Datuen Biltegiratzea eta Enpresa Baliabideen Plangintza | DWH eta ERP

ARTXIBOA DATUAK ERDIALDEA: HISTORIA ED BILAKAERAK

90eko hamarkadan teknologia korporatiboaren bi gai nagusiak i datu biltegia eta ERP. Denbora luzez bi korronte indartsu hauek IT korporatiboaren zati izan dira inoiz elkargunerik izan gabe. Ia materia eta antimateria balira bezala. Baina bi fenomenoen hazkuntzak ezinbestean gurutzatzea ekarri du. Gaur egun, enpresek ERParekin zer egin eta datu biltegia. Artikulu honek arazoak zein diren eta enpresek nola konpontzen dituzten azalduko du.

HASIERAN…

Hasieran zegoen datu biltegia. Datu biltegia transakzioak prozesatzeko aplikazio sistemari aurre egiteko sortu zen. Lehen egunetan buruz ikasitakoa dati transakzioak prozesatzeko aplikazioen kontrapuntu bat besterik ez zen izan. Baina gaur egun askoz ikuspegi sofistikatuagoak daude zer a datu biltegia. Gaur egungo munduan datu biltegia Corporate Information Factory deitu daitekeen egitura baten barruan txertatzen da.

INFORMAZIO KORPORATIBOAREN FABRIKIA (IFK)

Informazio Korporatiboaren Fabrikak osagai arkitektoniko estandarrak ditu: eraldaketa maila eta kodea integratzen dituena dati nik berriz dati aplikazio-ingurunetik ingurunera mugitzen dira datu biltegia enpresarena; a datu biltegia enpresaren non dati historialari zehatzak eta integratuak. The datu biltegia enpresaren oinarri gisa balio du ingurumenaren gainerako zati guztiak eraiki ahal izateko datu biltegia; datu operatiboen biltegia (ODS). ODS bat egitura hibrido bat da, eta horren alderdi batzuk ditu datu biltegia eta OLTP ingurune baten beste alderdi batzuk; data marts, non sail ezberdinek bere bertsioa izan dezaketen datu biltegia; a datu biltegia enpresaren "filosofoek" 72 orduz euren kontsultak bidal ditzaketen esplorazioan, eragin kaltegarririk gabe. datu biltegia; eta lerro hurbileko memoria bat, zeinetan dati zaharra eta dati ontziratu gabeko xehetasunak merke gorde daitezke.

NON KONBINATZEN DA ERP-A ENPRESA INFORMAZIOAREN FABRIKIA

ERPa Informazio Korporatiboaren Fabrikarekin bat egiten du bi lekutan. Lehenik, i eskaintzen duen oinarrizko aplikazio gisa (oinarrizko lerroa). dati aplikazioaren datu biltegia. Kasu honetan i dati, transakzio prozesu baten azpiproduktu gisa sortutakoak, integratzen eta kargatzen dira datu biltegia konpainiarena. ERP eta CIF eta ODSren arteko bigarren batasun puntua. Izan ere, ingurune askotan ERP ODS klasiko gisa erabiltzen da.

ERP oinarrizko aplikazio gisa erabiltzen bada, ERP bera CIFean ere erabil daiteke ODS gisa. Nolanahi ere, ERP bi eginkizunetan erabiliko bada, bi entitateen arteko bereizketa argia izan behar da. Beste era batera esanda, ERPak oinarrizko aplikazio baten eta ODS baten papera betetzen duenean, bi entitate arkitektonikoak bereizi behar dira. ERP inplementazio bakarra bi rolak aldi berean betetzen saiatzen bada ezinbestean arazoak izango dira egitura horren diseinuan eta ezarpenean.

BEREIZTU ODS ETA OINARRIZKO APLIKAZIOAK

Osagai arkitektonikoak zatitzea eragiten duten arrazoi asko daude. Agian arkitektura baten osagaiak bereizteko arazorik adierazgarriena arkitekturaren osagai bakoitzak bere ikuspegia duela da. Oinarrizko aplikazioak beste helburu bat du ODS-ak baino. Saiatu gainjartzen

ODS baten munduari buruzko oinarrizko aplikazioaren ikuspegia edo alderantziz ez da lan egiteko modu egokia.

Ondorioz, CIFeko ERP baten lehen arazoa oinarrizko aplikazioen eta ODSen artean bereizketarik dagoen egiaztatzea da.

CORPORATEAN DATU EREDUAK INFORMAZIO FABRIKIA

CIF arkitekturaren osagai ezberdinen arteko kohesioa lortzeko, eredu bat egon behar da dati. -ren ereduak dati arkitekturaren osagai ezberdinen arteko lotura gisa balio dute, hala nola oinarrizko aplikazioak eta ODSak. -ren ereduak dati IFKren osagai arkitektoniko ezberdinetatik esanahi egokia lortzeko “bide-mapa intelektuala” bihurtzen dira.

Nozio honekin batera joanda, ideia da eredu handi eta bakarra izan behar dela dati. Argi dago eredu bat egon behar dela dati osagai bakoitzarentzat eta, gainera, zentzuzko bide bat egon behar da eredu desberdinak lotzen dituena. Arkitekturaren osagai bakoitza - ODS, oinarrizko aplikazioak, datu biltegia enpresarena, eta abar.. – eredu propioa behar du dati. Eta, beraz, eredu horiek nola definitzeko zehatza izan behar da dati elkarren arteko interfazea dute.

MUGI I DATUAK ERPAREN DATUAN WAREHOUSE

ren jatorria bada dati oinarrizko aplikazio bat eta/edo ODS bat da, ERPak txertatzen duenean dati en datu biltegia, txertatze hori "granularitate" maila baxuenean egin behar da. Besterik gabe, laburbildu edo batu i dati ERP oinarrizko aplikaziotik edo ERP ODStik ateratzen diren heinean ez da gauza egokia. THE dati xehetasunak behar dira datu biltegia DSS prozesuaren oinarria osatzeko. Halakoak dati Modu askotan birmoldatuko dute datu-martek eta esplorazioek datu biltegia.

-ren mugitzea dati ERP oinarrizko aplikazio ingurunetik datu biltegia enpresaren nahiko modu lasaian egiten da. Mugimendu hau ERPan eguneratu edo sortu eta gutxi gorabehera 24 ordura gertatzen da. Mugimendu "alferra" izatearen kontua dati en datu biltegia enpresaren aukera ematen du dati ERPtik “gordailua”ra etortzea. Behin i dati oinarrizko aplikazioan gordetzen dira, orduan segurtasunez mugitu dezakezu dati ERP enpresan. Mugimendu "alferra"ri esker lor daitekeen beste helburu bat dati prozesu operatiboen eta DSSren arteko bereizketa argia da. Mugimendu "azkar" batekin dati DSS eta operatiboaren arteko zatiketa lausoa izaten jarraitzen du.

Mugimendua dati ERParen ODStik datu biltegia enpresaren aldian-aldian egiten da, normalean astero edo hilero. Kasu honetan mugimendua dati zaharrak “garbitzeko” beharran oinarritzen da dati historialariak. Jakina, ODSak i dati baino askoz berriagoak direnak dati urtean aurkitutako historialariek datu biltegia.

-ren mugitzea dati en datu biltegia ia inoiz ez da egiten “handizkari” (handizkari moduan). Kopiatu taula bat ERP ingurunetik datu biltegia ez du zentzurik. Ikuspegi askoz errealistagoa da hautatutako unitateak mugitzea dati. Bakarrik dati azken eguneratzetik aldatu direnak datu biltegia sartu behar direnak dira datu biltegia. Modu bat zeintzuk diren jakiteko dati azken eguneratzetik aldatu dira denbora-zigiluak begiratzea dati ERP ingurunean aurkitzen da. Diseinatzaileak azken eguneratzetik gertatutako aldaketa guztiak hautatzen ditu. Beste ikuspegi bat aldaketak harrapatzeko teknikak erabiltzea da dati. Teknika hauekin, erregistroak eta egunkari-zintak aztertzen dira zeintzuk diren zehazteko dati ERP ingurunetik horretara eraman behar da datu biltegia. Teknika hauek hobeak dira, erregistroak eta egunkari-zintak ERP fitxategietatik irakur daitezkeelako beste ERP baliabideetan gehiago eragin gabe.

BESTE KONPLIKAZIO BATZUK

CIF-en ERP arazoetako bat beste aplikazio-iturri batzuekin edo zer gertatzen den da dati lagundu behar duten ODS-arena datu biltegia baina ez dira ERP ingurunearen parte. ERPren izaera itxia dela eta, batez ere SAP, kanpoko iturrietako gakoak integratzen saiatzea dati i-rekin dati ERPtik datozenak mugitzean dati en datu biltegia, erronka handia da. Eta zehatz-mehatz zein diren probabilitateak i dati ERP ingurunetik kanpoko aplikazioak edo ODSak integratuko dira datu biltegia? Egia esan, probabilitateak oso altuak dira.

AURKITU DATUAK ERPtik HISTORIKOA

Beste arazo bat i dati ERPa eduki beharratik eratorritakoa da dati barruan historialariek datu biltegia. Normalean datu biltegia beharrak dati historialariak. Eta ERP teknologiak normalean ez ditu hauek gordetzen dati historikoa, ez behintzat beharrezkoa den punturaino datu biltegia. Zenbateko handia denean dati historia ERP ingurunean gehitzen hasten da, ingurune hori garbitu behar da. Adibidez, demagun a datu biltegia bost urtez kargatu behar da dati historikoak, berriz, ERP-k gehienez sei hilabete gordetzen ditu hauetatik dati. Betiere, konpainiak serie bat biltzearekin konforme bada dati historialariek denbora pasa ahala, orduan ez dago arazorik ERP iturri gisa erabiltzeko datu biltegia. Baina noiz datu biltegia denboran atzera egin eta jainkoak lortu behar ditu dati ERPak aldez aurretik bildu eta gorde ez dituen historiak, orduan ERP ingurunea eraginkorra bihurtzen da.

ERP ETA METADATUAK

ERPri buruz egin beharreko beste gogoeta bat e datu biltegia ERP ingurunean dauden metadatuei buruzkoa da. Metadatuak ERP ingurunetik doazen moduan datu biltegia, metadatuak modu berean mugitu behar dira. Gainera, metadatuak azpiegiturak eskatzen duen formatuan eta egituran eraldatu behar dira datu biltegia. Alde handia dago metadatu operatiboen eta DSS metadatuen artean. Metadatu operatiboak garatzailearentzat eta erabiltzailearentzako dira batez ere

programatzailea. DSS metadatuak azken erabiltzailearentzako dira batez ere. ERP aplikazioetan edo ODSetan dauden metadatuak bihurtu behar dira, eta bihurketa hori ez da beti erraza eta erraza izaten.

ERP DATUAK ITURRI

ERP hornitzaile gisa erabiltzen bada dati for datu biltegia interfaze sendo bat egon behar du mugitzen duena dati ERP ingurunetik ingurunera datu biltegia. Interfazeak behar du:

• ▪ erabiltzeko erraza izan
• ▪ sarbidea baimendu dati ERParena
• ▪-ren esanahia hartu dati ra eramateko zorian daudenak datu biltegia
• ▪ Sartzean sor daitezkeen ERP mugak ezagutu dati ERParena:
• ▪ osotasun erreferentziala
• ▪ harreman hierarkikoak
• ▪ erlazio logiko inplizituak
• ▪ aplikazio-konbentzioa
• ▪ egitura guztiak dati ERP-k onartzen duena, eta abar...
• ▪ Sarbidean eraginkorra izan dati, emanez:
• ▪ mugimendu zuzena dati
• ▪ aldaketa eskuratzea dati
• ▪ Sarrera puntuala onartzen dati
• ▪ formatua ulertu dati, eta abar… SAPAREKIN INTERFAZEA Interfazea bi motatakoa izan daiteke, etxekoa edo komertziala. Negoziazio interfaze nagusietako batzuk hauek dira:

• ▪ SAS
• ▪ Prims Solutions
• ▪ D2k, eta abar... ERP TEKNOLOGIA ANITZA ERP ingurunea teknologia bakarra balitz bezala tratatzea akats handia da. ERP teknologia asko daude, bakoitzak bere indarguneekin. Merkatuko saltzailerik ezagunenak hauek dira:

• ▪ SAP
• ▪ Oracle Financials
• ▪ PeopleSoft
• ▪ JD Edwards
• ▪ Baan SAP SAP ERP software handiena eta osatuena da. SAP aplikazioek hainbat aplikazio mota biltzen dituzte arlo askotan. SAPek ospea du:

• ▪ oso handiak
• ▪ Oso zaila eta garestia ezartzea
• ▪ Pertsona eta aholkulari asko behar ditu martxan jartzeko
• ▪ Ezartzeko pertsona espezializatuak behar dira
• ▪ Inplementatzeko denbora asko behar da. Gainera, SAPek bere memorizatzeko ospea du dati kontu handiz, SAP eremutik kanpoko norbaitek haietara sartzea zailduz. SAPen indarra kopuru handi bat atzemateko eta gordetzeko gai dela da dati. Duela gutxi SAPek bere aplikazioak zabaltzeko asmoa iragarri zuen datu biltegia. SAP saltzaile gisa erabiltzeak abantailak eta txarrak ditu datu biltegia. Abantaila bat da SAP dagoeneko instalatuta dagoela eta aholkulari gehienek dagoeneko ezagutzen dutela SAP.
  SAP hornitzaile izatearen desabantailak datu biltegia asko daude: SAPek ez du esperientziarik munduan datu biltegia SAP hornitzailea bada datu biltegia, beharrezkoa da “atera” i dati SAPetik datu biltegia. Dato SAPen sistema itxiaren historia, nekez sartzea erraza izango da SAPetik (???). SAP indartzen duten ondare-ingurune asko daude, hala nola IMS, VSAM, ADABAS, ORACLE, DB2 eta abar. SAPek "hemen asmatu ez den" ikuspegian azpimarratzen du. SAPek ez du beste saltzaile batzuekin elkartu nahi erabili edo sortzeko datu biltegia. SAPek bere software guztia bera sortzen tematzen du.

SAP enpresa handi eta indartsua den arren, ELT, OLAP, sistema administrazioa eta baita oinarrizko kodearen teknologia berridatzi nahian. dbms eroa besterik ez da. Hornitzaileekin lankidetza-jarrera hartu beharrean datu biltegia aspalditik, SAPek "hobeen dakiten" ikuspegia jarraitu du. Jarrera honek SAPek arloan izan dezakeen arrakastari eusten dio datu biltegia.
SAPek uko egin dio kanpoko hornitzaileei berehala eta dotoretasunez sartzea dati. a erabiltzearen funtsa bera datu biltegia sarbide erraza da dati. SAPen historia osoa sarbidea zaila egitean oinarritzen da dati.
SAPen esperientzia falta bolumen handiei aurre egiteko dati; alorrean datu biltegia bolumenak daude dati SAPek inoiz ikusi ez eta kopuru handi horiek kudeatzeko dati teknologia egokia izan behar duzu. SAPek ez omen du ezagutzen eremuan sartzeko dagoen oztopo teknologiko horren berri datu biltegia.
SAP-en kultura korporatiboa: SAP-ek negozioa lortu du dati sistematik. Baina horretarako beste mentalitate bat izan behar da. Tradizionalki, datuak ingurune batean sartzeko trebeak ziren software-enpresek ez dute ondo izan datuak beste bide batetik ateratzeko. SAPek aldaketa mota hau egitea lortzen badu, lehen enpresa izango da.

Laburbilduz, zalantzan dago enpresa batek SAP hornitzaile gisa hautatu behar duen ala ez datu biltegia. Alde batetik arrisku oso larriak daude eta bestetik oso sari gutxi. Baina bada SAP hornitzaile gisa aukeratzea gomendatzen duen beste arrazoi bat datu biltegia. Enpresa bakoitzak berdina izan beharko lukeelako datu biltegia beste enpresa guztiena? The datu biltegia abantaila lehiakorraren muina da. Enpresa bakoitzak berdina onartuko balu datu biltegia zaila izango litzateke, ezinezkoa ez den arren, abantaila lehiakorra lortzea. SAPek uste duela a datu biltegia cookie gisa ikus daiteke eta hau aplikazioen "datuak sartzeko" mentalitatearen seinale gehiago da.

Beste ERP saltzailerik ez da SAP bezain nagusi. Zalantzarik gabe, SAPen bidetik bererako jarraituko duten enpresak egongo dira datu biltegia baina ustez hauek datu biltegia SAP handia, garestia eta denbora luzea izango da sortzeko.

Ingurune hauek banku kutxazainen prozesamendua, aire konpainien erreserba prozesuak, aseguruen erreklamazio prozesuak eta abar bezalako jarduerak barne hartzen dituzte. Transakzio-sistema zenbat eta errendimendu handiagoa izan, orduan eta nabariagoa zen prozesu operatiboaren eta DSS (Erabakiei Laguntzeko Sistema) arteko bereizketa beharra. Hala ere, HR eta pertsonal sistemekin, inoiz ez duzu transakzio bolumen handien aurrean. Eta, noski, pertsona bat kontratatzen denean edo enpresa uzten duenean hau transakzio baten erregistroa da. Baina beste sistemekin alderatuta, HR eta pertsonal sistemek ez dute transakzio askorik. Beraz, HR eta pertsonal sistemetan ez da guztiz agerikoa DataWarehouse baten beharra dagoenik. Modu askotan, sistema hauek DSS sistemen batuketa adierazten dute.

Baina bada kontuan hartu beharreko beste faktore bat datu biltegiekin eta PeopleSoftekin ari bazara. Ingurune askotan, i dati giza baliabideak eta baliabide pertsonalak bigarren mailakoak dira enpresaren negozio nagusiaren aurrean. Enpresa gehienek fabrikazioan, salmentan, zerbitzuak ematen eta abarretan aritzen dira. Giza baliabideak eta pertsonal sistemak bigarren mailakoak izan ohi dira (edo laguntzen) enpresaren negozio-lerro nagusian. Hori dela eta, zalantzazkoa eta deserosoa da datu biltegia giza baliabideetarako eta pertsonalaren laguntzarako bereizita.

PeopleSoft oso ezberdina da SAPengandik zentzu honetan. SAP-ekin, derrigorrezkoa da a datu biltegia. PeopleSoft-ekin, ez dago hain argi. Datu biltegia aukerakoa da PeopleSoft-ekin.

Esan daitekeen gauzarik onena dati PeopleSoft hori da datu biltegia i artxibatzeko erabil daiteke dati giza baliabide eta baliabide zaharrei dagokiena. Enpresa batek a erabili nahi duen bigarren arrazoi bat datu biltegia a

PeopleSoft ingurunearen kaltea da analisi-tresnetarako sarbidea eta doako sarbidea baimentzea dati PeopleSoft-en eskutik. Baina arrazoi horietatik haratago, datu biltegirik ez edukitzea hobe den kasuak egon daitezke dati PeopleSoft.

Laburbilduz

Ideia asko daude a eraikitzearen inguruan datu biltegia ERP software baten barruan.
Hauetako batzuk hauek dira:

• ▪ Zentzuzkoa da a izateak datu biltegia hori industrian beste ezer bezalakoa da?
• ▪ Zein malgua den ERP bat datu biltegia software?
• ▪ ERP bat datu biltegia softwareak bolumen bat kudeatu dezake dati batean kokatzen denadatu biltegia arena"?
• ▪ Zein da ERP saltzaileak egiten duen traza-grabaketa erraz eta merkeen aurrean, denborari dagokionez, dati? (Zein da ERP saltzaileek datu merke, garaiz eta atzitzeko errazak bidaltzean?)
• ▪ Zer ulertzen du ERP saltzaileak DSS arkitektura eta informazio korporatiboaren fabrikaz?
• ▪ ERP saltzaileek ulertzen dute nola lortu dati ingurunearen barruan, baina nola esportatu ere ulertzen?
• ▪ Nola irekita dago ERP saltzailea datuak biltegiratzeko tresnetara?
  Hauek guztiak kontuan hartu behar dira non jarri zehazteko datu biltegia hartuko duena i dati ERP eta beste batzuk dati. Oro har, bestela egiteko arrazoi ezinbestekorik egon ezean, eraikitzea gomendatzen da datu biltegia ERP saltzailearen ingurunetik kanpo. 1. KAPITULUA BI Erakundearen funtsezko puntuak:
  Informazio biltegiek negozio adimenaren (BI) arkitekturaren alderantziz funtzionatzen dute:
  Kultura korporatiboak eta IT-ak arrakasta muga dezakete BI erakundeak eraikitzeko.

Teknologia jada ez da faktore mugatzailea BI erakundeentzat. Arkitektoen eta proiektuen planifikatzaileen galdera ez da teknologia existitzen den ala ez, baizik eta erabilgarri dagoen teknologia eraginkortasunez inplementa dezaketen ala ez.

Enpresa askorentzat a datu biltegia gordailu pasibo bat baino apur bat da banatzen duena dati behar duten erabiltzaileei. THE dati iturburu-sistemetatik ateratzen dira eta xede-egituretan biltzen dira datu biltegia. I dati edozein zorterekin ere garbitu daitezke. Hala ere, ez da balio gehigarririk gehitzen edo biltzen dati prozesu honetan zehar.

Funtsean, Dw pasiboak, onenean, i bakarrik ematen du dati garbia eta operatiboa erabiltzaile-elkarteentzat. Informazioa sortzea eta ulermen analitikoa erabiltzaileen mende daude erabat. Epaitu DW (Datu biltegia) arrakasta bat da subjektiboa da. Arrakasta modu eraginkorrean biltzeko, integratzeko eta garbitzeko gaitasunaren arabera epaitzen badugu dati korporatiboa aurreikusteko oinarrian, orduan bai, DW arrakastatsua da. Bestalde, erakundeak bere osotasunean informazioa biltzea, finkatzea eta ustiatzeari erreparatzen badiogu, DW porrota da. DW batek informazio balio gutxi ematen du. Ondorioz, erabiltzaileak konformatzera behartuta daude, eta horrela informazio siloak sortzen dira. Kapitulu honek ikuspegi integral bat aurkezten du konpainiaren BI (Business Intelligence) arkitektura laburtzeko. BIaren deskribapenarekin hasten gara eta, ondoren, informazioaren diseinuari eta garapenari buruzko eztabaidetara pasako gara, informazioa ematea besterik ezean. dati erabiltzaileei. Ondoren, eztabaidak zure BI ahaleginen balioa kalkulatzera bideratzen dira. Amaitzeko, IBMk zure erakundearen BI arkitektura-eskakizunei nola erantzuten dien definitzen dugu.

Arkitekturaren deskribapena BI erakundea

Transakzioetara bideratutako informazio-sistema indartsuak ohikoak dira gaur egun enpresa handi guztietan, eta mundu osoko korporazioen joko-eremua modu eraginkorrean berdintzen dute.

Lehiakorra izaten jarraitzeko, ordea, orain analitikoki zuzendutako sistemak behar dira, enpresak lehendik duen informazioa berraurkitzeko eta erabiltzeko duen gaitasuna irauli dezaketenak. Sistema analitiko hauek aberastasuna ulertzetik datoz dati eskuragarri. BIak enpresa osoan errendimendua hobe dezake. Enpresek bezero eta hornitzaile harremanak hobetu ditzakete, produktu eta zerbitzuen errentagarritasuna hobetu, eskaintza berriak eta hobeak sortu, arriskua kontrolatu eta beste irabazi askoren artean gastuak izugarri murrizten dituzte. BIarekin zure enpresa, azkenean, bezeroen informazioa aktibo lehiakor gisa erabiltzen hasten da merkatuko helburuak dituzten aplikazioei esker.

Negozio-tresna egokiak izateak funtsezko galderei behin betiko erantzunak izatea esan nahi du:

• ▪ Gurea zein bezeroei gehiago irabazten digute, edo dirua galtzen digute?
• ▪ Gure onenak non bizi diren bezeroei aldean negozio/ maiz egiten duten biltegia?
• ▪ Gure produktu eta zerbitzuetatik zein saldu daitezke modu eraginkorrenean eta nori?
• ▪ Zein produktu sal daitezke modu eraginkorrenean eta nori?
• ▪ Zein salmenta-kanpaina da arrakastatsuena eta zergatik?
• ▪ Zein salmenta-kanal dira eraginkorrenak zein produktutarako?
• ▪ Nola hobetu ditzakegun gure pertsona onenekin harremanak bezeroei? Enpresa gehienek dute dati galdera horiei erantzuteko modu latzak.
  Sistema operatiboek produktu, bezero eta kantitate handiak sortzen dituzte dati merkatua salmenta puntuetatik, erreserbak, bezeroarentzako arreta eta laguntza teknikorako sistemetatik. Erronka informazio hori ateratzea eta ustiatzea da. Enpresa askok haien zati txikietatik soilik irabazten dute dati analisi estrategikoak egiteko.
  I dati geratzen, askotan i-rekin konbinatuta dati kanpoko iturrietatik eratorritakoa, hala nola gobernuaren txostenak eta erositako beste informazio batzuk, esploratzeko zain dagoen urre meategi bat da, eta dati zure erakundearen informazio testuinguruan findu behar dira.

Ezagutza hori hainbat modutan aplika daiteke, estrategia korporatibo orokor bat diseinatzetik hornitzaileekiko komunikazio pertsonalera arte, dei-zentroetatik, fakturaziotik, Internet eta beste puntu batzuk. Gaur egungo negozio-inguruneak agintzen du DW eta erlazionatutako BI irtenbideek negozio-egitura tradizionalak exekutatzen haratago eboluzionatzen dutela. dati hala nola i dati maila atomikoan normalizatua eta “izar/kubo baserriak”.

Lehiakorra izaten jarraitzeko beharrezkoa dena teknologia tradizionalen eta aurreratuen fusioa da, panorama analitiko zabal bati eusteko ahaleginean.
Amaitzeko, ingurune orokorrak enpresa osoaren ezagutza hobetu behar du, egindako analisien ondorioz egindako ekintzak baliagarriak direla ziurtatuz, guztion onura ateratzeko.

Esaterako, demagun zurea sailkatzen duzula bezeroei arrisku handiko edo baxuko kategorietan.
Informazio hori eredu-erauzgailu batek edo beste bitarteko batzuekin sortzen bada, DWan sartu eta edonorentzat eskuragarri egon behar da, edozein sarbide-tresnaren bidez, hala nola, txosten estatikoen, kalkulu-orrien, taularen edo lineako prozesamendu analitikoa (OLAP). .

Hala ere, gaur egun, mota honetako informazio asko siloetan geratzen da dati analisia sortzen duten pertsonen edo sailen. Antolakuntzak, bere osotasunean, ez du ikusgarritasun gutxi edo ez ulertzeko. Informazio-eduki mota hau zure enpresa DW-n nahasiz bakarrik informazio-siloak ezabatu eta zure DW ingurunea hobetu dezakezu.
Bi oztopo nagusi daude BI erakunde bat garatzeko.
Lehenik eta behin, erakundearen beraren arazoa eta bere diziplina dugu.
Erakundearen politika aldaketetan lagundu ezin badugu ere, erakunde baten BIaren osagaiak, bere arkitektura eta IBM teknologiak garapena nola errazten duen ulertzen lagun dezakegu.
Gainditu behar den bigarren oztopoa osagai txiki baten aurrean BI espazio osoa zuzentzen duen metodo baten ezagutza eta teknologia integratuaren falta da.

IBM integrazio-teknologiaren aldaketekin heltzen ari da. Zure ardura da diseinu pentsakorra eskaintzea. Arkitektura hori mugarik gabeko integraziorako aukeratutako teknologiarekin garatu behar da, edo, gutxienez, estandar irekiei atxikitzen zaien teknologiarekin. Gainera, zure enpresako zuzendaritzak bermatu behar du BI-ren konpromisoa planaren arabera egiten dela eta ez du baimendu autozerbitzuko agenda edo helburuetatik eratorritako informazio-siloak garatzea.
Horrek ez du esan nahi BI ingurunea erabiltzaile ezberdinen behar eta eskakizun ezberdinen aurrean erreakzionatzeko sentikorra ez denik; horren ordez, esan nahi du banakako behar eta eskakizun horien ezarpena BI erakunde osoaren onurarako egiten dela.
BI erakundearen arkitekturaren deskribapena 9 irudiko 1.1. orrialdean aurki daiteke.Arkitekturak teknologia eta tekniken nahasketa aberatsa erakusten du.
Ikuspegi tradizionaletik, arkitekturak biltegiaren osagai hauek biltzen ditu

Geruza atomikoa (geruza atomikoa).

Hau da DW osoaren oinarria, muina eta, beraz, txosten estrategikoaren oinarria.
I dati hemen gordetako osotasun historikoa mantenduko du, txostenak dati eta eratorritako metrikak barne hartu, baita garbitu, integratu eta biltegiratu ere ereduen erauzketa erabiliz.
Hauen ondorengo erabilera guztiak dati eta erlazionatutako informazioa egitura horretatik ateratzen da. Hau meatzaritzarako iturri bikaina da dati eta SQL kontsulta egituratuak dituzten txostenetarako

eko biltegi operatiboa dati edo txostenaren oinarria dati(Datu operatiboen biltegia (ODS) edo txostenak egitea datu-base.)

Hau egitura bat da dati txosten teknikoetarako bereziki diseinatua.

I dati Egitura horien gainetik biltegiratu eta jakinarazitakoa, azkenik, biltegira hedatu daiteke agertokiaren bidez, eta bertan seinaleztapen estrategikorako erabil daiteke.

Eszenatokia.

Gehienentzat lehen geldialdia dati biltegi-ingurunerako zuzenduta antolakuntza-eremua da.
Hemen i dati integratu, garbitu eta eraldatzen dira dati biltegiaren egitura beteko duten irabaziak

Data marts.

Arkitekturaren zati honek egitura adierazten du dati OLAPrako bereziki erabiltzen da. Datamarts-en presentzia, baldin i dati gainjarritako izar-eskemetan gordetzen dira dati dimentsio anitzeko ingurune erlazional batean, edo fitxategietan dati OLAP teknologia zehatzek erabiltzen duten konfidentziala, adibidez, DB2 OLAP zerbitzaria, ez da garrantzitsua.

Muga bakarra arkitekturak erabilera errazten duela da dati dimentsio anitzekoa.
Arkitekturak Bi teknologia eta teknika kritikoak ere barne hartzen ditu, hauek nabarmentzen direnak:

Analisi espaziala

Espazioa analistarentzat informazio haizea da eta funtsezkoa da konponbide osoa lortzeko. Espazioak kokapen jakin batean bizi diren pertsonei buruzko informazioa irudika dezake, bai eta kokapen hori fisikoki munduko gainerakoekiko non dagoenari buruzko informazioa ere.

Analisi hau egiteko, zure informazioa latitude eta longitude koordenatuekin lotzen hasi behar duzu. Horri "geokodetzea" esaten zaio eta zure biltegiko maila atomikoko erauzketa, transformazioa eta karga (ETL) prozesuaren parte izan behar du.

Datu-meatzaritza.

-ren erauzketa dati gure enpresei kopurua hazteko aukera ematen die bezeroei, salmenta joerak aurreikusteko eta harremanak kudeatzeko aukera emateko bezeroei (CRM), BI ekimenen artean.

-ren erauzketa dati ren egiturekin integratu behar da, beraz dati Dwhouse-ren eta biltegiko prozesuek lagunduta, dagokien teknologia eta tekniken erabilera eraginkorra eta eraginkorra bermatzeko.

BI arkitekturan adierazten den bezala, Dwhouse-ren maila atomikoa, baita datamarts ere, iturri bikaina da. dati erauzketarako. Instalazio horiek ere erauzketa-emaitzen hartzaile izan behar dute, publiko zabalenarentzat eskuragarritasuna bermatzeko.

Eragileak.

Hainbat "agente" daude bezeroa puntu guztietan aztertzeko, hala nola, konpainiaren sistema eragileak eta dw bera. Agente hauek puntu bakoitzean joerak ezagutzeko trebatutako neurona-sare aurreratuak izan daitezke, hala nola salmenta-sustapenetan oinarritutako etorkizuneko produktuen eskaria, arauetan oinarritutako motorrak erreakzionatzeko. datua zirkunstantzia multzoa, edota “goi exekutiboei” salbuespenak salatzen dizkieten agente soilak. Prozesu hauek, oro har, denbora errealean gertatzen dira eta, beraz, haien mugimenduarekin estu lotu behar dira dati. Egitura hauek guztiak dati, teknologiek eta teknikek bermatzen dute ez duzula gaua zure BIaren antolakuntza bat sortzen igaroko.

Jarduera hau urrats inkrementaletan garatuko da, puntu txikietarako.
Urrats bakoitza proiektuko ahalegin independente bat da, eta zure DW edo BI ekimenean errepikapen gisa aipatzen da. Iterazioak teknologia berriak inplementatzea izan daitezke, teknika berrietatik hasita, egitura berriak gehitzea dati , kargatzen i dati gehigarria, edo zure ingurunearen analisiaren hedapenarekin. Paragrafo hau 3. kapituluan sakonago aztertzen da.

DW egitura tradizionalez eta BI tresnez gain, zure BI erakundearen beste funtzio batzuk diseinatu behar dituzu, hala nola:

Bezeroaren ukipen-puntuak (Customer touch puntu).

Edozein erakunde moderno bezala, bezeroen ukipen-puntu batzuk daude zuretzako esperientzia positiboa nola izan adierazten dutenak bezeroei. Kanal tradizionalak daude, hala nola, merkatariak, zentralistak, zuzeneko posta, multimedia eta publizitate inprimatua, baita gaur egungo kanalak ere, hala nola posta elektronikoa eta weba, dati Kontaktu-punturen bat duten produktuak eskuratu, garraiatu, garbitu, prozesatu eta gero instalazioetan populatu behar dira dati BIkoa.

ren oinarriak dati eragile eta erabiltzaileen elkarteak (Operational

datu-baseak eta erabiltzaile-komunitateak).
Harremanetarako puntuen amaieran bezeroei oinarriak aurkitzen dira dati konpainiaren aplikazio eta erabiltzaile komunitateak. THE dati daudenak dira dati tradizionala batu eta bateratu behar da dati harreman-puntuetatik isurtzen direnak beharrezko informazioa asetzeko.

Analistak. (Analistak)

BI ingurunearen onuradun nagusia analista da. Bera da egungo erauzketatik etekina ateratzen duena dati operatiboa, iturri ezberdinekin integratua dati , azterketa geografikoa (geokodeketa) bezalako ezaugarriekin areagotua eta erauzketa, OLAP, SQL txosten aurreratuak eta analisi geografikoa ahalbidetzen duten BI teknologietan aurkeztuta. Txostenen ingurunerako analistaren interfaze nagusia BI ataria da.

Hala ere, analista ez da BI arkitekturari etekina ateratzen dion bakarra.
Zuzendariak, erabiltzaile-elkarte handiak eta baita kideak, hornitzaileak eta i bezeroei onurak aurkitu beharko lituzke enpresa BIan.

Atzeko jarioaren begizta.

BI arkitektura ikasteko ingurune bat da. Garapenaren printzipio ezaugarri bat egitura iraunkorrak onartzea da dati erabilitako BI teknologiaren eta erabiltzaileak egindako ekintzen arabera eguneratzeko. Adibide bat bezeroen puntuazioa da.

Salmenta-sailak bezeroen puntuazioak modelatzen baditu zerbitzu berri bat erabiltzeko, orduan salmenta-sailak ez luke izan behar zerbitzuaren onuradun talde bakarra.

Horren ordez, ereduaren erauzketa enpresaren datu-fluxuaren zati natural gisa egin behar da eta bezeroen puntuazioak biltegiko informazio testuinguruaren parte integratua bihurtu behar dira, erabiltzaile guztiek ikusgai. Bi-bI-centric IBM Suite DB2 UDB barne, DB2 OLAP zerbitzariak osagai teknologiko nagusienak biltzen ditu, 1.1 Irudian definitutakoak.

Liburuko irudi honetan agertzen den arkitektura erabiltzen dugu jarraitasun maila bat emateko eta IBM produktu bakoitza BI eskema orokorrean nola sartzen den erakusteko.

Informazio-edukia eskaintzea (hornitzea informazio edukia)

Zure BI ingurunea diseinatzea, garatzea eta ezartzea lan izugarria da. Diseinuak egungo eta etorkizuneko negozio eskakizunak bereganatu behar ditu. Marrazki arkitektonikoak osoa izan behar du diseinu-fasean aurkitutako ondorio guztiak jasotzeko. Exekuzioak helburu bakarrarekin jarraitu behar du: BI arkitektura garatzea diseinuan formalki aurkezten den moduan eta negozio-eskakizunetan oinarrituta.

Bereziki zaila da diziplinak arrakasta erlatiboa bermatuko duela argudiatzea.
Hau erraza da ez duzulako BI ingurune bat aldi berean garatzen, baina denboran zehar urrats txikietan egiten duzu.

Hala ere, zure arkitekturaren BI osagaiak identifikatzea garrantzitsua da bi arrazoirengatik: Ondorengo arkitektura teknikoaren erabaki guztiak gidatuko dituzu.
Teknologiaren erabilera jakin bat kontzienteki planifikatu ahal izango duzu, nahiz eta hainbat hilabetetan teknologiaren beharra errepikatuko ez baduzu.

Zure negozioaren eskakizunak nahikoa ulertzeak zure arkitekturarako eskuratzen dituzun produktuen motan eragina izango du.
Zure arkitektura diseinatzeak eta garatzeak zure biltegia dela ziurtatzen du

ez ausazko gertaera bat, arretaz eraikitako “ondo pentsatutakoa” baizik. opera artea teknologia mistoaren mosaiko gisa.

Diseinatzea informazio edukia

Hasierako diseinu guztiak ingurune orokorrak orain eta etorkizunean beharko dituen funtsezko osagaietan zentratu eta identifikatu behar du.
Garrantzitsua da negozioaren eskakizunak ezagutzea.

Edozein diseinu formal hasi baino lehen ere, proiektuaren planifikatzaileak sarritan osagai bat edo bi identifikatu ditzake berehala.
Zure arkitekturarako beharrezkoak izan daitezkeen osagaien oreka, ordea, ezin da erraz aurkitu. Diseinu fasean, arkitekturaren zati nagusiak aplikazioen garapena (JAD) saioa lotzen du negozioaren eskakizunak identifikatzeko.

Batzuetan, eskakizun horiek kontsulta eta txostenak egiteko tresnen esku utz daitezke.
Adibidez, erabiltzaileek adierazten dute uneko txosten bat automatizatu nahi badute eskuz sortu behar dutela uneko bi txosten integratuz eta konbinaziotik eratorritako kalkuluak gehituz. dati.
Baldintza hau erraza den arren, zure erakunderako txostenak egiteko tresnak erostean sartu behar duzun funtzioaren funtzionaltasun jakin bat definitzen du.

Diseinatzaileak baldintza osagarriak ere bete behar ditu argazki osoa lortzeko. Erabiltzaileek txosten honetara harpidetu nahi al dute?
Txosten azpimultzoak sortu eta posta elektronikoz bidaltzen al dira hainbat erabiltzaileri? Txosten hau enpresaren atarian ikusi nahi al dute? Baldintza horiek guztiak erabiltzaileek eskatzen duten eskuzko txostena ordezkatzeko behar soilaren parte dira. Baldintza mota hauen abantaila da denek, erabiltzaileek eta diseinatzaileek, txostenen kontzeptua ulertzea.

Badira beste negozio mota batzuk, ordea, planifikatu behar ditugunak. Negozio-eskakizunak negozio-galdera estrategikoen moduan adierazten direnean, diseinatzaile adituarentzat erraza da neurri/egiazko eta dimentsio-eskakizunak hautematea.

JAD erabiltzaileek ez dakite nola adierazi beren eskakizunak negozio-arazo baten moduan, diseinatzaileak maiz emango ditu adibideak eskakizunak biltzeko saioa hasteko.
Diseinatzaile adituak merkataritza estrategikoa ez ezik, nola eratu ere ulertzen lagun diezaieke erabiltzaileei.
Eskakizunak biltzeko ikuspegia 3. kapituluan aztertzen da; oraingoz BI eskakizun mota guztietarako diseinatu beharra besterik ez dugu adierazi nahi.

Negozio-arazo estrategiko bat negozio-eskakizuna ez ezik, diseinu-arrastoa ere bada. Dimentsio anitzeko galdera bati erantzun behar bazaio, orduan buruz ikasi, aurkeztu i dati dimentsioa, eta buruz ikasi behar baduzu dati dimentsio anitzeko, zer teknologia edo teknika erabiliko duzun erabaki behar duzu.

Ezartzen al duzu erreserbatutako kubo izar-eskema bat, ala biak? Ikus dezakezun bezala, negozio-arazo sinple batek ere diseinuan nabarmen eragin dezake. Baina negozio-eskakizun mota hauek ohikoak eta ulertzen dituzte, gutxienez proiektuen esperientzia duten diseinatzaileek eta planifikatzaileek.

OLAP teknologiari eta laguntzari buruz nahikoa eztabaida izan da, eta irtenbide sorta zabala dago eskuragarri. Orain arte txosten sinpleak negozio dimentsioko eskakizunekin bateratzeko beharra aipatu dugu, eta eskakizun horiek nola eragiten duten arkitektura-erabaki teknikoetan.

Baina zeintzuk dira erabiltzaileek edo Dw taldeak erraz ulertzen ez dituzten baldintzak? Inoiz beharko al duzu analisi espaziala?
Meatze-ereduak dati zure etorkizunaren parte beharrezkoa izango al dira? Nork daki?

Garrantzitsua da kontuan izan teknologia mota hauek erabiltzaile-komunitate orokorrek eta Dw taldeko kideek ez dituztela ondo ezagutzen, neurri batean, hori izan daiteke normalean barne edo hirugarren aditu tekniko batzuek kudeatzen dituztelako. Teknologia mota hauek sortzen dituzten arazoen muturreko kasua da. Erabiltzaileek ezin badituzte negozio-eskakizunak deskribatu edo diseinatzaileei jarraibideak ematen dizkien modu batean markatu, oharkabean pasa daitezke edo, okerrago, ez ikusi egin dezakete.

Arazoagoa bihurtzen da diseinatzaileak eta garatzaileak teknologia aurreratu baina kritiko horietako baten aplikazioa ezagutu ezin dutenean.
Diseinatzaileei sarri entzun diegunez, “beno, zergatik ez dugu alde batera uzten beste gauza hau lortu arte? “Benetan interesatzen al zaie lehentasunak, edo ulertzen ez dituzten eskakizunak saihesten ari dira, besterik gabe? Ziurrenik azken hipotesia izango da. Demagun zure salmenta-taldeak negozio-eskakizun bat komunikatu duela, 1.3 irudian adierazten den bezala, ikus dezakezun bezala, eskakizuna negozio-arazo baten forman kokatzen da. Arazo honen eta dimentsio-arazo tipikoaren arteko aldea distantzia da. Kasu honetan, salmenta-taldeak hilero jakin nahi du produktuen, biltegien eta salmenten guztizko kopurua. bezeroei erosten duten biltegitik 5 kilometrora bizi direnak.

Zoritxarrez, diseinatzaileek edo arkitektoek osagai espaziala alde batera utzi dezakete esanez, "bezeroa, produktua eta dati gordailuarena. Mantendu dezagun distantzia beste iterazio bat arte.

"Erantzun okerra. Negozio-arazo mota hau BIri buruzkoa da. Gure negozioaren ulermen sakonagoa eta gure analistarentzat espazio analitiko sendo bat adierazten du. BI kontsulta soiletik edo txosten estandarrez gain, edo baita OLAP ere. Horrek ez du esan nahi teknologia hauek zure BIrako garrantzitsuak ez direnik, baina haiek bakarrik ez dute BI ingurunea adierazten.

Informazio testuingururako diseinua (Informazio Edukien Diseinua)

Oinarrizko osagai desberdinak bereizten dituzten negozio-eskakizunak identifikatu ditugunez, diseinu arkitektoniko orokor batean sartu behar dira. BI osagai batzuk gure hasierako ahaleginen parte dira, eta beste batzuk hilabete batzuetan ez dira ezarriko.

Hala ere, ezagutzen diren baldintza guztiak diseinuan islatzen dira, teknologia jakin bat ezarri behar dugunean, horretarako prest gaude. Proiektuari buruzko zerbaitek pentsamendu tradizionala islatuko du.

Multzo hau dati geroagoko erabilerak laguntzeko erabiltzen da dati identifikatu ditugun Enpresa-gaiek gidatuta dimentsioa. Dokumentu osagarriak sortzen diren heinean, hala nola, diseinuaren garapena dati, nola formalizatzen hasiko gara i dati ingurunean zabaltzen dira. i irudikatzeko beharra egiaztatu dugu dati era dimentsioan, datu-martetan banatuz (behar espezifikoen arabera).

Erantzun beharreko hurrengo galdera hau da: nola eraikiko dira data marts hauek?
Izarrak eraikitzen dituzu kuboei eusteko, edo kuboak, edo izarrak besterik ez? (edo eskuineko kuboak, edo eskuineko izarrak). Sortu arkitektura guztientzat geruza atomikoa behar duten menpeko datu-merkatuetarako dati eskuratzen duzu? Baimendu datu-merkatu independenteak i dati zuzenean sistema eragileetatik?

Zein Cube Teknologia estandarizatzen saiatuko zara?

Jainko ugari dituzu dati dimentsio-analisirako beharrezkoa da edo zure salmenta-indar nazionaleko kuboak behar dituzu astero edo biak? DB2 OLAP zerbitzaria finantzaketarako edo Cognos PowerPlay kuboak bezalako zerbait eraikitzen duzu salmenta-erakunderako, ala biak? Hauek dira hemendik aurrera zure BI ingurunean eragina izango duten diseinu arkitektonikoko erabaki handiak. Bai, OLAPren beharra ezarri duzu. Orain nola gauzatuko duzu teknika eta teknologia mota hori?

Nola eragiten dute teknologia aurreratuenetako batzuek zure diseinuetan? Demagun zure erakundean espazio-behar bat identifikatu duzula. Orain, marrazki arkitektonikoaren edizioak gogoratu behar dituzu, nahiz eta hainbat hilabetetan osagai espazialak egiteko asmoa ez baduzu. Arkitektoak behar denaren arabera diseinatu behar du gaur. Sortu, gorde, egiten eta sarbidea ematen duen analitika espazialaren beharra aurreikustea dati espaziala. Horrek, aldi berean, muga gisa balio behar du gaur egun kontuan izan ditzakezun software-teknologia eta plataformaren zehaztapenei dagokienez. Adibidez, administrazio-sistema datu-basea Zure geruza atomikoan egiten duzun erlazio-geruza (RDBMS) hedadura espazial sendoa izan behar du eskuragarri. Horrek errendimendu maximoa bermatuko luke zure aplikazio analitikoetan geometria eta objektu espazialak erabiltzean. Zure RDBMS-k ezin badu kudeatu dati (espazio-zentrikoa) barnean, beraz, a ezarri beharko duzu datu-basea (espazio-zentrikoa) kanpoko. Horrek arazoen kudeaketa zailtzen du eta zure errendimendu orokorra arriskuan jartzen du, zure DBAentzako sortutako arazo gehigarriak ahaztu gabe, ziurrenik oinarrizko ulermena gutxien dutelako. dati espaziala ere. Bestalde, zure RDMBS motorrak osagai espazial guztiak kudeatzen baditu eta bere optimizatzaileak objektu espazialen behar bereziak (adibidez, indexatzea) ezagutzen baditu, orduan zure DBAek erraz kudeatu dezakete arazoen kudeaketa eta errendimendua maximizatu dezakezu.

Gainera, eszenatoki-eremua eta ingurune atomikoaren geruza egokitu behar dituzu helbide-garbiketa barne (a

espazio-analisirako funtsezko elementua), baita gero espazioko objektuak gordetzea ere. Marrazki edizioen segidak aurrera jarraitzen du norabide argiaren nozioa sartu dugulako. Alde batetik, aplikazio honek zure ETL ahaleginerako behar den software mota zehaztuko du.

Trillium bezalako produktuak behar dituzu helbide garbi bat emateko, edo zure aukeratutako ETL saltzaile bat funtzionalitate hori eskaintzeko?
Oraingoz garrantzitsua da zure biltegia inplementatzen hasi aurretik osatu behar den diseinu maila estimatzea. Goiko adibideek negozio-eskakizun jakin baten identifikazioari jarraitu behar dioten diseinu-erabaki ugari erakutsi behar dituzte. Ondo hartzen badira, diseinu-erabaki hauek zure inguruneko egitura fisikoen, erabilitako teknologiaren aukeraketaren eta informazio-edukien hedapen-fluxuaren arteko menpekotasuna sustatzen dute. BI arkitektura konbentzional hori gabe, zure erakundea lehendik dauden teknologien nahasketa kaotiko baten menpe egongo da, onenean itxurazko egonkortasuna eskaintzeko modu errazean elkartuta.

Mantendu informazio edukia

Informazioaren balioa zure erakundera ekartzea oso lan zaila da. Ulermen eta esperientzia nahikorik gabe, edo plangintza eta diseinu egokirik gabe, talde onenek ere huts egingo dute. Bestalde, intuizio handia eta planifikazio zehatza baduzu baina exekuziorako diziplinarik ez baduzu, zure dirua eta denbora alferrik galdu besterik ez duzu zure esfortzua porrot egitera kondenatuta dagoelako. Mezuak argia izan behar du: trebetasun, ulermen/esperientzia edo plangintza/diseinu edo ezarpen diziplina horietako bat edo gehiago falta bazaizu, BI erakundearen eraikina elbarri edo suntsitu egingo da.

Zure taldea nahikoa prestatuta al dago? Ba al dago zure BI taldean BI inguruneetan eskuragarri dagoen paisaia analitiko zabala eta paisaia hori mantentzeko beharrezkoak diren teknikak eta teknologiak ulertzen dituenik? Ba al dago zure taldean aplikazio aurreratuen arteko aldea antzeman dezakeen norbait

txosten estatikoa eta OLAP, ala ROLAP eta OLAP arteko ezberdintasunak? Zure taldeko kideetako batek argi ezagutzen al du nola atera eta nola eragin dezakeen biltegian edo biltegiak nola onar dezakeen errendimendua ateratzeko? Taldekide batek ulertzen du balioa dati espazio edo agenteetan oinarritutako teknologia? Ba al duzu ETL tresnen aplikazio berezia estimatzen duen norbait mezuen artekarien teknologiaren aldean? Ez baduzu, lortu bat. BI geruza atomiko normalizatu bat, OLAP, izar eskemak eta ODS bat baino askoz handiagoa da.

BI eskakizunak eta haien irtenbideak ezagutzeko ulermena eta esperientzia izatea ezinbestekoa da erabiltzaileen beharrak behar bezala formalizatzeko eta haien soluzioak diseinatzeko eta ezartzeko. Zure erabiltzaile-komunitateak baldintzak deskribatzeko zailtasunak baditu, biltegi-taldearen lana da ulermen hori ematea. Baina biltegiko taldea bada

ez du BIaren aplikazio zehatza aitortzen -adibidez, datuen meatzaritza-, orduan ez da onena BI inguruneak biltegi pasibo izatera mugatzea. Dena den, teknologia horiei jaramonik ez egiteak ez du murrizten haien garrantzia eta zure erakundearen business intelligence gaitasunen agerpenean duten eragina, bai eta sustatzeko asmoa duzun informazio panoraman ere.

Plangintzak marrazkiaren nozioa barne hartu behar du, eta biek pertsona konpetente bat behar dute. Gainera, diseinatzeak talde-biltegiaren filosofia eta estandarrei atxikitzea eskatzen du. Esate baterako, zure enpresak plataforma estandar bat ezarri badu edo plataforma osoan estandarizatu nahi duzun RDBMS jakin bat identifikatu badu, taldeko guztien ardura da estandar horiek betetzea. Orokorrean, talde batek estandarizazioaren beharra azaltzen du (erabiltzaile-komunitateei), baina taldeak berak ez du prest enpresako beste arlo batzuetan edo antzeko enpresetan ere ezarritako estandarrei atxikitzeko. Hau hipokrita izateaz gain, enpresa dauden baliabideak eta inbertsioak ustiatzeko gai ez dela ezartzen du. Ez du esan nahi estandarizatu gabeko plataforma edo teknologia bat bermatzen duten egoerarik ez dagoenik; hala ere, biltegiko ahaleginak

jeloskor zaindu behar dituzte enpresaren estandarrak negozioaren eskakizunek kontrakoa agintzen duten arte.

BI erakunde bat eraikitzeko behar den hirugarren funtsezko osagaia diziplina da.
Guztira, norbanakoen eta ingurunearen araberakoa da. Proiektuen planifikatzaileek, babesleek, arkitektoek eta erabiltzaileek enpresaren informazio-paisaia eraikitzeko beharrezkoa den diziplina aintzat hartu behar dute. Diseinatzaileek beren diseinu-ahaleginak gizartean beharrezkoak diren beste ahalegin batzuk osatzeko moduan zuzendu behar dituzte.

Adibidez, demagun zure enpresak biltegiko osagai bat duen ERP aplikazio bat eraikitzen duela.
Beraz, ERP diseinatzaileen ardura da biltegi-inguruneko taldearekin lankidetzan aritzea, dagoeneko hasitako lana lehiatu edo bikoiztu ez dadin.

Diziplina ere erakunde osoak landu behar duen gaia da eta normalean maila exekutibo bati ezarri eta agintzen zaio.
Kudeatzaileak prest al daude diseinatutako ikuspegi bati atxikitzeko? Azken finean enpresaren arlo guztiei balioa emango dien informazio edukia sortzea agintzen duen ikuspegia, baina agian banakako edo saileko agendak arriskuan jartzen dituena? Gogoratu esaera “Dena pentsatzea gauza bakar batean pentsatzea baino garrantzitsuagoa da”. Esaera hau egia da BI erakundeentzat.

Zoritxarrez, biltegi askok beren esfortzuak sail jakin bati edo erabiltzaile zehatz bati balioa ekartzen eta bideratzen saiatzera bideratzen dute, erakunde orokorrean gutxi aintzat hartuz. Demagun exekutiboak laguntza eskatzen diola etxe-taldeari. Taldeak 90 eguneko ahaleginarekin erantzuten du, kudeatzaileak zehaztutako jakinarazpen-baldintzak emateaz gain, guztiak dati oinarriak maila atomikoan nahasten dira proposatutako kubo teknologian sartu aurretik.
Ingeniaritza gehigarri honek etxe-etxeak etekina aterako diola ziurtatzen du dati kudeatzaileak behar duena.
Hala ere, exekutiboa kanpoko aholkularitza-enpresekin hitz egin zuen, eta 4 aste baino gutxiagoan entregatzeko antzeko aplikazio bat proposatu zuten.

Biltegi barruko taldea eskumena dela suposatuz, exekutiboak aukera du. Nork onartzen duen informazio-aktiboen enpresa lantzeko beharrezkoa den ingeniaritza-diziplina osagarria edo bere irtenbidea azkar eraikitzea aukera dezake. Azkena sarriegi aukeratzen dela dirudi eta gutxi batzuei edo norbanakoari mesede egiten dieten informazio edukiontziak sortzeko baino ez du balio.

Epe laburreko eta luzerako helburuak

Arkitektoek eta proiektuen diseinatzaileek BI erakunde batean arkitektura orokorraren eta hazteko planen epe luzerako ikuspegia formalizatu behar dute. Epe laburreko irabazien eta epe luzerako plangintzaren konbinazio honek BI ahaleginen bi aldeak adierazten ditu. Epe laburreko irabazia zure biltegiaren iterazioekin lotutako BIaren alderdia da.

Horra hor planifikatzaileek, arkitektoek eta babesleek merkataritza-baldintza zehatzak betetzera bideratzen dute. Maila honetan egitura fisikoak eraikitzen dira, teknologia erosten da eta teknikak ezartzen dira. Ez dira, inola ere, erabiltzaile-komunitate jakinek definitutako eskakizun zehatzei erantzuteko eginak. Dena komunitate jakin batek zehaztutako eskakizun zehatzei aurre egiteko egiten da.
Epe luzerako plangintza, ordea, BIaren beste alderdia da. Bertan, planoak eta diseinuak edozein egitura fisiko eraikitzea bermatzen zuten, aukeratutako teknologiak eta inplementatutako teknikak enpresari begira egindakoak. Epe luzerako plangintza da aurkitutako epe laburreko irabazietatik negozio-onurak sortzen direla ziurtatzeko behar den kohesioa ematen duena.

Justifikatu zure BI ahalegina

Un datu biltegia berez ez du berezko baliorik. Beste era batera esanda, ez dago berezko baliorik biltegi-teknologien eta ezarpen-tekniken artean.

Biltegiko edozein ahaleginen balioa biltegiaren ingurunearen ondorioz egindako ekintzetan eta denboran zehar landutako informazio edukietan aurkitzen da. Hau puntu kritikoa da edozein wherehouse ekimenen balioa zenbatesten saiatu aurretik ulertzeko.

Gehiegitan, arkitektoak eta diseinatzaileak biltegiaren osagai fisiko eta teknikoei balioa aplikatzen saiatzen dira, hain zuzen ere, balioa biltegiak eta ondo eskuratutako informazioak eragin positiboa duten negozio-prozesuetan oinarritzen denean.

Hona hemen BI ezartzearen erronka: Nola justifikatzen duzu inbertsioa? Non-etxeak berezko baliorik ez badu, proiektu-diseinatzaileek biltegia negozio-prozesu zehatzak hobetzeko edo babestutako informazioaren balioa hobetzeko lortutako onurak ikertu, definitu eta formalizatu behar dituzte.

Gauzak zailtzeko, biltegiratze-ahaleginek eragindako edozein negozio-prozesu onura "nabarmenak" edo "arinak" ekar ditzake. Onura nabarmenek inbertsioaren itzulera (ROI) neurtzeko metrika ukigarria eskaintzen dute; adibidez, aldi jakin batean inbentarioa denbora gehiago bihurtzea edo bidalketa bakoitzeko garraio kostu txikiagoa lortzeko. Zailagoa da onura sotilak definitzea, hala nola informaziorako sarbidea hobetzea, balio ukigarriaren arabera.

Konektatu zure proiektua ezagutzeko negozio eskaerak

Gehiegitan, proiektuen planifikatzaileak biltegiaren balioa enpresa-helburu amorfoekin lotzen saiatzen dira. "Biltegi baten balioa eskaera estrategikoak asetzeko dugun gaitasunean oinarritzen dela" aldarrikatuz eztabaida irekitzen dugu modu atseginean. Baina hori bakarrik ez da nahikoa inbentarioan inbertitzeak zentzua duen ala ez zehazteko. Hobe da biltegiko iterazioak negozio-eskaera jakin eta zehatzekin lotzea.

Neurtu ROI

ROI biltegi batean kalkulatzea bereziki zaila izan daiteke. Batez ere zaila da abantaila bada

Errepikapen jakin baten nagusia ukigarria edo neurtzeko erraza ez den zerbait da. Ikerketa batek aurkitu du erabiltzaileek BI ekimenen bi onura nagusi hautematen dituztela:

• ▪ Erabakiak sortzeko gaitasuna sortzea
• ▪ Informaziorako sarbidea sortu
  Onura hauek onura bigunak (edo leunak) dira. Erraza da ikustea nola kalkulatu dezakegun ROI bat garraio-kostu murrizteetan, adibidez, onura gogor (edo handi) batean oinarrituta, baina nola neurtzen dugu erabaki hobeak hartzeko gaitasuna?
  Zalantzarik gabe, erronka bat da proiektuen planifikatzaileentzat enpresa biltegiko ahalegin jakin batean inbertitzeko konbentzitzen saiatzen ari direnean. Salmentak handitzea edo kostuak murriztea ez dira BI ingurunea gidatzen duten gai nagusiak.
  Horren ordez, informaziorako sarbide hobea lortzeko negozioen eskaerak aztertzen ari zara, departamentu jakin batek erabaki azkarragoak har ditzan. Hauek enpresarentzat berdin garrantzitsuak diren eragile estrategikoak dira, baina anbiguoagoak eta neurri ukigarri batean ezaugarritzea zailagoa. Kasu honetan, ROI kalkulatzea engainagarria izan daiteke, garrantzirik ez badu.
  Proiektuen planifikatzaileek balio ukigarria frogatu behar dute zuzendariek iterazio jakin batean inbertsioak merezi duen ala ez erabakitzeko. Hala ere, ez dugu ROI kalkulatzeko metodo berririk proposatuko, ezta horren aldeko edo kontrako argudiorik ere egingo.
  Artikulu eta liburu asko daude eskuragarri ROI kalkulatzeko oinarriak aztertzen dituztenak. Badira balio-proposamen bereziak, esate baterako, inbertsioaren balioa (VOI), Gartner bezalako taldeek eskaintzen dituztenak, ikertu ditzakezunak. Horren ordez, kontuan hartu behar dituzun ROI edo beste balio-proposamen batzuen oinarrizko alderdietan zentratuko gara. ROI aplikatzea BI ahaleginekin lotutako onura "gogor" eta "bigun"ei buruzko argudioaz harago, ROI aplikatzerakoan kontuan hartu beharreko beste gai batzuk daude. Adibidez:

Egotzi aurrezki gehiegi izango litzatekeen DW ahaleginei
Demagun zure enpresa mainframe arkitektura batetik UNIX ingurune banatu batera igaro dela. Beraz, ahalegin horretatik lortu daitekeen (edo ez) aurrezkirik ez zaio esklusiboki egotzi behar (?) biltegiari.

Guztia ez kontabilizatzea garestia da. Eta gauza asko daude kontuan hartu beharrekoak. Kontuan izan honako zerrenda hau:

• ▪ Hasierako kostua, bideragarritasuna barne.
• ▪ Biltegiratze eta komunikazioekin lotutako hardware dedikatuaren kostua
• ▪ Softwarearen kostua, kudeaketa barne dati eta bezero/zerbitzariaren luzapenak, ETL softwarea, DSS teknologiak, bistaratze tresnak, programazio eta lan-fluxuen aplikazioak eta monitorizazio softwarea, .
• ▪ Egituraren diseinuaren kostua dati, sorkuntzarekin eta optimizazioarekin
• ▪ BI ahaleginarekin zuzenean lotutako softwarearen garapenaren kostua
• ▪ Tokiko laguntzaren kostua, errendimenduaren optimizazioa barne, softwarearen bertsioen kontrola eta laguntza eragiketak barne Aplikatu "Big-Bang" ROI. Biltegia esfortzu bakar eta erraldoi gisa eraikitzea porrot egitera kondenatuta dago, beraz, enpresa handien ekimen baterako ROI-a kalkulatu ere. Eskaintza harrigarria da, eta planifikatzaileek ahalegin guztiaren balioa estimatzeko saiakera ahulak egiten jarraitzen dute. Zergatik saiatzen dira planifikatzaileak negozio-ekimenari diru-balioa jartzen, errepikapen zehatzak kalkulatzea zaila dela oso ezaguna eta onartzen bada? Nola da posible? Ez da posible salbuespenak salbuespen. Ez egin. ROI kalkulatzerakoan zer egin behar ez den ezarri dugula, hona hemen zure BI ahaleginen balioa kalkulatzeko prozesu fidagarri bat ezartzen lagunduko diguten puntu batzuk.

ROI adostasuna lortzea. Zure BI ahaleginen balioa zenbatesteko duzun teknika aukeratzea edozein dela ere, alderdi guztiek adostu behar dute, proiektuen diseinatzaileek, babesleek eta negozio-zuzendariek barne.

Murriztu ROI zati identifikagarrietan. ROI arrazoiz kalkulatzeko beharrezkoa den urrats bat kalkulu hori proiektu zehatz batera bideratzea da. Horri esker, balio bat kalkula dezakezu betetzen ari diren negozio-eskakizun zehatzetan oinarrituta

Zehaztu kostuak. Esan bezala, kostu ugari kontuan hartu behar dira. Gainera, kostuek iterazio bakarrarekin lotutakoak ez ezik, enpresa estandarrak betetzen direla bermatzearekin lotutako kostuak ere sartu behar dituzte.

Onurak definitu. ROI negozio-eskakizun zehatzekin argi lotuz, baldintzak betetzea ekarriko duten onurak identifikatu beharko genituzke.

Kostuak eta onurak murriztea berehalako irabazietan. Zure balorazioak gaur egungo balio garbian (NPV) oinarritzeko modurik onena da etorkizuneko irabazietan etorkizuneko balioa iragartzen saiatzearen aurka.

Mantendu zure ROI banatzeko denbora minimoa. Ondo dokumentatuta dago zure ROIan erabili den denbora luzean.

Erabili ROI formula bat baino gehiago. ROI aurreikusteko metodo ugari daude eta horietako bat edo gehiago erabili ala ez planifikatu beharko zenuke, gaur egungo balio garbia, barne-itzulkin-tasa (IRR) eta amortizazioa barne.

Prozesu errepikagarria definitu. Hori funtsezkoa da epe luzerako edozein balio kalkulatzeko. Prozesu errepikagarri bakarra dokumentatu behar da proiektuaren azpi-sekuentzia guztietarako.

Zerrendatutako arazoak garbiguneen inguruneko adituek definitutako ohikoenak dira. Zuzendaritzak "Big-Bang" ROI-a emateko tematzea oso desorientagarria da. Zure ROI kalkulu guztiak zati identifikagarri eta ukigarrietan zatituz hasten badituzu, aukera ona duzu ROIaren balorazio zehatza kalkulatzeko.

ROI abantailei buruzko galderak

Zure onurak edozein direla ere, biguna edo gogorra, oinarrizko galdera batzuk erabil ditzakezu haien balioa zehazteko. Adibidez, eskalatze sistema sinple bat erabiliz, 1etik 10era, edozein ahaleginen eragina neur dezakezu galdera hauek erabiliz:

• Nola baloratuko zenuke ulermena dati zure enpresaren proiektu honi jarraituz?
• Nola kalkulatuko zenuke proiektu honen ondorioz prozesuen hobekuntzak?
• Nola neurtuko zenuke orain iterazio honen bidez eskuragarri dauden ikuspegi eta ondorio berrien eragina
• Zer eragin izan zuen informatika-ingurune berri eta errendimendutsuek ikasitakoaren ondorioz? Galdera hauen erantzunak gutxi badira, baliteke enpresak egindako inbertsioa merezi ez izatea. Puntuazio altuko galderek balio-irabazi garrantzitsuak adierazten dituzte eta ikerketa gehiagorako gida izan behar dute. Esaterako, prozesuen hobekuntzaren puntuazio altua diseinatzaileek prozesuak nola hobetu diren aztertzera eraman beharko lituzke. Baliteke lortutako irabazi batzuk edo guztiak ukigarriak direla eta, beraz, diru-balio bat erraz aplika daitekeela. Lehenengo iterazioari etekinik handiena ateratzea biltegi Zure enpresa-esfortzuaren emaitzarik handiena lehen iterazioetan izaten da. Hasierako ahalegin hauek, tradizionalki, publikoarentzako informazio edukirik erabilgarriena ezartzen dute eta ondorengo BI aplikazioetarako oinarri teknologikoak ezartzen laguntzen dute. Normalean, ondorengo ondorengo guztietan dati biltegi-proiektuek gero eta balio gehigarri gutxiago ekartzen diote enpresari orokorrean. Hau bereziki egia da errepikapenak gai berriak gehitzen ez baditu edo erabiltzaile-komunitate berri baten beharrak asetzen ez baditu.

Biltegiratze-eginbide hau hazten ari diren piletan ere aplikatzen da dati historialariak. Ondorengo ahaleginek gehiago eskatzen baitute dati eta nola gehiago dati denborarekin biltegira isurtzen dira, gehienak dati erabilitako analisirako garrantzi gutxiagokoa bihurtzen da. Hauek dati askotan deitzen zaie dati lozorroan eta beti da garestia mantentzea, ia inoiz erabiltzen ez direlako.

Zer esan nahi du horrek proiektuaren babesleentzat? Funtsean, lehen babesleek inbertsioak kostatzen duena baino gehiago partekatzen dute. Hau da nagusia, biltegiaren teknologia eta baliabideen ingurunearen geruza zabala ezartzeko bultzada delako, organikoa barne.

Baina lehen urrats hauek balio handiena ekartzen dute eta, beraz, proiektuen diseinatzaileek askotan justifikatu behar izaten dute inbertsioa.
Zure BI ekimenaren ondoren egindako proiektuek kostu zuzen eta txikiagoak izan ditzakete (lehenengoarekin alderatuta, baina balio gutxiago ekartzen diote enpresari).

Eta erakundeen jabeek pilaketa botatzea aztertzen hasi behar dute dati eta garrantzi gutxiagoko teknologiak.

Datuen meatzaritza: Erauzketa dati

Osagai arkitektoniko askok datu-meatzaritza teknologien eta tekniken aldakuntzak behar dituzte.
adibidez, interesguneak aztertzeko "eragile" desberdinak bezeroei, konpainiaren sistema eragileak eta dw berarentzat. Agente hauek POT joeretan trebatutako neurona-sare aurreratuak izan daitezke, hala nola salmenta-sustapenetan oinarritutako etorkizuneko produktuen eskaria; arauetan oinarritutako motorrak multzo bati erreakzionatzeko datua zirkunstantzien arabera, adibidez, diagnostiko medikoa eta tratamendu gomendioak; edota goi-kargudunei salbuespenak jakinarazteko eginkizuna duten agente soilak ere. Orokorrean erauzketa prozesu hauek dati si

egiaztatu denbora errealean; beraz, erabat batu behar dira mugimenduarekin dati beraiek.

Lineako prozesamendu analitikoa

Sareko analitika

Ebaki, dado, jaurti, zulatzeko eta analisiak egiteko gaitasuna
zer-bada, esparruaren barruan dago, IBM teknologia-suitearen ardatza. Esate baterako, lineako prozesaketa analitikoa (OLAP) funtzioak existitzen dira DB2rako eta horrek software motorra dimentsio-analisia ekartzen du. datu-base bera .

Funtzioek dimentsio-erabilgarritasuna gehitzen diote SQLri, DB2ren zati naturala izatearen onura guztiak aprobetxatuz. OLAP integrazioaren beste adibide bat erauzketa tresna da, DB2 OLAP Server Analyzer. Teknologia honi esker, DB2 OLAP zerbitzariaren kuboak azkar eta automatikoki azter daitezke balio-balioak aurkitzeko eta horien berri emateko. dati kubo osoan ezohikoa edo ustekabekoa negozio-analistari. Eta, azkenik, DW Centerren eginbideek baliabide bat eskaintzen diete arkitektoei, besteak beste, DB2 OLAP zerbitzari-kubo baten profila ETL prozesuen zati natural gisa kontrolatzeko.

Analisi espaziala Analisi espaziala

Espazioak panorama baterako behar diren aingura analitikoen (buruen) erdia adierazten du
analitiko zabala (denborak beste erdia adierazten du). Biltegiaren maila atomikoa, 1.1 irudian irudikatuta, denbora eta espazioaren oinarriak barne hartzen ditu. Denbora-zigiluak denboraren araberako analisiak ainguratzen ditu eta helbidearen informazioa espazioaren arabera. Denbora-zigiluek denboraren araberako analisia egiten dute, eta helbideko informazioak espazioaren araberako azterketa egiten du. Diagramak geokodeketa erakusten du –helbideak mapa bateko puntuetan edo espazioko puntuetan bihurtzeko prozesua, distantzia eta barrukoa/kanpoa bezalako kontzeptuak analisian erabili ahal izateko– maila atomikoan egindakoa eta eskuragarri dagoen analisi espaziala. analista. IBMk hedapen espazialak eskaintzen ditu, Ingurumen Sistemaren Ikerketa Institutuarekin (ESRI) batera garatuak datu-base DB2 espazio-objektuak zati normal gisa gorde ahal izateko datu-base erlazionala. db2

Spatial Extenders, SQL luzapen guztiak ere eskaintzen dituzte analisi espaziala aprobetxatzeko. Adibidez, kontsultatu beharreko SQL luzapenak
Helbideen arteko distantzia edo puntu bat eremu poligonal definitu baten barruan edo kanpoan dagoen, Spatial Extender-ekin estandar analitiko bat dira. Ikus 16. kapitulua informazio gehiagorako.

Datu-basea-Egoiliarren Tresnak Tresnak Datu-basea-Egoiliarra

DB2-k BI-egoiliarren SQL ezaugarri asko ditu, analisiaren ekintzan laguntzen dutenak. Besteak beste:

• Errekurtsio-funtzioak analisiak egiteko, adibidez, “hegaldi bide posible guztiak aurkitzea San Francisco a NY".
• Sailkapenerako, funtzio metagarriak, kuboa eta bilketa egiteko funtzio analitikoak, normalean OLAP teknologiarekin soilik gertatzen diren zereginak errazteko, motorren zati naturala dira orain. datu-base
• Emaitzak dituzten taulak sortzeko gaitasuna
  -ren saltzaileak datu-base liderrak BI gaitasun gehiago nahasten ditu datu-base berdin.
  -ren hornitzaile nagusiak datu-basea BI gaitasun gehiago nahasten ari dira datu-base berdin.
  Horrek errendimendu hobea eta exekuzio aukera gehiago eskaintzen ditu BI soluzioetarako.
  DB2 V8-ren ezaugarriak eta funtzioak xehetasunez hitz egiten dira hurrengo kapituluetan:
  Arkitektura Teknikoa eta Datuak Kudeatzeko Oinarriak (5. Kapitulua)

• DB2 BI oinarriak (6. kapitulua)
• DB2 Materializatutako Kontsulta Taulak (7. Kapitulua)
• DB2 OLAP funtzioak (13. kapitulua)
• DB2 BI hobetua eginbide eta funtzioak (15. kapitulua) Datuak emateko sistema sinplifikatua Bidalketa sistema dati sinplifikatu

1.1 irudian azaltzen den arkitekturak egitura ugari biltzen ditu dati fisikoa. Baten biltegia da dati funtzionatzen. Orokorrean, ODS bat subjektu orientatua, integratua eta egungo objektua da. ODS bat eraikiko zenuke, adibidez, salmenta bulegoari laguntzeko. ODS salmentak osatuko lirateke dati hainbat sistema ezberdinetatik, baina, adibidez, gaur egungo transakzioak soilik mantenduko lituzke. ODS egunean hainbat aldiz egunera daiteke. Aldi berean, prozesuek bultzatzen dute dati beste aplikazio batzuetan integratuta. Egitura hau integratzeko bereziki diseinatuta dago dati egungoa eta dinamikoa eta denbora errealeko analisiak laguntzeko hautagaia izango litzateke, adibidez, zerbitzu-agenteei eskaintzea bezeroei bezero baten uneko salmenten informazioa biltegitik bertatik salmenten joerari buruzko informazioa ateraz. 1.1 irudian erakusten den beste egitura bat dw-ren egoera formala da. Ez da hori bakarrik beharrezko integrazioa gauzatzeko lekua, kalitatea dati, eta eraldaketarena dati sarrerako biltegia, baina aldi baterako biltegiratze gune fidagarria ere bada dati denbora errealeko analisietan erabil litezkeen errepikapenak. ODS edo eszenatze eremu bat erabiltzea erabakitzen baduzu, egitura hauek populatzeko tresna onenetako bat dati iturri operatibo desberdinak erabiltzea da DB2ren kontsulta banatu heterogeneoa. Gaitasun hau DB2 Relational Connect izeneko aukerako DB2 eginbidearen bidez (kontsulta soilik) eta DB2 DataJoiner bidez (banatutako RDBMS heterogeneoei kontsulta, txertatu, eguneratu eta ezabatzeko gaitasuna eskaintzen dien produktu bereizia).

Teknologia honek arkitektoei aukera ematen die dati lotu dati ekoizpena prozesu analitikoekin. Teknologia denbora errealeko analisiekin sor litezkeen erreplika-eskaera ia edozeinetara egokitzeaz gain, hainbat datu-basetara konekta daiteke. dati ezagunenak, DB2, Oracle, Sybase, SQL Server, Informix eta beste batzuk barne. DB2 DataJoiner egitura bat betetzeko erabil daiteke dati formala ODS gisa edo baita biltegian irudikatzen den mahai iraunkor bat ere, berehalako eguneraketak azkar berreskuratzeko edo saltzeko diseinatuta. Jakina, egitura hauek berdinak dati erabiliz popula daiteke

erreplikatzeko diseinatutako beste teknologia garrantzitsu bat dati, IBM DataPropagator Relational. (DataPropagator sistema zentraletarako produktu bereizia da. DB2 UNIX, Linux, Windows eta OS/2-k datuak erreplikatzeko zerbitzuak barne hartzen ditu. dati ezaugarri estandar gisa).
Mugitzeko beste metodo bat dati enpresaren inguruan jarduten duen enpresa-aplikazioen integratzaile bat da, bestela mezu-artekari gisa ezagutzen dena. Teknologia berezi honek bideratzeko eta mugitzeko kontrol paregabea ahalbidetzen du. dati enpresaren inguruan. IBM-k mezuen bitartekaririk erabiliena du, MQSeries, edo produktuaren aldakuntza bat. e-commerce, IBM WebSphere MQ.
Per più discussione su come sfruttare MQ per sostenere un magazzino e un ambiente BI, visitare webgunea del libro. Per ora, è sufficiente dire che questa tecnologia è un mezzo eccellente per catturare e trasformare (utilizzando MQSeries Integrator) dati BI irtenbideetarako kontratatutako operadore zentratuak (norakoak). MQ teknologia UDB V8-n integratu eta paketatu da, hau da, orain mezu-ilarak DB2 taulak balira bezala kudeatu daitezke. Soldadura ilaran dauden mezuen kontzeptua eta unibertsoa datu-base harreman-buruak entrega-ingurune indartsu baterantz dati.

Zero-Latentzia Zero latentzia

IBMren azken helburu estrategikoa zero latentzia-analisia da. -k definitu bezala
Gartner-ek, BI sistema batek gai izan behar du analistei eskatuz gero inferitu, asimilatu eta informazioa emateko. Erronka, noski, nola nahasi da dati uneko eta denbora errealeko beharrezko informazio historikoarekin, hala nola i dati erlazionatutako eredu/joera, edo ateratako ulermena, hala nola bezeroen profila egitea.

Informazio horren barruan sartzen da, adibidez, identifikazioa bezeroei arrisku handia edo txikia edo zein produktu i bezeroei litekeena da erosketa gurdietan gazta badute jadanik erosiko dutela.

Zero latentzia lortzea funtsezko bi mekanismoren menpe dago:

• -ren batasun osoa dati BIk ezarritako teknika eta tresnekin aztertzen direnak
• Bidalketa sistema bat dati eraginkorrak denbora errealeko analisiak benetan erabilgarri daudela ziurtatzeko zero latentziarako aurrebaldintza hauek ez dira IBMk ezarritako eta goian deskribatutako bi helburuetatik desberdinak. Estekatze estua dati IBMren integraziorik gabeko programaren parte da. Eta entrega-sistema bat sortu dati eraginkorra entrega-prozesua errazten duen teknologia eskuragarriaren menpe dago erabat dati. Ondorioz, IBMren hiru helburuetatik bi funtsezkoak dira hirugarrena gauzatzeko. IBMk kontzienteki eboluzionatzen ari da bere teknologia, biltegiko ahaleginetarako zero latentzia errealitatea dela ziurtatzeko. Laburpena / Sintesia BI erakundeak zure ingurunea eraikitzeko bide-orri bat eskaintzen du
  iteratiboki. Egokitu egin behar da zure negozioaren beharrak islatzeko, bai egungoak bai etorkizunekoek. Ikuspegi arkitektoniko zabalik gabe, biltegiaren iterazioak biltegi zentralaren inplementazio ezustean ezer gutxi egiten dute enpresa zabal eta informatiboa sortzeko. Proiektu-kudeatzaileen lehen oztopoa BI erakundea garatzeko behar diren inbertsioak nola justifikatu da. ROIaren kalkulua biltegiaren inplementazioen oinarria izaten jarraitu den arren, gero eta zailagoa da zehaztasunez aurreikustea. Horrek beste metodo batzuk ekarri ditu zure diruaren balioa lortzen ari zaren ala ez zehazteko. Inbertsioaren balioa2 (VOI), adibidez, irtenbide gisa sustatzen da. Arkitektoei dagokie dati eta proiektuen planifikatzaileek nahita sortzen eta informazioa ematen diete erabiltzaile-elkarteei, eta ez horiei zerbitzu bat besterik gabe eskaintzen dati. Alde handia dago bien artean. Informazioa erabakiak hartzeko eta eraginkortasunean aldea eragiten duen zerbait da; erlatiboki, i dati informazio hori ateratzeko oinarriak dira.

Iturburuarekin kritikoa bada ere dati Negozio-eskaerei aurre egiteko, BI inguruneak zeregin handiagoa izan beharko luke informazio-edukia sortzeko. Urrats gehigarriak eman behar ditugu erabiltzaileek jardun dezaketen informazio edukia garbitzeko, integratzeko, eraldatzeko edo bestela sortzeko, eta, ondoren, ekintza eta erabaki horiek, arrazoizkoak direnean, BI ingurunean islatzen direla ziurtatu behar dugu. Biltegia zerbitzatzera bakarrik uzten badugu dati, erabiltzaile-elkarteek neurriak hartzeko beharrezko informazio edukia sortuko dutela ziurtatzen da. Horrek bermatzen du bere komunitateak erabaki hobeak hartzeko gai izango direla, baina enpresak erabili duten ezagutza falta jasaten du. Dato Arkitektoek eta proiektu-planifikatzaileek BI ingurunean proiektu zehatzak abiarazten dituztenez, enpresa osoaren aurrean erantzule izaten jarraitzen dute. BI iterazioen bi aldeetako ezaugarri honen adibide sinple bat iturrian aurkitzen da dati. Guztiak dati Enpresa-eskaera zehatzetarako jasotako lehen geruza atomikoan bete behar da. Honek enpresa-informazio aktiboaren garapena bermatzen du, baita iterazioan definitutako erabiltzaileen eskaera espezifikoak kudeatzea ere.

Zer daDataWarehouse?

Datu biltegia informazio sistemen arkitekturaren muina da 1990az geroztik eta informazio prozesuak onartzen ditu plataforma integratu sendo bat eskainiz. dati ondorengo analisietarako oinarritzat hartutako datu historikoak. THE datu biltegia aplikazio-sistema bateraezinen munduan integratzeko erraztasuna eskaintzen dute. Datu biltegia joera bihurtu da. Datu biltegia antolatu eta buruz ikasi i dati denborazko ikuspegi historiko luze batean oinarritutako informazio eta prozesu analitikoetarako beharrezkoak. Horrek guztiak konpromiso nabarmena eta etengabea dakar eraikuntzan eta mantentze-lanetan datu biltegia.

Beraz, zer da a datu biltegia? A datu biltegia eta:

• ▪ irakasgaietara zuzenduta
• ▪ sistema integratua
• ▪ aldaera denbora
• ▪ ez-hegazkorra (ezin da ezabatu)

bilduma bat dati prozesuen ezarpenean kudeaketa-erabakiak laguntzeko erabiltzen da.
I dati sartuta datu biltegia kasu gehienetan ingurune operatiboetatik eratortzen dira. The datu biltegia biltegiratze-unitate batek sortzen du, bertan dagoen sistematik fisikoki bereizita dati aldez aurretik ingurune eragiletik eratorritako informazioan jarduten duten aplikazioek eraldatua.

a-ren definizio literala datu biltegia azalpen sakona merezi du, biltegi baten ezaugarriak deskribatzen dituzten motibazio garrantzitsuak eta azpian dauden esanahiak baitaude.

GAIA ORIENTAZIOA ORIENTAZIOA GAIA

A-ren lehen ezaugarria datu biltegia enpresa bateko eragile nagusietara bideratzen dela da. Entseguen gida dati metodo klasikoagoaren kontrakoa da, zeinak aplikazioak prozesu eta funtzioetara bideratzea dakarren, metodo hori gutxieneko kudeaketa sistema gehienek partekatzen duten gehienbat.

Mundu operatiboa aplikazio eta funtzioen inguruan diseinatu da, hala nola maileguak, aurrezkiak, banku-txartelak eta finantza-erakunde baten konfiantza. Dwren mundua gai nagusien inguruan antolatzen da, hala nola bezeroa, saltzailea, produktua eta jarduera. Gaien inguruan lerrokatzeak diseinuan eta ezarpenean eragiten du dati dw-n aurkitu. Are garrantzitsuagoa dena, gai nagusiak funtsezko egituraren zati garrantzitsuenean eragiten du.

Aplikazioaren munduan datu-basearen diseinuak zein prozesuen diseinuak eragina du. dw-ren mundua modelizazioan zentratzen da soilik dati eta diseinuaren gainean datu-base. Prozesuaren diseinua (forma klasikoan) ez da dw ingurunearen parte.

Prozesuaren/funtzioaren aplikazioa aukeratzearen eta irakasgaiaren aukeraketaren arteko desberdintasunak ere agerian uzten dira edukiaren desberdintasun gisa. dati maila zehatzean. THE dati del dw ez sartu i dati DSS prozesurako erabiliko ez dena aplikazioak diren bitartean

operazio orientatua dati eduki i dati DSS analistarentzat erabilerarik izan dezaketen edo ez duten funtzional/prozesatzeko eskakizunak berehala betetzeko.
Operaziora bideratutako aplikazioen beste modu garrantzitsu bat dati desberdina dati dw-ren txostenetan dago dati. I dati operazioek bi taula edo gehiagoren arteko harreman etengabea mantentzen dute aktibo dagoen negozio-arau batean oinarrituta. THE dati dw-en denbora espektro bat zeharkatzen dute eta dw-n aurkitzen diren erlazioak asko dira. Merkataritza-arau asko (eta horren ondorioz, harreman asko dati )-ren stockean irudikatzen dira dati bi mahai edo gehiagoren artean.

(Horren arteko harremanei buruzko azalpen zehatza lortzeko dati DWn kudeatzen dira, gai horri buruzko Tech Gaia aipatzen dugu.)
Funtzio/prozesu aplikazioaren aukeraketa eta gaiaren aukeraren arteko oinarrizko diferentziaren ikuspegitik ez al dago desberdintasun handiagoa sistema eragileen eta dati eta DW.

INTEGRAZIOA INTEGRAZIOA

dw ingurunearen alderdirik garrantzitsuena i dati dw barruan aurkitzen direnak erraz integratzen dira. BETI. SALBUESPEN GABE. dw ingurunearen funtsa bera da i dati biltegiaren mugen barruan sartuta daude.

Integrazioa hainbat modutan agertzen da: identifikatutako konbentzio koherenteetan, aldagaien neurketa koherentean, kodetutako egituretan, ezaugarri fisikoetan. dati koherentea, eta abar.

Urteetan zehar, hainbat aplikazioren diseinatzaileek aplikazio bat nola garatu behar den erabaki asko hartu dituzte. Diseinatzaileen aplikazioen estilo eta diseinu indibidualizatuen erabakiek ehun modutan agerian uzten dute: kodifikazioan, funtsezko egituran, ezaugarri fisikoetan, identifikazio-konbentzioetan, etab. Aplikazio-diseinatzaile askoren gaitasun kolektiboa aplikazio koherenteak sortzeko mitikoa da. 3. irudiak aplikazioak diseinatzeko moduen desberdintasun garrantzitsuenetako batzuk zehazten ditu.

Kodeketa: Kodeketa:

Aplikazio-diseinatzaileek eremuaren kodeketa -sexua- modu ezberdinetan aukeratu dute. Diseinatzaile batek sexua "m" eta "f" gisa adierazten du. Beste diseinatzaile batek generoa "1" eta "0" gisa adierazten du. Beste diseinatzaile batek sexua "x" eta "y" gisa adierazten du. Beste diseinatzaile batek sexua "gizonezkoa" eta "emakumezkoa" gisa adierazten du. Berdin du sexua nola sartzen den DWan. "M" eta "F" antzezlan osoa bezain onak dira ziurrenik.

Garrantzitsua da sexu-eremua edozein jatorritatik eratortzen dena, eremu hori DWra iristen dela egoera integratuan koherentean. Ondorioz, eremua DW-ra kargatzen denean "M" eta "F" formatuan irudikatu den aplikazio batetik, dati DW formatura bihurtu behar da.

Atributuen neurketa: neurketa Atributuak:

Aplikazio-diseinatzaileek kanalizazioa hainbat modutan neurtzea aukeratu dute urteetan zehar. Diseinatzaile batek gordetzen du dati hodiaren zentimetrotan. Beste aplikazio-diseinatzaile batek gordetzen du dati hodiaren hazbetetan. Beste aplikazio-diseinatzaile batek gordetzen du dati hodiaren milioi oin kubiko segundoko. Eta beste diseinatzaile batek kanalizazioen informazioa gordetzen du metroei dagokienez. Iturria edozein dela ere, kanalizazio-informazioa DWra iristen denean modu berean neurtu behar da.

3. irudiko adierazleen arabera, integrazio-gaiek proiektuaren ia alderdi guztietan eragiten dute, ezaugarri fisikoetan dati, iturri bat baino gehiago izatearen dilema dati, identifikatu gabeko laginak, formatuak gaia dati koherentea, eta abar.

Diseinu-gaia edozein dela ere, emaitza berdina da - i dati DWn gorde behar da modu singularrean eta globalki onargarrian, azpiko sistema eragileek modu ezberdinean gordetzen dituzten arren dati.

DSS analistak DWari begiratzen dionean, analistaren helburua ustiatzea izan beharko litzateke dati biltegian daudenak,

sinesgarritasunaz edo koherentziaz galdetzea baino dati.

DENBORALDIA

Guztiak i dati DWn zehatzak dira denboraren batean. Oinarrizko ezaugarri hau dati DWn oso desberdina da dati ingurune eragilean aurkitzen da. THE dati ingurune eragileak sartzeko unean bezain zehatzak dira. Beste era batera esanda, disko batera sartzen denean ingurune eragilean dati, sartzeko unean bezala balio zehatzak islatuko dituela espero da. I dati DWn zehatzak dira une batean (hau da, ez "oraintxe") bezala, esaten da dati DWn aurkitutako "denboraren bariantza" dira.
-ren denbora-bariantza dati DW-k modu askotan aipatzen du.
Modurik errazena i dati DW irudikatzeko dati horizonte luzean - bost-hamar urte. Ingurune operatiborako irudikatzen den denbora-horizontea gaur egungo balioak baino askoz laburragoa da hirurogeita laurogeita hamarretik gora
Ondo funtzionatu behar duten eta transakzioak prozesatzeko erabilgarri egon behar duten aplikazioek gutxieneko zenbatekoa izan behar dute dati edozein malgutasun-maila onartzen badute. Beraz, aplikazio operatiboak denbora-horizonte laburra dute, audio-aplikazioen diseinurako gaia bezala.
"Denboraren bariantza" DWn agertzen den bigarren modua klabe-egituran dago. DWko gako-egitura bakoitzak denbora-elementu bat dauka, inplizituki edo esplizituki, hala nola eguna, astea, hilabetea, etab. Denbora elementua ia beti DW-n aurkitzen den kateatu gakoaren behealdean dago. Kasu hauetan, denbora elementua inplizituki existituko da, hala nola, hilabete edo hiruhileko amaieran fitxategi oso bat bikoizten den kasua.
Denbora-bariantza bistaratzen den hirugarren modua i dati DWren, behar bezala erregistratu ondoren, ezin da eguneratu. THE dati DWren, ondorio praktiko guztietarako, argazki sorta luze bat dira. Jakina, argazkiak gaizki atera badira, argazkiak alda daitezke. Baina argazkiak behar bezala atera direla suposatuz, ez dira aldatuko hartu bezain pronto. Batzuetan

Zenbait kasutan, agian ez da etikoa edo baliogabea izan DWko argazkiak aldatzea. THE dati operatiboak, sarbide momentuan bezala zehatzak izanik, beharraren arabera eguneratu daitezke.

EZ HORBILA

DWren laugarren ezaugarri garrantzitsua ez-hegazkorra dela da.
Eguneraketak, txertaketak, ezabaketak eta aldaketak egiten dira erregularki ingurune operatiboetan, erregistroz erregistroan. Baina oinarrizko manipulazioa dati DWn behar direnak askoz errazagoa da. Bi eragiketa mota baino ez dira gertatzen DWn: hasierako kargatzea dati eta sarbidea dati. Ez dago eguneratzerik dati (Eguneratzeko zentzu orokorrean) DWn prozesatzeko eragiketa normal gisa. Oinarrizko desberdintasun honen ondorio oso indartsuak daude prozesaketa operatiboaren eta DW prozesatzeko artean. Diseinu mailan, eguneratze anormalekin kontuz ibili beharra ez da DWn faktore bat, eguneratzeak dati ez da gauzatzen. Horrek esan nahi du diseinu fisiko mailan askatasunak har daitezkeela sarbidea optimizatzeko dati, bereziki normalizazio fisikoaren eta desnormalizazioaren gaiak jorratzean. DW eragiketen sinpletasunaren beste ondorio bat DW ingurunea exekutatzeko erabiltzen den azpiko teknologian dago. Erregistroz-erregistro eguneraketak linean onartu behar izateak (prozesamendu operatiboan gertatzen den bezala) teknologiak itxurazko sinpletasunaren azpian oinarri oso konplexua izatea eskatzen du.
Babeskopia eta berreskurapena, transakzioak eta osotasuna onartzen dituen teknologia dati eta blokeo egoera detektatu eta konpontzea nahiko konplexua da eta ez da beharrezkoa DW prozesatzeko. DW baten ezaugarriak, diseinuaren orientazioa, integrazioa dati DWren barruan, denboraren bariantza eta kudeaketaren sinpletasuna dati, guztiak ingurune eragile klasikotik oso-oso ezberdina den ingurune batera eramaten du. Ia guztien iturria dati DWren ingurune eragilea dira. Pentsatzekoa da erredundantzia masiboa dagoela dati bi inguruneen artean.
Izan ere, jende askok duen lehen inpresioa erredundantzia handiarena da dati ingurune eragilearen eta ingurunearen artean

DW. Interpretazio hori azalekoa da eta DWn gertatzen denaren ulermen falta erakusten du.
Izan ere, erredundantzia minimo bat dago dati ingurune eragilearen eta i dati DWren. Kontuan izan honako hau: I dati iragazten dira datua ingurune eragiletik DW ingurunera aldatzea. Asko dati ez dira inoiz funtzionamendu-ingurunetik kanpo igarotzen. Ia izan ezik dati DSS prozesatzeko beharrezkoak diren norabidea ingurunean aurkitzen dute

▪ denbora-horizontea dati oso desberdina da ingurune batetik bestera. THE dati ingurune eragilean oso freskoak dira. THE dati DWn askoz zaharragoak dira. Denbora-horizontearen ikuspegitik bakarrik, oso gutxi dago gainjartze ingurune operatiboaren eta DWren artean.

▪ DW-k dauka dati ingurunean inoiz aurkitzen ez diren laburpena

▪ I dati oinarrizko eraldaketa bat jasaten dute 3. irudira igarotzen diren heinean dati nabarmen aldatzen dira, baldin eta hautatu eta DWra eramaten badira. Beste modu batera esanda, gehienak dati fisikoki eta errotik aldatzen da DWra eraman ahala. Integrazioaren ikuspuntutik ez dira berdinak dati ingurune eragilean bizi direnak. Faktore horien harira, erredundantzia dati bi inguruneen arteko gertaera arraroa da, bi inguruneen artean % 1 baino gutxiagoko erredundantzia eragiten duena. BILTEGIAREN EGITURA DW-ek egitura desberdina dute. Hainbat laburpen eta xehetasun maila daude DWak zedarritzen dituztenak.
DW baten osagai desberdinak hauek dira:

• Metadata
• dati egungo xehetasunak
• dati detaile zaharra
• dati apur bat laburtuta
• dati oso laburtuta

Alde horretatik kezka nagusia i dati egungo xehetasunak. Kezka nagusia da, zeren eta:

• I dati egungo xehetasunek azken gertakariak islatzen dituzte, beti interes handikoak eta
• i dati egungo xehetasunaren bolumena handia da, granularitate maila baxuenean gordetzen delako eta
• i dati Egungo xehetasunak ia beti diskoko memorian gordetzen dira, azkar sartzeko, baina garestia eta erabiltzeko konplexua dati xehetasunak zaharragoak dira dati memoria batzuetan gordetzen direnak masa. Noizean behin sartzen da eta bateragarria den xehetasun-maila batean gordetzen da dati egungo xehetasunak. Biltegiratze euskarri alternatibo batean biltegiratzea derrigorrezkoa ez den arren, bolumen handia dela eta dati ren sarbide puntualarekin konbinatuta dati, biltegiratze euskarria dati xehetasun zaharragoak ez dira normalean diskoan gordetzen. THE dati arinki laburbilduta daude dati aurkitutako xehetasun-maila baxutik egungo xehetasun-mailara destilatzen direnak. DW maila hau ia beti disko biltegian gordetzen da. Arkitektoak dituen diseinu arazoak dati DWren maila honen eraikuntzan hauek dira:

• Zein denbora-unitate den goian egindako laburpena
• Zein eduki, atributuek apur bat laburtuko dute edukia dati ren hurrengo maila dati DWn aurkitutakoa da dati oso laburtuta. THE dati oso laburtuak trinkoak eta erraz eskura daitezke. THE dati oso laburtuak batzuetan DW ingurunean aurkitzen dira eta beste kasu batzuetan i dati oso laburtuta daude DW-a hartzen duen teknologiaren hormetatik kanpo. (Edonola ere, i dati oso laburbilduak DWren parte dira, non i dati fisikoki kokatuta daude). DWren azken osagaia metadatuak dira. Zentzu askotan metadatuak beste dimentsio batean kokatzen dira dati DWren, metadatuek ez baitute inolako datua ingurune eragiletik zuzenean hartuta. Metadatuek eginkizun berezia eta oso garrantzitsua dute DWn. Metadatuak honela erabiltzen dira:

• DSS analistari DWren edukia aurkitzen laguntzeko direktorio bat,
• mapak egiteko gida dati nola i dati ingurune operatibotik DW ingurunera eraldatu dira,
• arteko laburpena egiteko erabiltzen diren algoritmoen gida dati egungo xehetasunen ei dati apur bat laburtuta, i dati oso laburbilduz, metadatuek ingurune operatiboan inoiz izan zuten baino paper handiagoa dute DW ingurunean XEHETASUN ZAHARRA BILTEGIRATZEKO MEDIA Zinta magnetikoa erabil daiteke mota hori gordetzeko dati. Izan ere, biltegiratze zaharrerako kontuan hartu beharreko biltegiratze euskarri ugari dago dati xehetasunez. -ren bolumenaren arabera dati, sarbidearen maiztasuna, tresnen kostua eta sarbide mota, guztiz litekeena da beste tresna batzuek DWn xehetasun-maila zaharra behar izatea. DATU-JULUA Fluxu normala eta aurreikusgarria dago dati DWren barruan.
  I dati ingurune eragiletik sartzen dira DWra. (OHARRA: Arau honetan oso salbuespen interesgarriak daude. Hala ere, ia guztiak dati sartu DW ingurune eragiletik). Dato hori da dati sartu DW ingurune eragiletik, lehen deskribatu zen bezala eraldatzen da. DWan sartzeko baldintzarekin, i dati sartu uneko xehetasun-maila, erakusten den moduan. Bertan bizi da eta hiru gertaera hauetako bat gertatu arte erabiltzen da:

• araztuta dago,
• laburbiltzen da, eta/edo ▪è DW baten barruan zaharkitutako prozesua i mugitzen da dati egungo xehetasunak a dati xehetasun zaharra, adinaren arabera dati. Prozesua

laburpena-ren xehetasuna erabiltzen du dati kalkulatzeko dati apur bat laburbildutako eta oso laburbildutako mailak dati. Erakutsitako fluxuan salbuespen batzuk daude (geroago eztabaidatuko da). Hala ere, normalean, gehien-gehienentzat dati DW baten barruan aurkitu, fluxua dati irudikatua da.

DATU BILTEGIA ERABILTZEA

Ez da harritzekoa hainbat mailatan dati DWren barruan ez dute erabilera maila ezberdinik jasotzen. Oro har, zenbat eta laburpen maila altuagoa izan, orduan eta i dati erabiltzen dira.
Erabilera asko gertatzen dira dati oso laburtuta, zaharra berriz dati xehetasunak ez dira ia inoiz erabiltzen. Arrazoi on bat dago erakundea baliabideen erabileraren paradigmara eramateko. Gehiago laburbildu i dati, orduan eta azkarrago eta eraginkorragoa da iristea dati. a bada negozio DWren xehetasun-mailan prozesu asko egiten dituela aurkitzen du, eta gero makina-baliabide kopuru handia kontsumitzen da. Guztion onerako da laburpen maila altuena ahalik eta azkarren prozesatzea.

Denda askotan, DSS analistak DW aurreko ingurune batean erabili du dati xehetasun mailan. Zentzu askotan helduera dati laburpen xehatua segurtasun-manta baten antza du, nahiz eta beste laburpen-maila batzuk eskuragarri egon. Arkitektoaren jardueretako bat dati DSS erabiltzailea etengabeko erabileratik kentzea da dati xehetasun maila baxuenean. Bi motibazio daude arkitektoaren eskura dati:

• kargatzeko sistema bat ezarriz, non azken erabiltzaileak kontsumitutako baliabideak ordaintzen dituen eta
• i-rekin jokabidea denean oso erantzun denbora ona lor daitekeela adierazten dutenak dati laburpen maila altuan dago, erantzun denbora eskasa, berriz, portaeratik dator dati maila baxuan BESTE BATZUK AURKIBIDEAK Badira beste DW eraikuntza eta kudeaketa gogoeta batzuk.
  Lehen kontua indizeak dira. THE dati laburpen-maila altuagoetan libreki indexatu daitezke, i dati

xehetasun-maila baxuagoetan hain handiak dira non modu xumean indexatu daitezkeela. Bide beretik, i dati xehetasun maila altuetan nahiko erraz berregituratu daiteke, bolumena bitartean dati beheko mailetan hain da handia non i dati ezin dira erraz berritu. Ondorioz, eredua dati eta diseinuak egindako lan formalak egungo xehetasun-mailan ia esklusiboki aplikatutako DWren oinarria ezarri zuen. Beste era batera esanda, eredu-jarduerak dati ez dira laburpen mailetan aplikatzen, ia kasu guztietan. Egiturazko beste kontu bat ren zatiketarena da dati DWren eskutik.

Banaketa bi mailatan egin daiteke: mailan dbms eta aplikazio mailan. Mailan dibisioan dbms, The dbms dibisioen berri ematen du eta horren arabera kontrolatzen ditu. Aplikazio-mailako zatiketaren kasuan, programatzaileari bakarrik ematen zaio dibisioen berri eta haien kudeaketaren ardura berari uzten zaio.

Maila azpian dbms, lan asko automatikoki egiten da. Zatiketak automatikoki administratzearekin lotutako malgutasun handia dago. ren aplikazio-mailako zatiketen kasuan dati del datu biltegia, lan asko pisatzen du programatzaileari, baina azken emaitza malgutasuna da administrazioan dati en datu biltegia

BESTE ANOMALIA BATZUK

Osagaien bitartean datu biltegia Ia guztientzat deskribatutako moduan funtzionatzen dute dati, badaude salbuespen erabilgarriak eztabaidatu beharrekoak. Salbuespena da dati laburpen publikoko datuak. Hauek dira dati batetik kalkulatu diren laburpenak datu biltegia baina gizarteak erabiltzen ditu. THE dati laburpen publikoak biltegiratu eta kudeatzen dira datu biltegia, lehen esan bezala kanpo kalkulatu diren arren. Kontulariek lan egiten dute hiruhileko hori ekoizteko dati hala nola, diru sarrerak, hiruhileko gastuak, hiruhileko irabaziak, etab. Kontu-hartzaileek egindako lana kanpokoa da datu biltegia. Hala ere, i dati enpresa barruan “barrutik” erabiltzen dira –tik marketing, salmentak, etab. Beste anomalia bat, eztabaidatuko ez dena,rena da dati kanpokoak.

Beste mota nabarmena dati batean aurki daitekeena datu biltegia xehetasun iraunkorreko datuena da. Hauek betirako gorde beharra eragiten dute dati maila zehatzean arrazoi etiko edo juridikoengatik. Enpresa batek bere langileak substantzia arriskutsuen aurrean jartzen baditu, beharrezkoa da dati zehatza eta iraunkorra. Enpresa batek segurtasun publikoa duen produktu bat ekoizten badu, hala nola hegazkinen piezak, beharrezkoa da dati xehetasun iraunkorrak, baita enpresa batek kontratu arriskutsuak egiten baditu ere.

Enpresak ezin ditu xehetasunak alde batera utzi hurrengo urteetan, auzia, atzera bota, eraikuntza akats eztabaidatua, etab. enpresaren esposizioa handia izan daiteke. Ondorioz, mota berezi bat dago dati xehetasun iraunkorreko datu gisa ezagutzen da.

LABURPEN

Un datu biltegia objektu orientatutako, integratua, denbora aldaera bat da, bilduma bat dati ez-hegazkorra administrazioaren erabakiak hartzeko beharrei laguntzeko. a-ren funtzio nabarmenetako bakoitza datu biltegia bere ondorioak ditu. Gainera, lau maila daude dati del datu biltegia:

• Detaile zaharra
• Egungo xehetasuna
• dati apur bat laburtuta
• dati oso laburtuta Metadatuak ere zati garrantzitsu bat dira datu biltegia. LABURPENA Biltegiratze kontzeptua dati Azkenaldian arreta handia jaso du eta 90eko hamarkadako joera bihurtu da.Hori esker, baten gaitasunari esker da. datu biltegia kudeaketarako laguntza sistemen mugak gainditzeko, hala nola erabakiak laguntzeko sistemak (DSS) eta informazio exekutiboko sistemak (EIS). -ren kontzeptua bada ere datu biltegia itxaropentsua dirudi, ezarri i datu biltegia problematikoa izan daiteke eskala handiko biltegiratze prozesuen ondorioz. Biltegiratze proiektuen konplexutasuna izan arren dati, stockak dituzten hornitzaile eta aholkulari asko dati ren biltegiratzea aldarrikatzen dute dati korronteak ez du arazorik sortzen. Hala ere, ikerketa proiektu honen hasieran ez zen ia ikerketa independente, zorrotz eta sistematikorik egin. Ondorioz, zaila da esatea zer gertatzen den benetan industrian eraikitzen direnean datu biltegia. Ikerketa honek biltegiratzeko praktika aztertu du dati Australiako praktikaren ulermen aberatsagoa garatzea helburu duen garaikideak. Literaturaren azterketak azterketa enpirikorako testuingurua eta oinarria eman zituen. Ikerketa honetatik hainbat aurkikuntza daude. Lehenik eta behin, ikerketa honek garapenean sortu ziren jarduerak agerian utzi zituen datu biltegia. Arlo askotan, i dati bildutakoek berretsi zuten literaturan jasotako praktika. Bigarrenik, garapenean eragina izan dezaketen gaiak eta arazoak datu biltegia ikerketa honen bidez identifikatu ziren. Azkenik, erabilerarekin lotutako Australiako erakundeek lortutako onurak datu biltegia agerian geratu dira.

1. kapitulua

Bilatu testuingurua

Datuen biltegiratze kontzeptuak hedapen zabala jaso zuen eta 90eko hamarkadan sortzen ari den joera bihurtu zen (McFadden 1996, TDWI 1996, Shah eta Milstein 1997, Shanks et al. 1997, Eckerson 1998, Adelman and Oates 2000). Hori ikus daiteke merkataritza-argitalpenetan datu biltegiratzeari buruzko artikulu-kopuru gero eta handiagoak (Little eta Gibson 1999). Artikulu asko (ikus, adibidez, Fisher 1995, Hackathorn 1995, Morris 1995a, Bramblett and King 1996, Graham et al. 1996, Sakaguchi and Frolick 1996, Alvarez 1997, Brousell 1997, Clarke 1997, Clarke 1997, McCar O'Donnell, 1997, 1998). Edwards 1999, TDWI XNUMX) ia inplementatzen duten erakundeek lortutako onura garrantzitsuak jakinarazi dituzte. datu biltegia. Haien teoria inplementazio arrakastatsuen froga anekdotikoekin, inbertsioaren itzulera handia (ROI) zifrarekin eta, gainera, garatzeko jarraibideak edo metodologiak emanez. datu biltegia

(Shanks et al. 1997, Seddon eta Benjamin 1998, Little eta Gibson 1999). Muturreko kasu batean, Graham et al. (1996) hiru urteko inbertsioaren batez besteko etekina %401ekoa izan zen.

Egungo literaturaren zati handi batek, ordea, horrelako proiektuak egiteak dakartzan konplexutasunak alde batera utzi ditu. ren proiektuak datu biltegia normalean konplexuak eta eskala handikoak dira eta, beraz, porrot egiteko probabilitate handia dute kontu handiz kontrolatzen ez badira (Shah eta Milstein 1997, Eckerson 1997, Foley 1997b, Zimmer 1997, Bort 1998, Gibbs and Clymer 1998, Rao 1998). Giza eta finantza baliabide ugari behar dituzte, eta horiek eraikitzeko denbora eta ahalegina (Hill 1998, Crofts 1998). Beharrezko denbora eta baliabide ekonomikoak gutxi gorabehera bi urteko eta bi edo hiru milioi dolar dira, hurrenez hurren (Braly 1995, Foley 1997b, Bort 1998, Humphries et al. 1999). Denbora eta baliabide ekonomikoak behar dira datuen biltegiaren hainbat alderdi kontrolatu eta finkatzeko (Cafasso 1995, Hill 1998). Hardware eta software kontuekin batera, beste funtzio batzuk, zeinak erauzketatik aldatzen direnak dati ren karga-prozesuetara dati, eguneraketak kudeatzeko memoria gaitasuna eta meta dati erabiltzaileen prestakuntzarako, kontuan hartu behar da.

Ikerketa-proiektu hau hasi zen unean, oso ikerketa akademiko gutxi egiten zen datuen biltegiratzearen alorrean, batez ere Australian. Hori nabaria zen garaiko aldizkarietan edo beste idatzi akademikoetan datuen biltegiratzeari buruzko artikuluen eskasia. Eskuragarri dauden idazlan akademiko askok AEBetako esperientzia deskribatu zuten. Datuen biltegiratzearen alorrean ikerketa akademiko faltak ikerketa zorrotzak eta azterketa enpirikoak egiteko deiak eragin ditu (McFadden 1996, Shanks et al. 1997, Little eta Gibson 1999). Bereziki, ren ezarpen-prozesuari buruzko ikerketa-azterketak datu biltegia ren ezarpenari buruzko ezagutza orokorrak zabaltzeko egin behar dira datu biltegia eta etorkizuneko ikerketa-azterketa baterako oinarri gisa balioko du (Shanks et al. 1997, Little eta Gibson 1999).

Ikerketa honen helburua, beraz, erakundeek i egiten eta erabiltzen dutenean benetan zer gertatzen den aztertzea da datu biltegia Australian. Zehazki, azterketa honek a-ren garapen-prozesu oso baten azterketa egingo du datu biltegia, hasieratik eta plangintzatik hasita diseinutik eta ezarpenetik eta gerora Australiako erakundeen barruan erabiltzeraino. Horrez gain, azterketak egungo praktikari ere lagunduko dio, praktika gehiago hobetu daitekeen eta eraginkortasunik ezak eta arriskuak gutxitu edo saihestu daitezkeen eremuak identifikatuz. Gainera, beste ikerketa batzuen oinarri gisa balioko du datu biltegia Australian eta gaur egun literaturan dagoen hutsunea beteko du.

Ikerketa galderak

Ikerketa honen helburua ezartzeko jarduerak aztertzea da datu biltegia eta Australiako erakundeek haien erabilera. Bereziki, proiektuaren plangintzari, garapenari, funtzionamenduari, erabilerari eta dakarren arriskuei buruzko elementuak aztertzen dira. Beraz, ikerketa honen galdera hau da:

“Nola da gaur egungo praktika datu biltegia Australian?"

Galdera honi modu eraginkorrean erantzuteko, ikerketa-galdera osagarri batzuk behar dira. Bereziki, 2. kapituluan aurkezten den literaturatik hiru azpigaldera identifikatu ziren ikerketa-proiektu hau bideratzeko: Nola daude datu biltegia Australiako erakundeetatik? Zein arazo aurkitu dituzu?

Zeintzuk dira bizitako onurak?
Galdera hauei erantzuteko, ikerketa-diseinu bat erabili da inkesta bat erabiliz. Azterketa esploratzaile gisa, goiko galderen erantzunak ez dira osoak (Shanks et al. 1993, Denscombe 1998). Kasu honetan, triangulazioa beharrezkoa da galdera hauen erantzunak hobetzeko. Hala ere, ikerketak oinarri sendoak emango ditu galdera hauek aztertzeko etorkizuneko lanerako. Ikerketa metodoaren justifikazioari eta diseinuari buruzko eztabaida zehatza 3. kapituluan aurkezten da.

Ikerketa proiektuaren egitura

Ikerketa-proiektu hau bi zatitan banatzen da: datuen biltegiratze kontzeptuaren testuinguru-azterketa eta ikerketa enpirikoa (ikus 1.1 irudia), eta horietako bakoitza jarraian aztertuko da.

I. zatia: Testuinguruaren azterketa

Ikerketaren lehen zatia datu biltegiratze mota ezberdinei buruzko egungo literatura berrikustea izan zen, besteak beste, erabakiak laguntzeko sistemak (DSS), informazio exekutiboko sistemak (EIS), kasuen azterketak. datu biltegia eta kontzeptuak datu biltegia. Gainera, foroen emaitzak datu biltegia eta Monash DSS ikerketa-taldeak zuzendutako adituen eta praktikatzaileen bilera-taldeek ikerketaren fase honetan lagundu zuten, zeinak praktikaren inguruko ezagutzak lortzeko. datu biltegia eta horiek hartzeak dakartzan arriskuak identifikatzea. Testuinguruko azterketa-aldi honetan, arazo-eremuaren ulermena ezarri zen, ondorengo ikerketa enpirikoetarako aurrekariak emateko. Hala ere, ikerketa-azterketa egin zen bitartean etengabeko prozesua izan zen.

II. zatia: Ikerketa enpirikoa

Datu biltegiaren kontzeptu berri samarrak, batez ere Australian, inkesta baten beharra sortu du erabiltzailearen esperientziaren argazki zabala lortzeko. Zati hau problema-domeinua literatura berrikuspen zabalaren bidez finkatu ondoren burutu zen. Testuinguru-azterketa fasean eratutako datu-biltegiratze-kontzeptua ikerketa honen hasierako galdetegirako sarrera gisa erabili zen. Horren ostean, galdetegia aztertu zen. adituak zarete datu biltegia proban parte hartu zuen. Hasierako galdetegia probatzearen helburua galderen osotasuna eta zehaztasuna egiaztatzea izan zen. Probaren emaitzetan oinarrituta, galdetegia aldatu zen eta aldatutako bertsioa bidali zitzaien inkesta parte-hartzaileei. Itzulitako galdetegiak i dati tauletan, diagrametan eta beste formatu batzuetan. THE

analisiaren emaitzak dati Australian datuak biltegiratzeko praktikaren argazki bat osatzen dute.

DATUEN BILTEGIAREN IKUSPEGI OROKORRA

Datuen biltegiratze kontzeptuak eboluzionatu egin du teknologia informatikoen hobekuntzekin.
Aplikazioen laguntza-taldeek, hala nola, Decision Support System (DSS) eta Executive Information System (EIS) bezalako arazoak gainditzera zuzenduta dago.

Iraganean aplikazio hauen oztoporik handiena aplikazio hauek a eskaintzeko ezintasuna izan zen datu-basea analisirako beharrezkoak.
Hori, batez ere, zuzendaritzaren lanaren izaerak eragiten du. Enpresa baten zuzendaritzaren interesak etengabe aldatzen dira landutako eremuaren arabera. Horregatik i dati oinarrizko aplikazio hauetarako, tratatu beharreko piezaren arabera azkar aldatzeko gai izan behar dute.
Horrek esan nahi du i dati eskatutako analisietarako dagokion formularioan eskuragarri egon behar da. Izan ere, aplikazioen laguntza-taldeei oso zaila zitzaien iraganean biltzea eta integratzea dati iturri konplexu eta askotarikoetatik.

Atal honen gainerakoan datuen biltegiratze kontzeptuaren ikuspegi orokorra aurkezten da eta nola eztabaidatzen da datu biltegia aplikazioen laguntza taldeen arazoak gaindi ditzake.
Epea “Datu Biltegia” William Inmonek popularizatu zuen 1990ean. Bere definizio askotan aipatzen da Datu Biltegia bilduma gisa dati gaietara bideratua, integratua, ez-hegazkorra eta denboran zehar aldakorra, kudeaketa-erabakien alde.

Definizio hori erabiliz Inmonek i dati batean bizi dena datu biltegia honako 4 ezaugarri hauek izan behar dituzte:

• ▪ Gaiari zuzendua
• ▪ Integratua
• ▪ Ez-hegazkorra
• ▪ Aldakorra denboran zehar Inmonek irakasgaiari zuzenduta i dati en datu biltegia izan diren antolakuntza-eremu handienetan

ereduan zehaztuta dati. Guztiak adibidez dati i buruzkoa bezeroei gai-eremuan jasotzen dira BEZEROAK. Era berean denak dati produktuei dagozkienak PRODUKTUAK gai-eremuan daude.

Integrated Inmon-ek esan nahi du i dati plataforma, sistema eta kokapen ezberdinetatik datozenak leku bakarrean konbinatu eta gordetzen dira. Ondorioz dati antzekoak formatu koherenteetan eraldatu behar dira, erraz gehitu eta alderatu ahal izateko.
Esaterako, gizonezkoen eta emakumezkoen generoak M eta F hizkiekin adierazten dira sistema batean, eta 1 eta 0rekin beste batean. Ondo integratzeko, formatu bat edo biak eraldatu behar dira, bi formatuak berdinak izan daitezen. Kasu honetan M 1era eta F 0ra alda genitzake edo alderantziz. Subjektuari zuzendutakoak eta Integratuak adierazten du datu biltegia ikuspegi funtzional eta zeharkakoa emateko diseinatuta dago dati konpainiaren eskutik.

Ez-hegazkorrarekin esan nahi du i dati en datu biltegia koherentea eta eguneratzea dati ez da beharrezkoa. Horren ordez, aldaketa bakoitza dati jatorrizkoak gehitzen zaizkio datu-base del datu biltegia. Horrek esan nahi du dei historikoa dati barruan dago datu biltegia.

Denboraren aldagaietarako Inmon-ek i dati en datu biltegia beti eduki ei tempo-adierazleak dati normalean denbora-horizonte jakin bat zeharkatzen dute. Adibidez a
datu biltegia 5 urteko balio historikoak izan ditzake bezeroei 1993tik 1997ra. Historiaren erabilgarritasuna eta denbora serie bat dati joerak aztertzeko aukera ematen du.

Un datu biltegia bereak bildu ditzake dati OLTP sistemetatik; iturrietatik dati erakundetik kanpo eta/edo harrapatzeko sistema bereziko beste proiektu batzuen bidez dati.
I dati laburpenak garbiketa prozesu batetik pasa daitezke, kasu honetan i dati eraldatzen eta integratzen dira biltegiratu aurretik datu-base del datu biltegia. Orduan, i dati

barruan bizi dena datu-base del datu biltegia azken erabiltzaileen saioa hasteko eta berreskuratzeko tresnen eskura jartzen dira. Tresna hauek erabiliz, azken erabiltzaileak erakundearen ikuspegi integratuan sar dezake dati.

I dati barruan bizi dena datu-base del datu biltegia xehetasunez zein laburpen formatuetan gordetzen dira.
Laburpen-maila izaeraren araberakoa izan daiteke dati. I dati zehatza izan daiteke dati egungo eta dati istorioak
I dati errealak ez dira sartzen datu biltegia i arte dati en datu biltegia berriz eguneratzen dira.
Gordetzeaz gain dati beraiek, a datu biltegia beste mota bat ere gorde dezake datua izeneko METADATA deskribatzen dati berean bizi dena datu-base.
Bi metadatu mota daude: garapen metadatuak eta metadatuak analitikoak.
Garapen metadatuak erauzketa, garbiketa, mapaketa eta kargatze prozesuak kudeatzeko eta automatizatzeko erabiltzen dira dati en datu biltegia.
Garapen metadatuetan jasotako informazioak sistema eragileen xehetasunak, atera beharreko elementuen xehetasunak, eredua izan ditzake. dati del datu biltegia eta bihurtzeko negozio-arauak dati.

Bigarren metadatu motak, metadatu analitiko gisa ezagutzen dena, azken erabiltzaileak edukia arakatzeko aukera ematen dio datu biltegia aurkitzeko dati eskuragarri eta haien esanahia termino argi eta ez-teknikoetan.

Beraz, metadatu analitikoek zubi gisa funtzionatzen dute datu biltegia eta azken erabiltzailearen aplikazioak. Metadatu hauek negozio-eredua, deskribapenak izan ditzakete dati negozio-ereduari dagozkionak, aurrez zehaztutako kontsultak eta txostenak, erabiltzaileak sartzeko informazioa eta indizea.

Analisia eta garapen metadatuak euspen metadatu integratu bakar batean konbinatu behar dira behar bezala funtzionatzeko.

Zoritxarrez, dauden tresna askok metadatuak dituzte eta gaur egun ez dago horretarako estandarrik

datuak biltegiratzeko tresnei metadatu horiek integratzeko aukera ematea. Egoera hori konpontzeko, datuak biltegiratzeko tresna nagusien merkatari askok Meta Data Council sortu zuten gero Meta Data Coalition bihurtu zena.

Koalizio honen helburua metadatu multzo estandar bat eraikitzea da, datu biltegiratzeko tresna ezberdinei metadatuak bihurtzeko aukera ematen diena.
Haien ahaleginei esker, Meta Data Interchange Specification (MDIS) sortu zen, Microsoft-eko artxiboen eta erlazionatutako MDIS fitxategien arteko informazioa trukatzea ahalbidetuko duena.

ren existentzia dati laburbildu/indexatua zein xehatua, erabiltzaileari DROWN (zulaketa) bat egiteko aukera ematen dio. dati xehetasunekin indexatu eta alderantziz. ren existentzia dati historia xeheek denboran zehar joera-analisiak sortzeko aukera ematen dute. Gainera, analitika metadatuak direktorio gisa erabil daitezke datu-base del datu biltegia azken erabiltzaileei aurkitzen laguntzeko dati beharrezkoak.

OLTP sistemekin alderatuta, analisia onartzeko duten gaitasunarekin dati eta erreportajea, du datu biltegia informazio prozesuetarako, hala nola, kontsultak egiteko eta erantzuteko eta txostenak egiteko sistema egokiagoa dela ikusten da. Hurrengo atalean bi sistemen desberdintasunak xehetasunez nabarmenduko dira.

DATU BILTEGIA OLTP SISTEMEN AURKA

Erakundeetako informazio-sistema asko eguneroko funtzionamenduei eustea dute helburu. OLTP SYSTEMS izenez ezagutzen diren sistema hauek etengabe eguneratutako eguneroko transakzioak jasotzen dituzte.

I dati sistema horien barruan askotan aldatu, gehitzen edo ezabatzen dira. Adibidez, bezero baten helbidea aldatu egiten da batetik bestera mugitzen den heinean. Kasu honetan helbide berria helbide-eremua aldatuz erregistratuko da datu-base. Sistema hauen helburu nagusia transakzio-kostuak murriztea da eta, aldi berean, prozesatzeko denborak murriztea. OLTP Sistemen adibideak, besteak beste, eskaerak sartzea, nominak, fakturak, fabrikazioa, bezeroarentzako arreta bezeroei.

OLTP sistemak ez bezala, transakzioetan eta gertaeretan oinarritutako prozesuetarako sortu zirenak, i datu biltegia analisietan oinarritutako prozesuei euskarria emateko sortu ziren dati eta erabakiak hartzeko prozesuak.

Hau normalean i integratuz lortzen da dati OLTP eta kanpoko sistema ezberdinetatik "edukiontzi" bakarrean dati, aurreko atalean aipatu bezala.

Monash Datuak biltegiratzeko prozesu eredua

Prozesuaren eredua datu biltegia Monash Monash DSS Research Group-eko ikertzaileek garatu zuten, eta literaturan oinarritzen da datu biltegia, sistemen eremuen garapenean laguntzeko esperientziaz, erabiltzeko aplikazioen saltzaileekin izandako eztabaidetan datu biltegia, erabileran aditu talde bati buruz datu biltegia.

Faseak hauek dira: Hastapena, Plangintza, Garapena, Eragiketak eta Azalpenak. Diagramak a-ren garapenaren izaera iteratiboa edo ebolutiboa azaltzen du datu biltegia fase desberdinen artean jarritako bi norabideko geziak erabiliz. Testuinguru honetan, “iteratibo” eta “ebolutiboa” esan nahi du, prozesuaren urrats bakoitzean, ezarpen-jarduerak beti aurreko faserantz atzerantz heda daitezkeela. Proiektu baten izaeragatik gertatzen da hori datu biltegia bertan, azken erabiltzailearen eskaera osagarriak edozein unetan sortzen dira. Adibidez, prozesu baten garapen fasean datu biltegia, dimentsio edo gai-arlo berri bat eskatzen du azken erabiltzaileak, jatorrizko planaren parte ez zena, hau sistemara gehitu behar da. Horrek proiektuan aldaketa bat eragiten du. Ondorioz, diseinu-taldeak orain arte sortutako dokumentuen eskakizunak aldatu behar ditu diseinu-fasean. Kasu askotan, proiektuaren egungo egoera diseinu fasera itzuli behar da, non eskakizun berria gehitu eta dokumentatu behar den. Azken erabiltzaileak aztertutako dokumentazio espezifikoa eta garapen fasean egindako aldaketak ikusi ahal izan behar ditu. Garapen-ziklo honen amaieran proiektuak garapen-taldeen zein erabiltzaile-taldeen iritzi bikaina jaso behar du. Ondoren, iritzia berrerabiltzen da etorkizuneko proiektu bat hobetzeko.

Ahalmenaren plangintza
Dw tamaina oso handia izan ohi da eta oso azkar hazten da (Best 1995, Rudin 1997a) kopuruaren ondorioz. dati iraupenetik gordetzen dituzten historiak. Hazkundea ere eragin dezake dati ren balioa handitzeko erabiltzaileek eskatutako gehigarriak dati dagoeneko badutela. Horren arabera, biltegiratzeko baldintzak dati nabarmen hobetu daiteke (Eckerson 1997). Beraz, ezinbestekoa da gaitasunaren plangintza eginez, eraikitzen ari den sistema beharrak hazten diren heinean hazi daitekeela ziurtatzea (Best 1995, LaPlante 1996, Lang 1997, Eckerson 1997, Rudin 1997a, Foley 1997a).
Datu-basearen eskalagarritasuna planifikatzean, biltegiaren tamainan espero den hazkundea, egin daitezkeen kontsulta motak eta onartzen diren azken erabiltzaileen kopurua ezagutu behar dira (Best 1995, Rudin 1997b, Foley 1997a). Aplikazio eskalagarriak eraikitzeko zerbitzarien teknologia eskalagarriak eta aplikazio eskalagarriak diseinatzeko teknikak konbinatu behar dira (Best 1995, Rudin 1997b. Biak beharrezkoak dira oso eskalagarria den aplikazio bat eraikitzeko. Zerbitzari eskalagarrien teknologiek biltegiratzea, memoria eta CPU degradatu gabe gehitzea erraza eta abantailatsua izan daiteke). emanaldia (Lang 1997, Telefonia 1997).

Bi zerbitzari-teknologia eskalagarri nagusi daude: prozesamendu anizkoitza simetrikoa (SMP) eta prozesamendu paralelo masiboa (MPP) (IDC 1997, Humphries et al. 1999). SMP zerbitzari batek normalean hainbat prozesadore ditu memoria, sistema-busa eta beste baliabide batzuk partekatzen dituztenak (IDC 1997, Humphries et al. 1999). Prozesadore gehigarriak gehi daitezke bere handitzeko power konputazionala. Handitzeko beste metodo bat power SMP zerbitzariaren, SMP makina ugari konbinatzea da. Teknika hau clustering izenez ezagutzen da (Humphries et al. 1999). MPP zerbitzari batek, berriz, prozesadore anitz ditu bakoitzak bere memoria, bus sistema eta bestelako baliabideekin (IDC 1997, Humphries et al. 1999). Prozesadore bakoitzari nodo deitzen zaio. Igoera bat power konputazionalak lor daitezke

MPP zerbitzariei nodo gehigarriak gehitzea (Humphries et al. 1999).

SMP zerbitzarien ahulezia da sarrera-irteera (I/O) eragiketa gehiegi sistemaren busa pilatu dezaketela (IDC 1997). Arazo hau ez da MPP zerbitzarietan gertatzen, prozesadore bakoitzak bere bus sistema baitu. Hala ere, nodo bakoitzaren arteko interkonexioak, oro har, SMP bus sistema baino askoz motelagoak dira. Gainera, MPP zerbitzariek konplexutasun maila gehigarri bat gehi diezaiekete aplikazioen garatzaileei (IDC 1997). Horrela, SMP eta MPP zerbitzarien arteko aukerak faktore askoren eragina izan dezake, besteak beste, aplikazioen konplexutasuna, prezio/errendimendu erlazioa, beharrezko prozesatzeko ahalmena, eragotzitako dw aplikazioak eta tamaina handitzea. datu-base dw eta azken erabiltzaileen kopuruan.

Aplikazioen diseinu-teknika eskalagarri ugari erabil daitezke gaitasunaren plangintzan. Hainbat jakinarazpen-epe erabiltzen ditu, hala nola, egunak, asteak, hilabeteak eta urteak. Jakinarazpen-epe desberdinak edukitzea, du datu-base modu kudeagarrian multzokaturiko piezatan bana daiteke (Inmon et al. 1997). Beste teknika bat laburbilduz eraikitzen diren laburpen-taulak erabiltzea da dati da dati zehatza. Horrela, i dati laburbildutako xehetasunak baino trinkoagoak dira, eta horrek memoria-espazio gutxiago behar du. Beraz, dati xehetasun gutxiago garestiagoa den biltegiratze-unitate batean gorde daiteke, eta horrek are biltegiratze gehiago aurrezten du. Laburpen-taulak erabiltzeak memoria-lekua aurreztu dezakeen arren, esfortzu handia eskatzen du horiek eguneratuta eta negozio-beharretara egokitzeko. Hala ere, teknika hau oso erabilia da eta sarritan erabiltzen da aurreko teknikarekin batera (Best 1995, Inmon 1996a, Chauduri eta Dayal
1997).

definitzea Datu Biltegia Arkitektura Teknikoak dw arkitektura tekniken definizioa

Datu biltegiaren lehen erabiltzaileek batez ere dw-ren inplementazio zentralizatu bat pentsatu zuten, non dati, barne i dati kanpokoak, bakar batean integratu ziren,
biltegi fisikoa (Inmon 1996a, Bresnahan 1996, Peacock 1998).

Ikuspegi honen abantaila nagusia da azken erabiltzaileak enpresa osoko ikuspegira sartzeko gai direla dati antolakuntza (Ovum 1998). Beste abantaila bat estandarizazioa eskaintzen duela da dati antolaketaren bidez, hau da, dw biltegian (metadatuak) erabilitako terminologia bakoitzerako bertsio edo definizio bakarra dago (Flanagan eta Safdie 1997, Ovum 1998). Ikuspegi honen desabantaila, berriz, garestia eta eraikitzeko zaila dela da (Flanagan eta Safdie 1997, Ovum 1998, Inmon et al. 1998). Biltegiratze arkitekturatik gutxira dati zentralizatua ezagun egin zen, eboluzionatuen azpimultzo txikiagoak erauzteko kontzeptua dati aplikazio zehatzen beharrei laguntzeko (Varney 1996, IDC 1997, Berson eta Smith 1997, peacock 1998). Sistema txiki hauek handiagoaren deribatuak dira datu biltegia zentralizatua. Izendatzen dira datu biltegia menpeko departamentu edo menpeko datu-marts. Mendeko datu-mart arkitektura hiru mailatako arkitektura gisa ezagutzen da, non lehen mailaz osatuta dagoen datu biltegia zentralizatua, bigarrena ren gordailuek osatzen dute dati sailekoa eta hirugarrena sarbidean datza dati eta analisi tresnen bidez (Demarest 1994, Inmon et al. 1997).

Datu-martxak normalean ondoren eraikitzen dira datu biltegia zentralizatua unitate espezifikoen beharrei erantzuteko eraiki zen (White 1995, Varney 1996).
Data marts denda i dati oso garrantzitsuak unitate jakinei dagokienez (Inmon et al. 1997, Inmon et al. 1998, IA 1998).

Metodo honen abantaila ez da egongo datua ez integratua eta hori i dati datu-martsen barruan gutxiago erredundantea izango da guztiak bezala dati ren gordailu batetik datoz dati integratua. Beste abantaila bat da datu-mart bakoitzaren eta bere iturrien artean konexio gutxi egongo direla dati datu-mart bakoitzak iturri bakarra baitu dati. Gainera, arkitektura hau ezarrita, azken erabiltzaileek ikuspegi orokorra atzi dezakete oraindik dati

erakunde korporatiboak. Metodo hau goitik beherako metodoa bezala ezagutzen da, non datu-martxak ondoren eraikitzen diren datu biltegia (pauma 1998, Goff 1998).
Emaitzak goiz erakusteko beharra areagotuz, erakunde batzuk datu-marts independenteak eraikitzen hasi dira (Flanagan eta Safdie 1997, White 2000). Kasu honetan, datu-martsek berea lortzen dute dati -ren oinarrietatik zuzenean dati OLTP eta ez biltegi zentralizatu eta integratutik, horrela biltegi zentrala bertan eduki beharra ezabatuz.

Data-mart bakoitzak gutxienez esteka bat behar du bere iturrietarako dati. Data-mart bakoitzeko hainbat konexio izatearen desabantaila bat da, aurreko bi arkitekturekin alderatuta, dati nabarmen handitzen da.

Datu-merkatu guztiek gorde behar dute dati lokalean behar da OLTP sistemetan eraginik ez izateko. Horrek eragiten du i dati datu-martx ezberdinetan gordetzen dira (Inmon et al. 1997). Arkitektura honen beste desabantaila bat da data marts eta haien datu iturrien arteko interkonexio konplexuak sortzea dakarrela. dati gauzatu eta kontrolatzen zailak direnak (Inmon et al. 1997).

Beste desabantaila bat da azken erabiltzaileek ezin dutela enpresaren informazio orokorra atzitu, i dati datu-marts desberdinak ez daude integratuta (Ovum 1998).
Beste desabantaila bat da datu-martetan erabiltzen den terminologia bakoitzerako definizio bat baino gehiago egon daitekeela eta horrek inkoherentziak sortzen ditu. dati antolakuntzan (Ovum 1998).
Goian aipatu ditugun desabantailak gorabehera, datu-merkatu independenteek oraindik erakunde askoren interesa pizten dute (IDC 1997). Erakargarri bihurtzen dituen faktore bat garatzen azkarragoak direla eta denbora eta baliabide gutxiago behar izatea da (Bresnahan 1996, Berson eta Smith 1997, Ovum 1998). Ondorioz, proiektuaren onurak eta/edo akatsak azkar identifikatzeko erabil daitezkeen proba-proiektu gisa balio dute batez ere (Parsaye 1995, Braly 1995, Newing 1996). Kasu honetan, proiektu pilotuan ezarriko den zatia txikia izan behar da baina garrantzitsua erakundearentzat (Newing 1996, Mansell-Lewis 1996).

Prototipoa aztertuta, azken erabiltzaileek eta administrazioek proiektua jarraitu edo geldiarazi erabaki dezakete (Flanagan eta Safdie 1997).
Erabakiak jarraitzekotan, beste industria batzuetarako datu-martxak banan-banan eraiki beharko lirateke. Bi aukera daude azken erabiltzaileek datu-matrize independenteak eraikitzeko beharren arabera: integratua/federatua eta integratua (Ovum 1998)

Lehenengo metodoan, datu-mart berri bakoitza egungo datu-mart-en eta ereduaren arabera eraiki behar da dati enpresak erabiltzen du (Varney 1996, Berson eta Smith 1997, Peacock 1998). Eredua erabili beharra dati enpresaren esan nahi du datu-martetan erabiltzen den terminologia bakoitzerako definizio bakarra dagoela ziurtatu behar dela, hau da, datu-marts desberdinak konbinatu daitezkeela ziurtatzeko enpresaren informazioaren ikuspegi orokorra emateko (Bresnahan 1996). Metodo honi behetik gora deitzen zaio eta onena da baliabide eta denbora finantzarioetan murrizketarik dagoenean (Flanagan eta Safdie 1997, Ovum 1998, Peacock 1998, Goff 1998). Bigarren metodoan, eraikitako datu-martek unitate zehatz baten beharrak bakarrik ase ditzakete. Datu-mart federatuaren aldaera bat da datu biltegia banatuta zeinetan datu-base Hub Server middlewarea datu-merkatal asko biltegi bakar batean batzeko erabiltzen da dati banatua (White 1995). Kasu honetan, i dati enpresak hainbat datu-martetan banatzen dira. Azken erabiltzaileen eskaerak helbidera bidaltzen dira datu-base hub zerbitzariaren middlewarea, guztiak ateratzen dituena dati data mart-ek eskatuta eta emaitzak azken erabiltzailearen aplikazioetara itzultzen ditu. Metodo honek negozioaren informazioa ematen die azken erabiltzaileei. Hala ere, datu-marts independenteen arazoak oraindik ez dira desagerrarazi. Bada beste arkitektura bat erabil daitekeena deitzen dena datu biltegia birtuala (White 1995). Hala ere, 2.9 irudian deskribatzen den arkitektura hau ez da datuak biltegiratzeko arkitektura bat. dati erreala ez baitu kargatzen OLTP sistemetatik datu biltegia (Demarest 1994).

Izan ere, eskaerak dati Azken erabiltzaileetatik OLTP sistemetara pasatzen dira, eta emaitzak itzultzen dituzte erabiltzaileen eskaerak prozesatu ondoren. Arkitektura honek amaierako erabiltzaileei txostenak sortzeko eta eskaerak egiteko aukera ematen die ere, ezin du eman

dati enpresaren informazioaren historia eta ikuspegi orokorra i dati OLTP sistema ezberdinetatik ez daude integratuta. Beraz, arkitektura honek ezin du analisia ase dati konplexuak, hala nola iragarpenak.

Sartzeko eta berreskuratzeko aplikazioen hautaketa dati

Eraikuntzaren helburua a datu biltegia azken erabiltzaileei informazioa helaraztea da (Inmon et al. 1997, Poe 1996, McFadden 1996, Shanks et al. 1997, Hammergren 1998); sarbide eta berreskuratzeko aplikazio bat edo gehiago dati eman behar da. Orain arte, askotariko aplikazio hauen artean erabiltzaileak aukera ditzake (Hammergren 1998, Humphries et al. 1999). Hautatzen dituzun aplikazioek zure biltegiratze ahaleginaren arrakasta zehazten dute dati erakunde batean aplikazioak direlako zatirik ikusgaiena datu biltegia azken erabiltzaileari (Inmon et al. 1997, Poe 1996). Arrakasta izateko a datu biltegia, analisi-jarduerei eusteko gai izan behar du dati azken erabiltzailearen (Poe 1996, Seddon eta Benjamin 1998, Eckerson 1999). Horrela, azken erabiltzaileak nahi duenaren “maila” identifikatu behar da (Poe 1996, Mattison 1996, Inmon et al. 1997, Humphries et al. 1999).

Oro har, azken erabiltzaileak hiru kategoriatan multzoka daitezke: erabiltzaile exekutiboak, negozio-analistak eta erabiltzaile boteretsuak (Poe 1996, Humphries et al. 1999). Erabiltzaile exekutiboak aurrez zehaztutako txosten multzoetara sarbide erraza behar dute (Humphries et al. 1999). Ratio hauek erraz sar daitezke menuen nabigazioarekin (Poe 1996). Horrez gain, txostenek informazioa aurkeztu behar dute irudikapen grafikoa erabiliz, hala nola taulak eta txantiloiak, informazioa azkar transmititzeko (Humphries et al. 1999). Negozio-analistek, agian ez duten gaitasun teknikorik izan txostenak hutsetik beren kabuz garatzeko, egungo txostenak aldatzeko gai izan behar dute beren behar zehatzak asetzeko (Poe 1996, Humphries et al. 1999). Erabiltzaile boteretsuak, berriz, eskaerak eta txostenak hutsetik sortzeko eta idazteko gaitasuna duten azken erabiltzaile motak dira (Poe 1996, Humphries et al. 1999). Beraiek dira

beste erabiltzaile mota batzuentzako txostenak garatzen dituzte (Poe 1996, Humphries et al. 1999).

Azken erabiltzaileen eskakizunak zehaztu ondoren, sarbide- eta berreskuratze-aplikazioen aukeraketa egin behar da dati eskuragarri dauden guztien artean (Poe 1996, Inmon et al. 1997).
Sarbidea dati eta berreskuratzeko tresnak 4 motatan sailka daitezke: OLAP tresnak, EIS/DSS tresnak, kontsulta eta txostenak egiteko tresnak eta data meatzaritza tresnak.

OLAP tresnei esker, erabiltzaileek ad hoc kontsultak sor ditzakete, baita bertan egindakoak ere datu-base del datu biltegia. Gainera, produktu hauei esker, erabiltzaileek zulotik behera egin dezakete dati orokorrak eta zehatzak.

EIS/DSS tresnek txosten exekutiboak eskaintzen dituzte, esate baterako, "zer gertatuko balitz" azterketa eta menuak gidatutako txostenetarako sarbidea. Txostenak aldez aurretik definitu eta menuekin bateratu behar dira nabigazioa errazteko.
Kontsulta eta txostenak egiteko tresnei esker, erabiltzaileek txosten zehatzak eta aurrez zehaztuak egin ditzakete.

Datu-meatzaritza tresnak ahaztutako eragiketei argi berria eman diezaieketen harremanak identifikatzeko erabiltzen dira dati datu biltegiarena.

Erabiltzaile mota bakoitzaren eskakizunak optimizatzeaz gain, aukeratutako tresnak intuitiboak, eraginkorrak eta erabiltzeko errazak izan behar dira. Gainera, arkitekturako beste atal batzuekin bateragarriak izan behar dute eta lehendik dauden sistemekin lan egiteko gai izan behar dute. Datuak eskuratzeko eta berreskuratzeko tresnak aukeratzea ere gomendatzen da prezio eta errendimendu arrazoizkoekin. Beste irizpide batzuk kontuan hartu behar dira tresna-saltzaileak bere produktua babesteko duen konpromisoa eta etorkizuneko bertsioetan nola garatuko den. Erabiltzaileak datu biltegia erabiltzeko konpromisoa bermatzeko, garapen-taldeak tresnak aukeratzeko prozesuan parte hartzen du erabiltzaileak. Kasu honetan erabiltzailearen ebaluazio praktikoa egin beharko litzateke.

Datu biltegiaren balioa hobetzeko garapen-taldeak bere datu biltegirako web sarbidea ere eman dezake. Web-a gaitutako datu biltegi batek erabiltzaileei sarbidea ematen die dati urruneko lekuetatik edo bidaiatzen ari zaren bitartean. Informazioa ere egin daiteke

kostu txikiagoan eskaintzea prestakuntza-kostuak murriztuz.

2.4.3 Datu Biltegia Eragiketa Fasea

Fase honek hiru jarduera ditu: datuak freskatzeko estrategien definizioa, datu biltegiko jardueren kontrola eta datu biltegiko segurtasunaren kudeaketa.

Datuak freskatzeko estrategien definizioa

Hasierako kargaren ondoren, i dati en datu-base datu-biltegia aldian-aldian freskatu behar da haietan egindako aldaketak erreproduzitzeko dati jatorrizkoak. Beraz, erabaki behar duzu noiz freskatu, freskatzea zenbat aldiz programatu behar den eta datuak nola freskatu. dati. Berritzea gomendatzen da dati sistema lineaz kanpo har daitekeenean. Freskatze-maiztasuna garapen-taldeak zehazten du erabiltzailearen eskakizunen arabera. Datu biltegia freskatzeko bi ikuspegi daude: freskatze osoa eta aldaketak etengabe kargatzea.

Lehenengo hurbilketak, freskatze osoa, guztiak berriro kargatzea eskatzen du dati hutsetik. Horrek esan nahi du guztiak dati beharrezkoak atera, garbitu, eraldatu eta freskatze bakoitzean integratu behar dira. Planteamendu hori, ahal den neurrian, saihestu egin behar da, denbora eta baliabide asko eskatzen dituelako.

Beste ikuspegi bat aldaketak etengabe igotzea da. Honek i dati datu biltegiaren azken freskatze-ziklotik aldatu direnak. Erregistro berriak edo aldatuak identifikatzeak nabarmen murrizten du dati eguneraketa bakoitzean datu biltegira hedatu behar direnak soilik hauek geroztik dati gehituko zaio datu-base datu biltegiarena.

Gutxienez 5 hurbilketa erabil daitezke erretiratzeko i dati berria edo aldatua. Datuak freskatzeko estrategia eraginkorra lortzeko dati sistemaren aldaketa guztiak jasotzen dituen planteamendu horien nahasketa erabilgarria izan daiteke.

Lehenengo ikuspegiak, denbora-zigiluak erabiltzen dituenak, guztiak esleituta daudela suposatzen du dati denbora-zigilu bat editatu eta eguneratu da, guztiak erraz identifikatu ahal izateko dati aldatua eta berria. Ikuspegi hau, ordea, ez da oso erabilia gaur egungo sistema eragile gehienetan.
Bigarren ikuspegia, egindako aldaketak soilik dituen aplikazio batek sortutako delta fitxategi bat erabiltzea da dati. Fitxategi hau erabiltzeak eguneratze-zikloa ere handitzen du. Hala ere, metodo hau ere ez da aplikazio askotan erabili.
Hirugarren ikuspegia log fitxategi bat eskaneatzea da, funtsean delta fitxategiaren antzeko informazioa daukana. Desberdintasun bakarra da erregistro fitxategi bat berreskuratzeko prozesurako sortzen dela eta ulertzea zaila izan daitekeela.
Laugarren ikuspegia aplikazioaren kodea aldatzea da. Hala ere, aplikazio-kode gehiena zaharra eta hauskorra da; beraz, teknika hori saihestu behar da.
Azken hurbilketa i konparatzea da dati dei fitxategi nagusia duten iturriak dati.

Datu biltegiko jardueren jarraipena

Datu biltegia erabiltzaileei kaleratu ondoren, denboran zehar kontrolatu behar da. Kasu honetan, datu biltegiko administratzaileak kudeaketa eta kontrol tresna bat edo gehiago erabil ditzake datu biltegiaren erabilera kontrolatzeko. Bereziki, pertsonei eta datu biltegira sartzen diren denborari buruzko informazioa bil daiteke. Etorri dati bilduta, egindako lanaren profil bat sor daiteke, erabiltzailearen karga-itzuleraren ezarpenean sarrera gisa erabil daitekeena. Karga-itzulketak erabiltzaileei datu biltegiko prozesatzeko kostuari buruz informatzea ahalbidetzen du.

Gainera, datu biltegiko auditoria kontsulta motak, haien tamaina, eguneko kontsulta kopurua, kontsultaren erreakzio-denborak, lortutako sektoreak eta zenbatekoa identifikatzeko ere erabil daiteke. dati prozesatu. Datu biltegiaren auditoria egitearen beste helburu bat identifikatzea da dati erabiltzen ez direnak. Hauek dati datu biltegitik kendu daitezke denbora hobetzeko

kontsultaren exekuzioaren erantzuna eta hazkundea kontrolatzeko dati barruan bizi diren datu-basea datu biltegiarena.

Datu biltegiko segurtasun kudeaketa

Datu biltegi batek dauka dati integratua, kritikoa, sentikorra, erraz irits daitekeena. Hori dela eta, baimendu gabeko erabiltzaileetatik babestu behar da. Segurtasuna ezartzeko modu bat del funtzioa erabiltzea da DBMS erabiltzaile mota ezberdinei pribilegio desberdinak esleitzeko. Horrela, erabiltzaile mota bakoitzerako sarbide-profil bat mantendu behar da. Datu biltegia ziurtatzeko beste modu bat enkriptatzea da datu-basea datu biltegiarena. Sarbidea dati eta berreskuratzeko tresnek deszifratu behar dute dati emaitzak erabiltzaileei aurkeztu aurretik.

2.4.4 Datu Biltegia Zabaltze Fasea

Datu biltegiaren ezarpen-zikloaren azken fasea da. Fase honetan burutuko diren jardueren artean, erabiltzaileak datu biltegia erabiltzeko trebatzea eta datu biltegiaren berrikuspenak egitea daude.

Erabiltzaileen prestakuntza

Erabiltzaileen prestakuntza egin behar da aplikaziora sartu aurretik dati datu biltegiaren eta berreskuratzeko tresnen erabilera. Orokorrean, biltegiratze kontzeptuaren sarrerarekin hasi behar dira saioak dati, datu biltegiaren edukia, meta dati eta tresnen oinarrizko ezaugarriak. Orduan, erabiltzaile aurreratuagoek ere azter ditzakete datuak eskuratzeko eta berreskuratzeko tresnen taula fisikoak eta erabiltzaileen ezaugarriak.

Erabiltzaileen prestakuntza egiteko planteamendu asko daude. Horietako batek erabiltzaile multzo batetik aukeratutako erabiltzaile edo analista askoren hautaketa dakar, lidergo eta komunikazio gaitasunen arabera. Sistemaren berri izateko jakin behar duten guztian pertsonalki trebatzen dira. Prestakuntza amaitutakoan, beren lanera itzultzen dira eta beste erabiltzaileei sistema nola erabiltzen irakasten hasten dira. Gainean

Ikasitakoaren arabera, beste erabiltzaile batzuk datu biltegia arakatzen has daitezke.
Beste ikuspegi bat erabiltzaile asko aldi berean trebatzea da, ikasgelako ikastaro bat egingo bazina bezala. Metodo hau egokia da aldi berean trebatu behar diren erabiltzaile asko daudenean. Beste metodo bat erabiltzaile bakoitza banan-banan trebatzea da. Metodo hau egokia da erabiltzaile gutxi daudenean.

Erabiltzaileen prestakuntzaren helburua atzitzen ezagutzea da dati eta berreskuratzeko tresnak eta baita datu biltegiko edukiak ere. Hala ere, baliteke erabiltzaile batzuk larrituta egotea prestakuntza saioan emandako informazio kopuruarekin. Beraz, etengabeko laguntza jasotzeko eta galdera zehatzak erantzuteko berritze-saio batzuk egin behar dira. Zenbait kasutan, erabiltzaile talde bat eratzen da laguntza mota hau emateko.

Iritzia biltzea

Datu biltegia zabaldu ondoren, erabiltzaileek i dati hainbat helburutarako datu biltegian bizi direnak. Gehienetan, analistek edo erabiltzaileek i dati datu biltegian:

1. 1 Enpresen joerak identifikatu
2. 2 Aztertu erosketa-profilak bezeroei
3. 3 Zatitu i bezeroei eta
4. 4 Eman zerbitzurik onenak bezeroei - Zerbitzuak pertsonalizatu
5. 5 Estrategiak formulatu marketing
6. 6 Eman aurrekontu lehiakorrak kostuak aztertzeko eta lagundu kontrolatzeko
7. 7 Erabaki estrategikoak hartzeko laguntza
8. 8 Identifikatu nabarmentzeko aukerak
9. 9 Egungo negozio-prozesuen kalitatea hobetzea
10. 10 Egiaztatu irabaziak

Datu biltegiaren garapenaren norabideari jarraituz, sistemari berrikuspen sorta bat egin litezke iritzia lortzeko

bai garapen taldetik, bai azken erabiltzaileen komunitatetik.
Lortutako emaitzak hurrengo garapen ziklorako kontuan har daitezke.

Datu biltegiak ikuspegi inkrementala duenez, funtsezkoa da aurreko garapenen arrakasta eta akatsetatik ikastea.

2.5 Laburpena

Kapitulu honetan literaturan dauden planteamenduak eztabaidatu dira. 1. atalean, datu biltegiaren kontzeptua eta erabakien zientzian duen eginkizuna eztabaidatu zen. 2. atalean datu biltegien eta OLTP sistemen arteko desberdintasun nagusiak deskribatu ziren. 3. atalean datu biltegi bat garatzeko prozesuan parte hartzen duten jarduerak deskribatzeko erabili den Monash data warehouse eredua eztabaidatu dugu, tesi hauek ez ziren ikerketa zorrotzetan oinarritu. Errealitatean gertatzen dena literaturak jasotzen duenaren oso ezberdina izan daiteke, baina emaitza hauek ikerketa honetarako datu biltegiaren kontzeptua azpimarratzen duen oinarrizko aurrekari bat sortzeko erabil daitezke.

3. kapitulua

Ikerketa eta diseinu metodoak

Kapitulu honetan ikerketarako eta diseinu metodoak jorratzen dira. Lehenengo zatian informazioa berreskuratzeko dauden ikerketa-metodoen ikuspegi generikoa erakusten da, eta, gainera, azterketa jakin baterako metodo onena hautatzeko irizpideak eztabaidatzen dira. 2. atalean, azaldu berri diren irizpideekin hautatutako bi metodo eztabaidatzen dira ondoren; horietatik bat aukeratu eta hartuko da 3. atalean adierazitako arrazoiekin non beste irizpidea baztertzeko arrazoiak ere jasotzen diren. 4. atalean ikerketaren diseinua aurkezten da eta 5. atalean ondorioak.

3.1 Informazio sistemen ikerketa

Informazio sistemen ikerketa ez da soilik arlo teknologikora mugatzen, baizik eta jokabide- eta antolaketa-helburuetara ere hedatu behar da.
Hori zor diegu gizarte-zientzietatik natur zientzietara bitarteko hainbat diziplinaren tesiei; horrek informazio-sistemetarako metodo kuantitatiboak eta kualitatiboak inplikatzen dituzten ikerketa-metodoen espektro jakin baten beharra dakar.
Eskuragarri dauden ikerketa-metodo guztiak garrantzitsuak dira, hain zuzen ere hainbat ikertzaile, hala nola Jenkins (1985), Nunamaker et al. (1991) eta Galliersek (1992) diote ez dagoela metodo unibertsal espezifikorik informazio sistemen arlo ezberdinetan ikerketak egiteko; izan ere, metodo bat egokia izan daiteke ikerketa jakin baterako baina ez besteetarako. Honek gure ikerketa-proiektu zehatzerako egokia den metodoa hautatzeko beharra dakarkigu: hautu honetarako Benbasat et al. (1987) ikerketaren izaera eta helburua kontuan hartu behar direla diote.

3.1.1 Ikerketaren izaera

Ikerketaren izaeran oinarritutako hainbat metodo informazio zientzietan oso ezagunak diren hiru tradiziotan sailka daitezke: ikerketa positibista, interpretatiboa eta kritikoa.

3.1.1.1 Ikerketa positibista

Ikerketa positibista azterketa zientifiko edo enpiriko gisa ere ezagutzen da. Honela bilatzen du: “mundu sozialean zer gertatuko den azaldu eta iragartzea hura osatzen duten elementuen arteko erregulartasunei eta kausa-ondorioei erreparatuz” (Shanks et al 1993).

Ikerketa positibistan errepikakortasuna, sinplifikazioak eta errefusak ere bereizten dira. Gainera, ikerketa positibistak aztertzen diren fenomenoen artean a priori erlazioak daudela onartzen du.
Galliersen (1992) arabera, taxonomia paradigma positibistan sartuta dagoen ikerketa-metodo bat da, baina ez da horretara mugatzen, izan ere, laborategiko esperimentuak, landa-esperimentuak, kasu praktikoak, teoremen erakustaldiak, iragarpenak eta simulazioak daude. Metodo hauek erabiliz, ikertzaileek onartzen dute aztertutako fenomenoak objektiboki eta zorrotz beha daitezkeela.

3.1.1.2 Ikerketa interpretatiboa

Fenomenologia edo antipositibismoa deitzen zaion ikerketa interpretatiboa Neuman-ek (1994) honela deskribatzen du: “Ekintzaren esanahi sozialaren azterketa sistematikoa da, natura-egoeretan dauden pertsonen behaketa zuzen eta zehatzaren bidez, ulertze eta ulertze batera iristeko. jendeak bere mundu soziala nola sortzen eta mantentzen duen interpretatzeari”. Interpretazio-ikerketek baztertzen dute behatutako fenomenoak objektiboki beha daitezkeela. Izan ere, interpretazio subjektiboetan oinarritzen dira. Gainera, interpretazio ikertzaileek ez diete a priori esanahirik ezartzen aztertzen dituzten fenomenoei.

Metodo honek azterketa subjektiboak/argumentatiboak, ekintza-ikerketak, azterketa deskribatzaileak/interpretatiboak, etorkizuneko ikerketak eta rol-jokoak barne hartzen ditu. Inkesta horiez gain, ikuspegi honetan inkesta eta kasu-azterketak sar daitezke, mundu errealeko egoera konplexuetan dauden pertsonen edo erakundeen azterketei dagokienez.

3.1.1.3 Ikerketa kritikoa

Ikerketa kritikoa gizarte zientzietan gutxien ezagutzen den ikuspegia da, baina berriki informazio sistemen ikertzaileen arreta jaso du. Errealitate soziala historikoki jendeak ekoitzi eta erreproduzitzen duela dioen suposizio filosofikoa, baita gizarte-sistemek beren ekintzekin eta elkarrekintzarekin ere. Haien gaitasuna, ordea, hainbat kontu sozial, kultural eta politikoren bitartez bideratzen da.

Ikerketa interpretatiboaren antzera, ikerketa kritikoak dio ikerketa positibistak ez duela zerikusirik testuinguru sozialarekin eta alde batera uzten du giza ekintzetan duen eragina.
Ikerketa kritikoak, berriz, ikerketa interpretatiboa subjektiboegia dela eta pertsonei euren bizitza hobetzen laguntzea helburu ez duelako kritikatzen du. Ikerketa kritikoaren eta beste bi ikuspegien arteko alderik handiena bere ebaluazio-dimentsioa da. Tradizio positibista eta interpretatzaileen objektibotasuna status quo edo errealitate soziala aurreikustea edo azaltzea bada ere, ikerketa kritikoak aztergai dugun errealitate soziala kritikoki ebaluatu eta eraldatzea du helburu.

Ikertzaile kritikoek normalean status quo-aren aurka egiten dute desberdintasun sozialak kentzeko eta gizarte-baldintzak hobetzeko. Ikerketa kritikoak interesgarri diren fenomenoen ikuspegi prozesual baten aldeko apustua egiten du eta, beraz, luzetarakoa da normalean. Ikerketa metodoen adibideak epe luzeko azterketa historikoak eta azterketa etnografikoak dira. Ikerketa kritikoa, ordea, ez da oso erabilia informazio sistemen ikerketan

3.1.2 Ikerketaren helburua

Ikerketaren izaerarekin batera, bere helburua ikertzailea ikerketa-metodo jakin bat hautatzen gidatzeko erabil daiteke. Ikerketa-proiektu baten helburua oso lotuta dago ikerketak hiru fasez osatuta dagoen ikerketa-zikloarekiko duen posizioarekin: teoria eraikitzea, teoriaren azterketa eta teoria finkatzea. Horrela, ikerketa-zikloaren denboraren arabera, ikerketa-proiektu batek helburu esplikatiboa, deskribatzailea, esploratzailea edo iragarlea izan dezake.

3.1.2.1 Esplorazio-ikerketa

Ikerketa esploratzaileak gai guztiz berria ikertzea eta etorkizuneko ikerketetarako galderak eta hipotesiak formulatzea du helburu. Ikerketa mota hau teoriaren eraikuntzan erabiltzen da arlo berri batean hasierako erreferentziak lortzeko. Normalean, ikerketa-metodo kualitatiboak erabiltzen dira, kasu-azterketak edo azterketa fenomenologikoak adibidez.

Hala ere, teknika kuantitatiboak ere erabil daitezke, hala nola esplorazio-inkestak edo esperimentuak.

3.1.3.3 Bilaketa deskribatzailea

Ikerketa deskribatzaileak antolakuntza-egoera edo praktika jakin bat zehatz-mehatz aztertzea eta deskribatzea du helburu. Hau teoriak eraikitzeko egokia da eta hipotesiak baieztatzeko edo zalantzan jartzeko ere erabil daiteke. Ikerketa deskribatzaileak neurriak eta laginak erabiltzea barne hartzen du. Ikerketa-metodo egokienak inkestak eta aurrekarien azterketa dira.

3.1.2.3 Azalpen-ikerketa

Azalpenezko ikerketak gauzak zergatik gertatzen diren azaltzen saiatzen da. Dagoeneko aztertutako gertakarietan eraikitzen da eta gertakari horien arrazoiak aurkitzen saiatzen da.
Beraz, ikerketa esplikatiboa normalean ikerketa esploratzaile edo deskribatzaileen gainean eraikitzen da eta teoriak probatu eta fintzearen osagarria da. Azalpen-ikerketek normalean kasu-azterketak edo inkestetan oinarritutako ikerketa-metodoak erabiltzen dituzte.

3.1.2.4 Prebentziozko ikerketa

Prebentzio-ikerketek aztertzen ari diren behaketan dauden gertaerak eta jokabideak iragartzea du helburu (Marshall eta Rossman 1995). Iragarpena egiaren proba zientifiko estandarra da. Ikerketa mota honek, oro har, inkestak edo azterketak erabiltzen ditu dati historialariak. (1989an)

Goiko eztabaidak frogatzen du ikerketa jakin batean erabil daitezkeen ikerketa-metodo posible batzuk daudela. Hala ere, ikerketa-proiektu mota jakin baterako besteak baino egokiagoa den metodo zehatz bat egon behar da. (Galliers 1987, Yin 1989, De Vaus 1991). Ikertzaile bakoitzak, beraz, arreta handiz ebaluatu behar ditu hainbat metodoren indarguneak eta ahuleziak, ikerketa-proiektuarekin ikerketa-metodo egokiena eta bateragarriena hartzeko. (Jenkins 1985, Pervan eta Klass 1992, Bonomia 1985, Yin 1989, Himilton eta Ives 1992).

3.2. Bilatze-metodo posibleak

Proiektu honen helburua Australiako erakundeen esperientzia ikertzea zen dati ren garapenarekin gordeta datu biltegia. Dato gaur egun Australian datuen biltegiratze arloan ikerketa falta dagoela, ikerketa-proiektu hau ikerketa-zikloaren fase teorikoan dagoela oraindik eta esplorazio-helburua duela. Datuen biltegiratzea onartzen duten Australiako erakundeen esperientzia aztertzeak gizarte errealaren interpretazioa eskatzen du. Ondorioz, ikerketa-proiektuaren oinarrian dagoen suposizio filosofikoak interpretazio tradizionalari jarraitzen dio.

Eskuragarri dauden metodoak zorrotz aztertu ondoren, bi ikerketa-metodo posible identifikatu ziren: inkestak eta kasu-azterketak, esplorazio ikerketarako erabil daitezkeenak (Shanks et al. 1993). Galliersek (1992) azterketa zehatz honetarako bi metodo hauen egokitasuna argudiatzen du bere taxonomi berrikustuan teoria eraikitzeko egokiak direla esanez. Hurrengo bi azpiatalek metodo bakoitza zehatz-mehatz aztertzen dute.

3.2.1 Inkestaren ikerketa metodoa

Inkestaren ikerketa metodoa antzinako errolda metodotik dator. Errolda biztanleria oso baten informazioa biltzean datza. Metodo hau garestia eta ez da praktikoa, batez ere biztanleria handia bada. Beraz, errolda batekin alderatuta, inkesta batek normalean biztanleriaren ordezkari kopuru edo lagin txiki baterako informazioa biltzera bideratzen du (Fowler 1988, Neuman 1994). Lagin batek ateratzen den populazioa islatzen du, zehaztasun-maila ezberdinekin, erabilitako laginaren egituraren, tamainaren eta hautapen-metodoaren arabera (Fowler 1988, Babbie 1982, Neuman 1994).

Inkesta-metodoa honela definitzen da: "Une jakin bateko praktiken, egoeren edo ikuspegien argazkiak, galdetegiak edo elkarrizketak erabiliz egindakoak, eta horietatik ondorioak atera daitezke.
made” (Galliers 1992:153) [denbora jakin bateko praktiken, egoeren edo ikusmoldeen argazkia, galdetegiak edo elkarrizketak erabiliz egindakoa, zeinetatik ondorioak atera daitezkeen]. Inkestek ikerketaren alderdi batzuei buruzko informazioa biltzeaz arduratzen da, parte-hartzaile kopuru jakin batetik, galderak eginez (Fowler 1988). Galdetegi eta elkarrizketa hauek, aurrez aurreko telefono-elkarrizketak eta egituratuak barne hartzen dituztenak, biltzeko teknikak ere badira. dati ikerketetan gehien erabiltzen direnak (Blalock 1970, Nachmias eta Nachmias 1976, Fowler 1988), behaketak eta analisiak erabil daitezke (Gable 1994). Biltzeko metodo horietatik guztietatik dati, galdetegia erabiltzea da teknikarik ezagunena, i dati

bildutakoak egituratu eta formateatu egiten dira, eta, beraz, informazioaren sailkapena errazten du (Hwang 1987, de Vaus 1991).

I aztertzean dati, ikerketa-estrategia batek teknika kuantitatiboak erabiltzen ditu askotan, hala nola analisi estatistikoa, baina teknika kualitatiboak ere erabil daitezke (Galliers 1992, Pervan).

eta Klass 1992, Gable 1994). Normalean, i dati bildutako banaketak eta elkarteen ereduak aztertzeko erabiltzen dira (Fowler 1988).

Inkestak, oro har, «zer?» galderari buruzko ikerketarako egokiak badira ere. (zer) edo hortik eratorrita, hala nola, 'zenbat' eta 'zenbat', 'zergatik' galderaren bidez egin daitezke (Sonquist eta Dunkelberg 1977, Yin 1989). Sonquist eta Dunkelberg-en (1977) arabera, ikerketa-ikerketek hipotesiak zalantzan jartzea, programak ebaluatzea, populazioa deskribatzea eta giza jokabidearen ereduak garatzea du helburu. Gainera, inkestak biztanleriaren iritzi, baldintza, iritzi, ezaugarri, itxaropen eta iraganeko edo oraingo portaerak aztertzeko erabil daitezke (Neuman 1994).

Inkestek ikerlariari biztanleriaren arteko harremanak ezagutzeko aukera ematen diote eta emaitzak normalean beste metodo batzuk baino orokorragoak dira (Sonquist eta Dunkelberg 1977, Gable 1994). Inkesten bidez, ikerlariek eremu geografiko handiagoa estaltzen dute eta inkestatu askorengana iristea (Blalock 1970, Sonquist eta Dunkelberg 1977, Hwang eta Lin 1987, Gable 1994, Neuman 1994). Azkenik, inkestek beste inon eskuragarri ez dagoen informazioa edo analisietarako behar den moduan eman dezakete (Fowler 1988).

Hala ere, inkesta bat egiteko muga batzuk daude. Desabantaila bat da ikertzaileak ezin duela ikertutako objektuari buruzko informazio asko lortu. Hau da, inkestak une jakin batean bakarrik egiten direlako eta, beraz, ikertzaileak aldagai eta pertsona kopuru mugatua dagoelako.

azterketa (Yin 1989, de Vaus 1991, Gable 1994, Denscombe 1998). Beste desabantaila bat da inkesta bat egitea denbora eta baliabide aldetik oso garestia izan daitekeela, batez ere aurrez aurreko elkarrizketak badakartza (Fowler 1988).

3.2.2. Kontsulta Ikerketa Metodoa

Ikerketa-metodoak egoera jakin baten azterketa sakona dakar bere mundu errealeko testuinguruan denbora-tarte zehatz batean, ikertzailearen esku-hartzerik gabe (Shanks & C. 1993, Eisenhardt 1989, Jenkins 1985). Batez ere, metodo hau egoera jakin batean aztertzen ari diren aldagaien arteko erlazioak deskribatzeko erabiltzen da (Galliers 1992). Ikerketak kasu bakar edo anitz izan ditzakete, aztertutako fenomenoaren arabera (Franz eta Robey 1987, Eisenhardt 1989, Yin 1989).

Ikerketa-metodoa honela definitzen da: “Gaur egungo fenomeno bat bere testuinguru errealaren barruan aztertzen duen ikerketa enpirikoa, pertsona, talde edo erakundeak bezalako entitate batetik edo gehiagotik jasotako iturri anitz erabiliz” (Yin 1989). Ez dago fenomenoaren eta bere testuinguruaren arteko bereizketa argirik eta ez dago aldagaien kontrol esperimental edo manipulaziorik (Yin 1989, Benbasat et al. 1987).

Jainkoak biltzeko hainbat teknika daude dati Kontsulta-metodoan erabil daitezkeenak, zuzeneko behaketak, artxibo-erregistroen berrikuspenak, galdetegiak, dokumentazioaren berrikuspena eta elkarrizketa egituratuak barne hartzen dituena. Bilketa-teknika askotariko izatea dati, ikerketek biei aurre egiteko aukera ematen diete ikertzaileek dati kualitatiboa eta kuantitatiboa aldi berean (Bonoma 1985, Eisenhardt 1989, Yin 1989, Gable 1994). Inkesta-metodoarekin gertatzen den bezala, inkesta-ikertzaileak behatzaile edo ikertzaile gisa balio du eta ez aztergai den erakundeko partaide aktibo gisa.

Benbasat eta bestek (1987) baieztatzen dute ikerketa-metodoa bereziki egokia dela ikerketa-teoria eraikitzeko, ikerketa-galdera batekin hasi eta hezkuntzarekin jarraitzen duena.

bilketa prozesuan teoria batena dati. Oholtzarako ere egokia izanik

teoria eraikitzeko, Franz eta Robey-k (1987) iradokitzen dute ikerketa-metodoa teoria konplexuaren faserako ere erabil daitekeela. Kasu honetan, jasotako frogen arabera, teoria edo hipotesi jakin bat egiaztatzen edo gezurtatzen da. Horrez gain, inkesta egokia da «nola» edo «zertarako» galderak lantzen dituzten ikerketetarako ere (Yin 1989).

Beste metodo batzuekin alderatuta, inkesten bidez ikertzaileak ezinbesteko informazioa xehetasun gehiago jasotzeko aukera ematen du (Galliers 1992, Shanks et al. 1993). Gainera, inkestek ikertzaileak aztertutako prozesuen izaera eta konplexutasuna uler ditzake (Benbasat et al. 1987).

Inkestaren metodoarekin lotutako lau desabantaila nagusi daude. Lehenengoa kenkari kontrolatuen falta da. Ikertzailearen subjektibotasunak ikerketaren emaitzak eta ondorioak alda ditzake (Yin 1989). Bigarren desabantaila kontrolatutako behaketa eza da. Metodo esperimentalek ez bezala, ikerketa-ikertzaileak ezin ditu aztertutako fenomenoak kontrolatu bere testuinguru naturalean aztertzen diren heinean (Gable 1994). Hirugarren desabantaila erreplikagarritasun eza da. Hau da, ikertzaileak nekez behatuko dituelako gertaera berdinak, eta ezin dituelako egiaztatu ikerketa jakin baten emaitzak (Lee 1989). Azkenik, ez errepikagarritasunaren ondorioz, zaila da ikerketa batetik edo gehiagotik lortutako emaitzak orokortzea (Galliers 1992, Shanks et al 1993). Arazo horiek guztiak, ordea, ez dira gaindiezinak eta, hain zuzen ere, ikertzaileak gutxitu ditzake ekintza egokiak aplikatuz (Lee 1989).

3.3. Ikerketa-metodologia justifikatu hartua

Ikerketa honetarako egin daitezkeen bi ikerketa-metodoetatik, inkesta-metodoa jotzen da egokiena. Ikerketa baztertu egin zen, dagozkionak arretaz aztertu ondoren

merituak eta ahuleziak. Azterketa honetarako metodo bakoitzaren egokitasuna edo desegokitasuna aztertzen da jarraian.

3.3.1. Ikerketa metodo desegokia kontsultarena

Ikerketa-metodoak denbora-tarte batean erakunde baten edo gehiagoren barruan dagoen egoera jakin bati buruzko azterketa sakona eskatzen du (Eisenhardt 1989). Kasu horretan, epeak azterketa honetarako emandako epea gainditu ahal izango du. Inkestaren metodoa ez hartzeko beste arrazoi bat da emaitzek zorroztasun falta jasan dezaketela (Yin 1989). Ikertzailearen subjektibotasunak emaitzetan eta ondorioetan eragin dezake. Beste arrazoi bat da metodo hau egokiagoa dela "nola" edo "zergatik" motako galderen ikerketarako (Yin 1989), ikerketa honen ikerketa-galdera "zer" motakoa den bitartean. Azkenik, zaila da ikerketa bakar baten edo batzuen aurkikuntzak orokortzea (Galliers 1992, Shanks et al. 1993). Arrazoi horren arabera, inkestaren ikerketa-metodoa ez zen aukeratu ikerketa honetarako desegokia zelako.

3.3.2. Bilaketa metodoaren erosotasuna ikerketa

Ikerketa hau egin zenean, Australiako erakundeek ez zuten datuen biltegiratzearen praktika oso onartua izan. Beraz, ez zegoen informazio asko Australiako erakundeetan haien ezarpenari buruz. Eskuragarri den informazioa a ezarri edo erabili duten erakundeetatik etorri da datu biltegia. Kasu honetan, inkestaren ikerketa-metodoa da egokiena, beste inon eskuragarri ez dagoen informazioa edo analisirako beharrezkoa den forman eskuratzea ahalbidetzen baitu (Fowler 1988). Horrez gain, inkestaren ikerketa-metodoari esker, ikertzaileak une jakin bateko praktikak, egoerak edo ikusmoldeak ondo ezagutzeko aukera ematen du (Galliers 1992, Denscombe 1998). Ikuspegi orokorra behar zen Australiako datuak biltegiratzeko esperientziari buruzko ezagutza areagotzeko.

Gainera, Sonquist eta Dunkelberg-ek (1977) inkestaren ikerketen emaitzak beste metodo batzuk baino orokorragoak direla diote.

3.4. Inkestaren Ikerketa Diseinua

Datuak biltegiratzeko praktikei buruzko inkesta 1999an egin zen. Xede-populazioa datuak biltegiratzeko azterketetan interesa zuten Australiako erakundeek osatu zuten, ziurrenik jadanik informatuta zeudelako. dati gordetzen dutela eta, beraz, ikerketa honetarako informazio baliagarria eman dezaketela. Xede-populazioa The Data Warehousing Institute (Tdwi-aap) Australiako kide guztien hasierako inkesta baten bidez identifikatu zen. Atal honetan ikerketa honen ikerketa enpirikoaren fasearen diseinua aztertzen da.

3.4.1. Bilketa teknika dati

Inkesten ikerketan erabili ohi diren hiru tekniketatik (hau da, posta-galdetegia, telefono-elkarrizketa eta elkarrizketa pertsonala) (Nachmias 1976, Fowler 1988, de Vaus 1991), posta-galdetegia hartu zen ikerketa honetarako. Azken hau hartzeko lehen arrazoia da geografikoki sakabanatuta dagoen populazio batera irits daitekeela (Blalock 1970, Nachmias and Nachmias 1976, Hwang and Lin 1987, de Vaus 1991, Gable 1994). Bigarrenik, posta-galdetegia egokia da prestakuntza handiko parte-hartzaileentzat (Fowler 1988). Azterketa honetarako posta bidezko galdetegia datu biltegiratze proiektuen babesleei, zuzendariei eta/edo proiektu-kudeatzaileei zuzendu zitzaien. Hirugarrenik, posta-galdeketak egokiak dira posta-zerrenda seguru bat eskuragarri dagoenean (Salant eta Dilman 1994). TDWI, kasu honetan, datu-biltegietako elkarte fidagarri batek Australiako kideen posta-zerrenda eman du. Posta bidezko galdetegiaren beste abantaila bat telefono bidezko galdetegiaren edo elkarrizketa pertsonalen aurrean inkestatuei zehaztasun handiagoz erantzuteko aukera ematen diela da, batez ere inkestatuek oharrak kontsultatu behar dituztenean edo galderak beste pertsona batzuekin eztabaidatu behar dituztenean (Fowler 1988).

Balizko desabantaila izan daiteke galdetegiak postaz egiteko behar den denbora. Normalean, posta-inkesta bat sekuentzia honetan egiten da: gutunak bidali, erantzunen zain egon eta berrespena bidali (Fowler 1988, Bainbridge 1989). Horrela, denbora osoa elkarrizketa pertsonaletarako edo telefono-elkarrizketetarako behar den denbora baino luzeagoa izan daiteke. Hala ere, denbora osoa aldez aurretik jakin daiteke (Fowler 1988, Denscombe 1998). Elkarrizketa pertsonalak egiten emandako denbora ezin da aldez aurretik ezagutu, elkarrizketa batetik bestera aldatzen baita (Fowler 1988). Telefono bidezko elkarrizketak posta elektronikoko galdetegiak eta elkarrizketa pertsonalak baino azkarragoak izan daitezke, baina erantzun ez-tasa altua izan dezakete pertsona batzuen erabilgarritasunik eza dela eta (Fowler 1988). Gainera, telefono-elkarrizketak, oro har, galdera-zerrenda nahiko laburretara mugatzen dira (Bainbridge 1989).

Posta-galdetegi baten beste ahulezia bat erantzun ezaren tasa altua da (Fowler 1988, Bainbridge 1989, Neuman 1994). Hala ere, kontraneurriak hartu dira ikerketa hau datu-biltegietako erakunde fidagarri batekin (hau da, TDWI) lotuz (Bainbridge 1989, Neuman 1994), erantzun ez dutenei bi abisu gutun bidaltzen dizkiena (Fowler 1988, Neuman 1994) eta gutun gehigarri bat ere barne hartzen du. ikerketaren helburua azalduz (Neuman 1994).

3.4.2. Analisi unitatea

Ikerketa honen helburua da Australiako erakundeetan datuen biltegiratzea ezartzeari eta horren erabilerari buruzko informazioa lortzea. Xede-populazioa ezarri duten edo inplementatzen ari diren Australiako erakunde guztiek osatzen dute, i datu biltegia. Orduan, erakunde indibidualak izenean erregistratzen dira. Galdetegia postaz bidali zitzaien adoptatzeko interesa duten erakundeei datu biltegia. Metodo honek bermatzen du bildutako informazioa parte hartzen duen erakunde bakoitzaren baliabide egokienetatik datorrela.

3.4.3. Inkestaren lagina

Inkesta parte-hartzaileen "posta zerrenda" TDWItik lortu da. Zerrenda horretatik, Australiako 3000 erakunde hautatu ziren laginketa-oinarri gisa. Inkestaren proiektua eta helburua azaltzen zituen gutun gehigarri bat, erantzun orri batekin eta betetako galdetegia itzultzeko aurrez ordaindutako gutun-azal batekin batera bidali ziren laginari. 3000 erakundeetatik 198k onartu zuten ikerketan parte hartzea. Erantzun kopuru hain txikia espero zen datua orduan beren erakundeen baitan datuak biltegiratzeko estrategia bereganatu zuten edo hartzen ari ziren Australiako erakunde ugari. Beraz, ikerketa honen xede-populazioa 198 erakundek baino ez dute osatzen.

3.4.4. Galdetegiaren edukia

Galdetegiaren egitura Monash datu biltegiratze ereduan oinarrituta zegoen (aurretik 2.3 zatian aztertua). Galdetegiaren edukia 2. kapituluan aurkeztutako literatura-analisian oinarritu da. Inkestaren parte-hartzaileei bidalitako galdetegiaren kopia B eranskinean aurki daiteke. Galdetegiak sei atal ditu, landutako ereduaren faseei jarraitzen dietenak. Ondorengo sei paragrafoek laburki laburbiltzen dute atal bakoitzaren edukia.

A atala: Erakundeari buruzko oinarrizko informazioa
Atal honetan parte hartzen duten erakundeen profilari buruzko galderak daude. Gainera, galdera batzuk parte-hartzaileen datuak biltegiratzeko proiektuaren egoerarekin lotuta daude. Erakundearen izena bezalako informazio konfidentziala ez zen inkestaren analisian agerian geratu.

B atala: Hasiera
Atal honetako galderak datuen biltegiratzeari ekiteko zereginari dagozkio. Galderak egin ziren proiektuaren abiarazleei, bermatzaileei, beharrezko trebetasun eta ezagutzari, datuen biltegiratze-helburuei eta azken erabiltzailearen itxaropenei buruz.

C atala: Diseinua
Atal honetan plangintza jarduerarekin lotutako galderak daude datu biltegia. Bereziki, galderak exekuzio-esparruari, proiektuaren iraupenari, proiektuaren kostuari eta kostu/onura azterketari buruzkoak izan ziren.

D atala: Garapena
Garapen atalean, garapen jarduerei buruzko galderak daude datu biltegia: azken erabiltzaileen eskakizunen bilduma, iturriak dati,-ren eredu logikoa dati, prototipoak, gaitasunaren plangintza, arkitektura teknikoak eta datu biltegiratzeko tresnen hautaketa.

E atala: Funtzionamendua
Funtzionamenduarekin eta hedagarritasunarekin lotutako galdera operatiboak datu biltegia, garapenaren hurrengo fasean nola eboluzionatzen duen. Han datuen kalitatea, freskatzeko estrategiak dati,-ren granulartasuna dati, eskalagarritasuna datu biltegia eta segurtasun-arazoak datu biltegia egindako galdera motak zeuden.

F Atala: Garapena
Atal honek erabilerarekin lotutako galderak ditu datu biltegia azken erabiltzaileek. Ikertzaileari interesatu zitzaion helburua eta erabilgarritasunaz datu biltegia, hartutako berrikuspen- eta prestakuntza-estrategiak eta kontrol-estrategia datu biltegia hartua.

3.4.5. Erantzun-tasa

Posta bidezko inkestek erantzun-tasa baxua dutela kritikatzen duten arren, itzulera-tasa handitzeko neurriak hartu dira (lehen 3.4.1 atalean aztertu den bezala). "Erantzun-tasa" terminoak galdetegiari erantzuten dioten inkesta-lagin jakin bateko pertsonen ehunekoari egiten dio erreferentzia (Denscombe 1998). Azterketa honen erantzun-tasa kalkulatzeko honako formula hau erabili da:

Erantzun duten pertsona kopurua
Erantzun-tasa = ——————————————————————————– X 100 Bidalitako galdetegien kopuru osoa

3.4.6. Proba pilotua

Galdetegia laginari bidali aurretik, galderak proba pilotuak eginez aztertu ziren, Luck eta Rubin-ek (1987), Jackson (1988) eta de Vaus-ek (1991) iradoki bezala. Proba pilotuen helburua interpretatzeko zailak diren esamolde eta galdera baldar, anbiguoa agertzea da, erabilitako definizio eta terminoak argitzea eta galdetegia betetzeko gutxi gorabehera behar den denbora identifikatzea (Warwick eta Lininger 1975, Jackson 1988, Salant). eta Dilman 1994). Proba pilotuak amaierako irakasgaien antzeko ezaugarriak dituzten gaiak hautatuz egin dira, Davis-ek iradokitzen duen moduan. Cosenza (1993). Ikerketa honetan, datu-biltegietako sei profesional hautatu ziren irakasgai pilotu gisa. Proba pilotu bakoitzaren ondoren, beharrezko zuzenketak egin ziren. Egindako proba pilotuetatik, parte-hartzaileek galdetegiaren azken bertsioa birmoldatzen eta berrezartzen lagundu zuten.

3.4.7. Aztertzeko metodoak dati

I dati galdetegi itxietatik bildutako inkestak SPSS izeneko programa estatistiko-pakete baten bidez aztertu ziren. Erantzun asko estatistika deskriptiboa erabiliz aztertu ziren. Galdetegi batzuk osatu gabe itzuli ziren. Horiek arreta handiagoarekin tratatu ziren i dati falta izan ez ziren datuak idazteko akatsen ondorio izan, galderak ez zirelako egokiak erregistratzailearentzat, edo erregistratzaileak galdera zehatz bati edo gehiagori ez erantzutea erabaki zuelako. Falta diren erantzun horiek ez dira kontuan hartu azterketan dati eta '- 9' gisa kodetu ziren analisi-prozesutik kanpo uztea ziurtatzeko.

Galdetegia prestatzerakoan, galdera itxiak aurrez kodetu ziren aukera bakoitzari zenbaki bat jarriz. Gero zenbakia prestatzeko erabili zen dati azterketan zehar (Denscombe 1998, Sapsford eta Jupp 1996). Esaterako, sei aukera zeuden B ataleko 1. galderan zerrendatuta: administrazio kontseilua, goi exekutiboa, informatika saila, negozio unitatea, aholkulariak eta beste. -ren fitxategian dati SPSS-en, 'proiektuaren abiarazlea' adierazteko aldagai bat sortu zen, sei balio-etiketarekin: '1' 'administrazio-kontseilua', '2' 'senior executive' eta abar.Kalea. Galdera itxi batzuetan Likertin eskalaren erabilerak, SPSS-n sartutako zenbakizko balioak erabilita, esfortzurik gabeko identifikazioa ere ahalbidetu zuen. Erantzun ez-zehatzaileak dituzten galderetan, elkarren artean baztertzen ez diren galderetarako, aukera bakoitza aldagai bakar gisa tratatu zen, bi balio-etiketarekin: '1' 'markatua' eta '2' 'ez markatua'.

Galdera irekiak galdera itxiak ez bezala tratatu ziren. Galdera hauen erantzunak ez ziren SPSS-n sartu. Horren ordez, eskuz aztertu zituzten. Galdera mota hau erabiltzeak aukera ematen digu inkestatuen askatasunez adierazitako ideiei eta esperientzia pertsonalei buruzko informazioa eskuratzea (Bainbridge 1989, Denscombe 1998). Ahal den neurrian, erantzunen kategorizazioa egin da.

-ren analisirako dati, azterketa estatistiko-metodo sinpleak erabiltzen dira, hala nola erantzun-maiztasuna, batez bestekoa, desbideratze estandarra eta mediana (Argyrous 1996, Denscombe 1998).
Gamma proba ondo funtzionatzen zuen arteko elkarketen neurri kuantitatiboak lortzeko dati ordinalak (Norusis 1983, Argyrous 1996). Proba hauek egokiak ziren, erabilitako eskala ordinalek kategoria askorik ez zutelako eta taula batean ikus zitezkeelako (Norusis 1983).

3.5 Somario

Kapitulu honetan, ikerketarako hartutako metodologia eta diseinua aztertu dira.

Ikerketa jakin baterako ikerketa-metodo egokiena hautatzea kontuan hartzen da
hainbat arau kontuan hartzea, ikerketaren izaera eta mota barne, baita metodo posible bakoitzaren merituak eta ahuleziak ere (Jenkins 1985, Benbasat et al. 1097, Galliers and Land 1987, yin 1989, Hamilton and ives 1992, Galliers). 1992, Neuman 1994). Australian datu biltegiratzeari buruz dagoen ezagutza eta teoria falta dela ikusita, ikerketa-ikerketa honek ikerketa-metodo interpretatibo bat behar du, Australiako erakundeen esperientziak aztertzeko esplorazio-gaitasuna duena. Aukeratutako ikerketa metodoa Australiako erakundeek datuak biltegiratzeko kontzeptua hartzeari buruzko informazioa biltzeko hautatu zen. Posta bidezko galdetegi bat aukeratu zen bilketa teknika gisa dati. Ikerketa-metodoaren eta bilketa-teknikaren justifikazioak dati hautatutako kapitulu honetan emango da. Gainera, analisi-unitateari, erabilitako laginari, erantzunen portzentajeei, galdetegiaren edukiari, galdetegiaren aurretestari eta aztertzeko metodoari buruzko eztabaida ere aurkeztu zen. dati.

A diseinatzea Datu Biltegia:

Entitate-erlazioak eta dimentsio-modelizazioa konbinatuz

LABURPENA
Denda i dati egungo arazo nagusia da erakunde askorentzat. Biltegiratze informatikoaren garapenean funtsezko gaia dati bere diseinua da.
Diseinuak kontzeptuen detekzioa lagundu behar du datu biltegia ondare sistema eta beste iturri batzuetara dati eta, gainera, ulermen erraza eta eraginkortasuna ezartzean datu biltegia.
Biltegiratzeko literaturaren zati handi bat dati Diseinua irudikatzeko entitate-erlazioen modelizazioa edo dimentsioko modelizazioa erabiltzea gomendatzen du datu biltegia.
Artikulu honetan bi irudikapenak marrazteko ikuspegi bakarrean nola konbina daitezkeen erakusten dugu datu biltegia. Erabiltzen den ikuspegia sistematikoa da

kasu-azterketan aztertu eta praktikatzaileekin hainbat ondorio garrantzitsutan identifikatzen da.

DATUEN BILTEGIA

Un datu biltegia normalean, “zuzendaritzaren erabakien laguntzarako datu-bilketa subjektuari, integratua, denbora aldakorra eta ez lurrunkorra” bezala definitu da (Inmon eta Hackathorn, 1994). Gaietara bideratuak eta integratuak adierazten du datu biltegia Legaci sistemen muga funtzionalak gainditzeko diseinatuta dago ikuspegi integratua eskaintzeko dati.
Denbora-aldaera bideoaren izaera historikoa edo denbora-serieaz arduratzen da dati batean datu biltegia, joerak aztertzeko aukera ematen duena. Ez-hegazkorrak adierazten du datu biltegia ez da etengabe eguneratzen a bezala datu-base OLTPkoa. Baizik eta aldizka eguneratzen da, batera dati barneko eta kanpoko iturrietatik. The datu biltegia osotasuna eta funtzionamendu-errendimendua eguneratzeko beharrean bilaketarako diseinatuta dago.
I gordetzeko ideia dati ez da berria, kudeaketaren helburuetako bat zen dati hirurogeiko hamarkadaz geroztik (Il Martin, 1982).
I datu biltegia azpiegiturak eskaintzen dituzte dati kudeaketarako laguntza sistemetarako. Kudeaketarako laguntza sistemen artean erabakiak laguntzeko sistemak (DSS) eta informazio exekutiboko sistemak (EIS) daude. DSS ordenagailu bidezko informazio sistema bat da, giza erabakiak hartzea hobetzeko diseinatuta dagoena. EIS bat entrega-sistema bat da normalean dati horri esker, negozio-liderrei ikuspegia erraz sartzeko dati.
A-ren arkitektura orokorra datu biltegia ren eginkizuna nabarmentzen du datu biltegia kudeaketa laguntzan. Baita azpiegiturak eskaintzea ere dati EIS eta DSSrentzat, al datu biltegia kontsulten bidez zuzenean sar daiteke. THE dati batean sartuta datu biltegia kudeaketa-informazioaren eskakizunen analisian oinarritzen dira eta hiru iturritatik lortzen dira: barne-ondasunaren sistemak, helburu bereziko datuak harrapatzeko sistemak eta kanpoko datu-iturriak. THE dati barneko ondare-sistemetan maiz erredundanteak, inkoherenteak, kalitate baxukoak eta formatu desberdinetan gordetzen dira, beraz, bateratu eta garbitu egin behar dira kargatu aurretik.

datu biltegia (Inmon, 1992; McFadden, 1996). THE dati biltegiratze sistemetatik datozenak dati ad hoc eta iturrietatik dati kanpoko erabili ohi dira handitzeko (eguneratu, ordezkatzeko) i dati antzinako sistemetatik.

Arrazoi sendo asko daude a garatzeko datu biltegia, erabakiak hartzeko hobekuntza informazio gehiago erabiltzearen bidez (Ives 1995), akordio osoetan arreta jartzearen laguntza (Graham 1996) eta murrizketa. dati EIS eta DSSrako (Graham 1996, McFadden 1996).

Azken ikerketa enpiriko batek, batez beste, inbertsioaren itzulera bat aurkitu zuen datu biltegia %401 hiru urteren buruan (Graham, 1996). Hala ere, beste ikerketa enpirikoak datu biltegia arazo handiak aurkitu zituen, besteak beste, onurak neurtzeko eta esleitzeko zailtasunak, helburu argirik eza, onurak gordetzeko prozesuaren helburua eta konplexutasuna gutxiestea. dati, batez ere iturriei eta garbitasunari dagokionez dati. i gordetzea dati kudeaketa arazoaren konponbidetzat har daiteke dati erakundeen artean. -ren manipulazioa dati gizarte-baliabide gisa mundu osoko informazio-sistemak kudeatzeko arazo nagusietako bat izaten jarraitu du urte askotan (Brancheau et al. 1996, Galliers et al. 1994, Niederman et al. 1990, Pervan 1993).

Aktiboen kudeaketaren ikuspegi ezaguna dati laurogeiko hamarkadan eredu baten garapena izan zen dati sozialak. Eredua dati social aplikazio sistema berriak garatzeko oinarri egonkorra eskaintzeko diseinatu zen eta datu-base eta ondareko sistemen berreraikuntza eta integrazioa (Brancheau et al.

1989, Goodhue et al. 1988:1992, Kim eta Everest 1994). Dena den, ikuspegi honek arazo asko ditu, bereziki, zeregin bakoitzaren konplexutasuna eta kostua, eta emaitza ukigarriak lortzeko behar den denbora luzea (Beynon-Davies 1994, Earl 1993, Goodhue et al. 1992, Periasamy 1994, Shanks 1997). ).

Il datu biltegia datu-base bereizi bat da, horiek ordezkatu beharrean ondarezko datu-baseekin batera existitzen dena. Beraz, kudeaketa zuzentzeko aukera ematen du dati eta sistema zaharren berreraikuntza garestia saihestea.

DATUEN DISEINUAREN IKUSPEGIAK

WAREHOUSE

Eraikitzeko eta perfekzionatzeko prozesua a datu biltegia sistema tradizionalen garapen-ziklo bat baino gehiago prozesu ebolutibo gisa ulertu behar da (Nahia, 1995, Shanks, O'Donnell eta Arnott 1997a). Proiektu batean hainbat prozesu parte hartzen dute datu biltegia hala nola, hasieratzea, plangintza; enpresako arduradunei eskatutako eskakizunetatik jasotako informazioa; iturriak, eraldaketak, garbiketa dati eta antzinako sistemetatik eta beste iturrietatik sinkronizatzea dati; garapen-sistemak entregatzeko; ren jarraipena datu biltegia; eta eboluzio-prozesuaren eta eraikuntzaren zentzugabekeria a datu biltegia (Stinchi, O'Donnell eta Arnott 1997b). Aldizkari honetan, nola marraztu zentratzen dugu dati beste prozesu horien testuinguruan gordeta. Arkitekturarako planteamendu ugari proposatzen dira datu biltegia literaturan (Inmon 1994, Ives 1995, Kimball 1994 McFadden 1996). Metodologia hauetako bakoitzak berrikuspen labur bat du bere indargune eta ahulguneen azterketarekin.

Inmon-en (1994) Approach for Datu Biltegia Diseinua

Inmonek (1994) lau urrats iteratibo proposatu zituen a diseinatzeko datu biltegia (ikus 2. irudia). Lehen urratsa txantiloi bat diseinatzea da dati soziala nola i dati erakunde baten barruan eremu funtzionaletan zehar integra daitezke, zatituz dati eremuetan gordetzea. Eredua dati biltegiratzeko egina dago dati erabakiak hartzeari dagozkionak, besteak beste dati historikoa, eta barne dati kenduta eta batuta. Bigarren urratsa gauzatzeko gai-arloak identifikatzea da. Horiek erakunde jakin batek zehaztutako lehentasunetan oinarritzen dira. Hirugarren urratsak a marraztea dakar datu-base gai-arlorako, arreta berezia jarri pikortasun-maila egokiak sartzeari. Inmonek gomendatzen du entitate eta harremanen eredua erabiltzea. Laugarren urratsa iturri-sistemak identifikatzea da dati i kapturatzeko, garbitzeko eta formateatzeko eraldaketa-prozesuak behar eta garatu dati.

Inmon-en ikuspegiaren indarguneak eredu hori dira dati sozialak integratzeko oinarria ematen du dati ren garapen iteratiborako eusten antolaketa eta plangintzaren barruan datu biltegia. Bere akatsak eredua diseinatzeko zailtasuna eta kostua dira dati soziala, bi ereduetan erabiltzen diren entitateen eta harremanen ereduak ulertzeko zailtasuna, hori dati soziala eta horrena dati gaiaren arabera gordeta, eta egokitasuna dati -ren marrazkiarena datu biltegia egiteko datu-base erlazionalak baina ez datu-base dimentsio anitzeko.

Ives' (1995) Approach to Datu Biltegia Diseinua

Ives-ek (1995) lau urratseko ikuspegi bat proposatzen du informazio-sistema bat diseinatzeko, bere ustez aplikagarria dena. datu biltegia (ikus 3. irudia). Planteamendua informazio sistemak garatzeko Informazioaren Ingeniaritzan oinarritzen da (Martin 1990). Lehen urratsa helburuak, faktore kritikoak eta arrakastatsuak eta errendimendu-adierazle nagusiak zehaztea da. Negozio-prozesu nagusiak eta beharrezko informazioa eredu batera eramaten gaituzte dati sozialak. Bigarren urratsak definizio-arkitektura bat garatzea dakar dati eremuka gordeta, datu-base di datu biltegia, beharrezkoak diren osagai teknologikoak, ezartzeko eta haiekin funtzionatzeko behar den antolakuntza-euskarri multzoa datu biltegia. Hirugarren urratsak beharrezko software paketeak eta tresnak hautatzea dakar. Laugarren urratsa diseinu zehatza eta eraikuntza da datu biltegia. Ivesek ohartarazi du denda hori dati mugatutako prozesu iteratibo bat da.

Ives ikuspegiaren indarguneak teknika espezifikoak erabiltzea informazio-eskakizunak zehazteko, prozesu egituratu bat erabiltzea da integrazioa laguntzeko. datu biltegia, hardware eta software aukeraketa egokia, eta irudikapen teknika anitzen erabilera datu biltegia. Bere akatsak konplexutasunaren berezkoak dira. Beste batzuk maila asko garatzeko zailtasunak daude datu-base barruan del datu biltegia arrazoizko denbora eta kostuetan.

Kimball-en (1994) Approach to Datu Biltegia Diseinua

Kimball-ek (1994) bost urrats errepikakor proposatu zituen a diseinatzeko datu biltegia (ikus 4. irudiak). Bere ikuspegia bakarlari baten diseinuari eskainia dago bereziki datu biltegia eta dimentsio-ereduen erabilerari buruz, entitate- eta harreman-ereduen aurrean. Kimball-ek dimentsio-eredu horiek aztertzen ditu, enpresa-buruek negozioak ulertzea errazagoa delako, eraginkorragoa delako kontsulta konplexuei aurre egiteko eta diseinuaren diseinuan. datu-base fisikoa eraginkorragoa da (Kimball 1994). Kimball-ek aitortzen du a datu biltegia errepikakorra da, eta hori datu biltegia taula bereiziak integra daitezke neurri komunetako tauletan banatuz.

Lehen urratsa hobetu beharreko gai-arlo zehatza identifikatzea da. Bigarren eta hirugarren urratsak dimentsioko modelizazioari buruzkoak dira. Bigarren urratsean neurriek gai-eremuan interesa duten gauzak identifikatzen dituzte eta gertakari-taula batean taldekatzen dira. Adibidez, salmenten gai-eremu batean interes-neurriek saldutako elementuen kopurua eta dolarra salmenta-moneta gisa izan ditzakete. Hirugarren urratsak gertakariak taldekatzeko moduak diren dimentsioak identifikatzea da. Salmenten gai-eremu batean, dimentsio garrantzitsuak elementua, kokapena eta denbora-tartea izan daitezke. Gertaera-taulak zati anitzeko gako bat du dimentsio-tauletako bakoitzarekin lotzeko eta, normalean, gertaera-kopuru handia dauka. Aitzitik, dimentsio-taulek dimentsioei eta gertaerak taldekatzeko erabil daitezkeen beste atributuei buruzko informazio deskribatzailea dute. Proposaturiko egitate eta dimentsio-taulak izar-eskema deritzona osatzen du bere formagatik. Laugarren urratsak a eraikitzea dakar datu-base dimentsio anitzeko izar eredua hobetzeko. Azken urratsa iturri-sistemak identifikatzea da dati i kapturatzeko, garbitzeko eta formateatzeko eraldaketa-prozesuak behar eta garatu dati.

Kimball-en ikuspegiaren indarguneak dimentsio-ereduak erabiltzea da irudikatzeko dati gordeta, erraz ulertzeko eta diseinu fisiko eraginkorra dakarten. Bi sistemak ere erraz erabiltzen dituen dimentsio eredua datu-base erlazionalak perfekzionatu edo sistemak izan daitezke datu-base dimentsio anitzekoa. Bere akatsen artean izar-eredu askoren plangintza edo integrazioa errazteko teknika batzuen falta a barne datu biltegia eta muturreko egitura desnormalizatutik eredu dimentsional batera diseinatzeko zailtasuna a dati ondareko sistemetan.

McFadden-en (1996) Approach to Data Biltegiaren Diseinua

McFaddenek (1996) a diseinatzeko bost urratseko hurbilketa proposatzen du datu biltegia (ikus 5. irudia).
Bere ikuspegia literaturako ideien sintesian oinarritzen da eta bakar baten diseinuan zentratuta dago datu biltegia. Lehen urratsak eskakizunen analisia dakar. Zehaztapen teknikoak aginduta ez dauden arren, McFaddenen oharrek entitateak identifikatzen dituzte dati zehaztapenak eta haien atributuak, eta Watson eta Frolick (1993) irakurleei egiten die erreferentzia eskakizunak harrapatzeko.
Bigarren urratsean, entitate-erlazio eredu bat marrazten da datu biltegia eta gero enpresaburuek balioztatu. Hirugarren urratsak antzinako sistemetatik eta kanpoko iturrietatik mapak zehaztea dakar datu biltegia. Laugarren urratsak garapen, hedapen eta sinkronizazio prozesuak hartzen ditu barne dati en datu biltegia. Azken urratsean, sistemaren entrega garatzen da erabiltzaile-interfazeari arreta berezia jarriz. McFaddenek adierazi du marrazketa prozesua oro har errepikakorra dela.

McFadden-en ikuspegiaren indarguneek enpresa-buruek eskakizunak zehazten duten parte-hartzea eta baliabideen garrantzia ere adierazten dute. dati, haien garbiketa eta bilketa. Bere akatsen artean, proiektu handi bat apurtzeko prozesurik ez egotea dago datu biltegia etapa integratu askotan, eta hor

ren diseinuan erabilitako entitate eta harreman ereduak ulertzeko zailtasunak datu biltegia.

Hurbilekoek ez ezik, gu aukeratzen gaituzte.