Adattárház és ERP | KÖZPONTI ADAT-ARCHÍVUM: TÖRTÉNET és evolúció

ARCHÍVUM ADAT KÖZPONTI: TÖRTÉNELEM ÉS FEJLŐDÉSEK

A vállalati technológia két meghatározó témája az 90-es években az
kimondja i adattárház és az ERP. Hosszú ideig ez a két erős
A jelenlegi a vállalati IT részei voltak anélkül, hogy valaha is tették volna
kereszteződések. Szinte olyan volt, mintha anyag és antianyag lennének. De
mindkét jelenség növekedése elkerülhetetlenül az egyikhez vezetett
kereszteződésük. Ma a vállalatok azzal a problémával néznek szembe
mit kell tenni az ERP-vel e adattárház. Ez a cikk illusztrálja
mik a problémák és hogyan kezelik azokat a cégek.
AZ ELEJÉN…
Kezdetben ott volt a adattárház. Adatraktár született
ellensúlyozza a tranzakciófeldolgozó alkalmazási rendszert.
Az első időkben a memorizálás a adat ez azt jelentette, hogy
csak ellenpontja a számítógépes feldolgozó alkalmazásoknak
tranzakciók. De manapság sokkal kifinomultabb nézetek léteznek
miből a adattárház. A mai világban a
adattárház olyan struktúrába van beillesztve, amely lehet
Corporate Information Factory néven.
A VÁLLALATI INFORMÁCIÓS GYÁR
(CIF)
A Corporate Information Factory építészeti elemekkel rendelkezik
szabvány: a kód transzformáció és integráció szintje
amely integrálja az i adat miközben én adat környezetéből mozdulnak el
alkalmazása a környezet felé adattárház a társaság; a
adattárház annak a cégnek, ahol a adat
részletes és integrált történetek. A adattárház a cég mint
alap, amelyre az összes többi alkatrész építhető
a környezeté adattárház; egy operatív adattároló (ODS).
Az ODS egy hibrid szerkezet, amely az adatok bizonyos aspektusait tartalmazza
raktár és az OLTP környezet egyéb vonatkozásai; adatpiacok, ahol i
A különböző részlegek saját verzióval rendelkezhetnek az adatokról
raktár; a adattárház a feltárás, amelyben i
A cég „filozófusai” benyújthatják kérdéseiket
72 óra káros hatás nélkül adattárház; és egy emlék
vonal közelében, hol adat régi és adat ömlesztett részlet lehet
olcsón tárolva.
AHOL AZ ERP CSATLAKOZIK LA-HOZ
VÁLLALATI INFORMÁCIÓS GYÁR
Az ERP két helyen egyesül a Corporate Information Factory-val.
Először alapalkalmazásként (alapállapotként), amely i
adat az alkalmazásból adattárház. Ebben az esetben i adat,
tranzakciós folyamat melléktermékeként keletkezik,
integrálják és betöltik a adattárház a cégtől. A
második kapcsolódási pont az ERP és a CIF és az ODS között. Sőt, sokan
környezetekben az ERP-t klasszikus ODS-ként használják.
Abban az esetben, ha az ERP-t használják alapalkalmazásként, akkor azt
ugyanaz az ERP is használható a CIF-ben ODS-ként. Ban ben
Mindenesetre, ha az ERP-t mindkét szerepkörben használni kell, ott
egyértelmű különbséget kell tenni a két entitás között. Más szavakkal,
amikor az ERP az alapalkalmazás és az ODS szerepét tölti be, a
két építészeti entitásnak külön kell lennie. Ha egyetlen
az ERP megvalósítása mindkét szerepet igyekszik betölteni
ugyanakkor elkerülhetetlenül lesznek problémák a
ennek a szerkezetnek a tervezése és megvalósítása.
KÜLÖNÖZŐ ODS-EK ÉS ALAPVETŐ ALKALMAZÁSOK
Számos oka van annak, hogy az alkatrészek szétválnak
építészeti. Talán a legbeszédesebb kérdés a
egy architektúra különböző összetevői az, hogy minden egyes komponens
Az építészetnek megvan a maga nézete. Az alapalkalmazásra van szükség
más célra, mint az ODS-é. Próbáljon átfedni
egy alapszintű alkalmazásnézet az ODS világáról vagy fordítva
Ez nem megfelelő munkamódszer.
Következésképpen az ERP első problémája a CIF-ben az, hogy
ellenőrizze, hogy van-e különbség az alapalkalmazások és a
SDG-k.
ADATMODELLEK A VÁLLALATBAN
INFORMÁCIÓS GYÁR
A különböző összetevők közötti kohézió elérése
a CIF-architektúra esetében léteznie kell egy modellnek adat. Én
modelljei adat Kapcsolóként szolgálnak a különböző összetevők között
az architektúra, például az alapalkalmazások és az ODS. A
modelljei adat lesz a "szellemi útiterv", hogy a
helyes jelentést a CIF különböző építészeti összetevőiből.
Ezzel a fogalommal kéz a kézben haladva az ötlet az, hogy kellene
legyen nagyszerű és egyedi modellje adat. Persze, hogy kell
legyen példakép adat az egyes komponensekhez és ott is
ésszerű útnak kell lennie, amely összeköti a különböző modelleket.
Az architektúra minden összetevője – ODS, alapalkalmazások,
adattárház a cégé, és így tovább.. – szüksége van a sajátjára
modellje adat. Ezért pontos definíciónak kell lennie
mint ezek a modellek adat érintkeznek egymással.
MOVE I ADAT AZ ERP DÁTUMÁBAN
RAKTÁR
Ha az eredete adat alapalkalmazás és/vagy ODS, amikor
az ERP betétek i adat nel adattárház, ezt a beillesztést kell
a "szemcsésség" legalacsonyabb szintjén fordulnak elő. Összefoglaló ill
egyszerűen összesít i adat ahogy kijönnek
az ERP alapalkalmazásból vagy az ERP ODS-ből nem az
helyes dolog. A adat részletekre van szükség az adatokban
raktár, amely a DSS folyamat alapját képezi. Ilyen adat
az adatpiacok és a felfedezések sok tekintetben át fogják alakítani őket
del adattárház.
Az elmozdulása adat az alapalkalmazási környezetből
az ERP-ről a környezetre adattárház a cég a
ésszerűen laza módon. Ez a váltás ezután következik be
körülbelül 24 órával a frissítéstől vagy az ERP-ben történő létrehozástól számítva. Az a tény,
„lusta” mozgása van adat nel adattárház
a cég lehetővé teszi a adat az ERP-től érkezik a "befizetésre".
Egyszer adat az alapalkalmazásban vannak tárolva,
akkor nyugodtan mozgathatja a adat az ERP
a cégben. Egy másik cél, ami a mozgásnak köszönhetően elérhető
„lusta” istenek adat a működési folyamatok világos elhatárolása és
DSS. Egy „gyors” mozgással a adat az elválasztó vonal
a DSS és az üzemelés között továbbra is homályos.
Mozgása adat az ERP ODS-től a adattárház
rendszerint időszakonként történik
hetente vagy havonta. Ebben az esetben a mozgás
adat a régi „tisztításának” szükségességén alapul adat történészek.
Természetesen az ODS tartalmaz i adat amelyek sokkal újabbak
tekintetében adat -ben találták a történészek adattárház.
Az elmozdulása adat nel adattárház szinte soha nem történik meg
„nagykereskedelem” (nagykereskedelmi módon). Másoljon egy táblázatot
az ERP környezetből a adattárház ennek nincs értelme. Egy megközelítés
sokkal valósághűbb a kiválasztott egységek mozgása a adat.
Csak a adat amelyek az adatok legutóbbi frissítése óta változtak
raktár azok, amelyeket át kell helyezni az adatok közé
raktár. Az egyik módja annak, hogy megtudja, melyik adat módosultak
az utolsó frissítés óta meg kell nézni az időbélyegeket a adat
megtalálható az ERP környezetben. A tervező kiválasztja az összes változtatást
amelyek a legutóbbi frissítés óta megjelentek. Egy másik megközelítés
változásszerzési technikák alkalmazása adat. a
Ezek a technikák a naplókat és a naplószalagokat elemzik annak érdekében
határozza meg, hogy melyek adat át kell helyezni az ERP környezetből ide
Az a adattárház. Ezek a technikák a legjobbak
mennyi napló és naplószalag olvasható ki az ERP-fájlokból
anélkül, hogy további hatással lenne más ERP-erőforrásokra.
EGYÉB SZÖVŐDÉSEK
A CIF-ben az ERP-vel kapcsolatos egyik probléma az, hogy mi történik másokkal
alkalmazási források vagy ai adat az ODS-eknek, amelyeknek hozzá kell járulniuk
adattárház de nem részei az ERP környezetnek. Tekintettel a
zárt jellege ERP, különösen az SAP, a kísérlet, hogy integrálja a
kulcsok külső forrásból adat i adat amelyek az ERP-től származnak
ideje mozogni i adat nel adattárház, ez nagy kihívás.
És pontosan mennyi a valószínűsége annak, hogy i adat alkalmazásokból vagy
Az ERP-környezeten kívüli ODS beépül az adatokba
raktár? Valójában nagyon magasak az esélyek.
MEGTALÁLJA ADAT TÖRTÉNETI AZ ERP
Egy másik probléma az i-vel adat az ERP-ből az eredmény
a szükségtől adat történészek belül adattárház.
Általában a adattárház igények adat történészek. ÉS
Az ERP technológia ezeket általában nem tárolja adat
történeti, legalábbis nem addig a pontig, ahol ez szükséges az adatokban
raktár. Amikor nagy mennyiségű adat a történészek kezdik
hozzá kell adni az ERP környezethez, ennek a környezetnek kell lennie
feltakarítva. Tegyük fel például, hogy a adattárház kell
öt évre kell terhelni adat történelmi, míg az ERP megtartja a
ebből legfeljebb hat hónap adat. Mindaddig, amíg a cég elégedett
összegyűjteni egy sor adat a történészek az idő múlásával,
akkor nincs probléma az ERP-t forrásként használni a
adattárház. De amikor a adattárház menni kell
vissza az időben, és vedd az isteneket adat történészek, akik nem voltak
korábban az ERP, majd az ERP környezet által gyűjtött és mentett
hatástalanná válik.
ERP ÉS METAADATOK
Egy másik megfontolandó szempont az ERP-vel kapcsolatban e adattárház az, hogy a
az ERP környezetben meglévő metaadatokon. Valamint a metaadatokat
az ERP környezetből az informatikai környezetbe lépni adattárház, A
a metaadatokat ugyanúgy kell mozgatni. Továbbá i
a metaadatokat formátumban és szerkezetben kell átalakítani
infrastruktúrája megköveteli adattárház. Van egy nagy
különbség a működési metaadatok és a DSS metaadatok között. A metaadatok
működőképes elsősorban a fejlesztő és a
programozó. A DSS metaadatok elsősorban a felhasználónak szólnak
a végső. Meglévő metaadatok az ERP-alkalmazásokban vagy ODS-ekben
át kell alakítani, és ez az átalakítás nem mindig egyszerű
és közvetlen.
AZ ERP ADATOK FORRÁSA
Ha az ERP-t szolgáltatóként használják adat az adattárház ci
szilárd felületnek kell lennie, amely mozgatja az i-t adat a környezetből
ERP a környezet felé adattárház. Az interfésznek:
▪ legyen könnyen használható
▪ hozzáférés engedélyezése adat az ERP
▪ veszi a jelentését adat amelyeket elköltöztetnek
nel adattárház
▪ ismerje az ERP korlátait, amelyek felmerülhetnek a
a hozzáférés pillanatában adat az ERP-ből:
▪ hivatkozási integritás
▪ hierarchikus kapcsolatok
▪ implicit logikai kapcsolatok
▪ alkalmazási megállapodás
▪ az összes struktúrát adat támogatja az ERP, és így tovább…
▪ legyen hatékony a hozzáférésben adat, megadásával:
▪ közvetlen mozgása adat
▪ változás megszerzése adat
▪ időben történő hozzáférés támogatása adat
▪ megérteni a formátumot adat, stb…
INTERFÉSZ AZ SAP-VAL
Az interfész kétféle lehet, otthoni vagy kereskedelmi.
A főbb kereskedési felületek közül néhány:
▪ SAS
▪ Prims megoldások
▪ D2k, és így tovább…
TÖBB ERP TECHNOLÓGIA
Az ERP-környezet egyetlen technológiaként való kezelése a
Nagy hiba. Számos ERP technológia létezik, mindegyiknek megvan a maga sajátja
erősségeit. A piacon a legismertebb szállítók a következők:
▪ SAP
▪ Oracle Financials
▪ PeopleSoft
▪ JD Edwards
▪ Baan
SAP
Az SAP a legnagyobb és legteljesebb ERP szoftver. Az alkalmazások
Az SAP számos területen számos alkalmazástípust tartalmaz. Az SAP rendelkezik
lény hírneve:
▪ nagyon nagy
▪ nagyon nehéz és költséges megvalósítani
▪ sok emberre és tanácsadóra van szüksége
végrehajtva
▪ a megvalósításhoz speciális emberekre van szükség
▪ hosszú időt vesz igénybe a megvalósítás
Ezen túlmenően, az SAP a saját tárolásáról is híres adat nagyon
óvatosan, megnehezítve a hozzáférést
az SAP területen kívüli személy. Az SAP erőssége a létezésben rejlik
nagy mennyiségű rögzítésére és tárolására alkalmas adat.
A közelmúltban az SAP bejelentette, hogy kiterjeszti a
annak alkalmazásai adattárház. Sok előnye és hátránya van
az SAP beszállítóként való használatában adattárház.
Előnye, hogy az SAP már telepítve van, és a legtöbb
a tanácsadók már ismerik az SAP-t.
Az SAP beszállítói hátrányai adattárház ők
sok: az SAP-nak nincs tapasztalata a világban adattárház
Ha az SAP a szállítója adattárház, ki kell venni
i adat az SAP-tól a adattárház. Dato az SAP eddigi eredményei
zárt rendszer, valószínűleg nem lesz könnyű bejutni az SAP-ból
ez (???). Számos örökölt környezet támogatja az SAP-t,
mint például az IMS, VSAM, ADABAS, ORACLE, DB2 és így tovább.
Az SAP ragaszkodik a „nem itt találták ki” megközelítéshez. Az SAP nem akarja
működjön együtt más szállítókkal a használatában vagy létrehozásában adattárház.
Az SAP ragaszkodik ahhoz, hogy minden szoftverét maga hozza létre.
Bár az SAP egy nagy és erős vállalat, az a tény,
megkísérli átírni az ELT, OLAP, adminisztráció technológiáját
rendszert, sőt az alapvető kódot is dbms egyszerűen őrület.
A beszállítókkal való együttműködő hozzáállás helyett
di adattárház régóta az SAP azt a megközelítést követte, hogy
ők „jobban tudják”. Ez a hozzáállás lelassítja a sikert
Az SAP területén lehet adattárház.
Az SAP megtagadta a külső szállítók hozzáférését
azonnal és kecsesen hozzájuk adat. A használat lényege
un adattárház könnyen elérhető adat. Az SAP egész története az
a hozzáférés megnehezítésén alapul adat.
Az SAP tapasztalatának hiánya a nagy mennyiségek kezelésében adat;
a adattárház kötetei vannak adat azóta sem látták
SAP és kezelni ezeket a nagy mennyiségű adat neked kell egy
megfelelő technológia. Az SAP láthatóan nem kapott erről tájékoztatást
az adatmezőbe való belépéshez szükséges technológiai akadály
raktár.
Az SAP vállalati kultúrája: Az SAP vállalkozást hozott létre
az i megszerzésében adat a rendszerből. De ehhez rendelkezned kell
más mentalitás. Hagyományosan szoftvercégek, amelyek voltak
nem volt jó az adatok környezetbe juttatásában
hogy az adatok a másik irányba menjenek. Ha az SAP képes erre
switch lesz az első cég, amely ezt megteszi.
Röviden: kérdéses, hogy egy vállalatnak választania kell-e
Az SAP mint beszállító adattárház. Nagyon komoly kockázatok vannak
egyrészt, másrészt nagyon kevés jutalom. De van más is
ok, amely elriasztja az SAP adatszolgáltatóként való megválasztását
raktár. Mert minden cégnek ugyanannak a dátumnak kell lennie
az összes többi cég raktárában? A adattárház ez a szív
versenyelőnyből. Ha minden cég ugyanazt alkalmazná
adattárház nehéz lenne, bár nem lehetetlen,
versenyelőnyt elérni. Az SAP úgy tűnik, hogy a
adattárház sütinek tekinthető, és ez a
„Az adatok megszerzése” alkalmazási mentalitásuk további jele
ban ben".
Nincs más ERP-szállító olyan domináns, mint az SAP.
Kétségtelenül lesznek olyan cégek, amelyek az SAP útját követik
az övékért adattárház de feltehetően ezek a dátumok
Az SAP raktárai nagyok, drágák és igényesek lesznek
ideje létrejöttüknek.
Ezek a környezetek olyan tevékenységeket foglalnak magukban, mint a bankpénztári feldolgozás,
légitársaság foglalási folyamatok, reklamációs eljárások
biztosítás, és így tovább. A tranzakciós rendszer jobban teljesített,
nyilvánvalóbb volt az operatív és a folyamat szétválasztásának szükségessége
DSS (Decision Support System). Erőforrásrendszerekkel azonban
emberi és személyes, soha nem találja magát szemben nagy mennyiségű
tranzakciók. És persze ha felvesznek egy embert
vagy elhagyja a céget ez egy tranzakció nyilvántartása.
De más rendszerekhez képest, humán erőforrás rendszerekhez ill
a személyeseknek egyszerűen nincs sok tranzakciója. Ezért be
emberi erőforrások és személyzeti rendszerek nem teljesen nyilvánvaló, hogy létezik
kell egy DataWarehouse. Sok szempontból ezek a rendszerek
a DSS rendszerek egyesítését jelentik.
De van egy másik tényező, amelyet figyelembe kell venni, ha ezt meg kell tennie
az adattárházzal és a PeopleSoft-tal. Sok környezetben, i adat
Az emberi és személyes erőforrások másodlagosak az üzlet szempontjából
a cég vezetője. A legtöbb cég végez
gyártás, értékesítés, szolgáltatások nyújtása és így tovább. A
A HR és a személyzeti rendszerek általában másodlagosak (vagy az
támogatás) a cég fő üzletágához. Ezért az
félreérthető és kényelmetlen adattárház külön a
emberi és személyes erőforrások támogatása.
A PeopleSoft ebben a tekintetben nagyon különbözik az SAP-tól. Az SAP esetében igen
kötelező, hogy legyen a adattárház. A PeopleSoft esetében nem
akkor olyan egyértelmű. Az adattárház opcionális a PeopleSoft segítségével.
A legjobb dolog, amit az i-ről mondhatunk adat A PeopleSoft az az adat
raktár használható archiválására adat vonatkozó
régi emberi és személyes erőforrások. A második ok
hogy egy cég melyiket szeretné használni a adattárház a
kárára a PeopleSoft környezetnek, hogy lehetővé tegye a hozzáférést és
ingyenes hozzáférés az elemző eszközökhöz, ai adat a PeopleSoft által. De
Ezen okok mellett előfordulhatnak olyan esetek, amikor jobb, ha nem
van egy adattárháza adat PeopleSoft.
összefoglalva
Számos ötlet létezik az adatok felépítésével kapcsolatban
raktár egy ERP szoftveren belül.
Ezek közül néhány a következő:
▪ Ésszerű, ha a adattárház amely bármelyhez hasonlít
valami más az iparban?
▪ Mennyire rugalmas egy ERP adattárház szoftver?
▪ ERP adattárház szoftver képes kezelni a kötetet
adat amely aadattárház aréna"?
▪ Mi az a nyomkövetési naplózás, amelyet az ERP szállító végez?
szembesülni könnyű és olcsó, időbeli, ai adat? (mit
az ERP-szállítók eddigi tapasztalata az olcsó szállítás terén
idő, könnyen hozzáférhető adatok?)
▪ Hogyan érti a DSS architektúrát és
„vállalati információs gyár” az ERP-szállító által?
▪ Az ERP-szállítók értik, hogyan lehet elérni adat all'interno
a környezetvédelemről, de értik-e, hogyan exportálják?
▪ Mennyire nyitott az ERP-szállító az adateszközökre
raktározás?
Mindezeket a szempontokat figyelembe kell venni a meghatározás során
hova kell tenni a adattárház amelyik i adat az ERP és mások
adat. Általában, hacsak nincs rá nyomós ok
ellenkező esetben ajánlatos építeni adattárház ki
az ERP-szállító környezetéből.
1. FEJEZET
A BI szervezet áttekintése
Főbb pontok:
Az információs tárhelyek fordítva működnek
az üzleti intelligencia (BI) architektúrához:
A vállalati kultúra és az IT korlátozhatja a sikert
BI szervezetek kiépítése.
A technológia már nem korlátozó tényező a BI-szervezetek számára. A
Az építészek és projekttervezők számára nem az a probléma, hogy a
technológia létezik, de ha hatékonyan tudják megvalósítani a
elérhető technológia.
Sok cégnél a adattárház ez alig több, mint egy raktár
passzív, amely elosztja az i-t adat azoknak a felhasználóknak, akiknek szükségük van rá. A adat
forrásrendszerekből nyerik ki és célstruktúrákba töltik be őket
di adattárház. Én adat is tisztíthatók az összes
szerencse. Azonban további érték sem jár hozzá
által gyűjtött adat e folyamat során.
Lényegében a passzív Dw a legjobb esetben is teljesít
csak én adat tiszta és működőképes a felhasználói egyesületek számára. Ott
az információalkotás és az elemző megértés attól függ
teljes mértékben a felhasználók által. Döntse el, hogy a DW (Adatraktár) van
a siker szubjektív. Ha a siker alapján ítéljük meg
képesség a hatékony összegyűjtésre, integrálásra és tisztításra i adat
vállalati kiszámítható alapon, akkor igen, a DW sikeres.
Viszont ha a gyűjtést nézzük, a konszolidációt és íme
az információ hasznosítása a szervezet egészében, akkor
a DW meghibásodott. A DW alig vagy egyáltalán nem ad értéket
információ. Ennek eredményeként a felhasználók kénytelenek beérni,
így információs silók jönnek létre. Ez a fejezet bemutatja
egy teljes jövőkép a BI (Business
intelligencia) a vállalat. Kezdjük a BI e leírásával
majd áttérünk a tervezésről és a megbeszélésekre
az információ fejlesztése, szemben az egyszerű i szolgáltatással adat
a felhasználóknak. A megbeszélések ezután a számításokra összpontosulnak
BI erőfeszítéseinek értéke. Végezetül meghatározzuk, hogyan az IBM
megfelel a szervezet BI architektúra követelményeinek.
Az építészet leírása
BI szervezet
Erőteljes tranzakció-orientált információs rendszerek ma
napirendre kerül minden nagy vállalkozásnál, ahogy szintetizálják
gyakorlatilag a versenytere a vállalatok számára szerte a világon.
A versenyképesség megőrzéséhez azonban ma már analitikus rendszerekre van szükség
amely felé orientálva forradalmasíthatja a cég képességét azáltal, hogy újra felfedezi a szerk
a már birtokukban lévő információk felhasználásával. Ezek a rendszerek
az analitika a gazdagságból való megértésből fakad adat
elérhető. A BI javíthatja a teljesítményt az összes információ tekintetében
a cégtől. A vállalatok javíthatják az ügyfelek közötti kapcsolatokat
szállítók, javítják a termékek és szolgáltatások profitját, generálnak
új és jobb ajánlatok, ellenőrizheti kockázatát és sok más mellett
a bevételek drámaian csökkentik a kiadásokat. A tied BI-vel
a cég végre elkezdi használni az ügyféladatokat
mint versenyképes áru az olyan alkalmazásoknak köszönhetően, amelyek céljai vannak
piac.
A megfelelő üzlet azt jelenti, hogy határozott válaszokkal kell rendelkezni
kulcskérdések, mint pl.
▪ Melyik a miénk ügyfelek ezek miatt többet keresünk, vagy mi
veszteséget termelnek?
▪ Ahol a legjobbjaink élnek ügyfelek kapcsolatban üzlet/
raktár, ahol gyakran járnak?
▪ Melyik termékünk és szolgáltatásunk adható el többet
hatékonyan és kinek?
▪ Mely termékeket lehet a leghatékonyabban értékesíteni és kinek?
▪ Melyik értékesítési kampány a legsikeresebb és miért?
▪ Mely értékesítési csatornák a leghatékonyabbak mely termékek esetében?
▪ Hogyan javíthatjuk kapcsolatainkat legjobb embereinkkel ügyfelek?
A legtöbb cég rendelkezik adat durva válaszolni
ezek a kérdések.
Az operatív rendszerek nagy mennyiségű terméket állítanak elő
ügyfél és adat piac az értékesítési helyekről, foglalások,
ügyfélszolgálati és műszaki támogatási rendszerek segítségével. A kihívás az
kivonni és hasznosítani ezeket az információkat.
Sok vállalat csak kis töredékéből profitál adat
stratégiai elemzésekhez.
I adat megmaradt, gyakran csatlakozik az i-hez adat külső forrásokból, mint pl
a „kormányzati jelentések” és más vásárolt információk egy
aranybánya csak arra vár, hogy felfedezzék, és én adat kell
csak az Ön információs kontextusában finomodjon
szervezet.
Ezt a tudást többféleképpen, változatosan lehet alkalmazni
az átfogó vállalati stratégia kialakításától egészen a
személyes kommunikáció a beszállítókkal, call centereken keresztül,
számlázás, Internet és egyéb pontok. A mai üzleti környezet ezt diktálja
hogy a DW és a kapcsolódó BI-megoldások tovább fejlődnek
a hagyományos szerkezetek kivitelezése adat amelyet i adat normalizálva
atomszintű és „csillag/kockafarmok”.
A versenyképesség megőrzéséhez ezek összeolvadása szükséges
hagyományos és fejlett technológiák, amelyek célja, hogy támogassák a
hatalmas analitikai táj.
Összefoglalva, az általános környezetnek javítania kell a tudást
a vállalat egészének, biztosítva, hogy a megtett intézkedések
az elvégzett elemzések eredményeként mindenki számára hasznosak
haszon.
Tegyük fel például, hogy besorolja a sajátját ügyfelek a kategóriákban
magas vagy alacsony kockázatú.
Ha ez az információ egy kinyerési modellből, ill
más módon kell elhelyezni a Dw-ben, és hozzáférhetővé kell tenni
bárki, bármilyen hozzáférési eszközzel, például i
statikus jelentések, táblázatok, táblázatok vagy analitikus feldolgozás
sor (OLAP).
Jelenleg azonban sok az ilyen típusú információ
maradjanak a silókban adat az általuk létrehozott egyének vagy osztályok
az elemzés. A szervezet egésze alig vagy egyáltalán nem látható
a megértésért. Csak keverni az ilyen típusú tartalmakat
információkat a cégében DW meg tudja szüntetni a silókat
információkat, és emelje fel DW környezetét.
A szervezet fejlesztésének két fő akadálya van
a BI.
Először is magával a szervezettel van a probléma
az adott tudományágból.
Még akkor is, ha nem tudunk segíteni az irányelvek megváltoztatásában
a szervezet összetevőinek megértésében segíthetünk
egy BI szervezet, annak architektúrája és hogyan
Az IBM technológia elősegíti a fejlesztését.
A második leküzdendő akadály a technológia hiánya
integrált és a teljes teret felidéző ​​módszer ismerete
BI, szemben egy kis komponenssel.
Az IBM megbirkózik a technológiai változásokkal
integrált. Az Ön felelőssége a terv elkészítése
öntudatos. Ezt az architektúrát kell fejleszteni
a megkötések nélküli, vagy legalábbis az integrációhoz választott technológia
technológia, amely megfelel a nyílt szabványoknak. Továbbá a tiéd
a cégvezetésnek biztosítania kell, hogy a Bi vállalkozás
program szerint kell végrehajtani és nem engedni
önkiszolgálásból eredő információs silók fejlesztése
napirendeket vagy célkitűzéseket.
Ez nem jelenti azt, hogy a BI környezet nem érzékeny rá
reagálni a különböző felhasználók eltérő igényeire és követelményeire; ehelyett azt jelenti
hogy azoknak az egyéni igényeknek és követelményeknek a megvalósítása az
az egész BI szervezet javára történik.
A BI szervezeti architektúra leírása lehet
az 9. ábra 1.1. oldalán található.. Az architektúra szemlélteti
technológiák és technikák gazdag keveréke.
A hagyományos nézet szerint az architektúra a következő összetevőket tartalmazza
raktárból
Atomréteg.
Ez az alapja, a szíve az egész Dw-nek és így annak
stratégiai jelentés.
I adat Az itt tárolt megőrzi történelmi integritását, kapcsolatait
adat és tartalmazzon származtatott mutatókat, valamint legyen tiszta,
integrálva és tárolva a kivonatoló modellek segítségével.
Ezek minden későbbi felhasználása adat és a kapcsolódó információk
ebből a szerkezetből származik. Ez egy kiváló forrás a
kitermelése adat valamint a strukturált SQL lekérdezéseket tartalmazó jelentésekhez
Működési depója adat vagy jelentés alapján
adat(Operational data store (ODS) vagy jelentéskészítés
adatbázis.)
Ez egy szerkezete adat kifejezetten arra tervezték
műszaki jelentés.
I adat ezeket a struktúrákat tárolni és jelenteni végre lehet
a szervezeti zónán keresztül terjed a raktárba (staging
terület), ahol stratégiai jelzésre lehetne használni.
Összpontosítási körlet.
Az első állomás a legtöbb számára adat a környezetre szánták
a raktár a szervezési terület.
Itt én adat integrálják, megtisztítják és átalakítják adat hasznos az
be fogja tölteni a raktárszerkezetet
Adatpiacok.
Az építészetnek ez a része a struktúrát képviseli adat használt
kifejezetten az OLAP számára. Datamartok jelenléte, ha i adat ők
az egymást átfedő csillagsémákban tárolva adat
többdimenziós relációs környezetben, vagy iratszekrényekben
di adat bizonyos OLAP technológia által használt bizalmas adatok, például a
DB2 OLAP szerver, nem releváns.
Az egyetlen megkötés az, hogy az architektúra megkönnyítse a használatát adat
többdimenziós.
Az architektúra kritikus BI-technológiákat és technikákat is tartalmaz
amelyek megkülönböztethetők:
Térbeli elemzés
A tér egy váratlan információ az elemző és
kritikus a teljes felbontáshoz. Tér lehet
információkat jelentenek egy bizonyos helyen élő emberekről
helyét, valamint információkat arról, hogy hol van az adott hely
fizikailag a világ többi részéhez képest.
Ennek az elemzésnek az elvégzéséhez először a sajátját kell lekötnie
szélességi és hosszúsági koordinátákkal kapcsolatos információk. Mit jelent
„geokódolásnak” nevezik, és a kitermelés részét kell képeznie,
transzformáció, és a betöltési folyamat (ETL) szinten
a raktár atomja.
Adatbányászat.
A kitermelése adat lehetővé teszi cégeink növekedését
száma ügyfelek, az értékesítési trendek előrejelzésére és lehetővé tételére
kapcsolatok kezelése i ügyfelek (CRM), többek között a
KETTŐS.
A kitermelése adat ezért integrálni kell a struktúráival
adat a Dwhouse és raktári folyamatok által támogatott
biztosítják a technológia hatékony és eredményes felhasználását és
kapcsolódó technikák.
Amint azt a BI architektúra jelzi, az atomi szint a
A Dwhouse, valamint a datamarts kiváló forrása adat
kitermeléshez. Ugyanezeknek a szerkezeteknek is meg kell lenniük
a kivonási eredmények címzettjei számára, hogy biztosítsák a rendelkezésre állást
legnagyobb közönség (legszélesebb közönség).
Ügynökök.
Különféle „ügynökök” vannak, amelyek minden pontra megvizsgálják az ügyfelet, mint pl
vállalati operációs rendszerek és ugyanaz a dw. Ezek az ügynökök képesek
a fejlett neurális hálózatok megismerésére képzett
az egyes pontok trendjeit, például a termék jövőbeli keresletét
értékesítési promóciókról, szabályalapú motorokról, amelyekre reagálni kell
un Dato körülmények összessége, vagy akár egyszerű ügynökök, akik
kivételeket jelentenek a "felső vezetőknek". Ezek a folyamatok igen
általában valós időben jelennek meg, ezért kötelező
szorosan kapcsolódnak mozgásukhoz adat.
Mindezek a struktúrák adat, technológiák és technikák garantálják
hogy nem töltöd az éjszakát egy szervezet létrehozásával
a BI.
Ezt a tevékenységet fokozatosan, kis lépésekben fejlesztjük
pontokat.
Minden egyes lépés független projektmunka, és jelentésre kerül
iterációként a DW vagy BI kezdeményezésében. Az iterációk
magában foglalhatja például új technológiák bevezetését
kezdje új technikákkal, új struktúrák hozzáadásával adat ,
rakodás i adat kiegészítő , illetve elemzésének bővítésével a
a környezeted. Ezt a bekezdést bővebben tárgyaljuk
részletesen a 3. fejezetben.
A DW és BI eszközök hagyományos struktúrái mellett vannak más eszközök is
BI szervezetének olyan funkcióit, amelyekhez Önnek kell
tervezés, mint például:
Ügyfélérintkezési pontok (Customer touch
pontok).
Mint minden modern szervezetnél, itt is számos
ügyfél érintkezési pontok, amelyek jelzik, hogyan szerezzen tapasztalatot
pozitív az ön számára ügyfelek. Vannak olyan hagyományos csatornák, mint az i
kereskedők, kapcsolótábla-kezelők, közvetlen levelezés, multimédia és nyomtatás
reklámozás, valamint a legfrissebb csatornák, mint például az e-mail és a web, i adat
valamilyen érintkezési ponttal rendelkező termékeket kell beszerezni,
szállítják, tisztítják, feldolgozzák, majd benépesítik a létesítményekbe adat az
KETTŐS.
Alapjai adat működési és felhasználói társulások (Operational
adatbázisok és felhasználói közösségek).
Az érintkezési pontok végén a ügyfelek megvannak az alapjai adat
a vállalat alkalmazásainak és felhasználói közösségeinek. A adat létező
ők adat hagyományos, amelyeket össze kell hozni és össze kell vonni a adat hogy
az érintkezési pontokból a szükséges kielégítése érdekében
információ.
Elemzők. (Elemzők)
A BI környezet elsődleges haszonélvezője az elemző. Ő az, aki
jelenlegi kitermeléséből származó előnyök adat működőképes, integrált
különböző forrásokból adat , kiegészítve olyan funkciókkal, mint például az analitika
földrajzi (geokódolás) és a BI-technológiákban bemutatott, hogy
lehetővé teszi az OLAP kibontását, a fejlett SQL jelentéskészítést és elemzést
földrajzi. Az elemző elsődleges interfésze a környezethez
jelentés a BI portál.
Azonban nem az elemző az egyetlen, aki profitál az architektúrából
KETTŐS.
Menedzserek, nagy felhasználói egyesületek, sőt tagok, beszállítók ill
ügyfelek előnyöket kell találniuk a vállalati BI-ben.
Visszatoló hurok.
A BI architektúra egy tanulási környezet. Egy elv
a fejlődés jellemzője, hogy lehetővé teszi a tartós struktúrákat adat
frissíteni a használt BI technológiával és műveletekkel
felhasználói vállalkozások. Példa erre az értékelés
ügyfél (ügyfélpontozás).
Ha az értékesítési osztály bányászati ​​modellt végez
az ügyfél pontszámaiból egy új szolgáltatás igénybevételére, akkor a
az értékesítési osztály nem lehet az egyetlen kedvezményezett csoport
a szolgáltatásról.
Ehelyett a kinyerési modellt alkatrészként kell végrehajtani
természetes adatáramlás a vállalaton belül és az ügyfél pontszámai
az információs kontextus szerves részévé kell válnia
raktár, minden felhasználó számára látható. A Bi-bI-központú IBM Suite
beleértve a DB2 UDB-t is, a DB2 OLAP Server a legtöbbet tartalmazza
ábrán meghatározott fontos technológiai komponensek része
1.1.
Az ábrán látható architektúrát használjuk a könyvtől a
biztosítsa számunkra a folytonosságot, és mutassa be az egyes termékek működését
Az IBM illeszkedik az általános BI keretrendszerbe.
Információs tartalom biztosítása (Providing
Információs tartalom)
A BI-környezet tervezése, fejlesztése és megvalósítása
fáradságos művelet. A tervezésnek mindkettőt magába kell foglalnia
jelenlegi és jövőbeli üzleti követelmények. Az építészet tervezése
teljesnek kell lennie ahhoz, hogy tartalmazza az összes talált következtetést
a tervezési szakaszban. A végrehajtásnak meg kell maradnia
egyetlen cél mellett elkötelezett: a BI architektúra fejlesztése
a rajzon formálisan bemutatott és követelményei alapján
üzleti.
Különösen nehéz azzal érvelni, hogy a fegyelem biztosítja a
relatív siker.
Ez egyszerű, mert nem fejleszt egy teljes BI-környezetet
hirtelen, de idővel kis lépésekben történik.
Az architektúra BI-összetevőinek azonosítása azonban igen
két okból is fontos: Ön irányítani fogja az összes későbbi döntést
építészeti technikák.
Képes lesz tudatosan megtervezni a technológia egy adott felhasználását
bár lehet, hogy nem kap ismétlést, amire szüksége van
technológia több hónapig.
Az üzleti követelmények megfelelő megértése befolyásolja a típust
az építészetéhez beszerzett termékek közül.
Az építészet tervezése és fejlesztése biztosítja
hogy a raktárod az
nem véletlenszerű esemény, hanem „jól átgondolt”,
gondosan felépített hirdetés működik a művészet, mint egy mozaik
vegyes technológia.
Tervezze meg az információs tartalmat
Minden kezdeti tervezésnek összpontosítania és azonosítania kell a
főbb BI-összetevők, amelyekre a környezetnek szüksége lesz
általános most és a jövőben.
Fontos az üzleti követelmények ismerete.
Még mielőtt minden hagyományos tervezés elkezdődne, a
a projekttervező gyakran tud egyet vagy kettőt azonosítani
komponens azonnal.
A szükséges összetevők egyensúlya
Az Ön építészetét azonban nem lehet könnyen megtalálni.
A tervezési szakaszban az építészet fő része
az alkalmazásfejlesztési (JAD) munkamenetet kereséshez köti
az üzleti követelmények azonosítására.
Néha ezeket a követelményeket szerszámokra lehet bízni
lekérdezések és jelentések.
Például a felhasználók kijelentik, hogy ha automatizálni akarnak
jelenleg egy jelentést manuálisan kell létrehozni integrálással
két áramarányt, és összeadjuk az abból származó számításokat
kombinációja adat.
Bár ez a követelmény egyszerű, mégis meghatároz egy bizonyosat
a funkció funkcionalitása, amelyet mikor kell tartalmaznia
jelentéskészítő eszközök vásárlása a szervezet számára.
A tervezőnek további követelményeket is teljesítenie kell
teljes képet kapjon. A felhasználók szeretnének előfizetni
ez a jelentés?
A jelentés részhalmazait előállítják és e-mailben elküldik a különböző szervezeteknek
felhasználók? Akarják-e látni ezt a jelentést a céges portálon?
Mindezek a követelmények az egyszerű szükség részét képezik
cserélje ki a kézi jelentést a felhasználók kérésére. Az előny
Az ilyen típusú követelmények közül mindenki, a felhasználók és a tervezők egyaránt megvannak
a jelentések fogalmának megértése.
Vannak azonban más típusú vállalkozások is, amelyeket terveznünk kell.
Amikor az üzleti követelmények a formában vannak feltüntetve
Üzleti stratégiai kérdések, ez könnyű a szakértő tervező számára
A mérték/tény és a méretkövetelmények felismerése.
Az 1.2. ábra az a. mérési és méretbeli összetevőit mutatja be
Üzleti probléma.
Ha a JAD felhasználók nem tudják, hogyan fogalmazzák meg követelményeiket
üzleti probléma formájában a tervező gyakran biztosítja
néhány példa a gyűjtési munkamenet kihagyására és elindítására
követelményeknek.
A szakértő tervező segíthet a felhasználóknak megérteni nem csak a
stratégiai kereskedelem, hanem annak kialakítása is.
A követelménygyűjtési megközelítést a 3. fejezet tárgyalja; Mert
most csak arra szeretnénk rámutatni, hogy mindenki számára kell tervezni
a BI követelmények típusai
A stratégiai üzleti probléma nem csak követelmény
Üzleti, de tervezési nyom is. Ha válaszolnia kell
egy többdimenziós kérdésre, akkor meg kell memorizálnod,
jelen i adat méretre, és ha tárolni kell a
adat többdimenziós, el kell dönteni, hogy milyen technológia ill
technikát fogsz alkalmazni.
Lefoglalt kocka csillagsémát valósít meg, vagy mindkettőt?
Mint látható, még egy egyszerű üzleti probléma is
jelentősen befolyásolhatja a tervezést. azonban
Az ilyen típusú üzleti követelmények legalábbis hétköznapiak és érthetőek
projekt tapasztalattal rendelkező tervezők és tervezők.
Elegendő vita folyik a technológiáról és támogatásáról
OLAP, és a megoldások széles skálája áll rendelkezésre. Mostanáig
említettük, hogy össze kell hozni az egyszerű jelentést az i-vel
az üzleti dimenziókra vonatkozó követelmények, és ezek a követelmények hogyan
befolyásolják a műszaki építészeti döntéseket.
De melyek azok a követelmények, amelyeket nem értünk könnyen
a felhasználók vagy a DW csapata? Szükséged lesz valaha analitikára?
térbeli (analysis spatiali)?
A kinyerési modellek adat a tied szükséges része lesz
jövő? Ki tudja?
Fontos megjegyezni, hogy az ilyen típusú technológiák nem nagyon
az általános felhasználók és a csapattagok közösségei ismerik
Dw, részben azért fordulhat elő, mert általában
néhány belső vagy külső műszaki szakértő kezeli. Ez egy
az ilyen típusú technológiák által generált problémák szélsőséges esetei. Maga
a felhasználók nem tudják leírni vagy keretbe foglalni az üzleti követelményeket
annak érdekében, hogy iránymutatást nyújtsanak a tervezőknek, ezek megtehetik
észrevétlen marad, vagy ami még rosszabb, egyszerűen figyelmen kívül hagyja.
Még problémásabb, ha a tervező és a fejlesztő nem
fel tudja ismerni az egyik ilyen fejlett de
kritikus technológiák.
Ahogy azt gyakran hallottuk a tervezőktől azt mondani: „Nos, mert
ne tegyük félre, amíg meg nem kapjuk ezt a másik dolgot?
„Valóban érdeklik őket a prioritások, vagy csak elkerülik őket
követelményeket, amelyeket nem értenek? Valószínűleg ez az utolsó hipotézis.
Tegyük fel, hogy az értékesítési csapata közölt egy követelményt
az üzleti életben, amint azt az 1.3. ábra mutatja, amint látható, a
követelmény egy üzleti probléma formájában van megfogalmazva. Ott
különbség e probléma és a tipikus méretprobléma között
a távolság. Ebben az esetben az értékesítési csapat tudni szeretné,
havi bontásban teljes értékesítés a termékekből, raktárakból ill
ügyfelek akik 5 mérföldön belül laknak attól a raktártól, ahol vannak
vesznek.
Sajnos a tervezők vagy építészek egyszerűen megtehetik
hagyja figyelmen kívül a térbeli összetevőt, mondván: „Megvan az ügyfél, a
termék és i adat a letétből. Addig tartsuk távol a távolságot
újabb iteráció.
"Rossz válasz. Ez a fajta üzleti probléma aggodalomra ad okot
BI teljesen. A mélyebb megértést jelenti a
üzletünk és egy robusztus analitikai tér elemzőink számára.
A BI túlmutat az egyszerű lekérdezéseken és a szabványos jelentéskészítésen sem
még az OLAP is. Ez nem azt jelenti, hogy ezek a technológiák nem
fontosak a BI számára, de önmagukban nem képviselnek
a BI környezet.
Tervezés információs kontextushoz
(Információs tartalom tervezése)
Most, hogy azonosítottuk azokat az üzleti követelményeket, amelyek kiemelkednek
különböző alapvető összetevőket kell tartalmaznia egy rajzon
általános építészeti. A BI egyes összetevői részei
kezdeti erőfeszítéseinkből, míg néhányat nem hajtunk végre
Néhány hónap.
A tervezésben azonban minden ismert követelmény tükröződik, így
amikor egy adott technológiát kell megvalósítanunk, akkor mi
készülj fel rá. Valami a projektben tükrözni fogja a gondolatot
hagyományos.
Például az 1.1. ábra a fejezet elején egy adatot mutat
mart ami megtartja i adat dimenziós.
Ez a készlet adat későbbi felhasználásának támogatására szolgál
adat dimenziós dimenziók által vezérelt Üzleti problémák, amelyek
azonosítottuk. Ahogy a kiegészítő dokumentumok is
generált, mint például a tervezési fejlesztés adat, mi
elkezdjük formalizálni, hogyan i adat terjednek a környezetben.
Megállapítottuk az i adat így
dimenziós, alokra bontva (specifikus igények szerint
meghatározott) adatpiacokon.
A következő kérdés megválaszolandó: hogyan épülnek fel
ezek az adatpiacok?
A csillagokat a kockák alátámasztására építed, vagy csak a kockákat, vagy csak a csillagokat?
(vagy jobb kockák, vagy jobb csillagok). Az adatarchitektúra létrehozása
függő martok, amelyek mindenkinek atomréteget igényelnek adat
szerzett? Engedélyezze a független adatpiacoknak, hogy megszerezzék az i adat
közvetlenül az operációs rendszerből?
Milyen kocka technológiát fogsz szabványosítani?
Hatalmas mennyiséged van belőle adat méretelemzéshez szükséges
vagy szüksége van a nemzeti értékesítési csapat kockáira
heti rendszerességgel vagy mindkettő? Építs egy erős elemet
mint például a DB2 OLAP Server for Financial vagy a Cognos kockák
PowerPlay az értékesítési szervezetéhez vagy mindkettőhöz?
Ezek azok a nagy építészeti tervezési döntések, amelyek
innentől kezdve hatással lesz a BI-környezetére. Igen,
megállapította az OLAP szükségességét. Most hogyan fogja ezt végrehajtani
technika és technológia típusa?
Hogyan hatnak egyes legfejlettebb technológiák az Önére
rajzok? Feltételezzük, hogy azonosított egy igényt
helyet a szervezetben. Most fel kell idéznie a
építészeti rajzproblémák, még ha nem is tervezettek
több hónapig végezzen űrkomponenseket. Az építésznek kell
tervezése ma a szükségesek alapján. Előre jelezze a szükségességet
térbeli elemzés, amely generál, tárol, végez és biztosít
hozzáférés adat térbeli. Ennek pedig úgy kell szolgálnia, mint
a technológia típusát és a specifikációkat illetően
szoftverplatform, amelyet jelenleg fontolóra vehet. Mert
például az adminisztrációs rendszer adatbázis összefüggő
(RDBMS), amelyet az atomi réteghez végez, rendelkeznie kell
robusztus térbeli bővítés áll rendelkezésre. Ezzel megállapítható lenne a
maximális teljesítmény geometria és objektumok használatakor
helyet az analitikai alkalmazásaiban. Ha az RDBMS-je nem
bírom én adat (térközpontú) belsőleg, tehát muszáj lesz
létrehozni a adatbázis (térközpontú) külső. Ez bonyolítja a
problémakezelést, és veszélyezteti általános teljesítményét,
nem is beszélve az Ön számára okozott további problémákról
DBA-k, mivel valószínűleg minimális megértéssel rendelkeznek
az alapjairól adat térbeli is. Másrészt, ha a motorod
Az RDMBS kezeli az összes térbeli és kapcsolódó összetevőt
Az optimalizáló tisztában van a speciális igényekkel (pl.
indexelés) térbeli objektumok, akkor a DBA-k kezelni tudják őket
azonnal kezelje a problémákat, és emelheti őket
teljesítmény.
Ezenkívül be kell állítania a színpadi területet és a réteget
az atomi környezetet a címtisztítással (a
a térbeli elemzés kulcseleme), valamint a következők
helyet takarít meg. A kiadások egymásutánja
A rajzolás most folytatódik, miután bevezettük a takarítás fogalmát
cím. Egyrészt ez az alkalmazás határozza meg a típusát
az ETL erőfeszítéséhez szükséges szoftver.
A cím megadásához olyan termékekre van szüksége, mint a Trillium
tiszta, vagy az Ön által választott ETL-szolgáltató
funkcionalitás?
Egyelőre fontos, hogy értékelje a tervezés színvonalát
be kell fejezni, mielőtt elkezdené a sajátját
környezet (raktár). A fenti példáknak kell
bemutatni az ezt követő tervezési döntések sokaságát
bármely konkrét üzleti követelmény azonosítása. Ha kész
Helyes, ezek a tervezési döntések előrehaladnak
a környezeted fizikai struktúrái közötti kölcsönös függés, az
az alkalmazott technológia kiválasztása és a terjedési folyamat
információs tartalom. E hagyományos architektúra nélkül
a BI, szervezete vegyes hatálya alá tartozik
kaotikus a meglévő technológiák, a legjobb esetben is, bizonyos módon egyesítve
nem pontos, hogy látszólagos stabilitást biztosítson.
Karbantartja az információs tartalmat
Az információ értékének növelése a szervezet számára
nagyon nehéz művelet. Kellő megértés nélkül
és tapasztalat, vagy megfelelő tervezés és rajz, akár a
jobb csapatok elbuknának. Másrészt, ha van egy nagy
intuíció és részletes tervezés, de nincs fegyelem
végrehajtás, csak pazaroltad a pénzed és az időd
mert erőfeszítésed kudarcra van ítélve. Az üzenetnek kell
legyen egyértelmű: Ha ezek közül egy vagy több hiányzik
készségek, megértés/tapasztalat vagy tervezés/rajz ill
végrehajtási fegyelem, ez bénító ill
rombolja le a BI szervezet épületét.
Kellően felkészült a csapata? Van valaki a tiedben
BI-csapat, amely megérti a rendelkezésre álló hatalmas elemzési környezetet
BI környezetekben, a szükséges technikákban és technológiákban
megvalósítani azt a tájat? Van valaki a csapatodban
amely képes felismerni az alkalmazási különbséget a haladók között
statikus jelentéskészítés és OLAP, vagy a ROLAP és az OLAP közötti különbségek? Az egyik
csapatának tagjai egyértelműen felismerik az utat
kivonat, és hogyan érintheti a raktárt, vagy hogyan
Fenntarthatja-e a raktár a bányászati ​​teljesítményt? Tagja
a csapat érti az értékét adat tér vagy technológia
ügynök alapú? Van valaki, aki értékeli az egyedi alkalmazást
az ETL eszközök és a bróker technológia
üzenet? Ha nincs meg, szerezz egyet. A BI sokkal több
nagy egy normalizált atomi rétegből, az OLAP-ból, a sémákból a
csillag és egy ODS.
Legyen megértés és tapasztalat a követelmények felismeréséhez
a BI és azok megoldásai elengedhetetlenek ahhoz, hogy Ön képes legyen arra
helyesen formalizálja a felhasználói igényeket és a tervezést
és megvalósítsák megoldásaikat. Ha felhasználói közössége rendelkezik
a követelmények leírásának nehézsége, ez a csapat feladata
raktár biztosítja ezt a megértést. De ha a csapat
raktár
nem ismeri fel a BI konkrét alkalmazását – például az adatokat
bányászat – akkor nem ez a legjobb dolog, amit a BI-környezetek tesznek
gyakran csak passzív betétekre korlátozódnak. Ezeket azonban hagyd figyelmen kívül
technológiák nem csökkentik azok fontosságát és hatását
üzleti intelligencia lehetőségeinek megjelenéséről
szervezet, valamint az Ön által tervezett információs struktúra
előléptetni.
A tervezésnek tartalmaznia kell a rajz fogalmát, szerk
mindkettő kompetens személyt igényel. Ráadásul a tervezés
csapat Warehouse filozófiát és megfigyelést igényel
a szabványoknak. Például, ha cége létrehozta a
szabványos platformon, vagy azonosított egy adott RDBMS-t
Az egész platformon szabványosítani szeretnénk, ez ránk tartozik
a csapat minden tagja betartja ezeket a szabványokat. Általában egy
csapat felfedi a normalizálás szükségességét (a felhasználó számára
communites), de maga a csapat nem hajlandó csatlakozni
a vállalat más területein is kialakított szabványok vagy talán még a
hasonló cégek. Ez nem csak képmutató, de biztosítja, hogy a cég nem így tesz
képes a meglévő erőforrások és beruházások kiaknázására. Nem azt jelenti
hogy nincsenek olyan helyzetek, amelyek garantálják a platformot vagy a
nem szabványosított technológia; azonban a raktári erőfeszítések
féltékenyen kell védeniük a vállalat szabványait
hogy az üzleti követelmények nem írnak elő mást.
A BI felépítéséhez szükséges harmadik kulcselem
a szervezet a fegyelem.
Összességében egyéntől és környezettől is függ.
A projekttervezőknek, szponzoroknak, építészeknek és felhasználóknak értékelniük kell a
a vállalat információs struktúrájának felépítéséhez szükséges fegyelem.
A tervezőknek úgy kell irányítaniuk tervezési erőfeszítéseiket, hogy
egyéb szükséges erőfeszítések elvégzése a társadalomban.
Tegyük fel például, hogy a cége egy
Raktárkomponenssel rendelkező ERP alkalmazás.
Tehát az ERP-tervezők felelőssége, hogy együttműködjenek a
raktárkörnyezet csapata, hogy ne versenyezzen ill
megismételni a már megkezdett munkát.
A fegyelem is olyan téma, amivel foglalkozni kell
az egész szervezet által, és általában létrehozzák és megbízzák a
végrehajtói szint.
Hajlandóak-e a vezetők betartani a tervezett megközelítést? A
megközelítés, amely olyan információtartalom létrehozását ígéri, amelyhez
vége értéket fog hozni a vállalat minden területén, de talán
Kompromittálja-e az egyéni vagy osztályok napirendjét? Emlékezz a mondásra
"Mindenre gondolni sokkal fontosabb, mint egyetlen dologra gondolni."
Ez a mondás igaz a BI-szervezetekre.
Sajnos sok raktár koncentrálja erőfeszítéseit
próbál megcélozni és értéket hozni egy adott részleghez ill
konkrét felhasználók, kevés tekintettel a szervezetre
Tábornok. Tegyük fel, hogy a menedzser segítséget kér a csapattól
washouse. A csapat egy 90 napig tartó munkával válaszol
által meghatározott értesítési követelmények kézbesítését tartalmazza
menedzser, hanem biztosítja, hogy minden adat alapot keverjük a rétegbe
atomi, mielőtt bevezetnék a kockatechnológiába
javaslat.
Ez a mérnöki kiegészítés biztosítja, hogy a vállalkozás a
a werehouse profitál majd belőle adat szükséges a menedzser számára.
Az ügyvezető azonban külső tanácsadó cégekkel beszélt arról
hasonló alkalmazást javasoltak 4-nél rövidebb kézbesítéssel
hétig.
Feltételezve, hogy a belső washaus csapat kompetens, a
a menedzsernek van választása. Ki tudja támogatni a fegyelmet
az eszköz növeléséhez további tervezés szükséges
informatív üzlet, vagy dönthet úgy, hogy létrehozza saját magát
megoldást gyorsan. Úgy tűnik, az utolsót választották igazán
túl gyakran, és csak információs tárolók létrehozására szolgál
ami csak keveseknek vagy az egyénnek előnyös.
Rövid és hosszú távú célok
Az építészeknek és a projekttervezőknek formalizálniuk kell a
hosszú távú elképzelés az átfogó architektúráról és a tervekről
BI szervezetben növekedni. Ez a kombináció
rövid távú nyereség és hosszú távú tervezés
képviselik a BI erőfeszítések két oldalát. Rövid távú profit
A határidő a BI azon oldala, amely az iterációkhoz kapcsolódik
a raktárod.
A tervezők, építészek és szponzorok erre összpontosítanak
megfelelnek a speciális üzleti követelményeknek. Ezen a szinten van az, ahol a
fizikai építményeket építenek, technológiát vásárolnak és a
technikákat valósítanak meg. Egyáltalán nem foglalkoznak velük
meghatározott felhasználói közösségek által meghatározott speciális követelmények.
Mindent megtesznek annak érdekében, hogy megfeleljenek a meghatározott követelményeknek
egy adott közösségből.
A hosszú távú tervezés azonban a másik oldal
a BI. Ez az, ahol a tervek és projektek biztosították
felépített bármilyen fizikai szerkezetet, a kiválasztott technológiákat és a
a vállalkozás felé való tekintettel kialakított technikák. És a
kohéziót biztosító hosszú távú tervezés
szükséges annak biztosításához, hogy az üzleti előnyök mindenki számára megtérüljenek
a rövid távú nyereséget.
Indokolja meg a BI erőfeszítéseit
Un adattárház önmagában nincs eredendő értéke. Más
szóval, a technológiák között nincs eredendő érték
raktározási és megvalósítási technikák.
Bármely raktári erőfeszítés értéke a cselekvésekben található meg
a raktári környezetet és tartalmat követve végezzük
az idők során művelt informatív. Ez egy kritikus pont, amelyet meg kell érteni
mielőtt megpróbálná megbecsülni bármely kezdeményezés értékét
hol a ház.
Az építészek és a tervezők túl gyakran próbálnak értéket alkalmazni
a raktár fizikai és műszaki összetevői, holott az érték valójában az
által pozitívan befolyásolt üzleti folyamatokon alapul
raktár és jól megszerzett információk.
Ebben rejlik a BI létrehozásának kihívása: Hogyan indokolja a befektetést?
Ha magának a holháznak nincs belső értéke, a tervezők
a projektnek meg kell vizsgálnia, meg kell határoznia és formalizálnia kell az előnyöket
azok a személyek, akik a raktárt használják majd
konkrét üzleti folyamatok vagy azok értékének javítása
védett információ vagy mindkettő.
Bonyolítja a dolgokat, bármilyen üzleti folyamat
a raktári erőfeszítések által érintett előnyökkel járhat
„jelentős” vagy „csekély”. Jelentős előnyökkel jár a
kézzelfogható mérőszám a beruházás megtérülésének (ROI) mérésére – pl
Például a készlet további forgatását egy időszak alatt
egyedi vagy alacsonyabb szállítási költség szállításonként. Ez több
Nehéz meghatározni a csekély előnyöket, például a jobb hozzáférést
kézzelfogható értéket tekintve.
Csatlakoztassa projektjét, hogy megismerje a
Üzleti kérések
A projekttervezők túl gyakran próbálnak értéket összekapcsolni
a raktár amorf vállalati célkitűzésekkel. Ennek kinyilvánítása
„Egy raktár értéke azon múlik, hogy képesek vagyunk rá
stratégiai kéréseket kielégíteni” nyitjuk meg a
beszéd. De ez önmagában nem elég annak megállapításához, hogy
van értelme a raktárba fektetni. Jobb az ismétlések összekapcsolása
specifikus és ismert üzleti igényekkel rendelkező raktárak.
ROI mérése
A ROI számítása raktári beállításban lehet
különösen nehéz. Különösen nehéz, ha az előny
egy adott ismétlés princípiuma valami megfoghatatlan vagy
könnyen mérhető. Egy tanulmány megállapította, hogy a felhasználók érzékelik
a BI-kezdeményezések két fő előnye:
▪ Teremtse meg döntéshozatali képességét
▪ Hozzáférés létrehozása az információkhoz
Ezek az előnyök lágy (vagy enyhe) előnyök. Könnyen belátható
hogyan számíthatunk ki ROI-t kemény ólom alapján (vagy
nagyobb), mint például a szállítási költségek csökkentése, de hogyan
mérjük a jobb döntések meghozatalának képességét?
Ez mindenképpen kihívást jelent a projekttervezők számára, amikor
megpróbálják meggyőzni a céget, hogy fektessenek be egy adottba
raktári erőfeszítés. Az értékesítés növelése vagy a költségek csökkentése
már nem ezek a központi témák, amelyek a BI-környezetet vezérlik.
Ehelyett üzleti hozzáférési kérelmeket nézeget
a legjobb információhoz jutni, hogy egy adott részleg képes legyen
gyorsabb döntéseket hozni. Ezek stratégiai hajtóerők a
amelyek történetesen ugyanolyan fontosak a vállalkozás számára, de azok
többértelmű és nehezebben jellemezhető egy kézzelfogható mérőszámban.
Ebben az esetben a ROI kiszámítása félrevezető lehet, ha nem irreleváns.
A projekttervezőknek fel kell tudniuk mutatni az értéket
kézzelfogható, hogy a vezetők eldönthessék, befektetnek-e
egy adott ismétlés érvényes. Újat azonban nem fogunk javasolni
módszerrel a ROI kiszámítására, és nem fogunk érveket felhozni a vagy mellett
ellene.
Számos cikk és könyv áll rendelkezésre, amelyek az alapokat tárgyalják
ROI kiszámítása. Különleges értékajánlatok vannak értékként
a befektetésről (VOI), amelyet olyan csoportok kínálnak, mint a Gartner
kutatni. Ehelyett bármelyik fő szempontjaira összpontosítunk
ROI vagy más értékajánlat, amelyet figyelembe kell vennie.
ROI alkalmazása
Túl a „kemény” előnyök kontra „puha” előnyök érvein
a BI-erõfeszítésekhez kapcsolódóan más kérdéseket is figyelembe kell venni
amikor ROI-t alkalmazunk. Például:
Túl sok megtakarítást tulajdonítson a DW erőfeszítéseinek
mindenesetre
Tegyük fel, hogy a cége a következő építészetből indult ki
nagyszámítógépet elosztott UNIX környezetbe. Tehát bármelyik
megtakarítások, amelyek ebből az erőfeszítésből származhatnak (vagy nem).
nem szabad kizárólagosan, ha egyáltalán (?) tulajdonítani
raktár.
Nem mindennel elszámolni költséges. És sok tennivaló van
figyelembe kell venni. Vegye figyelembe a következő listát:
▪ Indítási költség, beleértve a megvalósíthatóságot.
▪ Dedikált hardver és kapcsolódó tárhely költsége e
kommunikáció
▪ A szoftver költsége, beleértve a kezelést is adat és kiterjesztések
kliens/szerver, ETL szoftver, DSS technológiák, eszközök
vizualizációs, programozási és áramlási alkalmazások
munka- és felügyeleti szoftver, .
▪ A szerkezet tervezési költsége adat, megvalósításával, és
optimalizálása
▪ Az erőfeszítéshez közvetlenül kapcsolódó szoftverfejlesztési költségek
BI
▪ Otthoni támogatás költsége, beleértve az optimalizálást
teljesítmény, beleértve a szoftververzió ellenőrzést és
segítő műveletek
Alkalmazza a „Big-Bang” ROI-t.
A raktár létrehozása egyetlen és gigantikus erőfeszítésként
kudarcot vall, ezért számítsa ki egy kezdeményezés ROI-ját is
nagyvállalati Az ajánlat meglepő, és hogy a tervezők
továbbra is gyenge kísérleteket tesznek az egész értékének becslésére
erőfeszítés.
Mert a tervezők igyekeznek pénzbeli értéket adni
üzleti kezdeményezésre, ha ez széles körben ismert és elfogadott
Nehéz megbecsülni a konkrét ismétlésszámokat? Hogyan lehetséges? Ez nem
néhány kivételtől eltekintve lehetséges. Ne csináld.
Most, hogy megállapítottuk, mit ne tegyünk a számítás során
ROI, van itt néhány pont, amely segít meghatározni
megbízható folyamat a BI-erőfeszítések értékének becsléséhez.
ROI konszenzus elérése. A tiédtől függetlenül
a BI-erõfeszítések értékének becsléséhez szükséges technikát kell választani
minden fél egyetért, beleértve a projekttervezőket is,
szponzorok és cégvezetők.
Csökkentse a ROI-t azonosítható részekre. Szükséges lépés afelé
a ROI ésszerű kiszámítása az, ha ezt a számítást a
konkrét projekt. Ez lehetővé teszi az érték becslését
meghatározott üzleti követelmények alapján, amelyek teljesülnek
Határozza meg a költségeket. Mint említettük, számos költségnek kell lennie
figyelembe vett. Ezenkívül a költségeknek nem csak a kapcsolódó költségeket kell tartalmazniuk
az egyszeri iterációra, hanem a kapcsolódó költségekre is
hogy biztosítsák a vállalati szabványoknak való megfelelést.
Határozza meg az előnyöket. A ROI egyértelmű összekapcsolása a követelményekkel
konkrét vállalkozásokat, tudnunk kell azonosítani a
olyan előnyökkel jár, amelyek a követelmények kielégítéséhez vezetnek.
Csökkentse a költségeket és a hasznot a küszöbön álló nyereségben. Ez az út
legjobb, ha értékelését a nettó jelenértékre alapozza
(NPV), szemben a jövőbeli érték előrejelzésével
jövőbeni bevételei.
Csökkentse a minimálisra a ROI felosztásának időzítését. ÉS'
jól dokumentált az Ön által használt hosszú időn keresztül
ROI.
Egynél több ROI képletet használjon. Számos módszer létezik
ROI előrejelzés, és meg kell terveznie, hogy használ-e egyet vagy
plusz a nettó jelenértékkel együtt a megtérülés belső sebessége
(IRR) és helyreállítás.
Határozza meg az ismételhető folyamatot. Ez kulcsfontosságú a számításhoz
bármilyen hosszú távú érték. Dokumentálni kell a
egyetlen megismételhető folyamat a projekt összes részsorozatához a
kövesse.
A felsorolt ​​problémák a szakértők által leggyakrabban meghatározott problémák
a washouse környezetről. A ragaszkodás a vezetőség részéről
a „Big-Bang” ROI elérése nagyon zavaró. Ha elkezdi az összes
ROI-számításait azonosítható és kézzelfogható darabokra csökkentve
jó esély a ROI pontos értékelésére.
Kérdések a ROI előnyeivel kapcsolatban
Bármi legyen is az előnye, legyen puha vagy kemény, használhatja őket
néhány alapvető kérdés értékük meghatározásához. Nak nek
Például egy egyszerű skálázási rendszer használatával, 1-től 10-ig
az alábbiak segítségével nyomon követheti bármely erőfeszítés hatását
kérdések:
▪ Hogyan értékelné a megértést? adat ezt követve
céged projektje?
▪ Hogyan becsülné meg a folyamatok eredményeként bekövetkező javulását?
ez a projekt?
▪ Hogyan mérné most az új felismerések és következtetések hatását?
ez az iteráció tette elérhetővé
▪ Milyen hatással voltak az új számítógépes környezetek pl
a tanultak eredményeként teljesít?
Ha ezekre a kérdésekre kevés a válasz, akkor lehetséges
a cég nem éri meg a befektetést. A kérdések magas
pont a jelentős értéknövekedésre, és kell
útmutatóul szolgálnak a további vizsgálatokhoz.
Például magas pontszámot a folyamatfejlesztésekért
ennek el kell vezetnie a tervezőket, hogy megvizsgálják, milyenek a folyamatok
javítva lett. Előfordulhat, hogy a kapott nyereség egy része vagy mindegyike
kézzelfoghatóak, és ezért pénzbeli értéket könnyen meg lehet szerezni
alkalmazott.
Hozza ki a legtöbbet az első iterációból
raktár
Az üzleti erőfeszítések legnagyobb eredménye gyakran a
az első néhány iteráció. Ezek az első erőfeszítések hagyományosan
a nyilvánosság számára leghasznosabb információtartalmat kialakítani és
technológiai alapozási támogatást hoz létre a későbbiekhez
BI alkalmazások.
Általában minden további sorozata adat projekt
a raktárak egyre kevesebb plusz értéket hoznak a cégnek
Tábornok. Ez különösen igaz, ha nem iterálod
új témákat ad hozzá, vagy nem felel meg egy új szükségleteinek
felhasználói közösség.
Ez a tárolási funkció az akkumulátorokra is vonatkozik
növekedése adat történészek. Mivel a későbbi erőfeszítések többet igényelnek
adat és még hogyan adat idővel a raktárba öntik, a legtöbb
adat kevésbé releváns az alkalmazott elemzés szempontjából. Ezek adat ők
gyakran hívják adat szunnyadó és mindig drága a tartásuk, mert
szinte soha nem használják.
Mit jelent ez a projekt támogatói számára? Lényegében i
A korai szponzorok többet osztanak meg a beruházás költségein.
Ez az elsődleges, mert ezek adják a lendületet a réteg alapításához
széles technológiai környezet és raktári erőforrások,
beleértve a bio.
De ezek az első lépések hozzák a legmagasabb értéket, így a tervezőket
a projekteknek gyakran igazolniuk kell a beruházást.
A BI-kezdeményezése után végrehajtott projekteknek költségei lehetnek
gyengébb (az elsőhöz képest) és közvetlen, de kevesebb értéket hoz
a cégnek.
A szervezetek tulajdonosainak pedig el kell kezdeniük a mérlegelést
dobja el a felhalmozódását adat és kevésbé releváns technológiák.
Adatbányászat: kinyerés Ad
Számos építészeti elem variációt igényel
adatbányászati ​​technológiák és technikák –
például a különböző „ügynökök” az érdekes pontok vizsgálatára
ügyfelek, a vállalat operációs rendszerei és magának a dw-nek. Ezek
Az ügynökök fejlett neurális hálózatok lehetnek, amelyekre képzett
pottrendek, mint például a jövőbeli termékkereslet alapján
értékesítési promóciók; szabályokon alapuló motorok számára
reagálni egy halmazra Dato körülmények, például a diagnózis
orvosi és kezelési ajánlások; vagy akár egyszerű ügynökök
azzal a szereppel, hogy jelentse a kivételeket a felső vezetőknek (felső
vezetők). Általában ezek az extrakciós eljárások adat si
valós időben ellenőrizni; ezért egyesülniük kell
teljesen a mozgásával adat maguk.
Online analitikai feldolgozás
Online Analytics
Szeletelés, felkockázás, hengerlés, lefúrás képessége
és végezze el az elemzést
mi lenne, ha, a programcsomag hatókörén, célján belül van
IBM technológia. Például analitikus feldolgozási funkciók
online (OLAP) létezik a DB2-hez, amely dimenzióanalízist visz be a
motorja adatbázis azonos .
A függvények dimenziós segédprogramot adnak az SQL-hez, miközben
kiaknázzák a DB2 természetes részévé válás minden előnyét. Egy másik
az OLAP-integráció példája a DB2 kicsomagoló eszköz
OLAP Server Analyzer. Ez a technológia lehetővé teszi a kockák
A DB2 OLAP szerver gyorsan és automatikusan
elemezni, hogy azonosítsa és jelentést készítsen az értékekről adat szokatlan vagy váratlan
az egész kockán az üzleti elemzőig. És végül a funkciói a
A DW Center lehetőséget biztosít az építészek számára, hogy ellenőrizzék, többek között
egyéb dolgok, egy DB2 OLAP kiszolgálókocka profilja részeként
az ETL folyamatok természetes természete.
Térbeli elemzés Térbeli elemzés
A tér az analitikai horgonyok (elvezetések) felét jelenti.
panorámához szükséges
elemző széles (az idő a másik felét jelenti). Az atomi szint
A raktár (atomi szintje) az 1.1. ábrán látható,
idő és tér alapjait tartalmazza. A felvételek
Időhorgony elemzés az idő- és címinformációkhoz
horgonyelemzések az űrből. Időbélyegek
időben elvégzik az elemzést, az irányinformáció pedig rávezet
a tér szerinti elemzés. A diagram a geokódolási folyamatot mutatja be
címek konvertálása térképpontokká vagy térbeli pontokká
hogy az olyan fogalmak, mint a távolság és a belső/külső legyenek
elemzésben használatos – atomi szinten és térbeli elemzésben
amelyet az elemző rendelkezésére bocsátanak. Az IBM bővítményeket biztosít
space, amelyet az Environmental System Research Institute (ESRI) közösen fejlesztettek ki,
al adatbázis DB2, hogy a térobjektumok legyenek
normál részeként tárolva adatbázis relációs. DB2
A Spatial Extenderek az összes SQL-bővítményt is biztosítják
kihasználja a térbeli elemzést. Például SQL-bővítmények innen
kérdésről
a címek közötti távolságot, vagy azt, hogy egy pont egy területen belül vagy kívül van-e
meghatározott sokszögű, egy analitikai standard a Spatial
Hosszabbítók. További információkért lásd a 16. fejezetet.
adatbázis-Resident Tools Tools adatbázis-
Resident
A DB2 számos BI-rezidens SQL szolgáltatással rendelkezik, amelyek segítenek
az elemzési műveletben. Ezek tartalmazzák:
▪ Rekurziós függvények elemzés végrehajtásához, mint például a „talál
az összes lehetséges repülési útvonalat San Francisco a New York".
▪ Analitikai függvények rangsoroláshoz, kumulatív függvények, kocka
és összegzések a szokásosan előforduló feladatok megkönnyítésére
csak az OLAP technológiával, ma már természetes részét képezik a
motorja adatbázis
▪ Az eredményeket tartalmazó táblázatok létrehozásának lehetősége
Az eladók adatbázis a vezetők többet kevernek, mint a BI-képességeket
nel adatbázis azonos.
A fő beszállítók adatbázis többet kevernek mint
BI funkció be adatbázis azonos.
Ez jobb teljesítményt és több futási lehetőséget biztosít az Ön számára
BI megoldások.
A DB2 V8 szolgáltatásait és funkcióit tárgyaljuk
részletesen a következő fejezetekben:
Műszaki építészet és adatkezelési alapok
(5. fejezet)
▪ A DB2 BI alapjai (6. fejezet)
▪ DB2 Materialized Query táblák
táblázatok) (7. fejezet)
▪ DB2 OLAP funkciók (13. fejezet)
▪ DB2 Enhanced BI szolgáltatások és funkciók (Enhanced BI
Jellemzők és funkciók) (15. fejezet)
Egyszerűsített adatszolgáltatási rendszer
Szállítási rendszer adat egyszerűsített
Az 1.1. ábrán látható architektúra számos
szerkezetek adat fizikai. Az egyik a raktár adat működőképes.
Általában az ODS objektum orientált,
integrált és aktuális. Építene-e egy ODS-t, hogy támogassa, pl
például az értékesítési iroda. Az ODS értékesítés kiegészítené adat
számos különböző rendszerből származnak, de csak pl
például a mai tranzakciók. Az ODS frissíthető
akár naponta sokszor. Ugyanakkor a folyamatok
nyomják a adat más alkalmazásokba integrálva. Ez a szerkezet az
kifejezetten integrálásra tervezték adat áram és dinamikus e
valószínű jelölt lenne a valós idejű elemzés támogatására,
hogyan lehet szolgáltatási ügynököket biztosítani ügyfelek értékesítési információk
az ügyfél aktuális trendjeit értékesítési trendinformációk kinyerésével
magából a raktárból. Az 1.1. ábrán látható másik szerkezet az
a dw formális státusza. Nem csak ez a megfelelő hely
a szükséges integráció végrehajtása, minősége adatÉs
átalakulásáról adat készletről hamarosan, de az is
megbízható és ideiglenes tárolóhely adat erre válaszolj
használható a valós idejű elemzésben. Ha úgy döntesz
használjon ODS-t vagy állomáshelyet, egyet
a legjobb eszközök e struktúrák feltöltésére adat használva
A különböző működési források a DB2 heterogén elosztott lekérdezése.
Ezt a képességet a DB2 opcionális szolgáltatása biztosítja
DB2 Relational Connect néven (csak lekérdezés) és a DB2-n keresztül
DataJoiner (egy külön termék, amely az alkalmazást szállítja,
a beillesztés, frissítés és a törlés lehetősége a
Heterogén elosztott RDBMS-ek).
Ez a technológia lehetővé teszi az építészek számára adat megkötni adat di
gyártás analitikai eljárásokkal. Nem csak a technológia
gyakorlatilag bármelyik replikációs kéréshez alkalmazkodni
megjelenhetnek a valós idejű elemzésekkel, de ez
Sokféle bázishoz is csatlakoztathatók adat più
népszerű, beleértve a DB2, Oracle, Sybase, SQL Server,
Informix és mások. A DB2 DataJoiner használható feltöltésre
egy szerkezet adat formális, mint egy ODS vagy akár egy táblázat
állandóan képviselteti magát a restaurálásra tervezett raktárban
gyors az azonnali frissítésekhez vagy eladásra. Természetesen,
ugyanezek a szerkezetek adat segítségével lehet feltölteni
egy másik fontos technológia, amelyet replikációjára terveztek adat, IBM
DataPropagator relációs. (A DataPropagator egy külön termék
központi rendszerekhez. DB2 UNIX, Linux, Windows és OS/2 is
replikációs szolgáltatások adat alapfunkcióként).
Egy másik módszer a mozgáshoz adat körül tevékenykedik
to enterprise egy vállalati alkalmazásintegrátor egyébként
üzenetközvetítőként ismert.Ez
Az egyedülálló technológia páratlan vezérlést tesz lehetővé a központosításhoz
(célzás) és mozogni adat a cég körül. Az IBM-nél van a közvetítő
a legszélesebb körben használt üzenet, az MQSeries vagy annak változata
követelményeit tartalmazó termékről e-commerce, IBM
WebSphere MQ.
Ha többet szeretne megtudni arról, hogyan használhatja fel az MQ-t támogatásra a
raktár és BI környezet, látogassa meg weboldal a könyvből. Egyelőre az
elég azt mondani, hogy ez a technológia kiváló eszköz
rögzítés és átalakítás (MQSeries Integrator használatával) adat
BI-megoldásokhoz toborzott központú (célzott) operátorok. Ott
Az MQ technológiát az UDB V8-ba integrálták és csomagolták, amely
azt jelenti, hogy az üzenetsorok mostantól kezelhetők
mintha DB2 táblák lennének. A hegesztés fogalma
sorban álló üzenetek és az univerzum adatbázis relációs irányul
egy erőteljes szállítási környezet felé adat.
Zero-Latency Nulla késleltetés
Az IBM végső stratégiai célja a nulla késleltetésű (zéró késleltetésű) elemzés.
által meghatározottak szerint
Gartner szerint egy BI-rendszernek képesnek kell lennie arra, hogy következtessen, asszimiláljon
és kérésre tájékoztatást nyújt az elemzők számára. A kihívás,
természetesen a keverés módjában van adat aktuális és valós időben
a szükséges történelmi információkkal, mint pl adat kapcsolódó modell(ek).
tendencia, vagy a kivont megértés, mint az
ügyfél.
Ilyen információk közé tartozik például az azonosítás ügyfelek ad
magas vagy alacsony kockázatú, vagy mely termékek i ügyfelek sokat fognak vásárolni
valószínűleg ha már sajt van a kocsijukban
beszerzések.
A nulla késleltetés elérése valójában kettőtől függ
alapvető mechanizmusok:
▪ Teljes egyesülés adat amelyeket a
a BI által létrehozott technikák és eszközök
▪ A szállítási rendszer adat hatékony annak biztosítására
A valós idejű elemzés valóban elérhető
A nulla késleltetés ezen előfeltételei nem különböznek a kettőtől
az IBM által meghatározott és fent leírt célok.
A szoros párosítás adat a program része
zökkenőmentes integráció az IBM által. És hozzon létre egy rendszert
szállításáról adat a hatékonyság teljes mértékben attól függ
rendelkezésre álló technológia, amely leegyszerűsíti a szállítási folyamatot
adat. Ennek eredményeként az IBM három célja közül kettő kritikus
hogy a harmadik. Az IBM tudatosan fejleszti a sajátját
a nulla késleltetést biztosító technológia valósággá válik a felhasználók számára
raktári erőfeszítések.
Összefoglalás / Szintézis
A BI szervezet ütemtervet ad ehhez
teremtsd meg a környezetedet
iteratívan. Úgy kell igazítani, hogy az tükrözze a szükségleteket
a jelenlegi és a jövőbeli vállalkozásod. Építészeti elképzelés nélkül
széles, a raktári ismétlések alig többek, mint
véletlenszerű központi raktár megvalósítások, amelyek keveset tesznek
széles körű, informatív vállalkozás létrehozása.
A projektmenedzserek előtt az első akadály az, hogyan igazolják a
a BI szervezet fejlesztéséhez szükséges beruházások.
Bár a ROI számítás továbbra is jelentős támogatást jelentett
raktári eredményeket, egyre nehezebb
pontosan megjósolni. Ez más módszerekhez vezetett
annak meghatározása, hogy megéri-e a pénzét. A
például a befektetés értéke2 (VOI).
megoldásként.
Az építészekre hárul adat és projekttervezők
szándékosan információkat generál és ad át egyesületeknek
felhasználókat, és nem egyszerűen szolgáltatást nyújtanak számukra adat. Van egy
óriási különbség a kettő között. Az információ olyasvalami, amit az ember tesz
a döntéshozatali folyamatok és a hatékonyság különbsége; viszonylag, i
adat ezek az információk levezetésének építőkövei.
Még akkor is, ha kritikus vagyok a forrással kapcsolatban adat kérések teljesítésére
kereskedelmi, BI környezetnek nagyobb szerepet kell betöltenie
információtartalom létrehozásában. Vennünk kell
további intézkedések tisztítására, integrálására, átalakítására, ill
egyébként hozzon létre olyan információtartalmat, amely szerint a
a felhasználók intézkedhetnek, ezért gondoskodnunk kell arról, hogy ezek
intézkedéseket és döntéseket, ahol ésszerű, támogatják
BI környezetben. Ha áthelyezzük a raktárt, hogy csak kiszolgáljon adat,
garantált, hogy a felhasználói asszociációk hozzák létre a tartalmat
a cselekvéshez szükséges információkat. Ez biztosítja, hogy az ő
közösség képes lesz jobb döntéseket hozni, de a vállalkozás
az általuk használt tudás hiányától szenved.
Dato hogy építészek és projekttervezők kezdeményeznek projekteket
A BI-környezetre jellemző módon továbbra is elszámoltathatóak a vállalat felé
nagyjából. Egy egyszerű példa erre a két funkcióra
A BI-iterációk arcai a forrásban találhatók adat. Mind a
adat meghatározott kereskedelmi kérésekhez kapott
az első atomrétegben lakott. Ez biztosítja a fejlődést
vállalati információk vagyonát, valamint kezelni, irányítani a
Az iterációban meghatározott felhasználóspecifikus kérések.

W hatisa D ata W arehouse ?
Adatraktár ez az információs rendszer-architektúra szíve
1990 óta, és szilárd kínálattal támogatja az információs folyamatokat
integrált platform adat történészek vették alapul a későbbiekhez
elemzések. A adattárház kínálja a könnyű integrációt a
egymással nem kompatibilis alkalmazásrendszerek világa. Dátum
a raktár trendté fejlődött. Adatraktár
rendszerezni és tárolni i adat információs folyamatokhoz szükséges e
hosszú történelmi időbeli perspektíván alapuló elemző. Minden
ez jelentős és állandó elkötelezettséggel jár az építkezés és
karbantartásában adattárház.
Tehát mi az a adattárház? egy adattárház jelentése:
▪ tantárgyorientált
▪ integrált rendszer
▪ változat ideje
▪ nem illékony (nem törölhető)
gyűjteménye adat vezetői döntések támogatására használják
folyamatok megvalósítása.
I adat behelyezve adattárház a legtöbbben felmerülnek
esetek működési környezetből. A adattárház azt egy készítette
tárolóegység, fizikailag elválasztva a többi részétől
rendszer, amely tartalmazza adat által korábban átalakult
olyan alkalmazások, amelyek a környezetből származó információkkal működnek
működőképes.
A szó szerinti meghatározása a adattárház megérdemel egy mélyreható tanulmányt
magyarázatot, mivel ennek fontos motivációi és jelentései vannak
háttérrel, amelyek leírják a raktár jellemzőit.
TÁRGYIRÁNYULÁS
TEMATIKUS
Az első jellemző a adattárház az, hogy arra irányul
egy cég főbb szereplői. A próbák útmutatója a
adat ellentétben áll az általa nyújtott klasszikusabb módszerrel
az alkalmazások folyamatok és funkciók felé orientálása,
módszert többnyire a legtöbben osztják
régebbi irányítási rendszerek.
A működési világ az alkalmazások és funkciók köré épül fel
mint például a hitelek, megtakarítások, bankkártyák és intézményi bizalom
pénzügyi. A dw világa tárgyak köré szerveződik
megbízók, például vevő, eladó, termék és üzlet.
A témákhoz igazodás befolyásolja a tervezést és
megvalósításáról adat a dw-ben található. Ami még fontosabb,
a fő téma a legfontosabb részét érinti
kulcsszerkezet.
Az alkalmazás világát mind az adatok kialakítása befolyásolja
a folyamattervezés alapján. A világ
A dw kizárólag a modellezésre összpontosít adat Be van kapcsolva
rajza adatbázis. A folyamat kialakítása (a formájában
klasszikus) nem része a dw környezetnek.
A folyamat/funkció és az alkalmazás megválasztása közötti különbségek
tartalmi különbségekként is feltárulnak a tantárgy szerinti választás
az adat részletezett szinten. A adat a dw nem tartalmazza az i-t adat hogy
nem lesz használva a DSS folyamathoz alkalmazások közben
működésorientált adat tartalmaznak i adat kielégíteni
azonnal a funkcionális/feldolgozási követelményeket, amelyek o
kevésbé van haszna a DSS elemzőnek.
Egy másik fontos módja annak, hogy működésorientált alkalmazások
ai adat különbözik adat a dw szerepel a dei jelentésekben adat. Én adat
működési folyamatos kapcsolatot tart fenn két vagy több tábla között
aktív üzleti szabályon alapul. A adat szerző: dw
egy időspektrumot ölelnek fel, és a dw-ben található kapcsolatok azok
sok. Sok kereskedési szabály (és ennek megfelelően sok
jelentései adat ) képviselteti magát a raktárban adat két o között
több tábla.
(Ha részletes magyarázatot szeretne adni arról, hogy miként alakulnak ki a kapcsolatok a adat ők
a DW-ben kezelt, ezzel kapcsolatban a Tech Topic-ra hivatkozunk
kérdés.)
Nem más szemszögből, mint a különbségből
alapvető a funkcionális/folyamat-alkalmazás és a választás között
tantárgyválasztás, nagyobb a különbség a rendszerek között
működési ei adat és a DW.
INTEGRÁCIÓ INTEGRÁCIÓ
A dw környezet legfontosabb szempontja, hogy i adat megtalált
a dw-n belül könnyen integrálhatók. MINDIG. NÉLKÜL
KIVÉTELEK. A dw környezet lényege az, hogy i adat
a raktári korlátokon belül vannak integrálva.
Az integráció sokféleképpen felfedi magát – konvenciókban
azonosított konzisztens, konzisztens változók mérésében, in
kódolt struktúrák, amelyek fizikai jellemzőiből állnak adat
következetes, és így tovább.
Az évek során a különféle alkalmazások tervezői ezt tették
sok döntés birtokában kell lennie a kérelem mikéntjéről
fejleszteni kell. Egyedi stílus- és tervezési döntések
a tervezők pályázatai közül százféleképpen mutatkoznak meg: in
kódolási különbségek, kulcsszerkezet, fizikai jellemzők,
konvenciók azonosítása és így tovább. Sokak kollektív kapacitása
Az alkalmazástervezők inkonzisztens alkalmazásokat hoznak létre
ez legendás. A 3. ábra néhány további eltérést mutat be
fontosak az alkalmazások tervezésében.
Kódolás: Kódolás:
Az alkalmazástervezők a mezőkódolást választották –
szex – különböző módokon. A tervező a szexet úgy képviseli, mint
egy „m” és „f”. Egy másik tervező a szexet „1”-ként ábrázolja
és egy „0”. Egy másik tervező a szexet „x”-ként ábrázolja és
„y”. Egy másik tervező a szexet „férfi”-ként és
"női". Nem sokat számít, hogy a szex hogyan kerül be a DW-be. Az "M"
és az „F” valószínűleg olyan jó, mint az összes
reprezentáció.
A lényeg az, hogy bármilyen eredetből is származik a szex területe,
az a mező konzisztens integrált állapotban érkezik a DW-be. Tól től
következménye, amikor a mező betöltődik a DW-be
egy alkalmazás, ahol a formátumban van ábrázolva
„M” és „F”, azaz adat át kell alakítani DW formátumba.
Attribútumok mérése: Measurement of
Tulajdonságok:
Az alkalmazástervezők úgy döntöttek, hogy bemérik a csővezetéket
többféle módon a tanfolyamon
Néhány év. Egy tervező tárolja a adat a csővezeték be
centiméter. Egy másik alkalmazástervező tárolja a adat
hüvelykben kifejezve. Egy másik tervezője
alkalmazásboltok i adat csővezeték millió köblábban
másodpercenként. Egy másik tervező pedig tárolja a
csővezeték yard tekintetében. Bármi legyen is a forrás, amikor a
A folyamat információi megérkeznek a DW-be, annak lennie kell
ugyanúgy mérjük.
A 3. ábra jelzései szerint az integrációs problémák
a projekt szinte minden aspektusát érintik – a funkciókat
fizikai istenek adat, az a dilemma, hogy egynél több forrása van adat-ban
ellentmondó azonosított minták, formátumok kérdése adat
következetlen, és így tovább.
Bármi legyen is a tervezési téma, az eredmény ugyanaz –
i adat a DW-ben kell tárolni egyes számban e
globálisan elfogadható módon még akkor is, ha operációs rendszerei
alul másként tárolják i adat.
Amikor a DSS elemzője a DW-re néz, az elemző célja
annak kiaknázása kellene, hogy legyen adat amelyek a raktárban vannak,
ahelyett, hogy a hitelességén vagy konzisztenciáján tűnődnénk
adat.
IDŐVÁLTOZÁS
minden adat a DW-ben bizonyos időpontig pontosak.
Ez az alapvető jellemzője a adat a DW-ben nagyon eltér azoktól adat
megtalálható a működési környezetben. A adat a működési környezet
olyan pontos, mint a hozzáférés pillanatában. Más szavakkal,
működési környezetben, amikor hozzáfér egy meghajtóhoz adat, De
várjon, amíg a hozzáférés időpontjában lévő pontos értékeket tükrözi.
Miért én adat a DW-ben olyan precízek, mint valamikor a
idő (vagyis nem „most”), azt mondják, hogy i adat megtalálható a DW-ben
ezek „időbeli eltérések”.
Az időbeli eltérés adat A DW számos módon hivatkozik.
A legegyszerűbb módja az, hogy i adat egy DW képvisel adat ez egy
hosszú időtáv – öt-tíz év. A horizont
a működési környezetre vonatkozó időkeret sokkal rövidebb
▪ a mai jelenlegi értékektől akár hatvankilencvenig
Alkalmazások, amelyeknek jól kell működniük és működniük kell
a tranzakció feldolgozására rendelkezésre álló hoznia kell a
minimális mennyisége adat ha bármilyen fokot elismernek
rugalmasság. Tehát az operatív alkalmazásoknak van horizontja
rövid időtáv, tervezési témaként
audio alkalmazások.
Az 'idővariancia' második módja a DW-ben az a
kulcsszerkezet. A DW minden kulcsszerkezete tartalmazza,
implicit vagy kimondottan az idő egy eleme, mint pl
nap, hét, hónap stb. Az idő eleme szinte mindig ott van
a DW-ben található összefűzött kulcs alján. Ezekben
alkalmakkor az idő eleme implicit módon fog létezni, mint a véletlen
ahol egy teljes fájl megkettőződik a hónap vagy negyedév végén.
Az idő eltérésének harmadik módja az, hogy i adat del
A DW, amint megfelelően regisztrált, nem lehet
frissítve. A adat a DW-k gyakorlati szempontból hosszúak
pillanatképek sorozata. Persze ha a pillanatképek
helytelenül készült, akkor a pillanatképek lehetnek
módosított. De feltételezzük, hogy a pillanatképek elkészülnek
helyesen, nem módosítják őket, amint elkészülnek. Néhány
esetekben etikátlan vagy akár érvénytelen lehet, hogy a pillanatképek a
A DW módosul. A adat működőképes, pontos, mint a
bejelentkezési pillanatban frissíthetők, ahogy jön
annak szükségességét.
NEM ILLÓ
A DW negyedik fontos jellemzője, hogy nem illékony.
Frissítések, beillesztések, törlések és módosítások történnek
rendszeresen rekordonkénti működési környezetekhez. De a
alapvető manipulációja adat amire a DW-ben szükség van, az sokkal több
egyszerű. Csak kétféle művelet fordul elő a
DW – a kezdeti betöltés adat és hozzáférést biztosít adat. Nincs
nincs frissítés a adat (általános értelemben
frissítés) a DW-ben normál feldolgozási műveletként.
Ennek a különbségnek van néhány nagyon erőteljes következménye
az operatív feldolgozás és a DW feldolgozás között. A szinten
tervezésénél fogva óvatosnak kell lenni a frissítéssel kapcsolatban
abnormális nem tényező a DW-ben, mivel a frissítés adat ez nem
végrehajtani. Ez azt jelenti, hogy a fizikai tervezés szintjén
szabadságjogokat lehet igénybe venni a hozzáférés optimalizálása érdekében adat,
különösen a szabványosítás témaköreinek kezelésében és
fizikai denormalizáció. Az egyszerűség másik következménye
a DW működésének a mögöttes technológiában van
futtassa a DW környezetet. Támogatni kell a frissítéseket
soronkénti rögzítés (mint ez gyakran előfordul
operatív feldolgozás) a technológia megköveteli, hogy néhány
nagyon összetett alapok látszólagos egyszerűsége mellett.
A biztonsági mentést és helyreállítást, a tranzakciókat támogató technológia
és integritása adat a holtpont észlelése és orvoslása pedig az
meglehetősen bonyolult és nem szükséges a DW-feldolgozáshoz.
A DW jellemzői, tervezési orientáció,
integrációja adat a DW-n belül az időbeli eltérés és az egyszerűség
kezelésének adat, minden olyan környezethez vezet, ami nagyon-nagyon
eltér a klasszikus működési környezettől. Szinte mindennek a forrása
adat a DW a működési környezet. Csábító a gondolkodás
hogy masszív redundancia van adat a két környezet között.
Valójában sok emberben ez az első benyomás
nagy redundanciája adat működési környezete és környezete között
DW. Az ilyen értelmezés felületes és ezt demonstrálja
nem érti, mi történik a DW-ben.
Valójában minimális a redundancia adat a működési környezet között
és i adat a DW. Tekintsük a következőket:
▪ I adat szűrjük őket Dato amely átmegy a működési környezetből
a DW környezetbe. Sok adat soha nem mennek ki kint
a működési környezetből. Kivéve, hogy i adat amelyek szükségesek ahhoz
A DSS feldolgozás megtalálja az irányt a környezetben
▪ időhorizontja adat nagyon különbözik egy környezettől
másnak. A adat a működési környezetben nagyon frissek. A adat
a DW-ben sokkal idősebbek. Csak szemszögből
az időhorizontból nagyon kevés az átfedés
a működési környezet és a DW között.
▪ A DW tartalmazza adat soha nem talált összefoglalóból
a környezetben
▪ I adat től alapvető átalakuláson mennek keresztül
A 3. ábrára való áttérés pillanatában leginkább azt szemlélteti
része adat állapota jelentősen megváltozott
ki kell választani és át kell helyezni a DW-be. Másképpen fogalmazva, a
a legtöbb adat fizikailag módosul és
radikálisan hogyan kerül át a DW-be. Abból a szempontból
az integráció nem ugyanaz adat akik laknak
működési környezetben.
Ezen tényezők fényében a redundancia a adat a két környezet között van
ritka esemény, ami kevesebb mint 1%-os redundanciához vezet a kettő között
környezetek.
A RAKTÁR SZERKEZETE
A DW-k különálló szerkezettel rendelkeznek. Különféle szintű összefoglaló és
részletek, amelyek elhatárolják a DW-ket.
A DW különböző összetevői a következők:
▪ Metaadatok
▪ Ad aktuális részletek
▪ Ad a régi részletekről
▪ Ad kissé összefoglalva
▪ Ad erősen összefoglalva
A fő gond messze az adat a részletekről
áramlatok. Ez a fő gond, mert:
▪ I adat az aktuális részletek a legfrissebb eseményeket tükrözik,
amelyek mindig nagy érdeklődésre tartanak számot és
▪ i adat A jelenlegi részletek terjedelmesek, mert az
a legalacsonyabb szemcsézettségi szinten tárolva e
▪ i adat Az aktuális részleteket szinte mindig a rendszer tárolja
lemeztár, amely gyorsan elérhető, de drága és
komplex től
I adat minél régebbiek adat amelyeken tárolódnak
néhány emlék tömeg. Szórványosan van hozzáférése és van
kompatibilis részletességgel tárolva adat részletes
áramlatok. Bár nem kötelező adathordozón tárolni
alternatív tárolás, a nagy mennyiség miatt adat egyesülve
szórványos hozzáférése adat, a memória támogatása adat di
A régebbi részletek általában nem tárolódnak a lemezen.
I adat kicsit összefoglalva vannak adat amelyeket alulról desztillálnak
részletezettségi szint a jelenlegi részletezési szinten található. Ez
A DW szintet szinte mindig a lemeztároló tárolja. A
az építésznél felmerülő tervezési problémák adat
a DW ezen szintjének felépítésében a következők:
▪ Milyen időegységben készült a fenti összegzés
▪ Milyen tartalmak, attribútumok fogják kissé összefoglalni a
tartalma adat
A következő szint adat a DW-ben található adat nagyon
összefoglalók. A adat nagyon összefoglalva kompaktak és könnyen
hozzáférhető. A adat néha nagyon összefoglalt
DW környezetben és egyéb esetekben i adat erősen összefoglalva vannak
a DW-nek otthont adó technológia közvetlen falain kívül található.
(mindenesetre pl adat erősen összefoglalva a DW részét képezik
függetlenül attól, hogy hol i adat fizikailag vannak elhelyezve).
A DW utolsó összetevője a metaadatok. Sok tekintetben
a metaadatok más dimenzióban vannak, mint mások adat
a DW, mert a metaadatok nem tartalmaznak semmit Dato közvetlenül
a működési környezetből vett. A metaadatoknak különleges szerepe van pl
nagyon fontos a DW-ben. A metaadatok felhasználása a következőképpen történik:
▪ egy könyvtár, amely segít a DSS elemzőnek megtalálni a
a DW tartalma,
▪ útmutató a térképezéshez adat hogyan i adat Ők voltak
működési környezetből DW környezetbe transzformálva,
▪ útmutató az összefoglaláshoz használt algoritmusokhoz között adat di
aktuális részlet ei adat kicsit összefoglalva, i adat nagyon
összefoglalók,
A metaadatok sokkal nagyobb szerepet játszanak a DW környezetben
mint valaha a működési környezetben
RÉGI RÉSZLETES TÁROLÓKÖZEG
Mágneses szalag használható ilyen tárolásra
adat. Valójában sokféle tárolóeszköz létezik
a régiek megőrzése érdekében figyelembe kell venni őket adat di
Részlet.
A hangerőtől függően adat, a hozzáférés gyakorisága, a költség
az eszközök és a hozzáférés típusa közül teljesen valószínű
hogy más eszközöknek a régi részletezettségre lesz szükségük
a DW-ben.
ADATÁRAMLÁS
Van egy normális és kiszámítható áramlása adat a DW belsejében.
I adat működési környezetből lépnek be a DW-be. (MEGJEGYZÉS: vannak
néhány nagyon érdekes kivétel ez alól a szabály alól. Azonban majdnem
tutti i adat adja meg a DW-t a működési környezetből). Dato hogy én adat
a működési környezetből belépnek a DW-be, az átalakul olyanná, amilyen volt
korábban leírták. A DW-be való belépés feltételével, i adat belépnek a
jelenlegi részletezettségi szintje, amint az ábra mutatja. Ott lakik és használatban van
amíg a három esemény egyike meg nem történik:
▪ megtisztul,
▪ össze van foglalva, és/vagy
▪ van
Elavult folyamat a DW-n belül mozog i adat aktuális részletek
a adat a régi részletek kora alapján adat. A folyamat
az összefoglaló a részletét használja adat kiszámítani i adat
enyhén összefoglalva és az erősen összefoglalt szintjei adat. Vannak
néhány kivétel a bemutatott folyamat alól (később lesz szó).
Általában azonban a legtöbb esetben adat megtalált
egy DW-n belül az áramlás adat olyan, mint az ábrázolt.
AZ ADATTÁR HASZNÁLATA
Nem meglepő, hogy a különböző szintek adat a DW-n belül nem
különböző szintű felhasználást kapnak. Általános szabály, hogy minél magasabb a szint
összefoglaló, plusz i adat használják.
Számos felhasználási terület fordul elő adat erősen összefoglalva, míg a régiek
adat részleteket szinte soha nem használnak. Jó oka van a
mozgassa a szervezetet az erőforrás-felhasználási paradigmába. Minél több van neki
összefoglaló i adat, annál gyorsabban és hatékonyabban lehet eljutni a adat. Ha
un üzlet sok feldolgozást végez a DW részletességi szintjén,
akkor ennek megfelelő nagy mennyiségű gépi erőforrás
fogyasztják. Mindenkinek érdeke a vádemelés
mint a lehető leghamarabb magas szintű összegzésben.
Sok üzletnél a DSS elemző DW előtti környezetben használta
adat a részletek szintjén. Sok tekintetben az érkezés a adat részletes
biztonsági takaróra hasonlít, még akkor is, ha rendelkezésre állnak
az összefoglalás egyéb szintjei. Az építész egyik tevékenysége adat è
leszoktatni a DSS felhasználót a folyamatos használatáról adat a legmagasabb szinten
alacsony részletgazdagság. Ennek két oka van
építészének adat:
▪ visszaterhelési rendszer telepítése, ahol a végfelhasználó fizeti a
felhasznált erőforrások e
▪ amelyek azt jelzik, hogy a válaszidő nagyon jó lehet
akkor kapunk, amikor a viselkedés i adat magas szinten van
összefoglalója, míg a gyenge válaszidő a
viselkedése adat alacsony szinten
EGYÉB SZEMPONTOK
Vannak más építési és kezelési szempontok is
D.W.
Az első szempont az indexek kérdése. A adat legmagasabb szintjein
összefoglaló szabadon indexelhető, míg i adat
alacsonyabb részletszinteken olyan terjedelmesek, amennyire csak lehet
takarékosan indexelt. Ugyanezen jegyből, i adat magas szinteken
részlet viszonylag könnyen felújítható,
míg a hangerőt adat az alsóbb szinteken olyan nagy, hogy i adat nem
könnyen felújíthatók. Ennek megfelelően a modell
az adat és a tervezés által végzett formai munka jelenti a
a DW alapja szinte kizárólag a szintre vonatkozik
részlet aktuális. Más szóval, a modellezési tevékenység
adat nem vonatkoznak az összegzési szintekre, szinte minden esetben.
Egy másik strukturális szempont a felosztása
adat írta DW.
A partíció két szinten történhet – a szint szintjén dbms és al
alkalmazási szint. A felosztásban szinten dbms, a dbms è
tájékoztatni kell az osztályokról, és ennek megfelelően figyelemmel kíséri őket. Abban az esetben
felosztás az alkalmazás szintjén, csak a programozó az
tájékoztatni kell az osztályokról és az ő felelősségükről
az ügyintézés rá van bízva
Szint alatt dbms, sok munka automatikusan megtörténik. Van
sok rugalmatlanság társul az automatikus adminisztrációhoz
hadosztályok. Alkalmazási szintű felosztások esetén adat del
adattárház, sok munka nehezedik a programozóra, de a
A végeredmény az adminisztráció rugalmassága adat a dátumban
raktár
EGYÉB ANOMÁLIA
Míg az összetevők a adattárház A leírtak szerint működnek
szinte mindenkinek adat, van néhány hasznos kivétel
megvitatják. Kivételt képez az adat nyilvános összefoglalók
(nyilvános összesítő adatok). Ezek adat összefoglalók voltak
kiszámolva adattárház de a társadalom használja őket. A adat
A nyilvános összesítéseket a rendszer tárolja és kezeli adattárház,
bár mint korábban említettük, ki vannak számolva. A
a könyvelők negyedévente dolgoznak ezek előállításán adat mint a
bevételek, negyedéves kiadások, negyedéves nyereség stb. A munka
könyvelők által végzett külső adattárház. Habár, én adat ők
vállalaton belül „belső” használatos – től értékesítés, értékesítés stb.
Egy másik anomália, amelyről nem lesz szó, az adat külső.
Egy másik kivételes fajta adat amely megtalálható egy adott
raktár az állandó részletadatoké. Ezek okozzák a
tartósan tárolni kell az i adat egy szinten
etikai vagy jogi okokból részletezzük. Ha egy cég kiállít i
veszélyes anyagokkal kapcsolatos munkavállalók számára van szükség adat
részletes és állandó. Ha egy cég olyan terméket állít elő,
közbiztonsággal jár, milyen részei vannak a repülőgépnek
a szükségességét adat részletes állandó, valamint ha egy cég
veszélyes szerződéseket köt.
A társadalom nem engedheti meg magának, hogy figyelmen kívül hagyja a részleteket, mert
a következő néhány évben per esetén visszahívás, a
vitatott építési hiba stb. a cég kitettsége
nagy lehet. Ennek eredményeként létezik egy egyedi típus adat
állandó részletadatként ismert.
Összefoglaló
Un adattárház objektumorientált, integrált változata
idő, gyűjteménye adat szükségleteinek kielégítésére nem változékony
igazgatási határozat. Mindegyik kiemelt funkciója
un adattárház következményei vannak. Ráadásul négy van
szintjeit adat del adattárház:
▪ Régi részlet
▪ Aktuális részletek
▪ Ad kissé összefoglalva
▪ Ad erősen összefoglalva
A metaadatok is fontos részét képezik a adattárház.
ABSZTRAKT
A tárolás fogalma adat nemrég kapott
sok figyelem és a 90-es évek trendjévé vált
kapacitása miatt a adattárház legyőzni őket
az adminisztrációs támogató rendszerek korlátai, mint pl
döntéstámogató rendszerek (DSS) és információs rendszerek
végrehajtó (EIS).
Még akkor is, ha a koncepció adattárház ígéretesnek tűnik,
végrehajtani i adattárház miatt problémás lehet
nagyszabású raktározási folyamatok. Annak ellenére
a raktározási projektek összetettsége adat, sok beszállító
és raktározási tanácsadók adat azt állítják
a tárolása adat áram nem okoz problémát.
Ennek a kutatási projektnek az elején azonban szinte egyik sem
független, szigorú és szisztematikus kutatást végeztek. Tól től
Következésképpen nehéz megmondani, mi történik valójában
az iparban, amikor épülnek adattárház.
Ez a tanulmány a raktározási gyakorlatot tárta fel adat
kortársak, amelynek célja a gazdagabb megértés kialakítása
az ausztrál gyakorlatból. A szakirodalmi elemzés biztosította a
az empirikus vizsgálat kontextusa és alapja.
Ennek a kutatásnak számos megállapítása van. Első
helyen, ez a tanulmány feltárta a történt tevékenységeket
fejlesztése során adattárház. Sok területen, pl adat összegyűjtött
megerősítette a szakirodalomban közölt gyakorlatot. Másodszor
webhelyet, problémákat és problémákat, amelyek hatással lehetnek a
fejlesztése adattárház ez a tanulmány azonosította.
Végül, az ausztrál szervezetek által szerzett előnyök
a ... haszna adattárház kiderültek.
1. fejezet
Kutatási kontextus
Az adattárház fogalma széles körben ismertté vált
kitettség, és feltörekvő tendenciává vált a
90-es évek (McFadden 1996, TDWI 1996, Shah és Milstein 1997,
Shanks és mtsai. 1997, Eckerson 1998, Adelman és Oates 2000). Azaz
derül ki az adatokról szóló cikkek növekvő számából
raktározás a kereskedelmi kiadványokban (Little és Gibson 1999).
Sok cikk (lásd például Fisher 1995, Hackathorn 1995,
Morris 1995a, Bramblett és King 1996, Graham et al. 1996,
Sakaguchi és Frolick 1996, Alvarez 1997, Brousell 1997, Clarke
1997, McCarthy 1997, O' Donnell 1997, Edwards 1998, TDWI
1999) jelentős előnyökről számoltak be a szervezetektől
amelyek megvalósítják az i adattárház. Támogatták elméletüket
anekdotikus bizonyítékokkal a sikeres megvalósításokról, a magas megtérülésről
a befektetési számokról (ROI), valamint útmutatást ad
referencia vagy módszertan fejlesztésére adattárház
(Shanks et al. 1997, Seddon és Benjamin 1998, Little és Gibson
1999). Extrém esetben Graham et al. (1996) van
egy hároméves befektetés átlagos megtérülése 401%.
A jelenlegi irodalom nagy része azonban figyelmen kívül hagyta a
az ilyen projektek végrehajtásával kapcsolatos bonyolultságokat. A projektek
adattárház általában összetettek és nagy léptékűek és
ezért nagy a kudarc valószínűsége, ha nem
gondosan ellenőrzött (Shah és Milstein 1997, Eckerson 1997,
Foley 1997b, Zimmer 1997, Bort 1998, Gibbs és Clymer 1998, Rao
1998). Hatalmas mennyiségű emberi erőforrást és erőforrást igényelnek
anyagi, valamint a megépítésükhöz szükséges idő és erőfeszítés (Hill 1998, Crofts 1998). A
a jellemző idő és a szükséges pénzügyi eszközök
körülbelül két év és két-három millió dollár (Braly 1995, Foley
1997b, Bort 1998, Humphries et al. 1999). Ezek az idők és eszközök
a pénzügyi intézményeknek sok szempontot kell ellenőrizniük és konszolidálniuk
különbségek az adattárházban (Cafasso 1995, Hill 1998). Oldalán
hardveres és szoftveres megfontolások, egyéb funkciók, amelyek eltérőek
kitermeléséből adat a betöltési folyamatokhoz adat, -tól
memóriakapacitás a frissítések és a metaadatok kezelésére adat
felhasználói képzéshez, figyelembe kell venni.
Amikor ez a kutatási projekt elkezdődött, nagyon kevés volt
az adattárház területén végzett tudományos kutatás,
főleg Ausztráliában. Ez látszott az áruhiányból
adattárházról újságok vagy egyéb írások által közzétett
a kor akadémikusai. Sok tudományos írás
elérhető leírta az amerikai tapasztalatokat. A hiánya
akadémiai kutatások a területen sl adattárház okozta a
szigorú kutatásra és empirikus tanulmányokra szólít fel (McFadden 1996,
Shanks és mtsai. 1997, Little és Gibson 1999). Különösen a tanulmányok
végrehajtási folyamatának kutatása adattárház
ismeretek bővítéséhez szükséges
végrehajtására vonatkozó általános adattárház e
egy jövőbeli kutatás alapjául fog szolgálni (Shanks szerk
mások. 1997, Little és Gibson 1999).
Ennek a tanulmánynak tehát az a célja, hogy megvizsgálja, mi is valójában
Ez akkor történik, amikor a szervezetek adatokat karbantartanak és használnak
raktár Ausztráliában. Ez a tanulmány konkrétan magában foglalja
egy teljes fejlesztési folyamat elemzése a adattárház,
a kezdeményezéstől és a tervezéstől kezdve a tervezésen át és
megvalósítása és későbbi felhasználása a szervezeteken belül
Ausztrál. Emellett a tanulmány a jelenlegi gyakorlathoz is hozzájárul
azon területek meghatározása, ahol a gyakorlat továbbfejleszthető
javítható és a hatékonyság és a kockázatok minimalizálhatók ill
elkerül. Ezen túlmenően más tanulmányok alapjául is szolgál adattárház in
Ausztrália és betölti a szakirodalomban jelenleg fennálló hiányt.
Kutatási kérdések
A kutatás célja az érintett tevékenységek tanulmányozása
megvalósításában adattárház és felhasználásuk által
ausztrál szervezetek. Különösen az elemeket tanulmányozzák
projekt tervezéssel, fejlesztéssel kapcsolatban,
működés, használat és kockázatok. Szóval a kérdés
ennek a kutatásnak a következő:
„Mi a jelenlegi gyakorlat adattárház Ausztráliában?"
A probléma hatékony megoldása érdekében a
bizonyos számú kiegészítő kutatási kérdés. Különösen három
részkérdések kerültek azonosításra a szakirodalomból, ami az
a 2. fejezetben bemutatott kutatási projekt irányításához:
Hogyan valósulnak meg i adattárház szervezetek által
Ausztrál? Milyen problémákkal találkozott?
Milyen előnyökkel jár?
A kérdések megválaszolásához rajzot használtak
felmérést alkalmazó feltáró kutatás. Hogyan tanulok
feltáró jellegű, a fenti kérdésekre adott válaszok nem teljesek
(Shanks et al. 1993, Denscombe 1998). Ebben az esetben az
háromszögelés szükséges az ezekre adott válaszok javításához
kéréseket. A vizsgálat azonban szilárd alapot ad majd
jövőbeli munkája, amely ezeket a kérdéseket vizsgálja. Egy részletes
a kutatási módszer indokolásának és tervezésének megvitatása
a 3. fejezetben mutatjuk be.
A kutatási projekt felépítése
Ez a kutatási projekt két részre oszlik: a kontextuális vizsgálatra
Az adattárház fogalmáról és az empirikus kutatásról (ld
1.1. ábra), amelyek mindegyikét az alábbiakban tárgyaljuk.
I. rész: Kontextuális vizsgálat
A kutatás első része a
az adattárház különféle típusairól szóló aktuális szakirodalom, beleértve az i
döntéstámogató rendszerek (DSS), információs rendszerek
végrehajtó (EIS), az esettanulmányok adattárház és a dátum fogalmai
raktár. Továbbá a fórumok eredményei adattárház és istenek
csoport által lebonyolított szakértői és szakemberi találkozócsoportok
A Monash DSS kutatás hozzájárult a tanulmány ezen szakaszához
amelynek célja az volt, hogy információkat szerezzen az adatok gyakorlatáról
raktárban, és azonosítani kell az elfogadásukkal járó kockázatokat.
Ebben az időszakban a kontextuális tanulmányozás, a megértés
a problémakör ismeretének biztosítására jött létre
a későbbi empirikus vizsgálatok alapja. Azonban ez
ez egy folyamatos folyamat volt, amíg a vizsgálat zajlott
kutatás.
II. rész: Empirikus kutatás
Az adattárház viszonylag új koncepciója, pl
Ausztráliában szükségessé tette egy felmérés elvégzését
átfogó képet kapjon a használati tapasztalatokról. Ez
részét akkor hajtották végre, amikor a problémás tartomány megvolt
kiterjedt irodalmi áttekintéssel jött létre. A koncepció
a kontextuális vizsgálati szakaszban kialakult adattárház
A tanulmány kezdeti kérdőívéhez bemenetként használtuk.
Ezt követően a kérdőívet megvizsgáltuk. Ön randevúzási szakértők
raktár részt vett a tesztben. A teszt célja
A kezdeti kérdőív a teljesség és a pontosság ellenőrzése volt
néhány kérdés. A teszteredmények alapján a kérdőív az
módosították, és a módosított verziót elküldtük a címre
felmérés résztvevői. Az akkor visszaküldött kérdőívek voltak
elemezte i adat táblázatokban, diagramokban és egyéb formátumokban. A
elemzési eredményei adat azonnali fényképet készíteni
adattárolási gyakorlat Ausztráliában.
ADATTÁRKOZÁSI ÁTTEKINTÉS
Az adattárház fogalma fejlesztésekkel fejlődött
számítástechnika.
Célja a csoportok által tapasztalt problémák leküzdése
alkalmazástámogatás, például döntéstámogató rendszer (DSS) e
Vezetői Információs Rendszer (EIS).
A múltban ezeknek az alkalmazásoknak a fő akadálya az volt
ezen alkalmazások nem képesek a adatbázis
szükséges az elemzéshez.
Ezt elsősorban a munka jellege okozza
menedzsment. A vállalat vezetésének érdekei eltérőek
folyamatosan a kezelt területtől függően. Ezért i adat
ezekhez az alkalmazásokhoz alapvetően képesnek kell lennie
gyorsan változik a kezelendő alkatrésztől függően.
Ez azt jelenti, hogy i adat formában elérhetőnek kell lennie
megfelelő a szükséges elemzésekhez. Valójában a támogató csoportok
pályázatok korábban nagyon nehezen gyűjtötték össze szerk
integráció adat összetett és változatos forrásokból.
A rész további része áttekintést nyújt a koncepcióról
adattárházzal és azzal foglalkozik, hogyan a adattárház le tudja győzni a
Alkalmazástámogató csoporttal kapcsolatos problémák.
A „Adattárház” William Inmon adta ki 1990-ben.
Gyakran idézett definíciója látja a Adattárház hogyan
Gyűjtemény adat tárgyorientált, integrált, nem változékony és változó
idővel a vezetői döntések támogatására.
Ezzel a meghatározással Inmon kiemeli, hogy i adat lakosok
az a adattárház rendelkeznie kell a következő 4
jellemzők:
▪ Tantárgy-orientált
▪ Integrált
▪ Nem illékony
▪ Időben változó
A tárgyorientált Inmon azt jelenti, hogy i adat a dátumban
raktár az eddigi legnagyobb szervezeti területeken
a modellben meghatározott adat. Például az összes adat az i ügyfelek
tárgykörben találhatók ÜGYFELEINK. Ugyanúgy minden
adat a termékekre vonatkozó információkat a témakör tartalmazza
TERMÉKEK.
Az Integrated Inmon alatt azt jelenti, hogy i adat másból származnak
platformok, rendszerek és helyek kombinálva és tárolva vannak
egyetlen hely. Következésképpen adat hasonlót kell átalakítani
konzisztens formátumban, hogy hozzáadhatók és összehasonlíthatók legyenek
könnyen.
Például a férfi és a női nem képviselteti magát
az egyik rendszerben M és F betűkkel, egy másikban pedig 1-gyel és 0-val. Mert
integrálni őket a megfelelő módon, az egyik vagy mindkét formátumnak kötelező
átalakítani úgy, hogy a két formátum azonos legyen. Ebben
ebben az esetben módosíthatjuk M-et 1-re és F-et 0-ra, vagy fordítva. felé orientálva
tárgy és Integrált jelzik, hogy a adattárház számára készült
funkcionális és transzverzális látásmódot nyújtanak adat félre
a cégtől.
Nem illékony alatt azt érti, hogy i adat nel adattárház maradnak
következetes és naprakész adat nem szükséges. Ehelyett minden
változtass be adat az eredetik hozzáadódnak a adatbázis a dátumról
raktár. Ez azt jelenti, hogy a történelmi dei adat tartalmazza
adattárház.
Idővel változók esetén az Inmon azt jelzi, hogy i adat nel adattárház
mindig tartalmaznak ei időjelzőket adat általában
átlép egy bizonyos időhorizontot. Például a
adattárház 5 év történelmi értékeit tartalmazhatja ügyfelek dal
1993-1997. Az előzmények és egy idősor elérhetősége
az adat lehetővé teszi a trendek elemzését.
Un adattárház összegyűjtheti a magáét adat rendszerektől
OLTP;eredetektől adat a szervezeten kívüli és/vagy más szakemberek által
rögzítő rendszer projektek adat.
I adat A kivonatok tisztítási folyamaton eshetnek át, in
ez az eset i adat létük előtt átalakulnak és integrálódnak
ben tárolva adatbázis del adattárház. Aztán én adat
belül lakók adatbázis del adattárház elérhetővé teszik
végfelhasználói hozzáférési és helyreállítási eszközökhöz. Használata
Ezeket az eszközöket a végfelhasználó hozzáférhet az integrált nézethez
szervezetének adat.
I adat belül lakók adatbázis del adattárház ők
részletesen és összefoglaló formátumban is tárolva.
Az összefoglaló szintje függhet a adat. Én adat
részletes állhat adat jelenlegi e adat történészek
I adat a jogdíjakat nem tartalmazza adattárház amíg én adat
nel adattárház frissülnek.
A tárolás mellett i adat magukat, a adattárház is tud
más típusú tárolni Dato az úgynevezett METAADATOK, amelyek
leírni i adat lakói az övében adatbázis.
A metaadatoknak két típusa van: fejlesztési metaadatok és fejlesztési metaadatok
elemzések.
A fejlesztési metaadatok kezelésére és automatizálására szolgál
kitermelési, tisztítási, feltérképezési és rakodási folyamatok adat nel
adattárház.
A fejlesztési metaadatokban található információk tartalmazhatnak
az operációs rendszerek részletei, a kivonandó elemek részletei, a
Modello adat del adattárház és a vállalati szabályok számára
konvertálása adat.
A metaadatok második típusa, az analitikai metaadatok
lehetővé teszi a végfelhasználó számára az adatok tartalmának felfedezését
raktárban, hogy megtalálja a adat elérhető és mit jelentenek
világos és nem technikai.
Ezért az analitikai metaadatok hídként működnek az adatok között
raktári és végfelhasználói alkalmazások. Ez a metaadat lehet
tartalmazza az üzleti modellt, leírásokat adat tudósítók
az üzleti modellhez, előre meghatározott lekérdezésekhez és jelentésekhez,
információk a felhasználói bejelentkezéshez és az indexhez.
Az elemzési és fejlesztési metaadatokat egyben kell egyesíteni
integrált metaadat-tároló megfelelő működéséhez.
Sajnos sok meglévő eszköznek megvan a sajátja
metaadatok, és jelenleg nincsenek olyan szabványok, amelyek
lehetővé teszi az adattárházi eszközök számára ezek integrálását
metaadatokat. A helyzet orvoslására sok kereskedő
fő adattárházi eszközök alkották a Meta Data-t
Tanács, amelyből később Meta Data Coalition lett.
Ennek a koalíciónak a célja egy metaadatkészlet felépítése
szabvány, amely lehetővé teszi a különböző adattárolási eszközöket
konvertálja a metaadatokat
Erőfeszítéseik eredményeként megszületett a Meta
Data Interchange Specification (MDIS), amely lehetővé teszi az adatcserét
a Microsoft archívumai és a kapcsolódó MDIS-fájlok között.
A létezése a adat összefoglalt/indexelt és részletes ad
a felhasználónak lehetősége van egy FÚRÓ FÚRÁS végrehajtására
(fúrás) gyerünk adat indexelve a részletesekhez és fordítva.
A létezése a adat részletes előzmények lehetővé teszik a létrehozását
időbeli trendelemzés. Ezenkívül az elemzési metaadatok is
könyvtáraként használható adatbázis del adattárház mert
segítsen a végfelhasználóknak megtalálni az i adat szükséges.
Az OLTP-rendszerekhez képest a támogatási képességükkel
elemzése adat és jelentéstétel, a adattárház rendszernek tekintik
megfelelőbb olyan információs folyamatokhoz, mint a készítés és
válaszolni a kérdésekre és jelentéseket készíteni. A következő szakasz
részletesen kiemeli a két rendszer különbségeit.
ADATTÁRHÁZ OLTP RENDSZEREK ELLEN
Számos információs rendszer a szervezeteken belül
Céljuk a napi működés támogatása. Ezek
Az OLTP SYSTEMS néven ismert rendszerek rögzítik a tranzakciókat
naponta folyamatosan frissül.
I adat ezeken a rendszereken belül gyakran módosítják, hozzáadják ill
törölve. Például egy ügyfél címe alig változik
egyik helyről a másikra költözik. Ebben az esetben az új cím
címmezőjének módosításával lesz regisztrálva adatbázis.
E rendszerek fő célja a költségek csökkentése
tranzakciókat, és egyben csökkenti a feldolgozási időt.
Az OLTP rendszerek példái közé tartoznak a kritikus műveletek, például az írás
megrendelés könyvelés, bérszámfejtés, számlák, gyártás, ai szolgáltatások ügyfelek.
Ellentétben az OLTP-rendszerekkel, amelyeket folyamatonként hoztak létre
tranzakciók és események alapján, i adattárház létrejöttek
hogy támogatást nyújtson az elemzésen alapuló folyamatokhoz adat U
döntési folyamatok.
Ezt általában az i adat különböző rendszerekből
OLTP és külső egyetlen "tárolóban". adat,ahogy megbeszéltük
az előző részben.
Monash adattárház folyamatmodell
A folyamatmodell a adattárház A Monasht fejlesztette ki
a Monash DSS Research Group kutatói, azon alapul
irodalmait adattárház, a támogatással kapcsolatos tapasztalatokról a
rendszerterületek fejlesztése, a szállítókkal folytatott megbeszélések
-on használható alkalmazások adattárház, egy szakértői csoporton
használatában adattárház.
A fázisok a következők: Kezdés, tervezés, fejlesztés és üzemeltetés
Magyarázatok. A diagram magyarázza az iteratív jelleget ill
evolúciós fejlődése a adattárház folyamat segítségével
kétirányú nyilak a különböző fázisok közé helyezve. Ebben
Az „iteratív” és az „evolúciós” kontextus mindegyikében ezt jelenti
lépésben végrehajtható végrehajtási tevékenységek
mindig visszafelé terjed az előző szakaszra. Ez
a projekt jellegéből adódóan a adattárház amiben
további kérések bármikor felmerülhetnek
a végfelhasználó. Például a fejlesztési szakaszban a
folyamata adattárház, egyet a végfelhasználó kér
új dimenzió vagy témakör, amely nem tartozott a
eredeti terv, ezt hozzá kell adni a rendszerhez. Ez
változást okoz a projektben. Az eredmény az, hogy a csapat
tervezésnek meg kell változtatnia az eddig elkészült dokumentumok követelményeit
a tervezési szakaszban. Sok esetben a jelenlegi állapot a
projektnek vissza kell térnie a tervezési fázisba, ahol
az új kérést hozzá kell adni és dokumentálni kell. A felhasználó
véglegesnek látnia kell az áttekintett konkrét dokumentációt ei
a fejlesztési szakaszban végrehajtott változtatásokat. Végén a
ebből a fejlesztési ciklusból a projektnek jó visszajelzést kell kapnia
mindkét csapat, a fejlesztőcsapat és a felhasználói csapat. A
a visszajelzést ezután újra felhasználják egy jövőbeli projekt javítására.
Kapacitás tervezés
A Dw általában nagyon nagy méretű és nő
nagyon gyorsan (Best 1995, Rudin 1997a) követve a
összege adat történeteket, amelyeket az időtartamukból megőriznek. Ott
növekedést is okozhatja adat által kért további tételek
a felhasználók értékének növelése érdekében adat hogy már megvannak. Tól től
következésképpen a tárolási követelmények adat tud
jelentősen fokozni kell (Eckerson 1997). Így van
tervezésének lebonyolításával elengedhetetlen
kapacitás, amellyel a kiépítendő rendszer növekedni tud
az igények növekedése (Best 1995, LaPlante 1996, Lang 1997,
Eckerson 1997, Rudin 1997a, Foley 1997a).
A dw méretezhetőség tervezésénél ismerni kell a
a készlet méretének várható növekedése, a kérdések típusai
valószínűleg végrehajtandó, és a támogatott végfelhasználók száma (Legjobb
1995, Rudin 1997b, Foley 1997a). Skálázható alkalmazások létrehozása
méretezhető szervertechnológiák és technikák kombinációját igényli
skálázható alkalmazások tervezése (Best 1995, Rudin 1997b.
Mindkettőre szükség van egy alkalmazás létrehozásakor
rendkívül skálázható. A méretezhető szervertechnológiák képesek
egyszerűvé és előnyössé teszi a tárhely, memória és
CPU teljesítménycsökkenés nélkül (Lang 1997, Telephony 1997).
Két fő méretezhető szervertechnológia létezik: a számítás
szimmetrikus többszörös (SMP) és masszív feldolgozás
párhuzamos (MPP)) (IDC 1997, Humphries et al. 1999). Egy szerver
Az SMP rendszerint több processzorral rendelkezik, amelyek egy memórián osztoznak,
buszrendszer és egyéb erőforrások (IDC 1997, Humphries et al. 1999).
További processzorok adhatók hozzá a bővítéshez
neki Potenza számítási. Egy másik módszer a
Potenza Az SMP szerver számítási teljesítménye számos kombinációt jelent
SMP gépek. Ez a technika klaszterezésként ismert (Humphries
et al. 1999). Ezzel szemben egy MPP-kiszolgálónak több processzora van
saját memóriával, buszrendszerrel és egyéb erőforrásokkal (IDC 1997,
Humphries et al. 1999). Minden processzort csomópontnak neveznek. A
növekedés Potenza számítási lehet elérni
további csomópontok hozzáadása az MPP szerverekhez (Humphries et al.
1999).
Az SMP-kiszolgálók gyengesége a túl sok bemeneti-kimeneti művelet
(I/O) túlterhelheti a buszrendszert (IDC 1997). Ez
probléma nem fordul elő az MPP-kiszolgálókon belül, mivel minden
processzornak saját buszrendszere van. Azonban az összefüggések
az egyes csomópontok között általában sokkal lassabbak, mint a buszrendszer
a JPE-k közül. Ezenkívül az MPP-kiszolgálók hozzáadhatnak egy réteget
további bonyolultság az alkalmazásfejlesztők számára (IDC
1997). Így az SMP és MPP szerverek közötti választás befolyásolható
sok tényező, köztük a kérdések összetettsége, a kapcsolat
ár/teljesítmény, a szükséges kezelési kapacitás, a
megakadályozta a dw alkalmazásokat és a méretének növekedését adatbázis
dw és a végfelhasználók számában.
Számos méretezhető alkalmazástervezési technika
kapacitástervezésben használható fel. Egy
különböző értesítési időszakokat használ, például napokat, heteket, hónapokat és éveket.
Különböző értesítési időszakokkal, a adatbázis részre osztható
a darabok könnyen csoportosíthatók (Inmon et al. 1997). Másik
A technika lényege, hogy összefoglaló táblázatokat használunk
összegezve adat da adat részletes. Szóval én adat összefoglalók több
kompakt, mint részletes, ami kevesebb memóriát igényel.
Így a adat részletek tárolhatók egy meghajtóban
olcsóbb tárolás, ami még több tárhelyet takarít meg.
Bár az összefoglaló táblázatok használatával helyet takaríthatunk meg
memória, sok erőfeszítést igényelnek, hogy naprakészen tartsák őket
a kereskedelmi igényeknek megfelelően. Ez a technika azonban az
széles körben használják és gyakran használják a technikával együtt
előző (Legjobb 1995, Inmon 1996a, Chauduri és Dayal
1997).
Meghatározó Adattárház Műszaki
Architektúrák A technikák meghatározása
dw architektúrák
Az adattárház korai alkalmazói elsősorban megfogant
a dw központosított megvalósítása, ahol az összes adat, beleértve
i adat külső, egyetlen egységbe integráltak,
fizikai tárolás (Inmon 1996a, Bresnahan 1996, Peacock 1998).
Ennek a megközelítésnek a fő előnye, hogy a végfelhasználók
Vállalkozói léptékben hozzáférek a nézethez
(vállalati szintű nézet) dei adat szervezeti (Ovum 1998). Egy másik
előnye, hogy szabványosítást kínál adat keresztül
a szervezet, ami azt jelenti, hogy csak egy verzió van, ill
definíció a dw letétben használt minden egyes terminológiához
(reposity) metaadatok (Flanagan és Safdie 1997, Ovum 1998). A
ennek a megközelítésnek a hátránya viszont az, hogy drága és nehéz
megépítendő (Flanagan és Safdie 1997, Ovum 1998, Inmon et al.
1998). Nem sokkal a tárolási architektúra után adat
a központosított népszerűvé vált, kialakult a kitermelés fogalma
a legkisebb részhalmazai közül adat szükségleteinek támogatására
specifikus alkalmazások (Varney 1996, IDC 1997, Berson és Smith
1997, páva 1998). Ezek a kis rendszerek a többből származnak
nagy adattárház központosított. Dátumnak hívják őket
függő részlegraktárak vagy függő adatpiacok.
A függő data mart architektúra az úgynevezett
háromszintű architektúra, ahol az első réteg az adatokból áll
központi raktár, a második raktárakból áll adat
osztályos, a harmadik pedig a hozzáférésből áll adat és eszközeiből
elemzése (Demarest 1994, Inmon et al. 1997).
Az adatpiacok általában az után épülnek fel adattárház
igényeinek kielégítésére épült centralizált
meghatározott egységek (White 1995, Varney 1996).
Data marts tárolja a adat nagyon releváns az adatokkal kapcsolatban
egység (Inmon et al. 1997, Inmon et al. 1998, IA 1998).
Ennek a módszernek az az előnye, hogy nem lesz Dato nem
integrált és hogy i adat kevésbé lesznek redundánsak az adatokon belül
marts mivel minden adat raktárból származnak adat integrált.
Másik előnye, hogy kevés kapcsolat lesz mindegyik között
adatpiacok és a kapcsolódó források adat mert minden adatpiacnak csak van
forrása adat. Ráadásul ezzel az architektúrával a felhasználók is
döntők továbbra is hozzáférhetnek az áttekintéshez adat
vállalati szervezetek. Ez a módszer az úgynevezett
felülről lefelé irányuló módszer, amelyben az adatok után adatpiacokat építenek fel
raktár (páva 1998, Goff 1998).
Egyes esetekben egyre nagyobb szükség van az eredmények korai felmutatására
a szervezetek megkezdték a független adatpiacok építését
(Flanagan és Safdie 1997, White 2000). Ebben az esetben adatpiacok
veszik a sajátjukat adat egyenesen az alapoktól adat OLTP és nem attól
központosított és integrált tárolás, így szükségtelenné válik
központi tárolóval rendelkezik a helyszínen.
Minden adatpiacnak legalább egy hivatkozásra van szüksége a forrásaihoz
di adat. Egy hátránya annak, hogy minden dátumhoz több link is tartozik
mart az, hogy a két korábbi architektúrához képest a
túlbősége adat jelentősen megnő.
Minden adatpiacnak tárolnia kell az összes adat részére helyben kérték
nincs hatással az OLTP-rendszerekre. Ez azt okozza, hogy i adat
különböző adattárakban tárolódnak (Inmon et al. 1997).
Ennek az architektúrának egy másik hátránya, hogy a
összetett kapcsolatok létrehozása az adatpiacok és azok között
forrásai adat amelyeket nehéz végrehajtani és ellenőrizni (Inmon szerk
mások. 1997).
Egy másik hátrány, hogy a végfelhasználók nem tudnak áramot adni
elérheti a vállalati információk áttekintését, mint i adat
a különböző adatpiacok nem integráltak (Ovum 1998).
További hátrány, hogy több is lehet
meghatározást minden egyes terminológiához, amelyet az általa generált adatpiacokon használnak
következetlenségei adat a szervezetben (Ovum 1998).
A fent tárgyalt hátrányok ellenére a független adatok piacain
még mindig sok szervezet érdeklődését felkeltik (IDC 1997).
Az egyik tényező, ami vonzóvá teszi őket, az, hogy gyorsabban fejlődnek
és kevesebb időt és erőforrást igényel (Bresnahan 1996, Berson e
Smith 1997, Ovum 1998). Ennek megfelelően elsősorban szolgálnak
mint tesztprojektek, amelyek segítségével azonosítani lehet
gyorsan felismeri a projekt előnyeit és/vagy hiányosságait (Parsaye
1995, Braly 1995, Newing 1996). Ebben az esetben a rész a
a kísérleti projektben való megvalósítás kicsi, de fontos
a szervezet számára (Newing 1996, Mansell-Lewis 1996).
A prototípus vizsgálatával a végfelhasználók és az adminisztráció megtehetik
döntse el, hogy folytatja vagy leállítja a projektet (Flanagan és Safdie
1997).
Ha a döntés a folytatásról szól, az adatok más szektorokra is vonatkoznak
egyenként kell megépíteni. Két lehetőség van rá
a végfelhasználók adatszerkesztési igényeik alapján
független matrák: integrált/egyesített és nem integrált (Ovum
1998)
Az első módszernél minden új adatpiacot fel kell építeni
a jelenlegi adatpiacok és modellek alapján adat használt
a cég által (Varney 1996, Berson és Smith 1997, Peacock 1998).
A modell használatának szükségessége adat szükségessé teszi
biztosítsa, hogy minden terminológiához csak egy definíció legyen
adatpiacokon keresztül használják, ez az adatok biztosítására is szolgál
A különböző piacok összevonhatók, hogy áttekintést kapjanak
vállalati információk (Bresnahan 1996). Ez a módszer az
alulról felfelé irányulónak nevezik, és akkor a legjobb, ha van korlátozás
pénzügyi lehetőségek és idő (Flanagan és Safdie 1997, Ovum 1998,
páva 1998, Goff 1998). A második módszernél a data marts
épített csak egy meghatározott egység igényeit tudja kielégíteni.
Az egyesített adatpiac egyik változata a adattárház megosztott
hol a adatbázis hub szerver köztes szoftverrel csatlakoznak sok
adattárak egyetlen tárolójában adat terjesztett (Fehér 1995). Ban ben
ez az eset, i adat a vállalatokat több adatpiacon terjesztik.
A végfelhasználói kérelmek a címre kerülnek továbbításra adatbázis
szerver hub köztes szoftver, amely kibontja az összes adat kérik az adatok
marts, és visszaküldi az eredményeket a végfelhasználói alkalmazásoknak. Ez
módszer üzleti információkat nyújt a végfelhasználóknak. Azonban,
Az adatpiacok problémái továbbra sem szűntek meg
független. Van egy másik használható architektúra, amely az
hívja a adattárház virtuális (White 1995). Azonban ez
Az architektúra, amelyet a 2.9. ábra ismertet, nem architektúra
a tárolás adat igazi, mert nem mozgatja a terhet
OLTP rendszerektől a adattárház (Demarest 1994).
Valójában a kérések adat a végfelhasználók átadták a
OLTP rendszerek, amelyek feldolgozás után eredményeket adnak vissza
felhasználói kérések. Bár ez az architektúra lehetővé teszi a felhasználók számára
döntők jelentések készítésére és kérések megfogalmazására, nem tud i
adat a vállalati információk történeti és áttekintése, mint i adat
a különböző OLTP-rendszerekből nincs integrálva. Szóval, ez
az architektúra nem tudja kielégíteni az elemzést adat komplex, mint pl
példa előrejelzések.
Hozzáférés és hozzáférési alkalmazások kiválasztása
helyreállítása adat
Az építkezés célja a adattárház közvetíteni
információk a végfelhasználók számára (Inmon et al 1997, Poe 1996,
McFadden 1996, Shanks és munkatársai 1997, Hammergren 1998); egy ill
többszörös hozzáférési és helyreállítási alkalmazások adat biztosítani kell. Nak nek
Manapság ezeknek az alkalmazásoknak a széles választéka áll rendelkezésre a felhasználó számára
válasszon (Hammergren 1998, Humphries et al. 1999). A
a kiválasztott alkalmazások meghatározzák a törekvés sikerét
a tárolás adat egy szervezetben, mert a
alkalmazások a legláthatóbb része adattárház a felhasználónak
végleges (Inmon et al. 1997, Poe 1996). Hogy sikerüljön egy randevú
raktár, képesnek kell lennie az elemzési tevékenység támogatására adat
a végfelhasználó (Poe 1996, Seddon és Benjamin 1998, Eckerson
1999). Tehát a végfelhasználó által kívánt „szintnek” kell lennie
azonosították (Poe 1996, Mattison 1996, Inmon et al 1997,
Humphries et al., 1999).
Általánosságban elmondható, hogy a végfelhasználók három csoportba sorolhatók
kategóriák: vezető felhasználók, üzleti elemzők és hatékony felhasználók (Poe
1996, Humphries et al. 1999). Az ügyvezető felhasználóknak szüksége van
egyszerű hozzáférés az előre meghatározott jelentéskészletekhez (Humphries szerk
mások 1999). Ezek a jelentések könnyen elérhetők
menü navigáció (Poe 1996). Ráadásul a jelentéseknek kell
az információkat grafikus ábrázolással mutassa be
például táblázatok és sablonok a gyors szállításhoz
információk (Humphries et al. 1999). Üzleti elemzők, akik nem
megvannak a technikai lehetőségeik a kapcsolatok fejlesztésére
nulla önmagukban, képesnek kell lenniük a jelenlegi kapcsolatok módosítására
kielégíteni sajátos igényeiket (Poe 1996, Humphries et al
1999). A teljesítményfelhasználók viszont olyan végfelhasználók, akik
képes kéréseket és jelentéseket generálni és írni
nulla (Poe 1996, Humphries et al. 1999). Ők azok, akik
jelentéseket készíteni más típusú felhasználók számára (Poe 1996, Humphries
és mások 1999).
Miután meghatározták a végfelhasználói követelményeket, teljesíteni kell
hozzáférési és helyreállítási alkalmazások választéka adat Mindezek közt
amelyek rendelkezésre állnak (Poe 1996, Inmon et al. 1997).
Hozzáférés adat és visszakereső eszközök lehetnek
4 típusba sorolható: OLAP eszköz, EIS/DSS eszköz, lekérdező eszköz és
jelentéskészítő és adatbányászati ​​eszközök.
Az OLAP eszközök lehetővé teszik a felhasználók számára ad hoc lekérdezések létrehozását, valamint
azon készültek adatbázis del adattárház. Plusz ezek a termékek
lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy innen részletezzenek adat általános azoknak
részletes.
Az EIS/DSS eszközök vezetői jelentéskészítést tesznek lehetővé „mi lenne, ha” elemzésként
és hozzáférést biztosít a menürendszerű jelentésekhez. A jelentéseknek kell lenniük
előre meghatározott és menükkel egyesítve a könnyebb navigáció érdekében.
A lekérdező és jelentéskészítő eszközök lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy jelentéseket készítsenek
előre meghatározott és specifikus.
Az adatbányászati ​​eszközöket olyan kapcsolatok azonosítására használják, amelyek
új megvilágításba helyezheti az elfeledett műveleteket a adat del
adattárház.
Az egyes felhasználótípusok követelményeinek optimalizálása mellett, pl
A kiválasztott eszközöknek intuitívnak, hatékonynak és könnyen használhatónak kell lenniük.
Ezenkívül kompatibilisnek kell lenniük az architektúra más részeivel, pl
képes együttműködni a meglévő rendszerekkel. Az is javasolt
válasszon adatelérési és -visszakereső eszközöket árakkal és teljesítménnyel
ésszerű. További figyelembe veendő kritériumok közé tartozik az elkötelezettség a
az eszköz szállítója termékük és az általa végzett fejlesztések támogatásában
ugyanez lesz a jövőbeni kiadásokban is. A felhasználói elkötelezettség biztosítása érdekében
az adattárház használatába a fejlesztőcsapat bevonja a
felhasználókat az eszközkiválasztási folyamatban. Ebben az esetben
gyakorlati felhasználói értékelést kell végezni.
Az adattárház értékének növelésére a fejlesztőcsapat tehet
webes hozzáférést is biztosítanak adattárházaikhoz. A
A webes adattárház lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy hozzáférjenek a adat
távoli helyekről vagy utazás közben. Továbbá információ lehet
költségcsökkentés révén alacsonyabb költségek mellett biztosítható
di képzés.
2.4.3 Adattárház Működési fázis
Ez a fázis három tevékenységből áll: Időponti stratégiák meghatározása
frissítés, adattárházi tevékenységek ellenőrzése és kezelése
adattárház biztonsága.
Adatfrissítési stratégiák meghatározása
A kezdeti betöltés után, i adat nel adatbázis az adattárházból
A lejátszáshoz rendszeresen frissíteni kell
napon végrehajtott változtatások adat eredetiek. Ezért döntenünk kell
mikor kell frissíteni, milyen gyakran a
frissíteni, és hogyan kell frissíteni a adat. Javasoljuk, hogy a
frissíteni dei adat amikor a rendszer offline állapotba hozható. Ott
A frissítési gyakoriságot a fejlesztőcsapat határozza meg
a felhasználói követelményekről. A frissítésnek két módja van
adattárház: teljes frissítése és folyamatos betöltése
változtatások.
Az első megközelítés, a teljes frissítés, újratöltést igényel
tutti i adat a semmiből. Ez azt jelenti, hogy minden adat kötelező kell
kinyerhető, tisztítható, átalakítható és integrálható minden frissítésbe. Ez
megközelítést lehetőség szerint kerülni kell, mert
Sok időt és erőforrást igényel.
Alternatív megoldás az i. folyamatos terhelés
változtatások. Ez hozzáadja az i adat amelyek megváltoztak
az utolsó adattárház-frissítési ciklus óta. Az azonosítás
új vagy módosított rekordok jelentősen csökkentik a
adat amelyeket mindegyikben tovább kell terjeszteni az adattárházba
frissítés, mivel csak ezek adat hozzáadásra kerül adatbázis
az adattárházból.
Legalább 5 megközelítés használható a visszavonásra
i adat új vagy módosított. Hatékony stratégia kialakítása érdekében
frissíteni dei adat ezeknek a megközelítéseknek a keveréke hasznos lehet
minden változást felvesz a rendszerben.
Az első megközelítés, amely időbélyegeket használ, azt feltételezi, hogy ez jön
mindenkinek hozzárendelve adat szerkesztett és frissített egy időbélyeget úgy
hogy könnyen azonosítani lehessen mindent adat módosított és új.
Ezt a megközelítést azonban a legtöbben nem alkalmazták széles körben
a mai operációs rendszerek része.
A második megközelítés egy delta fájl használata, amelyet a
olyan alkalmazás, amely csak a módosításokat tartalmazza adat.
A fájl használata a frissítési ciklust is felerősíti.
Azonban még ezt a módszert sem alkalmazták sokan
alkalmazások.
A harmadik megközelítés egy naplófájl vizsgálata, amely
alapvetően a delta fájlhoz hasonló információkat tartalmaz. Az egyetlen
A különbség az, hogy egy naplófájl jön létre a helyreállítási folyamathoz és
nehéz lehet megérteni.
A negyedik megközelítés az alkalmazás kódjának módosítása.
Az alkalmazáskódok nagy része azonban régi és
törékeny; ezért ezt a technikát kerülni kell.
Az utolsó megközelítés a adat forrásokat a fájllal
fő istenek adat.
Adattárházi tevékenységek ellenőrzése
Miután az adattárházat kiadták a felhasználóknak, az
idővel ellenőrizni kell. Ebben az esetben az adminisztrátor
az adattárház egy vagy több felügyeleti eszközt és
vezérlés az adattárház használatának nyomon követésére. Különösen
információk gyűjthetők az emberekről és az időjárásról
amelyhez hozzáférnek az adattárházhoz. Gyerünk adat termések hozhatók létre
az elvégzett munka profilja, amely bemenetként használható
a felhasználói visszaterhelés megvalósításában. A visszaterhelés
lehetővé teszi a felhasználók tájékoztatását a feldolgozás költségeiről
adattárház.
Ezenkívül az adattárház vezérlése is használható
azonosítsa a lekérdezések típusait, méretét, a lekérdezések számát
nap, válaszidő a lekérdezésre, elért szektorok és mennyiség
di adat feldolgozott. Az ellenőrzés másik célja
adattárház azonosítani kell a adat amelyek nincsenek használatban. Ezek adat
az idő javítása érdekében eltávolíthatók az adattárházból
lekérdezés-végrehajtási válasz, és figyelemmel kíséri a növekedést
adat amelyek a adatbázis az adattárházból.
Adattárház biztonsági menedzsment
Egy adattárház tartalmaz adat integrált, kritikus, érzékeny, hogy
könnyen megközelíthető. Emiatt kellene
védve legyen az illetéktelen felhasználóktól. Egy módja annak
A biztonság megvalósításához a del függvényt kell használni DBMS
hogy különböző jogosultságokat rendeljünk a különböző típusú felhasználókhoz. Ebben
módon minden felhasználótípushoz profilt kell fenntartani
hozzáférés. Az adattárház biztonságának másik módja a titkosítás
ahogy benne van írva adatbázis az adattárházból. Hozzáférés
adat és a visszakereső eszközöknek vissza kell fejteniük a adat benyújtása előtt i
eredményeket a felhasználók számára.
2.4.4 Adattárház Üzembe helyezési fázis
Ez az utolsó fázis az adattárház megvalósítási ciklusában. A
Az ebben a szakaszban végrehajtandó tevékenységek közé tartozik a képzés
a felhasználók az adattárház használatához és véleményezéshez
az adattárházból.
Felhasználói képzés
Először a felhasználói képzést kell elvégezni
a hozzáférésről adat az adattárházról és az eszközök használatáról
visszakeresés. Általában az üléseket úgy kell kezdeni
a tárolás fogalmának bevezetése adat, a
az adattárház tartalma, ai meta adat és az alapvető funkciókat
az eszközökről. Ezután a haladóbb felhasználók is tanulmányozhatják a
az adathozzáférés és eszközök fizikai táblái és felhasználói jellemzői
visszakeresés.
Számos megközelítés létezik a felhasználói képzés elvégzésére. Az egyik
ezek sok felhasználó vagy elemző kiválasztását foglalják magukban, akiket a
felhasználók csoportja, vezetésük és képességeik alapján
kommunikáció. Ezeket személyes minőségben képezik ki
mindent, amit tudniuk kell, hogy megismerjék a
rendszer. A képzés befejeztével visszatérnek munkájukhoz és
elkezdik tanítani a többi felhasználót a rendszer használatára. A
a tanultak alapján a többi felhasználó elkezdheti
fedezze fel az adattárházat.
Egy másik megközelítés az, hogy sok felhasználót tanítanak erre
mintha egy tantermi tanfolyamon vennéd részt. Ez a módszer
Akkor megfelelő, ha sok felhasználót kell betanítani
ugyanabban az időben. Egy másik módszer az edzés
minden felhasználó egyenként, egyenként. Ez a módszer az
akkor alkalmas, ha kevés a felhasználó.
A felhasználói képzés célja az Ön megismertetése
hozzáféréssel adat és a visszakereső eszközök, valamint a tartalma a
adattárház. Néhány felhasználó azonban túlterheltté válhat
az ülés során közölt információk mennyiségével
kiképzés. Tehát bizonyos számú dolgot meg kell tenni
folyamatos támogatási és frissítő ülések a válaszadáshoz
konkrét kérdésekre. Egyes esetekben csoport jön létre
felhasználók számára, hogy ilyen típusú támogatást nyújtsanak.
Visszajelzés gyűjtése
Az adattárház bevezetése után a felhasználók megtehetik
használj i adat amelyek különböző célokból az adattárházban találhatók.
Leginkább az elemzők vagy a felhasználók az i adat nel
adattárház ehhez:
1 A vállalati trendek azonosítása
2 Elemezze a beszerzési profilokat ügyfelek
3 Oszd i ügyfelek és i
4 Biztosítsa a legjobb szolgáltatásokat ügyfelek – a szolgáltatások testreszabása
5. Fogalmazzon meg stratégiákat értékesítés
6 Versenyképes árajánlatokat adjon költségelemzéshez és segítséghez
ellenőrzés
7 A stratégiai döntéshozatal támogatása
8. Ismerje meg a kitűnési lehetőségeket
9 A jelenlegi üzleti folyamatok minőségének javítása
10 Ellenőrizze a nyereséget
Az adattárház fejlesztési irányát követve megtehették
Végezzen egy sor rendszer-ellenőrzést, hogy visszajelzést kapjon
mind a fejlesztőcsapattól, mind a közösségtől
végfelhasználó.
A kapott eredményeket figyelembe lehet venni a
következő fejlesztési ciklus.
Mivel az adattárház inkrementális megközelítést alkalmaz,
elengedhetetlen, hogy tanuljunk a korábbiak sikereiből és hibáiból
fejlesztéseket.
2.5 Összefoglalás
Ebben a fejezetben a jelenlévő megközelítéseket tárgyaltuk
irodalom. Az 1. részben a fogalmat tárgyaltuk
adattárház és szerepe a döntéstudományban. Ban,-ben
2. szakasz a fő különbségek között
adattárház és OLTP rendszerek. A 3. részben megbeszéltük a
A használt Monash adattárház-modell
a 4. részben a folyamatban részt vevő tevékenységek leírására
adattárház fejlesztése, ezek a tézisek nem alapultak
szigorú kutatás. Ami a valóságban történik, az lehet
nagyon különbözik attól, amit a szakirodalom közöl, bár ezek
eredmények alapján létrehozható egy alappoggyász, amely
hangsúlyozzák az adattárház fogalmát ebben a kutatásban.
3. fejezet
Kutatási és tervezési módszerek
Ez a fejezet a kutatási és tervezési módszerekkel foglalkozik
ez a tanulmány. Az első rész a módszerek általános nézetét mutatja be
az információk visszanyerésére rendelkezésre álló kutatások
a legjobb módszer kiválasztásának kritériumait tárgyaljuk
adott tanulmány. Ezután két módszert tárgyalunk a 2. részben
az imént meghatározott kritériumok szerint választották ki; ezek közül választják ki és
elfogadtak egyet a 3. szakaszban ismertetett indoklással, ahol vannak
a másik kritérium kizárásának okait is kifejtik. Ott
A 4. rész a kutatási tervet, az 5. fejezet pedig azt mutatja be
következtetéseket.
3.1 Információs rendszerek kutatása
Az információs rendszerek kutatása nem egyszerűen korlátozódik
a technológiai területre, de ki kell terjeszteni arra is
magatartással és szervezettel kapcsolatos célok.
Ezt a különböző tudományágak téziseinek köszönhetjük
a társadalomtudományoktól a természettudományokig; ez szükségessé teszi a
a kutatási módszerek bizonyos spektruma, beleértve a kvantitatív módszereket is
az információs rendszerekhez használandó minőségi.
Minden rendelkezésre álló kutatási módszer fontos, sőt több is
olyan kutatók, mint Jenkins (1985), Nunamaker et al. (1991) és Galliers
(1992) azt állítják, hogy nincs specifikus univerzális módszer
kutatásokat végezni az információs rendszerek különböző területein; Valóban
egy módszer alkalmas lehet egy adott kutatásra, de nem
másoknak. Ez azt jelenti, hogy olyan módszert kell kiválasztanunk
alkalmas az adott kutatási projektünkre: erre
választás Benbasat et al. (1987) azt állítják, hogy ezeket figyelembe kell venni
a kutatás jellege és célja.
3.1.1 A kutatás jellege
A kutatás jellegétől függően különféle módszerek lehetnek
három, a tudományban széles körben ismert hagyományba sorolható
információ: pozitivista, értelmező és kritikai kutatás.
3.1.1.1 Pozitivista kutatás
A pozitivista kutatás más néven tudományos tanulmány ill
empirikus. Megpróbálja: „megmagyarázni és megjósolni, hogy mi fog történni a
a társadalmi világot a törvényszerűségek és az ok-okozati összefüggések vizsgálatával
az azt alkotó elemek között” (Shanks et al 1993).
A pozitivista kutatásra is jellemző az ismételhetőség,
egyszerűsítések és cáfolatok. Ezenkívül a pozitivista kutatások elismerik
a vizsgált jelenségek közötti a priori kapcsolatok megléte.
Galliers (1992) szerint a taxonómia kutatási módszer
bekerült a pozitivista paradigmába, amely azonban nem korlátozódik erre,
valójában vannak laboratóriumi kísérletek, terepi kísérletek,
esettanulmányok, tételbizonyítások, előrejelzések és szimulációk.
Ezekkel a módszerekkel a kutatók elismerik, hogy a jelenségek
objektíven és szigorúan megfigyelhető.
3.1.1.2 Interpretatív kutatás
Az értelmező kutatás, amelyet gyakran fenomenológiának ill
az antipozitivizmust Neuman (1994) „elemzésként írja le
a cselekvés társadalmi jelentésének szisztematikusa a közvetlen és
az emberek részletes megfigyelése természetes helyzetekben, sorrendben
eljutni annak megértéséhez és értelmezéséhez, hogyan a
az emberek létrehozzák és fenntartják társadalmi világukat." Tanulmányok
értelmezési módszerek elvetik azt a feltevést, hogy a megfigyelt jelenségek
objektíven megfigyelhető. Valójában ezek alapulnak
szubjektív értelmezésekről. Továbbá az interpretációs kutatók nem
a priori jelentéseket kényszerítenek az általuk vizsgált jelenségekre.
Ez a módszer magában foglalja a szubjektív/argumentatív vizsgálatokat, cselekvéseket
kutatás, leíró/interpretáló tanulmányok, jövőkutatás és játékok
szerep. Ezen vizsgálatok és esettanulmányok mellett lehet
ebbe a megközelítésbe, mivel azok a tanulmányait érintik
egyének vagy szervezetek bonyolult helyzetekben
a való világ.
3.1.1.3 Kritikai kutatás
A kritikai kutatás a legkevésbé ismert megközelítés a tudományokban
társadalmi, de a közelmúltban a kutatók figyelmét felkeltette
az információs rendszerek területén. Az a filozófiai feltevés, hogy a
a társadalmi valóságot történelmileg az emberek állítják elő és reprodukálják,
valamint a társadalmi rendszerek cselekvéseikkel és interakcióikkal. Az övék
képességét azonban bizonyos mértékű megfontolás közvetíti
társadalmi, kulturális és politikai.
Csakúgy, mint az értelmező kutatás, a kritikai kutatás is azt állítja, hogy a
a pozitivista kutatásnak semmi köze a társadalmi kontextushoz, és figyelmen kívül hagyja azt
hatása az emberi cselekedetekre.
A kritikai kutatás ezzel szemben az interpretatív kutatást azért kritizálja
túl szubjektív legyen, és mert nem célja a segítségnyújtás
az embereket, hogy javítsák életüket. A legnagyobb különbség a
kritikai kutatás, a másik két megközelítés pedig annak értékelő dimenziója.
Míg a pozitivista és értelmező hagyományok objektivitása arra való
a status quo vagy a társadalmi valóság előrejelzése vagy magyarázata, kritikai kutatás
célja, hogy kritikusan értékelje és átalakítsa a mögöttes társadalmi valóságot
stúdióban.
A kritikus kutatók általában ellenzik a status quót annak érdekében
a társadalmi különbségek megszüntetése és a társadalmi feltételek javítása. Ott
A kritikai kutatás elkötelezett a folyamatszemlélet iránt
érdekes jelenségek, ezért általában longitudinális.
A kutatási módszerek példái a hosszú távú történeti vizsgálatok és
néprajzi tanulmányok. Kritikai kutatás azonban nem történt meg
széles körben használják az információs rendszerek kutatásában
3.1.2 A kutatás célja
A keresés jellege mellett annak célja is használható
hogy irányítsa a kutatót egy adott módszer kiválasztásában
kutatás. Egy kutatási projekt célja szorosan összefügg
a keresés pozíciójához a keresési ciklushoz képest, amely abból áll
három fázis: az elméletépítés, az elmélet tesztelése és az elmélet finomítása
elmélet. Tehát a keresési ciklus lendülete alapján a
kutatási projektnek lehet magyarázó, leíró célja
feltáró vagy előrejelző.
3.1.2.1 Feltáró kutatás
A feltáró kutatás egy téma vizsgálatára irányul
teljesen új kutatási kérdéseket és hipotéziseket fogalmaz meg
jövő. Ezt a fajta kutatást az építőiparban alkalmazzák
elmélet, hogy kezdeti referenciákat kapjunk egy új területen.
Jellemzően kvalitatív kutatási módszereket, például eseteket alkalmaznak
vagy fenomenológiai tanulmányok.
Lehetséges azonban olyan mennyiségi technikák alkalmazása is, mint pl
feltáró vizsgálatok vagy kísérletek.
3.1.3.3 Leíró kutatás
A leíró kutatás nagyrészt az elemzésre és leírásra irányul
részletezzen egy adott helyzetet vagy szervezeti gyakorlatot. Ez
elméletépítésre alkalmas és arra is használható
hipotéziseket megerősíteni vagy cáfolni. Leíró kutatás általában
magában foglalja a mérések és minták használatát. A legalkalmasabb kutatási módszerek
magában foglalja az előzmények vizsgálatát és elemzését.
3.1.2.3 Magyarázó kutatás
A magyarázó kutatás megpróbálja megmagyarázni, miért történnek a dolgok.
Olyan tényekre épül, amelyeket már tanulmányoztak és megpróbálnak megtalálni
ezeknek a tényeknek az okait.
Tehát a magyarázó kutatás általában kutatásra épül
feltáró vagy leíró jellegű, és kiegészíti a tesztelést és a finomítást
az elméleteket. A magyarázó kutatás általában esettanulmányokat alkalmaz
vagy felmérésen alapuló kutatási módszerek.
3.1.2.4 Megelőző kutatás
A megelőző kutatás célja az események és viselkedések előrejelzése
megfigyelés alatt, amelyeket tanulmányoznak (Marshall és Rossman
1995). Az előrejelzés az igazság standard tudományos tesztje.
Az ilyen típusú kutatások általában felméréseket vagy elemzéseket alkalmaznak
adat történészek. (Yin 1989)
A fenti vita azt mutatja, hogy számos
vizsgálatban használható lehetséges kutatási módszerek
különös. Azonban léteznie kell egy speciális módszernek, amely alkalmasabb
egy bizonyos típusú kutatási projekthez. (Galliers
1987, Yin 1989, De Vaus 1991). Ezért minden kutató rendelkezik
alaposan fel kell mérnie erősségeit és gyengeségeit
különböző módszereket, a legmegfelelőbb kutatási módszer elfogadásához e
kompatibilis a kutatási projekttel. (Jenkins 1985, Pervan és Klass
1992, Bonomia 1985, Yin 1989, Himilton és Ives 1992).
3.2. Lehetséges kutatási módszerek
A projekt célja a tapasztalatok tanulmányozása volt
Ausztrál szervezetek az i adat eggyel tárolva
fejlesztése adattárház. Dato amely jelenleg létezik
a kutatás hiánya az adattárház területén Ausztráliában,
ez a kutatási projekt még a ciklus elméleti szakaszában tart
kutatási célú, és feltáró célja van. A tapasztalatok feltárása a
Az ausztrál szervezetek átveszik az adattárházat
a valós társadalom értelmezését igényli. Következésképpen a
a kutatási projekt mögött meghúzódó filozófiai feltevés következik
a hagyományos értelmezés.
A rendelkezésre álló módszerek alapos vizsgálata után azonosították őket
két lehetséges kutatási módszer: felmérések és esettanulmányok
(esettanulmányok), amelyek kutatáshoz használhatók
feltáró (Shanks et al. 1993). Galliers (1992) azt állítja, hogy
e két módszer alkalmasságát erre a konkrét vizsgálatra
átdolgozott taxonómiája szerint építésre alkalmasak
elméleti. A következő két alfejezet az egyes módszereket tárgyalja
Részlet.
3.2.1 A felmérés kutatási módszere
A felmérés kutatási módszere az ősi módszerből származik
népszámlálás. A népszámlálás abból áll, hogy információkat gyűjtenek a következőtől
egy egész népesség. Ez a módszer drága és nem praktikus
főleg ha nagy a lakosság. Tehát ehhez képest
népszámlálás, a felmérés általában a
kis számú vagy minta információgyűjtése
a lakosság képviselői (Fowler 1988, Neuman 1994). A
minta tükrözi azt a sokaságot, amelyből származott, különböző
pontossági szintek, a mintaszerkezet szerint, a
méret és az alkalmazott kiválasztási módszer (Fowler 1988, Babbie
1982, Neuman 1994).
A vizsgálati módszer meghatározása szerint „a gyakorlatok pillanatképei,
helyzetek vagy nézetek egy adott időpontban, felhasználásával
kérdőívek vagy interjúk, amelyekből lehet következtetni
készült” (Galliers 1992:153) [a gyakorlatok azonnali fényképe,
helyzetek vagy nézetek egy adott időpontban, felhasználásával
kérdőívek vagy interjúk, amelyekből következtetések vonhatók le]. A
vizsgálatok bizonyos szempontokra vonatkozó információgyűjtéssel foglalkoznak
a vizsgálat bizonyos számú résztvevője által
kérdések (Fowler 1988). Még ezek a kérdőívek és interjúk is, amelyek
magában foglalja a személyes telefonos és strukturált interjúkat,
gyűjtési technikái adat leggyakrabban használt
vizsgálatok (Blalock 1970, Nachmias és Nachmias 1976, Fowler
1988), megfigyelések és elemzések használhatók (Gable
1994). Mindezen gyűjtési módszerek közül a adat, a
A kérdőív a legnépszerűbb technika, mivel ez biztosítja, hogy i adat
összegyűjtött strukturált és formázott, ezért megkönnyíti
információk osztályozása (Hwang 1987, de Vaus 1991).
Az i. elemzésekor adat, a vizsgálati stratégia gyakran alkalmazza a
kvantitatív technikák, mint például a statisztikai elemzés, de lehetnek
kvalitatív technikákat is alkalmaznak (Galliers 1992, Pervan
és Klass 1992, Gable 1994). Általában, i adat összegyűjtöttek
az asszociációk eloszlásának és mintázatának elemzésére szolgál
(Fowler 1988).
Bár a felmérések általában alkalmasak kutatásra
amelyek a „mi” kérdéssel foglalkoznak? (mi) vagy abból
származékok, például „mennyi” és „mennyi”
feltehető a „miért” kérdésen keresztül (Sonquist és
Dunkelberg 1977, Yin 1989). Sonquist és Dunkelberg szerint
(1977) szerint a kutatási vizsgálat nehéz hipotézisekre, programra irányul
értékelése, a populáció leírása és modellek kidolgozása
emberi viselkedés. Ezenkívül felmérések is használhatók
tanulmányozni egy bizonyos véleményt a lakosságról, a körülményekről,
vélemények, jellemzők, elvárások, sőt múltbeli viselkedések
vagy jelen (Neuman 1994).
A vizsgálatok lehetővé teszik a kutató számára, hogy feltárja az összefüggéseket a
populáció és az eredmények általában általánosabbak, mint
egyéb módszerek (Sonquist és Dunkelberg 1977, Gable 1994). A
a felmérések lehetővé teszik a kutatók számára, hogy egy földrajzi területet lefedjenek
szélesebb és sok nyilatkozóhoz eljut (Blalock 1970,
Sonquist és Dunkelberg 1977, Hwang és Lin 1987, Gable 1994,
Neuman 1994). Végül a felmérések nyújthatnak információkat
amelyek máshol vagy az elemzésekhez szükséges formában nem állnak rendelkezésre
(Fowler 1988).
A felmérés elvégzésének azonban vannak korlátai. Egy
hátránya, hogy a kutató nem jut sok információhoz
a vizsgált tárgyat illetően. Ez annak köszönhető, hogy a
a vizsgálatokat csak egy meghatározott időpontban végzik, ezért
korlátozott számú változót és személyt használhat a kutató
tanulmány (Yin 1989, de Vaus 1991, Gable 1994, Denscombe 1998).
Egy másik hátrány, hogy milyen lehet egy felmérés
idő és erőforrások szempontjából nagyon drága, különösen, ha
személyes interjúkat foglal magában (Fowler 1988).
3.2.2. Kérdező kutatási módszer
A kérdőíves kutatási módszer mélyreható tanulmányozását foglalja magában
egy adott helyzet a valós összefüggésében a
meghatározott ideig, az érintett részéről semmilyen beavatkozás nélkül
kutató (Shanks & C. 1993, Eisenhardt 1989, Jenkins 1985).
Főleg ezt a módszert használják a közötti kapcsolatok leírására
azokat a változókat, amelyeket egy adott helyzetben vizsgálnak
(Galliers 1992). A vizsgálatok egyedi esetekre vonatkozhatnak ill
többszörös, az elemzett jelenségtől függően (Franz és Robey 1987,
Eisenhardt 1989, Yin 1989).
A kérdőíves kutatási módszert a következőképpen határozzák meg: „kérdés
empirikus tanulmány, amely egy kortárs jelenséget vizsgál a
relatív valós kontextus, több forrás felhasználásával, amelyeket egy ill
több entitás, például emberek, csoportok vagy szervezetek” (Yin 1989).
Nincs egyértelmű elválasztás a jelenség és kontextusa között e
nincs kontroll vagy kísérleti manipuláció a változókkal (Yin
1989, Benbasat et al. 1987).
Különféle technikák léteznek a gyűjtésre adat hogy tudnak
lekérdezési módszerben kell alkalmazni, amely magában foglalja a
közvetlen megfigyelések, levéltári iratok áttekintése, kérdőívek,
dokumentáció áttekintése és strukturált interjúk. Miután
a betakarítási technikák széles skálája adat, vizsgálatok
lehetővé teszi a kutatóknak, hogy mindkettővel foglalkozzanak adat minőségi az
mennyiségek egyidejűleg (Bonoma 1985, Eisenhardt 1989, Yin
1989, Gable 1994). A felmérési módszerhez hasonlóan a
Az inquiry kutató megfigyelőként vagy kutatóként működik, és nem
a vizsgált szervezet aktív résztvevőjeként.
Benbasat és munkatársai (1987) azt állítják, hogy a vizsgálati módszer az
különösen alkalmas elméletépítés kutatására, amely
kezdje egy kutatási kérdéssel, és folytassa a képzéssel
egy elméletet a gyűjtési folyamat során adat. Lény
színpadra is alkalmas
Az elméletépítésről Franz és Robey (1987) azt sugallják
A lekérdezési módszer a komplexhez is használható
elméleti szakasz. Ebben az esetben az összegyűjtött bizonyítékok alapján egy
adott elmélet vagy hipotézis igazolódik vagy cáfolódik. Ráadásul a nyomozás az
alkalmas a „hogyan” vagy „hogyan” kérdésekkel foglalkozó kutatásokhoz is
„miért” (Yin 1989).
Más módszerekkel összehasonlítva a felmérések lehetővé teszik a kutató számára
a lényeges információkat részletesebben rögzítse (Galliers
1992, Shanks et al 1993). Továbbá a vizsgálatok lehetővé teszik a
kutatónak, hogy megértse a vizsgált folyamatok természetét és összetettségét
(Benbasat et al. 1987).
A módszernek négy fő hátránya van
vizsgálat. Az első az ellenőrzött levonások hiánya. Ott
A kutatói szubjektivitás megváltoztathatja az eredményeket és a következtetéseket
a tanulmány (Yin 1989). A második hátrány a hiánya
ellenőrzött megfigyelés. A kísérleti módszerekkel ellentétben a
kérdező kutató nem tudja ellenőrizni a vizsgált jelenségeket
mivel természetes összefüggésükben vizsgálják őket (Gable 1994). A
harmadik hátránya a reprodukálhatóság hiánya. Ez annak a ténynek köszönhető
hogy a kutató valószínűleg nem fogja megfigyelni ugyanazokat az eseményeket, és
nem tudja ellenőrizni egy adott vizsgálat eredményeit (Lee 1989).
Végül a megismételhetetlenség következtében nehéz
általánosítsa az egy vagy több vizsgálat eredményeit (Galliers
1992, Shanks et al 1993). Mindezek a problémák azonban nem
leküzdhetetlenek, és valójában minimálisra csökkenthetők
megfelelő cselekvéseket alkalmazó kutató (Lee 1989).
3.3. Indokolja a kutatási módszertant!
fogadott
A vizsgálat két lehetséges kutatási módszere közül a módszer a
vizsgálatot tartják a legalkalmasabbnak. A vizsgálat az
a vonatkozóak alapos mérlegelése után elvetették
érdemei és gyengeségei. Mindegyik kényelme vagy alkalmatlansága
A vizsgálat módszerét az alábbiakban tárgyaljuk.
3.3.1. A kutatási módszer helytelensége
a vizsgálat
A lekérdezési módszer egy mélyreható tanulmányozást igényel
sajátos helyzet egy vagy több szervezeten belül a
időszak (Eisenhardt 1989). Ebben az esetben az időszak lehet
haladja meg a tanulmányra megadott időkeretet. Egy másik
A felmérési módszer alkalmazásának elmulasztásának oka az, hogy az eredmények
szenvedhetnek a szigorúság hiányától (Yin 1989). Szubjektivitás
a kutató befolyásolhatja az eredményeket és a következtetéseket. Egy másik
Ennek oka az, hogy ez a módszer alkalmasabb kérdések kutatására
a „hogyan” vagy „miért” típusú (Yin 1989), míg a kutatási kérdés
ennél a tanulmánynál a „mi” típusú. Végül, de nem utolsó sorban
Fontos, hogy nehéz általánosítani a megállapításokat csak egy ill
kevés vizsgálat (Galliers 1992, Shanks et al 1993). alapján
ez a racionális magyarázat, a kutatás kutatási módszere nem
azért választották, mert alkalmatlan volt ehhez a vizsgálathoz.
3.3.2. A keresési módszer kényelme
vizsgálat
Amikor ezt a kutatást végezték, az adattárház gyakorlata
nem fogadták el széles körben
ausztrál szervezetek. Szóval nem volt sok információ
belüli végrehajtásukkal kapcsolatban
ausztrál szervezetek. Megjöttek a rendelkezésre álló információk
olyan szervezetektől, amelyek implementáltak vagy használtak adatokat
raktár. Ebben az esetben a kérdőíves kutatási módszer a leginkább
alkalmas, mert lehetővé teszi olyan információk megszerzését, amelyek nem
máshol vagy az elemzéshez szükséges formában elérhető (Fowler 1988).
Ezenkívül a felmérés kutatási módszere lehetővé teszi a kutató számára, hogy
jó betekintést nyerjen gyakorlatokba, helyzetekbe, ill
egy adott időpontban látható (Galliers 1992, Denscombe 1998).
A növeléséhez átfogó szemléletre volt szükség
Az ausztrál adattárházi tapasztalatok ismerete.
Sonquist és Dunkelberg (1977) ismét azt állítják, hogy az eredmények a
A felmérési kutatás általánosabb, mint más módszerek.
3.4. Survey Research Design
Az adattárolási gyakorlat vizsgálatára 1999-ben került sor.

A célcsoportot szervezetek alkották
Az adattárházi tanulmányok iránt érdeklődő ausztrálok, ahogy ők is voltak
valószínűleg már értesült róla adat hogy tárolják és
ezért hasznos információkkal szolgálhat ehhez a tanulmányhoz. Ott
A célpopulációt egy kezdeti felméréssel azonosították
a „The Data Warehousing Institute” (Tdwiaap) összes ausztrál tagja.
Ez a rész a kutatási fázis tervezését tárgyalja
empirikus bizonyítéka ennek a tanulmánynak.
3.4.1. Betakarítási technika adat
A felmérési kutatásokban általánosan használt három technikából
(azaz postai kérdőív, telefonos interjú és interjú
személyes) (Nachmias 1976, Fowler 1988, de Vaus 1991),
ez a tanulmány elfogadta a postai kérdőívet. Az első
Az utóbbi elfogadásának oka az, hogy az a
földrajzilag szétszórt népesség (Blalock 1970, Nachmias e
Nachmias 1976, Hwang és Lin 1987, de Vaus 1991, Gable 1994).
Másodszor, a postai kérdőív alkalmas a résztvevők számára
magasan képzett (Fowler 1988). A postai kérdőív ehhez
a tanulmányt az adattárház projekt támogatóinak címezték,
igazgatók és/vagy projektmenedzserek. Harmadszor, a kérdőívek el
mail megfelelőek, ha biztonságos listája van
címek (Salant és Dilman 1994). TDWI, ebben az esetben egy
megbízható adattárház egyesület biztosította a címlistát
ausztrál tagjai közül. A kérdőív másik előnye
levélben, illetve telefonos kérdőíven vagy interjúkon keresztül
személyes, hogy lehetővé teszi a regisztrálóknak, hogy többet válaszoljanak
pontosság, különösen akkor, ha a regisztrálóknak konzultálniuk kell
jegyzeteket ír fel, vagy kérdéseket beszél meg másokkal (Fowler
1988).
Lehetséges hátrány lehet a szükséges idő
kérdőívek kitöltése levélben. Általában egy kérdőívnyire van
A levelezés a következő sorrendben történik: küldjön levelet, várjon
válaszokat és visszaigazolást küldenek (Fowler 1988, Bainbridge 1989).
Így a teljes idő hosszabb lehet, mint a szükséges idő
személyes interjúkhoz vagy telefonos interjúkhoz. Azonban a
A teljes idő előre ismert (Fowler 1988,
Denscombe 1998). Az interjúk készítésére fordított idő
a személyes adatok nem ismerhetők meg előre, mivel ezek eltérnek
egyik interjúból a másikba (Fowler 1988). Telefonos interjúk
gyorsabb lehet, mint a postai kérdőívek és
személyes interjúk, de nagy arányban hiányozhatnak
néhány ember elérhetetlensége miatt (Fowler 1988).
Ezenkívül a telefonos interjúk általában a listákra korlátozódnak
viszonylag rövid kérdések (Bainbridge 1989).
A postai kérdőív másik gyengesége a magas aránya
válasz hiánya (Fowler 1988, Bainbridge 1989, Neuman
1994). Azonban megtörténtek az ellenintézkedések, társulva
ezt a tanulmányt egy megbízható intézménnyel az adatok területén
raktározás (azaz TDWI) (Bainbridge 1989, Neuman 1994), a
amely két emlékeztető levelet küld azoknak, akik nem válaszoltak
(Fowler 1988, Neuman 1994), és egy levelet is tartalmaz
a tanulmány célját magyarázó kiegészítés (Neuman 1994).
3.4.2. Elemzési egység
Ennek a tanulmánynak az a célja, hogy információkat szerezzen a
az adattárház megvalósítása és használata
ausztrál szervezeteken belül. A célpopuláció
az összes ausztrál szervezetből áll
végrehajtják vagy végrehajtják, i adattárház. -ban
az egyes szervezeteket ezután nyilvántartásba veszik. A kérdőív
postán küldték meg az örökbefogadásban érdekelt szervezeteknek
di adattárház. Ez a módszer biztosítja, hogy az információ
az egyes szervezetek legmegfelelőbb forrásaiból származnak
résztvevő.
3.4.3. Felmérés minta
A felmérés résztvevőinek „levelezőlistáját” innen szereztük be
TDWI. Ebből a listából 3000 ausztrál szervezet
mintavétel alapjául. A
kiegészítő levél ismertette a vizsgálat tervét és célját,
egy válaszlappal és egy előre kifizetett borítékkal együtt
küldje vissza a kitöltött kérdőívet, elküldtük a mintának.
A 3000 szervezet közül 198 vállalta, hogy részt vesz a rendezvényen
tanulmány. Ilyen kevés válaszra számítottak Dato il
nagyszámú ausztrál szervezet, amelyek akkoriban voltak
magáévá tette vagy magáévá tette a randevúzási stratégiát
raktározást szervezeteiken belül. Így a
A tanulmány célpopulációja mindössze 198 fő
szervezetek.
3.4.4. A kérdőív tartalma
A kérdőív felépítése dátummodell alapján történt
Monash raktározás (korábban a 2.3. részben tárgyaltuk). A
A kérdőív tartalma elemzésén alapult
fejezetben bemutatott szakirodalom. A kérdőív másolata
a felmérés résztvevőinek küldött üzenetek találhatók
A kérdőív hat részből áll, amelyek
a tárgyalt modell fázisai következnek. A következő hat bekezdés
röviden összefoglalják az egyes szakaszok tartalmát.
A rész: Alapvető információk a szervezetről
Ez a rész a profiljával kapcsolatos kérdéseket tartalmaz
részt vevő szervezetek. Ráadásul néhány kérdés az
az adattárház projekt állapotára vonatkozóan
résztvevő. Bizalmas információk, például az Ön neve
a felmérés elemzéséből nem derült ki.
B rész: Kezdet
Az ebben a részben található kérdések az induló tevékenységhez kapcsolódnak
adattárház. A kérdéseket meddig tették fel
projekt kezdeményezőire, kezeseire, készségeire és tudására vonatkozik
kéréseket, az adattárház-fejlesztés céljait és a
a végfelhasználók elvárásait.
C rész: Tervezés
Ez a rész a tevékenységével kapcsolatos kérdéseket tartalmaz
tervezése adattárház. Különösen a kérdések
nyilatkozzon a kivitelezés terjedelméről, a projekt időtartamáról, költségéről
a projektről és a költség-haszon elemzésről.
D szakasz: Fejlesztés
A fejlesztési részben a tevékenységével kapcsolatos kérdések találhatók
fejlesztése adattárház: felhasználói igények gyűjteménye
végső, a források adat, a logikai modellje adat, prototípusok, a
kapacitás tervezése, műszaki architektúrája és kiválasztása
adattárház fejlesztő eszközök.
E szakasz: Működés
Művelethez kapcsolódó műveleti kérdések szerk
bővíthetőségére adattárház, hogyan alakul ki
a fejlesztés következő szakasza. Ott adat minőség, a stratégiák
frissíteni dei adat, a szemcsézettsége adat, az adatok méretezhetősége
raktár és annak biztonsági problémái adattárház között voltak
a feltett kérdések típusai.
F. szakasz: Fejlesztés
Ez a rész az adathasználattal kapcsolatos kérdéseket tartalmazza
raktár a végfelhasználók által. – érdeklődött a kutató
céljára és hasznosságára adattárház, áttekintés és stratégiák
az elfogadott képzésről és az adatkezelési stratégiáról
raktár fogadott el.
3.4.5. Válaszadási arány
Bár a levélkérdéseket kritizálják amiatt, hogy arányuk van
alacsony válaszreakció, intézkedéseket hoztak a
megtérülési ráta (amint azt korábban részben tárgyaltuk
3.4.1). A „válaszarány” kifejezés a százalékos arányra utal
egy adott felmérési mintában szereplő emberek válaszolnak a
kérdőív (Denscombe 1998). Az alábbiakat használták
képlet a vizsgálat válaszarányának kiszámításához:
A válaszolók száma
Válaszadási arány =
—————————————————————————— X 100
A kiküldött kérdőívek teljes száma
3.4.6. Pilóta teszt
Mielőtt a kérdőívet elküldenék a mintának, a kérdések
Luck javaslatának megfelelően kísérleti tesztekkel vizsgálták meg
és Rubin (1987), Jackson (1988) és de Vaus (1991). A célja
kísérleti tesztek célja, hogy felfedjen minden kínos, kétértelmű és kifejezést
nehezen értelmezhető kérdéseket, tisztázni bármilyen
használt meghatározások és kifejezések, valamint a hozzávetőleges idő azonosítása
a kérdőív kitöltéséhez szükséges (Warwick és Lininger 1975,
Jackson 1988, Salant és Dilman 1994). A pilot tesztek voltak
azokhoz hasonló jellemzőkkel rendelkező tantárgyak kiválasztásával hajtják végre
a végső tantárgyak közül, ahogy azt Davis e Cosenza (1993). -ban
Ebben a tanulmányban hat adattárolási szakember volt
kísérleti alanynak választották. Minden kísérleti teszt után azok
megtörtént a szükséges korrekciók. Az elvégzett kísérleti tesztekből i
a résztvevők segítettek átformálni és visszaállítani a
a kérdőív végleges változata.
3.4.7. Elemzési módszerek By Ad
I adat a zárt kérdőívekből gyűjtött vizsgálatokból
statisztikai szoftvercsomag segítségével elemeztük
SPSS-nek hívják. A válaszok közül sokat elemeztek
leíró statisztikák segítségével. Bizonyos számú kérdőív
hiányosan tértek vissza. Ezeket nagyobbal kezelték
ügyeljen arra, hogy megbizonyosodjon arról, hogy i adat egy sem hiányzott
adatbeviteli hibák következménye, de miért nem a kérdések
alkalmasak voltak a bejelentő számára, vagy a bejelentő úgy döntött, hogy nem
válaszoljon egy vagy több konkrét kérdésre. Ezeket a válaszokat
hiányzók figyelmen kívül hagyták az elemzés során adat és azok voltak
„-9” kóddal kell ellátni, hogy kizárják őket a folyamatból
elemzések.
A kérdőív elkészítésekor a kérdések lezárásra kerültek
előre kódolható úgy, hogy minden opcióhoz egy számot rendel. A szám
majd az i előkészítésére használták adat az elemzés során
(Denscombe 1998, Sapsford és Jupp 1996). Például voltak
A B. szakasz 1. kérdésében felsorolt ​​hat lehetőség: tanácsadás
igazgatóság, felsővezető, informatikai osztály, egység
üzletemberek, tanácsadók és még sok más. fájljában adat az SPSS, is
egy változót generáltak a „projekt kezdeményezőjének” jelzésére,
hat értékcímkével: „1” az „igazgatóság”, „2”
a „magas szintű végrehajtó” és így tovább. A Likertin skála használata
a zárt kérdések egy részében azt is megengedte
olyan azonosítás, amely nem igényel erőfeszítést az értékek használatához képest
megfelelő számokat kell beírni az SPSS-be. Kérdések esetén a
nem kimerítő válaszok, amelyek nem zárták ki egymást,
mindegyik opciót egyetlen változóként kezeltük kettővel
értékcímkék: „1” a „megjelölt” és „2” a „jelöletlen” esetén.
A nyílt végű kérdéseket másképp kezelték, mint a kérdéseket
zárva. Az ezekre a kérdésekre adott válaszok nem kerültek bele
SPSS. Ehelyett kézzel elemezték őket. Ennek felhasználása
típusú kérdések lehetővé teszik, hogy információkat szerezzen az ötletekről
szabadon kifejezett és a válaszadók személyes tapasztalatai
(Bainbridge 1989, Denscombe 1998). Ahol lehetett, megtörtént
a válaszok kategorizálása.
Az elemzéshez adategyszerű statisztikai elemzési módszereket alkalmaznak,
mint például a válaszok gyakorisága, az átlag, a szórás
átlag és medián (Argyrous 1996, Denscombe 1998).
A Gamma teszt hatékony volt a kvantitatív mérések elvégzésében
közötti asszociációkról adat sorszámjegyek (Norusis 1983, Argyrous 1996).
Ezek a tesztek megfelelőek voltak, mert a használt ordinális skálák nem
sok kategóriájuk volt, és táblázatban is meg lehetett mutatni
(Norusis 1983).
3.5 Összefoglalás
Ebben a fejezetben a kutatási módszertan és a
ehhez a tanulmányhoz elfogadott terveket.
A legmegfelelőbb kutatási módszer kiválasztása a
egy adott tanulmány vesz részt
számos szabály figyelembevétele, beleértve a természetet és a típust
kutatási eredményeket, valamint mindegyik lehetséges érdemeit és gyengeségeit
módszer (Jenkins 1985, Benbasat et al. 1097, Galliers és Land 1987,
yin 1989, Hamilton és Ives 1992, Galliers 1992, neuman 1994). Kilátás
az arra vonatkozó meglévő ismeretek és elméletek hiánya
az adattárház Ausztráliában történő elfogadásáról, ezt a tanulmányt készítette
a kutatás értelmező kutatási módszert igényel készségekkel
feltáró a szervezetek tapasztalatainak feltárására
Ausztrál. A választott kutatási módszert választottuk
információkat gyűjt a dátum koncepció elfogadásával kapcsolatban
raktározás az ausztrál szervezetek által. A
gyűjtési technikának a postai kérdőívet választottuk adat. A
a kutatási módszer és a gyűjtési technika indoklása adat
a kiválasztottakat ebben a fejezetben közöljük. Az is volt
előadást tartott az elemzési egységről, a mintáról
felhasznált, a válaszok százalékos aránya, a kérdőív tartalma, a
a kérdőív előtesztje és az elemzési módszer adat.

Tervezés a Adattárház:
Az entitáskapcsolat és a dimenziós modellezés kombinálása
KIVONAT
Tárolás i adat Ez sokak számára aktuális probléma
szervezetek. A fejlesztés kulcsproblémája
tárolásáról adat ez az ő terve.
A tervezésnek támogatnia kell a fogalmak kimutatását az adatokban
raktárról örökölt rendszerre és egyéb forrásokra adat és egyet is
az adatok egyszerű megértése és hatékonysága
raktár.
A tárolási szakirodalom nagy része adat ajánlott
az entitáskapcsolat-modellezés vagy a dimenziós modellezés használata
tervezését képviselik adattárház.
Ebben a cikkben bemutatjuk, hogyan mindkettő
Az ábrázolások egyetlen megközelítésben kombinálhatók a
rajza adattárház. Az alkalmazott megközelítés szisztematikus
esettanulmányban vizsgálták, és számos esetben azonosították
fontos következményei a szakembereknek.
ADATRAKTÁROZÁS
Un adattárház általában úgy definiálják, mint „tantárgy-orientált,
integrált, időváltozós és nem felejtő adatgyűjtés támogatásként
a vezetés döntései” (Inmon és Hackathorn, 1994).
A tantárgy-orientált és integrált azt jelzi, hogy a adattárház è
Úgy tervezték, hogy átlépje az örökölt rendszerek funkcionális határait
integrált perspektívát kínálnak adat.
Az időváltozat befolyásolja a történeti vagy idősoros jellegét adat in
un adattárház, amely lehetővé teszi a trendek elemzését.
A nem illékony azt jelzi, hogy a adattárház nem folyamatosan
frissítve a adatbázis az OLTP. Inkább frissítve van
időszakosan, azzal adat belső és külső forrásból származik. A
adattárház kifejezetten kutatásra készült
nem pedig a frissítések integritását és a teljesítményét
tevékenységek.
A tárolás ötlete i adat nem újdonság, ez volt az egyik célja
kezelésének adat a hatvanas évek óta (The Martin, 1982).
I adattárház ők kínálják az infrastruktúrát adat menedzsment számára
támogató rendszerek. A vezetői támogató rendszerek magukban foglalják a döntést
támogató rendszerek (DSS) és vezetői információs rendszerek (EIS).
A DSS egy számítógép alapú információs rendszer
célja, hogy javítsa a folyamatot és ennek következtében a tapadást
emberi döntés. Az EIS általában egy kézbesítési rendszer
adat amely lehetővé teszi a cégvezetők számára, hogy könnyen hozzáférjenek a nézethez
az adat.
Az általános építészet a adattárház szerepét emeli ki
adattárház vezetői támogatásban. Amellett, hogy felajánl
az infrastruktúra adat EIS és DSS, al adattárház lehetséges
közvetlenül elérheti a lekérdezéseken keresztül. A adat dátumban szerepel
raktár az információs követelmények elemzésén alapulnak
kezelés, és három forrásból származnak: belső örökölt rendszerek,
speciális célú adatrögzítési rendszerek és külső adatforrások. A
adat a belső örökölt rendszerekben gyakran redundánsak,
inkonzisztens, rossz minőségű, és többféle formátumban tárolva
ezért össze kell egyeztetni és meg kell tisztítani, mielőtt betöltené őket a
adattárház (Inmon, 1992; McFadden, 1996). A adat tól től
tárolórendszerekből adat ad hoc és forrásokból adat
a külső gyakran használják bővítésre (frissítésre, cserére) i
adat örökölt rendszerekből.
Számos nyomós oka van annak, hogy a adattárház,
amelyek magukban foglalják a használaton keresztüli jobb döntéshozatalt
hatékony több információ (Ives 1995), a fókusz támogatása
a teljes üzletről (Graham 1996), valamint a költségek csökkentéséről
nyújtása adat EIS-hez és DSS-hez (Graham 1996, McFadden
1996).
Egy közelmúltban végzett empirikus tanulmány átlagosan a
beruházások i adattárház 401%-kal három év után (Graham,
1996). Azonban a többi empirikus vizsgálat a adattárház van
jelentős problémákat talált, beleértve a mérési nehézségeket is
juttatások hozzárendelése, egyértelmű cél hiánya, alábecsülése
a tárolási folyamat célja és összetettsége i adat-ban
különös tekintettel a forrásokra és a tisztaságra adat.
Tárolás i adat megoldásnak tekinthető
kezelésének problémájára adat szervezetek között. Ott
manipulációja adat mint társadalmi erőforrás egyike maradt a
kulcsfontosságú kérdések az információs rendszerek kezelésében
sok éven át a világban (Brancheau et al. 1996, Galliers et al. 1994,
Niederman et al. 1990, Pervan 1993).
A menedzsment népszerű megközelítése adat a nyolcvanas években volt
modell kidolgozása adat szociális. Modell adat társadalmi volt
úgy tervezték, hogy stabil alapot nyújtson új rendszerek fejlesztéséhez
alkalmazások e adatbázis valamint a hagyaték újjáépítése és integrálása
rendszerek (Brancheau et al.
1989, Goodhue et al. 1988:1992, Kim és Everest 1994).
Ezzel a megközelítéssel azonban sok probléma van
különös tekintettel az egyes feladatok összetettségére és költségére, valamint a hosszú időre
kézzelfogható eredményeket kell elérni (Beynon-Davies 1994, Earl
1993, Goodhue et al. 1992, Periasamy 1994, Shanks 1997).
Il adattárház ez egy külön adatbázis, amely az örökölt adatbázisokkal együtt létezik
adatbázisokat, ahelyett, hogy lecserélnék azokat. Ezért lehetővé teszi, hogy
irányítani a menedzsmentet adat és elkerülje a költséges rekonstrukciót
örökölt rendszerek.
AZ ADATTERVEZÉS MEGLÉVŐ MEGKÖZELÍTÉSEI
RAKTÁR
Az építés és tökéletesítés folyamata a adattárház
inkább evolúciós folyamatként kell érteni, nem pedig a
hagyományos rendszerek fejlesztési életciklusa (Desio, 1995, Shanks,
O'Donnell és Arnott 1997a). Számos folyamat vesz részt a
projektje adattárház mint például inicializálás, tervezés;
a cégvezetőktől kért követelményekből szerzett információk;
források, átalakítások, tisztítás adat és szinkronizálás az örökségből
rendszerek és egyéb források adat; szállítási rendszerek fejlesztés alatt;
monitorozása adattárház; és a folyamat értelmetlensége
evolúciós és konstrukciós a adattárház (Stinchs, O'Donnell
és Arnott 1997b). Ebben a folyóiratban arra összpontosítunk, hogyan
rajzolni i adat ezen egyéb folyamatokkal összefüggésben tárolva.
Az adatarchitektúrára számos megközelítést javasoltak
raktár az irodalomban (Inmon 1994, Ives 1995, Kimball 1994
McFadden 1996). Mindegyik módszertannak van egy rövid leírása
áttekintése erősségeik és gyengeségeik elemzésével.
Inmon (1994) Approach for Adattárház
Design
Inmon (1994) négy iteratív lépést javasolt az adatok elkészítéséhez
raktár (lásd 2. ábra). Az első lépés a sablon tervezése
adat társadalmi megérteni, hogyan i adat integrálható
a szervezeten belüli funkcionális területeken
osztás i adat területeken tárolja. Modell adat arra készült
tárolni adat a döntéshozatalhoz kapcsolódóan, beleértve adat
történészek, és benne adat levonva és összesítve. A második lépés az
meghatározza a megvalósítás tárgyköreit. Ezek alapulnak
egy adott szervezet által meghatározott prioritásokon. A harmadik
lépés magában foglalja a rajzolást a adatbázis a tárgykörhöz, pózokhoz
fordítson különös figyelmet a megfelelő részletességi szint megadására.
Az Inmon az entitások és kapcsolatok modell használatát javasolja. Negyedik
lépés a forrásrendszerek azonosítása adat szükséges és fejlődik
átalakítási folyamatok a rögzítéshez, tisztításhoz és formázáshoz i adat.
Inmon megközelítésének erőssége, hogy a modell adat szociális
integrációjának alapját kínálja adat a szervezeten belül
és támogatja az iteratív adatfejlesztés tervezését
raktár. Hibája a rajzolás nehézsége és költsége
modell adat társadalmi, az entitásmodellek megértésének nehézségei és
mindkét modellben használt relációk, hogy adat társadalmi és az adat
tárgyterületenként tárolva, és megfelelőségét adat del
rajza adattárház megvalósításához adatbázis
relációs, de nem azért adatbázis többdimenziós.
Ives (1995) Approach to Adattárház
Design
Ives (1995) négy lépésből álló megközelítést javasol a tervezéshez a
információs rendszer, amelyet az adatok tervezésénél alkalmazhatónak tart
raktár (lásd 3. ábra). A megközelítés nagyon alapszik
Információtechnika információs rendszerek fejlesztésére
(Martin 1990). Az első lépés a célok, a tényezők meghatározása
kritikus és sikeres és kulcsfontosságú teljesítménymutatók. A
kulcsfontosságú üzleti folyamatok és a szükséges információk
modellezve elvezet minket egy modellhez adat szociális. A második lépés
egy meghatározó architektúra kidolgozásával jár adat
területek szerint tárolva, adatbázis di adattárház, az alkatrészek
szükséges technológia, a szervezeti támogatás összessége
megvalósításához és működtetéséhez szükséges adattárház. A harmadik
lépés tartalmazza a szükséges szoftvercsomagok és eszközök kiválasztását.
A negyedik lépés a részletes tervezés és kivitelezés
adattárház. Ives megjegyzi, hogy a tárolás adat ő egy megkötött ember
iteratív folyamat.
Ives megközelítésének erőssége a speciális technikák alkalmazása
információs követelmények meghatározása, strukturált használata
integrációját támogató folyamat adattárház,
a megfelelő hardver és szoftver kiválasztása, valamint többféle használata
reprezentációs technikák a adattárház. A hibái
a komplexitás velejárói. Mások közé tartozik a nehézség
sok szintjét fejleszteni adatbázis all'interno del adattárház in
ésszerű időket és költségeket.
Kimball (1994) Approach to Adattárház
Design
Kimball (1994) öt iteratív lépést javasolt az adatok elkészítéséhez
raktár (lásd 4. ábra). Az ő megközelítése különösen
csak egy tervezésének szentelték adattárház és a modellek használatáról
dimenziós az entitások és kapcsolatok modelljeivel szemben. Kimball
elemezni azokat a dimenziós modelleket, mert könnyebben érthető
üzletvezetők üzletelnek, akkor hatékonyabb az üzletkötés során
komplex tanácsadás, tervezés adatbázis a fizikai több
hatékony (Kimball 1994). Kimball felismeri, hogy az a
adattárház iteratív, és ez adattárház elszakadhatnak egymástól
a mérettáblázatokra való felosztás révén integrálható
gyakori.
Az első lépés az adott témakör meghatározása
tökéletesítve. A második és a harmadik lépés az alakításra vonatkozik
dimenziós. A második lépésben a mérések azonosítják a dolgokat
a témakör iránti érdeklődést, és ténytáblázatba csoportosítjuk.
Például egy értékesítési témakörben az érdeklődés mértékét
tartalmazhatja az eladott cikkek mennyiségét és a dollárt
értékesítési valutaként. A harmadik lépés az azonosítás
dimenziók, amelyek alapján csoportosíthatók i
tények. Értékesítési tárgykörben releváns dimenziók
tartalmazhat egy elemet, helyet és időszakot. Ott
A ténytáblázat több részből álló kulcsot tartalmaz az egyes hivatkozásokhoz
dimenziótáblázatokból, és általában nagyon sok
tele tényekkel. Ezzel szemben a mérettáblázatok tartalmazzák
leíró információk a méretekről és egyéb attribútumokról, amelyek
tények csoportosítására használható. A ténytáblázat e
az ajánlati űrlaphoz kapcsolódó dimenziók, amelyeket egynek nevezünk
alakja miatt csillagminta. A negyedik lépés magában foglalja
építése a adatbázis többdimenziós, hogy tökéletesítse azt
csillag minta. Az utolsó lépés a forrásrendszerek azonosítása adat
szükséges és alakítsanak ki átalakulási folyamatokat megszerezni, megtisztítani
és formátum i adat.
Kimball megközelítésének erősségei közé tartozik a modellek használata
dimenziós i ábrázolására adat tárolt, amelyek készítik
könnyen érthető, és hatékony fizikai tervezéshez vezet. A
dimenziós modell, amely szintén könnyen használja mindkettőt
rendszerek adatbázis relációs lehet tökéletesíteni vagy rendszerek
adatbázis többdimenziós. Hibái közé tartozik a hiány
néhány technikát a tervezés vagy integráció megkönnyítésére
sok csillagminta egyben adattárház és
tervezési nehézség az extrém denormalizált szerkezetből a
dimenziós modell a adat örökölt rendszerben.
McFadden (1996) Approach to Data
Raktár tervezés
McFadden (1996) ötlépéses megközelítést javasol
Rajzolj egy adattárház (lásd 5. ábra).
Megközelítése a szakirodalomból származó gondolatok szintézisén alapul
és csak egy tervezésére összpontosít adattárház. Az első
lépés magában foglalja a követelmények elemzését. Bár a konkrétumok
technikákat nem írnak elő, McFadden jegyzetei azonosítják a
entitás adat specifikációit és attribútumait, és a Watson olvasókra hivatkozik
és Frolick (1993) a követelmények rögzítésére.
A második lépésben egy entitáskapcsolati modellt terveznek
adattárház majd a cégvezetők hitelesítik. A harmadik
lépés tartalmazza a leképezés meghatározását az örökölt rendszerből
és külső forrásai adattárház. A negyedik lépés magában foglalja
fejlesztési, telepítési és szinkronizálási folyamatok adat nel
adattárház. Az utolsó lépésben a rendszer leszállításra kerül
különös hangsúlyt fektetve a felhasználói felületre.
McFadden rámutat, hogy a rajzolási folyamat általában
ismétlődő.
McFadden megközelítésének erősségei a részvételre mutatnak rá
az üzleti vezetők által a követelmények meghatározásában és azt is
az erőforrások fontossága adat, tisztításuk és begyűjtésük. Neki
a hibák az a felosztási eljárás hiányára vonatkoznak
nagyszerű projekt által adattárház számos integrált szakaszban, és a
nehézségekbe ütközik a tervezés során használt entitás- és kapcsolati modellek megértése
adattárház.

admin CEO

👍Online webügynökség | Webügynökség szakértő a digitális marketing és SEO területén. A Web Agency Online egy webügynökség. Az Agenzia Web Online számára a digitális átalakulás sikere az Iron SEO 3-as verziójának alapjain alapul. Szakterületek: rendszerintegráció, vállalati alkalmazásintegráció, szolgáltatásorientált architektúra, felhőalapú számítástechnika, adattárház, üzleti intelligencia, Big Data, portálok, intranetek, webes alkalmazások Relációs és többdimenziós adatbázisok tervezése és kezelése Interfészek tervezése digitális médiához: használhatóság és grafika. Az online webügynökség a következő szolgáltatásokat kínálja a cégeknek: -SEO a Google-on, Amazonon, Bingen, Yandexen; -Web Analytics: Google Analytics, Google Címkekezelő, Yandex Metrica; -Felhasználói konverziók: Google Analytics, Microsoft Clarity, Yandex Metrica; -SEM a Google, Bing, Amazon Ads szolgáltatásban; - közösségi média marketing (Facebook, Linkedin, Youtube, Instagram).

Lásd a teljes életrajzot

Digital Marketing adatbázis DBMS Adattárház Data Science Online hirdetés Information Technology Web Ügynökség Reklámügynökség Marketing