Adattárház és vállalati erőforrás-tervezés | DWH és ERP

ARCHÍVUM ADAT KÖZPONTI: TÖRTÉNELEM SZERK Evolúciók

A vállalati technológia két meghatározó témája az 90-es években az i adattárház és ERP. Ez a két erős áram hosszú ideig a vállalati informatika részét képezte anélkül, hogy valaha is találkoztak volna egymással. Szinte olyan volt, mintha anyag és antianyag lennének. De mindkét jelenség növekedése elkerülhetetlenül metszéspontjához vezetett. Ma a vállalatok azzal a problémával szembesülnek, hogy mit kezdjenek az ERP-vel és adattárház. Ez a cikk felvázolja, mik a problémák, és a vállalatok hogyan kezelik ezeket.

AZ ELEJÉN…

Kezdetben ott volt a adattárház. Adatraktár a tranzakciófeldolgozó alkalmazási rendszer ellen hozták létre. Az első időkben a memorizálás a adat csak a tranzakciófeldolgozó alkalmazások ellenpontja volt. De manapság sokkal kifinomultabb nézetek léteznek arról, hogy mi a adattárház. A mai világban a adattárház a Corporate Information Factory-nak nevezhető struktúrába van beillesztve.

A VÁLLALATI INFORMÁCIÓS GYÁR (CIF)

A Corporate Information Factory szabványos architekturális komponensekkel rendelkezik: olyan szintű átalakítást és kódintegrációt, amely integrálja a adat miközben én adat az alkalmazási környezetből a környezet felé mozognak adattárház a társaság; a adattárház annak a cégnek, ahol a adat részletes és integrált történetek. A adattárház a cég alapja, amelyre a környezet minden más része felépíthető adattárház; operatív adattároló (ODS). Az ODS egy hibrid szerkezet, amely tartalmazza a adattárház és az OLTP környezet egyéb vonatkozásai; Data marts, ahol a különböző részlegeknek saját verziójuk lehet adattárház; a adattárház olyan feltárás, amelyben a cég „filozófusai” 72 órán keresztül nyújthatják be kérdéseiket anélkül, hogy káros hatással lenne a adattárház; és egy közeli vonalú memória, amelyben adat régi és adat ömlesztett részlet olcsón tárolható.

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, amelyek egy tranzakciós folyamat melléktermékeként keletkeznek, integrálódnak és betöltődnek a adattárház a cégtől. A második kapcsolódási pont az ERP és a CIF és az ODS között. Valójában sok környezetben az ERP-t klasszikus ODS-ként használják.

Abban az esetben, ha az ERP-t alapalkalmazásként használjuk, ugyanaz az ERP használható a CIF-ben ODS-ként is. Mindenesetre, ha az ERP-t mindkét szerepkörben használni kívánjuk, világos különbséget kell tenni a két entitás között. Más szóval, amikor az ERP egy alapalkalmazás és egy ODS szerepét tölti be, a két építészeti entitást meg kell különböztetni. Ha egyetlen ERP-megvalósítás megpróbálja mindkét szerepet egyszerre betölteni, elkerülhetetlenül problémák merülnek fel a struktúra tervezésében és megvalósításában.

KÜLÖNÖZŐ ODS-EK ÉS ALAPVETŐ ALKALMAZÁSOK

Számos oka van annak, hogy az építészeti elemek szétválnak. Talán a legbeszédesebb kérdés az architektúra különböző összetevőinek szétválasztásakor az, hogy az architektúra minden összetevőjének megvan a maga nézete. Az alapalkalmazás más célt szolgál, mint az ODS. Próbáljon átfedni

az ODS világának alapszintű alkalmazásnézete vagy fordítva nem a megfelelő munkamódszer.

Következésképpen az ERP első problémája a CIF-ben annak ellenőrzése, hogy van-e különbség az alapalkalmazások és az ODS között.

ADATMODELLEK A VÁLLALATBAN INFORMÁCIÓS GYÁR

A CIF-architektúra különböző összetevői közötti kohézió eléréséhez szükség van egy modellre adat. A modellek adat összekötő elemként szolgálnak az architektúra különböző összetevői között, például az alapalkalmazások és az ODS között. A modellek adat „intellektuális útitervvé” válnak, hogy a CIF különböző építészeti összetevőiből a megfelelő jelentést kapják.

Ezzel a fogalommal együtt az az elképzelés, hogy egyetlen nagy és egységes modellnek kell lennie adat. Nyilván kell, hogy legyen egy modell adat minden egyes komponenshez és egy ésszerű útvonalnak is kell lennie, amely összeköti a különböző modelleket. Az architektúra minden összetevője – ODS, alapalkalmazások, adattárház a vállalatról, és így tovább.. – saját modellre van szüksége adat. Tehát pontosan meg kell határozni, hogy ezek a modellek hogyan adat érintkeznek egymással.

MOVE I ADAT AZ ERP DÁTUMÁBAN RAKTÁR

Ha az eredete adat egy alapalkalmazás és/vagy egy ODS, amikor az ERP beilleszti a adat nel adattárház, ennek a beszúrásnak a "szemcsésség" legalacsonyabb szintjén kell történnie. Egyszerűen összefoglalni vagy összesíteni i adat mivel ezek az ERP alapalkalmazásból vagy az ERP ODS-ből származnak, nem a megfelelő dolog. A adat részletekre van szükség adattárház hogy a DSS folyamat alapját képezzék. Ilyen adat az adatpiacok és feltárások sok tekintetben át fogják alakítani adattárház.

Az elmozdulása adat az ERP alapalkalmazási környezetétől a adattárház ésszerűen lazán történik. Ez az áthelyezés körülbelül 24 órával a frissítés vagy az ERP-ben történő létrehozás után történik. Az a tény, hogy egy "lusta" mozgás a adat nel adattárház a cég lehetővé teszi a adat az ERP-től érkezik a „befizetéshez”. Egyszer adat az alapalkalmazásban vannak tárolva, akkor biztonságosan mozgathatja a adat az ERP-ről a vállalaton belül. Egy másik cél a "lusta" mozgásának köszönhetően elérhető adat ez a működési folyamatok és a DSS egyértelmű elhatárolása. Egy „gyors” mozgással a adat a DSS és a működés közötti választóvonal homályos marad.

Mozgása adat az ERP ODS-től a adattárház időszakonként, általában 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, mint a adat -ben találták a történészek adattárház.

Az elmozdulása adat nel adattárház szinte soha nem történik „nagykereskedelem” (nagykereskedői módon). Táblázat másolása az ERP környezetből ide adattárház ennek nincs értelme. Sokkal reálisabb megközelítés a kiválasztott egységeinek mozgatása adat. Csak a adat amelyek a legutóbbi frissítés óta megváltoztak adattárház ők azok, amelyeket be kell költöztetni a adattárház. Az egyik módja annak, hogy megtudja, melyik adat változott az utolsó frissítés óta, hogy nézd meg az időbélyegeket a adat megtalálható az ERP környezetben. A tervező kiválasztja az összes változást, amely az utolsó frissítés óta történt. Egy másik megközelítés a változásrögzítési technikák alkalmazása adat. Ezekkel a technikákkal a naplókat és a naplószalagokat elemzik, hogy meghatározzák, melyek adat át kell helyezni az ERP környezetből a környezetébe adattárház. Ezek a technikák a legjobbak, mert a naplók és a naplószalagok beolvashatók az ERP-fájlokból anélkül, hogy további ERP-erőforrásokat befolyásolnának.

EGYÉB SZÖVŐDÉSEK

A CIF egyik ERP-problémája az, hogy mi történik más alkalmazásforrásokkal vagy más alkalmazásforrásokkal adat az ODS-eknek, amelyeknek hozzá kell járulniuk adattárház de nem részei az ERP környezetnek. Tekintettel az ERP, különösen az SAP zárt természetére, megpróbálja integrálni a külső forrásokból származó kulcsokat adat i adat amelyek az ERP-ből származnak a mozgatásakor adat nel adattárház, ez nagy kihívás. És pontosan mennyi a valószínűsége annak, hogy i adat Az ERP-környezeten kívüli alkalmazások vagy ODS-ek integrálása a adattárház? Valójában nagyon magasak az esélyek.

MEGTALÁLJA ADAT TÖRTÉNETI AZ ERP

Egy másik probléma az i-vel adat Az ERP-nek az a szükségessége, hogy rendelkezzen adat történészek belül adattárház. Általában a adattárház igények adat történészek. Az ERP technológia pedig általában nem tárolja ezeket adat történelmi, legalábbis nem addig a pontig, ahol ez szükséges a adattárház. Amikor nagy mennyiségű adat Az előzmények összeadódnak az ERP-környezetben, ezt a környezetet meg kell tisztítani. Tegyük fel például, hogy a adattárház öt évre kell rárakni adat történelmi, míg az ERP ezekből legfeljebb hat hónapot tart meg adat. Mindaddig, amíg a cég elégedett egy sor begyűjtésével adat történészek az idő múlásával, akkor nincs probléma az ERP-t forrásként használni a adattárház. De amikor a adattárház vissza kell mennie az időben, és isteneket kell szereznie adat olyan előzményeket, amelyeket korábban nem gyűjtött össze és nem mentett el az ERP, akkor az ERP környezet nem lesz hatékony.

ERP ÉS METAADATOK

Egy másik megfontolandó szempont az ERP-vel kapcsolatban e adattárház az ERP-környezetben meglévő metaadatokon található. Csakúgy, mint a metaadatok az ERP-környezetből a adattárház, a metaadatokat ugyanúgy kell mozgatni. Továbbá a metaadatokat az infrastruktúra által megkívánt formátumba és szerkezetbe kell alakítani adattárház. Nagy különbség van a működési metaadatok és a DSS metaadatok között. A működési metaadatok elsősorban a fejlesztőnek és a

programozó. A DSS metaadatok elsősorban a végfelhasználóknak szólnak. Az ERP-alkalmazásokban vagy ODS-ekben meglévő metaadatokat konvertálni kell, és ez az átalakítás nem mindig egyszerű és egyértelmű.

AZ ERP ADATOK FORRÁSA

Ha az ERP-t szolgáltatóként használják adat az adattárház kell lennie egy szilárd felületnek, amely mozgatja a adat ERP-környezetből környezetbe adattárház. Az interfésznek:

• ▪ legyen könnyen használható
• ▪ hozzáférés engedélyezése adat az ERP
• ▪ veszi a jelentését adat amelyeket hamarosan áthelyeznek a adattárház
• ▪ ismerje az ERP-korlátozásokat, amelyek a hozzáférés során felmerülhetnek adat az ERP-ből:
• ▪ hivatkozási integritás
• ▪ hierarchikus kapcsolatok
• ▪ implicit logikai összefüggések
• ▪ alkalmazási megállapodás
• ▪ az összes struktúrát adat támogatja az ERP, és így tovább…
• ▪ hatékony legyen 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-környezetet úgy kezelni, mintha egyetlen technológia lenne, nagy hiba. Számos ERP technológia létezik, mindegyiknek megvan a maga erőssége. A piacon a legismertebb szállítók a következők:

• ▪ SAP
• ▪ Oracle Financials
• ▪ PeopleSoft
• ▪ JD Edwards
• ▪ Baan SAP Az SAP a legnagyobb és legteljesebb ERP szoftver. Az SAP alkalmazások sokféle alkalmazást tartalmaznak számos területen. Az SAP arról híres, hogy:

• ▪ nagyon nagy
• ▪ nagyon nehéz és költséges megvalósítani
• ▪ sok emberre és tanácsadóra van szükség a megvalósításhoz
• ▪ a megvalósításhoz speciális emberekre van szükség
• ▪ hosszú időt vesz igénybe a bevezetés Az SAP arról is híres, hogy memorizálja adat nagyon óvatosan, megnehezítve az SAP-területen kívüli személyek hozzáférését. Az SAP erőssége, hogy képes nagy mennyiség rögzítésére és tárolására adat. A közelmúltban az SAP bejelentette, hogy kiterjeszti alkalmazásait a következőre adattárház. Az SAP szállítóként való használatának számos előnye és hátránya van adattárház. Előnye, hogy az SAP már telepítve van, és a legtöbb tanácsadó már ismeri az SAP-ot.
  Az SAP beszállítói hátrányai adattárház sok van: az SAP-nak nincs tapasztalata a világban adattárház Ha az SAP a szállítója adattárház, szükséges „kivenni” i adat az SAP-tól a adattárház. Dato Az SAP zárt rendszerének múltja, valószínűleg nem lesz könnyű i-t bevinni az SAP-ból (???). Számos örökölt környezet működik az SAP-ban, például IMS, VSAM, ADABAS, ORACLE, DB2 stb. Az SAP ragaszkodik a „nem itt találták ki” megközelítéshez. Az SAP nem kíván más szállítókkal együttműködni, hogy használja vagy hozza létre a adattárház. Az SAP ragaszkodik ahhoz, hogy minden szoftverét maga hozza létre.

Bár az SAP egy nagy és erős vállalat, igyekszik újraírni az ELT, OLAP technológiát, a rendszeradminisztrációt és még az alapvető kódot is. dbms egyszerűen őrület. Ahelyett, hogy együttműködő magatartást tanúsítana a beszállítókkal adattárház Az SAP régóta az „ők tudják a legjobban” megközelítést követi. Ez a hozzáállás visszatartja az SAP sikerét ezen a területen adattárház.
Az SAP megtagadja, hogy a külső szállítók azonnal és kecsesen hozzáférjenek a sajátjukhoz adat. A használat lényege a adattárház könnyen elérhető adat. Az SAP teljes története a hozzáférés megnehezítésén alapul adat.
Az SAP tapasztalatának hiánya a nagy mennyiségek kezelésében adat; területén adattárház kötetei vannak adat soha nem látott SAP és kezelni ezeket a nagy mennyiségű adat megfelelő technológiával kell rendelkeznie. Az SAP nyilvánvalóan nem ismeri ezt a technológiai akadályt, amely a területre való belépéshez szükséges adattárház.
Az SAP vállalati kultúrája: Az SAP arra törekedett, hogy megszerezze a adat a rendszerből. De ehhez más mentalitásra van szükség. Hagyományosan azok a szoftvercégek, amelyek jól tudtak adatokat juttatni egy környezetbe, nem voltak jók abban, hogy az adatokat a másik irányba tereljék. Ha az SAP-nak sikerül ilyen típusú váltást végrehajtania, ez lesz az első vállalat, amely ezt megteszi.

Röviden: kérdéses, hogy egy vállalatnak az SAP-t kell-e kiválasztania szállítójának adattárház. Egyrészt nagyon komoly kockázatok vannak, másrészt nagyon kevés jutalom. De van egy másik ok is, amely elriasztja az SAP beszállítóként való kiválasztását adattárház. Mert minden cégnek ugyanannak kell lennie adattárház az összes többi cég közül? A adattárház ez a versenyelőny szíve. Ha minden cég ugyanazt alkalmazná adattárház nehéz, bár nem lehetetlen lenne versenyelőnyt elérni. Az SAP úgy tűnik, hogy a adattárház sütinek tekinthető, és ez további jele az alkalmazások „adatgyűjtése” mentalitásának.

Nincs más ERP-szállító olyan domináns, mint az SAP. Kétségtelen, hogy lesznek olyan cégek, amelyek az SAP útját követik a maguk számára adattárház de feltehetően ezek adattárház Az SAP nagy, drága és időigényes létrehozása lesz.

Ezek a környezetek olyan tevékenységeket foglalnak magukban, mint a bankpénztári feldolgozás, a légitársaságok foglalási folyamatai, a biztosítási kárigények folyamatai stb. Minél jobban teljesített a tranzakciós rendszer, annál nyilvánvalóbb volt a működési folyamat és a DSS (Döntéstámogató Rendszer) szétválasztásának szükségessége. A HR és személyzeti rendszerekkel azonban soha nem kell nagy mennyiségű tranzakcióval szembesülnie. És természetesen, ha egy személyt felvesznek, vagy elhagyják a céget, ez egy tranzakció nyilvántartása. Más rendszerekhez képest azonban a HR-es és személyzeti rendszerekben egyszerűen nincs sok tranzakció. Ezért a HR és személyzeti rendszerekben nem teljesen nyilvánvaló, hogy szükség van egy DataWarehouse-ra. Ezek a rendszerek sok tekintetben a DSS-rendszerek egyesítését jelentik.

De van egy másik tényező, amelyet figyelembe kell venni, ha adattárházakkal és a PeopleSoft-szal foglalkozik. Sok környezetben, i adat Az emberi és személyes erőforrások másodlagosak a vállalat elsődleges üzleti tevékenységéhez képest. A legtöbb cég gyártással, értékesítéssel, szolgáltatásnyújtással stb. foglalkozik. Az emberi erőforrások és a személyzeti rendszerek általában másodlagosak (vagy támogatják) a vállalat fő üzletágához képest. Ezért kétértelmű és kényelmetlen adattárház külön az emberi erőforrások és a személyi támogatás tekintetében.

A PeopleSoft ebben a tekintetben nagyon különbözik az SAP-tól. Az SAP-nál kötelező, hogy legyen a adattárház. A PeopleSoft esetében ez nem ilyen egyértelmű. Az adattárház opcionális a PeopleSoft segítségével.

A legjobb dolog, amit az i-ről mondhatunk adat A PeopleSoft az adattárház archiválásra használható i adat régi emberi és személyes erőforrásokkal kapcsolatos. A második ok, amiért egy vállalat szeretne a adattárház a

A PeopleSoft környezet kárára az elemző eszközökhöz való hozzáférés és ingyenes hozzáférés lehetővé tétele adat a PeopleSoft által. De ezeken az okokon túl előfordulhatnak olyan esetek, amikor jobb, ha nincs adattárházunk adat PeopleSoft.

összefoglalva

Számos elképzelés létezik az a adattárház ERP szoftveren belül.
Ezek közül néhány a következő:

• ▪ Ésszerű, ha a adattárház ez olyan, mint bármi más az iparban?
• ▪ Mennyire rugalmas egy ERP adattárház szoftver?
• ▪ ERP adattárház szoftver képes kezelni a kötetet adat amely aadattárház aréna"?
• ▪ Mi az a nyomkövetési rögzítés, amelyet az ERP-szállító végez az idő szempontjából egyszerű és olcsó, adat? (milyen múlttal rendelkeznek az ERP-szállítók az olcsó, időben történő, könnyen hozzáférhető adatok szállítása terén?)
• ▪ Hogyan érti az ERP-szállító a DSS architektúrát és a vállalati információgyárat?
• ▪ Az ERP-szállítók értik, hogyan lehet elérni adat a környezeten belül, hanem megérti, hogyan exportálhatja őket?
• ▪ Mennyire nyitott az ERP-szállító az adattárházi eszközökre?
  Mindezeket a megfontolásokat figyelembe kell venni annak meghatározásakor, hogy hol helyezzük el a adattárház amelyik i adat az ERP és mások adat. Általában, hacsak nincs nyomós ok az ellenkezőjére, az építés javasolt adattárház az ERP-szállító környezetén kívül. 1. FEJEZET A BI szervezet kulcsfontosságú pontjainak áttekintése:
  Az információs adattárak az üzleti intelligencia (BI) architektúrához képest fordítottan működnek:
  A vállalati kultúra és az IT korlátozhatja a BI-szervezetek felépítésének sikerét.

A technológia már nem korlátozó tényező a BI-szervezetek számára. Az építészek és a projekttervezők számára nem az a kérdés, hogy létezik-e a technológia, hanem az, hogy a rendelkezésre álló technológiát hatékonyan tudják-e megvalósítani.

Sok cégnél a adattárház ez alig több, mint egy passzív letét, amely elosztja a adat azoknak a felhasználóknak, akiknek szükségük van rá. A adat kivonják a forrásrendszerekből, és be vannak töltve a célstruktúrákba adattárház. Én adat szerencsével tisztíthatók is. Azonban semmilyen további értéket nem ad hozzá vagy gyűjt be adat e folyamat során.

Lényegében a passzív Dw a legjobb esetben is csak i-t biztosít adat tiszta és működőképes a felhasználói egyesületek számára. Az információ létrehozása és az elemzési megértés teljes mértékben a felhasználóktól függ. Döntse el, hogy a DW (Adatraktár) a siker szubjektív. Ha a sikert a hatékony gyűjtés, integrálás és tisztítás képessége alapján ítéljük meg adat vállalati kiszámítható alapon, akkor igen, a DW sikeres. Másrészt, ha az információgyűjtést, konszolidációt és a szervezet egésze általi kiaknázását nézzük, akkor a DW kudarc. A DW csekély információértéket, vagy egyáltalán nem ad. Ennek eredményeként a felhasználók kénytelenek beérni, így információs silók jönnek létre. Ez a fejezet átfogó nézetet mutat be a vállalat BI (Business Intelligence) architektúrájának összefoglalására. Kezdjük a BI leírásával, majd áttérünk az információtervezés és -fejlesztés megbeszélésére, nem az egyszerű információszolgáltatással. adat a felhasználóknak. A megbeszélések ezután a BI-erőfeszítések értékének kiszámítására összpontosítanak. Végezetül meghatározzuk, hogy az IBM hogyan felel meg a szervezet BI-architektúra követelményeinek.

Az építészet leírása BI szervezet

A hatékony tranzakció-orientált információs rendszerek ma már minden nagyvállalatban mindennaposak, és gyakorlatilag kiegyenlítik a versenyfeltételeket a vállalatok számára szerte a világon.

A versenyképesség megőrzéséhez azonban ma már analitikusan orientált rendszerekre van szükség, amelyek forradalmasíthatják a vállalat azon képességét, hogy újra felfedezzék és felhasználják a már birtokukban lévő információkat. Ezek az analitikai rendszerek a gazdagság megértéséből fakadnak adat elérhető. A BI javíthatja a teljesítményt az egész vállalaton belül. A vállalatok javíthatják a vevő-beszállító kapcsolatokat, javíthatják a termékek és szolgáltatások jövedelmezőségét, új és jobb ajánlatokat generálhatnak, ellenőrizhetik a kockázatokat, és sok egyéb nyereség mellett drasztikusan csökkenthetik kiadásaikat. A BI-vel vállalata végre elkezdi versenyeszközként használni az ügyfelek adatait a piaci célokat szolgáló alkalmazásoknak köszönhetően.

A megfelelő üzleti eszközök birtokában határozott válaszokat kell adni olyan kulcskérdésekre, mint például:

• ▪ Melyik a miénk ügyfelek többet keresünk, vagy pénzt veszítenek?
• ▪ Ahol a legjobbjaink élnek ügyfelek kapcsolatban üzlet/ raktár, ahol gyakran járnak?
• ▪ Melyik termékünk és szolgáltatásunk értékesíthető a leghatékonyabban 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 módszerek ezekre a kérdésekre.
  Az operatív rendszerek nagy mennyiségű terméket, vevőt és adat értékesítési pontoktól, foglalásoktól, ügyfélszolgálati és műszaki támogatási rendszerektől. A kihívás ezen információk kinyerése és hasznosítása. Sok vállalat csak kis töredékéből profitál adat stratégiai elemzésekhez.
  I adat megmaradt, gyakran csatlakozik az i-hez adat A külső forrásokból, például kormányzati jelentésekből és más vásárolt információkból származó aranybánya csak arra vár, hogy felfedezzék, és adat csak finomítani kell a szervezet információs kontextusában.

Ezt a tudást többféleképpen lehet alkalmazni, az átfogó vállalati stratégia kialakításától a beszállítókkal való személyes kommunikációig, a call centereken keresztül, a számlázáson keresztül, Internet és egyéb pontok. A mai üzleti környezet megköveteli, hogy a DW és a kapcsolódó BI-megoldások túlmutassanak a hagyományos üzleti struktúrákon. adat amelyet i adat atomi szinten normalizált és „csillag/kockafarmok”.

A versenyképesség megőrzéséhez a hagyományos és a fejlett technológiák ötvözetére van szükség egy hatalmas analitikai környezet támogatására.
Összegezve, az általános környezetnek javítania kell a vállalat egészének ismereteit, biztosítva, hogy az elvégzett elemzések eredményeként megtett intézkedések hasznosak legyenek, hogy mindenki profitáljon.

Tegyük fel például, hogy besorolja a sajátját ügyfelek magas vagy alacsony kockázatú kategóriákba.
Ha ezeket az információkat modellkivonattal vagy más módon állítják elő, akkor azokat be kell helyezni a DW-be, és bárki számára elérhetővé kell tenni, bármilyen hozzáférési eszközzel, például statikus jelentésekkel, táblázatokkal, táblázatokkal vagy online analitikai feldolgozással (OLAP). .

Jelenleg azonban az ilyen típusú információk nagy része silókban marad adat az elemzést készítő egyének vagy osztályok. A szervezet egésze alig vagy egyáltalán nem látja a megértést. Csak az ilyen típusú információtartalomnak a vállalati DW-be való keverésével szüntetheti meg az információs silókat és javíthatja DW-környezetét.
A BI-szervezet fejlesztésének két fő akadálya van.
Először is magával a szervezettel és annak fegyelmével van a probléma.
Noha nem tudunk segíteni a szervezeti politika megváltoztatásában, segíthetünk megérteni a szervezet BI-jának összetevőit, architektúráját, és azt, hogy az IBM technológia hogyan segíti elő fejlesztését.
A második leküzdendő akadály az integrált technológia hiánya, és hiányzik egy olyan módszer ismerete, amely a teljes BI-területet kezeli, nem csak egy kis komponenst.

Az IBM most kezd megbirkózni az integrációs technológia változásaival. Az Ön felelőssége, hogy átgondolt tervezést biztosítson. Ezt az architektúrát a korlátlan integrációhoz választott technológiával kell kifejleszteni, vagy legalább olyan technológiával, amely megfelel a nyílt szabványoknak. Továbbá az Ön cégvezetésének gondoskodnia kell arról, hogy a BI-vállalkozás a terveknek megfelelően történjen, és ne engedje meg öncélú napirendekből vagy célokból fakadó információs silók kialakulását.
Ez nem jelenti azt, hogy a BI környezet nem érzékeny a különböző felhasználók eltérő igényeire és követelményeire való reagálásra; ehelyett azt jelenti, hogy az egyéni igények és követelmények megvalósítása a teljes BI-szervezet érdekében történik.
A BI szervezet architektúrájának leírása az 9. ábrán a 1.1. oldalon található Az architektúra a technológiák és technikák gazdag keverékét mutatja be.
A hagyományos nézet szerint az architektúra a következő raktárelemeket tartalmazza

Atomréteg.

Ez az alapja, szíve az egész DW-nek, és így a stratégiai jelentéskészítésnek.
I adat Az itt tárolt megőrzi történelmi integritását, kapcsolatait adat és tartalmazzák a származtatott mérőszámokat, valamint a modellkivonat segítségével tisztíthatók, integrálhatók és tárolhatók.
Ezek minden későbbi felhasználása adat és a kapcsolódó információk ebből a struktúrából származnak. Ez kiváló forrás a bányászat számára 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 műszaki jelentésekhez készült.

I adat A fent tárolt és jelentett szerkezetek végül a staging területen keresztül eljuthatnak a raktárba, ahol stratégiai jelzésre használhatók.

Összpontosítási körlet.

Az első állomás a legtöbb számára adat raktári környezetbe szánt szervezési zóna.
Itt én adat integrálják, megtisztítják és átalakítják adat nyereség, amely benépesíti a raktárszerkezetet

Adatpiacok.

Az építészetnek ez a része a struktúrát képviseli adat kifejezetten OLAP-hoz használják. Datamartok jelenléte, ha i adat az egymást átfedő csillagsémákban tárolják adat többdimenziós relációs környezetben, vagy annak fájljaiban adat Az adott OLAP technológia, például a DB2 OLAP Server által használt bizalmas adatok nem relevánsak.

Az egyetlen megkötés az, hogy az architektúra megkönnyítse a használatát adat többdimenziós.
Az architektúra kritikus Bi-technológiákat és technikákat is tartalmaz, amelyek a következők:

Térbeli elemzés

A tér egy váratlan információ az elemző számára, és kritikus a teljes felbontáshoz. A tér információkat jeleníthet meg egy bizonyos helyen élő emberekről, valamint arról, hogy az adott hely fizikailag hol található a világ többi részéhez képest.

Ennek az elemzésnek az elvégzéséhez először össze kell kötnie adatait a szélességi és hosszúsági koordinátákkal. Ezt „geokódolásnak” nevezik, és a kivonat, átalakítás és betöltés (ETL) folyamat részét kell képeznie a raktár atomi szintjén.

Adatbányászat.

A kitermelése adat lehetővé teszi cégeink számának növelését ügyfelek, hogy előre jelezze az értékesítési trendeket és lehetővé tegye a kapcsolatok kezelését ügyfelek (CRM), tra altre iniziative della BI.

A kitermelése adat ezért integrálni kell a struktúráival adat a Dwhouse és a raktári folyamatok támogatják, hogy biztosítsák a vonatkozó technológia és technikák hatékony és eredményes alkalmazását.

Amint azt a BI architektúra jelzi, a Dwhouse atomi szintje, valamint a datamartok kiváló forrásai adat kitermeléshez. Ugyanezen létesítményeknek a kinyerési eredményeket is fogadniuk kell, hogy a lehető legszélesebb közönség számára elérhetők legyenek.

Ügynökök.

Különféle „ügynökök” vannak, amelyek minden ponton megvizsgálják a klienst, például a vállalat operációs rendszerét és magát a dw-t. Ezek az ágensek fejlett neurális hálózatok lehetnek, amelyeket arra képeztek ki, hogy minden ponton megismerjék a trendeket, mint például az értékesítési promóciókon alapuló jövőbeli termékkereslet, szabályalapú motorok, amelyek reagálnak egy Dato körülmények összessége, vagy akár egyszerű ügynökök, akik bejelentik a kivételeket a „felső vezetőknek”. Ezek a folyamatok általában valós időben zajlanak, ezért szorosan össze kell kapcsolni mozgásukkal adat. Mindezek a struktúrák adat, a technológiák és technikák garantálják, hogy nem tölti az éjszakát a BI szervezetének létrehozásával.

Ezt a tevékenységet fokozatosan, kis pontokra fejlesztjük.
Minden egyes lépés független projektmunka, és a DW- vagy BI-kezdeményezésben iterációnak nevezik. Az iterációk magukban foglalhatják új technológiák bevezetését, új technikákkal kezdve, új struktúrák hozzáadását adat , loading i adat további , vagy a környezet elemzésének bővítésével. Ezt a bekezdést részletesebben a 3. fejezet tárgyalja.

A hagyományos DW-struktúrákon és BI-eszközökön kívül a BI-szervezetnek más funkciói is vannak, amelyeket meg kell terveznie, például:

Ügyfélérintkezési pontok (Customer touch pontok).

Mint minden modern szervezetnél, itt is számos ügyfélkapcsolati pont létezik, amelyek jelzik, hogyan szerezhet pozitív élményt az Ön számára ügyfelek. Vannak hagyományos csatornák, mint például a kiskereskedők, a telefonközpont-üzemeltetők, a direkt mail, a multimédiás és a nyomtatott hirdetések, valamint az aktuálisabb csatornák, például az e-mail és a web, adat A valamilyen érintkezési ponttal rendelkező termékeket be kell szerezni, el kell szállítani, tisztítani, feldolgozni, majd a létesítményekben be kell helyezni adat a BI.

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 létezőek adat hagyományos, amelyeket össze kell hozni és össze kell vonni a adat amelyek a kapcsolattartó pontokból áramlanak, hogy kielégítsék a szükséges információkat.

Elemzők. (Elemzők)

A BI környezet elsődleges haszonélvezője az elemző. Ő az, aki profitál a jelenlegi kitermelésből adat működőképes, integrálva a különböző forrásokkal adat , amelyet olyan funkciókkal egészítenek ki, mint a földrajzi elemzés (geokódolás), és olyan BI-technológiákban jelennek meg, amelyek lehetővé teszik a kivonást, az OLAP-ot, a fejlett SQL-jelentéseket és a földrajzi elemzést. A jelentéskészítő környezet elsődleges elemzői felülete a BI-portál.

Azonban nem az elemző az egyetlen, aki profitál a BI architektúrából.
Menedzserek, nagy felhasználói egyesületek, sőt tagok, beszállítók ill ügyfelek előnyöket kell találniuk a vállalati BI-ben.

Visszatoló hurok.

A BI architektúra egy tanulási környezet. A fejlesztés jellegzetes elve, hogy lehetővé tegyük a tartós struktúrákat adat frissíteni kell a használt BI technológia és a felhasználó által végrehajtott műveletek által. Ilyen például az ügyfélpontozás.

Ha az értékesítési osztály modellezi az ügyfelek pontszámait egy új szolgáltatás használatához, akkor nem az értékesítési osztály lehet az egyetlen csoport, amely részesül a szolgáltatásból.

Ehelyett a modell kinyerését a vállalaton belüli adatáramlás természetes részeként kell végrehajtani, és az ügyfélpontszámoknak a raktárinformációs kontextus integrált részévé kell válniuk, amely minden felhasználó számára látható. A Bi-bI-központú IBM Suite, beleértve a DB2 UDB-t és a DB2 OLAP Servert, tartalmazza az 1.1. ábrán definiált fő technológiai összetevők többségét.

A könyv ezen illusztrációján látható architektúrát használjuk, hogy bizonyos szintű folytonosságot biztosítsunk, és bemutassuk, hogyan illeszkednek az egyes IBM-termékek a teljes BI-sémába.

Információs tartalom biztosítása (Providing Információs tartalom)

A BI-környezet tervezése, fejlesztése és megvalósítása ijesztő feladat. A tervezésnek figyelembe kell vennie a jelenlegi és a jövőbeli üzleti követelményeket. Az építészeti rajznak teljesnek kell lennie ahhoz, hogy tartalmazza a tervezési szakaszban talált összes következtetést. A végrehajtásnak egyetlen cél mellett kell elköteleződnie: a BI-architektúra fejlesztése a tervezésben formálisan bemutatott módon, és az üzleti követelményeken alapul.

Különösen nehéz azzal érvelni, hogy a fegyelem biztosítja a viszonylagos sikert.
Ez egyszerű, mert nem egyszerre fejleszt egy BI-környezetet, hanem kis lépésekben, idővel.

Az architektúra BI-összetevőinek azonosítása azonban két okból is fontos: Az összes későbbi műszaki architektúra-döntéshez Ön vezet.
Tudatosan megtervezheti a technológia egy adott felhasználását, még akkor is, ha esetleg több hónapig nem lesz szüksége a technológiára.

Az üzleti követelmények megfelelő megértése befolyásolja az architektúrájához beszerzett termékek típusát.
Az architektúra tervezése és fejlesztése biztosítja, hogy a raktár megfelelő legyen

nem véletlenszerű esemény, hanem egy gondosan felépített „jól átgondolt”. működik a művészet a vegyes technológia mozaikjaként.

Tervezze meg az információs tartalmat

Minden kezdeti tervezésnek azokra a kulcsfontosságú BI-komponensekre kell összpontosítania és azonosítania kell, amelyekre az átfogó környezetnek most és a jövőben szüksége lesz.
Fontos az üzleti követelmények ismerete.

Még a formális tervezés megkezdése előtt a projekttervező gyakran azonnal azonosítani tud egy vagy két összetevőt.
Az architektúrához esetleg szükséges összetevők egyensúlyát azonban nem lehet könnyen megtalálni. A tervezési szakaszban az architektúra fő része az alkalmazásfejlesztési (JAD) munkamenetet köti össze az üzleti követelmények azonosítása érdekében.

Néha ezeket a követelményeket lekérdező és jelentéskészítő eszközökre lehet bízni.
Például a felhasználók kijelentik, hogy ha egy aktuális jelentést szeretnének automatizálni, akkor azt manuálisan kell létrehozniuk két aktuális jelentés integrálásával és a adat.
Bár ez a követelmény egyszerű, meghatározza a szolgáltatás egy bizonyos funkcióját, amelyet be kell építenie, amikor jelentéskészítő eszközöket vásárol szervezete számára.

A tervezőnek további követelményeket is teljesítenie kell a teljes kép eléréséhez. A felhasználók feliratkoznak erre a jelentésre?
Létrehoznak jelentési részhalmazokat és küldenek e-mailben különböző felhasználóknak? Akarják-e látni ezt a jelentést a céges portálon? Mindezek a követelmények annak az egyszerű igénynek a részét képezik, hogy a felhasználók által kért kézi jelentést le kell cserélni. Az ilyen típusú követelmények előnye, hogy mindenki, a felhasználók és a tervezők is értik a jelentések fogalmát.

Vannak azonban más típusú vállalkozások is, amelyeket terveznünk kell. Ha az üzleti követelményeket stratégiai üzleti kérdések formájában fogalmazzák meg, a szakértő tervező könnyen felismerheti a mérték-/tény- és méretkövetelményeket.

Ha a JAD-felhasználók nem tudják, hogyan fogalmazzák meg követelményeiket üzleti probléma formájában, a tervező gyakran példákat ad a követelménygyűjtési munkamenet elindításához.
A szakértő tervező nemcsak a stratégiai kereskedés megértésében segíthet a felhasználóknak, hanem annak kialakításában is.
A követelménygyűjtési megközelítést a 3. fejezet tárgyalja; egyelőre csak arra szeretnénk rámutatni, hogy minden típusú BI-követelményre tervezni kell.

A stratégiai üzleti probléma nemcsak üzleti követelmény, hanem tervezési nyom is. Ha többdimenziós kérdésre kell válaszolni, akkor memorizálni, bemutatni i adat méretre, és ha tárolni kell a adat többdimenziós, el kell döntenie, hogy milyen típusú technológiát vagy technikát fog alkalmazni.

Lefoglalt kocka csillagsémát valósít meg, vagy mindkettőt? Mint látható, még egy egyszerű üzleti probléma is jelentősen befolyásolhatja a tervezést. De az ilyen típusú üzleti követelmények mindennaposak és értik, legalábbis a tervezők és a projektben tapasztalattal rendelkező tervezők.

Elegendő vita folyik az OLAP technológiákról és támogatásról, és a megoldások széles skálája áll rendelkezésre. Eddig említettük, hogy az egyszerű jelentéskészítést össze kell hozni az üzleti dimenziós követelményekkel, és hogy ezek a követelmények hogyan befolyásolják a műszaki építészeti döntéseket.

De melyek azok a követelmények, amelyeket a felhasználók vagy a Dw csapata nem ért meg könnyen? Szüksége lesz valaha térbeli elemzésre?
A kinyerési modellek adat szükséges részei lesznek a jövődnek? Ki tudja?

Fontos megjegyezni, hogy az ilyen típusú technológiákat nem ismerik jól az általános felhasználói közösségek és a Dw-csapat tagjai, részben ennek az lehet az oka, hogy jellemzően belső vagy külső műszaki szakértők kezelik őket. Az ilyen típusú technológiák által generált problémák szélsőséges esete. Ha a felhasználók nem tudják leírni az üzleti követelményeket, vagy nem tudják azokat úgy megfogalmazni, hogy útmutatást nyújtsanak a tervezőknek, akkor észrevétlen maradhatnak, vagy ami még rosszabb, egyszerűen figyelmen kívül hagyják őket.

Még problémásabbá válik, ha a tervező és a fejlesztő nem ismeri fel e fejlett, de kritikus technológiák valamelyikének alkalmazását.
Ahogyan azt gyakran hallottuk a tervezőktől: „Nos, miért nem tesszük félre, amíg meg nem kapjuk ezt a másik dolgot? „Valóban érdeklik őket a prioritások, vagy egyszerűen elkerülik azokat a követelményeket, amelyeket nem értenek? Valószínűleg ez az utolsó hipotézis. Tegyük fel, hogy az Ön értékesítési csapata üzleti követelményt közölt, ahogy az 1.3. ábrán látható, amint látható, a követelmény üzleti probléma formájában van megfogalmazva. A különbség e probléma és a tipikus méretprobléma között a távolság. Ebben az esetben az értékesítési csapat havonta szeretné megtudni a teljes értékesítést a termékekből, raktárakból, ill. ügyfelek akik 5 mérföldön belül laknak attól a raktártól, ahol vásárolnak.

Sajnálatos módon a tervezők vagy építészek egyszerűen figyelmen kívül hagyhatják a térbeli komponenst, mondván: „Megvan az ügyfél, a termék és a adat a letétből. Tartsuk távol a távolságot egy újabb iterációig.

"Rossz válasz. Az ilyen típusú üzleti problémák a BI-ről szólnak. Üzleti tevékenységünk mélyebb megértését és robusztus analitikai teret jelent elemzőink számára. A BI túlmutat az egyszerű lekérdezéseken vagy a szabványos jelentéskészítésen, vagy akár az OLAP-on. Ez nem jelenti azt, hogy ezek a technológiák ne lennének fontosak az Ön BI számára, de önmagukban nem képviselik a BI környezetet.

Tervezés információs kontextushoz (Információs tartalom tervezése)

Most, hogy azonosítottuk azokat az üzleti követelményeket, amelyek megkülönböztetik a különböző alapvető összetevőket, ezeket bele kell foglalni egy átfogó építészeti tervbe. A BI komponensek egy része kezdeti erőfeszítéseink részét képezi, míg néhányat hónapokig nem vezetünk be.

Azonban minden ismert követelmény tükröződik a tervezésben, így amikor egy adott technológiát kell megvalósítanunk, készen állunk arra. Valami a projektben tükrözni fogja a hagyományos gondolkodást.

Ez a készlet adat későbbi felhasználásának támogatására szolgál adat az általunk azonosított üzleti problémák által vezérelve. Mivel további dokumentumok jönnek létre, mint például a tervezési fejlesztés adat, elkezdjük formalizálni, hogyan i adat terjednek a környezetben. Megállapítottuk az i adat dimenziós módon, felosztva azokat (sajátos egyedi igények szerint) adatpiacokra.

A következő megválaszolandó kérdés: 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). Architektúra létrehozása a függő adatpiacokhoz, amelyek mindenki számára 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 heti rendszerességgel kockákra van szüksége a nemzeti értékesítési csapatától, vagy mindkettő? Olyan nagy teljesítményűt készít, mint a DB2 OLAP Server a pénzügyekhez vagy a Cognos PowerPlay kockák az értékesítési szervezet számára, vagy mindkettő? Ezek azok a nagy építészeti tervezési döntések, amelyek innentől kezdve hatással lesznek a BI-környezetére. Igen, megállapította az OLAP szükségességét. Most hogyan fogja megvalósítani az ilyen típusú technikát és technológiát?

Hogyan befolyásolják a legfejlettebb technológiák némelyike ​​az Ön terveit? Tételezzük fel, hogy azonosított egy helyigényt a szervezetében. Most már akkor is fel kell idéznie az építészeti rajzkiadásokat, ha több hónapig nem tervez térelemeket. Az építésznek ma a szükségesek alapján kell terveznie. Előre jelezheti a térbeli elemzések szükségességét, amelyek generálnak, tárolnak, végrehajtanak és hozzáférést biztosítanak adat térbeli. Ez viszont korlátozza a jelenleg figyelembe vehető szoftvertechnológia és platformspecifikációk típusát. Például az adminisztrációs rendszer adatbázis A relációs rétegnek (RDBMS), amelyet az atomi réteghez hajt végre, robusztus térbeli kiterjedéssel kell rendelkeznie. Ez maximális teljesítményt biztosítana, ha geometriát és térbeli objektumokat használ az analitikai alkalmazásokban. Ha az RDBMS nem tudja kezelni a adat (térközpontú) belsőleg, így létre kell hoznia a adatbázis (térközpontú) külső. Ez megnehezíti a problémák kezelését, és veszélyezteti az általános teljesítményt, nem is beszélve azokról a további problémákról, amelyek a DBA-k számára keletkeznek, mivel valószínűleg minimálisan ismerik a rendszer alapjait. adat térbeli is. Másrészt, ha az RDMBS-motor kezeli az összes térbeli összetevőt, és az optimalizálója tisztában van a térobjektumok speciális igényeivel (például indexelés), akkor a DBA-k könnyedén kezelhetik a problémákat, és maximalizálhatja a teljesítményt.

Ezenkívül be kell állítania az átmeneti területet és az atomi környezeti réteget, hogy tartalmazza a címtisztítást (a

kulcsfontosságú eleme a térbeli elemzésnek), valamint a térbeli objektumok későbbi megtakarítása. A rajzkiadások egymásutánja folytatódik most, hogy bevezettük a világos irány fogalmát. Először is, ez az alkalmazás határozza meg az ETL erőfeszítéseihez szükséges szoftver típusát.

Olyan termékekre van szüksége, mint a Trillium, hogy tiszta címet biztosítson neki, vagy egy választott ETL-szállítóra van szüksége ennek a funkciónak a biztosításához?
Egyelőre fontos, hogy értékelje azt a tervezési szintet, amelyet el kell végeznie, mielőtt elkezdi a raktár megvalósítását. A fenti példáknak be kell mutatniuk a tervezési döntések sokaságát, amelyeknek követniük kell egy adott üzleti követelmény azonosítását. Ha helyesen hozták meg, ezek a tervezési döntések elősegítik a környezet fizikai struktúrái, a használt technológia megválasztása és az információtartalom terjedésének áramlása közötti kölcsönös függést. E hagyományos BI-architektúra nélkül szervezete a meglévő technológiák kaotikus keverékének lesz kitéve, legjobb esetben is lazán összefűzve, hogy látszólagos stabilitást biztosítson.

Karbantartja az információs tartalmat

Az információ értékének megteremtése a szervezet számára nagyon nehéz feladat. Kellő megértés és tapasztalat, vagy megfelelő tervezés és tervezés nélkül még a legjobb csapatok is kudarcot vallanak. Másrészt, ha remek megérzésekkel és részletes tervezéssel rendelkezik, de nincs fegyelem a végrehajtáshoz, akkor csak a pénzét és az idejét vesztegette, mert erőfeszítései kudarcra vannak ítélve. Az üzenetnek egyértelműnek kell lennie: Ha hiányzik egy vagy több ilyen készség, megértés/tapasztalat vagy tervezési/tervezési vagy megvalósítási fegyelem, az megbénítja vagy tönkreteszi a BI szervezet felépítését.

Kellően felkészült a csapata? Van valaki a BI-csapatában, aki ismeri a BI-környezetekben elérhető hatalmas analitikai környezetet, valamint a környezet fenntartásához szükséges technikákat és technológiákat? Van valaki a csapatodban, aki felismeri a haladók közötti jelentkezési különbséget?

statikus jelentéskészítés és OLAP, vagy a ROLAP és az OLAP közötti különbségek? A csapat egyik tagja egyértelműen felismeri, hogyan kell kicsomagolni, és hogyan befolyásolhatja a raktárt, vagy hogy a raktár hogyan támogatja a kibontási teljesítményt? A csapat tagja megérti az értékét adat tér vagy ügynök alapú technológia? Van valaki, aki értékeli az ETL eszközök egyedi alkalmazását az üzenetközvetítő technológiával szemben? Ha nincs, vegyen egyet. A BI sokkal nagyobb, mint egy normalizált atomi réteg, az OLAP, a csillagsémák és az ODS.

A BI-követelmények és megoldásaik felismeréséhez szükséges megértés és tapasztalat elengedhetetlen ahhoz, hogy megfelelően formalizálhassa a felhasználói igényeket, és meg tudja tervezni és megvalósítani a megoldásaikat. Ha a felhasználói közösségnek nehézségei vannak a követelmények leírásával, akkor a raktárcsapat feladata ennek megértése. De ha a raktári csapat

nem ismeri fel a BI konkrét alkalmazását - például az adatbányászatot -, akkor nem a legjobb, hogy a BI-környezetek gyakran csak passzív adattárak. Ezeknek a technológiáknak a figyelmen kívül hagyása azonban nem csökkenti fontosságukat és hatásukat a szervezet üzleti intelligencia képességeinek megjelenésére, valamint a támogatni kívánt információs környezetre.

A tervezésnek tartalmaznia kell a rajz fogalmát, és mindkettőhöz hozzáértő személy szükséges. Ezenkívül a tervezéshez csapatraktári filozófiára és a szabványok betartására van szükség. Például, ha az Ön vállalata létrehozott egy szabványos platformot, vagy azonosított egy adott RDBMS-t, amelyet a platformon keresztül szabványosítani szeretne, akkor a csapat minden tagjának feladata, hogy betartsa ezeket a szabványokat. Általában egy csapat kiteszi a szabványosítás szükségességét (a felhasználói közösségek számára), de maga a csapat nem hajlandó betartani a vállalat más területein, vagy esetleg hasonló vállalatoknál is kialakított szabványokat. Ez nem csak képmutató, de azt is megállapítja, hogy a cég nem képes a meglévő erőforrásokat és befektetéseket kiaknázni. Ez nem jelenti azt, hogy nincsenek olyan helyzetek, amelyek nem szabványosított platformot vagy technológiát indokolnak; azonban a raktári erőfeszítések

féltékenyen őrködniük kell a vállalati szabványok mellett, amíg az üzleti követelmények mást nem írnak elő.

A BI-szervezet felépítéséhez szükséges harmadik kulcselem a fegyelem.
Összességében egyéntől és környezettől is függ. A projekttervezőknek, szponzoroknak, építészeknek és felhasználóknak értékelniük kell a vállalat információs környezetének kialakításához szükséges fegyelmet. A tervezőknek úgy kell irányítaniuk tervezési erőfeszítéseiket, hogy azok kiegészítsék a társadalom egyéb szükséges erőfeszítéseit.

Tegyük fel például, hogy a cége olyan ERP-alkalmazást készít, amely tartalmaz egy raktárkomponenst.
Ezért az ERP-tervezők felelőssége, hogy együttműködjenek a raktári környezeti csapattal, hogy ne versenyezzenek, vagy ne duplikálják a már megkezdett munkát.

A fegyelem szintén egy olyan téma, amellyel az egész szervezetnek foglalkoznia kell, és általában egy vezetői szintre hozták létre és bízzák meg.
Hajlandóak-e a vezetők betartani a tervezett megközelítést? Egy olyan megközelítés, amely olyan információs tartalom létrehozását ígéri, amely végső soron értéket hoz a vállalkozás minden területére, de esetleg veszélyezteti az egyéni vagy osztályok napirendjét? Emlékezzen a mondásra: „Mindenre gondolni sokkal fontosabb, mint egyetlen dologra gondolni”. Ez a mondás igaz a BI-szervezetekre.

Sajnos sok raktár arra összpontosítja erőfeszítéseit, hogy megcélozzon egy adott részleget vagy bizonyos felhasználókat, és értéket hozzon nekik, kevés figyelmet fordítva a szervezet egészére. Tegyük fel, hogy a vezető segítséget kér a hadiház csapatától. A csapat 90 napos erőfeszítéssel válaszol, amely nemcsak a menedzser által meghatározott értesítési követelmények teljesítését foglalja magában, hanem annak biztosítását, hogy minden adat A bázist atomi szinten összekeverik, mielőtt bevezetnék a javasolt kockatechnológiába.
Ez a mérnöki kiegészítés biztosítja, hogy a washouse vállalkozás profitáljon belőle adat szükséges a menedzser számára.
Az ügyvezető azonban beszélt külső tanácsadó cégekkel, akik hasonló pályázatot javasoltak, kevesebb mint 4 hét alatt.

Feltételezve, hogy a belső raktári csapat kompetens, az ügyvezetőnek van választása. Ki tudja támogatni az információs eszközökkel foglalkozó vállalat műveléséhez szükséges további mérnöki tudományt, vagy dönthet úgy, hogy gyorsan elkészíti saját megoldását. Úgy tűnik, az utóbbit túl gyakran választják, és csak arra szolgál, hogy olyan információs konténereket hozzon létre, amelyek csak kevesek vagy az egyén számára előnyösek.

Rövid és hosszú távú célok

Az építészeknek és a projekttervezőknek formalizálniuk kell egy hosszú távú elképzelést a teljes architektúráról és a növekedési tervekről a BI-szervezetben. A rövid távú nyereség és a hosszú távú tervezés kombinációja a BI-törekvés két oldalát képviseli. A rövid távú nyereség a BI azon oldala, amely a raktár iterációihoz kapcsolódik.

Itt a tervezők, építészek és szponzorok a konkrét kereskedelmi követelmények teljesítésére összpontosítanak. Ezen a szinten épülnek fel a fizikai szerkezetek, vásárolják meg a technológiát és valósítják meg a technikákat. Semmi esetre sem az adott felhasználói közösségek által meghatározott speciális követelmények kielégítésére szolgálnak. Mindent megtesznek annak érdekében, hogy megfeleljenek egy adott közösség által meghatározott követelményeknek.
A hosszú távú tervezés azonban a BI másik oldala. A tervek és tervek itt biztosították, hogy bármilyen fizikai struktúra megépüljön, a technológiák kiválasztása és a megvalósított technikák a vállalkozásra való tekintettel történjenek. A hosszú távú tervezés biztosítja azt a kohéziót, amely ahhoz szükséges, hogy a rövid távú haszonból üzleti haszon származzon.

Indokolja meg a BI erőfeszítéseit

Un adattárház önmagában nincs eredendő értéke. Más szóval, nincs eredendő érték a raktártechnológiák és a megvalósítási technikák között.

Bármilyen raktári erőfeszítés értéke a raktári környezet eredményeként végrehajtott tevékenységekben és az idők folyamán megtermelt információtartalomban található meg. Ez egy kritikus pont, amelyet meg kell érteni, mielőtt valaha is megpróbálná megbecsülni a wherehouse kezdeményezés értékét.

Az építészek és a tervezők túl gyakran próbálnak értéket alkalmazni a raktár fizikai és műszaki összetevőire, holott az érték valójában azokon az üzleti folyamatokon alapul, amelyeket a raktár és a jól megszerzett információ pozitívan befolyásol.

Itt rejlik a BI létrehozásának kihívása: Hogyan indokolja a befektetést? Ha magának a holháznak nincs belső értéke, a projekttervezőknek meg kell vizsgálniuk, meg kell határozniuk és formalizálniuk kell azon személyek által elért előnyöket, akik a raktárt bizonyos üzleti folyamatok vagy a védett információ értékének javítására, vagy mindkettőre használják.

A helyzetet bonyolítja, hogy a raktározási erőfeszítések által érintett bármely üzleti folyamat „jelentős” vagy „csekély” előnyökkel járhat. A jelentős előnyök kézzelfogható mérőszámot jelentenek a befektetés megtérülésének (ROI) mérésére – például a készletek egy adott időszakon belüli további forgatását vagy az alacsonyabb szállítási költséget a szállítmányonként. Nehezebb meghatározni a finom előnyöket, mint például az információhoz való jobb hozzáférést, kézzelfogható értékkel.

Csatlakoztassa projektjét, hogy megismerje a Üzleti kérések

A projekttervezők túl gyakran próbálják összekapcsolni a raktári értéket amorf vállalati célkitűzésekkel. Azzal, hogy kijelentjük, hogy "egy raktár értéke azon alapul, hogy képesek vagyunk-e kielégíteni a stratégiai kéréseket", kellemesen nyitjuk meg a vitát. De ez önmagában nem elég annak megállapításához, hogy van-e értelme a készletbe fektetni. A legjobb, ha a raktári iterációkat konkrét, ismert üzleti igényekhez köti.

ROI mérése

A ROI kiszámítása raktári környezetben különösen nehéz lehet. Különösen nehéz, ha az előny

Egy adott ismétlés alapelve valami, ami nem kézzelfogható vagy könnyen mérhető. Egy tanulmány megállapította, hogy a felhasználók a BI-kezdeményezések két fő előnyét érzékelik:

• ▪ Teremtse meg döntéshozatali képességét
• ▪ Hozzáférés létrehozása az információkhoz
  Ezek az előnyök lágy (vagy enyhe) előnyök. Könnyű belátni, hogyan számíthatunk ki ROI-t olyan kemény (vagy jelentős) előnyök alapján, mint például a csökkentett szállítási költségek, de hogyan mérjük a jobb döntések meghozatalának képességét?
  Ez határozottan kihívást jelent a projekttervezők számára, amikor megpróbálják meggyőzni a vállalatot, hogy fektessenek be egy adott raktári erőfeszítésbe. Az eladások növekedése vagy a költségek csökkenése már nem a BI-környezet központi témája.
  Ehelyett üzleti kéréseket vizsgál az információkhoz való jobb hozzáférés érdekében, hogy egy adott részleg gyorsabban hozhasson döntéseket. Ezek olyan stratégiai hajtóerők, amelyek történetesen ugyanolyan fontosak a vállalat számára, de többértelműek és nehezebben jellemezhetők kézzelfogható mérőszámmal. Ebben az esetben a ROI kiszámítása félrevezető lehet, ha nem irreleváns.
  A projekttervezőknek képesnek kell lenniük kézzelfogható érték bemutatására a vezetők számára, hogy eldönthessék, megéri-e a beruházás egy adott iterációba. Nem fogunk azonban új módszert javasolni a ROI kiszámítására, és nem fogunk érveket felhozni sem mellette, sem ellene.
  Számos cikk és könyv áll rendelkezésre, amelyek a ROI kiszámításának alapjait tárgyalják. Vannak olyan speciális értékajánlatok, mint például a befektetési érték (VOI), amelyeket olyan csoportok kínálnak, mint a Gartner, és amelyeket tanulmányozhat. Ehelyett a ROI vagy más értékajánlatok alapvető szempontjaira összpontosítunk, amelyeket figyelembe kell vennie. ROI alkalmazása A BI-törekvésekkel kapcsolatos „kemény” előnyök és a „puha” előnyök közötti érvelésen túl más szempontokat is figyelembe kell venni a ROI alkalmazása során. Például:

Túl sok megtakarítást tulajdonítson a DW erőfeszítéseinek, ami egyébként is jönne
Tegyük fel, hogy az Ön cége a mainframe architektúráról egy elosztott UNIX környezetre költözött. Tehát az ebből az erőfeszítésből származó (vagy esetleg nem) megtakarítást nem szabad kizárólag a raktárnak tulajdonítani, ha egyáltalán (?).

Nem mindennel elszámolni költséges. És sok mindent figyelembe kell venni. Vegye figyelembe a következő listát:

• ▪ Indítási költség, beleértve a megvalósíthatóságot.
• ▪ Dedikált hardver költsége a kapcsolódó tárolással és kommunikációval
• ▪ A szoftver költsége, beleértve a kezelést is adat és kliens/szerver bővítmények, ETL-szoftver, DSS-technológiák, vizualizációs eszközök, ütemező és munkafolyamat-alkalmazások, valamint megfigyelő szoftverek, .
• ▪ A szerkezet tervezési költsége adat, létrehozásával és optimalizálásával
• ▪ A BI-hez közvetlenül kapcsolódó szoftverfejlesztési költségek
• ▪ A helyszíni támogatás költsége, beleértve a teljesítményoptimalizálást, beleértve a szoftververzió-felügyeletet és a súgóműveleteket Alkalmazza a „Big-Bang” ROI-t. A raktár egyetlen, gigantikus erőfeszítésként történő felépítése kudarcra van ítélve, ezért még egy nagyvállalati kezdeményezés ROI-ját is számítsa ki. Az ajánlat meglepő, és a tervezők továbbra is erőtlen próbálkozásokat tesznek a teljes erőfeszítés értékének becslésére. Miért próbálnak a tervezők pénzbeli értéket adni az üzleti kezdeményezésnek, ha széles körben ismert és elfogadott, hogy a konkrét ismétlődések becslése nehézkes? Hogyan lehetséges? Ez néhány kivételtől eltekintve nem lehetséges. Ne csináld. Most, hogy megállapítottuk, mit ne tegyünk a ROI kiszámításakor, íme néhány pont, amelyek segítenek nekünk egy megbízható folyamat kialakításában a BI erőfeszítései értékének becsléséhez.

ROI konszenzus elérése. Függetlenül attól, hogy milyen technikát választott a BI-erőfeszítései értékének becsléséhez, abban minden félnek meg kell állapodnia, beleértve a projekttervezőket, a szponzorokat és az üzleti vezetőket is.

Csökkentse a ROI-t azonosítható részekre. A ROI ésszerű kiszámításához szükséges lépés, hogy ezt a számítást egy adott projektre összpontosítsuk. Ez lehetővé teszi az érték becslését az adott üzleti követelmények teljesítése alapján

Határozza meg a költségeket. Mint említettük, számos költséggel kell számolni. Ezenkívül a költségeknek nem csak az egyszeri iterációhoz kapcsolódó költségeket kell tartalmazniuk, hanem a vállalati szabványoknak való megfelelés biztosításával kapcsolatos költségeket is.

Határozza meg az előnyöket. Ha egyértelműen összekapcsoljuk a megtérülést a konkrét üzleti követelményekkel, akkor képesnek kell lennünk azonosítani azokat az előnyöket, amelyek a követelmények teljesítéséhez vezetnek.

Csökkentse a költségeket és a hasznot a küszöbön álló nyereségben. Ez a legjobb módja annak, hogy értékelését a nettó jelenértékre (NPV) alapozza, ahelyett, hogy a jövőbeli bevételek jövőbeni értékét próbálná megjósolni.

Csökkentse a minimálisra a ROI felosztásának időzítését. Jól dokumentált a ROI-ban való használat hosszú ideje alatt.

Használjon egynél több ROI képletet. Számos módszer létezik a ROI előrejelzésére, és meg kell terveznie, hogy ezek közül egyet vagy többet használ-e, beleértve a nettó jelenértéket, a belső megtérülési rátát (IRR) és a megtérülést.

Határozza meg az ismételhető folyamatot. Ez döntő fontosságú bármilyen hosszú távú érték kiszámításához. Egyetlen megismételhető folyamatot kell dokumentálni az összes követendő projektrészsorozathoz.

A felsorolt ​​problémák a leggyakrabban előforduló problémák, amelyeket a washouse környezet szakértői határoztak meg. A vezetőség ragaszkodása a „Big-Bang” ROI eléréséhez nagyon megzavaró. Ha az összes ROI-számítást úgy kezdi, hogy azonosítható, kézzelfogható darabokra bontja azokat, jó eséllyel pontos ROI-besorolást tud megbecsülni.

Kérdések a ROI előnyeivel kapcsolatban

Bármi legyen is az előnye, legyen az puha vagy kemény, néhány alapvető kérdéssel meghatározhatja az értéküket. Például egy egyszerű, 1-től 10-ig terjedő skálázási rendszer használatával a következő kérdések segítségével mérheti bármilyen erőfeszítés hatását:

• Hogyan értékelné a megértést adat követi cége projektjét?
• Hogyan becsülné meg a folyamat javulását a projekt eredményeként?
• Hogyan mérné az iteráció által elérhetővé tett új betekintések és következtetések hatását?
• Milyen hatással voltak az új és nagy teljesítményű számítástechnikai környezetek a tanultak eredményeként? Ha ezekre a kérdésekre kevés a válasz, akkor lehetséges, hogy a cég nem éri meg a befektetést. A magas pontszámú kérdések jelentős értéknövekedésre utalnak, és útmutatóul szolgálhatnak a további vizsgálathoz. Például a folyamatfejlesztések magas pontszáma arra készteti a tervezőket, hogy megvizsgálják, hogyan javultak a folyamatok. Előfordulhat, hogy az elért nyereség egy része vagy mindegyike kézzelfogható, és ezért a pénzbeli érték könnyen alkalmazható. Hozza ki a legtöbbet az első iterációból raktár Vállalati erőfeszítéseinek legnagyobb eredménye gyakran az első néhány iterációban érhető el. Ezek a korai erőfeszítések hagyományosan megteremtik a leghasznosabb információtartalmat a nyilvánosság számára, és segítenek megteremteni a technológiai alapokat a későbbi BI-alkalmazásokhoz. Általában minden további sorozata adat A raktárprojektek összességében egyre kevesebb többletértéket hoznak a vállalat számára. Ez különösen igaz, ha az iteráció nem ad hozzá új témákat, vagy nem felel meg egy új felhasználói közösség igényeinek.

Ez a tárolási funkció a növekvő halomra is vonatkozik 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 gyakran nevezik adat alvó állapotban vannak, és mindig drága a tartásuk, mert szinte soha nem használják őket.

Mit jelent ez a projekt támogatói számára? Lényegében a korai szponzorok többet osztanak meg, mint amennyibe a beruházás kerül. Ez az elsődleges, mert ezek adják a lendületet a raktár széleskörű technológiai és erőforrás-környezeti rétegének kialakításához, beleértve a szerves anyagokat is.

De ezek az első lépések hozzák a legmagasabb értéket, ezért a projekttervezőknek gyakran indokolniuk kell a beruházást.
A BI-kezdeményezése után végrehajtott projektek alacsonyabbak lehetnek (az elsőhöz képest) és közvetlen költségekkel járhatnak, de kevesebb értéket hoznak a vállalat számára.

A szervezetek tulajdonosainak pedig el kell gondolkodniuk azon, hogy eldobják-e a felhalmozást adat és kevésbé releváns technológiák.

Adatbányászat: kinyerés Ad

Számos építészeti komponens megköveteli az adatbányászati ​​technológiák és technikák változatosságát.
például a különböző „ügynökök” az érdekes pontok vizsgálatára ügyfelek, a vállalat operációs rendszerei és magának a dw-nek. Ezek az ágensek lehetnek fejlett neurális hálózatok, amelyek a POT-trendekre, például az értékesítési promóciókon alapuló jövőbeli termékkeresletekre képzettek; szabályokon alapuló motorok, hogy reagáljanak egy halmazra Dato körülmények, például orvosi diagnózis és kezelési javaslatok; vagy akár egyszerű ügynökök, akiknek a szerepük a kivételek bejelentése a felső vezetőknek. Általában ezek az extrakciós eljárások adat si

valós időben ellenőrizni; ezért teljesen egyesíteni kell őket a mozgásával adat maguk.

Online analitikai feldolgozás

Online Analytics

Szeletelés, kockák, hengerlés, lefúrás és elemzések képessége
mi lenne, ha, az IBM technológiai csomagjának hatókörén belül van. Például a DB2-hez léteznek online analitikai feldolgozási (OLAP) funkciók, amelyek dimenzióelemzést visznek be a szoftvermotorba. adatbázis azonos .

A funkciók dimenziós segédprogramot adnak az SQL-hez, miközben kihasználják a DB2 természetes részének minden előnyét. Az OLAP integráció másik példája a kibontó eszköz, a DB2 OLAP Server Analyzer. Ez a technológia lehetővé teszi a DB2 OLAP Server kockák gyors és automatikus elemzését az értékértékek megkereséséhez és jelentéskészítéséhez. adat szokatlan vagy váratlan az egész kocka az üzleti elemző számára. Végül pedig a DW Center szolgáltatásai lehetőséget biztosítanak az építészek számára, hogy többek között a DB2 OLAP szerverkocka profilját az ETL folyamatok természetes részeként szabályozzák.

Térbeli elemzés Térbeli elemzés

A tér a panorámához szükséges analitikai horgonyok (vezetékek) felét jelenti
elemző széles (az idő a másik felét jelenti). Az 1.1. ábrán látható raktár atomi szintje az idő és a tér alapjait egyaránt tartalmazza. Az időbélyegek rögzítik a horgonyelemzéseket idő szerint, a címinformációk pedig a tér szerinti horgonyelemzéseket. Az időbélyegek idő szerinti elemzést végeznek, a címinformáció pedig tér szerint. A diagram bemutatja a geokódolást – a címek térképpontokká vagy térbeli pontokká alakításának folyamatát, hogy az olyan fogalmak, mint a távolság és a belső/külső használhatók legyenek az elemzésben –, amelyet atomi szinten végeznek, és a térbeli elemzést, amely elérhetővé válik az elemző. Az IBM térbeli bővítményeket biztosít, amelyeket az Environmental System Research Institute (ESRI) együttműködésével fejlesztettek ki adatbázis DB2, hogy a térobjektumok a normál részeként tárolhatók legyenek adatbázis relációs. DB2

A Spatial Extenderek az összes SQL-bővítményt is biztosítják a térbeli elemzés előnyeinek kihasználásához. Például a lekérdezéshez szükséges SQL-bővítmények
a címek közötti távolság, vagy az, hogy egy pont egy meghatározott sokszögű területen belül vagy kívül van-e, a Spatial Extender elemző szabványa. További információkért lásd a 16. fejezetet.

adatbázis-Resident Tools Tools adatbázis- Lakó

A DB2 számos BI-rezidens SQL szolgáltatással rendelkezik, amelyek segítik az elemzést. Ezek tartalmazzák:

• Az elemzés elvégzéséhez szükséges rekurziós függvények, mint például „az összes lehetséges repülési útvonal megtalálása ahonnan San Francisco a New York".
• A rendszerint csak az OLAP technológiával előforduló feladatokat megkönnyítő analitikai rangsorolási funkciók, kumulatív funkciók, kocka és összegzés, amelyek ma már a motor természetes részét képezik. adatbázis
• Az eredményeket tartalmazó táblázatok létrehozásának lehetősége
  Az eladók adatbázis a vezetők több BI-képességet kevernek bele a adatbázis azonos.
  A fő beszállítók adatbázis több BI-képességet kevernek a adatbázis azonos.
  Ez jobb teljesítményt és több végrehajtási lehetőséget biztosít a BI-megoldások számára.
  A DB2 V8 szolgáltatásait és funkcióit a következő fejezetek tárgyalják részletesen:
  Műszaki architektúra és adatkezelési alapok (5. fejezet)

• A DB2 BI alapjai (6. fejezet)
• DB2 materializált lekérdezési táblák (7. fejezet)
• DB2 OLAP funkciók (13. fejezet)
• DB2 Enhanced BI szolgáltatások és funkciók (15. fejezet) Egyszerűsített adatszolgáltatási rendszer Szállítási rendszer adat egyszerűsített

Az 1.1. ábrán látható architektúra számos struktúrát tartalmaz adat fizikai. Az egyik a raktár adat üzemeltetési. Általában az ODS tárgyorientált, integrált és aktuális objektum. ODS-t építene például az értékesítési iroda támogatására. Az ODS értékesítés kiegészítené adat számos különböző rendszerből, de csak például a mai tranzakciókat tartaná meg. Az ODS naponta többször is frissíthető. A folyamatok ugyanakkor nyomják a adat más alkalmazásokba integrálva. Ezt a szerkezetet kifejezetten integrálásra tervezték adat aktuális és dinamikus, és valószínűleg alkalmas lenne a valós idejű elemzés támogatására, például a szolgáltatási ügynökök számára ügyfelek az ügyfél aktuális értékesítési információi az értékesítési trend információinak kinyerésével magából a raktárból. Az 1.1. ábrán látható másik struktúra a dw formális állapota. Ez nem csak a szükséges integráció, minőségi lebonyolítás helye adat, és átalakulásáról adat bejövő raktárból, de megbízható és ideiglenes tárolóhely is adat replikációk, amelyek valós idejű elemzésekhez használhatók. Ha úgy dönt, hogy ODS-t vagy állomáshelyet használ, ez az egyik legjobb eszköz ezen struktúrák feltöltésére adat A különböző működési források használata a DB2 heterogén elosztott lekérdezése. Ezt a képességet a DB2 Relational Connect (csak lekérdezés) nevű opcionális DB2 szolgáltatás és a DB2 DataJoiner (egy külön termék, amely lekérdezési, beszúrási, frissítési és törlési képességet biztosít heterogén elosztott RDBMS-ek számára) biztosítja.

Ez a technológia lehetővé teszi az építészek számára adat megkötni adat gyártás analitikai eljárásokkal. A technológia nemcsak gyakorlatilag bármilyen replikációs igényhez tud alkalmazkodni, amely a valós idejű elemzés során felmerülhet, hanem sokféle adatbázishoz is csatlakozhat. adat legnépszerűbb, köztük a DB2, Oracle, Sybase, SQL Server, Informix és mások. A DB2 DataJoiner használható struktúra feltöltésére adat formális, mint egy ODS, vagy akár egy állandó asztal a raktárban, amelyet az azonnali frissítések gyors helyreállítására vagy eladásra terveztek. Természetesen ugyanazok a szerkezetek adat segítségével lehet feltölteni

egy másik fontos technológia, amelyet replikációjára terveztek adat, IBM DataPropagator Relational. (A DataPropagator egy külön termék a központi rendszerek számára. A DB2 UNIX, Linux, Windows és OS/2 tartalmaz adatreplikációs szolgáltatásokat adat alapfunkcióként).
Egy másik módszer a mozgáshoz adat A vállalat körül működő vállalati alkalmazásintegrátor, más néven üzenetközvetítő. Ez az egyedülálló technológia páratlan vezérlést tesz lehetővé a célzás és az áthelyezés során. adat a cég körül. Az IBM rendelkezik a legszélesebb körben használt üzenetközvetítővel, az MQSeries-szel, vagy a termék olyan változatával, amely tartalmazza a e-commerce, IBM WebSphere MQ.
Per più discussione su come sfruttare MQ per sostenere un magazzino e un ambiente BI, visitare weboldal del libro. Per ora, è sufficiente dire che questa tecnologia è un mezzo eccellente per catturare e trasformare (utilizzando MQSeries Integrator) adat BI-megoldásokhoz toborzott központú (célzott) operátorok. Az MQ technológiát integrálták és csomagolták az UDB V8-ba, ami azt jelenti, hogy az üzenetsorok mostantól úgy kezelhetők, mintha DB2 táblák lennének. A sorban álló üzenetek hegesztésének fogalma és az univerzum adatbázis relációs fejek egy erőteljes szállítási környezet felé adat.

Zero-Latency Nulla késleltetés

Az IBM végső stratégiai célja a nulla késleltetésű elemzés. által meghatározottak szerint
A Gartner, a BI-rendszernek képesnek kell lennie arra, hogy következtetéseket vonjon le, asszimiláljon, és igény szerint információt nyújtson az elemzőknek. A kihívás természetesen az, hogyan keverjük össze adat aktuális és valós idejű a szükséges történelmi információkkal, mint például az i adat kapcsolódó mintázat/trend, vagy kivont értelmezés, például ügyfélprofil.

Ilyen információk közé tartozik például az azonosítás ügyfelek magas vagy alacsony kockázatú, vagy mely termékek i ügyfelek nagy valószínűséggel vásárolni fognak, ha már van sajt a bevásárlókocsijukban.

A nulla késleltetés elérése valójában két alapvető mechanizmustól függ:

• Teljes egyesülés adat amelyeket a BI által létrehozott technikákkal és eszközökkel elemeznek
• A szállítási rendszer adat hatékony annak biztosítására, hogy a valós idejű elemzés valóban elérhető legyen. A nulla késleltetés előfeltételei nem különböznek az IBM által meghatározott és fent leírt két céltól. A szoros párosítás adat Az IBM zökkenőmentes integrációs programjának része. És hozzon létre egy szállítási rendszert adat A hatékonyság teljes mértékben a rendelkezésre álló technológiától függ, amely leegyszerűsíti a szállítási folyamatot adat. Ennek eredményeként az IBM három célja közül kettő kritikus fontosságú a harmadik megvalósításához. Az IBM tudatosan fejleszti technológiáját, hogy biztosítsa a nulla késleltetést a raktári erőfeszítések számára. Összefoglalás / Szintézis A BI szervezet ütemtervet biztosít a környezet felépítéséhez
  iteratívan. Úgy kell igazítani, hogy tükrözze vállalkozása jelenlegi és jövőbeli igényeit. Széles körű építészeti látásmód nélkül a raktári iterációk nem jelentenek többet a központi raktár véletlenszerű megvalósításainál, amelyek nem sokat segítenek egy széles körű, informatív vállalkozás létrehozásában. A projektmenedzserek előtt az első akadály az, hogy miként indokolják a BI szervezet fejlesztéséhez szükséges beruházásokat. Míg a ROI-számítás továbbra is a raktári megvalósítások egyik alappillére maradt, egyre nehezebb pontosan megjósolni. Ez más módszerekhez vezetett annak meghatározására, hogy megéri-e a pénzét. Megoldásként népszerűsítik például a befektetés értékét2 (VOI). Az építészekre hárul adat a projekttervezők pedig szándékosan generálnak és szolgáltatnak információkat a felhasználói egyesületeknek, nem pedig egyszerűen szolgáltatást nyújtanak nekik adat. Óriási különbség van a kettő között. Az információ olyan dolog, ami megváltoztatja a döntéshozatalt és a hatékonyságot; viszonylag, i adat ezek az információk levezetésének építőkövei.

Még akkor is, ha kritikus vagyok a forrással kapcsolatban adat Az üzleti kérések kielégítése érdekében a BI környezetnek nagyobb szerepet kell betöltenie az információs tartalom létrehozásában. Meg kell tennünk a további lépéseket annak érdekében, hogy megtisztítsuk, integráljuk, átalakítsuk vagy más módon olyan információs tartalmat hozzunk létre, amely alapján a felhasználók cselekedni tudnak, majd gondoskodnunk kell arról, hogy ezek a tevékenységek és döntések – amennyiben ésszerű – tükröződjenek a BI-környezetben. Ha áthelyezzük a raktárt, hogy csak kiszolgáljon adat, akkor biztosított, hogy a felhasználói társulások létrehozzák a cselekvéshez szükséges információtartalmat. Ez biztosítja, hogy közösségük jobb döntéseket tudjon hozni, de a vállalkozás az általuk használt tudás hiányától szenved. Dato Mivel az építészek és projekttervezők konkrét projekteket kezdeményeznek a BI-környezetben, továbbra is elszámoltathatók a vállalat egésze felé. A BI-iterációk ezen kétoldali jellemzőjének egyszerű példája a forrásban található adat. Mind a adat meghatározott üzleti kérésekhez kapott adatokat az első atomrétegben kell feltölteni. Ez biztosítja a vállalati információs eszköz fejlesztését, valamint az iterációban meghatározott konkrét felhasználói kérések kezelését, kezelését.

Mi a DataWarehouse?

Adatraktár 1990 óta az információs rendszer-architektúra szíve, és szilárd integrált platformot kínálva támogatja az információs folyamatokat adat a későbbi elemzések alapjául szolgáló történelmi adatok. A adattárház egyszerű integrációt kínálnak az inkompatibilis alkalmazásrendszerek világában. Adatraktár irányzattá fejlődött. Adatraktár rendszerezni és tárolni i adat hosszú történeti időbeli perspektíván alapuló információs és elemzési folyamatokhoz szükséges. Mindez jelentős és állandó elkötelezettséggel jár az építkezés és karbantartás terén adattárház.

Tehát mi az a adattárház? egy adattárház jelentése:

• ▪ tantárgyorientált
• ▪ integrált rendszer
• ▪ változat ideje
• ▪ nem illékony (nem törölhető)

gyűjteménye adat folyamatok megvalósításában a vezetői döntések támogatására szolgálnak.
I adat behelyezve adattárház a legtöbb esetben működési környezetből származnak. A adattárház a rendszer többi részétől fizikailag elválasztott tárolóegység hozza létre, amelyet tartalmaz adat korábban a működési környezetből származó információkkal működő alkalmazások átalakították.

A szó szerinti meghatározása a adattárház mélyreható magyarázatot érdemel, mivel vannak fontos motivációk és mögöttes jelentések, amelyek leírják a raktár jellemzőit.

TÁRGYIRÁNYULÁS TEMATIKUS

Az első jellemző a adattárház az, hogy egy vállalat főbb szereplőire irányul. A próbák útmutatója a adat Ez ellentétben áll a klasszikusabb módszerrel, amely magában foglalja az alkalmazások folyamatok és funkciók felé történő orientálását, amelyet a legtöbb kevésbé friss irányítási rendszer közös.

A működési világot olyan alkalmazások és funkciók köré tervezték, mint a hitelek, megtakarítások, bankkártyák és a pénzintézeti bizalom. A dw világa olyan fő témák köré szerveződik, mint a vásárló, az eladó, a termék és a tevékenység. A témákhoz igazodás befolyásolja a tervezést és a megvalósítást adat a dw-ben található. Ennél is fontosabb, hogy a fő téma a kulcsstruktúra legfontosabb részét érinti.

Az alkalmazás világát az adatbázis és a folyamattervezés egyaránt befolyásolja. A dw világa kizárólag a modellezésre összpontosít adat és a tervezésről adatbázis. A folyamattervezés (klasszikus formájában) nem része a dw környezetnek.

A folyamat/funkció alkalmazás és a témaválasztás közötti különbségek a tartalmi különbségekként is megmutatkoznak. adat részletezett szinten. A adat a dw nem tartalmazza az i-t adat amelyeket nem fognak használni a DSS folyamathoz az alkalmazások során

működésorientált adat tartalmaznak i adat azonnal teljesíteni a funkcionális/feldolgozási követelményeket, amelyek a DSS elemző számára hasznosak vagy nem.
Egy másik fontos módja annak, hogy a működés-orientált alkalmazások adat különbözik adat a dw szerepel a dei jelentésekben adat. Én adat műveletek folyamatos kapcsolatot tartanak fenn két vagy több tábla között egy aktív üzleti szabály alapján. A adat A dw egy időspektrumon áthalad, és a dw-ben sok összefüggés található. Sok kereskedési szabály (és ennek megfelelően sok kapcsolat adat ) képviselteti magát a raktárban adat két vagy több asztal között.

(Ha részletes magyarázatot szeretne adni arról, hogy miként alakulnak ki a kapcsolatok a adat A DW kezeli, hivatkozunk a Tech Topic-ra ebben a kérdésben.)
A funkcionális/folyamat-alkalmazás és a tárgyválasztás közötti alapvető különbségen kívül nincs nagyobb különbség az operációs rendszerek és adat és a DW.

INTEGRÁCIÓ INTEGRÁCIÓ

A dw környezet legfontosabb szempontja, hogy i adat a dw-n belül találhatók könnyen integrálhatók. MINDIG. KIVÉTELEK NÉLKÜL. A dw környezet lényege az, hogy i adat a raktári korlátokon belül vannak integrálva.

Az integráció sokféleképpen megmutatkozik – konzisztens azonosított konvenciókban, konzisztens változómérésben, konzisztens kódolt struktúrákban, a rendszer fizikai tulajdonságaiban. adat következetes, és így tovább.

Az évek során a különféle alkalmazások tervezői számos döntést hoztak az alkalmazás fejlesztésének módjáról. A tervezői alkalmazások stílusa és egyedi tervezési döntései százféleképpen mutatkoznak meg: a kódolás, a kulcsszerkezet, a fizikai jellemzők, az azonosítási konvenciók és így tovább. Legendás, hogy sok alkalmazástervező együttesen képes inkonzisztens alkalmazásokat létrehozni. A 3. ábra az alkalmazások tervezési módjaiban mutatkozó legfontosabb különbségeket mutatja be.

Kódolás: Kódolás:

Az alkalmazástervezők többféleképpen választották meg a terület – nem – kódolását. A tervező a szexet „m” és „f” betűkkel ábrázolja. Egy másik tervező a nemet „1”-ként és „0”-ként ábrázolja. Egy másik tervező a szexet „x” és „y”-ként ábrázolja. Egy másik tervező a szexet „férfiként” és „nőként” ábrázolja. Nem sokat számít, hogy a szex hogyan kerül be a DW-be. Az „M” és „F” valószínűleg olyan jó, mint az egész darab.

Az számít, hogy bármilyen eredetből is származik a nemi mező, az a mező konzisztens integrált állapotban érkezik a DW-be. Következésképpen, amikor a mezőt egy olyan alkalmazásból töltik be a DW-be, ahol az „M” és „F” formátumban van ábrázolva, a adat át kell alakítani DW formátumba.

Attribútumok mérése: Measurement of Tulajdonságok:

Az alkalmazástervezők úgy döntöttek, hogy az évek során többféle módon mérik a csővezetéket. Egy tervező tárolja a adat a csővezeték mérete centiméterben. Egy másik alkalmazástervező tárolja a adat hüvelykben kifejezve. Egy másik alkalmazástervező tárolja a adat csővezeték millió köbláb másodpercenként. Egy másik tervező pedig a csővezeték-információkat tárolja yardokban kifejezve. Bármi legyen is a forrás, amikor a csővezeték információi megérkeznek a DW-be, azt ugyanúgy kell mérni.

A 3. ábra jelzései szerint az integrációs problémák a projekt szinte minden aspektusát – a fizikai jellemzőket – érintik adat, az a dilemma, hogy egynél több forrása van adat, az inkonzisztens azonosított minták, formátumok kérdése adat következetlen, és így tovább.

Bármi legyen is a tervezési téma, az eredmény ugyanaz – i adat egyedi és globálisan elfogadható módon kell tárolni a DW-ben még akkor is, ha az alapul szolgáló operációs rendszerek eltérően tárolják őket adat.

Amikor a DSS elemzője megnézi a DW-t, az elemző célja az legyen, hogy kihasználja a DW-t 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 pontosak, mint a hozzáférés pillanatában. Más szóval, a működési környezetben, amikor egy meghajtóhoz hozzáférnek adat, várhatóan pontos értékeket fog tükrözni a hozzáférés időpontjában. Mert én adat a DW-ben pontosak, mivel egy adott időpontban (azaz nem „most”), azt mondják, hogy én adat a DW-ben található „idővariancia”.
Az időbeli eltérés adat A DW számos módon hivatkozik.
A legegyszerűbb módja az, hogy i adat egy DW képvisel adat hosszú időtávon – öt-tíz éven keresztül. A működési környezetre vonatkozó időhorizont a mai jelenlegi értékeknél jóval rövidebb, hatvankilencvenig
Azoknak az alkalmazásoknak, amelyeknek jól kell működniük, és rendelkezésre kell állniuk a tranzakciók feldolgozásához, tartalmazniuk kell a minimális mennyiséget adat ha bármilyen fokú rugalmasságot megengednek. Tehát az operatív alkalmazásoknak rövid időhorizontja van, mint például egy audioalkalmazás-tervezési téma.
Az 'idővariancia' második módja a DW-ben a kulcsszerkezetben jelenik meg. A DW minden kulcsstruktúrája implicit vagy explicit módon tartalmaz egy időelemet, például nap, hét, hónap stb. Az idő elem szinte mindig a DW-ben található összefűzött kulcs alján található. Ilyen esetekben az idő elem implicit módon létezik, például abban az esetben, ha egy teljes fájl megkettőződik a hónap vagy negyedév végén.
Az idő eltérésének harmadik módja az, hogy i adat a DW helyesen regisztrálása után nem frissíthető. A adat A DW-k gyakorlati szempontból egy hosszú pillanatfelvétel sorozat. Természetesen, ha a pillanatképek hibásan készültek, akkor a pillanatképek módosíthatók. De feltételezve, hogy a pillanatképeket helyesen készítették el, akkor azok nem módosulnak, amint elkészülnek. Néhány

Egyes esetekben etikátlan vagy akár érvénytelen lehet a DW-ben lévő pillanatképek módosítása. A adat működőképesek, pontosak a hozzáférés pillanatában, szükség szerint frissíthetők.

NEM ILLÓ

A DW negyedik fontos jellemzője, hogy nem illékony.
A működési környezetekben rendszeresen, rekordonkénti frissítések, beillesztések, törlések és módosítások történnek. De az alapvető manipuláció a adat amelyek a DW-ben szükségesek, sokkal egyszerűbb. Csak kétféle művelet fordul elő a DW-ben – a kezdeti betöltés adat és hozzáférést biztosít adat. Nincs frissítés a adat (általános értelemben a frissítés) a DW-ben normál feldolgozási műveletként. Ennek az alapvető különbségnek az operatív feldolgozás és a DW feldolgozás között van néhány nagyon erőteljes következménye. Tervezési szinten az anomális frissítésekkel kapcsolatos óvatosság nem tényező a DW-ben, mivel a adat nem hajtják végre. Ez azt jelenti, hogy a fizikai tervezés szintjén szabadságokat lehet megragadni a hozzáférés optimalizálására adat, különösen a fizikai normalizálás és denormalizáció témáinak kezelésében. A DW-műveletek egyszerűségének másik következménye a DW-környezet futtatásához használt mögöttes technológia. A soron belüli, rekordonkénti frissítések támogatása (ahogy az gyakran előfordul az operatív feldolgozásnál) megköveteli, hogy a technológia a látszólagos egyszerűség mellett nagyon összetett alapokon álljon.
A technológia, amely támogatja a biztonsági mentést és helyreállítást, a tranzakciókat és az integritást adat és a holtpont észlelése és orvoslása meglehetősen bonyolult, és nem szükséges a DW-feldolgozáshoz. A DW jellemzői, tervezési orientáció, integráció adat a DW-n belül az időbeli eltérés és a kezelés egyszerűsége adat, mindez egy olyan környezethez vezet, amely nagyon-nagyon különbözik a klasszikus működési környezettől. Szinte mindennek a forrása adat a DW a működési környezet. Csábító azt gondolni, hogy hatalmas redundanciáról van szó adat a két környezet között.
Valójában sok emberben az első benyomás a nagy redundancia adat működési környezete és környezete között

DW. Az ilyen értelmezés felületes, és azt mutatja, hogy nem értik, mi történik a DW-ben.
Valójában minimális a redundancia adat a működési környezet és az i adat a DW. Vegye figyelembe a következőket: I adat szűrjük őket Dato átváltás a működési környezetről a DW környezetre. Sok adat soha nem lépnek ki a működési környezeten kívül. Kivéve, hogy i adat amelyek a DSS feldolgozáshoz szükségesek, megtalálják az irányt a környezetben

▪ időhorizontja adat környezetenként nagyon különbözik. A adat a működési környezetben nagyon frissek. A adat a DW-ben sokkal idősebbek. Csak az időhorizont szemszögéből nézve nagyon kevés átfedés van a működési környezet és a DW között.

▪ A DW tartalmazza adat összefoglaló, amelyek soha nem találhatók meg a környezetben

▪ I adat alapvető átalakuláson mennek keresztül, ahogy a 3. ábra szemlélteti ezt a legtöbbet adat jelentősen módosulnak, ha kiválasztják és áthelyezik a DW-be. Másképpen fogalmazva, a legtöbb adat fizikailag és gyökeresen megváltozik, ahogy átkerül a DW-be. Integrációs szempontból ezek nem ugyanazok adat amelyek a működési környezetben laknak. Ezen tényezők fényében a redundancia a adat ritka esemény a két környezet között, ami kevesebb mint 1%-os redundanciához vezet a két környezet között. A RAKTÁR SZERKEZETE A DW-k különálló szerkezettel rendelkeznek. Az összefoglalásnak és a részletességnek különböző szintjei vannak, 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 aktuális részletek. Ez a fő gond, mert:

• I adat aktuális részletek tükrözik a legfrissebb eseményeket, amelyek mindig nagy érdeklődésre tartanak számot és
• i adat Az aktuális részletesség terjedelmes, mert a legalacsonyabb részletességi szinten van tárolva és
• i adat Az aktuális részleteket szinte mindig a lemezmemória tárolja, amely gyorsan elérhető, de drága és bonyolult a használata adat minél régebbiek adat amelyek valamilyen memórián vannak tárolva tömeg. Szórványosan érhető el, és olyan részletességgel tárolják, amely kompatibilis a adat aktuális részletek. Bár nem kötelező alternatív adathordozón tárolni, a nagy mennyiség miatt adat szórványos hozzáférésével kombinálva adat, a memória támogatása adat A régebbi részleteket általában nem tárolják a lemezen. A adat kicsit összefoglalva vannak adat amelyeket a talált alacsony részletszinttől a jelenlegi részletezettségig desztillálnak. A DW ezen szintje szinte mindig lemeztárolón van tárolva. Az építész előtt álló tervezési problémák adat a DW ezen szintjének felépítésében a következők:

• Milyen időegységben szerepel a fenti összefoglaló
• Melyik tartalom, attribútumok kissé összefoglalják a tartalmát adat A következő szint adat a DW-ben található adat erősen összefoglalva. A adat tömörek és könnyen hozzáférhetők. A adat nagyon összefoglaltak néha a DW környezetben, más esetekben pedig i adat nagyon összefoglalva találhatók a DW-nek otthont adó technológia közvetlen falain kívül. (mindenesetre pl adat erősen összefoglalva a DW részét képezik, függetlenül attól, hogy hol i adat fizikailag vannak elhelyezve). A DW utolsó összetevője a metaadatok. A metaadatok sok tekintetben más dimenzióba tartoznak, mint mások adat a DW, mert a metaadatok nem tartalmaznak semmit Dato közvetlenül a működési környezetből vettük át. A metaadatok különleges és nagyon fontos szerepet töltenek be a DW-ben. A metaadatok felhasználása a következőképpen történik:

• egy könyvtár, amely segít a DSS elemzőnek megtalálni a DW tartalmát,
• útmutató a feltérképezéséhez adat hogyan i adat működési környezetből DW környezetté alakultak át,
• közötti összefoglaláshoz használt algoritmusok útmutatója adat az aktuális részletekről ei adat kicsit összefoglalva, i adat Összefoglalva, a metaadatok sokkal nagyobb szerepet játszanak a DW környezetben, mint valaha az operációs környezetben RÉGI RÉSZLETES TÁROLÓKÖZEG Mágneses szalag használható ilyen tárolásra adat. Valójában sokféle adathordozó létezik, amelyeket figyelembe kell venni a régi tároláshoz adat a részletekről. A hangerőtől függően adat, a hozzáférés gyakorisága, az eszközök költsége és a hozzáférés típusa, teljesen valószínű, hogy más eszközöknek is szüksége lesz a DW régi részletezési szintjére. ADATÁRAMLÁS Van egy normális és kiszámítható áramlása adat a DW belsejében.
  I adat működési környezetből lépnek be a DW-be. (MEGJEGYZÉS: Van néhány nagyon érdekes kivétel ez alól a szabály alól. Azonban szinte mindegyik adat adja meg a DW-t a működési környezetből). Dato hogy én adat a működési környezetből lép be a DW-be, az a korábban leírtak szerint átalakul. A DW-be való belépés feltételével, i adat adja meg az aktuális részletezési szintet az ábrán látható módon. Ott van, és addig használatos, amíg a három esemény egyike be nem következik:

• megtisztul,
• össze van foglalva, és/vagy ▪è A DW-n belüli elavult folyamat 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. A bemutatott folyamat alól van néhány kivétel (később lesz szó). Általában azonban a legtöbb esetben adat egy DW-n belül található, az áramlás adat olyan, mint az ábrázolt.

AZ ADATTÁR HASZNÁLATA

Nem meglepő, hogy a különböző szintek adat a DW-n belül nem kapnak különböző szintű felhasználást. Általános szabály, hogy minél magasabb az összegzés szintje, annál több i adat használják.
Számos felhasználási terület fordul elő adat erősen összefoglalva, míg a régiek adat részleteket szinte soha nem használnak. Jó okunk van arra, hogy a szervezetet áthelyezzük az erőforrás-felhasználási paradigmára. Bővebben összefoglalva i adat, annál gyorsabban és hatékonyabban lehet eljutni a adat. Ha egy üzlet úgy találja, hogy sok folyamatot a DW részletességi szintjén hajt végre, akkor ennek megfelelően nagy mennyiségű gépi erőforrást használnak fel. Mindenkinek az az érdeke, hogy minél előbb minél magasabb szintű összegzést dolgozzanak fel.

Sok üzletnél a DSS elemző DW előtti környezetben használta adat a részletek szintjén. Sok tekintetben az érkezés a adat a részletes összefoglaló egy biztonsági takaróhoz hasonlít, még akkor is, ha más szintű összefoglaló is elérhető. Az építész egyik tevékenysége adat célja, hogy leszoktassák a DSS felhasználót a folyamatos használatáról adat a legalacsonyabb részletszinten. Két motiváció áll az építész rendelkezésére adat:

• visszaterhelési rendszer telepítésével, ahol a végfelhasználó fizet az elfogyasztott erőforrásokért, ill
• amelyek azt jelzik, hogy nagyon jó válaszidő érhető el, ha az i adat az összegzés magas szintjén van, míg a gyenge válaszidő a viselkedéséből adódik adat alacsony szinten EGYÉB SZEMPONTOK Vannak más DW-építési és kezelési szempontok is.
  Az első szempont az indexek kérdése. A adat magasabb összegzési szinteken szabadon indexelhetők, míg i adat

alacsonyabb részletezési szinteken olyan terjedelmesek, hogy takarékosan indexelhetők. Ugyanezen jegyből, i adat nagy részletességgel viszonylag könnyen átstrukturálható, míg a mennyisége adat az alsóbb szinteken olyan nagy, hogy i adat nem lehet egykönnyen felújítani. Következésképpen a modell a adat és a tervezés által végzett formai munka alapozta meg a szinte kizárólag a jelenlegi részletezettségi szinten alkalmazott DW-t. 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 az alkalmazás szintjén. A felosztásban szinten dbms, a dbms értesül az osztályokról, és ennek megfelelően ellenőrzi azokat. Pályázati szintű megosztás esetén csak a programozó értesül a felosztásokról, és az adminisztráció felelőssége őt terheli

Szint alatt dbms, sok munka automatikusan megtörténik. A felosztások automatikus adminisztrálásához sok rugalmatlanság társul. Alkalmazási szintű felosztások esetén adat del adattárház, sok munka nehezedik a programozóra, de a végeredmény az adminisztráció rugalmassága adat nel adattárház

EGYÉB ANOMÁLIA

Míg az összetevők a adattárház Szinte mindegyiknél a leírtak szerint működnek adat, van néhány hasznos kivétel, amelyeket meg kell beszélni. Kivételt képez az adat nyilvános összesítő adatok. Ezek adat összegzések, amelyeket a 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 könyvelők negyedévente dolgoznak ilyen előállításon adat mint a bevétel, a negyedéves kiadások, a negyedéves nyereség stb. A könyvelők által végzett munka külső adattárház. Habár, én adat „belső” használatosak a vállalaton belül – től értékesítés, értékesítés stb. Egy másik anomália, amelyről nem lesz szó, az adat külső.

Egy másik kivételes fajta adat amely megtalálható a adattárház az állandó részletadatoké. Ezek miatt szükséges a tartós tárolás adat etikai vagy jogi okokból részletesen. Ha egy vállalat veszélyes anyagoknak teszi ki munkavállalóit, akkor erre szükség van adat részletes és állandó. Ha egy vállalat olyan terméket gyárt, amely közbiztonságot jelent, például repülőgép-alkatrészeket, akkor erre szükség van adat állandó részleteket, valamint ha egy cég veszélyes szerződéseket köt.

A cég nem engedheti meg magának, hogy figyelmen kívül hagyja a részleteket, mert az elkövetkező években per, visszahívás, vitatott építési hiba stb. a vállalat kitettsége nagy lehet. Ennek eredményeként létezik egy egyedi típus adat állandó részletadatként ismert.

Összefoglaló

Un adattárház egy objektum orientált, integrált, időváltozat, egy gyűjtemény adat nem változékony, hogy támogassa a közigazgatás döntéshozatali igényeit. Mindegyik kiemelkedő funkciója a adattárház következményei vannak. Ráadásul négy szintje van adat del adattárház:

• Régi részlet
• Aktuális részlet
• Ad kissé összefoglalva
• Ad Az erősen összefoglalt metaadatok is fontos részét képezik a adattárház. ABSZTRAKT A tárolás fogalma adat A közelmúltban nagy figyelmet kapott, és a 90-es évek trendjévé vált. Ez annak köszönhető, hogy adattárház a vezetéstámogató rendszerek, például a döntéstámogató rendszerek (DSS) és a vezetői információs rendszerek (EIS) korlátainak leküzdésére. Még akkor is, ha a koncepció adattárház ígéretesnek tűnik, végre i adattárház problémás lehet a nagyszabású raktározási folyamatok miatt. A raktározási projektek bonyolultsága ellenére adat, sok beszállító és tanácsadó, aki raktáron adat azt állítják, hogy a tárolás adat áram nem okoz gondot. Ennek a kutatási projektnek az elején azonban szinte semmilyen független, szigorú és szisztematikus kutatás nem történt. Következésképpen nehéz megmondani, mi történik valójában az iparágban, amikor megépítik őket adattárház. Ez a tanulmány a raktározási gyakorlatot tárta fel adat kortársak, amelynek célja az ausztrál gyakorlat gazdagabb megértése. Az empirikus vizsgálat kontextusát és alapot a szakirodalmi áttekintés adta. Ennek a kutatásnak számos megállapítása van. Először is, ez a tanulmány feltárta azokat a tevékenységeket, amelyek a fejlesztés során felmerültek adattárház. Sok területen, pl adat összegyűltek megerősítették a szakirodalomban közölt gyakorlatot. Másodszor, azokat a kérdéseket és problémákat, amelyek hatással lehetnek a fejlesztésre adattárház ez a tanulmány azonosította. Végül, az ausztrál szervezetek által a használattal kapcsolatos előnyök adattárház kiderültek.

1. fejezet

Kutatási kontextus

Az adattárház fogalma széles körben elterjedt, és az 90-es években feltörekvő tendenciává vált (McFadden 1996, TDWI 1996, Shah és Milstein 1997, Shanks et al. 1997, Eckerson 1998, Adelman és Oates 2000). Ez látható abból, hogy a szakmai kiadványokban egyre több cikk található az adattárházról (Little és Gibson 1999). Számos 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, Don 1997, 1997, McCarell 1997, 1998). Edwards 1999, TDWI XNUMX) jelentős előnyökről számoltak be az i. adattárház. Elméletüket anekdotikus bizonyítékokkal támasztották alá a sikeres megvalósításokról, a befektetés magas megtérülési (ROI) adatairól, valamint iránymutatásokkal vagy módszertanokkal a adattárház

(Shanks et al. 1997, Seddon és Benjamin 1998, Little és Gibson 1999). Extrém esetben Graham et al. (1996) egy hároméves befektetés átlagos megtérüléséről számoltak be, 401%.

A jelenlegi irodalom nagy része azonban figyelmen kívül hagyta az ilyen projektek megvalósításának bonyolultságát. A projektek adattárház általában összetettek és nagy léptékűek, ezért nagy a meghibásodás valószínűsége, ha nem gondosan ellenőrzik őket (Shah és Milstein 1997, Eckerson 1997, Foley 1997b, Zimmer 1997, Bort 1998, Gibbs és Clymer 1998, Rao 1998). Felépítésükhöz hatalmas mennyiségű emberi és pénzügyi erőforrás, valamint idő és erőfeszítés szükséges (Hill 1998, Crofts 1998). A tipikus idő- és pénzügyi eszközök körülbelül két év, illetve 1995-1997 millió dollár (Braly 1998, Foley 1999b, Bort 1995, Humphries et al. 1998). Erre az időre és pénzügyi eszközökre van szükség az adattárház sok különböző aspektusának ellenőrzéséhez és megszilárdításához (Cafasso XNUMX, Hill XNUMX). A hardveres és szoftveres megfontolások mellett egyéb funkciók is, amelyek a kinyeréstől eltérnek adat a betöltési folyamatokhoz adat, a frissítések kezeléséhez szükséges memóriakapacitás és a meta adat felhasználói képzéshez, figyelembe kell venni.

Amikor ez a kutatási projekt elkezdődött, nagyon kevés tudományos kutatás folyt az adattárház területén, különösen Ausztráliában. Ez nyilvánvaló volt az adattárházról publikált cikkek hiányából folyóiratokból vagy más korabeli tudományos írásokból. A rendelkezésre álló tudományos írások közül sok leírta az Egyesült Államok tapasztalatait. Az akadémiai kutatások hiánya az adattárház területén szigorú kutatásokat és empirikus tanulmányokat követelt (McFadden 1996, Shanks et al. 1997, Little és Gibson 1999). Különösen a végrehajtási folyamattal kapcsolatos kutatási tanulmányok adattárház végrehajtására vonatkozó általános ismeretek bővítése érdekében szükséges adattárház és egy jövőbeni kutatás alapjául szolgál (Shanks et al. 1997, Little és Gibson 1999).

Ennek a tanulmánynak tehát az a célja, hogy megvizsgálja, mi történik valójában, amikor a szervezetek végrehajtják és használják az i adattárház Ausztráliában. Ez a tanulmány konkrétan egy teljes fejlesztési folyamat elemzését tartalmazza a adattárház, kezdve a kezdeményezéstől és a tervezéstől a tervezésen és megvalósításon át, majd az ausztrál szervezeteken belüli felhasználáson át. Ezen túlmenően a tanulmány a jelenlegi gyakorlathoz is hozzájárul azáltal, hogy meghatározza azokat a területeket, ahol a gyakorlat tovább javítható, valamint a hatékonyság és a kockázatok minimalizálhatók vagy elkerülhetők. Ezen túlmenően más tanulmányok alapjául is szolgál adattárház Ausztráliában, és betölti a szakirodalomban jelenleg fennálló hiányt.

Kutatási kérdések

A kutatás célja a megvalósítással kapcsolatos tevékenységek tanulmányozása adattárház és ezek használata az ausztrál szervezetek által. Különösen a projekttervezéssel, fejlesztéssel, üzemeltetéssel, használattal és a kapcsolódó kockázatokkal kapcsolatos elemeket tanulmányozzák. Tehát ennek a kutatásnak a kérdése:

„Mi a jelenlegi gyakorlat adattárház Ausztráliában?"

A kérdés hatékony megválaszolásához számos kiegészítő kutatási kérdésre van szükség. A 2. fejezetben bemutatott szakirodalomból három alkérdést azonosítottak, amelyek vezérelték ezt a kutatási projektet: Hogyan adattárház ausztrál szervezetektől? Milyen problémákkal találkozott?

Milyen előnyökkel jár?
A kérdések megválaszolásához egy felmérést alkalmazó feltáró kutatási tervet alkalmaztam. Feltáró vizsgálatként a fenti kérdésekre a válaszok nem teljesek (Shanks et al. 1993, Denscombe 1998). Ebben az esetben háromszögelés szükséges a kérdésekre adott válaszok javításához. A vizsgálat azonban szilárd alapot nyújt majd a kérdéseket vizsgáló jövőbeni munkához. A kutatási módszerek indokoltságáról és tervezéséről részletesen a 3. fejezetben olvashat.

A kutatási projekt felépítése

Ez a kutatási projekt két részre oszlik: az adattárház koncepció kontextuális vizsgálatára és az empirikus kutatásra (lásd az 1.1. ábrát), amelyek mindegyikét az alábbiakban tárgyaljuk.

I. rész: Kontextuális vizsgálat

A kutatás első része az adattárház különféle típusaival kapcsolatos jelenlegi szakirodalom áttekintéséből állt, beleértve a döntéstámogató rendszereket (DSS), vezetői információs rendszereket (EIS), esettanulmányokat. adattárház és a fogalmak adattárház. Továbbá a fórumok eredményei adattárház valamint a Monash DSS kutatócsoport által vezetett szakértői és gyakorló találkozócsoportok hozzájárultak a vizsgálat ezen szakaszához, amelynek célja, hogy betekintést nyerjen a adattárház és azonosítani kell az elfogadásukkal járó kockázatokat. Ebben a kontextuális vizsgálati periódusban kialakult a problémakör megértése, amely háttérismereteket biztosít a későbbi empirikus vizsgálatokhoz. Ez azonban egy folyamatos folyamat volt a kutatási tanulmány lefolytatása során.

II. rész: Empirikus kutatás

Az adattárház viszonylag új koncepciója, különösen Ausztráliában, szükségessé tette egy felmérést, hogy átfogó képet kapjunk a felhasználói élményről. Ezt a részt azután végeztük el, hogy a problémakör kiterjedt szakirodalmi áttekintéssel megállapításra került. A kontextuális vizsgálati szakaszban kialakított adattárház-koncepciót használtuk a vizsgálat kezdeti kérdőívéhez. Ezt követően a kérdőívet megvizsgáltuk. Szakértők vagytok ebben adattárház részt vett a teszten. A kezdeti kérdőív tesztelésének célja a kérdések teljességének és pontosságának ellenőrzése volt. A teszteredmények alapján a kérdőívet módosítottuk, és a módosított változatot megküldtük a felmérésben résztvevőknek. A visszaküldött kérdőíveket ezután i adat táblázatokban, diagramokban és egyéb formátumokban. A

elemzési eredményei adat pillanatképet adnak az ausztráliai adattárolási gyakorlatról.

ADATTÁRKOZÁSI ÁTTEKINTÉS

Az adattárház fogalma a számítástechnika fejlődésével fejlődött.
Célja az alkalmazástámogató csoportok, például a döntéstámogató rendszer (DSS) és a vezetői információs rendszer (EIS) problémáinak leküzdése.

Korábban ezen alkalmazások legnagyobb akadálya az volt, hogy ezek az alkalmazások nem tudták a adatbázis szükséges az elemzéshez.
Ezt elsősorban a menedzsment munka jellege okozza. Egy cég vezetésének érdekei folyamatosan változnak az érintett területtől függően. Ezért i adat ezeknél az alkalmazásoknál alapvető fontosságú, hogy a kezelendő alkatrésztől függően gyorsan változzanak.
Ez azt jelenti, hogy i adat a kért elemzésekhez megfelelő formában rendelkezésre kell állnia. Valójában az alkalmazástámogató csoportok nagyon nehezen tudták összegyűjteni és integrálni a múltban adat összetett és változatos forrásokból.

A rész további része áttekintést nyújt az adattárház fogalmáról, és megvitatja, hogyan adattárház le tudja küzdeni a pályázati támogató csoportok problémáit.
A „Adattárház” William Inmon népszerűsítette 1990-ben. Gyakran idézett definíciója látja a Adattárház gyűjteményeként adat tantárgy-orientált, integrált, nem változékony és időben változó, a vezetői döntések támogatására.

Ezzel a meghatározással Inmon kiemeli, hogy i adat lakóhelye a adattárház a következő 4 jellemzővel kell rendelkezniük:

• ▪ Tantárgy-orientált
• ▪ Integrált
• ▪ Nem illékony
• ▪ Időben változó A tárgyorientált Inmon azt jelenti, hogy i adat nel adattárház 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 TERMÉKEK témakör tartalmazza.

Az Integrated Inmon alatt azt jelenti, hogy i adat különböző platformokról, rendszerekről és helyekről érkezőket kombinálják és egy helyen tárolják. Következésképpen adat a hasonlókat konzisztens formátumokká kell átalakítani, hogy könnyen hozzáadhatók és összehasonlíthatók legyenek.
Például a férfi és női nemet az egyik rendszerben az M és az F betű, a másikban pedig az 1 és a 0 jelöli. A megfelelő integráláshoz az egyik vagy mindkét formátumot úgy kell átalakítani, hogy a két formátum megegyezzen. Ebben az esetben módosíthatjuk M-et 1-re és F-et 0-ra, vagy fordítva. A tantárgy-orientált és az integrált azt jelzik, hogy a adattárház Úgy tervezték, hogy funkcionális és transzverzális látásmódot biztosítson adat a cég által.

Nem illékony alatt azt érti, hogy i adat nel adattárház következetes maradjon, és a frissítéseket adat nem szükséges. Ehelyett minden változás adat az eredetik hozzáadódnak a adatbázis del adattárház. 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 áthaladnak egy bizonyos időhorizontot. Például a
adattárház 5 év történelmi értékeit tartalmazhatja ügyfelek 1993-tól 1997-ig. A történelem és egy idősor elérhetősége adat lehetővé teszi a trendek elemzését.

Un adattárház összegyűjtheti a magáét adat OLTP-rendszerekből, forrásokból adat a szervezeten kívül és/vagy más speciális rögzítési rendszer projektek által adat.
I adat a kivonatok tisztítási folyamaton eshetnek át, ebben az esetben i adat átalakítják és integrálják, mielőtt a tárolásra kerülnek adatbázis del adattárház. Aztán én adat

belül lakók adatbázis del adattárház elérhetővé válnak a végfelhasználói bejelentkezési és helyreállítási eszközök számára. Ezen eszközök segítségével a végfelhasználó hozzáférhet a szervezet integrált nézetéhez adat.

I adat belül lakók adatbázis del adattárház részletesen és összefoglaló formátumban is tárolódnak.
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 más típusúakat is tárolhat Dato az úgynevezett METAADATOK, amely leírja a adat lakói az övében adatbázis.
A metaadatoknak két típusa van: a fejlesztési metaadatok és az elemzési metaadatok.
A fejlesztési metaadatok a kinyerési, tisztítási, feltérképezési és betöltési folyamatok kezelésére és automatizálására szolgálnak adat nel adattárház.
A fejlesztési metaadatokban szereplő információk tartalmazhatják az operációs rendszerek részleteit, a kinyerendő elemek részleteit, a modellt adat del adattárház és az átalakításra vonatkozó üzleti szabályok adat.

A metaadatok második típusa, az analitikai metaadatok, lehetővé teszik a végfelhasználó számára, hogy felfedezze a adattárház megtalálni a adat elérhetők és jelentésük világos, nem technikai értelemben.

Ezért az analitikai metaadatok hídként működnek a adattárház és végfelhasználói alkalmazások. Ezek a metaadatok tartalmazhatják az üzleti modellt, annak leírásait adat az üzleti modellnek megfelelő, előre meghatározott lekérdezések és jelentések, a felhasználói hozzáféréshez szükséges információk és az index.

Az elemzési és fejlesztési metaadatokat egyetlen integrált elszigetelési metaadatokban kell egyesíteni a megfelelő működés érdekében.

Sajnos sok létező eszköznek saját metaadata van, és jelenleg nincsenek erre vonatkozó szabványok

lehetővé teszi az adattárházi eszközök számára, hogy integrálják ezeket a metaadatokat. A helyzet orvoslására a főbb adattárházi eszközök kereskedői megalakították a Meta Data Councilt, amely később Meta Data Coalition néven alakult.

Ennek a koalíciónak a célja egy szabványos metaadatkészlet felépítése, amely lehetővé teszi a különböző adattárházi eszközök számára a metaadatok konvertálását.
Erőfeszítéseik eredményeként megszületett a Meta Data Interchange Specification (MDIS), amely lehetővé teszi az információcserét a Microsoft archívumai és a kapcsolódó MDIS fájlok között.

A létezése a adat mind az összesített/indexelt, mind a részletezett lehetőséget ad a felhasználónak DRILL DROWN (fúrás) végrehajtására. adat indexelve a részletesekhez és fordítva. A létezése a adat a részletes előzmények lehetővé teszik az idő múlásával kapcsolatos trendelemzések készítését. Ezenkívül az analitikai metaadatok használhatók könyvtárként is adatbázis del adattárház hogy segítsen a végfelhasználóknak megtalálni a adat szükséges.

Összehasonlítva az OLTP rendszerekkel, azok elemzését támogató képességükkel adat és jelentéstétel, a adattárház megfelelőbb rendszernek tekintik az olyan információs folyamatokhoz, mint a lekérdezések elkészítése és megválaszolása, valamint a jelentések készítése. A következő rész részletesen kiemeli a két rendszer különbségeit.

ADATTÁRHÁZ OLTP RENDSZEREK ELLEN

A szervezeteken belüli információs rendszerek nagy része a mindennapi működés támogatását szolgálja. Ezek az OLTP SYSTEMS néven ismert rendszerek a folyamatosan frissített napi tranzakciókat rögzítik.

I adat ezeken a rendszereken belül gyakran módosítják, hozzáadják vagy törlik őket. Például egy ügyfél címe megváltozik, amikor egyik helyről a másikra költözik. Ebben az esetben az új cím a címmező módosításával kerül bejegyzésre adatbázis. E rendszerek fő célja a tranzakciós költségek csökkentése, ugyanakkor a feldolgozási idő csökkentése. Példák az OLTP-rendszerekre olyan kritikus műveleteket tartalmaznak, mint a rendelés bevitele, bérszámfejtés, számla, gyártás, ügyfélszolgálat ügyfelek.

Ellentétben az OLTP-rendszerekkel, amelyeket tranzakció- és eseményalapú folyamatokhoz hoztak létre, pl adattárház az elemzési alapú folyamatok támogatására jöttek létre adat és döntéshozatali folyamatok.

Ezt általában az i adat különböző OLTP-ből és külső rendszerekből egyetlen „tárolóban”. adat, az előző részben tárgyaltak szerint.

Monash adattárház folyamatmodell

A folyamatmodell a adattárház A Monash-t a Monash DSS Research Group kutatói fejlesztették ki, és a szakirodalomra épül adattárház, a rendszerterületek fejlesztésének támogatása terén szerzett tapasztalatokról, a használathoz szükséges alkalmazások szállítóival folytatott megbeszélésekről adattárház, egy szakértői csoporton a használata adattárház.

A fázisok a következők: Kezdeményezés, Tervezés, Fejlesztés, Műveletek és Magyarázatok. A diagram megmagyarázza a fejlődés iteratív vagy evolúciós jellegét adattárház folyamatot a különböző fázisok közé helyezett kétirányú nyilak segítségével. Ebben az összefüggésben az „iteratív” és az „evolúciós” azt jelenti, hogy a folyamat minden egyes lépésében a megvalósítási tevékenységek mindig visszafelé terjedhetnek az előző fázis felé. Ez a projekt természetéből adódik adattárház amelyben a végfelhasználó részéről bármikor további kérések merülnek fel. Például egy folyamat fejlesztési szakaszában adattárház, új dimenziót vagy tárgykört kér a végfelhasználó, ami nem volt az eredeti terv része, ezt fel kell venni a rendszerbe. Ez változást okoz a projektben. Ennek eredménye, hogy a tervezőcsapatnak a tervezési szakaszban módosítania kell az eddig elkészített dokumentumok követelményeit. Sok esetben a projekt jelenlegi állapotának vissza kell térnie a tervezési fázisba, ahol az új követelményt hozzá kell adni és dokumentálni kell. A végfelhasználónak látnia kell az áttekintett konkrét dokumentációt és a fejlesztési szakaszban végrehajtott változtatásokat. A fejlesztési ciklus végén a projektnek kiváló visszajelzést kell kapnia mind a fejlesztői, mind a felhasználói csapattól. A visszajelzést ezután újra felhasználják egy jövőbeli projekt javítására.

Kapacitás tervezés
A Dw általában nagyon nagy méretű, és nagyon gyorsan növekszik (Best 1995, Rudin 1997a) a mennyiségének köszönhetően. adat történetek, amelyeket az időtartamukból megőriznek. A növekedést az is okozhatja adat a felhasználók által kért kiegészítések értékének növelése érdekében adat hogy már megvannak. Ennek megfelelően a tárolási követelmények a adat jelentősen fokozható (Eckerson 1997). Ezért elengedhetetlen, hogy kapacitástervezéssel biztosítsuk, hogy az épülő rendszer az igények növekedésével növekedhessen (Best 1995, LaPlante 1996, Lang 1997, Eckerson 1997, Rudin 1997a, Foley 1997a).
Az adatbázis méretezhetőségének tervezése során ismerni kell a raktár méretének várható növekedését, a várható lekérdezések típusait és a támogatott végfelhasználók számát (Best 1995, Rudin 1997b, Foley 1997a). A méretezhető alkalmazások létrehozásához a méretezhető szervertechnológiák és a méretezhető alkalmazástervezési technikák kombinációja szükséges (Best 1995, Rudin 1997b. Mindkettőre szükség van egy nagymértékben skálázható alkalmazás létrehozásához. A méretezhető szervertechnológiák egyszerűvé és előnyössé tehetik a tárhely, a memória és a CPU hozzáadását anélkül, hogy azok romolnának előadás (Lang 1997, Telephony 1997).

Két fő méretezhető szervertechnológia létezik: a szimmetrikus többszörös feldolgozás (SMP) és a masszívan párhuzamos feldolgozás (MPP) (IDC 1997, Humphries et al. 1999). Az SMP szerverek általában több processzorral rendelkeznek, amelyek megosztják a memóriát, a rendszerbuszt és más erőforrásokat (IDC 1997, Humphries et al. 1999). További processzorok hozzáadásával növelhető Potenza számítási. Egy másik módszer a Potenza Az SMP-kiszolgáló számos SMP-gép egyesítése. Ez a technika klaszterezésként ismert (Humphries et al. 1999). Ezzel szemben egy MPP-szerver több processzorral rendelkezik, mindegyik saját memóriával, buszrendszerrel és egyéb erőforrásokkal (IDC 1997, Humphries et al. 1999). Minden processzort csomópontnak neveznek. Növekedés a Potenza számítási lehet elérni

további csomópontok hozzáadása az MPP szerverekhez (Humphries et al. 1999).

Az SMP szerverek gyengesége, hogy túl sok bemeneti-kimeneti (I/O) művelet torlódást okozhat a rendszerbuzon (IDC 1997). Ez a probléma nem jelentkezik az MPP-kiszolgálókon belül, mivel minden processzornak saját buszrendszere van. Az egyes csomópontok közötti összeköttetések azonban általában sokkal lassabbak, mint az SMP buszrendszer. Ezen túlmenően az MPP-kiszolgálók további komplexitást adhatnak az alkalmazásfejlesztőknek (IDC 1997). Így az SMP és MPP szerverek közötti választást számos tényező befolyásolhatja, többek között az alkalmazások összetettsége, az ár/teljesítmény arány, a szükséges feldolgozási kapacitás, a blokkolt dw alkalmazások és a adatbázis dw és a végfelhasználók számában.

A kapacitástervezés során számos méretezhető alkalmazástervezési technika alkalmazható. Az egyik különböző értesítési időszakokat használ, például napokat, heteket, hónapokat és éveket. Különböző értesítési időszakokkal, a adatbázis kezelhetően csoportosított darabokra osztható (Inmon et al. 1997). Egy másik technika az összefoglaló táblázatok használata, amelyek összefoglalással készülnek adat da adat részletes. Szóval én adat Összefoglalva sokkal kompaktabbak, mint részletesek, ami kevesebb memóriát igényel. Így a adat részlete egy olcsóbb tárolóegységben tárolható, ami még több tárhelyet takarít meg. Bár az összefoglaló táblázatok használatával memóriaterületet takaríthat meg, sok erőfeszítést igényel, hogy naprakészen tartsák és összhangban legyenek az üzleti igényekkel. Ezt a technikát azonban széles körben használják, és gyakran használják az előző technikával együtt (Best 1995, Inmon 1996a, Chauduri és Dayal
1997).

Meghatározó Adattárház Műszaki architektúrák A dw architektúra technikák meghatározása

Az adattárház korai alkalmazói elsősorban a dw központosított megvalósítását képzelték el, amelyben minden adat, beleértve az i adat külső, egyetlen egységbe integráltak,
fizikai tárolás (Inmon 1996a, Bresnahan 1996, Peacock 1998).

Ennek a megközelítésnek a fő előnye, hogy a végfelhasználók hozzáférhetnek a vállalati szintű nézethez adat szervezeti (Ovum 1998). További előnye, hogy szabványosítást kínál adat szervezeten keresztül, ami azt jelenti, hogy a dw adattárban (metaadatok) használt minden terminológiához csak egy változat vagy definíció létezik (Flanagan és Safdie 1997, Ovum 1998). Ennek a megközelítésnek viszont az a hátránya, hogy drága és nehéz megépíteni (Flanagan és Safdie 1997, Ovum 1998, Inmon et al. 1998). Nem sokkal a tárolási architektúra után adat centralizált lett népszerű, a koncepció a kinyerés kisebb részhalmazok az evolúció adat specifikus alkalmazások igényeinek támogatására (Varney 1996, IDC 1997, Berson és Smith 1997, peacock 1998). Ezek a kis rendszerek a nagyobbik származékai adattárház központosított. El vannak nevezve adattárház függő részlegek vagy függő adatpiacok. A függő adatmart architektúra háromszintű architektúraként ismert, ahol az első réteg a adattárház központosított, a második a betétekből áll adat osztályos, a harmadik pedig a hozzáférésből áll adat és elemzési eszközökkel (Demarest 1994, Inmon et al. 1997).

Az adatpiacok általában az után épülnek fel adattárház centralizált az egyes egységek igényeinek kielégítésére épült (White 1995, Varney 1996).
Data marts tárolja a adat nagyon releváns bizonyos egységekkel kapcsolatban (Inmon és mtsai. 1997, Inmon et al. 1998, IA 1998).

Ennek a módszernek az az előnye, hogy nem lesz Dato nem integrált és hogy i adat kevésbé lesz redundáns az adatpiacokon belül adat raktárból származnak adat integrált. További előny, hogy kevés kapcsolat lesz az egyes adatpiacok és forrásai között adat mert minden adatpiacnak csak egy forrása van adat. Ráadásul ezzel az architektúrával a végfelhasználók továbbra is hozzáférhetnek az áttekintéshez adat

vállalati szervezetek. Ezt a módszert felülről lefelé irányuló módszernek nevezik, ahol az adatpiacok az után épülnek fel adattárház (páva 1998, Goff 1998).
Növelve az eredmények korai felmutatásának szükségességét, egyes szervezetek független adatpiacok kiépítésébe kezdtek (Flanagan és Safdie 1997, White 2000). Ebben az esetben az adatpiacok megkapják a magukét adat egyenesen az alapoktól adat OLTP és nem a központosított és integrált raktárból, így nincs szükség a központi raktárra a helyszínen.

Minden adatpiacnak legalább egy hivatkozásra van szüksége a forrásaihoz adat. Az egyes adatpiacokhoz több kapcsolat hátránya, hogy az előző két architektúrához képest a adat jelentősen megnő.

Minden adatpiacnak tárolnia kell az összes adat helyileg szükséges, hogy ne legyen hatással az OLTP-rendszerekre. Ez azt okozza, hogy i adat különböző adattárakban tárolódnak (Inmon et al. 1997). Ennek az architektúrának egy másik hátránya, hogy összetett kapcsolatokat hoz létre az adatpiacok és adatforrásaik között. adat amelyeket nehéz végrehajtani és ellenőrizni (Inmon et al. 1997).

További hátrány, hogy a végfelhasználók nem férhetnek hozzá a vállalati információk áttekintéséhez, mert pl adat a különböző adatpiacok nem integráltak (Ovum 1998).
További hátrány, hogy az adatpiacokon használt terminológiánként egynél több definíció létezhet, ami következetlenségeket generál adat a szervezetben (Ovum 1998).
A fentebb tárgyalt hátrányok ellenére a független adatpiacok még mindig sok szervezet érdeklődését felkeltik (IDC 1997). Az egyik tényező, amely vonzóvá teszi őket, az, hogy gyorsabban fejlődnek, és kevesebb időt és erőforrást igényelnek (Bresnahan 1996, Berson és Smith 1997, Ovum 1998). Következésképpen elsősorban tesztprojektekként szolgálnak, amelyek segítségével gyorsan azonosíthatók a projekt előnyei és/vagy hiányosságai (Parsaye 1995, Braly 1995, Newing 1996). Ebben az esetben a pilot projektben megvalósítandó résznek kicsinek, de a szervezet számára fontosnak kell lennie (Newing 1996, Mansell-Lewis 1996).

A prototípus vizsgálatával a végfelhasználók és az adminisztráció eldönthetik, hogy folytatják vagy leállítják a projektet (Flanagan és Safdie 1997).
Ha a folytatás mellett döntünk, egyenként kell kiépíteni más iparágak adatpiacait. Két lehetőség van a végfelhasználók számára a független adatmátrixok felépítésének igényei alapján: integrált/egyesített és nem integrált (Ovum 1998)

Az első módszernél minden új adatpiacot az aktuális adatpiacok és a modell alapján kell felépíteni adat a vállalat által használt (Varney 1996, Berson és Smith 1997, Peacock 1998). A modell használatának szükségessége adat A vállalat fogalma azt jelenti, hogy biztosítani kell, hogy minden egyes terminológiához csak egy definíció legyen az adatpiacokon, ez azt is biztosítja, hogy a különböző adatpiacok kombinálhatók legyenek, hogy áttekintést kapjanak a vállalati információkról (Bresnahan 1996). Ezt a módszert alulról felfelé irányulónak nevezik, és akkor a legjobb, ha a pénzügyi eszközök és az idő korlátozott (Flanagan és Safdie 1997, Ovum 1998, Peacock 1998, Goff 1998). A második módszernél a felépített adatpiacok csak egy meghatározott egység igényeit tudják kielégíteni. Az egyesített adatpiac egyik változata a adattárház terjesztett, amelyben a adatbázis A Hub Server köztesszoftvert sok adatpiac egyetlen tárolóba egyesítésére használják adat terjesztett (Fehér 1995). Ebben az esetben i adat a vállalatokat több adatpiacon terjesztik. A végfelhasználói kérelmek a címre kerülnek továbbításra adatbázis szerver hub köztes szoftver, amely kibontja az összes adat a data marts kéri, és visszaküldi az eredményeket a végfelhasználói alkalmazásoknak. Ez a módszer üzleti információkat biztosít a végfelhasználók számára. A független adatpiacok problémái azonban továbbra sem szűntek meg. Van egy másik használható architektúra, az úgynevezett adattárház virtuális (White 1995). Ez az architektúra azonban, amelyet a 2.9. ábra ismertet, nem adattárolási architektúra. adat valós, mivel nem helyezi át a betöltést az OLTP rendszerekről a adattárház (Demarest 1994).

Valójában a kérések adat a végfelhasználóktól továbbítják az OLTP-rendszerekhez, amelyek a felhasználói kérések feldolgozása után eredményeket adnak vissza. Bár ez az architektúra lehetővé teszi a végfelhasználók számára, hogy jelentéseket készítsenek és kéréseket készítsenek, nem tudja biztosítani a

adat a vállalati információk történeti és áttekintése, mint i adat a különböző OLTP-rendszerekből nincs integrálva. Ezért ez az architektúra nem tudja kielégíteni az elemzést adat összetett, mint például az előrejelzések.

Hozzáférési és helyreállítási alkalmazások kiválasztása adat

Az építkezés célja a adattárház információ továbbítása a végfelhasználók felé (Inmon és mtsai. 1997, Poe 1996, McFadden 1996, Shanks et al. 1997, Hammergren 1998); egy vagy több hozzáférési és helyreállítási alkalmazás adat biztosítani kell. A mai napig ezeknek az alkalmazásoknak a széles választéka létezik, amelyek közül a felhasználó választhat (Hammergren 1998, Humphries et al. 1999). A kiválasztott alkalmazások meghatározzák a raktározási erőfeszítések sikerét adat egy szervezetben, mert az alkalmazások a leglátványosabb részei adattárház a végfelhasználónak (Inmon et al. 1997, Poe 1996). Hogy sikeres legyél a adattárház, képesnek kell lennie az elemzési tevékenység támogatására adat a végfelhasználó (Poe 1996, Seddon és Benjamin 1998, Eckerson 1999). Így meg kell határozni a végfelhasználó szükségleteinek „szintjét” (Poe 1996, Mattison 1996, Inmon et al. 1997, Humphries et al. 1999).

Általában a végfelhasználók három kategóriába sorolhatók: vezető felhasználók, üzleti elemzők és hatékony felhasználók (Poe 1996, Humphries et al. 1999). A vezető felhasználóknak könnyű hozzáférésre van szükségük az előre meghatározott jelentéskészletekhez (Humphries et al. 1999). Ezek az arányok könnyen elérhetők menünavigációval (Poe 1996). Ezen túlmenően a jelentéseknek grafikus ábrázolással, például táblázatokkal és sablonokkal kell bemutatniuk az információkat az információk gyors továbbítása érdekében (Humphries et al. 1999). Az üzleti elemzőknek, akiknek nem biztos, hogy megvannak a technikai képességei ahhoz, hogy önállóan a semmiből készítsenek jelentéseket, képesnek kell lenniük az aktuális jelentések módosítására, hogy megfeleljenek sajátos igényeiknek (Poe 1996, Humphries et al. 1999). Ezzel szemben a hatékony felhasználók a végfelhasználók olyan típusai, akik képesek kéréseket és jelentéseket a semmiből generálni és írni (Poe 1996, Humphries et al. 1999). Ők azok, akik

más típusú felhasználók számára készítenek jelentéseket (Poe 1996, Humphries et al. 1999).

A végfelhasználói követelmények meghatározása után ki kell választani a hozzáférési és helyreállítási alkalmazásokat adat az összes rendelkezésre álló közül (Poe 1996, Inmon et al. 1997).
Hozzáférés adat és a visszakereső eszközök 4 típusba sorolhatók: OLAP eszközök, EIS/DSS eszközök, lekérdező és jelentéskészítő eszközök és adatbányászati ​​eszközök.

Az OLAP eszközök lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy ad hoc lekérdezéseket hozzanak létre, valamint a adatbázis del adattárház. Ezen túlmenően ezek a termékek lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy részletezzenek adat általánostól a részletesig.

Az EIS/DSS eszközök vezetői jelentéskészítést tesznek lehetővé, például „mi lenne, ha” elemzést és hozzáférést biztosítanak a menüvezérelt jelentésekhez. A jelentéseket előre meg kell határozni, és össze kell vonni a menükkel a könnyebb navigáció érdekében.
A lekérdező és jelentéskészítő eszközök lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy előre meghatározott és specifikus jelentéseket készítsenek.

Az adatbányászati ​​eszközöket olyan kapcsolatok azonosítására használják, amelyek új megvilágításba helyezhetik a rendszerben elfelejtett műveleteket adat az adattárházból.

Az egyes felhasználók igényeinek optimalizálása mellett a kiválasztott eszközöknek intuitívaknak, hatékonyaknak és könnyen használhatóaknak kell lenniük. Ezenkívül kompatibilisnek kell lenniük az architektúra más részeivel, és képesnek kell lenniük a meglévő rendszerekkel való együttműködésre. Javasoljuk továbbá, hogy kedvező árú és teljesítményű adatelérési és visszakereső eszközöket válasszunk. További figyelembe veendő kritériumok közé tartozik az eszköz szállítójának elkötelezettsége a termékük támogatása mellett, és az, hogy az hogyan fog fejlődni a jövőbeni kiadásokban. Annak érdekében, hogy a felhasználók részt vegyenek az adattárház használatában, a fejlesztőcsapat bevonja a felhasználókat az eszközkiválasztási folyamatba. Ebben az esetben gyakorlati felhasználói értékelést kell végezni.

Az adattárház értékének növelése érdekében a fejlesztőcsapat webes hozzáférést is biztosíthat adattárházához. A webes adattárház lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy hozzáférjenek a adat távoli helyekről vagy utazás közben. Továbbá információ lehet

alacsonyabb költségek mellett biztosítható a képzési költségek csökkentése révén.

2.4.3 Adattárház Működési fázis

Ez a fázis három tevékenységből áll: az adatfrissítési stratégiák meghatározása, az adattárházi tevékenységek ellenőrzése és az adattárház biztonságának kezelése.

Adatfrissítési stratégiák meghatározása

A kezdeti betöltés után, i adat nel adatbázis Az adattárház tartalmát rendszeresen frissíteni kell a rajtuk végrehajtott módosítások reprodukálásához adat eredetiek. Ezért el kell döntenie, hogy mikor frissítse, milyen gyakran ütemezze be a frissítést, és hogyan frissítse az adatokat adat. Javasoljuk, hogy frissítse a adat amikor a rendszer offline állapotba hozható. A frissítési gyakoriságot a fejlesztőcsapat határozza meg a felhasználói igények alapján. Az adattárház frissítésének két módja van: a teljes frissítés és a változások folyamatos betöltése.

Az első megközelítés, a teljes frissítés, az összes újratöltését igényli adat a semmiből. Ez azt jelenti, hogy minden adat minden frissítésbe ki kell vonni, meg kell tisztítani, átalakítani és integrálni. Ezt a megközelítést lehetőség szerint kerülni kell, mert sok időt és erőforrást igényel.

Alternatív megoldás a változások folyamatos feltöltése. Ez hozzáadja az i adat amelyek az utolsó adattárház-frissítési ciklus óta megváltoztak. Az új vagy módosított rekordok azonosítása jelentősen csökkenti a rekordok mennyiségét adat amelyeket minden frissítésnél tovább kell terjeszteni az adattárházba, mivel csak ezek adat hozzáadásra kerül adatbázis az adattárházból.

Legalább 5 megközelítés használható az i adat új vagy módosított. Hatékony adatfrissítési stratégia elérése érdekében adat ezeknek a megközelítéseknek a keveréke, amely a rendszer minden változását rögzíti, hasznos lehet.

Az első megközelítés, amely időbélyegeket használ, azt feltételezi, hogy mindegyik hozzá van rendelve adat szerkesztett és frissített egy időbélyeget, hogy könnyen azonosíthassa az összeset adat módosított és új. Ezt a megközelítést azonban nem használják széles körben a legtöbb mai operációs rendszerben.
A második megközelítés egy olyan alkalmazás által generált delta fájl használata, amely csak a módosításokat tartalmazza adat. A fájl használata a frissítési ciklust is felerősíti. Azonban még ezt a módszert sem alkalmazták sok alkalmazásban.
A harmadik megközelítés egy naplófájl vizsgálata, amely alapvetően a delta fájlhoz hasonló információkat tartalmaz. Az egyetlen különbség az, hogy egy naplófájl jön létre a helyreállítási folyamathoz, és nehéz lehet megérteni.
A negyedik megközelítés az alkalmazás kódjának módosítása. A legtöbb alkalmazáskód azonban régi és törékeny; ezért ezt a technikát kerülni kell.
Az utolsó megközelítés a adat forrásokat a fő dei fájllal adat.

Adattárházi tevékenységek ellenőrzése

Miután az adattárházat a felhasználók rendelkezésére bocsátották, időnként figyelemmel kell kísérni. Ebben az esetben az adattárház-adminisztrátor egy vagy több felügyeleti és vezérlőeszközt alkalmazhat az adattárház használatának figyelemmel kísérésére. Különösen információkat lehet gyűjteni az emberekről és arról, hogy mennyi idő alatt hozzáférnek az adattárházhoz. Gyerünk adat összegyűjtve az elvégzett munka profilja készíthető, amely felhasználható a felhasználó visszaterhelési megvalósításában. A visszaterhelés lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy tájékozódjanak az adattárház feldolgozási költségeiről.

Továbbá az adattárház-audit segítségével azonosítani lehet a lekérdezések típusait, méretét, a napi lekérdezések számát, a lekérdezések reakcióidejét, az elért szektorokat és a lekérdezések mennyiségét. adat feldolgozott. Az adattárház auditálás másik célja 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, könnyen elérhető. Emiatt védeni kell az illetéktelen felhasználóktól. A biztonság megvalósításának egyik módja a del függvény használata DBMS hogy különböző jogosultságokat rendeljünk a különböző típusú felhasználókhoz. Ily módon minden felhasználótípushoz hozzáférési profilt kell fenntartani. Az adattárház biztonságossá tételének másik módja a titkosítás, ahogyan az a adatbázis az adattárházból. Hozzáférés adat és a visszakereső eszközöknek vissza kell fejteniük a adat mielőtt bemutatná az eredményeket a felhasználóknak.

2.4.4 Adattárház Üzembe helyezési fázis

Ez az utolsó fázis az adattárház megvalósítási ciklusában. Az ebben a szakaszban végrehajtandó tevékenységek közé tartozik a felhasználók képzése az adattárház használatára, valamint az adattárház felülvizsgálata.

Felhasználói képzés

A felhasználói oktatást a hozzáférés előtt el kell végezni adat az adattárház és a visszakereső eszközök használata. Általában a foglalkozásokat a tárolás fogalmának bemutatásával kell kezdeni adat, az adattárház tartalma, a meta adat és az eszközök alapvető tulajdonságait. Ezután a haladóbb felhasználók tanulmányozhatják az adatelérési és -visszakereső eszközök fizikai tábláit és felhasználói jellemzőit is.

Számos megközelítés létezik a felhasználói képzés elvégzésére. Ezek egyike sok felhasználó vagy elemző kiválasztása a felhasználók csoportjából, vezetői és kommunikációs készségeik alapján. Személyes képzésben részesülnek mindarról, amit tudniuk kell a rendszer megismeréséhez. A képzés befejeztével visszatérnek munkájukhoz, és elkezdik tanítani a többi felhasználót a rendszer használatára. A

A tanultak alapján a többi felhasználó megkezdheti az adattárház felfedezését.
Egy másik megközelítés az, hogy sok felhasználót képezzenek egyszerre, mintha egy osztálytermi tanfolyamon venne részt. Ez a módszer akkor megfelelő, ha sok felhasználót kell egyszerre képezni. Egy másik módszer az, hogy minden felhasználót külön-külön, egyenként betanítanak. Ez a módszer akkor megfelelő, ha kevés a felhasználó.

A felhasználói képzés célja, hogy megismertesse Önt a adat és visszakereső eszközök, valamint az adattárház tartalma. Néhány felhasználót azonban túlterhelhet az edzés során nyújtott információ mennyisége. Ezután bizonyos számú frissítő ülést kell végezni a folyamatos segítségnyújtás és a konkrét kérdések megválaszolása érdekében. Egyes esetekben felhasználói csoportot alakítanak ki az ilyen típusú támogatás biztosítására.

Visszajelzés gyűjtése

Az adattárház bevezetése után a felhasználók használhatják az i adat amelyek különböző célokból az adattárházban találhatók. Leginkább az elemzők vagy a felhasználók az i adat az adattárházban:

1. 1 A vállalati trendek azonosítása
2. 2 Elemezze a beszerzési profilokat ügyfelek
3. 3 Oszd i ügyfelek és i
4. 4 Biztosítsa a legjobb szolgáltatásokat ügyfelek – a szolgáltatások testreszabása
5. 5. Fogalmazzon meg stratégiákat értékesítés
6. 6. Versenyképes árajánlatokat adjon a költségelemzésekhez és segítsen az ellenőrzésben
7. 7 A stratégiai döntéshozatal támogatása
8. 8. Ismerje meg a kitűnési lehetőségeket
9. 9 A jelenlegi üzleti folyamatok minőségének javítása
10. 10 Ellenőrizze a nyereséget

Az adattárház fejlesztési irányát követve egy sor felülvizsgálatot lehetne végezni a rendszeren a visszacsatolás érdekében

mind a fejlesztőcsapattól, mind a végfelhasználói közösségtől.
A kapott eredményeket figyelembe lehet venni a következő fejlesztési ciklusban.

Mivel az adattárház inkrementális megközelítésű, kulcsfontosságú, hogy tanuljunk a korábbi fejlesztések sikereiből és hibáiból.

2.5 Összefoglalás

Ebben a fejezetben a szakirodalomban megtalálható megközelítéseket tárgyaltuk. Az 1. részben az adattárház fogalmát és a döntéstudományban betöltött szerepét tárgyaltuk. A 2. rész ismertette az adattárházak és az OLTP-rendszerek közötti főbb különbségeket. A 3. fejezetben a Monash adattárház modellt tárgyaltuk, amelyet a 4. részben használtunk az adattárház fejlesztési folyamatának leírására, ezek a tézisek nem alapoztak szigorú kutatást. Ami a valóságban történik, nagyon eltérhet attól, amit a szakirodalom beszámol, azonban ezek az eredmények felhasználhatók egy olyan alapháttér kialakítására, amely aláhúzza a kutatás adattárház fogalmát.

3. fejezet

Kutatási és tervezési módszerek

Ez a fejezet a tanulmány kutatási és tervezési módszereivel foglalkozik. Az első rész általános képet ad az információkereséshez rendelkezésre álló kutatási módszerekről, valamint az adott vizsgálathoz legjobb módszer kiválasztásának kritériumairól. A 2. részben az imént bemutatott kritériumok alapján kiválasztott két módszert tárgyaljuk; ezek közül az egyiket a 3. szakaszban foglalt indoklással választják ki és fogadják el, ahol a másik kritérium kizárásának indokai is szerepelnek. A 4. rész a kutatási tervet, az 5. fejezet pedig a következtetéseket mutatja be.

3.1 Információs rendszerek kutatása

Az információs rendszerekkel kapcsolatos kutatás nemcsak a technológiai területre korlátozódik, hanem ki kell terjeszteni a viselkedési és szervezeti célokra is.
Ezt a társadalomtudományoktól a természettudományokig különböző tudományágak téziseinek köszönhetjük; ez szükségessé teszi a kutatási módszerek bizonyos spektrumát, beleértve a kvantitatív és kvalitatív módszereket is, amelyeket az információs rendszerekben kell alkalmazni.
Minden rendelkezésre álló kutatási módszer fontos, sőt több kutató is, mint például Jenkins (1985), Nunamaker et al. (1991) és Galliers (1992) azzal érvelnek, hogy nincs specifikus univerzális módszer az információs rendszerek különböző területein végzett kutatások elvégzésére; Valójában egy módszer alkalmas lehet egy adott kutatásra, de nem másra. Ez azt jelenti, hogy olyan módszert kell kiválasztanunk, amely megfelel az adott kutatási projektünknek: erre a választásra Benbasat et al. (1987) szerint figyelembe kell venni a kutatás természetét és célját.

3.1.1 A kutatás jellege

A kutatás jellegéből adódóan a különböző módszerek három, az információtudományban széles körben ismert hagyományba sorolhatók: pozitivista, értelmező és kritikai kutatás.

3.1.1.1 Pozitivista kutatás

A pozitivista kutatást tudományos vagy empirikus vizsgálatnak is nevezik. Arra törekszik, hogy „megmagyarázza és megjósolja, mi fog történni a társadalmi világban azáltal, hogy megvizsgálja az azt alkotó elemek közötti törvényszerűségeket és ok-okozati összefüggéseket” (Shanks et al 1993).

A pozitivista kutatásokat is az ismételhetőség, az egyszerűsítések és a cáfolatok jellemzik. Továbbá a pozitivista kutatás elismeri, hogy a vizsgált jelenségek között a priori összefüggések léteznek.
Galliers (1992) szerint a taxonómia a pozitivista paradigmába tartozó kutatási módszer, amely azonban nem korlátozódik csak erre, sőt léteznek laboratóriumi kísérletek, terepkísérletek, esettanulmányok, tételek bemutatása, előrejelzések és szimulációk. E módszerek alkalmazásával a kutatók elismerik, hogy a vizsgált jelenségek objektíven és szigorúan megfigyelhetők.

3.1.1.2 Interpretatív kutatás

Az interpretatív kutatást, amelyet gyakran fenomenológiának vagy antipozitivizmusnak neveznek, Neuman (1994) a következőképpen írja le: „a cselekvés társadalmi jelentésének szisztematikus elemzése az emberek természetes helyzetekben való közvetlen és részletes megfigyelésén keresztül, annak érdekében, hogy megértsük és megértsük. annak értelmezésére, hogy az emberek hogyan teremtik meg és tartják fenn társadalmi világukat”. Az értelmező vizsgálatok elvetik azt a feltételezést, hogy a megfigyelt jelenségek objektíven megfigyelhetők. Valójában szubjektív értelmezéseken alapulnak. Továbbá az interpretációs kutatók nem kényszerítenek a priori jelentéseket az általuk vizsgált jelenségekre.

Ez a módszer magában foglalja a szubjektív/argumentatív tanulmányokat, az akciókutatást, a leíró/interpretatív tanulmányokat, a jövőkutatást és a szerepjátékokat. Ezeken a felméréseken és esettanulmányokon kívül ebbe a megközelítésbe bele lehet foglalni, mivel azok egyének vagy szervezetek vizsgálatára vonatkoznak összetett valós helyzetekben.

3.1.1.3 Kritikai kutatás

A kritikai kutatás a társadalomtudományok legkevésbé ismert megközelítése, de a közelmúltban felfigyeltek rá az információs rendszerekkel foglalkozó kutatók. Az a filozófiai feltevés, hogy a társadalmi valóságot történelmileg az emberek, valamint a társadalmi rendszerek saját cselekvéseikkel és interakcióikkal állítják elő és reprodukálják. Képességüket azonban számos társadalmi, kulturális és politikai megfontolás közvetíti.

Az interpretatív kutatásokhoz hasonlóan a kritikai kutatás is azt állítja, hogy a pozitivista kutatásnak semmi köze a társadalmi kontextushoz, és figyelmen kívül hagyja annak az emberi cselekvésekre gyakorolt ​​hatását.
A kritikai kutatások viszont kritizálják az interpretatív kutatásokat, mert túlságosan szubjektívek, és nem célja, hogy segítsen az embereknek életük javításában. A legnagyobb különbség a kritikai kutatás és a másik két megközelítés között az értékelő dimenzió. Míg a pozitivista és értelmező hagyományok objektivitása a status quo vagy a társadalmi valóság előrejelzése vagy magyarázata, addig a kritikai kutatás célja a vizsgált társadalmi valóság kritikai értékelése és átalakítása.

A kritikus kutatók általában ellenzik a status quót a társadalmi különbségek megszüntetése és a társadalmi feltételek javítása érdekében. A kritikai kutatás elkötelezte magát az érdeklődésre számot tartó jelenségek folyamatszerű megközelítése mellett, ezért általában longitudinális. A kutatási módszerek példái a hosszú távú történeti vizsgálatok és a néprajzi vizsgálatok. A kritikai kutatást azonban nem alkalmazták széles körben az információs rendszerek kutatásában

3.1.2 A kutatás célja

A kutatás jellege mellett célja, hogy a kutatót eligazítsa egy adott kutatási módszer kiválasztásában. Egy kutatási projekt célja szorosan összefügg a kutatás helyzetével a kutatási ciklushoz képest, amely három fázisból áll: elméletépítés, elmélet tesztelés és elmélet finomítás. Így a kutatási ciklus időzítése alapján egy kutatási projektnek lehet magyarázó, leíró, feltáró vagy előrejelző célja.

3.1.2.1 Feltáró kutatás

A feltáró kutatás célja egy teljesen új téma vizsgálata, kérdések és hipotézisek megfogalmazása a jövőbeli kutatásokhoz. Ezt a fajta kutatást az elméletépítésben használják, hogy egy új területen kezdő referenciákat szerezzenek. Jellemzően kvalitatív kutatási módszereket alkalmaznak, például esettanulmányokat vagy fenomenológiai tanulmányokat.

Lehetőség van azonban kvantitatív technikák, például feltáró felmérések vagy kísérletek alkalmazására is.

3.1.3.3 Leíró kutatás

A leíró kutatás célja egy adott szervezeti helyzet vagy gyakorlat részletes elemzése és leírása. Ez alkalmas elméletek felépítésére, és hipotézisek megerősítésére vagy megkérdőjelezésére is használható. A leíró kutatás általában mértékek és minták felhasználását foglalja magában. A legalkalmasabb kutatási módszerek a felmérések és az előzmények elemzése.

3.1.2.3 Magyarázó kutatás

A magyarázó kutatás megpróbálja megmagyarázni, miért történnek a dolgok. Már tanulmányozott tényekre épül, és megpróbálja megtalálni ezeknek a tényeknek az okait.
Így a magyarázó kutatás általában feltáró vagy leíró kutatásra épül, és az elméletek tesztelésének és finomításának kiegészítője. A magyarázó kutatás általában esettanulmányokat vagy felmérésen alapuló kutatási módszereket alkalmaz.

3.1.2.4 Megelőző kutatás

A megelőző kutatás célja a vizsgált események és viselkedések előrejelzése (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 lehetséges kutatási módszer használható egy adott vizsgálat során. Azonban léteznie kell egy konkrét módszernek, amely alkalmasabb a többinél egy adott típusú kutatási projekthez. (Galliers 1987, Yin 1989, De Vaus 1991). Ezért minden kutatónak gondosan fel kell mérnie a különböző módszerek erősségeit és gyengeségeit, hogy a kutatási projekttel leginkább megfelelő és összeegyeztethető kutatási módszert alkalmazhassa. (Jenkins 1985, Pervan és Klass 1992, Bonomia 1985, Yin 1989, Himilton és Ives 1992).

3.2. Lehetséges kutatási módszerek

A projekt célja az volt, hogy tanulmányozza az ausztrál szervezetek tapasztalatait az i adat fejlesztésével tároljuk adattárház. Dato hogy jelenleg Ausztráliában hiányoznak a kutatások az adattárház területén, ez a kutatási projekt még a kutatási ciklus elméleti szakaszában tart, és feltáró célú. Az adattárházat alkalmazó ausztrál szervezetek tapasztalatainak feltárása a valós társadalom értelmezését igényli. Ebből következően a kutatási projekt alapjául szolgáló filozófiai feltevés a hagyományos értelmezést követi.

A rendelkezésre álló módszerek alapos vizsgálata után két lehetséges kutatási módszert határoztak meg: a felméréseket és az esettanulmányokat, amelyek feltáró kutatáshoz használhatók (Shanks et al. 1993). Galliers (1992) felülvizsgált taxonómiájában azzal érvel e két módszer alkalmassága mellett, hogy alkalmasak elméletalkotásra. A következő két alfejezet részletesen tárgyalja az egyes módszereket.

3.2.1 A felmérés kutatási módszere

A felmérés kutatási módszere az ősi népszámlálási módszerből származik. A népszámlálás egy teljes népesség információinak összegyűjtéséből áll. Ez a módszer drága és nem praktikus, különösen, ha nagy a lakosság. Így a népszámláláshoz képest a felmérés általában arra összpontosít, hogy információt gyűjtsön a lakosság kis számú képviselőjéről vagy mintájáról (Fowler 1988, Neuman 1994). A minta a minta szerkezetétől, méretétől és az alkalmazott kiválasztási módszertől függően eltérő pontossággal tükrözi azt a sokaságot, amelyből húzták (Fowler 1988, Babbie 1982, Neuman 1994).

A felmérés módszerét úgy definiálják: „egy adott időpontban gyakorlatokról, helyzetekről vagy nézetek pillanatfelvételei, amelyeket kérdőívek vagy interjúk segítségével készítenek, és amelyekből következtetések vonhatók le.
készült” (Galliers 1992:153) [kérdőívek vagy interjúk segítségével készített pillanatfelvétel gyakorlatokról, helyzetekről vagy nézetek egy adott időpontban, amelyből következtetések vonhatók le]. A felmérések azzal foglalkoznak, hogy a vizsgálat bizonyos aspektusairól információkat gyűjtsenek bizonyos számú résztvevőtől kérdések feltevésével (Fowler 1988). Ezek a kérdőívek és interjúk, amelyek személyes és strukturált telefonos interjúkat is tartalmaznak, egyben a gyűjtési technikák is. adat leggyakrabban a vizsgálatok során alkalmazzák (Blalock 1970, Nachmias és Nachmias 1976, Fowler 1988), megfigyelések és elemzések használhatók (Gable 1994). Mindezen gyűjtési módszerek közül a adat, a kérdőív használata a legnépszerűbb technika, mivel ez biztosítja, hogy i adat

Az összegyűjtött adatok strukturáltak és formázottak, ezért megkönnyítik az információk osztályozását (Hwang 1987, de Vaus 1991).

Az i. elemzésekor adat, a vizsgálati stratégia gyakran alkalmaz kvantitatív technikákat, például statisztikai elemzést, de kvalitatív technikákat is lehet alkalmazni (Galliers 1992, Pervan

és Klass 1992, Gable 1994). Általában, i adat összegyűjtöttük az asszociációk eloszlásának és mintázatának elemzésére szolgálnak (Fowler 1988).

Bár a felmérések általában megfelelőek a „mi?” kérdéssel foglalkozó kutatásokhoz. (mit) vagy abból származtatva, mint például a „mennyit” és a „hányat”, a „miért” kérdésen keresztül tehetők fel (Sonquist és Dunkelberg 1977, Yin 1989). Sonquist és Dunkelberg (1977) szerint a vizsgáló kutatás célja hipotézisek megkérdőjelezése, programok értékelése, a populáció leírása és az emberi viselkedés modelljeinek kidolgozása. Továbbá a felmérések felhasználhatók egy bizonyos lakossági vélemény, állapotok, vélemények, jellemzők, elvárások, sőt múltbeli vagy jelenlegi viselkedések tanulmányozására is (Neuman 1994).

A felmérések lehetővé teszik a kutató számára a népesség közötti kapcsolatok felfedezését, és az eredmények általában általánosabbak, mint más módszerek (Sonquist és Dunkelberg 1977, Gable 1994). A felmérések lehetővé teszik a kutatók számára, hogy nagyobb földrajzi területet fedjenek le, és sok válaszadót elérjenek (Blalock 1970, Sonquist és Dunkelberg 1977, Hwang és Lin 1987, Gable 1994, Neuman 1994). Végül a felmérések olyan információkkal szolgálhatnak, amelyek máshol vagy az elemzésekhez szükséges formában nem állnak rendelkezésre (Fowler 1988).

A felmérés elvégzésének azonban vannak korlátai. Hátránya, hogy a kutató nem tud sok információt szerezni a vizsgált objektumról. Ez annak a ténynek köszönhető, hogy a felméréseket csak egy adott időpontban végzik el, és ezért korlátozott számú változó és személy áll rendelkezésre a kutató számára.

tanulmány (Yin 1989, de Vaus 1991, Gable 1994, Denscombe 1998). Egy másik hátrány, hogy egy felmérés elvégzése idő- és erőforrás-költséges lehet, különösen, ha személyes interjúkat tartalmaz (Fowler 1988).

3.2.2. Kérdező kutatási módszer

A kérdező kutatási módszer egy adott szituáció mélyreható vizsgálatát foglalja magában a valós világban, meghatározott időtartamon keresztül, a kutató beavatkozása nélkül (Shanks & C. 1993, Eisenhardt 1989, Jenkins 1985). Ezt a módszert elsősorban a vizsgált változók közötti kapcsolatok leírására használják egy adott helyzetben (Galliers 1992). A vizsgálatok egy vagy több esetet is érinthetnek, az elemzett jelenségtől függően (Franz és Robey 1987, Eisenhardt 1989, Yin 1989).

A kutatási módszert úgy definiálják, mint „olyan empirikus vizsgálatot, amely egy jelenkori jelenséget annak tényleges kontextusában vizsgál, egy vagy több entitástól, például emberektől, csoportoktól vagy szervezetektől gyűjtött több forrás felhasználásával” (Yin 1989). Nincs egyértelmű elválasztás a jelenség és kontextusa között, és nincs kísérleti ellenőrzés vagy a változók manipulálása (Yin 1989, Benbasat et al. 1987).

Különféle technikák léteznek a gyűjtésre adat a lekérdezési módszerben alkalmazhatók, amelyek magukban foglalják a közvetlen megfigyeléseket, a levéltári iratok áttekintését, a kérdőíveket, a dokumentáció áttekintését és a strukturált interjúkat. Változatos betakarítási technikákkal adat, a vizsgálatok lehetővé teszik a kutatóknak, hogy mindkettővel foglalkozzanak adat minőségi és mennyiségi egyszerre (Bonoma 1985, Eisenhardt 1989, Yin 1989, Gable 1994). A felmérési módszerhez hasonlóan a felmérés kutatója megfigyelőként vagy kutatóként szolgál, nem pedig aktív résztvevője a vizsgált szervezetnek.

Benbasat és munkatársai (1987) azt állítják, hogy a kutatási módszer különösen alkalmas kutatáselmélet felépítésére, amely egy kutatási kérdéssel kezdődik és a formálással folytatódik.

egy elméletet a gyűjtési folyamat során adat. Színpadra is alkalmas

Az elméletépítésről Franz és Robey (1987) azt sugallják, hogy a kutatási módszer a komplex elméleti fázisban is használható. Ebben az esetben az összegyűjtött bizonyítékok alapján egy adott elmélet vagy hipotézis igazolódik vagy cáfolódik. Emellett a felmérés alkalmas a „hogyan” vagy „miért” kérdésekkel foglalkozó kutatásokra is (Yin 1989).

Más módszerekhez képest a felmérések lehetővé teszik a kutató számára, hogy a lényeges információkat részletesebben rögzítse (Galliers 1992, Shanks et al. 1993). Ezenkívül a felmérések lehetővé teszik a kutató számára, hogy megértse a vizsgált folyamatok természetét és összetettségét (Benbasat et al. 1987).

A felmérés módszerének négy fő hátránya van. Az első az ellenőrzött levonások hiánya. A kutató szubjektivitása megváltoztathatja a vizsgálat eredményeit és következtetéseit (Yin 1989). A második hátrány az ellenőrzött megfigyelés hiánya. A kísérleti módszerekkel ellentétben a vizsgáló kutató nem tudja ellenőrizni a vizsgált jelenségeket, mivel azokat természetes összefüggésükben vizsgálják (Gable 1994). A harmadik hátrány a reprodukálhatóság hiánya. Ennek az az oka, hogy a kutató valószínűleg nem fogja megfigyelni ugyanazokat az eseményeket, és nem tudja ellenőrizni egy adott vizsgálat eredményeit (Lee 1989). Végül a replikálhatóság hiánya miatt nehéz általánosítani az egy vagy több vizsgálat eredményeit (Galliers 1992, Shanks et al. 1993). Mindezek a problémák azonban nem leküzdhetetlenek, sőt, a kutató megfelelő intézkedésekkel minimalizálhatja (Lee 1989).

3.3. Indokolja a kutatási módszertant! fogadott

A vizsgálat két lehetséges kutatási módszere közül a felmérési módszert tartják a legalkalmasabbnak. A vizsgálatot a relevánsak alapos mérlegelése után elvetették

érdemei és gyengeségei. Az alábbiakban tárgyaljuk az egyes módszerek megfelelőségét vagy alkalmatlanságát ehhez a vizsgálathoz.

3.3.1. A kutatási módszer helytelensége a vizsgálat

A vizsgálati módszer egy adott helyzet mélyreható tanulmányozását igényli egy vagy több szervezeten belül egy bizonyos időszakon keresztül (Eisenhardt 1989). Ebben az esetben az időtartam meghaladhatja a jelen vizsgálatra megadott időkeretet. A másik ok, amiért nem alkalmazzuk a felmérési módszert, az, hogy az eredményeket a szigorúság hiánya okozhatja (Yin 1989). A kutató szubjektivitása befolyásolhatja az eredményeket és a következtetéseket. Egy másik ok, hogy ez a módszer alkalmasabb a „hogyan” vagy „miért” típusú kérdések kutatására (Yin 1989), míg a kutatási kérdés a „mi” típusú. Végül, de nem utolsósorban nehéz általánosítani egy vagy néhány vizsgálat eredményeit (Galliers 1992, Shanks et al. 1993). Ezen indoklás alapján nem a kérdőíves kutatási módszert választották, mivel az alkalmatlan volt a vizsgálat elvégzésére.

3.3.2. A keresési módszer kényelme vizsgálat

Amikor ezt a kutatást végezték, az adattárház gyakorlatát nem alkalmazták széles körben az ausztrál szervezetek. Így az ausztrál szervezeteken belüli végrehajtásukkal kapcsolatban nem sok információ állt rendelkezésre. A rendelkezésre álló információk olyan szervezetektől származnak, amelyek megvalósították vagy használták a adattárház. Ebben az esetben a legmegfelelőbb a kérdőíves kutatási módszer, amely lehetővé teszi olyan információk megszerzését, amelyek máshol nem, illetve az elemzéshez szükséges formában nem állnak rendelkezésre (Fowler 1988). Ezenkívül a kérdőíves kutatási módszer lehetővé teszi a kutató számára, hogy jó betekintést nyerjen egy adott időpontban alkalmazott gyakorlatokba, helyzetekbe vagy nézetekbe (Galliers 1992, Denscombe 1998). Áttekintésre volt szükség az ausztrál adattárházi tapasztalatokkal kapcsolatos ismeretek bővítéséhez.

Továbbá Sonquist és Dunkelberg (1977) azt állítja, hogy a felmérési kutatások eredményei általánosabbak, mint más módszerek.

3.4. Survey Research Design

Az adattárházi gyakorlatokról szóló felmérés 1999-ben készült. A célpopulációt az adattárházi tanulmányok iránt érdeklődő ausztrál szervezetek alkották, mivel valószínűleg már korábban is tájékozódtak a adat amelyeket tárolnak, és ezért hasznos információkkal szolgálhatnak ehhez a tanulmányhoz. A célpopulációt a The Data Warehousing Institute (Tdwi-aap) összes ausztrál tagjának kezdeti felmérése alapján azonosították. Ez a rész a jelen tanulmány empirikus kutatási szakaszának felépítését tárgyalja.

3.4.1. Betakarítási technika adat

A kérdőíves kutatásban általánosan használt három technika (azaz postai kérdőív, telefonos interjú és személyes interjú) (Nachmias 1976, Fowler 1988, de Vaus 1991) közül a levél kérdőívet alkalmaztuk ehhez a tanulmányhoz. Ez utóbbi elfogadásának első oka az, hogy földrajzilag szétszórt populációt érhet el (Blalock 1970, Nachmias és Nachmias 1976, Hwang és Lin 1987, de Vaus 1991, Gable 1994). Másodszor, a levelező kérdőív magasan képzett résztvevők számára alkalmas (Fowler 1988). A tanulmány e-mailes kérdőívét az adattárházi projektek szponzorainak, igazgatóinak és/vagy projektmenedzsereinek címezték. Harmadszor, a postai kérdőívek akkor megfelelőek, ha rendelkezésre áll egy biztonságos levelezőlista (Salant és Dilman 1994). A TDWI, ebben az esetben egy megbízható adattárház-szövetség, megadta ausztrál tagjainak levelezési listáját. A postai kérdőív másik előnye a telefonos kérdőívvel vagy a személyes interjúkkal szemben, hogy lehetővé teszi a válaszadók számára, hogy pontosabban válaszoljanak, különösen akkor, ha a válaszadóknak jegyzeteket kell olvasniuk, vagy meg kell beszélniük a kérdéseket másokkal (Fowler 1988).

Lehetséges hátrány a kérdőívek postai úton történő kitöltéséhez szükséges idő. Általában a levélkérdést ebben a sorrendben hajtják végre: elküldi a leveleket, megvárja a válaszokat, és visszaigazolást küld (Fowler 1988, Bainbridge 1989). Így a teljes idő hosszabb lehet, mint a személyes interjúkhoz vagy telefonos interjúkhoz szükséges idő. A teljes idő azonban előre ismert (Fowler 1988, Denscombe 1998). A személyes interjúk készítésére fordított idő nem tudható előre, mivel az interjúnként változik (Fowler 1988). A telefonos interjúk gyorsabbak lehetnek, mint a postai kérdőívek és a személyes interjúk, de néhány ember elérhetetlensége miatt magas lehet a válaszadási arány (Fowler 1988). Ezenkívül a telefonos interjúk általában a kérdések viszonylag rövid listájára korlátozódnak (Bainbridge 1989).

A levelező kérdőív másik gyengesége a magas válaszadási arány (Fowler 1988, Bainbridge 1989, Neuman 1994). Azonban ellenintézkedések történtek azáltal, hogy ezt a tanulmányt egy megbízható adattárház-intézettel (azaz TDWI-vel) társították (Bainbridge 1989, Neuman 1994), amely két emlékeztető levelet küld a nem válaszolóknak (Fowler 1988, Neuman 1994), és egy további levelet is tartalmaz. elmagyarázva a vizsgálat célját (Neuman 1994).

3.4.2. Elemzési egység

A tanulmány célja, hogy információkat szerezzen az adattárház megvalósításáról és használatáról az ausztrál szervezeteken belül. A célpopuláció az összes ausztrál szervezetből áll, amely megvalósította vagy végrehajtja, i adattárház. Ezután az egyes szervezeteket névre jegyeztetik be. A kérdőívet postai úton juttattuk el az örökbefogadásban érdekelt szervezetekhez adattárház. Ez a módszer biztosítja, hogy az összegyűjtött információk minden résztvevő szervezet legmegfelelőbb forrásaiból származzanak.

3.4.3. Felmérés minta

A felmérés résztvevőinek „levelezőlistáját” a TDWI-től szereztük be. Ebből a listából 3000 ausztrál szervezetet választottak ki a mintavétel alapjául. A mintához egy kiegészítő levelet küldtünk, amely ismerteti a felmérés projektjét és célját, valamint egy válaszlapot és egy előre kifizetett borítékot a kitöltött kérdőív visszaküldésére. A 3000 szervezetből 198 vállalta, hogy részt vesz a vizsgálatban. Ilyen kevés válaszra számítottak Dato azon ausztrál szervezetek nagy száma, amelyek akkoriban magukévá tették vagy magáévá tették szervezetükön belül az adattárházi stratégiát. Így ennek a tanulmánynak a célcsoportja mindössze 198 szervezetből áll.

3.4.4. A kérdőív tartalma

A kérdőív felépítése a Monash adattárházi modellen alapult (ezt korábban a 2.3. részben tárgyaltuk). A kérdőív tartalma a 2. fejezetben bemutatott szakirodalmi elemzésen alapult. A felmérésben résztvevőknek elküldött kérdőív egy példánya a B. függelékben található. A kérdőív hat részből áll, amelyek követik a vizsgált modell fázisait. A következő hat bekezdés röviden összefoglalja az egyes szakaszok tartalmát.

A rész: Alapvető információk a szervezetről
Ez a rész a részt vevő szervezetek profiljával kapcsolatos kérdéseket tartalmaz. Ezenkívül néhány kérdés a résztvevő adattárház-projekt állapotához kapcsolódik. Bizalmas információk, például a szervezet neve nem derült ki a felmérés elemzéséből.

B rész: Kezdet
Az ebben a részben található kérdések az adattárház elindításának feladatához kapcsolódnak. Kérdéseket tettek fel a projekt kezdeményezőire, kezeseire, a szükséges készségekre és ismeretekre, az adattárházfejlesztési célokra és a végfelhasználói elvárásokra vonatkozóan.

C rész: Tervezés
Ez a rész a tervezési tevékenységekhez kapcsolódó kérdéseket tartalmaz adattárház. A kérdések különösen a végrehajtás terjedelmére, a projekt időtartamára, a projekt költségeire és a költség-haszon elemzésre vonatkoztak.

D szakasz: Fejlesztés
A fejlesztési részben a fejlesztési tevékenységgel kapcsolatos kérdések találhatók adattárház: végfelhasználói igények gyűjteménye, források adat, a logikai modellje adat, prototípusok, kapacitástervezés, műszaki architektúrák és adattárház-fejlesztő eszközök kiválasztása.

E szakasz: Működés
A működéssel és bővíthetőségével kapcsolatos működési kérdések adattárház, hogyan alakul a fejlesztés következő szakaszában. Ott adat minőség, a frissítési stratégiák adat, a szemcsézettsége adat, méretezhetősége adattárház és a biztonsági kérdések adattárház voltak a feltett kérdések között.

F. szakasz: Fejlesztés
Ez a rész a használatával kapcsolatos kérdéseket tartalmaz adattárház végfelhasználók által. A kutatót a cél és a hasznosság érdekelte adattárház, az elfogadott felülvizsgálati és képzési stratégiák és az ellenőrzési stratégia adattárház fogadott.

3.4.5. Válaszadási arány

Noha a postai kérdőíveket kritizálják alacsony válaszadási arányuk miatt, intézkedéseket hoztak a visszaküldési arány növelésére (amint azt korábban a 3.4.1. részben tárgyaltuk). A „válaszadási arány” kifejezés a kérdőívre válaszoló személyek százalékos arányát jelenti egy adott felmérési mintában (Denscombe 1998). A vizsgálat válaszarányának kiszámításához a következő képletet használtuk:

A válaszolók száma
Válaszadási arány = —————————————————————————— X 100 A kiküldött kérdőívek száma összesen

3.4.6. Pilóta teszt

Mielőtt a kérdőívet a mintába küldték volna, a kérdéseket pilot tesztekkel vizsgálták meg Luck és Rubin (1987), Jackson (1988) és de Vaus (1991) javaslatai szerint. A próbatesztek célja, hogy felfedjenek minden kínos, kétértelmű kifejezést és nehezen értelmezhető kérdést, tisztázzák a használt definíciókat és kifejezéseket, valamint meghatározzák a kérdőív kitöltéséhez szükséges hozzávetőleges időt (Warwick és Lininger 1975, Jackson 1988, Salant és Dilman 1994). A kísérleti teszteket a végső alanyokhoz hasonló jellemzőkkel rendelkező alanyok kiválasztásával végezték, ahogy azt Davis e. Cosenza (1993). Ebben a tanulmányban hat adattárolási szakembert választottak ki kísérleti alanynak. Minden próbateszt után elvégezték a szükséges korrekciókat. Az elvégzett próbatesztekből a résztvevők hozzájárultak a kérdőív végleges változatának újraformálásához és visszaállításához.

3.4.7. Elemzési módszerek By Ad

I adat A zárt kérdőívekből gyűjtött felmérések közül az SPSS nevű statisztikai programcsomag segítségével elemeztük. A válaszok nagy részét leíró statisztikák segítségével elemezték. Számos kérdőívet hiányosan küldtek vissza. Ezeket nagyobb körültekintéssel kezelték, hogy i adat A hiányosságok nem adatbeviteli hibák következményei, hanem azért, mert a kérdések nem feleltek meg a regisztrálónak, vagy a regisztráló úgy döntött, hogy egy vagy több konkrét kérdésre nem válaszol. Ezeket a hiányzó válaszokat figyelmen kívül hagytuk az elemzés során adat és „-9” kóddal lettek ellátva, hogy kizárják őket az elemzési folyamatból.

A kérdőív elkészítésekor a zárt kérdéseket előre kódoltuk úgy, hogy mindegyik opcióhoz egy számot rendeltünk. A számot ezután felhasználták a adat az elemzés során (Denscombe 1998, Sapsford és Jupp 1996). Például a B szakasz 1. kérdésében hat lehetőség szerepelt: igazgatótanács, felsővezető, informatikai osztály, üzleti egység, tanácsadók és egyebek. fájljában adat Az SPSS-ben egy változót generáltak a „projekt kezdeményezőjének” jelzésére, hat értékcímkével: „1” az „igazgatóság”, „2” a „felsőbb vezető” és így tovább. A Likertin skála használata a zárt kérdések egy részében az SPSS-be bevitt megfelelő számértékek használatával is lehetővé tette az egyszerű azonosítást. A nem kimerítő válaszokat tartalmazó kérdések esetében, amelyek nem zárták ki egymást, mindegyik opciót egyetlen változóként kezeltük, két értékcímkével: „1” a „megjelölt” és „2” a „nincs megjelölve”.

A nyitott kérdéseket másként kezelték, mint a zárt kérdéseket. Az ezekre a kérdésekre adott válaszok nem kerültek be az SPSS-be. Ehelyett kézzel elemezték őket. Az ilyen típusú kérdésfeltevés segítségével információt szerezhetünk a válaszadók szabadon megfogalmazott gondolatairól, személyes tapasztalatairól (Bainbridge 1989, Denscombe 1998). Ahol lehetséges, a válaszokat kategorizálták.

Az elemzéshez adat, egyszerű statisztikai elemzési módszereket alkalmaznak, mint például a válaszfrekvencia, átlag, szórás és medián (Argyrous 1996, Denscombe 1998).
A Gamma teszt jól teljesített a közötti összefüggések kvantitatív mérésére adat sorszámjegyek (Norusis 1983, Argyrous 1996). Ezek a tesztek megfelelőek voltak, mert a használt ordinális skáláknak nem sok kategóriája volt, és táblázatban is meg lehetett mutatni (Norusis 1983).

3.5 Összefoglalás

Ebben a fejezetben a tanulmányhoz alkalmazott kutatási módszertant és tervezést tárgyaltuk.

Az adott vizsgálathoz legmegfelelőbb kutatási módszer kiválasztásakor figyelembe kell venni
számos szabály figyelembevétele, beleértve a kutatás természetét és típusát, valamint az egyes lehetséges módszerek érdemeit és gyengeségeit (Jenkins 1985, Benbasat et al. 1097, Galliers és Land 1987, yin 1989, Hamilton és ives 1992, Galliers 1992, Neuman 1994). Tekintettel arra, hogy Ausztráliában nem állnak rendelkezésre ismeretek és elméletek az adattárház használatára vonatkozóan, ez a kutatás olyan interpretatív kutatási módszert igényel, amely feltáró képességgel rendelkezik az ausztrál szervezetek tapasztalatainak feltárására. A választott kutatási módszert azért választottuk ki, hogy információkat gyűjtsünk az adattárház koncepció ausztrál szervezetek általi átvételéről. Gyűjtéstechnikának a postai kérdőívet választottuk adat. A kutatási módszer és a gyűjtési technika indoklása adat a kiválasztottakat ebben a fejezetben közöljük. Továbbá szó esett az elemzési egységről, a felhasznált mintáról, a válaszok százalékos arányáról, a kérdőív tartalmáról, a kérdőív előtesztjéről és a vizsgálati módszerről. adat.

Tervezés a Adattárház:

Az entitáskapcsolat és a dimenziós modellezés kombinálása

KIVONAT
Tárolás i adat sok szervezet számára aktuális probléma. A számítógépes tárolás fejlesztésének kulcskérdése adat ez az ő terve.
A tervezésnek támogatnia kell a fogalmak felismerését a adattárház örökölt rendszerhez és egyéb forrásokhoz adat valamint a végrehajtás egyszerű megértése és hatékonysága is adattárház.
A tárolási szakirodalom nagy része adat javasolja az entitáskapcsolat-modellezés vagy a dimenziós modellezés használatát a tervezés ábrázolásához adattárház.
Ebben a cikkben bemutatjuk, hogyan kombinálható mindkét ábrázolás egyetlen megközelítésben a rajzoláshoz adattárház. Az alkalmazott megközelítés szisztematikus

esettanulmányban vizsgálták, és számos fontos vonatkozásban azonosították a gyakorlati szakemberekkel.

ADATRAKTÁROZÁS

Un adattárház általában úgy definiálják, mint „szubjektum-orientált, integrált, időváltozós és nem illékony adatgyűjtemény a menedzsment döntéseinek támogatására” (Inmon és Hackathorn, 1994). A tantárgy-orientált és integrált azt jelzi, hogy a adattárház Úgy tervezték, hogy átlépje a Legaci rendszerek funkcionális határait, hogy integrált perspektívát kínáljon adat.
Az időváltozat befolyásolja a történeti vagy idősoros jellegét adat az a adattárház, amely lehetővé teszi a trendek elemzését. A nem illékony azt jelzi, hogy a adattárház nem frissül folyamatosan, mint a adatbázis az OLTP. Inkább rendszeres időközönként frissítik adat belső és külső forrásból származik. A adattárház kifejezetten keresésre készült, nem pedig az integritás és a működési teljesítmény frissítésére.
A tárolás ötlete i adat nem új, ez volt az egyik irányítási célja adat a hatvanas évek óta (The Martin, 1982).
I adattárház ők kínálják az infrastruktúrát adat vezetői támogató rendszerek számára. A vezetéstámogató rendszerek közé tartoznak a döntéstámogató rendszerek (DSS) és a vezetői információs rendszerek (EIS). A DSS egy számítógép-alapú információs rendszer, amelyet az emberi döntéshozatal javítására terveztek. Az EIS általában egy kézbesítési rendszer adat amely lehetővé teszi az üzleti vezetők számára, hogy könnyen hozzáférjenek a nézethez adat.
Az általános építészet a adattárház szerepét emeli ki adattárház vezetői támogatásban. Valamint az infrastruktúra kínálatát adat EIS és DSS, al adattárház közvetlenül a lekérdezéseken keresztül érhető el. A adat tartalmazza a adattárház a vezetői információs követelmények elemzésén alapulnak, és három forrásból származnak: belső örökölt rendszerekből, speciális célú adatrögzítési rendszerekből és külső adatforrásokból. A adat a belső örökölt rendszerekben gyakran redundánsak, inkonzisztensek, rossz minőségűek, és különböző formátumokban tárolják őket, ezért össze kell hangolni és meg kell tisztítani őket, mielőtt betölthetnék őket a

adattárház (Inmon, 1992; McFadden, 1996). A adat tárolórendszerekből származnak 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 jobb döntéshozatalt a több információ hatékony felhasználása révén (Ives 1995), a teljes ügyletekre való összpontosítás támogatását (Graham 1996), valamint a adat az EIS és a DSS esetében (Graham 1996, McFadden 1996).

Egy nemrégiben készült empirikus tanulmány átlagosan a befektetés megtérülését találta adattárház három év után 401%-kal (Graham, 1996). Azonban a többi empirikus vizsgálat a adattárház jelentős problémákat talált, beleértve a haszon mérésének és hozzárendelésének nehézségeit, a világos cél hiányát, az előnyök tárolási folyamatának céljának és összetettségének alábecsülését adat, különös tekintettel a forrásokra és a tisztaságra adat. Tárolás i adat az irányítási probléma megoldásának tekinthető adat szervezetek között. A manipuláció adat mint társadalmi erőforrás sok éven át az információs rendszerek kezelésének egyik kulcsproblémája maradt világszerte (Brancheau et al. 1996, Galliers et al. 1994, Niederman et al. 1990, Pervan 1993).

A menedzsment népszerű megközelítése adat a nyolcvanas években egy modell kidolgozása volt adat szociális. Modell adat a social célja az volt, hogy stabil alapot kínáljon az új alkalmazási rendszerek fejlesztéséhez és adatbázis valamint az örökölt rendszerek rekonstrukciója és integrációja (Brancheau et al.

1989, Goodhue et al. 1988:1992, Kim és Everest 1994). Ezzel a megközelítéssel azonban számos probléma merül fel, különösen az egyes feladatok összetettsége és költsége, valamint a kézzelfogható eredmények eléréséhez szükséges hosszú idő (Beynon-Davies 1994, Earl 1993, Goodhue et al. 1992, Periasamy 1994, Shanks 1997). ).

Il adattárház ez egy különálló adatbázis, amely a régi adatbázisokkal együtt létezik, nem pedig helyettesíti azokat. Ezért lehetővé teszi a menedzsment irányítását adat és elkerülje a régi rendszerek költséges rekonstrukcióját.

AZ ADATTERVEZÉS MEGLÉVŐ MEGKÖZELÍTÉSEI

RAKTÁR

Az építés és tökéletesítés folyamata a adattárház inkább evolúciós folyamatként kell érteni, nem pedig a hagyományos rendszerek fejlődési életciklusaként (Desio, 1995, Shanks, O'Donnell és Arnott 1997a). Egy projektben sok folyamat vesz részt adattárház mint például inicializálás, tervezés; a cégvezetőktől kért követelményekből szerzett információk; források, átalakítások, tisztítás adat valamint szinkronizálás örökölt rendszerekről és egyéb forrásokból adat; szállítási rendszerek fejlesztés alatt; monitorozása adattárház; és értelmetlensége az evolúciós folyamatnak és az a adattárház (Stinchi, O'Donnell és Arnott 1997b). Ebben a folyóiratban arra összpontosítunk, hogyan rajzoljuk meg a adat ezen egyéb folyamatokkal összefüggésben tárolva. Számos javasolt megközelítés létezik az építészettel kapcsolatban adattárház irodalomban (Inmon 1994, Ives 1995, Kimball 1994 McFadden 1996). Mindegyik módszertanhoz tartozik egy rövid áttekintés az erősségeik és gyengeségeik elemzésével.

Inmon (1994) Approach for Adattárház Design

Inmon (1994) négy iteratív lépést javasolt az a adattárház (lásd 2. ábra). Az első lépés a sablon tervezése adat társadalmi megérteni, hogyan i adat a szervezeten belüli funkcionális területeken keresztül integrálhatók a adat területeken tárolja. Modell adat tárolásra készült adat a döntéshozatalhoz kapcsolódóan, beleértve adat történészek, és benne adat levezetni és összesíteni. A második lépés a megvalósítás tárgyköreinek meghatározása. Ezek egy adott szervezet által meghatározott prioritásokon alapulnak. A harmadik lépés az a adatbázis a témakör esetében fordítson különös figyelmet a megfelelő részletességi szintre. Az Inmon az entitások és kapcsolatok modell használatát javasolja. A negyedik lépés a forrásrendszerek azonosítása adat átalakítási folyamatok szükségesek és kidolgozása a rögzítéshez, tisztításhoz és formázáshoz i adat.

Inmon megközelítésének erőssége, hogy a modell adat beilleszkedésének a szociális alapot adja adat iteratív fejlesztésének támogatásainak megszervezésén és tervezésén belül adattárház. Hibája a modell tervezésének nehézsége és költsége adat szociális, a mindkét modellben használt entitás- és kapcsolatmodellek megértésének nehézsége, hogy adat társadalmi és az adat tárgyterületenként tárolva, és megfelelőségét adat rajzának adattárház megvalósításához adatbázis relációs, de nem azért adatbázis többdimenziós.

Ives (1995) Approach to Adattárház Design

Ives (1995) négy lépésből álló megközelítést javasol egy információs rendszer tervezésére, amely szerinte alkalmazható egy adattárház (lásd 3. ábra). A megközelítés nagymértékben az információs rendszerek fejlesztésére vonatkozó információmérnökségen alapul (Martin 1990). Az első lépés a célok, a kritikus és sikertényezők, valamint a fő teljesítménymutatók meghatározása. A kulcsfontosságú üzleti folyamatokat és a szükséges információkat úgy modellezzük, hogy egy modellhez vezessenek bennünket adat szociális. A második lépés egy meghatározó architektúra kidolgozása adat területek szerint tárolva, adatbázis di adattárház, a szükséges technológiai komponensek, a megvalósításhoz és a működéshez szükséges szervezeti támogatás halmaza adattárház. A harmadik lépés a szükséges szoftvercsomagok és eszközök kiválasztása. A negyedik lépés a részletes tervezés és kivitelezés adattárház. Ives megjegyzi, hogy a tárolás adat ez egy korlátozott iteratív folyamat.

Az Ives-megközelítés erősségei a speciális technikák alkalmazása az információs követelmények meghatározására, a strukturált folyamatok alkalmazása az integráció támogatására. adattárház, a megfelelő hardver és szoftver kiválasztása, valamint többféle ábrázolási technika alkalmazása a adattárház. Hibái a komplexitás velejárói. Mások közé tartozik a nehézségek fejlesztése számos szinten adatbázis all'interno del adattárház ésszerű időn belül és költséggel.

Kimball (1994) Approach to Adattárház Design

Kimball (1994) öt iteratív lépést javasolt a tervezéshez a adattárház (lásd a 4. ábrát). Szemléletmódja különösen elkötelezett a szólótervezés terén adattárház valamint a dimenziós modellek használatáról az entitás- és kapcsolati modellekkel szemben. Kimball azért elemzi ezeket a dimenziós modelleket, mert a cégvezetők könnyebben megértik az üzletet, hatékonyabban bonyolítanak le komplex konzultációkat, adatbázis a fizikai hatékonyabb (Kimball 1994). Kimball felismeri, hogy az a adattárház iteratív, és ez adattárház külön táblázatok integrálhatók, közös méretű táblázatokra osztva.

Az első lépés a tökéletesítendő témakör meghatározása. A második és harmadik lépés a dimenziós modellezésre vonatkozik. A második lépésben az intézkedések azonosítják a témakörben érdekes dolgokat, és egy ténytáblázatba csoportosítják. Például egy értékesítési témakörben az érdeklődés mértéke magában foglalhatja az eladott cikkek mennyiségét és a dollárt az értékesítési pénznemként. A harmadik lépés magában foglalja a dimenziók azonosítását, amelyek a tények csoportosításának módjai. Az értékesítési témakörben a releváns dimenziók közé tartozhat a cikk, a hely és az időszak. A ténytáblázat több részből álló kulccsal rendelkezik az egyes dimenziótáblázatokhoz való kapcsoláshoz, és általában nagyon sok tényt tartalmaz. Ezzel szemben a dimenziótáblák leíró információkat tartalmaznak a dimenziókról és egyéb attribútumokról, amelyek a tények csoportosítására használhatók. A kapcsolódó javasolt tény- és dimenziótáblázat egy úgynevezett csillagsémát alkot alakja miatt. A negyedik lépés az a adatbázis többdimenziós a csillagminta tökéletesítéséhez. Az utolsó lépés a forrásrendszerek azonosítása adat átalakítási folyamatok szükségesek és kidolgozása a rögzítéshez, tisztításhoz és formázáshoz i adat.

Kimball megközelítésének erősségei közé tartozik a dimenziós modellek használata a adat tárolt, ami könnyen érthetővé teszi, és hatékony fizikai tervezéshez vezet. Egy dimenziós modell, amely szintén könnyen használja mindkét rendszert adatbázis relációs lehet tökéletesíteni vagy rendszerek adatbázis többdimenziós. Hibái közé tartozik néhány olyan technika hiánya, amelyek megkönnyítenék a tervezést vagy számos csillagminta integrálását a adattárház és az extrém denormalizált szerkezetből dimenzionális modellé történő tervezés nehézsége a adat örökölt rendszerben.

McFadden (1996) Approach to Data Raktár tervezés

McFadden (1996) ötlépéses megközelítést javasol a tervezéshez a adattárház (lásd 5. ábra).
Megközelítése a szakirodalomból származó ötletek szintézisén alapul, és egy kislemez tervezésére összpontosít adattárház. Az első lépés a követelmények elemzése. Bár a műszaki előírások nincsenek előírva, McFadden feljegyzései azonosítják az entitásokat adat specifikációk és attribútumaik, valamint Watson és Frolick (1993) olvasóira hivatkozik a követelmények rögzítésére.
A második lépésben egy entitáskapcsolati modellt terveznek adattárház majd a cégvezetők érvényesítik. A harmadik lépés magában foglalja a leképezés meghatározását örökölt rendszerekből és külső forrásokból adattárház. A negyedik lépés a fejlesztési, telepítési és szinkronizálási folyamatokat foglalja magában adat nel adattárház. Az utolsó lépésben a rendszer szállítása kerül kialakításra, különös tekintettel a felhasználói felületre. McFadden megjegyzi, hogy a rajzolási folyamat általában iteratív.

McFadden megközelítésének erősségei rámutatnak az üzleti vezetők részvételére a követelmények meghatározásában, valamint az erőforrások fontosságára. adat, tisztításuk és begyűjtésük. Hibái közé tartozik a nagy projektek lebontásának folyamatának hiánya adattárház számos integrált szakaszban, és a

nehézségekbe ütközik a tervezés során használt entitás- és kapcsolati modellek megértése adattárház.

Nem csak azok választanak minket, akik közel állnak hozzánk.