Nhazi nchekwa data na atụmatụ akụrụngwa | DWH na ERP

B DATA CENTRAL : HISTORY ED EVOLUTION

Isiokwu abụọ kachasị mkpa nke teknụzụ ụlọ ọrụ na 90 bụ m ụlọ nkwakọba ihe data na ERP. Ruo ogologo oge, iyi abụọ a dị ike bụ akụkụ nke IT ụlọ ọrụ na-enweghị mgbe ọ na-enwe njikọ. Ọ fọrọ nke nta ka ọ bụrụ na ha bụ ihe na-emegide ihe. Mana uto nke ihe omume abụọ a ebutela ụzọ na njikọ ha. Taa ụlọ ọrụ na-eche nsogbu nke ihe ha ga-eme na ERP na ụlọ nkwakọba ihe data. Isiokwu a ga-akọwa ihe nsogbu bụ na otú ụlọ ọrụ si edozi ha.

Na mbido…

Na mmalite e nwere ụlọ nkwakọba ihe data. Ụlọ nkwakọba ihe data a mụrụ ya iji gbochie usoro nhazi ngwa azụmahịa. N'oge mbụ n'isi nke dati e bu n'obi ka ọ bụrụ naanị ihe mgbochi maka ngwa nhazi azụmahịa. Mana n'oge a enwere ọhụụ ọkaibe nke ihe a ụlọ nkwakọba ihe data. N'ụwa nke taa ụlọ nkwakọba ihe data etinyere ya n'ime ihe owuwu nke enwere ike ịkpọ ụlọ ọrụ ozi ụlọ ọrụ.

Ụlọ ọrụ ozi nke ụlọ ọrụ (CIF)

Ụlọ ọrụ na-ahụ maka ozi ụlọ ọrụ nwere ụkpụrụ ụkpụrụ ụlọ: ntinye koodu na oyi akwa mgbanwe nke na-ejikọta i. dati mgbe m dati ha na-esi na ebe ngwa ngwa gaa na gburugburu ebe obibi nke ụlọ nkwakọba ihe data nke ụlọ ọrụ; a ụlọ nkwakọba ihe data nke ụlọ ọrụ ebe dati ndị ọkọ akụkọ ihe mere eme zuru ezu na jikọtara ọnụ. Nke ụlọ nkwakọba ihe data nke ụlọ ọrụ na-eje ozi dị ka ntọala nke akụkụ ndị ọzọ nke gburugburu ebe obibi nwere ike wuo ya ụlọ nkwakọba ihe data; Ụlọ ahịa data na-arụ ọrụ (ODS). Otu ODS bụ ngwakọ ihe owuwu nwere akụkụ ụfọdụ nke ụlọ nkwakọba ihe data na akụkụ ndị ọzọ nke gburugburu OLTP; data marts, ebe ngalaba dị iche iche nwere ike ịnwe ụdị nke ha ụlọ nkwakọba ihe data; a ụlọ nkwakọba ihe data nyocha ebe ndị na-eche echiche ụlọ ọrụ nwere ike nyefee ajụjụ awa 72 ha na-enweghị mmetụta ọ bụla na-emerụ ahụ ụlọ nkwakọba ihe data; na ebe nchekwa ahịrị dị nso, nke dati ochie na dati Enwere ike ịchekwa nkọwa buru ibu na ọnụ ala.

Ebee ka ERP na-ejikọta na Ụlọ ọrụ ozi gbasara ụlọ ọrụ

ERP jikọtara ya na ụlọ ọrụ ozi ụlọ ọrụ na ebe abụọ. Isi dị ka ngwa ndabere na-enye i dati nke ngwa ka ụlọ nkwakọba ihe data. N'okwu a i dati, emepụtara dị ka ngwaahịa sitere na usoro azụmahịa, na-ejikọta ma tinye ya n'ime ụlọ nkwakọba ihe data nke ụlọ ọrụ. Njikọ nke abụọ n'etiti ERP na CIF bụ ODS. N'ezie, n'ọtụtụ gburugburu, a na-eji ERP dị ka ODS mara mma.

Ọ bụrụ na ejiri ERP dị ka ngwa nkiti, enwere ike iji otu ERP na CIF dịka ODS. N'ọnọdụ ọ bụla, ọ bụrụ na a ga-eji ERP mee ihe n'ọrụ abụọ a, a ghaghị inwe ọdịiche doro anya n'etiti ụlọ ọrụ abụọ ahụ. N'ikwu ya n'ụzọ ọzọ, mgbe ERP na-arụ ọrụ nke ngwa ngwa na ODS, ụlọ ọrụ abụọ ahụ ga-adị iche. Ọ bụrụ na otu mmejuputa iwu ERP na-agba mbọ ịrụzu ọrụ abụọ a n'otu oge, a ga-enwe nsogbu na nhazi na mmejuputa usoro ahụ.

Iche iche ODS na ngwa ngwa

Enwere ọtụtụ ihe na-eduga na nkewa nke ihe owuwu ụlọ. Ikekwe ihe kacha pụta ìhè n'ikewapụta akụkụ dị iche iche nke ihe owuwu bụ na akụkụ nke ọ bụla nke ihe owuwu ahụ nwere echiche nke ya. Ngwa ntọala na-arụ ọrụ dị iche karịa ODS. Gbalịa ịgbakọta

nlele ngwa ndabere na ụwa nke ODS ma ọ bụ nke ọzọ abụghị ụzọ ziri ezi isi rụọ ọrụ.

N'ihi ya, nsogbu mbụ nke ERP na CIF bụ iji nyochaa ma ọ bụrụ na e nwere ọdịiche dị n'etiti ngwa ntọala na ODS.

Ụdị data dị n'ime ụlọ ọrụ Ụlọ ọrụ ozi

Iji nweta njikọta n'etiti akụkụ dị iche iche nke ụlọ ọrụ CIF, a ga-enwerịrị ihe nlereanya nke dati. Ụdị nke dati ha na-eje ozi dị ka njikọ dị n'etiti akụkụ dị iche iche nke ihe owuwu dị ka ngwa ntọala na ODS. Ụdị nke dati ha na-aghọ "amap ụzọ ọgụgụ isi" iji nweta ihe ziri ezi site na akụkụ dị iche iche nke ụkpụrụ ụlọ nke CIF.

N'ịga n'ihu na echiche a, echiche bụ na e kwesịrị inwe otu nnukwu na otu ụkpụrụ dati. O doro anya na a ga-enwe ụkpụrụ nke dati maka nke ọ bụla n'ime ihe ndị ahụ na Ọzọkwa a ga-enwerịrị ụzọ ezi uche na-ejikọta ụdị dị iche iche. Akụkụ ọ bụla nke ihe owuwu - ODS, ngwa ntọala, ụlọ nkwakọba ihe data nke ụlọ ọrụ, na na ... - chọrọ ya nlereanya nke dati. Ya mere, a ga-enwe nkọwa ziri ezi nke otú ndị a ụdị dati ha na-ejikọta ibe ha.

Bugharịa I DATA Nke ERP na data AKWAREKWỌ

Ọ bụrụ na mmalite nke dati bụ ngwa ndabere na/ma ọ bụ ODS, mgbe ERP na-etinye i dati nel ụlọ nkwakọba ihe data, ntinye a ga-emerịrị na ọkwa kachasị ala nke "granularity". Naanị chịkọta ma ọ bụ chịkọta i dati ka ha si na ngwa ERP baseline ma ọ bụ ERP ODS abụghị ihe ziri ezi ime. THE dati nkọwa dị mkpa na ụlọ nkwakọba ihe data iji guzobe ntọala nke usoro DSS. Dị otú ahụ dati a ga-emegharị ha n'ọtụtụ ụzọ site na data marts na nyocha ụlọ nkwakọba ihe data.

Ntugharị nke dati site na gburugburu ngwa ngwa ERP ruo na ụlọ nkwakọba ihe data A na-eme ụlọ ọrụ ahụ n'ụzọ kwesịrị ekwesị. Ntugharị a na-eme ihe dịka awa 24 ka emelitere ma ọ bụ mepụta na ERP. Eziokwu nke inwe "ume umengwụ" ije nke dati nel ụlọ nkwakọba ihe data nke ụlọ ọrụ na-enye ohere dati na-abịa site na ERP ka "dozie". Ozugbo i dati A na-echekwa ya na ngwa ntọala, mgbe ahụ ị nwere ike ibugharị ya n'enweghị nsogbu dati nke ERP na ụlọ ọrụ. Ihe mgbaru ọsọ ọzọ nke nwere ike nweta ekele maka "ume umengwụ" ije nke dati bụ oke oke n'etiti usoro arụ ọrụ na DSS. Site na mmegharị "ngwa ngwa" nke dati ahịrị dị n'etiti DSS na arụmọrụ ka edoghị anya.

Mmeghari nke dati site na ODS nke ERP ruo ụlọ nkwakọba ihe data nke ụlọ ọrụ a na-eme kwa oge, na-emekarị kwa izu ma ọ bụ kwa ọnwa. N'okwu a mmegharị nke dati ọ dabere na mkpa ọ dị 'ihichapụ' ndị ochie dati ndị ọkọ akụkọ ihe mere eme. Dị ka o kwesịrị ịdị, ODS nwere i dati nke dị ọhụrụ karịa nke dati ndị ọkọ akụkọ ihe mere eme hụrụ na ụlọ nkwakọba ihe data.

Ntugharị nke dati nel ụlọ nkwakọba ihe data ọ fọrọ nke nta ka ọ bụrụ na ọ dịghị mgbe a na-eme ya "n'ogbe" (n'ụzọ a na-ere ahịa). Detuo tebụl site na gburugburu ERP gaa na ụlọ nkwakọba ihe data ọ baghị uru. Ụzọ ezi uche dị na ya karị bụ ịkwaga nkeji nkeji dati. Naanị nke dati nke gbanwere kemgbe ikpeazụ update nke ụlọ nkwakọba ihe data bụ ndị kwesịrị ịkwaga n'ime ụlọ nkwakọba ihe data. Otu ụzọ isi mara ndị dati agbanweela kemgbe mmelite ikpeazụ bụ ileba anya na timestamps nke dati achọtara na gburugburu ERP. Onye nrụpụta na-ahọrọ mgbanwe niile mere kemgbe mmelite ikpeazụ. Ụzọ ọzọ bụ iji usoro mgbanwe njide dati. Site na usoro ndị a, a na-enyocha ndekọ ndekọ na teepu akwụkwọ akụkọ iji chọpụta ndị dati a ghaghị ibugharị site na gburugburu ERP gaa na nke ụlọ nkwakọba ihe data. Usoro ndị a kacha mma ka enwere ike ịgụ ndekọ na teepu akwụkwọ akụkọ site na faịlụ ERP na-enweghị mmetụta ọzọ na akụrụngwa ERP ndị ọzọ.

Nsogbu ndị ọzọ

Otu n'ime nsogbu ERP dị na CIF bụ ihe na-eme isi mmalite ngwa ndị ọzọ ma ọ bụ ai dati nke ODS ha ga-etinye aka na ya ụlọ nkwakọba ihe data mana ha abụghị akụkụ nke gburugburu ERP. Nyere ọdịdị mechiri emechi nke ERP, karịsịa SAP, na-agbalị ijikọta igodo sitere na isi mmalite nke dati mụ na m dati nke sitere na ERP n'oge mbughari i dati nel ụlọ nkwakọba ihe data, ọ bụ nnukwu ihe ịma aka. Na ihe kpọmkwem bụ ihe puru omume na m dati A ga-ejikọta nke ngwa ma ọ bụ ODS n'èzí ERP gburugburu ebe obibi ụlọ nkwakọba ihe data? Ihe isi ike dị n'ezie nke ukwuu.

Chọta DATA Akụkọ ihe mere eme sitere na ERP

Nsogbu ọzọ na i dati nke ERP bụ nke sitere na mkpa inwe dati ndị ọkọ akụkọ ihe mere eme n'ime ụlọ nkwakọba ihe data. Ọtụtụ mgbe ụlọ nkwakọba ihe data mkpa dati ndị ọkọ akụkọ ihe mere eme. Na teknụzụ ERP anaghị echekwa ihe ndị a dati akụkọ ihe mere eme, ọ dịkarịa ala ọ bụghị ruo n'ókè ọ dị mkpa na ụlọ nkwakọba ihe data. Mgbe nnukwu ego nke dati ndekọ na-amalite na-agbakwụnye na gburugburu ERP, na gburugburu ebe obibi kwesịrị ka ihicha. Dịka ọmụmaatụ, were ya na a ụlọ nkwakọba ihe data kwesịrị kwajuru na afọ ise nke dati akụkọ ihe mere eme ebe ERP na-edobe karịa ọnwa isii n'ime ndị a dati. Ọ bụrụhaala na ụlọ ọrụ nwere afọ ojuju ịnakọta ọnụ ọgụgụ dati akụkọ ihe mere eme dị ka oge na-aga, mgbe ahụ ọ dịghị nsogbu iji ERP dị ka isi iyi maka ụlọ nkwakọba ihe data. Ma mgbe ụlọ nkwakọba ihe data ga-alaghachi n'oge ma were chi dati akụkọ ihe mere eme nke ERP na-anakọta na mbụ ma chekwaa ya, mgbe ahụ, gburugburu ERP na-aghọ nke na-adịghị mma.

ERP na METADATA

Ntụle ọzọ ị ga-eme gbasara ERP e ụlọ nkwakọba ihe data bụ nke dị na metadata dị na gburugburu ERP. Dịka metadata si na gburugburu ERP gaa na ụlọ nkwakọba ihe data, metadata ga-emerịrị otu ụzọ ahụ. Na mgbakwunye, metadata ga-agbanwerịrị ka ọ bụrụ usoro na nhazi nke akụrụngwa chọrọ ụlọ nkwakọba ihe data. Enwere nnukwu ọdịiche dị n'etiti metadata arụ ọrụ na metadata DSS. metadata arụ ọrụ bụ nke ukwuu maka onye nrụpụta yana maka ndị

mmemme. metadata DSS bụ isi maka onye ọrụ njedebe. metadata dị adị na ngwa ERP ma ọ bụ ODS kwesịrị ka agbanwee ma ntụgharị a anaghị adị mfe mgbe niile yana kwụ ọtọ.

IHE ERP data

Ọ bụrụ na ejiri ERP mee ihe dị ka onye na-eweta ya dati kwa il ụlọ nkwakọba ihe data a ga-enwerịrị interface siri ike nke na-akpali i dati site na gburugburu ERP na gburugburu ebe obibi ụlọ nkwakọba ihe data. The interface kwesịrị:

• ▪ dị mfe iji
• ▪ kwe ka ọ banye dati nke ERP
• ▪ Chọpụta ihe ọ pụtara dati nke a na-ebuga na ụlọ nkwakọba ihe data
• ▪ mara oke nke ERP nwere ike ibili mgbe ị na-enweta ya dati nke ERP:
• ▪ iguzosi ike n'ezi ihe
• ▪ mmekọrịta ndị ọchịchị
• ▪ mmekọrịta ezi uche dị na ya
• ▪ Mgbakọ ngwa
• ▪ ihe owuwu niile nke dati ERP kwadoro ya, na ihe ndị ọzọ…
• ▪ na-arụ ọrụ nke ọma n'inweta ihe dati, site n'inye:
• ▪ mmegharị ozugbo nke dati
• ▪ inweta mgbanwe dati
• ▪ na-akwado ịnweta n'oge dati
• ▪ ghọta usoro nke dati, were gabazie… INTERFACE NA SAP The interface nwere ike ịbụ nke abụọ ụdị, homegrown ma ọ bụ azụmahịa. Ụfọdụ n'ime isi njikọ azụmahịa gụnyere:

• ▪ SAS
• ▪ Ihe ngwọta nke mbụ
• ▪ D2k, na ndị ọzọ… TECHNOLOGIES ỌTỤTỤ ERP Ịgwọ gburugburu ERP dị ka a ga-asị na ọ bụ otu nkà na ụzụ bụ nnukwu ndudue. Enwere ọtụtụ teknụzụ ERP, nke ọ bụla nwere ike ya. Ndị na-ere ahịa kacha mara amara n'ahịa bụ:

• ▪ SAP
• ▪ Ego Oracle
• ▪ PeopleSoft
• JD Edwards
• ▪ Baan sap SAP bụ sọftụwia ERP kachasị na nke zuru oke. Ngwa SAP gụnyere ọtụtụ ụdị ngwa n'ọtụtụ mpaghara. SAP nwere aha ọma maka ịbụ:

• ▪ buru ibu
• ▪ siri nnọọ ike ma dị oke ọnụ iji mejuputa ya
• ▪ chọrọ ọtụtụ ndị mmadụ na ndị ndụmọdụ ka ha mejuputa
• ▪ chọrọ ndị ọkachamara pụrụ iche maka mmejuputa atumatu
• ▪ chọrọ oge dị ukwuu iji mejuputa SAP nwekwara aha ọma maka iburu ya n'isi dati na nso nso a, na-eme ka o siere onye na-abụghị mpaghara SAP ike ịnweta ha. Ike nke SAP bụ na ọ nwere ike ijide na ịchekwa nnukwu ego dati. SAP kwuputara n'oge na-adịbeghị anya ebumnuche ya ịgbatị ngwa ya ruo ụlọ nkwakọba ihe data. Enwere ọtụtụ uru na ọghọm iji SAP dị ka onye na-ere ahịa ụlọ nkwakọba ihe data. Ihe bara uru bụ na etinyelarị SAP na ọtụtụ ndị ọkachamara amaralarị SAP.
  Ọdịmma dị n'inwe SAP dịka onye na-eweta ya ụlọ nkwakọba ihe data ọtụtụ: SAP enweghị ahụmahụ na ụwa nke ụlọ nkwakọba ihe data Ọ bụrụ na SAP bụ onye na-eweta ya ụlọ nkwakọba ihe data, ọ dị mkpa ka "wepụ" i dati site na SAP ruo ụlọ nkwakọba ihe data. Eziokwu usoro SAP nke usoro mechiri emechi, o yighị ka ọ dị mfe ịnweta m site na SAP na ya (???). Enwere ọtụtụ ebe ihe nketa na-enye ike SAP, dị ka IMS, VSAM, ADABAS, ORACLE, DB2, na ndị ọzọ. SAP na-ekwusi ike na usoro "anaghị echepụta ebe a". SAP achọghị iso ndị na-ere ahịa ndị ọzọ na-arụkọ ọrụ iji ma ọ bụ mepụta ya ụlọ nkwakọba ihe data. SAP na-ekwusi ike na ịmepụta ngwanrọ nke ya niile n'onwe ya.

Ọ bụ ezie na SAP bụ ụlọ ọrụ buru ibu ma dị ike, eziokwu nke ịnwa ịdegharị nkà na ụzụ nke ELT, OLAP, nchịkwa usoro na ọbụna koodu isi nke dbms ọ bụ naanị ara. Kama inwe àgwà nkwado na ndị na-eweta ngwaahịa ụlọ nkwakọba ihe data Ogologo oge, SAP agbasowo ụzọ ha "maara nke ọma". Omume a na-egbochi ihe ịga nke ọma nke SAP nwere ike inwe na mpaghara ụlọ nkwakọba ihe data.
Ọjụjụ SAP jụrụ ikwe ka ndị na-ere ahịa si n'èzí nweta nke ha ngwa ngwa na amara dati. Isi ihe dị na iji a ụlọ nkwakọba ihe data dị mfe ịnweta dati. Akụkọ dum nke SAP dabeere na ime ka o sie ike ịnweta dati.
SAP enweghị ahụmahụ na-emeso nnukwu mpịakọta nke dati; n'ubi nke ụlọ nkwakọba ihe data e nwere mpịakọta nke dati ahụbeghị site na SAP na ijikwa nnukwu ego ndị a dati ịkwesịrị inwe teknụzụ ziri ezi. O doro anya na SAP amaghị ihe mgbochi teknụzụ a nke dị ịbanye n'ọhịa ụlọ nkwakọba ihe data.
Omenala ụlọọrụ SAP: SAP ewulitela azụmaahịa n'inweta i dati site na usoro. Mana iji mee nke a, ịkwesịrị inwe echiche dị iche. Na omenala, ụlọ ọrụ ngwanrọ bụ ndị mara mma n'inweta data na gburugburu ebe obibi adịghị mma n'inweta data na-aga n'ụzọ ọzọ. Ọ bụrụ na SAP na-achịkwa ime ụdị mgbanwe a, ọ ga-abụ ụlọ ọrụ mbụ na-eme ya.

Na nkenke, ọ bụ ajụjụ ma ụlọ ọrụ kwesịrị ịhọrọ SAP dị ka onye na-eweta ya ụlọ nkwakọba ihe data. Enwere nnukwu ihe egwu dị n'otu aka yana ụgwọ ọrụ ole na ole n'aka nke ọzọ. Ma enwere ihe ọzọ kpatara na-akụda ịhọrọ SAP dị ka onye na-eweta ya ụlọ nkwakọba ihe data. N'ihi na ụlọ ọrụ ọ bụla kwesịrị inwe otu ihe ahụ ụlọ nkwakọba ihe data nke ụlọ ọrụ ndị ọzọ niile? Nke ụlọ nkwakọba ihe data ọ bụ obi nke uru asọmpi. Ọ bụrụ na ụlọ ọrụ ọ bụla nakweere otu ihe ahụ ụlọ nkwakọba ihe data ọ ga-esi ike, n'agbanyeghị na ọ gaghị ekwe omume, iji nweta uru asọmpi. SAP yiri ka ọ na-eche na a ụlọ nkwakọba ihe data enwere ike ịhụ dị ka kuki na nke a bụkwa ihe ịrịba ama ọzọ nke echiche ha nke "nweta data na" ngwa.

Ọ dịghị onye ọzọ na-ere ERP dị ka SAP. Obi abụọ adịghị ya na a ga-enwe ụlọ ọrụ ndị ga-aga ụzọ SAP maka nke ha ụlọ nkwakọba ihe data ma eleghị anya, ndị a ụlọ nkwakọba ihe data SAP ga-abụ nnukwu, dị oke ọnụ, na-ewe oge iji mepụta.

Gburugburu ebe a gụnyere mmemme dị ka nhazi ndị na-akwụ ụgwọ ụlọ akụ, usoro ndoputa ụgbọ elu, usoro mkpesa mkpuchi, na ihe ndị ọzọ. Ka ọ na-arụ ọrụ nke ọma na usoro azụmahịa, nke doro anya bụ mkpa nkewa n'etiti usoro ọrụ na DSS (Sistemụ Nkwado Mkpebi). Agbanyeghị, na HR na sistemu ndị ọrụ, ọ dịghị mgbe ị ga-enwe nnukwu nnukwu azụmahịa. Ma, n'ezie, mgbe a na-ewe mmadụ n'ọrụ ma ọ bụ hapụ ụlọ ọrụ nke a bụ ndekọ nke azụmahịa. Mana n'ihe gbasara sistemu ndị ọzọ, sistemu HR na ndị ọrụ enweghị ọtụtụ azụmahịa. Ya mere, na HR na sistemu ndị ọrụ, o doro anya na enwere mkpa maka DataWarehouse. N'ọtụtụ ụzọ usoro ndị a bụ ngwakọta nke sistemu DSS.

Mana enwere ihe ọzọ a ga-atụlerịrị mgbe ị na-emekọ ihe na datawarehouse na PeopleSoft. N'ọtụtụ okirikiri, i dati HR na akụrụngwa nkeonwe bụ nke abụọ na azụmaahịa mbụ nke ụlọ ọrụ ahụ. Ọtụtụ n'ime ụlọ ọrụ ahụ na-emepụta ihe, ire ere, inye ọrụ na ihe ndị ọzọ. Usoro HR na ndị ọrụ na-abụkarị nke abụọ na (ma ọ bụ na-akwado) usoro azụmaahịa nke ụlọ ọrụ ahụ. Ya mere, ọ bụ equivocal na adịghị mma a ụlọ nkwakọba ihe data iche maka HR na nkwado akụrụngwa nkeonwe.

PeopleSoft dị nnọọ iche na SAP na nke a. Site na SAP, ọ bụ iwu na enwere a ụlọ nkwakọba ihe data. Na PeopleSoft, ọ bụghị ihe niile doro anya. Ebe nchekwa data bụ nhọrọ na PeopleSoft.

Ihe kacha mma i nwere ike ikwu maka dati PeopleSoft bụ nke ahụ ụlọ nkwakọba ihe data enwere ike iji Archive i dati metụtara ochie mmadụ na ihe onwunwe. Ihe nke abụọ mere ụlọ ọrụ ga-achọ iji a ụlọ nkwakọba ihe data a

mwepu nke gburugburu PeopleSoft bụ ikwe ka ịnweta na ịnweta ngwaọrụ nyocha n'efu, ai dati nke PeopleSoft. Mana gafere ihe ndị a, enwere ike ịnwe ikpe ebe ọ ka mma ịghara inwe ụlọ nkwakọba ihe data dati PeopleSoft.

Na nchịkọta

Enwere ọtụtụ echiche ndị metụtara owuwu nke a ụlọ nkwakọba ihe data n'ime ngwa ERP.
Ụfọdụ n'ime ndị a bụ:

• ▪ Ọ bụ ihe ezi uche dị na ya inwe a ụlọ nkwakọba ihe data onye dị ka onye ọ bụla ọzọ na ụlọ ọrụ?
• ▪ Otú ERP si agbanwe ụlọ nkwakọba ihe data ngwanrọ?
• ▪ Ihe ERP ụlọ nkwakọba ihe data software nwere ike ijikwa a olu nke dati nke dị na aụlọ nkwakọba ihe data Arena"?
• ▪ Gịnị bụ ndekọ ndekọ onye na-ere ERP na-eme n'agbanyeghị mfe na ọnụ ala, na-ewe oge, ai dati? ( kedu ihe ndị na-ere ahịa ERP na-edekọ ndekọ na nnyefe nke adịghị ọnụ, na oge, dị mfe ịnweta data?)
• ▪ Gịnị bụ nghọta onye na-ere ERP banyere ụkpụrụ ụlọ DSS na ụlọ ọrụ na-emepụta ihe ọmụma?
• ▪ Ndị na-ere ERP ghọtara ka esi enweta dati n'ime gburugburu ebe obibi, ma ghọtakwa otú e si mbupụ ha?
• ▪ Olee otú ndị na-ere ERP si emeghe ngwá ọrụ nkwakọba data?
  A ga-emerịrị ihe ndị a niile mgbe ị na-achọpụta ebe a ga-etinye ụlọ nkwakọba ihe data nke ga-anabata m dati nke ERP na ndị ọzọ dati. N'ozuzu, ọ gwụla ma enwere nnukwu ihe mere ị ga-eji mee ihe ọzọ, a na-atụ aro ụlọ ụlọ nkwakọba ihe data n'èzí ebe ndị na-ere ahịa ERP. ISI NKE 1 Nchịkọta isi isi ihe nzukọ BI:
  Ebe nchekwa ozi na-arụ ọrụ n'ụzọ megidere atụmatụ ọgụgụ isi azụmaahịa (BI):
  Omenala ụlọ ọrụ na IT nwere ike belata ihe ịga nke ọma nke iwulite ọgbakọ BI.

Teknụzụ abụghịzi ihe na-egbochi ndị otu BI. Nsogbu maka ndị na-ese ụkpụrụ ụlọ na ndị na-ahazi ọrụ abụghị ma teknụzụ dị, mana ma ha nwere ike mejuputa teknụzụ dịnụ nke ọma.

Maka ọtụtụ ụlọ ọrụ a ụlọ nkwakọba ihe data dị ntakịrị karịa nkwụnye ego na-ekesa m dati nye ndị ọrụ chọrọ ya. THE dati a na-ewepụtara ya site na usoro isi mmalite wee binye n'ime ihe owuwu ebumnuche site na ụlọ nkwakọba ihe data. m dati Enwere ike ịsacha ha na chioma ọ bụla. Agbanyeghị, ọ nweghị uru agbakwunyere ma ọ bụ nakọta ya dati n'oge usoro a.

N'ezie, passive dw, kacha mma, na-enye naanị i dati dị ọcha ma na-arụ ọrụ maka mkpakọrịta ndị ọrụ. Ịmepụta ozi na nghọta nyocha dabere kpamkpam na ndị ọrụ. Kpebie ma DW (Ụlọ nkwakọba ihe data) ma ọ bụrụ na ihe ịga nke ọma bụ nke onwe. Ọ bụrụ na anyị na-ekpe ikpe ịga nke ọma na ikike nke ọma na-anakọta, iwekota na ọcha i dati ụlọ ọrụ n'usoro amụma, yabụ ee, DW bụ ihe ịga nke ọma. N'aka nke ọzọ, ọ bụrụ na anyị na-eleba anya na nchịkọta, nchikota na nrigbu nke ozi nke nzukọ ahụ n'ozuzu ya, mgbe ahụ DW bụ ọdịda. DW na-enye ntakịrị ma ọ bụ enweghị uru ozi. N'ihi ya, a na-amanye ndị ọrụ ime, si otú a na-emepụta silos ozi. Isiakwụkwọ a na-egosi ọhụụ zuru oke iji weghachite ụlọ ọrụ BI (Azụmahịa ọgụgụ isi) ije. Anyị na-amalite site na nkọwa nke BI wee banye na mkparịta ụka nke imewe na mmepe ozi, n'adịghị ka ịnye naanị dati ndị ọrụ. Mkparịta ụka wee lekwasị anya n'ịgbakọ uru mbọ BI gị bara. Anyị na-emechi site n'ịkọwapụta ka IBM si agbakọ ụkpụrụ ụlọ BI nke nzukọ gị.

Architecture nkọwa nke nzukọ BI

Sistemụ ozi gbasara azụmahịa siri ike bụ usoro a na-eme kwa ụbọchị n'ime nnukwu ụlọ ọrụ ọ bụla, na-eme ka egwuregwu ụlọ ọrụ dị n'akụkụ ụwa dị larịị.

N'ịnọgide asọmpi, Otú ọ dị, ugbu a chọrọ usoro dabere na nyocha nke nwere ike gbanwee ikike ụlọ ọrụ ahụ ịchọtaghachi na iji ozi ha nwere. Usoro nyocha ndị a na-enweta site na nghọta site na akụ na ụba nke dati dị. BI nwere ike melite arụmọrụ n'ofe ozi niile n'ofe ụlọ ọrụ ahụ. Companieslọ ọrụ nwere ike melite mmekọrịta ndị ahịa na ndị na-ebubata ngwaahịa, melite uru ngwaahịa na ọrụ, mepụta azụmahịa ọhụrụ na nke ka mma, njikwa ihe egwu, yana n'etiti ọtụtụ uru ndị ọzọ belata mmefu ego nke ukwuu. Site na BI, ụlọ ọrụ gị mechara malite iji ozi ndị ahịa dị ka akụ na-asọmpi ekele maka ngwa nwere ebumnuche ahịa.

Inwe ezigbo ụzọ azụmaahịa pụtara ị nweta azịza doro anya nye ajụjụ ndị bụ isi dị ka:

• ▪ Olee nke anyị ahịa Hà na-eme ka anyị na-akpatakwu ego, ka hà na-eme ka ego na-efunahụ anyị?
• ▪ Ebe kacha mma anyị bi ahịa n'ihe gbasara shop/ ụlọ nkwakọba ihe ha na-emekarị?
• ▪ Kedu n'ime ngwaahịa na ọrụ anyị nwere ike ire nke ọma, ònyekwa?
• ▪ Olee ihe ndị a pụrụ irere nke ọma, ònyekwa ka a pụrụ iresị ya?
• ▪ Kedu mkpọsa ịre ahịa na-aga nke ọma, n'ihi gịnịkwa?
• ▪ Kedu ụzọ ịre ahịa kacha dị irè maka kedu ngwaahịa?
• ▪ Otú anyị nwere ike isi mee ka mmekọrịta anyị na-adịkwu ná mma ahịa? Ọtụtụ ụlọ ọrụ nwere dati siri ike ịza ajụjụ ndị a.
  Sistemu arụ ọrụ na-ewepụta ngwaahịa, ndị ahịa na ọnụ ahịa buru ibu dati site na isi ihe nke ire ere, ndoputa, ọrụ ndị ahịa na usoro nkwado teknụzụ. Ihe ịma aka bụ iwepụta ma jiri ozi a mee ihe. Ọtụtụ ụlọ ọrụ na-erite uru naanị site na obere akụkụ nke ha dati maka nyocha atụmatụ.
  I dati fọdụrụ, na-ejikọta ya na i dati iwepụta isi mmalite dị ka akụkọ gọọmentị, na ozi ndị ọzọ zụtara, bụ ebe a na-egwupụta ọla edo na-eche ka enyocha ya, yana dati ọ dị ha mkpa ka a nụchaa ya na nhazi ozi nke nzukọ gị.

Enwere ike itinye ihe ọmụma a n'ọrụ n'ụzọ dị iche iche, sitere na ịmepụta atụmatụ ụlọ ọrụ n'ozuzu ya na nkwurịta okwu onwe onye na ndị na-ebubata ya, site na ebe oku, akwụkwọ ọnụahịa, Internet na isi ihe ndị ọzọ. Gburugburu azụmaahịa nke taa na-ekwu na DW na usoro BI ndị metụtara ya na-agbasa karịa ịmebe usoro azụmaahịa ọdịnala. dati dị ka m dati atomic-level normalized na "kpakpando/cube ugbo".

Ihe a chọrọ iji nọgide na-asọmpi bụ ngwakọta nke teknụzụ ọdịnala na nke dị elu na mbọ iji kwado mpaghara nyocha sara mbara.
N'ikpeazụ, gburugburu ebe obibi ga-emeziwanye ihe ọmụma nke ụlọ ọrụ ahụ n'ozuzu ya, jide n'aka na omume ndị e mere n'ihi nyocha ndị e mere bara uru ka onye ọ bụla nweta uru.

Dịka ọmụmaatụ, ka anyị kwuo na ị kwadoro nke gị ahịa n'ụdị ihe egwu dị elu ma ọ bụ dị ala.
Ma ozi a sitere na ụdị ngwuputa ihe ma ọ bụ ụzọ ndị ọzọ, a ga-etinye ya na DW wee mee ka onye ọ bụla nweta ya, site na ngwá ọrụ ọ bụla, dị ka akụkọ static, spreadsheets, tables, or online analytical processing (OLAP).

Agbanyeghị, ugbu a, ọtụtụ ụdị ozi a ka dị na silos dati nke ndị mmadụ n'otu n'otu ma ọ bụ ngalaba na-emepụta nyocha. Nzukọ ahụ n'ozuzu ya nwere ntakịrị ma ọ bụ enweghị ọhụụ maka nghọta. Naanị site na ịgwakọta ụdị ozi a n'ime DW ụlọ ọrụ gị, ị nwere ike iwepụ silos ozi wee bulie gburugburu DW gị.
Enwere isi ihe mgbochi abụọ iji wulite ọgbakọ BI.
Nke mbụ, anyị nwere nsogbu nke nzukọ n'onwe ya na ịdọ aka ná ntị ya.
Ọ bụ ezie na anyị enweghị ike inye aka na mgbanwe amụma nhazi, anyị nwere ike inye aka ịghọta akụkụ nke BI nzukọ, nhazi ya, yana otu teknụzụ IBM si eme ka mmepe ya dị mfe.
Ihe mgbochi nke abụọ a ga-emeri bụ enweghị teknụzụ jikọtara ọnụ na ihe ọmụma nke usoro na-akpọ ohere BI dum na-emegide naanị obere akụkụ.

IBM na-anabata mgbanwe na ijikọ teknụzụ. Ọ bụ ọrụ gị ịnye nhazi nke ọma. A ghaghị ịmepụta ihe owuwu a na nkà na ụzụ ahọpụtara maka ntinye na-enweghị njedebe, ma ọ bụ ma ọ dịkarịa ala, na nkà na ụzụ na-agbaso ụkpụrụ mmeghe. Ọzọkwa, njikwa ụlọ ọrụ gị ga-ahụrịrị na a na-eme ụlọ ọrụ Bi na nhazi oge ọ bụghị nke ikwe ka mmepe nke silos ozi sitere na ebumnuche ịchọ ọdịmma onwe onye, ​​​​ma ọ bụ ebumnuche.
Nke a abụghị ịsị na gburugburu BI adịghị enwe mmetụta maka imeghachi omume na mkpa dị iche iche nke ndị ọrụ dị iche iche; kama, ọ pụtara na a na-eme mmejuputa mkpa na ihe ndị a chọrọ maka abamuru nke nzukọ BI dum.
Enwere ike ịhụ nkọwa nke ihe owuwu ụlọ ọrụ BI na ibe 9 na eserese 1.1. Ihe owuwu ụlọ na-egosipụta ngwakọta teknụzụ na usoro bara ụba.
Site na echiche ọdịnala, ihe owuwu ahụ gụnyere ihe ndị a na-echekwa ụlọ nkwakọba ihe

Atọm oyi akwa (Atọm oyi akwa).

Nke a bụ ntọala, obi nke Dw dum na ya mere nke ịkọ akụkọ.
I dati echekwara ebe a ga-ejigide iguzosi ike n'ezi ihe nke akụkọ ihe mere eme, akụkọ nke dati ma gụnye metrics ewepụtara, yana ihicha, jikọta, na chekwaa site na iji ụdị Ngwuputa.
All ụdi ojiji nke ndị a dati na ozi ndị metụtara ya sitere na nhazi a. Nke a bụ ebe dị mma maka igwu ala dati yana maka akụkọ nwere ajụjụ SQL ahaziri ahazi

Ụlọ nkwakọba ihe na-arụ ọrụ nke dati ma ọ bụ akụkọ ndabere nke datiỤlọ ahịa data na-arụ ọrụ (ODS) ma ọ bụ mkpesa database.)

Nke a bụ usoro nke dati ahaziri kpọmkwem maka ịkọ akụkọ teknụzụ.

I dati echekwara na akọpụta n'elu ụlọ ndị a nwere ike mechaa gbasaa n'ime ụlọ nkwakọba ihe site na ebe a na-edebe ihe, ebe enwere ike iji ya mee akara ngosi.

Mpaghara nhazi.

Nkwụsị mbụ maka ọtụtụ dati ezubere maka gburugburu ụlọ nkwakọba ihe bụ mpaghara nzukọ.
Ebe a dati na-ejikọta, kpochaa ma gbanwee ghọọ dati uru nke ga-ejupụta n'usoro ụlọ nkwakọba ihe

Ụbọchị marts.

Nke a na akụkụ nke ije na-anọchi anya Ọdịdị nke dati ejiri ya maka OLAP. Ọnụnọ nke datamarts, ọ bụrụ na i dati A na-echekwa ha na atụmatụ kpakpando ha na-ekpuchi dati multidimensional na gburugburu mmekọrịta, ma ọ bụ na faịlụ nke dati ihe nke teknụzụ OLAP akọwapụtara, dị ka DB2 OLAP Server, adịghị mkpa.

Naanị ihe mgbochi bụ na ije na-eme ka ojiji nke dati multidimensional.
Ihe owuwu ahụ gụnyekwara teknụzụ Bi dị oke egwu na usoro akọwapụtara dị ka:

Nyocha gbasara oghere

Oghere bụ ikuku ozi maka onye nyocha na ọ dị oke mkpa iji mezue mkpebi. Oghere nwere ike ịnọchite anya ozi gbasara ndị bi n'otu ebe, yana ozi gbasara ebe ọnọdụ ahụ dị n'ihe gbasara ụwa ndị ọzọ.

Iji mee nyocha a, ị ga-amalite site na ijikọta ozi gị na nhazi latitude na longitude. A na-akpọ nke a "geocoding" na ọ ga-abụrịrị akụkụ nke mwepụ, mgbanwe na usoro ibu (ETL) na ọkwa atomic nke ụlọ nkwakọba ihe gị.

Ngwuputa data.

The mmịpụta nke dati na-ekwe ka ụlọ ọrụ anyị na-eto eto ọnụ ọgụgụ nke ahịa, ịkọ amụma ahịa ahịa ma mee ka njikwa mmekọrịta na i ahịa (CRM), n'etiti usoro BI ndị ọzọ.

The mmịpụta nke dati ya mere a ga-ejikọta ya na ihe owuwu nke dati ụlọ nkwakọba ihe na nkwado site na usoro nkwakọba ihe iji chọpụta ma iji teknụzụ na usoro ndị yiri ya nke ọma na nke ọma.

Dị ka e gosiri na BI architecture, atomịk larịị Dwhouse, yana datamarts, bụ ezigbo isi iyi nke. dati maka mmịpụta. Otu akụrụngwa ndị ahụ ga-abụrịrị ndị nnata nsonaazụ mmịpụta iji hụ na enwere ndị na-ege ntị ka ukwuu.

Ndị nnọchite anya.

Enwere "ndị nnọchi anya" dị iche iche iji nyochaa onye ahịa maka isi ihe ọ bụla dịka, sistemụ arụmọrụ nke ụlọ ọrụ na dw n'onwe ha. Ndị ọrụ ndị a nwere ike ịbụ netwọkụ akwara dị elu zụrụ azụ ịmụta ihe na-eme n'oge ọ bụla, dị ka ọchịchọ ngwaahịa n'ọdịnihu dabere na nkwalite ahịa, injin ndị dabere na iwu maka imeghachi omume na nyere set nke ọnọdụ, ma ọ bụ ọbụna ndị ọrụ dị mfe na-akọ ihe ewepụrụ na ndị isi isi. Usoro ndị a na-emekarị n'oge na-adịghị anya, ya mere, a ghaghị ijikọta ya na mmegharị nke usoro ahụ dati. Ndị a niile owuwu nke dati, teknụzụ na usoro na-ahụ na ị gaghị anọ n'abalị na-emepụta nzukọ nke BI gị.

A ga-emepe ihe omume a n'usoro agbakwunyere, maka obere ihe.
Nzọụkwụ ọ bụla bụ mbọ ngo nọọrọ onwe ya, a na-akpọkwa ya dị ka mmalite na BI dw ma ọ bụ atụmatụ gị. Nkwagharị nwere ike ịgụnye mmejuputa teknụzụ ọhụrụ, malite na usoro ọhụrụ, na-agbakwunye usoro ọhụrụ na dati , na-ebu i dati ọzọ , ma ọ bụ na nyocha mgbasawanye nke gburugburu gị. A tụlere paragraf a nke ọma n'isi nke 3.

Na mgbakwunye na usoro DW ọdịnala na ngwaọrụ BI enwere akụkụ ndị ọzọ nke nzukọ BI gị nke ịchọrọ imepụta maka, dịka:

Ihe mmetụ ndị ahịa (mmetụ ndị ahịa isi).

Dị ka ọ dị na nzukọ ọ bụla nke ọgbara ọhụrụ, e nwere ọnụ ọgụgụ ndị ahịa na-emetụ aka na-egosi otu esi enwe ahụmahụ dị mma maka nke gị ahịa. Enwere ọwa ọdịnala dịka ndị ahịa, ndị na-arụ ọrụ switchboard, ozi ozugbo, mgbasa ozi mgbasa ozi na mbipụta, yana ọwa ndị ọzọ ugbu a dị ka email na webụ, dati A ga-enwetarịrị ngwaahịa ndị nwere ụfọdụ ebe a na-akpakọrịta, bufee, hichaa, hazie ya wee binye ya n'ụlọ ọrụ dati nke BI.

Ntọala nke dati ndị na-arụ ọrụ na ndị ọrụ (Operational

ọdụ data na obodo ndị ọrụ).
Na njedebe nke kọntaktị kọntaktị nke ahịa a na-achọta ntọala ndị ahụ dati nke ngwa ụlọ ọrụ na obodo ndị ọrụ. THE dati dị bụ dati omenala nke a ga-achịkọta ọnụ ma jikọta ya na ndị dati na-asọ site na ebe a na-emetụ aka iji zute ozi dị mkpa.

Ndị nyocha. (Ndị nyocha)

Onye mbụ ga-erite uru na gburugburu BI bụ onye nyocha. Ọ bụ onye na-erite uru site ugbu a mmịpụta nke dati arụ ọrụ, jikọtara ya na isi mmalite dị iche iche nke dati , Augmented na atụmatụ dị ka geographic analysis (geocoding) na-egosi na BI teknụzụ na-enye ohere maka Ngwuputa, OLAP, elu SQL akuko na geographic analysis. Isi ihe dị mkpa maka onye nyocha na gburugburu ebe a na-akọ akụkọ bụ Portal BI.

Agbanyeghị, onye nyocha abụghị naanị onye ga-erite uru na ụkpụrụ ụlọ BI.
Ndị isi, nnukwu mkpakọrịta ndị ọrụ, na ọbụna ndị otu, ndị na-eweta ngwaahịa na i ahịa kwesịrị ịchọta uru na ụlọ ọrụ BI.

Ntụle azụ azụ.

BI architecture bụ ebe mmụta. A njirimara ụkpụrụ nke mmepe bụ na-ekwe ka na-adịgide adịgide owuwu nke dati A ga-emelite ya site na teknụzụ BI ejiri yana omume onye ọrụ mere. Otu ihe atụ bụ akara ndị ahịa.

Ọ bụrụ na ngalaba na-ere ahịa na-eme ihe ngosi Ngwuputa nke ọnụ ọgụgụ ndị ahịa dị ka iji ọrụ ọhụrụ, mgbe ahụ, ngalaba ahịa ekwesịghị ịbụ naanị otu na-erite uru na ọrụ ahụ.

Kama, ekwesịrị ịrụ ọrụ Ngwuputa ihe atụ dị ka akụkụ sitere n'okike nke data n'ime ụlọ ọrụ na ọnụ ọgụgụ ndị ahịa kwesịrị ịghọ akụkụ agbakwunyere nke ọnọdụ ozi ụlọ nkwakọba ihe, ndị ọrụ niile na-ahụ ya. Bi-bI-centric IBM Suite gụnyere DB2 UDB, DB2 OLAP Server gụnyere akụrụngwa teknụzụ kachasị mkpa, akọwapụtara na ọnụ ọgụgụ 1.1.

Anyị na-eji ụkpụrụ ụlọ dị ka ọ dị na ọnụ ọgụgụ a sitere na akwụkwọ ahụ iji nye anyị ọkwa nke ịga n'ihu ma gosipụta ka ngwaahịa IBM nke ọ bụla dabara na atụmatụ BI n'ozuzu ya.

Inye ọdịnaya ozi (Na-enye ọdịnaya ozi)

Ịmepụta, ịzụlite na imejuputa gburugburu BI gị bụ ọrụ dị egwu. Nhazi ahụ ga-anabatarịrị ma chọrọ azụmahịa dị ugbu a na n'ọdịnihu. Ihe osise ihe owuwu ahụ ga-abụrịrị nke zuru oke iji tinye nkwubi okwu niile achọtara n'oge nhazi nhazi. Ogbugbu ga-anọgide na-agba mbọ maka otu ebumnuche: iji wulite ihe owuwu BI dị ka ewepụtara ya n'usoro n'usoro yana dabere na azụmaahịa chọrọ.

Ọ na-esi ike karịsịa ịrụ ụka na ịdọ aka ná ntị ga-eme ka ihe ịga nke ọma dịtụ.
Nke a dị mfe n'ihi na ị naghị etolite gburugburu BI n'otu oge, mana na obere usoro ka oge na-aga.

Agbanyeghị, ịchọpụta akụkụ BI nke ihe owuwu ụlọ gị dị mkpa maka ebumnuche abụọ: ị ga-ebugharị mkpebi nka nka niile na-esote.
Ị ga-enwe ike ịkpachara anya hazie otu ojiji teknụzụ n'agbanyeghị na ị nwere ike ị gaghị enwetaghachi mkpa teknụzụ ahụ ruo ọtụtụ ọnwa.

Ịghọta ihe gbasara azụmahịa gị nke ọma ga-emetụta ụdị ngwaahịa ị nwetara maka nhazi ụlọ gị.
Nhazi na mmepe nke ihe owuwu gị na-ahụ na ụlọ nkwakọba ihe gị bụ

ọ bụghị mmemme enweghị usoro, kama ọ bụ mgbasa ozi echepụtara nke ọma, nke ejiri nlezianya rụọ ya opera nka dị ka mosaic nke teknụzụ agwakọta.

Imepụta ọdịnaya ọdịnaya

Nhazi mbụ niile ga-elekwasị anya ma chọpụta ihe ndị bụ isi BI nke gburugburu gburugburu ga-adị mkpa ugbu a na n'ọdịnihu.
Ịmara ihe azụmahịa chọrọ dị mkpa.

Ọbụna tupu atụmatụ ọ bụla amalitela, onye na-ahazi ọrụ nwere ike ịchọpụta otu ma ọ bụ abụọ ngwa ngwa ozugbo.
Otú ọ dị, enweghị ike ịchọta nguzozi nke ihe ndị nwere ike ịchọrọ maka ihe owuwu gị. N'oge nhazi usoro, akụkụ bụ isi nke ihe owuwu ahụ na-ejikọta nnọkọ mmepe ngwa (JAD) na nyocha iji chọpụta ihe achọrọ azụmahịa.

Mgbe ụfọdụ enwere ike inyefe ihe ndị a chọrọ n'aka ngwa ajụjụ na mkpesa.
Dịka ọmụmaatụ, ndị ọrụ na-ekwu na ọ bụrụ na ha chọrọ ịmegharị akụkọ dị ugbu a na ha ga-eji aka mepụta site na ijikọ akụkọ abụọ dị ugbu a yana ịgbakwunye mgbako sitere na nchikota nke dati.
Ọ bụ ezie na ihe a chọrọ dị mfe, ọ na-akọwapụta otu njirimara njirimara nke ị ga-etinyerịrị mgbe ị na-azụrụ ngwaọrụ mkpesa maka nzukọ gị.

Onye mmebe ahụ ga-agbasokwa ihe ndị ọzọ chọrọ iji nweta foto zuru oke. Ndị ọrụ chọrọ ịdenye aha na akụkọ a?
A na-emepụta obere akwụkwọ akụkọ ma ziga ndị ọrụ dị iche iche ozi? Chọrọ ịhụ akụkọ a na ọnụ ụzọ ụlọ ọrụ? Ihe ndị a niile bụ akụkụ nke mkpa dị mfe iji dochie akwụkwọ ntuziaka dịka ndị ọrụ chọrọ. Uru nke ụdị ihe a chọrọ bụ na onye ọ bụla, ndị ọrụ na ndị na-emepụta ihe, maara nke ọma echiche nke akụkọ.

Enwere ụdị azụmaahịa ndị ọzọ, mana anyị kwesịrị ịhazi maka ya. Mgbe ekwuputara ihe achọrọ azụmaahịa n'ụdị ajụjụ azụmaahịa stratejik, ọ dị mfe maka onye na-eme atụmatụ nwere ahụmahụ ịghọta akụkụ yana tụọ / eziokwu chọrọ.

Ọ bụrụ na ndị ọrụ JAD amaghị ka ha ga-esi kwupụta ihe ha chọrọ n'ụdị nsogbu azụmaahịa, onye nrụpụta ga na-enyekarị ihe atụ iji malite ịmalite nnọkọ nchikota chọrọ.
Onye ọkachamara na-eme atụmatụ nwere ike inyere ndị ọrụ aka ịghọta ọ bụghị naanị azụmahịa dị mkpa, kamakwa otu esi emepụta ya.
A na-atụle usoro nchịkọta chọrọ n'isi nke 3; maka ugbu a, anyị chọrọ igosi mkpa ọ dị imebe maka ụdị BI chọrọ.

Nsogbu azụmahịa dị mkpa abụghị naanị ihe a chọrọ n'azụmahịa, kamakwa ọ bụ ihe ngosi imewe. Ọ bụrụ na ị ga-aza ajụjụ multidimensional, mgbe ahụ ị ga-eburu n'isi, weta ya dati akụkụ, ma ọ bụrụ na ị chọrọ n'isi dati multidimensional, ịkwesịrị ikpebi ụdị teknụzụ ma ọ bụ usoro ị ga-eji.

Ị na-emejuputa atụmatụ kpakpando cube echekwara, ma ọ bụ ha abụọ? Dị ka ị na-ahụ, ọbụna okwu azụmahịa dị mfe nwere ike imetụta nhazi ahụ. Ma ụdị azụmahịa a chọrọ bụ ihe a na-ahụkarị na n'ezie, ọ dịkarịa ala site n'aka ndị na-eme atụmatụ ọrụ na ndị na-emepụta ihe.

Enweela arụmụka zuru oke gbasara teknụzụ OLAP na nkwado, yana ngwọta dịgasị iche iche dị. Ka ọ dị ugbu a, anyị emetụla mkpa ọ dị ikpokọta mkpesa dị mfe yana ihe gbasara azụmahịa dị iche iche, yana otu ihe ndị a chọrọ si emetụta mkpebi ụlọ ọrụ nka.

Mana kedu ihe achọrọ ndị ọrụ ma ọ bụ ndị otu Dw na-aghọtaghị ngwa ngwa? Ị ga-achọ nyocha gbasara oghere (analysisi spatial)?
Ụdị Ngwuputa nke dati Ha ga-abụ akụkụ dị mkpa nke ọdịnihu gị? Onye ma?

Ọ dị mkpa iburu n'obi na ụdị teknụzụ ndị a amachaghị nke ọma site n'aka obodo ndị ọrụ izugbe na ndị otu DW, n'otu akụkụ, nke a nwere ike ịbụ n'ihi na ụfọdụ ndị ọkachamara n'ime ma ọ bụ ndị ọzọ na-ahụ maka ya. Ọ bụ n'akụkụ nsogbu nke ụdị teknụzụ ndị a na-ebute. Ọ bụrụ na ndị ọrụ enweghị ike ịkọwapụta ihe azụmaahịa chọrọ ma ọ bụ kee ha ka ha nye ndị na-emepụta ntụzịaka, ha nwere ike ịhụtaghị ha ma ọ bụ, nke ka njọ, eleghara anya.

Ọ na-enwe nsogbu karịa mgbe onye nrụpụta na onye nrụpụta enweghị ike ịmata ngwa nke otu teknụzụ ndị a dị elu mana dị oke egwu.
Dị ka anyị na-anụkarị ndị na-emepụta ihe na-ekwu, “ọfọn, gịnị kpatara na anyị anaghị ewepụ ya ruo mgbe anyị nwetara ihe ọzọ a? “Ha nwere mmasị n'ezie n'ihe ndị ka mkpa ụzọ, ka hà na-ezere nnọọ ihe ndị ha na-aghọtaghị? O yikarịrị ka ọ bụ echiche ikpeazụ. Ka anyị kwuo na ndị otu gị na-ere ahịa ekwupụtala ihe achọrọ azụmahịa, dị ka ekwuru na Figure 1.3, dịka ị na-ahụ, ihe a chọrọ bụ n'ụdị nsogbu azụmahịa. Ọdịiche dị n'etiti nsogbu a na nsogbu akụkụ a na-ahụkarị bụ anya. N'okwu a, ndị na-ere ahịa chọrọ ịma, kwa ọnwa, ngụkọta ahịa sitere na ngwaahịa, ụlọ nkwakọba ihe na ahịa ndị bi na 5 kilomita site n'ụlọ nkwakọba ihe ebe ha na-azụ ahịa.

N'ụzọ dị mwute, ndị na-emepụta ihe ma ọ bụ ndị na-ese ụkpụrụ ụlọ nwere ike ileghara akụkụ ahụ anya site n'ịsị, "Anyị nwere onye ahịa, ngwaahịa na ihe ndị ahụ. dati nke nkwụnye ego. Ka anyị jide ebe dị anya ruo mgbe ọbịbịa ọzọ.

"Azịza ya ezighi ezi. Ụdị nsogbu azụmahịa a bụ ihe gbasara BI. Ọ na-anọchite anya nghọta miri emi nke azụmahịa anyị yana oghere nyocha siri ike maka ndị nyocha anyị. BI karịrị ajụjụ dị mfe ma ọ bụ mkpesa ọkọlọtọ, ma ọ bụ ọbụna OLAP. Nke ahụ apụtaghị na teknụzụ ndị a adịghị mkpa na BI gị, mana ha n'onwe ha anaghị anọchi anya gburugburu BI.

Chepụta maka ọnọdụ ozi (Nhazi maka ọdịnaya ozi)

Ugbu a anyị achọpụtala ihe achọrọ azụmahịa nke na-amata ọdịiche dị iche iche bụ isi, ọ dị mkpa ka etinye ha na eserese ụkpụrụ ụlọ n'ozuzu ya. Ụfọdụ akụkụ BI bụ akụkụ nke mbọ mbụ anyị, ebe ụfọdụ agaghị emejuputa ya ruo ọtụtụ ọnwa.

Otú ọ dị, ihe niile a ma ama chọrọ na-egosipụta na imewe nke mere na mgbe anyị chọrọ imejuputa otu teknụzụ, anyị dị njikere ime otú ahụ. Ihe gbasara ọrụ a ga-egosipụta echiche ọdịnala.

Nke a set nke dati na-eji na-akwado emechaa ojiji nke dati akụkụ nke nsogbu azụmahịa anyị chọpụtarala. Dị ka akwụkwọ ndị ọzọ na-emepụta, dị ka ọrụ mmepe nke dati, anyị ga-amalite site formalizing dị ka i dati ha na-agbasa na gburugburu ebe obibi. Anyị achọpụtala mkpa ọ dị ịnọchite anya i dati n'ụdị akụkụ, na-ekewa ha (dị ka mkpa akọwapụtara) n'ime marts data.

Ajụjụ na-esote ịza bụ: Kedu otu a ga-esi wuo marts data ndị a?
Ị na-ewu kpakpando iji kwado cubes, ma ọ bụ naanị cubes, ma ọ bụ naanị kpakpando? (ma ọ bụ cubes aka nri, ma ọ bụ kpakpando aka nri). Mepụta ihe owuwu maka marts data dabere nke chọrọ oyi akwa atomic maka mmadụ niile dati ị nwetara? Kwe ka marts data nọọrọ onwe ya nweta i dati ozugbo site na sistemụ arụmọrụ?

Kedu teknụzụ Cube ị ga-agbalị ịhazi?

Ị nwere nnukwu chi dati achọrọ maka nyocha akụkụ ma ọ bụ ịchọrọ cubes nke ndị ahịa mba gị kwa izu ma ọ bụ abụọ? Ị na-ewu ihe dị ike dị ka DB2 OLAP Server maka ego ma ọ bụ Cognos PowerPlay cubes maka nzukọ ịre ahịa ma ọ bụ abụọ? Ndị a bụ nnukwu mkpebi imewe nke ga-emetụta gburugburu BI gị na-aga n'ihu. Ee, ị chọpụtala mkpa OLAP. Ugbu a kedu ka ị ga-esi mepụta usoro na teknụzụ dị otú ahụ?

Kedu ka ụfọdụ teknụzụ ndị ka dị elu si emetụta atụmatụ gị? Ka anyị were na ị chọpụtala mkpa oghere na nzukọ gị. Ugbu a, ị ga-echetarịrị mbipụta ihe osise ụlọ ọ bụrụgodị na ị naghị eme atụmatụ imepụta akụrụngwa oghere ruo ọtụtụ ọnwa. Onye na-ese ụkpụrụ ụlọ ga-emepụta taa dabere na ihe achọrọ. Tụọ anya mkpa nyocha gbasara ohere nke na-emepụta, na-echekwa, na-echekwa ma na-enye ohere ịnweta dati oghere. Nke a n'aka kwesịrị ịbụ ihe mgbochi gbasara ụdị teknụzụ ngwanrọ na nkọwapụta ikpo okwu ị nwere ike ịtụle ugbu a. Dịka ọmụmaatụ, usoro nchịkwa nke ntọala data mmekọrita (RDBMS) nke ị na-edobe maka oyi akwa atomic gị ga-enwerịrị oke oghere siri ike dị. Nke a ga-ahụ na arụmọrụ kachasị elu mgbe ị na-eji geometry na ihe gbasara oghere na ngwa nyocha gị. Ọ bụrụ na RDBMS gị enweghị ike ijikwa ya dati (spatial-centric) n'ime, yabụ ị ga-emebe a ntọala data (Spatial-centric) mpụga. Nke a na-agbagwoju anya njikwa nsogbu yana mebie arụmọrụ gị n'ozuzu ya, ọ bụghị ịkọwa nsogbu ndị ọzọ emepụtara maka DBA gị, ebe ọ bụ na ha nwere obere nghọta nke isi ihe. dati oghere nakwa. N'aka nke ọzọ, ọ bụrụ na igwe RDMBS gị na-ejizi ihe niile gbasara oghere yana onye na-ebuli ya maara maka mkpa pụrụ iche (dịka ọmụmaatụ, indexing) nke ihe gbasara oghere, mgbe ahụ DBA gị nwere ike ijikwa nsogbu njikwa ngwa ngwa ma ị nwere ike ibuli arụmọrụ ahụ.

Ọzọkwa, ịkwesịrị ịhazigharị mpaghara nhazi yana oyi akwa ikuku gburugburu ka ịtinye nchacha adreesị (a

isi ihe na nyocha gbasara oghere), yana ichekwa ihe ndị dị n'obere oghere. Usoro nke mbipụta imewe na-aga n'ihu ugbu a na anyị ewebatala echiche nke ịdị ọcha adreesị. Otu ihe, ngwa a ga-ekpebi ụdị sọftụwia ịchọrọ maka mbọ ETL gị.

Ị chọrọ ngwaahịa dị ka Trillium iji nye gị adreesị dị ọcha, ma ọ bụ onye na-ere ETL nke ị họọrọ iji nye ọrụ ahụ?
Maka ugbu a, ọ dị mkpa na ị ghọtara ọkwa nhazi nke a ga-emecha tupu ịmalite ịkwado ụlọ nkwakọba ihe gị. Ihe atụ ndị a dị n'elu kwesịrị igosi ọtụtụ mkpebi imewe nke ga-agbaso njirimara nke azụmahịa ọ bụla chọrọ. Mgbe emechara nke ọma, mkpebi imewe ndị a na-akwalite njikọta n'etiti usoro anụ ahụ nke gburugburu ebe obibi gị, nhọrọ teknụzụ ejiri, yana mgbasa ozi ọdịnaya. Enweghị ụkpụrụ ụlọ BI nke a na-emekarị, nzukọ gị ga-anọ n'okpuru ngwakọta ọgbara ọhụrụ nke teknụzụ dị ugbu a, na-ejikọ ọnụ nke ọma iji nye nkwụsi ike pụtara ìhè.

Debe ọdịnaya ozi

Iwebata uru ozi na nzukọ gị bụ ọrụ siri ike. Enweghị nghọta zuru oke na ahụmịhe, ma ọ bụ injinia na imewe nke ọma, ọbụlagodi otu kachasị mma ga-ada. N'aka nke ọzọ, ọ bụrụ na ị nwere nnukwu nghọta na nkọwa zuru ezu ma ọ nweghị ịdọ aka ná ntị iji mezuo, ị na-efunahụ ego na oge gị n'ihi na mbọ gị agaghị ada. Ozi ahụ kwesịrị ịpụta nke ọma: Ọ bụrụ na ị na-enweghị otu ma ọ bụ karịa n'ime nkà ndị a, nghọta / ahụmahụ ma ọ bụ atụmatụ / imewe ma ọ bụ ịdọ aka ná ntị mmejuputa, nke a ga-eduga n'ịkụnwụ ma ọ bụ mebie ụlọ nke nzukọ BI.

Ndị otu gị adịla njikere nke ọma? Ọ nwere onye ọ bụla n'ime ndị otu BI gị ghọtara nnukwu ebe nyocha dị na gburugburu BI, yana usoro na teknụzụ achọrọ iji dokwaa ala ahụ? Ọ nwere onye ọ bụla nọ n'òtù gị nke nwere ike ịkọ ọdịiche dị n'itinye aka elu

mkpesa static na OLAP, ma ọ bụ ọdịiche dị n'etiti ROLAP na OLAP? Otu n'ime ndị otu gị ọ ghọtara n'ụzọ doro anya ụzọ nke Ngwuputa ihe yana otu ọ nwere ike isi metụta ụlọ nkwakọba ihe ma ọ bụ ka ụlọ nkwakọba ihe nwere ike isi kwado ọrụ ngwuputa? Onye otu na-aghọta uru nke dati oghere ma ọ bụ teknụzụ sitere n'ụlọnga? Ị nwere onye nwere ekele maka ngwa ngwa pụrụ iche nke teknụzụ ETL vs Message Broker? Ọ bụrụ na ịnweghị ya, nweta otu. BI dị nnọọ ukwuu karịa oyi akwa atomic ahaziri ahazi, OLAP, atụmatụ kpakpando na ODS.

Inwe nghọta na ahụmịhe iji mata ihe achọrọ BI yana azịza ha dị mkpa maka ikike gị ịhazi mkpa onye ọrụ nke ọma yana chepụta na mejuputa azịza ha. Ọ bụrụ na ọ na-esiri obodo onye ọrụ gị ike ịkọwa ihe achọrọ, ọ dịịrị ndị otu ụlọ nkwakọba ihe inye nghọta ahụ. Ma ọ bụrụ na otu ụlọ nkwakọba ihe

anaghị aghọta ngwa BI kpọmkwem - dịka ọmụmaatụ, ngwuputa data - mgbe ahụ ọ bụghị ihe kacha mma na gburugburu BI na-ejedebe na ịbụ ebe nchekwa. Agbanyeghị, ileghara teknụzụ ndị a anya anaghị ebelata mkpa ha na mmetụta ha nwere na mpụta nke ikike ọgụgụ isi azụmahịa nke nzukọ gị, yana akụrụngwa ozi ị na-eme atụmatụ ịkwalite.

Nhazi ga-agụnye echiche nke ịbịaru, ma ha abụọ chọrọ onye ruru eru. Na mgbakwunye, atụmatụ chọrọ nkà ihe ọmụma ụlọ egwuregwu na nnabata na ụkpụrụ. Dịka ọmụmaatụ, ọ bụrụ na ụlọ ọrụ gị eguzobela ọkọlọtọ ikpo okwu ma ọ bụ chọpụta otu RDBMS ọ chọrọ ịhazi n'ofe ikpo okwu, ọ dị mkpa na onye ọ bụla nọ n'otu ahụ na-agbaso ụkpụrụ ndị ahụ. N'ozuzu, otu ìgwè na-egosipụta mkpa maka nhazi (na obodo ndị ọrụ), ma otu n'onwe ya adịghị njikere ịgbaso ụkpụrụ ndị e guzobere na mpaghara ndị ọzọ nke ụlọ ọrụ ma ọ bụ ikekwe ọbụna na ụlọ ọrụ ndị yiri ya. Ọ bụghị naanị na nke a bụ ihu abụọ, ma ọ na-eme ka ụlọ ọrụ ahụ enweghị ike iji ihe onwunwe na ntinye ego dị ugbu a mee ihe. Ọ pụtaghị na ọ nweghị ọnọdụ ndị na-akwado ikpo okwu ma ọ bụ teknụzụ na-abụghị ọkọlọtọ; Otú ọ dị, mgbalị nke ụlọ nkwakọba ihe

ha kwesịrị iji ekworo na-echekwa ụkpụrụ nke ụlọ ọrụ ahụ ruo mgbe ihe azụmahịa chọrọ na-ekpebi ihe ọzọ.

Akụkụ nke atọ achọrọ iji wuo nzukọ BI bụ ịdọ aka ná ntị.
Ọ dabere na mkpokọta, n'otu aka ahụ na ndị mmadụ n'otu n'otu na gburugburu ebe obibi. Ndị na-ahazi ọrụ, ndị nkwado, ndị na-ese ụkpụrụ ụlọ, na ndị ọrụ ga-enwe ekele maka ịdọ aka ná ntị achọrọ iji wuo akụ ozi ụlọ ọrụ. Ndị na-emepụta ihe ga-eduzi mbọ ha na-emepụta iji kwado mbọ ndị ọzọ a chọrọ na ọha mmadụ.

Dịka ọmụmaatụ, ka anyị kwuo na ụlọ ọrụ gị na-ewu ngwa ERP nke nwere akụrụngwa ụlọ nkwakọba ihe.
Ya mere, ọ bụ ọrụ dị n'aka ndị na-emepụta ERP imekọ ihe ọnụ na ndị otu ụlọ nkwakọba ihe ka ha ghara ịsọ mpi ma ọ bụ megharịa ọrụ ahụ amalitelarị.

Ịdọ aka ná ntị bụkwa isiokwu chọrọ ka ọgbakọ niile lebara ya anya ma guzobe ya ma nye ya ikike n'ọkwa onye isi.
Ndị isi ụlọ ọrụ dị njikere ịgbaso usoro a haziri ahazi? Ụzọ nke na-ekwe nkwa ịmepụta ọdịnaya ozi nke ga-emecha nweta uru na mpaghara niile nke ụlọ ọrụ ahụ, mana ikekwe mebie atụmatụ onye ọ bụla ma ọ bụ ngalaba? Cheta okwu a "Iche echiche banyere ihe niile dị mkpa karịa iche echiche banyere otu ihe". Okwu a bụ eziokwu maka òtù BI.

N'ụzọ dị mwute, ọtụtụ ụlọ nkwakọba ihe na-elekwasị anya mgbalị ha n'ịgbalị ịchọta na ịnye uru na ngalaba ma ọ bụ ndị ọrụ kpọmkwem, na-enweghị nkwanye ùgwù maka nzukọ ahụ. Ka e were ya na onye njikwa ahụ rịọrọ enyemaka n'aka ndị otu egwuregwu. Ndị otu ahụ na-anabata mbọ ụbọchị 90 nke gụnyere ọ bụghị naanị ịnyefe ọkwa ọkwa nke ndị isi kọwapụtara mana hụ na ha niile. dati A na-agwakọta ntọala n'ọkwa atọm tupu ewebata ya na teknụzụ cube a chọrọ.
Ihe mgbakwunye injinia a na-ahụ na ụlọ ọrụ were ụlọ ga-erite uru na ya dati onye njikwa chọrọ.
Agbanyeghị, onye isi ahụ gwara ndị ụlọ ọrụ na-ahụ maka ndụmọdụ n'èzí bụ ndị tụpụtara ngwa yiri ya na nnyefe n'ihe na-erughị izu 4.

N'iche na ndị otu ime ụlọ tozuru oke, onye isi nwere nhọrọ. Kedu onye nwere ike ịkwado ọzụzụ injinia agbakwunyere chọrọ iji tolite akụrụngwa ozi ụlọ ọrụ ma ọ bụ nwee ike họrọ iwulite azịza nke ha ngwa ngwa. Nke ikpeazụ dị ka a na-ahọrọkarị nke ukwuu ma na-arụ ọrụ naanị iji mepụta arịa ozi nke na-erite uru ole na ole ma ọ bụ onye ọ bụla.

Ihe mgbaru ọsọ dị mkpirikpi na ogologo oge

Ndị na-ese ụkpụrụ ụlọ na ndị na-emepụta ngo ga-emezigharị ọhụụ ogologo oge nke ihe owuwu na atụmatụ maka itolite ọgbakọ BI. Nchikota a nke uru nwa oge na atụmatụ ogologo oge bụ akụkụ abụọ nke mbọ BI. Ego enwetara obere mkpirisi bụ akụkụ nke BI nke jikọtara ya na ntinye nke ụlọ nkwakọba ihe gị.

Nke a bụ ebe ndị na-eme atụmatụ, ndị na-ese ụkpụrụ ụlọ na ndị nkwado na-elekwasị anya n'ịmezu ihe achọrọ azụmahịa. Ọ bụ n'ọkwa a ka a na-ewu ihe owuwu anụ ahụ, a na-azụta teknụzụ ma tinye usoro. A naghị eme ha ka ha wee leba anya n'ihe achọrọ dị ka otu obodo ndị ọrụ siri kọwaa. A na-eme ihe niile n'ebumnobi nke ilebara ihe achọrọ nke otu obodo kọwapụtara.
Otú ọ dị, atụmatụ ogologo oge bụ akụkụ ọzọ nke BI. Nke a bụ ebe atụmatụ na atụmatụ ahụ mere ka e wuo ihe owuwu anụ ahụ ọ bụla, teknụzụ ahọpụtara na usoro ejiri anya mee ka ụlọ ọrụ ahụ rụọ ọrụ. Ọ bụ atụmatụ ogologo oge na-enye njikọ aka dị mkpa iji hụ na a na-enweta uru siri ike site na uru ọ bụla a chọtara.

Kpebie mbọ BI gị

Un ụlọ nkwakọba ihe data n'onwe ya ọ nweghị uru dị n'ime ya. N'ikwu ya n'ụzọ ọzọ, ọ nweghị uru dị n'etiti teknụzụ ụlọ nkwakọba ihe na usoro mmejuputa iwu.

A na-ahụ uru mbọ ụlọ nkwakọba ihe ọ bụla na omume ndị a rụrụ n'ihi gburugburu ụlọ nkwakọba ihe yana ọdịnaya ozi azụlitere ka oge na-aga. Nke a bụ isi ihe dị mkpa ị ga-aghọta tupu ị nwaa ịchọpụta uru atụmatụ ụlọ ọ bụla nwere.

Ọtụtụ mgbe, ndị na-ese ụkpụrụ ụlọ na ndị na-eme atụmatụ na-anwa itinye uru na akụkụ anụ ahụ na teknụzụ nke ụlọ nkwakọba ihe mgbe n'ezie uru ahụ dabere na usoro azụmahịa nke ụlọ nkwakọba ihe na-emetụta nke ọma na ozi weghaara nke ọma.

Nke a bụ ihe ịma aka nke ịtọ ntọala BI: kedu ka ị ga-esi kwado itinye ego ahụ? Ọ bụrụ na ebe ụlọ ahụ n'onwe ya enweghị uru dị n'ime, ndị na-eme atụmatụ ọrụ ga-enyocha, kọwapụta na hazie uru ndị ahụ ga-eji ụlọ nkwakọba ihe kwalite usoro azụmaahịa akọwapụtara ma ọ bụ uru nke ozi echedoro, ma ọ bụ ha abụọ.

Iji mee ka okwu sie ike, usoro azụmahịa ọ bụla nke mbọ ụlọ nkwakọba ihe metụtara nwere ike inye uru “bara uru” ma ọ bụ “dị nro”. Uru ndị dị mkpa na-enye metric a na-ahụ anya maka ịlele nloghachi na ntinye ego (ROI) - dịka ọmụmaatụ, tụgharịa ngwa ahịa oge ọzọ n'ime oge a kapịrị ọnụ ma ọ bụ maka ọnụ ala ụgbọ njem kwa mbupu. Ọ na-esiri ike ịkọwa uru dị nro, dị ka ịnweta ozi ka mma, n'ihe gbasara uru a na-ahụ anya.

Jikọọ oru ngo gị ka ịmata nke arịrịọ azụmahịa

Ọtụtụ mgbe, ndị na-ahazi ọrụ na-anwa ijikọ uru ụlọ nkwakọba ihe na ebumnuche ụlọ ọrụ amorphous. Site n'ikwu na "uru nke ụlọ nkwakọba ihe na-adabere n'ikike anyị nwere imeju arịrịọ ndị dị mkpa" anyị na-emeghe mkparịta ụka ahụ n'ụzọ dị ụtọ. Mana naanị nke ahụ ezughị iji chọpụta ma itinye ego na ụlọ nkwakọba ihe ọ bara uru. Ọ kachasị mma ijikọ ndị nrụpụta ụlọ nkwakọba ihe na ajụjụ azụmahịa na ndetu akọwapụtara.

Tulee ROI

Ịgbakọ ROI na ntọala ụlọ nkwakọba ihe nwere ike isi ike. Ọ na-esi ike karịsịa ma ọ bụrụ na ndu

nke otu ugboro ugboro bụ ihe a na-apụghị ịhụ anya ma ọ bụ dị mfe ịlele. Otu nnyocha chọpụtara na ndị ọrụ na-aghọta uru abụọ bụ isi nke atụmatụ BI:

• ▪ Mepụta ikike ime mkpebi
• ▪ Mepụta ohere inweta ozi
  Uru ndị a bụ uru dị nro (ma ọ bụ dị nro). Ọ dị mfe ịhụ ka anyị ga-esi gbakọọ ROI dabere na uru siri ike (ma ọ bụ karịa) dị ka ọnụ ala ibu ibu, mana kedu ka anyị si atụta ikike ịme mkpebi ka mma?
  Nke a bụ n'ezie ihe ịma aka nye ndị na-eme atụmatụ ọrụ mgbe ha na-agbalị ime ka ụlọ ọrụ ahụ tinye ego n'otu mgbalị ụlọ nkwakọba ihe. Ịbawanye ahịa ma ọ bụ ọnụ ahịa na-ebelata abụghịzi isiokwu etiti na-ebugharị gburugburu BI.
  Kama, ị na-achọ arịrịọ azụmaahịa maka ịnweta ozi ka mma ka otu ngalaba nwee ike ịme mkpebi ngwa ngwa. Ndị a bụ ndị ọkwọ ụgbọ ala dabara adaba na-adịkwa mkpa maka ụlọ ọrụ mana ha nwere nghọta karịa ma sie ike ịkọwapụta na metrik a na-ahụ anya. N'okwu a, ịgbakọ ROI nwere ike iduhie, ma ọ bụrụ na ọ dịghị mkpa.
  Ndị na-emepụta ihe ga-enwe ike igosipụta uru a na-ahụ anya maka ndị isi iji kpebie ma itinye ego na otu iteration ọ bara uru. Agbanyeghị, anyị agaghị atụpụta usoro ọhụrụ maka ịgbakọ ROI, anyị agaghịkwa arụ ụka maka ma ọ bụ megide ya.
  Enwere ọtụtụ akụkọ na akwụkwọ dịnụ na-atụle isi ihe gbasara ịgbakọ ROI. Enwere atụmatụ uru pụrụ iche dị ka uru na itinye ego (VOI), nke otu dị ka Gartner na-enye, nke ị nwere ike nyocha. Kama, anyị ga-elekwasị anya na isi akụkụ nke ROI ọ bụla ma ọ bụ uru ndị ọzọ ị kwesịrị ịtụle. Na-etinye ROI E wezụga arụmụka gbasara uru "ike" na uru "dị nro" jikọtara na mbọ BI enwere nsogbu ndị ọzọ ị ga-atụle mgbe itinye ROI. Ọmụmaatụ:

N'ịkọnye nnukwu ego na mbọ DW ga-abịa agbanyeghị
Ka anyị kwuo na ụlọ ọrụ gị si na nnukwu ụlọ ọrụ si n'ụlọ ọrụ buru ibu gaa na gburugburu UNIX kesara. Ya mere, ego ọ bụla nke nwere ike (ma ọ bụ na ọ gaghị) ga-enweta site na mbọ ahụ ekwesighi ịsị naanị, ma ọ bụrụ na ọ bụla (?), na ụlọ nkwakọba ihe.

Enweghị ndekọ maka ihe niile dị oke ọnụ. Ma enwere ọtụtụ ihe ị ga-eburu n'uche. Tụlee ndepụta a:

• ▪ Ọnụ mmalite, gụnyere ihe ga-ekwe omume.
• ▪ Ọnụ ngwaike raara onwe ya nye yana nchekwa na nkwukọrịta metụtara
• ▪ Ọnụ sọftụwia, gụnyere njikwa nke dati na mgbakwunye ndị ahịa/ihe nkesa, ngwa ETL, teknụzụ DSS, ngwa nlegharị anya, nhazi oge na ngwa ọrụ na-arụ ọrụ, na ngwanrọ nlekota oru, .
• ▪ Ọnụ ihe nhazi ihe owuwu dati, na ihe e kere eke, na njikarịcha nke
• ▪ Ọnụ mmepe ngwanrọ jikọtara ya na mbọ BI
• ▪ Ọnụ nkwado ụlọ, gụnyere njikarịcha arụmọrụ, gụnyere njikwa ụdị ngwanrọ na ọrụ enyemaka Tinye "Big-Bang" ROI. Iwuli ụlọ nkwakọba ihe dị ka otu, gigantic mgbalị ga-ada ada, ya mere kwa gbakọọ ROI maka a nnukwu ụlọ ọrụ atumatu The na-enye bụ ihe ijuanya, na na ndị na-eme atụmatụ na-anọgide na-eme ka ndị na-esighị ike na-agbalị iji chọpụta uru nke dum mgbalị . Gịnị mere ndị na-eme atụmatụ ji agbalị itinye uru ego n'ebumnuche azụmahịa ma ọ bụrụ na a maara ya nke ọma ma nakwere na ikwupụta nkwugharị okwu siri ike? Kedu ka o si kwe omume? Ọ gaghị ekwe omume ma ewezuga ole na ole. Emela ya. Ugbu a anyị ewepụtala ihe anyị agaghị eme mgbe ị na-agbakọ ROI, ebe a bụ isi ihe ole na ole ga-enyere gị aka guzobe usoro a pụrụ ịdabere na ya maka ịtụle uru mbọ BI gị bara.

Inweta nkwenye ROI. N'agbanyeghị ụdị usoro ị họọrọ maka ịkọ uru mbọ BI gị bara, ndị otu niile ga-ekwenyerịrị ya, gụnyere ndị na-ahazi ọrụ, ndị nkwado, na ndị isi ụlọ ọrụ.

Kewaa ROI n'ime akụkụ a na-amata. Nzọụkwụ dị mkpa maka ngụkọ ROI ezi uche dị na ya bụ ilekwasị anya na ngụkọ ahụ na otu ọrụ. Nke a na-enye gị ohere ịtụle uru dabere na ihe achọrọ azụmaahịa akọwapụtara nke ezuru

Kọwaa ụgwọ ọrụ. Dị ka e kwuru, ọ dị mkpa ka a tụlee ọtụtụ ego. Na mgbakwunye, ọnụ ahịa ga-agụnye ọ bụghị naanị ndị emetụtara n'otu n'otu kamakwa ọnụ ahịa metụtara ịhụ na nrube isi n'ụkpụrụ ụlọ ọrụ.

Kọwaa uru. Site n'ijikọta ROI n'ụzọ doro anya na ihe ndị a chọrọ n'azụmahịa, anyị ga-enwe ike ịchọpụta uru ndị ga-eduga n'ịmezu ihe ndị a chọrọ.

Belata ụgwọ na uru na uru dị nso. Ọ bụ ụzọ kachasị mma isi dabere n'ụkpụrụ gị na uru net ugbu a (NPV) kama ịgbalị ịkọ uru n'ọdịnihu na ego ga-enweta n'ọdịnihu.

Debe oge iji kewaa ROI gị na opekempe. Edere ya nke ọma n'ime ogologo oge ejirila ya na ROI gị.

Jiri ihe karịrị otu usoro ROI. Enwere ọtụtụ ụzọ maka ịkọ ROI, ma ị ga-eme atụmatụ iji otu ma ọ bụ karịa n'ime ha, gụnyere uru net ugbu a, ọnụego nkwụghachi azụ (IRR), na nkwụghachi ụgwọ.

Kọwaa usoro a na-emegharị ugboro ugboro. Nke a dị oké mkpa maka ịgbakọ uru ọ bụla dị ogologo oge. Ekwesịrị ịdekọ otu usoro a na-emegharị ugboro ugboro maka usoro mmemme niile na-esote.

Nsogbu ndị a depụtara bụ nke ndị ọkachamara gburugburu ebe obibi kọwara. Mkpebi njikwa na-ebuga ROI "Big-Bang" bụ ihe mgbagwoju anya. Ọ bụrụ na ịmalite ịgbakọ ROI gị niile site n'imebi ha n'ime akụkụ a na-ahụ anya, ị nwere ohere dị mma iji tụọ atụmatụ ROI ziri ezi.

Ajụjụ gbasara uru ROI

Ihe ọ bụla uru gị dị, dị nro ma ọ bụ siri ike, ị nwere ike iji ajụjụ ole na ole bụ isi chọpụta uru ha bara. Dịka ọmụmaatụ, site na iji usoro nha dị mfe, site na 1 ruo 10, ị nwere ike tụọ mmetụta nke mbọ ọ bụla site na iji ajụjụ ndị a:

• Kedu ka ị ga-esi tụọ nghọta dati na-eso nke a oru ngo nke ụlọ ọrụ gị?
• Kedu ka ị ga-esi tụọ mmezi usoro n'ihi ọrụ a?
• Kedu ka ị ga-esi tụọ mmetụta nke nghota ọhụrụ na ntinye aka nke ewepụtara ugbu a site na nkwugharị a
• Gịnị bụ mmetụta nke gburugburu kọmputa ọhụrụ na nke ka mma n'ihi ihe a mụtara? Ọ bụrụ na azịza nke ajụjụ ndị a dị ole na ole, ọ ga-ekwe omume na ụlọ ọrụ ahụ abaghị uru itinye ego ahụ. Ajụjụ ndị dị elu na-arụtụ aka na uru bara uru ma kwesịrị ịbụ ntuziaka maka nyocha ọzọ. Dịka ọmụmaatụ, akara dị elu maka imeziwanye usoro kwesịrị iduga ndị na-emepụta ihe iji nyochaa otu esi emeziwanye usoro. Ị nwere ike ịchọpụta na ụfọdụ ma ọ bụ uru niile e nwetara bụ ihe a na-ahụ anya na ya mere enwere ike itinye uru ego ngwa ngwa. Na-enweta ihe kacha mma na mbido mbụ nke nkwakọba ihe Ọnụ ego kacha akwụ ụgwọ nke mbọ ụlọ ọrụ gị na-abụkarị n'ime nkeji ole na ole mbụ. Mgbalị ndị a mbụ na-ewulite ọdịnaya ozi kachasị baa uru maka ọha ma nyere aka guzobe ntọala teknụzụ maka ngwa BI na-esote. Na-emekarị onye ọ bụla sochirinụ nke dati nke ụlọ nkwakọba ihe oru ngo na-eweta obere na obere ọzọ uru na enterprise n'ozuzu. Nke a bụ eziokwu karịsịa ma ọ bụrụ na nrụgharị ahụ atụkwasịghị isiokwu ọhụrụ ma ọ bụ gboo mkpa nke obodo ndị ọrụ ọhụrụ.

Njirimara nchekwa a na-emetụtakwa mkpokọta na-eto eto dati ndị ọkọ akụkọ ihe mere eme. Dị ka mgbalị ndị na-esote chọrọ ihe ndị ọzọ dati na ole ọzọ dati na-awụsara n'ụlọ nkwakọba ihe ka oge na-aga, ọtụtụ n'ime dati ọ na-aghọ obere ihe gbasara nyocha ejiri. Ndị a dati a na-akpọkarị ha dati na-ehi ụra ma ọ na-adị ọnụ mgbe niile idebe ha n'ihi na ọ naghị eji ha eme ihe.

Kedu ihe nke a pụtara maka ndị nkwado oru ngo? N'ụzọ bụ isi, ndị nkwado mbụ na-ekerịta karịa ego ntinye ego. Nke a bụ isi n'ihi na ha bụ mkpali maka ịtọ ntọala ụlọ nkwakọba ihe nke teknụzụ sara mbara na gburugburu akụrụngwa, gụnyere organic.

Ma nzọụkwụ mbụ ndị a na-ebu uru kachasị ukwuu, ya mere ndị na-eme atụmatụ ngo na-ejikarị akwado itinye ego ahụ.
Ọrụ ndị emere mgbe atụmatụ BI gị gachara nwere ike ịdị obere (tụnyere nke mbụ) yana ọnụ ahịa ozugbo, mana weta obere uru na ụlọ ọrụ ahụ.

Na ndị nwe nzukọ kwesịrị ịmalite ịtụle ịtụba ihe nrụpụta ahụ dati na teknụzụ ndị na-adịchaghị mkpa.

Ngwuputa data: mmịpụta Dati

Ọtụtụ akụkụ ihe owuwu na-achọ mgbanwe dị iche iche nke teknụzụ Ngwuputa data na usoro-
dịka ọmụmaatụ, "ndị ọrụ" dị iche iche maka nyochaa isi ihe mmasị nke ahịa, sistemụ arụmọrụ ụlọ ọrụ yana maka otu dw. Ndị ọrụ ndị a nwere ike ịbụ netwọkụ akwara dị elu zụrụ azụ na usoro ite, dị ka ngwaahịa ngwaahịa n'ọdịnihu dabere na nkwalite ahịa; engines dabere na iwu maka imeghachi omume na setịpụ nyere nke ọnọdụ, dịka ọmụmaatụ, nchọpụta ahụike na ndụmọdụ ọgwụgwọ; ma ọ bụ ọbụna ndị ọrụ dị mfe na-arụ ọrụ nke ịkọrọ ndị isi isi. N'ozuzu, usoro mmịpụta ndị a dati si

nyochaa na ozugbo; ya mere, ha ga-ejikọta kpamkpam na mmegharị nke dati onwe ha.

Nhazi nhazi nyocha ọnlaịnụ

Nchịkọta ntanetị

Ikike igburi, dice, mpịakọta, ịkụda ala na ime nyocha
kedu ihe-ọ bụrụ, dị n'ime oke, oke nke ụlọ ọrụ teknụzụ IBM. Dịka ọmụmaatụ, ọrụ nhazi nyocha ịntanetị (OLAP) dị maka DB2 nke na-ebute nyocha akụkụ n'ime injin nke database otu .

Ọrụ na-agbakwunye ike akụkụ na SQL ka ị na-enweta uru niile nke ịbụ akụkụ eke nke DB2. Ihe atụ ọzọ nke njikọta OLAP bụ ngwá ọrụ extractor, DB2 OLAP Analyzer Server. Teknụzụ a na-enye ohere ka DB2 OLAP Server cubes ngwa ngwa wee nyochaa ya na-akpaghị aka iji chọta na ịkọ banyere ụkpụrụ nke dati pụrụ iche ma ọ bụ ihe a na-atụghị anya ya maka cube ọ bụla na onye nyocha azụmaahịa. N'ikpeazụ, ọrụ DW Center na-enye ụzọ maka ndị na-ese ụkpụrụ ụlọ iji lelee, n'etiti ihe ndị ọzọ, profaịlụ nke sava cube DB2 OLAP dị ka akụkụ eke nke usoro ETL.

Nyocha gbasara oghere nyocha gbasara oghere

Oghere na-anọchi anya ọkara nke arịlịka nyocha (omume) dị mkpa maka panorama
sara mbara nyocha (oge na-anọchi anya ọkara nke ọzọ). Ọkwa atomic nke ụlọ nkwakọba ihe, nke nọchiri anya ya na eserese 1.1, gụnyere ntọala maka oge na oghere. Stampụ oge nyocha arịlịka site na oge na adreesị ozi nyocha arịlịka site na oghere. Oge stampụ na-eduzi nyocha site na oge, na ozi adreesị na-eduzi nyocha site na oghere. Eserese a na-egosi geocoding-usoro nke ịtụgharị adreesị na isi na maapụ ma ọ bụ ihe dị na mbara igwe ka e wee nwee ike iji echiche dị ka anya na n'ime / n'èzí mee nyocha-emere na ọkwa atomic na nyocha gbasara ohere na-eme ka onye nyocha dị. IBM na-enye mgbatị ohere, nke e mepụtara na Environmental System Research Institute (ESRI), al database DB2 ka e wee nwee ike idowe ihe ndị dị na mbara ala dịka akụkụ nkịtị nke database mmekọrita. db2

Spatial Extenders, na-enyekwa ndọtị SQL niile iji nweta uru nke nyocha oghere. Dị ka ọmụmaatụ, SQL ndọtị na ajụjụ na
anya dị n'etiti adreesị ma ọ bụ ma isi ihe dị n'ime ma ọ bụ na mpụga mpaghara polygonal akọwapụtara, bụ ọkọlọtọ nyocha na Spatial Extender. Lee isi 16 maka ozi ndị ọzọ.

database- Ngwa ngwa obibi database-Onye bi

DB2 nwere ọtụtụ atụmatụ ndị bi na SQL BI na-enyere aka n'omume nyocha. Ndị a gụnyere:

• Ọrụ nlọghachi azụ iji mee nyocha, dị ka "ịchọta ụzọ ụgbọ elu niile nwere ike isi na ya San Francisco a New York".
• Ọrụ nyocha maka ọkwa, mkpokọta, cube na ọrụ mpịakọta iji kwado ọrụ ndị na-emekarị naanị na teknụzụ OLAP, bụ ugbu a akụkụ ebumpụta ụwa nke injin ahụ. database
• Ikike imepụta tebụl nwere nsonaazụ
  Ndị na-ere ahịa database Ndị isi na-agwakọta ọtụtụ njirimara BI na database otu.
  Ndị isi suppliers nke ntọala data ha na-agwakọta ọtụtụ atụmatụ BI na database otu.
  Nke a na-enye arụmọrụ ka mma yana nhọrọ igbu karịa maka azịza BI.
  A tụlere atụmatụ na ọrụ nke DB2 V8 n'uju n'ime isiakwụkwọ ndị a:
  Nka nka na ntọala njikwa data (Isi nke 5)

• Isi ihe DB2 BI (Isi nke 6)
• Tebụl ajụjụ DB2 emebere (Isi nke 7)
• Ọrụ DB2 OLAP (Isi nke 13)
• Atụmatụ na ọrụ DB2 akwalitela BI (Isi nke 15) Sistemụ nnyefe data dị mfe Usoro nnyefe nke dati mfe

Ihe owuwu a gosipụtara na eserese 1.1 gụnyere ọtụtụ ihe owuwu dati anụ ahụ. Otu bụ ụlọ nkwakọba ihe nke dati arụ ọrụ. N'ozuzu, ODS bụ ihe dabere na ihe, jikọtara ya na nke dị ugbu a. Ị ga-ewu ODS iji kwado, dịka ọmụmaatụ, ụlọ ọrụ ahịa. Ahịa ODS ga-agbakwunye dati site na ọtụtụ usoro dị iche iche mana ọ ga-edobe naanị dịka ọmụmaatụ, azụmahịa nke taa. Enwere ike imelite ODS ọtụtụ ugboro n'ụbọchị. N'otu oge, usoro na-akpali i dati agbakwunyere na ngwa ndị ọzọ. Emebere ihe owuwu a ka ọ bụrụ nke ọma iji jikọta dati ugbu a na ike na ọ ga-abụ onye ga-akwado nkwado nyocha oge, dị ka ịnye ndị ọrụ ọrụ ahịa ozi ahịa nke onye ahịa ugbu a site na iwepụta ozi na-emekarị ahịa site na ngwa ahịa n'onwe ya. Ihe owuwu ọzọ egosiri na onyonyo 1.1 bụ ọnọdụ nkịtị maka dw. Ọ bụghị nanị na nke a bụ ebe maka igbu nke mkpa mwekota, nke àgwà nke dati, na nke mgbanwe nke dati nke ụlọ nkwakọba ihe na-abata, ma ọ bụkwa ebe nchekwa a pụrụ ịdabere na ya na nwa oge maka dati mbigharị nke enwere ike iji na nyocha ozugbo. Ọ bụrụ na ị kpebie iji ODS ma ọ bụ mpaghara nhazi, otu n'ime ngwaọrụ kachasị mma iji mejupụta ụlọ ndị a dati iji isi mmalite arụ ọrụ dị iche iche bụ ajụjụ ekesa dị iche iche nke DB2. A na-ebunye ikike a site na nhọrọ DB2 nke a na-akpọ DB2 Relational Connect (ajụjụ naanị) yana site na DB2 DataJoiner (ngwaahịa dị iche na-ebuga ajụjụ, tinye, melite na ihichapụ ikike na RDBMS nke kesara dị iche iche).

Teknụzụ a na-enye ndị na-ese ụkpụrụ ụlọ ohere dati iji tie dati nke mmepụta na usoro nyocha. Ọbụghị naanị na teknụzụ nwere ike imeghari ka ọ bụrụ ihe ọ bụla n'ime ihe mmụgharị nke nwere ike ibilite na nyocha oge, mana ọ nwekwara ike jikọọ na ọtụtụ ụdị. dati kacha ewu ewu, gụnyere DB2, Oracle, Sybase, SQL Server, Informix na ndị ọzọ. Enwere ike iji DB2 DataJoiner mejupụta ihe owuwu dati dị ka ODS ma ọ bụ ọbụna tebụl na-adịgide adịgide nọchiri anya n'ụlọ nkwakọba ihe emebere maka mgbake ngwa ngwa nke mmelite ozugbo ma ọ bụ ọrịre. N'ezie, ndị a owuwu n'onwe ha dati enwere ike ibi na ya

ọzọ dị mkpa technology e mere maka replication nke dati, IBM DataPropagator Mmekọrịta. (DataPropagator bụ ngwaahịa dị iche iche maka sistemụ etiti. DB2 UNIX, Linux, Windows, na OS/2 gụnyere ọrụ mmegharị nke dati dị ka njirimara ọkọlọtọ).
Ụzọ ọzọ maka ịkwaga dati Na-arụ ọrụ n'akụkụ ụlọ ọrụ ahụ bụ ihe ntinye ngwa nke ụlọ ọrụ nke a maara dị ka onye na-ere ahịa ozi. dati gburugburu ụlọ ọrụ. IBM nwere onye na-ere ahịa ozi a na-ejikarị eme ihe, MQSeries, ma ọ bụ ụdị ngwaahịa nke gụnyere ihe achọrọ maka e-azụmahịa, IBM WebSphere MQ.
Maka mkparịta ụka ndị ọzọ gbasara otu esi etinye MQ iji kwado ụlọ nkwakọba ihe na gburugburu BI, gaa na webụsaịtị nke akwụkwọ. Maka ugbu a, ezuola ikwu na teknụzụ a bụ ụzọ magburu onwe ya isi jide ma gbanwee (iji MQSeries Integrator) dati ndị ọrụ ezubere iche ewepụtara maka azịza BI. Ejikọla teknụzụ MQ na ngwugwu na UDB V8, nke pụtara na enwere ike ijikwa kwụ n'ahịrị ozi ugbu a dị ka a ga-asị na ha bụ tebụl DB2. Echiche nke ịgbado ọkụ kwụ n'ahịrị ozi na eluigwe na ala nke database mmekọrịta eduzi kwupụta ike gburugburu ebe obibi nke nnyefe nke dati.

Ọnwụ-Latency efu efu

Ebumnuche kacha mma maka IBM bụ nyocha efu-latency. Dị ka akọwapụtara ya
Gartner, usoro BI ga-enwerịrị ike ịpụta, itinye, ma nye ozi maka ndị nyocha na ihe achọrọ. Ihe ịma aka, n'ezie, bụ ka esi agwakọta dati ugbu a na ezigbo oge nwere ozi akụkọ ihe mere eme dị mkpa, dịka i dati omume/ụkpụrụ metụtara, ma ọ bụ nghọta ewepụtara, dị ka ịkọwapụta ndị ahịa.

Ozi dị otú ahụ gụnyere, dịka ọmụmaatụ, njirimara nke ahịa nnukwu ma ọ bụ obere ihe ize ndụ ma ọ bụ nke ngwaahịa m ahịa o yikarịrị ka ha ga-azụta ma ọ bụrụ na ha enweelarị cheese n'ụgbọ ịzụ ahịa ha.

Inweta latency efu na-adabere n'ezie na usoro abụọ bụ isi:

• Njikọ zuru oke nke dati nke a na-enyocha ya na usoro guzosiri ike yana ngwaọrụ ndị BI kere
• A nnyefe usoro nke dati rụọ ọrụ nke ọma iji hụ na nyocha oge dị adị n'ezie Ihe ndị a chọrọ maka latency efu adịghị iche karịa ihe mgbaru ọsọ abụọ nke IBM guzobere ma kọwaa n'elu. Njikọ siri ike nke dati ọ bụ akụkụ nke mmemme njikọta enweghị nkebi nke IBM. Ma mepụta usoro nnyefe nke dati ịrụ ọrụ nke ọma na-adabere kpamkpam na teknụzụ dịnụ nke na-eme ka usoro nnyefe dị mfe dati. N'ihi ya, abụọ n'ime ebumnuche atọ nke IBM dị oke mkpa iji nweta nke atọ. IBM na-akpachara anya na-emepụta teknụzụ ya iji hụ na nkwụsị efu bụ eziokwu maka mbọ ụlọ nkwakọba ihe. Nchịkọta / Synthesis Nzukọ BI gị na-enye ụzọ maka iwulite gburugburu gị
  ugboro ugboro. A ghaghị ịgbanwe ya iji gosipụta mkpa azụmahịa gị, ma ugbu a ma n'ọdịnihu. Na-enweghị nnukwu ọhụụ ụkpụrụ ụlọ, ntugharị ụlọ nkwakọba ihe dị ntakịrị karịa mmejuputa a na-atụghị anya ya nke ụlọ nkwakọba ihe etiti nke na-eme obere ihe iji mepụta nnukwu ụlọ ọrụ na-enye ihe ọmụma. Ihe mgbochi mbụ maka ndị isi oru ngo bụ ka ha ga-esi kwado itinye ego achọrọ iji too ọgbakọ BI. Ọ bụ ezie na ngụkọ ROI anọgidewo na-abụ isi ihe na-arụpụta ihe, ọ na-esiwanye ike ịkọ kpọmkwem. Nke a ebutela ụzọ ndị ọzọ iji chọpụta ma ị na-enweta uru ego gị. A na-azụta uru na itinye ego2 (VOI), dịka ọmụmaatụ, dịka ihe ngwọta. Ọ dịịrị ndị na-ese ụkpụrụ ụlọ dati na ndị na-eme atụmatụ ngo na-ama ụma na-ewepụta ma na-enye ndị otu ndị ọrụ ozi ọ bụghị naanị inye ọrụ dati. E nwere nnukwu ọdịiche dị n'etiti ha abụọ. Ozi bụ ihe na-eme ka ọ dị iche na ime mkpebi na ịdị irè; dịtụ, i dati ha na-ewu ụlọ maka inweta ozi ahụ.

Ọbụlagodi na-akatọ isi iyi dati iji gboo mkpa azụmahịa, gburugburu BI kwesịrị ịrụ ọrụ ka ukwuu n'ịmepụta ọdịnaya ozi. Anyị ga-emerịrị usoro ndị ọzọ iji sachaa, jikọta, gbanwee, ma ọ bụ mepụta ọdịnaya ozi nke ndị ọrụ nwere ike ime, wee hụ na omume na mkpebi ndị ahụ, ebe ezi uche dị na ya, na-egosipụta na gburugburu BI. Ọ bụrụ na anyị ahapụ ụlọ nkwakọba ihe na-eje ozi naanị na dati, nwee obi ike na ndị otu ndị ọrụ ga-emepụta ọdịnaya ozi achọrọ iji mee ihe. Nke a na-eme ka o doo anya na obodo ha ga-enwe ike ịme mkpebi ka mma, mana ụlọ ọrụ ahụ na-enwe ụkọ ihe ọmụma ha jiri mee ihe. Eziokwu na ndị na-ese ụkpụrụ ụlọ na ndị na-eme atụmatụ ngo na-ebute ọrụ dị iche iche na gburugburu BI, ha na-anọgide na-aza ajụjụ maka ụlọ ọrụ ahụ n'ozuzu ya. A na-ahụ ihe atụ dị mfe nke njiri akụkụ abụọ nke BI iterations na isi iyi dati. Ihe niile dati enwetara maka arịrịọ azụmaahịa akọwapụtara ga-ejupụta na oyi akwa atọm nke mbụ. Nke a na-eme ka a mata mmepe nke akụrụngwa ozi ụlọ ọrụ, yana jikwaa, lebara arịrịọ onye ọrụ akọwapụtara anya na iteration.

Kedu ihe bụ ụlọ nkwakọba ihe data?

Ụlọ nkwakọba ihe data kemgbe 1990 na-akwado ozi usoro site n'inye a siri ike integrated ikpo okwu nke dati akụkọ ihe mere eme weere dị ka ihe ndabere maka nyocha ndị na-esote. THE ụlọ nkwakọba ihe data ha na-enye mfe nke ntinye n'ime ụwa nke ngwa ngwa na-adabaghị adaba. Ụlọ nkwakọba ihe data ọ malitela ka ọ bụrụ ihe efu. Ụlọ nkwakọba ihe data hazie na iburu m dati dị mkpa maka ozi na usoro nyocha na ndabere nke ogologo oge anya akụkọ ihe mere eme. All nke a na-agụnye a bukwanu na mgbe nile mgbalị na-ewu na mmezi nke ụlọ nkwakọba ihe data.

Yabụ kedu ihe bụ a ụlọ nkwakọba ihe data? A ụlọ nkwakọba ihe data bụ:

• ▪ isiokwu gbadoro ụkwụ
• ▪ sistemu ejikọtara ọnụ
• ▪ mgbanwe oge
• ▪ na-adịghị agbanwe agbanwe (anaghị kagbuo)

nchịkọta nke dati ejiri iji kwado mkpebi nchịkwa na mmejuputa usoro.
I dati tinye n'ime ụlọ nkwakọba ihe data ha na-enweta n'ọtụtụ ọnọdụ site na gburugburu arụ ọrụ. Nke ụlọ nkwakọba ihe data a na-eme ya site na nchekwa nchekwa, n'ụzọ anụ ahụ dị iche na usoro ndị ọzọ, nke nwere ya dati gbanwere na mbụ site na ngwa ndị na-arụ ọrụ na ozi sitere na gburugburu ebe ọrụ.

Nkọwa nkịtị nke a ụlọ nkwakọba ihe data ọ kwesịrị nkọwa nke ọma dịka enwere mkpali dị mkpa na nkọwa dị n'okpuru na-akọwa njirimara nke ụlọ nkwakọba ihe.

Nhazi nghazi isiokwu THEMATIC

Akụkụ mbụ nke a ụlọ nkwakọba ihe data bụ na ọ dabere na isi isiokwu nke ụlọ ọrụ. Ntuziaka nke usoro site na dati ọ dị iche na usoro kpochapụwo karịa nke na-enye nghazi nke ngwa n'ebe usoro na ọrụ dị, usoro nke ọtụtụ n'ime usoro nlekọta na-adịbeghị anya na-ekerịta.

Emebere ụwa na-arụ ọrụ gburugburu ngwa na ọrụ dị ka mgbazinye ego, nchekwa ego, kaadị akụ na ntụkwasị obi maka ụlọ ọrụ ego. A na-ahazi ụwa dw gburugburu isi ihe ndị dị ka onye ahịa, onye na-ere ahịa, ngwaahịa na ọrụ. Nhazi gburugburu isiokwu na-emetụta imewe na mmejuputa iwu nke dati hụrụ na dw. Nke kachasị mkpa, isiokwu bụ isi na-emetụta akụkụ kachasị mkpa nke nhazi isi.

Ụwa nke ngwa na-emetụta ma nhazi nchekwa data na nhazi usoro. Ụwa dw lekwasịrị anya naanị na ịse vidiyo dati na na imewe nke database. Nhazi usoro (n'ụdị kpochapụwo) abụghị akụkụ nke gburugburu dw.

A na-ekpughekwa ọdịiche dị n'etiti nhọrọ nke usoro / ngwa ọrụ na nhọrọ isiokwu dị ka ọdịiche dị na ọdịnaya nke dati na ọkwa zuru ezu. THE dati del dw agunyeghi i dati nke agaghị eji hazie DSS mgbe ngwa

arụ ọrụ dabere dati nwere i dati imeju ngwa ngwa ọrụ / nhazi chọrọ nke nwere ike ma ọ bụ enweghị ike ọ bụla maka onye nyocha DSS.
Ụzọ ọzọ dị mkpa nke na-arụ ọrụ-gbakwasara ngwa maka dati dị iche na dati nke dw dị na akụkọ nke dati. m dati ndị na-arụ ọrụ na-ejigide mmekọrịta na-aga n'ihu n'etiti tebụl abụọ ma ọ bụ karịa dabere na iwu azụmahịa na-arụ ọrụ. THE dati nke dw span ogologo oge na akụkọ ndị dị na dw dị ọtụtụ. Ọtụtụ iwu ahia (na kwekọrọ, ọtụtụ akụkọ nke dati ) na-anọchi anya na ngwaahịa nke dati n'etiti tebụl abụọ ma ọ bụ karịa.

(Maka nkọwa zuru ezu nke otú mmekọrịta dị n'etiti dati A na-ejikwa ya na DW, biko rụtụ aka na isiokwu teknụzụ gbasara okwu ahụ.)
Site n'echiche ọzọ karịa nke isi ihe dị iche n'etiti nhọrọ ngwa ọrụ / usoro na nhọrọ isiokwu, enwere nnukwu ọdịiche dị n'etiti sistemụ arụmọrụ na dati na DW.

Mgbakwunye njikọ

Akụkụ kacha mkpa na gburugburu dw bụ na i dati achọtara n'ime dw na-ejikọta ya ngwa ngwa. Mgbe niile. ENWEGHỊ ewepu. Isi ihe dị na gburugburu dw bụ na i dati A na-ejikọta n'ime oke nke ụlọ nkwakọba ihe.

Mwekota na-ekpughe onwe ya n'ọtụtụ ụzọ dị iche iche - na mgbakọ ndị a na-achọpụta na-agbanwe agbanwe, n'ịtụle mgbanwe dị iche iche, n'usoro nhazi, na àgwà anụ ahụ. dati na-agbanwe agbanwe, na ihe ndị ọzọ.

N'ime afọ ndị na-emepụta ngwa dị iche iche emeela ọtụtụ mkpebi gbasara otu esi emepụta ngwa. A na-ekpughere ụdị na mkpebi nhazi nke onwe onye nke ngwa ndị na-emepụta ihe n'otu narị ụzọ: na ọdịiche dị na nzuzo, nhazi isi, njirimara anụ ahụ, mgbakọ njirimara, na ihe ndị ọzọ. Ikike mkpokọta nke ọtụtụ ndị na-emepụta ngwa iji mepụta ngwa na-ekwekọghị ekwekọ bụ akụkọ ifo. Ọgụgụ 3 na-ekpughe ụfọdụ ọdịiche dị mkpa na etu esi ahazi ngwa.

Edebanye aha: koodu:

Ndị na-emepụta ngwa ahọrọla koodu nzuzo - okike - n'ọtụtụ ụzọ. Onye mmebe na-anọchi anya okike dị ka "m" na "f". Onye nrụpụta ọzọ na-anọchi anya okike dị ka "1" na "0". Onye nrụpụta ọzọ na-anọchi anya okike dịka "x" na "y." Onye mmebe ọzọ na-anọchi anya okike dị ka "nwoke" na "nwanyị." Ọ baghị uru ka mmekọahụ si abanye na DW. "M" na "F" nwere ike ịdị mma ka ihe nnọchianya ọ bụla.

Ihe dị mkpa bụ na ebe ọ bụla ebe mmekọahụ si abịa, ubi ahụ na-abịarute na DW na ọnọdụ jikọtara ọnụ na-agbanwe agbanwe. N'ihi ya, mgbe etinyere ubi ahụ n'ime DW site na ngwa ebe ọ nọchiri anya ya n'èzí n'ụdị "M" na "F", dati a ga-agbanwerịrị ka ọ bụrụ usoro DW.

Ntụle Àgwà: Atụ nke Àgwà:

Ndị na-emepụta ngwa ahọrọla iji tụọ pipeline n'ụzọ dị iche iche n'ime afọ. Onye mmebe na-echekwa i dati nke pipeline na centimita. Onye nrụpụta ngwa ọzọ na-echekwa ihe dati nke pipeline n'usoro nke sentimita. Onye nrụpụta ngwa ọzọ na-echekwa ihe dati nke pipeline na nde cubic ụkwụ kwa nkeji. Na onye nrụpụta ọzọ na-echekwa ozi pipeline n'ihe gbasara yad. Ihe ọ bụla isi mmalite si, mgbe ozi pipeline rutere na DW a ga-atụrịrị ya n'otu ụzọ ahụ.

Dị ka e gosiri na ọnụ ọgụgụ 3, okwu ntinye aka na-emetụta ihe fọrọ nke nta ka ọ bụrụ akụkụ ọ bụla nke ọrụ ahụ - njirimara anụ ahụ nke dati, nsogbu nke inwe ihe karịrị otu isi iyi nke dati, okwu nke na-ekwekọghị ekwekọ chọpụtara samples, formats nke dati ekwekọghị ekwekọ, na ihe ndị ọzọ.

Ihe ọ bụla arụmụka imewe, nsonaazụ bụ otu - i dati a ga-echekwarịrị na DW n'ụzọ pụrụ iche na nke a na-anabata nke ọma n'ụwa niile ọbụlagodi mgbe a na-echekwa sistemụ arụmọrụ n'okpuru i dati.

Mgbe onye nyocha DSS lere anya na DW, ihe onye nyocha lekwasịrị anya kwesịrị ịbụ nrigbu. dati nke dị n'ụlọ nkwakọba ihe,

kama na-eche banyere ntụkwasị obi ma ọ bụ agbanwe agbanwe nke dati.

OGE dị iche iche

M niile dati na DW ha ziri ezi ruo oge ụfọdụ. Nke a bụ isi atụmatụ nke dati na DW dị nnọọ iche na dati achọtara na gburugburu ebe ọrụ. THE dati nke gburugburu ebe ọrụ bụ ihe ziri ezi dịka n'oge ịnweta. N'ikwu ya n'ụzọ ọzọ, na gburugburu ebe ọrụ mgbe a na-enweta otu unit dati, a na-atụ anya na ọ ga-egosipụta ụkpụrụ ziri ezi dịka n'oge ịnweta. Ntak emi dati na DW ziri ezi dịka n'oge ụfọdụ (ya bụ, ọ bụghị "ugbu a"), i dati dị na DW bụ "ọdịiche oge".
Oge mgbanwe nke dati DW na-ezo aka n'ọtụtụ ụzọ.
Ụzọ kacha mfe bụ na m dati nke onye nnọchi anya DW dati n'ime ogologo oge ihu igwe - ise ruo afọ iri. Ogologo oge nke egosiri maka gburugburu ebe a na-arụ ọrụ dị mkpụmkpụ karịa ụkpụrụ nke ugbu a site na iri isii na iri itoolu.
Ngwa ndị kwesịrị ịrụ ọrụ nke ọma ma dị mkpa ka ọ dị maka nhazi azụmahịa kwesịrị iweta ego kacha nta dati ọ bụrụ na ha na-enye ohere maka mgbanwe ọ bụla. Ya mere ngwa na-arụ ọrụ nwere obere oge, dị ka isiokwu nhazi ngwa ọdịyo.
Ụzọ nke abụọ 'ọdịiche oge' pụtara na DW bụ na nhazi igodo. Usoro igodo ọ bụla dị na DW nwere, n'ezoghị ọnụ ma ọ bụ n'ụzọ doro anya, ihe oge, dị ka ụbọchị, izu, ọnwa, wdg. Oge mmewere ọ fọrọ nke nta ka ọ bụrụ mgbe niile na ala nke igodo akpọkọtara achọtara na DW. N'oge ndị a, ihe oge ga-adị n'ezoghị ọnụ, dị ka ikpe ebe a na-emegharị faịlụ dum na njedebe nke ọnwa ma ọ bụ nkeji iri na ise.
Ụzọ nke atọ esi egosipụta ọdịiche oge bụ na i dati nke DW, dị nnọọ debanyere aha nke ọma, enweghị ike imelite ya. THE dati nke DW bụ, maka ebumnuche niile bara uru, ogologo usoro onyonyo. N'ezie ọ bụrụ na ewere foto ahụ na-ezighi ezi, mgbe ahụ enwere ike gbanwee foto ahụ. Mana na-eche na ewere foto ndị ahụ nke ọma, a naghị agbanwe ya ozugbo emere ya. N'ụfọdụ

N'ọnọdụ ọ nwere ike bụrụ ihe na-ezighi ezi ma ọ bụ ọbụna na-ezighi ezi na agbanweela foto dị na DW. THE dati arụ ọrụ, ịbụ nke ziri ezi dịka n'oge nnweta, enwere ike imelite dịka mkpa ọ dị.

Ọ BỤGHỊ IKE

Njirimara nke anọ dị mkpa nke DW bụ na ọ naghị agbanwe agbanwe.
A na-emelite, ntinye, ihichapụ na mgbanwe mgbe niile na gburugburu ebe a na-arụ ọrụ na ndabere ndekọ site na ndekọ. Ma isi aghụghọ nke dati achọrọ na DW dị mfe karị. Enwere naanị ụdị ọrụ abụọ na-eme na DW - mbido mbụ nke dati na ịnweta dati. Enweghị mmelite nke dati (n'ozuzu echiche nke imelite) na DW dị ka a nkịtị nhazi ọrụ. Enwere ụfọdụ nsonaazụ siri ike sitere na isi ihe dị iche n'etiti nhazi arụmọrụ yana nhazi DW. N'ọkwa nhazi, mkpa ịkpachara anya maka mmelite okuku abụghị ihe dị na DW, ebe ọ bụ na mmelite nke dati a naghị eme ya. Nke a pụtara na na ọkwa anụ ahụ nke imewe, enwere ike iwere nnwere onwe iji bulie ohere ịnweta dati, karịsịa n'ịgbaso isiokwu nke normalization na deormalization anụ ahụ. Ihe ọzọ si na ịdị mfe DW arụ ọrụ bụ na teknụzụ dị n'okpuru ejiri na-agba ọsọ gburugburu DW. Inwe ịkwado mmelite ndekọ site na ntanetị (dị ka ọ na-adịkarị na nhazi arụmọrụ) chọrọ ka teknụzụ nwee ntọala siri ike dị n'okpuru ihe dị mfe.
Nkà na ụzụ na-akwado nkwado ndabere na mpaghara mgbake, azụmahịa, na faịlụ iguzosi ike n'ezi ihe dati na nchọpụta mkpọchi na ọgwụgwọ dị mgbagwoju anya na ọ dịghị mkpa maka nhazi DW. Njirimara nke DW, nhazi nhazi, ntinye nke dati n'ime DW, oge mgbanwe na mfe njikwa nke dati, ihe niile na-eduga na gburugburu ebe obibi dị nnọọ iche na nke kpochapụwo arụ ọrụ gburugburu ebe obibi. Isi iyi nke fọrọ nke nta niile dati nke DW bụ gburugburu ebe ọrụ. Ọ na-anwa anwa iche na e nwere oke redundancy nke dati n'etiti gburugburu abụọ.
N'ezie, echiche mbụ nke ọtụtụ ndị mmadụ nwere bụ nke a na-apụghị ịgbagha agbagha dati n'etiti ọrụ gburugburu ebe obibi na gburugburu ebe obibi nke

DW ndọtị. Nkọwa dị otú ahụ bụ nke elu ma gosipụta enweghị nghọta nke ihe na-eme na DW.
N'ezie enwere opekempe nke redundancy dati n'etiti gburugburu ebe ọrụ na i dati nke DW. Tụlee ihe ndị a: M dati a na-agbacha ha nyere ka ị gbanwee site na gburugburu ebe ọrụ gaa na gburugburu DW. Ọtụtụ dati ha anaghị apụ apụ n'èzí ọrụ. Naanị na m dati nke achọrọ maka nhazi DSS chọta ntụziaka ha na gburugburu ebe obibi

▪ ogologo oge dati ọ dị nnọọ iche n’otu ebe gaa n’ọzọ. THE dati na gburugburu ebe ọrụ ha dị ọhụrụ. THE dati na DW ha tọrọ nke ukwuu. Naanị site na nlele anya oge, enwere ntakịrị ndakọrịta n'etiti gburugburu ebe ọrụ na DW.

▪ DW nwere dati nchịkọta nke na-adịghị na gburugburu ebe obibi

▪ I dati na-enwe mgbanwe dị mkpa ka ha na-atụgharị na foto 3 na-egosi na ọtụtụ n'ime ha dati a na-agbanwe nke ukwuu ma ọ bụrụhaala na ahọpụtara ha ma kwaga na DW. Tinyere ụzọ ọzọ, ọtụtụ n'ime dati a na-agbanwe ya n'anụ ahụ yana n'ụzọ dị ukwuu ka a na-ebugharị ya na DW. Site n'echiche nke njikọta ha abụghị otu dati bi na gburugburu ebe ọrụ. Nyere ihe ndị a, redundancy nke dati n'etiti gburugburu abụọ bụ ihe omume na-adịghị ahụkebe, na-eduga n'ihe na-erughị 1% redundancy n'etiti gburugburu abụọ ahụ. Nhazi nke ụlọ nkwakọba ihe DW nwere usoro dị iche. Enwere ọkwa dị iche iche nke nchịkọta na nkọwa nke na-amachita DW.
Akụkụ dị iche iche nke DW bụ:

• Metadata
• Dati nkọwa ugbu a
• Dati nke ochie nkọwa
• Dati chịkọtara ntakịrị
• Dati nke ukwuu chịkọtara

Ka ọ dị ugbu a isi ihe na-eche bụ m dati nkọwa ugbu a. Nke a bụ isi ihe kpatara ya:

• I dati Nkọwa nke ugbu a na-egosipụta ihe omume kachasị ọhụrụ, nke na-enwe mmasị mgbe niile na
• i dati data zuru ezu ugbu a bụ oke n'ihi na a na-echekwa ya na ọkwa kachasị elu nke granularity na
• i dati A na-echekwa nkọwa nke ugbu a na ihe fọrọ nke nta ka ọ bụrụ mgbe niile na ebe nchekwa diski, nke dị ngwa ịnweta, ma dị oke ọnụ na mgbagwoju anya site na I dati nke nkọwa ka okenye dati nke na-echekwara na ụfọdụ ebe nchekwa nke onyinye. A na-enweta ya ngwa ngwa ma chekwaa ya na ọkwa nke nkọwa dabara na ya dati nkọwa ugbu a. Ọ bụ ezie na ọ bụghị iwu na-echekwa na nchekwa nchekwa ọzọ, n'ihi nnukwu olu nke dati n'otu na sporadic ohere nke dati, ihe nchekwa nchekwa maka dati A naghị echekwa nkọwa ochie na diski. THE dati ejighị ya kpọrọ ihe ha bụ dati nke a na-atụgharị site na ịchọta ọkwa dị ala nke nkọwa na ọkwa nke ugbu a. A na-echekwa ọkwa DW a mgbe niile na ebe nchekwa diski. Nsogbu nke imewe na-egosi onwe ha na-atụpụta ụkpụrụ ụlọ nke dati n'iwu nke ọkwa DW a bụ:

• Kedu nkeji oge bụ nchịkọta nke emere n'elu
• Gịnị ọdịnaya, àgwà ga-ubé chịkọta ọdịnaya nke dati Ọkwa ọzọ nke dati achọtara na DW bụ nke dati nke ukwuu chịkọtara. THE dati nke ukwuu chịkọtara bụ kọmpat na mfe ịnweta. THE dati a na-achịkọta nke ukwuu mgbe ụfọdụ na gburugburu DW na ihe ndị ọzọ i dati A na-ahụ ihe omimi nke ukwuu na mpụga mgbidi nke teknụzụ na-anabata DW. (n'ọnọdụ ọ bụla, i dati nke ukwuu chịkọtara bụ akụkụ nke DW n'agbanyeghị ebe m dati na-arụ ụlọ). Akụkụ ikpeazụ nke DW bụ mpaghara metadata. N'ọtụtụ akụkụ metadata na-anọdụ n'akụkụ dị iche karịa ndị ọzọ dati nke DW, n'ihi na metadata enweghị nke ọ bụla nyere ewepụtara ozugbo site na gburugburu ebe ọrụ. Metadata nwere ọrụ pụrụ iche na nke dị oke mkpa na DW. A na-eji metadata dị ka:

• akwụkwọ ndekọ aha iji nyere ndị nyocha DSS aka ịchọta ọdịnaya dị na DW,
• ndu nke eserese dati nke ka m dati agbanweela site na gburugburu ebe ọrụ gaa na gburugburu DW,
• ntụzịaka na algọridim ejiri mee nchịkọta n'etiti i dati nkọwa dị ugbu a ei dati chịkọtara ntakịrị, i dati N'ịchịkọta nke ukwuu, Metadata na-ekere òkè dị ukwuu na gburugburu DW karịa ka ọ na-eme na gburugburu ebe ọrụ. ỌRỊA NKWUKWU Ochie Enwere ike iji teepu magnetik chekwaa ụdị ahụ dati. N'ezie enwere ụdị mgbasa ozi nchekwa dị iche iche kwesịrị ịtụle maka ịchekwa ndị ochie dati nke nkọwa. Dabere na olu nke dati, ugboro ole ịnweta, ọnụ ahịa ngwá ọrụ na ụdị ịnweta, ọ ga-abụ kpamkpam na ngwaọrụ ndị ọzọ ga-achọ ọkwa ochie nke nkọwa na DW. OTU data Enwere usoro a na-ahụ anya na nke a na-ahụ anya dati n'ime DW.
  I dati ha na-abanye na DW site na gburugburu ebe ọrụ. (IHE: Enwere ụfọdụ ihe na-adọrọ mmasị na iwu a. Otú ọ dị, ọ fọrọ nke nta ka ọ bụrụ ha niile dati tinye DW site na gburugburu ebe ọrụ). Eziokwu na i dati ha na-abanye na DW site na gburugburu ebe ọrụ, a na-agbanwe ya dịka akọwara n'elu. Ọ bụrụhaala na ịbanye na DW, i dati tinye ọkwa nkọwa dị ugbu a, dịka egosiri. Ọ na-ebi ebe ahụ wee jiri ya ruo mgbe otu n'ime ihe atọ mere:

• na-adị ọcha,
• a na-achịkọta, na/ma ọ bụ ▪bụ Usoro anaghịzi adị n'ime DW na-akpali i dati nkọwa dị ugbu a a dati nke zuru ezu ochie, dị ka afọ nke dati. Usoro

nchịkọta na-eji nkọwa nke dati iji gbakọọ dati a chịkọtara ntakịrị na nke ukwuu chịkọtara ọkwa nke dati. Enwere ụfọdụ ihe ewepu na mgbaba egosiri (a ga-atụle ma emechaa). Otú ọ dị, na-emekarị, maka ọnụ ọgụgụ ka ukwuu nke dati achọtara n'ime DW, iyi nke dati ọ bụ dị ka a na-anọchi anya ya.

Iji DATAWAREHOUSE

Ọ bụghị ihe ijuanya na ọkwa dị iche iche nke dati n'ime DW ha anaghị enweta ọkwa dị iche iche nke ojiji. Dị ka a na-achị, ọkwa dị elu nke nchịkọta, ka i dati a na-eji ha eme ihe.
Ọtụtụ ojiji na-eme na dati ukwuu chịkọtara, mgbe ochie dati nke nkọwa na-fọrọ nke nta ka mgbe eji. Enwere ezi ihe mere a ga-eji gbanwee nzukọ a na usoro iji akụrụngwa. More chịkọtara i dati, ngwa ngwa na ịrụ ọrụ nke ọma ka ọ na-abịarute dati. Ọ bụrụ na a shop na-achọpụta na ọ na-eme ọtụtụ nhazi ọkwa nke DW, mgbe ahụ, a na-eri nnukwu ego igwe kwekọrọ. Ọ bụ maka ọdịmma onye ọ bụla ka ịhazi ụdị nchịkọta dị elu dị otú ahụ ozugbo enwere ike.

Maka ọtụtụ ụlọ ahịa, onye nyocha DSS na gburugburu ebe DW tupu oge eruo ejirila dati na ọkwa nke nkọwa. N'ọtụtụ akụkụ mbata na dati nkọwa zuru ezu dị ka mkpuchi mkpuchi, ọbụlagodi mgbe ọkwa nchịkọta ndị ọzọ dị. Otu n'ime ọrụ nke onye na-ese ụkpụrụ ụlọ nke dati bụ ịchụpụ onye ọrụ DSS ka ọ ghara iji ya eme ihe mgbe niile dati na ọkwa kacha ala nke nkọwa. Enwere mkpali abụọ dị maka ndị na-ese ụkpụrụ ụlọ dati:

• na-etinye usoro nkwụghachi ụgwọ, ebe onye ọrụ njedebe na-akwụ ụgwọ maka ihe onwunwe riri e
• nke na-egosi na ezigbo oge nzaghachi nwere ike nweta mgbe omume na i dati dị na ọkwa dị elu nke nchịkọta, ebe oge nzaghachi na-adịghị mma sitere na omume nke dati na obere ala NWA OZI EGO Enwere ntụle ihe owuwu na njikwa DW ole na ole ndị ọzọ.
  Ntụle mbụ bụ nke indices. THE dati na ọkwa dị elu nke nchịkọta, enwere ike ịdepụta ha n'efu, ebe m dati

N'ọkwa dị ala nke nkọwa ha dị oke oke nke na enwere ike ịdepụta ha ntakịrị. Site n'otu akara ahụ, i dati na elu-etoju nke nkọwa nwere ike restructured dịtụ mfe, mgbe olu nke dati na ọkwa dị ala ọ dị ukwuu nke na m dati enweghị ike imezi ha ngwa ngwa. N'ihi ya, ihe nlereanya nke dati na ọrụ nkịtị mere site na imewe na-atọ ntọala maka DW etinyere ihe fọrọ nke nta ka ọ bụrụ naanị na ọkwa nke ugbu a. N'ikwu ya n'ụzọ ọzọ, ọrụ ịme ngosi nke dati ha anaghị etinye aka na ọkwa nchịkọta, n'ihe fọrọ nke nta ka ọ bụrụ n'ọnọdụ ọ bụla. Ọzọ structural echiche bụ nke subdivision nke dati nke DW.

Enwere ike ime nkebi na ọkwa abụọ - na ọkwa nke dbms na n'ọkwa ngwa. Na nkewa na ọkwa dbmsọ dbms na-amara maka nkewa ma na-achịkwa ha otú ahụ. N'ihe banyere nkewa-ọkwa ngwa, ọ bụ naanị onye mmemme maara nkewa nkewa na ọrụ nke nlekọta ha ka a hapụrụ ya.

N'okpuru ọkwa dbms, a na-arụ ọtụtụ ọrụ na-akpaghị aka. Enwere ọtụtụ enweghị mgbanwe jikọtara ya na njikwa onwe nke nkewa. N'ihe gbasara ngwa nkewa-larịị nke dati na ụlọ nkwakọba ihe data, ọtụtụ ọrụ na-adaba na onye mmemme, ma njedebe ikpeazụ bụ mgbanwe na nchịkwa nke dati nel ụlọ nkwakọba ihe data

ANOMALIY ndị ọzọ

Mgbe components nke ụlọ nkwakọba ihe data na-arụ ọrụ dị ka akọwara ihe fọrọ nke nta niile dati, e nwere ụfọdụ ihe ndị bara uru e kwesịrị ịtụle. Ewezuga bụ nke dati nchịkọta ọha (data nchịkọta ọha). Ndị a bụ dati nchịkọta ndị a gbakọrọ site na ụlọ nkwakọba ihe data mana ọha na-eji ha eme ihe. THE dati A na-echekwa ma jikwaa nchịkọta ọha na mpaghara ụlọ nkwakọba ihe data, ọ bụ ezie na dị ka e kwuru n'elu, a na-achọpụta ha. Ndị na-edekọ ego na-arụ ọrụ iji mepụta otu ụzọ n'ụzọ anọ dati dị ka ego, ụgwọ ọnwa anọ, uru nke otu ụzọ n'ụzọ anọ, na ihe ndị ọzọ. Ọrụ a na-eme site na ndekọ ego bụ mpụga na ụlọ nkwakọba ihe data. Agbanyeghị, i dati na-eji "n'ime" n'ime ụlọ ọrụ - si marketing, ire ere, wdg. Ihe ọzọ na-adịghị mma, nke a na-agaghị atụle, bụ nke dati mpụga.

Ụdị ọzọ pụtara ìhè dati nke enwere ike ịhụ na a ụlọ nkwakọba ihe data bụ nke na-adịgide adịgide nkọwa data. Ndị a na-eme ka ọ dị mkpa ịchekwa ihe ahụ kpamkpam dati na ọkwa zuru ezu maka ụkpụrụ omume ma ọ bụ iwu. Ọ bụrụ na ụlọ ọrụ na-ekpughe ndị ọrụ ya na ihe ndị dị ize ndụ, ọ dị mkpa maka ya dati zuru ezu na-adịgide adịgide. Ọ bụrụ na ụlọ ọrụ na-arụpụta ngwaahịa na-agụnye nchekwa ọha, dị ka akụkụ maka ụgbọ elu, ọ dị mkpa dati nkọwa na-adịgide adịgide, yana ma ọ bụrụ na ụlọ ọrụ na-abanye na nkwekọrịta dị ize ndụ.

Ụlọ ọrụ ahụ enweghị ike ileghara nkọwa ahụ anya n'ihi na n'ime afọ ole na ole sochirinụ, n'ihe gbasara ikpe ikpe, icheta, nrụrụ arụrụ arụrụ arụ, wdg. mkpughe nke ụlọ ọrụ ahụ nwere ike ibu ibu. N'ihi ya enwere ụdị pụrụ iche dati mara dị ka na-adịgide adịgide nkọwa data.

ỌR .A

Un ụlọ nkwakọba ihe data ọ bụ ihe gbakwasara ụkwụ n'ihe, agbakwunyere, dị iche iche nke siri ike, nchịkọta dati ndị na-adịghị agbanwe agbanwe na nkwado nke mkpa ime mkpebi nke nchịkwa. Nke ọ bụla n'ime ọmarịcha ọrụ nke a ụlọ nkwakọba ihe data nwere ihe ọ pụtara. Na mgbakwunye na e nwere anọ etoju nke dati na ụlọ nkwakọba ihe data:

• Nkọwa ochie
• Nkọwa dị ugbu a
• Dati chịkọtara ntakịrị
• Dati Metadata a chịkọtara nke ukwuu bụkwa akụkụ dị mkpa nke ụlọ nkwakọba ihe data. ABSTRACT Echiche nke nchekwa nke dati ọ natara ọtụtụ nlebara anya n'oge na-adịbeghị anya wee ghọọ usoro nke 90. Nke a bụ n'ihi ikike nke a. ụlọ nkwakọba ihe data iji merie njedebe nke usoro nkwado njikwa dị ka usoro nkwado mkpebi (DSS) na usoro ozi isi (EIS). Ọ bụ ezie na echiche nke ụlọ nkwakọba ihe data anya na-ekwe nkwa, mejuputa i ụlọ nkwakọba ihe data nwere ike ịbụ nsogbu n'ihi nnukwu usoro nkwakọba ihe. N'agbanyeghị mgbagwoju anya nke nkwakọba ọrụ nke dati, ọtụtụ ndị na-eweta ngwaahịa na ndị ndụmọdụ na-echekwa dati na-arụ ụka na nchekwa nke dati na-eweta nsogbu adịghị. Agbanyeghị, na mbido ọrụ nyocha a, o siri ike ịme nyocha ọ bụla nọọrọ onwe ya, siri ike yana n'usoro. N'ihi ya, o siri ike ikwu, ihe n'ezie na-eme na ụlọ ọrụ mgbe ha na-ewu ụlọ nkwakọba ihe data. Ọmụmụ ihe a nyochara omume nkwakọba ihe nke dati ndị dịkọrọ ndụ nke na-achọ ịzụlite nghọta bara ụba nke omume Australia. Nlebanya akwụkwọ ahụ nyere ọnọdụ na ntọala maka ọmụmụ ihe ike. Enwere ọtụtụ nsonaazụ sitere na nyocha a. Nke mbụ, nchọpụta a gosipụtara ihe omume ndị mere n'oge mmepe nke ụlọ nkwakọba ihe data. N'ọtụtụ mpaghara, i dati gbakọtara kwadoro omume a kọrọ na akwụkwọ. Nke abụọ, nsogbu na nsogbu ndị nwere ike imetụta mmepe nke ụlọ nkwakọba ihe data Achọpụtara ya site n'ọmụmụ ihe a. N'ikpeazụ, uru ndị otu Australia nwetara na iji ụlọ nkwakọba ihe data e kpughere.

Isi nke 1

Chọọ ọnọdụ

Echiche nke ụlọ nkwakọba ihe data nwetara mkpughe zuru oke wee bụrụ ihe na-apụta na 90s (McFadden 1996, TDWI 1996, Shah na Milstein 1997, Shanks et al. 1997, Eckerson 1998, Adelman and Oates 2000). Enwere ike ịhụ nke a site na ọnụ ọgụgụ na-arịwanye elu nke akụkọ gbasara nchekwa data na mbipụta ahia (Little and Gibson 1999). Ọtụtụ akụkọ (lee, dịka ọmụmaatụ, Fisher 1995, Hackathorn 1995, Morris 1995a, Bramblett and King 1996, Graham et al. 1996, Sakaguchi na Frolick 1996, Alvarez 1997, Brousell 1997, Clarke 1997, 1997, Don 1997, Don 1998 MkcCrthy 1999). Edwards XNUMX, TDWI XNUMX) akọpụtala uru dị ukwuu nye ndị otu na-emejuputa atumatu ụlọ nkwakọba ihe data. Ha kwadoro echiche ha site n'iji ihe akaebe na-egosi na mmejuputa a na-eme nke ọma, nkwụghachi ụgwọ dị elu na ọnụ ọgụgụ ntinye ego (ROI), na, kwa, site n'inye ntụziaka ma ọ bụ usoro maka ịmepụta. ụlọ nkwakọba ihe data

(Shanks et al. 1997, Seddon na Benjamin 1998, Little na Gibson 1999). N'okwu dị oke egwu, Graham et al. (1996) kọrọ nkezi nloghachi na ntinye ego afọ atọ nke 401%.

Otú ọ dị, ọtụtụ n'ime akwụkwọ ndị dị ugbu a elegharawo mgbagwoju anya dị n'ime ọrụ ndị dị otú ahụ. The oru ngo nke ụlọ nkwakọba ihe data ha na-abụkarị mgbagwoju anya na nnukwu ọnụ ọgụgụ ya mere na-ebu nnukwu ohere nke ọdịda ma ọ bụrụ na ejighị nlezianya chịkwaa (Shah and Milstein 1997, Eckerson 1997, Foley 1997b, Zimmer 1997, Bort 1998, Gibbs and Clymer 1998, Rao 1998). Ha chọrọ nnukwu ego nke mmadụ na ego, oge na mbọ iji wuo ha (Hill 1998, Crofts 1998). Ụdị oge na ego ego achọrọ bụ ihe dị ka afọ abụọ na nde dollar abụọ na atọ, n'otu n'otu (Braly 1995, Foley 1997b, Bort 1998, Humphries et al. 1999). A chọrọ oge a na ego ego iji jikwaa ma mee ka ọtụtụ akụkụ dị iche iche nke nchekwa nchekwa data (Cafasso 1995, Hill 1998). N'akụkụ ngwaike na ngwanrọ echiche, ọrụ ndị ọzọ, nke dị iche iche si mmịpụta nke dati ka loading Filiks nke dati, ikike ebe nchekwa iji jikwaa mmelite na meta dati maka ọzụzụ onye ọrụ, ga-atụle.

N'oge ọrụ nyocha a malitere, ọ dị ntakịrị nyocha agụmakwụkwọ a na-eme n'ihe gbasara nchekwa data, karịsịa na Australia. Nke a pụtara ìhè site na ụkọ akụkọ ndị e bipụtara na nchekwa data site na akwụkwọ akụkọ ma ọ bụ ihe odide agụmakwụkwọ ndị ọzọ nke oge ahụ. Ọtụtụ n'ime akwụkwọ agụmakwụkwọ dịnụ kọwara ahụmahụ US. Enweghị nchọpụta agụmakwụkwọ na mpaghara nchekwa nchekwa data emeela ka a chọọ nyocha siri ike na ọmụmụ ihe siri ike (McFadden 1996, Shanks et al. 1997, Little na Gibson 1999). Karịsịa, nchọpụta nchọpụta na usoro mmejuputa iwu nke ụlọ nkwakọba ihe data mkpa ka e mere ịgbatị izugbe ọmụma banyere mmejuputa iwu nke ụlọ nkwakọba ihe data ma ga-abụ ihe ndabere maka nyocha nyocha n'ọdịnihu (Shanks et al. 1997, Little and Gibson 1999).

Ebumnuche nke ọmụmụ ihe a, ya mere, bụ inyocha ihe na-eme n'ezie mgbe òtù dị iche iche mejuputa ma jiri i ụlọ nkwakọba ihe data n'Australia. Kpọmkwem, ọmụmụ ihe a ga-agụnye nyocha nke usoro dum nke ịzụlite a ụlọ nkwakọba ihe data, malite na nmalite na imewe site na imewe na mmejuputa ya na iji ya eme ihe n'ime ụlọ ọrụ Australia. Tụkwasị na nke ahụ, ọmụmụ ihe ahụ ga-enyekwa aka na omume dị ugbu a site n'ịchọpụta ebe enwere ike imeziwanye omume na arụmọrụ na ihe ize ndụ nwere ike ibelata ma ọ bụ zere. Ọzọkwa, ọ ga-abụ ihe ndabere maka ọmụmụ ihe ndị ọzọ ụlọ nkwakọba ihe data n'Australia ma ga-ejupụta oghere dị ugbu a na akwụkwọ.

Ajụjụ nyocha

Ebumnobi nke nchọcha a bụ ịmụ ihe omume ndị na-etinye aka na mmejuputa ya ụlọ nkwakọba ihe data yana otu ndị otu Australia ji ha. Karịsịa, a na-amụ ihe gbasara atụmatụ atụmatụ, mmepe, ọrụ, ojiji na ihe egwu dị na ya. Ya mere ajụjụ nyocha a bụ:

"Kedu ka omume nke ugbu a si dị ụlọ nkwakọba ihe data n'Australia?"

Iji zaa ajụjụ a nke ọma, achọrọ ọtụtụ ajụjụ nyocha enyemaka. Karịsịa, a chọpụtala ajụjụ atọ dị n’okpuru akwụkwọ ndị e depụtara n’isi nke 2, iji duzie ọrụ nchọcha a: Olee otú ihe si dị. ụlọ nkwakọba ihe data site n'aka ndị otu Australia? Olee nsogbu ndị a na-enwe?

Kedu uru ndị enwetara?
N'ịza ajụjụ ndị a, a na-eji nyocha nyocha nke na-eji nyocha eme ihe. Dị ka nchọpụta nchọpụta, azịza nke ajụjụ ndị dị n'elu ezughị ezu (Shanks et al. 1993, Denscombe 1998). N'okwu a, achọrọ ụfọdụ triangulation iji meziwanye azịza ajụjụ ndị a. Otú ọ dị, nchọpụta ahụ ga-enye ntọala siri ike maka ọrụ n'ọdịnihu na-enyocha ajụjụ ndị a. Ntụle zuru ezu nke usoro nyocha ziri ezi na imewe ka ewepụtara n'Isi nke 3.

Ọdịdị nke oru nyocha

A na-ekewa ọrụ nyocha a ụzọ abụọ: ọmụmụ ihe gbasara ọnọdụ nke echiche nchekwa nchekwa data na nyocha ihe omimi (lee foto 1.1), nke ọ bụla a na-atụle n'okpuru ebe a.

Akụkụ nke Mbụ: Ọmụmụ ihe ọmụmụ

Akụkụ nke mbụ nke nyocha ahụ bụ nyocha nke akwụkwọ ndị dị ugbu a gbasara ụdị nchekwa data dị iche iche gụnyere usoro nkwado mkpebi (DSS), sistemu isi ihe ọmụma (EIS), ọmụmụ ihe gbasara ikpe. ụlọ nkwakọba ihe data na echiche nke ụlọ nkwakọba ihe data. Ọzọkwa, nsonaazụ nke forums on ụlọ nkwakọba ihe data na otu ndị ọkachamara na ndị ọkachamara nzụkọ nke ndị otu nyocha Monash DSS na-edu, nyere aka na usoro ọmụmụ a nke e bu n'obi nweta nghọta na omume nke ụlọ nkwakọba ihe data na ịchọpụta ihe ize ndụ dị na nkuchi ha. N'ime oge ọmụmụ ihe gbasara ọnọdụ a, e hiwere nghọta nke mpaghara nsogbu iji nye ntọala ihe ọmụma maka nyocha ndị na-esote. Otú ọ dị, nke a bụ usoro na-aga n'ihu ka a na-eme nchọpụta nyocha.

Nkeji II: Nchọpụta ihe omimi

Echiche ọhụrụ nke nchekwa nchekwa data, ọkachasị n'Australia, ewepụtala mkpa nyocha iji nweta nkọwa sara mbara nke ahụmịhe ojiji. Emere akụkụ a ozugbo emebere ngalaba nsogbu site na nyocha akwụkwọ buru ibu. A na-eji echiche nchekwa nchekwa data emebere n'oge usoro ọmụmụ ihe dị ka ntinye maka ajụjụ mbụ nke ọmụmụ a. Mgbe nke a gasịrị, a tụlere akwụkwọ akụkọ ahụ. Ị bụ ọkachamara na ụlọ nkwakọba ihe data sonyere na ule. Ebumnuche e ji nwalee akwụkwọ ajụjụ mbụ ahụ bụ iji lelee izu oke na izi ezi nke ajụjụ ndị ahụ. Dabere na nsonaazụ ule a, emezigharịrị akwụkwọ ajụjụ a ma ziga ndị sonyere n' nyocha ahụ ụdị a gbanwere. A tụlekwara akwụkwọ ajụjụ ndị eweghachiri azụ maka i dati na tebụl, eserese, na usoro ndị ọzọ. THE

nsonaazụ nyocha nke dati mepụta foto nke omume nkwakọba data na Australia.

Nlebanya ụlọ nkwakọba ihe data

Echiche nke nchekwa nchekwa data amalitela site na nkwalite na teknụzụ kọmputa.
Ebumnuche ya bụ imeri nsogbu ndị otu nkwado ngwa na-ezute dịka Sistemụ Nkwado Mkpebi (DSS) na Sistemụ Ozi Ọchịchị (EIS).

N'oge gara aga nnukwu ihe mgbochi nke ngwa ndị a bụ enweghị ike nke ngwa ndị a inye a ntọala data dị mkpa maka nyocha.
Ihe kpatara nke a bụ n'ụzọ bụ isi n'ụdị ọrụ njikwa ahụ. Mmasị nke njikwa ụlọ ọrụ na-adịgasị iche mgbe niile dabere na mpaghara ekpuchiri. Ya mere i dati isi na ngwa ndị a ga-enwe ike ịgbanwe ngwa ngwa dabere na akụkụ a ga-agwọ ya.
Nke a pụtara na m dati ga-adịrịrị n'ụdị kwesịrị ekwesị maka nyocha achọrọ. N'ezie, ndị otu nkwado ngwa hụrụ na ọ na-esiri ike n'oge gara aga ịnakọta ma jikọta dati site mgbagwoju na iche iche isi mmalite.

Nke fọdụrụ nke ngalaba a na-enye nkọwapụta nke echiche nke nchekwa data na-atụle otú ụlọ nkwakọba ihe data nwere ike imeri nsogbu nke otu nkwado ngwa.
Okwu ahụ bụ “Wlọ nkwakọba databụ William Inmon na-ewu ewu na 1990. Nkọwa ya na-ekwukarị na-ahụ Wlọ nkwakọba data dị ka nchịkọta nke dati isiokwu na-adabere na ya, jikọtara ọnụ, ndị na-adịghị agbanwe agbanwe, na-agbanwe agbanwe na oge, na-akwado mkpebi nchịkwa.

Iji nkọwapụta a Inmon rụtụrụ aka na i dati ibi na a ụlọ nkwakọba ihe data ga-enwerịrị njirimara 4 ndị a:

• ▪ Okwu gbadoro ụkwụ
• ▪ Ejikọtara ọnụ
• ▪ Na-adịghị agbanwe agbanwe
• ▪ Na-agbanwe ka oge na-aga Site n'Inmon nke dabeere na isiokwu pụtara na i dati nel ụlọ nkwakọba ihe data n'ime ngalaba nhazi kachasị ukwuu nke dịworo

akọwapụtara na ihe nlereanya dati. Dị ka ihe atụ niile dati gbasara m ahịa dị na mpaghara isiokwu ahịa. N'otu aka ahụ niile dati metụtara ngwaahịa dị na mpaghara isiokwu AKWỤKWỌ.

Site Integrated Inmon pụtara na i dati site na nyiwe dị iche iche, a na-ejikọta usoro na ebe dị iche iche ma chekwaa n'otu ebe. N'ihi ya dati A ghaghị ịgbanwe ndị yiri ya ka ọ bụrụ usoro na-agbanwe agbanwe ka e wee gbakwunye ya ma jiri ya tụnyere ngwa ngwa.
Dịka ọmụmaatụ, mkpụrụedemede nwoke na nwanyị bụ mkpụrụedemede M na F n'otu usoro, yana 1 na 0 na nke ọzọ. Iji jikọta ha nke ọma, a ga-agbanwerịrị otu ma ọ bụ ha abụọ ka usoro abụọ ahụ hà nhata. N'okwu a, anyị nwere ike ịgbanwe M ka 1 na F ka 0 ma ọ bụ ọzọ. Ihe dabere na isiokwu yana njikọta ọnụ na-egosi na ụlọ nkwakọba ihe data e mere iji nye a ọtọ na transversal ọhụụ nke dati site na ụlọ ọrụ.

Site na-adịghị agbanwe agbanwe ọ pụtara na i dati nel ụlọ nkwakọba ihe data nọgide na-agbanwe agbanwe na update nke dati ọ dịghị mkpa. Kama, mgbanwe ọ bụla na dati agbakwunyere na mbụ database na ụlọ nkwakọba ihe data. Nke a pụtara na ọkọ akụkọ ihe mere eme nke dati dị na ụlọ nkwakọba ihe data.

Maka mgbanwe na oge Inmon na-egosi na i dati nel ụlọ nkwakọba ihe data mgbe niile nwere ihe ngosi tempo ei dati ha na-agafekarị oge ụfọdụ. Dịka ọmụmaatụ a
ụlọ nkwakọba ihe data nwere ike ịnwe 5 afọ nke akụkọ ihe mere eme ụkpụrụ nke ahịa site na 1993 ruo 1997. Nnweta akụkọ ihe mere eme na nke usoro oge nke dati na-enye gị ohere inyocha ọnọdụ.

Un ụlọ nkwakọba ihe data o nwere ike ịnakọta nke ya dati sitere na sistemụ OLTP; site na mmalite dati mpụga na nzukọ na / ma ọ bụ site na ọrụ usoro ọnyà ndị ọzọ pụrụ iche dati.
I dati extracts nwere ike na-aga site a ihicha usoro, na nke a m dati na-agbanwe ma jikọta tupu echekwa ya na database na ụlọ nkwakọba ihe data. Mgbe ahụ, i dati

ibi n'ime database na ụlọ nkwakọba ihe data emere ka ọ dị maka nbanye onye ọrụ njedebe yana ngwa mgbake. Iji ngwaọrụ ndị a, onye ọrụ njedebe nwere ike ịnweta echiche agbakwunyere nke nzukọ nke dati.

I dati ibi n'ime database na ụlọ nkwakọba ihe data A na-echekwa ha n'ụdị zuru ezu na nke nchịkọta.
Ọkwa nke nchịkọta nwere ike ịdabere na ọdịdị nke dati. m dati zuru ezu nwere ike ịgụnye dati ugbu a na dati ndị ọkọ akụkọ ihe mere eme
I dati ezigbo na-adịghị gụnyere na ụlọ nkwakọba ihe data ruo mgbe m dati nel ụlọ nkwakọba ihe data emelitere ọzọ.
Na mgbakwunye na ịchekwa dati onwe ha, a ụlọ nkwakọba ihe data ọ nwekwara ike ịchekwa ụdị dị iche iche nyere akpọrọ METADATA na-akọwa m dati bi n'ime ya database.
Enwere ụdị metadata abụọ: metadata mmepe na metadata nyocha.
A na-eji metadata mmepe iji jikwaa na megharịa usoro nke iwepụta, ihicha, eserese na ibugo dati nel ụlọ nkwakọba ihe data.
Ozi dị na metadata mmepe nwere ike ịnwe nkọwa nke sistemụ arụmọrụ, nkọwa nke ihe ndị a ga-ewepụta, ihe nlereanya dati na ụlọ nkwakọba ihe data na iwu azụmahịa maka ịtụgharị data dati.

Ụdị metadata nke abụọ, nke a maara dị ka metadata nyocha na-enyere onye ọrụ njedebe aka inyocha ọdịnaya nke ụlọ nkwakọba ihe data ịchọta m dati dị na ihe ha pụtara n'ụzọ doro anya, na-abụghị teknụzụ.

Ya mere metadata nyocha na-arụ ọrụ dị ka àkwà mmiri n'etiti ụlọ nkwakọba ihe data na ngwa ndị ọrụ njedebe. metadata a nwere ike ịnwe ụdị azụmahịa, nkọwa nke dati kwekọrọ na ụdị azụmahịa, ajụjụ ndị akọwapụtara na mbụ, ozi maka ịnweta onye ọrụ na ndeksi.

A ghaghị ijikọta nyocha na metadata mmepe ka ọ bụrụ otu metadata agbakwunyere iji rụọ ọrụ nke ọma.

Ọ dị nwute na ọtụtụ n'ime ngwaọrụ ndị dị ugbu a nwere metadata nke ha ma ugbu a enweghị ụkpụrụ dị adị nke ahụ

kwe ka ngwaọrụ nchekwa data jikọọ metadata a. Iji dozie ọnọdụ a, ọtụtụ ndị na-ere ngwá ọrụ nchekwa data hibere Meta Data Council nke mechara bụrụ Meta Data Coalition.

Ebumnuche nke njikọ a bụ iwulite metadata ọkọlọtọ nke na-enye ohere ngwaọrụ nchekwa data dị iche iche iji gbanwee metadata.
Mgbalị ha mere ka a mụọ Meta Data Interchange Specification (MDIS) nke ga-enye ohere mgbanwe ozi n'etiti ebe nchekwa Microsoft na faịlụ MDIS metụtara ya.

Ịdị adị nke dati ma chịkọta/indexed na nkọwa zuru ezu, ọ na-enye onye ọrụ ohere ịrụ a DRILL DROWN (drilling) site na. dati indexed ka ndị zuru ezu na ọzọ. Ịdị adị nke dati akụkọ ihe mere eme zuru ezu na-enye ohere ịmepụta usoro nyocha n'ime oge. Na mgbakwunye, enwere ike iji metadata nyocha dị ka ndekọ ndekọ database na ụlọ nkwakọba ihe data iji nyere ndị ọrụ njedebe aka ịchọta i dati dị mkpa.

N'iji ya tụnyere usoro OLTP, na ikike ha ịkwado nyocha nke dati na ịkọ akụkọ, na ụlọ nkwakọba ihe data a na-ahụ ya dị ka usoro kwesịrị ekwesị maka usoro ozi dịka ịme na ịza ajụjụ na ịmepụta akụkọ. Akụkụ na-esote ga-egosipụta ọdịiche nke usoro abụọ ahụ n'ụzọ zuru ezu.

Ụlọ nkwakọba ihe data emegide sistemu OLTP

Ọtụtụ n'ime usoro ozi dị n'ime ụlọ ọrụ bụ iji kwado ọrụ kwa ụbọchị. Sistemu ndị a mara dị ka OLTP SYSTEMS, na-ejide azụmahịa kwa ụbọchị na-emelite mgbe niile.

I dati N'ime usoro ndị a, a na-agbanwekarị, gbakwunye ma ọ bụ ehichapụ. Dịka ọmụmaatụ, adreesị onye ahịa na-agbanwe ka ọ na-esi n'otu ebe gaa n'otu ebe. N'okwu a, a ga-edebanye aha adreesị ọhụrụ site n'ịgbanwe mpaghara adreesị database. Ebumnuche bụ isi nke usoro ndị a bụ iji belata ụgwọ azụmahịa ma n'otu oge ahụ belata oge nhazi. Ọmụmaatụ nke Sistemu OLTP gụnyere omume dị oke egwu dị ka ịdekọ akụkọ, ụgwọ ọnwa, akwụkwọ ọnụahịa, nrụpụta, ọrụ ndị ahịa. ahịa.

N'adịghị ka sistemụ OLTP, nke emepụtara maka azụmahịa na usoro dabere na mmemme, i ụlọ nkwakọba ihe data emepụtara iji nye nkwado usoro dabere na nyocha dati na usoro ime mkpebi.

A na-enwetakarị nke a site na ijikọ i dati site na usoro OLTP dị iche iche na mpụga n'otu "akpa" nke dati, dị ka a tụlere na ngalaba bu ụzọ.

Usoro nhazi nchekwa data Monash

Ụdị usoro maka ụlọ nkwakọba ihe data Ndị ọrụ nyocha na Monash DSS Research Group mepụtara Monash ma dabere na akwụkwọ nke ụlọ nkwakọba ihe data, ahụmahụ na mmepe usoro nkwado ubi, mkparịta ụka na ngwa mgbere maka ojiji na ụlọ nkwakọba ihe data, na otu ndị ọkachamara na ojiji nke ụlọ nkwakọba ihe data.

Usoro ndị a bụ: mmalite, atụmatụ, mmepe, ọrụ na nkọwa. Eserese ahụ na-akọwa usoro ntughari ma ọ bụ ọdịdị evolushọn nke ịzụlite a ụlọ nkwakọba ihe data usoro iji akụ ụzọ abụọ etinyere n'etiti ọkwa dị iche iche. N'okwu a "iterative" na "evolushọn" pụtara na, na usoro ọ bụla nke usoro a, ọrụ mmejuputa iwu nwere ike ịgbasa azụ azụ na ọkwa gara aga. Nke a bụ n'ihi ọdịdị nke ọrụ ụlọ nkwakọba ihe data nke arịrịọ ndị ọzọ nke onye ọrụ njedebe na-eme n'oge ọ bụla. Dịka ọmụmaatụ, n'oge usoro mmepe nke usoro ụlọ nkwakọba ihe dataỌ bụrụ na onye ọrụ ikpeazụ rịọrọ nha ma ọ bụ mpaghara ọhụrụ, nke na-abụghị akụkụ nke atụmatụ mbụ, a ga-agbakwunye ya na sistemụ. Nke a na-ebute mgbanwe na oru ngo. Ihe si na ya pụta bụ na ndị otu na-emepụta ihe ga-agbanwe ihe achọrọ nke akwụkwọ ndị e kere n'oge nhazi nhazi. N'ọtụtụ ọnọdụ, ọnọdụ ọrụ ugbu a ga-alaghachi azụ na nhazi nhazi ebe a ga-agbakwunye ihe ọhụrụ a chọrọ ma detuo ya. Onye ọrụ njedebe ga-enwe ike ịhụ akwụkwọ a kapịrị ọnụ ka a tụlere na mgbanwe ndị emere na usoro mmepe. Na njedebe nke usoro mmepe a, ọrụ ahụ kwesịrị ịnweta nzaghachi dị mma site na ma ndị mmepe na ndị ọrụ. A na-ejizi nzaghachi mee ihe iji melite ọrụ n'ọdịnihu.

Nhazi ike
dw na-enwekarị nnukwu ibu ma na-eto ngwa ngwa (Kachasị mma 1995, Rudin 1997a) n'ihi ọnụọgụ nke dati akụkọ ihe mere eme nke ha na-echekwa site na oge ha. Uto nwekwara ike bute ya dati tinye-ons nke ndị ọrụ rịọrọ ka ha nwekwuo uru nke dati nke ha nwere ugbua. N'ihi ya, ihe nchekwa chọrọ maka dati enwere ike ịkwalite nke ọma (Eckerson 1997). Ya mere, ọ dị mkpa iji hụ na, site n'ịhazi atụmatụ ikike, na usoro a ga-ewu nwere ike itolite ka mkpa na-eto eto (Best 1995, LaPlante 1996, Lang 1997, Eckerson 1997, Rudin 1997a, Foley 1997a).
N'ime atụmatụ maka scalability ụlọ nkwakọba ihe data, onye ga-amarịrị uto a na-atụ anya na nha ụlọ nkwakọba ihe, ụdị ajụjụ ndị a ga-eme, yana ọnụ ọgụgụ ndị ọrụ njedebe kwadoro (Best 1995, Rudin 1997b, Foley 1997a). Ịmepụta ngwa ngwa ngwa na-achọ nchikota nke teknụzụ ihe nkesa na-agbanwe agbanwe na usoro nhazi ngwa ngwa (Kachasị mma 1995, Rudin 1997b. Ha abụọ dị mkpa n'ịmepụta ngwa ngwa ngwa. arụmọrụ na-eweda ala (Lang 1997, Telephony 1997).

Enwere teknụzụ ihe nkesa abụọ nwere ike ịbelata: symmetric multiple nhazi (SMP) na nhazi nke ukwuu (MPP)) (IDC 1997, Humphries et al. 1999). Ihe nkesa SMP na-enwekarị ọtụtụ nhazi nke na-ekekọrịta ebe nchekwa, ụgbọ ala sistemu, na ihe ndị ọzọ (IDC 1997, Humphries et al. 1999). Enwere ike ịgbakwunye ndị nhazi ọzọ iji kwalite ya ike mgbakọ. Ụzọ ọzọ iji mụbaa ike Mgbakọ nke ihe nkesa SMP, bụ ijikọta ọtụtụ igwe SMP. A maara usoro a dị ka nchịkọta (Humphries et al. 1999). Ihe nkesa MPP, n'aka nke ọzọ, nwere ọtụtụ nhazi nke ọ bụla nwere ebe nchekwa nke ya, usoro ụgbọ ala, na ihe ndị ọzọ (IDC 1997, Humphries et al. 1999). Onye nhazi ọ bụla na-akpọ ọnụ. Mmụba na ike enwere ike nweta mgbakọ

na-agbakwunye ọnụ ụzọ na sava MPP (Humphries et al. 1999).

Adịghị ike nke sava SMP bụ na ọtụtụ ọrụ ntinye ntinye (I/O) nwere ike imechi sistemu bọs (IDC 1997). Nsogbu a anaghị eme n'ime sava MPP ka onye nrụpụta ọ bụla nwere sistemụ ụgbọ ala nke ya. Agbanyeghị, njikọ dị n'etiti ọnụ ọ bụla na-adịkarị nwayọ karịa sistemụ ụgbọ ala SMP. Ọzọkwa, sava MPP nwere ike itinye mgbakwunye mgbagwoju anya na ndị mmepe ngwa (IDC 1997). Ya mere, nhọrọ n'etiti sava SMP na MPP nwere ike imetụta ọtụtụ ihe, gụnyere mgbagwoju anya nke ngwa ahụ, ọnụ ahịa ọnụahịa / arụmọrụ, mmepụta ihe achọrọ, ngwa dw egbochiri na mmụba nke nha nke ngwa ahụ. database nke dw na ọnụọgụ ndị ọrụ njedebe.

Enwere ike itinye ọtụtụ usoro nhazi ngwa ngwa n'ọrụ na nhazi ikike. Otu na-eji oge mkpesa dị iche iche dịka ụbọchị, izu, ọnwa na afọ. Inwe oge ngosi dị iche iche, ndị database enwere ike kewaa n'ime iberibe ndị a chịkọtara ọnụ (Inmon et al. 1997). Usoro ọzọ bụ iji tebụl nchịkọta nke a na-arụ site na nchịkọta dati da dati zuru ezu. Ya mere, i dati Abstracts dị kọmpat karịa nkọwa, nke na-achọ obere ebe nchekwa. Yabụ na dati Enwere ike idobe nkọwa na ngalaba nchekwa dị ọnụ ala, nke na-echekwa nchekwa karịa. Mgbe ị na-eji tebụl nchịkọta nwere ike ịchekwa ohere nchekwa, ha na-achọ mgbalị dị ukwuu iji mee ka ha dị ugbu a na kwekọrọ na mkpa azụmahịa. Otú ọ dị, a na-eji usoro a eme ihe n'ọtụtụ ebe ma na-ejikarị ya na usoro gara aga (Best 1995, Inmon 1996a, Chauduri na Dayal).
1997).

Nkowaputa Wlọ nkwakọba data Nka nka Nkọwapụta usoro ihe owuwu dw

Ndị na-anakwere ụlọ nkwakọba data n'oge na-atụ anya na mmejuputa ụlọ nkwakọba ihe data etinyere n'etiti ebe niile dati, gụnyere m dati mpụta, agbakwunyere n'ime otu,
ebe nchekwa anụ ahụ (Inmon 1996a, Bresnahan 1996, Peacock 1998).

Isi uru nke usoro a bụ na ndị ọrụ njedebe na-enwe ike ịnweta echiche nke ụlọ ọrụ zuru oke dati nhazi (Ovum 1998). Ọzọ gbakwunyere bụ na ọ na-enye standardization nke dati n'ofe nzukọ a, nke pụtara na enwere naanị otu ụdị ma ọ bụ nkọwa maka okwu okwu ọ bụla ejiri na metadata nchekwa (Flanagan and Safdie 1997, Ovum 1998). Ihe ọghọm nke ụzọ a, n'aka nke ọzọ, bụ na ọ dị oke ọnụ ma sie ike ịrụ (Flanagan and Safdie 1997, Ovum 1998, Inmon et al. 1998). N'oge na-adịghị mgbe nchekwa architecture dati Centralized ghọrọ ewu ewu, echiche nke Ngwuputa obere subset nke chi malitere dati iji kwado mkpa nke ngwa ngwa (Varney 1996, IDC 1997, Berson and Smith 1997, peacock 1998). A na-enweta obere usoro ndị a site na nke ka ukwuu ụlọ nkwakọba ihe data Centralized. Aha ha ụlọ nkwakọba ihe data onye ọrụ ngalaba ma ọ bụ onye ọrụ data marts. A na-ama ụlọ nrụpụta data mart dabere dị ka ihe owuwu nwere agba atọ ebe ọkwa nke mbụ nwere ụlọ nkwakọba ihe data Centralized, nke abụọ mejupụtara nkwụnye ego nke dati ngalaba na nke atọ mejupụtara ịnweta dati na site na ngwaọrụ nyocha (Demarest 1994, Inmon et al. 1997).

A na-ewu marts data mgbe emechara ụlọ nkwakọba ihe data Centralized e wuru iji gboo mkpa nke kpọmkwem nkeji (White 1995, Varney 1996).
Ụlọ ahịa data marts i dati dị mkpa na otu nkeji (Inmon et al. 1997, Inmon et al. 1998, IA 1998).

Uru nke usoro a bụ na ọ gaghị adị nyere ejikọtaghị ya na nke m dati ga-abụ obere ejighi oru n'ime data marts ebe niile dati si na nkwụnye ego nke dati agbakwunyere. Uru ọzọ bụ na a ga-enwe obere njikọ n'etiti data mart ọ bụla na isi mmalite ya dati n'ihi na onye ọ bụla data mart nwere naanị otu isi iyi nke dati. Na mgbakwunye na ihe owuwu a dị, ndị ọrụ njedebe ka nwere ike nweta ya dati

ụlọ ọrụ ụlọ ọrụ. A maara usoro a dị ka usoro n'elu-ala, ebe a na-ewu marts data mgbe emechara ụlọ nkwakọba ihe data (uku 1998, Goff 1998).
Na-abawanye mkpa igosi nsonaazụ n'oge, ụfọdụ òtù amalitela iwu marts data nọọrọ onwe ha (Flanagan and Safdie 1997, White 2000). N'okwu a, ndị ahịa data na-enweta nke ha dati ogologo si na isi nke dati OLTP na ndị na-abụghị OLTP sitere na ebe nchekwa etiti na nke jikọtara ọnụ, si otú a na-ewepụ mkpa maka ebe nchekwa etiti dị n'ebe.

Mart data ọ bụla chọrọ opekata mpe otu njikọ na isi mmalite ya dati. Otu ọghọm dị n'inwe ọtụtụ njikọ na mart data ọ bụla bụ na, ma e jiri ya tụnyere ụlọ ọrụ abụọ gara aga, njupụta nke dati na-abawanye nke ukwuu.

Mart data ọ bụla ga-echekwa ihe niile dati achọrọ na mpaghara ka ọ ghara inwe mmetụta na sistemụ OLTP. Nke a na-ebute m dati A na-echekwa ha na marts data dị iche iche (Inmon et al. 1997). Mwepu ọzọ nke ihe owuwu a bụ na ọ na-eduga n'ichepụta njikọ dị mgbagwoju anya n'etiti marts data na isi mmalite data ha. dati nke siri ike mejuputa na ịchịkwa (Inmon et al. 1997).

Mwepu ọzọ bụ na ndị ọrụ njedebe nwere ike ọ gaghị enwe ike ịnweta nchịkọta ozi ụlọ ọrụ n'ihi na i dati A naghị ejikọta nke marts data dị iche iche (Ovum 1998).
Ma ihe ọghọm ọzọ bụ na enwere ike ịnwe ihe karịrị otu nkọwa maka okwu ọ bụla ejiri na marts data na-ebute enweghị nkwekọrịta data. dati na nhazi (Ovum 1998).
N'agbanyeghị adịghị ike ndị a tụlere n'elu, ndị na-ahụ maka data naanị ka na-adọta mmasị nke ọtụtụ òtù (IDC 1997). Otu ihe na-eme ka ha mara mma bụ na ha na-adị ngwa ngwa ịzụlite ma na-achọ obere oge na ihe onwunwe (Bresnahan 1996, Berson and Smith 1997, Ovum 1998). N'ihi ya, ha na-eje ozi nke ọma dị ka atụmatụ ule enwere ike iji mee ngwa ngwa chọpụta uru na/ma ọ bụ adịghị ike dị na nhazi ahụ (Parsaye 1995, Braly 1995, Newing 1996). N'okwu a, akụkụ a ga-emejuputa na ọrụ pilot ga-adị ntakịrị ma ọ dị mkpa na nzukọ (Newing 1996, Mansell-Lewis 1996).

Site n'inyocha prototype, ndị ọrụ njedebe na njikwa nwere ike ikpebi ma ha ga-aga n'ihu ma ọ bụ kwụsị ọrụ ahụ (Flanagan and Safdie 1997).
Ọ bụrụ na mkpebi a ga-aga n'ihu, ekwesịrị iwulite marts data maka ụlọ ọrụ ndị ọzọ otu n'otu oge. Enwere nhọrọ abụọ maka ndị ọrụ njedebe dabere na mkpa ha n'ịrụpụta data data onwe ha: agbakwunyere / federated na enweghị njikọ (Ovum 1998)

Na usoro nke mbụ, ekwesịrị iwulite mart data ọhụrụ ọ bụla dabere na marts data dị ugbu a na ụdị dati nke ụlọ ọrụ na-eji (Varney 1996, Berson na Smith 1997, Peacock 1998). Mkpa iji ihe nlereanya dati nke ụlọ ọrụ pụtara na onye ga-hụ na e nwere nanị otu nkọwa maka onye ọ bụla okwu na-eji gafee data marts, nakwa iji hụ na dị iche iche data marts nwere ike merged inye nkọwa nke ụlọ ọrụ ozi (Bresnahan 1996). A na-akpọ usoro a usoro mgbago elu ma jiri ya mee ihe kacha mma mgbe enwere mmachi na ego na oge (Flanagan and Safdie 1997, Ovum 1998, peacock 1998, Goff 1998). Na usoro nke abụọ, ndị wuru data marts nwere ike gboo naanị mkpa nke otu unit. Ụdị dị iche iche nke ọdụ data federated bụ ụlọ nkwakọba ihe data ekesara na nke database A na-eji etiti nkesa hub jikọọ ọtụtụ marts data n'ime otu ebe nchekwa dati ekesa (White 1995). N'okwu a, i dati A na-ekesa azụmahịa n'ọtụtụ marts data. A na-ezigara arịrịọ onye ọrụ njedebe database hub server middleware, nke na-ewepụta ihe niile dati nke data marts rịọrọ wee nyeghachi nsonaazụ ya na ngwa onye ọrụ njedebe. Usoro a na-enye ozi azụmahịa maka ndị ọrụ njedebe. Agbanyeghị, nsogbu nke marts data onwe ha ka ewepụbeghị. Onwere ihe owuwu ọzọ enwere ike iji nke a na-akpọ ụlọ nkwakọba ihe data mebere (White 1995). Agbanyeghị, ihe owuwu a, nke egosiri na eserese 2.9, abụghị ụlọ nchekwa data dati ezigbo ebe ọ naghị ebufe ibu site na sistemụ OLTP gaa ụlọ nkwakọba ihe data (Demarest 1994).

N'ezie, arịrịọ maka dati site na ndị ọrụ njedebe a na-ebufe ha na sistemụ OLTP nke na-eweghachi nsonaazụ mgbe ha nwesịrị arịrịọ onye ọrụ. Ọ bụ ezie na ihe owuwu a na-enye ndị ọrụ njedebe aka ịmepụta akụkọ na ịrịọ arịrịọ, ọ nweghị ike ịnye i

dati akụkọ ihe mere eme na nyocha nke ozi ụlọ ọrụ kemgbe m dati ebe ọ bụ na anaghị ejikọta usoro OLTP dị iche iche. Ya mere, ihe owuwu a enweghị ike imeju nyocha nke dati dị ka amụma.

Nhọrọ nke ịnweta na ngwa mgbake data dati

Ebumnuche nke iwu ụlọ a ụlọ nkwakọba ihe data bụ ịnye ozi maka ndị ọrụ njedebe (Inmon et al. 1997, Poe 1996, McFadden 1996, Shanks et al. 1997, Hammergren 1998); otu ma ọ bụ karịa ohere na mgbake ngwa dati a ga-enyerịrị. Ka ọ dị ugbu a, enwere ụdị ngwa dị iche iche dị iche iche maka onye ọrụ ịhọrọ site na (Hammergren 1998, Humphries et al. 1999). Ngwa ahọpụtara na-ekpebi ihe ịga nke ọma nke mbọ nkwakọba ihe dati na nzukọ n'ihi na ngwa bụ akụkụ a na-ahụ anya nke ụlọ nkwakọba ihe data ruo onye ọrụ njedebe (Inmon et al. 1997, Poe 1996). Iji nwee ihe ịga nke ọma a ụlọ nkwakọba ihe data, ga-enwe ike ịkwado ọrụ nyocha data dati nke onye ọrụ njedebe (Poe 1996, Seddon na Benjamin 1998, Eckerson 1999). Ya mere, a ghaghị ịmata "ọkwa" nke ihe onye ọrụ njedebe chọrọ (Poe 1996, Mattison 1996, Inmon et al. 1997, Humphries et al. 1999).

N'ozuzu, ndị ọrụ njedebe nwere ike ịkekọta n'ime atọ: ndị ọrụ nchịkwa, ndị nyocha azụmahịa na ndị ọrụ ike (Poe 1996, Humphries et al. 1999). Ndị ọrụ nchịkwa chọrọ ohere dị mfe iji nweta akụkọ ndị eburu ụzọ kọwaa (Humphries et al. 1999). Enwere ike ịnweta akụkọ ndị a n'ụzọ dị mfe site na iji igodo menu (Poe 1996). Na mgbakwunye, akụkọ kwesịrị igosi ozi site na iji ihe ngosi eserese dị ka tebụl na ndebiri iji wepụta ozi ngwa ngwa (Humphries et al. 1999). Ndị nyocha azụmaahịa, ndị nwere ike ọ gaghị enwe ikike teknụzụ iji mepụta akụkọ sitere na ọkọ n'onwe ha, kwesịrị inwe ike gbanwee akụkọ ugbu a iji gboo mkpa ha kpọmkwem (Poe 1996, Humphries et al. 1999). Ndị ọrụ ike, n'aka nke ọzọ, bụ ụdị onye ọrụ njedebe nwere ikike ịmepụta na ide arịrịọ na akụkọ sitere na ọkọ (Poe 1996, Humphries et al. 1999). Ọ bụ ha bụ ndị

ha na-ewulite mmekọrịta maka ụdị ndị ọrụ ndị ọzọ (Poe 1996, Humphries et al. 1999).

Ozugbo ekpebiela ihe onye ọrụ njedebe chọrọ, a ga-emerịrị nhọrọ nke ịnweta na ngwa mgbake dati n'etiti ndị niile dị (Poe 1996, Inmon et al. 1997).
Ịnweta dati enwere ike kewaa ngwa eweghachite n'ụdị 4: ngwa OLAP, ngwa EIS/DSS, ngwa ajụjụ na ịkọ akụkọ, yana ngwa ngwuputa data.

Ngwa OLAP na-enye ndị ọrụ ohere ịmepụta ajụjụ ad hoc yana nke emere na ya database na ụlọ nkwakọba ihe data. Na mgbakwunye, ngwaahịa ndị a na-enye ndị ọrụ ohere ịkụda ala dati izugbe na nkọwa.

Ngwa EIS/DSS na-enye mkpesa ndị isi dị ka “Gịnị ma ọ bụrụ” nyocha na ịnweta akụkọ sitere na menu. Ekwesịrị ịkọwapụta akụkọ ma jikọta ya na nchịkọta nhọrọ maka igodo dị mfe.
Ngwa ajụjụ na mkpesa na-enye ndị ọrụ ohere iwepụta akụkọ akọpụtagoro na nke akọwapụtara.

A na-eji ngwaọrụ Ngwuputa data iji chọpụta mmekọrịta ndị nwere ike ime ka ìhè ọhụrụ na ọrụ echefuru echefu dati nke ụlọ nkwakọba ihe data.

N'akụkụ ịkwalite ihe achọrọ nke ụdị onye ọrụ ọ bụla, ngwaọrụ ndị ahọpụtara ga-enwerịrị nghọta, rụọ ọrụ nke ọma yana dị mfe iji. Ha kwesịkwara ịkwado akụkụ ndị ọzọ nke ihe owuwu ahụ ma nwee ike ịrụ ọrụ na usoro ndị dị ugbu a. A na-atụkwa aro ka ịhọrọ ịnweta data na ngwaọrụ iweghachi ya na ọnụ ahịa ezi uche na arụmọrụ. Ụkpụrụ ndị ọzọ ị ga-atụle gụnyere ntinye aka nke onye na-ere ngwá ọrụ n'ịkwado ngwaahịa ha yana mmepe ọ ga-enwe na mwepụta n'ọdịnihu. Iji hụ na ntinye aka nke onye ọrụ na-eji ebe nchekwa data, otu mmepe na-agụnye ndị ọrụ na usoro nhọrọ ngwá ọrụ. N'okwu a, a ga-eme nyocha bara uru nke onye ọrụ.

Iji welie uru nke ụlọ nkwakọba data ahụ, ndị otu mmepe nwekwara ike ịnye ohere weebụ na ụlọ nkwakọba data ha. Ụlọ nkwakọba ihe data nke webụ na-enye ndị ọrụ ohere ịnweta ya dati site n'ebe ndị dịpụrụ adịpụ ma ọ bụ mgbe ị na-eme njem. Ozi nwekwara ike

a ga-enye ya na ọnụ ala dị ala site na mbelata ụgwọ ọzụzụ.

2.4.3 Wlọ nkwakọba data Usoro ọrụ

Usoro a nwere mmemme atọ: nkọwa nke atụmatụ ume ọhụrụ data, njikwa ihe omume ụlọ nkwakọba data yana njikwa nchekwa nchekwa data.

Nkọwa nke atụmatụ ume ọhụrụ data

Mgbe ibu nke mbụ gasịrị, i dati nel database nke ụlọ nkwakọba ihe data a ga-enwe ume ọhụrụ kwa oge iji megharịa mgbanwe ndị emere na dati mbụ. Ya mere, ị ga-ekpebi mgbe ị ga-enye ume ọhụrụ, ugboro ole ka a ga-ahazi ume ọhụrụ na otu esi eme ka ume ọhụrụ ahụ dị ọhụrụ. dati. A na-atụ aro ka iweghachi ya dati mgbe enwere ike iwere sistemu na-anọghị n'ịntanetị. Ndị otu mmepe na-ekpebi ọnụego ume ọhụrụ dabere na ihe onye ọrụ chọrọ. Enwere ụzọ abụọ iji nweta ume ụlọ nkwakọba data: ume ọhụrụ zuru oke yana bulite mgbanwe na-aga n'ihu.

Ụzọ mbụ, nweta ume ọhụrụ, chọrọ ibugharị ihe niile dati site na ọkọ. Nke a pụtara na ihe niile dati achọrọ ga-amịpụta, hichaa, gbanwee ma tinye ya n'ime ume ọhụrụ ọ bụla. Ekwesịrị izere ụzọ a mgbe ọ bụla enwere ike n'ihi na ọ na-ewe oge ma na-eri ihe.

Ụzọ ọzọ bụ iji bulite mgbanwe na-aga n'ihu. Nke a na-agbakwụnye i dati nke agbanweela kemgbe usoro izu ike nke ụlọ nkwakọba ihe ikpeazụ. Ịmata ndekọ ọhụrụ ma ọ bụ gbanwere nke ukwuu na-ebelata ego nke dati nke a ga-agbasa na ụlọ nkwakọba ihe data na mmelite ọ bụla dị ka naanị ndị a dati a ga-agbakwunye na database nke ụlọ nkwakọba ihe data.

Enwere opekata mpe ụzọ 5 enwere ike iji wepụ i dati ọhụrụ ma ọ bụ gbanwee. Iji nweta atụmatụ ume ọhụrụ vidiyo dị mma dati ngwakọta nke ụzọ ndị a na-ebute mgbanwe niile na sistemụ nwere ike ịba uru.

Ụzọ mbụ, nke na-eji akara oge, na-eche na e kenyere onye ọ bụla dati dezie ma melite stampụ oge ka ị nwee ike ịmata ihe niile n'ụzọ dị mfe dati gbanwetụrụ na ọhụrụ. Agbanyeghị, ejibeghị usoro a n'ọtụtụ sistemụ arụ ọrụ taa.
Ụzọ nke abụọ bụ iji faịlụ delta emepụtara ngwa nke nwere naanị mgbanwe ndị emere na dati. Iji faịlụ a na-ebulikwa okirikiri mmelite. Agbanyeghị, ọbụlagodi usoro a ejibeghị ọtụtụ ngwa.
Ụzọ nke atọ bụ iṅomi faịlụ log, nke nwere ozi dị ka faịlụ delta. Naanị ihe dị iche bụ na a na-emepụta faịlụ ndekọ maka usoro mgbake na ọ nwere ike isi ike nghọta.
Ụzọ nke anọ bụ ịgbanwe koodu ngwa. Agbanyeghị, ọtụtụ koodu ngwa bụ ochie ma kewaa; ya mere a ga-ezere usoro a.
Ụzọ ikpeazụ bụ iji tụnyere i dati isi mmalite nwere isi faịlụ dei dati.

Nyochaa ihe omume ụlọ nkwakọba ihe data

Ozugbo ewepụtara ndị ọrụ ụlọ nkwakọba ihe data ahụ, ọ dị mkpa ka enyocha ya ka oge na-aga. N'okwu a, onye na-ahụ maka ụlọ nkwakọba ihe data nwere ike were otu ma ọ bụ karịa ngwaọrụ njikwa na njikwa iji nyochaa ojiji nke ụlọ nkwakọba data. Karịsịa, enwere ike ịnakọta ozi na ndị mmadụ na n'oge ha nwetara ụlọ nkwakọba ihe data. Bịanụ dati anakọtara, enwere ike ịmepụta profaịlụ nke ọrụ a rụrụ nke enwere ike iji dị ka ntinye n'ime mmejuputa chaja nke onye ọrụ. Nkwụghachi azụ na-enye ohere ka ndị ọrụ mara maka ọnụ ahịa nhazi ụlọ nkwakọba data.

Na mgbakwunye, enwere ike iji nyocha ụlọ nkwakọba ihe data iji chọpụta ụdị ajụjụ, nha ha, ọnụọgụ ajụjụ kwa ụbọchị, oge mmeghachi omume ajụjụ, ngalaba ruru na ọnụọgụ nke dati esichara. Ebumnuche ọzọ nke ime nyocha ụlọ nkwakọba ihe data bụ ịchọpụta ihe dati nke anaghị eji. Ndị a dati enwere ike iwepụ ha na ụlọ nkwakọba ihe data iji meziwanye oge

nke ajụjụ ogbugbu nzaghachi na ịchịkwa uto nke dati ndị bi n'ime ntọala data nke ụlọ nkwakọba ihe data.

Njikwa nchekwa nchekwa data

Ụlọ nkwakọba ihe data nwere dati agbakwunyere, dị oke egwu, dị nro nke enwere ike iru ngwa ngwa. Maka nke a, ekwesịrị ichebe ya n'aka ndị ọrụ na-enweghị ikike. Otu ụzọ isi mejuputa nchekwa bụ iji ọrụ del DBMS inye ndị ọrụ dị iche iche ohere dị iche iche. N'ụzọ dị otú a, a ga-edobe profaịlụ ohere maka ụdị onye ọrụ ọ bụla. Ụzọ ọzọ ị ga-esi chekwaa ụlọ nkwakọba ihe data bụ izo ya ezo dị ka e dere na ya ntọala data nke ụlọ nkwakọba ihe data. Ịnweta dati na ngwá ọrụ eweghachi aghaghị imebi ihe dati tupu igosi ndị ọrụ nsonaazụ ya.

2.4.4 Wlọ nkwakọba data Usoro ntinye

Ọ bụ ọkwa ikpeazụ na okirikiri mmejuputa ụlọ nkwakọba ihe data. Ihe omume a ga-eme n'oge a gụnyere ọzụzụ ndị ọrụ ka ha jiri ebe nchekwa data na ime nyocha nke ụlọ nkwakọba data.

Ọzụzụ onye ọrụ

Ekwesịrị ime ọzụzụ onye ọrụ tupu ịnweta dati nke ụlọ nkwakọba ihe data na iji ngwá ọrụ eweghachi. N'ozuzu, nnọkọ kwesịrị ịmalite site na mmalite nke echiche nke nchekwa dati, ọdịnaya nke ụlọ nkwakọba ihe data, meta dati na ihe ndị bụ isi nke ngwá ọrụ. Mgbe ahụ, ndị ọrụ toro eto nwekwara ike mụọ tebụl anụ ahụ yana njirimara nke ndị na-eji ngwaọrụ ịnweta data na iweghachi.

Enwere ọtụtụ ụzọ iji mee ọzụzụ ndị ọrụ. Otu n'ime ihe ndị a gụnyere nhọrọ nke ọtụtụ ndị ọrụ ma ọ bụ ndị nyocha ahọpụtara site na otu ndị ọrụ, dabere na nka ndu ha na nzikọrịta ozi. A zụrụ ndị a n'onwe ha na ihe niile ha kwesịrị ịma iji mara usoro ahụ. Mgbe ọzụzụ gasịrị, ha na-alaghachi n'ọrụ ha wee malite ịkụziri ndị ọrụ ndị ọzọ otu esi eji usoro ahụ. Na

Dabere na ihe ha mụtara, ndị ọrụ ndị ọzọ nwere ike ịmalite nyocha ụlọ nkwakọba data.
Ụzọ ọzọ bụ ịzụ ọtụtụ ndị ọrụ n'otu oge, dị ka a ga-asị na ị na-azụ na klas. Usoro a dabara adaba mgbe enwere ọtụtụ ndị ọrụ chọrọ ọzụzụ n'otu oge. Ma usoro ọzọ bụ ịzụ onye ọrụ ọ bụla n'otu n'otu, otu otu. Usoro a dabara adaba mgbe enwere ndị ọrụ ole na ole.

Ebumnuche nke ọzụzụ onye ọrụ bụ ịmara onwe gị na ịnweta dati yana ngwá ọrụ eweghachi yana ihe dị n'ime ụlọ nkwakọba ihe data. Agbanyeghị, ụfọdụ ndị ọrụ nwere ike ịkabiga oke ozi enyere n'oge oge ọzụzụ. Mgbe ahụ, ọ dị mkpa ka emee ọtụtụ oge ume ọhụrụ maka nkwado na-aga n'ihu na ịza ajụjụ ụfọdụ. N'ọnọdụ ụfọdụ, a na-etolite otu ndị ọrụ iji nye ụdị nkwado a.

Ịchịkọta nzaghachi

Ozugbo ewepụrụ ụlọ nkwakọba ihe data ahụ, ndị ọrụ nwere ike iji i dati ibi n'ụlọ nkwakọba ihe data maka ebumnuche dị iche iche. Ọtụtụ, ndị nyocha ma ọ bụ ndị ọrụ na-eji i dati n'ụlọ nkwakọba ihe data maka:

1. 1 Chọpụta usoro ụlọ ọrụ
2. 2 Nyochaa profaịlụ ịzụrụ ahịa
3. 3 Kewaa i ahịa ed m
4. 4 Nye ọrụ kacha mma ahịa – hazie ọrụ
5. 5 Hazie atụmatụ marketing
6. 6 Mepụta nhota asọmpi maka nyocha ọnụ ahịa yana njikwa enyemaka
7. 7 Kwado ime mkpebi siri ike
8. 8 Chọpụta ohere ị ga-esi pụta
9. 9 Melite ogo usoro azụmaahịa dị ugbu a
10. 10 Lelee uru

N'ịgbaso ntụziaka mmepe nke ụlọ nkwakọba ihe data, enwere ike ịme usoro nyocha nke usoro iji nweta nzaghachi

ma site n'aka otu mmepe na site na mpaghara njedebe.
Enwere ike iburu nsonaazụ enwetara n'uche maka usoro mmepe na-esote.

Ebe ọ bụ na ụlọ nkwakọba ihe data nwere ụzọ nrịbawanye, ọ dị mkpa ịmụta site na ihe ịga nke ọma na mmejọ nke mmepe gara aga.

2.5 Nchịkọta

N'isiakwụkwọ a, a tụlere ụzọ ndị dị n'akwụkwọ. Na ngalaba 1 a tụlere echiche nke ụlọ nkwakọba ihe data na ọrụ ya na sayensị mkpebi. Nkeji 2 kọwara ọdịiche dị n'etiti ụlọ nkwakọba ihe data na sistemụ OLTP. Nkeji 3 tụlere ụdị ụlọ nkwakọba ihe data Monash nke e ji mee ihe na ngalaba 4 iji kọwaa ọrụ dị na usoro nke ịmepụta ụlọ nkwakọba data, nkwuputa ndị a adabereghị na nyocha siri ike. Ihe na-eme n'eziokwu nwere ike ịdị iche na nke akwụkwọ akụkọ na-akọ, agbanyeghị, enwere ike iji nsonaazụ ndị a mepụta akpa bụ isi nke gosipụtara echiche nke ụlọ nkwakọba ihe data maka nyocha a.

Isi nke 3

Ụzọ nyocha na imewe

Isiakwụkwọ a na-ekwu maka nyocha na usoro nhazi maka ọmụmụ ihe a. Akụkụ nke mbụ na-egosi nleba anya nke ụzọ nyocha dị maka iweghachite ozi, Ọzọkwa a tụlere ụkpụrụ maka ịhọrọ usoro kacha mma maka otu ọmụmụ ihe. Na ngalaba 2 ụzọ abụọ ahọpụtara na njirisi dị n'elu ka a tụleziri; Otu n'ime ihe ndị a ka a ga-ahọrọ ma nakwere maka ihe ndị e depụtara na ngalaba 3 ebe a na-akọwakwa ihe kpatara mwepụ nke nke ọzọ. Nkeji 4 na-enye ọrụ nyocha na ngalaba 5 nkwubi okwu.

3.1 Nchọpụta na sistemụ ozi

Usoro nyocha usoro ozi abụghị naanị naanị na mpaghara teknụzụ mana a ga-agbatịrịrị ya ịgụnye ebumnuche omume na nhazi.
Anyị ji nke a n'akwụkwọ edemede dị iche iche nke sitere na sayensị mmekọrịta ọha na eze ruo n'okike; nke a na-eduga na mkpa maka usoro nyocha ụdịdị dị iche iche gụnyere ọnụọgụ ọnụọgụ na ụzọ qualitative ga-eji maka usoro ozi.
Ụzọ nyocha niile dị mkpa, n'ezie ọtụtụ ndị nchọpụta dị ka Jenkins (1985), Nunamaker et al. (1991), na Galliers (1992) na-arụ ụka na ọ dịghị usoro zuru ụwa ọnụ a kapịrị ọnụ maka ime nnyocha n'akụkụ dị iche iche nke usoro ozi; n'ezie, usoro nwere ike dabara maka otu nyocha mana ọ bụghị maka ndị ọzọ. Nke a na-eduga anyị na mkpa ịhọrọ usoro dabara adaba maka ọrụ nyocha anyị: maka nhọrọ a Benbasat et al. (1987) kwuru na ekwesịrị ịtụle ọdịdị na ebumnuche nyocha.

3.1.1 Ọdịdị nke nyocha

Enwere ike ikewa ụzọ nyocha dị iche iche dabere na okike n'ime ọdịnala atọ ama ama na sayensị ozi: nyocha nke ọma, nkọwa na nka.

3.1.1.1 Nchọpụta nke ọma

A na-akpọkwa nyocha nke ọma dị ka ọmụmụ sayensị ma ọ bụ ihe omimi. Ọ na-achọ: "kọwapụta na ịkọ ihe ga-eme na ụwa mmekọrịta site n'ile anya na-emekarị na-eme ka mmekọrịta dị n'etiti ihe ndị mejupụtara ya" (Shanks et al 1993).

A na-ejikwa nyocha nke ọma site na nkwugharị, mfe na nkwughachi. Ọzọkwa, nchọpụta positivist na-ekweta ịdị adị nke mmekọrịta dị n'etiti ihe ndị a mụrụ.
Dị ka Galliers (1992) taxonomy si kwuo bụ usoro nyocha gụnyere na paradaịs positivist, nke agbanyeghị na ejedebeghị na nke a, n'ezie enwere nnwale ụlọ nyocha, nnwale ubi, ọmụmụ ihe, ngosipụta theorem, amụma na ịme anwansị. N'iji ụzọ ndị a eme ihe, ndị nchọpụta na-ekweta na a pụrụ ịhụ ihe ndị a mụrụ anya nke ọma na nke siri ike.

3.1.1.2 Nchọpụta ntụgharị

Nchọpụta ntụgharị, nke a na-akpọkarị phenomenology ma ọ bụ mgbochi positivism ka Neuman (1994) kọwara dị ka "nyocha usoro nke ihe gbasara mmekọrịta mmadụ na ibe ya site na nleba anya nke ọma na nke zuru ezu nke ndị mmadụ na ọnọdụ okike, iji ruo na nghọta na nghọta. nkọwa nke otú ndị mmadụ si emepụta ma na-ejigide ụwa mmekọrịta ha". Ọmụmụ nkọwa na-ajụ echiche na enwere ike ịhụ ihe ndị a na-ahụ anya nke ọma. N'ezie, ha dabere na nkọwa nke onwe. Ọzọkwa, ndị na-eme nchọpụta na-atụgharị uche anaghị etinye ihe dị mkpa n'ihe ndị ha na-amụ.

Usoro a na-agụnye ọmụmụ ihe gbasara onwe / arụmụka, nyocha ihe omume, nchọpụta nkọwa/nsụgharị, nchọpụta n'ọdịnihu, na egwu egwu. Na mgbakwunye na nyocha ndị a na ọmụmụ ihe nwere ike ịgụnye na usoro a ka ha na-emetụta ọmụmụ nke ndị mmadụ n'otu n'otu ma ọ bụ òtù dị n'ime ọnọdụ ụwa dị mgbagwoju anya.

3.1.1.3 Nnyocha dị egwu

Ọchụchọ dị oke mkpa bụ ụzọ a kacha mara amara na sayensị mmekọrịta mana na nso nso a natara nlebara anya nke ndị nyocha na mpaghara sistemụ ozi. Echiche nke nkà ihe ọmụma na eziokwu na-elekọta mmadụ bụ akụkọ ihe mere eme na-emepụta ma na-emepụtaghachi site na ndị mmadụ, yana usoro mmekọrịta mmadụ na omume na mmekọrịta ha. Otú ọ dị, ikike ha na-adabere n'ọtụtụ echiche ọha mmadụ, omenala na ndọrọ ndọrọ ọchịchị.

Dị ka nchọpụta ntụgharị, nchọpụta dị oke egwu na-arụ ụka na nchọpụta positivist enweghị ihe jikọrọ ya na ọnọdụ ọha mmadụ ma na-eleghara mmetụta ya na omume mmadụ anya.
N'aka nke ọzọ, nchọpụta dị oke egwu na-akatọ nchọpụta ntụgharị maka ịdị oke nke onwe na maka ịghara ịmalite inyere ndị mmadụ aka imeziwanye ndụ ha. Nnukwu ihe dị iche n'etiti nyocha dị oke egwu na ụzọ abụọ ndị ọzọ bụ akụkụ nyocha ya. Ọ bụ ezie na ebumnobi nke omenala positivist na nkọwa bụ ịkọ ma ọ bụ kọwaa ọnọdụ ma ọ bụ eziokwu ọha na eze, nchọpụta dị oke mkpa na-achọ iji nlezianya nyochaa ma gbanwee eziokwu mmekọrịta ọha na eze na-amụ.

Ndị na-eme nchọpụta dị oke mkpa na-emegidekarị ọnọdụ ahụ iji wepụ esemokwu mmekọrịta ọha na eze ma melite ọnọdụ ọha mmadụ. Nnyocha dị egwu nwere ntinye aka na nlele usoro nke ihe ịtụnanya nke mmasị na, ya mere, ọ na-adịkarị ogologo oge. Ihe atụ nke ụzọ nyocha bụ ọmụmụ akụkọ ihe mere eme ogologo oge na ọmụmụ agbụrụ. Otú ọ dị, ejighị nchọta dị egwu mee ihe na nyocha usoro ozi

3.1.2 Ebumnuche nke nyocha

Tinyere ụdị nyocha ahụ, ebumnuche ya nwere ike iji duzie onye nyocha n'ịhọrọ otu usoro nyocha. Ogologo ọrụ nyocha nwere njikọ chiri anya na ọnọdụ nyocha n'ihe gbasara usoro nyocha nke nwere akụkụ atọ: ụlọ nchepụta, nyocha echiche na nhazigharị echiche. Ya mere, dabere na mkpali gbasara usoro nyocha, ọrụ nyocha nwere ike inwe nkọwa, nkọwa, nkọwa, ma ọ bụ ibu amụma.

3.1.2.1 Nnyocha nyocha

Nchọpụta nyocha bụ iji nyochaa isiokwu ọhụrụ kpamkpam na imepụta ajụjụ na echiche maka nyocha n'ọdịnihu. A na-eji ụdị nchọcha a mee ihe n'ụlọ nchepụta iji nweta ntụaka mbụ na mpaghara ọhụrụ. A na-ejikarị ụzọ nyocha qualitative eme ihe, dị ka ọmụmụ ihe ma ọ bụ ihe ọmụmụ phenomenological.

Agbanyeghị, enwere ike iji usoro ọnụọgụ dị ka nyocha nyocha ma ọ bụ nnwale.

3.1.3.3 Nchọ nkọwa

Emebere nyocha nkọwa iji nyochaa ma kọwaa nke ọma otu ọnọdụ ma ọ bụ omume nhazi. Nke a dabara adaba maka iwulite echiche ma enwere ike iji kwado ma ọ bụ ịgbagha echiche. Nchọpụta nkọwa na-agụnyekarị iji nha na ihe nlele. Ụzọ nyocha dabara adaba gụnyere nyocha na nyocha ndabere.

3.1.2.3 nyocha nkọwa

Nchọpụta nkọwa na-agbalị ịkọwa ihe kpatara ihe ji eme. Ọ na-adabere n'eziokwu ndị a mụọlarị ma gbalịa ịchọta ihe kpatara ihe ndị ahụ.
Ya mere a na-ewukarị nyocha nkọwa n'elu nyocha nyocha ma ọ bụ nkọwa ma na-akwado nyocha na nnụcha echiche. Nchọpụta nkọwa na-ejikarị ọmụmụ ihe ma ọ bụ ụzọ nyocha dabere na nyocha.

3.1.2.4 Nchoputa nke mbu

Nchọcha a na-ebu ụzọ bu n'obi ibu amụma ihe omume na omume ndị a na-amụ (Marshall and Rossman 1995). Amụma bụ ọkọlọtọ sayensị ule nke eziokwu. Ụdị nyocha a na-ejikarị nyocha ma ọ bụ nyocha data dati ndị ọkọ akụkọ ihe mere eme. (Yin 1989)

Mkparịta ụka a dị n'elu na-egosi na e nwere ọtụtụ ụzọ nyocha nke enwere ike iji mee ihe n'otu ọmụmụ ihe. Agbanyeghị, a ga-enwerịrị usoro akọwapụtara nke dabara adaba karịa ndị ọzọ maka otu ụdị ọrụ nyocha. (Galliers 1987, Yin 1989, De Vaus 1991). Ya mere, onye nyocha ọ bụla kwesịrị iji nlezianya nyochaa ike na adịghị ike nke ụzọ dị iche iche, iji nweta usoro nyocha kachasị dabara adaba na ọrụ nyocha. (Jenkins 1985, Pervan na Klass 1992, Bonomia 1985, Yin 1989, Himilton na Ives 1992).

3.2. Ụzọ ọchụchọ enwere ike

Ebumnobi nke oru ngo a bụ iji i mụọ ahụmịhe nke otu ụlọ ọrụ Australia dati echekwara na mmepe nke ụlọ nkwakọba ihe data. Eziokwu na, ugbu a, enweghi nyocha na mpaghara nke nchekwa data na Australia, ọrụ nyocha a ka nọ na usoro usoro nyocha nke usoro nyocha ma nwee ebumnuche nyocha. Ịchọgharị ahụmịhe dị na ụlọ ọrụ Australia na-anakọta nchekwa data chọrọ ịkọwa ọha mmadụ n'ezie. N'ihi ya, echiche nkà ihe ọmụma dị n'okpuru ọrụ nyocha na-agbaso nkọwa omenala.

Mgbe nyocha siri ike nke ụzọ ndị dịnụ, a chọpụtala ụzọ nyocha abụọ nwere ike ime: nyocha na nchọpụta ikpe, nke enwere ike iji mee nchọpụta nchọpụta (Shanks et al. 1993). Galliers (1992) kwusiri ike na ụzọ abụọ a dabara adaba maka ọmụmụ ihe a n'ụtụ ụtụ isi ya edegharịrị site n'ikwu na ha dabara maka iwu ụlọ. Akụkụ abụọ na-esonụ na-atụle usoro nke ọ bụla n'ụzọ zuru ezu.

3.2.1 Usoro nyocha nyocha

Usoro nyocha nke nyocha sitere na usoro ngụkọ oge ochie. Ọnụọgụ bụ maka ịnakọta ozi n'aka mmadụ niile. Usoro a dị oke ọnụ yana enweghị ike ime ya, ọkachasị ma ọ bụrụ na ọnụ ọgụgụ mmadụ buru ibu. Ya mere, atụnyere ọnụ ọgụgụ, nyocha na-elekwasịkarị anya n'ịchịkọta ozi maka ọnụ ọgụgụ dị nta, ma ọ bụ ihe nlele, nke ndị nnọchite anya ọnụ ọgụgụ mmadụ (Fowler 1988, Neuman 1994). Ihe nlele na-egosipụta ọnụ ọgụgụ ndị e si na ya si na ya pụta, nwere ogo dị iche iche nke izi ezi, dabere na nhazi, nha, na usoro nhọrọ ejiri (Fowler 1988, Babbie 1982, Neuman 1994).

A kọwapụtara usoro nyocha ahụ dị ka “nyocha omume, ọnọdụ ma ọ bụ echiche n'otu oge, nke emere site na iji ajụjụ ajụjụ ma ọ bụ ajụjụ ọnụ, nke nwere ike isi na ya pụta.
mere” (Galliers 1992:153) [foto omume, ọnọdụ ma ọ bụ echiche n'otu oge n'otu oge, were akwụkwọ ajụjụ ma ọ bụ ajụjụ ọnụ, nke enwere ike isi na ya mee ihe]. Nyocha gbasara ịchịkọta ozi gbasara akụkụ ụfọdụ nke ọmụmụ ihe site n'aka ọtụtụ ndị sonyere site n'ịjụ ajụjụ (Fowler 1988). Ajụjụ na ajụjụ ọnụ ndị a, nke gụnyere ajụjụ ọnụ ekwentị ihu na ihu na ajụjụ ọnụ a haziri ahazi, bụkwa usoro nchịkọta. dati ejiri mee nyocha (Blalock 1970, Nachmias na Nachmias 1976, Fowler 1988), enwere ike iji nleba anya na nyocha (Gable 1994). N'ime ụzọ ndị a niile nke ịnakọta chi dati, ojiji nke ajụjụ bụ usoro kasị ewu ewu, dị ka ọ na-eme ka i dati

A na-ahazi na nhazi nke anakọtara, wee si otú a kwado nhazi nke ozi (Hwang 1987, de Vaus 1991).

Na nyocha i dati, usoro nyocha na-ejikarị usoro ọnụọgụ ọnụọgụgụ, dị ka nyocha ọnụ ọgụgụ, mana enwere ike iji usoro qualitative rụọ ọrụ (Galliers 1992, Pervan).

na Klass 1992, Gable 1994). Nọmalị, i dati a na-anakọta iji nyochaa nkesa na usoro nke mkpakọrịta (Fowler 1988).

Ọ bụ ezie na nyocha na-adabara n'ozuzu maka ọchụchọ na-emeso ajụjụ a 'gịnị?' (ihe) ma ọ bụ na-enweta site na ya, dị ka 'quanto' (ole) na 'quant'è' (ole ole), enwere ike ịjụ ha site na ajụjụ 'ihe kpatara' (Sonquist and Dunkelberg 1977, Yin 1989). Dika Sonquist na Dunkelberg (1977) siri kwuo, nyocha nyocha bu n'uche echiche siri ike, mmemme nyocha, na-akọwa ọnụọgụgụ na mmepe ụdị omume mmadụ. Ọzọkwa, enwere ike iji nyocha iji mụọ echiche, ọnọdụ, nkwenye, njirimara, atụmanya na ọbụna àgwà ndị gara aga ma ọ bụ ugbu a (Neuman 1994).

Nnyocha na-enye onye nyocha ohere ịchọpụta mmekọrịta ndị mmadụ na nsonaazụ ya na-abụkarị izugbe karịa ụzọ ndị ọzọ (Sonquist and Dunkelberg 1977, Gable 1994). Nnyocha na-enye ndị nyocha ohere ikpuchi mpaghara mbara ala yana iru ọnụ ọgụgụ buru ibu nke ndị na-aza ajụjụ (Blalock 1970, Sonquist and Dunkelberg 1977, Hwang and Lin 1987, Gable 1994, Neuman 1994). N'ikpeazụ, nyocha nwere ike ịnye ozi na-adịghị n'ebe ọzọ ma ọ bụ n'ụdị achọrọ maka nyocha (Fowler 1988).

Otú ọ dị, enwere oke ụfọdụ na ịme nyocha. Ihe ọghọm bụ na onye nyocha enweghị ike nweta ọtụtụ ozi gbasara ihe a mụrụ. Nke a bụ n'ihi na a na-eme nyocha ahụ naanị n'otu oge, ya mere, e nwere ọnụ ọgụgụ dị nta nke mgbanwe na ndị mmadụ nke onye nyocha ahụ nwere ike.

ọmụmụ (Yin 1989, de Vaus 1991, Gable 1994, Denscombe 1998). Ihe ọghọm ọzọ bụ na ịme nyocha nwere ike ịdị oke ọnụ n'ihe gbasara oge na akụrụngwa, ọkachasị ma ọ bụrụ na ọ gụnyere ajụjụ ọnụ na ihu (Fowler 1988).

3.2.2. Usoro nyocha ajụjụ

Usoro nyocha ajuju na-agụnye nyocha miri emi nke otu ọnọdụ n'ime ọnọdụ ya n'ezie n'ime oge akọwapụtara, na-enweghị enyemaka ọ bụla n'akụkụ onye nyocha (Shanks & C. 1993, Eisenhardt 1989, Jenkins 1985). A na-ejikarị usoro a kọwaa mmekọrịta dị n'etiti mgbanwe ndị a na-amụ n'otu ọnọdụ (Galliers 1992). Nnyocha ahụ nwere ike ịgụnye otu ikpe ma ọ bụ ọtụtụ, dabere na ihe a tụlere (Franz na Robey 1987, Eisenhardt 1989, Yin 1989).

A kọwapụtara usoro nyocha ajụjụ dị ka "ajụjụ siri ike nke na-enyocha ihe dị ugbu a n'ime ọnọdụ ya n'ezie, na-eji ọtụtụ isi mmalite sitere na otu ụlọ ọrụ ma ọ bụ karịa dịka ndị mmadụ, otu, ma ọ bụ otu" (Yin 1989). Enweghị nkewa doro anya n'etiti ihe ahụ na ihe ndị gbara ya gburugburu ma ọ dịghị njikwa ma ọ bụ nyocha nyocha nke mgbanwe (Yin 1989, Benbasat et al. 1987).

Enwere usoro dị iche iche maka ịnakọta chi dati enwere ike iji ya mee ihe na usoro ajụjụ, nke gụnyere nleba anya ozugbo, nlebanya ndekọ ndekọ ndekọ, akwụkwọ ajụjụ, nyocha akwụkwọ, na ajụjụ ọnụ ahaziri ahazi. Inwe usoro owuwe ihe ubi dị iche iche dati, nnyocha e mere na-ekwe ka ndị nchọpụta na-emeso ha abụọ dati qualitative na quantitative n'otu oge (Bonoma 1985, Eisenhardt 1989, Yin 1989, Gable 1994). Dị ka ọ dị na usoro nyocha, onye nyocha nyocha na-eje ozi dị ka onye na-ekiri ma ọ bụ onye nyocha ọ bụghị dị ka onye na-arụsi ọrụ ike na nzukọ a na-amụ.

Benbasat et al. (1987) kwuputara na usoro ajuju kacha dabara adaba maka owuwu nyocha, nke na-amalite site na ajụjụ nyocha wee gaa n'ihu na ọzụzụ.

nke a tiori n'oge usoro nke ịnakọta dati. Na-adabara maka ogbo

nke ụlọ nchepụta, Franz and Robey (1987) na-atụ aro na a pụkwara iji usoro ajụjụ mee ihe maka usoro echiche dị mgbagwoju anya. N'okwu a, dabere na ihe akaebe anakọtara, a na-akwado ma ọ bụ kwupụta echiche ma ọ bụ echiche enyere. Na mgbakwunye, ajụjụ dabara adaba maka nyocha gbasara ajụjụ 'otu' ma ọ bụ 'ihe kpatara' (Yin 1989).

E jiri ya tụnyere ụzọ ndị ọzọ, nyocha na-ekwe ka onye nyocha ahụ weghara ozi dị mkpa n'ụzọ zuru ezu (Galliers 1992, Shanks et al. 1993). Ọzọkwa, nchọpụta na-ekwe ka onye nyocha ahụ ghọta ọdịdị na mgbagwoju anya nke usoro ndị a mụrụ (Benbasat et al. 1987).

Enwere nnukwu ọghọm anọ jikọtara na usoro ajụjụ. Nke mbụ bụ enweghị mwepu a na-achịkwa. Isiokwu nke onye nyocha nwere ike ịgbanwe nsonaazụ na nkwubi okwu nke ọmụmụ (Yin 1989). Ihe ọghọm nke abụọ bụ enweghị nleba anya a na-achịkwa. N'adịghị ka ụzọ nnwale, onye na-eme nchọpụta enweghị ike ịchịkwa ihe ndị a na-amụ ebe ọ bụ na a na-enyocha ha na ọnọdụ okike ha (Gable 1994). Mwepu nke atọ bụ enweghị mweghachi. Nke a bụ n'ihi n'eziokwu na onye nyocha ahụ enweghị ike ịhụ otu ihe omume ahụ, ọ nweghịkwa ike ịchọpụta nsonaazụ nke otu ọmụmụ (Lee 1989). N'ikpeazụ, dị ka a n'ihi nke na-abụghị replicability, ọ na-esiri ike generalize nsonaazụ nwetara site na otu ma ọ bụ karịa nnyocha e mere (Galliers 1992, Shanks et al. 1993). Otú ọ dị, nsogbu ndị a nile abụghị ihe a na-apụghị imeri emeri ma nwee ike, n'ezie, onye nyocha ga-ebelata site n'itinye omume kwesịrị ekwesị (Lee 1989).

3.3. Kpebie usoro nyocha nakweere

Site na ụzọ nyocha abụọ nwere ike ime maka ọmụmụ ihe a, a na-ewere usoro nyocha dị ka nke kachasị mma. Ajụrụ onye nyocha ahụ na-esochi nlezianya anya nke metụtara ya

uru na adịghị ike. A na-atụle ịdị mma ma ọ bụ ezighi ezi nke usoro ọ bụla maka ọmụmụ ihe a n'okpuru.

3.3.1. Usoro nyocha ezighi ezi nke ajuju

Usoro ajuju chọrọ nyocha nke omimi nke otu ọnọdụ n'ime otu ma ọ bụ karịa n'ime oge (Eisenhardt 1989). N'okwu a, oge nwere ike karịa oge enyere maka ọmụmụ ihe a. Ihe ọzọ kpatara na ị gaghị anabata usoro ajụjụ bụ na nsonaazụ nwere ike ịta ahụhụ site na enweghị ike (Yin 1989). Isiokwu nke onye nyocha nwere ike imetụta nsonaazụ na nkwubi okwu. Ihe ọzọ kpatara ya bụ na usoro a dabara adaba maka ajụjụ nyocha nke ụdị 'otu' ma ọ bụ 'ihe kpatara' (Yin 1989), ebe ajụjụ nyocha maka ọmụmụ ihe a bụ ụdị 'gịnị'. N'ikpeazụ ma ọ dịghị ihe ọzọ, ọ na-esiri ike ịkọwapụta nchoputa site na otu nyocha ma ọ bụ ole na ole (Galliers 1992, Shanks et al. 1993). Dabere n'echiche a, a họrọghị usoro nyocha nke nyocha n'ihi na ọ dịghị mma maka ọmụmụ ihe a.

3.3.2. Mma nke usoro ọchụchọ nke nyocha

Mgbe emere nchọcha a, ndị otu Australia anabatabeghị omume nke nchekwa data. N'ihi ya, ọnweghị ọtụtụ ozi gbasara mmejuputa ha n'ime ụlọ ọrụ Australia. Ozi dị sitere na ụlọ ọrụ mebere ma ọ bụ jiri a ụlọ nkwakọba ihe data. N'okwu a, usoro nyocha nyocha kachasị mma ebe ọ bụ na ọ na-enye ohere ịnweta ozi na-adịghị n'ebe ọzọ ma ọ bụ n'ụdị achọrọ maka nyocha (Fowler 1988). Na mgbakwunye, usoro nyocha ajụjụ na-enye onye nyocha ohere inweta ezi nghọta na omume, ọnọdụ, ma ọ bụ echiche n'oge enyere (Galliers 1992, Denscombe 1998). Arịrịọrịrị nlebanya iji bulie mmata maka ahụmịhe nchekwa nchekwa data Australia.

Ọzọkwa, Sonquist na Dunkelberg (1977) na-ekwu na nsonaazụ nyocha nyocha bụ n'ozuzu karịa ụzọ ndị ọzọ.

3.4. Nchọpụta nyocha

Emere nyocha omume nchekwa nchekwa data na 1999. Onu ogugu ndi mmadu bu ndi otu ndi Australia nwere mmasị n'ihe omumu ihe omuma nke data, n'ihi na o yikarịrị ka ha amaraworị maka ya. dati nke ha na-echekwa ma, ya mere, nwere ike ịnye ozi bara uru maka ọmụmụ ihe a. Achọpụtara ọnụ ọgụgụ ndị e lekwasịrị anya na nyocha mbụ nke ndị otu Australia niile nke 'The Data Warehousing Institute' (Tdwi-ap). Akụkụ a na-ekwu maka nhazi nke usoro nyocha ihe omimi nke ọmụmụ ihe a.

3.4.1. Usoro nchịkọta dati

Site na usoro atọ a na-ejikarị na nyocha nyocha (ya bụ akwụkwọ ozi mail, ajụjụ ọnụ ekwentị na ajụjụ ọnụ onwe onye) (Nachmias 1976, Fowler 1988, de Vaus 1991), akwụkwọ akwụkwọ ozi ka anabatara maka ọmụmụ ihe a. Ihe mbụ kpatara ịnabata nke ikpeazụ bụ na ọ nwere ike iru ọnụ ọgụgụ obodo gbasasịrị (Blalock 1970, Nachmias na Nachmias 1976, Hwang na Lin 1987, de Vaus 1991, Gable 1994). Nke abuo, akwụkwọ akụkọ ozi dabara adaba maka ndị gụrụ akwụkwọ gụrụ akwụkwọ (Fowler 1988). A na-ezigara akwụkwọ akụkọ ozi maka ọmụmụ ihe a nye ndị nkwado ọrụ nchekwa nchekwa data, ndị nduzi na/ma ọ bụ ndị njikwa ọrụ. Nke atọ, akwụkwọ nzi ozi kwesịrị ekwesị mgbe ndepụta adreesị echekwara dị (Salant and Dilman 1994). TDWI, n'okwu a, otu ndị nchekwa data ntụkwasị obi nyere ndepụta nzipu ozi nke ndị otu Australia. Uru ọzọ nke akwụkwọ akụkọ ozi n'elu ajụjụ ekwentị ma ọ bụ ajụjụ ọnụ onwe onye bụ na ọ na-enye ohere ka ndị zaghachirinụ zaghachi nke ọma, karịsịa mgbe ndị zara ajụjụ chọrọ ịgakwuru ndekọ ma ọ bụ soro ndị ọzọ kparịta ajụjụ (Fowler 1988).

Ọdịmma nwere ike ịbụ oge achọrọ iji mee akwụkwọ ajụjụ site na mail. Dị ka ọ na-adịkarị, a na-eme akwụkwọ ajụjụ mail n'usoro a: leta ozi, chere nzaghachi, na zipu nkwenye (Fowler 1988, Bainbridge 1989). Ya mere, ngụkọta oge nwere ike ịdị ogologo karịa oge a chọrọ maka ajụjụ ọnụ ihu na ihu ma ọ bụ ajụjụ ọnụ ekwentị. Agbanyeghị, enwere ike ịmara oge ngụkọta oge tupu oge (Fowler 1988, Denscombe 1998). Oge ejiri na-eduzi ajụjụ ọnụ onwe onye enweghị ike ịmara tupu oge eruo ka ọ dị iche site na ajụjụ ọnụ na ajụjụ ọnụ (Fowler 1988). Ajụjụ ọnụ ekwentị nwere ike ịdị ngwa karịa akwụkwọ ajụjụ mail na ajụjụ ọnụ nkeonwe mana enwere ike nwee ọnụ ọgụgụ dị elu azaghị ya n'ihi enweghị ike nke ụfọdụ ndị (Fowler 1988). Na mgbakwunye, ajụjụ ọnụ ekwentị na-ejedebeghị na ndepụta ajụjụ dị mkpụmkpụ (Bainbridge 1989).

Adịghị ike ọzọ nke akwụkwọ akụkọ ozi ezigara bụ ọnụ ọgụgụ na-enweghị nzaghachi dị elu (Fowler 1988, Bainbridge 1989, Neuman 1994). Otú ọ dị, e weere ihe mgbochi site na ijikọta ọmụmụ ihe a na ụlọ ọrụ nchekwa data ntụkwasị obi (ya bụ TDWI) (Bainbridge 1989, Neuman 1994), nke na-enye akwụkwọ ozi ncheta abụọ nye ndị na-abụghị ndị na-azaghachi (Fowler 1988, Neuman 1994) ma tinyekwa akwụkwọ ozi ọzọ na-akọwa. ebumnuche nke ọmụmụ (Neuman 1994).

3.4.2. Ngalaba nyocha

Ebumnuche nke ọmụmụ ihe a bụ inweta ozi gbasara mmejuputa nke nchekwa data yana ojiji ya n'ime ụlọ ọrụ Australia. Onu ogugu ezubere iche bu ndi otu Australia nile mejuputara, ma obu na-emejuputa atumatu, i ụlọ nkwakọba ihe data. A na-edebanye aha otu n'otu n'otu aha. E zigara ndị otu nwere mmasị ịnakwere akwụkwọ akụkọ a ụlọ nkwakọba ihe data. Usoro a na-achọpụta na ozi anakọtara sitere na akụrụngwa kachasị mma nke nzukọ ọ bụla na-esonye.

3.4.3. Nlele nyocha

E nwetara ndepụta nzipu ozi nke ndị sonyere na nyocha site na TDWI. Site na ndepụta a, ahọpụtara ụlọ ọrụ Australia 3000 dị ka ntọala maka nlele. A na-ezigara akwụkwọ ozi na-esote nke na-akọwa ọrụ ahụ na ebumnuche nke nyocha ahụ, tinyere akwụkwọ nzaghachi na envelopu akwụgoro ụgwọ maka iweghachite akwụkwọ akụkọ zuru ezu na nlele. N'ime òtù 3000 ahụ, 198 kwetara isonye na ọmụmụ ihe ahụ. A na-atụ anya nzaghachi dị nta dị otú ahụ nyere ọnụ ọgụgụ buru ibu nke otu Australia bụ ndị nabatara ma ọ bụ na-anabata atụmatụ nchekwa data n'ime otu ha. Ya mere, ọnụ ọgụgụ ndị e lekwasịrị anya maka ọmụmụ ihe a nwere naanị otu narị na iri itoolu na asatọ.

3.4.4. Ọdịnaya nke akwụkwọ ajụjụ

Nhazi ajụjụ ahụ gbadoro ụkwụ na ụdị nchekwa data Monash (a tụlere ya na mbụ na akụkụ 2.3). Ọdịnaya nke akwụkwọ ajụjụ ahụ dabere na nyocha akwụkwọ ewepụtara na isi nke 2. Enwere ike ịchọta akwụkwọ akụkọ a na-ezigara ndị sonyere na nyocha na Ihe Odide B. Akwụkwọ ajụjụ ahụ nwere akụkụ isii, nke na-agbaso usoro nke ihe nlereanya ahụ kpuchiri ekpuchi. Paragraf isii ndị na-esonụ na-achịkọta ihe dị n'ime nkebi nke ọ bụla ná nkenke.

Nkebi A: Ozi bụ isi gbasara nzukọ a
Akụkụ a nwere ajụjụ gbasara profaịlụ nke otu ndị na-esonye. Na mgbakwunye, ụfọdụ ajụjụ metụtara ọnọdụ ọrụ nchekwa nchekwa data nke onye so na ya. Ekwuputaghị ozi nzuzo dịka aha ọgbakọ na nyocha nyocha.

Nkebi B: Malite
Ajụjụ ndị dị na ngalaba a metụtara ịmalite na nchekwa data. A jụrụ ajụjụ gbasara ndị na-ebido ọrụ ahụ, ndị nkwado, nkà na ihe ọmụma achọrọ, ihe mgbaru ọsọ nke mmepe nchekwa data na atụmanya nke ndị ọrụ njedebe.

Nkebi C: Nhazi
Nkebi a nwere ajụjụ metụtara ọrụ nhazi nke ụlọ nkwakọba ihe data. Karịsịa, ajụjụ ndị ahụ bụ gbasara oke mmejuputa atumatu, ogologo oge nke oru ngo, ego nke oru ngo na nyocha ego / uru.

Nkebi D: Mmepe
Na ngalaba mmepe enwere ajụjụ metụtara ọrụ mmepe nke ụlọ nkwakọba ihe data: nchịkọta nke njedebe onye ọrụ chọrọ, isi mmalite nke dati, ezi uche nlereanya nke dati, prototypes, ikike atụmatụ, teknuzu architectures na nhọrọ nke data nkwakọba ngwá ọrụ mmepe.

Nkebi E: Ọrụ
Ajụjụ arụmọrụ metụtara ọrụ na extensibility nke ụlọ nkwakọba ihe data, dị ka ọ na-amalite na-esote ogbo nke mmepe. Ebe ahụ ogo data, atụmatụ ume ọhụrụ nke dati, granularity nke dati, scalability nke ụlọ nkwakọba ihe data na okwu nchekwa ụlọ nkwakọba ihe data so na ụdị ajụjụ a jụrụ.

Nkebi F: Mmepe
Akụkụ a nwere ajụjụ metụtara iji ụlọ nkwakọba ihe data site na njedebe ọrụ. Onye nyocha ahụ nwere mmasị na ebumnuche na uru nke ụlọ nkwakọba ihe data, usoro nyocha na ọzụzụ a nakweere na usoro njikwa nke ụlọ nkwakọba ihe data nakweere.

3.4.5. Ọnụego nzaghachi

Ọ bụ ezie na a na-akatọ nyocha akwụkwọ ozi maka inwe ọnụ ọgụgụ nzaghachi dị ala, e meela usoro iji mee ka ọnụego nlọghachi (dị ka a tụlere n'elu na ngalaba 3.4.1). Okwu 'ọnụego nzaghachi' na-ezo aka na pasentị ndị mmadụ n'otu nlele nyocha na-aza ajụjụ (Denscombe 1998). Ejiri usoro a iji gbakọọ ọnụego nzaghachi maka ọmụmụ ihe a:

Ọnụọgụ ndị zara ya
Ọnụọgụgụ nzaghachi = —————————————————————————– X 100 Ngụkọta ọnụọgụ ajụjụ ndị ezigara

3.4.6. Nwale pilot

Tupu ezigara akwụkwọ akụkọ ahụ na nlele, a nwalere ajụjụ ndị ahụ site n'ime ule ndị na-anya ụgbọ elu, dị ka Luck and Rubin (1987), Jackson (1988) na de Vaus (1991) tụrụ aro. Ebumnuche nke nnwale ndị na-anya ụgbọ elu bụ ikpughe okwu ọ bụla na-adịghị mma, okwu mgbagwoju anya na ajụjụ ndị siri ike ịkọwapụta, iji dokwuo nkọwa na okwu ọ bụla e ji mee ihe, na ịmata oge dị ka achọrọ iji mejupụta akwụkwọ ajụjụ (Warwick and Lininger 1975, Jackson 1988, Salant). na Dilman 1994). Emere ule ndị na-anya ụgbọ elu site n'ịhọrọ isiokwu nwere àgwà ndị yiri nke isiokwu ikpeazụ, dị ka Davis e tụrụ aro ya. Cosenza (1993). N'ime ọmụmụ ihe a, a họpụtara ndị ọkachamara nchekwa nchekwa data isii ka ndị na-anya ụgbọelu. Mgbe ule onye ọkwọ ụgbọ elu ọ bụla gasịrị, a na-emezi ihe ndị dị mkpa. Site na ule pilot mere, ndị sonyere nyere aka n'ịhazigharị na ịtọgharịa ụdị ajụjụ ikpeazụ.

3.4.7. Ụzọ nyocha nke Dati

I dati A tụlere data nyocha nke anakọtara site na akwụkwọ ajụjụ mechiri emechi site na iji ngwugwu ngwanrọ ọnụ ọgụgụ akpọrọ SPSS. A tụlere ọtụtụ nzaghachi site na iji ọnụ ọgụgụ nkọwa. Ọtụtụ akwụkwọ ajụjụ weghachiri ezughị ezu. A na-emeso ndị a nke ọma nke ọma iji hụ na i dati efu abụghị ihe kpatara njehie ntinye data, mana n'ihi na ajụjụ ndị ahụ adabaghị maka onye na-edeba aha, ma ọ bụ onye na-edebanye aha kpebiri ịghara ịza otu ajụjụ ma ọ bụ karịa. Azịza ndị a na-efu efu leghaara anya mgbe ị na-atụgharị data ahụ dati ma tinye koodu dịka '-9' iji hụ na ewepụrụ ha na usoro nyocha.

N'ịkwado akwụkwọ ajụjụ a, edobere ajụjụ ndị mechiri emechi site n'inye nọmba na nhọrọ nke ọ bụla. A na-eji nọmba ahụ zụọ i dati n'oge nyocha (Denscombe 1998, Sapsford na Jupp 1996). Dịka ọmụmaatụ, enwere nhọrọ isii edepụtara na ajụjụ 1 nke ngalaba B: ndị isi ụlọ ọrụ, ndị isi ụlọ ọrụ, ngalaba IT, ngalaba azụmahịa, ndị ndụmọdụ na ndị ọzọ. Na faịlụ nke dati nke SPSS, agbanwere ka emepụtara maka 'project initiator', nwere akara uru isii: '1' maka 'board', '2' maka 'onye isi isi', na ndị ọzọ n'okporo ụzọ. Ojiji nke Likertin n'ụfọdụ ajụjụ mechiri emechi nyekwara ohere maka njirimara enweghị mgbalị site na iji ọnụọgụ ọnụọgụ dabara adaba na-abanye na SPSS. Maka ajụjụ nwere azịza na-adịghị agwụ agwụ, nke na-abụghị nke onwe, a na-emeso nhọrọ ọ bụla dị ka otu mgbanwe nwere akara uru abụọ: '1' maka 'enyocha' na '2' maka 'anaghị enyocha'.

A na-emeso ajụjụ mepere emepe dị iche na ajụjụ mechiri emechi. Azịza nye ajụjụ ndị a etinyebeghị na SPSS. Kama, e ji aka nyochaa ha. Iji ụdị ajụjụ a na-enye ohere ịnweta ozi gbasara echiche ndị a na-egosipụta n'efu na ahụmahụ onwe onye na ndị zara ya (Bainbridge 1989, Denscombe 1998). Ebe o kwere mee, emere nhazi nzaghachi.

Maka nyocha nke datiA na-eji usoro nyocha ọnụ ọgụgụ dị mfe, dị ka ugboro nzaghachi, ihe ọ pụtara, ọkọlọtọ ọkọlọtọ na etiti (Argyrous 1996, Denscombe 1998).
Nnwale Gamma na-arụ ọrụ maka inweta ọnụọgụ ọnụọgụ nke mkpakọrịta dị n'etiti dati ordinals (Norus 1983, Argyrous 1996). Nnwale ndị a dabara adaba n'ihi na akpịrịkpa ordinal ejiri enweghị ọtụtụ edemede ma enwere ike igosi ya na tebụl (Nurusis 1983).

3.5 Nchịkọta

N'isiakwụkwọ a, a tụlere usoro nchọcha na nhazi nke ewepụtara maka ọmụmụ ihe a.

Ịhọrọ usoro nyocha kacha kwesị ekwesị maka otu ọmụmụ ihe na-ewe
nleba anya nke ọtụtụ iwu, gụnyere ọdịdị na ụdị nyocha, yana uru na adịghị ike nke usoro ọ bụla nwere ike ime (Jenkins 1985, Benbasat et al. 1097, Galliers and Land 1987, yin 1989, Hamilton na ives 1992, Galliers). 1992, Neuman 1994). N'iburu enweghị ihe ọmụma na tiori dị adị gbasara nnabata nke nchekwa data n'Australia, ọmụmụ nyocha a na-akpọ maka usoro nyocha nkọwa nwere ikike nyocha iji nyochaa ahụmịhe nke ụlọ ọrụ Australia. Ahọpụtara usoro nyocha a họọrọ iji nweta ozi gbasara nnabata nke ụlọ ọrụ nchekwa data n'aka ndị otu Australia. Ahọpụtara akwụkwọ nzi ozi ka usoro nchịkọta dati. Nkwenye maka usoro nyocha na usoro nchịkọta dati a ga-enye nhọrọ n'isiakwụkwọ a. Ọzọkwa, e gosipụtara mkparịta ụka na ngalaba nyocha, ihe nlele ejiri, pasentị azịza, ọdịnaya nke akwụkwọ ajụjụ ahụ, nyocha tupu nyocha nke ajụjụ na usoro nyocha nke nyocha. dati.

Emebe a Wlọ nkwakọba data:

Na-ejikọta Mmekọrịta Ndị Ọrụ na Nlereanya Akụkụ

ABSTRACT
Chekwaa i dati bụ isi okwu dị ugbu a maka ọtụtụ ụlọ ọrụ. Nsogbu bụ isi na mmepe nke ụlọ nkwakọba ihe dati ọ bu imewe ya.
Ihe osise ahụ ga-akwado nchọpụta echiche na ụlọ nkwakọba ihe data maka usoro nketa na isi mmalite ndị ọzọ nke dati yana nghọta dị mfe na arụmọrụ na mmejuputa nke ụlọ nkwakọba ihe data.
Ọtụtụ n'ime akwụkwọ na nchekwa nke dati na-atụ aro ka ojiji nke ụlọ ọrụ ịmebe ma ọ bụ akụkụ ihe nlereanya na-anọchi anya imewe nke ụlọ nkwakọba ihe data.
N'akwụkwọ a anyị na-egosi otú ma nnọchiteanya nwere ike ikpokọta na obibia imewe nke ụlọ nkwakọba ihe data. A na-eji usoro a eme ihe n'usoro

a na-enyocha ya na nyocha ma chọpụta ya n'ọtụtụ ihe dị mkpa na ndị ọkachamara.

NKWUKWU DATA

Un ụlọ nkwakọba ihe data a na-akọwakarị ya dị ka “nchịkọta data gbadoro ụkwụ na isi-okwu, agbakwunyere, oge dị iche iche, na enweghị mgbanwe maka nkwado mkpebi njikwa” (Inmon na Hackathorn, 1994). Gbakwasara isiokwu na agbakwunyere na-egosi na ụlọ nkwakọba ihe data emebere iji gafee oke arụ ọrụ nke sistemu nketa iji nye echiche agbakwunyere dati.
Ụdị oge dị iche iche na-emetụta ọdịdị akụkọ ihe mere eme ma ọ bụ usoro oge nke vidiyo dati n'ime ụlọ nkwakọba ihe data, nke na-enyere aka nyochaa ọnọdụ. Na-adịghị agbanwe agbanwe na-egosi na ụlọ nkwakọba ihe data anaghị emelite ya mgbe niile ka a database nke OLTP. Kama a na-emelite ya kwa oge, na dati site n'ime na mpụga isi mmalite. Nke ụlọ nkwakọba ihe data emebere ya maka nyocha karia imelite iguzosi ike n'ezi ihe na arụmọrụ ọrụ.
Echiche nke ịchekwa i dati ọ bụghị ọhụrụ, ọ bụ otu n'ime ebumnuche nke njikwa dati kemgbe afọ iri isii (Il Martin, 1982).
I ụlọ nkwakọba ihe data ha na-enye akụrụngwa dati maka usoro nkwado njikwa. Usoro nkwado njikwa gụnyere sistemu nkwado mkpebi (DSS) na sistemu ozi ndị isi (EIS). DSS bụ usoro ozi dabere na kọmpụta nke emebere iji kwalite usoro yana n'ihi ya ime mkpebi mmadụ. EIS bụ usoro nnyefe dati nke na-enyere ndị isi ụlọ ọrụ aka ịnweta echiche nke dati.
Ihe owuwu izugbe nke a ụlọ nkwakọba ihe data na-akọwapụta ọrụ nke ụlọ nkwakọba ihe data na nkwado njikwa. Na mgbakwunye na ịnye akụrụngwa dati maka EIS na DSS, al ụlọ nkwakọba ihe data enwere ike nweta ya ozugbo site na ajụjụ. THE dati gụnyere na a ụlọ nkwakọba ihe data dabere na nyocha nke ozi njikwa chọrọ ma nweta ya site na isi mmalite atọ: sistemu ihe nketa nke ime, sistemụ njide data ebumnuche pụrụ iche na isi mmalite data mpụga. THE dati N'ime usoro ihe nketa dị n'ime na-abụkarị ihe na-adịghị agbanwe agbanwe, anaghị agbanwe agbanwe, adịghị mma, na-echekwa ya n'ụdị dị iche iche ka e wee mee ka ha dịghachi ná mma ma hichaa ha tupu ebuo ha n'ime

ụlọ nkwakọba ihe data (Inmon, 1992; McFadden, 1996). THE dati site na usoro nchekwa dati ad hoc na site na isi mmalite dati A na-ejikarị mpụga eme ihe iji kwalite (mmelite, dochie) i dati site na usoro ihe nketa.

Enwere ọtụtụ ihe gbara ọkpụrụkpụ kpatara a ụlọ nkwakọba ihe data, nke gụnyere ime mkpebi ka mma site n'iji ozi ndị ọzọ eme ihe nke ọma (Ives 1995), nkwado maka ilekwasị anya n'ihe niile (Graham 1996), na mbelata ego ịme mkpebi. dati maka EIS na DSS (Graham 1996, McFadden 1996).

Ihe omumu ihe omuma nke nso nso a choputara, na nkezi, nloghachi na ntinye ego maka i ụlọ nkwakọba ihe data site na 401% mgbe afọ atọ gachara (Graham, 1996). Otú ọ dị, ndị ọzọ empirical ọmụmụ nke ụlọ nkwakọba ihe data chọtara nnukwu nsogbu gụnyere ihe isi ike n'ịleta na ikenye uru, enweghị ebumnuche doro anya, ileda oke na mgbagwoju anya nke usoro nchekwa. dati, karịsịa gbasara isi mmalite na ịdị ọcha nke dati. Chekwaa i dati enwere ike were ya dị ka ihe ngwọta maka nsogbu njikwa dati n'etiti otu. The aghụghọ nke dati dị ka ihe na-elekọta mmadụ ọ nọgidere bụrụ otu n'ime isi nsogbu na ijikwa usoro ozi n'ụwa nile ruo ọtụtụ afọ (Brancheau et al. 1996, Galliers et al. 1994, Niederman et al. 1990, Pervan 1993).

Ụzọ a ma ama maka njikwa akụ dati na eighties bụ mmepe nke ihe nlereanya dati elekọta mmadụ. Nlereanya dati e mere social iji nye ntọala siri ike maka mmepe nke usoro ngwa ọhụrụ e database na nwughari na ntinye nke sistemu nketa (Brancheau et al.

1989, Goodhue et al. 1988:1992, Kim na Everest 1994). Otú ọ dị, enwere ọtụtụ nsogbu na usoro a, karịsịa, mgbagwoju anya na ụgwọ ọrụ nke ọ bụla, na ogologo oge achọrọ iji nweta nsonaazụ a na-ahụ anya (Beynon-Davies 1994, Earl 1993, Goodhue et al. 1992, Periasamy 1994, Shanks 1997). ).

Il ụlọ nkwakọba ihe data ọ bụ nchekwa data dị iche nke jikọtara ya na ọdụ data nketa kama dochie ha. Ya mere, ọ na-enye gị ohere iduzi njikwa nke dati ma zere iwughachi usoro ihe nketa dị oke ọnụ.

Ụzọ dị adị maka nhazi data

AKWAREKWỌ

Usoro iwu ụlọ na izu oke a ụlọ nkwakọba ihe data kwesịrị ịghọta karịa dị ka usoro evolushọn karia usoro usoro mmepe nke usoro ndụ ndụ (ochie).Ọchịchọ, 1995, Shanks, O'Donnell na Arnott 1997a). Enwere ọtụtụ usoro metụtara na oru ngo ụlọ nkwakọba ihe data dị ka mmalite, nhazi oge; ozi enwetara site na ihe achọrọ n'aka ndị njikwa ụlọ ọrụ; isi mmalite, mgbanwe, ihicha nke dati na mekọrịta site na sistemụ ihe nketa na isi mmalite ndị ọzọ dati; usoro nnyefe n'okpuru mmepe; nlekota nke ụlọ nkwakọba ihe data; na enweghị uche nke usoro evolushọn na nke iwulite a ụlọ nkwakọba ihe data (Stinchi, O'Donnell na Arnott 1997b). N'akwụkwọ akụkọ a, anyị na-elekwasị anya n'otú e si adọta i dati echekwara na ọnọdụ nke usoro ndị ọzọ a. Enwere ụzọ dị iche iche echere maka imepụta vidiyo ụlọ nkwakọba ihe data n'ime akwụkwọ (Inmon 1994, Ives 1995, Kimball 1994, McFadden 1996). Nke ọ bụla n'ime usoro ndị a nwere ntụle dị nkenke yana nyocha nke ike na adịghị ike ha.

Ụzọ nke Inmon (1994) maka Wlọ nkwakọba data Design

Inmon (1994) tụpụtara usoro ugboro anọ iji chepụta a ụlọ nkwakọba ihe data (lee foto 2). Nzọụkwụ mbụ bụ ịmepụta template dati social ịghọta ka m dati enwere ike ijikọ gafee mpaghara arụ ọrụ n'ime otu nzukọ site n'ikewa i dati na-echekwa na mpaghara. Nlereanya dati emere ya maka nchekwa dati gbasara ime mkpebi, gụnyere dati akụkọ ihe mere eme, na gụnyere dati ewepụrụ na agbakọta. Nzọụkwụ nke abụọ bụ ịchọpụta mpaghara isiokwu maka mmejuputa. Ndị a dabere na ihe ndị ka mkpa nke otu nzukọ kpebiri. Nzọụkwụ nke atọ gụnyere ịbịaru a database maka mpaghara isiokwu, ṅaa ntị nke ọma iji tinye ọkwa kwesịrị ekwesị nke granularity. Inmon na-atụ aro iji akụrụngwa na ụdị mmekọrịta. Nzọụkwụ nke anọ bụ ịchọpụta sistemu isi mmalite dati achọrọ na ịzụlite usoro mgbanwe iji weghara, dị ọcha na usoro i dati.

Ike nke ụzọ Inmon bụ ihe nlereanya ahụ dati elekọta mmadụ na-enye ndabere maka mwekota nke dati n'ime nzukọ na atụmatụ na-akwado maka iterative mmepe nke ụlọ nkwakọba ihe data. Ihe ndọghachi azụ ya bụ ihe isi ike na ọnụ ahịa imepụta ihe nlereanya ahụ dati na-elekọta mmadụ, ihe isi ike n'ịghọta ụdị nke ụlọ ọrụ na mmekọrịta eji na abụọ ụdị, na dati social na nke dati echekwara site na mpaghara isiokwu, na kwesịrị ekwesị nke dati nke ịbịaru nke ụlọ nkwakọba ihe data maka ime nke database mmekọrịta ma ọ bụghị maka database ọtụtụ akụkụ.

Ives' (1995) ịbịaru nso Wlọ nkwakọba data Design

Ives (1995) tụpụtara ụzọ ụzọ anọ ga-esi chepụta usoro ozi nke o kwenyere na ọ dabara na nhazi nke ozi. ụlọ nkwakọba ihe data (lee foto 3). Usoro a dabere na Injinia Ozi maka mmepe nke sistemụ ozi (Martin 1990). Nzọụkwụ mbụ bụ ikpebi ihe mgbaru ọsọ gị, ihe ịga nke ọma na ihe ndị dị mkpa, yana ihe ndị na-egosi arụmọrụ bụ isi. A na-ahazi usoro azụmahịa isi na ozi dị mkpa iji duga anyị na ihe nlereanya dati elekọta mmadụ. Nzọụkwụ nke abụọ gụnyere ịmepụta ihe owuwu ihe dati echekwara site na mpaghara, database di ụlọ nkwakọba ihe data, Teknụzụ akụrụngwa nke achọrọ, nhazi nkwado nhazi chọrọ iji mejuputa ma rụọ ọrụ ụlọ nkwakọba ihe data. Nzọụkwụ nke atọ gụnyere nhọrọ nke ngwungwu ngwanrọ na ngwaọrụ achọrọ. Nzọụkwụ nke anọ bụ zuru ezu imewe na-ewu nke ụlọ nkwakọba ihe data. Ives kwuru ụlọ ahịa ahụ dati ọ bụ usoro ntugharị siri ike.

Ike nke ụzọ Ives bụ iji nkọwa teknụzụ iji chọpụta ihe ọmụma achọrọ, iji usoro ahaziri ahazi iji kwado ntinye nke ụlọ nkwakọba ihe data, ngwaike na ngwanrọ nhọrọ kwesịrị ekwesị, yana iji ọtụtụ usoro ngosipụta maka ihe ụlọ nkwakọba ihe data. Ọdịmma ya dị na mgbagwoju anya. Ndị ọzọ na-agụnye ihe isi ike ịmalite ọtụtụ ọkwa database ihe niile ụlọ nkwakọba ihe data n'oge kwesịrị ekwesị na ego.

Kimball's (1994) ịbịaru nso Wlọ nkwakọba data Design

Kimball (1994) tụpụtara usoro ntụzịaka ise maka imepụta a ụlọ nkwakọba ihe data (lee foto 4). Ụzọ ya na-ararara onwe ya nye karịsịa na ịse nke solo ụlọ nkwakọba ihe data na n'iji ụdị akụkụ dị iche iche na-amasị ihe onwunwe na ụdị mmekọrịta. Kimball na-enyocha ụdị akụkụ ndị ahụ n'ihi na ọ dịịrị ndị isi azụmaahịa mfe ịghọta azụmahịa, ọ na-arụ ọrụ nke ọma mgbe a na-eme mkparịta ụka dị mgbagwoju anya, yana nhazi nke database anụ ahụ na-arụ ọrụ nke ọma (Kimball 1994). Kimball kwetara na ịzụlite a ụlọ nkwakọba ihe data bụ ihe atụ, na nke ahụ ụlọ nkwakọba ihe data kewapụrụ nwere ike ejikọta site na nkewa n'ime tebụl nke nkịtị akụkụ.

Nzọụkwụ mbụ bụ ịchọpụta mpaghara isiokwu a ga-emezi nke ọma. Nzọụkwụ nke abụọ na nke atọ gụnyere nhazi akụkụ. N'ọkwa nke abụọ, usoro a na-achọpụta ihe ndị nwere mmasị na mpaghara isiokwu ma chịkọta ha n'ime tebụl eziokwu. Dịka ọmụmaatụ, n'ebe a na-ere ahịa, usoro nke mmasị nwere ike ịgụnye ọnụọgụ ihe ndị e rere na dollar dị ka ego ahịa. Nzọụkwụ nke atọ gụnyere ịchọpụta akụkụ nke bụ ụzọ a ga-esi chịkọta eziokwu. N'ebe a na-ere ahịa, akụkụ ndị dị mkpa nwere ike ịgụnye ihe, ọnọdụ, na oge. Tebụlụ eziokwu ahụ nwere igodo ọtụtụ akụkụ iji jikọta ya na tebụl akụkụ nke ọ bụla ma na-enwekarị ọtụtụ eziokwu. N'ụzọ dị iche, tebụl akụkụ nwere ozi nkọwa gbasara akụkụ na njirimara ndị ọzọ enwere ike iji chịkọta eziokwu. Eziokwu agbakwunyere na tebụl akụkụ a tụrụ aro na-etolite ihe a na-akpọ schema kpakpando n'ihi ọdịdị ya. Nzọụkwụ nke anọ gụnyere iwu a database multidimensional iji zuo oke ụkpụrụ nke kpakpando. Nzọụkwụ ikpeazụ bụ ịchọpụta sistemu isi mmalite dati achọrọ na ịzụlite usoro mgbanwe iji weghara, dị ọcha na usoro i dati.

Ike nke ụzọ Kimball gụnyere iji ụdị akụkụ na-anọchi anya i dati echekwara nke na-eme ka ọ dị mfe nghọta ma na-eduga na nhazi anụ ahụ nke ọma. Ụdị akụkụ nke na-ejikwa usoro abụọ ahụ ngwa ngwa database mmekọrịta nwere ike zuo oke ma ọ bụ usoro database multidimensional. Mmejọ ya gụnyere enweghị usoro ụfọdụ iji kwado atụmatụ ma ọ bụ ntinye nke ọtụtụ atụmatụ kpakpando n'ime a ụlọ nkwakọba ihe data na ihe isi ike nke imewe site na oke denormalized Ọdịdị n'ụdị akụkụ a dati n'ime sistemụ arụmọrụ.

McFadden's (1996) Ụzọ na Data Nhazi ụlọ nkwakọba ihe

McFadden (1996) tụpụtara ụzọ ụzọ ise ga-esi abịaru a ụlọ nkwakọba ihe data (lee foto 5).
Ụzọ ya na-adabere na nchịkọta echiche sitere na akwụkwọ ma na-elekwasị anya na nhazi nke otu ụlọ nkwakọba ihe data. Nzọụkwụ mbụ gụnyere nyocha ihe achọrọ. Ọ bụ ezie na edepụtaghị nkọwa teknụzụ, ndetu McFadden na-achọpụta ụlọ ọrụ dati nkọwa na njirimara ha, ma na-ezo aka ndị na-agụ Watson and Frolick (1993) maka ijide ihe ndị a chọrọ.
N'ime nzọụkwụ nke abụọ, a na-adọta ụkpụrụ mmekọrịta ụlọ ọrụ ụlọ nkwakọba ihe data wee kwado ya site n'aka ndị isi ụlọ ọrụ. Nzọụkwụ nke atọ na-agụnye ịchọpụta maapụ site na usoro ihe nketa na isi mmalite nke ụlọ nkwakọba ihe data. Nzọụkwụ nke anọ gụnyere usoro na ịmepụta, ibugharị na imekọrịta dati nel ụlọ nkwakọba ihe data. Na njedebe ikpeazụ, a na-emepụta nnyefe nke usoro ahụ na-emesi ike na interface onye ọrụ. McFadden na-ekwu na usoro ịse ihe na-abụkarị ihe nlegharị anya.

Ike nke ụzọ McFadden bụ itinye aka nke ndị isi azụmaahịa n'ịchọpụta ihe achọrọ yana mkpa akụrụngwa dị. datiihicha ha na nchịkọta. Mmejọ ya bụ enweghị usoro maka ikewa nnukwu ọrụ ụlọ nkwakọba ihe data n'ọtụtụ agbakwunyere nkebi, na n'ebe ahụ

ihe isi ike ịghọta ụlọnga na mmekọrịta ụdị eji na imewe nke ụlọ nkwakọba ihe data.

Ọ bụghị naanị ndị nọ anyị nso na-ahọrọ anyị.