Duomenų saugykla ir įmonės išteklių planavimas | DWH ir ERP

ARCHYVAS DUOMENYS CENTRALIS: ISTORIJA ED EVOLIUCIJA

Dvi dominuojančios įmonių technologijų temos 90-aisiais buvo i duomenų saugykla ir ERP. Ilgą laiką šie du galingi srautai buvo įmonės IT dalis, niekada neturėdami sankirtos. Atrodė, kad jie būtų materija ir antimaterija. Tačiau abiejų reiškinių augimas neišvengiamai lėmė jų susikirtimą. Šiandien įmonės susiduria su problema, ką daryti su ERP ir duomenų saugykla. Šiame straipsnyje bus paaiškinta, kokios yra problemos ir kaip įmonės jas sprendžia.

PRADŽIOJE…

Pradžioje buvo duomenų saugykla. Duomenų saugyklos ji buvo sukurta siekiant kovoti su sandorių apdorojimo taikomųjų programų sistema. Pirmosiomis dienomis įsiminimas duoti tai turėjo būti tik priešprieša sandorių apdorojimo programoms. Tačiau šiais laikais yra daug sudėtingesnių vizijų apie tai, kas a duomenų saugykla. Šiuolaikiniame pasaulyje duomenų saugykla jis yra įterptas į struktūrą, kuri gali būti vadinama įmonių informacijos fabriku.

ĮMONĖS INFORMACIJOS FABRYKAS (CIF)

Įmonės informacijos gamykla turi standartinius architektūrinius komponentus: kodo integravimo ir transformavimo sluoksnį, kuris integruoja i duoti kol aš duoti jie pereina iš taikomosios aplinkos į aplinką duomenų saugykla įmonės; a duomenų saugykla įmonės, kurioje i duoti išsamios ir integruotos istorijos. The duomenų saugykla įmonės dalis yra pagrindas, ant kurio gali būti pastatytos visos kitos aplinkos dalys duomenų saugykla; operatyvinių duomenų saugykla (ODS). ODS yra hibridinė struktūra, kurioje yra tam tikras ODS aspektas duomenų saugykla ir kiti OLTP aplinkos aspektai; duomenų rinkos, kur skirtingi skyriai gali turėti savo versiją duomenų saugykla; a duomenų saugykla tyrinėjimas, kur įmonės mąstytojai gali pateikti savo užklausas 72 valandas, nedarant žalingo poveikio duomenų saugykla; ir artimosios linijos atmintis, kurioje duoti senas ir duoti masines detales galima laikyti pigiai.

KUR ERP DERINA SU ĮMONĖS INFORMACIJOS FABRYKAS

ERP susilieja su Korporacinės informacijos fabriku dviejose vietose. Visų pirma kaip pagrindinė programa, teikianti i duoti paraiškos duomenų saugykla. Šiuo atveju i duoti, generuojami kaip šalutinis sandorio proceso produktas, yra integruoti ir įkeliami į duomenų saugykla įmonės. Antroji grandis tarp ERP ir CIF yra ODS. Iš tiesų, daugelyje aplinkų ERP naudojamas kaip klasikinis ODS.

Jei ERP naudojama kaip pagrindinė programa, ta pati ERP taip pat gali būti naudojama CIF kaip ODS. Bet kuriuo atveju, jei ERP bus naudojamas abiem funkcijoms, turi būti aiškus skirtumas tarp dviejų objektų. Kitaip tariant, kai ERP atlieka bazinės programos ir ODS vaidmenį, reikia atskirti du architektūrinius objektus. Jei vienas ERP diegimas bando atlikti abu vaidmenis vienu metu, neišvengiamai kils problemų kuriant ir įgyvendinant šią struktūrą.

ATSKIROS ODS IR PAGRINDINĖS TAIKYMAS

Yra daug priežasčių, lemiančių architektūrinių komponentų padalijimą. Ko gero, pats svarbiausias dalykas atskiriant skirtingus architektūros komponentus yra tai, kad kiekvienas architektūros komponentas turi savo požiūrį. Pradinė programa skirta kitokiam tikslui nei ODS. Pabandykite persidengti

pradinis požiūris į ODS pasaulį arba atvirkščiai nėra teisingas būdas dirbti.

Todėl pirmoji ERP problema CIF yra patikrinti, ar yra skirtumas tarp bazinės programos ir ODS.

DUOMENŲ MODELIAI ĮMONĖJE INFORMACIJOS FABRIKAS

Norint pasiekti sanglaudą tarp skirtingų CIF architektūros komponentų, turi būti modelis duoti. Modeliai iš duoti jie tarnauja kaip jungtis tarp įvairių architektūros komponentų, tokių kaip bazinės programos ir ODS. Modeliai iš duoti jie tampa „intelektualiu kelių žemėlapiu“, kad iš skirtingų CIF architektūrinių komponentų įgautų tinkamą prasmę.

Einant kartu su šia idėja, idėja yra ta, kad turėtų būti vienas didelis ir vienas modelis duoti. Akivaizdu, kad turi būti modelis duoti kiekvienam komponentui, be to, turi būti protingas kelias, jungiantis skirtingus modelius. Kiekvienas architektūros komponentas – ODS, bazinės programos, duomenų saugykla įmonės ir pan.. – reikia savo modelio duoti. Taigi turi būti tikslus apibrėžimas, kaip šie modeliai veikia duoti jie sąveikauja vienas su kitu.

JUDU I DUOMENYS ERP DATOS SANDĖLIAVIMAS

Jei kilmė duoti yra pagrindinė programa ir (arba) ODS, kai ERP įterpia i duoti į duomenų saugykla, šis įterpimas turi vykti žemiausiu „granuliuotumo“ lygiu. Tiesiog apibendrinkite arba apibendrinkite i duoti nes jie išeina iš ERP bazinės programos arba ERP ODS, nėra teisingas dalykas. THE duoti reikalingos detalės duomenų saugykla sudaryti DSS proceso pagrindą. Toks duoti jas daugeliu atžvilgių pakeis duomenų rinkos ir tyrinėjimas duomenų saugykla.

Poslinkis iš duoti iš pagrindinės ERP programos aplinkos į duomenų saugykla įmonės veikla yra atliekama pakankamai ramiai. Šis perkėlimas įvyksta praėjus maždaug 24 valandoms po atnaujinimo arba sukūrimo ERP. „Tingaus“ judėjimo faktas duoti į duomenų saugykla bendrovės leidžia duoti ateina iš ERP „atsiskaityti“. Kartą aš duoti yra saugomi pagrindinėje programoje, tada galite saugiai perkelti duoti ERP įmonėje. Kitas tikslas, kurį galima pasiekti „tingaus“ judėjimo dėka duoti yra aiškus veiklos procesų ir DSS atribojimas. „Greitai“ judesiu duoti linija tarp DSS ir operatyvinės lieka neaiški.

Judėjimas duoti iš ERP ODS į duomenų saugykla įmonės veikla atliekama periodiškai, dažniausiai kas savaitę arba kas mėnesį. Šiuo atveju judėjimas duoti jis pagrįstas būtinybe „išvalyti“ seną duoti istorikai. Natūralu, kad OAM yra i duoti kurios yra daug naujesnės nei duoti istorikai rado m duomenų saugykla.

Poslinkis iš duoti į duomenų saugykla beveik niekada nedaroma „didmenine prekyba“ (didmeninės prekybos būdu). Nukopijuokite lentelę iš ERP aplinkos į duomenų saugykla tai neturi prasmės. Daug realesnis būdas yra perkelti pasirinktus vienetus duoti. Tik duoti kurie pasikeitė nuo paskutinio atnaujinimo duomenų saugykla yra tie, kuriuos reikėtų perkelti į duomenų saugykla. Vienas iš būdų sužinoti, kurie duoti pasikeitė nuo paskutinio atnaujinimo – reikia pažvelgti į laiko žymes duoti rasti ERP aplinkoje. Dizaineris pasirenka visus pakeitimus, įvykusius po paskutinio atnaujinimo. Kitas būdas yra naudoti pokyčių fiksavimo metodus duoti. Taikant šiuos metodus, žurnalai ir žurnalų juostos analizuojami, siekiant nustatyti, kurie iš jų duoti turi būti perkeltas iš ERP aplinkos į aplinką duomenų saugykla. Šie metodai yra geriausi, nes žurnalus ir žurnalų juostas galima nuskaityti iš ERP failų be jokio poveikio kitiems ERP ištekliams.

KITOS KOMPLIKACIJOS

Viena iš ERP problemų CIF yra tai, kas nutinka kitiems programų šaltiniams arba ai duoti OAM, kurios turi prisidėti duomenų saugykla bet jie nėra ERP aplinkos dalis. Atsižvelgiant į uždarą ERP, ypač SAP, pobūdį, bandant integruoti raktus iš išorinių šaltinių duoti su i duoti kurie ateina iš ERP perkėlimo metu i duoti į duomenų saugykla, tai didelis iššūkis. Ir kokios tiksliai yra tikimybės, kad i duoti programų ar ODS už ERP aplinkos ribų bus integruota į duomenų saugykla? Tikimybė iš tikrųjų yra labai didelė.

RASTI DUOMENYS ISTORIJOS IŠ ERP

Kita problema su duoti ERP yra tai, kas kyla iš poreikio turėti duoti istorinis viduje duomenų saugykla. Paprastai duomenų saugykla poreikiai duoti istorikai. Ir ERP technologija paprastai jų nesaugo duoti istorinis, bent jau ne tiek, kiek tai būtina duomenų saugykla. Kai didelis kiekis duoti ERP aplinkoje pradeda kauptis žurnalai, tą aplinką reikia išvalyti. Pavyzdžiui, tarkime a duomenų saugykla turėtų būti pakrautas penkerių metų duoti istoriniai, o ERP išlaiko daugiausia šešis mėnesius duoti. Tol, kol įmonė yra patenkinta surinkti skaičių duoti laikui bėgant, naudojant ERP kaip šaltinį nėra jokių problemų duomenų saugykla. Tačiau kai duomenų saugykla turi grįžti į praeitį ir imti dievus duoti įrašus, kurie anksčiau nebuvo surinkti ir neišsaugoti ERP, tada ERP aplinka tampa neefektyvi.

ERP IR METADATAI

Kitas dalykas, kurį reikia apsvarstyti dėl ERP ir duomenų saugykla yra tas, kuris yra ERP aplinkoje esančiuose metaduomenyse. Lygiai taip pat, kaip metaduomenys persikelia iš ERP aplinkos į duomenų saugykla, metaduomenys turi būti perkelti taip pat. Be to, metaduomenys turi būti transformuoti į infrastruktūros reikalaujamą formatą ir struktūrą duomenų saugykla. Yra didelis skirtumas tarp operatyvinių metaduomenų ir DSS metaduomenų. Veiklos metaduomenys dažniausiai skirti kūrėjui ir

programuotojas. DSS metaduomenys pirmiausia skirti galutiniam vartotojui. Esamus metaduomenis ERP programose arba ODS reikia konvertuoti, o šis konvertavimas ne visada yra lengvas ir nesudėtingas.

ERP DUOMENŲ GAVIMAS

Jei ERP naudojamas kaip teikėjas duoti už duomenų saugykla turi būti tvirta sąsaja, kuri juda i duoti iš ERP aplinkos į aplinką duomenų saugykla. Sąsaja turi:

• ▪ būti paprasta naudoti
• ▪ leisti prieiti prie duoti iš ERP
• ▪ suvokti reikšmę duoti į kurias perkeliama duomenų saugykla
• ▪ žinoti ERP apribojimus, kurie gali atsirasti prisijungiant prie duoti iš ERP:
• ▪ referentinis vientisumas
• ▪ hierarchiniai santykiai
• ▪ numanomus loginius ryšius
• ▪ taikymo susitarimas
• ▪ visos struktūros duoti palaiko ERP ir pan.
• ▪ efektyviai pasiekti duoti, teikiant:
• ▪ tiesioginis judėjimas duoti
• ▪ pokyčio įsigijimas duoti
• ▪ palaikyti savalaikę prieigą prie duoti
• ▪ suprasti formatą duoti, ir taip toliau… SĄSAJA SU SAP Sąsaja gali būti dviejų tipų – namų arba komercinė. Kai kurios iš pagrindinių komercinių sąsajų yra:

• ▪ SAS
• ▪ Prime Solutions
• ▪ D2k ir taip toliau… KELIOS ERP TECHNOLOGIJOS ERP aplinką traktuoti taip, lyg tai būtų viena technologija, yra didelė klaida. Yra daug ERP technologijų, kurių kiekviena turi savo stipriąsias puses. Žinomiausi pardavėjai rinkoje yra:

• ▪ SAP
• ▪ Oracle Financials
• ▪ PeopleSoft
• JD Edwardsas
• ▪ Baansas SAP SAP yra didžiausia ir išsamiausia ERP programinė įranga. SAP programos apima daugybę programų tipų daugelyje sričių. SAP turi reputaciją kaip:

• ▪ labai didelis
• ▪ labai sunku ir brangu įgyvendinti
• ▪ įgyvendinti reikia daug žmonių ir konsultantų
• ▪ įgyvendinimui reikalingi specializuoti žmonės
• ▪ diegti reikia daug laiko. Taip pat SAP turi reputaciją kaip įsimena duoti glaudžiai, todėl kažkam, nepriklausančiam SAP zonai, sunku juos pasiekti. SAP pranašumas yra tas, kad jis gali užfiksuoti ir saugoti didelį kiekį duoti. SAP neseniai paskelbė apie savo ketinimą išplėsti savo programas duomenų saugykla. SAP naudojimas kaip pardavėjas turi daug privalumų ir trūkumų duomenų saugykla. Privalumas yra tas, kad SAP jau įdiegtas ir dauguma konsultantų jau yra susipažinę su SAP.
  SAP, kaip tiekėjo, trūkumai duomenų saugykla yra daug: SAP neturi patirties pasaulyje duomenų saugykla Jei SAP yra tiekėjas duomenų saugykla, būtina „išimti“ t duoti iš SAP al duomenų saugykla. Dato SAP turi uždarą sistemą, vargu ar bus lengva gauti i iš SAP (???). Yra daug senų aplinkų, maitinančių SAP, pvz., IMS, VSAM, ADABAS, ORACLE, DB2 ir pan. SAP primygtinai reikalauja „čia nesugalvota“ požiūrio. SAP nenori bendradarbiauti su kitais tiekėjais, kad naudotų ar sukurtų duomenų saugykla. SAP primygtinai reikalauja pats sukurti visą savo programinę įrangą.

Nors SAP yra didelė ir galinga įmonė, bandanti perrašyti ELT, OLAP technologijas, sistemos administravimą ir net kodų bazę. dbms tai tiesiog beprotiška. Užuot bendradarbiaujant su tiekėjais duomenų saugykla Ilgą laiką SAP laikėsi požiūrio, kad jie „žino geriausiai“. Toks požiūris stabdo SAP sėkmę šioje srityje duomenų saugykla.
SAP atsisakymas leisti išoriniams tiekėjams greitai ir maloniai pasiekti savo duoti. Pati naudojimo esmė a duomenų saugykla yra lengva prieiga duoti. Visa SAP istorija pagrįsta tuo, kad sunku pasiekti duoti.
SAP trūksta patirties dirbant su dideliais kiekiais duoti; srityje duomenų saugykla yra tomai duoti niekada nematė iš SAP ir tvarkyti šiuos didelius kiekius duoti reikia turėti tinkamą technologiją. SAP, matyt, nežino apie šią technologinę kliūtį, kuri egzistuoja norint patekti į šią sritį duomenų saugykla.
SAP verslo kultūra: SAP sukūrė verslą, kad gautų i duoti iš sistemos. Tačiau norint tai padaryti, reikia turėti kitokį mentalitetą. Tradiciškai programinės įrangos įmonės, kurios gerai sugebėjo perkelti duomenis į aplinką, negalėjo tinkamai perkelti duomenis į kitą pusę. Jei SAP pavyks padaryti tokio tipo keitimą, tai bus pirmoji įmonė, kuri tai padarys.

Trumpai tariant, kyla abejonių, ar įmonė turėtų pasirinkti SAP kaip tiekėją duomenų saugykla. Viena vertus, yra labai rimtų pavojų, o iš kitos pusės – labai mažai naudos. Tačiau yra ir kita priežastis, kuri atgraso rinktis SAP kaip tiekėją duomenų saugykla. Nes kiekviena įmonė turi turėti tą patį duomenų saugykla iš visų kitų įmonių? The duomenų saugykla tai yra konkurencinio pranašumo esmė. Jei kiekviena įmonė priimtų tą patį duomenų saugykla būtų sunku, nors ir neįmanoma, pasiekti konkurencinį pranašumą. Atrodo, kad SAP mano, kad a duomenų saugykla gali būti vertinamas kaip slapukas, ir tai dar vienas jų mentaliteto požymis, kad „gaukite duomenis“ programose.

Joks kitas ERP pardavėjas nėra toks dominuojantis kaip SAP. Neabejotinai atsiras įmonių, kurios eis SAP keliu duomenų saugykla bet tikriausiai šie duomenų saugykla SAP bus dideli, brangūs ir atims daug laiko sukurti.

Šios aplinkos apima tokias veiklas kaip banko kasos tvarkymas, oro linijų rezervavimo procesai, skundų dėl draudimo procesai ir pan. Kuo geriau veikia transakcijų sistema, tuo akivaizdesnis buvo poreikis atskirti veiklos procesą ir DSS (sprendimų palaikymo sistemą). Tačiau su personalo ir personalo sistemomis niekada nesusidursite su dideliais sandorių kiekiais. Ir, žinoma, kai asmuo yra įdarbintas arba palieka įmonę, tai yra sandorio įrašas. Tačiau, palyginti su kitomis sistemomis, žmogiškųjų išteklių ir personalo sistemose tiesiog nėra daug operacijų. Todėl personalo ir personalo sistemose nėra visiškai akivaizdu, kad reikia DataWarehouse. Daugeliu atžvilgių šios sistemos yra DSS sistemų sujungimas.

Tačiau yra dar vienas veiksnys, į kurį reikia atsižvelgti dirbant su duomenų saugykla ir „PeopleSoft“. Daugelyje ratų, t.y duoti HR ir asmeniniai ištekliai yra antraeiliai pagrindinei įmonės veiklai. Dauguma įmonių gamina, parduoda, teikia paslaugas ir pan. Žmogiškųjų išteklių ir personalo sistemos paprastai yra antraeilės pagrindinės įmonės veiklos krypties (arba ją palaiko). Todėl dviprasmiška ir nepatogu a duomenų saugykla atskira personalo ir asmeninių išteklių pagalbai.

Šiuo atžvilgiu PeopleSoft labai skiriasi nuo SAP. Naudojant SAP, privaloma turėti a duomenų saugykla. Su PeopleSoft tai nėra taip aišku. Duomenų saugykla yra neprivaloma naudojant „PeopleSoft“.

Geriausias dalykas, kurį galima pasakyti už duoti PeopleSoft yra tai duomenų saugykla gali būti naudojamas archyvuoti i duoti susiję su senais žmogiškaisiais ir asmeniniais ištekliais. Antroji priežastis, kodėl įmonė norėtų naudoti a duomenų saugykla a

„PeopleSoft“ aplinkos trūkumas yra suteikti prieigą ir nemokamą prieigą prie analizės įrankių, ai duoti pateikė PeopleSoft. Tačiau be šių priežasčių gali būti atvejų, kai pageidautina neturėti duomenų saugyklos duoti PeopleSoft.

Apibendrinant

Yra daug idėjų, susijusių su a statyba duomenų saugykla ERP programinės įrangos viduje.
Kai kurie iš jų yra:

• ▪ Prasminga turėti a duomenų saugykla kas atrodo kaip bet kuris kitas pramonės atstovas?
• ▪ Kiek lanksti yra ERP duomenų saugykla programinė įranga?
• ▪ ERP duomenų saugykla programinė įranga gali apdoroti didelį kiekį duoti kuris yra "duomenų saugykla arena"?
• ▪ Kokį pėdsakų registravimą atlieka ERP pardavėjas, nes tai paprasta ir nebrangi, daug laiko reikalaujanti duoti? (Kokie yra ERP pardavėjų įrašai, kai pristatomi nebrangūs, laiku ir lengvai pasiekiami duomenys?)
• ▪ Kaip ERP pardavėjas supranta DSS architektūrą ir įmonės informacijos gamyklą?
• ▪ ERP pardavėjai supranta, kaip gauti duoti aplinkoje, bet ir suprasti, kaip juos eksportuoti?
• ▪ Kiek ERP tiekėjas yra atviras duomenų saugyklos įrankiams?
  Į visus šiuos aspektus reikia atsižvelgti sprendžiant, kur dėti duomenų saugykla kuri priims i duoti ERP ir kt duoti. Apskritai, jei nėra įtikinamų priežasčių daryti kitaip, rekomenduojama statyti duomenų saugykla už ERP tiekėjo aplinkos ribų. Kapitalas 1 BI organizacijos apžvalga Pagrindiniai punktai:
  Informacijos saugyklos veikia priešingai nei verslo žvalgybos (BI) architektūra:
  Įmonių kultūra ir IT gali apriboti BI organizacijų kūrimo sėkmę.

Technologijos nebėra ribojantis veiksnys BI organizacijoms. Architektų ir projektų planuotojų problema yra ne tai, ar technologija egzistuoja, bet ar jie gali veiksmingai įdiegti turimas technologijas.

Daugeliui įmonių a duomenų saugykla yra šiek tiek daugiau nei pasyvus indėlis, platinantis i duoti vartotojams, kuriems to reikia. THE duoti yra išgaunami iš šaltinių sistemų ir yra įtraukiami į tikslines struktūras duomenų saugykla. Aš duoti juos taip pat galima valyti bet kokia sėkme. Tačiau jokios papildomos vertės neprideda ir nerenka duoti šio proceso metu.

Iš esmės pasyvus dw geriausiu atveju pateikia tik i duoti švarus ir veikiantis vartotojų asociacijoms. Informacijos kūrimas ir analitinis supratimas visiškai priklauso nuo vartotojų. Sprendžiant, ar DW (Duomenų saugyklos), ar sėkmė yra subjektyvi. Jei sėkmę vertinsime pagal gebėjimą efektyviai rinkti, integruoti ir išvalyti i duoti korporacija yra nuspėjama, tada taip, DW yra sėkmingas. Kita vertus, jei pažiūrėtume į informacijos rinkimą, konsolidavimą ir naudojimą visoje organizacijoje, tada DW yra nesėkmė. DW suteikia mažai informacijos arba jos visai neteikia. Dėl to vartotojai yra priversti susitvarkyti, taip susikurdami informacijos kaupiklius. Šiame skyriuje pateikiama išsami vizija, kaip apibendrinti įmonės BI (verslo žvalgybos) architektūrą. Pradedame nuo BI aprašymo, o tada pereiname prie diskusijų apie informacijos kūrimą ir vystymą, o ne paprasčiausią pateikimą duoti vartotojams. Diskusijose daugiausia dėmesio skiriama jūsų BI pastangų vertės apskaičiavimui. Baigdami apibrėžiame, kaip IBM sprendžia jūsų organizacijos BI architektūros reikalavimus.

Architektūros aprašymas BI organizavimas

Galingos į sandorius orientuotos informacinės sistemos dabar yra kiekvienos didelės įmonės kasdienybė, veiksmingai išlyginančios konkurencijos sąlygas korporacijoms visame pasaulyje.

Tačiau norint išlikti konkurencingam, dabar reikia į analitiškai orientuotų sistemų, kurios gali pakeisti įmonės gebėjimą iš naujo atrasti ir panaudoti jau turimą informaciją. Šios analitinės sistemos kyla iš supratimo iš turtų duoti prieinama. BI gali pagerinti visos įmonės informacijos našumą. Įmonės gali pagerinti klientų ir tiekėjų santykius, pagerinti produktų ir paslaugų pelningumą, sudaryti naujus ir geresnius sandorius, kontroliuoti riziką ir, be daugelio kitų pelno, drastiškai sumažinti išlaidas. Naudodama BI, jūsų įmonė pagaliau pradeda naudoti klientų informaciją kaip konkurencinį turtą, nes taikomosios programos turi rinkos tikslus.

Turėti tinkamas verslo priemones reiškia turėti galutinius atsakymus į pagrindinius klausimus, tokius kaip:

• ▪ Kuris iš mūsų klientų Ar jie verčia mus uždirbti daugiau, ar praranda pinigus?
• ▪ Kur gyvena mūsų geriausi klientų palyginti su parduotuvė/ sandėlyje jie dažnai?
• ▪ Kuris iš mūsų produktų ir paslaugų gali būti parduodamas efektyviausiai ir kam?
• ▪ Kokius produktus galima parduoti efektyviausiai ir kam?
• ▪ Kuri pardavimo kampanija sėkmingesnė ir kodėl?
• ▪ Kurie pardavimo kanalai kokiems produktams yra efektyviausi?
• ▪ Kaip galime pagerinti santykius su geriausiais klientų? Dauguma įmonių turi duoti sunku atsakyti į šiuos klausimus.
  Operacinės sistemos sukuria didelius produktų kiekius, klientus ir išlaidas duoti iš prekybos vietų, rezervacijų, klientų aptarnavimo ir techninės pagalbos sistemų. Iššūkis yra išgauti ir panaudoti šią informaciją. Daugelis įmonių pelno tik iš nedidelės jų dalies duoti strateginėms analizėms.
  I duoti likę, dažnai sujungiami su i duoti Išoriniai šaltiniai, tokie kaip vyriausybės ataskaitos ir kita pirkta informacija, yra aukso kasykla, kuri tik laukia, kol bus ištirta, ir duoti juos tiesiog reikia patobulinti jūsų organizacijos informaciniame kontekste.

Šios žinios gali būti pritaikytos keliais būdais, pradedant bendros įmonės strategijos kūrimu ir baigiant asmeniniu bendravimu su tiekėjais, skambučių centrais, sąskaitų faktūrų išrašymu, Internetas ir kiti punktai. Šiandieninė verslo aplinka lemia, kad DW ir susiję BI sprendimai vystosi ne tik tradicinėse verslo struktūrose. duoti kurį i duoti atominio lygio normalizuotos ir „žvaigždžių/kubų fermos“.

Norint išlikti konkurencingam, reikia sujungti tradicines ir pažangias technologijas, siekiant palaikyti platų analitinį kraštovaizdį.
Galiausiai, bendra aplinka turi pagerinti visos įmonės žinias, užtikrinant, kad dėl atliktų analizių atlikti veiksmai būtų naudingi, kad visi būtų naudingi.

Pavyzdžiui, tarkime, kad jūs nustatote savo reitingą klientų didelės arba mažos rizikos kategorijose.
Nepriklausomai nuo to, ar ši informacija sugeneruota naudojant kasybos modelį, ar kitomis priemonėmis, ji turi būti įtraukta į DW ir prieinama visiems naudojant bet kokį prieigos įrankį, pvz., statines ataskaitas, skaičiuokles, lenteles arba internetinį analitinį apdorojimą (OLAP).

Tačiau šiuo metu didžioji dalis tokio tipo informacijos lieka talpose duoti analizę rengiančių asmenų ar padalinių. Visa organizacija turi mažai arba visai nemato supratimo. Tik sujungę tokio tipo informacijos turinį į savo įmonės DW galite pašalinti informacijos kaupiklius ir pagerinti savo DW aplinką.
Yra dvi pagrindinės kliūtys kuriant BI organizaciją.
Pirma, mes turime pačios organizacijos ir jos disciplinos problemą.
Nors negalime padėti keisti organizacijos politikos, galime padėti suprasti organizacijos BI komponentus, jos architektūrą ir tai, kaip IBM technologija palengvina jos kūrimą.
Antroji kliūtis, kurią reikia įveikti, yra integruotos technologijos ir metodo, kuris iškviečia visą BI erdvę, o ne tik mažą komponentą, išmanymas.

IBM reaguoja į integravimo technologijų pokyčius. Jūs esate atsakingas už sąmoningą dizainą. Ši architektūra turi būti sukurta naudojant technologiją, pasirinktą nevaržomai integracijai, arba bent jau naudojant technologiją, kuri atitinka atvirus standartus. Be to, jūsų įmonės vadovybė turi užtikrinti, kad Bi įmonė būtų vykdoma pagal grafiką, o ne leisti kurti informacijos telkinius, kylančius iš savanaudiškų darbotvarkių ar tikslų.
Tai nereiškia, kad BI aplinka nėra jautri reaguoti į skirtingus skirtingų vartotojų poreikius ir reikalavimus; vietoj to tai reiškia, kad tų individualių poreikių ir reikalavimų įgyvendinimas atliekamas visos BI organizacijos labui.
BI organizacijos architektūros aprašymą galima rasti 9 paveikslo 1.1 puslapyje. Architektūra demonstruoja gausų technologijų ir metodų derinį.
Tradiciniu požiūriu, architektūra apima šiuos sandėlio komponentus

Atominis sluoksnis.

Tai yra viso Dw, taigi ir strateginės atskaitomybės pagrindas, širdis.
I duoti čia saugomi išsaugos istorinį vientisumą, praneša apie duoti ir apima išvestinę metriką, taip pat valomos, integruojamos ir saugomos naudojant kasybos modelius.
Visas tolesnis jų naudojimas duoti ir susijusi informacija gaunama iš šios struktūros. Tai puikus šaltinis kasybai duoti ir ataskaitoms su struktūrizuotomis SQL užklausomis

Eksploatacinis depozitas duoti arba ataskaitų bazė duoti(Operatyvinė duomenų saugykla (ODS) arba ataskaitų teikimas duomenų bazė.)

Tai yra struktūra duoti specialiai sukurta techninėms ataskaitoms.

I duoti saugomos ir praneštos aukščiau šios struktūros gali ilgainiui patekti į sandėlį per sustojimo zoną, kur gali būti panaudotos strateginei signalizacijai.

Sustojimo vieta.

Pirmoji stotelė daugumai duoti skirta sandėlio aplinkai yra organizacijos zona.
Čia aš duoti jie integruojami, valomi ir transformuojami į duoti pelno, kuris užpildys sandėlio struktūrą

Datos marts.

Ši architektūros dalis atspindi struktūrą duoti naudojamas specialiai OLAP. Duomenų rinkinių buvimas, jei i duoti jie saugomi žvaigždžių schemose, kurias perdengia duoti daugiamatis reliacinėje aplinkoje arba failuose duoti patentuota, naudojama konkrečioje OLAP technologijoje, pvz., DB2 OLAP Server, nėra svarbi.

Vienintelis apribojimas yra tai, kad architektūra palengvina naudojimą duoti daugiamatis.
Architektūra taip pat apima svarbias Bi technologijas ir metodus, kurie išsiskiria taip:

Erdvinė analizė

Erdvė analitikui yra netikėta informacija ir yra labai svarbi norint užbaigti sprendimą. Erdvė gali pateikti informaciją apie žmones, gyvenančius tam tikroje vietoje, taip pat informaciją apie tai, kur ta vieta yra fiziškai, palyginti su likusiu pasauliu.

Norėdami atlikti šią analizę, pirmiausia turite susieti informaciją su platumos ir ilgumos koordinatėmis. Tai vadinama „geokodavimu“ ir turi būti ištraukimo, transformavimo ir įkėlimo proceso (ETL) dalis jūsų sandėlio atominiame lygmenyje.

Duomenų gavyba.

Išgavimas iš duoti leidžia mūsų įmonėms padidinti skaičių klientų, numatyti pardavimų tendencijas ir įgalinti santykių valdymą su i klientų (CRM), tarp kitų BI iniciatyvų.

Išgavimas iš duoti todėl jis turi būti integruotas su struktūromis duoti sandėlyje ir palaikomas sandėlio procesų, kad būtų užtikrintas efektyvus ir efektyvus technologijos ir susijusių metodų naudojimas.

Kaip nurodyta BI architektūroje, atominio lygio Dwhouse, taip pat duomenų rinkiniai yra puikus šaltinis duoti gavybai. Tos pačios savybės taip pat turi gauti išgavimo rezultatus, kad būtų užtikrintas prieinamumas plačiajai auditorijai.

Agentai.

Yra įvairių „agentų“, kurie gali ištirti klientą dėl bet kurio taško, pavyzdžiui, įmonės operacinės sistemos ir paties dw. Šie agentai gali būti pažangūs neuroniniai tinklai, išmokyti sužinoti apie tendencijas kiekviename taške, pvz., būsimą produktų paklausą, pagrįstą pardavimo akcijomis, taisyklėmis pagrįstus variklius, skirtus reaguoti į duota aplinkybių ar net paprastų agentų, pranešančių apie išimtis aukščiausio lygio vadovams. Šie procesai paprastai vyksta realiu laiku, todėl turi būti glaudžiai susieti su procesų judėjimu duoti. Visos šios struktūros duoti, technologijos ir metodai užtikrina, kad jūs nepraleisite nakties kurdami savo BI organizavimą.

Ši veikla bus plėtojama laipsniškai, mažiems taškams.
Kiekvienas žingsnis yra nepriklausomas projekto pastangas ir jūsų BI dw arba iniciatyvoje vadinamas iteracija. Iteracijos gali apimti naujų technologijų diegimą, pradedant nuo naujų metodų, pridedant naujas sistemas duoti , pakrovimas i duoti papildomai arba analizuojant savo aplinką. Ši pastraipa išsamiau aptarta 3 skyriuje.

Be tradicinių DW sistemų ir BI įrankių, yra ir kitų BI organizacijos aspektų, kuriuos reikia sukurti, pavyzdžiui:

Kliento prisilietimo taškai (Kliento prisilietimas taškų).

Kaip ir bet kurioje šiuolaikinėje organizacijoje, yra keletas klientų kontaktinių taškų, nurodančių, kaip įgyti teigiamos patirties klientų. Yra tradicinių kanalų, tokių kaip prekybininkai, komutatorių operatoriai, tiesioginis paštas, daugialypės terpės ir spausdintinė reklama, taip pat naujesni kanalai, tokie kaip el. paštas ir žiniatinklis, duoti produktai, turintys tam tikrą sąlyčio tašką, turi būti įsigyti, gabenti, išvalyti, apdoroti ir tada apgyvendinti objektuose duoti BI.

Pagrindai iš duoti veiklos ir vartotojų asociacijos (operacinės

duomenų bazės ir vartotojų bendruomenės).
Pasibaigus kontaktiniams taškams klientų rasite pagrindus duoti įmonės ir vartotojų bendruomenių taikymas. THE duoti esami yra duoti tradicinis, kuris turi būti vėl sujungtas ir sujungtas su duoti iš kontaktinių taškų, kad gautų reikiamą informaciją.

Analitikai. (Analitikai)

Pagrindinis BI aplinkos naudos gavėjas yra analitikas. Tai jam naudinga dabartinė gavyba duoti veikiantis, integruotas su skirtingais šaltiniais duoti , papildytas tokiomis funkcijomis kaip geografinė analizė (geokodavimas) ir pateikta BI technologijose, kurios leidžia atlikti kasybą, OLAP, pažangias SQL ataskaitas ir geografinę analizę. Pagrindinė analitiko sąsaja su ataskaitų teikimo aplinka yra BI portalas.

Tačiau analitikas nėra vienintelis, kuriam naudinga BI architektūra.
Vadovai, didelės vartotojų asociacijos ir net partneriai, tiekėjai ir i klientų jie turėtų rasti naudos iš įmonės BI.

Atgalinio padavimo kilpa.

BI architektūra yra mokymosi aplinka. Būdingas vystymosi principas yra leisti sukurti patvarias struktūras duoti atnaujinama naudojant BI technologiją ir vartotojo veiksmus. Pavyzdys yra klientų įvertinimas.

Jei pardavimų skyrius renka klientų balų modelį, pvz., naudojasi nauja paslauga, tada pardavimo skyrius neturėtų būti vienintelė grupė, gaunanti naudos iš paslaugos.

Vietoj to, modelių gavyba turėtų būti atliekama kaip natūrali duomenų srauto įmonėje dalis, o klientų balai turėtų tapti integruota sandėlio informacijos aplinkos dalimi, matoma visiems vartotojams. Bi-bI orientuota IBM Suite, įskaitant DB2 UDB, DB2 OLAP Server apima svarbiausius technologijos komponentus, apibrėžtus 1.1 pav.

Naudojame architektūrą, kaip parodyta šiame knygos paveiksle, siekdami suteikti mums tęstinumo lygį ir parodyti, kaip kiekvienas IBM produktas dera į bendrą BI schemą.

Informacinio turinio teikimas (teikimas Informacijos turinys)

BI aplinkos projektavimas, kūrimas ir diegimas yra nelengva užduotis. Dizainas turi atitikti esamus ir būsimus verslo reikalavimus. Architektūros brėžinys turi būti išsamus, kad būtų įtrauktos visos projektavimo etape padarytos išvados. Vykdymas turi išlikti įsipareigojęs vienam tikslui: sukurti BI architektūrą, kuri oficialiai pateikta projekte ir pagrįsta verslo reikalavimais.

Ypač sunku teigti, kad disciplina užtikrins santykinę sėkmę.
Tai paprasta, nes BI aplinką kuriate ne iš karto, o mažais žingsneliais laikui bėgant.

Tačiau identifikuoti architektūros BI komponentus svarbu dėl dviejų priežasčių: Jūs priimsite visus tolesnius techninės architektūros sprendimus.
Galėsite sąmoningai planuoti konkretų technologijos panaudojimą, net jei jums gali neprireikti technologijos kelis mėnesius.

Pakankamas verslo reikalavimų supratimas turės įtakos jūsų architektūrai įsigyjamų produktų tipui.
Jūsų architektūros projektavimas ir tobulinimas užtikrina, kad jūsų sandėlis būtų tinkamas

ne atsitiktinis įvykis, o veikiau gerai apgalvota, kruopščiai sukonstruota reklama opera menas kaip mišrios technologijos mozaika.

Sukurkite informacijos turinį

Visas pradinis dizainas turi sutelkti dėmesį ir nustatyti pagrindinius BI komponentus, kurių dabar ir ateityje reikės bendrai aplinkai.
Svarbu žinoti verslo reikalavimus.

Net nepradėjus formalaus planavimo, projekto planuotojas dažnai gali iš karto nustatyti vieną ar du komponentus.
Tačiau komponentų, kurių gali prireikti jūsų architektūrai, pusiausvyrą sunku rasti. Projektavimo etape pagrindinė architektūros dalis sujungia taikomųjų programų kūrimo sesiją (JAD) dėl tyrimo, skirto verslo poreikiams nustatyti.

Kartais šie reikalavimai gali būti patikėti užklausų ir ataskaitų teikimo įrankiams.
Pavyzdžiui, vartotojai teigia, kad norėdami automatizuoti dabartinę ataskaitą, jie turi neautomatiškai sugeneruoti, integruodami dvi dabartines ataskaitas ir pridėdami skaičiavimus, gautus derinant duoti.
Nors šis reikalavimas yra paprastas, jis apibrėžia tam tikrą funkciją, kurią turite įtraukti perkant ataskaitų teikimo įrankius savo organizacijai.

Dizaineris taip pat turi laikytis papildomų reikalavimų, kad gautų išsamų vaizdą. Ar vartotojai nori prenumeruoti šią ataskaitą?
Ar ataskaitų poaibiai generuojami ir siunčiami el. paštu įvairiems vartotojams? Norite matyti šią ataskaitą įmonės portale? Visi šie reikalavimai yra dalis paprasto poreikio pakeisti rankinę ataskaitą, kaip reikalauja naudotojai. Šių tipų reikalavimų pranašumas yra tas, kad visi, vartotojai ir kūrėjai, yra susipažinę su ataskaitų sąvoka.

Tačiau yra ir kitų verslo rūšių, kurias turime planuoti. Kai verslo reikalavimai pateikiami strateginių verslo klausimų forma, patyrusiam planuotojui lengva įžvelgti matmenų ir matavimo/fakto reikalavimus.

Jei JAD vartotojai nežino, kaip išdėstyti savo reikalavimus verslo problemos forma, dizaineris dažnai pateiks pavyzdžių, kaip praleisti ir pradėti reikalavimų rinkimo sesiją.
Ekspertų planuotojas gali padėti vartotojams suprasti ne tik strateginį verslą, bet ir kaip jį formuoti.
Reikalavimų rinkimo metodas aptariamas 3 skyriuje; kol kas tik norime atkreipti dėmesį į būtinybę kurti pagal visus BI reikalavimus.

Strateginė verslo problema yra ne tik verslo reikalavimas, bet ir dizaino užuomina. Jei turite atsakyti į daugiamatį klausimą, turite įsiminti, pateikti duoti matmenys, o jei reikia saugoti i duoti daugiamatis, turite nuspręsti, kokią technologiją ar techniką ketinate naudoti.

Ar įgyvendinate rezervuotų kubo žvaigždžių schemą, ar abi? Kaip matote, net paprasta verslo problema gali turėti didelės įtakos dizainui. Tačiau tokie verslo reikalavimai yra įprasti ir, žinoma, bent jau patyrusių projektų planuotojų ir dizainerių.

Buvo pakankamai diskutuojama apie OLAP technologijas ir palaikymą, yra daugybė sprendimų. Iki šiol palietėme poreikį sujungti paprastas ataskaitas su verslo reikalavimais ir kaip šie reikalavimai įtakoja techninės architektūros sprendimus.

Tačiau kokie yra reikalavimai, kurių vartotojai ar Dw komanda nesupranta? Ar kada nors reikės erdvinės analizės (erdvinės analizės)?
Kasybos modeliai duoti Ar jie bus būtina jūsų ateities dalis? Kas žino?

Svarbu pažymėti, kad tokio tipo technologijos nėra gerai žinomos bendroms vartotojų bendruomenėms ir DW komandos nariams, iš dalies taip gali būti todėl, kad jas paprastai tvarko kai kurie vidaus arba trečiųjų šalių techniniai ekspertai. Tai yra problemų, kurias sukelia šios rūšies technologijos, atvejis. Jei vartotojai negali apibūdinti verslo reikalavimų arba sudaryti jų gaires dizaineriams, jie gali likti nepastebėti arba, dar blogiau, tiesiog ignoruoti.

Problema tampa tada, kai dizaineris ir kūrėjas negali atpažinti vienos iš šių pažangių, bet svarbių technologijų taikymo.
Kaip dažnai girdėjome dizainerius sakant: „Na, kodėl gi mums jo neatidėti, kol negausime šio kito dalyko? „Ar juos tikrai domina prioritetai, ar jie tiesiog vengia reikalavimų, kurių nesupranta? Labiausiai tikėtina, kad tai yra pastaroji prielaida. Tarkime, kad jūsų pardavimų komanda pranešė apie verslo reikalavimą, kaip nurodyta 1.3 pav., kaip matote, reikalavimas suformuluotas verslo problemos forma. Skirtumas tarp šios problemos ir tipinės matmenų problemos yra atstumas. Tokiu atveju pardavimų komanda nori kas mėnesį sužinoti bendrą pardavimą iš produktų, sandėlių ir klientų kurie gyvena 5 mylių atstumu nuo sandėlio, kuriame apsiperka.

Deja, dizaineriai ar architektai gali tiesiog nepaisyti erdvinio komponento sakydami: „Turime klientą, produktą ir duoti depozito. Laikykime atstumą iki kitos iteracijos.

"Atsakymas neteisingas. Tokio tipo verslo problemos yra susijusios su BI. Tai reiškia gilesnį mūsų verslo supratimą ir tvirtą analitinę erdvę mūsų analitikams. BI yra ne tik paprastas užklausų, standartinių ataskaitų teikimas ar net OLAP. Tai nereiškia, kad šios technologijos nėra svarbios jūsų BI, tačiau jos pačios neatspindi BI aplinkos.

Informacinio konteksto dizainas (Informacinio turinio kūrimas)

Dabar, kai nustatėme verslo reikalavimus, išskiriančius įvairius pagrindinius komponentus, juos reikia įtraukti į bendrą architektūrinį brėžinį. Kai kurie BI komponentai yra mūsų pradinių pastangų dalis, o kai kurie nebus įdiegti keletą mėnesių.

Tačiau visi žinomi reikalavimai atsispindi projekte, todėl kai mums reikia įdiegti tam tikrą technologiją, esame pasirengę tai padaryti. Kažkas apie projektą atspindės tradicinį mąstymą.

Šis rinkinys duoti naudojamas vėlesniam naudojimui palaikyti duoti dimensiją lemia mūsų nustatytos verslo problemos. Kai sukuriami papildomi dokumentai, tokie kaip projekto rengimas duoti, pradėsime įformindami kaip i duoti jie plinta aplinkoje. Įsitikinome būtinybę atstovauti i duoti matmenų būdu, suskirstant juos (pagal konkrečius specifinius poreikius) į duomenų rinkas.

Kitas klausimas, į kurį reikia atsakyti: kaip bus pastatyti šie duomenų rinkiniai?
Ar statote žvaigždes, kad paremtumėte kubus, ar tik kubelius, ar tik žvaigždes? (arba dešinieji kubeliai, arba dešinės žvaigždės). Sukurkite architektūrą priklausomoms duomenų rinkoms, kurioms visiems reikalingas atominis sluoksnis duoti aquisites? Leiskite gauti nepriklausomus duomenų rinkinius duoti tiesiai iš operacinių sistemų?

Kokią kubo technologiją bandysite standartizuoti?

Jūs turite daugybę dievų duoti reikalinga matmenų analizei, ar jums reikia nacionalinių pardavimų personalo kubelių kas savaitę, ar abiejų? Ar kuriate galingą objektą, pvz., DB2 OLAP Server finansams arba Cognos PowerPlay kubus savo pardavimo organizacijai, ar abiem? Tai yra dideli architektūrinio dizaino sprendimai, kurie turės įtakos jūsų BI aplinkai. Taip, jūs nustatėte OLAP poreikį. Dabar kaip jūs ketinate įgyvendinti tokią techniką ir technologijas?

Kaip kai kurios pažangesnės technologijos veikia jūsų dizainą? Tarkime, kad savo organizacijoje nustatėte erdvinį poreikį. Dabar jūs turite prisiminti architektūrinių brėžinių leidimus, net jei keletą mėnesių neplanuojate kurti erdvinių komponentų. Architektas šiandien turi projektuoti pagal tai, ko reikia. Numatykite erdvinės analizės, kuri generuoja, saugo, prižiūri ir suteikia prieigą, poreikį duoti erdvinis. Tai savo ruožtu turėtų apriboti programinės įrangos technologijos tipą ir platformos specifikacijas, kurias šiuo metu galite apsvarstyti. Pavyzdžiui, administravimo sistema duomenų bazę Reliacinė (RDBMS), kurią palaikote savo atominiam sluoksniui, turi turėti tvirtą erdvinį mastą. Tai užtikrins maksimalų našumą, kai analitinėse programose naudojate geometriją ir erdvinius objektus. Jei jūsų RDBMS negali susidoroti su duoti (erdvinis-centrinis) viduje, todėl turėsite nustatyti a duomenų bazę (erdvinis-centrinis) išorinis. Tai apsunkina problemų valdymą ir pablogina bendrą jūsų našumą, jau nekalbant apie papildomas problemas, kurias tai sukelia jūsų DBA, nes jie greičiausiai turi minimalų supratimą apie duoti erdvinis taip pat. Kita vertus, jei jūsų RDMBS variklis tvarko visus erdvinius komponentus ir jo optimizatorius žino specialius erdvinių objektų poreikius (pvz., indeksavimą), jūsų DBA gali lengvai išspręsti valdymo problemas ir galite maksimaliai padidinti našumą.

Be to, turite pakoreguoti sustojimo sritį ir atominės aplinkos sluoksnį, kad būtų įtrauktas adreso valymas (a

pagrindinis erdvinės analizės elementas), taip pat vėlesnis erdvinių objektų išsaugojimas. Dizaino leidimai tęsiasi ir dabar, kai pristatėme adreso švaros sąvoką. Viena vertus, ši programa padiktuos programinės įrangos tipą, kurio reikia jūsų ETL pastangoms.

Ar jums reikia produktų, pvz., „Trillium“, kad jums būtų suteiktas švarus adresas, ar jūsų pasirinkto ETL pardavėjo, kuris užtikrintų šią funkciją?
Šiuo metu svarbu, kad įvertintumėte dizaino lygį, kuris turi būti baigtas prieš pradedant tvarkyti savo sandėlį. Aukščiau pateikti pavyzdžiai turėtų parodyti daugybę projektavimo sprendimų, kurie turi būti priimami nustačius bet kurį konkretų verslo reikalavimą. Teisingai priimami šie projektavimo sprendimai skatina fizinių jūsų aplinkos struktūrų, naudojamų technologijų parinkimo ir informacijos turinio sklaidos srauto tarpusavio priklausomybę. Be šios įprastos BI architektūros jūsų organizacijoje bus taikomas chaotiškas esamų technologijų derinys, geriausiu atveju jos bus laisvai sujungtos, kad būtų užtikrintas akivaizdus stabilumas.

Išlaikyti informacijos turinį

Suteikti informacijos vertę jūsų organizacijai yra labai sudėtinga užduotis. Be pakankamo supratimo ir patirties arba tinkamos inžinerijos ir dizaino net geriausios komandos žlugtų. Kita vertus, jei turite puikią intuiciją ir išsamų dizainą, bet neturite disciplinos, kurią reikia vykdyti, jūs tiesiog iššvaistėte savo pinigus ir laiką, nes jūsų pastangos yra pasmerktos žlugti. Pranešimas turėtų būti aiškus: jei jums trūksta vieno ar daugiau šių įgūdžių, supratimo / patirties arba planavimo / projektavimo ar įgyvendinimo disciplinos, tai sugadins arba sugriaus BI organizacijos pastatą.

Ar jūsų komanda pakankamai pasirengusi? Ar kas nors iš jūsų BI komandos supranta didžiulį BI aplinkos analitinį kraštovaizdį ir metodus bei technologijas, reikalingas šiam kraštovaizdžiui išlaikyti? Ar jūsų komandoje yra kas nors, galintis pasakyti, kaip taikytis pažengusiems?

statinis ataskaitų teikimas ir OLAP, ar skirtumai tarp ROLAP ir OLAP? Ar vienas iš jūsų komandos narių aiškiai atpažįsta kasybos būdą ir kaip tai gali paveikti sandėlį arba kaip sandėlis gali palaikyti kasybos veiklą? Komandos narys supranta jo vertę duoti kosmoso ar agento technologija? Ar turite ką nors, kas vertina unikalius ETL vs Message Broker technologijos įrankius? Jei jo neturite, įsigykite. BI yra daug didesnis nei normalizuotas atominis sluoksnis, OLAP, žvaigždžių schemas ir ODS.

Supratimas ir patirtis atpažinti BI reikalavimus ir jų sprendimus yra labai svarbūs norint tinkamai formalizuoti vartotojų poreikius ir kurti bei įgyvendinti jų sprendimus. Jei jūsų vartotojų bendruomenei sunku apibūdinti reikalavimus, sandėlio komanda turi tai suprasti. Bet jei sandėlio komanda

nepripažįsta konkretaus BI taikymo, pavyzdžiui, duomenų gavybos, tada nėra geriausia, kad BI aplinkos dažnai apsiriboja pasyviomis saugyklomis. Tačiau šių technologijų ignoravimas nesumenkina jų svarbos ir poveikio jūsų organizacijos verslo žvalgybos galimybių atsiradimui, taip pat informacijos turtui, kurį planuojate reklamuoti.

Dizainas turi apimti piešimo sąvoką ir abiem reikia kompetentingo asmens. Be to, planuojant reikalinga komandos darbo filosofija ir atitiktis standartams. Pavyzdžiui, jei jūsų įmonė sukūrė platformos standartą arba nustatė tam tikrą RDBVS, kurią ji nori standartizuoti visoje platformoje, būtina, kad visi komandos nariai laikytųsi tų standartų. Paprastai komanda išreiškia standartizacijos poreikį (vartotojų bendruomenėms), tačiau pati komanda nenori laikytis standartų, nustatytų kitose įmonės srityse ar net panašiose įmonėse. Tai ne tik veidmainiška, bet ir įrodo, kad įmonė nepajėgi išnaudoti turimų išteklių ir investicijų. Tai nereiškia, kad nėra situacijų, dėl kurių būtų reikalinga nestandartizuota platforma ar technologija; tačiau sandėlio pastangomis

jie turėtų pavydžiai saugoti įmonės standartus, kol verslo reikalavimai nenurodys kitaip.

Trečias pagrindinis komponentas, reikalingas kuriant BI organizaciją, yra disciplina.
Tai visiškai priklauso nuo individų ir nuo aplinkos. Projektų planuotojai, rėmėjai, architektai ir vartotojai turi įvertinti discipliną, reikalingą kuriant įmonės informacinį turtą. Dizaineriai savo projektavimo pastangas turi nukreipti taip, kad papildytų kitas visuomenei reikalingas pastangas.

Pavyzdžiui, tarkime, kad jūsų įmonė kuria ERP programą, kurioje yra sandėlio komponentas.
Taigi ERP projektuotojai yra atsakingi už bendradarbiavimą su sandėlio aplinkos komanda, kad nekonkuruotų ir nedubliuotų jau pradėtų darbų.

Disciplina taip pat yra tema, kurią turi spręsti visa organizacija ir kuri paprastai nustatoma ir įgaliojama vykdomojo lygmens.
Ar vadovai nori laikytis suplanuoto požiūrio? Metodas, kuris žada sukurti informacijos turinį, kuris galiausiai suteiks vertę visoms įmonės sritims, bet galbūt kels pavojų individualioms ar padalinių darbotvarkėms? Prisiminkite posakį: „Galvoti apie viską svarbiau nei galvoti apie vieną dalyką“. Šis posakis galioja BI organizacijoms.

Deja, daugelis sandėlių sutelkia savo pastangas siekdami nukreipti ir teikti vertę konkrečiam skyriui ar konkretiems vartotojams, mažai atsižvelgdami į visą organizaciją. Tarkime, vadybininkas prašo pagalbos iš areštinės komandos. Komanda reaguoja 90 dienų pastangomis, kurios apima ne tik vykdomosios valdžios nustatytų pranešimų reikalavimų pateikimą, bet ir užtikrinimą, kad duoti Prieš įtraukiant į siūlomą kubo technologiją, bazė sumaišoma į atominį lygį.
Šis inžinerinis papildymas užtikrina, kad namų įmonė gaus naudos duoti reikalingas vadovui.
Tačiau vadovas kalbėjosi su išorės konsultacinėmis įmonėmis, kurios pasiūlė panašią paraišką ir pristatymą per mažiau nei 4 savaites.

Darant prielaidą, kad vidinė „warehouse“ komanda yra kompetentinga, vykdomasis asmuo turi pasirinkimą. Kas gali palaikyti papildomą inžinerinę discipliną, reikalingą įmonės informacijos turtui padidinti, arba gali pasirinkti greitai sukurti savo sprendimą. Atrodo, kad pastarasis pasirenkamas pernelyg dažnai ir tik padeda sukurti informacijos talpyklas, kurios naudingos keliems ar asmeniui.

Trumpalaikiai ir ilgalaikiai tikslai

Architektai ir projektų planuotojai turi įforminti ilgalaikę bendros architektūros viziją ir BI organizacijos plėtros planus. Šis trumpalaikio pelno ir ilgalaikio planavimo derinys yra dvi BI pastangų pusės. Trumpalaikės pajamos yra BI aspektas, susietas su jūsų sandėlio iteracijomis.

Čia planuotojai, architektai ir rėmėjai sutelkia dėmesį į konkrečių verslo reikalavimų tenkinimą. Šiame lygyje statomos fizinės konstrukcijos, perkamos technologijos ir diegiama technika. Jie jokiu būdu nėra skirti tam tikriems reikalavimams, kuriuos nustato konkrečios vartotojų bendruomenės. Viskas daroma siekiant patenkinti konkrečius konkrečios bendruomenės nustatytus reikalavimus.
Tačiau ilgalaikis planavimas yra kitas BI aspektas. Būtent čia planai ir projektai užtikrino, kad bet kokia fizinė struktūra buvo pastatyta, technologijos parinktos ir atliktos technikos buvo nukreiptos į įmonę. Būtent ilgalaikis planavimas užtikrina sanglaudą, būtiną siekiant užtikrinti, kad įmonės nauda būtų gauta iš bet kokios trumpalaikės naudos.

Pagrįskite savo BI pastangas

Un duomenų saugykla pati savaime ji neturi prigimtinės vertės. Kitaip tariant, tarp sandėlio technologijų ir įgyvendinimo metodų nėra įgimtos vertės.

Bet kokių sandėlio pastangų vertė yra veiksmuose, atliekamuose dėl sandėlio aplinkos ir laikui bėgant išplėtoto informacijos turinio. Tai labai svarbu suprasti prieš bandant įvertinti kokios nors iniciatyvos „wherehouse“ vertę.

Pernelyg dažnai architektai ir planuotojai bando pritaikyti vertę fiziniams ir techniniams sandėlio komponentams, nors iš tikrųjų vertė yra pagrįsta verslo procesais, kuriuos teigiamai veikia sandėlis ir gerai užfiksuota informacija.

Čia yra iššūkis steigiant BI: kaip pateisinate investicijas? Jei pats namas neturi vidinės vertės, projektų planuotojai turi ištirti, apibrėžti ir formalizuoti naudą tiems asmenims, kurie naudos sandėlį konkretiems verslo procesams ar saugomos informacijos vertei didinti, arba abiem.

Kad viskas būtų sudėtinga, bet koks verslo procesas, paveiktas sandėlio pastangų, gali duoti „didelės“ arba „lengvos“ naudos. Didelė nauda yra apčiuopiama investicijų grąžos (IG) matavimo metrika – pavyzdžiui, per tam tikrą laikotarpį atsargų apverčiama papildomai arba mažesnės siuntos transportavimo išlaidos. Sunkiau apibrėžti subtilią naudą, pavyzdžiui, geresnę prieigą prie informacijos, atsižvelgiant į apčiuopiamą vertę.

Prijunkite savo projektą, kad sužinotumėte verslo prašymai

Per dažnai projektų planuotojai bando susieti sandėlio vertę su amorfiniais įmonės tikslais. Teigdami, kad „sandėlio vertė yra pagrįsta mūsų gebėjimu patenkinti strateginius prašymus“, diskusiją pradedame maloniai. Tačiau vien to nepakanka norint nustatyti, ar prasminga investuoti į sandėlį. Geriausia sandėlio atstovus susieti su konkrečiomis verslo užklausomis ir pastabomis.

Išmatuokite IG

Apskaičiuoti IG sandėlyje gali būti ypač sunku. Ypač sunku, jei veda

konkretus pasikartojimas yra kažkas neapčiuopiamo arba lengvai išmatuojamo. Vienas tyrimas parodė, kad vartotojai suvokia du pagrindinius BI iniciatyvų privalumus:

• ▪ Sukurti gebėjimą priimti sprendimus
• ▪ Sukurti prieigą prie informacijos
  Šie pranašumai yra švelnūs (arba lengvi). Nesunku suprasti, kaip galime apskaičiuoti IG, remdamiesi sunkia (ar didesne) nauda, ​​pvz., sumažėjusiomis gabenimo sąnaudomis, tačiau kaip įvertinti gebėjimą priimti geresnius sprendimus?
  Tai neabejotinai yra iššūkis projektų planuotojams, kai jie bando priversti įmonę investuoti į tam tikras sandėlio pastangas. Didėjantys pardavimai ar mažėjančios sąnaudos nebėra pagrindinės BI aplinką skatinančios temos.
  Vietoj to, jūs ieškote verslo užklausų dėl geresnės prieigos prie informacijos, kad konkretus skyrius galėtų greičiau priimti sprendimus. Tai yra strateginiai veiksniai, kurie yra vienodai svarbūs įmonei, tačiau yra dviprasmiškesni ir sunkiau apibūdinami apčiuopiama metrika. Tokiu atveju IG apskaičiavimas gali būti klaidinantis, jei ne nesvarbus.
  Projekto kūrėjai turi sugebėti parodyti apčiuopiamą vertę, kad vadovai galėtų nuspręsti, ar investicija į tam tikrą iteraciją yra verta. Tačiau mes nesiūlysime naujo IG apskaičiavimo metodo, nepateiksime jokių argumentų už ar prieš.
  Yra daug straipsnių ir knygų, kuriose aptariami IG skaičiavimo pagrindai. Yra specialių vertės pasiūlymų, tokių kaip investicijų vertė (VOI), kuriuos siūlo tokios grupės kaip „Gartner“, kuriuos galite ištirti. Vietoj to, mes sutelksime dėmesį į pagrindinius bet kokios IG aspektus ar kitus vertės pasiūlymus, į kuriuos turite atsižvelgti. Taikant IG Be argumento apie „kietą“ ir „minkštą“ naudą, susijusią su BI pastangomis, yra ir kitų klausimų, į kuriuos reikia atsižvelgti taikant IG. Pavyzdžiui:

Per daug santaupų priskyrimas DW pastangoms, kurios vis tiek būtų
Tarkime, kad jūsų įmonė perėjo nuo pagrindinio kompiuterio architektūros prie paskirstytos UNIX aplinkos. Taigi bet koks sutaupymas, kuris gali būti (arba negali būti) sutaupytas iš tų pastangų, neturėtų būti priskirtas vien tik sandėliui, jei iš viso (?).

Ne viską atsiskaityti brangu. Ir yra daug dalykų, į kuriuos reikia atsižvelgti. Apsvarstykite šį sąrašą:

• ▪ Paleidimo kaina, įskaitant pagrįstumą.
• ▪ Specialios aparatinės įrangos su susijusia saugykla ir ryšiais kaina
• ▪ Programinės įrangos kaina, įskaitant valdymą duoti ir kliento / serverio plėtiniai, ETL programinė įranga, DSS technologijos, vizualizacijos įrankiai, planavimo ir darbo eigos programos bei stebėjimo programinė įranga, .
• ▪ Konstrukcijos projektavimo kaina duoti, kuriant ir optimizuojant
• ▪ Programinės įrangos kūrimo išlaidos, tiesiogiai susijusios su BI pastangomis
• ▪ Namų palaikymo išlaidos, įskaitant našumo optimizavimą, įskaitant programinės įrangos versijos valdymą ir pagalbos operacijas Taikykite „Big-Bang“ IG. Sandėlio kūrimas kaip viena milžiniška pastanga pasmerkta žlugti, todėl taip pat apskaičiuokite IG didelės įmonės iniciatyvai Pasiūlymas stebina ir tai, kad planuotojai ir toliau menkai bando įvertinti visų pastangų vertę. Kodėl planuotojai verslo iniciatyvai stengiasi suteikti piniginę vertę, jei plačiai žinoma ir pripažįstama, kad sunku įvertinti konkrečias iteracijas? Kaip tai įmanoma? Su keliomis išimtimis tai neįmanoma. Nedaryk to. Dabar, kai išsiaiškinome, ko nedaryti skaičiuojant IG, pateikiame keletą punktų, kurie padės nustatyti patikimą BI pastangų vertės įvertinimo procesą.

ROI sutikimo gavimas. Nepriklausomai nuo jūsų pasirinktos BI pastangų vertės įvertinimo technikos, dėl jos turi susitarti visos šalys, įskaitant projektų planuotojus, rėmėjus ir įmonių vadovus.

Suskaidykite IG į identifikuojamas dalis. Būtinas žingsnis siekiant pagrįsto IG skaičiavimo yra sutelkti šį skaičiavimą į konkretų projektą. Tai leidžia įvertinti vertę pagal konkrečius įvykdytus verslo reikalavimus

Apibrėžkite išlaidas. Kaip minėta, reikia atsižvelgti į daugybę išlaidų. Be to, išlaidos turi apimti ne tik tas, kurios susijusios su individualia iteracija, bet ir su įmonės standartų laikymosi užtikrinimu.

Apibrėžkite naudą. Aiškiai susiedami IG su konkrečiais verslo reikalavimais, turėtume nustatyti naudą, kuri leis atitikti reikalavimus.

Sumažinkite išlaidas ir naudą, kai gausite neišvengiamą naudą. Tai geriausias būdas pagrįsti savo vertinimus grynąja dabartine verte (NPV), o ne bandymu numatyti būsimą pajamų vertę ateityje.

Skirkite laiko IG padalyti iki minimumo. Tai gerai dokumentuota, ilgainiui jis buvo naudojamas jūsų IG.

Naudokite daugiau nei vieną IG formulę. Yra daug metodų, kaip prognozuoti IG, ir jūs turėtumėte planuoti naudoti vieną ar kelis iš jų, įskaitant grynąją dabartinę vertę, vidinę grąžos normą (IRR) ir atsipirkimą.

Apibrėžkite pakartojamą procesą. Tai labai svarbu apskaičiuojant bet kokią ilgalaikę vertę. Visoms paskesnėms projekto sekoms turėtų būti dokumentuojamas vienas kartojamas procesas.

Išvardintos problemos yra dažniausios, kurias nustato wasnamų aplinkos ekspertai. Vadovybės reikalavimas užtikrinti „didžiojo sprogimo“ IG yra labai painus. Jei pradėsite visus IG skaičiavimus suskirstydami juos į identifikuojamas, apčiuopiamas dalis, turėsite gerą galimybę tiksliai įvertinti IG.

Klausimai apie IG privalumus

Kad ir kokia būtų jūsų nauda, ​​minkšta ar kieta, galite vadovautis keliais pagrindiniais klausimais, kad nustatytumėte jų vertę. Pavyzdžiui, naudodami paprastą skalės sistemą nuo 1 iki 10, galite išmatuoti bet kokių pastangų poveikį naudodami šiuos klausimus:

• Kaip įvertintumėte supratimą apie duoti stebite šį savo įmonės projektą?
• Kaip įvertintumėte proceso patobulinimus dėl šio projekto?
• Kaip įvertintumėte naujų įžvalgų ir išvadų, kurias dabar padarė ši iteracija, poveikį
• Koks buvo naujos ir geresnės kompiuterinės aplinkos poveikis dėl to, ko išmokta? Jei atsakymų į šiuos klausimus yra nedaug, gali būti, kad įmonė nėra verta investicijų. Aukšto balo klausimai rodo reikšmingą vertės padidėjimą ir turėtų būti tolesnio tyrimo gairės. Pavyzdžiui, aukštas balas už procesų tobulinimą turėtų paskatinti dizainerius ištirti, kaip procesai buvo patobulinti. Galite pastebėti, kad dalis arba visas gautas pelnas yra apčiuopiamas, todėl galima lengvai pritaikyti piniginę vertę. Kaip išnaudoti visas pirmosios iteracijos galimybes sandėlis Didžiausias jūsų įmonės pastangų pelnas dažnai būna per pirmąsias kelias iteracijas. Šios ankstyvos pastangos tradiciškai nustato visuomenei naudingiausią informacijos turinį ir padeda sukurti technologinį pagrindą vėlesnėms BI programoms. Paprastai kiekviena paskesnė seka duoti sandėlių projektų atneša vis mažiau papildomos vertės visai įmonei. Tai ypač aktualu, jei iteracija neprideda naujų temų arba nepatenkina naujos vartotojų bendruomenės poreikių.

Ši saugojimo funkcija taip pat taikoma auginant krūvas duoti istorikai. Kadangi vėlesnės pastangos reikalauja daugiau duoti ir kaip daugiau duoti laikui bėgant supilama į sandėlį, didžioji dalis duoti ji tampa mažiau aktuali naudojamai analizei. Šie duoti jie dažnai vadinami duoti neveikia ir visada brangu juos išlaikyti, nes jie beveik nenaudojami.

Ką tai reiškia projekto rėmėjams? Iš esmės pirmieji rėmėjai dalijasi daugiau nei investicinės išlaidos. Tai yra svarbiausia, nes jie yra postūmis sukurti platų sandėlio technologinės ir išteklių aplinkos sluoksnį, įskaitant organinę.

Tačiau šie pirmieji žingsniai turi didžiausią vertę, todėl projektų planuotojai dažnai turi pagrįsti investicijas.
Projektai, atlikti po jūsų BI iniciatyvos, gali turėti mažesnes (palyginti su pirmąja) ir tiesiogines išlaidas, tačiau atneša mažiau vertės įmonei.

O organizacijų savininkai turi pradėti svarstyti, kaip mesti kaupimąsi duoti ir mažiau svarbių technologijų.

Duomenų gavyba: gavyba Duoti

Daugeliui architektūrinių komponentų reikia įvairių duomenų gavybos technologijų ir metodų.
pavyzdžiui, skirtingi „agentai“, skirti nagrinėti lankytinas vietas klientų, įmonės operacines sistemas ir už tą patį dw. Šie agentai gali būti pažangūs neuroniniai tinklai, apmokyti pagal tendencijas, pvz., būsimą produktų paklausą, pagrįstą pardavimo akcijomis; taisyklėmis pagrįsti varikliai, skirti reaguoti į rinkinį duota aplinkybės, pavyzdžiui, medicininė diagnozė ir gydymo rekomendacijos; ar net paprasti agentai, turintys pranešti apie išimtis aukščiausio lygio vadovams. Paprastai šie ekstrahavimo procesai duoti si

patikrinti realiu laiku; todėl jie turi būti visiškai sujungti su judėjimu duoti patys.

Internetinis analitinio apdorojimo apdorojimas

Internetinė analizė

Galimybė pjaustyti, pjaustyti, ridenti, gręžti ir atlikti analizę
kas, jei, patenka į IBM technologijų rinkinio taikymo sritį. Pavyzdžiui, DB2 yra internetinės analitinio apdorojimo (OLAP) funkcijos, kurios pateikia matmenų analizę į DBXNUMX variklį. duomenų bazė tas pats.

Funkcijos papildo SQL matmenų naudingumą, tuo pačiu išnaudodamos visus natūralios DB2 dalies privalumus. Kitas OLAP integravimo pavyzdys yra ištraukimo įrankis DB2 OLAP Analyzer Server. Ši technologija leidžia greitai ir automatiškai nuskaityti DB2 OLAP serverio kubus, kad būtų galima rasti ir pranešti apie duoti neįprastas ar netikėtas bet kuriam kubui prekybos analitikui. Galiausiai, DW centro funkcijos suteikia galimybę architektams, be kita ko, patikrinti DB2 OLAP kubo serverio profilį kaip natūralią ETL procesų dalį.

Erdvinė analizė Erdvinė analizė

Erdvė yra pusė panoramai būtinų analitinių inkarų (laidų).
plati analitinė (laikas reprezentuoja kitą pusę). Sandėlio atominis lygis, pavaizduotas 1.1 pav., apima ir laiko, ir erdvės pagrindus. Laiko žymenų analizė pririša prie laiko ir adreso informacijos inkaro analizė pagal erdvę. Laiko žymos atlieka analizę pagal laiką, o adreso informacija atlieka analizę pagal erdvę. Diagramoje parodytas geokodavimas – adresų konvertavimo į taškus žemėlapyje arba erdvės taškais procesas, kad analizėje būtų galima naudoti tokias sąvokas kaip atstumas ir viduje/išorėje – atliekama atominiu lygmeniu ir analitikui prieinama erdvinė analizė. IBM teikia erdvinius plėtinius, sukurtus kartu su Aplinkos sistemos tyrimų institutu (ESRI), al duomenų bazė DB2, kad erdviniai objektai būtų palaikomi kaip įprasta dalis duomenų bazė santykinis. db2

Erdviniai plėtikliai taip pat teikia visus SQL plėtinius, kad galėtumėte pasinaudoti erdvine analize. Pavyzdžiui, SQL plėtiniai, dėl kurių reikia pateikti užklausą
atstumas tarp adresų arba tai, ar taškas yra apibrėžtoje daugiakampio srityje, ar už jos ribų, yra analitinis standartas naudojant erdvinį plėtiklį. Daugiau informacijos rasite 16 skyriuje.

duomenų bazė-Resident Tools Tools duomenų bazė- Gyventojas

DB2 turi daug SQL BI nuolatinių funkcijų, kurios padeda analizuoti veiksmą. Jie apima:

• Rekursijos funkcijos analizei atlikti, pavyzdžiui, „rasti visas įmanomas skrydžio trajektorijas iš San Franciskas a NY".
• Analitinės reitingavimo, kaupiamosios, kubo ir apibendrinimo funkcijos, palengvinančios užduotis, kurios paprastai atliekamos tik naudojant OLAP technologiją, dabar yra natūrali sistemos variklio dalis. duomenų bazė
• Galimybė kurti lenteles su rezultatais
  Pardavėjai duomenų bazė lyderiai sumaišo daugiau BI funkcijų duomenų bazė tas pats.
  Pagrindiniai tiekėjai duomenų bazę jie maišo daugiau BI funkcijų duomenų bazė tas pats.
  Tai suteikia geresnį BI sprendimų našumą ir daugiau vykdymo parinkčių.
  DB2 V8 savybės ir funkcijos išsamiai aptariamos šiuose skyriuose:
  Techninė architektūra ir duomenų valdymo pagrindai (5 skyrius)

• DB2 BI pagrindai (6 skyrius)
• DB2 materializuotos užklausų lentelės (7 skyrius)
• DB2 OLAP funkcijos (13 skyrius)
• DB2 patobulintos BI savybės ir funkcijos (15 skyrius) Supaprastinta duomenų perdavimo sistema Pristatymo sistema duoti supaprastinta

1.1 paveiksle pavaizduota architektūra apima daugybę struktūrų duoti fizinis. Vienas iš jų yra sandėlis duoti veikiančios. Paprastai ODS yra orientuotas į objektą, integruotas ir dabartinis. Galite sukurti ODS, kad palaikytumėte, pavyzdžiui, pardavimo biurą. OAM pardavimai papildytų duoti iš daugelio skirtingų sistemų, bet išsaugotų tik, pavyzdžiui, šiandienines operacijas. ODS taip pat gali būti atnaujinamas daug kartų per dieną. Kartu procesai stumia i duoti integruotas į kitas programas. Ši struktūra yra specialiai sukurta integruoti duoti dabartinis ir dinamiškas, todėl gali būti naudingas realiojo laiko analizei, pvz., teikiant paslaugų agentus klientų Kliento dabartinė pardavimo informacija, ištraukdama pardavimo tendencijų informaciją iš pačios atsargos. Kita struktūra, parodyta 1.1 paveiksle, yra formali dw būsena. Tai ne tik būtinos integracijos, kokybės vykdymo vieta duoti, ir transformacijos duoti gaunamo sandėlio, bet taip pat yra patikima ir laikina sandėliavimo vieta duoti replikacijas, kurios galėtų būti naudojamos analizuojant realiuoju laiku. Jei nuspręsite naudoti ODS arba sustojimo zoną, tai vienas geriausių įrankių šioms struktūroms užpildyti duoti naudojant skirtingus veiklos šaltinius yra DB2 nevienalytė paskirstyta užklausa. Šią galimybę teikia pasirenkama DB2 priemonė, vadinama DB2 Relational Connect (tik užklausoms) ir DB2 DataJoiner (atskiras produktas, teikiantis užklausų, įterpimo, naujinimo ir ištrynimo galimybes heterogeniškoms paskirstytoms RDBVS).

Ši technologija leidžia architektams duoti susieti duoti gamybos su analitiniais procesais. Ši technologija ne tik gali prisitaikyti prie beveik bet kokių replikacijos poreikių, kurie gali kilti naudojant realiojo laiko analizę, bet ir gali prisijungti prie įvairių duoti populiariausi, įskaitant DB2, Oracle, Sybase, SQL Server, Informix ir kt. DB2 DataJoiner gali būti naudojamas struktūrai užpildyti duoti formalus, pvz., ODS ar net nuolatinė lentelė, atstovaujama sandėlyje, skirta greitam momentinių atnaujinimų atkūrimui arba pardavimui. Žinoma, pačios šios struktūros duoti galima užpildyti naudojant

kita svarbi technologija, sukurta replikuoti duoti, IBM DataPropagator Relational. (DataPropagator yra atskiras produktas centrinėms sistemoms. DB2 UNIX, Linux, Windows ir OS/2 apima replikavimo paslaugas duoti kaip standartinė funkcija).
Kitas judėjimo būdas duoti Įmonėje veikiantis programų integratorius, kitaip žinomas kaip pranešimų tarpininkas. Ši unikali technologija leidžia neprilygstamai valdyti nukreipimą ir perkėlimą. duoti aplink kompaniją. IBM turi plačiausiai naudojamą pranešimų tarpininką MQSeries arba produkto variantą, kuris apima reikalavimus e-komercija, IBM WebSphere MQ.
Per più discussione su come sfruttare MQ per sostenere un magazzino e un ambiente BI, visitare Interneto svetainė del libro. Per ora, è sufficiente dire che questa tecnologia è un mezzo eccellente per catturare e trasformare (utilizzando MQSeries Integrator) duoti tiksliniai darbuotojai, įdarbinti BI sprendimams. MQ technologija buvo integruota ir supakuota į UDB V8, o tai reiškia, kad pranešimų eilės dabar gali būti valdomos taip, tarsi jos būtų DB2 lentelės. Suvirinimo eilės pranešimų samprata ir visata duomenų bazė santykių nukreipia į galingą pristatymo aplinką duoti.

Nulinė delsa Nulinė delsa

Galutinis strateginis IBM tikslas yra nulinės delsos analizė. Kaip apibrėžė
Gartner, BI sistema turi sugebėti daryti išvadas, gauti ir pateikti informaciją analitikams pagal poreikį. Žinoma, iššūkis yra maišyti duoti dabartinis ir realiu laiku su reikalinga istorine informacija, tokia kaip i duoti susijusi tendencija / modelis arba išgauta įžvalga, pvz., klientų profiliavimas.

Tokia informacija apima, pavyzdžiui, identifikavimą klientų didelės ar mažos rizikos arba kokie produktai i klientų greičiausiai pirks, jei pirkinių krepšeliuose jau bus sūrio.

Nulinės delsos gavimas iš tikrųjų priklauso nuo dviejų pagrindinių mechanizmų:

• Visiška sąjunga duoti kurios analizuojamos nusistovėjusiomis technikomis ir BI sukurtais įrankiais
• Pristatymo sistema duoti veiksmingos siekiant užtikrinti, kad realiojo laiko analizė tikrai būtų prieinama. Šios būtinos nulinės delsos sąlygos nesiskiria nuo dviejų IBM nustatytų ir aukščiau aprašytų tikslų. Tvirtas sujungimas duoti tai yra IBM vientisos integracijos programos dalis. Ir sukurti pristatymo sistemą duoti efektyvumas visiškai priklauso nuo turimų technologijų, kurios supaprastina pristatymo procesą duoti. Todėl du iš trijų IBM tikslų yra labai svarbūs norint pasiekti trečiąjį. IBM sąmoningai tobulina savo technologiją, siekdama užtikrinti, kad sandėliavimo pastangos būtų nulinės delsos. Santrauka / sintezė Jūsų BI organizacija pateikia aplinkos kūrimo planą
  iteratyviai. Jis turi būti pritaikytas, kad atspindėtų jūsų verslo poreikius, tiek dabartinius, tiek būsimus. Be plačios architektūrinės vizijos, sandėlio iteracijos yra šiek tiek daugiau nei atsitiktinis centrinio sandėlio įgyvendinimas, kuris mažai padeda sukurti didelę, informatyvią įmonę. Pirmoji kliūtis projektų vadovams – kaip pagrįsti investicijas, reikalingas BI organizacijai auginti. Nors investicijų grąžos skaičiavimai išliko pagrindine atsargų laimėjimų dalimi, vis sunkiau juos tiksliai numatyti. Tai paskatino kitus metodus, kaip nustatyti, ar uždirbate savo pinigus. Pavyzdžiui, investicijų vertė2 (VOI) perkama kaip sprendimas. Tai priklauso architektams duoti ir projektų planuotojai sąmoningai generuoja ir teikia informaciją vartotojų asociacijoms, o ne tik teikia paslaugas duoti. Tarp jų yra didžiulis skirtumas. Informacija yra kažkas, kas lemia sprendimų priėmimą ir veiksmingumą; santykinai, t.y duoti jie yra tos informacijos kūrimo blokai.

Net jei kritikuoja šaltinį duoti Siekiant patenkinti verslo poreikius, BI aplinka turėtų atlikti didesnį vaidmenį kuriant informacijos turinį. Turime imtis papildomų veiksmų, kad išvalytume, integruotume, transformuotume ar kitaip sukurtume informacijos turinį, pagal kurį vartotojai galėtų veikti, ir tada turime užtikrinti, kad tie veiksmai ir sprendimai, jei pagrįsta, atsispindėtų BI aplinkoje. Jei sandėlį perkelsime aptarnauti tik duoti, būkite tikri, kad naudotojų asociacijos sukurs informacijos turinį, reikalingą imtis veiksmų. Tai užtikrina, kad jų bendruomenė galės priimti geresnius sprendimus, tačiau įmonė kenčia nuo žinių, kurias jie panaudojo, stokos. Dato kad architektai ir projektų planuotojai inicijuoja konkrečius projektus BI aplinkoje, jie lieka atskaitingi visai įmonei. Paprastas šios dvipusės BI iteracijų funkcijos pavyzdys yra šaltinyje duoti. Visi duoti gauti konkrečių komercinių užklausų turi būti užpildyti pirmame atominiame sluoksnyje. Tai užtikrina įmonės informacinio turto plėtrą, taip pat valdo, sprendžia konkrečias iteracijoje apibrėžtas vartotojų užklausas.

Kas yra duomenų saugykla?

Duomenų saugyklos buvo informacinių sistemų architektūros šerdis nuo 1990 m. ir palaiko informacijos procesus, siūlydama tvirtą integruotą platformą duoti istorija, kuri buvo grindžiama tolesne analize. THE duomenų saugykla jas lengva integruoti į nesuderinamų programų sistemų pasaulį. Duomenų saugyklos ji tapo mada. Duomenų saugyklos tvarkyti ir įsiminti i duoti būtini informacijos ir analitiniams procesams remiantis ilga istorine laiko perspektyva. Visa tai reikalauja didelių ir nuolatinių pastangų statant ir prižiūrint duomenų saugykla.

Taigi, kas yra a duomenų saugykla"? duomenų saugykla Ir:

• ▪ orientuotas į dalyką
• ▪ integruota sistema
• ▪ laiko kitimas
• ▪ nepastovūs (neatšaukia)

kolekcija duoti naudojami vadybiniams sprendimams remti įgyvendinant procesus.
I duoti įdėta duomenų saugykla jie dažniausiai kyla iš veiklos aplinkos. The duomenų saugykla jis pagamintas iš saugojimo bloko, fiziškai atskirto nuo likusios sistemos dalies, kuri jame yra duoti anksčiau transformuotos taikomųjų programų, kurios naudoja informaciją, gaunamą iš operacinės aplinkos.

Pažodinis a apibrėžimas duomenų saugykla ji nusipelno išsamaus paaiškinimo, nes yra svarbių motyvų ir pagrindinių reikšmių, apibūdinančių sandėlio savybes.

DALYKINĖ ORIENTACIJA TEMINIAI

Pirmasis bruožas a duomenų saugykla yra tai, kad jis yra orientuotas į pagrindinius įmonės dalykus. Procesų vadovas per duoti tai prieštarauja labiau klasikiniam metodui, kuris numato taikomųjų programų orientavimą į procesus ir funkcijas, o šis metodas dažniausiai naudojamas daugumoje nenaujesnių valdymo sistemų.

Veiklos pasaulis sukurtas atsižvelgiant į programas ir funkcijas, pvz., paskolas, santaupas, banko korteles ir finansų įstaigos pasitikėjimą. Dw pasaulis yra suskirstytas į pagrindines temas, tokias kaip klientas, pardavėjas, produktas ir veikla. Temų derinimas turi įtakos projektavimui ir įgyvendinimui duoti rasta dw. Svarbiausia, kad pagrindinė tema paliečia svarbiausią rakto struktūros dalį.

Programų pasauliui įtakos turi tiek duomenų bazės, tiek procesų projektavimas. Dw pasaulis yra orientuotas tik į vaizdo modeliavimą duoti ir apie dizainą duomenų bazė. Proceso projektavimas (klasikine forma) nėra dw aplinkos dalis.

Proceso/funkcijos taikymo ir dalyko pasirinkimo skirtumai taip pat atsiskleidžia kaip turinio skirtumai. duoti detaliu lygiu. THE duoti del dw neįtraukti i duoti kurios nebus naudojamos DSS apdoroti, kai taikomos programos

orientuotas į operaciją duoti turi i duoti nedelsiant patenkinti funkcinius / apdorojimo reikalavimus, kurie gali būti naudingi arba nenaudoti DSS analitiko.
Kitas svarbus būdas, skirtas į veiklą orientuotoms programoms duoti skiriasi nuo duoti dw yra ataskaitose duoti. Aš duoti operatyvininkai palaiko nuolatinį ryšį tarp dviejų ar daugiau lentelių, pagrįstų aktyvia verslo taisykle. THE duoti dw apima laiko spektrą, o dw yra daug pranešimų. Daugelis prekybos taisyklių (ir atitinkamai daug ataskaitų apie duoti ) yra atstovaujamos sandėlyje duoti tarp dviejų ar daugiau stalų.

(Norėdami gauti išsamų paaiškinimą, kaip santykiai tarp duoti yra tvarkomi DW, žr. techninę temą šiuo klausimu.)
Žvelgiant iš jokios kitos perspektyvos, išskyrus esminį skirtumą tarp funkcinės/proceso programos pasirinkimo ir dalyko pasirinkimo, nėra esminio skirtumo tarp operacinių sistemų ir duoti ir DW.

INTEGRACIJA INTEGRACIJA

Svarbiausias dw aplinkos aspektas yra tas, kad i duoti dw yra lengvai integruojami. VISADA. BE IŠIMČIŲ. Pati dw aplinkos esmė ta, kad i duoti sandėlio ribose yra integruoti.

Integracija atsiskleidžia įvairiais būdais – nuosekliais identifikuotais susitarimais, nuosekliu kintamųjų matavimu, nuosekliomis koduotomis struktūromis, fiziniais atributais. duoti nuoseklus ir pan.

Bėgant metams įvairių programų kūrėjai priėmė daugybę sprendimų, kaip programa turėtų būti kuriama. Dizainerių paraiškų stilius ir individualizuoti dizaino sprendimai atsiskleidžia šimtu būdų: kodavimo skirtumais, raktų struktūra, fizinėmis savybėmis, identifikavimo sutartimis ir pan. Daugelio programų kūrėjų kolektyvinis gebėjimas kurti nenuoseklias programas yra legendinis. 3 paveiksle atskleidžiami kai kurie svarbiausi programų kūrimo skirtumai.

Kodavimas: Kodavimas:

Programų kūrėjai lauko kodavimą – lytį – pasirinko keliais būdais. Dizaineris nurodo lytį kaip „m“ ir „f“. Kitas dizaineris nurodo lytį kaip „1“ ir „0“. Kitas dizaineris vaizduoja lytį kaip „x“ ir „y“. Kitas dizaineris reprezentuoja lytį kaip „vyrą“ ir „moterį“. Tikrai nesvarbu, kaip seksas patenka į DW. „M“ ir „F“ tikriausiai yra tokie pat geri kaip bet koks vaizdas.

Svarbu tai, kad iš kokio šaltinio kiltų sekso laukas, tas laukas į DW patenka nuosekliai integruotoje būsenoje. Todėl, kai laukas įkeliamas į DW iš programos, kurioje jis buvo pavaizduotas išorėje „M“ ir „F“ formatu, duoti turi būti konvertuotas į DW formatą.

Atributų matavimas: Measurement of Atributai:

Bėgant metams programų dizaineriai pasirinko įvairiais būdais matuoti vamzdyną. Dizainerių parduotuvės i duoti dujotiekio centimetrais. Kitas programų dizaineris saugo duoti dujotiekio coliais. Kitas programų dizaineris saugo duoti dujotiekio milijonais kubinių pėdų per sekundę. O kitas dizaineris kaupia vamzdynų informaciją pagal kiemus. Kad ir koks būtų šaltinis, kai dujotiekio informacija patenka į DW, ji turi būti matuojama taip pat.

Kaip parodyta 3 paveiksle, integracijos problemos turi įtakos beveik kiekvienam projekto aspektui – fizinėms projekto savybėms duoti, dilema turėti daugiau nei vieną šaltinį duoti, nenuoseklių nustatytų pavyzdžių, formatų problema duoti nenuoseklus ir pan.

Kad ir koks būtų dizaino argumentas, rezultatas yra tas pats – t duoti turi būti saugomi DW unikaliu ir visuotinai priimtinu būdu, net kai pagrindinės operacinės sistemos saugo i duoti.

Kai DSS analitikas žiūri į DW, analitikas turėtų sutelkti dėmesį į duoti kurie yra sandėlyje,

o ne stebėtis patikimumu ar nuoseklumu duoti.

LAIKO VARIANCIJA

Visi duoti DW jie yra tikslūs tam tikru momentu. Šis pagrindinis bruožas duoti DW labai skiriasi nuo duoti randama veiklos aplinkoje. THE duoti yra tokie pat tikslūs kaip ir prieigos metu. Kitaip tariant, darbo aplinkoje, kai pasiekiamas įrenginys duoti, tikimasi, kad vertės bus tokios pat tikslios kaip ir prieigos metu. Kodėl aš duoti DW yra tikslūs kaip tam tikru momentu (t. y. ne "dabar"), t duoti DW yra „laiko dispersija“.
Laiko dispersija duoti DW yra minimas įvairiais būdais.
Paprasčiausias būdas yra i duoti DW atstovo duoti per ilgą laikotarpį – nuo ​​penkerių iki dešimties metų. Veiklos aplinkos laiko horizontas yra daug trumpesnis nei dabartinės vertės iki šešiasdešimt devyniasdešimt
Programos, kurios turi gerai veikti ir turi būti pasiekiamos operacijoms apdoroti, turi turėti minimalų kiekį duoti jei jie leidžia bet kokį lankstumą. Taigi veikiančios programos turi trumpą laiko horizontą, pavyzdžiui, garso programų projektavimo tema.
Antrasis būdas, kaip „laiko dispersija“ atsiranda DW, yra rakto struktūroje. Kiekvienoje pagrindinėje DW struktūroje netiesiogiai arba aiškiai yra laiko elementas, pvz., diena, savaitė, mėnuo ir kt. Laiko elementas beveik visada yra sujungto rakto, esančio DW, apačioje. Tokiais atvejais laiko elementas egzistuos netiesiogiai, pvz., kai mėnesio ar ketvirčio pabaigoje visas failas pasikartoja.
Trečiasis laiko dispersijos atvaizdavimo būdas yra tas, kad i duoti DW, tik teisingai užregistruotas, negali būti atnaujintas. THE duoti DW, visais praktiniais tikslais, yra ilga momentinių nuotraukų serija. Žinoma, jei momentinė nuotrauka buvo padaryta neteisingai, momentines nuotraukas galima keisti. Tačiau darant prielaidą, kad momentinės nuotraukos padarytos teisingai, jos nepakeičiamos vos padarius. Kai kuriose

Tais atvejais, kai DW momentinės nuotraukos yra modifikuojamos, gali būti neetiška ar net neteisinga. THE duoti veikiantys, tokie pat tikslūs kaip prieigos metu, gali būti atnaujinami, kai reikia.

NĖRA SKINTUS

Ketvirtoji svarbi DW savybė yra tai, kad ji yra nepastovi.
Operacinės aplinkos atnaujinami, įterpiami, ištrinami ir keičiami reguliariai, po kiekvieno įrašo. Tačiau pagrindinė manipuliacija duoti reikalingas DW yra daug lengviau. DW atliekamos tik dviejų rūšių operacijos – pradinis įkėlimas duoti ir prieiga prie duoti. Nėra atnaujinimo duoti (bendra atnaujinimo prasme) DW kaip įprasta apdorojimo operacija. Yra keletas labai galingų šio pagrindinio skirtumo tarp operatyvinio apdorojimo ir DW apdorojimo pasekmių. Projektavimo lygmeniu būtinybė būti atsargiems dėl gedimo atnaujinimo nėra DW veiksnys, nes duoti jis nevykdomas. Tai reiškia, kad fiziniame projektavimo lygmenyje galima pasinaudoti laisvėmis siekiant optimizuoti prieigą duoti, ypač sprendžiant normalizavimo ir fizinio denormalizavimo temas. Kita DW veikimo paprastumo pasekmė yra pagrindinė technologija, naudojama DW aplinkai paleisti. Norint palaikyti internetinius įrašų po įrašo atnaujinimus (kaip dažnai būna operatyvinio apdorojimo atveju), technologija turi turėti labai sudėtingą pagrindą po akivaizdžiu paprastumu.
Technologija, palaikanti atsarginę kopiją ir atkūrimą, operacijas ir failų vientisumą duoti aklavietės aptikimas ir pašalinimas yra gana sudėtingas ir nereikalingas DW apdorojimui. DW charakteristikos, dizaino orientacija, integracija duoti DW, laiko dispersija ir paprastas valdymas duoti, visa tai veda į aplinką, kuri labai labai skiriasi nuo klasikinės veiklos aplinkos. Beveik visų šaltinis duoti DW yra veiklos aplinka. Kyla pagunda manyti, kad yra didžiulis perteklius duoti tarp dviejų aplinkų.
Iš tiesų pirmasis daugelio žmonių įspūdis yra didelis perteklius duoti tarp veiklos aplinkos ir aplinkos

DW plėtinys. Toks aiškinimas yra paviršutiniškas ir parodo nesupratimą, kas vyksta DW.
Iš tikrųjų yra minimalus perteklius duoti tarp veiklos aplinkos ir i duoti iš DW. Apsvarstykite šiuos dalykus: I duoti jie filtruojami duota kad perjungiate iš operacinės aplinkos į DW aplinką. Daug duoti jie niekada neišeina už veiklos aplinkos. Tik kad i duoti kurios reikalingos DSS apdorojimui randa kryptį aplinkoje

▪ laiko horizontas duoti ji labai skiriasi nuo vienos aplinkos. THE duoti darbo aplinkoje jie yra labai švieži. THE duoti DW jie yra daug vyresni. Žvelgiant iš laiko horizonto perspektyvos, veiklos aplinka ir DW labai mažai sutampa.

▪ DW yra duoti santrauka, kurios niekada nėra aplinkoje

▪ aš duoti iš esmės keičiasi, nes jie pereina į 3 paveikslą, parodyta, kad dauguma duoti yra labai modifikuoti, jei jie bus pasirinkti ir perkelti į DW. Kitaip tariant, dauguma duoti jis yra fiziškai ir radikaliai pakeistas, kai jis perkeliamas į DW. Integracijos požiūriu jie nėra vienodi duoti gyvenantys veiklos aplinkoje. Atsižvelgiant į šiuos veiksnius, perteklinis duoti tarp dviejų aplinkų yra retas įvykis, dėl kurio tarp dviejų aplinkų atsiranda mažiau nei 1 % pertekliaus. SANDĖLIO STRUKTŪRA DW turi skirtingą struktūrą. Yra įvairių santraukų ir detalių lygių, kurie atskiria DW.
Įvairūs DW komponentai yra šie:

• metaduomenų
• Duoti dabartinės detalės
• Duoti senų detalių
• Duoti šiek tiek apibendrintai
• Duoti labai apibendrinti

Iki šiol pagrindinis rūpestis yra i duoti dabartinės detalės. Tai yra pagrindinis rūpestis, nes:

• I duoti Dabartinės detalės atspindi naujausius įvykius, kurie visada kelia didelį susidomėjimą ir
• i duoti dabartiniai detalūs duomenys yra dideli, nes jie saugomi žemiausiu detalumo lygiu ir
• i duoti dabartinės detalės beveik visada saugomos disko atmintyje, kuri greitai pasiekiama, bet brangi ir sudėtinga iš I duoti detalės yra senesnės duoti kurios yra saugomos tam tikroje atmintyje masė. Jis pasiekiamas sporadiškai ir saugomas suderinamu detalumo lygiu duoti dabartinės detalės. Nors ir nėra privaloma laikyti alternatyvioje laikmenoje, dėl didelio tūrio duoti suvienyta su sporadine prieiga duoti, saugojimo laikmena duoti senesnės detalės paprastai nesaugomos diske. THE duoti lengvai apibendrinti jie yra duoti kurie distiliuojami nuo rasto žemo detalumo lygio iki dabartinio detalumo lygio. Šis DW lygis beveik visada saugomas disko atmintyje. Projektavimo problemos, kylančios architektui duoti statant šio lygio DW yra:

• Kokiu laiko vienetu apibendrinama aukščiau
• Koks turinys, atributai šiek tiek apibendrins turinį duoti Kitas lygis duoti rastas DW yra tas duoti labai apibendrinta. THE duoti labai apibendrinti yra kompaktiški ir lengvai prieinami. THE duoti labai apibendrinti kartais randami DW aplinkoje ir kitais atvejais t.y duoti labai abstraktūs yra už tiesioginių technologijos, kurioje yra DW, sienų. (bet kuriuo atveju, t duoti labai apibendrinti yra DW dalis, nepaisant to, kur i duoti yra fiziškai apgyvendinti). Galutinis DW komponentas yra metaduomenų komponentas. Daugeliu atžvilgių metaduomenys skiriasi nuo kitų duoti DW, nes metaduomenyse jų nėra duota tiesiogiai paimti iš darbo aplinkos. Metaduomenys DW atlieka ypatingą ir labai svarbų vaidmenį. Metaduomenys naudojami kaip:

• katalogas, padedantis DSS analitikui rasti DW turinį,
• žemėlapių sudarymo vadovas duoti kaip aš duoti buvo transformuoti iš operacinės aplinkos į DW aplinką,
• algoritmų, naudojamų apibendrinant tarp i duoti dabartinės detalės ei duoti šiek tiek apibendrinant, t duoti Apibendrinant galima teigti, kad metaduomenys DW aplinkoje vaidina daug didesnį vaidmenį nei bet kada operacinėje aplinkoje. SENA DETALĖS LAIKYMO TERPĖ Tokiems daiktams laikyti gali būti naudojama magnetinė juosta duoti. Iš tiesų yra daug įvairių laikmenų, į kurias reikėtų atsižvelgti norint saugoti senas duoti detalumo. Priklausomai nuo tūrio duoti, prieigos dažnumas, įrankių kaina ir prieigos tipas, visiškai tikėtina, kad kitiems įrankiams reikės senojo DW detalumo lygio. DUOMENŲ SRAUTAS Yra normalus ir nuspėjamas srautas duoti DW viduje.
  I duoti jie patenka į DW iš veiklos aplinkos. (PASTABA: yra keletas labai įdomių šios taisyklės išimčių. Tačiau beveik visos duoti įveskite DW iš veiklos aplinkos). Dato kad aš duoti jie patenka į DW iš veiklos aplinkos, ji transformuojama taip, kaip aprašyta aukščiau. Jei įvesite DW, t.y duoti įveskite dabartinį detalumo lygį, kaip parodyta. Jis yra ten ir naudojamas tol, kol įvyksta vienas iš trijų įvykių:

• yra išvalytas,
• yra apibendrintas ir (arba) ▪yra Pasenęs procesas DW viduje juda i duoti dabartinė informacija a duoti detalių senas, pagal amžių duoti. Procesas

apibendrinant naudojama detalė duoti apskaičiuoti duoti šiek tiek apibendrinti ir labai apibendrinti lygiai duoti. Yra keletas rodomo srauto išimčių (bus aptarta vėliau). Tačiau dažniausiai didžiajai daugumai duoti rasta DW, sraute duoti tai yra kaip pavaizduota.

NAUDOJANT DUOMENŲ SANDĖLĘ

Nenuostabu, kad įvairūs lygiai duoti DW viduje jie negauna skirtingų naudojimo lygių. Paprastai kuo aukštesnis apibendrinimo lygis, tuo daugiau i duoti jie naudojami.
Daug naudojimo atvejų pasitaiko duoti labai apibendrintas, o senasis duoti detalės beveik niekada nenaudojamos. Yra rimta priežastis perkelti organizaciją į išteklių naudojimo paradigmą. Plačiau apibendrinant i duoti, tuo greičiau ir efektyviau jį pasiekti duoti. Jeigu parduotuvė nustato, kad atlieka daug DW detalių apdorojimo, tada sunaudojama atitinkamai daug mašinos išteklių. Kiekvienas yra suinteresuotas kuo greičiau apdoroti tokio aukšto lygio santrauką.

Daugeliui parduotuvių naudojo DSS analitikas išankstinėje DW aplinkoje duoti detalumo lygiu. Daugeliu atžvilgių atvykimas į duoti išsamus atrodo kaip apsaugos antklodė, net jei yra kitų lygių apibendrinimo. Viena iš architekto veiklų duoti yra atpratinti DSS vartotoją nuo nuolatinio naudojimo duoti žemiausiu detalumo lygiu. Architektas turi du motyvus duoti:

• diegiant grąžinimo sistemą, kai galutinis vartotojas sumoka už sunaudotus išteklius e
• kurie rodo, kad labai gerą reakcijos laiką galima gauti, kai elgsena su i duoti yra aukšto apibendrinimo lygio, o prastas reakcijos laikas atsiranda dėl elgsenos duoti žemame lygyje KITI KLAUSIMAI Yra keletas kitų DW statybos ir valdymo aspektų.
  Pirmiausia reikia atsižvelgti į indeksus. THE duoti aukštesniuose apibendrinimo lygiuose jie gali būti laisvai indeksuojami, o t.y duoti

esant žemesniam detalumo lygiui, jie yra tokie dideli, kad juos galima saikingai indeksuoti. Iš to paties, t.y duoti esant aukštam detalumo lygiui, galima palyginti lengvai pertvarkyti, o apimtis duoti žemesniuose lygiuose jis toks didelis, kad i duoti jų negalima lengvai atnaujinti. Vadinasi, modelis duoti o formalus projektavimo darbas sudaro pagrindą DW, taikomą beveik vien dabartiniam detalumo lygiui. Kitaip tariant, modeliavimo veikla duoti beveik visais atvejais jie netaikomi apibendrinimo lygiams. Kitas struktūrinis aspektas yra padalijimas duoti pateikė DW.

Skirstymas gali būti atliekamas dviem lygiais – lygiu dbms ir taikymo lygiu. Skyriuje lygiu dbms, dbms yra informuojamas apie padalinius ir atitinkamai juos kontroliuoja. Programos lygio padalinio atveju tik programuotojas žino apie padalinius ir atsakomybė už jų administravimą paliekama jam.

Žemiau lygio dbms, daug darbų atliekama automatiškai. Su savarankišku padalinių administravimu susijęs daug nelankstumo. Taikant skyriaus lygmenį duoti del duomenų saugykla, daug darbo tenka programuotojui, tačiau galutinis rezultatas – lankstumas administruojant duoti į duomenų saugykla

KITOS ANOMALIJOS

Nors komponentai duomenų saugykla veikia kaip aprašyta beveik visiems duoti, yra keletas naudingų išimčių, kurias reikia aptarti. Išimtis yra ta duoti viešos suvestinės (vieši suvestiniai duomenys). Šitie yra duoti suvestinės, kurios buvo apskaičiuotos iš duomenų saugykla bet jais naudojasi visuomenė. THE duoti viešosios santraukos yra saugomos ir tvarkomos duomenų saugykla, nors, kaip minėta aukščiau, jie yra išsiaiškinti. Buhalteriai stengiasi tokius gaminti kas ketvirtį duoti pvz., pajamos, ketvirčio išlaidos, ketvirčio pelnas ir pan. Buhalterių atliekamas darbas yra išorinis duomenų saugykla. Tačiau i duoti yra naudojami „viduje“ įmonės viduje – nuo prekyba, pardavimai ir kt. Kita anomalija, apie kurią nebus kalbama, yra duoti esterini.

Kitas išskirtinis tipas duoti kurį galima rasti a duomenų saugykla yra nuolatinių detalių duomenų. Dėl to reikia nuolat saugoti duoti dėl etinių ar teisinių priežasčių. Jei įmonė savo darbuotojus veikia pavojingomis medžiagomis, to reikia duoti detalus ir nuolatinis. Jei įmonė gamina produktą, kuris yra susijęs su visuomenės saugumu, pavyzdžiui, lėktuvo dalis, tai būtina duoti nuolatinius duomenis, taip pat jei įmonė sudaro pavojingas sutartis.

Bendrovė negali sau leisti nepastebėti smulkmenų, nes per ateinančius kelerius metus, kilus ieškiniui, atšaukimui, ginčijamam statybos brokui ir pan. įmonės pozicija gali būti didelė. Dėl to yra unikalus tipas duoti žinomas kaip nuolatiniai detalūs duomenys.

SANTRAUKA

Un duomenų saugykla tai objektinis, integruotas, įtemptas variantas, rinkinys duoti nepastovūs, kad būtų patenkinti administracijos sprendimų priėmimo poreikiai. Kiekviena iš svarbiausių a duomenų saugykla turi savo pasekmių. Be to, yra keturi lygiai duoti del duomenų saugykla:

• Senos detalės
• Dabartinė detalė
• Duoti šiek tiek apibendrintai
• Duoti labai apibendrinti metaduomenys taip pat yra svarbi dalis duomenų saugykla. SANTRAUKA Saugojimo koncepcija duoti pastaruoju metu jis sulaukė daug dėmesio ir tapo 90-ųjų tendencija. Taip yra dėl duomenų saugykla įveikti valdymo paramos sistemų, tokių kaip sprendimų palaikymo sistemos (DSS) ir vykdomosios informacijos sistemos (EIS), apribojimus. Nors koncepcija duomenų saugykla atrodo perspektyviai, įgyvendinti i duomenų saugykla gali būti problemiška dėl didelio masto sandėliavimo procesų. Nepaisant sandėliavimo projektų sudėtingumo duoti, daug tiekėjų ir konsultantų, kurie sandėliuoja duoti teigia, kad saugojimas duoti nekelia jokių problemų. Tačiau šio tyrimo projekto pradžioje beveik nebuvo atliktas nepriklausomas, kruopštus ir sistemingas tyrimas. Todėl sunku pasakyti, kas iš tikrųjų vyksta pramonėje, kai jie yra pastatyti duomenų saugykla. Šiame tyrime buvo nagrinėjama sandėliavimo praktika duoti amžininkų, kurios tikslas – geriau suprasti Australijos praktiką. Literatūros apžvalga suteikė empirinio tyrimo kontekstą ir pagrindą. Yra keletas šio tyrimo rezultatų. Pirma, šis tyrimas atskleidė veiklą, kuri įvyko kuriant duomenų saugykla. Daugelyje sričių, t duoti surinkti patvirtino literatūroje aprašytą praktiką. Antra, problemos ir problemos, kurios gali turėti įtakos plėtrai duomenų saugykla buvo nustatyti šio tyrimo metu. Galiausiai, Australijos organizacijų gauta nauda, ​​susijusi su naudojimu duomenų saugykla buvo atskleisti.

1 skyrius

Paieškos kontekstas

Duomenų saugyklos koncepcija buvo plačiai paplitusi ir tapo nauja tendencija 90-aisiais (McFadden 1996, TDWI 1996, Shah ir Milstein 1997, Shanks ir kt. 1997, Eckerson 1998, Adelman ir Oates 2000). Tai matyti iš augančio straipsnių apie duomenų saugyklą prekybos leidiniuose skaičius (Little ir Gibson 1999). Daug straipsnių (žr., pavyzdžiui, Fisher 1995, Hackathorn 1995, Morris 1995a, Bramblett and King 1996, Graham ir kt. 1996, Sakaguchi ir Frolick 1996, Alvarez 1997, Brousell 1997, Clarke 1997, 1997, 1997, 1998). Edwards 1999, TDWI XNUMX) pranešė apie didelę naudą organizacijoms, kurios įgyvendina duomenų saugykla. Jie patvirtino savo teoriją anekdotiniais įrodymais apie sėkmingą įgyvendinimą, didelę investicijų grąžą (IG) ir taip pat pateikė gaires ar metodikas, kaip kurti. duomenų saugykla

(Shanks ir kt. 1997, Seddon ir Benjamin 1998, Little ir Gibson 1999). Kraštutiniu atveju Graham ir kt. (1996) pranešė, kad vidutinė trejų metų investicijų grąža yra 401%.

Tačiau didžioji dalis dabartinės literatūros nepastebėjo tokių projektų įgyvendinimo sudėtingumo. Projektai iš duomenų saugykla jie paprastai yra sudėtingi ir didelio masto, todėl turi didelę nesėkmės tikimybę, jei nebus kruopščiai kontroliuojamos (Shah ir Milstein 1997, Eckerson 1997, Foley 1997b, Zimmer 1997, Bort 1998, Gibbs ir Clymer 1998, Rao 1998). Jiems sukurti reikia didžiulių žmogiškųjų ir finansinių išteklių, laiko ir pastangų (Hill 1998, Crofts 1998). Paprastai reikalingos laiko ir finansinės priemonės yra atitinkamai maždaug dveji metai ir nuo dviejų iki trijų milijonų dolerių (Braly 1995, Foley 1997b, Bort 1998, Humphries ir kt., 1999). Šio laiko ir finansinių išteklių reikia norint kontroliuoti ir konsoliduoti daugybę skirtingų duomenų saugyklos aspektų (Cafasso 1995, Hill 1998). Be techninės ir programinės įrangos, kitos funkcijos, kurios skiriasi nuo išgavimo duoti į pakrovimo procesus duoti, atminties talpa naujinimams valdyti ir meta duoti vartotojų mokymui, turi būti apsvarstyta.

Tuo metu, kai prasidėjo šis tyrimų projektas, duomenų saugyklos srityje buvo atlikta labai mažai akademinių tyrimų, ypač Australijoje. Tai buvo akivaizdu iš to, kad žurnaluose ar kituose to meto akademiniuose raštuose buvo paskelbta nedaug straipsnių apie duomenų saugojimą. Daugelyje turimų akademinių darbų buvo aprašyta JAV patirtis. Dėl akademinių tyrimų duomenų saugojimo srityje stokos atsirado kruopščių tyrimų ir empirinių tyrimų poreikis (McFadden 1996, Shanks ir kt. 1997, Little ir Gibson 1999). Visų pirma, mokslinių tyrimų apie įgyvendinimo procesą duomenų saugykla reikia padaryti siekiant išplėsti bendras žinias apie įgyvendinimą duomenų saugykla ir bus pagrindas būsimam moksliniam tyrimui (Shanks ir kt. 1997, Little ir Gibson 1999).

Todėl šio tyrimo tikslas – ištirti, kas iš tikrųjų nutinka, kai organizacijos įgyvendina ir naudoja i duomenų saugykla Australijoje. Konkrečiai, šis tyrimas apims viso a. kūrimo proceso analizę duomenų saugykla, pradedant nuo inicijavimo ir projektavimo iki projektavimo ir įgyvendinimo ir vėlesnio naudojimo Australijos organizacijose. Be to, tyrimas taip pat prisidės prie dabartinės praktikos, nes nustatys sritis, kuriose praktika gali būti toliau tobulinama, o neveiksmingumas ir rizika gali būti sumažinta arba išvengta. Be to, jis bus kitų tyrimų pagrindas duomenų saugykla Australijoje ir užpildys spragą, kuri šiuo metu egzistuoja literatūroje.

Tyrimo klausimai

Šio tyrimo tikslas – ištirti veiklas, susijusias su jo įgyvendinimu duomenų saugykla ir Australijos organizacijų naudojimas. Visų pirma nagrinėjami elementai, susiję su projekto planavimu, plėtra, veikimu, naudojimu ir susijusia rizika. Taigi šio tyrimo klausimas yra:

„Kaip yra dabartinė praktika duomenų saugykla Australijoje?"

Norint veiksmingai atsakyti į šį klausimą, reikia atlikti keletą papildomų tyrimų klausimų. Konkrečiai, iš literatūros, kuri yra pateikta 2 skyriuje, buvo nustatyti trys antriniai klausimai, kuriais vadovaujamasi šiame tyrimo projekte: Kaip sekasi duomenų saugykla Australijos organizacijų? Su kokiomis problemomis susiduriama?

Kokią naudą patiriate?
Atsakant į šiuos klausimus, buvo naudojamas žvalgomojo tyrimo planas, naudojant apklausą. Kaip tiriamasis tyrimas, atsakymai į aukščiau pateiktus klausimus nėra išsamūs (Shanks ir kt., 1993, Denscombe, 1998). Šiuo atveju, norint patobulinti atsakymus į šiuos klausimus, reikia atlikti tam tikrą trianguliaciją. Tačiau tyrimas suteiks tvirtą pagrindą būsimam darbui, nagrinėjančiam šiuos klausimus. Išsamus tyrimo metodo pagrindimo ir projektavimo aptarimas pateiktas 3 skyriuje.

Tyrimo projekto struktūra

Šis tyrimo projektas yra padalintas į dvi dalis: kontekstinį duomenų saugyklos koncepcijos tyrimą ir empirinį tyrimą (žr. 1.1 pav.), kurių kiekviena aptariama toliau.

I dalis: Kontekstinis tyrimas

Pirmąją tyrimo dalį sudarė dabartinės literatūros apie įvairius duomenų saugyklos tipus, įskaitant sprendimų palaikymo sistemas (DSS), vadovų informacines sistemas (EIS), atvejų tyrimus, apžvalga. duomenų saugykla ir sąvokas duomenų saugykla. Taip pat forumo rezultatai duomenų saugykla ir ekspertų bei praktikų susitikimų grupės, vadovaujamos Monash DSS tyrimų grupės, prisidėjo prie šio tyrimo etapo, kurio tikslas buvo gauti įžvalgos apie duomenų saugykla ir nustatyti su jų priėmimu susijusią riziką. Šiuo kontekstinio tyrimo laikotarpiu buvo sukurtas problemos srities supratimas, kad būtų suteikta žinių bazė tolesniems empiriniams tyrimams. Tačiau tai buvo nuolatinis procesas, kai buvo atliktas tyrimas.

II dalis: Empirinis tyrimas

Dėl palyginti naujos duomenų saugyklos koncepcijos, ypač Australijoje, reikėjo atlikti apklausą, kad būtų galima susidaryti platų vaizdą apie naudojimo patirtį. Ši dalis buvo atlikta, kai per išsamią literatūros apžvalgą buvo nustatyta problemos sritis. Kontekstinio tyrimo fazės metu suformuota duomenų saugyklos koncepcija buvo panaudota kaip įvestis atliekant pradinę šio tyrimo anketą. Po to anketa buvo peržiūrėta. Ar esate ekspertas duomenų saugykla dalyvavo teste. Pradinės anketos testavimo tikslas buvo patikrinti klausimų išsamumą ir tikslumą. Remiantis testo rezultatais, anketa buvo modifikuota, o modifikuota versija išsiųsta apklausos dalyviams paštu. Tada grąžintos anketos buvo analizuojamos i duoti lentelėmis, diagramomis ir kitais formatais. THE

analizės rezultatai duoti sudaryti trumpą duomenų saugojimo praktikos Australijoje vaizdą.

DUOMENŲ SANDĖLIAVIMO APŽVALGA

Duomenų saugyklos koncepcija vystėsi tobulėjant kompiuterinėms technologijoms.
Juo siekiama išspręsti problemas, su kuriomis susiduria programų palaikymo grupės, tokios kaip sprendimų palaikymo sistema (DSS) ir vykdomosios informacijos sistema (EIS).

Anksčiau didžiausia šių programų kliūtis buvo šių programų nesugebėjimas teikti a duomenų bazę būtina analizei.
Tai daugiausia lemia vadovybės darbo pobūdis. Įmonės vadovybės interesai nuolat kinta, priklausomai nuo srities, kurią apima. Todėl i duoti šių programų esminiai elementai turi turėti galimybę greitai keistis priklausomai nuo apdorojamos dalies.
Tai reiškia, kad i duoti turi būti prieinama reikiamoms analizėms tinkama forma. Tiesą sakant, programų palaikymo grupėms anksčiau buvo labai sunku rinkti ir integruoti duoti iš sudėtingų ir įvairių šaltinių.

Likusioje šio skyriaus dalyje pateikiama duomenų saugyklos sąvokos apžvalga ir aptariama, kaip duomenų saugykla gali įveikti programų paramos grupių problemas.
Sąvoka „Duomenų saugyklosbuvo išpopuliarintas William Inmon 1990. Jo dažnai cituojamas apibrėžimas mato Duomenų saugyklos kaip kolekcija duoti orientuoti į dalyką, integruoti, nepastovūs ir kintantys laikui bėgant, palaikantys valdymo sprendimus.

Naudodamas šį apibrėžimą Inmonas nurodo, kad i duoti gyvenantis a duomenų saugykla turi turėti šias 4 charakteristikas:

• ▪ Orientuotas į dalyką
• ▪ Integruotas
• ▪ Nepastovūs
• ▪ Kintamasis laikui bėgant Į dalyką orientuotas Inmon reiškia, kad i duoti į duomenų saugykla didžiausiose organizacinėse srityse

apibrėžta modelyje duoti. Pavyzdžiui, visi duoti apie i klientų yra dalykinėje srityje KLIENTAI. Panašiai visi duoti susiję su produktais, yra teminėje srityje PRODUKTAI.

Integrated Inmon reiškia, kad i duoti iš skirtingų platformų, sistemų ir vietų yra sujungiamos ir saugomos vienoje vietoje. Dėl to duoti Panašūs turi būti paversti nuosekliais formatais, kad juos būtų galima lengvai pridėti ir palyginti.
Pavyzdžiui, vyriškoji ir moteriškoji lytis vienoje sistemoje vaizduojamos raidėmis M ir F, o kitoje – 1 ir 0. Norint juos tinkamai integruoti, vienas arba abu formatai turi būti transformuoti taip, kad abu formatai būtų vienodi. Šiuo atveju galime pakeisti M į 1 ir F į 0 arba atvirkščiai. Į dalyką orientuotas ir integruotas rodo, kad duomenų saugykla sukurta siekiant suteikti funkcinę ir skersinę viziją duoti įmonės.

Nekintamasis jis reiškia, kad i duoti į duomenų saugykla išlikti nuoseklūs ir atnaujinti duoti tai nebūtina. Vietoj to, bet koks pakeitimas duoti pridedami originalai duomenų bazė del duomenų saugykla. Tai reiškia, kad istorikas duoti yra įtraukta į duomenų saugykla.

Kintamiesiems su laiku Inmon rodo, kad i duoti į duomenų saugykla visada turi tempo rodiklius ei duoti jie paprastai kerta tam tikrą laiko horizontą. Pavyzdžiui a
duomenų saugykla gali turėti 5 metų istorines vertybes klientų 1993–1997. Istorinės ir laiko eilučių prieinamumas duoti leidžia analizuoti tendencijas.

Un duomenų saugykla jis gali rinkti savo duoti iš OLTP sistemų; iš ištakų duoti organizacijos išorės ir (arba) kitų specialių gaudymo spąstų sistemų projektų duoti.
I duoti ekstraktai gali būti valomi, šiuo atveju t.y duoti yra transformuojami ir integruojami prieš išsaugant duomenų bazė del duomenų saugykla. Tada aš duoti

gyvenančių viduje duomenų bazė del duomenų saugykla yra prieinami galutinių vartotojų prisijungimams ir atkūrimo įrankiams. Naudodamas šias priemones galutinis vartotojas gali pasiekti integruotą organizacijos vaizdą duoti.

I duoti gyvenančių viduje duomenų bazė del duomenų saugykla jie saugomi tiek detaliu, tiek santraukos formatu.
Santraukos lygis gali priklausyti nuo jo pobūdžio duoti. Aš duoti detalus gali sudaryti iš duoti srovės ir duoti istorikai
I duoti realūs neįtraukti į duomenų saugykla iki i duoti į duomenų saugykla yra iš naujo atnaujinami.
Be saugojimo duoti patys, a duomenų saugykla jame taip pat galima laikyti kitokio tipo duota vadinami METADATAIS, apibūdinančiais i duoti gyvenantis jo duomenų bazė.
Yra dviejų tipų metaduomenys: kūrimo metaduomenys ir analizės metaduomenys.
Kūrimo metaduomenys naudojami gavybos, valymo, žemėlapių sudarymo ir įkėlimo procesams valdyti ir automatizuoti duoti į duomenų saugykla.
Kūrimo metaduomenyse esančioje informacijoje gali būti informacija apie operacines sistemas, detales apie išgaunamus elementus, modelį. duoti del duomenų saugykla ir duomenų konvertavimo verslo taisyklės duoti.

Antrasis metaduomenų tipas, žinomas kaip analizės metaduomenys, leidžia galutiniam vartotojui tyrinėti duomenų saugykla surasti i duoti prieinami ir jų reikšmė aiškiai, netechniškai.

Taigi analizės metaduomenys veikia kaip tiltas tarp duomenų saugykla ir galutinio vartotojo programos. Šiuose metaduomenyse gali būti verslo modelis, aprašymai duoti verslo modelį atitinkanti, iš anksto apibrėžtos užklausos ir ataskaitos, informacija vartotojui prieigai ir indeksas.

Kad tinkamai veiktų, analizės ir kūrimo metaduomenys turi būti sujungti į vieną integruotą saugojimo metaduomenis.

Deja, daugelis esamų įrankių turi savo metaduomenis ir šiuo metu nėra galiojančių standartų

leisti duomenų saugyklos įrankiams integruoti šiuos metaduomenis. Norėdami ištaisyti šią situaciją, daugelis pirmaujančių duomenų saugyklų įrankių pardavėjų sudarė Meta Data tarybą, kuri vėliau tapo Meta Data Coalition.

Šios koalicijos tikslas – sukurti standartinį metaduomenų rinkinį, leidžiantį įvairiems duomenų saugyklos įrankiams konvertuoti metaduomenis.
Jų pastangomis buvo sukurta meta duomenų mainų specifikacija (MDIS), kuri leis keistis informacija tarp Microsoft archyvų ir susijusių MDIS failų.

Egzistavimas duoti tiek apibendrintas/indeksuotas, tiek detalus, suteikia vartotojui galimybę atlikti GRĄŽIMĄ (gręžimą) nuo duoti indeksuojami į detalius ir atvirkščiai. Egzistavimas duoti išsami istorija leidžia sukurti tendencijų analizę laikui bėgant. Be to, analizės metaduomenys gali būti naudojami kaip del katalogas duomenų bazė del duomenų saugykla padėti galutiniams vartotojams rasti i duoti būtina.

Palyginti su OLTP sistemomis, su jų galimybe palaikyti analizę duoti ir ataskaitų teikimas duomenų saugykla ji vertinama kaip tinkamesnė sistema informaciniams procesams, tokiems kaip užklausų pateikimas ir atsakymas į juos bei ataskaitų rengimas. Kitame skyriuje bus išsamiai išryškinti dviejų sistemų skirtumai.

DUOMENŲ SAUGYKLOS PRIEŠ OLTP SISTEMAS

Daugelis informacinių sistemų organizacijose yra skirtos kasdienėms operacijoms palaikyti. Šios sistemos, žinomos kaip OLTP SISTEMOS, fiksuoja kasdienes operacijas, kurios nuolat atnaujinamos.

I duoti šiose sistemose jie dažnai keičiami, pridedami arba ištrinami. Pavyzdžiui, kliento adresas keičiasi jam judant iš vienos vietos į kitą. Tokiu atveju naujas adresas bus registruojamas pakeitus adreso lauką duomenų bazė. Pagrindinis šių sistemų tikslas – sumažinti operacijų išlaidas ir tuo pačiu sutrumpinti apdorojimo laiką. OLTP sistemų pavyzdžiai apima svarbius veiksmus, tokius kaip užsakymų žurnalas, darbo užmokestis, sąskaitos faktūros, gamyba, klientų aptarnavimas klientų.

Skirtingai nuo OLTP sistemų, kurios buvo sukurtos operacijomis ir įvykiais pagrįstiems procesams, t duomenų saugykla buvo sukurti siekiant teikti analize pagrįstą procesų palaikymą duoti ir dėl sprendimų priėmimo procesų.

Paprastai tai pasiekiama integruojant i duoti iš įvairių OLTP ir išorinių sistemų viename „konteineryje“. duoti, kaip buvo aptarta ankstesniame skyriuje.

Monash duomenų saugyklos proceso modelis

Proceso modelis, skirtas duomenų saugykla Monash sukūrė Monash DSS tyrimų grupės tyrėjai ir remiasi literatūra duomenų saugykla, patirtis kūrimo palaikymo sistemų srityse, diskusijos su programų pardavėjais dėl naudojimo duomenų saugykla, apie ekspertų grupę, kuri naudojasi duomenų saugykla.

Fazės yra šios: inicijavimas, planavimas, plėtra, operacijos ir paaiškinimas. Diagrama paaiškina pasikartojantį arba evoliucinį a kūrimo pobūdį duomenų saugykla procesą naudojant dvikryptes rodykles, esančias tarp skirtingų etapų. Šiame kontekste „iteratyvus“ ir „evoliucinis“ reiškia, kad kiekviename proceso etape įgyvendinimo veikla visada gali persikelti atgal į ankstesnį etapą. Taip yra dėl projekto pobūdžio duomenų saugykla kurioje bet kuriuo metu atsiranda papildomų galutinio vartotojo užklausų. Pavyzdžiui, proceso kūrimo fazėje duomenų saugyklaJei galutinis vartotojas prašo naujo dalyko dydžio ar srities, kuri nebuvo pradiniame plane, ji turi būti įtraukta į sistemą. Tai lemia projekto pokyčius. Rezultatas – projektavimo komanda turi pakeisti iki šiol sukurtų dokumentų reikalavimus projektavimo etape. Daugeliu atvejų dabartinė projekto būklė turi pereiti iki projektavimo etapo, kai reikia pridėti ir dokumentuoti naują reikalavimą. Galutinis vartotojas turi matyti konkrečią peržiūrėtą dokumentaciją ir pakeitimus, kurie buvo atlikti kūrimo etape. Pasibaigus šiam kūrimo ciklui, projektas turi gauti gerų atsiliepimų iš kūrėjų ir vartotojų komandų. Tada atsiliepimai pakartotinai naudojami būsimam projektui tobulinti.

Pajėgumų planavimas
dw yra labai didelio dydžio ir auga labai greitai (Best 1995, Rudin 1997a) dėl duoti istoriniai, kuriuos jie saugo nuo savo trukmės. Augimą taip pat gali sukelti duoti priedai, kurių paprašė vartotojai, kad padidintų jų vertę duoti kad jie jau turi. Todėl saugojimo reikalavimai duoti gali būti žymiai sustiprintas (Eckerson 1997). Taigi, planuojant pajėgumus, būtina užtikrinti, kad statoma sistema galėtų augti augant poreikiams (Best 1995, LaPlante 1996, Lang 1997, Eckerson 1997, Rudin 1997a, Foley 1997a).
Planuojant duomenų saugyklos mastelį, reikia žinoti numatomą sandėlio dydžio augimą, galimų pateikti klausimų tipus ir palaikomų galutinių vartotojų skaičių (Best 1995, Rudin 1997b, Foley 1997a). Norint sukurti keičiamo dydžio programas, reikia derinti keičiamo dydžio serverio technologijas ir keičiamo dydžio taikomųjų programų projektavimo metodus (Best 1995, Rudin 1997b. Abi yra būtinos kuriant labai keičiamo dydžio programą. Keičiamo dydžio serverio technologijos gali palengvinti ir ekonomiškai efektyviai pridėti saugyklos, atminties ir procesoriaus nenaudojant žeminantis pasirodymas (Lang 1997, Telefonija 1997).

Yra dvi pagrindinės keičiamo dydžio serverio technologijos: simetriškas daugkartinis apdorojimas (SMP) ir masiškai lygiagretus apdorojimas (MPP)) (IDC 1997, Humphries ir kt., 1999). SMP serveryje paprastai yra keli procesoriai, kurie dalijasi atmintimi, sistemos magistralėmis ir kitais ištekliais (IDC 1997, Humphries et al. 1999). Norint jį padidinti, galima pridėti papildomų procesorių galia skaičiavimo. Kitas būdas padidinti galia SMP serverio skaičiavimas yra sujungti daugybę SMP mašinų. Šis metodas žinomas kaip klasterizavimas (Humphries ir kt., 1999). Kita vertus, MPP serveris turi kelis procesorius, kurių kiekvienas turi savo atmintį, magistralės sistemą ir kitus išteklius (IDC 1997, Humphries et al. 1999). Kiekvienas procesorius vadinamas mazgu. Padidėjęs galia galima gauti skaičiavimo

papildomų mazgų įtraukimas į MPP serverius (Humphries ir kt., 1999).

SMP serverių trūkumas yra tas, kad per daug įvesties-išvesties (I/O) operacijų gali perkrauti magistralės sistemą (IDC 1997). Ši problema nekyla MPP serveriuose, nes kiekvienas procesorius turi savo magistralės sistemą. Tačiau jungtys tarp kiekvieno mazgo paprastai yra daug lėtesnės nei SMP magistralės sistemos. Be to, MPP serveriai programų kūrėjams gali suteikti papildomo sudėtingumo (IDC 1997). Taigi pasirinkimą tarp SMP ir MPP serverių gali įtakoti daugelis veiksnių, įskaitant programų sudėtingumą, kainos ir našumo santykį, reikalingą pralaidumą, užkertamas kelias dw programas ir padidėjusį programos dydį. duomenų bazė dw ir galutinių vartotojų skaičius.

Planuojant pajėgumus galima naudoti daugybę keičiamo dydžio taikomųjų programų projektavimo metodų. Naudojami įvairūs ataskaitiniai laikotarpiai, tokie kaip dienos, savaitės, mėnesiai ir metai. Turėdami įvairius pranešimo terminus, duomenų bazė galima suskirstyti į sugrupuotas dalis (Inmon et al. 1997). Kitas būdas yra naudoti suvestinės lenteles, kurios sudaromos apibendrinant duoti da duoti detalus. Taigi, i duoti santraukos yra kompaktiškesnės nei išsamios, todėl reikia mažiau vietos atmintyje. Taigi duoti detales galima archyvuoti į pigesnį saugojimo įrenginį, todėl sutaupoma dar daugiau vietos. Nors naudojant suvestines lenteles galima sutaupyti vietos saugykloje, reikia daug pastangų, kad jos būtų aktualios ir atitiktų verslo poreikius. Tačiau ši technika yra plačiai naudojama ir dažnai naudojama kartu su ankstesne technika (Best 1995, Inmon 1996a, Chauduri ir Dayal
1997).

Apibrėžimas Duomenų saugyklos Techninės architektūros Dw architektūros metodų apibrėžimas

Pirmieji duomenų saugyklos naudotojai pirmiausia numatė centralizuotą duomenų saugyklą, kurioje viskas duoti, įskaitant i duoti išoriniai, buvo integruoti į vieną,
fizinė saugykla (Inmon 1996a, Bresnahan 1996, Peacock 1998).

Pagrindinis šio metodo pranašumas yra tas, kad galutiniai vartotojai gali pasiekti visos įmonės vaizdą duoti organizacinis (Ovum 1998). Kitas pliusas yra tai, kad jis siūlo standartizavimą duoti visoje organizacijoje, o tai reiškia, kad kiekvienai saugyklos metaduomenyse naudojamai terminijai yra tik viena versija arba apibrėžimas (Flanagan ir Safdie 1997, Ovum 1998). Kita vertus, šio metodo trūkumas yra tas, kad jis yra brangus ir sunkus sukurti (Flanagan ir Safdie 1997, Ovum 1998, Inmon et al. 1998). Neilgai trukus po saugyklos architektūros duoti išpopuliarėjo centralizuotas, išsivystė mažiausių dievų pogrupių kasybos samprata duoti remti konkrečių programų poreikius (Varney 1996, IDC 1997, Berson and Smith 1997, Peacock 1998). Šios mažos sistemos yra išvestos iš didesnės duomenų saugykla centralizuotas. Jie pavadinti duomenų saugykla darbuotojų departamento ar darbuotojų duomenų rinkai. Priklausoma duomenų rinkos architektūra yra žinoma kaip trijų pakopų architektūra, kur pirmoji pakopa susideda iš duomenų saugykla centralizuotas, antrasis susideda iš indėlių duoti skyrius, o trečiasis susideda iš prieigos prie duoti ir analizės įrankiais (Demarest, 1994, Inmon ir kt., 1997).

Duomenų rinkos paprastai kuriamos po to duomenų saugykla centralizuotas buvo pastatytas siekiant patenkinti konkrečių padalinių poreikius (White 1995, Varney 1996).
Data marts parduotuvė i duoti atitinkami tam tikriems vienetams (Inmon ir kt. 1997, Inmon ir kt. 1998, IA 1998).

Šio metodo privalumas yra tas, kad nebus duota neintegruota ir kad i duoti bus mažiau pertekliniai duomenų rinkose, nes visi duoti gauti iš indėlio duoti integruotas. Kitas privalumas yra tai, kad bus mažiau nuorodų tarp kiekvienos duomenų rinkos ir jos šaltinių duoti nes kiekviena duomenų rinka turi tik vieną šaltinį duoti. Be to, naudojant šią architektūrą, galutiniai vartotojai vis tiek gali pasiekti duoti

įmonių organizacijos. Šis metodas žinomas kaip metodas „iš viršaus į apačią“, kai duomenų rinkiniai kuriami po to duomenų saugykla (povas 1998, Goff 1998).
Didėjant poreikiui anksti rodyti rezultatus, kai kurios organizacijos pradėjo kurti nepriklausomas duomenų rinkas (Flanagan ir Safdie 1997, White 2000). Šiuo atveju duomenų rinkiniai gauna savo duoti tiesiai iš pagrindų duoti OLTP ir ne OLTP iš centralizuotos ir integruotos saugyklos, todėl nebereikia centrinės saugyklos.

Kiekvienai duomenų rinkai reikalinga bent viena nuoroda į jos šaltinius duoti. Vienas iš kelių nuorodų į kiekvieną duomenų rinką trūkumas yra tas, kad, palyginti su dviem ankstesnėmis architektūromis, duoti žymiai padidėja.

Kiekviena duomenų rinka turi saugoti visus duoti reikalaujama lokaliai, kad neturėtų įtakos OLTP sistemoms. Tai sukelia i duoti jie saugomi skirtingose ​​duomenų bazėse (Inmon et al. 1997). Kitas šios architektūros trūkumas yra tai, kad dėl jos sukuriami sudėtingi ryšiai tarp duomenų rinkų ir jų duomenų šaltinių. duoti kuriuos sunku įgyvendinti ir kontroliuoti (Inmon et al. 1997).

Kitas trūkumas yra tas, kad galutiniai vartotojai gali neturėti prieigos prie įmonės informacijos apžvalgos, nes t duoti skirtingų duomenų rinkų nėra integruotos (Ovum 1998).
Dar vienas trūkumas yra tas, kad gali būti daugiau nei vienas apibrėžimas kiekvienai terminologijai, naudojamai duomenų rinkose, kuri sukuria duomenų neatitikimus. duoti organizacijoje (Ovum 1998).
Nepaisant aukščiau aptartų trūkumų, atskiri duomenų rinkiniai vis dar sulaukia daugelio organizacijų susidomėjimo (IDC 1997). Vienas iš veiksnių, dėl kurių jie yra patrauklūs, yra tai, kad jie greičiau vystosi ir reikalauja mažiau laiko bei išteklių (Bresnahan 1996, Berson ir Smith 1997, Ovum 1998). Todėl jie pirmiausia naudojami kaip bandymo planai, kuriuos galima naudoti norint greitai nustatyti projekto pranašumus ir (arba) trūkumus (Parsaye 1995, Braly 1995, Newing 1996). Šiuo atveju dalis, kurią reikia įgyvendinti bandomajame projekte, turi būti nedidelė, bet svarbi organizacijai (Newing 1996, Mansell-Lewis 1996).

Išnagrinėję prototipą, galutiniai vartotojai ir vadovybė gali nuspręsti, tęsti ar sustabdyti projektą (Flanagan ir Safdie 1997).
Jei nuspręsite tęsti, kitų pramonės šakų duomenų rinkiniai turėtų būti kuriami po vieną. Yra dvi galimybės galutiniams vartotojams, atsižvelgiant į jų poreikius kuriant nepriklausomas duomenų matras: integruotas / susietas ir neintegruotas (Ovum 1998)

Pirmuoju metodu kiekviena nauja duomenų rinka turėtų būti sukurta remiantis dabartinėmis duomenų rinkomis ir modeliu duoti naudojo firma (Varney 1996, Berson and Smith 1997, Peacock 1998). Poreikis naudoti modelį duoti Įmonės terminas reiškia, kad reikia užtikrinti, kad kiekvienai terminologijai, naudojamai duomenų rinkose, būtų tik vienas apibrėžimas, taip pat užtikrinti, kad būtų galima sujungti skirtingas duomenų rinkas, kad būtų galima apžvelgti įmonės informaciją (Bresnahan 1996). Šis metodas vadinamas metodu „iš apačios į viršų“ ir geriausiai jį naudoti, kai yra finansinių išteklių ir laiko apribojimų (Flanagan ir Safdie 1997, Ovum 1998, peacock 1998, Goff 1998). Taikant antrąjį metodą, sukurti duomenų rinkiniai gali patenkinti tik konkretaus įrenginio poreikius. Federalinių duomenų rinkos variantas yra duomenų saugykla platinamas, kuriame duomenų bazė koncentratoriaus serverio tarpinė programinė įranga naudojama daugeliui duomenų rinkų sujungti į vieną saugyklą duoti platinamas (Baltas 1995). Šiuo atveju t.y duoti verslas yra platinamas keliose duomenų rinkose. Galutinio vartotojo užklausos persiunčiamos į duomenų bazė koncentratoriaus serverio tarpinė programinė įranga, kuri ištraukia viską duoti prašo duomenų rinkų ir grąžina rezultatus galutinio vartotojo programoms. Šis metodas suteikia verslo informaciją galutiniams vartotojams. Tačiau nepriklausomų duomenų rinkų problemos vis dar nepašalintos. Galima naudoti ir kitą architektūrą, kuri vadinama duomenų saugykla virtualus (White 1995). Tačiau ši architektūra, pavaizduota 2.9 pav., nėra duomenų saugojimo architektūra duoti realus, nes jis neperkelia apkrovos iš OLTP sistemų į duomenų saugykla (Demarest 1994).

Tiesą sakant, prašymai dėl duoti galutiniai vartotojai juos perduoda OLTP sistemoms, kurios pateikia rezultatus apdorojus vartotojų užklausas. Nors ši architektūra leidžia galutiniams vartotojams generuoti ataskaitas ir pateikti užklausas, ji negali pateikti i

duoti istorija ir įmonės informacijos apžvalga nuo i duoti nes skirtingos OLTP sistemos nėra integruotos. Todėl ši architektūra negali patenkinti analizės duoti pavyzdžiui, prognozės.

Prieigos ir duomenų atkūrimo programų pasirinkimas duoti

Pastato paskirtis a duomenų saugykla yra perduoti informaciją galutiniams vartotojams (Inmon ir kt., 1997, Poe, 1996, McFadden, 1996, Shanks ir kt., 1997, Hammergren, 1998); vieną ar daugiau prieigos ir atkūrimo programų duoti turi būti pateikta. Iki šiol vartotojas gali rinktis iš daugybės tokių programų (Hammergren 1998, Humphries ir kt., 1999). Pasirinktos programos lemia sandėliavimo pastangų sėkmę duoti organizacijoje, nes programos yra matomiausia jos dalis duomenų saugykla galutiniam vartotojui (Inmon ir kt. 1997, Poe 1996). Kad būtų sėkmingas a duomenų saugykla, turi galėti palaikyti duomenų analizės veiklą duoti galutinio vartotojo (Poe 1996, Seddon ir Benjamin 1998, Eckerson 1999). Taigi turi būti nustatytas galutinio vartotojo „lygis“ (Poe, 1996, Mattison, 1996, Inmon ir kt., 1997, Humphries ir kt., 1999).

Apskritai galutinius vartotojus galima suskirstyti į tris kategorijas: vykdomuosius vartotojus, verslo analitikus ir patyrusius vartotojus (Poe 1996, Humphries et al. 1999). Vykdomiesiems vartotojams reikia lengvos prieigos prie iš anksto nustatytų ataskaitų rinkinių (Humphries ir kt., 1999). Šias ataskaitas galima lengvai pasiekti naudojant meniu naršymą (Poe 1996). Be to, ataskaitose informacija turėtų būti pateikiama naudojant grafinį vaizdą, pvz., lenteles ir šablonus, kad informacija būtų perduota greitai (Humphries ir kt., 1999). Verslo analitikai, kurie gali neturėti techninių galimybių patys kurti ataskaitas nuo nulio, turi turėti galimybę modifikuoti dabartines ataskaitas, kad atitiktų savo specifinius poreikius (Poe 1996, Humphries ir kt., 1999). Kita vertus, galingieji vartotojai yra galutinio vartotojo tipas, galintis generuoti ir rašyti užklausas ir ataskaitas nuo nulio (Poe 1996, Humphries ir kt., 1999). Jie yra tie, kurie

jie kuria santykius su kitų tipų vartotojais (Poe 1996, Humphries ir kt. 1999).

Nustačius galutinio vartotojo reikalavimus, reikia pasirinkti prieigos ir atkūrimo programas duoti tarp visų turimų (Poe 1996, Inmon ir kt. 1997).
Prieiga prie duoti ir paieškos įrankius galima suskirstyti į 4 tipus: OLAP įrankis, EIS/DSS įrankis, užklausų ir ataskaitų teikimo įrankis bei duomenų gavybos įrankis.

OLAP įrankiai leidžia vartotojams kurti ad hoc užklausas, taip pat tas, kurios buvo padarytos duomenų bazė del duomenų saugykla. Be to, šie produktai leidžia vartotojams gilintis nuo duoti nuo bendro iki detalaus.

EIS / DSS įrankiai teikia vykdomąsias ataskaitas, pvz., „kas būtų, jei“ analizę ir prieigą prie meniu valdomų ataskaitų. Ataskaitos turi būti iš anksto nustatytos ir sujungtos su meniu, kad būtų lengviau naršyti.
Užklausų ir ataskaitų teikimo įrankiai leidžia vartotojams sudaryti iš anksto nustatytas ir konkrečias ataskaitas.

Duomenų gavybos įrankiai naudojami ryšiams nustatyti, kurie gali atskleisti pamirštas operacijas duoti duomenų saugyklos.

Be to, kad būtų optimizuojami kiekvieno vartotojo tipo reikalavimai, pasirenkami įrankiai turi būti intuityvūs, veiksmingi ir lengvai naudojami. Jie taip pat turi būti suderinami su kitomis architektūros dalimis ir dirbti su esamomis sistemomis. Taip pat siūloma rinktis prieinamą kainą ir našumą turinčius duomenų prieigos ir paieškos įrankius. Kiti kriterijai, į kuriuos reikia atsižvelgti, apima įrankio pardavėjo įsipareigojimą palaikyti savo produktą ir jo plėtrą būsimose versijose. Siekdama užtikrinti vartotojų įsitraukimą į duomenų saugyklos naudojimą, kūrimo komanda įtraukia vartotojus į įrankių parinkimo procesą. Tokiu atveju turėtų būti atliktas praktinis vartotojo įvertinimas.

Siekdama padidinti duomenų saugyklos vertę, kūrimo komanda taip pat gali suteikti žiniatinklio prieigą prie savo duomenų saugyklų. Duomenų saugykla su žiniatinkliu leidžia vartotojams pasiekti duoti iš atokių vietų ar keliaujant. Taip pat informacija gali

būti teikiamos mažesnėmis sąnaudomis, sumažinant mokymo išlaidas.

2.4.3 Duomenų saugyklos Veikimo fazė

Šis etapas susideda iš trijų veiklų: duomenų atnaujinimo strategijų apibrėžimo, duomenų saugyklos veiklos kontrolės ir duomenų saugyklos saugumo valdymo.

Duomenų atnaujinimo strategijų apibrėžimas

Po pirminio pakrovimo, t duoti į duomenų bazė duomenų saugyklos dalis turi būti periodiškai atnaujinama, kad būtų atkurti pakeitimai, atlikti duoti originalai. Taigi jūs turite nuspręsti, kada atnaujinti, kaip dažnai atnaujinimas turėtų būti suplanuotas ir kaip atnaujinti duoti. Siūloma atnaujinti duoti kai sistema gali būti atjungta. Atnaujinimo dažnį nustato kūrėjų komanda, atsižvelgdama į vartotojo reikalavimus. Yra du būdai atnaujinti duomenų saugyklą: visiškas atnaujinimas ir nuolatinis pakeitimų įkėlimas.

Pirmuoju metodu, visišku atnaujinimu, reikia viską įkelti iš naujo duoti nuo nulio. Tai reiškia, kad visi duoti reikia išgauti, išvalyti, transformuoti ir integruoti į kiekvieną atnaujinimą. Šio metodo reikėtų vengti, kai tik įmanoma, nes tai užima daug laiko ir daug išteklių.

Alternatyvus būdas yra nuolat įkelti pakeitimus. Tai prideda i duoti kurie pasikeitė nuo paskutinio duomenų saugyklos atnaujinimo ciklo. Nustačius naujus ar pakeistus įrašus žymiai sumažėja jų kiekis duoti kurie turi būti perduodami į duomenų saugyklą kiekviename atnaujinime kaip tik šie duoti bus pridėta prie duomenų bazė duomenų saugyklos.

Yra bent 5 būdai, kuriais galima atšaukti i duoti naujas arba modifikuotas. Norint pasiekti veiksmingą vaizdo įrašo atnaujinimo strategiją duoti gali būti naudingas šių metodų derinys, kuris paima visus sistemos pakeitimus.

Pirmuoju metodu, kuris naudoja laiko žymas, daroma prielaida, kad visi yra priskirti duoti redagavo ir atnaujino laiko žymą, kad galėtumėte lengvai identifikuoti visus duoti modifikuotas ir naujas. Tačiau šis metodas šiandien nebuvo plačiai naudojamas daugelyje operacinių sistemų.
Antrasis būdas yra naudoti programos sukurtą delta failą, kuriame yra tik atlikti pakeitimai duoti. Šio failo naudojimas taip pat sustiprina atnaujinimo ciklą. Tačiau net ir šis metodas nebuvo naudojamas daugelyje programų.
Trečias būdas yra nuskaityti žurnalo failą, kuriame iš esmės yra informacija, panaši į delta failą. Vienintelis skirtumas yra tas, kad žurnalo failas sukuriamas atkūrimo procesui ir gali būti sunkiai suprantamas.
Ketvirtasis būdas yra modifikuoti programos kodą. Tačiau dauguma programos kodų yra senas ir trapus; todėl šios technikos reikėtų vengti.
Paskutinis būdas yra palyginti i duoti šaltiniai su pagrindiniu failu dei duoti.

Duomenų saugyklos veiklos stebėjimas

Kai duomenų saugykla buvo išleista vartotojams, ją reikia stebėti laikui bėgant. Tokiu atveju duomenų saugyklos administratorius gali naudoti vieną ar daugiau valdymo ir kontrolės įrankių, kad galėtų stebėti duomenų saugyklos naudojimą. Visų pirma galima rinkti informaciją apie žmones ir jų prisijungimo prie duomenų saugyklos laiką. Nagi duoti Surinkus, gali būti sukurtas atlikto darbo profilis, kuris gali būti naudojamas kaip įvestis į vartotojo grąžinimo įgyvendinimą. Mokėjimo grąžinimas leidžia vartotojams būti informuoti apie duomenų saugyklos apdorojimo išlaidas.

Be to, duomenų saugyklos auditas taip pat gali būti naudojamas norint nustatyti užklausų tipus, jų dydį, užklausų skaičių per dieną, užklausos reakcijos laiką, pasiektus sektorius ir užklausų kiekį. duoti apdorotas. Kitas duomenų saugyklos audito tikslas yra nustatyti duoti kurie nenaudojami. Šie duoti juos galima pašalinti iš duomenų saugyklos, kad sutrumpėtų laikas

užklausos vykdymo atsako ir kontroliuoti augimą duoti kurie gyvena viduje duomenų bazę duomenų saugyklos.

Duomenų saugyklos saugumo valdymas

Duomenų saugykloje yra duoti integruotas, kritiškas, jautrus, kurį galima lengvai pasiekti. Dėl šios priežasties jis turėtų būti apsaugotas nuo neteisėtų vartotojų. Vienas iš būdų užtikrinti saugumą yra naudoti del funkciją DBVS skirti skirtingų tipų naudotojams skirtingas teises. Tokiu būdu kiekvienam naudotojo tipui turi būti palaikomas prieigos profilis. Kitas būdas apsaugoti duomenų saugyklą yra užšifruoti jį taip, kaip parašyta duomenų bazę duomenų saugyklos. Prieiga prie duoti ir paieškos įrankiai turi iššifruoti duoti prieš pateikdami rezultatus vartotojams.

2.4.4 Duomenų saugyklos Diegimo etapas

Tai paskutinis duomenų saugyklos diegimo ciklo etapas. Veikla, kurią reikia atlikti šiame etape, apima naudotojų mokymą naudotis duomenų saugykla ir duomenų saugyklos peržiūrų atlikimą.

Vartotojų mokymas

Prieš prisijungiant, naudotojas turi būti apmokytas duoti duomenų saugyklos ir paieškos įrankių naudojimo. Paprastai užsiėmimai turėtų prasidėti įvadu į saugojimo sąvoką duoti, duomenų saugyklos turinys, meta duoti ir pagrindinės įrankių savybės. Tada pažengę vartotojai taip pat gali tyrinėti duomenų prieigos ir paieškos įrankių naudotojų fizines lenteles ir funkcijas.

Yra daug būdų, kaip atlikti vartotojų mokymą. Vienas iš jų apima daugelio vartotojų arba analitikų atranką iš vartotojų grupės, atsižvelgiant į jų vadovavimo ir bendravimo įgūdžius. Jie yra asmeniškai apmokyti visko, ką reikia žinoti, kad susipažintų su sistema. Po mokymų jie grįžta į savo darbą ir pradeda mokyti kitus vartotojus, kaip naudotis sistema. Ant

Remdamiesi tuo, ką sužinojo, kiti vartotojai gali pradėti tyrinėti duomenų saugyklą.
Kitas būdas – vienu metu mokyti daug vartotojų, tarsi treniruotumėtės klasėje. Šis metodas tinka, kai yra daug vartotojų, kuriuos reikia apmokyti vienu metu. Dar vienas būdas – mokyti kiekvieną vartotoją atskirai, po vieną. Šis metodas tinka, kai yra mažai vartotojų.

Vartotojų mokymo tikslas – susipažinti su prieiga duoti ir paieškos įrankiai bei duomenų saugyklos turinys. Tačiau kai kurie vartotojai gali būti priblokšti per mokymo sesiją pateiktos informacijos kiekio. Tada reikia atlikti keletą kvalifikacijos kėlimo sesijų, kad būtų teikiama nuolatinė pagalba ir atsakyta į konkrečius klausimus. Kai kuriais atvejais sukuriama vartotojų grupė, teikianti tokio tipo pagalbą.

Renkamas atsiliepimas

Išleidę duomenų saugyklą, vartotojai gali naudoti i duoti gyvenantys duomenų saugykloje įvairiais tikslais. Dažniausiai analitikai ar vartotojai naudoja i duoti duomenų saugykloje:

1. 1 Nustatykite įmonės tendencijas
2. 2 Išanalizuokite pirkimo profilius klientų
3. 3 Padalinti i klientų ir
4. 4 Suteikite geriausias paslaugas klientų – pritaikyti paslaugas
5. 5 Suformuluokite strategijas prekyba
6. 6 Padarykite konkurencingas kainas, kad galėtumėte analizuoti išlaidas ir padėti kontroliuoti
7. 7 Remti strateginių sprendimų priėmimą
8. 8 Nustatykite galimybes atsirasti
9. 9 Pagerinkite dabartinių verslo procesų kokybę
10. 10 Patikrinkite pelną

Atsižvelgiant į duomenų saugyklos plėtros kryptį, norint gauti grįžtamąjį ryšį, galima atlikti keletą sistemos peržiūrų

tiek kūrėjų komanda, tiek galutinių vartotojų bendruomenė.
Į gautus rezultatus galima atsižvelgti kitam plėtros ciklui.

Kadangi duomenų saugykla veikia laipsniškai, labai svarbu pasimokyti iš ankstesnių pokyčių sėkmės ir klaidų.

2.5 Santrauka

Šiame skyriuje aptariami literatūroje pateikiami metodai. 1 skyriuje buvo aptarta duomenų saugyklos samprata ir jos vaidmuo sprendimų moksle. 2 skyriuje aprašyti pagrindiniai duomenų saugyklų ir OLTP sistemų skirtumai. 3 skyriuje buvo aptartas Monash duomenų saugyklos modelis, kuris buvo naudojamas 4 skirsnyje apibūdinti veiklą, susijusią su duomenų saugyklos kūrimo procesu, šie teiginiai nebuvo pagrįsti griežtais tyrimais. Tai, kas nutinka realybėje, gali labai skirtis nuo to, kas skelbiama literatūroje, tačiau šiuos rezultatus galima panaudoti kuriant pagrindinį bagažą, pabrėžiantį šio tyrimo duomenų saugyklos koncepciją.

3 skyrius

Tyrimo ir projektavimo metodai

Šiame skyriuje aptariami šio tyrimo tyrimo ir projektavimo metodai. Pirmoje dalyje pateikiamas bendras informacijos gavimo tyrimo metodų vaizdas, taip pat aptariami geriausio metodo konkrečiam tyrimui parinkimo kriterijai. 2 skyriuje aptariami du metodai, parinkti pagal aukščiau nurodytus kriterijus; vienas iš jų bus pasirinktas ir priimtas dėl priežasčių, nurodytų 3 skirsnyje, kur taip pat nurodytos kito kriterijaus atmetimo priežastys. 4 dalyje pateikiamas tyrimo projektas, o 5 dalyje – išvados.

3.1 Informacinių sistemų tyrimai

Informacinių sistemų tyrimai neapsiriboja tik technologine sfera, bet ir turi būti išplėsti, kad apimtų elgsenos ir organizacinius tikslus.
Mes tai skolingi įvairių disciplinų tezėms – nuo ​​socialinių mokslų iki gamtos mokslų; dėl to informacinėms sistemoms reikia naudoti tam tikrą tyrimo metodų spektrą, apimantį kiekybinius ir kokybinius metodus.
Visi turimi tyrimo metodai yra svarbūs, iš tikrųjų keli tyrinėtojai, tokie kaip Jenkins (1985), Nunamaker ir kt. (1991) ir Galliers (1992) teigia, kad nėra specifinio universalaus metodo, kaip atlikti tyrimus įvairiose informacinių sistemų srityse; iš tikrųjų metodas gali tikti konkrečiam tyrimui, bet ne kitiems. Dėl to turime pasirinkti metodą, tinkamą mūsų konkrečiam tyrimo projektui: šiam pasirinkimui Benbasat ir kt. (1987) teigia, kad reikia atsižvelgti į tyrimo pobūdį ir tikslą.

3.1.1 Tyrimo pobūdis

Įvairius gamta pagrįstus tyrimo metodus galima suskirstyti į tris plačiai žinomas informacijos mokslo tradicijas: pozityvistinį, interpretacinį ir kritinį tyrimą.

3.1.1.1 Pozityvistiniai tyrimai

Pozityvistinis tyrimas taip pat žinomas kaip mokslinis arba empirinis tyrimas. Ja siekiama: „paaiškinti ir numatyti, kas nutiks socialiniame pasaulyje, žvelgiant į jį sudarančių elementų dėsningumus ir priežasties-pasekmės ryšius“ (Shanks ir kt., 1993).

Pozityvistiniams tyrimams taip pat būdingas pakartojamumas, supaprastinimai ir paneigimai. Be to, pozityvistiniai tyrimai pripažįsta, kad tarp tiriamų reiškinių egzistuoja a priori ryšiai.
Galliers (1992) teigimu, taksonomija yra tyrimo metodas, įtrauktas į pozityvistinę paradigmą, kuri tuo neapsiriboja, iš tikrųjų yra laboratoriniai eksperimentai, lauko eksperimentai, atvejų analizė, teoremų demonstravimas, prognozės ir modeliavimas. Taikydami šiuos metodus mokslininkai pripažįsta, kad tiriamus reiškinius galima stebėti objektyviai ir griežtai.

3.1.1.2 Interpretacinis tyrimas

Interpretacinius tyrimus, kurie dažnai vadinami fenomenologija arba antipozityvizmu, Neumanas (1994) apibūdina kaip „sistemingą veiksmo socialinės prasmės analizę, tiesiogiai ir išsamiai stebint žmones natūraliose situacijose, siekiant suprasti ir suprasti. interpretacija, kaip žmonės kuria ir palaiko savo socialinį pasaulį“. Interpretaciniai tyrimai atmeta prielaidą, kad stebimus reiškinius galima stebėti objektyviai. Tiesą sakant, jie yra pagrįsti subjektyviomis interpretacijomis. Be to, interpretacijos tyrinėtojai savo tiriamiems reiškiniams neprimeta a priori reikšmių.

Šis metodas apima subjektyvias/argumentines studijas, veiksmų tyrimus, aprašomuosius/interpretacinius tyrimus, ateities tyrimus ir vaidmenų žaidimą. Be šių apklausų ir atvejų tyrimų gali būti įtrauktas šis metodas, nes jie susiję su asmenų ar organizacijų tyrimais sudėtingose ​​realaus pasaulio situacijose.

3.1.1.3 Kritinis tyrimas

Kritinė paieška yra mažiausiai žinomas socialinių mokslų metodas, tačiau pastaruoju metu ji sulaukė informacinių sistemų tyrėjų dėmesio. Filosofinė prielaida, kad socialinę tikrovę istoriškai kuria ir atkuria žmonės, taip pat socialinės sistemos su savo veiksmais ir sąveika. Tačiau jų gebėjimus lemia daugybė socialinių, kultūrinių ir politinių aplinkybių.

Kaip ir interpretaciniai tyrimai, kritiniai tyrimai teigia, kad pozityvistiniai tyrimai neturi nieko bendra su socialiniu kontekstu ir ignoruoja jo įtaką žmogaus veiksmams.
Kita vertus, kritiniai tyrimai kritikuoja interpretacinius tyrimus dėl pernelyg subjektyvaus ir nesiekimo padėti žmonėms pagerinti savo gyvenimą. Didžiausias skirtumas tarp kritinių tyrimų ir kitų dviejų požiūrių yra jų vertinamasis aspektas. Nors pozityvistinės ir interpretacinės tradicijos objektyvumas yra nuspėti arba paaiškinti status quo arba socialinę tikrovę, kritiniais tyrimais siekiama kritiškai įvertinti ir transformuoti tiriamą socialinę tikrovę.

Kritiški tyrinėtojai paprastai priešinasi status quo, siekdami pašalinti socialinius skirtumus ir pagerinti socialines sąlygas. Kritiniai tyrimai yra susiję su proceso požiūriu į dominančius reiškinius, todėl paprastai yra išilginiai. Tyrimo metodų pavyzdžiai – ilgalaikės istorijos ir etnografinės studijos. Tačiau kritinė paieška informacinių sistemų tyrimuose nebuvo plačiai naudojama

3.1.2 Tyrimo tikslas

Kartu su tyrimo pobūdžiu, jo tikslas gali būti vadovaujamasi tyrėju pasirenkant konkretų tyrimo metodą. Tyrimo projekto apimtis yra glaudžiai susijusi su tyrimo padėtimi tyrimo ciklo atžvilgiu, kurį sudaro trys fazės: teorijos kūrimas, teorijos tikrinimas ir teorijos tobulinimas. Taigi, atsižvelgiant į tyrimo ciklo pagreitį, tyrimo projektas gali turėti aiškinamąjį, aprašomąjį, tiriamąjį arba nuspėjamąjį tikslą.

3.1.2.1 Tiriamasis tyrimas

Žvalgomojo tyrimo tikslas – ištirti visiškai naują temą ir suformuluoti klausimus bei hipotezes būsimiems tyrimams. Šio tipo tyrimai naudojami kuriant teoriją, norint gauti pradines nuorodas naujoje srityje. Dažniausiai naudojami kokybiniai tyrimo metodai, tokie kaip atvejų analizė arba fenomenologiniai tyrimai.

Tačiau taip pat galima naudoti kiekybinius metodus, tokius kaip tiriamieji tyrimai ar eksperimentai.

3.1.3.3 Aprašomoji paieška

Aprašomasis tyrimas skirtas labai detaliai analizuoti ir aprašyti tam tikrą situaciją ar organizacinę praktiką. Tai tinka kuriant teorijas ir taip pat gali būti naudojama hipotezėms patvirtinti ar paneigti. Aprašomasis tyrimas paprastai apima matavimų ir mėginių naudojimą. Tinkami tyrimo metodai apima apklausas ir fono analizę.

3.1.2.3 Aiškinamasis tyrimas

Aiškinamasis tyrimas bando paaiškinti, kodėl viskas vyksta. Ji remiasi jau ištirtais faktais ir bando rasti tų faktų priežastis.
Taigi aiškinamieji tyrimai paprastai remiasi tiriamaisiais arba aprašomaisiais tyrimais ir yra pagalbiniai teorijų tikrinimo ir tobulinimo tikslais. Aiškinamajame tyrime paprastai naudojami atvejų tyrimai arba apklausomis pagrįsti tyrimo metodai.

3.1.2.4 Prevencinis tyrimas

Prevenciniais tyrimais siekiama numatyti tiriamus stebimus įvykius ir elgesį (Marshall ir Rossman 1995). Numatymas yra standartinis mokslinis tiesos patikrinimas. Šio tipo tyrimams paprastai naudojamos apklausos arba duomenų analizė duoti istorikai. (Yin 1989)

Aukščiau pateikta diskusija parodo, kad yra keletas galimų tyrimo metodų, kuriuos galima naudoti atliekant tam tikrą tyrimą. Tačiau turi būti konkretus metodas, tinkamesnis už kitus tam tikro tipo mokslinių tyrimų projektui. (Galliers 1987, Yin 1989, De Vaus 1991). Todėl kiekvienas tyrėjas turi atidžiai įvertinti įvairių metodų stipriąsias ir silpnąsias puses, kad galėtų pritaikyti tinkamiausią tyrimo metodą, suderinamą su tyrimo projektu. (Jenkins 1985, Pervan ir Klass 1992, Bonomia 1985, Yin 1989, Himilton ir Ives 1992).

3.2. Galimi paieškos būdai

Šio projekto tikslas buvo ištirti Australijos organizacijų patirtį su i duoti saugomi su plėtra duomenų saugykla. Dato kad šiuo metu Australijoje trūksta tyrimų duomenų saugojimo srityje, šis tyrimo projektas vis dar yra teorinėje tyrimų ciklo fazėje ir turi tiriamąjį tikslą. Tiriant Australijos organizacijų, naudojančių duomenų saugyklą, patirtį, reikia interpretuoti realią visuomenę. Vadinasi, filosofinė prielaida, kuria grindžiamas tyrimo projektas, atitinka tradicinę interpretaciją.

Kruopščiai išnagrinėjus turimus metodus, buvo nustatyti du galimi tyrimo metodai: apklausos ir atvejų analizė, kurios gali būti naudojamos žvalgomiesiems tyrimams (Shanks ir kt., 1993). Galliers (1992) įrodinėja šių dviejų metodų tinkamumą šiam konkrečiam tyrimui savo peržiūrėtoje taksonomijoje sakydamas, kad jie tinkami teorinei konstrukcijai. Tolesniuose dviejuose poskyriuose išsamiai aptariamas kiekvienas metodas.

3.2.1 Apklausos tyrimo metodas

Apklausos tyrimo metodas kilęs iš senovės surašymo metodo. Surašymas yra informacijos rinkimas iš visų gyventojų. Šis metodas yra brangus ir nepraktiškas, ypač jei gyventojų yra daug. Taigi, lyginant su surašymu, apklausa dažniausiai yra orientuota į informacijos rinkimą nedidelei populiacijos atstovų skaičiui arba imčiai (Fowler 1988, Neuman 1994). Imtis atspindi populiaciją, iš kurios ji paimta, su skirtingu tikslumo laipsniu, priklausomai nuo imties struktūros, dydžio ir naudojamo atrankos metodo (Fowler 1988, Babbie 1982, Neuman 1994).

Apklausos metodas apibrėžiamas kaip praktikos, situacijų ar požiūrių momentinės nuotraukos tam tikru momentu, padarytos naudojant klausimynus arba interviu, iš kurių galima daryti išvadas.
padaryta“ (Galliers 1992:153) [praktikos, situacijų ar požiūrių momentinė fotografija tam tikru momentu, padaryta naudojant klausimynus arba interviu, iš kurių galima daryti išvadas]. Apklausos yra susijusios su informacijos apie tam tikrus tyrimo aspektus rinkimu iš daugelio dalyvių, užduodant klausimus (Fowler 1988). Šie klausimynai ir interviu, įskaitant tiesioginius pokalbius telefonu ir struktūrinius interviu, taip pat yra rinkimo metodai. duoti naudojami apklausose (Blalock 1970, Nachmias ir Nachmias 1976, Fowler 1988), gali būti naudojami stebėjimai ir analizės (Gable 1994). Iš visų šių dievų rinkimo būdų duoti, anketos naudojimas yra populiariausia technika, nes ji užtikrina, kad i duoti

surinktos yra struktūrizuotos ir suformatuotos ir taip palengvina informacijos klasifikavimą (Hwang 1987, de Vaus 1991).

Analizuodamas i duotiapklausos strategijoje dažnai naudojami kiekybiniai metodai, tokie kaip statistinė analizė, tačiau gali būti naudojami ir kokybiniai metodai (Galliers 1992, Pervan).

ir Klass 1992, Gable 1994). Paprastai, t duoti surinkti naudojami asociacijų pasiskirstymui ir modeliams analizuoti (Fowler 1988).

Nors apklausos paprastai tinka paieškoms, kuriose nagrinėjamas klausimas „kas?“ (kas) arba kilus iš jo, pavyzdžiui, „quant“ (kiek) ir „quant'è“ (kiek), juos galima užduoti per klausimą „kodėl“ (Sonquist ir Dunkelberg 1977, Yin 1989). Sonquist ir Dunkelberg (1977) teigimu, tyrimo tikslas yra nustatyti tvirtas hipotezes, vertinimo programas, apibūdinti populiaciją ir sukurti žmogaus elgesio modelius. Be to, apklausos gali būti naudojamos tiriant tam tikros populiacijos nuomonę, sąlygas, įsitikinimus, charakteristikas, lūkesčius ir net praeities ar dabartinį elgesį (Neuman 1994).

Apklausos leidžia tyrėjui atrasti populiacijos ryšius, o rezultatai paprastai yra bendresni nei kiti metodai (Sonquist ir Dunkelberg 1977, Gable 1994). Apklausos leidžia tyrėjams aprėpti platesnę geografinę sritį ir pasiekti didelį respondentų skaičių (Blalock 1970, Sonquist ir Dunkelberg 1977, Hwang ir Lin 1987, Gable 1994, Neuman 1994). Galiausiai, apklausos gali suteikti informacijos, kurios nėra kitur arba analizei reikalinga forma (Fowler 1988).

Tačiau yra keletas apribojimų atliekant apklausą. Trūkumas yra tas, kad tyrėjas negali gauti daug informacijos apie tiriamą objektą. Taip yra dėl to, kad apklausos atliekamos tik tam tikru laiku, todėl yra ribotas kintamųjų ir žmonių skaičius, kuriuos tyrėjas gali atlikti.

tyrimas (Yin 1989, de Vaus 1991, Gable 1994, Denscombe 1998). Kitas trūkumas yra tas, kad apklausos atlikimas gali būti labai brangus laiko ir išteklių požiūriu, ypač jei tai apima tiesioginius interviu (Fowler 1988).

3.2.2. Tyrimo tyrimo metodas

Tyrimo tyrimo metodas apima nuodugnų konkrečios situacijos tyrimą jos faktiniame kontekste per apibrėžtą laikotarpį, be jokio tyrėjo įsikišimo (Shanks & C. 1993, Eisenhardt 1989, Jenkins 1985). Dažniausiai šis metodas naudojamas apibūdinti ryšius tarp kintamųjų, kurie tiriami konkrečioje situacijoje (Galliers 1992). Tyrimai gali apimti vieną arba kelis atvejus, priklausomai nuo analizuojamo reiškinio (Franz ir Robey 1987, Eisenhardt 1989, Yin 1989).

Tyrimo tyrimo metodas apibrėžiamas kaip „empirinis tyrimas, kuris tiria šiuolaikinį reiškinį jo faktiniame kontekste, naudojant kelis šaltinius, paimtus iš vieno ar kelių subjektų, tokių kaip žmonės, grupės ar organizacijos“ (Yin 1989). Nėra aiškaus atskyrimo tarp reiškinio ir jo konteksto, taip pat nėra kintamųjų kontrolės ar eksperimentinio manipuliavimo (Yin 1989, Benbasat ir kt., 1987).

Yra įvairių dievų rinkimo būdų duoti kurie gali būti naudojami tyrimo metodui, kuris apima tiesioginius stebėjimus, archyvinių įrašų peržiūras, klausimynus, dokumentų peržiūrą ir struktūrinius interviu. Turėdamas įvairius derliaus nuėmimo būdus duoti, apklausos leidžia tyrėjams susidoroti su abiem duoti kokybinis ir kiekybinis tuo pačiu metu (Bonoma 1985, Eisenhardt 1989, Yin 1989, Gable 1994). Kaip ir apklausos metodo atveju, apklausos tyrėjas tarnauja kaip stebėtojas arba tyrėjas, o ne kaip aktyvus tiriamos organizacijos dalyvis.

Benbasat ir kt. (1987) teigia, kad tyrimo metodas ypač tinka tyrimo teorijos konstravimui, kuris prasideda tyrimo klausimu ir tęsiasi mokymu.

teoriją rinkimo proceso metu duoti. Tinka ir scenai

Iš teorijos kūrimo, Franz ir Robey (1987) teigia, kad tyrimo metodas taip pat gali būti naudojamas sudėtingoje teorijos fazėje. Šiuo atveju, remiantis surinktais įrodymais, duota teorija ar hipotezė yra patikrinama arba paneigiama. Be to, tyrimas taip pat tinka tyrimams, susijusiems su „kaip“ arba „kodėl“ klausimais (Yin 1989).

Palyginti su kitais metodais, apklausos leidžia tyrėjui detaliau užfiksuoti esminę informaciją (Galliers 1992, Shanks ir kt. 1993). Be to, tyrimai leidžia tyrėjui suprasti tiriamų procesų pobūdį ir sudėtingumą (Benbasat ir kt., 1987).

Yra keturi pagrindiniai tyrimo metodo trūkumai. Pirmasis yra kontroliuojamų atskaitymų trūkumas. Tyrėjo subjektyvumas gali pakeisti tyrimo rezultatus ir išvadas (Yin 1989). Antrasis trūkumas yra kontroliuojamo stebėjimo trūkumas. Skirtingai nuo eksperimentinių metodų, tiriamasis tyrėjas negali kontroliuoti tiriamų reiškinių, nes jie nagrinėjami natūraliame kontekste (Gable 1994). Trečias trūkumas yra atkartojamumo trūkumas. Taip yra dėl to, kad tyrėjas vargu ar stebės tuos pačius įvykius ir negali patikrinti konkretaus tyrimo rezultatų (Lee 1989). Galiausiai, dėl neatkartojamumo sunku apibendrinti vienos ar kelių apklausų rezultatus (Galliers 1992, Shanks ir kt. 1993). Tačiau visos šios problemos nėra neįveikiamos ir iš tikrųjų tyrėjas gali jas sumažinti, taikydamas atitinkamus veiksmus (Lee 1989).

3.3. Pagrįskite tyrimo metodiką priimtas

Iš dviejų galimų šio tyrimo tyrimo metodų tinkamiausiu laikomas apklausos metodas. Tiriamasis buvo atmestas atidžiai apsvarsčius tai

nuopelnus ir silpnybes. Kiekvieno metodo patogumas ar netinkamumas šiam tyrimui aptariamas toliau.

3.3.1. Netinkamas tyrimo metodas užklausą

Tyrimo metodas reikalauja nuodugniai ištirti tam tikrą situaciją vienoje ar keliose organizacijose per tam tikrą laikotarpį (Eisenhardt 1989). Tokiu atveju laikotarpis gali viršyti šiam tyrimui skirtą laikotarpį. Kita priežastis, kodėl nevertėtų taikyti tyrimo metodo, yra ta, kad rezultatai gali nukentėti dėl griežtumo stokos (Yin 1989). Tyrėjo subjektyvumas gali turėti įtakos rezultatams ir išvadoms. Kita priežastis yra ta, kad šis metodas labiau tinka tiriant „kaip“ arba „kodėl“ tipo klausimus (Yin 1989), o šio tyrimo tyrimo klausimas yra „kas“ tipo. Paskutinis, bet ne mažiau svarbus dalykas yra tai, kad sunku apibendrinti tik vienos ar kelių apklausų išvadas (Galliers 1992, Shanks ir kt., 1993). Remiantis šiuo argumentu, apklausos tyrimo metodas nebuvo pasirinktas, nes buvo netinkamas šiam tyrimui.

3.3.2. Paieškos metodo patogumas tyrimas

Kai buvo atliktas šis tyrimas, Australijos organizacijos nebuvo plačiai pritaikytos duomenų saugyklos praktikai. Todėl nebuvo daug informacijos apie jų įgyvendinimą Australijos organizacijose. Turima informacija gauta iš organizacijų, kurios įdiegė arba naudojo a duomenų saugykla. Šiuo atveju tinkamiausias yra apklausos tyrimo metodas, nes jis leidžia gauti informaciją, kurios kitur nėra arba analizei reikalinga forma (Fowler 1988). Be to, tyrimo tyrimo metodas leidžia tyrėjui įgyti gerą įžvalgą apie praktiką, situacijas ar požiūrius tam tikru metu (Galliers 1992, Denscombe 1998). Buvo paprašyta pateikti apžvalgą, siekiant padidinti informuotumą apie Australijos duomenų saugyklos patirtį.

Be to, Sonquist ir Dunkelberg (1977) teigia, kad apklausų tyrimo rezultatai yra bendresni nei kiti metodai.

3.4. Apklausos tyrimų dizainas

Duomenų saugyklos praktikos tyrimas buvo atliktas 1999 m. Tikslinę populiaciją sudarė Australijos organizacijos, besidomintys duomenų saugojimo tyrimais, nes greičiausiai jos jau žinojo apie duoti kuriuos jie saugo ir todėl galėtų suteikti šiam tyrimui naudingos informacijos. Tikslinė populiacija buvo nustatyta atlikus pirminę visų Australijos duomenų saugyklos instituto (Tdwi-aap) narių apklausą. Šiame skyriuje aptariamas šio tyrimo empirinio tyrimo etapo planas.

3.4.1. Surinkimo technika duoti

Iš trijų dažniausiai naudojamų apklausos tyrime metodų (ty klausimynas paštu, pokalbis telefonu ir asmeninis pokalbis) (Nachmias 1976, Fowler 1988, de Vaus 1991), šiam tyrimui buvo pritaikytas klausimynas paštu. Pirmoji priežastis priimti pastarąjį yra ta, kad ji gali pasiekti geografiškai išsklaidytą populiaciją (Blalock 1970, Nachmias ir Nachmias 1976, Hwang ir Lin 1987, de Vaus 1991, Gable 1994). Antra, anketa paštu tinka aukšto išsilavinimo dalyviams (Fowler 1988). Šio tyrimo klausimynas paštu buvo skirtas duomenų saugojimo projektų rėmėjams, direktoriams ir (arba) projektų vadovams. Trečia, klausimynai paštu yra tinkami, kai yra saugus adresų sąrašas (Salant ir Dilman 1994). TDWI, šiuo atveju, patikima duomenų saugyklos asociacija pateikė savo Australijos narių adresų sąrašą. Kitas klausimyno paštu pranašumas, palyginti su klausimynu telefonu ar asmeniniais interviu, yra tas, kad jis leidžia respondentams atsakyti tiksliau, ypač kai respondentams reikia peržiūrėti įrašus arba aptarti klausimus su kitais žmonėmis (Fowler 1988).

Galimas trūkumas gali būti laikas, reikalingas klausimynams atlikti paštu. Paprastai klausimynas paštu vykdomas tokia seka: išsiųsti laiškus, laukti atsakymų ir išsiųsti patvirtinimą (Fowler 1988, Bainbridge 1989). Taigi bendras laikas gali būti ilgesnis nei laikas, reikalingas pokalbiams akis į akį arba pokalbiams telefonu. Tačiau bendras laikas gali būti žinomas iš anksto (Fowler 1988, Denscombe 1998). Laikas, praleistas atliekant asmeninius pokalbius, negali būti žinomas iš anksto, nes jis skiriasi priklausomai nuo interviu (Fowler 1988). Pokalbiai telefonu gali būti greitesni nei klausimynai paštu ir asmeniniai interviu, tačiau gali būti daug neatsakytų, nes kai kurie žmonės nepasiekiami (Fowler 1988). Be to, pokalbiai telefonu paprastai apsiriboja santykinai trumpais klausimų sąrašais (Bainbridge 1989).

Kitas paštu siunčiamo klausimyno trūkumas yra didelis neatsakymų lygis (Fowler 1988, Bainbridge 1989, Neuman 1994). Tačiau buvo imtasi atsakomųjų priemonių, susiejant šį tyrimą su patikima duomenų saugyklos institucija (t. y. TDWI) (Bainbridge 1989, Neuman 1994), kuri išsiunčia du priminimo laiškus neatsakiusiems (Fowler 1988, Neuman 1994), taip pat yra papildomas paaiškinimas. tyrimo tikslas (Neuman 1994).

3.4.2. Analizės vienetas

Šio tyrimo tikslas – gauti informacijos apie duomenų saugyklos diegimą ir naudojimą Australijos organizacijose. Tikslinė populiacija yra visos Australijos organizacijos, kurios įgyvendino arba įgyvendina, t duomenų saugykla. Tada atskiros organizacijos registruojamos. Anketa buvo išsiųsta organizacijoms, norinčioms įvaikinti duomenų saugykla. Šis metodas užtikrina, kad surinkta informacija būtų gaunama iš tinkamiausių kiekvienos dalyvaujančios organizacijos išteklių.

3.4.3. Apklausos pavyzdys

Apklausos dalyvių adresų sąrašas buvo gautas iš TDWI. Iš šio sąrašo atrankos pagrindu buvo atrinkta 3000 Australijos organizacijų. Į imtį buvo išsiųstas tolesnis laiškas, paaiškinantis projektą ir apklausos tikslą, kartu su atsakymo forma ir iš anksto apmokėtu voku užpildytai anketai grąžinti. Iš 3000 organizacijų 198 sutiko dalyvauti tyrime. Tikėtasi tokio nedidelio atsakymų skaičiaus duota daugybė Australijos organizacijų, kurios tada savo organizacijose priėmė arba taikė duomenų saugyklos strategiją. Taigi šio tyrimo tikslinę populiaciją sudaro tik 198 organizacijos.

3.4.4. Anketos turinys

Anketos dizainas buvo pagrįstas Monash duomenų saugyklos modeliu (aptarta anksčiau 2.3 dalyje). Anketos turinys buvo sudarytas remiantis 2 skyriuje pateikta literatūros apžvalga. Tyrimo dalyviams išsiųstos anketos kopiją rasite B priede. Klausimyną sudaro šeši skyriai, kurie seka modelio žingsnius. Tolesnėse šešiose pastraipose trumpai apibendrinamas kiekvieno skyriaus turinys.

A skyrius: Pagrindinė informacija apie organizaciją
Šiame skyriuje pateikiami klausimai, susiję su dalyvaujančių organizacijų profiliu. Be to, kai kurie klausimai yra susiję su dalyvio duomenų saugyklos projekto būsena. Konfidenciali informacija, tokia kaip organizacijos pavadinimas, tyrimo analizėje nebuvo atskleista.

B dalis: pradžia
Šio skyriaus klausimai yra susiję su duomenų saugyklos pradžia. Buvo užduodami klausimai apie projekto iniciatorius, rėmėjus, reikiamus įgūdžius ir žinias, duomenų saugyklos plėtros tikslus ir galutinių vartotojų lūkesčius.

C skyrius: Dizainas
Šiame skyriuje pateikiami klausimai, susiję su įmonės planavimo veikla duomenų saugykla. Visų pirma buvo klausiama apie įgyvendinimo apimtį, projekto trukmę, projekto kainą ir kaštų ir naudos analizę.

D skyrius: Vystymas
Plėtros skiltyje yra klausimų, susijusių su plėtros veikla duomenų saugykla: galutinio vartotojo reikalavimų rinkinys, šaltiniai duoti, loginis modelis duoti, prototipai, pajėgumų planavimas, techninės architektūros ir duomenų saugyklų kūrimo įrankių parinkimas.

E skyrius: Eksploatacija
Veiklos klausimai, susiję su veikimu ir išplėtimu duomenų saugykla, kaip jis vystosi kitame vystymosi etape. Ten duomenų kokybė, atnaujinimo strategijas duoti, detalumas duoti, mastelio keitimas duomenų saugykla ir saugumo klausimais duomenų saugykla buvo tarp užduotų klausimų.

F dalis: Vystymas
Šiame skyriuje pateikiami klausimai, susiję su naudojimu duomenų saugykla galutinių vartotojų. Tyrėjas domėjosi šios programos paskirtimi ir naudingumu duomenų saugykla, priimtas peržiūros ir mokymo strategijas bei kontrolės strategiją duomenų saugykla priimtas.

3.4.5. Reagavimo dažnis

Nors apklausos paštu kritikuojamos dėl mažo atsakymų lygio, buvo imtasi veiksmų, siekiant padidinti grąžos rodiklį (kaip aptarta 3.4.1 skirsnyje). Sąvoka „atsakymų dažnis“ reiškia tam tikros apklausos imties žmonių, kurie atsako į klausimyną, procentą (Denscombe 1998). Šio tyrimo atsako dažniui apskaičiuoti buvo naudojama ši formulė:

Žmonių, kurie atsiliepė, skaičius
Atsakymų rodiklis = —————————————————————————— X 100 Bendras išsiųstų anketų skaičius

3.4.6. Bandomasis pilotas

Prieš siunčiant klausimyną į imtį, klausimai buvo patikrinti atliekant bandomuosius bandymus, kaip pasiūlė Luck ir Rubin (1987), Jackson (1988) ir de Vaus (1991). Bandomųjų bandymų tikslas – atskleisti bet kokius nepatogius, dviprasmiškus posakius ir sunkiai interpretuojamus klausimus, paaiškinti naudojamus apibrėžimus ir terminus bei nustatyti apytikslį laiką, reikalingą anketai užpildyti (Warwick ir Lininger 1975, Jackson 1988, Salant). ir Dilmanas 1994). Bandomieji bandymai buvo atlikti atrinkus tiriamuosius, kurių charakteristikos panašios į galutinių tiriamųjų charakteristikas, kaip pasiūlė Davis e. Cosenza (1993). Šiame tyrime bandomaisiais tiriamaisiais buvo pasirinkti šeši duomenų saugojimo specialistai. Po kiekvieno bandomojo bandymo buvo atlikti reikiami pataisymai. Iš atliktų bandomųjų testų dalyviai prisidėjo prie galutinio klausimyno varianto pertvarkymo ir nustatymo iš naujo.

3.4.7. Analizės metodai Duoti

I duoti Apklausos duomenys, surinkti iš uždarojo tipo anketų, buvo analizuojami naudojant statistinės programinės įrangos paketą SPSS. Daugelis atsakymų buvo analizuojami naudojant aprašomąją statistiką. Kai kurios anketos buvo pateiktos neužpildytos. Su jais buvo elgiamasi atidžiau, siekiant užtikrinti, kad i duoti trūko ne dėl duomenų įvedimo klaidų, o dėl to, kad klausimai netiko užsiregistravusiam arba užsiregistravęs nusprendė neatsakyti į vieną ar kelis konkrečius klausimus. Šie trūkstami atsakymai buvo ignoruojami analizuojant duomenis duoti ir buvo koduojami kaip „-9“, kad būtų užtikrintas jų pašalinimas iš analizės proceso.

Rengiant anketą uždarieji klausimai buvo iš anksto užkoduoti, kiekvienam pasirinkimui priskiriant numerį. Tada numeris buvo naudojamas treniruoti i duoti analizės metu (Denscombe 1998, Sapsford ir Jupp 1996). Pavyzdžiui, B skyriaus 1 klausime buvo išvardytos šešios galimybės: direktorių valdyba, vyresnysis vadovas, IT skyrius, verslo padalinys, konsultantai ir kt. Byloje duoti SPSS, buvo sugeneruotas kintamasis „projekto iniciatorius“ su šešiomis reikšmių etiketėmis: „1“ – „board“, „2“ – „vyresnysis vadovas“ ir pan. Likertin skalės naudojimas kai kuriuose uždaruose klausimuose taip pat leido lengvai identifikuoti naudojant atitinkamas skaitines reikšmes, įvestas į SPSS. Klausimams su neišsamiais atsakymais, kurie vienas kito nepaneigia, kiekviena parinktis buvo traktuojama kaip vienas kintamasis su dviem reikšmių etiketėmis: „1“ – „pažymėta“ ir „2“ – „nepažymėta“.

Atviri klausimai buvo traktuojami kitaip nei uždarieji. Atsakymai į šiuos klausimus nebuvo įtraukti į SPSS. Vietoj to, jie buvo analizuojami rankomis. Šio tipo klausimų naudojimas leidžia gauti informacijos apie laisvai išsakytas mintis ir asmeninę respondentų patirtį (Bainbridge 1989, Denscombe 1998). Jei įmanoma, atsakymai buvo suskirstyti į kategorijas.

Dėl analizės duotinaudojami paprastos statistinės analizės metodai, tokie kaip atsakymų dažnis, vidurkis, standartinis nuokrypis ir mediana (Argyrous 1996, Denscombe 1998).
Gama testas buvo atliktas norint gauti kiekybinius ryšius tarp duoti eiliniai (Norusis 1983, Argyrous 1996). Šie testai buvo tinkami, nes naudotos eilės skalės neturėjo daug kategorijų ir jas buvo galima parodyti lentelėje (Norusis 1983).

3.5 Santrauka

Šiame skyriuje buvo aptarta šiam tyrimui pritaikyta tyrimo metodika ir planas.

Reikia pasirinkti tinkamiausią tyrimo metodą konkrečiam tyrimui
atsižvelgti į daugybę taisyklių, įskaitant tyrimo pobūdį ir tipą, taip pat kiekvieno galimo metodo privalumus ir trūkumus (Jenkins 1985, Benbasat ir kt. 1097, Galliers ir Land 1987, yin 1989, Hamilton ir ives 1992, Galliers 1992, neuman 1994). Atsižvelgiant į tai, kad trūksta žinių ir teorijos apie duomenų saugyklos pritaikymą Australijoje, šiame tyrimo tyrime reikalaujama interpretacinio tyrimo metodo su tiriamuoju gebėjimu ištirti Australijos organizacijų patirtį. Pasirinktas tyrimo metodas buvo pasirinktas siekiant surinkti informaciją apie Australijos organizacijų priimtą duomenų saugyklos koncepciją. Kaip rinkimo metodika pasirinkta anketa paštu duoti. Tyrimo metodo ir rinkimo technikos pagrindimas duoti pasirinkimai bus pateikti šiame skyriuje. Be to, buvo aptartas analizės vienetas, naudota imtis, atsakymų procentas, anketos turinys, išankstinis klausimyno patikrinimas ir analizės metodas. duoti.

Projektavimas a Duomenų saugyklos:

Esybės santykių ir dimensinio modeliavimo derinimas

SANTRAUKA
Parduotuvė i duoti yra aktuali daugelio organizacijų problema. Pagrindinė sandėliavimo plėtros problema duoti tai jo dizainas.
Brėžinys turi padėti aptikti sąvokas duomenų saugykla į senąją sistemą ir kitus šaltinius duoti taip pat lengvas supratimas ir efektyvumas įgyvendinant duomenų saugykla.
Didelė dalis literatūros apie saugojimą duoti rekomenduoja naudoti objektų santykių modeliavimą arba matmenų modeliavimą, kad būtų galima pateikti dizainą duomenų saugykla.
Šiame darbe parodome, kaip galima derinti abu vaizdus kuriant dizainą duomenų saugykla. Taikomas sistemingas metodas

išnagrinėtas atvejo tyrime ir yra nustatytas dėl daugelio svarbių pasekmių specialistams.

DUOMENŲ SANDĖLIAVIMAS

Un duomenų saugykla jis paprastai apibrėžiamas kaip „į subjektą orientuotas, integruotas, laiko kintamumo ir nepastovus duomenų rinkinys, pagrįsti vadovybės sprendimams“ (Inmon ir Hackathorn, 1994). Į dalyką orientuotas ir integruotas rodo, kad duomenų saugykla skirta peržengti senų sistemų funkcines ribas ir pasiūlyti integruotą perspektyvą duoti.
Laiko variantas yra susijęs su vaizdo įrašo istoriniu ar laiko eiliškumu duoti į duomenų saugykla, kuri leidžia analizuoti tendencijas. Nepastovumas rodo, kad duomenų saugykla jis nėra nuolat atnaujinamas kaip a duomenų bazė OLTP. Greičiau jis yra periodiškai atnaujinamas duoti iš vidinių ir išorinių šaltinių. The duomenų saugykla jis specialiai sukurtas tyrimams, o ne atnaujinti vientisumą ir veikimo efektyvumą.
Idėja saugoti i duoti nėra naujiena, tai buvo vienas iš valdymo tikslų duoti nuo šeštojo dešimtmečio (Il Martin, 1982).
I duomenų saugykla jie siūlo infrastruktūrą duoti valdymo paramos sistemoms. Valdymo palaikymo sistemos apima sprendimų palaikymo sistemas (DSS) ir vadovų informacines sistemas (EIS). DSS yra kompiuterinė informacinė sistema, skirta pagerinti procesus ir atitinkamai žmogaus sprendimų priėmimą. EIS paprastai yra pristatymo sistema duoti kuri leidžia verslo vadovams lengvai pasiekti vaizdą duoti.
Bendroji architektūra a duomenų saugykla pabrėžia vaidmenį duomenų saugykla valdymo pagalba. Be to, siūlo infrastruktūrą duoti EIS ir DSS, al duomenų saugykla jį galima pasiekti tiesiogiai per užklausas. THE duoti įtraukta į a duomenų saugykla yra pagrįsti valdymo informacijos reikalavimų analize ir yra gaunami iš trijų šaltinių: vidinių senųjų sistemų, specialios paskirties duomenų surinkimo sistemų ir išorinių duomenų šaltinių. THE duoti vidinėse senosiose sistemose dažnai yra perteklinės, nenuoseklios, žemos kokybės ir saugomos skirtingais formatais, todėl prieš įkeliant jas reikia suderinti ir išvalyti.

duomenų saugykla (Inmon, 1992; McFadden, 1996). THE duoti iš saugojimo sistemų duoti ad hoc ir iš šaltinių duoti išoriniai dažnai naudojami papildyti (atnaujinti, pakeisti) t duoti iš senų sistemų.

Yra daug įtikinamų priežasčių plėtoti a duomenų saugykla, kurios apima geresnį sprendimų priėmimą efektyviai naudojant daugiau informacijos (Ives 1995), paramą sutelkiant dėmesį į visus reikalus (Graham 1996) ir sprendimų priėmimo išlaidų mažinimą. duoti EIS ir DSS (Graham 1996, McFadden 1996).

Neseniai atliktas empirinis tyrimas parodė, kad vidutinė investicijų grąža i duomenų saugykla po trejų metų 401% (Graham, 1996). Tačiau kiti empiriniai tyrimai duomenų saugykla rado didelių problemų, įskaitant sunkumus matuojant ir paskirstant naudą, aiškaus tikslo trūkumą, nepakankamą saugojimo proceso apimties ir sudėtingumo įvertinimą. duoti, ypač kalbant apie šaltinius ir jos švarą duoti. Parduotuvė i duoti gali būti laikomas valdymo problemos sprendimu duoti tarp organizacijų. Manipuliacija su duoti Kaip socialinis išteklius, jis daugelį metų išliko viena iš pagrindinių informacinių sistemų valdymo problemų visame pasaulyje (Brancheau ir kt. 1996, Galliers ir kt. 1994, Niederman ir kt. 1990, Pervan 1993).

Populiarus požiūris į turto valdymą duoti devintajame dešimtmetyje buvo modelio kūrimas duoti socialiniai. Modelis duoti socialinis buvo sukurtas tam, kad pasiūlytų stabilų pagrindą naujų taikomųjų sistemų kūrimui e duomenų bazė ir senų sistemų atkūrimas ir integravimas (Brancheau ir kt.

1989, Goodhue ir kt. 1988:1992, Kim ir Everestas 1994). Tačiau šis metodas turi keletą problemų, ypač dėl kiekvienos užduoties sudėtingumo ir sąnaudų bei ilgo laiko, kurio reikia norint pasiekti apčiuopiamų rezultatų (Beynon-Davies 1994, Earl 1993, Goodhue ir kt. 1992, Periasamy 1994, Shanks 1997). ).

Il duomenų saugykla tai atskira duomenų bazė, kuri egzistuoja kartu su senosiomis duomenų bazėmis, o ne jas pakeičia. Todėl tai leidžia jums vadovauti valdymui duoti ir išvengti brangaus senų sistemų atkūrimo.

ESAMIEJI DUOMENŲ PROJEKTAVIMO POŽIŪRIAI

SANDĖLIAVIMAS

Konstravimo ir tobulinimo procesas a duomenų saugykla turėtų būti suprantamas labiau kaip evoliucinis procesas, o ne tradicinis sistemų kūrimo gyvavimo ciklas (Noras, 1995, Shanks, O'Donnell ir Arnott 1997a). Projekte yra daug procesų duomenų saugykla pvz., inicijavimas, planavimas; informacija, gauta iš įmonės vadovų reikalaujamų reikalavimų; šaltiniai, transformacijos, valymas duoti ir sinchronizuoti iš senų sistemų ir kitų šaltinių duoti; kuriamos pristatymo sistemos; stebėjimas duomenų saugykla; evoliucijos proceso ir kūrimo beprasmiškumas duomenų saugykla (Stinchi, O'Donnell ir Arnott 1997b). Šiame žurnale mes sutelkiame dėmesį į tai, kaip piešti i duoti saugomi šių kitų procesų kontekste. Yra keletas siūlomų vaizdo architektūros metodų duomenų saugykla literatūroje (Inmon 1994, Ives 1995, Kimball 1994, McFadden 1996). Kiekviena iš šių metodikų turi trumpą apžvalgą su jų stipriųjų ir silpnųjų pusių analize.

Inmon's (1994) Approach for Duomenų saugyklos dizainas

Inmonas (1994) pasiūlė keturis pasikartojančius žingsnius projektuojant a duomenų saugykla (žr. 2 pav.). Pirmasis žingsnis yra sukurti šabloną duoti socialinis, kad suprastum, kaip aš duoti gali būti integruota į funkcines sritis organizacijoje, suskirstant i duoti laikyti vietose. Modelis duoti jis skirtas saugojimui duoti susijusių su sprendimų priėmimu, įskaitant duoti istorinis ir įtrauktas duoti atimta ir sumuojama. Antras žingsnis – nustatyti įgyvendinimo sritis. Jie pagrįsti konkrečios organizacijos nustatytais prioritetais. Trečiasis žingsnis apima piešimą a duomenų bazė Kalbant apie dalykinę sritį, atkreipkite ypatingą dėmesį į atitinkamų detalumo lygių įtraukimą. Inmon rekomenduoja naudoti objekto ir santykių modelį. Ketvirtasis žingsnis yra šaltinių sistemų nustatymas duoti reikalingi ir plėtoti transformacijos procesus, kad būtų galima užfiksuoti, išvalyti ir formatuoti i duoti.

Inmon metodo stipriosios pusės yra tai, kad modelis duoti socialiniai pasiūlymai yra integracijos pagrindas duoti organizacijoje ir planuojant palaikomas iteracinis vystymasis duomenų saugykla. Jo trūkumai yra modelio projektavimo sudėtingumas ir kaina duoti socialiniai, sunku suprasti esybių ir santykių modelius, naudojamus abiejuose modeliuose, kad duoti socialiniai ir kad iš duoti saugomi pagal dalykines sritis ir tinkamumą duoti brėžinio duomenų saugykla realizavimui duomenų bazė santykinis, bet ne skirtas duomenų bazė daugiamatis.

Ives'o (1995) požiūris į Duomenų saugyklos dizainas

Ives (1995) siūlo keturių etapų informacinės sistemos kūrimo metodą, kuris, jo nuomone, yra tinkamas kuriant duomenų saugykla (žr. 3 pav.). Šis požiūris labai pagrįstas informacijos inžinerija informacinių sistemų kūrimui (Martin 1990). Pirmas žingsnis – nustatyti savo tikslus, sėkmę ir svarbiausius veiksnius bei pagrindinius veiklos rodiklius. Pagrindiniai verslo procesai ir reikalinga informacija sumodeliuojami taip, kad galėtume sukurti modelį duoti socialiniai. Antrasis žingsnis apima apibrėžtos architektūros kūrimą duoti saugomi pagal plotą, duomenų bazė di duomenų saugykla, reikalingus technologijos komponentus, organizacinės paramos rinkinį, reikalingą diegti ir naudoti duomenų saugykla. Trečias žingsnis apima reikalingų programinės įrangos paketų ir įrankių pasirinkimą. Ketvirtasis žingsnis yra detalus projektavimas ir statyba duomenų saugykla. Ives pažymi, kad parduotuvė duoti tai suvaržytas iteracinis procesas.

Ives metodo pranašumai yra techninių specifikacijų naudojimas informacijos reikalavimams nustatyti, struktūrinio proceso naudojimas siekiant paremti duomenų saugykla, tinkamos aparatinės ir programinės įrangos parinkimas ir kelių vaizdavimo būdų naudojimas duomenų saugykla. Jo trūkumai būdingi sudėtingumui. Kiti apima sunkumus plėtojant daugelį lygių duomenų bazė per duomenų saugykla per protingą laiką ir sąnaudas.

Kimball’o (1994) požiūris į Duomenų saugyklos dizainas

Kimball (1994) pasiūlė penkis iteracinius žingsnius projektuojant a duomenų saugykla (žr. 4 pav.). Jo požiūris ypač skirtas solo piešimui duomenų saugykla ir apie matmenų modelių naudojimą, o ne esybės ir santykių modelius. Kimballas analizuoja tuos dimensinius modelius, nes verslo lyderiams lengviau suprasti verslą, efektyviau sprendžiant sudėtingas konsultacijas ir duomenų bazė fizinis yra efektyvesnis (Kimball 1994). Kimball pripažįsta, kad kuriant a duomenų saugykla yra pasikartojantis, ir tai duomenų saugykla atskirtas gali būti integruotas per padalijimą į bendrų matmenų lenteles.

Pirmas žingsnis yra nustatyti konkrečią dalykinę sritį, kurią reikia tobulinti. Antrasis ir trečiasis žingsniai apima matmenų formavimą. Antrame žingsnyje priemonės nustato dominančius dalykus toje srityje ir sugrupuoja juos į faktų lentelę. Pavyzdžiui, pardavimo temos srityje dominantys rodikliai gali apimti parduotų prekių kiekį ir dolerį kaip pardavimo valiutą. Trečiasis žingsnis apima matmenų nustatymą, kuriais remiantis galima grupuoti faktus. Pardavimo temos srityje svarbūs aspektai gali apimti prekę, vietą ir laikotarpį. Faktų lentelėje yra kelių dalių raktas, skirtas susieti ją su kiekviena dimensijų lentele, ir paprastai joje yra labai daug faktų. Priešingai, dimensijų lentelėse yra aprašomoji informacija apie matmenis ir kitus atributus, kuriuos galima naudoti grupuojant faktus. Siūloma susijusių faktų ir matmenų lentelė sudaro tai, kas dėl savo formos vadinama žvaigždžių schema. Ketvirtasis žingsnis apima a duomenų bazė daugiamatis, kad patobulintų žvaigždės raštą. Paskutinis žingsnis yra šaltinių sistemų nustatymas duoti reikalingi ir plėtoti transformacijos procesus, kad būtų galima užfiksuoti, išvalyti ir formatuoti i duoti.

Kimbalo požiūrio stiprybės apima matmenų modelių naudojimą i duoti saugomas, todėl jį lengva suprasti ir sukurti veiksmingą fizinį dizainą. Matmenų modelis, kuris taip pat lengvai naudoja abi sistemas duomenų bazė santykinis gali būti tobulinamas arba sistemos duomenų bazė daugiamatis. Jo trūkumai yra tai, kad trūksta kai kurių metodų, palengvinančių daugelio žvaigždžių schemų planavimą ar integravimą į a duomenų saugykla ir sunkumas projektuojant iš ekstremalios denormalizuotos struktūros matmenų modelyje a duoti senosiose sistemose.

McFaddeno (1996) požiūris į duomenis Sandėlio dizainas

McFaddenas (1996) siūlo penkių žingsnių metodą, kaip piešti a duomenų saugykla (žr. 5 pav.).
Jo požiūris pagrįstas idėjų iš literatūros sinteze ir yra orientuotas į singlo dizainą duomenų saugykla. Pirmasis žingsnis apima reikalavimų analizę. Nors techninės specifikacijos nenurodytos, McFadden pastabose nurodomi subjektai duoti specifikacijas ir jų atributus, ir remiasi skaitytojais Watson ir Frolick (1993), kad nustatytų reikalavimus.
Antrame etape nubraižytas subjekto santykių modelis duomenų saugykla o vėliau patvirtina įmonės vadovai. Trečiasis žingsnis apima žemėlapių nustatymą iš senų sistemų ir išorinių šaltinių duomenų saugykla. Ketvirtasis žingsnis apima kūrimo, diegimo ir sinchronizavimo procesus duoti į duomenų saugykla. Paskutiniame etape sistemos pristatymas kuriamas, akcentuojant vartotojo sąsają. McFadden pažymi, kad piešimo procesas paprastai yra kartotinis.

McFadden metodo privalumai yra verslo lyderių dalyvavimas nustatant reikalavimus, taip pat išteklių svarba. duotijų valymas ir surinkimas. Jo trūkumai yra didelio projekto padalijimo proceso trūkumas duomenų saugykla daugelyje integruotų etapų ir ten

sunku suprasti objektą ir santykių modelius, naudojamus kuriant duomenų saugykla.

Mus renkasi ne tik artimieji.