Data Warehousing è ERP | ARCHIVE CENTRAL DATA : STORIA È EVOLUZIONE

ARCHIVU DATA CENTRALE : STORIA È EVOLUZIONE

I dui temi dominanti di a tecnulugia corporativa in l'anni 90 sò
dice i datu magazinu è l'ERP. Per un bellu pezzu sti dui putenti
i currenti sò stati parti di l'IT corporativu senza mai avè
intersezioni. Era quasi cum'è s'elli eranu materia è antimateria. Ma
a crescita di i dui fenomeni inevitabbilmente hà purtatu à unu
a so intersezzione. Oghje cumpagnie sò affruntà u prublema di
chì fà cù ERP e datu magazinu. Questu articulu hà da illustrà
quali sò i prublemi 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 e-mail
transazzioni. Ma oghje ci sò visioni assai più sufisticati
di ciò chì pò fà datu magazinu. In u mondu d'oghje u
datu magazinu hè inseritu in una struttura chì pò esse
chjamatu Factory Information Corporate.
A FABRICA DI INFORMAZIONI CORPORATE
(CIF)
A Fabbrica di Informazione Corporativa hà cumpunenti architetturali
standard: un livellu di trasfurmazioni è integrazione di codice
chì integra i à dà mentri I à dà si movenu da l'ambienti di
applicazione à l'ambiente datu magazinu di a cumpagnia; a
datu magazinu di a cumpagnia induve u à dà
stòrici detallati è integrati. U datu magazinu di a cumpagnia serve cum'è
fundamentu nantu à quale tutte e altre parti ponu esse custruitu
di l'ambienti di datu magazinu; un magazzinu di dati operativi (ODS).
Un ODS hè una struttura hibrida chì cuntene qualchì aspettu di e dati
magazzinu è altri aspetti di un ambiente OLTP; data mart, induve i
diversi dipartimenti ponu avè a so propria versione di e dati
magazzinu; a datu magazinu di esplorazione in quale i
I "filòsufi" di a cumpagnia (pensatori) ponu mandà e so dumande
72 ore senza effetti dannosi datu magazinu; è un ricordu
vicinu à a linea, in quale à dà vechju è à dà dettagli in massa pò esse
conservatu 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,
generatu cum'è un subproduttu di un prucessu di transazzione,
sò integrati è caricati in u datu magazinu di a cumpagnia. U
secondu puntu di unione trà ERP è CIF è l'ODS. In fatti, assai
ambienti l'ERP hè utilizatu cum'è un ODS classicu.
In casu ERP hè utilizatu cum'è una applicazione core, hè
u listessu ERP pò ancu esse usatu in u CIF cum'è ODS. In
però, se l'ERP hè da esse usatu in i dui roli, ci
ci deve esse una distinzione chjara trà e duie entità. In altre parolle,
quandu l'ERP ghjoca u rolu di appiicazioni basi è ODS, le
si deve distingue dui entità architettoniche. Sì una sola
l'implementazione di un ERP prova à cumpiendu i dui roli
à u listessu tempu ci sarà inevitabbilità prublemi in u
cuncepimentu è implementazione di sta struttura.
ODS SEPARATE E APPLICAZIONI BASIC
Ci hè parechje ragioni chì portanu à splits di cumpunenti
architetturale. Forse a quistione più eloquente per separà u
diversi cumpunenti di una architettura hè chì ogni cumpunente
di l'architettura hà a so propria vista. L'applicazione di basa serve
per un scopu sfarente di quellu di l'ODS. Pruvate a sovrapposizione
una vista di l'applicazione di basa nantu à u mondu di un ODS o viceversa
ùn hè micca un modu ghjustu di travaglià.
In cunseguenza, u primu prublema di un ERP in u CIF hè quellu di
verificate s'ellu ci hè una distinzione trà l'applicazioni di basa è u
SDGs.
MODELLI DATI IN A CORPORATE
FABRICA D'INFORMAZIONI
Per ottene una coesione trà e diverse cumpunenti
di l'architettura di u CIF, ci deve esse un mudellu di à dà. I
mudelli di à dà servenu cum'è un ligame trà e diverse cumpunenti
architettura cum'è applicazioni di basa è ODS. U
mudelli di à dà diventà a "mappa stradale intellettuale" per avè u
significatu 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 di à dà. Di sicuru, hà da
esse un mudellu di à dà per ognunu di i cumpunenti è in più ci
deve esse una strada sensata 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 dunque ci deve esse una definizione precisa di
cum'è 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 entrata deve
si svolge à u livellu più bassu di granularità. Recap o
semplicemente aggregate i à dà cum'elli escenu
da l'applicazione di basa ERP o ERP ODS ùn hè micca quì
cosa ghjustu da fà. U à dà i dettagli sò necessarii in i dati
magazzinu per furmà a basa di u prucessu DSS. Tali à dà
seranu riformulati in parechje manere da data mart è esplorazione
Del datu magazinu.
U muvimentu di à dà da l'ambiente di l'applicazione di basa
di l'ERP à l'ambiente di datu magazinu di a cumpagnia hè fatta in a
modu abbastanza rilassatu. Ddu cambiamentu succede dopu
circa 24 ore da 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 depositati in l'applicazione di basa,
allura vi pò muvimenti sicuru i à dà di l'ERP
in l'impresa. Un altru scopu chì pò esse rializatu grazia à u muvimentu
dii "pigri". à dà hè a delimitazione chjara trà i prucessi operativi è
estensione DS. Cù un muvimentu "rapidu" di u à dà a linea di demarcazione
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 recenti
rispettu à à dà stòrici trovu in u datu magazinu.
U muvimentu di à dà Roumanie datu magazinu hè quasi mai fattu
"ingrossu" (in modu grossista). Copia una tavola
da l'ambiente ERP à datu magazinu ùn hà micca sensu. Un approcciu
assai più realisticu hè u muvimentu di unità sceltu di à dà.
Solu u à dà chì anu cambiatu da l'ultima aghjurnazione di e dati
magazzinu sò quelli chì deve esse spustatu in i dati
magazzinu. Una manera di sapè quale à dà sò stati mudificati
postu chì l'ultima aghjurnazione hè di guardà i timestamps di u à dà
trovu in l'ambiente ERP. U designer sceglie tutti i cambiamenti
chì sò ghjunti da l'ultima aghjurnazione. Un altru approcciu
hè di utilizà tecniche di cattura di cambià à dà. Cù
sti tecnichi analizà logs è tapes journal in ordine à
determina quali à dà deve esse spustatu da l'ambiente ERP à
Quellu di u datu magazinu. Queste tecniche sò megliu
cumu si ponu leghje i logs è i tapes di journal da i schedari ERP
senza più effettu nantu à altre risorse ERP.
ALTRE CUMPLICAZIONI
Unu di i prublemi cù ERP in u CIF hè ciò chì succede à l'altri
fonti di appiecazione o ai à dà di l'ODS chì anu da cuntribuisce
datu magazinu ma ùn sò micca parti di l'ambiente ERP. Date u
natura chjusa di ERP, in particulare SAP, u tentativu di integrà u
chiavi da fonti esterni di à dà cun i à dà chì venenu da l'ERP al
tempu di spustà 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 serà integratu in i dati
magazzinu ? E probabilità sò in realtà assai altu.
TROVA DATA STORICA DA ERP
Un altru prublema cù i à dà di l'ERP hè u risultatu
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
storicu, almenu micca à u puntu chì hè necessariu in a data
magazzinu. Quandu una grande quantità di à dà stòrici principia ad
per esse aghjuntu in l'ambiente ERP, quellu ambiente deve esse
pulita. Per esempiu, supponi a datu magazinu deve
esse caricatu cù cinque anni di à dà storica mentre l'ERP mantene
massimu di sei mesi di questi à dà. Sempre chì a cumpagnia hè cuntenta
raccoglie una serie di à dà a storia chì 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 andà
torna in u tempu è pigliate i dii à dà stòrici chì ùn sò micca stati
prima racolta è salvata da l'ERP, dopu l'ambiente ERP
diventa inefficace.
ERP E METADATI
Un'altra considerazione à fà nantu à ERP e datu magazinu hè què
nantu à i metadati esistenti in l'ambiente ERP. Cum'è metadata
passanu da l'ambiente ERP à u del datu magazinu, eiu
metadata deve esse spustatu in u listessu modu. Inoltre, i
metadata deve esse trasfurmatu in formatu è struttura
richieste da l'infrastruttura di u datu magazinu. Ci hè un grande
diffarenza trà metadati operativi è metadati DSS. I metadati
operativi sò principalmente per u sviluppatore è per u
programatore. I metadati DSS sò principalmente per voi
a finale. Metadati esistenti in applicazioni ERP o ODS
anu da 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 move i à dà da l'ambienti
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 per esse spustati
Roumanie datu magazinu
▪ cunnosce e limitazioni di l'ERP chì puderanu nasce in
mumentu quandu l'accessu hè fattu 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 a
grande sbagliu. Ci sò parechje tecnulugia ERP, ognunu cù u so propiu
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
di SAP includenu parechji tipi di applicazioni in parechje aree. SAP hà
a reputazione di esse:
▪ assai grande
▪ assai difficiuli è caru di implementà
▪ hà bisognu di parechje persone è cunsiglieri per esse
implementatu
▪ hà bisognu di persone specializate per l'implementazione
▪ hà bisognu di assai tempu per implementà
Ancu SAP hà una reputazione per almacenà u so à dà assai
cun cura, rendendu difficiule per unu di accede à elli
persona fora di l'area SAP. A forza di SAP hè di esse
capaci di catturà è almacenà una grande quantità di à dà.
SAP hà annunziatu recentemente a so intenzione di allargà u
e so applicazioni à datu magazinu. Ci sò parechji pro è cuns
in usu di SAP cum'è un fornitore di datu magazinu.
Un vantaghju hè chì SAP hè digià stallatu è chì a maiò parte di u
i consulenti cunnosci digià SAP.
I svantaghji di avè SAP cum'è fornitore di datu magazinu dorme
assai: 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 un track record di SAP
sistema chjusu, hè improbabile chì sia faciule per uttene da SAP in
hè (???). Ci sò parechji ambienti legati chì alimentanu SAP,
cum'è IMS, VSAM, ADABAS, ORACLE, DB2, etc.
SAP insiste nantu à un approcciu "micca inventatu quì". SAP ùn vole micca
collaborà 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
tentativu di riscrive a tecnulugia di ELT, OLAP, amministrazione di
sistema è ancu a basa di codice di u dbms hè solu pazza.
Invece di aduttà una attitudine cooperativa cù i fornituri
di datu magazinu longu, SAP hà seguitu l'approcciu chì
"sànu megliu". Questa attitudine frena u successu chì
SAP pò avè in l'area di datu magazinu.
U rifiutu di SAP di permette l'accessu à i venditori esterni
prontamente è grazia à elli à dà. L'essenza stessa di l'usu
un datu magazinu hè un accessu faciule à à dà. Tutta a storia di SAP hè
basatu nantu à rende difficiule à 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 dapoi
SAP è di gestisce questi grandi quantità di à dà duvete avè unu
tecnulugia adatta. SAP apparentemente ùn hè micca cunnisciutu di questu
barriera tecnologica chì esiste per entre in u campu di dati
magazzinu
A cultura corporativa di SAP: SAP hà creatu un affari
in ottene i à dà da u sistema. Ma per fà questu avete bisognu
una mentalità diversa. Tradizionalmente, cumpagnie di software chì eranu
bè à ottene dati in un ambiente ùn sò micca stati bè
uttene dati per andà in l'altru modu. Se SAP pò fà stu tipu
switch serà a prima cumpagnia à fà cusì.
In corta, hè dubbitu chì una cumpagnia deve selezziunà
SAP cum'è fornitore di datu magazinu. Ci sò risichi assai serii
da una parte è assai pochi ricumpensa da l'altru. Ma ci hè un altru
mutivu chì scoraggia a scelta di SAP cum'è fornitore di dati
magazzinu. Perchè ogni cumpagnia deve avè a listessa data
magazzinu di tutte e altre imprese? U datu magazinu hè u core
di u vantaghju cumpetitivu. Sì ogni cumpagnia aduttatu u listessu
datu magazinu saria difficiule, ma micca impussibule,
ottene un vantaghju cumpetitivu. SAP pari di pensà chì a
datu magazinu pò esse vistu cum'è un biscottu è questu hè un
un altru signu di u so "ottene i dati
in ".
Nisun altru venditore ERP hè dominante cum'è SAP.
Senza dubbitu ci saranu cumpagnie chì andaranu in a strada di SAP
per i soi datu magazinu ma presumibilmente sti data
I magazzini SAP seranu grande, caru è necessitanu assai
tempu per a so creazione.
Questi ambienti includenu attività cum'è l'elaborazione di i cassieri bancari,
prucessi di riservazione di aeree, prucessi di lagnanza
assicurazione, è cusì. U sistema di transazzione era più efficace,
più evidenti era a necessità di siparazione trà operativu è prucessu
DSS (Sistema di Supportu à a Decisione). Tuttavia, cù sistemi di risorse
umanu è persunale, unu ùn hè mai affruntatu grandi volumi di
transazzioni. È, sicuru, quandu una persona hè assuciata
o lascià a cumpagnia questu hè un registru di una transazzione.
Ma relative à altri sistemi, sistemi HR è
i persunali ùn anu micca assai transazzioni. Dunque, in
risorse umane è sistemi di persunale ùn hè micca sanu sanu ovvi chì ci hè
bisognu di un DataWarehouse. In parechji manere di sti sistemi
rapprisentanu l'unificazione di sistemi DSS.
Ma ci hè un altru fattore chì deve esse cunsideratu s'ellu ci vole
fà cù datawarehouse è cù PeopleSoft. In parechji circles, i à dà
HR è risorse persunali sò secundarii à l'affari
capu di a cumpagnia. A maiò parte di l'imprese realizanu
fabricazione, vendita, furnisce servizii è cusì. U
I sistemi HR è di u persunale sò generalmente secundari (o di
supportu) à a linea principale di l'affari di a cumpagnia. Dunque, hè
equivocu è inconveniente a datu magazinu separatu per u
sustegnu à e risorse umane è 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
allora cusì chjaru. Un magazzinu di dati hè opzionale cù PeopleSoft.
U megliu chì si pò dì per u à dà PeopleSoft hè chì i dati
magazzinu pò esse usatu per almacenà i à dà riguardanti
vechji risorse umane è persunali. Una seconda ragione per u
chì una cumpagnia vulete usà a datu magazinu a
svantaghju di l 'ambienti PeopleSoft hè di permette accessu è
accessu liberu à i strumenti di analisi, ai à dà da PeopleSoft. Ma
in più di sti mutivi, ci ponu esse casi induve hè preferibile micca
avè un magazzinu di dati per à dà PeopleSoft.
In riassuntu
Ci sò parechje idee riguardanti a custruzzione di una dati
magazzinu in un software ERP.
Alcune di queste sò:
▪ Hè sensu à avè un datu magazinu chì 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
affruntatu facile è pocu costu, tempu-cunsumu, ai à dà? (chì
hè a traccia di i venditori di ERP nantu à a consegna di pocu costu, nantu
tempu, faciuli à accede à i dati?)
▪ Cosa hè a cunniscenza di l'architettura DSS è u
"Fabbrica di informazioni corporative" da u venditore ERP?
▪ I venditori di ERP capiscenu cumu uttene à dà all'interno
di l'ambiente, ma ancu capisce cumu per esporà?
▪ Quantu hè apertu u venditore di l'ERP à e strumenti di dati
magazzinu?
Tutte queste considerazioni deve esse fatte in a determinazione
induve mette u datu magazinu chì accoglierà i à dà di l'ERP è altri
à dà. In generale, salvu s'ellu ùn ci hè un mutivu convincente
per fà altrimenti, hè cunsigliatu di custruisce datu magazinu fora
da l'ambiente di u venditore ERP.
CAPITULU 1
Panoramica di l'urganizazione BI
Punti chjave:
I repositori di l'infurmazioni travaglianu in modu oppostu
à l'architettura di business intelligence (BI):
A cultura corporativa è l'IT ponu limità u successu in
custruì organizzazioni BI.
A tecnulugia ùn hè più u fattore limitante per l'urganisazioni BI. U
prublema per l'architetti è i pianificatori di u prughjettu ùn hè micca se u
a tecnulugia esiste, ma si ponu implementà in modu efficace
tecnulugia disponibile.
Per parechje cumpagnie a datu magazinu hè pocu più cà un accontu
passivu chì distribuisce i à dà à l'utilizatori chì ne anu bisognu. U à dà
sò estratti da i sistemi di fonte è sò populati in strutture di destinazione
di datu magazinu. I à dà ponu ancu esse puliti cù tuttu
furtuna. Tuttavia, ùn hè micca aghjuntu ancu valore extra
cullatu da à dà durante stu prucessu.
Essenzialmente, u Dw passiu, in u megliu, furnisce
solu i à dà pulita è operativa à l'associazioni d'utilizatori. Quì
A creazione di l'infurmazioni è a capiscitura analitica dipendenu
interamente da l'utilizatori. Ghjudicate se u DW (Magazzinu di dati) hè
u successu hè subjectivu. Se ghjudichemu u successu nantu à u
capacità di cullà, integrà è pulisce in modu efficace i à dà
corporativu nantu à una basa prevedibile, allora sì, u DW hè un successu.
Per d 'altra banda, s'è no guardemu à a cullizzioni, cunsulidazione è lo
sfruttamentu di l'infurmazioni l'urganizazione in tuttu, allora
u DW hè un fallimentu. Un DW furnisce pocu o nimu valore
infurmazione. In u risultatu, l'utilizatori sò furzati à fà,
criendu cusì silos d'infurmazioni. Stu capitulu presenta
una vista cumpleta per ricapiglià l'architettura di BI (Business
Intelligenza) di e cumpagnie. Cuminciamu cù una descrizzione di BI è
tandu andemu à e discussioni nantu à u disignu è u
sviluppu di l'infurmazioni, invece di furnisce solu i à dà
à l'utilizatori. I discussioni dopu sò cuncentrati nantu à u calculu di u
valore di i vostri sforzi di BI. Concludemu definendu cumu IBM
ricorda i requisiti architettonici di BI di a vostra urganizazione.
Descrizzione di l'architettura
organizzazione BI
Sistemi d'infurmazione putenti orientati à transazzione sò avà
nantu à l'agenda in ogni grande impresa, cum'è livellu
in modu efficace u campu di ghjocu per e corporazioni in u mondu.
Resta cumpetitivu, però, avà avà bisognu di sistemi analiticu
orientatu à chì pò rivoluzionari l 'abilità di a cumpagnia da ritruvà ed
utilizendu l'infurmazioni chì anu digià. Questi sistemi
analitica deriva da a capiscitura da a ricchezza di à dà
dispunibule. A BI pò migliurà u rendiment in tutte l'infurmazioni
di l'impresa. L'imprese ponu migliurà a relazione di u cliente à u cliente
fornituri, migliurà u prufittu di i prudutti è servizii, generà
offerte novi è megliu, verificate u risicu è trà assai altri
i guadagni taglianu e spese drasticamente. Cù BI u vostru
Cumpagnia infine principia à utilizà l'infurmazioni di i clienti
cum'è un attivu cumpetitivu grazia à l'applicazioni chì anu scopi di
mercatu.
Avè i mezi ghjusti di l'affari significa avè risposte definitive à
dumande chjave cum'è:
▪ Quale di i nostri u clienti ci facenu guadagnà di più, o ci
si perdenu ?
▪ 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
efficace 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
sti dumande.
Sistemi upirativu generà grande quantità di prodottu, di
cliente è di à dà di u mercatu da i punti di vendita, da e riservazioni,
da u serviziu di u cliente è sistemi di supportu tecnicu. A sfida hè
estrae è sfruttate sta infurmazione.
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 informazioni compru, sò unu
a miniera d'oru aspetta solu per esse esplorata, ei à dà deve
solu esse raffinatu in u cuntestu nfurmativu di u vostru
urganizazione.
Sta cunniscenza pò esse appiicata in diverse manere, variazioni
da a cuncepimentu di una strategia corporativa generale à
cumunicazione persunale cù i fornituri, attraversu call center,
fattura, Internet è altri punti. L'ambienti cummerciale di l'oghje impone
chì DW è e soluzioni di BI correlate si evoluzione ulteriormente
l'esecuzione di strutture tradiziunali di à dà cum'è i à dà normalizatu à
livellu atomicu è "stella / cube farms".
Ciò chì hè necessariu per esse cumpetitivu hè una fusione di
tecnulugii tradiziunali è avanzati in un sforzu di sustegnu a
vastu paisaghju analiticu.
Infine, l'ambiente generale deve migliurà a cunniscenza
di l'impresa in generale, assicurendu chì l'azzioni pigliate
cum'è una cunsequenza di analisi cunduti sò ghjunti in a manu per chì tutti sò
benefiziu.
Per esempiu, dicemu chì classificà u vostru propiu u clienti in e categurie
risicu altu o bassu.
Sia questa informazione hè generata da un mudellu di minieri o
altri mezi, deve esse messu in u Dw è resu accessìbule à
qualcunu, per mezu di ogni modu di accessu, cum'è i
rapporti statici, spreadsheets, tavule, o trasfurmazioni analitiche in
linea (OLAP).
Tuttavia, attualmente, assai di stu tipu d'infurmazioni
fermanu in i silos di à dà di l'individui o dipartimenti chì generanu
l'analisi. L'urganizazione in generale hà pocu o nimu visibilità
per a capiscitura. Solu mischjendu stu tipu di cuntenutu
infurmazione in a vostra impresa dw pudete eliminà i silos di
infurmazione è elevà u vostru ambiente Dw.
Ci sò dui ostaculi maiò à sviluppà una urganizazione
di u BI.
Prima, avemu u prublema di l'urganizazione stessu
di a disciplina cunnessa.
Ancu s'ellu ùn pudemu micca aiutà cù cambiamenti di pulitica
di l'urganizazione, pudemu aiutà à capisce i cumpunenti di
una urganizazione BI, a so architettura è cumu
A tecnulugia IBM facilita u so sviluppu.
A seconda barriera per superà hè a mancanza di tecnulugia
integrata è cunniscenza di un metudu chì chjama u spaziu sanu
di BI in uppusizione à solu un picculu cumpunente.
IBM risponde à i cambiamenti in a tecnulugia
di integrata. Hè a vostra rispunsabilità di furnisce un disignu
autoconsciente. Sta architettura deve esse sviluppata cù
tecnulugia sceltu per integrazione senza limitazioni, o almenu, cù
tecnulugia chì aderisce à i standard aperti. Inoltre, u vostru
gestione cumpagnia deve assicurà chì l'impresa di Bi hè
realizatu secondu u prugramma è ùn permettenu micca
sviluppu di silos d'infurmazione chì derivanu da self-serving
agende, o scopi.
Questu ùn hè micca dì chì l'ambiente BI ùn hè micca sensibile
reagisce à e diverse esigenze è esigenze di diversi utilizatori; invece, significa
chì l'implementazione di quelli bisogni è esigenze individuali hè
fattu per u benefiziu di tutta l'urganizazione BI.
Una descrizzione di l'architettura BI di l'urganizazione pò
si trova nantu à a pagina 9 in a figura 1.1 L'architettura dimostra
una ricca mistura di tecnulugia è tecniche.
Da a vista tradiziunale, l'architettura include i seguenti cumpunenti
di magazzinu
Stratu atomicu (Atomic Layer).
Questu hè u fundamentu, u core di tuttu u Dw è dunque di
rapportu strategicu.
I à dà cullucatu quì mantene l'integrità storica, rapporti di
à dà è include a metrica derivata, è ancu esse pulita,
integratu, è almacenatu cù i mudelli di minieri.
Tutti l'usu dopu di questi à dà è l'infurmazioni relative hè
derivati ​​da sta struttura. Questa hè una fonte eccellente per
estrazione di 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
rapportu tecnicu.
I à dà cullucatu è signalatu sopra sti strutture pò infini
propagate in u magazzinu attraversu a zona di staging (staging
zona), 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
U magazzinu hè a zona di l'urganizazione.
Eccu i à dà sò integrati, puliti è trasfurmati in à dà utile chì
pupularanu 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 dorme
cullucatu in i schemi stella chì si superponu à dà
multidimensionale in un ambiente relazionale, o in archivi
di à dà prupietariu usatu da tecnulugia OLAP specifichi, cum'è u
Servitore DB2 OLAP, ùn hè micca pertinente.
L'unica limitazione hè chì l'architettura facilita l'usu di à dà
multidimensionale.
L'architettura include ancu tecnulugia è tecniche Bi critiche
chì sò distinti cum'è:
Analisi spaziale
U spaziu hè un vintu infurmazione per l'analista è
hè criticu per a risoluzione cumpleta. U spaziu pò
rapprisentanu l'infurmazioni di e persone chì campanu in un certu
locu, è ancu infurmazione nantu à induve si trova quellu locu
fisicamenti paragunatu à u restu di u mondu.
Per fà sta analisi, avete da principià per ligà u vostru
infurmazione di coordenate di latitudine è longitudine. U significatu chì
chjamatu "geocodificazione" è deve esse parte di l'estrazione,
trasfurmazioni, è di u prucessu di carica (ETL) à u livellu
numeru atomicu di u vostru magazzinu.
Data mining.
L'estrazione di à dà permette à e nostre cumpagnie di cresce
numeru di u clienti, per predichendu e tendenze di vendita è attivà
gestione di relazioni cun u clienti (CRM), frà altre iniziative di u
BI.
L'estrazione di à dà si deve dunque esse integrata cù e strutture di
à dà di u Dwhouse è sustinutu da prucessi di magazzinu per
accertà l'usu efficace è efficaci di a tecnulugia è
tecniche relative.
Comu indicatu in l'architettura BI, u livellu atomicu di u
Dwhouse, cum'è datamarts, hè una excelente fonte di à dà
per l'estrazione. Quelli stessi strutture devenu ancu esse
destinatari di i risultati di estrazione per assicurà a dispunibilità à
più grande audience (audience più larga).
Agenti.
Ci sò parechji "agenti" per screening u cliente per ogni puntu cum'è, i
i sistemi operativi di a cumpagnia è i dw stessi. Questi agenti ponu
esse riti neurali avanzati furmatu per amparà
tendenze di ogni puntu, cum'è a dumanda futura di u produttu basatu
nantu à e promozioni di vendita, i mutori basati in regule per reagisce
un dati inseme di circustanze, o ancu sèmplice agenti chì
indicanu l'eccezzioni à i "top executives". Questi prucessi sì
generalmente presente in tempu reale è, dunque, deve
esse strettamente assuciatu cù u so muvimentu à dà.
Tutte queste strutture di à dà, tecnulugie è tecniche guarantisci
chì ùn passate micca a notte generà una urganizazione di u
u vostru BI.
Questa attività serà sviluppata in passi incrementali, per i chjuchi
punti.
Ogni passu hè un sforzu di prughjettu indipendente, è hè infurmatu
cum'è una iterazione in a vostra iniziativa dw o BI. L'iterazioni
pò include l'implementazione di e tecnulugia novi, per
principià cù novi tecnichi, aghjunghjendu novi strutture di à dà ,
carica i à dà supplementu, o cù l'espansione analisi di u
u vostru ambiente. Stu paràgrafu hè discutitu più
in detail in u capitulu 3.
In più di e strutture tradiziunali di strumenti Dw è Bi ci sò altri
funzioni di a vostra urganizazione BI per quale duvete
cuncepimentu, cum'è:
Punti di contatto di i clienti (Toccu di i clienti
punti).
Cum'è cù tutte l'urganisazione muderna, ci sò parechje
i punti di contatto di i clienti chì indicanu cumu avè una sperienza
pusitivu per u vostru u clienti. Ci sò i canali tradiziunali cum'è i
cummercianti, centralini, posta diretta, multimedia è stampa
publicità, è ancu i canali più attuali cum'è l'email è u web, i à dà
i prudutti cù qualchì puntu di cuntattu deve esse acquistatu,
trasportati, puliti, trasfurmati è poi populati in strutture di à dà signoria
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
dorme à dà tradiziunale chì deve esse riunite è fusione cù u à dà ham
flussu da i punti di toccu per cumpiendu u necessariu
infurmazione.
Analisti. (Analisti)
U benefiziu primariu di l'ambiente BI hè l'analista. Hè ellu chì
beneficia di l'estrazione attuale di à dà operativu, integratu cù
diverse fonti di à dà , aumentatu cù funzioni cum'è l'analitiche
geugraficu (geocodificazione) è prisentatu in tecnulugia BI chì
permettenu mining, OLAP, rappurtazioni è analisi avanzati SQL
giugrafica. L'interfaccia primaria per l'analista à l'ambiente
u rapportu hè u portale BI.
Tuttavia, l'analista ùn hè micca u solu à prufittà di l'architettura di u
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
caratteristica di u sviluppu hè di permette strutture persistenti di à dà
per esse aghjurnatu da a tecnulugia di BI utilizata è da l'azzioni
imprese di l'utilizatori. Un esempiu hè a valutazione
cliente (puntuazione di u cliente).
Se u dipartimentu di vendita realiza un mudellu di minieri
di i punteggi di u cliente cumu utilizà un novu serviziu, allora u
U dipartimentu di vendita ùn deve esse l'unicu gruppu beneficiariu
di u serviziu.
Invece, u mudellu di minieri deve esse realizatu cum'è parte
natura di u flussu di dati in l'impresa è i punteggi di u cliente
deve diventà una parte integrata di l'ambiente di l'infurmazioni di u
magazzinu, visibile à tutti l'utilizatori. La suite IBM Bi-bI-centric
cumpresu DB2 UDB, DB2 OLAP Server include a maiò parte
parte di i cumpunenti impurtanti di a tecnulugia, definitu in a figura
1.1.
Avemu aduprà l'architettura cum'è appare in questa figura di libru per
ci dà un livellu di continuità è dimustrà cumu ogni pruduttu
di IBM s'adattanu à u mudellu 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 arduu. U disignu deve abbraccià i dui
esigenze di l'affari attuali è futuri. U disignu architettonicu
deve esse cumpletu per include tutte e cunclusioni truvate
durante a fase di cuncepimentu. L'esecuzione deve resta
impegnati in un unicu scopu: sviluppà l'architettura di BI
cum'è formalmente prisentatu in u disegnu è basatu nantu à i requisiti di
Affari.
Hè particularmente difficiuli di argumentà chì a disciplina assicurerà u
successu relative.
Questu hè simplice perchè ùn custruite micca un ambiente BI per tutti
di colpu, ma si faci in picculi passi cù u tempu.
Tuttavia, identificà i cumpunenti BI di a vostra architettura hè
impurtante per dui motivi: vi guidà tutte e decisioni successive
tecniche architettoniche.
Puderete cuncepisce cuncepimentu un usu particulari di a tecnulugia
ancu s'ellu ùn pudete micca ottene una ripetizione chì hà bisognu
tecnulugia per parechji mesi.
Capisce i vostri bisogni di l'affari abbastanza influenzerà u tipu
di i prudutti chì avete acquistatu per a vostra architettura.
A pianificazione è u sviluppu di a vostra architettura assicura
chì u vostru magazzinu hè
micca un avvenimentu casuale, ma piuttostu un "ben pensatu",
custruitu cù cura ad opéra d'arte cum'è un mosaicu di
tecnulugia blended.
Cuntenutu di l'infurmazioni di cuncepimentu
Tuttu u disignu iniziale deve fucalizza è identificà
cumpunenti principali di BI chì u vostru ambiente hà bisognu
generale in u presente è in u futuru.
Sapete i bisogni di l'affari hè impurtante.
Ancu prima chì tutta a pianificazione formale principia, u
pianificatore di prughjettu pò spessu identificà unu o dui
cumpunente subitu.
U equilibriu di cumpunenti chì pò esse necessariu per u
a vostra architettura, però, ùn si pò truvà facilmente.
Durante a fase di disignu, a parte principale di l'architettura
unisce a sessione di sviluppu di l'applicazione (JAD) nantu à una ricerca
per identificà i bisogni di l'affari.
Calchì volta sti esigenze ponu esse outsourced à arnesi
dumande è rapportu.
Per esempiu, l'utilizatori dichjaranu chì si volenu automatizà
attualmente un rapportu deve generà integrazione manualmente
dui ratios currenti è aghjunghjendu i calculi derivati ​​da
cumminazzioni di à dà.
Mentre chì questu requisitu hè simplice, definisce un certu
funziunalità di a funzione duvete include quandu
cumprà strumenti di rapportu per l'urganizazione.
U designer deve ancu perseguite esigenze supplementari per
uttene un ritrattu cumpletu. L'utilizatori volenu abbunà
stu rapportu?
I subsets di u rapportu sò generati è mandati per email à i diversi
utilizatori? Vulete vede stu rapportu in u portale di a cumpagnia?
Tutte queste esigenze sò parti di a simplicità bisognu
rimpiazzà un rapportu manuale cum'è dumandatu da l'utilizatori. U benefiziu
di sti tipi di esigenze hè chì tutti, utilizatori è sviluppori, hannu
una cunniscenza di 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
Questioni strategiche di l'affari, hè faciule per u pianificatore espertu
discernisce i bisogni dimensionali è misura / fattu.
A figura 1.2 illustra a dimensione è i cumpunenti dimensionali di a
prublema cummerciale.
Se l'utilizatori di JAD ùn sanu micca cumu dichjarà e so esigenze
in a forma di un prublema di cummerciale, u disegnatore spessu furnisce
esempi per saltà-iniziu a sessione di cullizzioni di dati
esigenze.
U disegnatore espertu pò aiutà l'utilizatori à capisce micca solu
cumerciu strategicu, ma ancu cumu si forma.
L'approcciu di raccolta di esigenze hè discutitu in u capitulu 3; Per
avà vulemu solu signalà a necessità di cuncepimentu per tutti
i tipi di esigenze BI
Una questione strategica cummerciale ùn hè micca solu un requisitu
Affari, ma ancu un indice di design. S'è tù devi risponde
à una quistione multidimensionale, allora avete da memorizà,
sottumette i à dà dimensionale, è s'ellu ci vole à memorizà u
à dà multidimensionale, avete a 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 considerablemente u disignu. Tuttavia
sti tipi di esigenze di l'affari sò ordinariu è di sicuru, almenu
da prughjetti di prughjetti è disegnatori sperimentati.
Ci hè statu abbastanza dibattitu nantu à e tecnulugia è u sustegnu di
OLAP, è una larga varietà di suluzioni sò dispunibili. Finu à avà
avemu mintuvatu a necessità di riunite rappurtazioni simplici cù i
esigenze di dimensione di l'impresa, è cumu sti esigenze
influenza e decisioni tecniche architettoniche.
Ma chì sò i requisiti chì ùn sò micca facilmente capitu
da l'utilizatori o da a squadra Dw ? Avete sempre bisognu di l'analisi
spaziale (analisi spaziale)?
I mudelli minieri di à dà seranu una parte necessaria di u vostru
futuru ? Quale sà ?
Hè impurtante di nutà chì sti tipi di tecnulugia ùn sò micca assai
cunnisciutu da e cumunità generale d'utilizatori è i membri di a squadra di
Dw, in parte, questu puderia accade perchè sò tipicamente
sò trattati da alcuni esperti tecnichi interni o di terzu. Hè un
casu borderline di i prublemi chì sti tipi di tecnulugia generanu. Self
l'utilizatori ùn ponu micca descriverà i bisogni di l'affari o inquadralli
in modu di furnisce linee guida à i diseggiani, ponu
passa inosservatu o, peghju, solu ignoratu.
Più problematicu diventa quandu u designer è u sviluppatore fallenu
pò ricunnosce l'appiecazione di unu di questi avanzati ma
tecnulugia critica.
Cum'è avemu spessu intesu i Designers dicenu "bene, perchè
ùn l'avemu micca messi da parte finu à avè ottimu st'altra cosa ?
"Sò veramente interessatu à e priorità, o semplicemente evitanu i
esigenze chì ùn capiscenu micca? Hè assai prubabile di l'ultima supposizione.
Diciamu chì a vostra squadra di vendita hà comunicatu un requisitu
di l'affari, cum'è dichjaratu in a figura 1.3, cum'è pudete vede, u
u requisitu hè inquadratu in a forma di un prublema cummerciale. Quì
diffarenza 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
u clienti chì campanu à 5 chilometri da u magazzinu induve elli
compranu.
Sfortunatamente, i diseggiani o l'architetti ponu solu
ignore u cumpunente spaziale dicendu: "avemu u cliente, u
pruduttu è i à dà di u depositu. Mantenemu a distanza finu à
un'altra iterazione.
"Risposta sbagliata. Stu tipu di prublema di cummerciale preoccupa
interamente u BI. Rapprisenta una cunniscenza più profonda di u
a nostra attività è un spaziu analiticu robustu per i nostri analisti.
A BI hè ancu oltre a semplice query o a rappurtazione standard
ancu OLAP. Questu ùn hè micca dì chì sti tecnulugia fallenu
sò impurtanti per a vostra BI, ma per elli ùn sò 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 si distinguenu
vari cumpunenti fundamentali, deve esse inclusu in un disignu
architettura generale. Certi di i cumpunenti BI sò parti
di i nostri sforzi iniziali, mentri certi ùn saranu micca implementati per
parechji mesi.
Tuttavia, tutti i requisiti cunnisciuti sò riflessi in u disignu cusì chì
quandu avemu bisognu di implementà una tecnulugia particulare, simu
preparate per fà. Qualcosa di u prugettu rifletterà u pensamentu
tradiziunale.
Per esempiu, a figura 1.1, à u principiu di u capitulu, mostra una data
mart chì mantene i à dà dimensionale.
Stu set di à dà hè adupratu per sustene l'usi più tardi
à dà dimensionale guidatu da prublemi Business chì
avemu identificatu. Cum'è i ducumenti supplementari sò
generatu, cum'è u sviluppu di disignu di à dà, noi
avemu da principià à furmalizà cumu i à dà si sparghjenu in l'ambiente.
Avemu verificatu a necessità di rapprisintà i à dà cusì
dimensionale, suddividenduli (sicondu i bisogni specifichi
determinatu) in data mart.
A prossima quistione per risponde hè cumu seranu custruiti
sti data marts?
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 dati
marti 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 nantu à unu
settimanale o i dui? Custruite un articulu putente
cum'è DB2 OLAP Server for Finance o cubi Cognos
PowerPlay per a vostra urganizazione di vendita o dui?
Quessi sò i grandi decisioni di cuncepimentu architettonicu chì
affettanu u vostru ambiente BI in avanti. Iè,
avete identificatu un bisognu di OLAP. Avà cumu avete da realizà questu
tipu di tecnica è tecnulugia?
Cumu alcune di e tecnulugia più avanzate affettanu u vostru
disegni? Assumimu chì avete identificatu un bisognu
spaziu in a vostra urganizazione. Avà vi tocca à chjamà
Edizioni di disegnu architetturale ancu s'ellu ùn hè micca pianificatu
realizà cumpunenti spaziali per parechji mesi. L'architettu deve
disignu oghje basatu nantu à ciò chì hè necessariu. Anticipate a necessità di
analisi spaziale chì genera, almacena, esegue è furnisce
accessu à à dà spaziale. Questu à u turnu deve serve cum'è a
limitazione riguardu à u tipu di tecnulugia è specificazioni
piattaforma di software chì pudete esse cunsideratu attualmente. Per
esempiu, u sistema di amministrazione di basa di dati SEWING
(RDBMS) chì fate per a vostra capa atomica deve avè
una robusta misura spaziale dispunibule. Questu hà da assicurà u
prestazione massima in usu di geometria è oggetti
spaziu in e vostre applicazioni analitiche. Se u vostru RDBMS ùn hè micca
pò trattà i à dà (spatial-centric) internamente, cusì vi tuccherà à
stabilisce a basa di dati (centric spaziale) esternu. Questu complica u
gestione di prublemi è influenza u vostru rendimentu generale,
senza parlà di i prublemi supplementari creati per u vostru
DBA, postu ch'elli 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 rilativi
optimizer hè cuscente di bisogni speciali (per esempiu,
indexing) di l'uggetti spaziali, allora i vostri DBA ponu trattà
prontu gestisce i prublemi è vi ponu elevà elli
prestazione.
Inoltre, avete bisognu di aghjustà l'area di staging è a strata
di l'ambiente atomicu per include a pulizia di l'indirizzu (un
elementu chjave per l'analisi spaziale), è ancu u prossimu
salvà uggetti spaziali. A successione di edizzioni di
u disegnu cuntinueghja avà chì avemu introduttu a nuzione di pulizia
indirizzu. Per una cosa, sta applicazione dettarà u tipu di
software necessariu per u vostru sforzu ETL.
Avete bisognu di prudutti cum'è Trillium per furnisce un indirizzu
pulita, o un venditore ETL di a vostra scelta per furnisce quellu
funziunalità?
Per avà hè impurtante chì apprezzà u standard di u disignu
deve esse cumpletu prima di cumincià à implementà u vostru
ambiente (magazzinu). L'esempii sopra duveranu
dimustrà a multitùdine di decisioni di disegnu chì deve seguità
l'identificazione di ogni esigenza cummerciale particulare. Sè fattu
currettamente, sti decisioni di disignu prumove
l'interdependenza trà e strutture fisiche di u vostru ambiente, u
selezzione di tecnulugia usata è u flussu di propagazione di u
cuntenutu infurmazione. Senza questa architettura convenzionale
di BI, a vostra urganizazione serà sottumessu à una mistura
caòtica di tecnulugii esistenti, in u megliu, unitu in un modu
imprecisu per furnisce una stabilità apparente.
Mantene u cuntenutu di l'infurmazioni
Purtendu u valore di l'infurmazioni à a vostra urganizazione hè
un'operazione assai difficiule. Senza abbastanza capiscitura
è spirienza, o pianificazione propria è disignu, ancu u
squadre megliu fallenu. Per d 'altra banda, si avete un grande
intuizione è pianificazione dettagliata ma senza disciplina per
esecuzione, avete appena persu u vostru soldi è tempu
perchè u vostru sforzu hà da fallu. U missaghju deve
esse chjaru: Se vi manca unu o più di questi
cumpetenze, capiscitura / sperienza o pianificazione / disegnu o
disciplina implementazione, stu vi purtari a paralyze o
distrughje u bastimentu di l'urganizazione BI.
A vostra squadra hè abbastanza preparata? Ci hè qualchissia nantu à u vostru
Squadra BI chì capisce u vastu paisaghju analiticu dispunibule
in ambienti BI, in e tecniche è tecnulugia necessarie
per fà stu paisaghju? Ci hè qualchissia in a vostra squadra
chì ponu ricunnosce a diffarenza di applicazione trà avanzati
rapportu staticu è OLAP, o e differenze trà ROLAP è OLAP? Unu di i
membri di a vostra squadra ricunnosce chjaramente u modu di
extracte è cumu puderia influenzà u magazzinu o cumu
u magazzinu pò sustene a prestazione minera? Un membru
di a squadra capisce u valore di à dà spaziu o tecnulugia
basatu in agenti? Avete qualchissia chì apprezza l'applicazione unica
di strumenti ETL contr'à a tecnulugia di broker
missaghju? Se ùn avete micca, pigliate unu. BI hè assai più
grande di una strata atomicu nurmalizatu, di OLAP, di i schemi a
stella è un ODS.
Avè l'intelligenza è l'esperienza per ricunnosce i bisogni
di BI è e so suluzioni hè essenziale per a vostra capacità
formalizà currettamente i bisogni di l'utilizatori è di cuncepimentu
è implementà e so suluzioni. Se a vostra cumunità d'utilizatori hà
difficultà à discriva i bisogni, hè u compitu di a squadra di
magazzinu furnisce quella comprensione. Ma se a squadra di
magazzinu
ùn ricunnosce micca l'applicazione specifica di BI - per esempiu, dati
mining- allora ùn hè micca u megliu chì l'ambienti BI facenu
spessu si limitanu à esse dipositi passivi. Tuttavia, ignora questi
e tecnulugia ùn diminuite micca a so impurtanza è l'effettu chì anu
nantu à l'emergenza di pussibulità di intelligenza cummerciale di u vostru propiu
l'urganizazione, è ancu a struttura d'infurmazioni chì cuncepite
per prumove.
A pianificazione deve include a nuzione di disegnu, ed
tramindui necessitanu un individuu cumpetente. In più, cuncepimentu
hè bisognu di una filusufìa è d'osservazione di a casa di a squadra
di i normi. Per esempiu, se a vostra cumpagnia hà stabilitu a
piattaforma standard o hà identificatu un RDBMS particulari chì tù
vulete standardizà in tutta a piattaforma, hè imminenti chì
tutti in a squadra aderiscenu à quelli standard. In generale unu
squadra espone a necessità di nurmalizazione (à l'utilizatori
cumunità), ma a squadra stessu ùn hè micca disposta à unisce
standard stabilitu ancu in altri spazii in a cumpagnia o forse ancu in u
cumpagnii simili. Ùn hè solu questu ipocrita, ma assicura chì a ditta ùn hè micca
hè capaci di sfruttà risorse è investimenti esistenti. Ùn significa micca
chì ùn ci sò situazioni chì guarantisci una piattaforma o a
tecnulugia non standardizata; però, i sforzi di u magazzinu
duverebbe guardà gelosamente i normi di l'impresa finu à
chì i bisogni di l'affari ùn dettanu micca altrimenti.
U terzu cumpunente chjave necessariu per custruisce una BI
l'urganizazione hè a disciplina.
Dipende in u tutale, ugualmente di l'individui è di l'ambiente.
I pianificatori di u prughjettu, i patrocinatori, l'architetti è l'utilizatori devenu apprezzà
disciplina necessaria per custruisce a struttura di l'infurmazioni di a cumpagnia.
I diseggiani duveranu dirige i so sforzi di cuncepimentu in modu chì
compie altri sforzi necessarii in a sucità.
Per esempiu, dicemu chì a vostra cumpagnia custruisce a
Applicazione ERP chì hà un cumpunente di magazzinu.
Allora hè a rispunsabilità di i diseggiani ERP di cullaburà cù u
squadra ambiente di magazzinu per ùn cumpete o
duplicà u travagliu digià principiatu.
A disciplina hè ancu un tema chì deve esse occupatu
da tutta l'urganizazione è hè generalmente stabilitu è ​​affidatu à a
livellu esecutivu.
I dirigenti sò disposti à aderisce à un approcciu cuncepitu? A
approcciu chì prumetti di creà cuntenutu infurmazione chì hè
eventualmente darà valore à tutti i spazii di l'impresa, ma forse
Cumprumette l'agenda individuale o dipartimentale ? Ricurdativi di u dettu
"Pensà à tuttu hè più impurtante chè pensà à una sola cosa".
Questa diceria hè vera per l'urganisazioni BI.
Sfurtunatamente, parechji magazzini cuncentranu i so sforzi
circà à guidà è purtà valore à un dipartimentu particulari o a
utilizatori specifichi, cun pocu rispettu per l'urganizazione in
generale. Suppone chì u manager dumanda l'assistenza da a squadra in
caverna. A squadra risponde cù un travagliu di 90 ghjorni chì
include micca solu a consegna di i requisiti di notificazione definiti da u
manager ma assicura chì tutti à dà basa sò mischiati in u livellu
atomicu prima di esse introduttu in a tecnulugia di cubi
pruposta.
Questa aghjunta ingegneria assicura chì a faza di
L'abitazione ne beneficerà 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.
Assumendu chì a squadra interna di a casa hè cumpetente, u
u manager hà una scelta. Quale pò sustene a disciplina di
ingegneria supplementu necessariu per cultivà u pozzu
impresa informativa o pò sceglie di fà u so propiu
suluzione rapidamente. L'ultime pare esse sceltu veramente
troppu spessu è serve solu à creà cuntenituri infurmazione di
da quale uni pochi o l'individuu prufittà.
Obiettivi à cortu è longu termine
L'architetti è i pianificatori di prughjetti devenu formalizà a
visione à longu andà di l'architettura generale è i piani per
cresce in una urganizazione BI. Sta cumminazzioni di
prufittu à cortu termine è pianificazione à longu andà
rapprisentanu i dui volti di sforzi BI. Guadagno à cortu termine
a scadenza hè a faceta di BI chì hè assuciata cù iterazioni di u
u vostru magazzinu.
Hè quì chì i pianificatori, l'architetti è i patrocinatori si concentranu
risponde à esigenze specifiche di l'affari. Hè à stu livellu induve u
strutture fisiche sò custruiti, a tecnulugia hè acquistata è u
e tecniche sò implementate. Ùn sò micca fatti per affruntà
esigenze specifiche definite da e cumunità d'utilizatori particulari.
Tuttu hè fattu per risponde à 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 era
custruitu ogni struttura fisica, i tecnulugii selezziunati è u
tecnichi realizati fatti cù un ochju versu l'impresa. È u
pianificazione à longu andà chì furnisce a coesione
hè necessariu per assicurà chì i beneficii di l'affari s'accantu à tutti
i guadagni à cortu termine truvati.
Justificate u vostru sforzu BI
Un datu magazinu per ellu stessu ùn hà micca valore inherente. In altri
parolle, ùn ci hè micca valore inherente trà e tecnulugia
tecniche di magazzinu è di implementazione.
U valore di ogni sforzu di magazzinu si trova in l'azzioni
realizatu com'è u risultatu di l'ambienti di u magazzinu è u cuntenutu
infurmazione cultivata cù u tempu. Questu hè un puntu criticu per capiscenu
prima di pruvà mai à stime u valore di ogni iniziativa da
casa.
Troppu spessu, l'architetti è i pianificatori pruvate d'applicà u valore
cumpunenti fisichi è tecnichi di magazzinu quandu in fattu u valore hè
fundamenti cù prucessi cummerciale chì sò influenzati positivamente da u
magazzinu è infurmazione bè acquistata.
Quì si trova a sfida di fundà BI: Cumu ghjustificà l'investimentu?
Sì u wherehouse stessu ùn hà micca valore intrinsicu, i diseggiani di
U prughjettu deve investigà, definisce è formalizà i benefici
ottenuta da quelli individui chì utilizanu u magazzinu per
migliurà i prucessi di cummerciale specifichi o u valore di
infurmazione prutetta o dui.
Per complicà i temi, ogni prucessu cummerciale
affettatu da i sforzi di magazzinu puderia furnisce benefici
"considerevole" o "ligeru". Vantaggi considerablementi furnisce a
metrica tangibile per misurà u ritornu di l'investimentu (ROI) - per esempiu
esempiu, vultendu l'inventariu un tempu supplementu durante un periodu
specificu o per un costu più bassu di trasportu per spedizione. Hè più
Hè difficiuli di pinzà i minimi benefici, cum'è un accessu migliuratu à
infurmazione, in termini di valore tangibile.
Cunnette u vostru prughjettu à cunnosce u
dumande di cummerciale
Troppu spessu, i diseggiani di u prughjettu tentanu di cunnetta u valore
di u magazzinu cù scopi amorfi di l'impresa. dicendu chì
"U valore di un magazzinu hè basatu annantu à a nostra capacità
suddisfà e dumande strategiche "Apremu piacevule
discorsu. Ma questu solu ùn hè micca abbastanza per stabilisce se
l'investimentu in u magazzinu hè sensu. Hè megliu cunnetta ripetizioni
di magazzinu cù richieste è note cummerciale specifiche.
Misura u ROI
Calculà u ROI in un ambiente di magazzinu pò esse
particularmente difficiule. Hè soprattuttu difficiuli s'ellu hè guidatu
principale di una repetizione particulare hè qualcosa intangible o
faciule da misurà. Un studiu hà truvatu chì l'utilizatori percepiscenu
i dui vantaghji principali di l'iniziativi BI:
▪ Crea a capacità di decisione
▪ Crea accessu à l'infurmazioni
Questi benefici sò benefizii suave (o ligeru). Hè faciule da vede
cumu pudemu calculà un ROI basatu annantu à un bordu duru (o
più grande) cum'è a riduzione di u costu di u trasportu, ma cumu
misuramu a capacità di piglià decisioni megliu?
Questu hè definitu una sfida per i pianificatori di prughjettu quandu
stanu tentativu di ottene a cumpagnia per invistisce in un particulare
sforzu di magazzinu. Aumentà e vendite o diminuite i costi
ùn sò più i temi cintrali chì guidanu l'ambiente BI.
Invece, cercate l'accessu in e dumande di cummerciale
megliu à l'infurmazioni per chì un dipartimentu particulari pò
piglià decisioni più veloce. Quessi sò mutori strategichi a
chì succede à esse ugualmente impurtante per l'impresa, ma sò
più ambiguu è più difficiuli di caratterizà in una metrica tangibule.
In questu casu, calculà u ROI pò esse ingannatu, se micca irrilevante.
I diseggiani di u prughjettu devenu esse capaci di dimustrà u valore
tangibile per i dirigenti di decide se l'investimentu in
una repetizione particulare conta. Tuttavia, ùn prupunemu micca un novu
metudu per calculà u ROI, nè faremu alcunu pro o argumentu
contru à ellu.
Ci sò parechji articuli è libri dispunibili chì discutenu i fundamenti per
calculà u ROI. Ci sò pruposizioni di valore speciale cum'è u valore
on Investment (VOI), pruposti da gruppi cum'è Gartner, chì pudete
a ricerca. Invece, ci concentreremu nantu à l'aspetti core di qualsiasi
ROI o altre proposition di valore chì avete bisognu di cunsiderà.
Applicazione di u ROI
In più di l'argumentu nantu à i benefizii "duru" versus benefici "soft".
Associu cù i sforzi di BI, ci sò altre prublemi à cunsiderà
quandu applichemu u ROI. Per esempiu:
Attribuisce troppu risparmiu à i sforzi DW chì venenu
in ogni casu
Diciamu chì a vostra cumpagnia hà transizione da una architettura di
mainframe à un ambiente UNIX distribuitu. Allora qualsiasi
risparmiu chì pò (o micca) esse realizatu da quellu sforzu
ùn deve esse attribuitu solu, se à tutti (?), à
magazzinu
Ùn cuntabili per tuttu hè caru. È ci sò parechje cose
piglià in contu. Cunsiderate a lista seguente:
▪ Costu di l'iniziu, cumpresa a fattibilità.
▪ Costu di hardware dedicatu cù almacenamentu in relazione e
cumunicazioni
▪ Costu di u software, cumpresa a gestione di à dà è estensioni
cliente / servitore, software ETL, tecnulugia DSS, arnesi
applicazioni di visualizazione, pianificazione è flussu
software di travagliu è di monitoraghju, .
▪ Costu di disignu di struttura à dà, cù a realizazione, è
l'optimizazione di
▪ U costu di sviluppu di software direttamente assuciatu cù u sforzu
BI
▪ Costu di supportu in casa, cumpresa ottimisazione di
prestazioni, cumpresu u cuntrollu di versione di u software e
operazioni di aiutu
Applica u ROI "Big-Bang".
A realizazione di u magazzinu cum'è un sforzu unicu è gigante
hè obligatu à fallu, cusì ancu calculà u ROI per una iniziativa
di grande impresa L'offerta hè surprisante, è chì i diseggiani
cuntinuà à fà debbuli tentativi di stimà u valore di l'inseme
sforzu.
Perchè i diseggiani pruvate à dà un valore monetariu
nantu à l'iniziativa di l'impresa s'ellu hè largamente cunnisciutu è accettatu chì
hè difficiule di stima di ripetizioni specifiche? Cumu hè pussibule? Ùn hè micca
pussibule cù poche eccezzioni. Ùn fate micca.
Avà chì avemu stabilitu ciò chì ùn deve micca fà quandu calcula
ROI, eccu alcuni punti chì ci aiuteranu à definisce
un prucessu affidabile per stima u valore di i vostri sforzi BI.
Ottene u cunsensu ROI. Indipendentemente da u vostru
scelta di tecnica à stima u valore di i vostri sforzi BI, must
esse accunsentutu da tutte e parti, cumpresi i pianificatori di prughjettu,
sponsors corporativi è esecutivi.
Rompe u ROI in parti identificabili. Un passu necessariu versu in
calculu raghjone di un ROI hè di cuncentrazione chì calculu nantu à a
prughjettu specificu. Questu allora permette di stimà un valore
basatu nantu à esigenze specifiche di l'affari chì sò soddisfatte
Definite i costi. Cumu l'anu dettu, numerosi costi deve esse
cunsideratu. Inoltre, i costi deve include micca solu i costi associati
à l'iterazione unica ma ancu à i costi assuciati
per assicurà u rispettu di i normi corporativi.
Definite i benefici. Liendu chjaramente u ROI à i bisogni
mistieri specifichi, duvemu esse capaci di identificà u
vantaghji chì portaranu à risponde à i requisiti.
Reduce i costi è i benefici in i guadagni imminenti. Hè u modu
u megliu modu per basà e vostre valutazioni nantu à u valore attuale netu
(NPV) à l'inverse de l'essai de prédire la valeur future
guadagni futuri.
Mantene u tempu per sparte u vostru ROI à u minimu. E'
ben documentatu in u longu tempu hè statu usatu in u vostru
ROI.
Aduprate più di una formula ROI. Ci sò numerosi metudi per u
Previsione di u ROI è duvete pianificà se aduprà unu o
plus, cumpresu u valore attuale netu, a velocità interna di u feedback
(IRR) è ricuperazione.
Definisce u prucessu ripetibile. Questu hè cruciale per u calculu
ogni valore à longu andà. Si deve esse documentatu a
unicu prucessu ripetibile per tutte e sussequenze di u prugettu a
seguitate.
I prublemi elencati sò i più cumuni definiti da i sperti
di l'ambienti di l'abitazione. L'insistenza di a gestione
avè una consegna ROI "Big-Bang" hè assai cunfusa. Sè avete principiatu tutti i
i vostri calculi di ROI sparghjendu in parti identificabili è tangibili, avete
una bona chance per stimà una valutazione precisa di u ROI.
Quistioni nantu à i benefici ROI
Qualunque sia i vostri benefici, duru o duru, pudete aduprà
alcune dumande fundamentali per determinà u so valore. À
esempiu usendu un sistema scala sèmplice, da 1 à 10, voi
pudete seguità l'impattu di ogni sforzu cù i seguenti
dumande:
▪ Cumu avaristi valutate a comprensione à dà dopu à questu
prughjettu di a vostra cumpagnia?
▪ Cumu avaristi stimate i megliurenze di u prucessu per via di
stu prughjettu?
▪ Cumu misurà l'impattu di novi insights è inferenze avà
dispunibule da questa iterazione
▪ Chì hè statu l'impattu di novi ambienti di l'informatica e
eseguisce cum'è u risultatu di ciò chì era statu amparatu ?
Sì e risposte à queste dumande sò pocu, hè pussibule chì
l'impresa ùn vale a pena l'investimentu fattu. Quistioni cù un altu
puntu puntu à guadagnà valore significativu è deve
serve cum'è guida per più investigazioni.
Per esempiu, un puntuatu altu per migliurà u prucessu
duverebbe guidà i diseggiani à vede cumu sò i prucessi
statu migliuratu. Pudete truvà chì alcuni o tutti i guadagni sò fatti
sò tangibili è dunque un valore monetariu pò esse facilmente
applicata.
Ottene u massimu da a prima iterazione di u
magazzinu
U più grande risultatu di u vostru sforzu cummerciale hè spessu in u
prime iterazioni. Questi primi sforzi tradiziunali
stabilisce u cuntenutu di l'infurmazioni più utili per u publicu e
stabilisce l'aiutu à a fundazione di a tecnulugia per più tardi
applicazioni BI.
Di solitu ogni sussequenza dopu di à dà di prughjettu di
i magazzini portanu menu è menu valore supplementu à l'impresa
generale. Questu hè soprattuttu veru se l'iterazione falla
aghjunghje novi argumenti o ùn risponde micca à a necessità di un novu
cumunità d'utilizatori.
Questa funzione di almacenamento si applica ancu à stacks
cresce da 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 dorme
spessu chjamatu à dà dorme è hè sempre caru di mantene elli perchè
sò quasi mai usati.
Chì significarà questu per i patrocinatori di u prugettu? Essenzialmente, i
i primi sponsors sparte più di i costi d'investimentu.
Questu hè primariu perchè sò l'impetu per a fundazione di a capa
grandi risorse di magazzinu è ambiente tecnologicu,
cumpresu organicu.
Ma sti primi passi portanu u più altu valore è dunque i diseggiani
di prughjettu deve spessu ghjustificà l'investimentu.
I prughjetti fatti dopu a vostra iniziativa di BI ponu avè costi
inferiore (paragunatu à u primu) è direttu, ma portanu menu valore
à l'impresa.
È i pruprietarii di l'urganisazione anu da principià à cunsiderà
tira l'accumulazione di à dà è tecnulugia menu pertinenti.
Data Mining: Estrazione Dati
Numerosi cumpunenti architetturali necessitanu variazioni
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. Quessi
l'agenti ponu esse riti neurali avanzati addestrati
tendenzi pot, cum'è a dumanda futura di u produttu basatu nantu
promozioni di vendita; mutori basati in regule per
reagisce à un set dati di circustanze, per esempiu, diagnosi
cunsiglii medichi è di trattamentu; o ancu agenti simplici
cù u rolu di segnalazione di eccezioni à i dirigenti senior (top
dirigenti). In generale, sti prucessi di estrazione à dà si
verificate in tempu reale; dunque, anu da esse uniti
cumplettamente 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 fà l'analisi
ciò chì-se, hè in u scopu, u scopu di a suite
tecnulugia IBM. Per esempiu, funzioni di trasfurmazioni analitiche
online (OLAP) esiste per DB2 chì porta l'analisi dimensionale in u
mutore di a basa listessu.
E funzioni aghjunghjenu utilità dimensionale à SQL mentre
prufittà di tutti i benefici di esse una parte naturale di DB2. Un altru
L'esempiu di integrazione OLAP hè u strumentu d'estrazione, DB2
OLAP Analyzer Server. Sta tecnulugia permette i cubi di u
Servitore DB2 OLAP per esse rapidamente è automaticamente
analizzatu per localizà è rapportà i valori di à dà inusual o inesperu
per tuttu u cubu à l'analista di cummerciale. È infine, e funzioni di u
DW Center furnisce i mezi per l'architetti per verificà, frà altri
altre cose, prufilu un cubu di servitore DB2 OLAP cum'è una parte
natura di i prucessi ETL.
Analisi Spaziale Analisi Spaziale
U spaziu rapprisenta a mità di l'ancore analitiche (conduzioni).
necessariu per un panorama
analitica larga (u tempu rapprisenta l'altra mità). U livellu atomicu
(livellu atomicu) di u magazzinu, rapprisintatu in Figura 1.1,
include i fundamenti per u tempu è u spaziu. Le registrazioni
Analisi di l'ancora basatu in u tempu per l'infurmazioni di u tempu è l'indirizzu
analisi di l'ancora da u spaziu. Timestamps
realizà l'analisi in u tempu, è indirizzà i cunduttori di l'infurmazioni
analisi spaziale. U diagramma mostra geocoding-processu di
cunvertisce l'indirizzi in punti nantu à una mappa o punti in u spaziu
cusì chì cuncetti cum'è distanza è internu / fora pò esse
usatu in analisi-cunduciutu à u livellu atomicu è analisi spaziali
chì hè dispunibule per l'analista. IBM furnisce estensioni
spaziu, sviluppatu cù l'Istitutu di Ricerca di Sistema Ambientale (ESRI),
al a basa DB2 cusì chì l'uggetti spaziali ponu esse
mantinutu cum'è una parte normale di u a basa relazionale. db2
Estensori Spaziali, furniscenu ancu tutte l'estensione SQL per
prufittà di l'analisi spaziale. Per esempiu, estensioni SQL da
quistione circa
distanza trà l'indirizzi o se un puntu hè dintra o fora di una zona
definitu poligonale, sò un standard analiticu cù u Spaziale
estensori. Vede u capitulu 16 per più infurmazione.
Archivio- Strumenti Resident Tools Archivio-
Residentu
DB2 hà parechje funzioni di assistenza SQL BI-resident
in l'azzione di analisi. Questi include:
▪ Funzioni di ricursione per fà analisi, cum'è "truvà
tutte e possibili rotte di volu da San Francisco a New York".
▪ Funzioni analitiche per ranking, funzioni cumulative, cube
è rollups per facilità i travaglii chì sò normalmente
solu cù a tecnulugia OLAP, sò avà una parte naturale di u
mutore di a basa
▪ A capacità di creà tavule chì cuntenenu risultati
I venditori di a basa i capi mischianu più di capacità di BI
Roumanie a basa listessu.
I principali fornitori di basa di dati si mischianu più cà
funziunalità di BI in a basa listessu.
Questu furnisce u megliu rendimentu è più opzioni di esecuzione per i
soluzioni BI.
E funzioni è e funzioni di DB2 V8 sò discututi
in detail in i seguenti capituli:
Architettura Tecnica è Fundazioni di Gestione di Dati
(Capitulu 5)
▪ DB2 BI Fundamentals (Capitulu 6)
▪ DB2 Materialized Query Tables (Interrogazione materializzata
Tavule) (Capitulu 7)
▪ Funzioni DB2 OLAP (Capitulu 13)
▪ Funzioni è funzioni di DB2 Enhanced BI (Enhanced BI
Funzioni è Funzioni) (Capitulu 15)
Sistema simplificatu di consegna di dati
Sistema di consegna di à dà simplificatu
L'architettura illustrata in Figura 1.1 include parechji
strutture à dà fisicu. Unu hè u magazzinu di à dà operativu.
In generale, un ODS hè orientatu à l'ughjettu,
integrata è attuale. Vulete custruisce un ODS per sustene, per esempiu
esempiu, l'uffiziu di vendita. A vendita di ODS supplementaria à dà
da numerosi sistemi diffirenti ma solu mantene, per esempiu
esempiu, transazzione oghje. L'ODS pò esse aghjurnatu
ancu parechje volte à ghjornu. À u listessu tempu, i prucessi
spinghje i à dà integrata in altre applicazioni. Questa facilità hè
specificamente cuncepitu per integrà à dà attuale è dinamica e
seria un candidatu prubabile per sustene l'analisi in tempu reale,
cumu furnisce l'agenti di serviziu u clienti infurmazione di vendita
currenti di i clienti estrattendu infurmazione di tendenza di vendita
da u magazzinu stessu. Una altra struttura mostrata in a figura 1.1 hè
un statutu formale per u dw. Ùn hè solu questu u locu per
l'esekzione di l'integrazione necessaria, qualità di à dà, e
di a trasfurmazioni di à dà di stock chì vene, ma hè ancu
un spaziu di almacenamentu affidabile è tempurale per à dà riplicatu quellu
puderia esse usatu in l'analitiche in tempu reale. Se decide di
aduprate un ODS o una zona di staging, unu
di i migliori arnesi per populà queste strutture à dà aduprendu
diverse fonti operative hè a dumanda distribuita eterogenea di DB2.
Questa capacità hè furnita da a funzione opzionale DB2
chjamatu DB2 Relational Connect (solu dumande) è attraversu DB2
DataJoiner (un pruduttu separatu chì furnisce a quistione,
l'inserimentu, l'aghjurnamentu è a pussibilità di annullamentu a
RDBMS distribuiti in modo eterogeneo).
Sta tecnulugia permette à l'architetti à dà à ligà à dà di
pruduzzione cù prucessi analitici. Ùn pò solu a tecnulugia
adattà à quasi ogni dumanda di replicazione chì
Puderanu cullà cù analisi in tempu reale, ma questu
ponu ancu cunnette à una larga varietà di basi à dà più
populari, cumprese DB2, Oracle, Sybase, SQL Server,
Informix è altri. DB2 DataJoiner pò esse usatu per populazione
una struttura à dà formale cum'è un ODS o ancu una tavola
permanente rappresentata in un magazzinu pensatu per a risturazione
rapidu di aghjurnamenti istantanei o in vendita. Naturalmente,
sti stessi strutture à dà pò esse populatu usendu
una altra tecnulugia impurtante pensata per a replicazione di à dà, IBM
DataPropagator Relazionale. (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 operandu intornu
à l'impresa hè un integratore di applicazioni di l'impresa altrimenti
cunnisciutu cum'è un broker di messagi
A tecnulugia unica permette un cuntrollu ineguagliabile à centru
(targeting) è move à dà intornu à a cumpagnia. IBM hà u broker
di u missaghju più utilizatu, MQSeries, o una variazione
di u pruduttu chì include i requisiti di e-cummerciu, IBM
WebSphere MQ.
Per più discussione nantu à cumu sfruttà MQ per sustene a
magazzinu è un ambiente BI, visita situ web di u libru. Per avà, hè
basta à dì chì sta tecnulugia hè un mediu eccellente per
cattura è trasfurmà (aduprendu MQSeries Integrator) à dà
operatori mirati recrutati per soluzioni BI. Quì
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'elli eranu tavule DB2. U cuncettu di saldatura di
messagi in fila è l'universu di a basa capi relazionale
versu un ambiente di consegna putente 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, assimilà
è furnisce infurmazioni à l'analista nantu à dumanda. A sfida,
di sicuru, si trova in quantu à mischjà à dà attuale è in tempu reale
cù infurmazione storica necessaria, cum'è i à dà mudellu cunnessu / di
tendenza, o l'intelligenza estratta, cum'è delineazione di u
u clienti
Tali infurmazione include, per esempiu, l'identificazione di u clienti ad
risicu altu o bassu o quali prudutti i u clienti anu da cumprà assai
prubabilmente s'elli anu digià qualchì furmagliu in i so carretti
acquisti.
Ottene una latenza zero hè in realtà dipende da dui
meccanismi fundamentali:
▪ fusione cumpleta di à dà chì sò analizati cù u
tecniche stabilite è cù l'arnesi sviluppati da u BI
▪ Un sistema di consegna di à dà efficace per assicurà chì
analisi in tempu reale hè veramente dispunibule
Questi prerequisiti per a latenza zero ùn sò micca sfarenti di i dui
obiettivi stabiliti da IBM è descritti sopra.
U strettu accoppiamentu di u à dà face parte di u prugramma
integrazione perfetta dispostu da IBM. È crea un sistema
di consegna di à dà efficacità hè cumplettamente dipende
tecnulugia dispunibule chì simplificà u prucessu di consegna di
à dà. In u risultatu, dui di i trè scopi di IBM sò critichi
per fà u terzu. IBM hè cunscientemente sviluppatu u so propiu
tecnulugia per assicurà a latenza zero hè una realità per
sforzi di magazzinu.
Riassuntu / Sintesi
L'urganizazione BI furnisce una roadmap per
crea u vostru ambiente
iterativamente. Deve esse adattatu per riflette i bisogni di u
a vostra attività, attuale è futura. Senza una visione architettonica
largu, i reps di stock sò pocu più cà
implementazioni di magazzinu cintrali aleatoriu chì facenu pocu
creà una impresa larga è informativa.
U primu ostaculu per i gestori di prughjettu hè cumu ghjustificà
investimenti necessarii per u sviluppu di l'urganizazione BI.
Mentre chì u calculu di u ROI hè statu un pilastru per
rializazioni magazzinu, hè diventatu più difficiule à
predice esattamente. Questu hà purtatu à altri metudi per u
determinazione s'è vo avete u valore di i vostri soldi. U
valore nantu à l'investimentu2 (VOI), per esempiu, hè acquistatu
cum'è una suluzione.
Hè incumbent à l'architetti di à dà è nantu à i pianificatori di prughjettu
deliberatamente generà è furnisce infurmazioni à l'associazioni di
utilizatori è micca solu dà un serviziu sui à dà. Ci hè un
grande differenza trà i dui. L'infurmazione hè qualcosa chì unu face
diffarenza in i prucessi di decisione è 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
affari, l'ambiente BI duveria serve un rolu più grande
in a creazione di cuntenutu infurmazione. Avemu da piglià
e misure supplementari per pulisce, integrà, trasfurmà o
altrimenti creà un cuntenutu infurmazione secondu à quale u
utilizatori pò piglià azzione, è cusì avemu bisognu di assicurà chì quelli
l'azzioni è e decisioni, induve ragionevuli, anu feedback
in l'ambiente BI. Se relegamu u magazzinu per serve solu à dà,
hè assicuratu chì l'associazioni d'utilizatori creanu u cuntenutu
infurmazione necessaria per piglià l'azzione. Questu assicura chì i so
cumunità sarà capaci di fà megliu decisioni, ma l 'impresa
soffre di a mancanza di sapè chì anu utilizatu.
data chì l'architetti è i prughjetti di prughjetti inizianu prughjetti
specifichi à l'ambiente BI, restanu rispunsevuli di l'impresa
in grande. Un esempiu simplice di sta funzione di dui
facci di l'iterazioni di u BI si trova in a fonte à dà. Tutti i
à dà ricevuti per richieste cummirciali specifiche deve esse
populatu in u primu stratu atomicu. Questu assicura u sviluppu di
asset infurmazione corporativa, oltri a gestisce, rotta u
richieste specifiche di l'utilizatori definite in l'iterazione.

Chì hè a casa di dati ?
Magazzinu di dati hè u core di l'architettura di i sistemi d'infurmazione
dapoi u 1990 è sustene i prucessi d'infurmazione offrendu un solidu
piattaforma integrata à dà storicu pigliatu cum'è una basa per più tardi
analisi. U datu magazinu offre a facilità di integrazione in a
mondu di sistemi di applicazioni incompatibili. Data
magazzinu hà evolutu in una moda. Magazzinu di dati
urganizà è memorizà i à dà necessariu per i prucessi d'infurmazione e
analitica nantu à a basa di una longa perspettiva tempurale storica. Tuttu
questu implica un sforzu considerableu è constantu in a custruzzione è
in u mantenimentu di 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 in supportu di decisioni manageriali in u
implementazione di prucessi.
I à dà inseritu in datu magazinu nasce in a maiò parte di
casi da ambienti operativi. U datu magazinu hè fattu da unu
unità di almacenamento, fisicamente separata da u restu di u
sistema, chì cuntene à dà trattatu prima da
applicazioni chì operanu nantu à l'infurmazioni derivanti da l'ambiente
operativu.
A definizione letterale di a datu magazinu merita un'indagine approfondita
spiegazione cum'è ci sò mutivazioni impurtanti è significati di
fondu chì descrive e caratteristiche di un magazzinu.
ORIENTAZIONE SU SUGETU ORIENTAZIONE
TEMATICA
A prima caratteristica di a datu magazinu hè chì hè destinatu
i principali attori in una cumpagnia. A guida di i prucessi attraversu u
à dà hè in cuntrastu cù u metudu più classicu chì prevede
l'orientazione di l'applicazioni versu i prucessi è e funzioni,
metudu spartutu a maiò parte di a maiò parte
sistemi di direzzione più antichi.
U mondu operativu hè pensatu intornu à l'applicazioni è e funzioni
cum'è prestiti, risparmiu, carte bancarie è fiducia per una istituzione
finanziariu. U mondu di dw hè urganizatu intornu à i sugetti
cum'è u cliente, u vinditore, u pruduttu è l'attività.
L'allineamentu intornu à i temi affetta u disignu è
nantu à a creazione di à dà trovu in u dw. In particulare,
u tema principale afecta a parte più impurtante di u
struttura chjave.
U mondu di l'applicazione hè influinzatu sia da u disignu di e dati
basa chè da u disignu di u prucessu. U mondu di
dw hè cuncentratu solu nantu à u modellu di video à dà Hè accesa
disegnu di a basa. U disignu di u prucessu (in a so forma
classicu) ùn hè micca parte di l'ambiente dw.
I diffirenzii trà l'scelta di l'applicazione di prucessu / funzione è
A scelta per u sughjettu hè ancu revelatu cum'è differenzi di cuntenutu
dei à dà à un livellu detallatu. U à dà del dw ùn include micca i à dà ham
ùn saranu micca utilizati per u prucessu DSS, mentri l'applicazioni
orientatu à u funziunamentu à dà cuntene i à dà per suddisfà
subitu i bisogni funziunali / trasfurmazioni chì ponu o
almenu avè qualchì usu per l'analista DSS.
Un altru modu impurtante in quale applicazioni orientate operativamente
ai à dà differisce da à dà di dw hè in i rapporti di à dà. I à dà
l'operatori mantenenu una relazione cuntinua trà dui o più tavule
basatu annantu à una regula cummerciale chì hè attiva. U à dà da dw
spannu un spettru di tempu è i rapporti truvati in u dw sò
tanti. Parechje regule di cummerciu (è currispundenu, assai
rapporti di à dà ) sò rapprisentati in u stock di à dà trà dui o
parechje tavule.
(Per una spiegazione dettagliata di cumu e relazioni trà u à dà dorme
amministratu in u DW, avemu riferitu à u Tech Topic nantu à questu
quistione.)
Da nisuna altra perspettiva chè quella di a diffarenza
fundamentale trà una scelta di funziunale / prucessu è applicazione
una scelta di u sughjettu, ci hè una sfarenza maiò trà i sistemi
operativu è à dà è u DW.
INTEGRAZIONE INTEGRAZIONE
L'aspettu più impurtante di l'ambiente dw hè chì i à dà trovu
in u dw sò integrati facilmente. SEMPRE. SENZA
Eccezzioni. 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 diffirenti - in cunvenzioni
identificatu cunsistenti, à u puntu di variàbbili cunsistenti, in u
strutture codificate coherente, in l'attributi fisichi di u à dà
coherente, è cusì.
Duranti l'anni, i diseggiani di parechje applicazioni anu fattu
pussede parechje decisioni nantu à cumu deve una applicazione
esse sviluppatu. Stile è decisioni di disignu individuali
di l'applicazioni di i diseggiani sò rivelati in centu manere: in
differenze di codificazione, struttura chjave, caratteristiche fisiche,
cunvenzioni identificazione, etc. A capacità cullettiva di parechji
i disegnatori di applicazioni per creà applicazioni inconsistenti
hè legendariu. A figura 3 espone alcune di e più differenze
impurtante in u modu di cuncepimentu di l'applicazioni.
Codifica: Codifica:
I diseggiani di l'applicazioni anu sceltu u codificazione di u campu -
sessu - in modi diffirenti. Un designer rapprisenta u sessu cum'è
una "m" è "f". Un altru designer rapprisenta u genere cum'è "1"
è un "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. a "M"
è i "F" sò prubabilmente boni cum'è tutti
rapprisentazione.
Ciò chì importa hè chì da qualunque origine derivi u campu sessuale,
quellu campu ghjunghje in u DW in un statu integratu coherente. Da
cunsiquenza quandu u campu hè carricu in u DW da
una applicazione induve hè statu scupertu in formatu
"M" è "F", i à dà deve esse cunvertitu in furmatu DW.
Misurazione di Attributi: Misurazione di
Attributi:
I cuncettori di l'applicazioni anu sceltu di misurà u pipeline in
una varietà di modi nantu à u corsu
Certi 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
magazzini di applicazioni i à dà di u pipeline in milioni di piedi cubi
per seconda. È un altru designer guarda l'infurmazioni di u
pipeline in termini di cantieri. Qualunque sia a fonte, quandu u
L'infurmazione di pipeline arriva in u DW chì deve esse
misurata in u listessu modu.
Sicondu l'indicazioni di a figura 3 i prublemi di integrazione
affettanu quasi ogni aspettu di u disignu - e caratteristiche
dii fisichi à dà, u dilema di avè più di una fonte di à dà, la
materia 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 guardatu in u DW in un singulari e
manera globalmente accettabile ancu quandu i sistemi operativi di
fund store differently i à dà.
Quandu l'analista DSS guarda u DW, a lente 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
precisa cum'è à u mumentu di l'accessu. In altre parolle,
in l'ambiente operativu quandu accede à una unità à dà, ci sì
aspettate chì riflette i valori precisi cum'è à u mumentu di l'accessu.
Perchè i à dà in u DW sò precisi cum'è in qualchì tempu in u
tempu (vale à dì, micca "avà"), i.e à dà trovu 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 nantu à a
longu orizzonte - da cinque à deci anni. L'orizzonte
tempu rapprisintatu per l 'ambienti upirativu hè assai più corta
▪ da i valori attuali d'oghje da sin'à sessanta novanta
Applicazioni chì anu bisognu di travaglià bè è deve esse
dispunibule per u trattamentu di transazzione deve purtà u
quantità minima di à dà s'elli ammettenu ogni gradu di
flessibilità. Allora l'applicazioni operative anu un orizzonte
cortu tempu, cum'è un argumentu di disignu di
applicazioni di sonu.
A seconda manera di "varianza di u tempu" appare in u DW hè in u
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 questi
occasioni, l'elementu di u tempu esisterà implicitamente, cum'è a chance
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 Del
DW, ghjustu registratu bè, ùn pò micca esse
aghjurnatu. U à dà di u DW sò, per tutti i scopi pratichi, un longu
serie di snapshots (snapshot). Di sicuru, se l'istantanee hè
hè stata presa in modu incorrectu, allora l'istantanee pò esse
mudificatu. Ma assumendu chì i snapshots sò pigliati
currettamente, ùn sò micca cambiati appena sò fatti. In certi
casi pò esse micca eticu o ancu invalidu chì i snapshots in u
DW sò mudificate. U à dà operativu, essendu precisu cum'è in
mumentu d'accessu, ponu esse aghjurnati cum'è pare
u bisognu.
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 per ambienti operativi nantu à una basa record per record. Ma u
manipulazione basica di à dà necessariu in u DW hè assai più
simplice. Ci sò solu dui tipi di operazioni chì si verificanu in u
DW - a carica iniziale di u à dà è accessu à à dà. Ùn ci hè micca
senza aghjurnamentu di à dà (in u sensu generale di
update) in u DW cum'è una operazione di trasfurmazioni normale.
Ci sò cunsequenze assai putenti di sta differenza
basa trà u prucessu operativu è u prucessu DW. À u livellu
da u disignu, a necessità di esse prudente nantu à l'aghjurnamentu
anormali ùn hè micca fattore in u DW, postu chì l'aghjurnamentu di à dà ùn hè micca
compiu. Questu significa chì à u livellu fisicu di disignu,
libertà pò esse pigliatu per ottimisà l'accessu à dà,
in particulare in u trattu di i temi di standardizazione è di
denormalizazione fisica. Una altra cunsiquenza di simplicità
di l'operazioni di DW hè in a tecnulugia sottostante utilizata per
eseguite l'ambiente DW. Avè da sustene l'aghjurnamenti
record per record inline (cum'è spessu u casu cù
trasfurmazioni upirativu) a tecnulugia hè necessaria à avè qualchì
fundamenti assai cumplessi sottu una simplicità apparente.
A tecnulugia chì sustene a copia di salvezza è a ricuperazione, transazzione
è integrità di à dà è a scuperta è rimediu di stalemate hè
abbastanza cumplessu è micca necessariu per u prucessu DW.
E caratteristiche di un DW, orientazione di u disignu,
integrazione di à dà in u DW, a varianza di u tempu è a simplicità
di gestione di à dà, tuttu porta à un ambiente chì hè assai, assai
sfarente da 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 ridondanza massiva di à dà trà i dui ambienti.
In fatti, a prima impressione chì parechje persone anu hè quella di
grande ridondanza di à dà trà l'ambienti operativi è l'ambiente di
estensione DW. Tale interpretazione hè superficiale è prova a
mancanza di capiscenu ciò chì succede in u DW.
Infatti, ci hè un minimu di redundancy à dà trà l'ambienti operativi
è di à dà di u DW. Cunsideremu i seguenti:
▪ I à dà sò filtrati dati chì si passa da l 'ambienti upirativu
à l'ambiente DW. Parechje à dà ùn passanu mai
da l'ambiente operativu. Solu chì i à dà chì sò necessarii per
U prucessu DSS trova 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 a perspettiva
di l'orizzonte di u tempu, ci hè assai pocu sovrapposizione
trà l'ambiente operativu è u DW.
▪ U DW cuntene à dà di riassuntu chì ùn si trova mai
in l'ambienti
▪ I à dà subitu una trasfurmazioni fundamentali dapoi
mumentu passanu à a Figura 3 illustra chì a maiò parte
parte di à dà sò cambiati significativamente furnite
per esse sceltu è spustatu à u DW. In altre parolle, u
a maiò parte di à dà hè fisicamenti mudificatu e
radicalmente cum'è hè spustatu à u DW. Da u puntu di vista
di integrazione ùn sò micca listessi à dà chì residenu
in l'ambiente operativu.
Dati sti fattori, a redundanza di à dà trà i dui ambienti hè
un casu raru, chì porta 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 demarca 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 di dettagliu
currenti. Hè a preoccupazione primaria perchè:
▪ I à dà i dettagli attuali riflette l'avvenimenti più recenti,
chì sò sempre di grande interessu è
▪ i à dà di dittagli attuali sò voluminosi perchè hè
cullucatu à u livellu più bassu di granularità e
▪ i à dà i dettagli attuali sò quasi sempre almacenati
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 almacenati nantu
un pocu di memoria massa. Hà accessu sporadicamente è hè
cullucatu à un livellu di dettagliu cumpatibile cù à dà detallatu
currenti. Mentre ùn hè micca ubligatoriu per almacenà nantu à un mediu di
memoria alternativa, per via di u grande volume di à dà unitu cù
accessu sporadiu di à dà, u mediu di almacenamiento per à dà di
i dettagli più vechji ùn sò micca generalmente almacenati in discu.
I à dà ligeramente riassunti sò à dà chì sò distillati in fondu
livellu di ditagliu trovu à u livellu attuale di ditagliu. Questu
U livellu DW hè quasi sempre guardatu in memoria di discu. U
prublemi di disignu chì si prisentanu à l'architettu di à dà
in a custruzzione di stu livellu di u DW sò:
▪ Chì unità di tempu hè a summarization fattu sopra
▪ Chì cuntenutu, attributi vi riassuntu pocu u
cuntenutu di à dà
U prossimu livellu di à dà trovu in u DW hè quellu di à dà assai
riassuntu. U à dà altamente riassunti sò compacti è facilmente
accessìbule. U à dà assai riassunti si trovanu qualchì volta
in l'ambiente DW è in altri casi i à dà sò assai riassunti
truvata fora di i mura immediatamenti di a tecnulugia chì accoglie 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
metadata si trova in una dimensione diversa da l'altri à dà
di u DW, perchè i metadata ùn cuntene micca dati direttamente
presa da l'ambienti operativi. Metadata hà un rolu particulari e
assai impurtante in DW. I metadati sò usati cum'è:
▪ un annuariu per aiutà l'analista DSS à localizà u
cuntenutu DW,
▪ una guida per mapping the à dà di cumu i à dà Eranu
trasfurmatu da l'ambiente operativu à l'ambiente DW,
▪ una guida à l'algoritmi utilizati per a summarization trà i à dà di
dettagliu attuale ei à dà un pocu riassuntu, i à dà assai
riassuntu,
I metadati ghjucanu un rolu assai più grande in l'ambiente DW
paragunatu à ciò chì anu mai avutu in l'ambienti operativi
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 a preservazione di i vechji à dà di
dettagliu.
Sicondu u voluminu di à dà, frequenza d'accessu, costu
di l'arnesi è u tipu d'accessu, hè sanu prubabile
chì altri arnesi averà bisognu di 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
tuttu u 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 era
descrittu prima. A condizione chì entre in u DW, i à dà entranu in
livellu attuale di dettagliu, cum'è mostra. Si trova quì è hè utilizatu
finu à chì unu di i trè avvenimenti accade:
▪ hè purificatu,
▪ hè riassuntu, è/o
▪ hè
U prucessu obsoletu in un muvimentu DW 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 hè
alcune eccezzioni à u flussu mostratu (sarà 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 micca
riceve diversi livelli di usu. Comu regula, u più altu u livellu di
riassuntu, 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 in u
move l'urganizazione à u paradigma di l'utilizazione di risorse. Più hà
riassuntu i à dà, u più veloce è più efficiente hè di ghjunghje à dà. sè stessu
un Shop truvate chì face assai trattamentu à livellu di dettagliu di i DW,
tandu una grande quantità currispundenti di risorse machine
hè cunsumatu. Hè in l'interessu di tutti per andà in prucessu
cum'è in un altu livellu di summarization 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 sò dispunibili
altri livelli di riassuntu. Una di l'attività di l'architettu à dà è
wean l'utilizatore DSS da l'usu constante di à dà à u livellu più
pocu dettagliu. Ci sò dui motivi dispunibili
di l'architettu di à dà:
▪ installà un sistema chargeback, induve l'utilizatore finale paga u
risorse cunsumate e
▪ indicà chì u tempu di risposta assai bonu pò esse
ottenutu quandu u cumpurtamentu cù i à dà hè à un altu standard
di summarization, mentri lu poviru tempu risposta vene da u
cumpurtamentu di à dà à un livellu bassu di
ALTRES CONSIDERAZIONI
Ci sò parechje altre considerazioni di custruzzione è gestione
estensione DW.
A prima cunsiderazione hè quella di l'indici. U à dà à i più alti livelli di
riassuntu pò esse liberamente indexatu, mentri i à dà
à i livelli più bassi di dettagliu sò cusì voluminosi chì pò esse
pocu indexatu. Da u listessu modu, i à dà à l'alti livelli di
dettagliu pò esse ristabilitu relativamente facilmente,
mentri u voluminu di à dà à i livelli più bassi hè cusì grande chì i à dà tutt'àutru
ponu esse rinnuvati facilmente. In cunseguenza, u mudellu
dei à dà è u travagliu formale fattu da u disignu pose u
fundamentu per u DW applicatu quasi solu à u livellu
dettagliu attuale. 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 e al
livellu di applicazione. In a divisione à u livellu dbmsellu dbms è
infurmatu di e divisioni è li cuntrolla in cunseguenza. In u casu di
divisione à u livellu di l'applicazione, solu u programatore hè
infurmatu di e divisioni è a rispunsabilità di elli
l'amministrazione hè lasciata à ellu
Sottu livellu dbms, assai travagliu hè fattu automaticamente. Ci hè
assai inflexibility assuciata incù l 'amministrazzioni autumàticu di
divisioni. In u casu di l'applicazione à livellu di divisione di u à dà Del
datu magazinu, assai travagliu casca nantu à u programatore, ma u
u risultatu finali hè a flessibilità in l'amministrazione di à dà in a data
magazzinu
ALTRE ANOMALIE
Mentre chì i cumpunenti di u datu magazinu travaglianu cum'è descrittu
per quasi tutti à dà, Ci sò qualchi eccezzioni utili chì deve
esse discutitu. Un'eccezzioni hè quella di à dà riassunti publichi
(dati riassuntu publicu). Quessi sò à dà riassunti chì sò stati
calculatu fora di 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'annunziate sopra, sò scuperti. U
i contabili travaglianu per pruduce tali trimestrali à dà cum'è u
ingressu, spese trimestrali, prufittu trimestrale, etc. U travagliu
fattu da accountants hè esternu à u datu magazinu. Tuttavia, i à dà dorme
usatu "internally" 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 pò esse trovu in una dati
magazzinu hè quellu di dati di dettagli permanente. Questi causanu u
bisognu di almacenà in permanenza i à dà à un livellu
dettagliate per ragioni etiche o legali. Se una cumpagnia mostra i
i travagliadori ligati à sustanzi periculosi ci hè bisognu à dà
detallatu è permanente. Se una cumpagnia produce un pruduttu chì
implica a sicurità publica, quali parti di un aviò, ci hè
a necessità di à dà permanente dettagliata, è ancu se una cumpagnia
fà cuntratti periculosi.
A cumpagnia ùn pò micca permette di trascuratà i perchè particulare
durante i prossimi anni, in casu d'una demanda, un recall, a
difettu di custruzzione disputatu, etc. 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, di
tempu, una cullizzioni di à dà non-volatile in supportu di i bisogni di
decisione amministrativa. Ciascuna di e caratteristiche salienti di
un datu magazinu hà e so implicazioni. In più ci sò quattru
livelli di à dà Del datu magazinu:
▪ Vechji dettagli
▪ Detail attuale
▪ Dati un pocu riassuntu
▪ Dati altamente riassuntu
Metadata hè ancu una parte impurtante di u datu magazinu.
ABSTRACT
U cuncettu di u almacenamentu di à dà ricevutu recentemente
assai attenti è diventa una tendenza di l'anni 90. Hè questu
per via di a capacità di a datu magazinu per superà u
limitazioni di sistemi di supportu di gestione cum'è i
Sistemi di supportu di decisione (DSS) è sistemi d'infurmazione
dirigenti (EIS).
Ancu se u cuncettu di u datu magazinu pari promettenti,
mette in opera i datu magazinu pò esse problematicu perchè
di i prucessi di magazzinu à grande scala. Malgradu u
cumplessità di prughjetti di magazzinu à dà, parechji fornitori
è cunsultanti chì scorri à dà pretendenu chì
u almacenamentu di à dà ùn presenta micca prublema.
Tuttavia, à u principiu di stu prughjettu di ricerca, quasi nimu
una ricerca indipendente, rigorosa è sistematica hè stata fatta. Da
Per quessa, hè difficiule di dì ciò chì succede veramente
in l'industria quandu custruiscenu datu magazinu.
Stu studiu hà esploratu a pratica di magazzinu à dà
cuntimpuraniu chì hà u scopu di sviluppà una cunniscenza più ricca
di a pratica australiana. A rivista di letteratura hà furnitu
cuntestu è fundamentu per u studiu empiricu.
Ci hè una quantità di risultati da sta ricerca. Primu
locu, stu studiu palesu l 'attività chì hè accadutu
durante u sviluppu di datu magazinu. In parechji spazii, i à dà riuniti
cunfirmatu a pratica riportata in a literatura. Sicondu
situ, i prublemi è i prublemi chì ponu impattu
sviluppu di datu magazinu sò stati identificati da stu studiu.
Infine, i benefici guadagnati da l'urganisazioni australiane cunnesse cù
l'usu di datu magazinu sò stati rivelati.
Capitulu 1
Cuntestu di ricerca
U cuncettu di data warehousing hà ricivutu accettazione generalizata
esposizione è hè diventatu una tendenza emergente in u
90 (McFadden 1996, TDWI 1996, Shah è Milstein 1997,
Shanks è altri. 1997, Eckerson 1998, Adelman è Oates 2000). Hè
pò esse vistu da u numeru crescente di articuli nantu à e dati
magazzinu in publicazioni cummerciale (Little è Gibson 1999).
Parechji articuli (vede, per esempiu, Fisher 1995, Hackathorn 1995,
Morris 1995a, Bramblett è King 1996, Graham et al. 1996,
Sakaguchi è Frolick 1996, Alvarez 1997, Brousell 1997, Clarke
1997, McCarthy 1997, O'Donnell 1997, Edwards 1998, TDWI
1999) anu riportatu benefici significati à l'urganisazione
qui met en œuvre i datu magazinu. Anu sustegnu a so teoria
cù evidenza anecdòtica di implementazioni riesciute, u altu ritornu
nantu à i figuri d'investimentu (ROI) è, ancu, furnisce a guida di
riferimentu o metodulugia per u sviluppu di datu magazinu
(Shanks et al. 1997, Seddon è Benjamin 1998, Little è Gibson
1999). In un casu estremu, Graham et al. (1996) anu
hà riportatu un ritornu mediu nantu à un investimentu di trè anni di 401%.
A maiò parte di a literatura attuale, però, hà trascuratu
cumplessità implicati in l'impresa di tali prughjetti. I prughjetti di
datu magazinu sò nurmalmente cumplessi è grande scala è
dunque implicanu una alta probabilità di fallimentu si ùn sò micca
verificatu attentamente (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 umane
finanziariu è tempu è sforzu per custruisce li (Hill 1998, Crofts 1998). U
tempu tipicu è i mezi finanziarii richiesti sò rispettivamente di
circa dui anni è dui o trè milioni di dollari (Braly 1995, Foley
1997b, Bort 1998, Humphries et al. 1999). Questi tempi è i mezi
strumenti finanziarii sò necessarii per cuntrullà è cunsulidà parechji aspetti
differente da data warehousing (Cafasso 1995, Hill 1998). À u latu
di considerazioni hardware è software, altre funzioni, chì varienu
da l'estrazione di à dà à i prucessi di carica di à dà, da u
capacità di memoria per gestisce l'aghjurnamenti è dà meta à dà
per a furmazione di l'utilizatori, deve esse cunsideratu.
À u mumentu chì stu prughjettu di ricerca principia, ci era assai pocu
ricerca accademica realizata in u campu di u magazzinu di dati,
in particulare in Australia. Questu era evidenti da a mancanza d'articuli
publicatu nantu à u magazzinu di dati da i ghjurnali o altre scritture
accademichi di u tempu. Parechji di i scritti accademichi
dispunibule hà descrittu l'esperienza di i Stati Uniti. A mancanza di
a ricerca accademica in u magazzinu di dati di l'area sl hà causatu
richiedeva una ricerca rigorosa è studii empirici (McFadden 1996,
Shanks è altri. 1997, Little è Gibson 1999). In particulare, studii
ricerca nantu à u prucessu di implementazione datu magazinu
ci vole à fà per allargà a cunniscenza
generale nantu à l'implementazione di datu magazinu e
servirà di basa per un futuru studiu di ricerca (Shanks ed
altri. 1997, Little è Gibson 1999).
U scopu di stu studiu, dunque, hè di studià ciò chì hè veramente
succede quandu l'urganisazioni mantenenu è utilizanu dati
magazzinu in Australia. In particulare, stu studiu implicarà
un'analisi di un prucessu tutale di sviluppu di a datu magazinu,
partendu da l'iniziu è u disignu à traversu u disignu è
l'implementazione è l'utilizazione successiva in l'urganisazione
australianu. Inoltre, u studiu cuntribuisce ancu à a pratica attuale
identificà e zone induve a pratica pò esse più avanzata
migliuratu è inefficiencies è risichi pò esse minimized o
evitata. Inoltre, servirà da basa per altri studii nantu datu magazinu in
L'Australia è cumpierà a lacuna chì esiste attualmente in a literatura.
Quistioni di ricerca
L'obiettivu di sta ricerca hè di studià e attività implicate
in l'implementazione di datu magazinu è u so usu da
organizzazioni australiane. In particulare, l'elementi sò studiati
in quantu à a pianificazione di u prugettu, u sviluppu, al
funziunamentu, usu è risichi implicati. Da quì a quistione
di sta ricerca hè:
"Cumu hè a pratica attuale di u datu magazinu in Australia?"
Per risponde in modu efficace à stu prublema, a
numeru di dumande di ricerca subsidiaria. In particulare, trè
sub-questioni sò stati identificati da a literatura, vale à dì
presentatu in u capitulu 2, per guidà stu prughjettu di ricerca:
Cumu sò implementati i datu magazinu da urganisazioni
australianu? Chì sò i prublemi scontri ?
Chì sò i benefici sperimentati?
Per risponde à queste dumande, un disegnu hè statu utilizatu
ricerca esplorativa chì impiega una investigazione. Cumu studià
esplorativa, e risposte à e dumande sopra ùn sò micca cumplete
(Shanks et al. 1993, Denscombe 1998). In questu casu, hè
A triangulazione hè necessaria per migliurà e risposte à queste
dumande. Tuttavia, l'investigazione furnisce una basa solida per
travagliu futuru esaminendu queste dumande. Un detallatu
discussione nantu à a ghjustificazione di u metudu di ricerca è nantu à u disignu
hè prisentatu 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 data warehousing è di ricerca empirica (vede
Figura 1.1), ognunu di quali hè discutitu quì sottu.
Parte I: Studiu cuntestuale
A prima parte di a ricerca cunsiste in a rivisione di u
Literatura attuale nantu à varii tipi di data warehousing cumpresi i
Sistemi di supportu di decisione (DSS), sistemi d'infurmazione
executives (EIS), i studii di casu di datu magazinu è cuncetti di data
magazzinu. Inoltre, i risultati di i fori nantu datu magazinu e dii
gruppi di riunioni per esperti è prufessiunali guidati da u gruppu di
A ricerca di Monash DSS, cuntribuitu à sta fase di u studiu
chì era destinatu à ottene l'infurmazioni nantu à a pratica di dati
magazzinu è identificà i risichi implicati in a so adopzione.
Duranti stu pirìudu di studiu cuntestuale, capiscitura
di l'area di prublema hè statu stabilitu per furnisce a cunniscenza di
basi per investigazioni empiriche successive. Tuttavia, questu
era un prucessu continuu cum'è u studiu hè statu realizatu
a ricerca.
Parte II: Ricerca empirica
U cuncettu relativamente novu di data warehousing, soprattuttu
in Australia, hà creatu a necessità di fà una investigazione per
uttene una stampa larga di l'esperienza di usu. Questu
parte hè stata fatta una volta chì u duminiu prublema era
hè statu stabilitu da una vasta rivista di letteratura. U cuncettu
di furmatu di dati-magazzinu durante a fase di studiu cuntestuale hè
hè stata utilizata cum'è input à u questionnaire iniziale di stu studiu.
Dopu questu, u questionnaire hè statu rivisatu. Siete esperti di data
magazzinu hà participatu à a prova. U scopu di pruvà
u questionariu iniziale era per verificà a completezza è a precisione
qualchi dumande. Basatu nantu à i risultati di a prova, u questionnaire hè
hè statu editatu è a versione editata hè stata mandata à
participanti à l'indagine. I questionarii tornati allora eranu
analizzatu per i à dà in tabelle, diagrammi è altri formati. U
risultati di l'analisi di à dà formate un'istantanea di u
pratica di data warehousing in Australia.
DATA WAREHOUSING OVERVIEW
U cuncettu di data warehousing hà evolutu cù megliurenze
di tecnulugia informatica.
Hè destinatu à superà i prublemi scontri da i gruppi
supportu di l'applicazioni cum'è u Sistema di Supportu à a Decisione (DSS) e
Sistema d'Informazione Esecutivu (EIS).
In u passatu, u più grande ostaculu di queste applicazioni hè statu
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
dirigenza. L'interessi di a gestione di una cumpagnia varianu
constantemente secondu a zona trattata. Dunque i à dà
fundamentale à queste applicazioni deve esse capaci di
cambia rapidamente secondu 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 sustegnu di
appiicazioni trovu assai difficultà in u passatu à cullà ed
integrà à dà da fonti cumplesse è diverse.
U restu di sta sezione presenta una panoramica di u cuncettu di
magazzinu di dati è cumu u datu magazinu pò superà u
Problemi di u Gruppu di Supportu di l'Applicazione.
U terminu "Magazzinu Datihè stata liberata da William Inmon in u 1990.
A so definizione spessu citata vede u Magazzinu Dati ghjuntu
cullizzioni di à dà orientata à u sughjettu, integrata, non volatile è variabile
à u tempu, in sustegnu à e decisioni di gestione.
Utilizendu sta definizione Inmon indica chì i à dà residenziale
in a datu magazinu deve pussede i seguenti 4
caratteristiche:
▪ Orientatu à u sughjettu
▪ Integrata
▪ Non volatile
▪ Variable à u tempu
Per Inmon orientatu à u sughjettu significa chì i à dà in a data
magazzinu 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 venendu da differente
piattaforme, sistemi è locu sò cumminati è almacenati in
solu locu. In cunseguenza à dà simile deve esse trasfurmatu
in formati cunsistenti per esse aghjuntu è paragunati
facilmente.
Per esempiu, i sessi maschili è femini sò rapprisentati
da e lettere M è F in un sistema, è cù 1 è 0 in un altru. Per
integrà li in u modu dritta, unu o dui furmati deve
esse trasfurmatu cusì chì i dui furmati sò listessi. In questu
In u casu, pudemu cambià M à 1 è F à 0 o viceversa. Orientatevi à
sughjettu è Integrated indicanu chì u datu magazinu hè pensatu per
furnisce una visione funziunale è trasversale di à dà à parte
di a cumpagnia.
Per Non-volatile significa chì i à dà Roumanie datu magazinu resta
coerente è aghjurnamentu di à dà ùn hè micca necessariu. Invece, ogni
cambià in à dà originali hè aghjuntu à a basa di a data
magazzinu. 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
span un certu orizzonte di tempu. Per esempiu a
datu magazinu pò cuntene 5 anni di valori storichi di u clienti boom
1993 à 1997. A dispunibilità di i dati storichi è una seria di tempu
dei 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 altre specialità
prughjetti di u sistema di catturà à dà.
I à dà estratti pò passà per un prucessu di pulizia, in
stu casu i à dà sò trasfurmati è integrati prima di esse
conservatu in a basa Del datu magazinu. Allora, i à dà
residente in u a basa Del datu magazinu sò dispunibuli
l'accessu di l'utilizatori finali è i strumenti di ricuperazione. Utilizendu
sti arnesi l'utilizatori finali ponu accede à a vista integrata
di l'urganizazione di à dà.
I à dà residente in u a basa Del datu magazinu dorme
almacenatu 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 dati chjamatu METADATA chì
descrivi i à dà risidenti in u so a basa.
Ci sò dui tipi di metadata: metadata di sviluppu è per metadata
analisi.
I metadati di sviluppu sò usati per gestisce è automatizà u
i prucessi di estrazione, pulizia, cartografia è carica à dà Roumanie
datu magazinu.
L'infurmazione cuntenuta in metadata di sviluppu pò cuntene
dittagli di sistemi upirativu, détails di l 'elementi da esse estratti, u
mudellu à dà Del datu magazinu è e regule di a cumpagnia per u
cunversione di à dà.
U sicondu tipu di metadata, cunnisciutu cum'è metadata analytics
permette à l'utilizatore finale di scopre u cuntenutu di e dati
magazzinu per truvà u à dà dispunibili è u so significatu in termini
chjaru è micca tecnicu.
Dunque, i metadati di l'analisi funziona cum'è un ponte trà e dati
applicazioni di magazzinu è di l'utilizatori finali. Stu metadata pò
cuntene u mudellu di cummerciale, descrizzioni di à dà currispondente
à u mudellu di cummerciale, dumande è rapporti predefiniti,
infurmazione per logins d'utilizatori è index.
L'analisi è i metadati di sviluppu devenu esse cumminati in una sola
cuntinimentu di metadata integrata per travaglià bè.
Sfortunatamente, assai di l'arnesi esistenti anu u so propiu
metadata è attualmente ùn ci sò micca standard esistenti chì
permettenu l'arnesi di magazzinu di dati per integrà questi
metadata. Per rimedià sta situazione parechji cummircianti di
i principali strumenti di magazzinu di dati anu furmatu Meta Data
Cunsigliu chì più tardi diventò a Coalition Meta Data.
U scopu di sta coalition hè di custruisce un inseme di metadata
standard chì permette diverse arnesi di magazzinu di dati à
cunvertisce metadati
I so sforzi anu risultatu in a nascita di Meta
Data Interchange Specification (MDIS) chì permetterà u scambiu
di l'infurmazioni trà l'archivi Microsoft è i schedarii MDIS cunnessi.
L'esistenza di à dà sia riassunti / indiciati è dettagliati
l'utilizatore a pussibilità di fà un DROWN
(foratura) andate à dà indicizzati à quelli dettagliati è viceversa.
L'esistenza di à dà storia dettagliata permette a realizazione di
analisi di tendenza à u tempu. In più metadata analisi pò
esse usatu cum'è u cartulare del a basa Del datu magazinu par
aiutà l'utilizatori finali à localizà i à dà necessariu.
In paragone à i sistemi OLTP, cù a so capacità di supportu
analisi di à dà è rapportu, u datu magazinu hè vistu cum'è un sistema
più apprupriatu per i prucessi di infurmazione cum'è rializà è
risponde à e dumande è pruduce rapporti. A sezzione dopu
metterà in risaltu e differenze di i dui sistemi in dettagliu.
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. Quessi
sistemi cunnisciuti cum'è SISTEMI OLTP, catturà transazzione
aghjurnatu continuamente ogni ghjornu.
I à dà Dentru sti sistemi sò spessu cambiatu, aghjuntu o
sguassatu. Per esempiu, l'indirizzu di u cliente ùn cambia pocu
si move da locu à locu. In stu casu, u novu indirizzu
serà registratu cambiendu u campu di indirizzu di a basa.
L'ughjettu principale di questi sistemi hè di riduce i costi di u sistema
transazzione è à u listessu tempu per riduce i tempi di trasfurmazioni.
Esempii di sistemi OLTP includenu azzioni critichi cum'è scrive
ordine di contabilità, paghe, fatture, manifattura, servizii ai u clienti.
A cuntrariu di i sistemi OLTP, chì sò stati creati da u prucessu
basatu nantu à transazzione è avvenimenti, i datu magazinu sò stati creati
per furnisce un supportu di prucessu basatu annantu à l'analisi à dà Vai
prucessi di decisione.
Questu hè normalment ottenutu integrendu i à dà da vari sistemi
OLTP è 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 à u Monash DSS Research Group, hè basatu nantu
letteratura di datu magazinu, nantu à l'esperienza in allo support
sviluppu di campi sistemi, nantu à discussioni cù venditori di
applicazioni per usu nantu datu magazinunantu à un gruppu di sperti
in usu di datu magazinu.
I fasi sò: Iniziazione, Pianificazione, Sviluppu, Operazioni è
Spiegazioni. U diagramma spiega a natura iterativa o
u sviluppu evolutivu di a datu magazinu prucessu usu
frecce bidirezionali poste trà e diverse fasi. In questu
U cuntestu "iterativu" è "evulutivu" significa chì, à ognunu
passu di u prucessu, attività di implementazione pò esse
propagate sempre in daretu à u stadiu precedente. Què hè
per via di a natura di u prugettu a datu magazinu in quale
richieste supplementari sò fatte in ogni mumentu
di l'utilizatore finale. Per esempiu, durante a fase di sviluppu di a
prucessu di datu magazinu, unu hè dumandatu da l'utilizatore finale
nova dimensione o tematica, chì ùn era micca parte di u
u pianu originale, questu deve esse aghjuntu à u sistema. Questu
provoca un cambiamentu in u prugettu. U risultatu hè chì a squadra di
u disignu deve cambià i requisiti di i ducumenti creati finu à avà
durante a fase di cuncepimentu. In parechji casi, u statu attuale di u
u prugettu deve andà in tuttu u modu di ritornu à u stadiu di cuncepimentu induve
a nova dumanda deve esse aghjuntu è documentata. L'utilizatore
finale deve esse capaci di vede a ducumentazione rivista specifica ei
cambiamenti chì sò stati fatti in a fase di sviluppu. À a fine di
stu ciculu di sviluppu u prugettu deve avè un grande feedback da
i dui squadre, a squadra di sviluppu è a squadra di l'utilizatori. U
I feedback sò allora riutilizzati per migliurà un prughjettu futuru.
Pianificazione di capacità
I DW tendenu à esse assai grande in grandezza è crescenu
assai prestu (Best 1995, Rudin 1997a) dopu à u
quantità di à dà storica ch'elli priservanu da a so durata. Quì
crescita pò ancu esse causatu da à dà supplementu necessariu da
utilizatori à cresce u valore di à dà ch'elli anu digià. Da
in cunsiquenza, i bisogni di almacenamiento per à dà pò
esse significativamente migliuratu (Eckerson 1997). Cusì, hè
essenziale per assicurà, cunducendu una pianificazione di u
capacità, chì u sistema à esse custruitu pò cresce cù u
bisogni crescenti (Best 1995, LaPlante 1996, Lang 1997,
Eckerson 1997, Rudin 1997a, Foley 1997a).
In a pianificazione per a scalabilità dw, unu deve cunnosce u
crescita prevista di dimensione di magazzinu, tipi di dumande
prubabile di esse fattu, è u numeru di utilizatori finali supportati (Best
1995, Rudin 1997b, Foley 1997a). Custruisce applicazioni scalabili
hè bisognu di una cumminazione di tecnulugia di servitore tecnicu è scalabile
di u disignu di l'applicazioni scalabili (Best 1995, Rudin 1997b.
Tutti dui sò necessarii in a custruzione di una applicazione
estremamente scalabile. Tecnulugie di servitore scalabile ponu
rende faciule è cunvene per aghjunghje almacenamiento, memoria è
CPU senza prestazione degradante (Lang 1997, Telefonia 1997).
Ci sò dui tecnulugii primari di servitori scalabili: Compute
multiplexing simmetricu (SMP) è trasfurmazioni massive
parallel (MPP) ) (IDC 1997, Humphries et al. 1999). Un servitore
SMP hà nurmalmente parechji processori chì sparte una memoria,
sistema di autobus è altre risorse (IDC 1997, Humphries et al. 1999).
Processori supplementari ponu esse aghjuntu per aumentà
ella lu putiri computazionale. Un altru mètudu per aumentà
lu putiri computational 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 processori ognunu
cù a so propria memoria, sistema di bus è altre risorse (IDC 1997,
Humphries et al. 1999). Ogni processore hè chjamatu node. A
aumentu in lu putiri computational pò esse acquistatu
aghjunghje 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) pò congestionare u sistema di bus (IDC 1997). Questu
U prublema ùn si trova micca in i servitori MPP postu chì ognunu
processore hà u so propiu sistema di bus. Tuttavia, l'interconnessioni
trà ogni node sò generalmente assai più lenti cà u sistema di bus
di i SMP. Inoltre, i servitori MPP ponu aghjunghje una capa
cumplessità addiziale per i sviluppatori di applicazioni (IDC
1997). Cusì, a scelta trà i servitori SMP è MPP pò esse influenzatu
da parechji fattori, cumpresi a cumplessità di e dumande, u rapportu
prezzu / prestazione, a capacità di trasfurmazioni necessaria, u
impeditu l'applicazioni dw è l'aumentu di a dimensione di a basa
di dw è in u numeru di utilizatori finali.
Numerose tecniche di cuncepimentu di applicazioni scalabili
pò esse usatu 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 raggruppati facilmente (Inmon et al. 1997). Un altru
tecnica hè di utilizà tavule riassuntu chì sò custruiti
riassuntu à dà da à dà detallatu. Cusì, i à dà riassunti sò più
compactu cà detallatu, chì richiede menu spaziu di memoria.
Allora u à dà di dettagliu pò esse archiviatu in una unità di
almacenamentu menu caru, chì salva ancu più depositu.
Ancu s'è l'usu di tavule riassuntu pò salvà spaziu di
memoria, anu bisognu di assai sforzu per mantene a data è in
in linea cù i bisogni cummerciale. Tuttavia, sta tecnica hè
largamente usatu è spessu usatu in cunjunzione cù a tecnica
precedente (Best 1995, Inmon 1996a, Chauduri è Dayal
1997).
Definisce Magazzinu Dati Tecniche
Architectures Definizione di tecniche
dw architetture
L'adoptori iniziali di u magazzinu di dati cuncipitu principarmenti
una implementazione centralizzata di u dw induve tutti i à dà, inclusu
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 l'utilizatori finali
sò capaci di accede à a vista di scala entrepreneurial
(visione à l'échelle de l'entreprise) dei à dà urganisazione (Ovum 1998). Un altru
vantaghju hè chì offre standardizazione di à dà à traversu
l'urganizazione, chì significa chì ci hè solu una versione o
definizione per ogni terminologia usata in u repository dw
(repository) metadata (Flanagan è Safdie 1997, Ovum 1998). U
svantaghju di stu approcciu, invece, hè chì hè caru è difficiule
à être construit (Flanagan et Safdie 1997, Ovum 1998, Inmon et al.
1998). Pocu tempu dopu à l'architettura di almacenamiento à dà
centralizata hè diventata populari, u cuncettu d'estrazzioni hà evolutu
di i più chjuchi sottumessi di à dà per sustene i bisogni di
applicazioni specifiche (Varney 1996, IDC 1997, Berson è Smith
1997, pavone 1998). Sti sistemi chjuchi sò derivati ​​da u più grande
grande datu magazinu centralizata. Sò chjamati data
magazzini dipartimentali dipendente o data mart dipendente.
L'architettura di data mart dipendente hè cunnisciuta cum'è
architettura à trè livelli induve u primu livellu hè custituitu da i dati
magazzinu centralizatu, u sicondu hè custituitu da i magazzini di à dà
dipartimentale è u terzu cunsiste in accessu à à dà è da l'arnesi di
analisi (Demarest 1994, Inmon et al. 1997).
Data mart sò nurmalmente custruitu dopu à u datu magazinu
centralizzata hè stata custruita per risponde à i bisogni di
unità specifiche (White 1995, Varney 1996).
Data mart store i à dà assai pertinente in quantu à i particulari
unità (Inmon et al. 1997, Inmon et al. 1998, IA 1998).
U vantaghju di stu metudu hè chì ùn ci sarà micca dati tutt'àutru
integrata è chì i à dà seranu menu redundant in i dati
marti dapoi tutti i à dà vene da un depositu di à dà integratu.
Un altru vantaghju hè chì ci sarà menu ligami trà ognunu
data mart è fonti rilativi di à dà perchè ogni data mart hà solu
una fonte di à dà. In più cù sta architettura in u locu, utilizatori
l'utilizatori ponu sempre accede à a panoramica di à dà
urganisazione corporativa. Stu metudu hè cunnisciutu cum'è u
metudu top-down, induve dati mart sò custruitu dopu à i dati
magazzinu (pavone 1998, Goff 1998).
Aumentà a necessità di vede i risultati prima, certi
l'urganisazioni anu cuminciatu à custruisce marti di dati indipendenti
(Flanagan è Safdie 1997, White 2000). In stu casu, data mart
piglianu i soi à dà direttamente da i principii di à dà OLTP è micca dapoi
almacenamiento centralizatu è integratu, eliminendu cusì a necessità di
avè u repositoriu cintrali in u locu.
Ogni data mart richiede almenu un ligame à e so fonti
di à dà. Un svantaghju di avè parechje ligami per ogni data
mart hè quellu paragunatu à e duie architetture precedenti, u
sovrabbondanza di à dà aumenta significativamente.
Ogni data mart deve almacenà tutti i à dà necessariu in u locu per
ùn anu 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
criendu interconnessioni cumplessi trà data mart è i so
fonti di à dà chì sò difficiuli di rializà è di cuntrollu (Inmon ed
altri. 1997).
Un altru svantaghju hè chì l'utilizatori finali ùn ponu micca putere
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 ci pò esse più di unu
definizione per ogni terminologia usata in i data mart chì genera
inconsistenze di à dà in l'urganizazione (Ovum 1998).
Malgradu i svantaghji discututi sopra, i marti di dati indipendenti
sempre attirà l'interessu di parechje urganisazione (IDC 1997).
Un fattore chì li rende attrattivi hè chì sò più veloci à sviluppà
è richiede menu tempu è risorse (Bresnahan 1996, Berson e
Smith 1997, Ovum 1998). Per quessa, sò soprattuttu serve
cum'è disinni di teste chì ponu esse usatu per identificà
rapidamente i benefici è/o imperfezioni in u prugettu (Parsaye
1995, Braly 1995, Newing 1996). In stu casu, a parte da
implementà in u prughjettu pilotu deve esse chjucu ma impurtante
per l'urganizazione (Newing 1996, Mansell-Lewis 1996).
Esaminendu u prototipu, l'utilizatori finali è l'amministrazione ponu
decide di cuntinuà o di piantà u prugettu (Flanagan è Safdie
1997).
Se a decisione hè di cuntinuà, data mart per altri industrii
si deve esse custruitu unu à un tempu. Ci hè duie opzioni per
utilizatori finali basatu nantu à i so bisogni di custruzzione di dati
Matri indipendenti: integrati / federati è micca integrati (Ovum
1998)
In u primu mètudu, ogni novu data mart deve esse custruitu
basatu annantu à i marti di dati è u mudellu attuale à dà Camion
da a ditta (Varney 1996, Berson è Smith 1997, Peacock 1998).
U bisognu di utilizà u mudellu à dà di a cumpagnia rende necessariu
assicuratevi chì ci hè solu una definizione per ogni terminologia
usatu à traversu data mart, issu hè dinù à assicurà chì dati
differente mart pò esse fusionatu per dà una visione generale di
infurmazione corporativa (Bresnahan 1996). Stu metudu hè
chjamatu u fondu è hè megliu quandu ci hè una limitazione
tempu è mezzi finanziarii (Flanagan è Safdie 1997, Ovum 1998,
pavone 1998, Goff 1998). In u sicondu mètudu, data mart
custruitu pò 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 solu repository di à dà distribuitu (Biancu 1995). In
stu casu, i à dà l'affari 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 dati
marti è rimette i risultati à l'applicazioni di l'utilizatori finali. Questu
U metudu furnisce infurmazione cummerciale à l'utilizatori finali. Tuttavia,
i prublemi di data mart ùn sò ancu eliminati
indipendente. Ci hè una altra architettura chì pò esse usata chì hè
chjama u datu magazinu virtuale (White 1995). Tuttavia, questu
l'architettura, chì hè descritta in a figura 2.9, ùn hè micca una architettura
di almacenamentu di à dà veru postu chì ùn move micca a carica
da i sistemi OLTP à datu magazinu (Demarest 1994).
In fatti, richieste per à dà da utilizatori finali sò passati sopra ai
Sistemi OLTP chì tornanu risultati dopu a trasfurmazioni
richieste di l'utilizatori. Puru sta architettura permette utilizatori
finali per generà rapporti è furmulà richieste, ùn pò micca furnisce u
à dà storia è panoramica di l'infurmazioni di a cumpagnia dapoi i à dà
postu chì i diversi sistemi OLTP ùn sò micca integrati. Allora, questu
architettura ùn pò scuntrà l 'analisi di à dà cumplessu cum'è
prediczioni di esempiu.
Selezzione di l'applicazioni d'accessu è di
ricuperazione di 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); unu o
parechje applicazioni di accessu è ricuperazione à dà deve esse furnitu. À
oghje, ci sò una larga varietà di sti appiicazioni chì l'utilizatore pò trà
sceglie (Hammergren 1998, Humphries et al. 1999). U
l'applicazioni selezziunate determinanu u successu di u sforzu
di almacenamentu di à dà in una urganizazione perchè u
l'applicazioni sò a parte più visibile di u datu magazinu à l'utilizatore
finali (Inmon et al. 1997, Poe 1996). Per riesce una data
magazzinu, deve esse capaci di sustene l'attività di analisi di dati à dà
di l'utilizatori finali (Poe 1996, Seddon è Benjamin 1998, Eckerson
1999). Allora u "livellu" di ciò chì l'utilizatore finale vole deve esse
identificati (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 cummerciale è utilizatori di putere (Poe
1996, Humphries et al. 1999). L'utilizatori esecutivi anu bisognu
accessu faciule à insemi predefiniti di rapporti (Humphries ed
altri 1999). Questi rapporti ponu esse realizati facilmente cù
menu di navigazione (Poe 1996). Inoltre, i rapporti duveranu
presentà l'infurmazioni cù a rapprisintazioni gràfica
cum'è tavule è mudelli per furnisce rapidamente
infurmazione (Humphries et al. 1999). Analisti di cummerciale, chì ùn anu micca
ponu avè e capacità tecniche per custruisce relazioni da
zero per elli stessi, deve esse capace di cambià 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
avè a capacità di generà è scrive richieste è rapporti da
zero (Poe 1996, Humphries et al. 1999). Sò quelli chì
sviluppare rapporti per altri tipi di utenti (Poe 1996, Humphries
et al. 1999).
Una volta chì i bisogni di l'utilizatori finali sò stati determinati, deve esse fattu
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 strumenti di ricuperazione ponu esse
classificatu in 4 tipi: strumentu OLAP, strumentu EIS/DSS, strumentu di dumanda è
strumenti di rapportu è di data mining.
Strumenti OLAP permettenu à l'utilizatori di creà dumande ad hoc
quelli fatti nantu a basa Del datu magazinu. In più di sti prudutti
permette à l'utilizatori di drill down from à dà generale à quelli
detallatu.
I strumenti EIS/DSS furniscenu un rapportu esecutivu cum'è l'analisi "e se".
è accessu à i rapporti urganizati per menu. I rapporti devenu esse
predefinitu è ​​unitu cù menu per una navigazione più faciule.
Strumenti di ricerca è di rapportu permettenu à l'utilizatori di pruduce rapporti
predefiniti è specifichi.
Strumenti di data mining sò usati per identificà relazioni chì
puderia sparghje una nova luce nantu à l'operazioni scurdate in u à dà Del
magazzinu di dati.
À fiancu à l'ottimisazione di e esigenze di ogni tipu d'utilizatore, i
Strumenti selezziunati devenu esse intuitive, efficaci è faciule d'utilizà.
Anu ancu esse cumpatibili cù altre parti di l'architettura e
capace di travaglià cù sistemi esistenti. Hè ancu suggeritu
sceglie l'accessu à i dati è i strumenti di ricuperazione cù prezzi è prestazioni
ragiunate. Altri criteri da cunsiderà include l'impegnu di u
venditore di l'uttellu per sustene u so pruduttu è i sviluppi cunnessi
ellu stessu averà in versioni future. Per assicurà l'ingaghjamentu di l'utilizatori
in usu di u magazzinu di dati, u squadra di sviluppu implica u
utilizatori in u prucessu di selezzione strumentu. In stu casu
una valutazione pratica di l'utilizatori deve esse fatta.
Per migliurà u valore di u magazzinu di dati, a squadra di sviluppu pò
furnisce ancu un accessu web à i so magazzini di dati. A
U 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 un costu più bassu diminuendu i costi
di furmazione.
2.4.3 Magazzinu Dati Fase di u funziunamentu
Sta fasa si compone di trè attività: definizione di strategie di data
rinfrescà, cuntrollu di l'attività di magazzinu di dati è gestione di
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 ghjucà i
cambiamenti fatti nantu à dà originali. Allora avemu da decide
quandu à rinfrescà, quantu spessu deve u
rinfrescà è cumu per rinfriscà à dà. Hè cunsigliatu di fà
rinfrescà di u à dà quandu u sistema pò esse pigliatu offline. Quì
a freccia di rinfrescante hè determinata da a squadra di sviluppu basatu
nantu à i bisogni di l'utilizatori. Ci sò dui approcci per rinfriscà
magazzinu di dati: u rinfrescante cumpletu è u caricamentu cuntinuu di
mudificazione.
U primu approcciu, rinfrescante cumpletu, esige ricaricamentu di
tuttu u à dà da zero. Questu significa chì tutti i à dà deve esse necessariu
esse estratti, puliti, trasfurmati è integrati in ogni rinfrescante. Questu
avvicinamentu deve esse, quant'è pussibule, evitata perchè
ci vole assai tempu è risorse.
Un approcciu alternativu hè di carica continuamente i
cambiamenti. Questu aghjusta i à dà chì sò stati cambiati
dapoi l'ultimu ciclu di rinfrescante di u magazzinu di dati. L'identificazione di
i registri novi o cambiati riduce significativamente a quantità di
à dà chì deve esse propagatu à u magazzinu di dati in ognunu
aghjurnamentu postu chì solu questi à dà serà aghjuntu à a basa
di u magazzinu di dati.
Ci hè almenu 5 approcci chì ponu esse utilizati per ritirà
i à dà novu o mudificatu. Per ottene una strategia efficace di
rinfrescà di u à dà una mistura di sti approcci pò esse utile
piglia tutti i cambiamenti in u sistema.
U primu approcciu, chì usa timestamps, assume chì vene
attribuita à tutti à dà mudificatu è aghjurnatu un timestamp in un modu
per pudè identificà facilmente tutti i à dà mudificatu è novu.
Stu approcciu, però, ùn hè micca statu largamente utilizatu in a maiò parte
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 u à dà.
Utilizà stu schedariu ancu amplifica u ciculu d'aghjurnamentu.
Tuttavia, ancu stu mètudu ùn hè statu usatu in parechji
appiicazioni.
U terzu approcciu hè di scansà un schedariu di log, chì
basicamente cuntene infurmazioni simili à u schedariu delta. U solu
diffarenza hè chì un schedariu di log hè creatu per u prucessu di ricuperazione e
pò esse difficiule à capisce.
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
dii 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, hè
deve esse monitoratu cù u tempu. In questu casu, l'amministratore
di u magazzinu di dati pò impiegà unu o più strumenti di gestione e
cuntrollu per monitorizà l'usu di u magazzinu di dati. In particulare
infurmazione nantu à e persone è u clima pò esse cullucatu in
chì accede à u magazzinu di dati. Aiò à dà cullucatu pò esse creatu
un prufilu di u travagliu realizatu chì pò esse usatu cum'è input
in l'implementazione di u chargeback di l'utilizatori. U Chargeback
permette à l'utilizatori à esse infurmatu nantu à u costu di trasfurmazioni di u
magazzinu di dati.
Inoltre, u cuntrollu 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 à a dumanda, i settori ghjunti è a quantità
di à dà processatu. Un altru scopu di fà u cuntrollu di u
datawarehouse hè identificatu i 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, sensibule chì
pò esse ghjunghje facilmente. Per questu mutivu si deve
esse prutetti da utilizatori micca autorizati. Un modu per
per implementà a sicurità hè di utilizà a funzione del DBMS
per assignà diversi privilegi à diversi tipi di utilizatori. In questu
modu, un prufilu deve esse mantinutu per ogni tipu d'utilizatore
accessu. Un altru modu per assicurà u magazzinu di dati hè di criptà
comu hè scrittu in basa di dati di u magazzinu di dati. Accessu à
à dà è i strumenti di ricuperazione anu da decifrare à dà prima di mandà i
risultati à l'utilizatori.
2.4.4 Magazzinu Dati Fase di implementazione
Hè l'ultima tappa in u ciculu di implementazione di u magazzinu di dati. U
attività da esse realizatu in questa fase includenu a furmazione di
utilizatori à aduprà u magazzinu di dati è creà recensioni
di u magazzinu di dati.
A furmazione di l'utilizatori
A furmazione di l'utilizatori deve esse fatta prima
di accessu à à dà di u magazzinu di dati è l'usu di l'arnesi
ricuperazione. In generale, e sessioni duveranu principià cù
l'intruduzioni à u cuncettu di u almacenamentu di à dàà u
cuntenutu di u magazzinu di dati, ai meta à dà è e caratteristiche basi
di l'arnesi. Allora, l'utilizatori più avanzati puderanu ancu studià
tavule fisiche è funziunalità utilizatori di accessu à dati è arnesi
ricuperazione.
Ci sò parechji approcci per fà a furmazione di l'utilizatori. Unu di
questi furnisce una selezzione di parechji utilizatori o analisti scelti da a
inseme d'utilizatori, affittendu a so dirigenza è e so cumpetenze
cumunicazione. Questi sò furmati in una capacità persunale
tuttu ciò chì anu bisognu di sapè per familiarizà cù u
sistema. Una volta a furmazione hè finita, tornanu à u so travagliu e
cumincianu à insignà à l'altri utilizatori cumu utilizà u sistema. Nantu à u
basatu annantu à ciò ch'elli anu amparatu, altri utilizatori ponu principià ad
esplora u magazzinu di dati.
Un altru approcciu hè di furmà parechji utilizatori in u stessu
tempu, comu si facia un cursu in aula. Stu metudu
hè adattatu quandu ci sò parechji utilizatori chì deve esse furmatu
in listessu 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 familiarizà
cù accessu à à dà è i 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
furmazione. Allora un numeru di deve esse fattu
aghjurnà sessioni assistenza cuntinuu è à risponde
à e dumande specifiche. In certi casi, un gruppu di
utilizatori à furnisce stu tipu di sustegnu.
Raccolta di feedback
Una volta chì u magazzinu di dati hè statu sviluppatu, l'utilizatori ponu
aduprà i à dà residenti in u magazzinu di dati per diversi scopi.
A maiò parte, analisti o utilizatori utilizanu i à dà Roumanie
magazzinu di dati per:
1 Identificà e tendenze di a cumpagnia
2 Analizà i profili di compra di u clienti
3 Split i u clienti è di
4 Fornite i migliori servizii à u clienti - persunalizà i servizii
5 Formulate strategie u mercatu
6 Fate quotazioni cumpetitive per analisi di costu è aiutu
cuntrollu
7 Supporta a decisione strategica
8 Identificà l'opportunità per emerge
9 Migliurà a qualità di i prucessi di cummerciale attuali
10 Verificate u prufittu
Dopu à a direzzione di sviluppu di u magazzinu di dati, puderanu
realizà una seria di rivisioni di u sistema per ottene feedback
sia da a squadra di sviluppu sia da a cumunità di l'utilizatori
utilizatori finali.
I risultati ottenuti ponu esse cunsideratu per u
prossimu ciclu di sviluppu.
Siccomu u magazzinu di dati hà un approcciu incrementale,
hè essenziale per amparà da i successi è i sbagli di i precedenti
sviluppi.
2.5 Riassuntu
In questu capitulu, l'approcciu prisenti in sò stati discututi
literatura. In a sezione 1, u cuncettu hè statu discutitu
data warehouse è u so rolu in a scienza di a decisione. In u
rùbbrica 2 i principali diffirenzi trà sò state descritte
magazzinu di dati è sistemi OLTP. In a sezione 3 avemu discututu
mudellu di magazzinu di dati secondu Monash chì hè stata utilizata
in a sezione 4 per descriverà l'attività implicate in u prucessu
sviluppu di un magazzinu di dati, sti tesi ùn sò micca basati
ricerca rigorosa. Ciò chì succede in a realtà pò esse
assai sfarente da ciò chì a littiratura raporta, però questi
risultati pò ièssiri usatu pi criari un bagagliu basi chì
sottulineate u cuncettu di magazzinu di dati per sta ricerca.
Capitulu 3
Metodi di ricerca è cuncepimentu
Stu capitulu tratta di i metudi di ricerca è di cuncepimentu per
stu studiu. A prima parte mostra una vista generica di i metudi
i mutori di ricerca dispunibuli per a ricuperazione di l'infurmazioni, in più
i criteri per selezziunà u megliu metudu per unu sò discututi
studiu particulare. In a Sezione 2, dui metudi sò allora discututi
sceltu cù i criteri appena stabiliti; di sti sarà sceltu ed
aduttatu unu cù i motivi stabiliti in a sezione 3 induve sò
i motivi di l'esclusione di l'altru criteriu sò ancu spiegati. Quì
rùbbrica 4 presenta u prughjettu di ricerca è rùbbrica 5 le
cunclusioni.
3.1 Ricerche in sistemi d'infurmazione
A ricerca in i sistemi d'infurmazione ùn hè micca solu limitata
à l'esfera tecnologica ma deve ancu esse allargata per include
scopi di cumportamentu è urganisazione.
Duvemu questu à e tesi di diverse discipline chì varienu da
scienze suciali à i naturali; questu porta à a necessità di a
un certu spettru di metudi di ricerca chì implicanu metudi quantitativi
è qualitativa per esse aduprata 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 specificu universale
per fà ricerche in i diversi campi di i sistemi d'infurmazione; Infatti
un metudu pò esse adattatu per una ricerca particulari ma micca
per altri. Stu ci porta u bisognu di sceglie un mètudu chì
hè adattatu per u nostru prughjettu di ricerca particulari: per questu
scelta Benbasat et al. (1987) dicenu chì deve esse cunsideratu
a natura è u scopu di a ricerca.
3.1.1 Natura di a ricerca
I diversi metudi basati nantu à a natura di a ricerca ponu esse
classificatu in trè tradizioni largamente cunnisciute in a scienza
di l'infurmazioni: ricerca positivista, interpretativa è critica.
3.1.1.1 A ricerca positivista
A ricerca positivista hè ancu cunnisciuta cum'è studiu scientificu o
empirica. Cerca di: "spiegà è predichendu ciò chì succederà in
mondu suciale fighjendu regularità è rilazioni causa è 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 laboratoriu, esperimenti di campu,
studi di casu, prova di teorema, predizioni è simulazioni.
Utilizendu sti metudi i circadori ammettenu chì i fenomeni
studiatu pò esse osservatu obiettivu è rigurosu.
3.1.1.2 Ricerca interpretativa
A ricerca interpretativa, chì hè spessu chjamata fenomenologia o
Neuman (1994) descrive l'anti-positivismu cum'è "analisi
sistematica di u significatu suciale di l'azzione attraversu u direttu è
osservazione dettagliata di e persone in situazioni naturali in ordine
per arrivà à una capiscitura è interpretazione di cumu u
a ghjente crea è mantene u so mondu suciale. Studii
teori interpretative rifiutanu l'assunzione chì i fenomeni osservati
pò esse osservatu obiettivamente. Infatti sò basati
nantu à interpretazioni subjective. Inoltre, i circadori interpretativi ùn anu micca
imponenu significati a priori à i fenomeni ch'elli studianu.
Stu metudu include studii subjectivi / argumentative, azzioni di
ricerca, studii descrittivi / interpretativi, ricerca futura è ghjochi di
rolu. In più di sti sondaggi è studi di casu pò esse
incluse in stu approcciu in quantu riguardanu i studii di
individui o urganisazioni in situazioni cumplessi
di u mondu reale.
3.1.1.3 Ricerca critica
A ricerca critica hè l'approcciu menu cunnisciutu in e scienze
suciale ma hà ricivutu pocu l'attenzione di i circadori
in u campu di i sistemi d'infurmazione. L'assunzione filusòfica chì u
a realità suciale hè storicamente prodotta è riproduita da e persone,
oltri sistemi suciale cù e so azzioni è interazzione. I so
a capacità, però, hè mediata da una quantità di considerazioni
suciale, culturale è puliticu.
Cum'è a ricerca interpretativa, a ricerca critica sustene chì u
ricerca positivista ùn hà nunda à fà cù u cuntestu suciale è ignora u
a so influenza nantu à l'azzioni umani.
A ricerca critica, invece, critica a ricerca interpretativa per
esse troppu subjective è perchè ùn si mette micca à aiutà
persone per migliurà a so vita. A più grande differenza trà u
a ricerca critica è l'altri dui approcci hè a so dimensione evaluative.
Mentre chì l'ughjettività di e tradizioni positiviste è interpretative hè per
predice o spiegà u statu quo o a realità suciale, ricerca critica
mira à valutà criticamente è trasfurmà a realità suciale sottu
France.
I circadori critichi sò generalmente opposti à u statu quo per fà
caccià e differenze suciali è migliurà e cundizioni suciali. Quì
ricerca critica hà un impegnu à una vista prucessu di
fenomeni di interessu è, dunque, hè nurmalmente longitudinale.
Esempi di metudi di ricerca sò studii storichi longu è
studi etnografichi. A ricerca critica, però, ùn hè micca stata
largamente utilizatu in a ricerca di sistemi d'infurmazione
3.1.2 Scopu di a ricerca
In tempu cù a natura di a ricerca, u so scopu pò esse usatu
per guidà l'investigatore in a selezzione di un metudu particulari di
ricerca. U scopu di un prughjettu di ricerca hè strettamente ligatu
à a pusizione di a ricerca in quantu à u ciculu di ricerca chì hè custituitu
trè fasi: custruzione di a teoria, teste di teoria è raffinamentu di a teoria
teoria. Cusì, basatu annantu à u momentu versu u ciculu di ricerca, a
prughjettu di ricerca pò avè un esplicativu, descrittivo, di
esplorazione o predittiva.
3.1.2.1 A ricerca espluratoria
A ricerca esplorativa hè diretta à investigà un tema
totalmente novu è furmulà dumande è ipotesi per a ricerca
futuru. Stu tipu di ricerca hè utilizatu in a custruzzione di u
teoria per acquistà referenze iniziali in una nova zona.
Di genere, i metudi di ricerca qualitativa sò usati, cum'è studii di casu
di studiu o studii fenomenologichi.
Tuttavia, hè ancu pussibule di utilizà tecniche quantitative cum'è
esperimenti o investigazioni esplorative.
3.1.3.3 Ricerca descriptiva
A ricerca descriptiva hè diretta à analizà è discrive largamente
detalla una situazione particulare o pratica urganisazione. Questu
hè apprupriatu per custruisce e teori è pò ancu esse usatu per
cunfirmà o disputa l'ipotesi. A ricerca descriptiva di solitu
include l'usu di misure è campioni. I metudi di ricerca più adattati
include investigazioni è analisi di fondo.
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 cerca di truvà
i mutivi di sti fatti.
Dunque, a ricerca esplicativa hè normalment custruita nantu à a ricerca
esplorativa o descrittiva è hè accessoria per pruvà è raffinà
e teorie. A ricerca esplicativa normalmente impiega studii di casu
o metudi di ricerca basatu à sondaggi.
3.1.2.4 Ricerca preventiva
A ricerca preventiva hà per scopu di predichendu avvenimenti è 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 dati
à dà stòrici. (In u 1989)
A discussione sopra dimostra chì ci sò parechje
i metudi di ricerca pussibuli chì ponu esse usatu in un studiu
particulari. Tuttavia, deve esse un metudu specificu chì hè più adattatu
altri per un tipu particulare di prughjettu di ricerca. (Galliers
1987, Yin 1989, De Vaus 1991). Ogni ricercatore, dunque, hà
bisognu di valutà currettamente i punti di forza è debule
diversi metudi, per arrivà à aduttà u metudu di ricerca più adattatu e
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
U scopu di stu prughjettu era di studià l'esperienza in
Organizzazioni australiane cù i à dà cullucatu cù unu
sviluppu di datu magazinu. data chì, attualmente, ci hè unu
mancanza di ricerca in l'area di magazzinu di dati in Australia,
stu prughjettu di ricerca hè sempre in a fase teorica di u ciculu
ricerca è hà un scopu esplorativu. Esplora l'esperienza in
L'urganisazioni australiane chì adoptanu u magazzinu di dati
esige l'interpretazione di a sucità reale. In cunseguenza, u
l'assunzione filusòfica sottu à u prughjettu di ricerca seguita
l'interpretazione tradiziunale.
Dopu un esame rigurosu di i metudi dispunibili, sò stati identificati
dui metudi di ricerca pussibuli: inchiesta è studi di casu
(studi di casu), chì pò esse usatu per a ricerca
esplorativa (Shanks et al. 1993). Galliers (1992) sustene chì
l'idoneità di sti dui metudi per stu studiu particulare in u
a so taxonomia rivista dicendu chì sò adattati per a custruzzione
teorichi. I seguenti dui sottosezzioni discute ogni metudu in
dettagliu.
3.2.1 Metudu di ricerca Survey
U metudu di ricerca di l'indagine vene da u metudu anticu di
censu. Un censu hè di cullà infurmazioni da
una pupulazione sana. Stu metudu hè caru è impracticable
in particulare se a pupulazione hè grande. Cusì paragunatu à
censu, una indagine hè di solitu focu annantu à u
cullà infurmazione per un picculu numeru, o campionu, di u
rapprisentanti di a pupulazione (Fowler 1988, Neuman 1994). A
campione riflette a pupulazione da quale hè trattu, cù sferenti
livelli di accuratezza, secondu a struttura di a mostra, u
taglia è u metudu di selezzione utilizatu (Fowler 1988, Babbie
1982, Neumann 1994).
U metudu di l'indagine hè definitu cum'è "istantanee di pratiche,
situazioni o vedute in un puntu particulare in u tempu, intrapresu usendu
questionarii o interviste, da quali ponu esse inferenze
made" (Galliers 1992: 153) [fotografie istantanee di pratiche,
situazioni o viste in un puntu particulare in u tempu, intrapresu usendu
questionnaires o interviste, da quali ponu esse fatte inferenze]. U
inchiesta si tratta di a cullizzioni di infurmazioni nantu à certi aspetti
di u studiu, da un numeru di participanti, facennu
dumande (Fowler 1988). Ancu sti questionarii è interviste, chì
include interviste telefoniche faccia a faccia è interviste strutturate,
sò e tecniche di cullizzioni di à dà u più cumunimenti usatu in
investigazioni (Blalock 1970, Nachmias and Nachmias 1976, Fowler
1988), l'osservazioni è l'analisi ponu esse aduprate (Gable
1994). Di tutti sti metudi di cullizzioni dii à dà, l'usu di
questionnaire hè a tecnica più pupulare, postu chì assicura chì i à dà
raccolti sò strutturati è furmatu, è cusì facilita u
classificazione di l'infurmazioni (Hwang 1987, de Vaus 1991).
In l'analisi di i à dà, una strategia d'investigazione spessu impiega u
tecniche quantitative, cum'è analisi statistiche, ma pò esse
Tecniche qualitative sò ancu impiegate (Galliers 1992, Pervan
è Klass 1992, Gable 1994). Normalmente, i à dà cullate sò
utilizatu per analizà e distribuzioni è mudelli di associazioni
(Fowler 1988).
Ancu l'inchiesta sò generalmente adattati per e ricerche
trattà cù a quistione "chì?" (chì) o da ellu
derivanti, cum'è "quantu" (quantu) è "quant'è" (quantu), elli
pò esse dumandatu via a quistione "perchè" (Sonquist è
Dunkelberg 1977, Yin 1989). Sicondu Sonquist è Dunkelberg
(1977), inchiesta di ricerca punti à ipotesi difficiuli, prugramma di
valutazione, descrive a pupulazione è mudelli di sviluppu di u
cumpurtamentu umanu. Inoltre, i sondaggi ponu esse utilizati
per studià una certa opinione di a pupulazione, e cundizioni,
opinioni, caratteristiche, aspettative è ancu cumpurtamenti passati
o presente (Neuman 1994).
L'investigazioni permettenu à l'investigatore di scopre e rilazioni trà u
pupulazione è i risultati sò generalmente più generale chè per
altri metudi (Sonquist è Dunkelberg 1977, Gable 1994). U
i sondaggi permettenu à i circadori di copre una zona giugrafica
più largu è per ghjunghje à un gran numaru di registrati (Blalock 1970,
Sonquist è Dunkelberg 1977, Hwang è Lin 1987, Gable 1994,
Neumann 1994). Infine, i sondaggi ponu furnisce l'infurmazioni
chì ùn sò micca dispunibili in altrò o in a forma necessaria per l'analisi
(Fowler 1988).
Tuttavia, ci sò alcune limitazioni per fà un sondaghju. Unu
U svantaghju hè chì l'investigatore ùn pò micca ottene assai informazioni
circa l'ughjettu studiatu. Questu hè duvuta à u fattu chì u
l'investigazioni sò realizate solu in un mumentu particulare è, per quessa,
ci sò un numeru limitatu di variàbili è persone chì u circadori pò
studiu (Yin 1989, de Vaus 1991, Gable 1994, Denscombe 1998).
Un altru svantaghju hè ciò chì pò esse a gestione di un sondaghju
assai costu in termini di tempu è risorse, in particulare se
implica interviste in faccia (Fowler 1988).
3.2.2. Metudu di ricerca di ricerca
U metudu di ricerca d'inchiesta implica un studiu approfonditu
una situazione particulare in u so cuntestu reale in a
periudu di tempu definitu, senza alcuna intervenzione da u
circadori (Shanks & C. 1993, Eisenhardt 1989, Jenkins 1985).
A maiò parte di stu metudu hè utilizatu per discriverà e relazioni trà
i variàbili chì sò studiati in una situazione particulare
(Galliers 1992). L'investigazioni ponu involucri casi individuali o
multipli, secondu u fenomenu analizatu (Franz è Robey 1987,
Eisenhardt 1989, Yin 1989).
U metudu di ricerca d'inchiesta hè definitu cum'è "una inchiesta
studiu empiricu chì studia un fenomenu cuntempuraneu in u
u so cuntestu veru, usendu parechje fonti cullati da unu o
entità multiple cum'è persone, gruppi o urganisazioni "(Yin 1989).
Ùn ci hè micca una separazione chjara trà u fenomenu è u so cuntestu e
ùn ci hè micca cuntrollu o manipulazione sperimentale 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'investigazione, chì includenu
osservazioni dirette, recensioni di registri d'archivi, questionarii,
rivista di documentazione è interviste strutturate. Avè
una vasta gamma di tecniche di cugliera à dà, l'inchiesta
permette à i circadori di trattà cù i dui à dà qualitativa chì
quantità à u stessu tempu (Bonoma 1985, Eisenhardt 1989, Yin
1989, Gable 1994). Cum'è u casu cù u metudu di indagine, a
investigatore investigatore agisce cum'è un observatore o circadori è micca
cum'è un participante attivu in l'urganizazione di studiu.
Benbasat et al (1987) affirmanu chì u metudu d'inchiesta hè
particularmente adattatu per a custruzzione di teoria di ricerca, chì
principia cù una quistione di ricerca è cuntinueghja cù a furmazione
di una tiuria durante u prucessu di cullizzioni à dà. Esse
adattatu ancu per u palcuscenicu
di a custruzione di teoria, Franz è Robey (1987) suggerenu chì
u metudu inchiesta pò ancu esse usatu per u cumplessu
stage di teoria. In questu casu, basatu annantu à l'evidenza recullata, a
una teoria o ipotesi data hè verificata o spruvata. In più, l'investigazione hè
adattatu ancu per a ricerca chì tratta di dumande "cumu" o "cumu".
"perchè" (Yin 1989).
Comparatu à l'altri metudi, l'inchiesta permettenu à l'investigatore
catturà l'infurmazioni essenziali in più dettagliu (Galliers
1992, Shanks et al. 1993). Inoltre, l'inchiesta permette
ricercatore per capisce a natura è a cumplessità di i prucessi chì sò studiati
(Benbasat et al. 1987).
Ci sò quattru svantaghji principali assuciati cù u metudu
inchiesta. U primu hè a mancanza di deduzioni cuntrullati. Quì
A subjectività di i ricercatori pò preghjudiziu i risultati è e cunclusioni
di u studiu (Yin 1989). U sicondu svantaghju hè a mancanza di
osservazione cuntrullata. A cuntrariu di i metudi sperimentali, u
investigatore inchiesta ùn pò cuntrullà i fenomeni studiatu
quantu sò esaminati in u so cuntestu naturali (Gable 1994). U
terzu svantaghju hè a mancanza di replicabilità. Questu hè duvuta à u fattu
chì l'investigatore hè improbabile di osservà i stessi avvenimenti, e
ùn pò micca verificà i risultati di un studiu particulari (Lee 1989).
Infine, per via di a non-replicabilità, hè difficiule
generalizza i risultati ottenuti da una o più inchieste (Galliers
1992, Shanks et al. 1993). Tutti sti prublemi, però, micca
sò insurmountable è ponu, in fattu, esse minimizzati da u
circadori chì applicanu 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
l'indagine hè cunsiderata cum'è u più adattatu. Quellu di l'inchiesta hè
hè stata scartata dopu una attenta considerazione di a relazione
i meriti è i punti deboli. A cunvenzione o inappropriateness di ognunu
Metudu di stu studiu hè discutitu dopu.
3.3.1. Metudu di ricerca inappropriatu
d'inchiesta
U metudu di inchiesta richiede un studiu approfonditu nantu à a
situazione particulare in una o più urganisazione per a
tempu (Eisenhardt 1989). In questu casu, u periodu pò
supera u periodu di tempu datu per stu studiu. Un altru
mutivu di ùn aduttà u metudu inchiesta hè chì i risultati
ponu soffre di mancanza di rigore (Yin 1989). A subjectività
di u ricercatore pò influenzà i risultati è cunclusioni. Un altru
mutivu hè chì stu mètudu hè più adattatu per e ricerche di quistione
di u tipu "cumu" o "perchè" (Yin 1989), mentri a quistione di ricerca
per stu studiu hè di u tipu "chì". Ultimu ma non menu impurtante
Impurtante, hè difficiule di generalizà i risultati da una sola o
pochi inchieste (Galliers 1992, Shanks et al. 1993). À a basa di
stu ragiunamentu, u metudu di ricerca inchiesta ùn hè micca
hè statu sceltu cum'è micca adattatu per stu studiu.
3.3.2. Convenienza di u metudu di ricerca di
inchiesta
Quandu sta ricerca hè stata realizata, a pratica di data warehousing
ùn era micca stata largamente aduttatu da
Organizzazioni australiane. Dunque, ùn ci era micca assai infurmazione
riguardu à a so implementazione in u
Organizzazioni australiane. L'infurmazione dispunibile hè ghjunta
da urganisazioni chì avianu implementatu o utilizatu una dati
magazzinu. In questu casu, u metudu di ricerca di l'indagine hè u più
adattatu perchè permette di ottene infurmazione chì ùn hè micca
dispunibule in altrò o in a forma necessaria per l'analisi (Fowler 1988).
Inoltre, u metudu di ricerca di l'indagine permette à l'investigatore
ottene una bona insight in pratiche, situazioni, o
vistu à un mumentu particulare (Galliers 1992, Denscombe 1998).
Una vista generale hè stata necessaria per aumentà
cunniscenze nantu à l'esperienza australiana di magazzinu di dati.
À novu, Sonquist è Dunkelberg (1977) dichjaranu chì i risultati di
A ricerca di l'inchiesta hè più generale chì altri metudi.
3.4. Disegnu di ricerca di l'indagine
L'investigazione nantu à a pratica di magazzinu di dati hè stata realizata in u 1999.

A pupulazione di destinazione era custituita da urganisazioni
L'Australiani anu interessatu à studii di magazzinu di dati, cum'è eranu
probabilmente digià infurmatu nantu à i à dà ch'elli cunservanu è,
dunque, puderia furnisce infurmazioni utili per stu studiu. Quì
A pupulazione di destinazione hè stata identificata cù una indagine iniziale di
tutti i membri australiani di "The Data Warehousing Institute" (Tdwiaap).
Questa sezione discute u disignu di a fase di ricerca
evidenza empirica di stu studiu.
3.4.1. Tecnica di cugliera à dà
Da e trè tecniche cumunimenti usate in a ricerca di l'indagine
(ie questionnaire postale, intervista telefonica è intervista
personale) (Nachmias 1976, Fowler 1988, de Vaus 1991), per
stu studiu aduttatu u questionnaire mail. U primu
mutivu di aduttà l 'ultimu hè chì si pò ghjunghje sin'à a
populazione geograficamente dispersa (Blalock 1970, Nachmias e
Nachmias 1976, Hwang è Lin 1987, de Vaus 1991, Gable 1994).
Siconda, u questionnaire postale hè adattatu per i participanti
altamente educatu (Fowler 1988). U mail questionnaire per questu
u studiu hè statu indirizzatu à i patrocinatori di u prughjettu di u magazzinu di dati,
direttori è/o gestori di prughjettu. Terzu, i questionarii luntanu
mail sò adattati quandu avete una lista sicura di
indirizzi (Salant è Dilman 1994). TDWI, in questu casu, unu
associazione di data warehousing di fiducia furnia a lista di l'indirizzi
di i so membri australiani. Un altru vantaghju di u questionnaire
via mail versus questionnaire telefonu o interviste
persunale hè chì permette à i registranti di risponde più
precisione, in particulare quandu i registranti anu bisognu di cunsultà
note o discute e dumande cù altre persone (Fowler
1988).
Un putenziale svantaghju pò esse u tempu necessariu
realizà questionarii per mail. Di solitu, un questionnaire luntanu
mail hè realizatu in questa sequenza: mandate lettere, aspettate
risposti è mandà cunferma (Fowler 1988, Bainbridge 1989).
Cusì, u tempu tutale pò esse più longu di u tempu necessariu
interviste persunali o per interviste telefoniche. Tuttavia, u
U tempu tutale pò esse cunnisciutu in anticipu (Fowler 1988,
Denscombe 1998). U tempu passatu à fà interviste
dati persunali ùn pò esse cunnisciutu in anticipu cum'è varieghja da
una entrevista à l'altru (Fowler 1988). Interviste telefoniche
pò esse più veloce di i questionari postali è
interviste persunali, ma pò avè una alta rata di mancanti
risposta per l'indisponibilità di certi persone (Fowler 1988).
Inoltre, l'entreviste telefoniche sò generalmente limitate à liste di
questioni relativamente brevi (Bainbridge 1989).
Una altra debulezza di un questionnaire mail hè u tassu altu di
mancanza di risposta (Fowler 1988, Bainbridge 1989, Neuman
1994). Tuttavia, contramisuri sò stati pigliati, assuciatu
stu studiu cun una istituzione di fiducia in u campu di dati
magazzinu (vale à dì TDWI) (Bainbridge 1989, Neuman 1994), u
chì manda duie lettere di ricordu à quelli chì ùn anu micca rispostu
(Fowler 1988, Neuman 1994) è include ancu una lettera
supplementu chì spiega u scopu di u studiu (Neuman 1994).
3.4.2. Unità di analisi
U scopu di stu studiu hè di ottene infurmazioni circa
l'implementazione di u magazzinu di dati è u so usu
in l'urganisazioni australiane. A pupulazione di destinazione
hè custituitu da tutte l'urganisazioni australiane chì anu
implementate, o sò implementate, i datu magazinu. in
l'urganisazioni individuali sò tandu registrate. U questionnaire
hè statu mandatu per posta à l'urganisazioni interessate in l'adopzione
di datu magazinu. Stu metudu assicura chì l'infurmazioni
raccolti venenu da e risorse più adatte di ogni urganizazione
participante.
3.4.3. Campione d'indagine
A "mailing list" di i participanti di l'inchiesta hè stata ottenuta da
TDWI. Da sta lista, 3000 urganisazioni australiani
sò stati scelti cum'è a basa per u campionamentu. A
lettera addiziale spiegò u prugettu è u scopu di l'investigazione,
cù un fogliu di risposta è una busta prepagata per
rinviate u questionnaire cumpletu sò stati mandati à u campione.
Di l'urganisazione 3000, 198 accunsenu à participà à u
studià. Un tali picculu numeru di risposte era previstu dati il
gran numaru d'urganisazioni australiani chì avianu allora
abbracciatu o eranu abbracciati a strategia di data
magazzinu in i so urganisazioni. Allora, u
A pupulazione di destinazione per stu studiu hè custituita da solu 198
urganisazioni.
3.4.4. Cuntenutu di u questionnaire
A struttura di u questionnaire hè basatu annantu à u mudellu di data
Magazzinu Monash (discussu prima in a parte 2.3). U
cuntenutu di u questionnaire hè basatu annantu à l'analisi di
literatura prisentata in u capitulu 2. Una copia di u questionnaire
mandatu à i participanti di l'indagine ponu esse truvati
in Appendice B. U questionnaire hè cumpostu di sei rùbbriche, chì
seguitanu e fasi di u mudellu discutitu. I seguenti sei paragrafi
riassumono brevemente i contenuti di ogni sezione.
Sezione A: Informazioni basiche nantu à l'urganizazione
Sta rùbbrica cuntene dumande riguardanti u prufilu di
urganisazioni participanti. Inoltre, alcune di e dumande sò
riguardanti a cundizione di u prughjettu di u magazzinu di dati
participante. Informazioni cunfidenziale cum'è u vostru nome
di l'urganizazione ùn sò micca stati revelati in l'analisi di l'indagine.
Sezione B: Principiu
E dumande in questa sezione sò ligati à l'attività di partenza
magazzinu di dati. E dumande sò state fatte per quantu tempu
cuncerna iniziatori di prughjetti, garanti, cumpetenze è cunniscenze
dumande, l'ugettivi di u sviluppu di u magazzinu di dati è u
aspettative di l'utilizatori finali.
Sezione C: Design
Questa rùbbrica cuntene dumande riguardanti l'attività di
pianificazione di datu magazinu. In particulare, e dumande sò
State circa u scopu di esicuzzioni, a durata di u prugettu, u costu
di u prugettu è l'analisi di u costu / beneficiu.
Sezzione D : Sviluppu
In a sezione di sviluppu ci sò dumande riguardanti l'attività di
sviluppu di datu magazinu: cullizzioni di esigenze di l'utilizatori
finale, i fonti di à dà, u mudellu logicu di à dà, prototipi, u
pianificazione di capacità, architetture tecniche è selezzione di
Strumenti di sviluppu di data warehousing.
Sezione E: Funzionamentu
Quistioni di funziunamentu riguardanti u funziunamentu ed
à l'estensibilità di datu magazinu, cumu si evoluzione in
a prossima fase di sviluppu. Quì qualità di dati, e strategie di
rinfrescà di u à dà, a granularità di à dà, scalabilità di dati
magazzinu è i prublemi di sicurità di datu magazinu eranu trà
i tipi di dumande dumandate.
Sezzione F: Sviluppu
Sta rùbbrica cuntene questioni riguardanti l'usu di dati
magazzinu da l'utilizatori finali. L'investigatore era interessatu
à u scopu è utilità di datu magazinu, rivista è strategie
di furmazione aduttatu è a strategia di cuntrollu di dati
magazzinu aduttatu.
3.4.5. Tasso di risposta
Ancu se l'inchiesta di mail sò criticati per avè una tarifa di
risposta bassa, misure sò state pigliate per aumentà a
tassa di ritornu (cum'è discutitu prima in parte
3.4.1). U terminu "tassa di risposta" si riferisce à u percentuale di
e persone in un campionu di sondaghju particulari chì rispondenu à u
questionnaire (Denscombe 1998). I seguenti sò stati utilizati
Formula per calculà a rata di risposta per stu studiu:
Numero di persone chì anu rispostu
Tasso di risposta =
——————————————————————————– X 100
U numeru tutale di questionarii mandati
3.4.6. Test pilotu
Prima chì u questionnaire hè mandatu à u sample, e dumande sò
statu esaminatu da a realizazione di teste piloti, cum'è suggeritu da Luck
è Rubin (1987), Jackson (1988), è de Vaus (1991). U scopu di
testi pilotu hè di revelà tutte l'espressioni imbarazzate, ambigue è
questioni chì sò difficiuli di interpretà, di clarificà qualsiasi
definizione è termini utilizati è per identificà u tempu apprussimativu
hè necessariu di cumplettà u questionnaire (Warwick è Lininger 1975,
Jackson 1988, Salant è Dilman 1994). I testi piloti eranu
realizatu scegliendu sughjetti cù caratteristiche simili à quelli
di i sugetti finali, cum'è suggeritu Davis e Cosenza (1993) In
stu studiu, sei prufessiunali di data warehousing eranu
scelti cum'è i sughjetti piloti. Dopu ogni prova pilotu, sò
e correzioni necessarie sò state fatte. Da i testi pilota realizati, i
i participanti anu aiutatu à rinfurzà è resettanu
versione finale di u questionnaire.
3.4.7. Metodi di analisi By Dati
I à dà d'inchiesta raccolti da questionnaires chjusi sò
sò stati analizati cù un pacchettu di software statisticu
chjamatu SPSS. Parechje di e risposte sò state analizate
utilizendu statistiche descrittive. Un certu numaru di questionarii
sò tornati incompleti. Questi sò stati trattati cù più grande
attenzione per assicurà chì i à dà mancanti ùn eranu micca unu
cunsiquenza di errori di entrata di dati, ma perchè e dumande ùn anu micca
eranu adattati per u dichjarante, o u dichjarante hà decisu di ùn fà micca
risponde à una o più dumande specifiche. Queste risposte
mancanti sò stati ignorati durante l'analisi à dà è eranu
codificati cum'è "-9" per assicurà a so esclusione da u prucessu
analisi.
In a preparazione di u questionnaire, e dumande sò state chjuse
precodificati assignendu un numeru à ogni opzione. U numeru
tandu era usatu pi priparà i à dà durante l'analisi
(Denscombe 1998, Sapsford è Jupp 1996). Per esempiu, ci eranu
sei opzioni elencate in a quistione 1 di a sezione B: cunsiglii
bordu, esecutivu di altu livellu, dipartimentu IT, unità
di l'affari, cunsultanti è più. In u schedariu di à dà di SPSS, hè
una variabile hè stata generata per indicà "l'iniziatore di u prugettu",
cù sei etichette di valore: "1" per u "cunsigliu di direzzione", "2"
per "l'esecutivu di altu livellu" è cusì. L'usu di a scala Likertin
in certi di e dumande chjuse hà ancu permessu
una identificazione chì ùn deve micca sforzu datu l'usu di i valori
numeri currispundenti inseriti in SPSS. Per e dumande cù u
risposte non esaustive, chì ùn sò micca mutualmente esclusive,
ogni opzione hè stata trattata cum'è una sola variabile cù dui
etichette di valore: "1" per "marcatu" è "2" per "senza marcatu".
E dumande aperte sò state trattate diversamente da e dumande
chjusu. E risposte à queste dumande ùn sò micca state inserite
SPSS. Invece, sò stati analizati a manu. L'usu di questu
tipu di dumande vi permette di acquistà infurmazioni nantu à idee
spressione liberamente è l'esperienze persunale di i rispondenti
(Bainbridge 1989, Denscombe 1998). Induve pussibule, hè stata fatta
una categurizazione di e risposte.
Per l'analisi di à dà, sò usati metudi di analisi statistiche simplici,
cum'è a freccia di risposti, a media, a deviazione standard
media è a mediana (Argyrous 1996, Denscombe 1998).
A prova Gamma hè stata efficace per ottene misure quantitative
di l'associazioni trà à dà ordinali (Norusis 1983, Argyrous 1996).
Queste teste eranu appropritate perchè e scale ordinali usate ùn eranu micca
avianu parechje categurie è puderia esse mostratu in una tavula
(Norusis 1983).
3.5 Sommariu
In stu capitulu, a metodulugia di ricerca è u
disinni aduttati per stu studiu.
Selezziunà u metudu di ricerca più apprupriatu per a
studiu particulare piglia in
cunsiderazione di una quantità di regule, cumprese a natura è u tipu
di ricerca, è ancu i meriti è debule di ogni pussibule
(Jenkins 1985, Benbasat et al. 1097, Galliers and Land 1987,
in u 1989, Hamilton è ives 1992, Galliers 1992, neuman 1994). Vede
a mancanza di cunniscenze esistenti è teoria nantu à questu
di l'adopzione di data warehousing in Australia, stu studiu da
a ricerca richiede un metudu di ricerca interpretativa cù una cumpetenza
esplorativa per scopre l'esperienze di l'urganisazione
australianu. U metudu di ricerca sceltu hè statu sceltu
cullà infurmazione riguardanti l 'adopzione di u cuncettu di data
magazzinu da organizzazioni australiane. A
u questionnaire postale hè statu sceltu cum'è a tecnica di cullizzioni à dà. Le
justificazioni per u metudu di ricerca è a tecnica di cullizzioni à dà
selezziunati serà furnitu in stu capitulu. Ancu era
prisentatu una discussione nantu à l'unità di analisi, u sample
utilizatu, i percentuali di risposti, u cuntenutu di u questionnaire, u
pre-test di u questionnaire è u metudu di analisi di u à dà.

Progettazione di Magazzinu Dati:
Cumminendu Relazioni Entità è Modellazione Dimensionale
ABSTRACT
Immagazzinamentu i à dà Hè un prublema attuale maiò per parechji
urganisazioni. Un prublema chjave in u sviluppu
di u almacenamentu di à dà hè u so disignu.
U disignu deve sustene a deteczione di cuncetti in i dati
magazzinu à sistema legatu è altre fonti di à dà è ancu unu
comprensione faciule è efficienza in l'implementazione di dati
magazzinu
Gran parte di a literatura di almacenamiento di à dà cunsigliatu
l'usu di mudelli di relazione di entità o mudeli dimensionali per
rapprisentanu u disignu di datu magazinu.
In questu documentu, mostramu cumu i dui
rapprisentazioni ponu esse cumminati in un approcciu per u
disegnu di datu magazinu. L'approcciu utilizatu hè sistematicu
esaminatu in un studiu di casu è hè identificatu in un numeru di
implicazioni impurtanti cù i prufessiunali.
DATA WAHOUSING
Un datu magazinu hè generalmente definitu cum'è "orientatu à u sughjettu,
cullizzioni integrata, varianti di tempu è non volatile di dati in supportu
di e decisioni di a gestione" (Inmon è Hackathorn, 1994).
Orientatu à u sughjettu è integratu indica chì u datu magazinu è
cuncepitu per attraversà i limiti funziunali di i sistemi legacy 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
un datu magazinu, chì permette di analizà e tendenze.
Non volatile indica chì u datu magazinu ùn hè micca cuntinuu
aghjurnatu cum'è a a basa di OLTP. Piuttostu hè aghjurnatu
periodicamente, cù à dà venenu da fonti interni è esterni. U
datu magazinu hè specificamente cuncepitu per a ricerca
piuttostu chè per l'integrità di l'aghjurnamenti è a prestazione di u
operazioni.
L'idea di almacenà i à dà ùn hè micca novu, era unu di i scopi
di gestione di à dà dapoi l'anni sessanta (U Martinu, 1982).
I datu magazinu offrenu l'infrastruttura à dà per a gestione
sistemi di sustegnu. I sistemi di supportu di gestione includenu a decisione
sistemi di supportu (DSS) è sistemi di infurmazione esecutiva (EIS).
Un DSS hè un sistema d'informazione basatu in computer chì hè
cuncepitu per migliurà u prucessu è per quessa a grippa
decisione umana. Un EIS hè tipicamente un sistema di consegna
à dà chì permette à i dirigenti di l'affari di accede facilmente à a vista
dei 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 hè pussibule
accede direttamente à e dumande. U à dà inclusu in una data
magazzinu sò basati nant'à un analisi di i bisogni infurmazione di
gestione è sò ottenuti da trè fonti: sistemi legati interni,
sistemi di cattura di dati spiciali è fonti di dati esterni. U
à dà in i sistemi legati interni sò spessu ridondanti,
inconsistente, di bassa qualità, è almacenatu in parechji formati
cusì ci vole à esse cunciliate è pulite prima di pudè carricà in u
datu magazinu (Inmon, 1992; McFadden, 1996). U à dà da
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 include una megliu decisione per l'usu
efficaci più infurmazione (Ives 1995), sustegnu à un focus
nantu à l'affari cumpletu (Graham 1996), è a riduzione di i costi di
prestazione di à dà per EIS è DSS (Graham 1996, McFadden
1996).
Un studiu empiricu recente hà truvatu, in media, un ritornu di
investimenti per i datu magazinu da 401% dopu à trè anni (Graham,
1996). Tuttavia, l'altri studii empirichi di datu magazinu hannu
trovu prublemi significativu cumpresi difficultà à misura ed
assigning benefits, mancanza di scopu chjaru, underestimating it
scopu è cumplessità di u prucessu di almacenà i à dà, in
particulare riguardu à e fonti è a pulizia di u à dà.
Immagazzinamentu i à dà pò esse cunsideratu cum'è una suluzione
à u prublema di gestione di à dà trà urganisazione. Quì
manipulazione di à dà cum'è una risorsa suciale hè firmatu unu di i
prublemi chjave in a gestione di i sistemi d'informazione in tuttu u
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
sviluppà un mudellu à dà suciale. Mudellu à dà suciale era
cuncepitu per offre una basa stabile per u sviluppu di novi sistemi
applicazioni e a basa è a ricostruzione è l'integrazione di u patrimoniu
sistemi (Brancheau et al.
1989, Goodhue et al. 1988: 1992, Kim è Everest 1994).
Tuttavia, ci sò parechji prublemi cù stu approcciu, in
particulari, a cumplessità è u costu di ogni compitu, è u longu tempu
necessariu per avè 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 co-esiste cù quelli legati
basa di dati invece di rimpiazzà. Per quessa, vi permette
dirige a gestione di à dà è evite a ricustruzzione costosa
di sistemi legati.
L'APPROCCI ESISTENENTI À U DISEGNU DI DATA
MAGAZZINO
U prucessu di custruisce è perfeccionà a datu magazinu
deve esse capitu più cum'è un prucessu evolutivu piuttostu chè a
ciclu di vita di sviluppu di i sistemi tradiziunali (Desire, 1995, Shanks,
O'Donnell è Arnott 1997a). Ci sò parechji prucessi implicati in a
prughjettu di 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 u legatu
sistemi è altre fonti di à dà; sistemi di consegna in u sviluppu;
monitoraghju di datu magazinu; è senza sensu di u prucessu
evoluzione è custruzzione di a datu magazinu (Stinchi, O'Donnell
è Arnott 1997b). In questu ghjurnale, avemu focu annantu à cumu
tira i à dà almacenatu in u cuntestu di sti altri prucessi.
Ci hè una quantità di approcci pruposti per l'architettura di dati
magazzinu in literatura (Inmon 1994, Ives 1995, Kimball 1994
McFadden 1996). Ciascuna di sti metodulugia hà un brevi
rivisione cù una analisi di i so punti di forza è debule.
Inmon's (1994) Approach for Magazzinu Dati
Design
Inmon (1994) prupone quattru passi iterativi per disegnà una data
magazzinu (vede Figura 2). U primu passu hè di disignà un mudellu
à dà suciale per capisce cumu i à dà pò esse integratu
in e aree funziunali in una urganizazione
dividendu i à dà almacenà in i lochi. Mudellu à dà hè fattu per
per almacenà à dà riguardanti a decisione, cumpresi à dà
stòrici, è inclusi à dà deduttu è aggregatu. U sicondu passu hè
identificà i sughjetti per l'implementazione. Quessi sò basati
nantu à e priorità determinate da una urganizazione particulare. U terzu
u passu implica disegnu a a basa per u sughjettu, i lochi
prestate una attenzione particulare à include livelli appropritati di granularità.
Inmon ricumanda di utilizà u mudellu di entità è relazioni. Quartu
U passu hè di identificà i sistemi fonte à dà necessariu è sviluppà
prucessi trasfurmazioni à catturà, pulizziari e furmatu i à dà.
I punti di forza di l'approcciu di Inmon sò chì u mudellu à dà suciale
offre a basa per l'integrazione di à dà in l'urganizazione
è sustene a pianificazione per u sviluppu di dati iterativi
magazzinu. I so difetti sò a difficultà è u costu di disegnu
mudellu à dà suciale, a difficultà à capisce mudelli di entità è
rilazioni usatu in tramindui mudelli, chì à dà suciale è quellu di à dà
cullucatu per sughjettu, è l'appropriatezza di à dà Del
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 u disignu di a
sistema d'infurmazione ch'ellu cunsidereghja applicabile à u disignu di dati
magazzinu (vede Figura 3). L'approcciu hè assai basatu
Ingegneria di l'infurmazione per u sviluppu di sistemi d'infurmazione
(Martin 1990). U primu passu hè di determinà l'ugettivi, i fatturi
indicatori di rendiment critichi è di successu è chjave. U
i prucessi di cummerciale chjave è l'infurmazioni necessarii sò
modellatu 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 tecnulugia chì sò nicissarii, u settore di sustegnu urganisazione
necessariu per implementà è operate cù datu magazinu. U terzu
U 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 omu ligatu
prucessu iterativu.
A forza di l'approcciu di Ives hè l'usu di tecniche specifiche per
determinà esigenze infurmazione, l 'usu di un strutturatu
prucessu per sustene l'integrazione di datu magazinu,
a selezzione di hardware è software appropritatu, è l'usu di parechje
tecniche di rapprisintazioni per u datu magazinu. I so difetti
sò inerenti à a cumplessità. Altri includenu difficultà in
sviluppà parechji livelli a basa dentro del datu magazinu in
i tempi ragiunate è i costi.
L'avvicinamentu di Kimball (1994). Magazzinu Dati
Design
Kimball (1994) prupone cinque passi iterativi per disegnà una dati
magazzinu (vede Figura 4). U so approcciu hè particularmente
dedicatu à u disignu di solu unu datu magazinu è l'usu di mudelli
dimensionale in preferenza à mudelli di entità è relazioni. Kimball
analizà quelli mudelli dimensionali perchè hè più faciule per capiscenu
i dirigenti di l'affari sò più efficaci quandu si tratta di l'affari
cunsultazioni cumplessu, 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 siparati ponu
esse integratu attraversu a divisione in tavule di dimensione
cumuni.
U primu passu hè di identificà u sughjettu particulare per esse
perfezionatu. U sicondu è u terzu passu riguardanu a furmazione
dimensionale. In u sicondu passu, e misure identificanu e cose
interessu in u sughjettu è raggruppati in una tabella di fatti.
Per esempiu, in una zona di u sughjettu di vendita e misure di interessu
puderia include a quantità di l'articuli venduti è u dollaru
cum'è una valuta di vendita. U terzu passu implica l'identificazione
dimensioni chì sò i modi in quale ponu esse raggruppati i
fatti. In un sughjettu di vendita, dimensioni pertinenti
puderia include articulu, locu è periodu di tempu. Quì
fact table hà una chjave multi-parte per ligà à ognunu
di tavule di dimensioni è tipicamente cuntene un numeru assai
piena di fatti. In cuntrastu, i tavule di dimensione cuntenenu
infurmazione descriptiva circa dimensioni è altri attributi chì
pò ièssiri usatu a gruppu fatti. A tavula di fatti e
dimensioni assuciate cù pruposta forma ciò chì hè chjamatu unu
mudellu di stella per via di a so forma. U quartu passu implica
a custruzzione di a a basa multidimensionale per perfezzione
mudellu di stella. L'ultimu passu hè di identificà i sistemi di fonte à dà
necessariu è sviluppà prucessi trasfurmazioni à acquistà, pulita
è furmatu i à dà.
I punti di forza di l'approcciu di Kimball includenu l'usu di mudelli
dimensionale per rapprisintà i à dà almacenatu chì facenu
faciule da capisce è porta à un disignu fisicu efficiente. A
mudellu dimensionale chì ancu usa facilmente i dui
sistemi a basa relazionale pò esse perfezionatu o sistemi
a basa multidimensionale. I so difetti includenu a mancanza
di alcune tecniche per facilità a pianificazione o integrazione di
parechji mudelli di a stella in unu datu magazinu è u
difficultà à cuncepisce da a struttura denormalizzata estrema in a
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
disegna 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 solu unu datu magazinu. U primu
Passu implica un analisi di esigenze. Ancu se i specifichi
tecnichi ùn sò prescritti, note McFadden identificanu u
entità à dà specificazioni è i so attributi, è si riferisce à i lettori Watson
è Frolick (1993) per l'acquistu di esigenze.
In u sicondu passu, un mudellu di relazioni entità hè pensatu per
datu magazinu è dopu validatu da i dirigenti di a cumpagnia. U terzu
U passu include a determinazione di a mappatura da u sistema legacy
e fonti esterni di datu magazinu. U quartu passu implica
prucessi in u sviluppu, implementazione è sincronizazione di à dà Roumanie
datu magazinu. In u passu finali, u sistema hè furnitu
sviluppatu cun enfasi particulari nantu à una interfaccia d'utilizatore.
McFadden indica chì u prucessu di disegnu hè in generale
iterativu.
I punti di forza di l'approcciu di McFadden fucalizza nantu à a participazione
da i capi di l'imprese in a determinazione di e esigenze è ancu
l'impurtanza di e risorse à dà, a so pulizia è a cullizzioni. Ella
difetti riguardanu a mancanza di un prucessu per a divisione a
grande prughjettu da 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.

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