Waihona ʻikepili a me ka hoʻolālā waiwai waiwai | DWH a me ERP

PALAPALA ʻIkepili WAENA: HISTORY ED NA HOOLAHA

ʻO nā kumuhana ʻelua o ka ʻenehana hui i nā makahiki 90 ʻo ia hale kūʻaiʻikepili a me ERP. No ka manawa lōʻihi, ua lilo kēia mau au ikaika ʻelua i ʻāpana o ka ʻoihana IT me ka loaʻa ʻole o nā kikowaena. Me he mea lā he mau mea a me nā mea kū'ē. Akā ʻo ka ulu ʻana o nā mea ʻelua i hiki ke alakaʻi i ko lāua hui ʻana. Ke kū nei nā ʻoihana i kēia lā i ka pilikia o ka mea e hana ai me ERP a hale kūʻaiʻikepili. E wehewehe kēia ʻatikala i nā pilikia a pehea e hoʻoponopono ai nā ʻoihana iā lākou.

MA KA HOOMAKA…

I kinohi ka hale kūʻaiʻikepili. Hale ukana ʻikepili ua hana ʻia e kūʻē i ka ʻōnaehana noi hoʻoili kālepa. I nā lā mua o ka hoʻomanaʻo ʻana o dati ua manaʻo ʻia he mea kūʻē wale i nā noi hoʻoili kālepa. Akā i kēia mau lā, ʻoi aku ka nui o nā manaʻo maʻalahi o ka mea a hale kūʻaiʻikepili. I kēia ao ka hale kūʻaiʻikepili ua hoʻokomo ʻia i loko o kahi hale hiki ke kapa ʻia ʻo Corporate Information Factory.

KA HALE IKE HUI (CIF)

Loaʻa i ka ʻOihana ʻIke Hui Pū ʻIa nā ʻāpana hoʻolālā maʻamau: kahi pae o ka hoʻololi a me ka hoʻohui code e hoʻohui i ka dati oiai au dati neʻe lākou mai ke kaiapuni noi i ke kaiapuni o hale kūʻaiʻikepili o ka hui; a hale kūʻaiʻikepili o ka hui kahi i dati nā moʻolelo kikoʻī a hui pū ʻia. ʻO ka hale kūʻaiʻikepili ʻO ka hui ke kumu e kūkulu ʻia ai nā wahi ʻē aʻe a pau o ke kaiapuni hale kūʻaiʻikepili; he hale kūʻai ʻikepili hana (ODS). ʻO kahi ODS kahi hoʻolālā hybrid i loaʻa kekahi mau ʻano o ka hale kūʻaiʻikepili a me nā mea ʻē aʻe o kahi kaiapuni OLTP; ʻikepili marts, kahi e hiki ai i nā keʻena like ʻole ke loaʻa i kā lākou mana ponoʻī o ka hale kūʻaiʻikepili; a hale kūʻaiʻikepili o ka ʻimi ʻana i hiki ai i nā "philosophers" o ka hui ke waiho i kā lākou mau nīnau no 72 mau hola me ka ʻole o ka hopena ʻino i ka hale kūʻaiʻikepili; a me kahi hoʻomanaʻo laina kokoke, kahi dati kahiko a dati Hiki ke mālama ʻia nā kikoʻī nui me ka maʻalahi.

MAKAHI E HUI AI O ERP ME LA HALE IKE HUI

Hoʻohui ka ERP me ka ʻOihana ʻIke Hui ma nā wahi ʻelua. ʻO ka mua ma ke ʻano he noi kumu (baseline) e hāʻawi i dati o ka palapala noi i hale kūʻaiʻikepili. Ma keia hihia i dati, hana ʻia ma ke ʻano he hopena o ke kaʻina hana kālepa, hoʻohui ʻia a hoʻouka ʻia i loko o ka hale kūʻaiʻikepili o ka hui. ʻO ka lua o ka hui ma waena o ERP a me CIF a me ODS. I ka ʻoiaʻiʻo, ma nā wahi he nui e hoʻohana ʻia ʻo ERP ma ke ʻano he ODS maʻamau.

Inā hoʻohana ʻia ʻo ERP ma ke ʻano he noi kumu, hiki ke hoʻohana ʻia ka ERP like i ka CIF e like me ODS. I kēlā me kēia hihia, inā e hoʻohana ʻia ʻo ERP ma nā hana ʻelua, pono e loaʻa kahi ʻokoʻa ma waena o nā hui ʻelua. I nā huaʻōlelo ʻē aʻe, i ka wā e hoʻokani ai ka ERP i ke kuleana o kahi noi kumu a me kahi ODS, pono e hoʻokaʻawale ʻia nā mea hana hale ʻelua. Inā ho'āʻo ka hoʻokō ERP hoʻokahi e hoʻokō i nā kuleana ʻelua i ka manawa like e hiki mai ana nā pilikia i ka hoʻolālā a me ka hoʻokō ʻana i kēlā ʻano.

HOOLAHA ODS A ME NA PALAPALA

Nui nā kumu e alakaʻi ai i ka hoʻokaʻawale ʻana i nā ʻāpana hoʻolālā. Malia paha ʻo ka pilikia nui loa no ka hoʻokaʻawale ʻana i nā ʻāpana like ʻole o kahi hoʻolālā ʻo ia ka manaʻo ponoʻī o kēlā me kēia ʻāpana o ka hale. He kumu ʻē aʻe ka palapala noi kumu ma mua o ka ODS. E ho'āʻo e hoʻopā

ʻO ka nānā ʻana i ka palapala noi kumu ma ka honua o kahi ODS a i ʻole ke ʻano he ala kūpono e hana ai.

No laila, ʻo ka pilikia mua o kahi ERP i ka CIF ʻo ka hōʻoia ʻana inā he ʻokoʻa ma waena o nā noi baseline a me ka ODS.

NA HOIKE IKE I KA HUI HALE IKE

No ka hoʻokō ʻana i ka pilina ma waena o nā ʻāpana like ʻole o ka hoʻolālā CIF, pono e loaʻa kahi kumu hoʻohālike o dati. ʻO nā hiʻohiʻona o dati lawelawe lākou ma ke ʻano he loulou ma waena o nā ʻāpana like ʻole o ka hoʻolālā e like me nā noi kumu a me ka ODS. ʻO nā hiʻohiʻona o dati lilo lākou i "palapala alanui naʻauao" no ka loaʻa ʻana o ka manaʻo kūpono mai nā ʻāpana hoʻolālā like ʻole o ka CIF.

Ke hele pū nei me kēia manaʻo, ʻo ka manaʻo he pono hoʻokahi kumu hoʻohālike nui a hoʻokahi dati. ʻIke ʻia he kumu hoʻohālike o dati no kēlā me kēia o nā ʻāpana a pono pū kekahi ala kūpono e hoʻopili ai i nā hiʻohiʻona like ʻole. ʻO kēlā me kēia ʻāpana o ka hoʻolālā - ODS, nā noi kumu, hale kūʻaiʻikepili o ka hui, a pela aku .. - pono kona kumu hoohalike dati. A no laila pono e wehewehe pono i ke ʻano o kēia mau hiʻohiʻona dati pili lākou kekahi i kekahi.

MOVE I ʻIkepili NO ERP I KA Ikepili WAEWAE

Ina ke kumu o ka dati he palapala noi kumu a/a i ʻole ODS, ke hoʻokomo ka ERP i ka dati nel hale kūʻaiʻikepili, pono kēia hoʻokomo ma ka pae haʻahaʻa o "granularity". E hōʻuluʻulu a hōʻuluʻulu wale i dati i ko lākou puka ʻana mai ka palapala ERP baseline a i ʻole ERP ODS ʻaʻole ia ka mea kūpono e hana. KA dati pono nā kikoʻī ma hale kūʻaiʻikepili e hoʻokumu i ke kumu o ke kaʻina hana DSS. Penei dati e hoʻololi hou ʻia ma nā ʻano he nui e nā hale kūʻai ʻikepili a me ka ʻimi ʻana o hale kūʻaiʻikepili.

ʻO ka hoʻoneʻe ʻana o dati mai ka ERP baseline application environment a hiki i ka hale kūʻaiʻikepili hana ʻia ka hui ma kahi ʻano hoʻomaha. Hana ʻia kēia neʻe ma kahi o 24 mau hola ma hope o ka hoʻonui ʻana a i ʻole ka hana ʻana i ka ERP. ʻO ka ʻoiaʻiʻo o ka neʻe ʻana o ka "palaualelo" o dati nel hale kūʻaiʻikepili o ka hui e ae dati e hele mai ana mai ka ERP i ka "waiho". Once i dati mālama ʻia i loko o ka noi baseline, a laila hiki iā ʻoe ke neʻe palekana i ka dati o ERP ma ka ʻoihana. ʻO kekahi pahuhopu hiki ke hoʻokō i ka mahalo i ka neʻe "palaualelo" o ka dati ʻo ia ka wehewehe maopopo ma waena o nā kaʻina hana a me DSS. Me ka neʻe "wikiwiki" o ka dati ʻo ka laina hoʻokaʻawale ma waena o DSS a me ka hana ʻana e mau ʻole.

ʻO ka neʻe ʻana o dati mai ERP ODS i hale kūʻaiʻikepili Hana ʻia ka ʻoihana i kēlā me kēia manawa, maʻamau i kēlā me kēia pule a i ʻole ka mahina. Ma keia hihia ka nee ana o dati ma muli o ka pono e "hoʻomaʻemaʻe" i ka mea kahiko dati poe kakau moolelo. ʻOiaʻiʻo, aia i ka ODS i dati i oi loa aku mamua o ka dati ʻike ʻia nā mea kākau moʻolelo ma hale kūʻaiʻikepili.

ʻO ka hoʻoneʻe ʻana o dati nel hale kūʻaiʻikepili ʻaneʻane ʻaʻole e hana ʻia "wholesale" (ma ke ʻano kūʻai nui). E kope i ka papaʻaina mai ke kaiapuni ERP i hale kūʻaiʻikepili ʻaʻole kūpono. ʻO ka hoʻoneʻe ʻana i nā ʻāpana koho o ka dati. ʻO ka dati i hoololiia mai ka hope hope o hale kūʻaiʻikepili ʻo lākou ka mea e hoʻoneʻe ʻia i loko o ka hale kūʻaiʻikepili. ʻO kahi ala e ʻike ai i nā mea dati ua loli mai ka mea hou hope e nānā i nā timestamp o ka dati loaʻa i loko o ke kaiapuni ERP. Koho ka mea hoʻolālā i nā hoʻololi a pau mai ka hoʻohou hope. ʻO kekahi ala ʻē aʻe ka hoʻohana ʻana i nā ʻenehana hoʻololi hopu dati. Me kēia mau ʻenehana, ʻike ʻia nā lāʻau a me nā lipine puke i mea e ʻike ai i nā mea dati pono e hoʻoneʻe ʻia mai ke kaiapuni ERP i kēlā o hale kūʻaiʻikepili. ʻOi aku ka maikaʻi o kēia mau ʻenehana no ka mea hiki ke heluhelu ʻia nā lāʻau a me nā lipine puke mai nā faila ERP me ka ʻole o ka hoʻopili ʻana i nā kumuwaiwai ERP ʻē aʻe.

NA PILIKIA EE

ʻO kekahi o nā pilikia ERP ma CIF ʻo ia ka mea e hana ai i nā kumu noi noi a i ʻole dati o ka ODS a lakou e kokua ai hale kūʻaiʻikepili akā, ʻaʻole lākou he ʻāpana o ke kaiapuni ERP. Hāʻawi ʻia i ke ʻano pani o ERP, ʻoi aku ka SAP, e hoʻāʻo ana e hoʻohui i nā kī mai nā kumu waho o dati me i dati e hele mai ana mai ka ERP i ka wā e neʻe ai i ka dati nel hale kūʻaiʻikepili, he pilikia nui. A he aha nā mea kūpono i dati o nā noi a i ʻole ODS ma waho o ke kaiapuni ERP e hoʻohui ʻia i loko o ka hale kūʻaiʻikepili? He kiʻekiʻe loa nā pilikia.

LOAA ʻIkepili MOOLELO NO ERP

ʻO kekahi pilikia me i dati ʻO ka ERP ka mea i loaʻa mai ka pono e loaʻa dati poe kakau moolelo iloko o ka hale kūʻaiʻikepili. ʻO ka maʻamau ka hale kūʻaiʻikepili pono dati poe kakau moolelo. A ʻaʻole mālama ka ʻenehana ERP i kēia mau mea dati mōʻaukala, ma ka liʻiliʻi loa i ka mea e pono ai i ka hale kūʻaiʻikepili. Ke nui ka nui o dati hoʻomaka ka mōʻaukala e hoʻohui i loko o ke kaiapuni ERP, pono e hoʻomaʻemaʻe ʻia kēlā kaiapuni. Eia kekahi laʻana, e manaʻo ʻia ʻo a hale kūʻaiʻikepili pono e hoouka i elima makahiki o dati ka mōʻaukala ʻoiai ke mālama nei ka ERP i ʻeono mahina o kēia mau mahina dati. ʻOiai ua māʻona ka hui i ka hōʻiliʻili ʻana i kahi moʻo o dati nā mea kākau moʻolelo e like me ka hala ʻana o ka manawa, a laila ʻaʻohe pilikia i ka hoʻohana ʻana i ka ERP i kumu no ka hale kūʻaiʻikepili. Akā, i ka wā e hale kūʻaiʻikepili pono ʻo ia e hoʻi i ka manawa a loaʻa nā akua dati nā moʻolelo ʻaʻole i hōʻiliʻili mua ʻia a mālama ʻia e ka ERP, a laila lilo ka ʻenehana ERP i mea kūpono ʻole.

ERP A ME METADATA

ʻO kekahi noʻonoʻo e pili ana iā ERP e hale kūʻaiʻikepili ʻo ia ka mea ma ka metadata i loaʻa i loko o ke kaiapuni ERP. E like me ka holo ʻana o ka metadata mai ke kaiapuni ERP i ka hale kūʻaiʻikepili, pono e hoʻoneʻe ʻia ka metadata ma ke ʻano like. Eia kekahi, pono e hoʻololi ʻia ka metadata i ke ʻano a me ke ʻano i koi ʻia e ka ʻōnaehana hale kūʻaiʻikepili. Aia ka ʻokoʻa nui ma waena o ka metadata hana a me ka metadata DSS. ʻO ka metadata hana no ka mea hoʻomohala a me ka

mea papahana. ʻO ka metadata DSS no ka mea hoʻohana hope. Pono e hoʻololi ʻia nā metadata e kū nei i nā noi ERP a i ʻole ODS, a ʻaʻole maʻalahi a maʻalahi kēia hoʻololi ʻana.

KE KUMU I KA ikepili ERP

Inā hoʻohana ʻia ʻo ERP ma ke ʻano he mea hoʻolako dati per il hale kūʻaiʻikepili pono e loaʻa kahi paʻa paʻa e hoʻoneʻe i ka dati mai ka honua ERP a hiki i ke kaiapuni hale kūʻaiʻikepili. Pono ka interface:

• ▪ maʻalahi e hoʻohana
• ▪ ʻae i ke komo ʻana i dati o ka ERP
• ▪ lawe i ke ano o dati e nee ana i ka hale kūʻaiʻikepili
• ▪ ʻike i nā palena ERP e hiki mai ana ke komo i ka dati o ka ERP:
• ▪ kūpaʻa kuhikuhi
• ▪ pili hierarchical
• ▪ pili pili pono
• ▪ ka hui noi
• ▪ na hale a pau o dati kākoʻo ʻia e ka ERP, a pēlā aku…
• ▪ maikaʻi i ke komo ʻana dati, ma ka hoʻolako ʻana:
• ▪ neʻe pololei o dati
• ▪ ka loaʻa ʻana o ka hoʻololi dati
• ▪ kākoʻo i ka manawa kūpono dati
• ▪ hoʻomaopopo i ke ʻano o dati, a laila… HANA ME KA SAP Hiki i ka interface ke ʻelua ʻano, homegrown a ʻoihana paha. ʻO kekahi o nā pānaʻi kālepa nui e pili ana:

• ▪ SAS
• ▪ Hoʻoponopono Prims
• ▪ D2k, a pēlā aku… NUI ERP ʻO ka mālama ʻana i ke kaiapuni ERP me he mea lā he ʻenehana hoʻokahi kahi hewa nui. Nui nā ʻenehana ERP, kēlā me kēia me kona ikaika ponoʻī. ʻO nā mea kūʻai kaulana loa ma ka mākeke:

• ▪ SAP
• ▪ Oracle Financials
• ▪ PeopleSoft
• ▪ JD Edwards
• ▪ Baana SAP ʻO SAP ka polokalamu ERP nui loa a piha loa. Aia nā noi SAP i nā ʻano noi he nui ma nā wahi he nui. He kūlana kaulana ʻo SAP no ka:

• ▪ nui loa
• ▪ paʻakikī a pipiʻi ke hoʻokō
• ▪ pono e hoʻokō ʻia nā kānaka he nui a me nā mea aʻoaʻo
• ▪ pono nā kānaka kūikawā no ka hoʻokō
• ▪ He lōʻihi ka manawa e hoʻokō ai dati akahele loa, e paʻakikī ai i kekahi ma waho o ka wahi SAP ke komo iā lākou. ʻO ka ikaika o SAP ʻo ia ka hiki ke hopu a mālama i ka nui o dati. Ua hoʻolaha aku nei ʻo SAP i kona manaʻo e hoʻonui i kāna mau noi i hale kūʻaiʻikepili. Nui nā pōmaikaʻi a me nā pōʻino i ka hoʻohana ʻana iā SAP ma ke ʻano he mea kūʻai aku hale kūʻaiʻikepili. ʻO kahi pōmaikaʻi, ua hoʻokomo mua ʻia ʻo SAP a ua ʻike ka hapa nui o nā mea aʻoaʻo iā SAP.
  ʻO nā hemahema o ka loaʻa ʻana o SAP i mea hoʻolako hale kūʻaiʻikepili he nui: ʻaʻohe ʻike o SAP i ka honua o hale kūʻaiʻikepili Inā ʻo SAP ka mea hoʻolako hale kūʻaiʻikepili, pono e "lawe" i dati mai SAP a hale kūʻaiʻikepili. lā kahi moʻolelo o SAP o ka ʻōnaehana pani ʻia, ʻaʻole hiki ke maʻalahi ke kiʻi i i mai SAP i loko (???). Nui nā kaiapuni hoʻoilina e mana iā SAP, e like me IMS, VSAM, ADABAS, ORACLE, DB2, a pēlā aku. Ke koi nei ʻo SAP i kahi ala "ʻaʻole i hana ʻia ma aneʻi". ʻAʻole makemake ʻo SAP e hui pū me nā mea kūʻai aku e hoʻohana a hana i ka hale kūʻaiʻikepili. Ke koi nei ʻo SAP i ka hana ʻana i kāna lako polokalamu ponoʻī.

ʻOiai he hui nui a ikaika ʻo SAP, e hoʻāʻo nei e kākau hou i ka ʻenehana o ELT, OLAP, hoʻokele ʻōnaehana a me ke code kumu o dbms he pupule wale. Ma kahi o ka lawe ʻana i kahi ʻano hui pū me nā mea hoʻolako o hale kūʻaiʻikepili lōʻihi, ua hahai ʻo SAP i ke ʻano "ʻike maikaʻi loa lākou". Mālama kēia ʻano i ka kūleʻa i hiki ke loaʻa iā SAP ma kahi o hale kūʻaiʻikepili.
ʻO ka hōʻole ʻana o SAP e ʻae i nā mea kūʻai aku o waho e komo koke i kā lākou dati. ʻO ke ʻano nui o ka hoʻohana ʻana i a hale kūʻaiʻikepili he maʻalahi ke komo dati. Hoʻokumu ʻia ka mōʻaukala holoʻokoʻa o SAP i ka paʻakikī ke komo dati.
ʻO ka nele o ka ʻike SAP i ka hana ʻana i nā puke nui o dati; ma ke kahua o hale kūʻaiʻikepili he mau puke o dati ʻaʻole i ʻike ʻia e SAP a e hoʻokele i kēia mau helu nui o dati pono ʻoe i ka ʻenehana kūpono. ʻAʻole ʻike ʻo SAP i kēia pale ʻenehana e kū nei e komo i ke kahua o hale kūʻaiʻikepili.
Moʻomeheu hui o SAP: Ua hana ʻo SAP i kahi ʻoihana no ka loaʻa ʻana o ka dati mai ka ʻōnaehana. Akā no ka hana ʻana i kēia, pono ʻoe e noʻonoʻo ʻokoʻa. ʻO ka mea maʻamau, ʻaʻole maikaʻi nā ʻoihana lako polokalamu i ka loaʻa ʻana o ka ʻikepili i loko o kahi kaiapuni i ka loaʻa ʻana o ka ʻikepili e hele i ke ala ʻē aʻe. Inā hoʻokō ʻo SAP i kēia ʻano hoʻololi, ʻo ia ka hui mua e hana pēlā.

I ka pōkole, he mea kānalua inā koho kahi hui iā SAP i mea hoʻolako hale kūʻaiʻikepili. Loaʻa nā pilikia koʻikoʻi ma kekahi ʻaoʻao a he liʻiliʻi loa nā uku ma kekahi. Akā aia kekahi kumu e hoʻonāwaliwali ai i ke koho ʻana iā SAP i mea hoʻolako hale kūʻaiʻikepili. No ka mea, pono e loaʻa i kēlā me kēia hui hale kūʻaiʻikepili o na hui e ae a pau? ʻO ka hale kūʻaiʻikepili ʻo ia ka puʻuwai o ka pono hoʻokūkū. Inā like kēlā me kēia hui hale kūʻaiʻikepili paʻakikī, ʻoiai ʻaʻole hiki ʻole ke hoʻokō i kahi lanakila hoʻokūkū. Manaʻo ʻo SAP he a hale kūʻaiʻikepili hiki ke ʻike ʻia he kuki a he hōʻailona hou kēia o kā lākou "loaʻa i ka ʻikepili i" noʻonoʻo o nā noi.

ʻAʻohe mea kūʻai ERP e like me SAP. ʻAʻole kānalua e loaʻa nā hui e hahai i ke ala o SAP no kā lākou hale kūʻaiʻikepili aka o keia paha hale kūʻaiʻikepili Nui ka SAP, pipiʻi a hoʻopau manawa e hana ai.

Aia kēia mau kaiapuni i nā hana e like me ka hoʻoponopono ʻana i ka panakō, nā kaʻina hoʻopaʻa mokulele, nā kaʻina hana ʻinikua, a pēlā aku. ʻO ka ʻoi aku ka nui o ka hana ʻana o ka ʻōnaehana kālepa, ʻoi aku ka maopopo o ka pono no ka hoʻokaʻawale ʻana ma waena o ke kaʻina hana a me ka DSS (Decision Support System). Eia nō naʻe, me nā ʻōnaehana HR a me nā limahana, ʻaʻole ʻoe e ʻike i ka nui o nā kālepa. A, ʻoiaʻiʻo, ke hoʻolimalima ʻia ke kanaka a haʻalele paha i ka hui he moʻolelo kēia o kahi kālepa. Akā e pili ana i nā ʻōnaehana ʻē aʻe, ʻaʻohe nui o nā kālepa HR a me nā limahana limahana. No laila, ma nā ʻōnaehana HR a me nā limahana ʻaʻole maopopo loa ka pono o kahi DataWarehouse. Ma nā ʻano he nui e hōʻike ana kēia mau ʻōnaehana i ka hui ʻana o nā ʻōnaehana DSS.

Akā aia kekahi kumu e pono e noʻonoʻo ʻia inā ʻoe e pili ana i nā hale kūʻai ʻikepili a me PeopleSoft. Ma nā wahi he nui, i dati ʻO nā kumuwaiwai kanaka a me nā waiwai pilikino ka lua o ka ʻoihana mua o ka ʻoihana. ʻO ka hapa nui o nā ʻoihana e hana i ka hana, kūʻai aku, hāʻawi i nā lawelawe, a pēlā aku. ʻO nā kumuwaiwai kanaka a me nā ʻōnaehana limahana ka mea maʻamau i ke kula kiʻekiʻe (a i ʻole ke kākoʻo ʻana) i ka laina nui o ka ʻoihana. No laila, ʻaʻohe ʻano a kūpono ʻole hale kūʻaiʻikepili hoʻokaʻawale no nā kumuwaiwai kanaka a me ke kākoʻo limahana.

He ʻokoʻa loa ʻo PeopleSoft mai SAP ma kēia ʻano. Me ka SAP, pono e loaʻa kahi hale kūʻaiʻikepili. Me PeopleSoft, ʻaʻole maopopo loa. Hiki ke koho ʻia kahi waihona ʻikepili me PeopleSoft.

ʻO ka mea maikaʻi loa e hiki ke ʻōlelo ʻia no i dati PeopleSoft ʻo ia ka hale kūʻaiʻikepili hiki ke hoʻohana i ka waihona i dati pili i nā waiwai kanaka kahiko a pilikino. ʻO ke kumu ʻelua e makemake ai kahi ʻoihana e hoʻohana i kahi hale kūʻaiʻikepili a

detriment of the PeopleSoft environment is to allow access and free access to analysis tools, to dati na PeopleSoft. Akā ma waho aʻe o kēia mau kumu, aia paha nā hihia kahi ʻoi aku ka maikaʻi o ka loaʻa ʻole o kahi waihona ʻikepili dati ʻO PeopleSoft.

I ka laiki

Nui nā manaʻo e pili ana i ke kūkulu ʻana i kahi hale kūʻaiʻikepili i loko o kahi polokalamu ERP.
ʻO kekahi o kēia mau mea:

• ▪ Maikaʻi ka loaʻa ʻana o kahi hale kūʻaiʻikepili ua like ia me nā mea ʻē aʻe ma ka ʻoihana?
• ▪ Pehea ka maʻalahi o ka ERP hale kūʻaiʻikepili polokalamu?
• ▪ He ERP hale kūʻaiʻikepili hiki i ka lako polokalamu ke lawelawe i ka nui o dati aia ma kahihale kūʻaiʻikepili kahua kahua"?
• ▪ He aha ka palapala hoʻopaʻa ʻana i hana ʻia e ka mea kūʻai aku ERP i mua o ka maʻalahi a me ke kumukūʻai, ma ke ʻano o ka manawa, dati? (He aha ka moʻolelo o nā mea kūʻai aku ERP no ka lawe ʻana i nā mea kūʻai ʻole, i ka manawa, maʻalahi ke komo i ka ʻikepili?)
• ▪ He aha ka ʻike o ka mea kūʻai ERP no ka hale hana DSS a me ka hale hana ʻike ʻoihana?
• ▪ Hoʻomaopopo nā mea kūʻai ERP pehea e hoʻokō ai dati i loko o ke kaiapuni, akā maopopo pū i ka lawe ʻana aku iā lākou?
• ▪ Pehea ka wehe ʻana o ka mea kūʻai aku i ka ERP i nā mea hana waihona ʻikepili?
  Pono e noʻonoʻo ʻia kēia mau mea a pau i ka hoʻoholo ʻana i kahi e waiho ai i ka hale kūʻaiʻikepili ka mea e hookipa i dati o ERP a me nā mea ʻē aʻe dati. Ma keʻano laulā, ke ʻole he kumu koʻikoʻi e hana ʻē aʻe, ʻōlelo ʻia ke kūkulu ʻana hale kūʻaiʻikepili ma waho o ke kaiapuni o ka mea kūʻai ERP. MOKUNA 1 ʻO ka ʻike nui o ka hui ʻana o ka BI:
  Hana ʻia nā waihona ʻike i ka hoʻolālā ʻoihana ʻoihana (BI):
  Hiki i ka moʻomeheu ʻoihana a me ka IT ke kaupalena i ka kūleʻa i ke kūkulu ʻana i nā hui BI.

ʻAʻole ʻo ka ʻenehana ke kumu palena no nā hui BI. ʻO ka nīnau no nā mea kākau a me nā mea hoʻolālā papahana ʻaʻole inā aia ka ʻenehana, akā inā hiki iā lākou ke hoʻokō pono i ka ʻenehana i loaʻa.

No nā hui he nui a hale kūʻaiʻikepili ʻoi aku ka liʻiliʻi ma mua o kahi waihona passive e puʻunaue ana i ka dati i nā mea hoʻohana e pono ai. KA dati lawe ʻia lākou mai nā ʻōnaehana kumu a hoʻokomo ʻia i loko o nā hale i manaʻo ʻia o hale kūʻaiʻikepili. I dati hiki ke hoʻomaʻemaʻe ʻia me kekahi laki. Eia naʻe, ʻaʻohe waiwai hou i hoʻohui ʻia a ʻohi ʻia e dati ma keia hana.

ʻO ka mea nui, passive Dw, ma ka maikaʻi loa, hāʻawi wale i i dati maʻemaʻe a hana i nā hui mea hoʻohana. ʻO ka hoʻokumu ʻana i ka ʻike a me ka ʻike analytical pili i nā mea hoʻohana. E hoʻoholo inā he DW (Hale ukana ʻikepili) he kūleʻa ke kumuhana. Inā mākou e hoʻoholo i ka holomua ma ka hiki ke hōʻiliʻili maikaʻi, hoʻohui a hoʻomaʻemaʻe i ka dati ʻoihana ma ke kumu wānana, a laila ʻae, kūleʻa ka DW. Ma ka ʻaoʻao ʻē aʻe, inā mākou e nānā i ka hōʻiliʻili, hoʻohui a me ka hoʻohana ʻana i ka ʻike e ka hui holoʻokoʻa, a laila he hemahema ka DW. Hāʻawi ka DW i ka waiwai ʻike liʻiliʻi. ʻO ka hopena, koi ʻia nā mea hoʻohana e hana, pēlā e hana ai i nā silos ʻike. Hōʻike kēia mokuna i kahi hiʻohiʻona piha e hōʻuluʻulu i ka hoʻolālā BI (Business Intelligence) o ka hui. Hoʻomaka mākou me ka wehewehe ʻana o BI a laila neʻe i nā kūkākūkā o ka hoʻolālā ʻike a me ka hoʻomohala ʻana, e kūʻē i ka hāʻawi ʻana i ka ʻike. dati i nā mea hoʻohana. A laila e pili ana nā kūkākūkā i ka helu ʻana i ka waiwai o kāu mau hana BI. Hoʻopau mākou ma ka wehewehe ʻana i ke ʻano o ka ʻōlelo ʻana a IBM i nā koi kūkulu hale BI o kāu hui.

ʻO ka wehewehe ʻana i ka hoʻolālā ʻana o hui BI

He mea maʻamau nā ʻōnaehana ʻike e pili ana i ke kālepa ikaika i kēlā me kēia ʻoihana nui, e hoʻopaʻa pono i ke kahua pāʻani no nā ʻoihana a puni ka honua.

ʻO ka hoʻomau ʻana i ka hoʻokūkū, akā, pono i kēia manawa nā ʻōnaehana analytically oriented e hiki ke hoʻololi i ka hiki o ka hui e ʻike hou a hoʻohana i ka ʻike i loaʻa iā lākou. Loaʻa kēia mau ʻōnaehana analytical mai ka hoʻomaopopo ʻana i ka waiwai o dati loaʻa. Hiki i ka BI ke hoʻomaikaʻi i ka hana ma waena o ka ʻoihana. Hiki i nā ʻoihana ke hoʻomaikaʻi i ka pilina o nā mea kūʻai aku, hoʻomaikaʻi i ka loaʻa kālā o nā huahana a me nā lawelawe, hoʻopuka i nā makana hou a ʻoi aku ka maikaʻi, hoʻomalu i ka pilikia a ma waena o nā waiwai ʻē aʻe e hōʻemi nui i nā lilo. Me BI, hoʻomaka kāu ʻoihana e hoʻohana i ka ʻike o ka mea kūʻai aku ma ke ʻano he waiwai hoʻokūkū mahalo i nā noi i loaʻa nā pahuhopu mākeke.

ʻO ka loaʻa ʻana o nā mea hana ʻoihana kūpono ʻo ia ka loaʻa ʻana o nā pane paʻa i nā nīnau koʻikoʻi e like me:

• ▪ ʻO wai o mākou nā mea kūʻai mai ke hoʻolilo nei lākou iā mākou i ka loaʻa kālā hou aku, a i ʻole e hoʻolilo lākou iā mākou i ke kālā?
• ▪ Ma hea ko mākou maikaʻi e noho ai nā mea kūʻai mai pili i Shop/ hale kūʻai a lākou e hele pinepine ai?
• ▪ ʻO wai o kā mākou huahana a me nā lawelawe hiki ke kūʻai maikaʻi loa a iā wai?
• ▪ ʻO wai nā huahana hiki ke kūʻai maikaʻi ʻia a iā wai?
• ▪ ʻO wai ka hoʻolaha kūʻai i lanakila loa a no ke aha?
• ▪ ʻO wai nā ala kūʻai i kūpono loa no nā huahana?
• ▪ Pehea e hiki ai iā mākou ke hoʻomaikaʻi i ka pilina me ko mākou poʻe maikaʻi loa nā mea kūʻai mai? Loaʻa ka hapa nui o nā ʻoihana dati nā ala paʻakikī e pane i kēia mau nīnau.
  Hoʻopuka nā ʻōnaehana hana i ka nui o nā huahana, nā mea kūʻai aku a dati mākeke mai nā wahi kūʻai aku, nā hoʻopaʻa ʻana, ka lawelawe mea kūʻai aku a me nā ʻōnaehana kākoʻo ʻenehana. ʻO ka paʻakikī ke unuhi a hoʻohana i kēia ʻike. Loaʻa nā ʻoihana he nui mai nā hapa liʻiliʻi o kā lākou dati no nā kālailai hoʻolālā.
  I dati koe, hui pinepine me i dati loaʻa mai nā kumu waho e like me nā hōʻike aupuni, a me nā ʻike ʻē aʻe i kūʻai ʻia, he lua gula ke kali wale nei e makaʻala, a dati pono lākou e hoʻomaʻemaʻe ʻia i loko o ka pōʻaiapili ʻike o kāu hui.

Hiki ke hoʻohana ʻia kēia ʻike ma nā ʻano he nui, mai ka hoʻolālā ʻana i kahi hoʻolālā hui holoʻokoʻa i ka kamaʻilio pilikino me nā mea hoʻolako, ma o nā kikowaena kelepona, invoicing, Internet a me nā mea ʻē aʻe. ʻO ke kaiapuni ʻoihana o kēia lā ke ʻōlelo nei e ulu aʻe ʻo DW a me nā hoʻonā BI e pili ana ma mua o ka holo ʻana i nā hale ʻoihana kuʻuna. dati kahi i dati maʻamau ma ka pae atomika a me nā "hoku / cube mahiʻai".

ʻO ka mea e pono ai e hoʻomau i ka hoʻokūkū, ʻo ia ka hui ʻana o nā ʻenehana kuʻuna a me nā ʻenehana holomua i ka hoʻāʻo ʻana e kākoʻo i kahi ʻāina analytical ākea.
I ka hoʻopau ʻana, pono e hoʻomaikaʻi ke kaiapuni ākea i ka ʻike o ka ʻoihana holoʻokoʻa, e hōʻoia ana i nā hana i hana ʻia ma muli o nā loiloi i hana ʻia e pono ai nā mea āpau.

No ka laʻana, e ʻōlelo mākou e hoʻokaʻawale ʻoe i kāu nā mea kūʻai mai i loko o nā ʻāpana pilikia nui a haʻahaʻa paha.
Inā hoʻokumu ʻia kēia ʻike e ka mea unuhi kumu hoʻohālike a i ʻole nā ​​ala ʻē aʻe, pono e hoʻokomo ʻia i loko o ka DW a hiki ke ʻike ʻia e kekahi, ma o nā mea hana e hiki ai, e like me nā hōʻike paʻa, nā pāpaʻi, nā papa, a i ʻole ka hana analytical pūnaewele (OLAP) .

Eia nō naʻe, i kēia manawa, ʻo ka hapa nui o kēia ʻano ʻike e noho mau i nā silos dati o na kanaka a i ole na oihana e hoopuka ana i ka noonoo ana. ʻO ka hui, ma ke ʻano holoʻokoʻa, he liʻiliʻi a ʻaʻohe ʻike no ka ʻike. Ma ka hoʻohui wale ʻana i kēia ʻano ʻike ʻike i kāu ʻoihana DW hiki iā ʻoe ke hoʻopau i nā silos ʻike a hoʻokiʻekiʻe i kou wahi DW.
ʻElua mau pilikia nui i ka hoʻomohala ʻana i kahi hui BI.
ʻO ka mea mua, loaʻa iā mākou ka pilikia o ka hui ponoʻī a me kāna aʻo ʻana.
ʻOiai ʻaʻole hiki iā mākou ke kōkua i ka hoʻololi ʻana i nā kulekele hoʻonohonoho, hiki iā mākou ke kōkua i ka hoʻomaopopo ʻana i nā ʻāpana o ka BI o kahi hui, kona hoʻolālā, a pehea e hoʻoikaika ai ka ʻenehana IBM i kona hoʻomohala ʻana.
ʻO ka lua o ka pale e lanakila ai, ʻo ia ka nele o ka ʻenehana i hoʻohui ʻia a me ka ʻike o kahi ala e hoʻoponopono ai i ka wahi BI holoʻokoʻa e kūʻē i kahi mea liʻiliʻi wale nō.

Ke hele mai nei ʻo IBM e hoʻololi i ka ʻenehana hoʻohui. Nau ke kuleana e hoʻolako i ka hoʻolālā noʻonoʻo. Pono e hoʻomohala ʻia kēia hoʻolālā me ka ʻenehana i koho ʻia no ka hoʻohui ʻole ʻana, a i ʻole ka liʻiliʻi loa, me ka ʻenehana e pili ana i nā kūlana wehe. Eia kekahi, pono e hōʻoia ka hoʻokele o kāu ʻoihana e hoʻokō ʻia ka hana BI e like me ka hoʻolālā a ʻaʻole e ʻae i ka hoʻomohala ʻana o nā silos ʻike e kū mai ana mai nā agenda lawelawe ponoʻī, a i ʻole nā ​​​​pahuhopu.
ʻAʻole kēia no ka ʻōlelo ʻana ʻaʻole i maʻalahi ke kaiapuni BI i ka pane ʻana i nā pono like ʻole a me nā koi o nā mea hoʻohana like ʻole; akā, ʻo ia hoʻi, ua hana ʻia ka hoʻokō ʻana i kēlā mau pono a me nā koi no ka pono o ka hui BI holoʻokoʻa.
Hiki ke ʻike ʻia ka wehewehe ʻana o ka hoʻolālā ʻana o ka hui BI ma ka ʻaoʻao 9 ma ke Kiʻi 1.1. Hōʻike ka hale kiʻi i kahi hui nui o nā ʻenehana a me nā ʻenehana.
Mai ka ʻike kuʻuna, ʻo ka hoʻolālā e pili ana i nā ʻāpana waihona

Lapa ʻAtoma.

ʻO kēia ke kumu, ka puʻuwai o ka DW holoʻokoʻa a no laila o ka hōʻike hoʻolālā.
I dati e mālama ʻia ma ʻaneʻi ka ʻoiaʻiʻo o ka mōʻaukala, nā pilina o dati a hoʻokomo pū i nā metric i loaʻa, a me ka hoʻomaʻemaʻe ʻia, hoʻohui ʻia, a mālama ʻia me ka hoʻohana ʻana i ka hoʻohālike hoʻohālike.
ʻO ka hoʻohana hope ʻana o kēia mau mea dati a loaʻa mai ka ʻike pili mai kēia ʻano. He kumu maikaʻi kēia no ka mining dati a no nā hōʻike me nā nīnau SQL i kūkulu ʻia

Depot hana o dati a i ʻole hōʻike ma muli o dati(Operational data store (ODS) a i ʻole ka hōʻike ʻana hōkeoʻikepili.)

He hale keia o dati i hoʻolālā ʻia no ka hōʻike ʻenehana.

I dati mālama ʻia a hōʻike ʻia ma luna aʻe o kēia mau hale hiki ke hoʻolaha i loko o ka hale kūʻai ma o ke kahua hoʻokūkū, kahi e hiki ai ke hoʻohana ʻia no ka hoʻolālā hoʻolālā.

Wahi hoʻokūkū.

ʻO ke kū mua no ka hapa nui dati i manaʻo ʻia no ka hale waihona ʻo ka ʻāpana hui.
Eia i dati ua hoʻohuiʻia, hoʻomaʻemaʻe a hoʻololiʻia i loko dati nā waiwai e hoʻopiha i ka hale waihona

Nā hale kūʻai ʻikepili.

Hōʻike kēia ʻāpana o ka hale hana i ke ʻano o dati hoʻohana kūikawā no OLAP. ʻO ka loaʻa ʻana o nā datamarts, inā i dati mālama ʻia i loko o nā papa kuhikuhi hōkū dati multidimensional i loko o kahi pilina pili, a i ʻole i nā faila o dati ʻAʻole pili ka mea huna i hoʻohana ʻia e ka ʻenehana OLAP kikoʻī, e like me DB2 OLAP Server.

ʻO ka mea paʻa wale nō ʻo ia ka hoʻomaʻamaʻa ʻana i ka hoʻohana ʻana dati multidimensional.
Aia pū ka hale hana i nā ʻenehana Bi koʻikoʻi a me nā ʻenehana e kū nei e like me:

Ka nānā ʻana i ke ākea

ʻO Space kahi makani ʻike no ka mea loiloi a he mea koʻikoʻi e hoʻopau i ka hoʻonā. Hiki i ka lewa ke hōʻike i ka ʻike e pili ana i ka poʻe e noho ana ma kekahi wahi, a me ka ʻike e pili ana i kahi i pili kino ai kēlā wahi me ke koena o ka honua.

No ka hana ʻana i kēia loiloi, pono ʻoe e hoʻomaka me ka hoʻopaʻa ʻana i kāu ʻike i ka latitude a me ka longitude coordinate. Ua kapa ʻia kēia ma ke ʻano he "geocoding" a pono e lilo i ʻāpana o ke kaʻina unuhi, hoʻololi, a hoʻouka (ETL) ma ka pae atomika o kāu hale kūʻai.

ʻEli ʻikepili.

ʻO ka unuhi ʻana o dati hiki i kā mākou hui ke hoʻonui i ka helu o nā mea kūʻai mai, e wānana i nā ʻano kūʻai aku a ʻae i ka mālama ʻana i nā pilina me nā mea kūʻai mai (CRM), ma waena o nā hana BI ʻē aʻe.

ʻO ka unuhi ʻana o dati no laila pono e hui pū me nā hale o dati o ka DWhouse a kākoʻo ʻia e nā kaʻina hana hale kūʻai e hōʻoia i ka hoʻohana pono a me ka maikaʻi o ka ʻenehana pili a me nā ʻenehana.

E like me ka mea i hōʻike ʻia ma ka hoʻolālā BI, ʻo ka pae atomic o ka Dwhouse, a me nā datamarts, kahi kumu maikaʻi loa o dati no ka unuhi. Pono e loaʻa i kēlā mau keʻena like nā hualoaʻa e hōʻoia i ka loaʻa ʻana i ka lehulehu ākea.

Na Agena.

Aia kekahi mau "ʻelele" e nānā i ka mea kūʻai aku no kēlā me kēia wahi e like me, nā ʻōnaehana hana o ka hui a me ka dw ponoʻī. Hiki i kēia mau ʻelele ke lilo i mau ʻoihana neural holomua i aʻo ʻia e aʻo e pili ana i nā ʻano i kēlā me kēia manawa, e like me ke koi huahana e hiki mai ana e pili ana i nā hoʻolaha kūʻai, nā ʻenekini e pili ana i ka lula e pane i kahi. ua haawiia hoʻonohonoho o nā kūlana, a i ʻole nā ​​ʻelele maʻalahi e hōʻike i nā ʻokoʻa i "nā luna kiʻekiʻe". Hana ʻia kēia mau kaʻina hana i ka manawa maoli a, no laila, pono e hui pū ʻia me kā lākou neʻe dati. ʻO kēia mau hale a pau o dati, nā ʻenehana a me nā ʻenehana e hōʻoiaʻiʻo ʻaʻole ʻoe e hoʻolilo i ka pō e hana i kahi hui o kāu BI.

E hoʻomohala ʻia kēia hana ma nā ʻanuʻu hoʻonui, no nā wahi liʻiliʻi.
He hana kūʻokoʻa kēlā me kēia ʻanuʻu, a ua kapa ʻia ʻo ia he hoʻomaʻamaʻa i kāu hana DW a i ʻole BI. Hiki i nā hoʻololi ke hoʻokomo i nā ʻenehana hou, e hoʻomaka me nā ʻenehana hou, e hoʻohui i nā hale hou dati , hoouka ana i dati hou , a i ʻole me ka hoʻonui ʻana i ka nānā ʻana o kou kaiapuni. Kūkākūkā ʻia kēia paukū ma ka mokuna 3.

Ma kahi o nā hale DW kuʻuna a me nā mea hana BI aia kekahi mau hana ʻē aʻe o kāu hui BI e pono ai ʻoe e hoʻolālā, e like me:

Nā mea hoʻopā i nā mea kūʻai aku (Customer touch nā helu).

E like me nā hui hou i kēia manawa, aia kekahi mau mea kūʻai aku e hōʻike ana pehea e loaʻa ai kahi ʻike maikaʻi no kāu nā mea kūʻai mai. Aia nā ala kuʻuna e like me nā mea kūʻai aku, nā mea hoʻohana i ka papa hoʻololi, ka leka uila, multimedia a me nā hoʻolaha paʻi, a me nā ala hou aku e like me ka leka uila a me ka pūnaewele, dati Pono e kiʻi ʻia nā huahana me kahi kikoʻī, lawe ʻia, hoʻomaʻemaʻe, hana ʻia a laila hoʻopiha ʻia i nā hale hana dati o ka BI.

Nā kumu o dati nā hui hana a me nā mea hoʻohana (Operational

ʻikepili a me nā kaiāulu mea hoʻohana).
I ka pau ana o na wahi pili o ka nā mea kūʻai mai ua loaa na kumu o dati o ka noi a ka hui a me nā kaiāulu mea hoʻohana. KA dati e noho nei dati kuʻuna pono e hui pū ʻia a hui pū me ka dati e kahe ana mai nā wahi pili e hoʻomāʻona i ka ʻike pono.

Nā mea kālailai. (Nānā)

ʻO ka mea kōkua mua o ke kaiapuni BI ʻo ia ka mea loiloi. ʻO ia ka mea e pōmaikaʻi ai i ka unuhi ʻana o kēia manawa dati hana, hui pū me nā kumu like ʻole o dati , hoʻonui ʻia me nā hiʻohiʻona e like me ka nānā ʻāina (geocoding) a hōʻike ʻia i nā ʻenehana BI e hiki ai i ka unuhi ʻana, OLAP, hōʻike hōʻike SQL kiʻekiʻe a me ka nānā ʻāina. ʻO ka pānaʻi loiloi mua no ke kaiapuni hōʻike ʻo ka BI portal.

Eia naʻe, ʻaʻole ʻo ka mea loiloi wale nō ka mea e pōmaikaʻi mai ka hoʻolālā BI.
Nā luna, nā hui hoʻohana nui, a me nā lālā, nā mea hoʻolako a me nā mea kūʻai mai pono lākou e loaʻa nā pōmaikaʻi ma ka ʻoihana BI.

Loko hānai hope.

He wahi hoʻonaʻauao ʻo BI architecture. ʻO kahi loina o ka hoʻomohala ʻana ʻo ia ka ʻae ʻana i nā hale hoʻomau o dati e hōʻano hou ʻia e ka ʻenehana BI i hoʻohana ʻia a me nā hana i hana ʻia e ka mea hoʻohana. ʻO kahi laʻana ka helu ʻana i nā mea kūʻai aku.

Inā hoʻohālike ka ʻoihana kūʻai i nā helu mea kūʻai aku e hoʻohana i kahi lawelawe hou, a laila ʻaʻole pono ʻo ka ʻoihana kūʻai wale nō ka hui e pōmaikaʻi mai ka lawelawe.

Akā, pono e hana ʻia ka unuhi ʻana ma ke ʻano he ʻāpana kūlohelohe o ka kahe ʻikepili i loko o ka ʻoihana a pono e lilo nā helu mea kūʻai aku i ʻāpana hoʻohui o ka pōʻaiapili ʻike hale kūʻai, ʻike ʻia e nā mea hoʻohana a pau. ʻO ka Bi-bI-centric IBM Suite me DB2 UDB, DB2 OLAP Server ka hapa nui o nā mea ʻenehana nui, i wehewehe ʻia ma ke Kiʻi 1.1.

Hoʻohana mākou i ka hoʻolālā e like me ka mea i ʻike ʻia ma kēia kiʻi mai ka puke e hāʻawi iā mākou i kahi pae o ka hoʻomau ʻana a hōʻike i ke ʻano o kēlā me kēia huahana IBM i loko o ka hoʻolālā BI holoʻokoʻa.

Hāʻawi i ka ʻike ʻike (Providing ʻIkepili ʻike)

ʻO ka hoʻolālā ʻana, hoʻomohala a hoʻokō i kāu kaiapuni BI he hana paʻakikī. Pono ka hoʻolālā e pili i nā koi ʻoihana o kēia manawa a me ka wā e hiki mai ana. Pono e ho'opiha 'ia ke kaha ki'i no ka ho'okomo 'ana i nā hopena a pau i loa'a i ka wā ho'olālā. Pono e hoʻokō ʻia ka hoʻokō i hoʻokahi kumu: hoʻomohala i ka hoʻolālā BI e like me ka mea i hōʻike mua ʻia ma ka hoʻolālā a hoʻokumu ʻia i nā koi ʻoihana.

He mea paʻakikī loa ka hoʻopaʻapaʻa ʻana ʻo ka hoʻopaʻi ʻana e hōʻoia i ka holomua pili.
He mea maʻalahi kēia no ka mea ʻaʻole ʻoe e hoʻomohala i kahi kaiapuni BI i ka manawa hoʻokahi, akā hana ʻoe ma nā pae liʻiliʻi i ka manawa.

Eia nō naʻe, he mea nui ka ʻike ʻana i nā ʻāpana BI o kāu hoʻolālā no nā kumu ʻelua: Na ʻoe e alakaʻi i nā hoʻoholo hoʻoholo ʻenehana ʻenehana.
Hiki iā ʻoe ke hoʻolālā noʻonoʻo i ka hoʻohana ʻana i ka ʻenehana inā ʻaʻole ʻoe e loaʻa hou i ka pono o ka ʻenehana no kekahi mau mahina.

ʻO ka hoʻomaopopo pono ʻana i kāu koi ʻoihana e hoʻopili i ke ʻano o nā huahana āu e loaʻa ai no kāu hoʻolālā.
ʻO ka hoʻolālā ʻana a me ka hoʻomohala ʻana i kāu hoʻolālā e hōʻoia i kāu hale kūʻai

ʻaʻole ia he hanana maʻamau, akā he "manaʻo maikaʻi" i kūkulu ʻia. keaka mele o ka noʻeau e like me ka mosaic o ka ʻenehana huikau.

E hoʻolālā i ka ʻike ʻike

Pono nā hoʻolālā mua a pau e nānā a ʻike i nā ʻāpana BI nui e pono ai e ke kaiapuni holoʻokoʻa i kēia manawa a i ka wā e hiki mai ana.
He mea nui ka ʻike i nā koi ʻoihana.

ʻOiai ma mua o ka hoʻomaka ʻana o kekahi hoʻolālā kūlana, hiki i ka mea hoʻolālā papahana ke ʻike pinepine i hoʻokahi a ʻelua mau mea i kēia manawa.
ʻAʻole hiki ke loaʻa maʻalahi ke koena o nā ʻāpana e pono ai no kāu hoʻolālā. I ka wā o ka hoʻolālā ʻana, ʻo ka ʻāpana nui o ka hale hoʻolālā e hoʻopili i ka hālāwai hoʻomohala noi (JAD) ma kahi ʻimi e ʻike i nā koi ʻoihana.

I kekahi manawa hiki ke hāʻawi ʻia kēia mau koi i nā mea hana nīnau a hōʻike.
No ka laʻana, ʻōlelo nā mea hoʻohana inā makemake lākou e hoʻokaʻawale i kahi hōʻike o kēia manawa, pono lākou e hoʻohua iā ia ma o ka hoʻohui ʻana i ʻelua mau hōʻike o kēia manawa a me ka hoʻohui ʻana i nā helu i loaʻa mai ka hui ʻana o ka dati.
ʻOiai he maʻalahi kēia koi, wehewehe ia i kekahi mau hana o ka hiʻohiʻona āu e hoʻokomo ai i ke kūʻai ʻana i nā mea hana hōʻike no kāu hui.

Pono ka mea hoʻolālā e hahai i nā koi hou aʻe e kiʻi i kahi kiʻi piha. Makemake nā mea hoʻohana e kau inoa i kēia hōʻike?
Ua hana ʻia a leka uila i nā mea hoʻohana like ʻole? Makemake lākou e ʻike i kēia hōʻike ma ka puka ʻoihana? ʻO kēia mau koi āpau he ʻāpana o ka pono maʻalahi e hoʻololi i kahi hōʻike manual e like me ka noi ʻana e nā mea hoʻohana. ʻO ka pōmaikaʻi o kēia mau ʻano koi, ʻo nā mea a pau, nā mea hoʻohana a me nā mea hoʻolālā, i ʻike i ka manaʻo o nā hōʻike.

Aia kekahi ʻano ʻoihana ʻē aʻe, akā naʻe, pono mākou e hoʻolālā. Ke haʻi ʻia nā koi ʻoihana ma ke ʻano o nā nīnau ʻoihana hoʻolālā, maʻalahi i ka mea hoʻolālā akamai ke ʻike i ke ana / ʻoiaʻiʻo a me nā koi nui.

Inā ʻaʻole ʻike nā mea hoʻohana ʻo JAD i ka haʻi ʻana i kā lākou mau koi ma ke ʻano o kahi pilikia ʻoihana, hāʻawi pinepine ka mea hoʻolālā i nā hiʻohiʻona e lele-hoʻomaka i ka hālāwai hōʻuluʻulu koi.
Hiki i ka mea hoʻolālā akamai ke kōkua i nā mea hoʻohana e hoʻomaopopo ʻaʻole wale ke kālepa hoʻolālā, akā pehea hoʻi e hana ai.
Kūkākūkā ʻia ke ala e hōʻiliʻili ai i nā koi ma ka mokuna 3; no kēia manawa makemake mākou e kuhikuhi i ka pono e hoʻolālā no nā ʻano koi BI āpau.

ʻO ka pilikia ʻoihana hoʻolālā ʻaʻole ia he koi ʻoihana wale nō, akā he hōʻailona hoʻolālā hoʻi. Inā ʻoe e pane i kahi nīnau multidimensional, pono ʻoe e hoʻopaʻanaʻau, e hōʻike i ka i dati dimensional, a inā pono ʻoe e mālama i ka dati multidimensional, pono ʻoe e hoʻoholo i ke ʻano o ka ʻenehana a i ʻole ka ʻenehana āu e hoʻohana ai.

Ke hoʻokō nei ʻoe i kahi hoʻolālā hōkū cube i mālama ʻia, a i ʻole ʻelua? E like me kāu e ʻike ai, hiki i kahi pilikia ʻoihana maʻalahi ke hoʻololi nui i ka hoʻolālā. Akā ʻo kēia mau ʻano o nā koi ʻoihana he mea maʻamau a hoʻomaopopo ʻia, ma ka liʻiliʻi e nā mea hoʻolālā a me nā mea hoʻolālā me ka ʻike papahana.

Ua lawa nā kūkākūkā e pili ana i nā ʻenehana OLAP a me ke kākoʻo, a loaʻa nā ʻano hoʻonā ākea. I kēia manawa ua ʻōlelo mākou i ka pono e hui pū i ka hōʻike maʻalahi me nā koi ʻoihana ʻoihana, a pehea e hoʻololi ai kēia mau koi i nā hoʻoholo hoʻoholo ʻenehana.

Akā he aha nā koi i ʻike ʻole ʻia e nā mea hoʻohana a i ʻole ka hui Dw? E pono anei ʻoe i ka nānā ʻana spatial?
ʻO nā hiʻohiʻona unuhi o dati e lilo lākou i ʻāpana pono o kou wā e hiki mai ana? ʻO wai ka mea ʻike?

He mea nui e hoʻomaopopo i kēia mau ʻano ʻenehana ʻaʻole i ʻike maikaʻi ʻia e nā kaiāulu mea hoʻohana maʻamau a me nā lālā o ka hui Dw, ma kahi hapa, no ka mea maʻamau e lawelawe ʻia lākou e kekahi poʻe loea loea kūloko a ʻekolu paha. He hihia koʻikoʻi ia o nā pilikia i hoʻopuka ʻia e kēia ʻano ʻenehana. Inā ʻaʻole hiki i nā mea hoʻohana ke wehewehe i nā koi ʻoihana a i ʻole e hoʻonohonoho iā lākou i ke ala e hāʻawi ai i ke alakaʻi i nā mea hoʻolālā, hiki iā lākou ke hele me ka ʻike ʻole ʻia a i ʻole, ʻoi aku ka maikaʻi, mālama ʻole ʻia.

ʻOi aku ka pilikia inā ʻaʻole hiki i ka mea hoʻolālā a me ka mea hoʻomohala ke ʻike i ka hoʻohana ʻana o kekahi o kēia mau ʻenehana holomua akā koʻikoʻi.
E like me kā mākou i lohe pinepine ai i nā mea hoʻolālā e ʻōlelo nei, "ʻAe, no ke aha mākou e waiho ʻole ai a loaʻa iā mākou kēia mea ʻē aʻe? "Ua makemake nui lākou i nā mea nui, a i ʻole ke pale wale nei i nā koi a lākou i hoʻomaopopo ʻole ai? ʻO ia paha ke kuhiakau hope loa. E ʻōlelo mākou ua haʻi aku kāu hui kūʻai i kahi koi ʻoihana, e like me ka ʻōlelo ʻana ma ka Figure 1.3, e like me kāu e ʻike ai, ua hoʻonohonoho ʻia ke koi ma ke ʻano o kahi pilikia ʻoihana. ʻO ka ʻokoʻa ma waena o kēia pilikia a me ka pilikia dimensional maʻamau ka mamao. I kēia hihia, makemake ka hui kūʻai e ʻike, i kēlā me kēia mahina, ka huina kūʻai mai nā huahana, hale kūʻai a me nā mea kūʻai mai e noho ana i loko o 5 mau mile mai ka hale kūʻai kahi a lākou e kūʻai ai.

ʻO ka mea kaumaha, hiki i nā mea hoʻolālā a i ʻole nā ​​​​mea hoʻolālā ke haʻalele wale i ka ʻāpana spatial ma ka ʻōlelo ʻana, "loaʻa iā mākou ka mea kūʻai aku, ka huahana a me ka dati o ka waihona. E mālama i ka mamao a hiki i ka hana hou.

"Hale hewa. ʻO kēia ʻano pilikia ʻoihana pili i ka BI. Hōʻike ia i kahi ʻike hohonu o kā mākou ʻoihana a me kahi wahi analytical ikaika no kā mākou mea loiloi. ʻOi aku ka BI ma mua o ka nīnau maʻalahi a i ʻole ka hōʻike maʻamau, a i ʻole OLAP. ʻAʻole kēia no ka ʻōlelo ʻana ʻaʻole koʻikoʻi kēia mau ʻenehana i kāu BI, akā ʻaʻole lākou wale nō e hōʻike i ke kaiapuni BI.

Hoʻolālā no ka pōʻaiapili ʻike (Hoʻolālā no ka ʻike ʻike)

I kēia manawa ua ʻike mākou i nā koi ʻoihana e hoʻokaʻawale i nā ʻāpana kumu like ʻole, pono lākou e hoʻokomo i loko o kahi hoʻolālā hoʻolālā holoʻokoʻa. ʻO kekahi o nā ʻāpana BI he ʻāpana o kā mākou hana mua, ʻoiai ʻaʻole e hoʻokō ʻia kekahi no kekahi mau mahina.

Eia naʻe, ʻike ʻia nā koi āpau i ʻike ʻia i ka hoʻolālā ʻana i ka wā e pono ai mākou e hoʻokō i kahi ʻenehana kūikawā, mākaukau mākou e hana pēlā. ʻO kekahi mea e pili ana i ka papahana e hōʻike i ka noʻonoʻo kuʻuna.

ʻO kēia pūʻulu o dati hoʻohana ʻia e kākoʻo i nā hoʻohana hope o dati dimensional alakaʻi ʻia e nā pilikia ʻoihana a mākou i ʻike ai. Ke hana ʻia nā palapala hou, e like me ka hoʻolālā ʻana o dati, e hoomaka kakou e formalize pehea i dati laha lakou ma ke kaiapuni. Ua ʻike mākou i ka pono e hōʻike i i dati ma ke ʻano dimensional, e hoʻokaʻawale iā lākou (e like me nā pono kikoʻī kikoʻī) i loko o nā hale kūʻai data.

ʻO ka nīnau aʻe e pane ai: pehea e kūkulu ʻia ai kēia mau hale kūʻai data?
Ke kūkulu nei ʻoe i nā hōkū e kākoʻo i nā ʻāpana, a i ʻole nā ​​pahu, a i ʻole nā ​​hōkū? (a i ʻole nā ​​pahu ʻākau, a i ʻole nā ​​hōkū ʻākau). E hana i ka hoʻolālā no nā hale kūʻai ʻikepili hilinaʻi e koi ana i kahi papa atomika no nā mea āpau dati loaa? E ʻae i nā hale kūʻai ʻikepili kūʻokoʻa e loaʻa iā i dati pololei mai nā ʻōnaehana hana?

He aha ka ʻenehana Cube āu e hoʻāʻo ai e hoʻohālikelike?

Loaʻa iā ʻoe ka nui o ka nui dati koi ʻia no ka nānā ʻana i ka dimensional a i ʻole makemake ʻoe i nā cubes mai kāu pūʻali kūʻai aupuni i kēlā me kēia pule a i ʻole nā ​​​​mea ʻelua? Ke kūkulu nei ʻoe i kahi mea ikaika e like me DB2 OLAP Server no ke kālā a i ʻole Cognos PowerPlay cubes no kāu hui kūʻai, a i ʻole ʻelua? ʻO kēia nā hoʻoholo hoʻolālā hoʻolālā nui e hoʻopilikia i kāu kaiapuni BI mai ʻaneʻi. ʻAe, ua hoʻokumu ʻoe i kahi pono no OLAP. I kēia manawa pehea ʻoe e hoʻokō ai i kēlā ʻano ʻenehana a me ka ʻenehana?

Pehea ka hopena o kekahi o nā ʻenehana holomua loa i kāu mau hoʻolālā? E manaʻo mākou ua ʻike ʻoe i kahi hemahema o kāu hui. Pono ʻoe e hoʻomanaʻo i kēia manawa i nā paʻi kiʻi kiʻi kiʻi ʻoiai inā ʻaʻole ʻoe e hoʻolālā e hana i nā ʻāpana spatial no kekahi mau mahina. Pono ka mea hoʻolālā e hoʻolālā i kēia lā ma muli o ka mea e pono ai. E wānana i ka pono o nā ʻikepili spatial e hoʻopuka, mālama, hana a hāʻawi i ke komo i dati wahi ākea. Pono kēia e lilo i mea paʻa e pili ana i ke ʻano o ka ʻenehana polokalamu a me nā kikoʻī o ka platform āu e noʻonoʻo ai i kēia manawa. No ka laʻana, ka ʻōnaehana hoʻokele o waihona ʻikepili ʻO ka layer relational (RDBMS) āu e hana ai no kāu papa atomika pono e loaʻa ka laulā spatial ikaika. E hōʻoia kēia i ka hana kiʻekiʻe loa i ka hoʻohana ʻana i nā geometry a me nā mea spatial i kāu mau noi noiʻi. Inā ʻaʻole hiki i kāu RDBMS ke mālama i ka dati (spatial-centric) i loko, no laila pono ʻoe e hoʻokumu i kahi waihona ʻikepili (spatial-centric) waho. Hoʻopili kēia i ka hoʻokele ʻana i nā pilikia a hoʻololi i kāu hana holoʻokoʻa, ʻaʻole e haʻi i nā pilikia hou i hana ʻia no kāu DBA, no ka mea he liʻiliʻi ko lākou ʻike i nā kumu o dati spatial pū kekahi. Ma ka ʻaoʻao ʻē aʻe, inā hoʻohana kāu ʻenekini RDMBS i nā ʻāpana āpau āpau a ʻike kāna mea hoʻoponopono i nā pono kūikawā (no ka laʻana, indexing) o nā mea spatial, a laila hiki i kāu DBA ke lawelawe maʻalahi i ka hoʻokele ʻana i nā pilikia a hiki iā ʻoe ke hoʻonui i ka hana.

Eia hou, pono ʻoe e hoʻoponopono i ka wahi hoʻokūkū a me ka papa honua atomic e hoʻokomo i ka hoʻomaʻemaʻe ʻōlelo (a

mea nui i ka nānā ʻana i ka spatial), a me ka mālama ʻana i nā mea āpau. Ke hoʻomau nei ka holomua o nā paʻi kaha kiʻi i kēia manawa ua hoʻokomo mākou i ka manaʻo o ke kuhikuhi pololei. No ka mea hoʻokahi, e kuhikuhi kēia noi i ke ʻano o ka polokalamu e pono ai no kāu hoʻoikaika ETL.

Pono ʻoe i nā huahana e like me Trillium e hāʻawi iā ia me kahi helu maʻemaʻe, a i ʻole kahi mea kūʻai aku ETL āu e koho ai e hāʻawi i kēlā hana?
I kēia manawa he mea nui ia e mahalo i ke kiʻekiʻe o ka hoʻolālā e hoʻopau ʻia ma mua o kou hoʻomaka ʻana e hoʻokō i kāu hale kūʻai. Pono nā hiʻohiʻona i luna e hōʻike i ka nui o nā hoʻoholo hoʻolālā e pono e hahai i ka ʻike ʻana o kekahi koi ʻoihana. Inā hana pololei, hoʻoikaika kēia mau hoʻoholo hoʻolālā i ka pilina ma waena o nā hale kino o kou kaiapuni, ke koho ʻana i ka ʻenehana i hoʻohana ʻia, a me ke kahe o ka hoʻolaha ʻana o ka ʻike ʻike. Me ka ʻole o kēia hoʻolālā BI maʻamau, e hoʻopili ʻia kāu hui i kahi ʻano huikau o nā ʻenehana i loaʻa, ʻoi aku ka maikaʻi o ka humuhumu ʻia ʻana e hāʻawi i ke kūpaʻa.

E mālama i ka ʻike ʻike

He hana paʻakikī loa ka lawe ʻana i ka waiwai o ka ʻike i kāu hui. Me ka lawa ʻole o ka ʻike a me ka ʻike, a i ʻole ka hoʻolālā a me ka hoʻolālā kūpono, ʻaʻole e hāʻule nā ​​hui maikaʻi loa. Ma ka ʻaoʻao ʻē aʻe, inā loaʻa iā ʻoe ka intuition nui a me ka hoʻolālā kikoʻī akā ʻaʻohe hoʻopaʻi no ka hoʻokō ʻana, ua hoʻopau wale ʻoe i kāu kālā a me ka manawa no ka mea e pau ana kāu hana. Pono e akaka ka ʻōlelo: Inā nele ʻoe i hoʻokahi a ʻoi aʻe paha o kēia mau mākau, ʻike/ʻike a hoʻolālā/hoʻolālā a hoʻokō ʻana paha i ke aʻo ʻana, e hōʻoki a hoʻopau paha i ka hale o ka hui BI.

Ua mākaukau paha kāu hui? Aia kekahi ma kāu hui BI i hoʻomaopopo i ka ʻāina analytical ākea i loaʻa i nā kaiapuni BI, a me nā ʻenehana a me nā ʻenehana e pono ai e mālama i kēlā ʻāina? Aia kekahi ma kāu hui e ʻike i ka ʻokoʻa o ka noi ma waena o ka holomua

hōʻike paʻa a me OLAP, a i ʻole nā ​​ʻokoʻa ma waena o ROLAP a me OLAP? ʻIke maopopo anei kekahi o kāu hui i ka unuhi ʻana a pehea e hopena ai i ka hale kūʻai a pehea e hiki ai i ka hale waihona ke kākoʻo i ka unuhi ʻana i ka hana? Hoʻomaopopo kekahi lālā o ka hui i ka waiwai o dati wahi a i ʻole ka ʻenehana i hoʻokumu ʻia e ka luna? Loaʻa iā ʻoe kahi mea mahalo i ka noi kūʻokoʻa o nā mea hana ETL me ka ʻenehana memo broker? Inā ʻaʻohe āu, e kiʻi i hoʻokahi. ʻOi aku ka nui o BI ma mua o kahi papa atomika maʻamau, OLAP, nā papa kuhikuhi hōkū, a me kahi ODS.

ʻO ka loaʻa ʻana o ka ʻike a me ka ʻike e ʻike ai i nā koi BI a me kā lākou mau hoʻonā he mea nui ia i kou hiki ke hoʻokō pono i nā pono o ka mea hoʻohana a hoʻolālā a hoʻokō i kā lākou hopena. Inā paʻakikī kāu kaiāulu mea hoʻohana i ka wehewehe ʻana i nā koi, na ka hui hale kūʻai e hāʻawi i kēlā ʻike. Akā inā ka hui waihona

ʻAʻole ʻike ʻo ia i ka noi kikoʻī o BI - no ka laʻana, data mining - a laila ʻaʻole ia ka mea maikaʻi loa i kaupalena ʻia nā kaiapuni BI i ka waiho ʻana i nā waihona passive. Eia nō naʻe, ʻaʻole e hōʻemi ka nānā ʻana i kēia mau ʻenehana i ko lākou koʻikoʻi a me ka hopena i ka puka ʻana mai o nā mākau ʻoihana ʻoihana o kāu hui, a me ka ʻike ʻike ʻike āu e manaʻo ai e hānai.

Pono ka hoʻolālā e komo i ka manaʻo o ke kaha kiʻi, a pono nā mea ʻelua i kahi kanaka mākaukau. Hoʻohui hou, pono ka hoʻolālā ʻana i kahi philosophy warehouse a me ka mālama ʻana i nā kūlana. No ka laʻana, inā ua hoʻokumu kāu hui i kahi paepae maʻamau a i ʻole i ʻike i kahi RDBMS āu e makemake ai e hoʻohālikelike ma waena o ka paepae, aia ke kuleana ma luna o nā mea a pau o ka hui e pili i kēlā mau kūlana. ʻO ka maʻamau, hōʻike ka hui i ka pono no ka hoʻohālikelike ʻana (i nā kaiāulu mea hoʻohana), akā ʻaʻole makemake ka hui ponoʻī e pili i nā kūlana i hoʻokumu ʻia ma nā wahi ʻē aʻe o ka hui a i ʻole i nā hui like. ʻAʻole wale kēia hoʻokamani, akā ua hoʻokumu i ka ʻoihana i hiki ʻole ke hoʻohana i nā kumuwaiwai a me nā hoʻopukapuka. ʻAʻole ia he manaʻo ʻaʻohe kūlana e hōʻoiaʻiʻo ai i kahi kahua paʻa ʻole a ʻenehana paha; akā naʻe, ʻo ka hoʻoikaika ʻana o ka hale waihona

Pono lākou e kiaʻi me ka lili i nā kūlana o ka ʻoihana a hiki i ka ʻōlelo ʻana i nā koi ʻoihana.

ʻO ke kolu o nā mea nui e pono ai ke kūkulu ʻana i kahi hui BI ʻo ia ka hoʻopaʻi.
Pili ia i ka huina, like me na kanaka a me ke kaiapuni. Pono nā mea hoʻolālā papahana, nā mea kākoʻo, nā mea kākau, a me nā mea hoʻohana e mahalo i ke aʻo ʻana e pono ai ke kūkulu i ka ʻike ʻike o ka hui. Pono nā mea hoʻolālā e kuhikuhi i kā lākou hana hoʻolālā i ke ʻano e hoʻokō ai i nā hana pono ʻē aʻe i loko o ke kaiāulu.

No ka laʻana, e ʻōlelo mākou ua kūkulu kāu hui i kahi noi ERP me kahi ʻāpana hale kūʻai.
No laila ke kuleana o nā mea hoʻolālā ERP e hui pū me ka hui kaiapuni hale kūʻai i ʻole e hoʻokūkū a hoʻopaʻa i ka hana i hoʻomaka mua ʻia.

ʻO ke aʻo ʻana kekahi kumuhana e pono e kamaʻilio ʻia e ka hui holoʻokoʻa a hoʻokumu ʻia a hāʻawi ʻia i kahi pae hoʻokō.
Makemake nā luna e pili i kahi ala i hoʻolālā ʻia? ʻO kahi ala e hoʻohiki ai e hoʻokumu i ka ʻike ʻike e loaʻa ai ka waiwai i nā wahi āpau o ka ʻoihana, akā hoʻololi paha i nā agenda a i ʻole ke keʻena? E hoʻomanaʻo i ka ʻōlelo "ʻOi aku ka nui o ka noʻonoʻo ʻana i nā mea āpau ma mua o ka noʻonoʻo ʻana i hoʻokahi mea". He ʻoiaʻiʻo kēia ʻōlelo no nā hui BI.

ʻO ka mea pōʻino, nui nā hale kūʻai i kālele i kā lākou mau hana i ka hoʻāʻo ʻana i ka pahuhopu a lawe i ka waiwai i kahi keʻena kūikawā a i ʻole nā ​​​​mea hoʻohana kikoʻī, me ka nānā ʻole i ka hui nui. Inā noi ka luna hoʻokele i ke kōkua mai ka hui hale hale. Pane ka hui me kahi hoʻoikaika 90-lā e komo pū me ka hāʻawi ʻana i nā koi hoʻolaha i wehewehe ʻia e ka luna akā e hōʻoia ana i nā mea āpau. dati hui ʻia ke kumu ma ka pae ʻātoma ma mua o ka hoʻokomo ʻia ʻana i loko o ka ʻenehana cube i manaʻo ʻia.
ʻO kēia hoʻohui ʻenehana e hōʻoiaʻiʻo e pōmaikaʻi ka ʻoihana hale hale dati pono no ka luna.
Eia naʻe, ua kamaʻilio ka luna hoʻokō me nā hui kūkākūkā o waho i noi i kahi noi like me ka lawe ʻana ma lalo o 4 mau pule.

Ke manaʻo nei he mākaukau ka hui hale kūʻai kūloko, he koho ka luna. ʻO wai ka mea hiki ke kākoʻo i ke aʻo ʻenekinia hou e pono ai no ka hoʻoulu ʻana i ka ʻoihana waiwai ʻike a i ʻole hiki ke koho e kūkulu koke i kā lākou hopena ponoʻī. ʻO ka mea hope loa i koho pinepine ʻia a lawelawe wale i ka hana ʻana i nā ipu o ka ʻike e pōmaikaʻi ai i ka liʻiliʻi wale nō a i ʻole ke kanaka.

Nā pahuhopu pōkole a lōʻihi

Pono nā mea hoʻolālā a me nā mea hoʻolālā papahana e hoʻokumu i kahi ʻike lōʻihi o ka hoʻolālā holoʻokoʻa a me nā hoʻolālā no ka ulu ʻana i kahi hui BI. ʻO kēia hui pū ʻana o ka loaʻa pōkole a me ka hoʻolālā wā lōʻihi e hōʻike ana i nā ʻaoʻao ʻelua o nā hoʻoikaika BI. ʻO ka loaʻa pōkole ka ʻaoʻao o BI e pili ana i nā ʻike o kāu hale kūʻai.

ʻO kēia kahi e nānā ai nā mea hoʻolālā, nā mea hoʻolālā a me nā mea kākoʻo i ka hoʻokō ʻana i nā koi ʻoihana kūikawā. Aia ma kēia pae kahi i kūkulu ʻia ai nā hale kino, kūʻai ʻia ka ʻenehana a hoʻokō ʻia nā ʻenehana. ʻAʻole lākou i hana ʻia e hoʻoponopono i nā koi kikoʻī e like me ka wehewehe ʻana e nā kaiāulu mea hoʻohana. Hana ʻia nā mea a pau i mea e hoʻokō ai i nā koi kikoʻī i wehewehe ʻia e kahi kaiāulu.
ʻO ka hoʻolālā lōʻihi naʻe, ʻo ia ka ʻaoʻao ʻē aʻe o BI. ʻO kēia kahi i hōʻoia ai nā hoʻolālā a me nā hoʻolālā i kūkulu ʻia kekahi hale kino, nā ʻenehana i koho ʻia a me nā ʻenehana i hana ʻia me ka maka i ka ʻoihana. ʻO ka hoʻolālā lōʻihi ka mea e hāʻawi ai i ka cohesion e pono ai e hōʻoia i ka loaʻa ʻana o nā pōmaikaʻi ʻoihana mai nā loaʻa pōkole i loaʻa.

E hōʻoia i kāu hana BI

Un hale kūʻaiʻikepili ʻaʻohe waiwai kūʻokoʻa. I nā huaʻōlelo ʻē aʻe, ʻaʻohe waiwai i waena o nā ʻenehana hale kūʻai a me nā ʻenehana hoʻokō.

Loaʻa ka waiwai o kēlā me kēia hale kūʻai i nā hana i hana ʻia ma muli o ke kaiapuni hale kūʻai a me ka ʻike ʻike i hoʻoulu ʻia i ka manawa. He wahi koʻikoʻi kēia e hoʻomaopopo ai ma mua o kou hoʻāʻo ʻana e hoʻohālikelike i ka waiwai o kēlā me kēia wahi hoʻomaka.

ʻO ka manawa pinepine, hoʻāʻo nā mea hoʻolālā a me nā mea hoʻolālā e hoʻopili i ka waiwai i nā ʻāpana kino a me nā ʻenehana o ka hale kūʻai inā ʻoiaʻiʻo ke kumu o ka waiwai i nā kaʻina hana i hoʻopili maikaʻi ʻia e ka hale kūʻai a me ka ʻike i loaʻa maikaʻi.

Eia ka paʻakikī o ka hoʻokumu ʻana i ka BI: Pehea ʻoe e hōʻoia ai i ke kālā? Inā ʻaʻohe waiwai koʻikoʻi o ka hale ponoʻī, pono nā mea hoʻolālā papahana e noiʻi, wehewehe, a hoʻomaʻamaʻa i nā pono i loaʻa i kēlā poʻe e hoʻohana i ka hale kūʻai no ka hoʻomaikaʻi ʻana i nā kaʻina hana kūikawā a i ʻole ka waiwai o ka ʻike i pale ʻia, a i ʻole nā ​​mea ʻelua.

No ka paʻakikī o nā mea, hiki i nā kaʻina hana ʻoihana i hoʻopili ʻia e nā hana hale kūʻai ke hāʻawi i nā pōmaikaʻi "nui" a i ʻole "liʻiliʻi". Hāʻawi ʻia nā pōmaikaʻi nui i kahi metric hiki ke ana i ka hoʻihoʻi ʻana ma ka hoʻopukapuka kālā (ROI) - no ka laʻana, hoʻololi i ka waihona i kahi manawa hou a i ʻole no ke kumu kūʻai haʻahaʻa no ka hoʻouna. ʻOi aku ka paʻakikī o ka wehewehe ʻana i nā pōmaikaʻi maʻalahi, e like me ka hoʻomaikaʻi ʻana i ka ʻike, ma ke ʻano o ka waiwai maoli.

Hoʻohui i kāu papahana e aʻo e pili ana i ka Nā noi pāʻoihana

ʻO ka manawa pinepine, hoʻāʻo nā mea hoʻolālā papahana e hoʻopili i ka waiwai hale kūʻai i nā pahuhopu ʻoihana amorphous. Ma ka haʻi ʻana ʻo "ka waiwai o kahi hale kūʻai e pili ana i kā mākou hiki ke hoʻokō i nā noi hoʻolālā" wehe mākou i ke kūkākūkā ma kahi ala ʻoluʻolu. Akā ʻaʻole lawa ia e hoʻoholo inā he kūpono ka hoʻokomo ʻana i ka waihona. ʻOi aku ka maikaʻi o ka hoʻopili ʻana i nā hale kūʻai me nā koi ʻoihana i ʻike ʻia.

Ana ROI

ʻO ka helu ʻana i ka ROI ma kahi hoʻonohonoho hale kūʻai hiki ke paʻakikī loa. ʻOi aku ka paʻakikī inā ʻo ka pōmaikaʻi

ʻO ke poʻo o ka hana hou ʻana he mea ʻike ʻole a maʻalahi paha ke ana. Ua ʻike ʻia kahi noiʻi e ʻike nā mea hoʻohana i ʻelua mau pōmaikaʻi nui o nā hana BI:

• ▪ Hoʻokumu i ka hiki ke hana i nā hoʻoholo
• ▪ E hana i ka ʻike i ka ʻike
  ʻO kēia mau pōmaikaʻi he mau pōmaikaʻi palupalu (a ʻoluʻolu paha). He mea maʻalahi ke ʻike pehea e hiki ai iā mākou ke helu i kahi ROI e pili ana i kahi pōmaikaʻi paʻakikī (a i ʻole nui) e like me ka hoʻemi ʻana i nā kumukūʻai kaʻa, akā pehea mākou e ana i ka hiki ke hoʻoholo i ka maikaʻi?
  He mea paʻakikī kēia no nā mea hoʻolālā papahana ke hoʻāʻo nei lākou e hōʻoia i ka ʻoihana e hoʻokomo i kahi hana hale kūʻai. ʻO ka hoʻonui ʻana i ke kūʻai aku a i ʻole ka hoʻemi ʻana i nā kumukūʻai ʻaʻole ia nā kumuhana koʻikoʻi e hoʻokele nei i ke kaiapuni BI.
  Akā, ke nānā nei ʻoe i nā noi ʻoihana no ka loaʻa ʻana o ka ʻike i hiki i kekahi keʻena ke hoʻoholo wikiwiki. ʻO kēia nā mea hoʻokele hoʻolālā e like me ka mea nui i ka ʻoihana akā ʻoi aku ka paʻakikī a ʻoi aku ka paʻakikī e ʻike i kahi metric tangible. I kēia hihia, hiki ke hoʻopunipuni ka helu ʻana iā ROI, inā ʻaʻole pili.
  Pono nā mea hoʻolālā papahana e hōʻike i ka waiwai maoli no nā luna hoʻokō e hoʻoholo ai inā pono ka hoʻopukapuka ʻana i kahi ʻike. Akā naʻe, ʻaʻole mākou e hāʻawi i kahi ala hou no ka helu ʻana i ka ROI, ʻaʻole mākou e hoʻopaʻapaʻa a kūʻē paha iā ia.
  Nui nā ʻatikala a me nā puke e kūkākūkā ana i nā kumu o ka helu ʻana i ka ROI. Aia nā manaʻo waiwai kūikawā e like me ka waiwai ma ka hoʻokomo kālā (VOI), hāʻawi ʻia e nā hui e like me Gartner, hiki iā ʻoe ke noiʻi. Akā, e kālele mākou i nā mea koʻikoʻi o kekahi ROI a i ʻole nā ​​manaʻo waiwai ʻē aʻe āu e pono ai e noʻonoʻo. Ke noi nei i ka ROI Ma waho aʻe o ka hoʻopaʻapaʻa e pili ana i nā pōmaikaʻi "paʻakikī" a me nā pōmaikaʻi "paʻakikī" e pili ana i nā hoʻoikaika BI aia kekahi mau pilikia e noʻonoʻo ai i ka wā e noi ai iā ROI. ʻo kahi laʻana:

Hoʻohui i nā hoʻokoe he nui i nā hana DW e hiki mai ana
E ʻōlelo mākou ua neʻe kāu ʻoihana mai kahi hoʻolālā papa nui i kahi kaiapuni UNIX i puʻunaue ʻia. No laila, ʻaʻole pono e hoʻopili wale ʻia nā mālama kālā (a ʻaʻole paha) i ka hale kūʻai.

ʻAʻole ka helu ʻana i nā mea a pau he kumukūʻai. A he nui nā mea e noʻonoʻo ai. E noʻonoʻo i kēia papa inoa:

• ▪ Ke kumukūʻai hoʻomaka, me ka hiki ke kūpono.
• ▪ Ke kumu kūʻai o ka lako lako i hoʻolaʻa ʻia me ka mālama ʻana a me nā kamaʻilio pili
• ▪ Ke kumu kūʻai o ka polokalamu, me ka hoʻokele dati a me nā mea hoʻonui o nā mea kūʻai aku/server, lako polokalamu ETL, nā ʻenehana DSS, nā mea hana ʻike maka, ka hoʻonohonoho ʻana a me nā noi kaila hana, a me nā polokalamu nānā, .
• ▪ Ke kumukūʻai hoʻolālā hale dati, me ka hana ʻana, a me ka optimization o
• ▪ ʻO ke kumukūʻai hoʻomohala polokalamu pili pono me ka hoʻoikaika BI
• ▪ Ke kumu kūʻai o ke kākoʻo ma ka pūnaewele, me ka hoʻonui ʻana i ka hana, me ka mana o ka mana polokalamu a me nā hana kōkua E noi i ka ROI "Big-Bang". ʻO ke kūkulu ʻana i ka hale kūʻai ma ke ʻano he hoʻokahi, hoʻoikaika nui ʻia e hāʻule, no laila e helu i ka ROI no kahi hoʻolālā ʻoihana nui. No ke aha e ho'āʻo ai ka poʻe hoʻolālā e kau i ka waiwai kālā ma ka ʻoihana ʻoihana inā ʻike nui ʻia a ʻae ʻia he paʻakikī ke koho ʻana i nā hana hou? Pehea e hiki ai? ʻAʻole hiki ke loaʻa me kekahi mau ʻokoʻa. Mai hana. I kēia manawa ua hoʻokumu mākou i ka mea e hana ʻole ai i ka helu ʻana i ka ROI, eia kekahi mau wahi e kōkua iā mākou i ka hoʻokumu ʻana i kahi kaʻina hana hilinaʻi no ka helu ʻana i ka waiwai o kāu mau hana BI.

Loaʻa ka manaʻo ROI. Ma waho o kāu koho ʻenehana no ka helu ʻana i ka waiwai o kāu mau hana BI, pono e ʻae ʻia e nā ʻaoʻao āpau, me nā mea hoʻolālā papahana, nā mea kākoʻo, a me nā luna ʻoihana.

E hōʻemi i ka ROI i nā ʻāpana ʻike. ʻO kahi hana kūpono i ka helu ʻana i kahi ROI, ʻo ia ka nānā ʻana i kēlā helu ʻana ma kahi papahana kikoʻī. A laila hiki iā ʻoe ke koho i kahi waiwai e pili ana i nā koi ʻoihana kikoʻī i hoʻokō ʻia

E wehewehe i nā koina. E like me ka mea i ʻōlelo ʻia, pono e noʻonoʻo ʻia nā kumukūʻai he nui. Eia kekahi, pono e komo nā kumukūʻai ʻaʻole wale i nā mea e pili ana i ka ʻike hoʻokahi akā ʻo nā kumukūʻai e pili ana i ka hōʻoia ʻana i ka hoʻokō ʻana i nā kūlana ʻoihana.

E wehewehe pono. Ma ka hoʻopili pono ʻana iā ROI i nā koi ʻoihana kikoʻī, pono mākou e ʻike i nā pono e alakaʻi ai i ka hoʻokō ʻana i nā koi.

E ho'ēmi i nā kumukūʻai a me nā pōmaikaʻi i nā waiwai kokoke. ʻO ia ke ala maikaʻi loa e hoʻokumu i kāu mau loiloi ma luna o ka waiwai o kēia manawa (NPV) ma mua o ka hoʻāʻo ʻana e wānana i ka waiwai o ka wā e hiki mai ana.

E mālama i ka manawa o ka hoʻokaʻawale ʻana i kāu ROI i ka liʻiliʻi. Ua kākau maikaʻi ʻia i ka wā lōʻihi i hoʻohana ʻia i kāu ROI.

E hoʻohana i ʻoi aku ma mua o hoʻokahi kumulāʻau ROI. Nui nā ala no ka wānana ʻana i ka ROI a pono ʻoe e hoʻolālā inā e hoʻohana i hoʻokahi a ʻoi aku paha o ia mau mea, me ka waiwai o kēia manawa, ka helu o ka hoʻihoʻi kūloko (IRR), a me ka uku.

E wehewehe i ke kaʻina hana hou. He mea koʻikoʻi kēia no ka helu ʻana i kekahi waiwai lōʻihi. Pono e hoʻopaʻa ʻia kahi kaʻina hana hoʻokahi no nā hope o ka papahana a pau.

ʻO nā pilikia i helu ʻia ʻo ia nā pilikia maʻamau i wehewehe ʻia e ka poʻe akamai i ka ʻāina hale hale. ʻO ka hoʻomau ʻana o ke alakaʻi i ka hāʻawi ʻana i kahi ROI "Big-Bang" he mea ʻino loa. Inā hoʻomaka ʻoe i kāu helu ROI a pau ma ka wāwahi ʻana iā lākou i ʻāpana hiki ke ʻike ʻia, hiki iā ʻoe ke koho i kahi helu ROI pololei.

Nā nīnau e pili ana i nā pono ROI

ʻO nā mea a pau āu e pōmaikaʻi ai, palupalu a paʻakikī paha, hiki iā ʻoe ke hoʻohana i kekahi mau nīnau kumu e hoʻoholo ai i ko lākou waiwai. No ka laʻana, me ka hoʻohana ʻana i kahi ʻōnaehana scaling maʻalahi, mai ka 1 a hiki i ka 10, hiki iā ʻoe ke ana i ka hopena o kekahi hoʻoikaika ma ka hoʻohana ʻana i nā nīnau penei:

• Pehea ʻoe e helu ai i ka ʻike dati ma hope o kēia papahana o kāu hui?
• Pehea ʻoe e manaʻo ai i nā hoʻomaikaʻi kaʻina hana ma muli o kēia papahana?
• Pehea ʻoe e ana i ka hopena o nā ʻike hou a me nā manaʻo i loaʻa i kēia manawa i kēia manawa
• He aha ka hopena o nā kaiapuni kaiapuni hou a hoʻokō ma muli o nā mea i aʻo ʻia? Inā he liʻiliʻi nā pane i kēia mau nīnau, hiki paha i ka ʻoihana ke kūpono ʻole i ke kālā i hana ʻia. Hōʻike nā nīnau helu kiʻekiʻe i nā loaʻa waiwai nui a pono e lilo i alakaʻi no ka hoʻokolokolo hou ʻana. No ka laʻana, ʻo ka helu kiʻekiʻe no ka hoʻomaikaʻi ʻana i ke kaʻina hana pono e alakaʻi i nā mea hoʻolālā e nānā pehea i hoʻomaikaʻi ʻia ai nā kaʻina hana. Hiki iā ʻoe ke ʻike he ʻike maoli kekahi a i ʻole nā ​​​​mea āpau i loaʻa a no laila hiki ke hoʻohana koke ʻia kahi waiwai kālā. Loaʻa i ka ʻoi loa o ka hoʻomaka mua o ka hale ukana ʻO ka hopena maikaʻi loa o kāu hoʻoikaika ʻana i ka ʻoihana ʻo ia ka pinepine i nā mea hou mua. Hoʻokumu kēia mau hana mua i ka ʻike ʻike pono loa no ka lehulehu a kōkua i ka hoʻokumu ʻana i ke kahua ʻenehana no nā noi BI ma hope. ʻO ka mea maʻamau kēlā me kēia ma hope o dati ʻO nā papahana hale kūʻai e lawe mai i ka waiwai hou aʻe i ka ʻoihana holoʻokoʻa. He ʻoiaʻiʻo kēia inā ʻaʻole hoʻohui ka ʻike i nā kumuhana hou a i ʻole e hoʻokō i nā pono o kahi kaiāulu mea hoʻohana hou.

Pili pū kēia hiʻohiʻona mālama i nā pūʻulu ulu o dati poe kakau moolelo. E like me ka mea e pono ai ka hana hou aku dati a pehea hou aku dati ua ninini ʻia i loko o ka hale kūʻai i ka manawa, ka hapa nui o nā dati liʻiliʻi ka pili ʻana i ka loiloi i hoʻohana ʻia. ʻO kēia mau mea dati ua kapa pinepine ia lakou dati moe a he pipiʻi mau ka mālama ʻana iā lākou no ka mea ʻaneʻane ʻaʻole hoʻohana ʻia.

He aha ke ʻano o kēia no nā mea kākoʻo papahana? ʻO ka mea nui, ʻoi aku ka nui o nā mea kākoʻo mua ma mua o ke kumu kūʻai. ʻO kēia ka mea nui no ka mea ʻo lākou ka mea hoʻoikaika no ka hoʻokumu ʻana i ka ʻenehana ākea o ka hale waihona kālā a me ka papa kaiapuni waiwai, me ka organik.

Akā ʻo kēia mau hana mua e lawe mai i ka waiwai kiʻekiʻe loa a no laila pono nā mea hoʻolālā papahana e hōʻoia i ka hoʻopukapuka.
He haʻahaʻa paha nā papahana i hana ʻia ma hope o kāu hoʻolālā BI (i ka hoʻohālikelike ʻia me ka mua) a me nā kumukūʻai pololei, akā lawe mai ka waiwai i ka ʻoihana.

A pono nā mea nona ka hui e hoʻomaka e noʻonoʻo e hoʻolei i ka hōʻiliʻili dati a me nā ʻenehana pili ʻole.

ʻImi ʻIkepili: Wehe Dati

Nui nā ʻāpana hoʻolālā e koi i nā ʻano like ʻole o nā ʻenehana a me nā ʻenehana ʻimi ʻikepili—
no ka laʻana, nā "ʻokoʻa" like ʻole no ka nānā ʻana i nā wahi hoihoi o ka nā mea kūʻai mai, nā ʻōnaehana hana o ka hui a no ka dw ponoʻī. Hiki i kēia mau mea ke lilo i mau ʻoihana neural holomua i hoʻomaʻamaʻa ʻia ma nā ʻano POT, e like me ke koi huahana e hiki mai ana ma muli o nā hoʻolaha kūʻai; nā ʻenekini e pili ana i nā lula e pane i kahi hoʻonohonoho ua haawiia o nā kūlana, no ka laʻana, ka maʻi maʻi a me nā ʻōlelo paipai; a i ʻole nā ​​ʻelele maʻalahi me ke kuleana o ka hōʻike ʻana i nā ʻokoʻa i nā luna kiʻekiʻe. ʻO ka maʻamau kēia mau kaʻina hana unuhi dati si

hōʻoia i ka manawa maoli; nolaila, e pono e hui loa lakou me ka nee ana o dati stessi

Ka Hoʻoponopono Analytical Processing Online

ʻIkepili pūnaewele

ʻO ka hiki ke ʻoki, ʻoki, ʻōwili, ʻeli iho, a hana i ka nānā ʻana
he aha-inā, aia i loko o ka laulā, ka manaʻo o ka ʻenehana ʻenehana IBM. No ka laʻana, loaʻa nā hana analytical processing (OLAP) no DB2 e lawe mai ana i ka nānā ʻana i ka nui i loko o ka mīkini polokalamu. hōkeoʻikepili like .

Hoʻohui nā hana i ka pono dimensional i SQL aʻo ka hoʻohana ʻana i nā pono āpau o ka lilo ʻana i ʻāpana kūlohelohe o DB2. ʻO kekahi hiʻohiʻona o ka hoʻohui ʻana o OLAP ʻo ia ka mea hana unuhi, DB2 OLAP Server Analyzer. Hāʻawi kēia ʻenehana i ka DB2 OLAP Server cubes e hiki ke hoʻopaʻa koke ʻia e ʻimi a hōʻike i nā waiwai waiwai. dati ʻokoʻa a i ʻole i manaʻo ʻole ʻia a puni ka cube i ka mea loiloi ʻoihana. A ʻo ka mea hope loa, hāʻawi nā hiʻohiʻona DW Center i kahi ala no nā mea hale kiʻi e hoʻomalu, ma waena o nā mea ʻē aʻe, ka ʻaoʻao o kahi pahu kikowaena DB2 OLAP ma ke ʻano he ʻāpana kūlohelohe o nā kaʻina ETL.

Hoʻolāʻau Wāhi Kūʻē

Hōʻike ka lewa i ka hapalua o nā heleuma analytical (ke alakaʻi) pono no kahi panorama
analytical broad (ʻike ka manawa i ka hapa ʻē aʻe). ʻO ka pae atomika o ka hale kūʻai, i hōʻike ʻia ma ke Kiʻi 1.1, e pili ana i nā kumu kumu manawa a me ka lewa. Hoʻopaʻa ʻia ka heleuma o ka manawa a me ka hoʻopaʻa ʻana i ka ʻikepili heleuma e ka lewa. Hana nā timestamp i ka nānā ʻana ma ka manawa, a ke alakaʻi nei ka ʻike i ka nānā ʻana ma ke ākea. Hōʻike ke kiʻikuhi i ka geocoding - ke kaʻina hana o ka hoʻololi ʻana i nā helu wahi i nā kiko ma ka palapala 'āina a i ʻole nā ​​kiko i ka lewa i hiki ke hoʻohana ʻia nā manaʻo e like me ka mamao a i loko/waho i ka nānā ʻana - i hana ʻia ma ka pae atomic a me ka ʻike kikoʻī i hoʻolako ʻia ka mea nana i hoike. Hāʻawi ʻo IBM i nā hoʻonui spatial, i hoʻomohala ʻia me ka Environmental System Research Institute (ESRI), i hōkeoʻikepili DB2 i hiki ke mālama ʻia nā mea āpau ma ke ʻano he ʻāpana maʻamau o ka hōkeoʻikepili pili pili. DB2

Nā Spatial Extenders, hāʻawi pū i nā hoʻonui SQL a pau e hoʻohana pono i ka nānā ʻana i ka spatial. No ka laʻana, nā hoʻonui SQL e nīnau kūʻē
ka mamao ma waena o nā ʻōlelo a i ʻole kahi kiko i loko a i waho paha o kahi wahi polygonal i wehewehe ʻia, he maʻamau analytical me ka Spatial Extender. E nānā i ka mokuna 16 no ka ʻike hou aku.

hōkeoʻikepili- Mea Hana Mea Noho Noho hōkeoʻikepili-Kupa

Loaʻa iā DB2 nā hiʻohiʻona SQL kamaʻāina he nui e kōkua i ka hana o ka nānā ʻana. Aia kēia mau mea:

• Hana ʻia ka Recursion e hana i ka nānā ʻana, e like me "ka ʻimi ʻana i nā ala lele āpau mai Kapalakiko a New York".
• ʻO nā hana analytical no ka pae, cumulative functions, cube and rollup e hoʻomaʻamaʻa i nā hana i hana maʻamau me ka ʻenehana OLAP, he ʻāpana kūlohelohe ia o ka mīkini. hōkeoʻikepili
• ʻO ka hiki ke hana i nā papa i loaʻa nā hopena
  ʻO nā mea kūʻai aku o hōkeoʻikepili hoʻohui nā alakaʻi i nā mana BI i loko o ka hōkeoʻikepili like.
  ʻO nā mea hoʻolako nui o waihona ʻikepili ke hui pū nei lākou i nā mana BI i loko o ka hōkeoʻikepili like.
  Hāʻawi kēia i ka hana ʻoi aku ka maikaʻi a me nā koho hoʻokō hou aʻe no nā hoʻonā BI.
  Kūkākūkā ʻia nā hiʻohiʻona a me nā hana o DB2 V8 ma nā mokuna aʻe:
  Nā Papahana Hoʻolālā ʻenehana a me ka hoʻokele ʻikepili (Mokuna 5)

• DB2 BI Fundamentals (Mokuna 6)
• DB2 Nā Papa Huli Huli (Mokuna 7)
• Nā Hana DB2 OLAP (Mokuna 13)
• Nā hiʻohiʻona a me nā hana BI i hoʻonui ʻia e DB2 (Mokuna 15) Pūnaehana hoʻouna ʻikepili maʻalahi Pūnaehana hoʻouna o dati maalahi

ʻO ka hale hoʻolālā i hōʻike ʻia ma ke Kiʻi 1.1 he nui nā hale dati kino. ʻO kekahi ka hale kūʻai o dati hana ana. ʻO ka mea maʻamau, ʻo kahi ODS kahi kumuhana pili, hoʻohui a me kēia mea. E kūkulu ʻoe i ODS e kākoʻo, no ka laʻana, ke keʻena kūʻai. E hoʻonui ke kūʻai aku ʻo ODS dati mai nā ʻōnaehana like ʻole he nui akā e paʻa wale nō, no ka laʻana, nā kālepa o kēia lā. Hiki ke hoʻonui ʻia ka ODS i nā manawa he nui i ka lā. I ka manawa like, hoʻoikaika nā kaʻina hana i ka dati i hoʻohui ʻia i nā polokalamu ʻē aʻe. Hoʻonohonoho pono ʻia kēia ʻano e hoʻohui dati i kēia manawa a me ka ikaika a he moho paha ia e kākoʻo i ka ʻikepili manawa maoli, e like me ka hāʻawi ʻana i nā ʻelele lawelawe nā mea kūʻai mai ka ʻike kūʻai o ka mea kūʻai aku i kēia manawa ma o ka unuhi ʻana i ka ʻike ʻano kūʻai mai ka hale kūʻai ponoʻī. ʻO kekahi hale i hōʻike ʻia ma ke Kiʻi 1.1 he kūlana kūlana no ka dw. ʻAʻole wale kēia kahi e hoʻokō ai i ka hoʻohui pono, ka maikaʻi o dati, a me ka hoololi ana o dati o ka hale kūʻai e komo mai ana, akā, he wahi hilinaʻi hoʻi ia no ka mālama manawa dati nā hoʻopiʻi i hiki ke hoʻohana ʻia i nā loiloi manawa maoli. Inā hoʻoholo ʻoe e hoʻohana i kahi ODS a i ʻole kahi kahua hoʻokūkū, ʻo ia kekahi o nā mea hana maikaʻi loa no ka hoʻopili ʻana i kēia mau hale dati ʻO ka hoʻohana ʻana i nā kumuwaiwai hana like ʻole ka DB2 heterogeneous distributed query. Hāʻawi ʻia kēia mana e ka hiʻohiʻona DB2 koho i kapa ʻia ʻo DB2 Relational Connect (nā nīnau wale nō) a ma o DB2 DataJoiner (kahi huahana ʻokoʻa e hāʻawi i ka nīnau, hoʻokomo, hoʻohou, a holoi i ka hiki i nā RDBMS hoʻolaha heterogeneous).

Hiki i kēia ʻenehana ke hiki i nā mea kākau dati e nakii dati hana me nā kaʻina hana kālailai. ʻAʻole hiki i ka ʻenehana ke hoʻololi i kahi o nā koi replication e kū mai ana me ka ʻikepili manawa maoli, akā hiki ke hoʻopili pū i nā waihona ʻikepili like ʻole. dati kaulana loa, me DB2, Oracle, Sybase, SQL Server, Informix a me nā mea ʻē aʻe. Hiki ke hoʻohana ʻia ʻo DB2 DataJoiner e hoʻopiha i kahi hale dati ma ke ʻano he ODS a i ʻole he papa ʻaina mau i hōʻike ʻia i loko o ka hale kūʻai i hoʻolālā ʻia no ka hoʻihoʻi wikiwiki ʻana i nā mea hou a i ʻole ke kūʻai aku. ʻOiaʻiʻo, kēia mau hale like dati hiki ke hoʻohana ʻia

kekahi ʻenehana koʻikoʻi i hoʻolālā ʻia no ka hana hou ʻana o dati, IBM DataPropagator Relational. (ʻO ka DataPropagator kahi huahana kaʻawale no nā ʻōnaehana kikowaena. ʻO DB2 UNIX, Linux, Windows, a me OS/2 nā lawelawe hoʻopiʻi ʻikepili. dati ma ke ʻano he hiʻohiʻona maʻamau).
ʻO kekahi ala no ka neʻe ʻana dati ʻO ka hana ʻana a puni ka ʻoihana he mea hoʻohui noi noi ʻoihana i ʻike ʻole ʻia ma ke ʻano he mea kūʻai leka uila. dati a puni ka hui. Loaʻa iā IBM ka mea hoʻolaha memo i hoʻohana nui ʻia, MQSeries, a i ʻole ka hoʻololi ʻana o ka huahana i loaʻa nā koi o e-kalepa, IBM WebSphere MQ.
No ke kūkākūkā hou aʻe e pili ana i ka hoʻohana ʻana i ka MQ e kākoʻo i kahi hale kūʻai a me kahi kaiapuni BI, e kipa pūnaewele puni honua o ka buke. I kēia manawa, lawa ka ʻōlelo ʻana he ala maikaʻi loa kēia ʻenehana e hopu a hoʻololi (me ka hoʻohana ʻana iā MQSeries Integrator) dati nā mea hoʻohana i hoʻopaʻa ʻia (i hoʻopaʻa ʻia) i kiʻi ʻia no nā hoʻonā BI. Ua hoʻohui ʻia ka ʻenehana MQ a hoʻopili ʻia i loko o ka UDB V8, ʻo ia hoʻi, hiki ke mālama ʻia nā queues me he mea lā he mau papa DB2. Ka manaʻo o ka welding queued memo a me ke ao o hōkeoʻikepili nā poʻo pili i kahi kaiapuni lawe ikaika o dati.

Zero-Latency Zero latency

ʻO ka pahuhopu koʻikoʻi loa no IBM ʻo ka nānā ʻana i ka zero-latency. E like me ka wehewehe ʻana e
ʻO Gartner, kahi ʻōnaehana BI e hiki ke hoʻomaopopo, assimilate a hāʻawi i ka ʻike i nā mea loiloi ma ke koi. ʻO ka paʻakikī, ʻoiaʻiʻo, pehea e hui ai dati i kēia manawa a me ka manawa maoli me ka ʻike mōʻaukala pono, e like me i dati ʻano pili/ʻano, a i ʻole ka ʻike i unuhi ʻia, e like me ka hoʻolaha ʻana o nā mea kūʻai aku.

Aia i loko o ia mau ʻike, no ka laʻana, ka ʻike ʻana o nā mea kūʻai mai kiʻekiʻe a haʻahaʻa paha ka pilikia a i ʻole nā ​​huahana i nā mea kūʻai mai E kūʻai paha lākou inā loaʻa iā lākou ka tiiki ma kā lākou mau kaʻa kūʻai.

ʻO ka loaʻa ʻana o ka latency zero e hilinaʻi maoli ʻia ma nā ʻano kumu ʻelua:

• Hui piha o dati i kālailai ʻia me nā ʻenehana a me nā mea hana i hana ʻia e BI
• He ʻōnaehana hāʻawi o dati pono e hōʻoia i ka loaʻa maoli ʻana o nā ʻikepili i ka manawa maoli ʻAʻole ʻokoʻa kēia mau koi mua no ka latency zero me nā pahuhopu ʻelua i hoʻonohonoho ʻia e IBM a i wehewehe ʻia ma luna. Ka pili pili ana o dati He ʻāpana ia o ka papahana hoʻohui pono ʻole o IBM. A e hana i kahi ʻōnaehana hoʻouna o dati pono e hilinaʻi loa i ka ʻenehana i loaʻa e hoʻomaʻamaʻa i ke kaʻina hana o dati. ʻO ka hopena, ʻelua o nā pahuhopu ʻekolu o IBM he mea koʻikoʻi no ka hoʻokō ʻana i ke kolu. Ke hoʻololi nei ʻo IBM i kāna ʻenehana no ka hōʻoia ʻana he ʻoiaʻiʻo ka zero latency no nā hana hale kūʻai. Hōʻuluʻulu / Synthesis Hāʻawi ka hui BI i kahi palapala alanui no ke kūkulu ʻana i kou kaiapuni
  hoʻopaʻapaʻa. Pono e hoʻoponopono ʻia e hōʻike i nā pono o kāu ʻoihana, i kēia manawa a me ka wā e hiki mai ana. Me ka ʻike ʻole o ka hale kūʻai ākea, ʻoi aku ka liʻiliʻi o ka ʻike ʻana o ka hale kūʻai ma mua o ka hoʻokō haphazard o ka hale kūʻai kikowaena e hana liʻiliʻi ai i ka hana ʻana i kahi ʻoihana ākea a ʻike. ʻO ka pilikia mua no nā luna papahana pehea e hōʻoia ai i nā hoʻopukapuka e pono ai e hoʻomohala i ka hui BI. ʻOiai ua mau ka helu ROI i mea nui o ka hoʻokō hale kūʻai, ʻoi aku ka paʻakikī o ka wānana pololei. Ua alakaʻi kēia i nā ala ʻē aʻe no ka hoʻoholo ʻana inā loaʻa iā ʻoe ka waiwai o kāu kālā. Hoʻolaha ʻia ka waiwai ma ke kālā2 (VOI), no ka laʻana, ma ke ʻano he hopena. He kuleana ia ma luna o nā mea kākau o dati a me nā mea hoʻolālā papahana e hoʻopuka a hāʻawi i ka ʻike i nā hui mea hoʻohana a ʻaʻole hāʻawi wale i kahi lawelawe iā lākou dati. Aia ka ʻokoʻa nui ma waena o nā mea ʻelua. ʻO ka ʻike kahi mea e hoʻololi ai i ka hoʻoholo ʻana a me ka pono; pili, i dati ke kūkulu nei lākou i mau poloka no ka loaʻa ʻana o ia ʻike.

ʻOiai ke koʻikoʻi au i ke kumu dati No ka hoʻoponopono ʻana i nā noi ʻoihana, pono e lawelawe ka ʻoihana BI i kahi kuleana nui i ka hana ʻana i ka ʻike ʻike. Pono mākou e hana i nā hana ʻē aʻe e hoʻomaʻemaʻe, hoʻohui, hoʻololi, a i ʻole e hana i nā ʻike ʻike e hiki ai i nā mea hoʻohana ke hana, a laila pono mākou e hōʻoia i kēlā mau hana a me nā hoʻoholo, inā kūpono, e ʻike ʻia i loko o ke kaiapuni BI. Inā hoʻokuʻu mākou i ka hale kūʻai e lawelawe wale ai dati, ua hōʻoia ʻia e hana nā hui mea hoʻohana i ka ʻike ʻike e pono ai e hana. Mālama kēia i ko lākou kaiāulu e hoʻoholo i nā hoʻoholo maikaʻi aʻe, akā pilikia ka ʻoihana i ka nele o ka ʻike a lākou i hoʻohana ai. lā Ke hoʻomaka nei nā mea hoʻolālā a me nā mea hoʻolālā papahana i nā papahana kikoʻī i ka kaiapuni BI, e hoʻomau lākou i ke kuleana i ka ʻoihana holoʻokoʻa. ʻIke ʻia kahi hiʻohiʻona maʻalahi o kēia ʻano ʻaoʻao ʻelua o ka hoʻohālikelike BI ma ke kumu dati. ʻO nā dati i loaʻa no nā noi ʻoihana kikoʻī pono e hoʻopiha ʻia i ka papa atomika mua. Mālama kēia i ka hoʻomohala ʻana o ka waiwai ʻike ʻoihana, a me ka hoʻokele, e hoʻoponopono i nā noi mea hoʻohana kikoʻī i wehewehe ʻia i ka ʻike.

WhatisaDataWarehouse?

Hale ukana ʻikepili ʻo ia ka puʻuwai o ka hoʻolālā ʻōnaehana ʻike mai 1990 a kākoʻo i nā kaʻina ʻike ma o ka hāʻawi ʻana i kahi kahua paʻa paʻa dati ʻikepili mōʻaukala i lawe ʻia ma ke ʻano he kumu no nā loiloi ma hope. KA hale kūʻaiʻikepili hāʻawi lākou i ka maʻalahi o ka hoʻohui ʻana i kahi honua o nā ʻōnaehana noi like ʻole. Hale ukana ʻikepili ua ulu aʻe i ke ʻano. Hale ukana ʻikepili hoʻonohonoho a mālama i dati pono no ka 'ike a me ka analytical kaʻina hana ma muli o ka lōʻihi mōʻaukala kino kuanaʻike. Loaʻa kēia mau mea i ka hoʻokō nui a me ka hoʻomau mau i ke kūkulu ʻana a me ka mālama ʻana hale kūʻaiʻikepili.

No laila he aha ka a hale kūʻaiʻikepili? Ala akula ka p? A hale kūʻaiʻikepili a:

• ▪ pili i ke kumuhana
• ▪ pūnaewele hoʻohui
• ▪ manawa like ʻole
• ▪ hiki ʻole ke holoi ʻia (ʻaʻole hiki ke holoi ʻia)

he ohi o dati hoʻohana ʻia e kākoʻo i nā hoʻoholo manaʻo i ka hoʻokō ʻana i nā kaʻina hana.
I dati hookomoia iloko hale kūʻaiʻikepili i ka hapanui o nā hihia e loaʻa mai lākou mai nā kaiapuni hana. ʻO ka hale kūʻaiʻikepili hana ʻia e kahi waihona mālama, hoʻokaʻawale kino ʻia mai ke koena o ka ʻōnaehana, aia i loko dati i hoʻololi mua ʻia e nā noi e hoʻohana ana i ka ʻike e loaʻa mai ana mai ke kaiapuni hana.

ʻO ka wehewehe pono ʻana o a hale kūʻaiʻikepili Pono ka wehewehe hohonu ʻana no ka mea aia nā manaʻo koʻikoʻi a me nā manaʻo kumu e wehewehe i nā ʻano o kahi hale waihona.

KUMU KUMU ORIENTATION HOOLAHA

ʻO ke ʻano mua o a hale kūʻaiʻikepili ʻo ia ka mea e pili ana i nā mea pāʻani nui i kahi hui. ʻO ke alakaʻi o nā hoʻokolokolo ma o ka dati ʻokoʻa ia me ke ʻano hana maʻamau e pili ana i ka hoʻonohonoho ʻana o nā noi i nā kaʻina hana a me nā hana, kahi ʻano i kaʻana like ʻia e ka hapa nui o nā ʻōnaehana hoʻokele hou.

Hoʻolālā ʻia ka honua hana e pili ana i nā noi a me nā hana e like me nā hōʻaiʻē, mālama kālā, kāleka kāleka a me ka hilinaʻi no kahi ʻoihana kālā. Hoʻonohonoho ʻia ka honua o dw a puni nā kumuhana nui e like me ka mea kūʻai aku, ka mea kūʻai aku, ka huahana a me ka hana. Hoʻopili ka alignment a puni nā kumuhana i ka hoʻolālā a me ka hoʻokō ʻana o dati loaa ma ka dw. ʻO ka mea nui aku, pili ke kumuhana nui i ka ʻāpana koʻikoʻi o ka hoʻolālā kī.

Hoʻopili ʻia ka honua o ka noi e ka hoʻolālā ʻana o ka waihona a me ka hoʻolālā hana. Hoʻopili wale ʻia ka honua o dw i ka hoʻohālike dati a ma ka hoʻolālā ʻana o ka hōkeoʻikepili. ʻO ka hoʻolālā kaʻina hana (ma kona ʻano maʻamau) ʻaʻole ia he ʻāpana o ke kaiapuni dw.

Hōʻike pū ʻia nā ʻokoʻa ma waena o ke koho ʻana o ke kaʻina hana/hana a me ke koho ʻana o ke kumuhana e like me nā ʻokoʻa o ka ʻike o ka dati ma kahi pae kikoʻī. KA dati o ka dw aole i komo i dati ʻaʻole e hoʻohana ʻia no ke kaʻina hana DSS i nā noi

hoʻolālā hana dati komo i dati e hoʻokō koke i nā koi hana / kaʻina hana i loaʻa a ʻaʻole paha i hoʻohana ʻia no ka DSS analyst.
ʻO kekahi ala koʻikoʻi e pili ana i nā noi hana dati ʻokoʻa mai dati o dw aia ma dei hoike dati. I dati mālama nā hana i ka pilina mau ma waena o nā papa ʻelua a ʻoi aku paha ma muli o kahi lula ʻoihana e hana nei. KA dati o ka dw kea i ka spectrum o ka manawa a he nui na pilina i loaa ma ka dw. Nui nā kānāwai kālepa (a me nā mea like, nui nā pilina o dati ) ua hōʻike ʻia ma ka hale kūʻai o dati ma waena o nā papa ʻelua a ʻoi aku paha.

(No ka wehewehe kikoʻī i ke ʻano o ka pilina ma waena o ka dati mālama ʻia i ka DW, ke kuhikuhi nei mākou i ka Tech Topic ma kēlā pilikia.)
Mai kahi hiʻohiʻona ʻē aʻe ma mua o ka ʻokoʻa kumu ma waena o kahi koho noi hana / kaʻina hana a me kahi koho kumuhana, aia kahi ʻokoʻa nui ma waena o nā ʻōnaehana hana a dati a me ka DW.

HOOLAHA HOOKO

ʻO ka ʻaoʻao koʻikoʻi o ke kaiapuni dw ʻo ia ka i dati loaʻa i loko o ka dw ua hoʻohui maʻalahi. MAU. ME KE KOE. ʻO ke ʻano nui o ke kaiapuni dw ʻo ia ka i dati i loko o nā palena hale kūʻai ua hoʻohui ʻia.

Hōʻike ka hoʻohui ʻana iā ia iho ma nā ʻano like ʻole - ma nā kuʻina i ʻike ʻia, ma ke ana ʻano like ʻole, ma nā hale i hoʻopaʻa ʻia, ma nā ʻano kino o dati kūlike, a pēlā aku.

I loko o nā makahiki, ua hoʻoholo nā mea hoʻolālā o nā noi like ʻole e pili ana i ke ʻano e kūkulu ʻia ai kahi noi. ʻO ke ʻano a me nā hoʻoholo hoʻolālā pilikino o nā noi a nā mea hoʻolālā e hōʻike iā lākou iho ma nā ʻano he haneli: ma nā ʻokoʻa o ka coding, ka hana kī, nā ʻano kino, ka ʻike ʻana i nā ʻaha kūkā, a pēlā aku. ʻO ka mana hui o nā mea hoʻolālā noi e hana i nā noi like ʻole he kaʻao. Hōʻike ka Figure 3 i kekahi o nā ʻokoʻa koʻikoʻi i ke ʻano o ka hoʻolālā ʻana o nā noi.

Hoʻopaʻa ʻana: Hoʻopaʻa ʻana:

Ua koho nā mea hoʻolālā noi i ka hoʻopili ʻana o ke kahua - sex - ma nā ʻano like ʻole. Hōʻike ka mea hoʻolālā i ka wahine ma ke ʻano he "m" a me "f". Hōʻike kekahi mea hoʻolālā i ke kāne ma ke ʻano he "1" a me "0". ʻO kekahi mea hoʻolālā e hōʻike i ka wahine ma ke ʻano he "x" a me "y". ʻO kekahi mea hoʻolālā e hōʻike ana i ka wahine ma ke ʻano he "kāne" a "wahine." ʻAʻole pili nui ke ʻano o ke komo ʻana o ke kāne i ka DW. ʻO ka "M" a me "F" maikaʻi paha e like me ka pāʻani holoʻokoʻa.

ʻO ka mea nui, mai kēlā me kēia kumu i loaʻa mai ai ka māla wahine, hiki mai kēlā kahua i ka DW i kahi kūlana hoʻohui like. No laila ke hoʻouka ʻia ka māla i ka DW mai kahi noi kahi i hōʻike ʻia ma ke ʻano "M" a me "F", ka dati pono e hoʻololi i ka palapala DW.

Ana o na 'ano: Ana o Nā ʻano:

Ua koho nā mea hoʻolālā noi e ana i ka pipeline ma nā ʻano like ʻole i nā makahiki. Mālama kekahi mea hoʻolālā i ka dati o ka paipu i ke kenimika. ʻO kekahi mea hoʻolālā noi hale kūʻai i ka dati o ka paipu ma ke ano o na iniha. ʻO kekahi mea hoʻolālā noi hale kūʻai i ka dati o ka paipu ma miliona cubic kapuai no kekona. A mālama kekahi mea hoʻolālā i ka ʻike pipeline e pili ana i nā iwilei. ʻO kēlā me kēia kumu, i ka hiki ʻana mai o ka ʻike pipeline i ka DW pono e ana ʻia ma ke ʻano like.

Wahi a nā hōʻailona ma ka helu 3, pili nā pilikia hoʻohui i nā mea āpau o ka papahana - nā ʻano kino o dati, ka pilikia o ka loaʻa ʻana o nā kumu hoʻokahi o dati, ka hihia o nā laʻana i ʻike ʻole ʻia, nā ʻano o dati kulike ole, a pela aku.

ʻO kēlā me kēia kumuhana hoʻolālā, ua like ka hopena - i dati Pono e mālama ʻia i ka DW ma kahi ʻano like ʻole a ʻae ʻia i ka honua a ʻoiai ke mālama ʻia nā ʻōnaehana hana i lalo. dati.

Ke nānā ka mea kākau DSS i ka DW, pono ka pahuhopu o ka mea nāna e hoʻohana i ka dati aia i loko o ka hale kūʻai,

ma mua o ka noʻonoʻo e pili ana i ka hilinaʻi a i ʻole ke kūpaʻa o dati.

HOOLAHA MANAWA

All i dati i ka DW pololei lākou i kekahi manawa. ʻO kēia hiʻohiʻona kumu o ka dati i ka DW he okoa loa ia mai na mea dati loaʻa i loko o ke kaiapuni hana. KA dati o ke kaiapuni hana e like me ka pololei o ka manawa i komo ai. I nā huaʻōlelo ʻē aʻe, i ke kaiapuni hana i ka wā e komo ai kahi kaʻa dati, manaʻo ʻia e hōʻike i nā waiwai kūpono e like me ka manawa o ke komo ʻana. No ka mea i dati i ka DW pololei e like me kekahi manawa o ka manawa (ʻo ia hoʻi, ʻaʻole "i kēia manawa"), ua ʻōlelo ʻia dati ʻike ʻia ma ka DW he "ʻokoʻa manawa".
ʻO ka ʻokoʻa manawa o dati ʻōlelo ʻia e DW ma nā ʻano he nui.
ʻO ke ala maʻalahi loa i dati o kahi DW hōʻike dati ma kahi lōʻihi - ʻelima a ʻumi makahiki. ʻOi aku ka pōkole o ka manawa i hōʻike ʻia no ke kaiapuni hana ma mua o nā waiwai o kēia manawa mai ke kanaono kanaiwa kanaiwa.
ʻO nā noi e pono e hana maikaʻi a pono e loaʻa no ka hoʻoili ʻana i ke kālepa pono e lawe i ka liʻiliʻi o dati inā lākou e ʻae i kekahi degere o ka maʻalahi. No laila he pōkole ka manawa o nā noi hana, e like me ke kumuhana hoʻolālā noi leo.
ʻO ke ala ʻelua e ʻike ʻia ai ka 'ʻokoʻa manawa' i ka DW ma ke ʻano kī. Loaʻa i kēlā me kēia ʻano kī nui i ka DW, implicitly a i ʻole kikoʻī, kahi mea manawa, e like me ka lā, pule, mahina, etc. ʻO ka mea manawa ʻaneʻane ma lalo o ke kī hoʻohui i loaʻa ma ka DW. Ma kēia mau manawa, e noho mau ana ka mea manawa, e like me ka hihia i hoʻopaʻa ʻia kahi faila holoʻokoʻa ma ka hopena o ka mahina a i ʻole ka hapahā.
ʻO ke kolu o ke ala e hōʻike ʻia ai ka ʻokoʻa manawa i dati ʻAʻole hiki ke hoʻonui ʻia ka DW, i ka manawa i hoʻopaʻa inoa ʻia. KA dati ʻO ka DW, no nā kumu kūpono a pau, he pūʻulu paʻi kiʻi lōʻihi. ʻOiaʻiʻo inā i lawe hewa ʻia nā kiʻi paʻi, a laila hiki ke hoʻololi ʻia nā kiʻi. Akā ke manaʻo nei ua lawe pololei ʻia nā kiʻi paʻi, ʻaʻole ia e hoʻololi ʻia i ka wā i lawe ʻia ai. I kekahi

I kekahi mau hihia, ʻaʻole kūpono a kūpono ʻole paha no ka hoʻololi ʻana i nā kiʻi paʻi ma ka DW. KA dati hana, pololei e like me ka manawa o ke komo ʻana, hiki ke hoʻonui ʻia i ka wā e pono ai.

OLE-VOLATILE

ʻO ka hā o nā hiʻohiʻona koʻikoʻi o DW ʻo ia ka mea ʻole-volatile.
Hana ʻia nā mea hou, hoʻokomo, holoi ʻia a me nā hoʻololi i nā kaiapuni hana ma ke ʻano moʻolelo. Akā,ʻo ka manipulation kumu o ka dati ʻoi aku ka maʻalahi o nā mea e pono ai i ka DW. ʻElua wale nō ʻano hana i hana ʻia ma ka DW - ka hoʻouka mua ʻana o dati a hiki i dati. ʻAʻohe mea hou o ka dati (ma ke ʻano maʻamau o ka hoʻonui ʻana) i ka DW ma ke ʻano he hana hana maʻamau. Aia kekahi mau hopena ikaika loa o kēia ʻokoʻa kumu ma waena o ka hana hana a me ka hana DW. Ma ka pae hoʻolālā, ʻo ka pono e makaʻala e pili ana i ka hōʻano hou ʻana ʻaʻole ia he kumu i ka DW, ʻoiai ka hoʻonui ʻana o dati ʻaʻole i hoʻokō ʻia. ʻO ia hoʻi, ma ka pae hoʻolālā kino, hiki ke lawe ʻia nā ʻokoʻa e hoʻonui i ke komo ʻana dati, e pili ana i ka pili ʻana i nā kumuhana o ka normalization kino a me ka denormalization. ʻO kahi hopena ʻē aʻe o ka maʻalahi o nā hana DW aia i loko o ka ʻenehana kumu i hoʻohana ʻia e holo i ke kaiapuni DW. No ke kākoʻo ʻana i nā hōʻano hoʻopaʻa moʻoʻōlelo inline (e like me ka mea maʻamau me ka hana hana) pono ka ʻenehana i kahi kumu paʻakikī ma lalo o ka maʻalahi.
ʻO ka ʻenehana e kākoʻo ana i ka hoʻihoʻi a me ka hoʻihoʻi ʻana, nā kālepa a me ka pono o dati a ʻo ka ʻike a me ka hoʻoponopono ʻana i ke kūlana deadlock he paʻakikī a ʻaʻole pono no ka hana DW. ʻO nā hiʻohiʻona o kahi DW, hoʻolālā hoʻolālā, hoʻohui o dati i loko o ka DW, ka manawa like ʻole a me ka maʻalahi o ka hoʻokele dati, alakaʻi ia i kahi kaiapuni i ʻokoʻa loa mai ka ʻōnaehana hana maʻamau. ʻO ke kumu o nā mea a pau dati o DW ke kaiapuni hana. He mea hoʻowalewale ke noʻonoʻo he nui ka redundancy o dati ma waena o nā kaiapuni ʻelua.
ʻO ka ʻoiaʻiʻo, ʻo ka manaʻo mua i loaʻa i nā poʻe he nui ka redundancy dati ma waena o ke kaiapuni hana a me ke kaiapuni o

DW. ʻO ka wehewehe ʻana he pāpaʻu a hōʻike i ka nele o ka hoʻomaopopo ʻana i ka mea e hana nei ma DW.
ʻOiaʻiʻo aia ka liʻiliʻi o ka redundancy dati ma waena o ke kaiapuni hana a me i dati o ka DW. E noonoo i keia: I dati ua kānana ʻia lākou ua haawiia ke hoʻololi ʻana mai ke kaiapuni hana i ke kaiapuni DW. Nui dati ʻaʻole lākou e hele ma waho o ke kaiapuni hana. Koe ka i dati nā mea e pono ai no ka hoʻoponopono DSS e ʻike i ko lākou kuhikuhi i ke kaiapuni

▪ ka palena manawa o dati ʻokoʻa loa ia mai kekahi wahi a i kekahi. KA dati i loko o ke kaiapuni hana hou loa lākou. KA dati i ka DW ua ʻoi aku ka ʻelemakule. Mai ka hiʻohiʻona o ka manawa, ʻaʻohe liʻiliʻi ma waena o ke kaiapuni hana a me ka DW.

▪ Aia ka DW dati hōʻuluʻulu manaʻo i loaʻa ʻole ma ke kaiapuni

▪ I dati e hoʻololi i ka hoʻololi koʻikoʻi i ko lākou neʻe ʻana i ke Kiʻi 3 e hōʻike ana i ka hapa nui dati ua hoʻololi nui ʻia inā koho ʻia lākou a neʻe i ka DW. E kau i kekahi ala, ka hapa nui o ka dati ua hoʻololi kino ʻia a hoʻololi ʻia i ka neʻe ʻana i ka DW. Mai ka manaʻo hoʻohui, ʻaʻole like lākou dati e noho ana i loko o ke kaiapuni hana. Ma muli o kēia mau kumu, ʻo ka redundancy o dati ma waena o nā kaiapuni ʻelua he hanana kakaikahi, e alakaʻi ana i ka emi iho o 1% redundancy ma waena o nā kaiapuni ʻelua. KA HANA O KA WAEWAE He ʻano ʻokoʻa ko nā DW. Aia nā pae like ʻole o ka hōʻuluʻulu a me nā kikoʻī e hoʻokaʻawale i nā DW.
ʻO nā ʻāpana like ʻole o kahi DW:

• Metadata
• Dati nā kikoʻī o kēia manawa
• Dati o na kikoo kahiko
• Dati hōʻuluʻulu iki
• Dati hōʻuluʻulu loa

ʻO ka manaʻo nui no ka dati nā kikoʻī o kēia manawa. ʻO ia ka pilikia nui no ka mea:

• I dati Hōʻike nā kikoʻī o kēia manawa i nā hanana hou loa, kahi hoihoi nui a
• i dati ʻO nā kikoʻī o kēia manawa he voluminous no ka mea mālama ʻia ma ka pae haʻahaʻa o ka granularity a
• i dati ʻO nā kikoʻī o kēia manawa ʻaneʻane mālama ʻia ma ka hoʻomanaʻo disk, hiki ke kiʻi, akā pipiʻi a paʻakikī ke hoʻohana dati kikoʻī i ko lākou ʻelemakule dati i mālama ʻia ma kahi hoʻomanaʻo ka nui. Loaʻa iā ia i nā manawa āpau a mālama ʻia ma kahi pae kikoʻī kūpono me dati nā kikoʻī o kēia manawa. ʻOiai ʻaʻole koi ʻia ka mālama ʻana ma kahi ʻano waihona ʻē aʻe, ma muli o ka nui o dati hui pu me ke komo kaawale o dati, ke kākoʻo hoʻomanaʻo no dati ʻAʻole mālama ʻia nā ʻikepili kikoʻī kahiko ma ka disk. KA dati hōʻuluʻulu iki ʻia dati i hoʻoheheʻe ʻia mai ka pae haʻahaʻa o nā kikoʻī i ʻike ʻia a hiki i ka pae kikoʻī o kēia manawa. ʻO kēia pae o ka DW kokoke i nā manawa a pau e mālama ʻia ma kahi waihona disk. ʻO nā pilikia hoʻolālā e kū nei i ka mea hoʻolālā dati i ke kūkulu ʻana i kēia pae o ka DW:

• He aha ka ʻāpana manawa ka hōʻuluʻulu manaʻo i hana ʻia ma luna
• ʻO ka mea maʻiʻo, nā hiʻohiʻona e hōʻuluʻulu iki i ka ʻike o ka dati ʻO ka pae aʻe o dati loaʻa i ka DW ʻo ia o dati hōʻuluʻulu loa. KA dati ʻo ka hōʻuluʻulu ʻana he paʻa a hiki ke loaʻa. KA dati loaʻa ka hōʻuluʻulu manaʻo i kekahi manawa ma ka DW environment a ma nā hihia ʻē aʻe i dati loaʻa ka hōʻuluʻulu manaʻo ma waho o nā paia koke o ka ʻenehana i hale i ka DW. (ma kekahi hihia, i dati ʻO nā mea i hōʻuluʻulu ʻia he ʻāpana o ka DW me ka nānā ʻole i kahi i dati hale kino). ʻO ka mea hope loa o ka DW ka metadata. Ma nā ʻano he nui, ʻokoʻa ka metadata ma mua o nā mea ʻē aʻe dati o ka DW, no ka mea, ʻaʻohe o ka metadata ua haawiia lawe pololei mai ke kaiapuni hana. He kuleana koʻikoʻi a koʻikoʻi ka metadata ma DW. Hoʻohana ʻia ka metadata e like me:

• he papa kuhikuhi e kōkua i ka DSS analyst e ʻimi i nā mea o ka DW,
• he alakai no ka palapala aina dati o pehea i dati ua hoʻololi ʻia mai ke kaiapuni hana i ke kaiapuni DW,
• he alakaʻi i nā algorithms i hoʻohana ʻia no ka hōʻuluʻulu ʻana ma waena o ka dati o na kikoo o keia manawa ei dati hōʻuluʻulu iki, i dati i hōʻuluʻulu ʻia, ʻoi aku ka nui o ka Metadata i ka DW environment ma mua o ka mea i loaʻa i ka ʻoihana hana MEDIUM WAIWAI KAHIKO Hiki ke hoʻohana ʻia ka lipine magnetic e mālama i kēlā ʻano dati. ʻO ka ʻoiaʻiʻo, aia kahi ʻano like ʻole o ka waihona mālama pono e noʻonoʻo ʻia no ka waiho ʻana kahiko dati o nā kikoʻī. Ma muli o ka nui o dati, ke alapine o ka loaʻa ʻana, ke kumukūʻai o nā mea hana a me ke ʻano o ka loaʻa ʻana, pono paha e pono nā mea hana ʻē aʻe i ka pae kahiko o ka kikoʻī i ka DW. KE KAHELE O KA IKE Aia kahi kahe maʻamau a wānana o dati i loko o ka DW.
  I dati komo lākou i ka DW mai ke kaiapuni hana. (MANAO: Aia kekahi mau ʻokoʻa hoihoi loa i kēia lula. Eia naʻe, aneane pau loa dati komo i ka DW mai ke kaiapuni hana). lā i i dati e komo i ka DW mai ke kaiapuni hana, ua hoʻololi ʻia e like me ka mea i wehewehe ʻia ma mua. Ma ke ano o ke komo ana i ka DW, i dati e hoʻokomo i ka pae kikoʻī o kēia manawa, e like me ka mea i hōʻike ʻia. Noho ʻo ia ma laila a hoʻohana ʻia a hiki i kekahi o nā hanana ʻekolu:

• ua hoomaemaeia,
• ua hōʻuluʻulu ʻia, a/a ▪ē ʻO ke kaʻina hana kahiko i loko o kahi DW e neʻe i dati nā kikoʻī o kēia manawa a dati nā kikoʻī kahiko, e pili ana i ka makahiki o dati. ʻO ke kaʻina hana

hoʻohana ka summary i ka kikoʻī o dati e helu i dati hōʻuluʻulu iki a me nā pae hōʻuluʻulu nui o dati. Aia kekahi mau ʻokoʻa i ke kahe i hōʻike ʻia (e kūkākūkā ʻia ma hope). Eia naʻe, maʻamau, no ka hapa nui o dati loaʻa i loko o kahi DW, ke kahe o dati e like me ka mea i hoikeia.

E hoʻohana ana i ka DATAWAREHOUSE

ʻAʻole kāhāhā nā pae like ʻole o dati i loko o ka DW ʻaʻole lākou e loaʻa nā pae hoʻohana like ʻole. E like me ke kānāwai, ʻoi aku ka kiʻekiʻe o ka pae o ka summarization, ʻoi aku ka i dati hoʻohana ʻia lākou.
Nui ka hoʻohana ʻana i loko dati i hōʻuluʻulu ʻia, ʻoiai nā mea kahiko dati ʻaneʻane hoʻohana ʻole ʻia nā kikoʻī. Aia ke kumu maikaʻi e neʻe ai i ka hui i ka paradigm hoʻohana waiwai. More hōʻuluʻulu i dati, ʻoi aku ka wikiwiki a ʻoi aku ka maikaʻi o ka hele ʻana i ka dati. Ina a Shop ʻike ʻo ia e hana i nā kaʻina hana he nui ma ka pae kikoʻī o ka DW, a laila pau ka nui o nā kumuwaiwai mīkini. No ka po'e a pau e ho'oponopono i ka hō'ulu'ulu ki'eki'e i ka hikiwawe loa.

No nā hale kūʻai he nui, ua hoʻohana ka DSS analyst ma kahi pre-DW environment dati ma ka pae kiko'ī. Ma na ano he nui ka hoea ana mai i dati ʻO ka hōʻuluʻulu kikoʻī e like me kahi pale palekana, ʻoiai ke loaʻa nā pae ʻokoʻa o ka hōʻuluʻulu. ʻO kekahi o nā hana a ka mea kākau dati e wean i ka mea hoʻohana DSS mai ka hoʻohana mau ʻana o dati ma ka pae haʻahaʻa o nā kikoʻī. ʻElua mau manaʻo hoʻoikaika i loaʻa i ka mea hoʻolālā o dati:

• ma ke kau ʻana i kahi ʻōnaehana chargeback, kahi e uku ai ka mea hoʻohana hope no nā kumuwaiwai i pau a
• e hōʻike ana i hiki ke loaʻa ka manawa pane maikaʻi loa ke loaʻa ka hana me ka i dati aia ma kahi kiʻekiʻe o ka hōʻuluʻulu ʻana, ʻoiai ʻo ka manawa pane maikaʻi ʻole mai ka hana o ka dati ma kahi haʻahaʻa ʻOIHANA HANA Aia kekahi mau manaʻo kūkulu DW a me nā manaʻo hoʻokele.
  ʻO ka noʻonoʻo mua, ʻo ia ka mea o nā kuhikuhi. KA dati ma nā pae kiʻekiʻe o ka hōʻuluʻulu manaʻo hiki ke hoʻopaʻa inoa manuahi, ʻoiai ʻo i dati

ma nā pae haʻahaʻa o nā kikoʻī ua nui loa lākou i hiki ke kuhikuhi ʻia me ka frugally. Mai ka hōʻailona like, i dati ma nā pae kiʻekiʻe o nā kikoʻī hiki ke hoʻoponopono hou ʻia, ʻoiai ka leo o dati ma nā pae haʻahaʻa he nui loa i dati ʻaʻole hiki ke hoʻoponopono hou ʻia. No laila, ke kumu hoʻohālike dei dati a ʻo ka hana maʻamau i hana ʻia e ka hoʻolālā e waiho i ke kumu no ka DW i hoʻopili wale ʻia ma ka pae kikoʻī o kēia manawa. ʻO ia hoʻi, nā hana hoʻohālike o dati ʻAʻole pili lākou i nā pae hōʻuluʻulu, ma kahi kokoke i kēlā me kēia hihia. ʻO kekahi noʻonoʻo kūkulu ʻia ʻo ia ka mahele o dati na DW.

Hiki ke hoʻokaʻawale ʻia ma nā pae ʻelua - ma ka pae o dbms a ma ka pae noi. Ma ka mahele ma ka pae dbmsʻO ia dbms ʻike ʻia nā māhele a mālama iā lākou e like me ia. I ka hihia o ka mahele ma ka pae noi, ʻo ka mea papahana wale nō ka mea i ʻike ʻia i nā māhele a waiho ʻia ke kuleana o kā lākou hoʻokele.

Ma lalo o ka pae dbms, nui nā hana i hana aunoa. Nui ka inflexibility e pili ana i ka lawelawe ʻana i nā māhele. Ma ka hihia o nā mahele ma ka pae noi o dati del hale kūʻaiʻikepili, nui ka hana kaumaha ma luna o ka polokalamu, akā, i ka hopena o ka maʻalahi i ka hooponopono ana o dati nel hale kūʻaiʻikepili

HE MAU ANOMALIA

ʻOiai nā māhele o ka hale kūʻaiʻikepili Hana lākou e like me ka mea i wehewehe ʻia no nā mea āpau dati, aia kekahi mau ʻokoʻa pono e pono e kūkākūkā ʻia. ʻO kahi ʻokoʻa ʻo ia o dati ʻikepili hōʻuluʻulu lehulehu. ʻO kēia mau dati hōʻuluʻulu manaʻo i helu ʻia mai ka hale kūʻaiʻikepili akā hoʻohana ʻia lākou e ka hui. KA dati Mālama ʻia a mālama ʻia nā hōʻuluʻulu lehulehu ma ka hale kūʻaiʻikepili, ʻoiai e like me ka mea i ʻōlelo mua ʻia ua helu ʻia lākou. Hana nā mea helu kālā e hana i kēlā me kēia hapaha dati e like me ka loaʻa, nā lilo o ka hapahā, ka loaʻa kālā, a pēlā aku. ʻO ka hana i hana ʻia e nā mea helu kālā ma waho hale kūʻaiʻikepili. Eia naʻe, i dati hoʻohana ʻia "ma loko" i loko o ka hui - mai ke kūʻai akuʻana, kuai, etc. ʻO kekahi anomaly, ʻaʻole e kūkākūkā ʻia, ʻo ia ka dati kūwaho.

ʻO kekahi ʻano ʻokoʻa dati hiki ke loaʻa ma kahi hale kūʻaiʻikepili ʻo ia ka ʻikepili kikoʻī mau. Pono kēia mau mea e mālama mau i ka dati ma kahi pae kikoʻī no nā kumu kūpono a i ʻole ke kānāwai. Inā hōʻike ka ʻoihana i kāna poʻe limahana i nā mea pōʻino, pono ia dati kikoʻī a mau loa. Inā hana kahi hui i kahi huahana e pili ana i ka palekana o ka lehulehu, e like me nā ʻāpana mokulele, pono dati nā kikoʻī paʻa, a me ke komo ʻana o kahi hui i nā ʻaelike weliweli.

ʻAʻole hiki i ka hui ke nānā aku i nā kikoʻī no ka mea i nā makahiki e hiki mai ana, i ka wā o ka hoʻopiʻi, hoʻomanaʻo, hoʻopaʻapaʻa ʻia nā hemahema o ke kūkulu ʻana, etc. nui paha ka ʻike o ka ʻoihana. ʻO ka hopena aia kahi ʻano ʻokoʻa dati ʻike ʻia he ʻikepili kikoʻī mau.

KUMUKU

Un hale kūʻaiʻikepili he mea pili, hoʻohui ʻia, ʻano manawa like ʻole, he hōʻiliʻili o dati non-volatile e kākoʻo i nā pono hoʻoholo o ka hoʻokele. ʻO kēlā me kēia o nā hana koʻikoʻi o a hale kūʻaiʻikepili aia kona mau manaʻo. Eia kekahi, ʻehā mau pae o dati del hale kūʻaiʻikepili:

• kikoʻī kahiko
• Nā kikoʻī o kēia manawa
• Dati hōʻano hou ʻia
• Dati ʻO Metadata i hōʻuluʻulu ʻia he ʻāpana koʻikoʻi o ka hale kūʻaiʻikepili. OLELO HOOLAHA ʻO ka manaʻo o ka mālama ʻana o dati Ua loaʻa i kēia manawa ka nui o ka nānā ʻana a ua lilo i mea maʻamau o nā makahiki 90 hale kūʻaiʻikepili e lanakila i nā palena o nā ʻōnaehana kākoʻo hoʻokele e like me nā ʻōnaehana kākoʻo hoʻoholo (DSS) a me nā ʻōnaehana ʻike hoʻokō (EIS). ʻOiai ka manaʻo o hale kūʻaiʻikepili nana hoohiki, hooko i hale kūʻaiʻikepili hiki ke pilikia ma muli o nā kaʻina hana hale kūʻai nui. ʻOiai ka paʻakikī o nā papahana hale kūʻai dati, nui nā mea hoʻolako a me nā mea kūkākūkā e kūʻai dati ke koi nei lakou i ka waiho ana o dati ʻAʻole pilikia kēia manawa. Eia naʻe, i ka hoʻomaka ʻana o kēia papahana noiʻi, ʻaneʻane ʻaʻole i hana ʻia kahi noiʻi kūʻokoʻa, paʻa a ʻōnaehana. No laila he paʻakikī ke haʻi aku, he aha ka mea e hana maoli ai i ka ʻoihana ke kūkulu ʻia lākou hale kūʻaiʻikepili. Ua ʻimi kēia haʻawina i ka hana hale kūʻai o dati nā contemporaries e manaʻo nei e hoʻomohala i kahi ʻike waiwai o ka hana Australia. Hāʻawi ka loiloi puke i ka pōʻaiapili a me ke kumu no ka noiʻi empirical. Nui nā ʻike mai kēia noiʻi. ʻO ka mea mua, ua hōʻike kēia haʻawina i nā hana i kū mai i ka wā o ka hoʻomohala ʻana o ka hale kūʻaiʻikepili. Ma na wahi he nui, i dati hōʻiliʻili i hōʻoia i ka hana i hōʻike ʻia ma ka palapala. ʻO ka lua, nā pilikia a me nā pilikia e pili ana i ka ulu ʻana o ka hale kūʻaiʻikepili ua ʻike ʻia e kēia haʻawina. ʻO ka hope, nā pōmaikaʻi i loaʻa e nā hui Australia e pili ana i ka hoʻohana ʻana hale kūʻaiʻikepili ua hōʻike ʻia.

Mokuna 1

Ka pōʻaiapili noiʻi

Ua loaʻa ka manaʻo o ka waihona ʻikepili i ka hoʻolaha ākea a lilo i mea e puka mai ana i ka makahiki 90 (McFadden 1996, TDWI 1996, Shah a me Milstein 1997, Shanks et al. 1997, Eckerson 1998, Adelman and Oates 2000). Hiki ke ʻike ʻia kēia mai ka ulu ʻana o nā ʻatikala e pili ana i ka waihona ʻikepili ma nā puke kalepa (Little and Gibson 1999). Nui nā ʻatikala (e nānā, no ka laʻana, 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, Clarke 1997 Edwards 1998, TDWI 1999) ua hōʻike i nā pōmaikaʻi nui i loaʻa e nā hui e hoʻokō i hale kūʻaiʻikepili. Ua kākoʻo lākou i kā lākou kumumanaʻo me nā hōʻike anecdotal o ka hoʻokō kūleʻa, nā helu kiʻekiʻe o ka hoʻihoʻi ʻana i ka hoʻopukapuka (ROI) a, pū kekahi, ma ka hāʻawi ʻana i nā alakaʻi a me nā ʻano hana no ka hoʻomohala ʻana i ka hale kūʻaiʻikepili

(Shanks et al. 1997, Seddon and Benjamin 1998, Little and Gibson 1999). Ma kahi kūlana koʻikoʻi, Graham et al. (1996) hōʻike i ka awelika hoʻihoʻi mai ma kahi hoʻopukapuka ʻekolu makahiki o 401%.

ʻO ka hapa nui o nā palapala i kēia manawa, ua nānā ʻole i ka paʻakikī o ka hana ʻana i ia mau papahana. ʻO nā papahana o hale kūʻaiʻikepili he maʻamau a paʻakikī lākou a no laila ke lawe nei i kahi kūlana kiʻekiʻe o ka hāʻule inā ʻaʻole mālama ʻia lākou (Shah and Milstein 1997, Eckerson 1997, Foley 1997b, Zimmer 1997, Bort 1998, Gibbs and Clymer 1998, Rao 1998). Pono lākou i ka nui o nā kumuwaiwai kanaka a me ke kālā, a me ka manawa a me ka hoʻoikaika e kūkulu iā lākou (Hill 1998, Crofts 1998). ʻO ka manawa maʻamau a me ke ʻano kālā e koi ʻia ma kahi o ʻelua makahiki a ʻelua a ʻekolu miliona mau kālā, kēlā me kēia (Braly 1995, Foley 1997b, Bort 1998, Humphries et al. 1999). Pono kēia manawa a me ke kālā e hoʻomalu a hoʻohui i nā ʻano like ʻole o ka waihona ʻikepili (Cafasso 1995, Hill 1998). Ma waho aʻe o ka noʻonoʻo ʻana i nā lako a me nā lako polokalamu, nā hana ʻē aʻe, i ʻokoʻa mai ka unuhi ʻana o dati i nā kaʻina hoʻouka ʻana o dati, ka mana hoʻomanaʻo e hoʻokele i nā mea hou a me ka meta dati no ka hoʻonaʻauao mea hoʻohana, pono e noʻonoʻo.

I ka wā i hoʻomaka ai kēia papahana noiʻi, ʻaʻole liʻiliʻi ka noiʻi hoʻonaʻauao e mālama ʻia ana ma ke kahua o ka waihona ʻikepili, ʻoi aku ma Australia. Ua ʻike ʻia kēia ma muli o ka nele o nā ʻatikala i paʻi ʻia e pili ana i ka waihona ʻikepili mai nā puke pai a i ʻole nā ​​palapala hoʻonaʻauao ʻē aʻe o ia manawa. ʻO ka nui o nā palapala hoʻonaʻauao i loaʻa i wehewehe i ka ʻike US. ʻO ka nele o ka noiʻi hoʻonaʻauao ma kahi o ka waihona ʻikepili ua hoʻopiʻi i nā kelepona no ka noiʻi ikaika a me nā haʻawina empirical (McFadden 1996, Shanks et al. 1997, Little and Gibson 1999). Ma ka mea nui, noiʻi haʻawina e pili ana i ka hoʻokō kaʻina o hale kūʻaiʻikepili pono e hoʻokō ʻia e hoʻonui i ka ʻike ākea e pili ana i ka hoʻokō ʻana o hale kūʻaiʻikepili a e lilo ia i kumu no kahi noiʻi noiʻi e hiki mai ana (Shanks et al. 1997, Little and Gibson 1999).

No laila, ʻo ke kumu o kēia noiʻi ʻana, ʻo ia ke aʻo ʻana i ka mea e hana maoli ʻia ke hoʻokō a hoʻohana nā hui i ka i hale kūʻaiʻikepili ma Australia. ʻO ke kikoʻī, e pili ana kēia haʻawina i ka nānā ʻana i kahi kaʻina hana hoʻomohala holoʻokoʻa o a hale kūʻaiʻikepili, e hoʻomaka ana mai ka hoʻomaka ʻana a me ka hoʻolālā ʻana ma o ka hoʻolālā a me ka hoʻokō ʻana a me ka hoʻohana ʻana ma hope o nā hui Australia. Eia hou, e kōkua pū ka haʻawina i ka hana o kēia manawa ma ka ʻike ʻana i nā wahi e hiki ke hoʻomaikaʻi hou ʻia ka hana a hiki ke hōʻemi ʻia a pale ʻia paha nā hemahema a me nā pilikia. Eia kekahi, e lilo ia i kumu no nā haʻawina ʻē aʻe ma hale kūʻaiʻikepili ma Australia a e hoʻopiha i ka hakahaka i kēia manawa ma ka palapala.

Nā nīnau noiʻi

ʻO ka pahuhopu o kēia noiʻi ʻo ia ke aʻo ʻana i nā hana e pili ana i ka hoʻokō ʻana o hale kūʻaiʻikepili a me kā lākou hoʻohana ʻana e nā hui Australia. ʻO ka mea kūikawā, ua aʻo ʻia nā mea e pili ana i ka hoʻolālā papahana, ka hoʻomohala ʻana, ka hana, ka hoʻohana ʻana a me nā pilikia e pili ana. No laila ka nīnau o kēia noiʻi:

"He aha ka hana o kēia manawa hale kūʻaiʻikepili ma Australia?"

No ka pane pono ʻana i kēia nīnau, koi ʻia kekahi mau nīnau noiʻi kōkua. ʻO ia hoʻi, ʻekolu mau nīnau nīnau i ʻike ʻia mai ka palapala, i hōʻike ʻia ma ka mokuna 2, e alakaʻi i kēia papahana noiʻi: Pehea nā hale kūʻaiʻikepili mai nā hui Australia? He aha nā pilikia āu i hālāwai ai?

He aha nā pōmaikaʻi i loaʻa?
I ka pane ʻana i kēia mau nīnau, ua hoʻohana ʻia kahi hoʻolālā noiʻi noiʻi e hoʻohana ana i kahi noiʻi. Ma keʻano he noiʻiʻimi,ʻaʻole i pau nā pane i nā nīnau i luna (Shanks et al. 1993, Denscombe 1998). I kēia hihia, pono ka triangulation e hoʻomaikaʻi i nā pane i kēia mau nīnau. Eia naʻe, e hāʻawi ka hoʻokolokolo i kumu paʻa no ka hana e hiki mai ana e nānā i kēia mau nīnau. Hōʻike ʻia kahi kūkākūkā kikoʻī e pili ana i ke ʻano noiʻi a me ka hoʻolālā ʻana ma ka Mokuna 3.

ʻO ke ʻano o ka papahana noiʻi

Ua māhele ʻia kēia papahana noiʻi i ʻelua mau ʻāpana: ʻo ke aʻo ʻana i ka pōʻaiapili o ka manaʻo waihona ʻikepili a me ka noiʻi empirical (e ʻike i ke Kiʻi 1.1), e kūkākūkā ʻia kēlā me kēia ma lalo.

Mahele I: Haʻawina ʻatikala

ʻO ka hapa mua o ka noiʻi ʻo ia ka nānā ʻana i nā puke o kēia manawa e pili ana i nā ʻano waihona ʻikepili like ʻole me nā ʻōnaehana kākoʻo hoʻoholo (DSS), nā ʻōnaehana ʻike mana (EIS), nā noiʻi hihia o hale kūʻaiʻikepili a me nā manaʻo o hale kūʻaiʻikepili. Eia kekahi, nā hopena o nā ʻaha kūkā hale kūʻaiʻikepili a me nā hui hui loea a me nā loea i alakaʻi ʻia e ka hui noiʻi ʻo Monash DSS, i kōkua i kēia māhele o ka haʻawina i manaʻo ʻia e loaʻa nā ʻike i ka hana o hale kūʻaiʻikepili a e ʻike i nā pilikia e pili ana i ka lawe ʻia ʻana. I loko o kēia wā noiʻi ʻikepili, ua hoʻokumu ʻia ka hoʻomaopopo ʻana i ka wahi pilikia e hāʻawi i ka ʻike hope no nā noiʻi empirical ma hope. Eia nō naʻe, he hana mau kēia i ka wā o ka hana ʻana o ka noiʻi noiʻi.

Mahele II: Ka noiʻi ʻana

ʻO ka manaʻo hou o ka waihona ʻikepili, ʻoi loa ma Australia, ua hoʻokumu i ka pono no kahi noiʻi e kiʻi i kahi kiʻi ākea o ka ʻike mea hoʻohana. Ua hana ʻia kēia ʻāpana i ka wā i hoʻokumu ʻia ai ke kahua pilikia ma o ka loiloi puke nui. Ua hoʻohana ʻia ka manaʻo ʻikepili-warehousing i hana ʻia i ka wā o ka hoʻopaʻa ʻana i ka pōʻaiapili i mea hoʻokomo no ka nīnau nīnau mua o kēia noiʻi. Ma hope o kēia, ua nānā ʻia ka nīnau nīnau. He poe akamai oukou hale kūʻaiʻikepili komo i ka hoao ana. ʻO ke kumu o ka hoʻāʻo ʻana i ka nīnau nīnau mua e nānā i ka piha a me ka pololei o nā nīnau. Ma muli o nā hopena hoʻokolohua, ua hoʻololi ʻia ka nīnau nīnau a ua hoʻouna ʻia ka mana i hoʻololi ʻia i ka poʻe i komo i ka noiʻi. Ua kālailai ʻia nā nīnau nīnau no ka i dati ma nā papa, nā kiʻi a me nā ʻano like ʻole. KA

nā hualoaʻa kālailai o dati hana lākou i kahi paʻi kiʻi o ka hoʻomaʻamaʻa waihona ʻikepili ma Australia.

KAHIKI WAREHOUSE KAHIKI

Ua ulu ka manaʻo o ka waihona ʻikepili me ka hoʻomaikaʻi ʻana i ka ʻenehana kamepiula.
Ke manaʻo nei ia e lanakila i nā pilikia e kū nei i nā hui kākoʻo noi e like me Decision Support System (DSS) a me Executive Information System (EIS).

I ka wā ma mua, ʻo ka pilikia nui o kēia mau noi ʻo ia ka hiki ʻole o kēia mau noi ke hāʻawi i kahi waihona ʻikepili pono no ka hooponopono ana.
Ma muli o ke ʻano o ka hana a ka hoʻokele. ʻOkoʻa mau ka makemake o ka hoʻokele ʻoihana ma muli o ka wahi i uhi ʻia. No laila i dati kumu no kēia mau noi e hiki iā lākou ke hoʻololi koke ma muli o ka ʻāpana e mālama ʻia.
ʻO ke ʻano kēia i dati pono e loaʻa ma ke ʻano kūpono no nā loiloi i noi ʻia. ʻO kaʻoiaʻiʻo, ua paʻakikī loa nā hui kākoʻo noi i ka wā ma mua e hōʻiliʻili a hoʻohui dati mai nā kumu paʻakikī a like ʻole.

ʻO ke koena o kēia ʻāpana e hōʻike i kahi ʻike o ka manaʻo o ka waihona ʻikepili a kūkākūkā i ke ʻano o ka hale kūʻaiʻikepili hiki ke lanakila i nā pilikia o nā hui kākoʻo noi.
ʻO ka huaʻōlelo “Hale kūʻai ʻikepili” ua hoʻolaha ʻia e William Inmon i ka makahiki 1990. ʻO kāna wehewehe ʻōlelo pinepine ʻia e ʻike i ka Hale kūʻai ʻikepili ma ke ano he ohi o dati pili i ke kumuhana, hoʻohui, non-volatile, a loli i ka manawa, i ke kākoʻo ʻana i nā hoʻoholo hoʻokele.

Ke hoʻohana nei i kēia wehewehe ʻo Inmon e hōʻike i ka i dati e noho ana ma a hale kūʻaiʻikepili Pono e loaʻa iā lākou nā ʻano 4:

• ▪ Kūlana kumuhana
• ▪ Hoʻohui ʻia
• ▪ Pahu ole
• ▪ Hiki ke hoʻololi i ka manawa Ma ke kumuhana-oriented Inmon 'o ia hoʻi i dati nel hale kūʻaiʻikepili ma nā wahi hoʻonohonoho nui loa i loaʻa

i ho'ākāka 'ia ma ke kŘkohu dati. No ka laʻana a pau dati pili ana i nā mea kūʻai mai aia i loko o ke kumuhana nā mea kūʻai mai. Pela no na mea a pau dati pili i nā huahana aia i loko o ke kumuhana PRODUCTS.

ʻO ka Integrated Inmon, ʻo ia ka i dati e hele mai ana mai nā paepae like ʻole, hui ʻia nā ʻōnaehana a me nā wahi a mālama ʻia ma kahi hoʻokahi. ʻO ka hopena dati pono e hoʻololi i nā mea like i nā ʻano like ʻole i hiki ke hoʻohui maʻalahi a hoʻohālikelike ʻia.
No ka laʻana, hōʻike ʻia ke kāne kāne a me ka wahine e nā leka M a me F i loko o kahi ʻōnaehana, a me 1 a me 0 i kekahi. No ka hoʻohui pono ʻana iā lākou, pono e hoʻololi ʻia hoʻokahi a i ʻole nā ​​ʻano ʻelua i like nā ʻano ʻelua. I kēia hihia hiki iā mākou ke hoʻololi iā M i 1 a me F i 0 a i ʻole. Hōʻike ka kumuhana-oriented a me ka Integrated i ka hale kūʻaiʻikepili ua hoʻolālā ʻia e hāʻawi i kahi hiʻohiʻona hana a transversal o dati e ka hui.

By Non-volatile ʻo ia ke ʻano i dati nel hale kūʻaiʻikepili noho mau a me ka hoʻonui ʻana o dati ʻaʻole pono. Akā, kēlā me kēia hoʻololi i loko dati hoʻohui ʻia nā kumu kumu i ka hōkeoʻikepili del hale kūʻaiʻikepili. ʻO kēia ke ʻano o ka dei mōʻaukala dati aia i loko hale kūʻaiʻikepili.

No nā mea hoʻololi me ka manawa hōʻike ʻo Inmon i dati nel hale kūʻaiʻikepili loaʻa mau nā hōʻailona manawa dati maʻa mau lākou e hele i kahi pae manawa. No ka laʻana a
hale kūʻaiʻikepili hiki ke loaʻa i nā makahiki 5 o nā waiwai mōʻaukala o nā mea kūʻai mai mai 1993 a hiki i 1997. Ka loaʻa o ka mōʻaukala a me ka manawa moʻo o dati hiki iā ʻoe ke kālailai i nā ʻano.

Un hale kūʻaiʻikepili hiki iā ia ke hōʻiliʻili i kāna iho dati mai nā ʻōnaehana OLTP; dati waho i ka hui a/a i ʻole nā ​​papahana ʻōnaehana hopu kūikawā ʻē aʻe dati.
I dati Hiki i nā extracts ke hele i kahi kaʻina hana hoʻomaʻemaʻe, i kēia hihia i dati hoʻololi ʻia a hoʻohui ʻia ma mua o ka mālama ʻia ʻana i loko o ka hōkeoʻikepili del hale kūʻaiʻikepili. A laila, i dati

kamaaina maloko o ka hōkeoʻikepili del hale kūʻaiʻikepili ua hoʻolako ʻia no ka hoʻopau ʻana i nā mea hoʻohana a me nā mea hana hoʻihoʻi. Ke hoʻohana nei i kēia mau mea hana hiki i ka mea hoʻohana hope ke komo i ka ʻike hoʻohui o ka hui o dati.

I dati kamaaina maloko o ka hōkeoʻikepili del hale kūʻaiʻikepili mālama ʻia lākou ma nā kikoʻī a me nā ʻano hōʻuluʻulu.
Aia paha ka pae o ka hōʻuluʻulu manaʻo ma ke ʻano o ka dati. I dati kiko'ī hiki ke komo i dati kēia manawa e dati poe kakau moolelo
I dati ʻaʻole i hoʻokomo ʻia nā royalties i loko o ka hale kūʻaiʻikepili a hiki i ka i dati nel hale kūʻaiʻikepili hōʻano hou ʻia.
Ma waho aʻe o ka mālama ʻana i dati lakou iho, a hale kūʻaiʻikepili hiki iā ia ke mālama i nā ʻano ʻano like ʻole ua haawiia kapa ʻia ʻo METADATA e wehewehe ana i ka dati kamaaina ma kona hōkeoʻikepili.
ʻElua ʻano o ka metadata: development metadata a analytics metadata.
Hoʻohana ʻia ka metadata hoʻomohala no ka hoʻokele a hoʻomaʻamaʻa ʻana i ka unuhi ʻana, ka hoʻomaʻemaʻe, ka palapala ʻāina a me ka hoʻouka ʻana o nā kaʻina hana dati nel hale kūʻaiʻikepili.
ʻO ka ʻike i loko o ka metadata hoʻomohala hiki ke loaʻa nā kikoʻī o nā ʻōnaehana hana, nā kikoʻī o nā mea e unuhi ʻia, ke kumu hoʻohālike dati del hale kūʻaiʻikepili a me nā lula ʻoihana no ka hoʻololi ʻana dati.

ʻO ke ʻano ʻelua o ka metadata, i ʻike ʻia he metadata analytics, hiki i ka mea hoʻohana hope ke ʻimi i ka ʻike o ka hale kūʻaiʻikepili e imi i ka dati loaʻa a me ko lākou manaʻo ma nā huaʻōlelo maopopo ʻole.

No laila e hana ana nā metadata analytics ma ke ʻano he alahaka ma waena o ka hale kūʻaiʻikepili a me nā polokalamu hoʻohana hope. Hiki i kēia metadata ke loaʻa i ke ʻano ʻoihana, nā wehewehe o ka dati e pili ana i ke ʻano ʻoihana, nā nīnau a me nā hōʻike i wehewehe mua ʻia, ka ʻike no ke komo ʻana o ka mea hoʻohana a me ka index.

Pono e hoʻohui ʻia ka ʻikepili a me ka hoʻomohala ʻana i hoʻokahi metadata hoʻopili i hoʻohui ʻia e hana pono.

ʻO ka mea pōʻino, he nui nā mea hana i loaʻa i kā lākou metadata ponoʻī a ʻaʻohe kūlana i kēia manawa no kēlā

e ʻae i nā mea hana waihona waihona e hoʻohui i kēia metadata. No ka hoʻoponopono ʻana i kēia kūlana, ua hoʻokumu ʻia nā mea kālepa he nui o ka waihona waihona ʻikepili i ka Meta Data Council i lilo ma hope i ka Meta Data Coalition.

ʻO ka pahuhopu o kēia hui ʻana ʻo ia ke kūkulu ʻana i kahi hoʻonohonoho metadata maʻamau e hiki ai i nā mea hana waihona ʻikepili like ʻole ke hoʻololi i ka metadata.
ʻO kā lākou hoʻoikaika ʻana i ka hānau ʻana o ka Meta Data Interchange Specification (MDIS) e hiki ai ke hoʻololi i ka ʻike ma waena o nā waihona Microsoft a me nā faila MDIS pili.

Ka noho ana o dati ʻelua i hōʻuluʻulu ʻia / kuhikuhi a kikoʻī e hāʻawi i ka mea hoʻohana i ka hiki ke hana i kahi DRILL DROWN (drilling) mai dati kuhikuhi ʻia i nā mea kikoʻī a ʻo ia hoʻi. Ka noho ana o dati ʻAe nā moʻolelo kikoʻī i ka hana ʻana i nā loiloi au i ka wā. Eia hou, hiki ke hoʻohana ʻia ka metadata analytics ma ke ʻano he papa kuhikuhi o hōkeoʻikepili del hale kūʻaiʻikepili e kōkua i nā mea hoʻohana hope e ʻimi i ka dati pono.

I ka hoʻohālikelike ʻana i nā ʻōnaehana OLTP, me kā lākou hiki ke kākoʻo i ka nānā ʻana o dati a me ka hoike ana, ka hale kūʻaiʻikepili ʻike ʻia ʻo ia he ʻōnaehana kūpono no nā kaʻina ʻike e like me ka hana ʻana a me ka pane ʻana i nā nīnau a me ka hana ʻana i nā hōʻike. ʻO ka ʻāpana aʻe e hōʻike i nā ʻokoʻa o nā ʻōnaehana ʻelua i nā kikoʻī.

HALE WAE IKE KUE I NA PUNA OLTP

Nui nā ʻōnaehana ʻike i loko o nā hui i manaʻo ʻia e kākoʻo i nā hana o kēlā me kēia lā. ʻO kēia mau ʻōnaehana i kapa ʻia ʻo OLTP SYSTEMS, hopu i nā hana i hoʻonui ʻia i kēlā me kēia lā.

I dati i loko o kēia mau ʻōnaehana ua hoʻololi pinepine ʻia, hoʻohui a holoi ʻia paha. No ka laʻana, hoʻololi ka helu wahi o ka mea kūʻai i kona neʻe ʻana mai kahi wahi a i kekahi. Ma kēia hihia, e hoʻopaʻa inoa ʻia ka helu wahi hou ma ka hoʻololi ʻana i ka kahua helu wahi hōkeoʻikepili. ʻO ka pahuhopu nui o kēia mau ʻōnaehana e hōʻemi i nā kumukūʻai kālepa a i ka manawa like e hoʻemi i nā manawa hana. ʻO nā laʻana o nā Pūnaehana OLTP e pili ana i nā hana koʻikoʻi e like me ke komo ʻana i ke kauoha, ka uku uku, ka invoice, ka hana ʻana, ka lawelawe mea kūʻai aku nā mea kūʻai mai.

ʻAʻole like me nā ʻōnaehana OLTP, i hana ʻia no nā kaʻina hana a me nā hanana, i hale kūʻaiʻikepili ua hana ʻia e hāʻawi i ke kākoʻo no nā kaʻina hana e pili ana i ka analytics dati a me nā kaʻina hana hoʻoholo.

Loaʻa maʻamau kēia ma ka hoʻohui ʻana i i dati mai nā ʻōnaehana like ʻole OLTP a me waho i hoʻokahi "container" o dati,e like me ka mea i kūkākūkā ʻia ma ka pauku mua.

Monash Data Warehousing Process Model

ʻO ke kumu hoʻohālike kaʻina hana no hale kūʻaiʻikepili Ua hoʻomohala ʻia ʻo Monash e nā mea noiʻi ma ka Monash DSS Research Group, a ua hoʻokumu ʻia ma ka palapala o hale kūʻaiʻikepili, ma ka ʻike i ke kākoʻo ʻana i ka hoʻomohala ʻana i nā kahua ʻōnaehana, ma nā kūkākūkā me nā mea kūʻai aku o nā noi no ka hoʻohana ʻana ma hale kūʻaiʻikepili, ma kahi hui o nā loea i ka hoʻohana ʻana i hale kūʻaiʻikepili.

ʻO nā pae: Hoʻomaka, Hoʻolālā, Hoʻomohala, Hana a me nā wehewehe. Hōʻike ke kiʻikuhi i ke ʻano o ka hoʻomohala ʻana a i ʻole ka hoʻomohala ʻana o a hale kūʻaiʻikepili ka hoʻohana ʻana i nā pua ala ʻelua i kau ʻia ma waena o nā pae like ʻole. Ma kēia pōʻaiapili, ʻo ka "iterative" a me ka "evolutionary" ʻo ia hoʻi, i kēlā me kēia kaʻina o ke kaʻina hana, hiki i nā hana hoʻokō ke hoʻolaha mau i hope i ka pae mua. ʻO kēia ma muli o ke ʻano o kahi papahana hale kūʻaiʻikepili kahi e puka mai ai nā noi hou mai ka mea hoʻohana hope i kēlā me kēia manawa. No ka laʻana, i ka wā o ka hoʻomohala ʻana o kahi kaʻina hana hale kūʻaiʻikepili, noi ʻia kahi ʻāpana hou a i ʻole wahi kumuhana e ka mea hoʻohana hope, ʻaʻole ia he ʻāpana o ka hoʻolālā kumu, pono e hoʻohui ʻia i ka ʻōnaehana. Hoʻololi kēia i ka papahana. ʻO ka hopena, pono ka hui hoʻolālā e hoʻololi i nā koi o nā palapala i hana ʻia a hiki i kēia manawa i ka wā hoʻolālā. I nā manawa he nui, pono e hoʻi ke kūlana o kēia manawa o ka papahana i ka pae hoʻolālā kahi e hoʻohui ʻia ai ka koi hou a kākau ʻia. Pono ka mea hoʻohana hope e ʻike i nā palapala kikoʻī i loiloi ʻia a me nā loli i hana ʻia i ka pae hoʻomohala. I ka pau ʻana o kēia pōʻai hoʻomohala pono e loaʻa i ka papahana nā manaʻo maikaʻi loa mai nā hui hoʻomohala a me nā mea hoʻohana. Hoʻohana hou ʻia ka manaʻo e hoʻomaikaʻi i kahi papahana e hiki mai ana.

Hoʻolālā hiki
Nui ka nui o Dw a ulu wikiwiki loa (Best 1995, Rudin 1997a) ma muli o ka nui o dati nā moʻolelo i mālama ʻia mai ko lākou lōʻihi. Hiki nō hoʻi ke ulu ʻia e dati nā mea hoʻohui i noi ʻia e nā mea hoʻohana e hoʻonui i ka waiwai o dati i loaa ia lakou. No laila, nā koi mālama no dati hiki ke hoʻonui nui ʻia (Eckerson 1997). No laila, he mea nui e hōʻoia, ma ka hoʻolālā ʻana i ka hiki, hiki ke ulu ka ʻōnaehana i kūkulu ʻia i ka ulu ʻana o nā pono (Best 1995, LaPlante 1996, Lang 1997, Eckerson 1997, Rudin 1997a, Foley 1997a).
I ka hoʻolālā ʻana no ka scalability o ka waihona, pono kekahi e ʻike i ka ulu ʻana i manaʻo ʻia i ka nui o ka hale waihona, nā ʻano o nā nīnau e hana ʻia, a me ka helu o nā mea hoʻohana hope i kākoʻo ʻia (Best 1995, Rudin 1997b, Foley 1997a). Pono ke kūkulu ʻana i nā noi scalable i ka hui pū ʻana o nā ʻenehana kikowaena scalable a me nā ʻenehana hoʻolālā noi scalable (Best 1995, Rudin 1997b. Pono nā mea ʻelua i ke kūkulu ʻana i kahi noi nui loa. hana (Lang 1997, Telephony 1997).

ʻElua mau ʻenehana kikowaena nui: symmetric multiple processing (SMP) a me massively parallel processing (MPP) (IDC 1997, Humphries et al. 1999). Loaʻa i ka server SMP nā mea hana he nui e kaʻana like ana i kahi hoʻomanaʻo, kaʻa kaʻa ʻōnaehana, a me nā kumuwaiwai ʻē aʻe (IDC 1997, Humphries et al. 1999). Hiki ke hoʻohui ʻia nā mea hana hou e hoʻonui i kāna mana helu helu. ʻO kekahi ala e hoʻonui ai i ka mana o ke kikowaena SMP, ʻo ia ka hoʻohui ʻana i nā mīkini SMP he nui. ʻIke ʻia kēia ʻano hana ʻo clustering (Humphries et al. 1999). ʻO kahi kikowaena MPP, ma ka ʻaoʻao ʻē aʻe, he nui nā kaʻina hana me kona hoʻomanaʻo ponoʻī, ʻōnaehana kaʻa, a me nā kumuwaiwai ʻē aʻe (IDC 1997, Humphries et al. 1999). Kapa ʻia kēlā me kēia mea hana he node. ʻO ka hoʻonui ʻana i mana hiki ke hoʻokō i ka helu helu

hoʻohui i nā nodes hou i nā kikowaena MPP (Humphries et al. 1999).

ʻO kahi nāwaliwali o nā kikowaena SMP ʻo ia ka nui o nā hana hoʻokomo-puka (I/O) hiki ke hoʻopaʻa i ke kaʻa ʻōnaehana (IDC 1997). ʻAʻole loaʻa kēia pilikia i loko o nā kikowaena MPP no ka mea ua loaʻa i kēlā me kēia kaʻina kaʻa kaʻa ponoʻī. Eia naʻe, ʻoi aku ka lohi o nā pilina ma waena o kēlā me kēia node ma mua o ka ʻōnaehana kaʻa SMP. Eia hou, hiki i nā kikowaena MPP ke hoʻohui i kahi pae o ka paʻakikī i nā mea hoʻomohala noi (IDC 1997). No laila, hiki ke hoʻololi ʻia ka koho ma waena o nā kikowaena SMP a me MPP e nā kumu he nui, e like me ka paʻakikī o nā noi, ke kumukūʻai / ka hoʻokō ʻana, ka mana hana e pono ai, nā noi dw i kāohi ʻia a me ka hoʻonui ʻana i ka nui o ka. hōkeoʻikepili o dw a i ka helu o nā mea hoʻohana hope.

Hiki ke hoʻohana ʻia nā ʻenehana hoʻolālā noi nui i ka hoʻolālā hiki. Hoʻohana kekahi i nā manawa hoʻolaha like ʻole e like me nā lā, nā pule, nā mahina a me nā makahiki. Loaʻa nā manawa hoʻolaha like ʻole, ka hōkeoʻikepili hiki ke hoʻokaʻawale ʻia i nā ʻāpana i hui pū ʻia (Inmon et al. 1997). ʻO kekahi ʻano hana ʻo ia ka hoʻohana ʻana i nā papa hōʻuluʻulu i kūkulu ʻia ma ka hōʻuluʻulu ʻana dati da dati kikoʻī. No laila, i dati ʻoi aku ka paʻakikī o ka hōʻuluʻulu ʻana ma mua o ka kikoʻī, kahi e pono ai ka liʻiliʻi o ka wahi hoʻomanaʻo. No laila ka dati Hiki ke mālama ʻia nā kikoʻī i loko o kahi ʻāpana kūʻai kūʻai liʻiliʻi, kahi e mālama ai i kahi waihona. ʻOiai ʻo ka hoʻohana ʻana i nā papa hōʻuluʻulu hiki ke mālama i ka wahi hoʻomanaʻo, pono lākou i ka hoʻoikaika nui e mālama iā lākou i ka lā a me ka laina me nā pono ʻoihana. Eia naʻe, hoʻohana nui ʻia kēia ʻenehana a hoʻohana pinepine ʻia me ka ʻenehana mua (Best 1995, Inmon 1996a, Chauduri a me Dayal
1997).

Ke wehewehe Hale kūʻai ʻikepili Nā Kūlana ʻenehana Ka wehewehe ʻana o nā ʻenehana hoʻolālā dw

ʻO nā mea hoʻohana mua o ka waihona waihona ʻikepili i manaʻo nui ʻia i kahi hoʻokō kikowaena o ka dw i loko o nā mea āpau. dati, me i dati waho, ua hoʻohui ʻia i hoʻokahi,
mālama kino (Inmon 1996a, Bresnahan 1996, Peacock 1998).

ʻO ka pōmaikaʻi nui o kēia ala ʻo ia ka hiki i nā mea hoʻohana hope ke komo i ka ʻike ākea o ka ʻoihana dati hui (Ovum 1998). ʻO kekahi pōmaikaʻi ʻo ia ka hāʻawi ʻana i ka standardization o dati ma o ka hoʻonohonoho ʻana, ʻo ia hoʻi, hoʻokahi wale nō mana a wehewehe paha no kēlā me kēia huaʻōlelo i hoʻohana ʻia ma ka waihona dw (metadata) (Flanagan and Safdie 1997, Ovum 1998). ʻO ka hemahema o kēia ala, ma kekahi ʻaoʻao, he pipiʻi a paʻakikī ke kūkulu ʻana (Flanagan and Safdie 1997, Ovum 1998, Inmon et al. 1998). ʻAʻole i liʻuliʻu ma hope o ka hale waihona dati lilo ke kikowaena i mea kaulana, ka manaʻo o ka unuhi ʻana i nā ʻāpana liʻiliʻi o ka mea i hoʻomohala ʻia dati e kākoʻo i nā pono o nā noi kikoʻī (Varney 1996, IDC 1997, Berson and Smith 1997, peacock 1998). ʻO kēia mau ʻōnaehana liʻiliʻi nā mea hoʻopuka o ka mea nui hale kūʻaiʻikepili kikowaena. Ua kapa ʻia lākou hale kūʻaiʻikepili ʻoihana hilinaʻi a i ʻole dependent data marts. ʻO ka hale kūʻai ʻikepili hilinaʻi ʻike ʻia ʻo ia ʻekolu-tiered architecture kahi i loaʻa ai ka papa mua o ka hale kūʻaiʻikepili centralized, ka lua o na waihona o dati 'Oihana a me ke kolu o ke komo 'ana i dati a me nā mea hana loiloi (Demarest 1994, Inmon et al. 1997).

Kūkulu ʻia nā hale kūʻai ʻikepili ma hope o ka hale kūʻaiʻikepili kūkulu ʻia ke kikowaena e hoʻokō i nā pono o nā ʻāpana kikoʻī (White 1995, Varney 1996).
Hale kūʻai ʻikepili i ka dati pili loa e pili ana i kekahi mau wae (Inmon et al. 1997, Inmon et al. 1998, IA 1998).

ʻO ka pōmaikaʻi o kēia ʻano hana ʻaʻole e loaʻa ua haawiia ʻaʻole i hoʻohui ʻia a ʻo ia i dati E emi ana ka nui ma loko o nā hale kūʻai data e like me nā mea a pau dati hele mai lākou mai kahi hale kūʻai dati hui pū ʻia. ʻO kekahi pōmaikaʻi ʻo ia ka liʻiliʻi o nā pilina ma waena o kēlā me kēia hale kūʻai data a me kāna mau kumu dati no ka mea, hoʻokahi wale nō kumu o kēlā me kēia hale kūʻai data dati. Hoʻohui pū me kēia hoʻolālā i kahi, hiki i nā mea hoʻohana hope ke komo i ka ʻike nui o dati

hui hui. Ua ʻike ʻia kēia ʻano ʻo ke ʻano top-down, kahi i kūkulu ʻia ai nā hale kūʻai data ma hope o ka hale kūʻaiʻikepili (peacock 1998, Goff 1998).
Ke hoʻonui nei i ka pono e hōʻike mua i nā hopena, ua hoʻomaka kekahi mau hui e kūkulu i nā hale kūʻai kūʻokoʻa kūʻokoʻa (Flanagan and Safdie 1997, White 2000). I kēia hihia, loaʻa i nā mākeke data iā lākou iho dati pololei mai ke kumu o dati ʻO OLTP aʻaʻole mai ka hale kūʻai kikowaena a hoʻohuiʻia, pēlā e hoʻopau ai i ka pono e loaʻa ka hale kūʻai kikowaena ma ka pūnaewele.

Pono kēlā me kēia hale kūʻai ʻikepili i hoʻokahi loulou i kona mau kumu dati. ʻO kahi hemahema o ka loaʻa ʻana o nā pilina he nui no kēlā me kēia hale kūʻai data, ʻo ia, ke hoʻohālikelike ʻia i nā hale kiʻi ʻelua ma mua, ka nui o dati piʻi nui.

Pono kēlā me kēia hale kūʻai data e mālama i nā mea āpau dati koi ʻia ma ka ʻāina ʻaʻohe hopena i nā ʻōnaehana OLTP. ʻO kēia ke kumu i dati mālama ʻia lākou ma nā hale kūʻai ʻikepili like ʻole (Inmon et al. 1997). ʻO kahi hemahema ʻē aʻe o kēia hoʻolālā ʻana ʻo ia ke alakaʻi ʻana i ka hana ʻana i nā pilina paʻakikī ma waena o nā data marts a me kā lākou mau kumu ʻikepili. dati paʻakikī ke hoʻokō a mālama ʻia (Inmon et al. 1997).

ʻO kekahi hemahema ʻaʻole hiki i nā mea hoʻohana hope ke komo i ka ʻike o ka ʻike ʻoihana no ka mea i dati ʻAʻole hoʻohui ʻia nā hale kūʻai ʻikepili like ʻole (Ovum 1998).
ʻO kahi hemahema ʻē aʻe, ʻoi aku ka nui o ka wehewehe ʻana no kēlā me kēia huaʻōlelo i hoʻohana ʻia ma nā data marts e hoʻopuka ana i nā ʻano like ʻole. dati i ka hui (Ovum 1998).
ʻOiai nā pōʻino i kūkākūkā ʻia ma luna nei, ʻo nā kūʻai kūʻai ʻikepili kūʻokoʻa e huki mau i ka hoihoi o nā hui he nui (IDC 1997). ʻO kahi mea e hoʻohauʻoli ai lākou ʻo ia ka wikiwiki o ka hoʻomohala ʻana a me ka liʻiliʻi o ka manawa a me nā kumuwaiwai (Bresnahan 1996, Berson and Smith 1997, Ovum 1998). No laila, lawelawe lākou ma ke ʻano he papahana hoʻāʻo i hiki ke hoʻohana ʻia e ʻike koke i nā pōmaikaʻi a/a i ʻole nā ​​hemahema o ka papahana (Parsaye 1995, Braly 1995, Newing 1996). I kēia hihia, pono e liʻiliʻi ka ʻāpana e hoʻokō ʻia i ka papahana pilote akā he mea nui no ka hui (Newing 1996, Mansell-Lewis 1996).

Ma ka nānā ʻana i ka prototype, hiki i nā mea hoʻohana hope a me ka hoʻokele ke hoʻoholo inā e hoʻomau a hoʻōki paha i ka papahana (Flanagan and Safdie 1997).
Inā hoʻomau ka hoʻoholo, pono e kūkulu ʻia nā hale kūʻai data no nā ʻoihana ʻē aʻe i kēlā me kēia manawa. ʻElua mau koho no nā mea hoʻohana hope e pili ana i kā lākou mau pono i ke kūkulu ʻana i nā matrices ʻikepili kūʻokoʻa: hoʻohui / hui a hui ʻole (Ovum 1998)

Ma ke ʻano mua, pono e kūkulu ʻia kēlā me kēia hale kūʻai data hou ma muli o nā hale kūʻai ʻikepili o kēia manawa a me ke kumu hoʻohālike dati hoʻohana ʻia e ka hui (Varney 1996, Berson and Smith 1997, Peacock 1998). Pono e hoʻohana i ke kumu hoʻohālike dati o ka hui 'o ia ho'i, pono e ho'omaopopo 'ia he ho'okahi wale nō ho'ākāka 'ana no kēlā me kēia hua'ōlelo i ho'ohana 'ia ma waena o nā hale kū'ai 'ikepili, 'o ia ho'i e hō'oia i hiki ke ho'ohui 'ia nā hale kū'ai 'ikepili like 'ole e hā'awi i ka 'ike o ka 'ike o ka hui (Bresnahan 1996). Kapa ʻia kēia ʻano hana i lalo a ʻoi aku ka maikaʻi inā loaʻa kahi kaohi i ke ʻano kālā a me ka manawa (Flanagan and Safdie 1997, Ovum 1998, Peacock 1998, Goff 1998). Ma ke ala ʻelua, hiki i nā hale kūʻai ʻikepili i kūkulu ʻia ke hoʻokō wale i nā pono o kahi ʻāpana kikoʻī. ʻO kahi ʻano o ka federated data mart ʻo ia ka hale kūʻaiʻikepili puunaueia i ka hōkeoʻikepili Hoʻohana ʻia ʻo Hub Server middleware e hoʻohui i nā ʻikepili he nui i loko o kahi waihona hoʻokahi dati hoʻolaha ʻia (White 1995). Ma keia hihia, i dati kaʻana ʻia nā ʻoihana ma nā hale kūʻai data. Hoʻouna ʻia nā noi mea hoʻohana hope iā hōkeoʻikepili server hub middleware, nāna e unuhi i nā mea a pau dati noi ʻia e nā data marts a hoʻihoʻi i nā hopena i nā noi mea hoʻohana hope. Hāʻawi kēia ala i ka ʻike ʻoihana i nā mea hoʻohana hope. Eia naʻe, ʻaʻole i hoʻopau ʻia nā pilikia o nā kūʻai kūʻai kūʻokoʻa. Aia kekahi hale hoʻolālā e hiki ke hoʻohana ʻia i kapa ʻia ʻo ka hale kūʻaiʻikepili virtual (White 1995). Eia naʻe, ʻaʻole kēia hale hoʻolālā, i hōʻike ʻia ma ka Figure 2.9, i kahi hoʻolālā mālama ʻikepili. dati maoli no ka mea ʻaʻole ia e neʻe i ka hoʻouka ʻana mai nā ʻōnaehana OLTP i hale kūʻaiʻikepili (Demarest 1994).

ʻOiaʻiʻo, nā noi o dati mai nā mea hoʻohana hope e hāʻawi ʻia i nā ʻōnaehana OLTP e hoʻihoʻi i nā hopena ma hope o ka hoʻoponopono ʻana i nā noi mea hoʻohana. ʻOiai ʻo kēia hoʻolālā e hiki ai i nā mea hoʻohana hope ke hana i nā hōʻike a hana i nā noi, ʻaʻole hiki iā ia ke hāʻawi i ka

dati mōʻaukala a me ka ʻike nui o ka ʻike ʻoihana e like me i dati mai nā ʻōnaehana OLTP like ʻole i hoʻohui ʻia. No laila, ʻaʻole hiki i kēia hoʻolālā ke hoʻokō i ka nānā ʻana o dati paʻakikī e like me nā wānana.

Ke koho ʻana i nā noi komo a me ka hoʻihoʻi dati

ʻO ke kumu o ke kūkulu ʻana a hale kūʻaiʻikepili ʻo ia ka hāʻawi ʻana i ka ʻike i nā mea hoʻohana hope (Inmon et al. 1997, Poe 1996, McFadden 1996, Shanks et al. 1997, Hammergren 1998); hoʻokahi a ʻoi aʻe paha nā noi komo a hoʻihoʻi dati pono e hoolakoia. I kēia lā, aia nā ʻano like ʻole o kēia mau noi i hiki i ka mea hoʻohana ke koho (Hammergren 1998, Humphries et al. 1999). ʻO nā noi āu e koho ai e hoʻoholo i ka holomua o kāu hoʻoikaika ʻana i ka waihona dati i loko o kahi hui no ka mea ʻo nā noi ka ʻāpana ʻike ʻia o hale kūʻaiʻikepili i ka mea hoʻohana hope (Inmon et al. 1997, Poe 1996). No ka holomua a hale kūʻaiʻikepili, pono hiki ke kākoʻo i nā hana kālailai o dati o ka mea hoʻohana hope (Poe 1996, Seddon and Benjamin 1998, Eckerson 1999). No laila, pono e ʻike ʻia ka "pae" o ka mea hoʻohana hope (Poe 1996, Mattison 1996, Inmon et al. 1997, Humphries et al. 1999).

Ma keʻano laulā, hiki ke hui pū ʻia nā mea hoʻohana hope i ʻekolu mau ʻāpana: nā mea hoʻohana hoʻokō, nā mea loiloi ʻoihana a me nā mea hoʻohana mana (Poe 1996, Humphries et al. 1999). Pono nā mea hoʻohana i ka maʻalahi i nā pūʻulu hōʻike i koho mua ʻia (Humphries et al. 1999). Hiki ke loaʻa maʻalahi kēia mau ratio me ka hoʻokele menu (Poe 1996). Eia hou, pono nā hōʻike e hōʻike i ka ʻike me ka hoʻohana ʻana i nā kiʻi kiʻi e like me nā papaʻaina a me nā maʻalahi no ka lawe wikiwiki ʻana i ka ʻike (Humphries et al. 1999). ʻO ka poʻe loiloi pāʻoihana, ʻaʻole paha i loaʻa ka mana ʻenehana e hoʻomohala i nā hōʻike mai ka wā ʻōpala ma o lākou iho, pono e hiki ke hoʻololi i nā hōʻike o kēia manawa no ka hoʻokō ʻana i kā lākou mau pono kikoʻī (Poe 1996, Humphries et al. 1999). ʻO nā mea hoʻohana mana, ma ka ʻaoʻao ʻē aʻe, ʻo ia ke ʻano o nā mea hoʻohana hope i hiki ke hoʻopuka a kākau i nā noi a me nā hōʻike mai ka wā kahiko (Poe 1996, Humphries et al. 1999). ʻO lākou ka mea nāna

hoʻomohala lākou i nā hōʻike no nā ʻano mea hoʻohana ʻē aʻe (Poe 1996, Humphries et al. 1999).

Ke hoʻoholo ʻia nā koi o ka mea hoʻohana hope, pono e hana ʻia kahi koho o ke komo a me nā noi hoʻihoʻi dati ma waena o nā mea a pau i loaʻa (Poe 1996, Inmon et al. 1997).
Komo i dati a me nā mea hana hoʻihoʻi hiki ke hoʻokaʻawale ʻia i nā ʻano 4: nā mea hana OLAP, nā mea hana EIS/DSS, nā mea noiʻi a me ka hōʻike ʻana a me nā mea hana eli ʻikepili.

Hiki i nā mea hana OLAP ke hana i nā nīnau ad hoc a me nā mea i hana ʻia ma ka hōkeoʻikepili del hale kūʻaiʻikepili. Eia kekahi, ʻae kēia mau huahana i nā mea hoʻohana e huki iho mai dati maʻamau i nā mea kikoʻī.

Hāʻawi nā mea hana EIS/DSS i nā hōʻike hoʻokō e like me ka "pehea inā" ka nānā ʻana a me ke komo ʻana i nā hōʻike kuhikuhi menu. Pono e wehewehe mua ʻia nā hōʻike a hoʻohui ʻia me nā menus no ka hoʻokele maʻalahi.
ʻO nā mea hana nīnau a me ka hōʻike ʻana e ʻae i nā mea hoʻohana e hana i nā hōʻike i koho mua ʻia a kikoʻī.

Hoʻohana ʻia nā mea hana ʻili ʻikepili e ʻike i nā pilina e hiki ke hoʻomālamalama hou i nā hana poina i ka dati o ka hale waihona ikepili.

Ma waho aʻe o ka loiloi i nā koi o kēlā me kēia ʻano mea hoʻohana, pono nā mea hana i koho ʻia he intuitive, kūpono a maʻalahi hoʻi e hoʻohana. Pono lākou e launa pū me nā ʻāpana ʻē aʻe o ka hoʻolālā a hiki ke hana pū me nā ʻōnaehana i loaʻa. Manaʻo ʻia e koho i ka ʻike ʻikepili a me nā mea hana kiʻi me nā kumukūʻai kūpono a me ka hana. ʻO nā mea ʻē aʻe e noʻonoʻo ai e pili ana i ka manaʻo o ka mea kūʻai aku e kākoʻo i kā lākou huahana a pehea e ulu ai i nā hoʻokuʻu e hiki mai ana. No ka hōʻoia ʻana i ka hoʻohana ʻana o ka mea hoʻohana i ka waihona ʻikepili, hoʻokomo ka hui hoʻomohala i nā mea hoʻohana i ke kaʻina koho mea hana. I kēia hihia, pono e hana ʻia kahi loiloi mea hoʻohana.

No ka hoʻomaikaʻi ʻana i ka waiwai o ka waihona ʻikepili hiki i ka hui hoʻomohala ke hāʻawi i ka ʻike pūnaewele i kā lākou hale waihona ʻikepili. Hiki i nā mea hoʻohana ke komo i ka waihona ʻikepili pūnaewele dati mai nā wahi mamao a i ʻole e hele ana. Hiki ke ʻike hou aku

e hāʻawi ʻia ma nā kumukūʻai haʻahaʻa ma o ka hoʻemi ʻana i nā koina aʻo.

2.4.3 Hale kūʻai ʻikepili Hana Hana

Aia i loko o kēia māhele ʻekolu mau hana: ka wehewehe ʻana i nā hoʻolālā hōʻano hou o ka ʻikepili, ka mālama ʻana i nā hana hale waihona ʻikepili a me ka hoʻokele ʻana i ka palekana hale waihona kālā.

Wehewehe ʻana o nā hoʻolālā hōʻano hou ʻikepili

Ma hope o ka hoʻouka mua ʻana, i dati nel hōkeoʻikepili o ka hale waihona ikepili pono e hōʻano hou i kēlā me kēia manawa e hana hou i nā loli i hana ʻia iā lākou dati kumu. No laila, pono ʻoe e hoʻoholo i ka wā e hoʻomaha ai, pehea ka manawa e hoʻonohonoho ʻia ai ka hōʻano hou a pehea e hōʻoluʻolu ai i ka ʻikepili dati. Manaʻo ʻia e hōʻano hou i ka dati i ka wā e lawe ʻia ai ka ʻōnaehana ma waho. Hoʻoholo ʻia ka alapine refresh e ka hui hoʻomohala e pili ana i nā koi o ka mea hoʻohana. ʻElua ala e hōʻoluʻolu ai i ka waihona ʻikepili: ka hōʻoluʻolu piha a me ka hoʻouka mau ʻana o nā loli.

ʻO ke ala mua, hoʻomaha piha, pono e hoʻouka hou i nā mea a pau dati mai ka wā kahiko. ʻO kēia keʻano o nā mea a pau dati pono e unuhi ʻia, hoʻomaʻemaʻe ʻia, hoʻololi a hoʻohui ʻia i loko o kēlā me kēia hōʻoluʻolu. Pono e pale ʻia kēia ala e like me ka hiki, no ka mea e pono ai ka nui o ka manawa a me nā kumuwaiwai.

ʻO kahi ala ʻē aʻe e hoʻouka mau i nā loli. Hoʻohui kēia i dati i hoʻololi ʻia mai ka pōʻai hōʻano hou hale waihona ʻikepili hope loa. ʻO ka ʻike ʻana i nā moʻolelo hou a i hoʻololi ʻia e hōʻemi nui i ka nui o dati pono e hoʻolaha ʻia i ka hale waihona ʻikepili i kēlā me kēia mea hou mai ka mea wale nō kēia dati e hoʻohui ʻia i hōkeoʻikepili o ka hale waihona ikepili.

Aia ma kahi o 5 mau ala e hiki ke hoʻohana ʻia e haʻalele i ka i dati hou a hoʻololi paha. No ka loaʻa ʻana o kahi hoʻolālā hōʻano hou ʻikepili kūpono dati hiki ke hoʻohana i ka hui ʻana o kēia mau ala e hopu i nā hoʻololi āpau i ka ʻōnaehana.

ʻO ke ala mua, e hoʻohana ana i nā timestamp, manaʻo ʻia ua hāʻawi ʻia nā mea a pau dati hoʻoponopono ʻia a hōʻano hou i kahi hōʻailona manawa i hiki iā ʻoe ke ʻike maʻalahi i nā mea āpau dati hoʻololi a hou. ʻAʻole naʻe i hoʻohana nui ʻia kēia ala i ka hapa nui o nā ʻōnaehana hana o kēia lā.
ʻO ke ala ʻelua, ʻo ia ka hoʻohana ʻana i kahi faila delta i hana ʻia e kahi noi i loaʻa nā loli i hana ʻia dati. ʻO ka hoʻohana ʻana i kēia faila e hoʻonui i ka pōʻaiapili hou. Eia naʻe, ʻaʻole i hoʻohana ʻia kēia ʻano hana i nā noi he nui.
ʻO ke kolu o ke ala, ʻo ia ka nānā ʻana i kahi faila log, nona ka ʻike e like me ka faila delta. ʻO ka ʻokoʻa wale nō, ua hana ʻia kahi faila log no ka hana hoʻihoʻi a hiki ke paʻakikī ke hoʻomaopopo.
ʻO ke ala ʻehā ka hoʻololi ʻana i ke code noi. Eia naʻe, ʻo ka hapa nui o nā code noi he mea kahiko a palupalu; no laila pono e pale ʻia kēia ʻano hana.
ʻO ke ala hope e hoʻohālikelike i ka dati nā kumu me ka waihona dei nui dati.

Ka hoomalu ana i na hana hale waihona ikepili

Ke hoʻokuʻu ʻia ka waihona ʻikepili i nā mea hoʻohana, pono ke nānā ʻia i ka manawa. I kēia hihia, hiki i ka luna waihona waihona ke hoʻohana i hoʻokahi a ʻoi aʻe paha nā mea hoʻokele a me nā mea hoʻokele e nānā i ka hoʻohana ʻana i ka waihona ʻikepili. ʻO ka mea nui, hiki ke hōʻiliʻili ʻia ka ʻike e pili ana i ka poʻe a me ka manawa e komo ai lākou i ka waihona ʻikepili. Hele mai dati i hōʻiliʻili ʻia, hiki ke hana ʻia kahi ʻaoʻao o ka hana i hiki ke hoʻohana ʻia i mea hoʻokomo i ka hoʻokō chargeback o ka mea hoʻohana. Hāʻawi ʻo Chargeback i nā mea hoʻohana e ʻike e pili ana i ke kumukūʻai hoʻoili ʻikepili.

Eia kekahi, hiki ke hoʻohana ʻia ka loiloi hale waihona kālā e ʻike i ke ʻano o nā nīnau, ko lākou nui, ka helu o nā nīnau i kēlā me kēia lā, nā manawa pane nīnau, nā ʻāpana i loaʻa a me ka nui o nā nīnau. dati hana ʻia. ʻO ke kumu ʻē aʻe o ka hana ʻana i ka loiloi hale waihona ʻikepili ʻo ia ka ʻike ʻana i ka dati i hoohana ole ia. ʻO kēia mau mea dati hiki ke hoʻoneʻe ʻia mai ka waihona ʻikepili e hoʻomaikaʻi i ka manawa

o ka pane hoʻokō nīnau a nānā i ka ulu ʻana o dati e noho ana iloko o ka waihona ʻikepili o ka hale waihona ikepili.

Hoʻomalu palekana hale waihonaʻikepili

Aia i loko o kahi waihona ʻikepili dati hoʻohui, koʻikoʻi, koʻikoʻi hiki ke maʻalahi. No kēia kumu pono e pale ʻia mai nā mea hoʻohana ʻole. ʻO kahi ala e hoʻokō ai i ka palekana ʻo ka hoʻohana ʻana i ka hana del DBMS e hāʻawi i nā pono like ʻole i nā ʻano mea hoʻohana like ʻole. Ma kēia ala, pono e mālama ʻia kahi ʻaoʻao ʻike no kēlā me kēia ʻano mea hoʻohana. ʻO kahi ala ʻē aʻe e hoʻopaʻa ai i ka waihona ʻikepili e hoʻopili ai e like me ka mea i kākau ʻia ma ka waihona ʻikepili o ka hale waihona ikepili. Komo i dati a me nā mea hana kiʻi e hoʻokaʻawale i ka dati ma mua o ka hōʻike ʻana i nā hopena i nā mea hoʻohana.

2.4.4 Hale kūʻai ʻikepili Māhele Hoʻolaha

ʻO ia ka pae hope loa o ka pōʻai hoʻokō hale waihona ʻikepili. ʻO nā hana e hana ʻia ma kēia ʻāpana e pili ana i ka hoʻomaʻamaʻa ʻana i nā mea hoʻohana e hoʻohana i ka waihona ʻikepili a me ka hoʻokō ʻana i nā loiloi o ka waihona data.

Hoʻomaʻamaʻa mea hoʻohana

Pono e hoʻomaʻamaʻa ʻia ka mea hoʻohana ma mua o ke komo ʻana i ka dati o ka waihona ʻikepili a me ka hoʻohana ʻana i nā mea hana kiʻi. ʻO ka maʻamau, pono e hoʻomaka nā kau me ka hoʻolauna ʻana i ka manaʻo o ka mālama ʻana dati, ka ʻike o ka waihona ʻikepili, ka meta dati a me nā hiʻohiʻona kumu o nā mea hana. A laila, hiki i nā mea hoʻohana ʻoi aku ke aʻo i nā papa kino a me nā hiʻohiʻona mea hoʻohana o ka ʻike ʻikepili a me nā mea hana kiʻi.

Nui nā ala e hana ai i ka hoʻomaʻamaʻa mea hoʻohana. ʻO kekahi o kēia mau mea e pili ana i kahi koho o nā mea hoʻohana a i ʻole nā ​​​​mea loiloi i koho ʻia mai kahi pūʻulu o nā mea hoʻohana, e pili ana i kā lākou alakaʻi a me nā mākau kamaʻilio. Hoʻomaʻamaʻa pilikino lākou i nā mea āpau e pono ai lākou e ʻike e kamaʻāina ai i ka ʻōnaehana. Ke pau ke aʻo ʻana, hoʻi lākou i kā lākou hana a hoʻomaka e aʻo i nā mea hoʻohana ʻē aʻe pehea e hoʻohana ai i ka ʻōnaehana. I ka

Ma muli o ka mea a lākou i aʻo ai, hiki i nā mea hoʻohana ʻē aʻe ke hoʻomaka e ʻimi i ka waihona ʻikepili.
ʻO kekahi ala ʻē aʻe e aʻo i nā mea hoʻohana he nui i ka manawa like, me he mea lā e lawe ana ʻoe i kahi papa papa. He kūpono kēia ʻano inā he nui nā mea hoʻohana e pono e aʻo ʻia i ka manawa like. ʻO ke ala ʻē aʻe ʻo ka hoʻomaʻamaʻa ʻana i kēlā me kēia mea hoʻohana pākahi, hoʻokahi. He kūpono kēia ʻano inā he kakaikahi nā mea hoʻohana.

ʻO ke kumu o ka hoʻomaʻamaʻa mea hoʻohana ʻo ia e hoʻomaʻamaʻa iā ʻoe me ke komo ʻana i ka dati a me nā mea hana kiʻi a me nā mea i loko o ka waihona ʻikepili. Eia naʻe, pilikia paha kekahi mau mea hoʻohana i ka nui o ka ʻike i hāʻawi ʻia i ka wā hoʻomaʻamaʻa. No laila, pono e hana ʻia kekahi helu o nā kau hoʻomaha no ke kōkua mau ʻana a no ka pane ʻana i nā nīnau kikoʻī. I kekahi mau hihia, hoʻokumu ʻia kahi hui mea hoʻohana e hāʻawi i kēia ʻano kākoʻo.

Ka hōʻiliʻili manaʻo

I ka wā i ʻōwili ʻia ai ka waihona ʻikepili, hiki i nā mea hoʻohana ke hoʻohana i i dati e noho ana ma ka waihona ʻikepili no nā kumu like ʻole. ʻO ka hapa nui, hoʻohana nā mea loiloi a mea hoʻohana paha i ka i dati ma ka waihona ʻikepili no:

1. 1 E ʻike i nā ʻano ʻoihana
2. 2 E noʻonoʻo i nā moʻolelo kūʻai o nā mea kūʻai mai
3. 3 Puunaue i nā mea kūʻai mai a o ka
4. 4 Hāʻawi i nā lawelawe maikaʻi loa i nā mea kūʻai mai - hana i nā lawelawe
5. 5 Hoʻolālā i nā hoʻolālā ke kūʻai akuʻana
6. 6 Hāʻawi i nā ʻōlelo hoʻokūkū no ka nānā ʻana i ke kumukūʻai a me ke kōkua ʻana i ka hoʻokele
7. 7 Kākoʻo i ka hoʻoholo hoʻoholo
8. 8 E ʻike i nā manawa e kū ai
9. 9 E hoʻomaikaʻi i ka maikaʻi o nā kaʻina hana ʻoihana o kēia manawa
10. 10 E nānā i ka loaʻa kālā

Ma hope o ka hoʻomohala ʻana o ka waihona ʻikepili, hiki ke alakaʻi ʻia kahi ʻano loiloi i ka ʻōnaehana no ka loaʻa ʻana o nā manaʻo

mai ka hui hoʻomohala a mai ke kaiāulu mea hoʻohana hope.
Hiki ke noʻonoʻo ʻia nā hopena i loaʻa no ka pōʻai hoʻomohala e hiki mai ana.

No ka loaʻa ʻana o ka waihona ʻikepili i kahi ala hoʻonui, he mea koʻikoʻi ke aʻo mai nā kūleʻa a me nā hewa o nā hoʻomohala mua.

2.5 Hōʻuluʻulu manaʻo

Ma kēia mokuna, ua kūkākūkā ʻia nā ʻano hana i loaʻa ma ka palapala. Ma ka ʻāpana 1, ua kūkākūkā ʻia ka manaʻo o ka waihona ʻikepili a me kāna kuleana i ka ʻepekema hoʻoholo. Ua wehewehe ka pauku 2 i nā ʻokoʻa nui ma waena o nā waihona ʻikepili a me nā ʻōnaehana OLTP. Ma ka pauku 3 ua kūkākūkā mākou i ke kumu hoʻohālike o ka waihona ʻikepili Monash i hoʻohana ʻia ma ka pauku 4 e wehewehe i nā hana i pili i ke kaʻina hana o ka hoʻomohala ʻana i kahi waihona ʻikepili, ʻaʻole i hoʻokumu ʻia kēia mau kumuhana i ka noiʻi koʻikoʻi. He ʻokoʻa loa ka mea e hiki mai ana i ka mea i hōʻike ʻia e ka palapala, akā naʻe hiki ke hoʻohana ʻia kēia mau hopena no ka hana ʻana i kahi kumu kumu e kaha ana i ka manaʻo o ka waihona ʻikepili no kēia noiʻi.

Mokuna 3

Nāʻano noiʻi a me ka hoʻolālā

Hoʻopuka kēia mokuna i nā ʻano noiʻi a me ka hoʻolālā ʻana no kēia noiʻi. Hōʻike ka ʻāpana mua i kahi ʻike maʻamau o nā ʻano noiʻi i loaʻa no ka loaʻa ʻana o ka ʻike, a ua kūkākūkā ʻia nā pae hoʻohālike no ke koho ʻana i ke ala maikaʻi loa no kahi noiʻi. Ma ka pauku 2, ua kūkākūkā ʻia nā ʻano ʻelua i koho ʻia me nā pae hoʻohālike i hōʻike ʻia; o kēia mau mea, e koho ʻia kekahi me nā kumu i hōʻike ʻia ma ka pauku 3 kahi i hōʻike ʻia ai nā kumu no ka haʻalele ʻana i nā kumu ʻē aʻe. Hōʻike ka pauku 4 i ka hoʻolālā noiʻi a me ka pauku 5 i nā hopena.

3.1 E noiʻi i nā ʻōnaehana ʻike

ʻAʻole i kaupalena wale ʻia ka noiʻi ʻana i nā ʻōnaehana ʻike i ke kahua ʻenehana akā pono e hoʻonui ʻia e komo i nā kumu hana a me nā kumu hoʻonohonoho.
He aie ia makou i keia mau kumuhana o na a'o like ole mai ka pilikanaka a hiki i ka epekema maoli; alakaʻi kēia i ka pono o kekahi ʻano o nā ʻano noiʻi e pili ana i nā ʻano quantitative a qualitative e hoʻohana ʻia no nā ʻōnaehana ʻike.
He mea koʻikoʻi nā ʻano noiʻi āpau i loaʻa, ʻoiaʻiʻo kekahi mau mea noiʻi e like me Jenkins (1985), Nunamaker et al. (1991), a me Galliers (1992) hoʻopaʻapaʻa ʻaʻohe ʻano hana maʻamau no ka hana ʻana i ka noiʻi ma nā ʻano ʻano o nā ʻōnaehana ʻike; ʻoiaʻiʻo, kūpono paha kahi ala no kahi noiʻi akā ʻaʻole no nā mea ʻē aʻe. Hāʻawi kēia iā mākou i ka pono e koho i kahi ala kūpono no kā mākou papahana noiʻi kūikawā: no kēia koho Benbasat et al. (1987) ʻōlelo ʻo ke ʻano a me ke kumu o ka noiʻi pono e noʻonoʻo ʻia.

3.1.1 Ke ʻano o ka noiʻi

Hiki ke hoʻokaʻawale ʻia nā ʻano hana like ʻole e pili ana i ke ʻano o ka noiʻi i ʻekolu mau kuʻuna i ʻike nui ʻia i ka ʻepekema ʻike: positivist, interpretive and critical research.

3.1.1.1 Ka noiʻi positivist

ʻIke ʻia ka noiʻi positivist ma ke ʻano he haʻawina ʻepekema a empirical paha. Ke ʻimi nei ʻo ia e: "wehewehe a wānana i nā mea e hiki mai ana i ka honua kaiapuni ma ka nānā ʻana i nā mea maʻamau a me nā pilina kumu-hopena ma waena o nā mea i hoʻokumu ʻia" (Shanks et al 1993).

Hōʻike ʻia ka noiʻi positivist e ka repeatability, simplifications and refutations. Eia kekahi, ʻae ka noiʻi positivist i ke ʻano o kahi pilina priori ma waena o nā hanana i aʻo ʻia.
Wahi a Galliers (1992) ʻo ka taxonomy kahi ʻano noiʻi i hoʻokomo ʻia i loko o ka paradigm positivist, ʻaʻole naʻe i kaupalena ʻia i kēia, ʻoiaʻiʻo aia nā hoʻokolohua hoʻokolohua, nā hoʻokolohua kahua, nā noiʻi hihia, nā hōʻikeʻike o nā theorems, nā wānana a me nā simulation. Ma ka hoʻohana ʻana i kēia mau ʻano, ʻae nā mea noiʻi e hiki ke nānā pono ʻia nā mea i aʻo ʻia.

3.1.1.2 Ka noiʻi wehewehe

ʻO ka noiʻi wehewehe, ka mea i kapa pinepine ʻia he phenomenology a i ʻole anti-positivism, ua wehewehe ʻia e Neuman (1994) ʻo "ka ʻōnaehana ʻōnaehana o ka manaʻo pilikanaka o ka hana ma o ka nānā pololei a me ka kikoʻī o ka poʻe i nā kūlana kūlohelohe, i mea e hiki ai i kahi ʻike a i ka wehewehe ʻana i ke ʻano o ka hana ʻana a me ka mālama ʻana o ka poʻe i ko lākou honua kaiaulu. Hōʻole nā ​​haʻawina wehewehe i ka manaʻo e hiki ke nānā pono ʻia nā mea i ʻike ʻia. ʻO kaʻoiaʻiʻo, pili lākou i nā wehewehe kumuhana. Eia kekahi, ʻaʻole hoʻokomo ka poʻe noiʻi unuhi i nā manaʻo priori i nā hanana a lākou e aʻo ai.

Aia kēia ʻano hana i nā haʻawina kumuhana/hoʻopaʻapaʻa, noiʻi hana, haʻawina wehewehe/interpretative, noiʻi e hiki mai ana a me ka pāʻani ʻana. Ma waho aʻe o kēia mau noiʻi a me nā haʻawina hihia hiki ke hoʻokomo ʻia i kēia ala e pili ana i nā haʻawina o nā poʻe a i ʻole nā ​​hui i loko o nā kūlana honua paʻakikī.

3.1.1.3 Ka noiʻi koʻikoʻi

ʻO ka noiʻi koʻikoʻi ka ala ʻike liʻiliʻi loa i ka ʻepekema pilikanaka akā ua loaʻa i kēia manawa ka manaʻo mai nā mea noiʻi ʻōnaehana ʻike. ʻO ka manaʻo noʻonoʻo e hoʻopuka ʻia ka moʻolelo pilikanaka a hoʻopuka hou ʻia e nā poʻe, a me nā ʻōnaehana kaiapili me kā lākou mau hana a me nā pilina. ʻO ko lākou hiki ke hoʻopili ʻia e kekahi mau manaʻo pilikanaka, moʻomeheu a me ka politika.

E like me ka noiʻi wehewehe ʻana, mālama ka noiʻi koʻikoʻi ʻaʻohe pili o ka noiʻi positivist me ka pōʻaiapili kaiaulu a nānā ʻole i kona mana i nā hana kanaka.
ʻO ka noiʻi koʻikoʻi, ma ka ʻaoʻao ʻē aʻe, hoʻohewa i ka noiʻi wehewehe ʻana no ka manaʻo nui loa a no ka manaʻo ʻole e kōkua i ka poʻe e hoʻomaikaʻi i ko lākou ola. ʻO ka ʻokoʻa nui ma waena o ka noiʻi koʻikoʻi a me nā ala ʻelua ʻē aʻe, ʻo ia kona ʻano loiloi. ʻOiai ʻo ka pahuhopu o ka positivist a me ka wehewehe ʻana i nā kuʻuna e wānana a wehewehe paha i ke kūlana quo a i ʻole ka pilikanaka maoli, manaʻo ka noiʻi koʻikoʻi e loiloi koʻikoʻi a hoʻololi i ka ʻoiaʻiʻo kaiapili ma lalo o ke aʻo ʻana.

Kū'ē pinepine nā mea noiʻi koʻikoʻi i ke kūlana quo i mea e wehe ai i nāʻokoʻa pilikanaka a hoʻomaikaʻi i nā kūlana pilikanaka. He kūpaʻa ko ka noiʻi koʻikoʻi i ka nānā kaʻina hana o nā hanana hoihoi, a no laila, he lōʻihi maʻamau. ʻO nā hiʻohiʻona o nā ʻano noiʻi ʻo nā haʻawina mōʻaukala lōʻihi a me nā haʻawina ethnographic. ʻAʻole i hoʻohana nui ʻia ka noiʻi koʻikoʻi i ka noiʻi ʻōnaehana ʻike

3.1.2 Ke kumu o ka noiʻi

Me ke ʻano o ka noiʻi, hiki ke hoʻohana ʻia kona kumu e alakaʻi i ka mea noiʻi i ke koho ʻana i kahi ʻano noiʻi. ʻO ke kumu o kahi papahana noiʻi e pili pono ana i ke kūlana o ka noiʻi e pili ana i ka pōʻai noiʻi i loaʻa i ʻekolu mau ʻāpana: ke kūkulu ʻana i ka manaʻo, ka hoʻāʻo ʻana i ke kumumanaʻo a me ka hoʻomaʻamaʻa ʻana i ke kumumanaʻo. No laila, ma muli o ka manawa o ka pōʻai noiʻi, hiki i kahi papahana noiʻi ke loaʻa kahi kumu wehewehe, wehewehe, ʻimi ʻimi a wānana paha.

3.1.2.1 Ka noiʻi ʻimi

Manaʻo ka noiʻi ʻimi e noiʻi i kahi kumuhana hou loa a hoʻokumu i nā nīnau a me nā kuhiakau no ka noiʻi e hiki mai ana. Hoʻohana ʻia kēia ʻano noiʻi i ke kūkulu ʻana i ka manaʻo no ka loaʻa ʻana o nā kuhikuhi mua ma kahi wahi hou. ʻO ka maʻamau, hoʻohana ʻia nā ʻano noiʻi qualitative, e like me nā haʻawina hihia a i ʻole nā ​​​​haʻawina phenomenological.

Eia nō naʻe, hiki nō ke hoʻohana i nā ʻenehana quantitative e like me nā noiʻi ʻimi a i ʻole nā ​​hoʻokolohua.

3.1.3.3 Ka noiʻi wehewehe

ʻO ka noiʻi wehewehe ʻana e kālele a wehewehe i nā kikoʻī nui i kahi kūlana hoʻonohonoho a i ʻole hana. He kūpono kēia no ke kūkulu ʻana i nā manaʻo a hiki ke hoʻohana ʻia e hōʻoia a hoʻopaʻapaʻa paha i nā kuhiakau. ʻO ka noiʻi wehewehe maʻamau ka hoʻohana ʻana i nā ana a me nā laʻana. ʻO nā ʻano noiʻi kūpono loa e pili ana i ka nānā ʻana a me ka nānā ʻana i nā antecedents.

3.1.2.3 Ka noiʻi wehewehe

Ke ho'āʻo nei ka noiʻi wehewehe wehewehe i ke kumu o nā mea. Kūkulu ʻia ia ma luna o nā ʻike i aʻo ʻia a hoʻāʻo e ʻimi i nā kumu o kēia mau ʻike.
No laila, kūkulu mau ʻia ka noiʻi wehewehe ʻana ma luna o ka noiʻi ʻimi ʻimi a i ʻole ka wehewehe wehewehe ʻana a he kākoʻo ia i ka hoʻāʻo ʻana a me ka hoʻomaʻemaʻe ʻana i nā manaʻo. Hoʻohana maʻamau ka noiʻi wehewehe i nā noiʻi hihia a i ʻole nā ​​ala noiʻi ma muli o ka noiʻi.

3.1.2.4 Ka noiʻi pale

ʻO ka noiʻi pale e wānana i nā hanana a me nā ʻano ma lalo o ka nānā ʻana e aʻo ʻia nei (Marshall and Rossman 1995). ʻO ka wānana ka hōʻike ʻepekema maʻamau o ka ʻoiaʻiʻo. Hoʻohana maʻamau kēia ʻano noiʻi i nā noiʻi a i ʻole ka nānā ʻana o dati poe kakau moolelo. (Yin 1989)

Hōʻike ka kūkākūkā ma luna nei he nui nā ʻano noiʻi hiki ke hoʻohana ʻia i kahi haʻawina. Eia nō naʻe, pono e hoʻokahi ala kikoʻī i ʻoi aku ke kūpono ma mua o nā mea ʻē aʻe no kekahi ʻano papahana noiʻi. (Galliers 1987, Yin 1989, De Vaus 1991). No laila, pono e loiloi pono kēlā me kēia mea noiʻi i nā ikaika a me nā nāwaliwali o nā ʻano like ʻole, i mea e ʻae ai i ke ʻano noiʻi kūpono a kūpono hoʻi me ka papahana noiʻi. (Jenkins 1985, Pervan a me Klass 1992, Bonomia 1985, Yin 1989, Himilton a me Ives 1992).

3.2. Nā ʻano noiʻi hiki

ʻO ka pahuhopu o kēia papahana ʻo ia ke aʻo ʻana i ka ʻike ma nā hui Australia me i dati mālama ʻia me ka hoʻomohala ʻana o hale kūʻaiʻikepili. lā i kēia manawa, aia ka nele o ka noiʻi ʻana ma ka wahi o ka waihona ʻikepili ma Australia, aia kēia papahana noiʻi i ka pae theoretical o ka pōʻai noiʻi a he kumu ʻimi. ʻO ka ʻimi ʻana i ka ʻike ma nā hui Australia e hoʻohana ana i ka waihona ʻikepili e pono ai ka wehewehe ʻana i ke kaiāulu maoli. No laila, ʻo ka manaʻo noʻonoʻo e pili ana i ka papahana noiʻi ma muli o ka wehewehe kuʻuna.

Ma hope o ka ho'āʻo ikaikaʻana i nāʻano i loaʻa, uaʻikeʻia nāʻano noiʻiʻelua: nā noiʻi a me nā noiʻi hihia, hiki ke hoʻohanaʻia no ka noiʻiʻimi (Shanks et al. 1993). Kūʻē ʻo Galliers (1992) no ke kūpono o kēia mau ʻano ʻelua no kēia noiʻi kikoʻī i kāna ʻauhau i hoʻoponopono hou ʻia ma ka ʻōlelo ʻana he kūpono ia no ke kūkulu ʻana i ke kumumanaʻo. Kūkākūkā nā ʻāpana ʻelua i kēlā me kēia ʻano kikoʻī.

3.2.1 Hana noiʻi noiʻi

ʻO ke ʻano noiʻi noiʻi mai ke ʻano helu helu kahiko. ʻO ka helu helu kanaka ka ʻohi ʻana i ka ʻike mai ka heluna kanaka holoʻokoʻa. He pipiʻi kēia ʻano hana a paʻakikī ʻole, ʻoiai inā he nui ka heluna kanaka. No laila, i ka hoʻohālikelike ʻia me ka helu ʻana, e nānā maʻamau ka nānā ʻana i ka ʻohi ʻana i ka ʻike no kahi helu liʻiliʻi, a i ʻole ka laʻana, o nā ʻelele o ka heluna kanaka (Fowler 1988, Neuman 1994). Hōʻike ka laʻana i ka heluna kanaka kahi i huki ʻia ai, me nā pae like ʻole o ka pololei, ma muli o ke ʻano hoʻohālike, ka nui, a me ke ʻano koho i hoʻohana ʻia (Fowler 1988, Babbie 1982, Neuman 1994).

Ua wehewehe ʻia ke ʻano noiʻi ʻo "nā kiʻi kiʻi o nā hana, nā kūlana a i ʻole nā ​​​​manaʻo i kekahi manawa o ka manawa, i hana ʻia me ka hoʻohana ʻana i nā nīnau nīnau a i ʻole nā ​​nīnauele, kahi e loaʻa ai nā manaʻo.
hana ʻia” (Galliers 1992:153) [paʻi kiʻi o nā hana, nā kūlana a i ʻole nā ​​manaʻo i kekahi manawa, i hana ʻia me ka hoʻohana ʻana i nā nīnau nīnau a i ʻole nā ​​nīnauele, kahi e hiki ai ke hana i nā manaʻo. Hana nā noiʻi i ka ʻohi ʻana i ka ʻike e pili ana i kekahi ʻano o ke aʻo ʻana, mai kekahi helu o ka poʻe i komo, ma ka nīnau ʻana i nā nīnau (Fowler 1988). ʻO kēia mau nīnau nīnau a me nā nīnauele, ʻo ia hoʻi nā nīnauele maka-a-maka a me nā nīnau i kūkulu ʻia, ʻo ia hoʻi nā ʻenehana hōʻiliʻili o dati ʻoi loa ka hana ma nā noiʻi (Blalock 1970, Nachmias and Nachmias 1976, Fowler 1988), hiki ke hoʻohana ʻia nā nānā a me nā kānana (Gable 1994). ʻO kēia mau ʻano o ka ʻohi ʻana i ka dati, 'o ka ho'ohana 'ana i ka nīnau nīnau ka 'enehana kaulana loa, no ka mea, e hō'oia 'ia i dati

i hōʻiliʻili ʻia a hoʻonohonoho ʻia, a no laila e maʻalahi ka hoʻokaʻawale ʻana o ka ʻike (Hwang 1987, de Vaus 1991).

I ka nānā 'ana i dati, hoʻohana pinepine ka hoʻolālā noiʻi i nā ʻenehana quantitative, e like me ka nānā ʻana i nā helu helu, akā hiki ke hoʻohana ʻia nā ʻenehana qualitative (Galliers 1992, Pervan

a me Klass 1992, Gable 1994). ʻO ka mea maʻamau, i dati i hōʻiliʻili ʻia e kālailai i nā māhele a me nā ʻano o nā hui (Fowler 1988).

ʻOiai ua kūpono nā noiʻi no ka noiʻi e pili ana i ka nīnau 'he aha?' (he aha) a i ʻole ka loaʻa ʻana mai ia mea, e like me 'pehea ka nui' a me ka 'ehia', hiki ke nīnau ʻia ma o ka nīnau 'no ke aha' (Sonquist and Dunkelberg 1977, Yin 1989). Wahi a Sonquist lāua ʻo Dunkelberg (1977), ʻimi noiʻi noiʻi i nā kuhiakau paʻakikī, ka loiloi ʻana i nā papahana, ka wehewehe ʻana i ka heluna kanaka, a me ka hoʻomohala ʻana i nā hiʻohiʻona o ke ʻano kanaka. Eia kekahi, hiki ke hoʻohana ʻia nā noiʻi no ke aʻo ʻana i kekahi manaʻo kanaka, nā kūlana, nā manaʻo, nā hiʻohiʻona, nā manaʻolana a me nā ʻano hana i hala a i kēia manawa (Neuman 1994).

Hiki i nā noiʻi ke ʻike i ka pilina ma waena o ka heluna kanaka a ʻoi aku ka laulā o nā hopena ma mua o nā ʻano hana ʻē aʻe (Sonquist and Dunkelberg 1977, Gable 1994). Hiki i nā noiʻi ke uhi i kahi ʻāina nui a hiki i nā mea pane he nui (Blalock 1970, Sonquist and Dunkelberg 1977, Hwang and Lin 1987, Gable 1994, Neuman 1994). ʻO ka hope, hiki i nā noiʻi ke hāʻawi i ka ʻike i loaʻa ʻole ma nā wahi ʻē aʻe a i ʻole ma ke ʻano i koi ʻia no ka nānā ʻana (Fowler 1988).

Aia nō naʻe kekahi mau palena i ka hoʻokō ʻana i kahi noiʻi. ʻO kahi pōʻino, ʻaʻole hiki i ka mea noiʻi ke loaʻa ka ʻike nui e pili ana i ka mea i aʻo ʻia. ʻO kēia ma muli o ka lawe ʻia ʻana o nā noiʻi i kekahi manawa wale nō a, no laila, aia ka helu palena o nā mea hoʻololi a me nā poʻe i hiki i ka mea noiʻi.

aʻo (Yin 1989, de Vaus 1991, Gable 1994, Denscombe 1998). ʻO kekahi pōʻino ʻē aʻe, ʻo ka hoʻokō ʻana i kahi noiʻi hiki ke lilo i kumu kūʻai nui ma ke ʻano o ka manawa a me nā kumuwaiwai, ʻoiai inā pili ia i nā nīnau maka-a-maka (Fowler 1988).

3.2.2. Nīnau Noiʻi

ʻO ke ala noiʻi noiʻi e pili ana i ka noiʻi hohonu ʻana o kahi kūlana i loko o kona ʻano honua maoli i kahi manawa i wehewehe ʻia, me ka ʻole o ka hana a ka mea noiʻi (Shanks & C. 1993, Eisenhardt 1989, Jenkins 1985). Hoʻohana nui ʻia kēia ʻano hana e wehewehe i nā pilina ma waena o nā ʻano like ʻole e aʻo ʻia nei ma kahi kūlana kūikawā (Galliers 1992). Hiki i nā noiʻi ke komo i nā hihia hoʻokahi a i ʻole he nui, ma muli o ka hanana i kālailai ʻia (Franz and Robey 1987, Eisenhardt 1989, Yin 1989).

Ua wehewehe ʻia ke ʻano noiʻi noiʻi ma ke ʻano he "inquiry empirical e noiʻi ana i kahi hanana o kēia manawa i loko o kona ʻano maoli, me ka hoʻohana ʻana i nā kumu he nui i hōʻiliʻili ʻia mai hoʻokahi a ʻoi aku paha nā hui e like me nā kānaka, nā hui, a i ʻole nā ​​​​hui" (Yin 1989). ʻAʻohe ʻokoʻa kaʻawale ma waena o ka hanana a me kona pōʻaiapili a ʻaʻohe mana hoʻokolohua a i ʻole ka hoʻoponopono ʻana i nā mea hoʻololi (Yin 1989, Benbasat et al. 1987).

Aia nā ʻano hana like ʻole no ka ʻohi ʻana i ka dati hiki ke hoʻohana ʻia ma ke ʻano noiʻi, ʻo ia hoʻi ka nānā pono ʻana, nā loiloi o nā waihona waihona, nā nīnau nīnau, ka loiloi palapala a me nā nīnauele i kūkulu ʻia. Loaʻa i nā ʻano hana ʻohi like ʻole dati, hiki i nā noiʻi ke hana i nā mea ʻelua dati qualitative a quantitative i ka manawa like (Bonoma 1985, Eisenhardt 1989, Yin 1989, Gable 1994). E like me ke ʻano o ka noiʻi noiʻi, lawelawe ka mea noiʻi noiʻi ma ke ʻano he mea nānā a mea noiʻi a ʻaʻole ma ke ʻano he mea komo i loko o ka hui e aʻo ʻia nei.

Ua ʻōlelo ʻo Benbasat et al. (1987) he kūpono loa ke ʻano noiʻi no ke kūkulu ʻana i ka manaʻo noiʻi, e hoʻomaka me kahi nīnau noiʻi a hoʻomau i ka hoʻonaʻauao.

o ka manaʻo i ka wā o ka ʻohi ʻana dati. He kūpono no ke kahua

ʻO ke kūkulu ʻana i ka manaʻo, ʻōlelo ʻo Franz lāua ʻo Robey (1987) hiki ke hoʻohana ʻia ke ʻano noiʻi no ka pae manaʻo paʻakikī. Ma kēia hihia, ma muli o nā hōʻike i hōʻiliʻili ʻia, ua hōʻoia a hōʻole ʻia kekahi manaʻo a i ʻole kuhiakau. Eia hou, ua kūpono ka noiʻi no ka noiʻi e pili ana i nā nīnau 'pehea' a i ʻole 'no ke aha' (Yin 1989).

Ke hoʻohālikelike ʻia me nā ʻano hana ʻē aʻe, ʻae nā noiʻi i ka mea noiʻi e hopu i ka ʻike koʻikoʻi i nā kikoʻī hou aku (Galliers 1992, Shanks et al. 1993). Eia kekahi, hiki i nā noiʻi ke hoʻomaopopo i ke ʻano a me ka paʻakikī o nā kaʻina hana i aʻo ʻia (Benbasat et al. 1987).

ʻEhā mau pōʻino nui e pili ana i ke ʻano loiloi. ʻO ka mea mua, ʻo ia ka nele o nā hoʻokaʻawale mana. Hiki i ke kumuhana o ka mea noiʻi ke hoʻololi i nā hopena a me nā hopena o ke aʻo ʻana (Yin 1989). ʻO ka lua o ka hemahema, ʻo ia ka nele o ka nānā ʻana. ʻAʻole like me nā ʻano hoʻokolohua, ʻaʻole hiki i ka mea noiʻi noiʻi ke hoʻomalu i nā phenomena i aʻo ʻia e like me ka nānā ʻana i ko lākou ʻano kūlohelohe (Gable 1994). ʻO ke kolu o ka hemahema, ʻo ia ka nele o ka hana hou ʻana. ʻO kēia no ka mea ʻaʻole hiki i ka mea noiʻi ke nānā i nā hanana like, a ʻaʻole hiki ke hōʻoia i nā hopena o kahi noiʻi (Lee 1989). ʻO ka hope loa, ma muli o ka hiki ʻole ke hoʻololi hou ʻia, he paʻakikī ke hoʻohālikelike i nā hopena i loaʻa mai hoʻokahi a ʻoi aku paha nā noiʻi (Galliers 1992, Shanks et al. 1993). ʻO kēia mau pilikia a pau, ʻaʻole hiki ke hoʻopau ʻia a hiki ke hoʻemi ʻia e ka mea noiʻi ma o ka hoʻohana ʻana i nā hana kūpono (Lee 1989).

3.3. E hōʻoia i ke ʻano noiʻi hapaiia

Mai nā ʻano noiʻi ʻelua no kēia noiʻi, ua manaʻo ʻia ke ʻano noiʻi ʻoi aku ka kūpono. Ua kāpae ʻia ka hoʻokolokolo ma hope o ka noʻonoʻo pono ʻana i nā mea pili

nā pono a me nā nāwaliwali. ʻO ke kūpono a i ʻole ke kūpono ʻole o kēlā me kēia ala no kēia haʻawina e kūkākūkā ʻia ma lalo nei.

3.3.1. Ke kūpono ʻole o ke ʻano noiʻi o ka hookolokolo ana

Pono ka noiʻi noiʻi e noiʻi hohonu e pili ana i kahi kūlana i loko o hoʻokahi a ʻoi aku paha nā hui i kahi manawa (Eisenhardt 1989). I kēia hihia, ʻoi aku paha ka manawa ma mua o ka manawa i hāʻawi ʻia no kēia haʻawina. ʻO ke kumu ʻē aʻe o ka ʻae ʻole ʻana i ke ʻano o ka noiʻi ʻana ʻo ia ka pilikia o nā hopena ma muli o ka nele o ke koʻikoʻi (Yin 1989). Hiki i ke kumuhana o ka mea noiʻi ke hoʻololi i nā hopena a me nā hopena. ʻO kekahi kumu ʻoi aku ka maikaʻi o kēia ʻano no ka noiʻi ʻana i ke ʻano nīnau 'pehea' a i ʻole 'no ke aha' (Yin 1989), ʻoiai ʻo ka nīnau noiʻi no kēia haʻawina ʻo ke ʻano 'what'. ʻO ka mea hope akā ʻaʻole ka mea liʻiliʻi loa, paʻakikī ke hoʻonui i nā ʻike mai hoʻokahi a i ʻole kekahi mau noiʻi (Galliers 1992, Shanks et al. 1993). Ma muli o kēia kumu, ʻaʻole i koho ʻia ke ʻano noiʻi noiʻi no ka mea ʻaʻole kūpono ia no kēia noiʻi.

3.3.2. ʻO ka maʻalahi o ke ʻano ʻimi o hoʻokolokolo

I ka wā i hana ʻia ai kēia noiʻi, ʻaʻole i hoʻohana nui ʻia ka hana o ka waihona ʻikepili e nā hui Australia. No laila, ʻaʻole nui ka ʻike e pili ana i kā lākou hoʻokō ʻana i loko o nā hui Australia. Loaʻa ka ʻike i loaʻa mai nā hui i hoʻokō a hoʻohana a hale kūʻaiʻikepili. Ma kēia hihia, ʻo ke ʻano noiʻi noiʻi ka mea kūpono loa no ka mea hiki ke loaʻa ka ʻike i loaʻa ʻole ma kahi ʻē a i ʻole ma ke ʻano i koi ʻia no ka nānā ʻana (Fowler 1988). Eia kekahi, ʻo ke ʻano noiʻi noiʻi e hiki ai i ka mea noiʻi ke loaʻa ka ʻike maikaʻi i nā hana, nā kūlana, a i ʻole nā ​​​​manaʻo i kekahi manawa (Galliers 1992, Denscombe 1998). Ua koi ʻia kahi hiʻohiʻona e hoʻonui i ka ʻike e pili ana i ka ʻike waihona waihona ʻikepili Australia.

Eia kekahi, ua ʻōlelo ʻo Sonquist lāua ʻo Dunkelberg (1977) ʻoi aku ka laulā o nā hopena o ka noiʻi noiʻi ma mua o nā ʻano hana ʻē aʻe.

3.4. Hoʻolālā Noiʻi Nānā

Ua hoʻokō ʻia ka noiʻi e pili ana i nā hana hoʻopaʻa waihona ʻikepili i ka makahiki 1999. Ua hoʻokumu ʻia ka heluna kanaka i manaʻo ʻia e nā hui Australia e makemake ana i nā haʻawina waihona ʻikepili, no ka mea, ua ʻike mua ʻia lākou e pili ana i ka dati na lākou e mālama a no laila, hiki ke hāʻawi i ka ʻike kūpono no kēia haʻawina. Ua ʻike ʻia ka heluna kanaka i manaʻo ʻia ma o kahi noiʻi mua o nā lālā Australia a pau o The Data Warehousing Institute (Tdwi-aap). Kūkākūkā kēia ʻāpana i ka hoʻolālā ʻana o ka pae noiʻi empirical o kēia haʻawina.

3.4.1. ʻAno ʻohi dati

Mai nā ʻano hana ʻekolu i hoʻohana mau ʻia i ka noiʻi noiʻi (ʻo ia ka nīnau leka uila, nīnauele kelepona a me ka nīnauele pilikino) (Nachmias 1976, Fowler 1988, de Vaus 1991), ua apono ʻia ka nīnau leka uila no kēia noiʻi. ʻO ke kumu mua o ka hoʻokomo ʻana i ka mea hope, ʻo ia ka hiki ke hōʻea i kahi heluna kanaka i hoʻopuehu ʻia (Blalock 1970, Nachmias and Nachmias 1976, Hwang and Lin 1987, de Vaus 1991, Gable 1994). ʻO ka lua, kūpono ka nīnau leka uila no nā haumāna i hoʻonaʻauao kiʻekiʻe (Fowler 1988). ʻO ka nīnau leka uila no kēia haʻawina i hāʻawi ʻia i nā mea kākoʻo papahana waihona waihona, nā alakaʻi a/a i ʻole nā ​​​​luna papahana. ʻO ke kolu, kūpono nā nīnau leka uila ke loaʻa kahi papa inoa leka uila (Salant and Dilman 1994). ʻO TDWI, i kēia hihia, ua hāʻawi kahi hui waihona ʻikepili hilinaʻi i ka papa inoa leka uila o kāna mau lālā Australia. ʻO kekahi pōmaikaʻi ʻē aʻe o ka nīnau leka uila ma luna o ka nīnau kelepona a i ʻole nā ​​nīnauele pilikino, ʻo ia ka mea e hiki ai i nā mea pane ke pane pololei aku, ʻoiai inā pono nā mea pane e nīnau i nā memo a kūkākūkā i nā nīnau me nā poʻe ʻē aʻe (Fowler 1988).

ʻO kahi pōʻino paha ka manawa e pono ai e hana i nā nīnau nīnau ma ka leka uila. ʻO ka maʻamau, mālama ʻia kahi noiʻi leka uila ma kēia kaʻina: leka uila, kali no nā pane, a hoʻouna i ka hōʻoia (Fowler 1988, Bainbridge 1989). No laila, ʻoi aku ka lōʻihi o ka manawa ma mua o ka manawa i koi ʻia no nā nīnauele pilikino a i ʻole nā ​​nīnau kelepona. Eia naʻe, hiki ke ʻike mua ʻia ka manawa holoʻokoʻa (Fowler 1988, Denscombe 1998). ʻAʻole hiki ke ʻike mua ʻia ka manawa i hoʻolilo ʻia no ka hoʻokō ʻana i nā nīnauele pilikino no ka mea ʻokoʻa ia mai kahi nīnauele a i kekahi (Fowler 1988). Hiki ke ʻoi aku ka wikiwiki o nā nīnauele kelepona ma mua o nā nīnau leka uila a me nā nīnauele pilikino akā hiki ke loaʻa ka pane pane ʻole kiʻekiʻe ma muli o ka loaʻa ʻole o kekahi poʻe (Fowler 1988). Eia hou, ua kaupalena ʻia nā nīnauele kelepona i nā papa inoa pōkole o nā nīnau (Bainbridge 1989).

ʻO kekahi nāwaliwali o kahi nīnau leka uila ʻo ka nui o ka pane ʻole (Fowler 1988, Bainbridge 1989, Neuman 1994). Eia nō naʻe, ua lawe ʻia nā mea kūʻē ma ka hoʻopili ʻana i kēia noiʻi me kahi hale waihona kālā hilinaʻi (ʻo ia hoʻi, TDWI) (Bainbridge 1989, Neuman 1994), e hoʻouna ana i ʻelua mau leka hoʻomanaʻo i nā mea pane ʻole (Fowler 1988, Neuman 1994) a loaʻa pū kekahi leka hou. e wehewehe ana i ke kumu o ka haʻawina (Neuman 1994).

3.4.2. ʻĀpana hoʻokalakala

ʻO ke kumu o kēia noiʻi ʻana ʻo ia ka loaʻa ʻana o ka ʻike e pili ana i ka hoʻokō ʻana i ka waihona ʻikepili a me kona hoʻohana ʻana i loko o nā hui Australia. ʻO ka heluna kanaka i manaʻo ʻia ʻo ia nā hui Australia a pau i hoʻokō, a i ʻole e hoʻokō nei, i hale kūʻaiʻikepili. Hoʻopaʻa inoa ʻia nā hui pākahi ma ka inoa. Ua hoʻouna ʻia ka nīnau nīnau ma ka leka uila i nā hui makemake e lawe hale kūʻaiʻikepili. Mālama kēia ʻano hana i ka ʻike i hōʻiliʻili ʻia mai nā kumuwaiwai kūpono loa o kēlā me kēia hui komo.

3.4.3. Laʻana noiʻi

Ua loaʻa mai ka "papa inoa leka" o nā mea noiʻi mai TDWI. Mai kēia papa inoa, ua koho ʻia nā hui Australian 3000 i kumu no ka laʻana. Ua hoʻouna ʻia kahi leka hou e wehewehe ana i ka papahana a me ke kumu o ka noiʻi, me kahi pepa pane a me kahi envelopp i uku mua ʻia no ka hoʻihoʻi ʻana i ka nīnau nīnau i hoʻopiha ʻia i ka hāpana. No nā hui 3000, ua ʻae ʻo 198 e komo i ke aʻo ʻana. Ua manaʻo ʻia kahi helu liʻiliʻi o nā pane ua haawiia ʻO ka heluna nui o nā hui Australia i ʻapo a i ʻole i ka hoʻopaʻa ʻana i ka hoʻolālā waihona ʻikepili i loko o kā lākou hui. No laila, ʻo ka heluna kanaka i manaʻo ʻia no kēia haʻawina he 198 hui wale nō.

3.4.4. Nā mea i loko o ka nīnau nīnau

Ua hoʻokumu ʻia ke ʻano o ka nīnau nīnau ma ke ʻano hoʻohālike o ka waihona ʻikepili Monash (i kūkākūkā mua ʻia ma ka ʻāpana 2.3). Hoʻokumu ʻia ka maʻiʻo o ka nīnau ma ka loiloi palapala i hōʻike ʻia ma ka mokuna 2. Hiki ke loaʻa kahi kope o ka nīnau i hoʻouna ʻia i ka poʻe i komo i ka noiʻi ma Appendix B. Aia ka nīnau nīnau i ʻeono mau ʻāpana, e hahai ana i nā pae o ke kumu hoʻohālike i uhi ʻia. Hōʻuluʻulu pōkole nā ​​paukū ʻeono i nā mea o kēlā me kēia ʻāpana.

Mahele A: ʻIke kumu e pili ana i ka hui
Aia ma kēia ʻāpana nā nīnau e pili ana i ka moʻolelo o nā hui i komo. Eia kekahi, pili kekahi o nā nīnau i ke kūlana o ka papahana waihona waihona ʻikepili o ka mea komo. ʻAʻole i hōʻike ʻia ka ʻike huna e like me ka inoa o ka hui ma ka nānā ʻana.

Mahele B: Hoʻomaka
ʻO nā nīnau ma kēia ʻāpana e pili ana i ka hana o ka hoʻomaka ʻana i ka waihona ʻikepili. Ua nīnau ʻia nā nīnau e pili ana i nā mea hoʻomaka papahana, nā mea hōʻoia, nā mākau a me ka ʻike pono, nā pahuhopu hoʻomohala ʻikepili a me nā manaʻolana o ka mea hoʻohana.

Mahele C: Hoʻolālā
Aia kēia māhele i nā nīnau e pili ana i nā hana hoʻolālā hale kūʻaiʻikepili. ʻO ka mea nui, ʻo nā nīnau e pili ana i ke ʻano o ka hoʻokō, ka lōʻihi o ka papahana, ke kumukūʻai o ka papahana a me ka nānā ʻana i ke kumukūʻai / pōmaikaʻi.

Mahele D: Hoʻomohala
Ma ka mahele hoʻomohala he mau nīnau e pili ana i nā hana hoʻomohala o ka hale kūʻaiʻikepili: hōʻiliʻili o nā koi mea hoʻohana hope, nā kumu o dati, ke kumu hoopololei o dati, prototypes, hoʻolālā hiki, hoʻolālā ʻenehana a me ke koho ʻana i nā mea hana hoʻomohala waihona waihona.

Mahele E: Hana
Nā nīnau hana e pili ana i ka hana a me ka hoʻonui o ka hale kūʻaiʻikepili, pehea e ulu ai i ka pae aʻe o ka hoʻomohala ʻana. Ma laila ka maikaʻi o ka ʻikepili, nā hoʻolālā hou o dati, ka granularity o dati, scalability o hale kūʻaiʻikepili a me nā pilikia palekana o hale kūʻaiʻikepili i waena o nā ʻano nīnau i nīnau ʻia.

Mahele F: Hoʻomohala
Aia kēia ʻāpana i nā nīnau e pili ana i ka hoʻohana ʻana i ka hale kūʻaiʻikepili e nā mea hoʻohana hope. Ua hoihoi ka mea noiʻi i ke kumu a me ka pono o ka hale kūʻaiʻikepili, ka loiloi a me ka hoʻomaʻamaʻa hoʻolālā i apono ʻia a me ka hoʻolālā hoʻomalu o hale kūʻaiʻikepili hāpai ʻia.

3.4.5. Laki pane

ʻOiai ua ʻāhewa ʻia nā noiʻi leka uila no ka haʻahaʻa o ka pane ʻana, ua lawe ʻia nā mea e hoʻonui ai i ka helu hoʻihoʻi (e like me ka mea i kūkākūkā mua ʻia ma ka ʻāpana 3.4.1). ʻO ka huaʻōlelo 'pane rate' e pili ana i ka pākēneka o ka poʻe i loko o kahi laʻana noiʻi i pane i ka nīnau nīnau (Denscombe 1998). Ua hoʻohana ʻia kēia ʻano kumu no ka helu ʻana i ka helu pane no kēia haʻawina:

Ka nui o ka poe i pane mai
Laki pane = ——————————————————————————— X 100 Huina helu o na ninau i hoounaia.

3.4.6. Hoao Pailaka

Ma mua o ka hoʻouna ʻia ʻana o ka nīnau nīnau i ka laʻana, ua nānā ʻia nā nīnau ma o ka hoʻokō ʻana i nā hoʻokolohua hoʻokele, e like me ka manaʻo o Luck and Rubin (1987), Jackson (1988) a me de Vaus (1991). ʻO ke kumu o nā hoʻokolohua hoʻokele e hōʻike i nā ʻōlelo ambiguous a me nā nīnau paʻakikī e wehewehe, e wehewehe i nā wehewehe a me nā huaʻōlelo i hoʻohana ʻia a e ʻike i ka manawa kūpono e hoʻopau ai i ka nīnau (Warwick and Lininger 1975, Jackson 1988, Salant a me Dilman 1994). Ua hana ʻia nā hoʻokolohua hoʻokele ma ke koho ʻana i nā kumuhana me nā ʻano like me nā kumuhana hope loa, e like me ka manaʻo o Davis e Cosenza (1993). Ma kēia noiʻi ʻana, ua koho ʻia nā ʻoihana waihona ʻikepili ʻeono i mau kumuhana hoʻokele. Ma hope o kēlā me kēia hoʻokolohua hoʻokele, ua hana ʻia nā hoʻoponopono pono. Mai nā hoʻokolohua hoʻokele i hana ʻia, ua hāʻawi ka poʻe i komo i ka hana hou ʻana a me ka hoʻoponopono hou ʻana i ka mana hope o ka nīnau nīnau.

3.4.7. Ke Anaina Ana Na Dati

I dati ʻO nā noiʻi i hōʻiliʻili ʻia mai nā nīnau nīnau i pani ʻia me ka hoʻohana ʻana i kahi pūʻolo papahana helu i kapa ʻia ʻo SPSS. Ua kālailai ʻia ka nui o nā pane me ka hoʻohana ʻana i nā ʻikepili wehewehe. Ua hoʻihoʻi ʻole ʻia kekahi mau nīnau nīnau. Ua mālama ʻia kēia mau mea me ka mālama nui e hōʻoia i ka i dati ʻaʻole he hopena o nā hewa komo ʻana i ka ʻikepili, akā no ka mea ʻaʻole kūpono nā nīnau i ka mea kākau inoa, a i ʻole ua hoʻoholo ka mea kākau inoa ʻaʻole e pane i hoʻokahi a i ʻole nā ​​nīnau kikoʻī. ʻAʻole mālama ʻia kēia mau pane i ka wā o ka nānā ʻana dati a ua helu ʻia ʻo '- 9' e hōʻoia i ko lākou haʻalele ʻana mai ke kaʻina loiloi.

I ka hoʻomākaukau ʻana i ka nīnau nīnau, ua helu mua ʻia nā nīnau i pani ʻia ma ka hāʻawi ʻana i kahi helu i kēlā me kēia koho. Hoʻohana ʻia ka helu no ka hoʻomākaukau ʻana i ka dati i ka wā o ka nānā ʻana (Denscombe 1998, Sapsford a me Jupp 1996). No ka laʻana, aia nā koho ʻeono i helu ʻia ma ka nīnau 1 o ka pauku B: papa alakaʻi, luna hoʻokele, ʻoihana IT, ʻoihana ʻoihana, nā kūkākūkā a me nā mea ʻē aʻe. Ma ka waihona o dati o SPSS, ua hoʻokumu ʻia kahi ʻano hoʻololi e hōʻike i ka 'mea hoʻomaka o ka papahana', me nā lepili waiwai ʻeono: '1' no ka 'papa alakaʻi', '2' no ka 'luna luna' a pēlā aku. ʻO ka hoʻohana ʻana i ka pālākiō Likertin i kekahi o nā nīnau i hoʻopaʻa ʻia i ʻae ʻia no ka ʻike maʻalahi ʻole i hāʻawi ʻia i ka hoʻohana ʻana i nā helu helu helu i komo i loko o SPSS. No nā nīnau me nā pane pau ʻole, ʻaʻole i hoʻokaʻawale ʻia, ua mālama ʻia kēlā me kēia koho ma ke ʻano he hoʻololi hoʻokahi me nā lepili waiwai ʻelua: '1' no ka 'marked' a me '2' no ka 'non marked'.

Ua mālama ʻia nā nīnau hāmama mai nā nīnau pani. ʻAʻole i hoʻokomo ʻia nā pane i kēia mau nīnau i SPSS. Akā, ua kālailai ʻia lākou e ka lima. ʻO ka hoʻohanaʻana i kēiaʻano nīnau e hiki ai iā mākou ke loaʻa kaʻike e pili ana i nā manaʻo a me nāʻike pilikino o nā mea pane (Bainbridge 1989, Denscombe 1998). Inā hiki, ua hoʻokaʻawale ʻia nā pane.

No ka noonoo ana o dati, Hoʻohana ʻia nā ʻano loiloi helu maʻalahi, e like me ke alapine pane, mean, deviation maʻamau a me median (Argyrous 1996, Denscombe 1998).
Ua hana maikaʻi ka hoʻokolohua Gamma no ka loaʻa ʻana o nā ana nui o nā hui ma waena dati ordinals (Norusis 1983, Argyrous 1996). Ua kūpono kēia mau ho'āʻo ʻana no ka mea ʻaʻole nui nā ʻāpana o nā unahi ordinal i hoʻohana ʻia a hiki ke hōʻike ʻia ma ka papaʻaina (Norusis 1983).

3.5 Hōʻuluʻulu manaʻo

Ma kēia mokuna, ua kūkākūkā ʻia ke ʻano noiʻi a me ka hoʻolālā i hāpai ʻia no kēia haʻawina.

E noʻonoʻo ana ke koho ʻana i ke ala noiʻi kūpono loa no kahi haʻawina
ka noʻonoʻo ʻana i kekahi mau lula, me ke ʻano a me ke ʻano o ka noiʻi ʻana, a me nā pono a me nā nāwaliwali o kēlā me kēia ala hiki (Jenkins 1985, Benbasat et al. 1097, Galliers and Land 1987, yin 1989, Hamilton and ives 1992, Galliers 1992, Neuman 1994). Ma muli o ka nele o ka ʻike a me ke kumumanaʻo e pili ana i ka hoʻohana ʻana i ka waihona warehousing ma Australia, pono kēia noiʻi noiʻi i kahi ʻano noiʻi unuhi me ka hiki ke ʻimi e ʻimi i nā ʻike o nā hui Australia. Ua koho ʻia ke ʻano noiʻi i koho ʻia e hōʻiliʻili i ka ʻike e pili ana i ka lawe ʻia ʻana o ka manaʻo waihona waihona ʻikepili e nā hui Australia. Ua koho ʻia kahi nīnau leka uila e like me ka ʻenehana hōʻiliʻili dati. Nā kumu kūpono no ke ʻano noiʻi a me ka ʻenehana hōʻiliʻili dati koho ʻia e hāʻawi ʻia ma kēia mokuna. Eia kekahi, ua hōʻike ʻia kahi kūkākūkā e pili ana i ka ʻāpana o ka loiloi, ka laʻana i hoʻohana ʻia, nā pākēneka o nā pane, ka ʻike o ka nīnau nīnau, ka hoʻāʻo mua o ka nīnau nīnau a me ke ʻano o ka nānā ʻana i ka nīnau. dati.

Ke hoʻonohonoho ʻana i a Hale kūʻai ʻikepili:

Hoʻohui i ka pilina hui a me ke ʻano hoʻohālike

KANAWAI
Mālama i dati he pilikia nui i kēia manawa no nā hui he nui. ʻO kahi pilikia nui i ka hoʻomohala ʻana i ka mālama kamepiula dati ʻo ia kāna hana.
Pono ka hoʻolālā e kākoʻo i ka ʻike ʻana i nā manaʻo i loko o ka hale kūʻaiʻikepili i ka ʻōnaehana hoʻoilina a me nā kumu ʻē aʻe o dati a maʻalahi hoʻi ka hoʻomaopopo a me ka pono i ka hoʻokō ʻana o hale kūʻaiʻikepili.
Ka nui o ka waihona waihona o dati paipai ʻia ka hoʻohana ʻana i ke ʻano hoʻohālike pili kino a i ʻole ka hoʻohālike dimensional e hōʻike i ka hoʻolālā ʻana o hale kūʻaiʻikepili.
Ma kēia pepa, hōʻike mākou i ka hiki ke hoʻohui ʻia nā hōʻike ʻelua i hoʻokahi ala no ke kaha kiʻi hale kūʻaiʻikepili. Systematic ke ala i hoʻohana ʻia

nānā ʻia ma kahi haʻawina hihia a ʻike ʻia i loko o kekahi mau manaʻo koʻikoʻi me nā loio.

PALAPALA IKE

Un hale kūʻaiʻikepili ʻo ia ka mea maʻamau i wehewehe ʻia ma ke ʻano he "kumu kumuhana, hoʻohui, ʻokoʻa manawa, a me ka hōʻiliʻili ʻole o ka ʻikepili i ke kākoʻo ʻana i nā hoʻoholo o ka hoʻokele" (Inmon and Hackathorn, 1994). Hōʻike ke kumuhana a hoʻohui pū ʻia ka hale kūʻaiʻikepili ua hoʻolālā ʻia e kaʻa i nā palena hana o nā ʻōnaehana Legaci e hāʻawi i kahi hiʻohiʻona hoʻohui o dati.
Hoʻopili ka ʻokoʻa manawa i ka mōʻaukala a i ʻole ke ʻano pūʻulu manawa o ka dati i ka a hale kūʻaiʻikepili, e hiki ai ke kālailai ʻia nā ʻano. Non-volatile hōʻike i ka hale kūʻaiʻikepili ʻaʻole hoʻomau ʻia e like me a hōkeoʻikepili o OLTP. Akā, ua hoʻonui ʻia i kēlā me kēia manawa, me dati mai loko a me waho. ʻO ka hale kūʻaiʻikepili ua hoʻolālā kūikawā ʻia no ka ʻimi ʻana ma mua o ka hoʻonui ʻana i ka pono a me ka hana hana.
ʻO ka manaʻo o ka mālama ʻana i dati ʻaʻole ia he mea hou, ʻo ia kekahi o nā kumu hoʻokele o dati mai nā kanaono (The Martin, 1982).
I hale kūʻaiʻikepili hāʻawi lākou i ka ʻoihana dati no nā ʻōnaehana kākoʻo hoʻokele. Aia nā ʻōnaehana kākoʻo hoʻokele i nā ʻōnaehana kākoʻo hoʻoholo (DSS) a me nā ʻōnaehana ʻike hoʻokō (EIS). ʻO DSS kahi ʻōnaehana ʻike kamepiula i hoʻolālā ʻia e hoʻomaikaʻi i ka hoʻoholo ʻana o ke kanaka. ʻO ka EIS ka mea maʻamau he ʻōnaehana hoʻouna o dati e hiki ai i nā alakaʻi ʻoihana ke komo maʻalahi i ka ʻike o dati.
ʻO ka hoʻolālā nui o a hale kūʻaiʻikepili hōʻike i ke kuleana o hale kūʻaiʻikepili ma ke kākoʻo hoʻokele. E like me ka hāʻawi ʻana i ka ʻōnaehana dati no EIS a me DSS, al hale kūʻaiʻikepili hiki ke loaʻa pololei ma o nā nīnau. KA dati komo iloko o a hale kūʻaiʻikepili ua hoʻokumu ʻia ma ka nānā ʻana i nā koi ʻike hoʻokele a loaʻa mai nā kumu ʻekolu: nā ʻōnaehana hoʻoilina kūloko, nā ʻōnaehana hopu ʻikepili kumu kūikawā a me nā kumu ʻikepili waho. KA dati i loko o nā ʻōnaehana hoʻoilina i loko, ʻaʻole pinepine lākou, ʻaʻole kūlike, ʻano haʻahaʻa, a mālama ʻia i nā ʻano like ʻole no laila pono lākou e hoʻokuʻikahi a hoʻomaʻemaʻe ʻia ma mua o ka hoʻouka ʻia ʻana i loko o ka

hale kūʻaiʻikepili (Inmon, 1992; McFadden, 1996). KA dati e hele mai ana mai nā ʻōnaehana mālama dati ad hoc a mai nā kumu dati hoʻohana pinepine ʻia waho e hoʻonui (hōʻano hou, hoʻololi) i dati mai nā ʻōnaehana hoʻoilina.

Nui nā kumu koʻikoʻi e hoʻomohala i kahi hale kūʻaiʻikepili, e pili ana i ka hoʻoholo maikaʻi ʻana ma o ka hoʻohana pono ʻana i nā ʻike hou aʻe (Ives 1995), kākoʻo no ka nānā ʻana i nā hana holoʻokoʻa (Graham 1996), a me ka hoʻemi ʻana dati no EIS a me DSS (Graham 1996, McFadden 1996).

Ua loaʻa i kahi haʻawina empirical hou, ma ka awelika, he hoʻihoʻi i ka hoʻopukapuka no hale kūʻaiʻikepili e 401% ma hope o ʻekolu makahiki (Graham, 1996). Eia naʻe, nā haʻawina empirical ʻē aʻe o hale kūʻaiʻikepili loaʻa nā pilikia koʻikoʻi e like me ka paʻakikī i ke ana ʻana a me ka hāʻawi ʻana i nā pōmaikaʻi, nele i ke kumu maopopo, hoʻohaʻahaʻa i ke kumu a me ka paʻakikī o ke kaʻina o ka mālama ʻana i nā pono. dati, e pili ana i nā kumu a me ka maʻemaʻe o dati. Mālama i dati hiki ke noʻonoʻo ʻia he hopena i ka pilikia hoʻokele dati ma waena o nā hui. ʻO ka manipulation o dati ma ke ʻano he kumu waiwai kaiapili, ua noho ia kekahi o nā pilikia nui i ka mālama ʻana i nā ʻōnaehana ʻike a puni ka honua no nā makahiki he nui (Brancheau et al. 1996, Galliers et al. 1994, Niederman et al. 1990, Pervan 1993).

ʻO kahi ala kaulana i ka hoʻokele dati i nā makahiki kanawalu ʻo ia ka hoʻomohala ʻana i kahi kumu hoʻohālike dati pilikanaka. Hoʻohālike dati social ua hoʻolālā ʻia e hāʻawi i kahi kumu paʻa no ka hoʻomohala ʻana i nā ʻōnaehana noi hou a hōkeoʻikepili a me ke kūkulu hou ʻana a me ka hoʻohui ʻana o nā ʻōnaehana hoʻoilina (Brancheau et al.

1989, Goodhue et al. 1988:1992, Kim a me Everest 1994). Eia nō naʻe, he nui nā pilikia me kēia ala, ʻo ia hoʻi, ka paʻakikī a me ke kumukūʻai o kēlā me kēia hana, a me ka manawa lōʻihi e pono ai e hana i nā hopena ʻike (Beynon-Davies 1994, Earl 1993, Goodhue et al. 1992, Periasamy 1994, Shanks 1997 ).

Il hale kūʻaiʻikepili he waihona ʻokoʻa ia e noho pū ana me nā waihona hoʻoilina ma mua o ka hoʻololi ʻana iā lākou. No laila hiki iā ʻoe ke kuhikuhi i ka hoʻokele o dati a pale i ke kūkulu hou ʻana i nā ʻōnaehana hoʻoilina.

NA HANA HANA I KA HOIKE IKE

WAEWAE

ʻO ke kaʻina hana o ke kūkulu ʻana a me ka hoʻomaʻemaʻe ʻana a hale kūʻaiʻikepili Pono e hoʻomaopopo ʻia ma ke ʻano he kaʻina evolutionary ma mua o ka hoʻomohala ola o nā ʻōnaehana kuʻuna (Makemake, 1995, Shanks, O'Donnell a me Arnott 1997a). Nui nā kaʻina hana i loko o kahi papahana hale kūʻaiʻikepili e like me ka hoʻomaka, ka hoʻolālā; ʻike i loaʻa mai nā koi i noi ʻia e nā luna ʻoihana; nā kumu, hoʻololi, hoʻomaʻemaʻe dati a me ka hoʻonohonoho ʻana mai nā ʻōnaehana hoʻoilina a me nā kumu ʻē aʻe dati; nā ʻōnaehana hāʻawi i ka hoʻomohala ʻana; kiai ana o hale kūʻaiʻikepili; a me ka noʻonoʻo ʻole o ke kaʻina hana a me ke kūkulu ʻana o a hale kūʻaiʻikepili (Stinchi, O'Donnell a me Arnott 1997b). I loko o kēia puke pai, e nānā mākou i ke kaha kiʻi ʻana i ka dati mālama ʻia i loko o ka pōʻaiapili o kēia mau kaʻina hana ʻē aʻe. Nui nā ʻano hana i manaʻo ʻia no ka hoʻolālā hale kūʻaiʻikepili ma ka palapala (Inmon 1994, Ives 1995, Kimball 1994 McFadden 1996). Loaʻa i kēlā me kēia ʻano hana kahi loiloi pōkole me ka nānā ʻana i ko lākou mau ikaika a me nā nāwaliwali.

ʻO Inmon's (1994) Approach for Hale kūʻai ʻikepili Design

Ua hāʻawi ʻo Inmon (1994) i ʻehā mau ʻanuʻu no ka hoʻolālā ʻana a hale kūʻaiʻikepili (e nana i ke Kii 2). ʻO ka hana mua ka hoʻolālā ʻana i kahi laʻana dati pilikanaka e hoomaopopo pehea i dati hiki ke hoʻohui ʻia ma nā wahi hana i loko o kahi hui ma ka hoʻokaʻawale ʻana i ka dati hale kūʻai ma nā wahi. Hoʻohālike dati hana ʻia no ka mālama ʻana dati pili i ka hoʻoholo ʻana, me dati nā mea kākau moʻolelo, a ua komo pū dati unuhi ʻia a hōʻuluʻulu ʻia. ʻO ka hana ʻelua, ʻo ia ka ʻike ʻana i nā wahi kumuhana no ka hoʻokō. Hoʻokumu ʻia kēia mau mea ma luna o nā mea nui i hoʻoholo ʻia e kekahi hui. ʻO ke kolu o ka ʻanuʻu e pili ana i ke kaha kiʻi a hōkeoʻikepili no ke kumuhana, e nānā pono i ka hoʻokomo ʻana i nā pae kūpono o ka granularity. Paipai ʻo Inmon i ka hoʻohana ʻana i nā ʻano hui a me nā hoʻohālike pili. ʻO ka hā o ka ʻike ʻana i nā ʻōnaehana kumu dati pono a hoʻomohala i nā kaʻina hana hoʻololi e hopu, hoʻomaʻemaʻe a hōʻano i dati.

ʻO ka ikaika o ka hoʻokokoke ʻana o Inmon ʻo ia ke kumu hoʻohālike dati hāʻawi ka nohona i ke kumu no ka hoʻohui ʻana o dati i loko o ka hoʻonohonoho ʻana a me ka hoʻolālā ʻana i nā kākoʻo no ka hoʻomohala ʻana o hale kūʻaiʻikepili. ʻO kona mau hemahema ka paʻakikī a me ke kumukūʻai i ka hoʻolālā ʻana i ke kumu hoʻohālike dati pilikanaka, ka paʻakikī o ka hoʻomaopopo ʻana i nā hiʻohiʻona o nā hui a me nā pilina i hoʻohana ʻia ma nā hiʻohiʻona ʻelua, ʻo ia dati pilikanaka a me kela o dati mālama ʻia e ke kumuhana, a me ke kūpono o dati o ke kaha kii o hale kūʻaiʻikepili no ka hoomaopopo ana hōkeoʻikepili pili akā ʻaʻole no hōkeoʻikepili nui-nui.

Ives' (1995) Hoʻokokoke i Hale kūʻai ʻikepili Design

Manaʻo ʻo Ives (1995) i ʻehā mau ʻanuʻu i ka hoʻolālā ʻana i kahi ʻōnaehana ʻike āna i manaʻo ai e pili ana i ka hoʻolālā ʻana o kahi hale kūʻaiʻikepili (e nana i ke Kii 3). Hoʻokumu nui ʻia ke ala ma ka Information Engineering no ka hoʻomohala ʻana i nā ʻōnaehana ʻike (Martin 1990). ʻO ka hana mua e hoʻoholo i nā pahuhopu, nā mea koʻikoʻi a me ka holomua a me nā hōʻailona hana nui. Hoʻohālike ʻia nā kaʻina hana ʻoihana koʻikoʻi a me nā ʻike e pono ai e alakaʻi iā mākou i kahi hoʻohālike dati pilikanaka. ʻO ka hana ʻelua e pili ana i ka hoʻomohala ʻana i kahi hoʻolālā wehewehe dati mālama ʻia e nā wahi, hōkeoʻikepili di hale kūʻaiʻikepili, nā mea ʻenehana i koi ʻia, ka hoʻonohonoho o ke kākoʻo hoʻonohonoho pono e hoʻokō a hana pū me hale kūʻaiʻikepili. ʻO ke kolu o ka ʻanuʻu e pili ana i ke koho ʻana i nā pūʻolo polokalamu pono a me nā mea hana. ʻO ka hā o ka hoʻolālā kikoʻī a me ke kūkulu ʻana o ka hale kūʻaiʻikepili. Hoʻomaopopo ʻo Ives i kēlā mālama ʻana dati he kaʻina hana i hoʻopaʻa ʻia.

ʻO nā ikaika o ka Ives ka hoʻohana ʻana i nā ʻenehana kikoʻī e hoʻoholo ai i nā koi ʻike, ka hoʻohana ʻana i kahi kaʻina hana e kākoʻo i ka hoʻohui ʻana o hale kūʻaiʻikepili, ke koho lako lako a me ka lako polokalamu, a me ka hoʻohana ʻana i nā ʻenehana hōʻike lehulehu no ka hale kūʻaiʻikepili. Aia kona mau hemahema i ka paʻakikī. ʻO nā mea ʻē aʻe e pili ana i ka paʻakikī o ka hoʻomohala ʻana i nā pae he nui hōkeoʻikepili allʻinterno del hale kūʻaiʻikepili i nā manawa kūpono a me nā koina.

Kimball's (1994) Approach to Hale kūʻai ʻikepili Design

Kimball (1994) i ʻelima mau ʻanuʻu no ka hoʻolālā ʻana a hale kūʻaiʻikepili (e nana i na Kii 4). Hoʻolaʻa nui ʻia kāna ala i ka hoʻolālā ʻana i kahi solo hale kūʻaiʻikepili a ma ka hoʻohana ʻana i nā hiʻohiʻona dimensional ma mua o nā hiʻohiʻona hui a me ka pilina. Nānā ʻo Kimball i kēlā mau hiʻohiʻona no ka mea ʻoi aku ka maʻalahi o nā alakaʻi ʻoihana e hoʻomaopopo i ka ʻoihana, ʻoi aku ka maikaʻi i ka wā e pili ana i nā kūkākūkā paʻakikī, a me ka hoʻolālā hōkeoʻikepili ʻoi aku ka maikaʻi o ke kino (Kimball 1994). Ua ʻike ʻo Kimball i ka ulu ʻana o a hale kūʻaiʻikepili he mea hoʻomau, a ʻo ia hale kūʻaiʻikepili hiki ke hoʻohui ʻia nā papa ʻokoʻa ma o ka hoʻokaʻawale ʻana iā lākou i nā papa o nā ʻano like.

ʻO ka hana mua, ʻo ia ka ʻike ʻana i ke kumuhana kikoʻī e hoʻopau ʻia. ʻO nā ʻanuʻu ʻelua a me ke kolu e pili ana i ka hoʻohālike dimensional. Ma ka ʻanuʻu ʻelua, ʻike nā ana i nā mea hoihoi i ke kumuhana a hui pū ʻia i loko o kahi papa ʻoiaʻiʻo. Eia kekahi laʻana, ma kahi kumuhana kūʻai, hiki i nā ana o ka ukupanee ke komo i ka nui o nā mea i kūʻai ʻia a me ke kālā ke kālā kūʻai. ʻO ke kolu o ka ʻanuʻu e pili ana i ka ʻike ʻana i nā ana ʻo ia nā ala e hiki ai ke hui pū ʻia nā ʻike. Ma kahi kumuhana kūʻai, hiki i nā ana kūpono ke komo i ka mea, kahi, a me ka manawa. Loaʻa i ka papa ʻoiaʻiʻo kahi kī ʻāpana he nui e hoʻopili iā ia i kēlā me kēia papa ʻāpana a maʻamau ka nui o nā ʻike. ʻO ka ʻokoʻa, loaʻa i nā papa ʻāpana ka ʻike wehewehe e pili ana i nā ana a me nā ʻano ʻē aʻe i hiki ke hoʻohana ʻia e hui pū i nā ʻike. Hoʻokumu ʻia ka pākaukau ʻoiaʻiʻo a me ka nui i ka mea i kapa ʻia ʻo ka hoʻolālā hōkū ma muli o kona ʻano. ʻO ka hā o ke kūkulu ʻana i kahi hōkeoʻikepili multidimensional e hoʻopololei i ke ʻano hoku. ʻO ka hana hope e ʻike i nā ʻōnaehana kumu dati pono a hoʻomohala i nā kaʻina hana hoʻololi e hopu, hoʻomaʻemaʻe a hōʻano i dati.

ʻO ka ikaika o ke ʻano o Kimball ka hoʻohana ʻana i nā hiʻohiʻona dimensional e hōʻike i ka dati mālama ʻia i mea maʻalahi ke hoʻomaopopo a alakaʻi i ka hoʻolālā kino kūpono. He kumu hoʻohālike i hoʻohana maʻalahi i nā ʻōnaehana ʻelua o hōkeoʻikepili Hiki ke hoʻokō ʻia ka pilina a i ʻole nā ​​ʻōnaehana hōkeoʻikepili multidimensional. Aia i loko o kona mau hemahema ka nele o kekahi mau ʻenehana e hoʻomaʻamaʻa i ka hoʻolālā ʻana a i ʻole ka hoʻohui ʻana o nā hiʻohiʻona hōkū he nui i loko o a hale kūʻaiʻikepili a me ka paʻakikī o ka hoʻolālā ʻana mai ke ʻano denormalized kiʻekiʻe loa i kahi kumu hoʻohālike a dati ma ka ʻōnaehana hoʻoilina.

ʻO McFadden's (1996) Approach to Data Hoʻolālā hale kūʻai

Manaʻo ʻo McFadden (1996) i ʻelima mau ʻanuʻu i ka hoʻolālā ʻana i kahi hale kūʻaiʻikepili (e nana i ke Kii 5).
Hoʻokumu ʻia kāna ʻano hana i ka synthesis o nā manaʻo mai ka palapala a ua kālele ʻia i ka hoʻolālā ʻana o kahi hoʻokahi hale kūʻaiʻikepili. ʻO ka hana mua e pili ana i kahi kānana koi. ʻOiai ʻaʻole i kuhikuhi ʻia nā kikoʻī ʻenehana, ʻike ʻia nā memo a McFadden i nā hui dati nā kikoʻī a me ko lākou mau ʻano, a pili i ka poʻe heluhelu Watson a me Frolick (1993) no ka hopu ʻana i nā koi.
Ma ka ʻanuʻu ʻelua, ua hoʻolālā ʻia kahi ʻano hoʻohālike pili hale kūʻaiʻikepili a laila hōʻoia ʻia e nā alakaʻi ʻoihana. ʻO ke kolu o ka ʻanuʻu e pili ana i ka hoʻoholo ʻana i ka palapala ʻāina mai nā ʻōnaehana hoʻoilina a me nā kumu waho hale kūʻaiʻikepili. ʻO ka hā o ka ʻanuʻu e pili ana i nā kaʻina hana i ka hoʻomohala ʻana, ka hoʻolaha ʻana a me ka synchronization dati nel hale kūʻaiʻikepili. I ka pae hope loa, hoʻomohala ʻia ka hoʻopuka ʻana o ka ʻōnaehana me ka manaʻo nui i kahi mea hoʻohana. Hoʻomaopopo ʻo McFadden i ke kaʻina hana kiʻi maʻamau.

ʻO nā ikaika o ka hoʻokokoke ʻana o McFadden e kuhikuhi ana i ke komo ʻana o nā alakaʻi ʻoihana i ka hoʻoholo ʻana i nā koi a me ke koʻikoʻi o nā kumuwaiwai. dati, kā lākou hoʻomaʻemaʻe a hōʻiliʻili. ʻO kāna mau hemahema ka nele o kahi kaʻina hana no ka wāwahi ʻana i kahi papahana nui hale kūʻaiʻikepili i nā pae hoʻohui he nui, a me ka

paʻakikī i ka hoʻomaopopo ʻana i ka hui a me nā kumu hoʻohālike pili i hoʻohana ʻia i ka hoʻolālā ʻana o hale kūʻaiʻikepili.

ʻAʻole wale nā ​​poʻe kokoke iā mākou e koho iā mākou.