudelli per trasmette rapidamente l'infurmazioni (Humphries et al. 1999). L'analisti di l'affari, chì ùn anu micca e capacità tecniche per sviluppà rapporti da zero per sè stessu, anu bisognu di pudè mudificà i rapporti attuali per risponde à i so bisogni specifichi (Poe 1996, Humphries et al. 1999). L'utilizatori di putere, invece, sò u tipu d'utilizatori finali chì anu a capacità di generà è scrive richieste è rapporti da zero (Poe 1996, Humphries et al. 1999). Sò quelli chì

sviluppanu rapporti per altri tipi d'utilizatori (Poe 1996, Humphries et al. 1999).

Una volta chì i bisogni di l'utilizatori finali sò stati determinati, deve esse fatta una selezzione di applicazioni d'accessu è di ricuperazione à dà trà tutti quelli dispunibuli (Poe 1996, Inmon et al. 1997).
Accessu à à dà è l'arnesi di ricuperazione ponu esse classificate in 4 tippi: strumenti OLAP, strumenti EIS / DSS, strumenti di ricerca è di rapportu è strumenti di data mining.

Strumenti OLAP permettenu à l'utilizatori di creà dumande ad hoc è ancu quelli fatti nantu à u a basa Del datu magazinu. Inoltre, sti prudutti permettenu à l'utilizatori di drill down from à dà generale à quelli dettagliati.

I strumenti EIS/DSS furniscenu rapporti esecutivi cum'è l'analisi "e se" è accessu à i rapporti guidati da menu. I rapporti devenu esse predefiniti è uniti cù menu per una navigazione più faciule.
Strumenti di ricerca è di rapportu permettenu à l'utilizatori di pruduce rapporti predefiniti è specifichi.

Strumenta di data mining sò usati per identificà e rilazioni chì puderanu sparghje una nova luce nantu à l'operazioni scurdate in u à dà di u magazzinu di dati.

In più di l'ottimisazione di e esigenze di ogni tipu d'utilizatore, l'arnesi selezziunati devenu esse intuitive, efficaci è faciule d'utilizà. Hanu ancu bisognu à esse cumpatibili cù altre parti di l'architettura è capaci di travaglià cù sistemi esistenti. Hè ricumandemu ancu di sceglie l'accessu à e dati è l'arnesi di ricuperazione cù prezzi raghjone è prestazioni. Altri criteri da cunsiderà includenu l'impegnu di u venditore di l'uttene à sustene u so pruduttu è cumu si svilupperà in versioni future. Per assicurà l'ingaghjamentu di l'utilizatori in l'usu di u magazzinu di dati, u squadra di sviluppu implica l'utilizatori in u prucessu di selezzione di l'uttellu. In questu casu, deve esse realizatu una valutazione pratica di l'utilizatori.

Per migliurà u valore di u magazzinu di dati, a squadra di sviluppu pò ancu furnisce l'accessu web à u so magazzinu di dati. Un magazzinu di dati web attivatu permette à l'utilizatori di accede à u à dà da lochi remoti o mentre viaghja. Ancu l'infurmazioni ponu

esse furnitu à i costi più bassi per mezu di una riduzione di i costi di furmazione.

2.4.3 Magazzinu Dati Fase di u funziunamentu

Questa fase hè custituita da trè attività: definizione di strategie di rinfrescante di dati, cuntrollu di l'attività di u magazzinu di dati è a gestione di a sicurità di u magazzinu di dati.

Definizione di strategie di rinfrescante di dati

Dopu à a carica iniziale, i à dà Roumanie a basa di u magazzinu di dati deve esse rinfriscatu periodicamente per riproduce i cambiamenti fatti à elli à dà originali. Per quessa, devi decide quandu rinfriscà, quante volte u rinfrescante deve esse pianificatu è cumu rinfriscà i dati. à dà. Hè cunsigliatu di rinfriscà à dà quandu u sistema pò esse pigliatu offline. A frequenza di rinfrescante hè determinata da u squadra di sviluppu basatu nantu à i bisogni di l'utilizatori. Ci hè dui approcci per rinfriscà u magazzinu di dati: u rinfrescante cumpletu è a carica cuntinuu di cambiamenti.

U primu approcciu, rinfrescante cumpletu, esige ricaricà tuttu à dà da zero. Questu significa chì tutti i à dà necessariu deve esse estratti, puliti, trasfurmati è integrati in ogni rinfrescante. Stu approcciu duverebbe, in quantu pussibule, esse evitata perchè esige assai tempu è risorse.

Un approcciu alternativu hè di carica continuamente cambiamenti. Questu aghjusta i à dà chì sò stati cambiati da l'ultimu ciclu di rinfrescamentu di u magazzinu di dati. L'identificazione di registri novi o mudificati riduce significativamente a quantità di à dà chì deve esse propagatu à u magazzinu di dati in ogni aghjurnamentu postu chì solu questi à dà serà aghjuntu à a basa di u magazzinu di dati.

Ci hè almenu 5 avvicinamenti chì ponu esse usatu per ritirà i à dà novu o mudificatu. Per ottene una strategia di rinfrescante di dati efficace à dà una mistura di sti approcci chì cattura tutti i cambiamenti in u sistema pò esse utile.

U primu approcciu, chì usa timestamps, assume chì tutti sò assignati à dà editatu è aghjurnatu un timestamp per pudè identificà facilmente tutti à dà mudificatu è novu. Stu approcciu, però, ùn hè micca statu largamente utilizatu in a maiò parte di i sistemi operativi d'oghje.
U sicondu approcciu hè di utilizà un schedariu delta generatu da una applicazione chì cuntene solu i cambiamenti fatti à dà. Utilizà stu schedariu ancu amplifica u ciculu d'aghjurnamentu. Tuttavia, ancu stu mètudu ùn hè statu usatu in parechje applicazioni.
U terzu approcciu hè di scansà un schedariu di log, chì basamente cuntene infurmazioni simili à u schedariu delta. L'unica diferenza hè chì un schedariu di log hè creatu per u prucessu di ricuperazione è pò esse difficiuli di capiscenu.
U quartu approcciu hè di mudificà u codice di l'applicazione. Tuttavia, a maiò parte di u codice di l'applicazione hè vechju è fragile; dunque sta tecnica deve esse evitata.
L'ultimu approcciu hè di paragunà i à dà fonti cù u schedariu dei principali à dà.

Monitoraghju di l'attività di u magazzinu di dati

Una volta chì u magazzinu di dati hè statu liberatu à l'utilizatori, deve esse monitoratu cù u tempu. In questu casu, l'amministratore di u magazzinu di dati pò impiegà unu o più strumenti di gestione è cuntrollu per monitorizà l'usu di u magazzinu di dati. In particulare, l'infurmazione pò esse recullata nantu à e persone è u tempu in quale accede à u magazzinu di dati. Aiò à dà raccolte, un prufilu di u travagliu realizatu pò esse creatu chì pò esse usatu cum'è input in l'implementazione di chargeback di l'utilizatori. Chargeback permette à l'utilizatori di esse infurmati nantu à u costu di trasfurmazioni di u magazzinu di dati.

Inoltre, l'auditu di u magazzinu di dati pò ancu esse usatu per identificà i tipi di dumande, a so dimensione, u numeru di dumande per ghjornu, i tempi di reazione di e dumande, i settori raggiunti è a quantità di dumande. à dà processatu. Un altru scopu di fà l'auditu di u magazzinu di dati hè di identificà à dà chì ùn sò micca in usu. Quessi à dà ponu esse eliminati da u magazzinu di dati per migliurà u tempu

di a risposta di l'esekzione di e dumande è cuntrullà a crescita di à dà chì residenu in u basa di dati di u magazzinu di dati.

Gestione di a sicurità di u magazzinu di dati

Un magazzinu di dati cuntene à dà integrata, critica, sensitiva chì pò esse facilmente raggiunta. Per quessa, deve esse prutettu da l'utilizatori micca autorizati. Una manera di implementà a sicurità hè di utilizà a funzione del DBMS per assignà diversi privilegi à diversi tipi di utilizatori. In questu modu, un prufilu d'accessu deve esse mantinutu per ogni tipu d'utilizatore. Un altru modu per assicurà u magazzinu di dati hè di criptà cum'è scrittu in u basa di dati di u magazzinu di dati. Accessu à à dà è i strumenti di ricuperazione anu da decifrare à dà prima di presentà i risultati à l'utilizatori.

2.4.4 Magazzinu Dati Fase di implementazione

Hè l'ultima fase in u ciclu di implementazione di u magazzinu di dati. L'attività da esse realizatu in questa fase includenu a furmazione di l'utilizatori per utilizà u magazzinu di dati è a realizazione di rivisioni di u magazzinu di dati.

A furmazione di l'utilizatori

A furmazione di l'utilizatori deve esse fatta prima di accede à u à dà di u magazzinu di dati è l'usu di strumenti di ricuperazione. In generale, e sessioni duveranu principià cù una introduzione à u cuncettu di almacenamiento à dà, u cuntenutu di u magazzinu di dati, a meta à dà è e caratteristiche basi di l'arnesi. Allora, l'utilizatori più avanzati puderanu ancu studià e tavule fisiche è e caratteristiche di l'utilizatori di l'accessu di dati è l'arnesi di ricuperazione.

Ci sò parechji approcci per fà a furmazione di l'utilizatori. Unu di questi implica una selezzione di parechji utilizatori o analisti scelti da un inseme d'utilizatori, basatu nantu à e so cumpetenze di dirigenza è cumunicazione. Sò personalmente furmatu nantu à tuttu ciò chì deve sapè per familiarizà cù u sistema. Una volta a furmazione hè finita, tornanu à u so travagliu è cumincianu à insignà à l'altri utilizatori cumu utilizà u sistema. Nantu à u

Basatu nantu à ciò chì anu amparatu, altri utilizatori ponu cumincià à esplorà u magazzinu di dati.
Un altru approcciu hè di furmà parechji utilizatori à u stessu tempu, cum'è s'è tù pigliassi un cursu in aula. Stu metudu hè adattatu quandu ci sò parechji utilizatori chì deve esse furmatu à u stessu tempu. Un altru mètudu hè di furmà ogni utilizatore individualmente, unu per unu. Stu metudu hè adattatu quandu ci sò pochi utilizatori.

U scopu di a furmazione di l'utilizatori hè di familiarizàvi cù l'accessu à dà è strumenti di ricuperazione è ancu u cuntenutu di u magazzinu di dati. Tuttavia, certi utilizatori ponu esse sopraffatti da a quantità di informazioni furnite durante a sessione di furmazione. Per quessa, un certu nùmeru di sessioni di rinfrescante deve esse realizatu per l'assistenza cuntinua è per risponde à e dumande specifiche. In certi casi, un gruppu d'utilizatori hè furmatu per furnisce stu tipu di supportu.

Raccolta di feedback

Una volta chì u magazzinu di dati hè statu allargatu, l'utilizatori ponu aduprà i à dà chì residenu in u magazzinu di dati per diversi scopi. A maiò parte, analisti o utilizatori utilizanu i à dà in u magazzinu di dati per:

1. 1 Identificà e tendenze di a cumpagnia
2. 2 Analizà i prufili di compra di u clienti
3. 3 Divide i u clienti è di
4. 4 Fornite i migliori servizii à u clienti - persunalizà i servizii
5. 5 Formulate strategie u mercatu
6. 6 Fornite quotazioni cumpetitive per l'analisi di i costi è aiutanu à u cuntrollu
7. 7 Supporta a decisione strategica
8. 8 Identificà l'opportunità per distingue
9. 9 Migliurà a qualità di i prucessi di cummerciale attuali
10. 10 Verificate u prufittu

Dopu à a direzzione di sviluppu di u magazzinu di dati, una seria di recensioni puderia esse realizatu à u sistema per ottene feedback

sia da a squadra di sviluppu sia da a cumunità di l'utilizatori finali.
I risultati ottenuti ponu esse cunsideratu per u prossimu ciclu di sviluppu.

Siccomu u magazzinu di dati hà un approcciu incrementale, hè cruciale per amparà da i successi è i sbagli di i sviluppi precedenti.

2.5 Riassuntu

In questu capitulu sò stati discututi l'approcciu prisenti in a literatura. In a sezione 1, u cuncettu di magazzinu di dati è u so rolu in a scienza di a decisione hè statu discutitu. A Sezione 2 hà descrittu e differenzi principali trà i magazzini di dati è i sistemi OLTP. In a rùbbrica 3 avemu discututu u mudellu di magazzinu di dati Monash chì hè stata utilizata in a rùbbrica 4 per discrìviri l'attività implicate in u prucessu di sviluppà un magazzinu di dati, sti tesi ùn sò micca basati nantu à una ricerca rigurosa. Ciò chì succede in a realità pò esse assai sfarente da ciò chì a letteratura riporta, ma questi risultati ponu esse utilizati per creà un fondo di basa chì sottolinea u cuncettu di magazzinu di dati per sta ricerca.

Capitulu 3

Metodi di ricerca è cuncepimentu

Stu capitulu tratta i metudi di ricerca è di cuncepimentu per stu studiu. A prima parte mostra una vista generica di i metudi di ricerca dispunibuli per a ricuperazione di l'infurmazioni, in più i criteri per selezziunà u megliu metudu per un studiu particulari sò discututi. In a rùbbrica 2, dui metudi selezziunati cù i criteri appena esposti sò allora discututi; di questi, unu serà sceltu è aduttatu cù i motivi dicisi in a rùbbrica 3 induve sò ancu indicati i motivi per escludiri l'altru criteriu. A sezione 4 presenta u disignu di ricerca è a sezione 5 i cunclusioni.

3.1 Ricerche in sistemi d'infurmazione

A ricerca in i sistemi d'infurmazione ùn hè micca solu limitata à u duminiu tecnologicu, ma deve ancu esse allargata per include scopi cumportamentali è organizzativi.
Duvemu questu à e tesi di diverse discipline chì varienu da e scienze suciali à naturali ; questu porta à a necessità di un certu spettru di metudi di ricerca chì implicanu metudi quantitativi è qualitativi per esse utilizati per i sistemi d'infurmazione.
Tutti i metudi di ricerca dispunibuli sò impurtanti, in fatti parechji circadori cum'è Jenkins (1985), Nunamaker et al. (1991), è Galliers (1992) sustene chì ùn ci hè micca un metudu universale specificu per fà ricerche in i diversi campi di i sistemi d'infurmazione; in fattu un metudu pò esse adattatu per una ricerca particulari ma micca per altri. Questu ci porta a necessità di selezziunà un metudu chì hè adattatu per u nostru prughjettu di ricerca particulari: per questa scelta Benbasat et al. (1987) dicenu chì a natura è u scopu di a ricerca deve esse cunsideratu.

3.1.1 Natura di a ricerca

I diversi metudi basati nantu à a natura di a ricerca ponu esse classificate in trè tradizioni largamente cunnisciute in a scienza di l'infurmazione: ricerca positivista, interpretativa è critica.

3.1.1.1 A ricerca positivista

A ricerca positivista hè ancu cunnisciuta cum'è studiu scientificu o empiric. Cerca di: "spiegà è predichendu ciò chì succede in u mondu suciale fighjendu e regularità è e relazioni causa-effettu trà l'elementi chì u custituiscenu" (Shanks et al 1993).

A ricerca positivista hè ancu carattarizata da ripetibilità, simplificazioni è refutazioni. Inoltre, a ricerca positivista ammette l'esistenza di relazioni a priori trà i fenomeni studiati.
Sicondu Galliers (1992) a tassonomia hè un metudu di ricerca inclusu in u paradigma positivistu, chì però ùn hè micca limitatu à questu, in fatti ci sò esperimenti di labburatoriu, esperimenti di campu, studii di casu, manifestazioni di teoremi, predizioni è simulazioni. Utilizendu sti metudi, i circadori ammettenu chì i fenomeni studiati ponu esse osservati in modu obiettivu è rigurosu.

3.1.1.2 Ricerca interpretativa

A ricerca interpretativa, chì hè spessu chjamata fenomenologia o anti-positivismu, hè descritta da Neuman (1994) cum'è "l'analisi sistematica di u significatu suciale di l'azzione attraversu l'osservazione diretta è dettagliata di e persone in situazioni naturali, per arrivà à una intelligenza è à l'interpretazione di cumu a ghjente crea è mantene u so mondu suciale ". I studii interpretativi rifiutanu l'assunzione chì i fenomeni osservati ponu esse osservati oggettivamente. In fatti sò basati nantu à interpretazioni subjective. Inoltre, i circadori interpretativi ùn imponenu micca significati a priori à i fenomeni chì studianu.

Stu metudu include studii subjectivi / argumentativi, ricerca d'azzione, studii descrittivi / interpretativi, ricerca futura è role-playing. In più di sti sondaggi è studii di casu ponu esse inclusi in questu approcciu in quantu riguardanu studii di individui o urganisazioni in situazioni cumplesse di u mondu reale.

3.1.1.3 Ricerca critica

L'inchiesta critica hè l'approcciu menu cunnisciutu in e scienze suciali, ma hà ricivutu recentemente l'attenzione da i ricercatori di i sistemi d'infurmazione. L'assunzione filusòfica chì a realità suciale hè storicamente prodotta è riprodotta da e persone, è ancu i sistemi suciali cù e so azzioni è interazzione. A so capacità, però, hè mediata da una quantità di considerazioni suciali, culturali è pulitiche.

Cum'è a ricerca interpretativa, a ricerca critica sustene chì a ricerca positivista ùn hà nunda di fà cù u cuntestu suciale è ignora a so influenza nantu à l'azzioni umani.
A ricerca critica, invece, critica a ricerca interpretativa per esse troppu subjectiva è per ùn avè micca scopu di aiutà e persone à migliurà a so vita. A più grande diferenza trà a ricerca critica è l'altri dui approcci hè a so dimensione evaluativa. Mentre chì l'ughjettività di e tradizioni positiviste è interpretative hè di predichendu o spiegà u statu quo o a realità suciale, a ricerca critica hà per scopu di valutà criticamente è trasfurmà a realità suciale studiata.

I circadori critichi di solitu s'opponenu à u statu quo per sguassà e differenze suciali è migliurà e cundizioni suciali. A ricerca critica hà un impegnu à una vista processuale di i fenomeni di interessu è, per quessa, hè normalment longitudinale. Esempi di metudi di ricerca sò studii storichi à longu andà è studii etnografichi. A ricerca critica, però, ùn hè micca stata largamente usata in a ricerca di sistemi d'infurmazione

3.1.2 Scopu di a ricerca

Inseme cù a natura di a ricerca, u so scopu pò esse usatu per guidà l'investigatore in a selezzione di un metudu di ricerca particulari. U scopu di un prughjettu di ricerca hè strettamente ligatu à a pusizione di a ricerca in relazione à u ciculu di ricerca chì si compone di trè fasi: custruzione di teoria, prova di teoria è raffinamentu di a teoria. Cusì, basatu annantu à u timing di u ciculu di ricerca, un prughjettu di ricerca pò avè un scopu esplicativu, descriptivu, esplorativu o predittivu.

3.1.2.1 A ricerca espluratoria

A ricerca esplorativa hà per scopu di investigà un tema completamente novu è di furmulà dumande è ipotesi per a ricerca futura. Stu tipu di ricerca hè aduprata in a custruzione di teoria per ottene referenze iniziali in una nova zona. Di genere, i metudi di ricerca qualitativa sò usati, cum'è studii di casu o studii fenomenologichi.

Tuttavia, hè ancu pussibule di impiegà tecnichi quantitativi cum'è sondaggi o esperimenti esploratori.

3.1.3.3 Ricerca descriptiva

A ricerca descriptiva hà per scopu di analizà è di descriverà in grande dettaglio una situazione o pratica organizzativa particulare. Questu hè appruvatu per e teorii di custruzzione è pò ancu esse usatu per cunfirmà o sfida l'ipotesi. A ricerca descriptiva generalmente include l'usu di misure è campioni. I metudi di ricerca più adattati includenu sondaggi è analisi di antecedenti.

3.1.2.3 Ricerca spiegativa

A ricerca esplicativa prova di spiegà perchè e cose passanu. Hè custruitu nantu à fatti chì sò digià studiatu è prova di truvà i mutivi di sti fatti.
Cusì a ricerca esplicativa hè normalment custruita nantu à a ricerca esplorativa o descriptiva è hè ancillare à a prova è a raffinazione di e teorie. A ricerca esplicativa normalmente impiega studii di casu o metudi di ricerca basati in sondaggi.

3.1.2.4 Ricerca preventiva

A ricerca preventiva hà per scopu di predichendu l'avvenimenti è i cumpurtamenti sottu osservazione chì sò studiati (Marshall è Rossman 1995). A prediczione hè a prova scientifica standard di a verità. Stu tipu di ricerca generalmente impiega sondaggi o analisi di à dà stòrici. (In u 1989)

A discussione sopra dimostra chì ci sò una quantità di metudi di ricerca pussibuli chì ponu esse utilizati in un studiu particulari. Tuttavia, deve esse un metudu specificu chì hè più adattatu cà l'altri per un tipu particulare di prughjettu di ricerca. (Galliers 1987, Yin 1989, De Vaus 1991). Ogni circadori, dunque, ci vole à valutà currettamente i punti di forza è debule di diversi metudi, per aduttà u metudu di ricerca più adattatu è cumpatibile cù u prughjettu di ricerca. (Jenkins 1985, Pervan è Klass 1992, Bonomia 1985, Yin 1989, Himilton è Ives 1992).

3.2. I metudi di ricerca pussibuli

L'ughjettu di stu prughjettu era di studià l'esperienza in l'urganisazioni australiane cù i à dà cullucatu cù un sviluppu di datu magazinu. data chì, attualmente, ci hè una mancanza di ricerca in l'area di u magazzinu di dati in Australia, stu prughjettu di ricerca hè sempre in a fase teorica di u ciculu di ricerca è hà un scopu esplorativu. L'esplorazione di l'esperienza in l'urganisazioni australiane chì adopranu u magazzinu di dati richiede l'interpretazione di a sucità reale. In cunseguenza, l'assunzione filusòfica sottu à u prughjettu di ricerca seguita l'interpretazione tradiziunale.

Dopu un esame rigurosu di i metudi dispunibuli, dui metudi di ricerca pussibuli sò stati identificati: sondaggi è studi di casu, chì ponu esse utilizati per a ricerca esplorativa (Shanks et al. 1993). Galliers (1992) sustene l'adattabilità di sti dui metudi per stu studiu particulari in a so taxonomia rivista dicendu chì sò adattati per a custruzione di teoria. I seguenti dui sottosezzioni discute ogni metudu in detail.

3.2.1 Metudu di ricerca Survey

U metudu di ricerca di l'indagine vene da u metudu anticu di censu. Un censu hè custituitu di cullà l'infurmazioni da una populazione sana. Stu metudu hè caru è impracticable, particularmente se a pupulazione hè grande. Cusì, paragunatu à un censu, una indagine nurmale cuncentra nantu à a cullizzioni di l'infurmazioni per un picculu numeru, o campionu, di rapprisintanti di a pupulazione (Fowler 1988, Neuman 1994). Un campionu riflette a pupulazione da quale hè trattu, cù diversi livelli di precisione, secondu a struttura di mostra, a dimensione è u metudu di selezzione utilizatu (Fowler 1988, Babbie 1982, Neuman 1994).

U metudu di l'inchiesta hè definitu cum'è "istantanee di pratiche, situazioni o vedute in un puntu particulare in u tempu, realizate cù questionarii o interviste, da quali ponu esse inferenze.
made" (Galliers 1992: 153) [istantanea di pratiche, situazioni o punti di vista in un puntu particulare in u tempu, realizatu cù questionarii o interviste, da quale ponu esse fatte inferenze]. L'inchiesta si tratta di cullà l'infurmazioni nantu à qualchì aspettu di u studiu, da un certu nùmeru di participanti, dumandendu dumande (Fowler 1988). Sti questionarii è interviste, chì includenu interviste telefoniche faccia a faccia è strutturate, sò ancu e tecniche di cullizzioni di à dà più cumunimenti impiegati in investigazioni (Blalock 1970, Nachmias and Nachmias 1976, Fowler 1988), l'osservazioni è l'analisi ponu esse usatu (Gable 1994). Di tutti sti metudi di cullizzioni di u à dà, L'usu di questionnaire hè a tecnica più populari, perchè assicura chì i à dà

raccolti sò strutturati è furmatu, è dunque facilita a classificazione di l'infurmazioni (Hwang 1987, de Vaus 1991).

In l'analisi di i à dà, una strategia d'investigazione spessu impiega tecniche quantitative, cum'è l'analisi statistiche, ma tecniche qualitative ponu ancu esse impiegate (Galliers 1992, Pervan).

è Klass 1992, Gable 1994). Normalmente, i à dà raccolti sò usati per analizà distribuzioni è mudelli di associazioni (Fowler 1988).

Ancu l'inchiesta sò generalmente appruvati per a ricerca chì indirizzanu a quistione "chì?" (chì) o derivanti da questu, cum'è "quantu" è "quantu", ponu esse dumandati via a quistione "perchè" (Sonquist è Dunkelberg 1977, Yin 1989). Sicondu Sonquist è Dunkelberg (1977), a ricerca d'inchiesta hà per scopu di sfida à l'ipotesi, a valutazione di prugrammi, a discrizzione di a pupulazione è u sviluppu di mudelli di cumpurtamentu umanu. Inoltre, i sondaggi ponu esse aduprati per studià una certa opinione di a pupulazione, cundizioni, opinioni, caratteristiche, aspettative è ancu cumpurtamenti passati o prisenti (Neuman 1994).

L'inchiesta permettenu à l'investigatore di scopre relazioni trà a pupulazione è i risultati sò nurmalmente più generali cà altri metudi (Sonquist è Dunkelberg 1977, Gable 1994). L'inchiesta permette à i circadori di copre una zona geografica più grande è ghjunghje à parechji rispondenti (Blalock 1970, Sonquist and Dunkelberg 1977, Hwang and Lin 1987, Gable 1994, Neuman 1994). Infine, i sondaggi ponu furnisce infurmazioni chì ùn sò micca dispunibili in altrò o in a forma necessaria per l'analisi (Fowler 1988).

Tuttavia, ci sò alcune limitazioni in a realizazione di un sondaghju. Un svantaghju hè chì l'investigatore ùn pò micca ottene assai infurmazione nantu à l'ughjettu studiatu. Questu hè duvuta à u fattu chì l'inchiesta sò realizati solu in un tempu particulari è, per quessa, ci hè un numeru limitatu di variàbili è persone chì l'investigatore pò.

studiu (Yin 1989, de Vaus 1991, Gable 1994, Denscombe 1998). Un altru svantaghju hè chì a realizazione di una indagine pò esse assai costu in termini di tempu è risorse, soprattuttu s'ellu implica entrevista in faccia (Fowler 1988).

3.2.2. Metudu di ricerca di ricerca

U metudu di ricerca d'inchiesta implica un studiu approfonditu di una situazione particulare in u so cuntestu di u mondu reale nantu à un periudu di tempu definitu, senza alcuna intervenzione da parte di l'investigatore (Shanks & C. 1993, Eisenhardt 1989, Jenkins 1985). Principalmente stu metudu hè utilizatu per discrive e relazioni trà e variàbili chì sò studiati in una situazione particulare (Galliers 1992). L'investigazioni ponu involucà casi unichi o multiplici, secondu u fenomenu analizatu (Franz è Robey 1987, Eisenhardt 1989, Yin 1989).

U metudu di ricerca d'inchiesta hè definitu cum'è "una indagazione empirica chì studia un fenomenu cuntempuraneu in u so cuntestu attuale, utilizendu parechje fonti raccolte da una o più entità cum'è persone, gruppi o urganisazioni" (Yin 1989). Ùn ci hè micca una separazione clara trà u fenomenu è u so cuntestu è ùn ci hè micca un cuntrollu sperimentale o manipulazione di e variàbili (Yin 1989, Benbasat et al. 1987).

Ci hè una varietà di tecniche per cullà i dii à dà chì ponu esse impiegati in u metudu d'inchiesta, chì includenu osservazioni dirette, recensioni di registri d'archivi, questionarii, rivisione di documentazione è interviste strutturate. Avè una varietà diversa di tecniche di cugliera à dà, l'investigazioni permettenu à i circadori di trattà cù i dui à dà qualitative è quantitative à u listessu tempu (Bonoma 1985, Eisenhardt 1989, Yin 1989, Gable 1994). Cum'è u casu cù u metudu di l'indagine, un investigatore di l'indagine serve cum'è observatore o investigatore è micca cum'è un participante attivu in l'urganizazione studiata.

Benbasat et al (1987) affirmanu chì u metudu d'inchiesta hè particularmente adattatu per custruisce a teoria di a ricerca, chì principia cù una quistione di ricerca è cuntinueghja cù l'educazione.

di una tiuria durante u prucessu di cullizzioni à dà. Esse ancu adattatu per u palcuscenicu

di l'edificazione di teoria, Franz è Robey (1987) suggerenu chì u metudu di indagine pò ancu esse usatu per a fase di teoria cumplessa. In questu casu, basatu annantu à l'evidenza recullata, una teoria o ipotesi determinata hè verificata o refutata. Inoltre, l'indagine hè ancu adattata per a ricerca chì tratta di e dumande "cumu" o "perchè" (Yin 1989).

Comparatu à altri metudi, l'inchiesta permettenu à l'investigatore di catturà l'infurmazioni essenziali in più detail (Galliers 1992, Shanks et al. 1993). Inoltre, l'inchiesta permettenu à l'investigatore di capisce a natura è a cumplessità di i prucessi studiati (Benbasat et al. 1987).

Ci sò quattru svantaghji principali assuciati à u metudu di l'indagine. U primu hè a mancanza di deduzioni cuntrullati. A subjectività di l'investigatore pò cambià i risultati è e cunclusioni di u studiu (Yin 1989). U sicondu svantaghju hè a mancanza di osservazione cuntrullata. A cuntrariu di i metudi spirimintali, l'investigatore di l'inchiesta ùn pò micca cuntrullà i fenomeni studiati mentre sò esaminati in u so cuntestu naturali (Gable 1994). U terzu svantaghju hè a mancanza di replicabilità. Questu hè chì u ricercatore hè improbabile di osservà i stessi avvenimenti, è ùn pò micca verificà i risultati di un studiu particulari (Lee 1989). Infine, in cunsequenza di a non-replicabilità, hè difficiule di generalizà i risultati ottenuti da una o più investigazioni (Galliers 1992, Shanks et al 1993). Tutti issi prublemi, però, ùn sò micca insurmountable è ponu, in fattu, esse minimizzati da u circadori applicà l'azzioni appropritate (Lee 1989).

3.3. Justificà a metodulugia di ricerca aduttatu

Da i dui metudi di ricerca pussibuli per stu studiu, u metudu di indagine hè cunsideratu cum'è u più adattatu. L'inchiesta hè stata scartata dopu una attenta considerazione di i pertinenti

i meriti è i punti deboli. L'appropriazione o l'inappropriateness di ogni metudu per stu studiu hè discutitu quì sottu.

3.3.1. Metudu di ricerca inappropriatu d'inchiesta

U metudu d'inchiesta richiede un studiu approfonditu nantu à una situazione particulare in una o più urganisazioni per un periudu di tempu (Eisenhardt 1989). In questu casu, u periodu pò esse più di u tempu datu per stu studiu. Un altru mutivu per ùn aduttà u metudu di l'indagine hè chì i risultati ponu soffre di una mancanza di rigore (Yin 1989). A subjectività di l'investigatore pò influenzà i risultati è e cunclusioni. Un altru mutivu hè chì stu metudu hè più adattatu per a ricerca nantu à e dumande di tipu "cumu" o "perchè" (Yin 1989), mentri a quistione di ricerca per stu studiu hè di u tipu "chì". Last but not least, hè difficiuli di generalizà i risultati da una sola o uni pochi investigazioni (Galliers 1992, Shanks et al. 1993). Basatu nantu à sta logica, u metudu di ricerca di l'indagine ùn hè micca sceltu perchè ùn era micca adattatu per stu studiu.

3.3.2. Convenienza di u metudu di ricerca di inchiesta

Quandu sta ricerca hè stata fatta, a pratica di u magazzinu di dati ùn era micca stata largamente aduttata da l'urganisazioni australiane. Dunque, ùn ci era micca assai infurmazione in quantu à a so implementazione in l'urganisazioni australiane. L'infurmazioni dispunibuli venenu da urganisazioni chì avianu implementatu o utilizatu a datu magazinu. In questu casu, u metudu di ricerca di l'indagine hè u più adattatu perchè permette di ottene infurmazioni chì ùn sò micca dispunibili in altrò o in a forma necessaria per l'analisi (Fowler 1988). Inoltre, u metudu di ricerca di l'inchiesta permette à l'investigatore di acquistà una bona insight in pratichi, situazioni, o vede in un tempu particulari (Galliers 1992, Denscombe 1998). Una panoramica hè stata necessaria per aumentà a cunniscenza di l'esperienza australiana di magazzinu di dati.

Inoltre, Sonquist è Dunkelberg (1977) dichjaranu chì i risultati di a ricerca di l'indagine sò più generali cà l'altri metudi.

3.4. Disegnu di ricerca di l'indagine

L'indagine nantu à e pratiche di magazzinu di dati hè stata realizata in 1999. A pupulazione di destinazione era furmata da l'urganisazioni australiane interessate in studii di magazzinu di dati, cum'è probabilmente eranu digià infurmati nantu à u à dà chì si almacenanu è, dunque, puderanu furnisce infurmazioni utili per stu studiu. A pupulazione di destinazione hè stata identificata per mezu di una indagine iniziale di tutti i membri australiani di The Data Warehousing Institute (Tdwi-aap). Questa sezione discute u disignu di a fase di ricerca empirica di stu studiu.

3.4.1. Tecnica di cugliera à dà

Da i trè tecnichi cumunimenti utilizati in a ricerca di l'inchiesta (ie mail questionnaire, telefone interview è intervista persunale) (Nachmias 1976, Fowler 1988, de Vaus 1991), u mail questionnaire hè statu aduttatu per stu studiu. U primu mutivu per aduttà l'ultime hè chì pò ghjunghje à una populazione geograficamente dispersa (Blalock 1970, Nachmias and Nachmias 1976, Hwang and Lin 1987, de Vaus 1991, Gable 1994). Siconda, u questionnaire mail hè adattatu per i participanti altamente educati (Fowler 1988). U questionnaire mail per stu studiu hè statu indirizzatu à i patrocinatori di u prughjettu di u magazzinu di dati, i direttori è / o i gestori di u prughjettu. Terzu, i questionnaires di mail sò adattati quandu una lista di mailing sicura hè dispunibule (Salant è Dilman 1994). TDWI, in questu casu, una associazione di data warehousing di fiducia hà furnitu a lista di mailing di i so membri australiani. Un altru vantaghju di u questionnaire di mail nantu à u questionnaire di u telefonu o l'entrevista persunale hè chì permette à i rispondenti di risponde più precisamente, particularmente quandu i rispondenti devenu cunsultà noti o discute dumande cù altre persone (Fowler 1988).

Un putenziale svantaghju pò esse u tempu necessariu per fà questionarii per mail. Normalmente, un sondaghju per mail hè realizatu in questa sequenza: lettere di mail, aspittà di risposti, è mandà cunferma (Fowler 1988, Bainbridge 1989). Cusì, u tempu tutale pò esse più longu di u tempu necessariu per l'entrevista persunale o l'entrevista per u telefunu. Tuttavia, u tempu tutale pò esse cunnisciutu in anticipu (Fowler 1988, Denscombe 1998). U tempu passatu à fà entrevista persunale ùn pò micca esse cunnisciutu in anticipu perchè varieghja da una entrevista à l'altru (Fowler 1988). L'entrevista per u telefunu pò esse più veloce di i questionari postali è l'entrevista persunale, ma ponu avè una alta rata di non-risposta per l'indisponibilità di certi persone (Fowler 1988). Inoltre, l'entrevista telefoniche sò generalmente limitate à liste relativamente brevi di dumande (Bainbridge 1989).

Un'altra debulezza di un questionnaire mail hè l'elevata rata di nonresponse (Fowler 1988, Bainbridge 1989, Neuman 1994). Tuttavia, contramisuri sò stati assuciati stu studiu cù una istituzione di magazzinu di dati di fiducia (i.e. TDWI) (Bainbridge 1989, Neuman 1994), chì manda duie lettere di ricordu à i non-responders (Fowler 1988, Neuman 1994) è include ancu una lettera addiziale. spiegà u scopu di u studiu (Neuman 1994).

3.4.2. Unità di analisi

U scopu di stu studiu hè di ottene infurmazioni nantu à l'implementazione di u magazzinu di dati è u so usu in l'urganisazioni australiane. A pupulazione di destinazione hè custituita da tutte l'urganisazioni australiane chì anu implementatu, o anu implementatu, i datu magazinu. L'urganisazioni individuali sò tandu registrate in u nome. U questionnaire hè statu mandatu per mail à l'urganisazioni interessate à aduttà datu magazinu. Stu metudu assicura chì l'infurmazioni raccolte venenu da e risorse più adattate di ogni urganizazione participante.

3.4.3. Campione d'indagine

A "lista di mailing" di i participanti di l'inchiesta hè stata ottenuta da TDWI. Da questa lista, 3000 urganisazioni australiani sò stati scelti cum'è a basa per u campionamentu. Una lettera supplementaria chì spiegà u prugettu è u scopu di l'indagine, inseme cù un fogliu di risposta è una busta prepagata per rinvià u questionnaire cumpletu sò stati mandati à u campione. Di l'urganisazione 3000, 198 accunsentutu à participà à u studiu. Un tali picculu numeru di risposte era previstu dati u gran numaru d'urganisazioni australiane chì avianu allora abbracciatu o abbracciavanu a strategia di data warehousing in e so urganisazioni. Cusì, a pupulazione di destinazione per stu studiu hè custituita da solu urganisazioni 198.

3.4.4. Cuntenutu di u questionnaire

A struttura di u questionnaire hè basatu annantu à u mudellu di magazzinu di dati Monash (discussu prima in a parte 2.3). U cuntenutu di u questionnaire hè stata basatu annantu à l'analisi di a literatura presentata in u capitulu 2. Una copia di u questionnaire mandatu à i participanti di l'inchiesta pò esse truvata in l'Appendice B. U questionnaire hè cumpostu di sei sezioni, chì seguitanu e fasi di u mudellu coperto. I seguenti sei paragrafi riassumono brevemente u cuntenutu di ogni sezione.

Sezione A: Informazioni basiche nantu à l'urganizazione
Questa sezione cuntene dumande riguardanti u prufilu di l'urganisazioni participanti. Inoltre, alcune di e dumande sò ligati à u statutu di u prughjettu di u magazzinu di dati di i participanti. L'infurmazione cunfidenziale cum'è u nome di l'urganizazione ùn hè micca stata revelata in l'analisi di l'indagine.

Sezione B: Principiu
E dumande in questa sezione sò ligati à u compitu di inizià u magazzinu di dati. E dumande sò state fatte in quantu à l'iniziatori di u prugettu, i garanti, e cumpetenze è e cunniscenze richieste, l'ugettivi di sviluppu di u magazzinu di dati è l'aspettattivi di l'utilizatori finali.

Sezione C: Design
Questa sezione cuntene dumande in relazione à l'attività di pianificazione datu magazinu. In particulare, e dumande eranu nantu à u scopu di l'esekzione, a durata di u prugettu, u costu di u prugettu è l'analisi di u costu / benefiziu.

Sezzione D : Sviluppu
In a sezione di sviluppu ci sò dumande riguardanti l'attività di sviluppu di u datu magazinu: cullizzioni di esigenze di l'utilizatori finali, fonti di à dà, u mudellu logicu di à dà, prototipi, pianificazione di capacità, architetture tecniche è selezzione di arnesi di sviluppu di data warehousing.

Sezione E: Funzionamentu
Quistioni operativi riguardanti u funziunamentu è l'estensibilità di u datu magazinu, cumu si evoluzione in a prossima fase di sviluppu. Quì qualità di dati, e strategie di rinfrescante di à dà, a granularità di à dà, scalabilità di datu magazinu è i prublemi di sicurità di datu magazinu eranu trà i tipi di dumande.

Sezzione F: Sviluppu
Questa sezione cuntene dumande relative à l'usu datu magazinu da l'utilizatori finali. L'investigatore era interessatu à u scopu è l'utilità di u datu magazinu, a rivista è e strategie di furmazione aduttatu è a strategia di cuntrollu di datu magazinu aduttatu.

3.4.5. Tasso di risposta

Ancu se l'inchiesta di mail sò criticati per avè un ritmu di risposta bassu, misure sò state pigliate per aumentà a tarifa di ritornu (cum'è discutitu prima in a parte 3.4.1). U terminu "tassa di risposta" si riferisce à u percentualità di persone in un campione di sondaghju particulare chì risponde à u questionnaire (Denscombe 1998). A formula seguente hè stata aduprata per calculà a rata di risposta per stu studiu:

Numero di persone chì anu rispostu
Tasso di risposta = ——————————————————————————– X 100 Numero tutale di questionari mandati

3.4.6. Test pilotu

Prima chì u questionnaire hè statu mandatu à u campionu, e dumande sò state esaminate da a realizazione di teste piloti, cum'è suggeritu da Luck è Rubin (1987), Jackson (1988) è de Vaus (1991). U scopu di i testi piloti hè di revelà qualsiasi espressioni imbarazzate, ambigue è dumande chì sò difficiuli di interpretà, di clarificà ogni definizione è termini utilizati è di identificà u tempu approssimativu necessariu per cumpletà u questionnaire (Warwick è Lininger 1975, Jackson 1988, Salant). è Dilman 1994). I testi piloti sò stati realizati scegliendu sughjetti cù caratteristiche simili à quelli di i sugetti finali, cum'è suggeritu da Davis e Cosenza (1993). In questu studiu, sei prufessiunali di magazzini di dati sò stati scelti cum'è i sughjetti piloti. Dopu ogni prova pilotu, i correzioni necessarii sò stati fatti. Da i testi piloti realizati, i participanti anu cuntribuitu à rinfurzà è resettate a versione finale di u questionnaire.

3.4.7. Metodi di analisi By Dati

I à dà di i sondaggi cullati da i questionarii chjusi sò stati analizati cù un pacchettu di prugramma statisticu chjamatu SPSS. Parechje di e risposte sò stati analizati cù statistiche descrittive. Una quantità di questionarii sò stati restituiti incompleti. Quessi sò stati trattati cun più cura per assicurà chì i à dà mancanti ùn eranu micca una cunsequenza di errori di entrata di dati, ma perchè e dumande ùn sò micca adattati per u registrant, o u registrant decide di ùn risponde à una o più dumande specifiche. Queste risposte mancanti sò state ignorate durante l'analisi à dà è sò stati codificati cum'è "-9" per assicurà a so esclusione da u prucessu di analisi.

Quandu si preparava u questionnaire, e dumande chjuse sò precodificate assignendu un numeru à ogni opzione. U numeru hè statu tandu utilizatu per preparà à dà durante l'analisi (Denscombe 1998, Sapsford è Jupp 1996). Per esempiu, ci sò sei opzioni listate in a quistione 1 di a sezione B: cunsigliu di amministrazione, senior executive, dipartimentu IT, unità di cummerciale, cunsultanti è altri. In u schedariu di à dà di SPSS, una variabile hè stata generata per indicà "l'iniziatore di u prugettu", cù sei etichette di valore: "1" per "cunsigliu di direzzione", "2" per "senior executive" è cusì. L'usu di a scala Likertin in alcune di e dumande chjuse hà ancu permessu di l'identificazione senza sforzu datu l'usu di i valori numerichi currispondenti inseriti in SPSS. Per e dumande cù risposte micca esaustive, chì ùn eranu micca mutualmente esclusive, ogni opzione hè stata trattata cum'è una sola variabile cù duie etichette di valore: "1" per "marcatu" è "2" per "micca marcatu".

E dumande aperte sò state trattate diversamente da e dumande chjuse. E risposte à queste dumande ùn sò micca state inserite in SPSS. Invece, sò stati analizati a manu. L'usu di stu tipu di quistione ci permette d'acquistà infurmazione nantu à l'idee liberamente espresse è l'esperienze persunale di i rispondenti (Bainbridge 1989, Denscombe 1998). In quantu pussibule, una categurizazione di e risposte hè stata fatta.

Per l'analisi di à dà, i metudi di analisi statistiche simplici sò usati, cum'è a freccia di risposta, a media, a deviazione standard è a mediana (Argyrous 1996, Denscombe 1998).
A prova Gamma hà fattu bè per ottene misure quantitative di l'associazioni trà à dà ordinali (Norusis 1983, Argyrous 1996). Sti testi eranu appropritatu perchè e scale ordinali utilizati ùn anu micca parechje categurie è puderanu esse mostratu in una tavula (Norusis 1983).

3.5 Sommariu

In questu capitulu, a metodulugia di ricerca è u disignu aduttatu per stu studiu sò stati discututi.

Selezziunà u metudu di ricerca più apprupriatu per un studiu particulare piglia in contu
considerazione di una quantità di regule, cumprese a natura è u tipu di ricerca, è ancu i meriti è i punti debbuli di ogni metudu pussibule (Jenkins 1985, Benbasat et al. 1097, Galliers and Land 1987, yin 1989, Hamilton and ives 1992, Galliers). 1992, Neuman 1994). Data a mancanza di cunniscenza è teoria esistenti in quantu à l'adopzione di magazzinu di dati in Australia, stu studiu di ricerca richiede un metudu di ricerca interpretativa cù una capacità esplorativa per spiegà l'esperienze di l'urganisazioni australiane. U metudu di ricerca sceltu hè statu sceltu per cullà infurmazioni riguardanti l'adopzione di u cuncettu di magazzinu di dati da l'urganisazioni australiane. Un questionnaire postale hè statu sceltu cum'è a tecnica di cullizzioni à dà. Justificazioni per u metudu di ricerca è a tecnica di cullizzioni à dà selezziunati serà furnitu in stu capitulu. Inoltre, una discussione hè stata presentata nantu à l'unità di analisi, u campione utilizatu, i percentuali di risposti, u cuntenutu di u questionnaire, u pre-test di u questionnaire è u metudu di analisi di u questionariu. à dà.

Progettazione di Magazzinu Dati:

Cumminendu Relazioni Entità è Modellazione Dimensionale

ABSTRACT
Immagazzinamentu i à dà hè un prublema attuale maiò per parechje urganisazioni. Un prublema chjave in u sviluppu di l'almacenamiento di l'urdinatore à dà hè u so disignu.
U disignu deve sustene a rilevazione di cuncetti in u datu magazinu à u sistema legatu è altre fonti di à dà è ancu facili capiscitura è efficienza in l'implementazione di datu magazinu.
Gran parte di a literatura di almacenamiento di à dà ricumanda l'usu di mudelli di relazione di entità o mudeli dimensionali per rapprisintà u disignu di datu magazinu.
In questu documentu, mostramu cumu e duie rapprisentazione ponu esse cumminate in un approcciu per u disegnu datu magazinu. L'approcciu utilizatu hè sistematicu

esaminatu in un studiu di casu è hè identificatu in una quantità di implicazioni impurtanti cù i pratichi.

DATA WAHOUSING

Un datu magazinu hè generalmente definitu cum'è una "raccolta di dati orientata à u sughjettu, integrata, varianti in u tempu è micca volatile in supportu di e decisioni di a gestione" (Inmon è Hackathorn, 1994). Orientatu à u sughjettu è integratu indica chì u datu magazinu hè cuncepitu per attraversà i cunfini funziunali di i sistemi Legaci per offre una perspettiva integrata di à dà.
A variazione di u tempu affetta a natura storica o di serie di u tempu à dà in a datu magazinu, chì permette di analizà e tendenze. Non volatile indica chì u datu magazinu ùn hè micca aghjurnatu continuamente cum'è a a basa di OLTP. Piuttostu hè aghjurnata periodicamente, cù à dà venenu da fonti interni è esterni. U datu magazinu hè specificamente cuncepitu per a ricerca piuttostu cà aghjurnà l'integrità è u funziunamentu di u funziunamentu.
L'idea di almacenà i à dà ùn hè micca novu, era unu di i scopi di gestione à dà dapoi l'anni sessanta (U Martinu, 1982).
I datu magazinu offrenu l'infrastruttura à dà per i sistemi di supportu di gestione. I sistemi di supportu di gestione includenu sistemi di supportu di decisione (DSS) è sistemi di informazione esecutiva (EIS). Un DSS hè un sistema d'informazione basatu in computer chì hè pensatu per migliurà a decisione umana. Un EIS hè tipicamente un sistema di consegna di à dà chì permette à i capi di l'affari di accede facilmente à a vista di à dà.
L'architettura generale di a datu magazinu mette in risaltu u rolu di datu magazinu in u sustegnu di gestione. In più di offre l'infrastruttura à dà per EIS è DSS, al datu magazinu si pò accede direttamente attraversu dumande. U à dà inclusa in a datu magazinu sò basati nantu à un analisi di i bisogni di l'infurmazioni di gestione è sò ottenuti da trè fonti: sistemi legati interni, sistemi di cattura di dati speciali è fonti di dati esterni. U à dà in i sistemi legati interni sò spessu redundanti, inconsistenti, di bassa qualità, è almacenati in diversi formati, cusì devenu esse cunciliati è puliti prima di pudè esse caricati in u

datu magazinu (Inmon, 1992; McFadden, 1996). U à dà venenu da i sistemi di almacenamento à dà ad hoc e da fonti à dà esterni sò spessu usati per aumentà (aghjurnà, rimpiazzà) i à dà da i sistemi legacy.

Ci sò parechje ragioni cunvincenti per sviluppà a datu magazinu, chì includenu una presa di decisione mejorata per via di l'usu efficace di più infurmazione (Ives 1995), supportu per un focusu nantu à l'affari sanu (Graham 1996), è a riduzione di à dà per EIS è DSS (Graham 1996, McFadden 1996).

Un studiu empiricu recente hà truvatu, in media, un ritornu di l'investimentu per datu magazinu da 401% dopu à trè anni (Graham, 1996). Tuttavia, l'altri studii empirichi di datu magazinu truvaru prublemi significati cumpresi difficultà in a misurazione è l'assignazione di benefici, a mancanza di un scopu chjaru, a sottovalutazione di u scopu è a cumplessità di u prucessu di almacenà i benefici. à dà, in particulare in quantu à e fonti è a pulizia di à dà. Immagazzinamentu i à dà pò esse cunsideratu cum'è una suluzione à u prublema di gestione à dà trà urganisazione. A manipulazione di à dà cum'è una risorsa suciale hè firmatu unu di i prublemi chjave in a gestione di i sistemi d'infurmazione in u mondu per parechji anni (Brancheau et al. 1996, Galliers et al. 1994, Niederman et al. 1990, Pervan 1993).

Un approcciu populari à a gestione à dà in l'anni ottanta era u sviluppu di un mudellu à dà suciale. Mudellu à dà suciale hè statu cuncepitu per offre una basa stabile per u sviluppu di novi sistemi di applicazioni è a basa e la ricostruzione e l'integrazione di sistemi legacy (Brancheau et al.

1989, Goodhue et al. 1988: 1992, Kim è Everest 1994). Tuttavia, ci sò parechji prublemi cù questu approcciu, in particulare, a cumplessità è u costu di ogni compitu, è u longu tempu necessariu per pruduce risultati tangibili (Beynon-Davies 1994, Earl 1993, Goodhue et al. 1992, Periasamy 1994, Shanks 1997). ).

Il datu magazinu hè una basa di dati separata chì coesiste cù basa di dati legacy invece di rimpiazzà. Permette dunque di dirige a gestione di à dà è evite a ricustruzzione costosa di sistemi legacy.

L'APPROCCI ESISTENENTI À U DISEGNU DI DATA

MAGAZZINO

U prucessu di custruisce è perfeccionà a datu magazinu si deve esse capitu più cum'è un prucessu evolutivu piuttostu cà un ciclu di vita di sviluppu di i sistemi tradiziunali (Desire, 1995, Shanks, O'Donnell è Arnott 1997a). Ci sò parechji prucessi implicati in un prughjettu datu magazinu cum'è l'inizializazione, a pianificazione; infurmazione acquistata da i bisogni dumandati à i dirigenti di a cumpagnia; fonti, trasfurmazioni, pulizia di à dà è a sincronizazione da i sistemi legacy è altre fonti à dà; sistemi di consegna in u sviluppu; monitoraghju di datu magazinu; è senza sensu di u prucessu evoluzione è a custruzzione di a datu magazinu (Stinchi, O'Donnell è Arnott 1997b). In questu ghjurnale, ci focalizemu nantu à cumu disegnà à dà almacenatu in u cuntestu di sti altri prucessi. Ci hè una quantità di approcci pruposti à l'architettura datu magazinu in literatura (Inmon 1994, Ives 1995, Kimball 1994 McFadden 1996). Ciascuna di sti metodulugia hà una breve rivisione cù un analisi di i so punti di forza è debule.

Inmon's (1994) Approach for Magazzinu Dati Design

Inmon (1994) prupone quattru passi iterativi per cuncepisce a datu magazinu (vede a figura 2). U primu passu hè di disignà un mudellu à dà suciale per capisce cumu i à dà ponu esse integrati in e zone funziunali in una urganizazione splitting the à dà almacenà in i lochi. Mudellu à dà hè fattu per u almacenamentu à dà riguardanti a decisione, cumpresi à dà stòrici, è inclusi à dà deduttu è aggregatu. U sicondu passu hè di identificà i sughjetti per l'implementazione. Quessi sò basati nantu à e priorità determinate da una urganizazione particulare. U terzu passu implica disegnu a a basa per l'area di u sughjettu, prestate una attenzione particulari à includenu livelli appropritati di granularità. Inmon ricumanda di utilizà u mudellu di entità è relazioni. U quartu passu hè di identificà i sistemi di fonte à dà necessariu è sviluppà prucessi di trasfurmazioni à catturà, pulisce è furmatu i à dà.

I punti di forza di l'approcciu di Inmon sò chì u mudellu à dà suciale furnisce a basa per l'integrazione di à dà in l'urganizazione è a pianificazione di supporti per u sviluppu iterativu di datu magazinu. I so difetti sò a difficultà è u costu in u disignu di u mudellu à dà suciale, a difficultà à capisce mudelli di entità è rilazioni usatu in dui mudelli, chì à dà suciale è quellu di à dà cullucatu per sughjettu, è l'appropriatezza di à dà di u disegnu di datu magazinu per a realizazione di a basa relazionale ma micca per a basa multidimensionale.

Ives' (1995) Approach to Magazzinu Dati Design

Ives (1995) prupone un approcciu in quattru tappe per cuncepisce un sistema d'informazione chì crede chì hè applicabile à u disignu di un datu magazinu (vede a figura 3). L'approcciu hè assai basatu annantu à l'Ingenieria di l'Informazione per u sviluppu di sistemi d'infurmazione (Martin 1990). U primu passu hè di determinà l'ugettivi, i fatturi critichi è di successu è l'indicatori di rendiment chjave. I prucessi di cummerciale chjave è l'infurmazioni necessarii sò modellati per guidà à un mudellu à dà suciale. U sicondu passu implica u sviluppu di una architettura di definizione à dà conservatu per zone, a basa di datu magazinu, i cumpunenti di a tecnulugia chì sò necessarii, u settore di supportu urganisazione necessariu per implementà è operà cun datu magazinu. U terzu passu include a selezzione di i pacchetti software è l'arnesi necessarii. U quartu passu hè u disignu detallatu è a custruzzione di u datu magazinu. Ives nota chì u almacenamentu à dà hè un prucessu iterativu limitatu.

I punti di forza di l'approcciu Ives sò l'usu di tecniche specifiche per determinà i bisogni di l'infurmazioni, l'usu di un prucessu strutturatu per sustene l'integrazione di datu magazinu, a selezzione di hardware è software appropritatu, è l'usu di tecniche di rapprisintazioni multiple per u datu magazinu. I so difetti sò inerenti à a cumplessità. Altri includenu difficultà à sviluppà parechji livelli a basa dentro del datu magazinu in tempi ragiunate è costi.

L'avvicinamentu di Kimball (1994). Magazzinu Dati Design

Kimball (1994) prupone cinque passi iterativi per cuncepisce a datu magazinu (vede Figure 4). U so approcciu hè particularmente dedicatu à u disignu di un solo datu magazinu è nantu à l'usu di mudelli dimensionali in preferenza à mudelli di entità è di relazione. Kimball analizza quelli mudelli dimensionali perchè hè più faciule per i dirigenti di l'imprese per capiscenu l'affari, hè più efficaci quandu si tratta di cunsultazioni cumplessi, è u disignu di a basa fisicu hè più efficace (Kimball 1994). Kimball ricunnosce chì u sviluppu di a datu magazinu hè iterativu, è chì datu magazinu tavule separati ponu esse integrati dividendu in tavule di dimensioni cumuni.

U primu passu hè di identificà u sughjettu particulare per esse perfezionatu. U sicondu è u terzu passu riguardanu a modellazione dimensionale. In u sicondu passu, e misure identificanu e cose d'interessu in u sughjettu è raggruppate in una tabella di fatti. Per esempiu, in un sughjettu di vendita, e misure d'interessu puderanu include a quantità di l'articuli venduti è u dollaru cum'è a valuta di vendita. U terzu passu implica l'identificazione di dimensioni chì sò i modi in quale i fatti ponu esse raggruppati. In una zona di u sughjettu di vendita, dimensioni pertinenti puderanu include l'articulu, u locu è u periodu di tempu. A tavula di fatti hà una chjave multi-parte per ligà à ognuna di e tavule di dimensione è tipicamente cuntene un gran numaru di fatti. In cuntrastu, e tavule di dimensione cuntenenu infurmazione descriptiva nantu à dimensioni è altri attributi chì ponu esse aduprati per aggrupà fatti. U fattu assuciatu prupostu è a tavola di dimensione forma ciò chì hè chjamatu schema stella per via di a so forma. U quartu passu implica a custruzzione di a a basa multidimensionale per perfezziona u mudellu di stella. L'ultimu passu hè di identificà i sistemi di fonte à dà necessariu è sviluppà prucessi di trasfurmazioni à catturà, pulisce è furmatu i à dà.

I punti di forza di l'approcciu di Kimball includenu l'usu di mudelli dimensionali per rapprisintà u à dà almacenatu chì face faciule da capisce è porta à un disignu fisicu efficiente. Un mudellu dimensionale chì usa ancu facilmente i dui sistemi di a basa relazionale pò esse perfezionatu o sistemi a basa multidimensionale. I so difetti includenu a mancanza di qualchi tecniche per facilità a pianificazione o integrazione di parechji mudelli di stella in a datu magazinu è a difficultà di cuncepimentu da a struttura denormalizzata estrema in un mudellu dimensionale a à dà in u sistema legatu.

McFadden's (1996) Approach to Data Disegnu di magazzinu

McFadden (1996) prupone un approcciu in cinque tappe per u disignu di a datu magazinu (vede a Figura 5).
U so approcciu hè basatu annantu à una sintesi di idee da a literatura è hè focu annantu à u disignu di un unicu datu magazinu. U primu passu implica un analisi di esigenze. Ancu se e specificazioni tecniche ùn sò micca prescritte, e note di McFadden identificanu l'entità à dà specificazioni è i so attributi, è si riferisce à i lettori Watson è Frolick (1993) per a cattura di esigenze.
In u sicondu passu, un mudellu di relazioni entità hè pensatu per datu magazinu è dopu validatu da i capi di l'affari. U terzu passu include a determinazione di a mappatura da i sistemi legacy è fonti esterni datu magazinu. U quartu passu implica prucessi in sviluppu, implementazione è sincronizazione à dà Roumanie datu magazinu. In u passu finali, a consegna di u sistema hè sviluppata cun enfasi particulari nantu à una interfaccia d'utilizatore. McFadden nota chì u prucessu di disegnu hè generalmente iterativu.

I punti di forza di l'approcciu di McFadden puntanu à a participazione di i capi di l'imprese in a determinazione di i requisiti è ancu l'impurtanza di e risorse à dà, a so pulizia è a cullizzioni. I so difetti includenu a mancanza di un prucessu per scumpressà un grande prughjettu datu magazinu in parechje tappe integrate, è u

difficultà à capisce l'entità è i mudelli di relazione utilizati in u disignu di datu magazinu.

Ùn simu micca scelti solu da quelli chì sò vicinu à noi.