Datu noliktavas un ERP | CENTRĀLAIS DATU ARHĪVS: VĒSTURE UN EVOLŪCIJA

ARHĪVS DATI CENTRĀLĀ: VĒSTURE UN EVOLŪCIJA

Divas dominējošās korporatīvo tehnoloģiju tēmas 90. gados ir
norāda i datu noliktava un ERP. Ilgu laiku šie divi varenie
straumes ir bijušas korporatīvās IT daļas, un tās nekad nav bijušas
krustojumos. Tas bija gandrīz tā, it kā tie būtu matērija un antimatērija. Bet
abu parādību pieaugums neizbēgami noveda pie viena
to krustojums. Mūsdienās uzņēmumi saskaras ar problēmu
ko darīt ar ERP e datu noliktava. Šis raksts ilustrēs
kādas ir problēmas un kā tās risina uzņēmumi .
SĀKUMĀ…
Sākumā bija datu noliktava. Datu noliktava ir dzimis priekš
pret darījumu apstrādes lietojumprogrammu sistēmu.
Pirmajās dienās iegaumēšana dati tas bija lemts
tikai pretpunkts e-pasta apstrādes lietojumprogrammām
darījumiem. Taču mūsdienās ir daudz izsmalcinātākas vīzijas
par to, ko var izdarīt datu noliktava. Mūsdienu pasaulē
datu noliktava ir ievietots struktūrā, kas var būt
sauc par Korporatīvās informācijas fabriku.
KORPORATĪVĀ INFORMĀCIJAS Fabrika
(CIF)
Korporatīvās informācijas fabrikā ir arhitektūras komponenti
standarts: transformācijas un koda integrācijas līmenis
kas integrē i dati kamēr es dati tie pārvietojas no vides
pielietojums videi datu noliktava no uzņēmuma; a
datu noliktava uzņēmuma, kurā dati
detalizēti un integrēti vēsturnieki. The datu noliktava no uzņēmuma kalpo kā
pamats, uz kura var būvēt visas pārējās daļas
no vides datu noliktava; operatīvo datu krātuve (ODS).
ODS ir hibrīda struktūra, kas satur dažus datu aspektus
noliktava un citi OLTP vides aspekti; datu marts, kur i
dažādiem departamentiem var būt sava datu versija
noliktava; a datu noliktava izpēti, kurā i
uzņēmuma “filozofi” (domātāji) var iesniegt savus jautājumus par
72 stundas bez kaitīgas ietekmes uz datu noliktava; un atmiņa
tuvu līnijai, kurā dati vecs un dati lielapjoma detaļas var būt
uzglabāti lēti.
KUR ERP SAVIENOJAS AR
KORPORATĪVĀS INFORMĀCIJAS Fabrika
ERP divās vietās apvienojas ar Korporatīvās informācijas fabriku.
Galvenokārt kā bāzes lietojumprogramma, kas nodrošina i
dati no pieteikuma uz datu noliktava. Šajā gadījumā i dati,
radīts kā darījuma procesa blakusprodukts,
ir integrēti un ielādēti datu noliktava no uzņēmuma. The
otrais savienojums starp ERP un CIF un ODS. Patiesībā daudzi
vidēs ERP tiek izmantota kā klasiska ODS.
Ja ERP tiek izmantota kā galvenā lietojumprogramma, tā
to pašu ERP var izmantot arī CIF kā ODS. In
tomēr, ja ERP ir jāizmanto abās lomās, tur
ir jābūt skaidrai atšķirībai starp abām vienībām. Citiem vārdiem sakot,
kad ERP spēlē bāzes lietojumprogrammas un ODS lomu, le
ir jānošķir divas arhitektūras vienības. Ja viens
ERP ieviešana mēģina izpildīt abas lomas
tajā pašā laikā neizbēgami radīsies problēmas
šīs struktūras projektēšana un ieviešana.
Atsevišķas ODS UN PAMATA PIELIETOJUMS
Ir daudz iemeslu, kas noved pie komponentu sadalīšanas
arhitektūras. Varbūt daiļrunīgākais jautājums, lai atdalītu
dažādas arhitektūras sastāvdaļas ir tas, ka katrs komponents
arhitektūrai ir savs skatījums. Bāzes lietojumprogramma kalpo
citam mērķim nekā ONV. Mēģiniet pārklāties
bāzes lietojumprogrammas skatījums uz ODS pasauli vai otrādi
tas nav pareizais veids, kā strādāt.
Līdz ar to pirmā ERP problēma CIF ir tā
pārbaudiet, vai pastāv atšķirība starp bāzes lietojumprogrammām un
SDG.
DATU MODEĻI KORPORATĪVĀ
INFORMĀCIJAS RŪPNĪCA
Lai panāktu dažādu komponentu vienotību
CIF arhitektūras modelim ir jābūt dati. Es
modeļi dati tie kalpo kā saikne starp dažādām sastāvdaļām
arhitektūra, piemēram, bāzes lietojumprogrammas un ODS. THE
modeļi dati kļūt par “intelektuālo ceļvedi”.
pareizo nozīmi no dažādām CIF arhitektūras sastāvdaļām.
Ejot roku rokā ar šo jēdzienu, ideja ir tāda, ka vajadzētu
būt lielisks un unikāls modelis dati. Protams, ka viņam ir
būt paraugam dati katrai sastāvdaļai un turklāt tur
tam ir jābūt saprātīgam ceļam, kas savieno dažādus modeļus.
Katrs arhitektūras komponents – ODS, bāzes lietojumprogrammas,
datu noliktava uzņēmuma, un tā tālāk .. – vajag savu
modelis dati. Un tāpēc ir jābūt precīzai definīcijai
līdzīgi šiem modeļiem dati tie saskaras viens ar otru.
PĀRVIETOJU I DATI PAR ERP DATOS
NOLIKTAVU
Ja izcelsme dati ir bāzes lietojums un/vai ODS, kad
ERP ievieto i dati uz datu noliktava, šim ierakstam jābūt
notiek zemākajā granularitātes līmenī. Atgādinājums vai
vienkārši apkopot i dati kā viņi iznāk
no ERP bāzes lietojumprogrammas vai ERP ODS tur nav
pareizi rīkoties. THE dati datos ir nepieciešama informācija
noliktava, lai veidotu DSS procesa pamatu. Tādas dati
tos daudzos veidos pārveidos datu tirgus un izpēte
del datu noliktava.
Pārcelšanās no dati no sākotnējās lietojumprogrammas vides
ERP uz vidi datu noliktava no uzņēmuma tiek veikta a
samērā relaksēts veids. Šī maiņa notiek pēc tam
apmēram 24 stundas pēc atjaunināšanas vai izveides ERP. Fakts par
ir "slinks" kustība dati uz datu noliktava
no uzņēmuma atļauj dati nāk no ERP, lai "nokārtotu".
Reiz i dati ir deponēti bāzes pieteikumā,
tad jūs varat droši pārvietot i dati no ERP
uzņēmumā. Vēl viens mērķis, ko var sasniegt, pateicoties kustībai
"slinkie" dievi dati ir skaidra robeža starp darbības procesiem un
DS paplašinājums. Ar “ātru” kustību dati demarkācijas līnija
starp DSS un operatīvo joprojām ir neskaidrs.
Kustība dati no ERP ODS uz datu noliktava
uzņēmuma darbība tiek veikta periodiski, parasti
nedēļā vai mēnesī. Šajā gadījumā kustība
dati tā pamatā ir nepieciešamība “tīrīt” vecos dati vēsturnieki.
Protams, ODS satur i dati kas ir daudz jaunāki
cieņu pret dati vēsturnieki atrada datu noliktava.
Pārcelšanās no dati uz datu noliktava tas gandrīz nekad netiek darīts
“vairumtirdzniecība” (vairumtirgotāja veidā). Kopējiet tabulu
no ERP vides uz datu noliktava tam nav jēgas. Viena pieeja
daudz reālāka ir atlasīto vienību kustība dati.
Tikai dati kas ir mainījušies kopš pēdējās datu atjaunināšanas
noliktava ir tie, kas jāpārvieto uz datiem
noliktava. Viens veids, kā uzzināt, kuras dati tie ir pārveidoti
kopš pēdējā atjauninājuma ir jāaplūko laika zīmogi dati
atrodams ERP vidē. Dizaineris atlasa visas izmaiņas
kas radušies kopš pēdējā atjauninājuma. Cita pieeja
ir izmantot izmaiņu uztveršanas paņēmienus dati. Ar
šīs metodes analizē žurnālus un žurnālu lentes, lai
noteikt, kuras dati ir jāpārvieto no ERP vides uz
Ka no datu noliktava. Šīs metodes ir vislabākās
kā žurnālus un žurnālu lentes var nolasīt no ERP failiem
bez turpmākas ietekmes uz citiem ERP resursiem.
CITAS KOMPlikācijas
Viena no problēmām ar ERP CIF ir tas, kas notiek ar citiem
lietojumprogrammu avoti vai ai dati ONV, kas tām ir jāveicina
datu noliktava bet tie nav daļa no ERP vides. Datums
slēgta rakstura ERP, īpaši SAP, mēģinājums integrēt
atslēgas no ārējiem avotiem dati ar i dati kas nāk no ERP al
laiks kustēties i dati uz datu noliktava, tas ir liels izaicinājums.
Un kādas tieši ir varbūtības, ka i dati pieteikumu vai
ODS ārpus ERP vides tiks integrēts datos
noliktava? Izredzes patiesībā ir ļoti augstas.
ATRAST DATI VĒSTURISKI NO ERP
Vēl viena problēma ar i dati ERP ir rezultāts
no nepieciešamības būt dati vēsturnieki ietvaros datu noliktava.
Parasti datu noliktava vajadzībām dati vēsturnieki. UN
ERP tehnoloģija parasti tos neuzglabā dati
vēsturiska, vismaz ne tiktāl, cik tas ir nepieciešams datumā
noliktava. Kad liels daudzums dati vēsturnieki sāk reklāmu
lai to pievienotu ERP vidē, tai ir jābūt
satīrīts. Piemēram, pieņemsim, ka a datu noliktava deba
piekrauts ar pieciem gadiem dati vēsturiski, kamēr ERP to ievēro
no tiem ne vairāk kā sešus mēnešus dati. Kamēr uzņēmums ir apmierināts ar
savākt virkni dati vēsture, laikam ejot,
tad nav problēmu izmantot ERP kā avotu
datu noliktava. Bet, kad datu noliktava jāiet
atpakaļ laikā un ņemiet dievus dati vēsturnieki, kuri nav bijuši
iepriekš apkopojis un saglabājis ERP, pēc tam ERP vide
tas kļūst neefektīvs.
ERP UN METADATI
Vēl viens apsvērums, kas jāņem vērā saistībā ar ERP e datu noliktava vai tas ir
par esošajiem metadatiem ERP vidē. Kā arī metadati
tie pāriet no ERP vides uz del datu noliktava,
metadati ir jāpārvieto tādā pašā veidā. Turklāt i
metadati ir jāpārveido formātā un struktūrā
to prasa infrastruktūra datu noliktava. Tur ir liels
atšķirība starp operatīvajiem metadatiem un DSS metadatiem. Metadati
darbojas galvenokārt izstrādātājam un
programmētājs. DSS metadati galvenokārt ir paredzēti jums
fināls. Esošie metadati ERP lietojumprogrammās vai ODS
tie ir jāpārvērš, un šī pārvēršana ne vienmēr ir vienkārša
un tieši.
ERP DATU IEGUVE
Ja ERP tiek izmantots kā piegādātājs dati uz datu noliktava ci
jābūt cietam interfeisam, kas pārvieto i dati no vides
ERP videi datu noliktava. Interfeisam jābūt:
▪ jābūt viegli lietojamam
▪ atļaut piekļuvi dati no ERP
▪ uztvert nozīmi dati kuras drīzumā tiks pārvietotas
uz datu noliktava
▪ zināt ERP ierobežojumus, kas varētu rasties
brīdis, kad tiek veikta piekļuve dati no ERP:
▪ atsauces integritāte
▪ hierarhiskas attiecības
▪ netiešas loģiskās attiecības
▪ pieteikšanās konvencija
▪ visas struktūras dati atbalsta ERP un tā tālāk…
▪ jābūt efektīvam piekļuvē dati, nodrošinot:
▪ tieša kustība dati
▪ izmaiņu iegūšana dati
▪ nodrošināt savlaicīgu piekļuvi dati
▪ saprast formātu dati, un tā tālāk…
INTERFESES AR SAP
Saskarne var būt divu veidu — pašmāju vai komerciāla.
Dažas no galvenajām komerciālajām saskarnēm ietver:
▪ SAS
▪ Prime Solutions
▪ D2k un tā tālāk…
VAIRĀKAS ERP TEHNOLOĢIJAS
Attiekties pret ERP vidi tā, it kā tā būtu viena tehnoloģija, ir a
liela kļūda. Ir daudz ERP tehnoloģiju, katrai no tām ir savas
stiprās puses. Pazīstamākie pārdevēji tirgū ir:
▪ SAP
▪ Oracle Financials
▪ PeopleSoft
Dž.D. Edvards
▪ Bāns
SAP
SAP ir lielākā un visaptverošākā ERP programmatūra. Pieteikumi
SAP ietver daudzu veidu lietojumprogrammas daudzās jomās. SAP ir
reputācija kā:
▪ ļoti liels
▪ ļoti grūti un dārgi īstenojams
▪ nepieciešams daudz cilvēku un konsultantu
īstenota
▪ īstenošanai nepieciešami specializēti cilvēki
▪ īstenošanai nepieciešams daudz laika
Arī SAP ir reputācija tā glabāšanā dati daudz
uzmanīgi, apgrūtinot tiem piekļuvi
persona ārpus SAP zonas. SAP spēks ir būt
spēj uztvert un uzglabāt lielu daudzumu dati.
SAP nesen paziņoja par nodomu pagarināt
tās lietojumprogrammas datu noliktava. Ir daudz plusi un mīnusi
izmantojot SAP kā nodrošinātāju datu noliktava.
Priekšrocība ir tā, ka SAP jau ir instalēts un lielākā daļa no
konsultanti jau zina SAP.
SAP kā piegādātāja trūkumi datu noliktava ir
daudzi: SAP nav pieredzes pasaulē datu noliktava
Ja SAP ir piegādātājs datu noliktava, ir nepieciešams “izņemt”
i dati no SAP uz datu noliktava. Dato SAP sasniegumi
slēgtā sistēmā, diez vai būs viegli iegūt i no SAP
tas (???). Ir daudz mantoto vidi, kas darbina SAP,
piemēram, IMS, VSAM, ADABAS, ORACLE, DB2 un tā tālāk.
SAP uzstāj uz pieeju “nav izgudrots šeit”. SAP nevēlas
sadarboties ar citiem piegādātājiem, lai izmantotu vai izveidotu datu noliktava.
SAP uzstāj, ka visu savu programmatūru ir jāģenerē pati.
Lai gan SAP ir liels un spēcīgs uzņēmums, fakts
mēģinājums pārrakstīt ELT, OLAP tehnoloģiju, administrēšanu
sistēma un pat kodu bāze dbms tas ir vienkārši ārprāts.
Tā vietā, lai pieņemtu sadarbību ar piegādātājiem
di datu noliktava SAP jau sen ir ievērojis pieeju, ka
viņi "zina vislabāk". Šāda attieksme kavē panākumus
SAP var būt jomā datu noliktava.
SAP atteikums ļaut ārējiem piegādātājiem piekļūt
nekavējoties un graciozi pret viņiem dati. Pati lietošanas būtība
un datu noliktava ir viegli piekļūt dati. Viss SAP stāsts ir
pamatojoties uz piekļuves apgrūtināšanu dati.
SAP pieredzes trūkums darbā ar lieliem apjomiem dati;
jomā datu noliktava ir apjomi dati kopš tā laika nekad nav redzēts
SAP un pārvaldīt šos lielos daudzumus dati jums ir jābūt vienam
piemērota tehnoloģija. Acīmredzot SAP par to nezina
tehnoloģiskā barjera, kas pastāv, lai iekļūtu datu laukā
noliktava.
SAP korporatīvā kultūra: SAP izveidoja biznesu
i iegūšanā dati no sistēmas. Bet, lai to izdarītu, jums ir jābūt
cita domāšana. Tradicionāli programmatūras uzņēmumi, kas bija
laba datu nokļūšana vidē nav bijusi laba
iegūt datus citā virzienā. Ja SAP var darīt šāda veida
switch būs pirmais uzņēmums, kas to izdarīs.
Īsāk sakot, ir apšaubāms, vai uzņēmumam vajadzētu izvēlēties
SAP kā piegādātājs datu noliktava. Pastāv ļoti nopietni riski
vienā pusē un ļoti maz atlīdzību no otras puses. Bet ir vēl viens
iemesls, kas attur SAP izvēli par datu piegādātāju
noliktava. Jo katram uzņēmumam jābūt vienam datumam
visu pārējo uzņēmumu noliktava? The datu noliktava tā ir sirds
konkurences priekšrocības. Ja katrs uzņēmums pieņemtu to pašu
datu noliktava tas būtu grūti, lai gan ne neiespējami,
sasniegt konkurences priekšrocības. Šķiet, ka SAP domā, ka a
datu noliktava var uzskatīt par cepumu, un tas ir a
vēl viena zīme, ka viņi "iegūstiet datus
iekšā”.
Neviens cits ERP pārdevējs nav tik dominējošs kā SAP.
Neapšaubāmi, būs uzņēmumi, kas ies SAP ceļu
savējiem datu noliktava bet, domājams, šie datumi
SAP noliktavas būs lielas, dārgas un prasīs daudz
laiks to radīšanai.
Šīs vides ietver tādas darbības kā bankas kases apstrāde,
aviokompāniju rezervēšanas procesi, sūdzību procesi
apdrošināšana un tā tālāk. Darījumu sistēma bija efektīvāka,
acīmredzamāka bija nepieciešamība nodalīt darbības un procesu
DSS (lēmumu atbalsta sistēma). Tomēr ar resursu sistēmām
cilvēciski un personiski, cilvēks nekad nesaskaras ar lieliem apjomiem
darījumiem. Un, protams, kad cilvēks tiek pieņemts darbā
vai atstājiet uzņēmumu, tas ir darījuma ieraksts.
Bet attiecībā pret citām sistēmām, HR sistēmām un
personīgajiem vienkārši nav daudz darījumu. Tāpēc iekšā
cilvēkresursiem un personāla sistēmām nav pilnīgi skaidrs, ka tāda pastāv
nepieciešama DataWarehouse. Daudzos veidos šīs sistēmas
pārstāv DSS sistēmu apvienošanu.
Bet ir vēl viens faktors, kas jāņem vērā, ja nepieciešams
darīt ar datu noliktavu un ar PeopleSoft. Daudzās aprindās, t.i dati
HR un personīgie resursi ir otršķirīgi biznesam
uzņēmuma vadītājs. Lielākā daļa uzņēmumu veic
ražošana, pārdošana, pakalpojumu sniegšana un tā tālāk. THE
HR un personāla sistēmas parasti ir sekundāras (vai no
atbalsts) uzņēmuma galvenajam darbības virzienam. Tāpēc tā ir
neskaidrs un neērts a datu noliktava atsevišķi priekš
atbalsts cilvēkresursiem un personīgajiem resursiem.
PeopleSoft šajā ziņā ļoti atšķiras no SAP. Ar SAP tā ir
obligāti, ka ir a datu noliktava. Ar PeopleSoft tā nav
tad tik skaidrs. Izmantojot PeopleSoft, datu noliktava nav obligāta.
Labākais, ko var teikt par dati PeopleSoft ir tie dati
noliktavu var izmantot, lai uzglabātu i dati kas attiecas uz
vecie cilvēkresursi un personiskie resursi. Otrs iemesls
ko uzņēmums vēlētos izmantot a datu noliktava a
PeopleSoft vides trūkums ir atļaut piekļuvi un
bezmaksas piekļuve analīzes rīkiem, ai dati autors PeopleSoft. Bet
papildus šiem iemesliem var būt gadījumi, kad labāk to nedarīt
ir datu noliktava dati PeopleSoft.
Kopsavilkumā
Ir daudz ideju par datu veidošanu
noliktava ERP programmatūrā.
Daži no tiem ir:
▪ Ir jēga, ja ir a datu noliktava kas izskatās kā jebkurš
citā nozarē?
▪ Cik elastīga ir ERP datu noliktava programmatūra?
▪ ERP datu noliktava programmatūra var apstrādāt lielu apjomu
dati kas atrodas adatu noliktava arēna"?
▪ Kāda ir izsekošanas reģistrēšana, ko veic ERP pārdevējs
saskaroties ar vieglu un lētu, laikietilpīgu, ai dati? (kas
ir ERP pārdevēju sasniegumi par piegādi lēti, par
laiks, viegli piekļūt datiem?)
▪ Kāda ir izpratne par DSS arhitektūru un
ERP pārdevēja "korporatīvās informācijas rūpnīca"?
▪ ERP pārdevēji saprot, kā to iegūt dati iekš
vidi, bet arī saprast, kā tos eksportēt?
▪ Cik atvērts datu rīkiem ir ERP pārdevējs
noliktavā?
Visi šie apsvērumi ir jāņem vērā, nosakot
kur likt datu noliktava kas uzņems i dati no ERP un citiem
dati. Kopumā, ja vien tam nav pārliecinoša iemesla
lai darītu citādi, ieteicams būvēt datu noliktava ārā
no ERP piegādātāja vides.
1. NODAĻA
Pārskats par BI organizāciju
Galvenie punkti:
Informācijas krātuves darbojas pretēji
uz biznesa inteliģences (BI) arhitektūru:
Korporatīvā kultūra un IT var ierobežot panākumus
BI organizāciju veidošana.
Tehnoloģija vairs nav ierobežojošais faktors BI organizācijām. The
Arhitektu un projektu plānotāju problēma nav tā, vai
tehnoloģija pastāv, bet, ja tās var efektīvi īstenot
pieejamā tehnoloģija.
Daudziem uzņēmumiem a datu noliktava tas ir nedaudz vairāk par depozītu
pasīvs, kas izplata i dati lietotājiem, kuriem tas ir nepieciešams. THE dati
tie tiek iegūti no avotu sistēmām un tiek ievietoti mērķa struktūrās
di datu noliktava. Es dati tos var arī tīrīt ar veselu
laime. Tomēr netiek pievienota arī papildu vērtība
savāc dati šī procesa laikā.
Būtībā pasīvais Dw labākajā gadījumā nodrošina
tikai es dati tīra un funkcionāla lietotāju asociācijām. Tur
ir atkarīga informācijas radīšana un analītiskā izpratne
pilnībā lietotāju. Spriežot, vai DW (Datu noliktava) ir
panākumi ir subjektīvi. Ja mēs vērtējam panākumus pēc
spēja efektīvi savākt, integrēt un tīrīt i dati
korporatīvie uz paredzami pamata, tad jā, DW ir veiksmīgs.
Savukārt, ja skatāmies uz kolekciju, konsolidāciju un lūk
informācijas izmantošana organizācijā kopumā
DW ir neveiksme. DW nodrošina nelielu vērtību vai tās nav vispār
informāciju. Rezultātā lietotāji ir spiesti iztikt,
tādējādi radot informācijas tvertnes. Šajā nodaļā ir sniegta informācija
visaptverošs skatījums, lai apkopotu BI (Business
uzņēmumu izlūkdati). Sāksim ar BI aprakstu un
tad mēs pāriesim pie diskusijām par dizainu un
informācijas attīstība, nevis vienkārša i dati
lietotājiem. Pēc tam diskusijas ir vērstas uz aprēķinu
jūsu BI centienu vērtība. Mēs nobeigumā definējam, kā IBM
atgādina jūsu organizācijas BI arhitektūras prasības.
Arhitektūras apraksts
BI organizācija
Tagad ir spēcīgas uz darījumiem orientētas informācijas sistēmas
darba kārtībā katrā lielajā uzņēmumā, jo tie ir vienā līmenī
efektīvi spēles lauks korporācijām pasaulē.
Tomēr, lai saglabātu konkurētspēju, tagad ir nepieciešamas sistēmas analītiski
orientēts uz to var revolucionizēt uzņēmuma spējas, no jauna atklājot ed
izmantojot jau esošo informāciju. Šīs sistēmas
analītisks izriet no izpratnes no bagātības dati
pieejams. BI var uzlabot visas informācijas veiktspēju
no uzņēmuma. Uzņēmumi var uzlabot attiecības starp klientiem
piegādātājiem, uzlabot produktu un pakalpojumu peļņu, radīt
jauni un labākie piedāvājumi, pārbaudiet risku un daudzu citu starpā
ienākumi dramatiski samazināja izdevumus. Ar BI jūsu
uzņēmums beidzot sāk izmantot klientu informāciju
kā konkurētspējīgu līdzekli, pateicoties lietojumprogrammām, kurām ir mērķi
tirgus.
Pareizi uzņēmējdarbības līdzekļi nozīmē, ka ir jābūt galīgām atbildēm
galvenie jautājumi, piemēram:
▪ Kurš no mūsu klienti viņi liek mums nopelnīt vairāk, vai mēs
vai viņi zaudē?
▪ Kur dzīvo mūsu labākie klienti saistībā ar veikals/
noliktavā viņi bieži?
▪ Kurus no mūsu produktiem un pakalpojumiem var pārdot vairāk
efektīvi un kam?
▪ Kādus produktus var pārdot visefektīvāk un kam?
▪ Kura pārdošanas kampaņa ir veiksmīgāka un kāpēc?
▪ Kuri pārdošanas kanāli kuriem produktiem ir visefektīvākie?
▪ Kā mēs varam uzlabot attiecības ar saviem labākajiem klienti?
Lielākajai daļai uzņēmumu ir dati rupji atbildēt
šos jautājumus.
Operatīvās sistēmas rada lielu daudzumu produktu, no
klients un no dati tirgus daļu no tirdzniecības vietām, no rezervācijām,
no klientu apkalpošanas un tehniskā atbalsta sistēmām. Izaicinājums ir
izvilkt un izmantot šo informāciju.
Daudzi uzņēmumi gūst peļņu tikai no nelielām savām daļām dati
stratēģiskām analīzēm.
I dati atlikušie, bieži vien kopā ar i dati ārējo avotu, piemēram, i
“valdības ziņojumi” un cita iegādātā informācija ir viens no tiem
zelta raktuves tikai gaida izpēti, ei dati jābūt
jāprecizē tikai jūsu informatīvajā kontekstā
organizācija.
Šīs zināšanas var pielietot dažādos veidos, variācijās
no vispārējas korporatīvās stratēģijas izstrādes līdz
personīga saziņa ar piegādātājiem, izmantojot zvanu centrus,
rēķinu izrakstīšana, internets un citi punkti. Mūsdienu biznesa vide to nosaka
ka DW un saistītie BI risinājumi attīstās tālāk
tradicionālo struktūru izpilde dati piemēram, es dati normalizēts uz
atomu līmeņa un “zvaigžņu/kubu fermas”.
Lai saglabātu konkurētspēju, ir jāapvieno
tradicionālās un progresīvās tehnoloģijas, cenšoties atbalstīt a
plaša analītiskā ainava.
Visbeidzot, vispārējai videi ir jāuzlabo zināšanas
uzņēmuma darbību kopumā, nodrošinot, ka veiktās darbības
veikto analīžu rezultātā tās noder, lai būtu ikviens
ieguvums.
Piemēram, pieņemsim, ka jūs ranžējat savu klienti kategorijās
augsts vai zems risks.
Vai šo informāciju ģenerē ieguves modelis vai
citiem līdzekļiem, tas jāievieto Dw un jādara pieejams
ikviens, izmantojot jebkādus piekļuves līdzekļus, piemēram, i
statiskus pārskatus, izklājlapas, tabulas vai analītisku apstrādi
līnija (OLAP).
Tomēr šobrīd šāda veida informācijas ir daudz
tie paliek tvertnēs dati no personām vai departamentiem, ko tie rada
analīze. Organizācijai kopumā ir maz vai vispār nav redzama
izpratnei. Tikai sajaucot šāda veida saturu
informāciju savā uzņēmumā dw varat likvidēt tvertnes
informāciju un uzlabot savu Dw vidi.
Organizācijas attīstībai ir divi galvenie šķēršļi
BI.
Pirmkārt, mums ir pašas organizācijas problēma
saistītajā disciplīnā.
Pat ja mēs nevaram palīdzēt ar politikas izmaiņām
organizācijas, mēs varam palīdzēt izprast tās sastāvdaļas
BI organizācija, tās arhitektūra un kā
IBM tehnoloģija atvieglo tās attīstību.
Otrs šķērslis, kas jāpārvar, ir tehnoloģiju trūkums
integrēta un zināšanas par metodi, kas izsauc visu telpu
BI, nevis tikai neliela sastāvdaļa.
IBM reaģē uz izmaiņām tehnoloģijā
integrēta. Jūsu pienākums ir nodrošināt dizainu
pašapzinīgs. Šī arhitektūra ir jāattīsta ar
tehnoloģija izvēlēta integrācijai bez ierobežojumiem vai vismaz ar
tehnoloģija, kas atbilst atvērtajiem standartiem. Arī jūsu
uzņēmuma vadībai ir jānodrošina, ka Bi uzņēmums ir
veikta saskaņā ar programmu un to nepieļaut
informācijas tvertņu izstrāde, kas izriet no pašapkalpošanās
darba kārtības vai mērķi.
Tas nenozīmē, ka BI vide nav jutīga pret
reaģēt uz dažādu lietotāju dažādajām vajadzībām un prasībām; tā vietā tas nozīmē
ka to individuālo vajadzību un prasību īstenošana ir
darīts visas BI organizācijas labā.
Organizācijas BI arhitektūras apraksts var
var atrast 9. lappusē attēlā 1.1. Arhitektūra parāda
bagātīgs tehnoloģiju un paņēmienu sajaukums.
No tradicionālā viedokļa arhitektūra ietver šādas sastāvdaļas
no noliktavas
Atomu slānis (Atomu slānis).
Tas ir pamats, visa Dw un līdz ar to arī sirds
stratēģiskā ziņošana.
I dati šeit glabātās saglabās vēsturisko integritāti, ziņojumi par
dati un ietver atvasināto metriku, kā arī tīrību,
integrēta un saglabāta, izmantojot ieguves veidnes.
Visa turpmākā to izmantošana dati un saistītā informācija ir
kas iegūti no šīs struktūras. Šis ir lielisks avots
ieguve dati un pārskatiem ar strukturētiem SQL vaicājumiem
Operatīvā noliktava dati vai ziņojuma pamatā
dati(Darbības datu krātuve (ODS) vai ziņošana
datubāze.)
Šī ir struktūra dati īpaši paredzētas
tehniskā atskaite.
I dati uzglabā un ziņo iepriekš šīs struktūras beidzot var
izplatīties noliktavā caur pieturas zonu (staging
zonā), kur to varētu izmantot stratēģiskai signalizācijai.
Pieturas zona.
Pirmā pietura lielākajai daļai dati paredzētas videi
noliktava ir organizācijas zona.
Šeit es dati tiek integrēti, iztīrīti un pārveidoti par dati noderīgi tas
tie aizpildīs noliktavas struktūru
Datums marts.
Šī arhitektūras daļa atspoguļo struktūru dati izmantots
īpaši OLAP. Datu martu klātbūtne, ja i dati ir
glabājas zvaigžņu shēmās, kuras tās pārklāj dati
daudzdimensionāls relāciju vidē vai kartotēkā
di dati patentēts, ko izmanto noteiktas OLAP tehnoloģijas, piemēram,
DB2 OLAP serveri, tas nav būtiski.
Vienīgais ierobežojums ir tas, ka arhitektūra atvieglo izmantošanu dati
daudzdimensionāls.
Arhitektūra ietver arī kritiskās Bi tehnoloģijas un metodes
kuras izšķir kā:
Telpiskā analīze
Kosmoss ir negaidīta informācija analītiķim un
tas ir ļoti svarīgi pilnīgai izšķirtspējai. Kosmoss var
atspoguļo informāciju par cilvēkiem, kuri dzīvo noteiktā teritorijā
atrašanās vieta, kā arī informācija par to, kur šī vieta atrodas
fiziski salīdzinājumā ar pārējo pasauli.
Lai veiktu šo analīzi, jāsāk ar savējo
platuma un garuma koordinātu informācija. Nozīmē ko
sauc par “ģeokodēšanu”, un tai ir jābūt daļai no ieguves,
transformāciju un iekraušanas procesu (ETL) līdz līmenim
jūsu noliktavas atomu numurs.
Datu ieguve.
Iegūšana dati ļauj mūsu uzņēmumiem augt
skaits klienti, lai prognozētu pārdošanas tendences un iespējotu
attiecību vadīšana ar klienti (CRM), starp citām iniciatīvām
BI.
Iegūšana dati tāpēc tas ir jāintegrē ar konstrukcijām
dati no Dwhouse un atbalsta noliktavas procesi
pārliecināties gan par tehnoloģiju efektīvu un lietderīgu izmantošanu, gan
saistītās tehnikas.
Kā norādīts BI arhitektūrā, atomu līmenis
Dwhouse, tāpat kā datamarts, ir lielisks avots dati
ieguvei. Tādām pašām struktūrām arī jābūt
ieguves rezultātu saņēmējiem, lai nodrošinātu pieejamību
lielākā auditorija (plašākā auditorija).
Aģenti.
Ir dažādi "aģenti", lai pārbaudītu klientu par jebkuru punktu, piemēram, t
uzņēmuma operētājsistēmām un pašiem dw. Šie aģenti var
būt uzlabotiem neironu tīkliem, kas apmācīti, lai uzzinātu par tiem
katra punkta tendences, piemēram, pamatojoties uz produktu pieprasījumu nākotnē
par pārdošanas veicināšanas pasākumiem, uz noteikumiem balstītiem dzinējiem, uz kuriem reaģēt
un dato apstākļu kopums vai pat vienkārši aģenti, kas
viņi norāda uz izņēmumiem attiecībā uz "augstākajiem vadītājiem". Šie procesi jā
parasti ir reāllaikā, un tāpēc tas ir obligāti
cieši saistīta ar viņu kustību dati.
Visas šīs struktūras dati, tehnoloģiju un tehnikas garantija
ka jūs nepavadīsit nakti, veidojot organizācijas organizāciju
jūsu BI.
Šī aktivitāte tiks izstrādāta pakāpeniski, maziem
punktus.
Katrs solis ir neatkarīgs projekta darbs, un par to tiek ziņots
kā atkārtojumu jūsu dw vai BI iniciatīvā. Iterācijas
var ietvert jaunu tehnoloģiju ieviešanu, par
sāciet ar jaunām metodēm, pievienojot jaunas struktūras dati ,
iekraušana i dati papildu , vai ar analīzes paplašināšanu
savu vidi. Šis punkts tiek apspriests vairāk
sīkāk 3. nodaļā.
Papildus tradicionālajām Dw un Bi rīku struktūrām ir arī citas
jūsu BI organizācijas funkcijas, par kurām esat parādā
dizains, piemēram:
Klientu saskarsmes punkti (Customer touch
punktus).
Tāpat kā visās mūsdienu organizācijās, ir vairākas
klientu saskarsmes punkti, kas norāda, kā gūt pieredzi
pozitīvs jūsu klienti. Ir tradicionālie kanāli, piemēram, i
tirgotāji, sadales paneļu operatori, tiešais pasts, multivide un druka
reklāma, kā arī jaunākie kanāli, piemēram, e-pasts un tīmeklis, t dati
jāiegādājas produkti ar kādu saskares punktu,
transportē, iztīra, pārveido un pēc tam apdzīvo būvēs dati no
BI.
Pamati no dati operatīvās un lietotāju asociācijas (Operational
datu bāzes un lietotāju kopienas).
Beigās kontaktpunktu klienti pamati ir atrasti dati
uzņēmuma lietojumprogrammu un lietotāju kopienas. THE dati esošo
ir dati tradicionālā, kas ir jāapvieno un jāapvieno ar dati ka
tie plūst no saskares punktiem, lai izpildītu nepieciešamo
informāciju.
Analītiķi. (Analītiķi)
Galvenais BI vides ieguvējs ir analītiķis. Tas ir viņš, kurš
gūst labumu no pašreizējās ieguves dati darbojas, integrēts ar
dažādi avoti dati , kas papildināta ar tādām funkcijām kā analītika
ģeogrāfiski (ģeokodēšana) un BI tehnoloģijās prezentēti, kas
ļauj veikt ieguvi, OLAP, uzlabotas SQL atskaites un analīzi
ģeogrāfiski. Analītiķa primārā saskarne ar vidi
ziņošana ir BI portāls.
Tomēr analītiķis nav vienīgais, kurš gūst labumu no arhitektūras
BI.
Vadītāji, lielas lietotāju asociācijas un pat dalībnieki, piegādātāji un i
klienti vajadzētu atrast priekšrocības uzņēmuma BI.
Aizmugurējās padeves cilpa.
BI arhitektūra ir mācību vide. Princips
attīstībai raksturīga noturīgu struktūru pieļaušana dati
jāatjaunina ar izmantoto BI tehnoloģiju un darbībām
lietotāju uzņēmumiem. Piemērs ir novērtējums
klients (klientu vērtēšana).
Ja pārdošanas nodaļa veic ieguves modeli
no klienta rādītājiem, kā izmantot jaunu pakalpojumu, tad
pārdošanas nodaļai nevajadzētu būt vienīgajai saņēmēju grupai
pakalpojumu.
Tā vietā ieguves modelis būtu jāveic kā daļa
datu plūsmas raksturs uzņēmumā un klienta rādītāji
jākļūst par integrētu informācijas vides sastāvdaļu
noliktava, redzama visiem lietotājiem. Bi-bI orientētais IBM komplekts
ieskaitot DB2 UDB, DB2 OLAP Server ietver lielāko daļu
daļa no svarīgām tehnoloģijas sastāvdaļām, kas definētas attēlā
1.1.
Mēs izmantojam arhitektūru, kas parādīta šajā grāmatas attēlā
nodrošināt mums nepārtrauktības līmeni un parādīt, kā katrs produkts
IBM iekļaujas vispārējā BI modelī.
Informācijas satura nodrošināšana (Providing
informācijas saturs)
Izstrādājiet, izstrādājiet un ieviesiet savu BI vidi
grūts uzdevums. Dizainam ir jāietver gan
pašreizējās un nākotnes biznesa prasības. Arhitektūras dizains
jābūt pilnīgam, lai iekļautu visus atrastos secinājumus
projektēšanas posmā. Izpildei jāpaliek
apņēmusies sasniegt vienu mērķi: attīstīt BI arhitektūru
kā oficiāli parādīts zīmējumā un pamatojoties uz prasībām
Bizness.
Ir īpaši grūti apgalvot, ka disciplīna nodrošinās
relatīvie panākumi.
Tas ir vienkārši, jo jūs neveidojat BI vidi ikvienam
pēkšņi, bet tas notiek maziem solīšiem laika gaitā.
Tomēr jūsu arhitektūras BI komponentu identificēšana ir
svarīgi divu iemeslu dēļ: jūs vadīsit visus turpmākos lēmumus
arhitektūras tehnikas.
Jūs varēsiet apzināti izstrādāt konkrētu tehnoloģiju lietojumu
lai gan jūs, iespējams, nesaņemsit atkārtojumu, tas ir nepieciešams
tehnoloģija vairākus mēnešus.
Pietiekama jūsu biznesa prasību izpratne ietekmēs veidu
no produktiem, ko iegādāsieties savai arhitektūrai.
Jūsu arhitektūras plānošana un attīstība nodrošina
ka jūsu noliktava ir
nevis nejaušs notikums, bet gan "labi pārdomāts",
rūpīgi izstrādāta reklāma opera mākslas kā mozaīka
jaukta tehnoloģija.
Dizaina informācijas saturs
Visam sākotnējam dizainam ir jākoncentrējas un jāidentificē
galvenie BI komponenti, kas būs nepieciešami jūsu videi
vispārēji tagadnē un nākotnē.
Ir svarīgi zināt biznesa prasības.
Pat pirms visas formālās plānošanas sākuma,
projektu plānotājs bieži var identificēt vienu vai divus
komponents uzreiz.
Komponentu līdzsvars, kas var būt nepieciešams
taču jūsu arhitektūru nevar viegli atrast.
Projektēšanas posmā galvenā arhitektūras daļa
meklēšanā saista lietojumprogrammu izstrādes sesiju (JAD).
lai noteiktu biznesa prasības.
Dažreiz šīs prasības var uzticēt rīkiem
vaicājumi un ziņojumi.
Piemēram, lietotāji norāda, ka, ja viņi vēlas automatizēt
pašlaik atskaite ir jāģenerē manuāli integrējot
divas strāvas attiecības un saskaitot aprēķinus, kas iegūti no
kombinācija dati.
Lai gan šī prasība ir vienkārša, tā nosaka noteiktu
funkcijas funkcionalitāte, kas jāiekļauj, kad
iegādājieties atskaites rīkus organizācijai.
Projektētājam ir jāievēro arī papildu prasības
iegūt pilnīgu attēlu. Lietotāji vēlas abonēt
šo ziņojumu?
Pārskata apakškopas tiek ģenerētas un nosūtītas pa e-pastu dažādām
lietotājiem? Vai vēlaties redzēt šo pārskatu uzņēmuma portālā?
Visas šīs prasības ir daļa no vienkāršas nepieciešamības
aizstāt manuālo pārskatu pēc lietotāju pieprasījuma. Ieguvums
Šo prasību veids ir tāds, kas ir visiem, lietotājiem un izstrādātājiem
izpratne par ziņojumu jēdzienu.
Tomēr ir arī citi uzņēmējdarbības veidi, kas mums ir jāplāno.
Kad uzņēmējdarbības prasības ir norādītas formā
Uzņēmējdarbības stratēģiskie jautājumi, tas ir viegli pieredzējušam plānotājam
izšķirt izmēru un mērījumu/faktu prasības.
1.2. attēlā ir parādīts a lieluma un dimensiju sastāvdaļas
biznesa problēma.
Ja JAD lietotāji nezina, kā deklarēt savas prasības
biznesa problēmas veidā dizaineris bieži piegādās
piemēri datu vākšanas sesijas izlaišanai un sākšanai
prasībām.
Eksperts dizainers var palīdzēt lietotājiem saprast ne tikai
stratēģiskā tirdzniecība, bet arī kā to veidot.
Prasību apkopošanas pieeja ir aplūkota 3. nodaļā; Priekš
tagad mēs tikai vēlamies norādīt uz nepieciešamību izstrādāt dizainu ikvienam
BI prasību veidi
Stratēģisks biznesa jautājums nav tikai prasība
Bizness, bet arī dizaina pavediens. Ja jums ir jāatbild
uz daudzdimensionālu jautājumu, tad jums ir jāiegaumē,
iesniegt i dati dimensiju, un, ja jums ir nepieciešams iegaumēt
dati daudzdimensionāls, jums ir jāizlemj, kāda veida tehnoloģija vai
tehniku, kuru izmantosit.
Vai ieviešat rezervētu kuba zvaigznīšu shēmu vai abus?
Kā redzat, pat vienkārša biznesa problēma
var būtiski ietekmēt dizainu. Tomēr
šāda veida biznesa prasības ir parastas un, protams, vismaz
pieredzējuši projektu plānotāji un dizaineri.
Ir bijis pietiekami daudz diskusiju par tehnoloģijām un to atbalstu
OLAP, un ir pieejams plašs risinājumu klāsts. Līdz šim brīdim
mēs minējām nepieciešamību apvienot vienkāršu ziņošanu ar i
uzņēmuma lieluma prasībām un kā šīs prasības
ietekmēt tehniskos arhitektūras lēmumus.
Bet kādas ir tās prasības, kuras nav viegli saprotamas
lietotāji vai Dw komanda? Jums kādreiz būs nepieciešama analīze
telpiskā (telpiskā analīze)?
Kalnrūpniecības modeļi dati tie būs jūsu neatņemama sastāvdaļa
nākotne? Kas zina?
Ir svarīgi atzīmēt, ka šāda veida tehnoloģijas nav daudz
zina vispārējās lietotāju kopienas un komandas locekļi
Dw, daļēji tas varētu notikt, jo tie parasti
tos apstrādā daži iekšējie vai trešo pušu tehniskie eksperti. Tas ir
šo tehnoloģiju radīto problēmu robežgadījums. Pats
lietotāji nevar aprakstīt biznesa prasības vai tās formulēt
lai sniegtu vadlīnijas dizaineriem, viņi var
palikt nepamanīts vai, vēl ļaunāk, vienkārši ignorēts.
Problemātiskāk kļūst, ja dizainers un izstrādātājs neizdodas
var atpazīt pielietojumu viena no šīm uzlabotajām, bet
kritiskās tehnoloģijas.
Kā mēs bieži esam dzirdējuši, ka dizaineri saka: "Nu, kāpēc
vai mēs to nenoliekam malā, kamēr nesaņemsim šo citu lietu?
“Vai viņus patiesi interesē prioritātes, vai arī viņi vienkārši izvairās no i
prasības viņi nesaprot? Visticamāk, tas ir pēdējais pieņēmums.
Pieņemsim, ka jūsu pārdošanas komanda ir paziņojusi par prasību
uzņēmējdarbības, kā norādīts 1.3. attēlā, kā redzat,
prasība ir formulēta biznesa problēmas formā. Tur
atšķirība starp šo problēmu un tipisko izmēru problēmu ir
attālums. Šajā gadījumā pārdošanas komanda vēlas zināt,
mēneša griezumā kopējais pārdošanas apjoms no produktiem, noliktavām un
klienti kuri dzīvo 5 jūdžu attālumā no noliktavas, kurā viņi dzīvo
viņi pērk.
Diemžēl dizaineri vai arhitekti vienkārši var
Ignorēt telpisko komponentu, sakot: “mums ir klients
produkts un i dati no depozīta. Ieturam distanci līdz
cita iterācija.
"Nepareiza atbilde. Šāda veida biznesa problēma rada bažas
pilnībā BI. Tas atspoguļo dziļāku izpratni par
mūsu bizness un spēcīga analītiskā telpa mūsu analītiķiem.
BI ir ne tikai vienkārša vaicāšana, ne standarta pārskatu sniegšana
pat OLAP. Tas nenozīmē, ka šīs tehnoloģijas neizdodas
tie ir svarīgi jūsu BI, bet paši par sevi tie nav
BI vide.
Dizains informācijas kontekstam
(Informācijas satura dizains)
Tagad, kad esam identificējuši uzņēmējdarbības prasības, kas izceļas
dizainā jāiekļauj dažādas pamatkomponentes
vispārējā arhitektūra. Daži BI komponenti ir daļa
no mūsu sākotnējiem centieniem, bet daži netiks īstenoti
vairākus mēnešus.
Tomēr visas zināmās prasības ir atspoguļotas dizainā, lai
kad mums ir jāievieš noteikta tehnoloģija, mēs to darām
sagatavojies to darīt. Kaut kas par projektu atspoguļos domāšanu
tradicionāls.
Piemēram, 1.1. attēlā nodaļas sākumā ir parādīti dati
mart, kas uztur i dati dimensiju.
Šis komplekts dati tiek izmantots, lai atbalstītu vēlākus lietojumus
dati dimensiju virza Biznesa problēmas, kas
esam identificējuši. Kā ir papildu dokumenti
radīts, piemēram, dizaina izstrāde dati, mēs
mēs sāksim formalizēt, kā i dati tie izplatās vidē.
Mēs esam pārliecinājušies par nepieciešamību pārstāvēt i dati tātad
dimensiju, sadalot tos (atbilstoši īpašām vajadzībām
noteikts) datu tirgos.
Nākamais jautājums, uz kuru jāatbild, ir, kā tie tiks uzbūvēti
šie datu tirgi?
Vai jūs veidojat zvaigznes, lai atbalstītu kubus, vai tikai kubus, vai tikai zvaigznes?
(vai labie kubi, vai labās zvaigznes). Ģenerējiet datu arhitektūru
atkarīgie marti, kuriem visiem nepieciešams atomu slānis dati
vai tu iegādājies? Ļaut neatkarīgiem datu tirgiem iegūt i dati
tieši no operētājsistēmām?
Kādu Cube tehnoloģiju jūs mēģināt standartizēt?
Jums ir milzīgs daudzums dievu dati nepieciešams izmēru analīzei
vai arī jums ir nepieciešami jūsu valsts pārdošanas personāla kubi
katru nedēļu vai abiem? Izveidojiet spēcīgu priekšmetu
piemēram, DB2 OLAP Server for Finance vai Cognos kubi
PowerPlay jūsu pārdošanas organizācijai vai abiem?
Šie ir lielie arhitektūras dizaina lēmumi, kas
tie ietekmēs jūsu BI vidi turpmāk. Jā,
esat identificējis OLAP nepieciešamību. Tagad, kā jūs gatavojaties to īstenot
tehnikas un tehnoloģijas veids?
Kā dažas no vismodernākajām tehnoloģijām ietekmē jūs
zīmējumi? Pieņemsim, ka esat identificējis vajadzību
vietu jūsu organizācijā. Tagad jums ir jāzvana
arhitektūras zīmējumu izdevumi, pat ja tie nav plānoti
veikt kosmosa komponentus vairākus mēnešus. Arhitektam ir jābūt
dizains šodien, pamatojoties uz to, kas ir nepieciešams. Paredzēt nepieciešamību
telpiskā analīze, kas ģenerē, uzglabā, veic un piegādā
piekļuve dati telpiskā. Tam savukārt vajadzētu kalpot kā a
ierobežojums attiecībā uz tehnoloģijas veidu un specifikācijām
programmatūras platformu, kuru jūs pašlaik apsverat. Priekš
piemēram, administrēšanas sistēma datu bāze attieksmes
(RDBMS), ko veicat savam atomu slānim, ir jābūt
pieejams spēcīgs telpiskais apjoms. Tas nodrošinātu
maksimāla veiktspēja, izmantojot ģeometriju un objektus
vietu jūsu analītiskajās lietojumprogrammās. Ja jūsu RDBMS nav
varu tikt galā ar i dati (telpiski orientēts) iekšēji, tāpēc jums tas būs jādara
izveidot a datu bāze (telpiski orientēts) ārējais. Tas sarežģī
problēmu pārvaldība un ietekmēt jūsu vispārējo sniegumu,
nemaz nerunājot par papildu problēmām, kas radušās jums
DBA, jo viņiem, iespējams, ir minimāla izpratne
no pamatiem dati arī telpiskā. No otras puses, ja jūsu dzinējs
RDMBS apstrādā visus telpiskos un saistītos komponentus
optimizētājs apzinās īpašās vajadzības (piemēram,
telpisko objektu indeksēšana), tad jūsu DBA var rīkoties
ātri pārvaldiet problēmas un varat tās paaugstināt
sniegumu.
Turklāt jums ir jāpielāgo inscenēšanas zona un slānis
atomu vidi, lai iekļautu adreses tīrīšanu (un
telpiskās analīzes galvenais elements), kā arī nākamais
ietaupot kosmosa objektus. gada izdevumu pēctecība
zīmēšana turpinās tagad, kad esam ieviesuši tīrīšanas jēdzienu
adrese. Pirmkārt, šī lietojumprogramma noteiks veidu
nepieciešamo programmatūru jūsu ETL darbam.
Jums ir nepieciešami tādi produkti kā Trillium, lai sniegtu jums adresi
clean, vai jūsu izvēlēts ETL pārdevējs, lai to nodrošinātu
funkcionalitāte?
Pagaidām ir svarīgi, lai jūs novērtētu dizaina standartu
ir jāpabeidz, pirms sākat ieviest savu
vide (noliktava). Iepriekš minētajiem piemēriem vajadzētu
parādīt daudzus zīmēšanas lēmumus, kas jāievēro
jebkuras konkrētas uzņēmējdarbības prasības noteikšana. Ja izdarīts
pareizi, šie dizaina lēmumi veicina
savstarpējā atkarība starp jūsu vides fiziskajām struktūrām
izmantotās tehnoloģijas izvēle un izplatīšanās plūsma
informācijas saturs. Bez šīs ierastās arhitektūras
BI, jūsu organizācija tiks pakļauta jauktai
esošo tehnoloģiju haotiska, labākajā gadījumā savā ziņā vienota
neprecīzi, lai nodrošinātu šķietamo stabilitāti.
Uzturēt informācijas saturu
Informācijas vērtības nodrošināšana jūsu organizācijā ir
ļoti grūta operācija. Bez pietiekamas izpratnes
un pieredzi, vai pareizu plānošanu un dizainu, pat
labākas komandas izgāztos. No otras puses, ja jums ir lieliska
intuīcija un detalizēta plānošana, bet nav disciplīnas
izpildi, jūs vienkārši izšķērdējāt savu naudu un laiku
jo jūsu pūles noteikti cietīs neveiksmi. Ziņai vajadzētu
skaidri: ja jums trūkst viena vai vairāku no tiem
prasmes, izpratne/pieredze vai plānošana/zīmēšana o
īstenošanas disciplīna, tas novedīs pie paralīzes vai
iznīcināt BI organizācijas ēku.
Vai jūsu komanda ir pietiekami sagatavota? Tavā pusē ir kāds
BI komanda, kas izprot plašo pieejamo analītisko ainavu
BI vidēs, nepieciešamajās tehnikās un tehnoloģijās
ietekmēt šo ainavu? Jūsu komandā ir kāds
kas var atpazīt pielietojuma atšķirību starp uzlabotajiem
statiskā atskaite un OLAP, vai atšķirības starp ROLAP un OLAP? Viens no
Jūsu komandas locekļi skaidri atpazīst ceļu
ekstrakts un kā tas varētu ietekmēt noliktavu vai kā
vai noliktava var atbalstīt ieguves darbību? Biedrs
no komandas saprot vērtību dati telpa vai tehnoloģija
uz aģenta bāzes? Vai jums ir kāds, kurš novērtē unikālo lietojumprogrammu?
ETL rīki pret brokeru tehnoloģiju
ziņa? Ja jums tā nav, iegūstiet vienu. BI ir daudz vairāk
liels no normalizētā atomu slāņa, OLAP, shēmām a
zvaigzne un ODS.
Ir izpratne un pieredze, lai atpazītu prasības
BI un to risinājumi ir būtiski jūsu spējām
pareizi formalizēt lietotāju vajadzības un izstrādāt
un ieviest savus risinājumus. Ja jūsu lietotāju kopienai ir
grūtības aprakstīt prasības, tas ir komandas uzdevums
noliktava sniedz šo izpratni. Bet, ja komanda no
noliktava
neatpazīst konkrēto BI pielietojumu - piemēram, datus
ieguve- tad tas nav labākais, ko dara BI vide
bieži vien aprobežojas ar pasīviem noguldījumiem. Tomēr ignorējiet šos
tehnoloģijas nemazina to nozīmi un ietekmi
par savu biznesa inteliģences iespēju rašanos
organizācija, kā arī jūsu izstrādātā informācijas struktūra
paaugstināt.
Plānošanā jāiekļauj zīmēšanas jēdziens, red
abiem ir nepieciešama kompetenta persona. Turklāt projektēšana
tas prasa komandas washouse filozofiju un novērojumus
no standartiem. Piemēram, ja jūsu uzņēmums ir izveidojis a
standarta platformu vai ir identificējis konkrētu RDBMS, kuru jūs
vēlaties standartizēt visā platformā, tas ir nenovēršami
visi komandā ievēro šos standartus. Kopumā viens
komanda atklāj nepieciešamību pēc normalizācijas (lietotājam
communites), bet pati komanda nevēlas tai pievienoties
standarti, kas noteikti arī citās jomās uzņēmumā vai varbūt pat
līdzīgi uzņēmumi. Tas ir ne tikai liekulīgs, bet arī apliecina, ka uzņēmums to nedara
spēj piesaistīt esošos resursus un investīcijas. Tas nenozīmē
ka nav situāciju, kas garantētu platformu vai a
nestandartizēta tehnoloģija; tomēr noliktavas pūles
vajadzētu greizsirdīgi sargāt uzņēmuma standartus līdz
ka biznesa prasības nenosaka citādi.
Trešā galvenā sastāvdaļa, kas nepieciešama, lai izveidotu BI
organizācija ir disciplīna.
Tas kopumā ir atkarīgs vienlīdz no indivīdiem un vides.
Projektu plānotājiem, sponsoriem, arhitektiem un lietotājiem tas ir jānovērtē
disciplīna, kas nepieciešama, lai izveidotu uzņēmuma informācijas struktūru.
Dizaineriem ir jāvirza savi projektēšanas centieni tā, lai
pabeigt citus sabiedrībā nepieciešamos pasākumus.
Piemēram, pieņemsim, ka jūsu uzņēmums veido a
ERP lietojumprogramma, kurai ir noliktavas komponents.
Tāpēc ERP dizaineri ir atbildīgi par sadarbību ar
noliktavas vides komanda, lai nesacenstos vai
dublēt jau iesākto darbu.
Disciplīna ir arī tēma, kas ir aizņemta
visa organizācija, un to parasti izveido un uztic a
izpildvaras līmenis.
Vai vadītāji ir gatavi ievērot izstrādātu pieeju? A
pieeja, kas sola radīt informācijas saturu, kas ir
galu galā tas radīs vērtību visās uzņēmuma jomās, bet varbūt
Vai tas apdraud individuālo vai departamentu darba kārtību? Atcerieties teicienu
"Domāt par visu ir svarīgāk nekā domāt tikai par vienu lietu."
Šis teiciens attiecas uz BI organizācijām.
Diemžēl daudzas noliktavas koncentrē savus spēkus
cenšoties mērķēt un dot vērtību konkrētai nodaļai vai
konkrētiem lietotājiem, neņemot vērā organizāciju
ģenerālis. Pieņemsim, ka vadītājs lūdz palīdzību no komandas
washouse. Komanda atbild ar darbu, kas ilga 90 dienas, kas
ietver ne tikai paziņošanas prasību piegādi, ko nosaka
vadītājs, bet nodrošina to visu dati bāzi iemaisa slānī
atomu pirms ieviešanas kubu tehnoloģijā
priekšlikums.
Šis inženiertehniskais papildinājums nodrošina, ka tiek veikta
washouse gūs labumu dati vajadzīgs vadītājam.
Tomēr izpilddirektors runāja ar ārējām konsultāciju firmām, ka
ir ierosinājuši līdzīgu pieteikumu ar piegādi mazāk nekā 4
nedēļas.
Pieņemot, ka mājas iekšējā komanda ir kompetenta,
vadītājam ir izvēle. Kurš var atbalstīt disciplīnu
papildu inženierija, kas nepieciešama aktīva audzēšanai
informatīvu biznesu vai arī varat izvēlēties izveidot savu
risinājums ātri. Šķiet, ka patiešām ir izvēlēts pēdējais
pārāk bieži un kalpo tikai informācijas konteineru izveidei
kas dod labumu tikai dažiem vai indivīdam.
Īstermiņa un ilgtermiņa mērķi
Arhitektiem un projektu projektētājiem jāformalizē a
ilgtermiņa redzējums par kopējo arhitektūru un plāniem
augt BI organizācijā. Šī kombinācija no
īstermiņa ieguvums un ilgtermiņa plānošana
pārstāv abas BI centienu puses. Īstermiņa peļņa
termiņš ir BI aspekts, kas saistīts ar iterācijām
jūsu noliktava.
Tas ir vieta, kur plānotāji, arhitekti un sponsori koncentrējas
atbilst īpašām biznesa prasībām. Tieši šajā līmenī
tiek uzbūvētas fiziskās būves, iegādātas tehnoloģijas un
tiek īstenotas metodes. Ar tiem vispār nav jātiek galā
īpašas prasības, ko nosaka konkrētas lietotāju kopienas.
Viss tiek darīts, lai apmierinātu noteiktas prasības
no noteiktas kopienas.
Tomēr ilgtermiņa plānošana ir otrs aspekts
no BI. Tieši šeit plāni un projekti nodrošināja to
uzbūvēja jebkuru fizisko struktūru, izvēlētās tehnoloģijas un
realizēti paņēmieni, kas izgatavoti ar aci pret uzņēmumu. Un
ilgtermiņa plānošana, kas nodrošina kohēziju
nepieciešams, lai nodrošinātu, ka visi gūst labumu no uzņēmējdarbības
konstatētie īstermiņa ieguvumi.
Pamatojiet savus BI centienus
Un datu noliktava pašam par sevi tai nav raksturīgas vērtības. Citā
vārdiem, tehnoloģijām nav raksturīgas vērtības
noliktavas un ieviešanas tehnikas.
Jebkuras noliktavas pūles vērtība ir atrodama darbībās
veikta, ievērojot noliktavas vidi un saturu
informatīvi kultivēti laika gaitā. Tas ir kritisks punkts, kas jāsaprot
pirms mēģināt novērtēt kādas iniciatīvas vērtību
kur māja.
Pārāk bieži arhitekti un dizaineri mēģina piemērot vērtību
noliktavas fiziskās un tehniskās sastāvdaļas, ja patiesībā vērtība ir
ir balstīta uz biznesa procesiem, kurus pozitīvi ietekmē
noliktava un labi iegūtā informācija.
Šeit ir BI izveides izaicinājums: kā jūs attaisnojat ieguldījumu?
Ja mājai pašai nav patiesas vērtības, dizaineri
projektā ir jāizpēta, jādefinē un jāformalizē ieguvumi
ko panāk tās personas, kuras izmantos noliktavu
uzlabot konkrētus biznesa procesus vai to vērtību
aizsargāta informācija vai abi.
Lai sarežģītu, jebkurš biznesa process
noliktavas centieni varētu sniegt priekšrocības
“ievērojams” vai “nedaudz”. Ievērojamas priekšrocības nodrošina a
taustāma metrika, lai novērtētu ieguldījumu atdevi (ROI), piemēram,
Piemēram, krājumu pagriešana papildu laiku perioda laikā
īpašas vai zemākas piegādes izmaksas par vienu sūtījumu. Tas ir vairāk
Ir grūti definēt nelielas priekšrocības, piemēram, uzlabotu piekļuvi
informāciju materiālās vērtības izteiksmē.
Savienojiet savu projektu, lai uzzinātu
biznesa pieprasījumi
Pārāk bieži projektu dizaineri mēģina savienot vērtību
noliktavas ar amorfiem uzņēmuma mērķiem. To paziņojot
“Noliktavas vērtība ir balstīta uz mūsu spēju
apmierināt stratēģiskos pieprasījumus” mēs atveram
runa. Taču ar to vien nepietiek, lai noteiktu, vai
ir jēga ieguldīt krājumos. Labāk ir savienot atkārtojumus
noliktavām ar konkrētiem un zināmiem biznesa pieprasījumiem.
Izmēriet IA
ROI aprēķināšana noliktavas iestatījumos var būt
īpaši grūti. Tas ir īpaši grūti, ja priekšrocība
noteikta atkārtojuma princips ir kaut kas netverams vai
viegli izmērīt. Pētījumā atklājās, ka lietotāji uztver
divas galvenās BI iniciatīvu priekšrocības:
▪ Radīt spēju pieņemt lēmumus
▪ Izveidot piekļuvi informācijai
Šīs priekšrocības ir mīkstas (vai vieglas) priekšrocības. To ir viegli redzēt
kā mēs varam aprēķināt IA, pamatojoties uz cieto svinu (vai
lielāka), piemēram, transporta izmaksu samazināšana, bet kā
vai mēs novērtējam spēju pieņemt labākus lēmumus?
Tas noteikti ir izaicinājums projektu dizaineriem, kad
viņi cenšas pārliecināt uzņēmumu investēt kādā konkrētā
noliktavas pūles. Pārdošanas palielināšana vai izmaksu samazināšana
tās vairs nav galvenās tēmas, kas virza BI vidi.
Tā vietā jūs skatāties uz uzņēmumu piekļuves pieprasījumus
vislabāko informāciju, lai konkrētā nodaļa varētu
pieņemt ātrākus lēmumus. Tie ir stratēģiski virzītāji a
kas ir vienlīdz svarīgi uzņēmumam, bet ir
neskaidrāka un grūtāk raksturojama taustāmā metrikā.
Šādā gadījumā ROI aprēķināšana var būt maldinoša, ja ne nebūtiska.
Projektu dizaineriem jāspēj demonstrēt vērtību
vadītāji var izlemt, vai investēt
tiek piemērots īpašs atkārtojums. Tomēr mēs neierosināsim jaunu
metode ROI aprēķināšanai, kā arī mēs nesniegsim argumentus par vai
pret to.
Ir pieejami daudzi raksti un grāmatas, kas apspriež pamatus
aprēķināt IA. Kā vērtība ir īpaši vērtību piedāvājumi
par ieguldījumu (VOI), ko piedāvā tādas grupas kā Gartner
pētīt. Tā vietā mēs koncentrēsimies uz jebkura veida galvenajiem aspektiem
ROI vai citi vērtību piedāvājumi, kas jums jāņem vērā.
ROI piemērošana
Papildus argumentiem par “cietajiem” ieguvumiem un “mīkstajiem” ieguvumiem
saistībā ar BI centieniem ir arī citi jautājumi, kas jāņem vērā
kad mēs izmantojam IA. Piemēram:
Pārāk lielus ietaupījumus attieciniet uz DW centieniem
vienalga
Pieņemsim, ka jūsu uzņēmuma arhitektūra ir
lieldatoru uz izplatīto UNIX vidi. Tātad jebkura
ietaupījumi, ko var (vai var ne) realizēt no šiem centieniem
nevajadzētu attiecināt tikai, ja vispār (?), uz
noliktava.
Neuzskaitīt visu ir dārgi. Un ir daudz lietu, ko darīt
ņemt vērā. Apsveriet šādu sarakstu:
▪ Sākuma izmaksas, tostarp iespējamība.
▪ Īpašas aparatūras izmaksas ar saistīto krātuvi, e
komunikācijas
▪ Programmatūras izmaksas, ieskaitot pārvaldību dati un paplašinājumi
klients/serveris, ETL programmatūra, DSS tehnoloģijas, rīki
vizualizācijas, programmēšanas un plūsmas lietojumprogrammas
darba un uzraudzības programmatūra, .
▪ Struktūras projektēšanas izmaksas dati, ar realizāciju, un
optimizācija
▪ Programmatūras izstrādes izmaksas, kas tieši saistītas ar piepūli
BI
▪ Mājas atbalsta izmaksas, ieskaitot optimizāciju
veiktspēju, ieskaitot programmatūras versiju kontroli un
palīdzības operācijas
Izmantojiet “Big-Bang” IA.
Noliktavas izveide kā vienots un milzīgs darbs
noteikti neizdosies, tāpēc arī aprēķiniet iniciatīvas IA
lielo uzņēmumu Piedāvājums ir pārsteidzošs, un ka dizaineri
turpina vājus mēģinājumus novērtēt kopuma vērtību
pūles.
Jo dizaineri cenšas dot naudas vērtību
uz biznesa iniciatīvu, ja tas ir plaši zināms un pieņemts
Vai ir grūti novērtēt konkrētus atkārtojumus? Kā tas ir iespējams? Tas nav
iespējams ar dažiem izņēmumiem. Nedari to.
Tagad, kad esam noskaidrojuši, ko nevajadzētu darīt, veicot aprēķinus
ROI, šeit ir daži punkti, kas mums palīdzēs noteikt
uzticams process, lai novērtētu jūsu BI centienu vērtību.
IA vienprātības iegūšana. Neatkarīgi no jūsu
metodes izvēle, lai novērtētu jūsu BI centienu vērtību
jāsaskaņo visas puses, tostarp projektu izstrādātāji,
sponsoriem un uzņēmumu vadītājiem.
Samaziniet ROI identificējamās daļās. Nepieciešams solis ceļā uz
saprātīgs ROI aprēķins ir koncentrēt šo aprēķinu uz a
konkrēts projekts. Tas ļauj novērtēt vērtību
pamatojoties uz konkrētām biznesa prasībām, kas ir izpildītas
Definējiet izmaksas. Kā jau minēts, ir jābūt daudzām izmaksām
apsvērts. Turklāt izmaksās jāiekļauj ne tikai saistītās izmaksas
uz vienu atkārtojumu, bet arī uz saistītajām izmaksām
nodrošināt atbilstību uzņēmuma standartiem.
Definējiet priekšrocības. Skaidra IA saistīšana ar prasībām
konkrētiem uzņēmumiem, mums jāspēj identificēt
priekšrocības, kas nodrošinās prasību izpildi.
Samaziniet izmaksas un ieguvumus ar nenovēršamu peļņu. Tas ir ceļš
Vislabāk savus vērtējumus balstīt uz neto pašreizējo vērtību
(NPV) pretstatā mēģinājumam paredzēt nākotnes vērtību
nākotnes ienākumi.
Samaziniet IA sadalīšanas laiku līdz minimumam. UN'
labi dokumentēts ilgā laika periodā, kas ir izmantots jūsējā
IA.
Izmantojiet vairāk nekā vienu ROI formulu. Ir daudzas metodes, lai
ROI prognoze un jums vajadzētu plānot, vai izmantot vienu vai
plus, ieskaitot pašreizējo neto vērtību, atdeves iekšējais ātrums
(IRR) un atgūšana.
Definējiet atkārtojamu procesu. Tas ir ļoti svarīgi aprēķināšanai
jebkura ilgtermiņa vērtība. Tas ir jādokumentē a
viens atkārtojams process visām projekta apakšsekcijām a
sekot.
Norādītās problēmas ir visbiežāk sastopamās, ko definējuši eksperti
no bērnudārza vides. Uzstāšanās no vadības puses
“Lielā sprādziena” IA ir ļoti mulsinoši. Ja jūs sākat visu
IA aprēķinus, samazinot tos identificējamos un taustāmos gabalos
laba iespēja novērtēt precīzu IA novērtējumu.
Jautājumi par IA priekšrocībām
Neatkarīgi no jūsu priekšrocībām, mīkstas vai cietas, varat tās izmantot
daži pamatjautājumi, lai noteiktu to vērtību. Uz
piemēram, izmantojot vienkāršu mērogošanas sistēmu, no 1 līdz 10, jūs
varat izsekot jebkura piepūles ietekmei, izmantojot tālāk norādīto
jautājumi:
▪ Kā jūs novērtētu izpratni par dati sekojot šim
jūsu uzņēmuma projekts?
▪ Kā jūs novērtētu procesa uzlabojumus rezultātā?
šis projekts?
▪ Kā jūs šobrīd novērtētu jaunu ieskatu un secinājumu ietekmi?
padarīja pieejamu ar šo iterāciju
▪ Kāda ir bijusi jauno datorvidu ietekme, e
uzstāšanos iegūtā rezultātā?
Ja atbilžu uz šiem jautājumiem ir maz, iespējams, ka
uzņēmums nav ieguldīto ieguldījumu vērts. Jautājumi ar augstu
punktu uz ievērojamu vērtības pieaugumu un vajadzētu
kalpo kā ceļvedis turpmākai izmeklēšanai.
Piemēram, augsts rezultāts par procesa uzlabojumiem
tam vajadzētu likt dizaineriem pārbaudīt, kādi ir procesi
uzlabota. Jūs varat atklāt, ka daži vai visi iegūtie ieguvumi
tie ir taustāmi un tāpēc var viegli iegūt naudas vērtību
piemērots.
Iegūstiet maksimālu labumu no pirmās iterācijas
noliktava
Jūsu biznesa centienu lielākais rezultāts bieži vien ir
dažas pirmās iterācijas. Šie pirmie centieni tradicionāli
izveidot sabiedrībai noderīgāko informācijas saturu un
izveido tehnoloģiju pamatu atbalstu nākamajiem
BI lietojumprogrammas.
Parasti katra nākamā secība dati no projekta
noliktavas uzņēmumam sniedz arvien mazāku papildu vērtību
ģenerālis. Tas jo īpaši attiecas uz gadījumiem, kad jūs neatkārtojat
pievieno jaunas tēmas vai neatbilst jaunas tēmas vajadzībām
lietotāju kopiena.
Šī uzglabāšanas funkcija attiecas arī uz baterijām
audzēšana dati vēsturnieki. Tā kā turpmākie centieni prasa vairāk
dati un kā vēl dati laika gaitā tiek iebērti noliktavā, lielākā daļa no
dati tas kļūst mazāk saistīts ar izmantoto analīzi. Šie dati ir
bieži sauc dati pasīvās un vienmēr ir dārgi tos turēt, jo
tos gandrīz nekad neizmanto.
Ko tas nozīmē projektu sponsoriem? Būtībā, i
Agrīnie sponsori vairāk dalās ar ieguldījumu izmaksām.
Tas ir primārais, jo tie ir stimuls slāņa dibināšanai
plaša tehnoloģiskā vide un noliktavas resursi,
ieskaitot organisko.
Taču šie pirmie soļi sniedz visaugstāko vērtību un līdz ar to arī dizaineri
projektos bieži vien ir jāpamato ieguldījums.
Projektiem, kas veikti pēc jūsu BI iniciatīvas, var būt izmaksas
zemāka (salīdzinot ar pirmo) un tieša, bet rada mazāku vērtību
uzņēmumam.
Un organizāciju īpašniekiem jāsāk apsvērt
izmetiet uzkrāšanos dati un mazāk atbilstošas ​​tehnoloģijas.
Datu ieguve: ieguve Dati
Daudzām arhitektūras sastāvdaļām ir nepieciešamas variācijas
datu ieguves tehnoloģijas un paņēmieni —
piemēram, dažādie "aģenti", lai pārbaudītu interesējošās vietas
klienti, uzņēmuma operētājsistēmām un pašam dw. Šie
aģenti var būt uzlaboti neironu tīkli, kas apmācīti
potenciālās tendences, piemēram, nākotnes produktu pieprasījums, pamatojoties uz
pārdošanas veicināšana; uz noteikumiem balstīti dzinēji
reaģēt uz komplektu dato apstākļiem, piemēram, diagnozi
medicīniskie un ārstēšanas ieteikumi; vai pat vienkārši aģenti
ar lomu ziņot par izņēmumiem augstākajiem vadītājiem (augšā
vadītāji). Parasti šie ekstrakcijas procesi dati si
pārbaudīt reāllaikā; tāpēc viņiem ir jābūt vienotiem
pilnībā ar kustību dati paši.
Tiešsaistes analītiskās apstrādes apstrāde
Tiešsaistes analītika
Spēja griezt, griezt, ripināt, urbt
un veikt analīzi
kas-ja, ietilpst komplekta darbības jomā, mērķis
IBM tehnoloģija. Piemēram, analītiskās apstrādes funkcijas
DB2 pastāv tiešsaistes (OLAP), kas nodrošina dimensiju analīzi
dzinējs no datubāze tas pats.
Funkcijas pievieno dimensiju utilītu SQL, kamēr
tie izmanto visas priekšrocības, ko sniedz dabiska DB2 sastāvdaļa. Cits
OLAP integrācijas piemērs ir ieguves rīks DB2
OLAP servera analizators. Šī tehnoloģija ļauj kubus no
DB2 OLAP serveris ir ātri un automātiski
analizēts, lai noteiktu un ziņotu par vērtībām dati neparasts vai negaidīts
visā kubā biznesa analītiķim. Un visbeidzot, funkcijas
DW centrs nodrošina iespēju arhitektiem pārbaudīt, tostarp
citas lietas, DB2 OLAP servera kuba profils kā daļa
ETL procesu dabiskais raksturs.
Telpiskā analīze Telpiskā analīze
Kosmoss ir puse no analītiskajiem enkuriem (vadiem).
nepieciešams panorāmai
analītiski plašs (laiks ir otra puse). Atomu līmenis
noliktavas (atomu līmenis), kas parādīts 1.1. attēlā,
ietver pamatus gan laikam, gan telpai. Ieraksti
Laika enkura analīze laika un adreses informācijai
enkura analīzes no kosmosa. Laika zīmogi
viņi veic analīzi laikā, un virziena informācija ved
analīze pēc telpas. Diagramma parāda ģeokodēšanas procesu
adrešu pārvēršana punktos kartē vai punktos telpā
lai varētu būt tādi jēdzieni kā attālums un iekšpuse/ārpuse
izmanto analīzē - tiek veikta atomu līmenī un telpiskā analīzē
kas ir pieejams analītiķim. IBM nodrošina paplašinājumus
telpa, izstrādāta kopā ar Vides sistēmu pētniecības institūtu (ESRI),
al datubāze DB2, lai kosmosa objekti varētu būt
tiek glabāta kā parasta daļa datubāze relāciju. db2
Telpiskie paplašinātāji nodrošina arī visus SQL paplašinājumus
izmantot telpisko analīzi. Piemēram, SQL paplašinājumi no
jautājums par
attālums starp adresēm vai punkts atrodas apgabalā vai ārpus tā
definēts daudzstūris, ir analītisks standarts ar telpisko
Pagarinātāji. Plašāku informāciju skatiet 16. nodaļā.
Datubāze-Resident Tools Tools Datubāze-
iedzīvotājs
DB2 ir daudz BI rezidentu SQL līdzekļu, kas palīdz
analīzes darbībā. Tie ietver:
▪ Rekursijas funkcijas analīzes veikšanai, piemēram, “atrast
visas iespējamās lidojuma trajektorijas no Sanfrancisko a NY".
▪ Analītiskās funkcijas ranžēšanai, kumulatīvās funkcijas, kubs
un apkopojumi, lai atvieglotu uzdevumus, kas parasti notiek
tikai ar OLAP tehnoloģiju, tie tagad ir dabiska daļa no
dzinējs no datubāze
▪ Iespēja izveidot tabulas, kas satur rezultātus
Pārdevēji datubāze līderi sajauc vairāk nekā BI iespējas
uz datubāze tāpat.
Galvenie piegādātāji datu bāze viņi sajaucas vairāk nekā
BI funkcionalitāte iekšā datubāze tāpat.
Tas nodrošina labāku veiktspēju un vairāk darbības iespēju
BI risinājumi.
Tiek apspriesti DB2 V8 līdzekļi un funkcijas
sīkāk šādās nodaļās:
Tehniskā arhitektūra un datu pārvaldības pamati
(5. nodaļa)
▪ DB2 BI pamati (6. nodaļa)
▪ DB2 materializēto vaicājumu tabulas
Tabulas) (7. nodaļa)
▪ DB2 OLAP funkcijas (13. nodaļa)
▪ DB2 Enhanced BI līdzekļi un funkcijas (Enhanced BI
Funkcijas un funkcijas) (15. nodaļa)
Vienkāršota datu piegādes sistēma
Piegādes sistēma dati vienkāršots
1.1. attēlā attēlotā arhitektūra ietver daudzas
struktūras dati fiziskais. Viena ir noliktava dati operatīva.
Parasti ODS ir orientēta uz objektu,
integrēta un aktuāla. Vai jūs izveidotu ODS, lai atbalstītu, piem
piemēram, tirdzniecības birojs. ODS pārdošana papildinātu dati
nāk no daudzām dažādām sistēmām, bet saglabātu tikai, piem
piemēram, šodienas darījumi. ODS var atjaunināt
pat daudzas reizes dienā. Tajā pašā laikā procesi
viņi spiež dati integrēta citās lietojumprogrammās. Šī struktūra ir
īpaši izstrādāts integrēšanai dati pašreizējā un dinamiskā e
varētu būt iespēja atbalstīt reāllaika analīzi,
kā nodrošināt pakalpojumu aģentus klienti pārdošanas informācija
klienta pašreizējās tendences, iegūstot informāciju par pārdošanas tendencēm
no pašas noliktavas. Cita struktūra, kas parādīta 1.1. attēlā, ir
dw formāls statuss. Šī vieta ir paredzēta ne tikai
nepieciešamās integrācijas izpildi, kvalitāti dati, Un
par transformāciju dati no krājumiem drīzumā, bet arī tas ir
uzticama un pagaidu uzglabāšanas vieta dati atbildi uz to
var izmantot reāllaika analīzē. Ja jūs nolemjat
izmantojiet ODS vai pieturvietu zonu, vienu
no labākajiem rīkiem šo struktūru aizpildīšanai dati izmantojot
dažādi darbības avoti ir DB2 neviendabīgais izplatītais vaicājums.
Šo iespēju nodrošina DB2 izvēles līdzeklis
ko sauc par DB2 Relational Connect (tikai vaicājums) un caur DB2
DataJoiner (atsevišķs produkts, kas nodrošina lietojumprogrammu,
ievietošana, atjaunināšana un dzēšanas iespēja a
Heterogēnās izplatītās RDBMS).
Šī tehnoloģija ļauj arhitektiem dati sasiet dati di
ražošana ar analītiskajiem procesiem. Var ne tikai tehnoloģijas
pielāgoties praktiski jebkuram no replikācijas pieprasījumiem, kas
tie var tikt parādīti ar reāllaika analīzi, taču tā
Tās var arī savienot ar dažādām bāzēm dati vairāk
populāri, tostarp DB2, Oracle, Sybase, SQL Server,
Informix un citi. DB2 DataJoiner var izmantot, lai aizpildītu
struktūra dati formāla, piemēram, ODS vai pat tabula
pastāvīgi pārstāvēta noliktavā, kas paredzēta restaurācijai
ātri saņemt tūlītējus atjauninājumus vai pārdošanai. Protams,
šīs pašas struktūras dati var aizpildīt, izmantojot
vēl viena svarīga tehnoloģija, kas paredzēta, lai replikētu dati, IBM
DataPropagator Relation. (DataPropagator ir atsevišķs produkts
centrālajām sistēmām. DB2 UNIX, Linux, Windows un OS/2 ietver
replikācijas pakalpojumi dati kā standarta funkcija).
Vēl viena pārvietošanās metode dati kas darbojas apkārt
uz enterprise ir uzņēmuma lietojumprogrammu integrators citādi
pazīstams kā ziņojumu brokeris.Šis
Unikālā tehnoloģija nodrošina nepārspējamu centrēšanas kontroli
(mērķēšana) un pārvietoties dati ap uzņēmumu. IBM ir starpnieks
no visplašāk izmantotā ziņojuma MQSeries vai tā varianta
produkta, kas ietver prasības E-komercijas, IBM
WebSphere MQ.
Lai iegūtu plašāku diskusiju par to, kā izmantot MQ atbalstam a
magazzino e un ambiente BI, visitare tīmekļa vietne del libro. Per ora, è
pietiek pateikt, ka šī tehnoloģija ir lielisks līdzeklis
uztveršana un pārveidošana (izmantojot MQSeries integratoru) dati
centrēti (mērķtiecīgi) operatori, kas pieņemti darbā BI risinājumiem. Tur
MQ tehnoloģija ir integrēta un iepakota UDB V8, kas
nozīmē, ka tagad var pārvaldīt ziņojumu rindas
it kā tās būtu DB2 tabulas. Metināšanas jēdziens
rindas ziņojumi un visums datubāze relāciju ir vērsta
uz spēcīgu piegādes vidi dati.
Nulles latentums Nulles latentums
IBM galvenais stratēģiskais mērķis ir nulles latentuma (nulles latentuma) analīze.
Kā definējis
Gartner, BI sistēmai ir jāspēj secināt, asimilēt
un sniegt informāciju analītiķiem pēc pieprasījuma. Izaicinājums,
protams, tas ir kā jaukt dati pašreizējā un reāllaikā
ar nepieciešamo vēsturisko informāciju, piemēram, i dati saistītais(-ie) modelis(-i).
tendence vai iegūtā izpratne kā definīcija
klientam
Šāda informācija ietver, piemēram, identifikāciju klienti ad
augsts vai zems risks vai kādi produkti i klienti viņi nopirks daudz
iespējams, ja viņiem jau ir siers ratos
iegādes.
Nulles latentuma iegūšana faktiski ir atkarīga no diviem
pamatmehānismi:
▪ Pilnīga savienība dati kas tiek analizēti ar
iedibinātās metodes un rīki, ko radījis BI
▪ Piegādes sistēma dati efektīva, lai to nodrošinātu
reāllaika analīze ir patiešām pieejama
Šie nulles latentuma priekšnoteikumi neatšķiras no abiem
IBM noteiktajiem un iepriekš aprakstītajiem mērķiem.
Cieša pārošanās dati ir daļa no programmas
bezšuvju integrācija, ko organizē IBM. Un izveidot sistēmu
no piegādes dati efektivitāte ir pilnībā atkarīga no
pieejamā tehnoloģija, kas vienkāršo piegādes procesu
dati. Rezultātā divi no trim IBM mērķiem ir kritiski
lai izveidotu trešo. IBM apzināti izstrādā savu
tehnoloģija, kas nodrošina nulles latentumu, lietotājiem ir realitāte
noliktavas centieni.
Kopsavilkums / Sintēze
BI organizācija nodrošina ceļvedi
izveidot savu vidi
iteratīvi. Tas ir jāpielāgo, lai atspoguļotu vajadzības
jūsu bizness gan tagadnē, gan nākotnē. Bez arhitektoniskas vīzijas
plats, noliktavas atkrtojumi ir nedaudz vairk nek
nejaušas centrālās noliktavas ieviešanas, kas neko nedara
izveidot plašu, informatīvu uzņēmumu.
Pirmais šķērslis projektu vadītājiem ir tas, kā pamatot
investīcijas, kas nepieciešamas BI organizācijas attīstībai.
Lai gan ROI aprēķins joprojām ir galvenais atbalsts
noliktavas sasniegumus, kļūst grūtāk
precīzi prognozēt. Tas ir novedis pie citām metodēm
noteikt, vai jūs saņemat savu naudu. The
piemēram, ieguldījumu vērtība2 (VOI).
kā risinājums.
Tas ir arhitektiem dati un projektu plānotājiem
apzināti ģenerēt un sniegt informāciju asociācijām
lietotājiem, nevis vienkārši sniegt viņiem pakalpojumu dati. Tur ir
milzīga atšķirība starp abiem. Informācija ir kaut kas tāds, ko cilvēks dara
lēmumu pieņemšanas procesu un efektivitātes atšķirība; relatīvi, t.i
dati tie ir šīs informācijas iegūšanas pamatelementi.
Pat ja tā ir kritiska pret avotu dati lai risinātu pieprasījumus
komerciālai, BI videi būtu jākalpo lielāka loma
informācijas satura veidošanā. Mums ir jāņem
papildu pasākumi, lai attīrītu, integrētu, pārveidotu vai
citādi izveidot informācijas saturu, saskaņā ar kuru
lietotāji var rīkoties, un tāpēc mums ir jāpārliecinās, ka tie
darbības un lēmumi, ja tas ir pamatoti, tiek atbalstīti
BI vidē. Ja mēs novirzām noliktavu tikai uz apkalpošanu dati,
tiek garantēts, ka saturu veidos lietotāju asociācijas
informāciju, kas nepieciešama rīcībai. Tas nodrošina, ka viņu
sabiedrība varēs pieņemt labākus lēmumus, bet uzņēmums
cieš no zināšanu trūkuma, ko viņi ir izmantojuši.
Dato ka arhitekti un projektu plānotāji iniciē projektus
BI videi tie joprojām ir atbildīgi uzņēmuma priekšā
pa lielam. Vienkāršs šo divu funkciju piemērs
BI iterāciju sejas ir atrodamas avotā dati. Visi
dati jāsaņem par konkrētiem komerciāliem pieprasījumiem
apdzīvots pirmajā atomu slānī. Tas nodrošina attīstību
korporatīvās informācijas aktīvu, kā arī pārvaldīt, vadīt
Iterācijā definēti lietotājam specifiski pieprasījumi.

W hatisa D ata W arehouse ?
Datu noliktava tā ir informācijas sistēmu arhitektūras sirds
kopš 1990. gada un atbalsta informācijas procesus, piedāvājot stabilu
integrēta platforma dati vēsturnieki ņēma par pamatu turpmākajiem
analīzes. THE datu noliktava piedāvā vieglu integrāciju a
lietojumprogrammu sistēmu pasaule, kas nav savietojamas viena ar otru. Datums
noliktava ir kļuvusi par tendenci. Datu noliktava
organizēt un iegaumēt i dati nepieciešami informācijas procesiem e
analītiska, pamatojoties uz ilgu vēsturisku laika perspektīvu. Visi
tas ietver ievērojamu un pastāvīgu apņemšanos celtniecībā un
uzturēšanā datu noliktava.
Tātad, kas ir a datu noliktava? datu noliktava un:
▪ uz priekšmetu orientēts
▪ integrēta sistēma
▪ varianta laiks
▪ nepastāvīgs (nevar izdzēst)
kolekcija dati izmanto, lai atbalstītu vadības lēmumus
procesu īstenošana.
I dati ievietots datu noliktava rodas lielākajā daļā
gadījumiem no darbības vides. The datu noliktava to izgatavo viens
glabāšanas vienība, fiziski atdalīta no pārējās
sistēma, kas satur dati iepriekš pārveidots par
lietojumprogrammas, kas darbojas ar informāciju, kas iegūta no vides
operatīva.
Burtiskā definīcija a datu noliktava ir pelnījis padziļinātu izpēti
skaidrojums, jo tam ir svarīga motivācija un nozīme
fona, kas raksturo noliktavas īpašības.
PRIEKŠMETA ORIENTĀCIJA
TEMATISKS
Pirmā iezīme a datu noliktava ir tas, ka tas ir orientēts uz
galvenie spēlētāji uzņēmumā. Izmēģinājumu ceļvedis caur
dati tas ir pretstatā klasiskākajai metodei, ko tā nodrošina
lietojumprogrammu orientācija uz procesiem un funkcijām,
metode, ko pārsvarā izmanto lielākā daļa
vecākas vadības sistēmas.
Darbības pasaule ir veidota, pamatojoties uz lietojumprogrammām un funkcijām
piemēram, aizdevumi, uzkrājumi, bankas kartes un uzticība iestādei
finanšu. Dw pasaule ir sakārtota ap priekšmetiem
tādi principi kā klients, pārdevējs, produkts un uzņēmums.
Saskaņošana ap tēmām ietekmē dizainu un
par realizāciju dati atrasts dw. Vēl svarīgāk,
galvenā tēma skar vissvarīgāko daļu
atslēgas struktūra.
Lietojumprogrammas pasauli ietekmē gan datu dizains
pamatojoties uz procesa dizainu. Pasaule
dw ir vērsta tikai uz modelēšanu dati Tas ir ieslēgts
zīmējums no datubāze. Procesa dizains (tā formā
klasiskā) neietilpst dw vidē.
Atšķirības starp procesa/funkcijas un lietojuma izvēli
priekšmetu izvēle atklājas arī kā satura atšķirības
no dati detalizētā līmenī. THE dati del dw neietver i dati ka
netiks izmantots DSS procesam lietojumprogrammu laikā
orientēts uz darbību dati satur i dati apmierināt
nekavējoties funkcionālās/apstrādes prasības, kas var o
mazāk noderēs DSS analītiķis.
Vēl viens svarīgs veids, kā uz darbību orientētas lietojumprogrammas
ai dati atšķiras no dati dw ir ziņojumos par dati. Es dati
darbības uztur nepārtrauktu saikni starp divām vai vairākām tabulām
pamatojoties uz uzņēmējdarbības noteikumu, kas ir aktīvs. THE dati autors dw
tie aptver laika spektru, un dw atrodamās attiecības ir
daudzi. Daudzi tirdzniecības noteikumi (un attiecīgi daudzi
ziņojumi par dati ) ir pārstāvēti krājumos dati starp diviem o
vairākas tabulas.
(Lai iegūtu detalizētu skaidrojumu par to, kā attiecības starp dati ir
Apstrādāts DW, mēs par to atsaucamies uz tehnisko tēmu
jautājums.)
Nevienā citā perspektīvā kā tikai atšķirības
galvenais starp funkcionālās/procesa lietojumprogrammas izvēli un
priekšmeta izvēle, pastāv lielāka atšķirība starp sistēmām
darbības ei dati un DW.
INTEGRĀCIJA INTEGRĀCIJA
Vissvarīgākais dw vides aspekts ir tas, ka i dati atrasts
dw ietvaros tie ir viegli integrējami. VIENMĒR. BEZ
IZŅĒMUMI. Pati dw vides būtība ir tāda, ka i dati
noliktavas robežās ir integrēti.
Integrācija atklājas dažādos veidos – konvencijās
identificēts konsekvents, mērot konsekventus mainīgos, in
kodificētas struktūras, kas sastāv no fiziskajiem atribūtiem dati
konsekventi utt.
Gadu gaitā dažādu lietojumprogrammu dizaineri to ir darījuši
daudzu lēmumu par to, kā pieteikumam vajadzētu būt
jāattīsta. Individuālie stila un dizaina lēmumi
no dizaineru pieteikumiem atklāj sevi simts veidos: in
kodēšanas atšķirības, atslēgas struktūra, fiziskās īpašības,
konvenciju identificēšana un tā tālāk. Daudzu cilvēku kolektīvā kapacitāte
Lietojumprogrammu dizaineri izveido nekonsekventas lietojumprogrammas
tas ir leģendārs. 3. attēlā ir parādītas dažas no vairākām atšķirībām
svarīgi lietojumprogrammu izstrādes veidos.
Kodējums: Kodēt:
Lietojumprogrammu dizaineri izvēlējās lauka kodēšanu -
sekss - dažādos veidos. Dizaineris pārstāv seksu kā
“m” un “f”. Cits dizainers pārstāv seksu kā “1”
un “0”. Cits dizainers pārstāv seksu kā “x” un
"y". Cits dizainers pārstāv seksu kā "vīriešu" un
"sieviete". Nav svarīgi, kā sekss nonāk DW. "M"
un “F”, iespējams, ir tikpat labi kā visi
pārstāvība.
Svarīgi ir tas, ka neatkarīgi no seksa jomas izcelsmes,
šis lauks nonāk DW konsekventā integrētā stāvoklī. No
sekas, kad lauks tiek ielādēts DW no
pieteikums, kur tas ir attēlots formātā
“M” un “F”, t.i dati jākonvertē DW formātā.
Atribūtu mērīšana: Measurement of
Atribūti:
Lietojumprogrammu dizaineri izvēlējās izmērīt cauruļvadu iekšā
dažādos veidos kursā
Dažus gadus. Dizainers uzglabā dati no cauruļvada iekšā
centimetri. Cits lietojumprogrammu dizainers uzglabā dati
cauruļvada collās. Vēl viens dizainers
aplikāciju veikali i dati cauruļvada miljonos kubikpēdu
sekundē. Un cits dizainers uzglabā informāciju par
jardu izteiksmē. Neatkarīgi no avota, kad
cauruļvada informācija nonāk DW, tai jābūt
mēra tādā pašā veidā.
Saskaņā ar norādēm 3. attēlā, integrācijas problēmas
tie ietekmē gandrīz katru projekta aspektu – funkcijas
fiziskie dievi dati, dilemma ir vairāk nekā viens avots datiuz
jautājums par nekonsekventiem identificētajiem paraugiem, formātiem dati
nekonsekventi utt.
Neatkarīgi no dizaina tēmas rezultāts ir vienāds -
i dati jāglabā DW vienskaitlī e
globāli pieņemamā veidā, pat ja operētājsistēmas
apakšā tie uzglabā dažādi i dati.
Kad DSS analītiķis aplūko DW, analītiķa mērķis
tai vajadzētu būt izmantošanai dati kas atrodas noliktavā,
nevis prātot par uzticamību vai konsekvenci
dati.
LAIKA VARIANCIJA
Visi dati DW tie ir precīzi noteiktā laika posmā.
Šī pamatīpašība dati DW ir ļoti atšķirīgs no dati
atrodami darbības vidē. THE dati no darbības vides ir
tikpat precīzi kā piekļuves brīdī. Citiem vārdiem sakot,
darbības vidē, kad tiek piekļūts diskam dati, Bet arī
pagaidiet, līdz tas atspoguļo precīzas vērtības piekļuves brīdī.
Tāpēc es dati DW ir tikpat precīzi kā kādā brīdī
laiku (t.i., nevis “tūlīt”), saka, ka i dati atrasts DW
tās ir “laika dispersijas”.
Laika novirze no dati DW ir minēts daudzos veidos.
Vienkāršākais veids ir tas, ka i dati no DW pārstāv dati tas ir
ilgs laika horizonts – pieci līdz desmit gadi. Apvārsnis
darbības videi paredzētais laika posms ir daudz īsāks
▪ no šodienas pašreizējām vērtībām no līdz sešdesmit deviņdesmit
Lietojumprogrammas, kurām ir jādarbojas labi un kurām ir jādarbojas
pieejama darījuma apstrādei līdzi
minimālais daudzums dati ja viņi atzīst kādu pakāpi
elastība. Tātad operatīvajām lietojumprogrammām ir horizonts
īss laika grafiks, kā dizaina tēma
audio lietojumprogrammas.
Otrs veids, kā “laika dispersija” parādās DW, ir
atslēgas struktūra. Katra atslēgas struktūra DW satur,
netieši vai tieši, laika elements, piemēram
diena, nedēļa, mēnesis utt. Laika stihija gandrīz vienmēr ir tur
DW atrastās savienotās atslēgas apakšā. Šajos
Dažos gadījumos laika elements pastāvēs netieši, tāpat kā nejaušība
kur mēneša vai ceturkšņa beigās tiek dublēts viss fails.
Trešais veids, kā tiek parādīta laika novirze, ir tas, ka i dati del
DW, tiklīdz pareizi reģistrēts, nevar būt
atjaunināts. THE dati no DW praktiskiem nolūkiem ir garas
momentuzņēmumu sērija. Protams, ja momentuzņēmumi ir
ir uzņemts nepareizi, tad momentuzņēmumi var būt
modificēts. Bet pieņemot, ka momentuzņēmumi ir uzņemti
pareizi, tie netiek pārveidoti, tiklīdz tie ir izgatavoti. Dažos
gadījumos momentuzņēmumi var būt neētiski vai pat nederīgi
DW ir modificēti. THE dati darbojas, ir precīzs kā norādīts
pieteikšanās brīdī, tos var atjaunināt, tiklīdz tas nāk
nepieciešamība.
NAV GAISTĪGI
Ceturtā svarīga DW īpašība ir tā, ka tā ir nepastāvīga.
Tiek veikti atjauninājumi, ievietošana, dzēšana un modifikācijas
regulāri katra ieraksta darbības vidēm. Bet
pamata manipulācijas ar dati kas ir nepieciešami DW, ir daudz vairāk
vienkārši. Ir tikai divu veidu darbības, kas notiek
DW – sākotnējā ielāde dati un piekļuvi dati. Nav
nav atjauninājumu dati (vispārējā nozīmē
atjauninājumu) DW kā parastu apstrādes darbību.
Šai atšķirībai ir dažas ļoti spēcīgas sekas
starp operatīvo apstrādi un DW apstrādi. Līmenī
pēc konstrukcijas, ir jābūt piesardzīgam attiecībā uz jaunināšanu
patoloģiska nav faktors DW, jo atjaunināšanas dati tas nav
Izpildīts. Tas nozīmē, ka fiziskā dizaina līmenī
var izmantot brīvības, lai optimizētu piekļuvi dati,
jo īpaši risinot standartizācijas tēmas un
fiziskā denormalizācija. Vēl viena vienkāršības sekas
DW darbības pamatā ir izmantotā tehnoloģija
palaist DW vidi. Nepieciešams atbalstīt atjauninājumus
ieraksts pēc ieraksta iekļauts (kā tas bieži notiek ar
operatīvā apstrāde) tehnoloģijai ir jābūt zināmai
ļoti sarežģīti pamati šķietamā vienkāršībā.
Tehnoloģija, kas atbalsta dublēšanu un atkopšanu, darījumus
un integritāte dati un strupceļa stāvokļa noteikšana un novēršana ir
diezgan sarežģīts un nav nepieciešams DW apstrādei.
DW īpašības, dizaina orientācija,
integrācija dati DW ietvaros, laika dispersija un vienkāršība
pārvaldību dati, viss ved uz vidi, kas ir ļoti, ļoti
atšķiras no klasiskās darbības vides. Gandrīz visa avots
dati DW ir darbības vide. Ir vilinoši domāt
ka pastāv liela atlaišana dati starp abām vidēm.
Patiesībā pirmais iespaids daudziem cilvēkiem ir tāds
liela atlaišana dati starp darbības vidi un vidi
DW. Šāda interpretācija ir virspusēja un to parāda
izpratnes trūkums, kas notiek DW.
Patiešām, ir minimāla atlaišana dati starp darbības vidi
un dati no DW. Apsvērsim sekojošo:
▪ es dati tie tiek filtrēti dato kas pāriet no darbības vides
uz DW vidi. Daudzi dati viņi nekad neiet ārā
no darbības vides. Izņemot to, ka i dati kas ir nepieciešami, lai
DSS apstrāde atrod savu virzienu vidē
▪ laika horizonts dati tas ļoti atšķiras no vides
uz otru. THE dati darbības vidē tie ir ļoti svaigi. THE dati
DW viņi ir daudz vecāki. Tikai no perspektīvas
laika horizontā, pārklāšanās ir ļoti maza
starp darbības vidi un DW.
▪ DW satur dati kopsavilkums, kas nekad nav atrasts
vidē
▪ es dati piedzīvo fundamentālu transformāciju no
brīdis, kad tie pāriet uz 3. attēlu, to parāda lielākā daļa
daļa no dati ir būtiski mainījušies stāvoklī
jāatlasa un jāpārvieto uz DW. Citiem vārdiem sakot,
Lielākā daļa dati ir fiziski pārveidots un
radikāli, kā tas tiek pārvietots uz DW. No viedokļa
integrācija nav viens un tas pats dati kuri dzīvo
darbības vidē.
Ņemot vērā šos faktorus, atlaišana no dati starp abām vidēm ir
rets notikums, kas noved pie mazāk nekā 1% atlaišanas starp abiem
vides.
NOLIKTUVES STRUKTŪRA
DW ir atšķirīga struktūra. Ir dažādi kopsavilkuma līmeņi un
detaļas, kas norobežo DW.
Dažādas DW sastāvdaļas ir:
▪ Metadati
▪ Dati pašreizējās detaļas
▪ Dati no vecām detaļām
▪ Dati nedaudz apkopota
▪ Dati ļoti apkopoti
Līdz šim galvenās rūpes ir par i dati detaļu
straumes. Tas rada galvenās bažas, jo:
▪ es dati pašreizējā informācija atspoguļo jaunākos notikumus,
kas vienmēr rada lielu interesi un
▪ i dati pašreizējās detaļas ir apjomīgas, jo tā ir
uzglabā zemākajā granularitātes līmenī e
▪ i dati Pašreizējā informācija gandrīz vienmēr tiek saglabāta
diska krātuve, kas ir ātri pieejama, bet dārga un
komplekss no
I dati detaļas ir vecākas dati kas tiek glabāti
dažas atmiņas par masa. Tam ir piekļuve sporādiski un ir
saglabāti tādā detalizācijas līmenī, kas ir saderīgs ar dati detalizēti
straumes. Lai gan tas nav obligāti jāuzglabā datu nesējā
alternatīva uzglabāšana lielā apjoma dēļ dati vienoti ar
sporādiska piekļuve dati, datu nesējs, kas paredzēts dati di
Vecāka informācija parasti netiek saglabāta diskā.
I dati viegli apkopoti tie ir dati kuras destilē no apakšas
detalizētības līmenis, kas atrodams pašreizējā detalizācijas līmenī. Šis
DW līmenis gandrīz vienmēr tiek saglabāts diska krātuvē. THE
projektēšanas problēmas, kas rodas arhitektam dati
šī līmeņa DW būvniecībā ir:
▪ Kāda laika vienība ir kopsavilkums iepriekš
▪ Kurš saturs, atribūti nedaudz apkopos
saturs dati
Nākamais līmenis dati atrodams DW ir tas, kas dati ļoti
kopsavilkumi. THE dati ļoti apkopoti ir kompakti un viegli
pieejams. THE dati dažreiz tiek atrasti ļoti apkopoti
DW vidē un citos gadījumos i dati ļoti apkopoti ir
atrodami ārpus tiešās tehnoloģijas sienām, kurā atrodas DW.
(jebkurā gadījumā, t.i dati ļoti apkopotas ir daļa no DW
neatkarīgi no tā, kur es dati ir fiziski izmitināti).
DW pēdējā sastāvdaļa ir metadati. Daudzos aspektos
metadati atrodas citā dimensijā nekā citi dati
DW, jo metadatos nav neviena dato tieši
ņemts no darbības vides. Metadatiem ir īpaša loma e
ļoti svarīgi DW. Metadati tiek izmantoti kā:
▪ direktoriju, lai palīdzētu DSS analītiķim atrast
DW saturs,
▪ ceļvedis kartēšanai dati par to, kā es dati bija
pārveidots no darbības vides uz DW vidi,
▪ ceļvedis par algoritmiem, kas izmantoti kopsavilkumam starp dati di
pašreizējā detaļa ei dati nedaudz rezumējot, t.i dati ļoti
kopsavilkumi,
Metadatiem ir daudz lielāka loma DW vidē
nekā tās jebkad ir bijušas darbības vidē
VECE DETALU GLABĀŠANAS VEDIS
Šāda veida uzglabāšanai var izmantot magnētisko lenti
dati. Faktiski ir plašs uzglabāšanas rīku klāsts
tos vajadzētu apsvērt veco saglabāšanai dati di
detaļa.
Atkarībā no apjoma dati, piekļuves biežums, izmaksas
rīkiem un piekļuves veidam, tas ir pilnīgi iespējams
ka citiem rīkiem būs nepieciešams vecais detalizācijas līmenis
DW.
DATU PLŪSMA
Ir normāla un paredzama plūsma dati DW ietvaros.
I dati tie nonāk DW no darbības vides. (PIEZĪME: ir
daži ļoti interesanti izņēmumi no šī noteikuma. Tomēr gandrīz
visi dati ievadiet DW no darbības vides). Dato ka es dati
tie nonāk DW no darbības vides, tā tiek pārveidota tāda, kāda tā ir bijusi
aprakstīts iepriekš. Ar nosacījumu, ka iekļūst DW, t.i dati viņi ieiet
pašreizējais detalizācijas līmenis, kā parādīts attēlā. Tas tur atrodas un tiek izmantots
līdz notiek viens no trim notikumiem:
▪ ir attīrīts,
▪ ir apkopots un/vai
▪ ir
Novecojis process DW iekšpusē pārvietojas i dati pašreizējās detaļas
a dati detaļu vecs, atbilstoši vecumam dati. Process
kopsavilkumā tiek izmantota informācija par dati lai aprēķinātu dati
nedaudz apkopoti un ļoti apkopoti līmeņi dati. Tur ir
daži parādītās plūsmas izņēmumi (tiks apspriesti vēlāk).
Tomēr parasti lielākajai daļai no dati atrasts
DW ietvaros plūsma dati tas ir kā pārstāvēts.
DATU KRĀTUVES IZMANTOŠANA
Nav pārsteidzoši dažādi līmeņi dati DW ietvaros nav
saņemt dažādus lietošanas līmeņus. Kā likums, jo augstāks līmenis
kopsavilkums, plus i dati tie tiek izmantoti.
Daudzi lietojumi notiek dati ļoti apkopoti, savukārt vecais
dati detaļu gandrīz nekad neizmanto. Ir labs iemesls
pārvietot organizāciju uz resursu izmantošanas paradigmu. Jo vairāk viņam ir
kopsavilkums i dati, jo ātrāk un efektīvāk to sasniegt dati. pats
un veikals atrast, ka tas daudz apstrādā DW detalizācijas līmenī,
tad atbilstošs liels daudzums mašīnu resursu
tiek patērēts. Apsūdzības ierosināšana ir ikviena interesēs
kā augsta līmeņa apkopojumā pēc iespējas ātrāk.
Daudziem veikaliem DSS analītiķis ir izmantojis vidē pirms DW
dati detalizācijas līmenī. Daudzos aspektos ierašanās plkst dati detalizēti
tas atgādina drošības segu, pat ja tie ir pieejami
citi kopsavilkuma līmeņi. Viena no arhitekta aktivitātēm dati è
atradināt DSS lietotāju no pastāvīgas lietošanas dati augstākajā līmenī
zema detalizācija. Ir pieejami divi iemesli
gada arhitekta dati:
▪ atmaksas sistēmas uzstādīšana, kur gala lietotājs maksā
patērētie resursi e
▪ kas norāda, ka reakcijas laiks var būt ļoti labs
iegūts, kad uzvedība ar i dati tas ir augstā līmenī
kopsavilkumā, savukārt sliktais reakcijas laiks ir saistīts ar
uzvedība dati zemā līmenī
CITI APSVĒRUMI
Ir daži citi būvniecības un apsaimniekošanas apsvērumi
DW.
Pirmais apsvērums attiecas uz indeksiem. THE dati augstākajos līmeņos
kopsavilkumu var brīvi indeksēt, savukārt i dati
zemākos detalizācijas līmeņos tie ir tik apjomīgi, cik vien iespējams
taupīgi indeksēts. No tā paša zīme, t.i dati augstos līmeņos
detaļas var salīdzinoši viegli atjaunot,
kamēr apjoms dati zemākajos līmeņos tas ir tik liels, ka i dati nav
tos var viegli atjaunot. Attiecīgi modelis
no dati un formālais darbs, ko veic dizains, rada
DW pamats tiek piemērots gandrīz tikai līmenim
detaļu strāva. Citiem vārdiem sakot, modelēšanas darbības
dati gandrīz visos gadījumos tie neattiecas uz apkopojuma līmeņiem.
Vēl viens strukturāls apsvērums ir apakšnodalījums
dati autors DW.
Sadalīšanu var veikt divos līmeņos – līmenī dbms un al
pielietojuma līmenis. Divīzijā līmenī dbms, tad dbms è
informē par nodaļām un attiecīgi uzrauga tās. Gadījumā, ja
dalījums lietojumprogrammas līmenī, ir tikai programmētājs
informēts par nodaļām un viņu atbildību
administrēšana ir atstāta viņa ziņā
Zem līmeņa dbms, liels darbs tiek veikts automātiski. Tur ir
liela neelastība, kas saistīta ar automātisko administrēšanu
divīzijas. Gadījumā, ja sadalīšana notiek pieteikuma līmenī dati del
datu noliktava, programmētājam ir jāstrādā daudz, taču
gala rezultāts ir administrēšanas elastība dati datumā
noliktava
CITAS ANOMĀLIJAS
Kamēr sastāvdaļas datu noliktava Viņi strādā, kā aprakstīts
gandrīz visiem dati, ir daži noderīgi izņēmumi
jāapspriež. Izņēmums ir no dati publiskie kopsavilkumi
(publiski kopsavilkuma dati). Šie ir dati kopsavilkumi, kas bija
aprēķināts no datu noliktava bet sabiedrība tos izmanto. THE dati
publiskie kopsavilkumi tiek glabāti un pārvaldīti datu noliktava,
lai gan, kā minēts iepriekš, tie ir aprēķināti. THE
grāmatveži strādā, lai tos ražotu reizi ceturksnī dati kā
ienākumi, ceturkšņa izdevumi, ceturkšņa peļņa utt. Darbs
veic grāmatveži ir ārēja datu noliktava. Tomēr i dati ir
lieto “iekšēji” uzņēmuma iekšienē – no plkst mārketings, pārdošana utt.
Vēl viena anomālija, kas netiks apspriesta, ir dati ārējā.
Vēl viens izcils veids dati ko var atrast dotajā
noliktava ir pastāvīgi detalizētu datu noliktava. Tie izraisa
nepieciešams pastāvīgi uzglabāt i dati vienā līmenī
detalizēti ētisku vai juridisku iemeslu dēļ. Ja uzņēmums izstāda i
saistītajiem darbiniekiem ar bīstamām vielām dati
detalizēts un pastāvīgs. Ja uzņēmums ražo produktu, kas
ir saistīta ar sabiedrisko drošību, kādas lidmašīnas daļas ir
nepieciešamība pēc dati detalizēts pastāvīgs, kā arī, ja uzņēmums
slēdz bīstamus līgumus.
Sabiedrība nevar atļauties neievērot detaļas, jo
tuvāko gadu laikā tiesas prāvas gadījumā atsaukšana, a
strīdīgs būvniecības defekts u.c. uzņēmuma ekspozīcija
tas varētu būt liels. Tā rezultātā ir unikāls veids dati
pazīstami kā pastāvīgi detalizēti dati.
KOPSAVILKUMS
Un datu noliktava ir objektorientēts, integrēts, variants
laiks, kolekcija dati nepastāvīgs, lai apmierinātu vajadzības
administrācijas lēmums. Katra no svarīgākajām funkcijām
un datu noliktava ir savas sekas. Turklāt ir četri
līmeņi dati del datu noliktava:
▪ Veca detaļa
▪ Pašreizējā informācija
▪ Dati nedaudz apkopota
▪ Dati ļoti apkopoti
Metadati ir arī svarīga daļa no datu noliktava.
KOPSAVILKUMS
Uzglabāšanas jēdziens dati nesen saņemts
daudz uzmanības un ir kļuvis par 90. gadu tendenci. Tas ir
kapacitātes dēļ a datu noliktava lai tās pārvarētu
administrācijas atbalsta sistēmu ierobežojumi, piemēram, i
lēmumu atbalsta sistēmas (DSS) un informācijas sistēmas
izpildvaras (EIS).
Pat ja jēdziens datu noliktava izskatās daudzsološi,
īstenot i datu noliktava var būt problemātiska dēļ
liela mēroga noliktavas procesiem. Par spīti
noliktavas projektu sarežģītība dati, daudzi piegādātāji
un noliktavas konsultanti dati viņi to apgalvo
uzglabāšanu dati strāva nerada nekādas problēmas.
Tomēr šī pētniecības projekta sākumā gandrīz neviens
tika veikti neatkarīgi, stingri un sistemātiski pētījumi. No
Līdz ar to ir grūti pateikt, kas īsti notiek
rūpniecībā, kad tās tiek būvētas datu noliktava.
Šajā pētījumā tika pētīta noliktavas prakse dati
laikabiedriem, kura mērķis ir attīstīt bagātāku izpratni
Austrālijas prakse. Literatūras analīze nodrošināja
empīriskā pētījuma konteksts un pamats.
No šī pētījuma ir vairāki atklājumi. Pirmkārt
vietā, šis pētījums atklāja notikušās aktivitātes
izstrādes laikā datu noliktava. Daudzās jomās, t dati pulcējās
apstiprināja literatūrā aprakstīto praksi. Otrkārt
vietne, problēmas un problēmas, kas var ietekmēt
attīstība datu noliktava tika identificēti ar šo pētījumu.
Visbeidzot, ieguvumi no Austrālijas organizācijām, kas saistītas ar
pielietojums datu noliktava ir atklāti.
1. nodaļa
Meklēšanas konteksts
Datu noliktavas jēdziens ir guvis plašu atzinību
ekspozīciju un ir kļuvusi par jaunu tendenci
90. gadi (McFadden 1996, TDWI 1996, Shah and Milstein 1997,
Shanks et al. 1997, Eckerson 1998, Adelman un Oates 2000). Tas ir
to var redzēt no pieaugošā rakstu skaita par datiem
glabāšana tirdzniecības izdevumos (Little and Gibson 1999).
Daudzi raksti (sk., piemēram, Fisher 1995, Hackathorn 1995,
Moriss 1995a, Bramblets un Kings 1996, Grehems u.c. 1996,
Sakaguči un Froliks 1996, Alvaress 1997, Brousell 1997, Clarke
1997, Makartijs 1997, O' Donels 1997, Edvards 1998, TDWI
1999) ir ziņojuši par ievērojamiem ieguvumiem no organizācijām
kas īsteno i datu noliktava. Viņi atbalstīja savu teoriju
ar anekdotiskiem pierādījumiem par veiksmīgu ieviešanu, augstu atdevi
par ieguldījumu rādītājiem (ROI), kā arī sniedzot norādījumus
atsauces vai metodoloģijas izstrādei datu noliktava
(Shanks et al. 1997, Seddon and Benjamin 1998, Little and Gibson
1999). Ārkārtējā gadījumā Grehems et al. (1996) ir
ziņoja par vidējo atdevi no trīs gadu ieguldījuma 401%.
Tomēr liela daļa pašreizējās literatūras ir atstājusi novārtā
projektu īstenošana. Projekti no
datu noliktava tie parasti ir sarežģīti un liela mēroga un
tādēļ tie nozīmē lielu neveiksmes iespējamību, ja tā nav
rūpīgi kontrolēts (Shah and Milstein 1997, Eckerson 1997,
Foley 1997b, Zimmer 1997, Bort 1998, Gibbs and Clymer 1998, Rao
1998). Tie prasa milzīgus cilvēkresursus un resursus
finansiāli, laiks un pūles to izveidei (Hill 1998, Crofts 1998). The
ir attiecīgi tipiskais laiks un nepieciešamie finanšu līdzekļi
apmēram divi gadi un divi vai trīs miljoni dolāru (Braly 1995, Foley
1997b, Bort 1998, Humphries et al. 1999). Šie laiki un līdzekļi
finanšu iestādēm ir jākontrolē un jākonsolidē daudzi aspekti
atšķirības datu noliktavā (Cafasso 1995, Hill 1998). Uz sāniem
aparatūras un programmatūras apsvērumi, citas funkcijas, kas atšķiras
no ieguves dati iekraušanas procesiem dati, no
atmiņas ietilpība, lai pārvaldītu atjauninājumus un metadatus dati
lietotāju apmācībai, ir jāapsver.
Laikā, kad sākās šis pētniecības projekts, to bija ļoti maz
akadēmiskie pētījumi, kas veikti datu noliktavas jomā,
īpaši Austrālijā. Tas bija redzams no priekšmetu trūkuma
publicēti par datu noliktavu laikrakstos vai citos rakstos
tā laika akadēmiķi. Daudzi akadēmiskie raksti
pieejams aprakstīja ASV pieredzi. Trūkums
akadēmiskie pētījumi jomā sl datu glabātuve ir izraisījusi
aicinājums veikt rūpīgus pētījumus un empīriskus pētījumus (McFadden, 1996.
Shanks et al. 1997, Litls un Gibsons 1999). Jo īpaši pētījumi
īstenošanas procesa izpēte datu noliktava
jāveic, lai paplašinātu zināšanas
vispārīgi attiecībā uz ieviešanu datu noliktava e
kalpos par pamatu turpmākam pētījumam (Shanks ed
citi. 1997, Litls un Gibsons 1999).
Tāpēc šī pētījuma mērķis ir izpētīt, kas patiesībā
Tas notiek, kad organizācijas uztur un izmanto datus
noliktava Austrālijā. Konkrēti, šis pētījums ietvers
visa a. izstrādes procesa analīze datu noliktava,
sākot no uzsākšanas un plānošanas līdz projektēšanai un
ieviešana un turpmāka izmantošana organizācijās
austrālietis. Turklāt pētījums veicinās arī pašreizējo praksi
identificējot jomas, kurās praksi var attīstīt tālāk
uzlabota un neefektivitāti un riskus var samazināt līdz minimumam vai
izvairīties. Turklāt tas kalpos par pamatu citiem pētījumiem par datu noliktava in
Austrālijā un aizpildīs to robu, kas pašlaik pastāv literatūrā.
Pētījuma jautājumi
Šī pētījuma mērķis ir izpētīt iesaistītās aktivitātes
īstenošanā datu noliktava un to izmantošana
Austrālijas organizācijas. Jo īpaši tiek pētīti elementi
par projektu plānošanu, izstrādi,
darbība, lietošana un ar to saistītie riski. Tātad jautājums
šī pētījuma daļa ir:
“Kā ir pašreizējā prakse datu noliktava Austrālijā?"
Lai efektīvi risinātu šo problēmu, a
noteiktu skaitu papildu pētījumu jautājumu. Jo īpaši trīs
apakšjautājumi ir identificēti no literatūras, kas ir
2. nodaļā, lai vadītu šo pētniecības projektu:
Kā tie tiek īstenoti i datu noliktava pēc organizācijām
Austrālijas? Ar kādām problēmām esat saskāries?
Kādas ir pieredzes priekšrocības?
Atbildot uz šiem jautājumiem, tika izmantots zīmējums
pētnieciskais pētījums, izmantojot aptauju. Kā es mācos
pētnieciski, atbildes uz iepriekš minētajiem jautājumiem nav pilnīgas
(Shanks et al. 1993, Denscombe 1998). Šajā gadījumā tā ir
triangulācija ir nepieciešama, lai uzlabotu atbildes uz tiem
pieprasījumus. Tomēr izmeklēšana nodrošinās stabilu pamatu
turpmākais darbs, izskatot šos jautājumus. Detalizēts
izpētes metodes pamatojuma un dizaina diskusija
ir parādīts 3. nodaļā.
Pētījuma projekta struktūra
Šis pētniecības projekts ir sadalīts divās daļās: kontekstuālajā pētījumā
datu noliktavas koncepcija un empīriskie pētījumi (sk
1.1. attēls), no kuriem katrs ir apskatīts turpmāk.
I daļa: Kontekstuālā izpēte
Pirmajā pētījuma daļā tika atkārtoti pārbaudīts
pašreizējā literatūra par dažādiem datu glabāšanas veidiem, tostarp i
lēmumu atbalsta sistēmas (DSS), informācijas sistēmas
izpildvaras (EIS), gadījumu izpēte datu noliktava un datuma jēdzieni
noliktava. Turklāt forumu rezultāti datu noliktava un
ekspertu un profesionāļu tikšanās grupas, ko vada grupa
Monash DSS pētījums sniedza ieguldījumu šajā pētījuma posmā
kas bija paredzēts, lai iegūtu informāciju par datu praksi
noliktavā un identificēt ar to pieņemšanu saistītos riskus.
Šajā kontekstuālās izpētes periodā izpratne
ir izveidota, lai sniegtu zināšanas par
pamats turpmākiem empīriskiem pētījumiem. Tomēr šis
tas bija nepārtraukts process, kamēr notika pētījums
izpēte.
II daļa: Empīriskie pētījumi
Salīdzinoši jaunais datu noliktavas jēdziens, īpaši
Austrālijā radīja nepieciešamību veikt aptauju par
iegūt plašu priekšstatu par lietošanas pieredzi. Šis
daļa tika veikta, tiklīdz radās problēmas domēns
tika izveidots, veicot plašu literatūras apskatu. Koncepts
kontekstuālās izpētes fāzē izveidotās datu noliktavas
tika izmantots kā ievade šī pētījuma sākotnējai anketai.
Pēc tam anketa tika pārbaudīta. Jūs esat randiņu eksperti
noliktava piedalījās testā. Pārbaudes mērķis
Sākotnējā anketā bija jāpārbauda pilnīgums un precizitāte
daži jautājumi. Pamatojoties uz testa rezultātiem, anketa ir
ir modificēts, un modificētā versija ir nosūtīta uz
aptaujas dalībnieki. Atgrieztās anketas toreiz bija
analizēts attiecībā uz i dati tabulās, diagrammās un citos formātos. THE
analīzes rezultāti dati izveidot tūlītēju fotoattēlu
datu noliktavas prakse Austrālijā.
DATU GLABĀŠANAS PĀRSKATS
Datu noliktavas koncepcija ir attīstījusies līdz ar uzlabojumiem
datortehnoloģiju jomā.
Tā mērķis ir pārvarēt problēmas, ar kurām saskaras grupas
lietojumprogrammu atbalsts, piemēram, lēmumu atbalsta sistēma (DSS) e
Izpildvaras informācijas sistēma (EIS).
Agrāk galvenais šo lietojumprogrammu šķērslis ir bijis
šo lietojumprogrammu nespēja nodrošināt a datu bāze
nepieciešams analīzei.
To galvenokārt izraisa darba raksturs
vadība. Uzņēmuma vadības intereses ir dažādas
pastāvīgi atkarībā no apstrādātās zonas. Tāpēc i dati
šiem lietojumiem ir jāspēj
ātri mainīties atkarībā no apstrādājamās daļas.
Tas nozīmē, ka i dati jābūt pieejamam formā
adekvāti nepieciešamajām analīzēm. Faktiski atbalsta grupas
lietojumprogrammām agrāk bija ļoti grūti savākt ed
integrācija dati no sarežģītiem un dažādiem avotiem.
Šīs sadaļas pārējā daļā ir sniegts koncepcijas pārskats
datu noliktavu un nodarbojas ar to, kā datu noliktava var pārvarēt
Lietojumprogrammu atbalsta grupas problēmas.
Termins “Datu noliktava” izlaida Viljams Inmons 1990. gadā.
Viņa bieži citētā definīcija redz Datu noliktava Nākt
kolekcija dati uz priekšmetu orientēta, integrēta, nepastāvīga un mainīga
laika gaitā, atbalstot vadības lēmumus.
Izmantojot šo definīciju, Inmons norāda, ka i dati rezidenti
in datu noliktava jābūt šādām 4
Iespējas:
▪ Uz priekšmetu orientēts
▪ Integrēts
▪ nepastāvīgs
▪ Mainīgs laika gaitā
Ar priekšmetu orientētu Inmon nozīmē, ka i dati datumā
noliktava lielākajās organizatoriskajās zonās, kas ir bijušas
definēts modelī dati. Piemēram, visas dati attiecībā uz i klienti
ir ietverti priekšmetu apgabalā KLIENTI. Līdzīgi visi
dati kas attiecas uz produktiem, ir ietverti temata apgabalā
PRODUKTI.
Ar Integrated Inmon nozīmē, ka i dati nāk no dažādām
platformas, sistēmas un atrašanās vietas tiek apvienotas un saglabātas
viena vieta. Līdz ar to dati līdzīgi ir jāpārveido
konsekventos formātos, lai tos varētu pievienot un salīdzināt
viegli.
Piemēram, ir pārstāvēts vīriešu un sieviešu dzimums
ar burtiem M un F vienā sistēmā un ar 1 un 0 citā. Priekš
integrēt tos pareizajā veidā, vienam vai abiem formātiem ir jābūt
pārveidot tā, lai abi formāti būtu vienādi. Šajā
gadījumā mēs varētu mainīt M uz 1 un F uz 0 vai otrādi. Orientēts uz
priekšmets un Integrētais norāda, ka datu noliktava tas ir paredzēts
nodrošināt funkcionālu un transversālu redzējumu dati malā
uzņēmuma.
Ar nepastāvīgu viņš domā, ka i dati uz datu noliktava paliek
konsekventa un atjaunināta dati tas nav nepieciešams. Tā vietā katrs
mainīties dati oriģināli tiek pievienoti datubāze datuma
noliktava. Tas nozīmē, ka vēsturiskā dei dati ir ietverts
datu noliktava.
Mainīgajiem ar laiku Inmon norāda, ka i dati uz datu noliktava
vienmēr satur tempa rādītājus ei dati normalmente
šķērso noteiktu laika horizontu. Piemēram a
datu noliktava var saturēt 5 gadu vēsturiskās vērtības klienti dal
No 1993. līdz 1997. gadam. Vēstures un laikrindas pieejamība
no dati ļauj analizēt tendences.
Un datu noliktava viņš var savākt savu dati no sistēmām
OLTP;no pirmsākumiem dati ārpus organizācijas un/vai citi speciālisti
uztveršanas sistēmu projekti dati.
I dati ekstrakti var iziet cauri tīrīšanas procesam, in
šis gadījums i dati tie tiek pārveidoti un integrēti pirms esamības
glabājas datubāze del datu noliktava. Tad es dati
kas dzīvo iekšā datubāze del datu noliktava ir pieejami
gala lietotāja piekļuves un atkopšanas rīkiem. Izmantojot
šiem rīkiem galalietotājs var piekļūt integrētajam skatam
no organizācijas dati.
I dati kas dzīvo iekšā datubāze del datu noliktava ir
glabājas gan detalizēti, gan kopsavilkuma formātos.
Kopsavilkuma līmenis var būt atkarīgs no rakstura dati. Es dati
detalizēts var sastāvēt no dati pašreizējo un dati vēsturnieki
I dati reālie nav iekļauti datu noliktava līdz i dati
uz datu noliktava tiek atkārtoti atjaunināti.
Papildus uzglabāšanai dati paši, a datu noliktava var arī
uzglabāt cita veida dato ko sauc par METADATI
aprakstu i dati kas dzīvo viņa datubāze.
Ir divu veidu metadati: izstrādes metadati un izstrādes metadati
analīzes.
Izstrādes metadati tiek izmantoti, lai pārvaldītu un automatizētu
ieguves, tīrīšanas, kartēšanas un iekraušanas procesi dati uz
datu noliktava.
Izstrādes metadatos ietvertā informācija var saturēt
informācija par operētājsistēmām, informācija par izņemamajiem elementiem,
modelis dati del datu noliktava un uzņēmuma noteikumi par
converte dei dati.
Otrs metadatu veids, kas pazīstams kā analītikas metadati
ļauj galalietotājam izpētīt datu saturu
noliktavā, lai atrastu dati pieejami un ko tie nozīmē
skaidrs un netehnisks.
Tāpēc analītikas metadati darbojas kā tilts starp datiem
noliktavas un galalietotāju lietojumprogrammas. Šie metadati var
satur biznesa modeli, aprakstus dati korespondenti
biznesa modelim, iepriekš noteiktiem vaicājumiem un pārskatiem,
informācija par lietotāju pieteikšanos un indeksu.
Analīzes un izstrādes metadati ir jāapvieno vienā
integrēts metadatu saturs, lai tas darbotos pareizi.
Diemžēl daudziem no esošajiem rīkiem ir savs
metadatus, un pašlaik nav tādu standartu, kas
ļaut datu noliktavas rīkiem tos integrēt
metadati. Lai labotu šo situāciju, daudzi tirgotāji
Galvenie datu noliktavas rīki ir izveidojuši Meta Data
Padome, kas vēlāk kļuva par Meta Data Coalition.
Šīs koalīcijas mērķis ir izveidot metadatu kopu
standarts, kas ļauj izmantot dažādus datu noliktavas rīkus
konvertēt metadatus
Viņu pūliņu rezultātā radās Meta
Datu apmaiņas specifikācija (MDIS), kas ļaus veikt apmaiņu
informāciju starp Microsoft arhīviem un saistītajiem MDIS failiem.
Esamība dati gan apkopoti/indeksēti, gan detalizēti sniedz
lietotājam iespēja veikt URBĪBU DROWN
(urbšana) nāc dati indeksēti uz detalizētiem un otrādi.
Esamība dati detalizēta vēsture ļauj izveidot
tendenču analīze laika gaitā. Turklāt analīzes metadati var
izmantot kā direktoriju datubāze del datu noliktava par
palīdzēt gala lietotājiem atrast i dati nepieciešams.
Salīdzinot ar OLTP sistēmām, ar to spēju atbalstīt
analīze dati un ziņošana, datu noliktava to uzskata par sistēmu
vairāk piemērots informācijas procesiem, piemēram, veidošanai un
atbildēt uz jautājumiem un sagatavot atskaites. Nākamā sadaļa
detalizēti uzsvērs abu sistēmu atšķirības.
DATU NOLIKTAVA PRET OLTP SISTĒMĀM
Daudzas informācijas sistēmas organizācijās
Tie ir paredzēti ikdienas darbību atbalstam. Šie
sistēmas, kas pazīstamas kā OLTP SISTĒMAS, tver transakcijas
pastāvīgi atjaunināts katru dienu.
I dati šajās sistēmās tās bieži tiek modificētas, pievienotas vai
dzēsts. Piemēram, klienta adrese gandrīz nemainās
viņš pārvietojas no vienas vietas uz otru. Šajā gadījumā jaunā adrese
tiks reģistrēts, mainot adreses lauku datubāze.
Šo sistēmu galvenais mērķis ir samazināt izmaksas
darījumus un vienlaikus samazināt apstrādes laiku.
OLTP sistēmu piemēri ietver kritiskas darbības, piemēram, rakstīšanu
pasūtījumu uzskaite, algas, rēķini, ražošana, ai pakalpojumi klienti.
Atšķirībā no OLTP sistēmām, kas tika izveidotas katram procesam
pamatojoties uz darījumiem un notikumiem, t datu noliktava tie tika izveidoti
sniegt atbalstu uz analīzi balstītiem procesiem dati un par
lēmumu pieņemšanas procesi.
To parasti panāk, integrējot i dati no dažādām sistēmām
OLTP un ārējais vienā "konteinerā". dati,kā apspriests
iepriekšējā sadaļā.
Monash datu noliktavas procesa modelis
Procesa modelis priekš datu noliktava Monash izstrādāja
pētnieki no Monash DSS Research Group, ir balstīta uz
literatūras no datu noliktava, par pieredzi, atbalstot
sistēmu jomu attīstība, par pārrunām ar piegādātājiem
lietojumprogrammas lietošanai datu noliktava, ekspertu grupā
lietošanā datu noliktava.
Fāzes ir šādas: izveide, plānošana, izstrāde un darbība
Paskaidrojumi. Diagramma izskaidro iteratīvo raksturu vai
evolucionārā attīstība a datu noliktava process, izmantojot
divvirzienu bultiņas, kas novietotas starp dažādām fāzēm. Šajā
“iteratīvais” un “evolucionārais” konteksts nozīmē to katrā
procesa posmā, var veikt īstenošanas darbības
vienmēr pāriet atpakaļ uz iepriekšējo posmu. Tas ir
projekta rakstura dēļ a datu noliktava kurā
jebkurā laikā rodas papildu pieprasījumi
gala lietotājam. Piemēram, izstrādes posmā a
process datu noliktava, vienu pieprasa gala lietotājs
jauna dimensija vai priekšmetu joma, kas nepiederēja
sākotnējais plāns, tas ir jāpievieno sistēmai. Šis
rada izmaiņas projektā. Rezultāts ir tāds, ka komanda no
projektēšanai jāmaina līdz šim izveidoto dokumentu prasības
projektēšanas posmā. Daudzos gadījumos pašreizējais stāvoklis
projektam jāatgriežas projektēšanas fāzē, kur
jaunais pieprasījums jāpievieno un jādokumentē. Lietotājs
gala jāredz konkrētā dokumentācija izskatīta ei
izmaiņas, kas tika veiktas izstrādes posmā. Beigās
šajā attīstības ciklā projektam ir jāsaņem lieliskas atsauksmes
abas komandas, izstrādes komanda un lietotāju komanda. THE
atgriezeniskā saite tiek atkārtoti izmantota, lai uzlabotu turpmāko projektu.
Jaudas plānošana
Dw mēdz būt ļoti liela izmēra un augt
ļoti ātri (Best 1995, Rudin 1997a) pēc
summa dati vēstures, ko tās saglabā no sava ilguma. Tur
izaugsmi var izraisīt arī dati papildu preces, ko pieprasīja
lietotājiem, lai palielinātu vērtību dati kas viņiem jau ir. No
līdz ar to uzglabāšanas prasības attiecībā uz dati var
būtiski uzlabot (Eckerson 1997). Tā tas ir
svarīgi nodrošināt, veicot plānošanu
jaudas, ar kuru var augt veidojamā sistēma
vajadzību pieaugums (Best 1995, LaPlante 1996, Lang 1997,
Ekersons 1997, Rudins 1997a, Folijs 1997a).
Plānojot dw mērogojamību, ir jāzina
sagaidāmais krājumu apjoma pieaugums, jautājumu veidi
iespējams veikt, un atbalstīto galalietotāju skaitu (Labākais
1995, Rudin 1997b, Foley 1997a). Veidojiet mērogojamas lietojumprogrammas
nepieciešama mērogojamu serveru tehnoloģiju un paņēmienu kombinācija
mērogojamu lietojumprogrammu projektēšana (Best 1995, Rudin 1997b.
Abi ir nepieciešami, veidojot lietojumprogrammu
ārkārtīgi mērogojams. Mērogojamās serveru tehnoloģijas var
padara vienkāršu un izdevīgu atmiņas, atmiņas un
CPU, nepazeminot veiktspēju (Lang 1997, Telephony 1997).
Ir divas galvenās mērogojamās servera tehnoloģijas: skaitļošana
simetriska daudzkārtēja (SMP) un masīva apstrāde
paralēli (MPP)) (IDC 1997, Humphries et al. 1999). Serveris
SMP parasti ir vairāki procesori, kas koplieto vienu atmiņu,
autobusu sistēma un citi resursi (IDC 1997, Humphries et al. 1999).
Papildināšanai var pievienot papildu procesorus
viņu jauda skaitļošanas. Vēl viena metode, kā palielināt
jauda SMP servera skaitļošanas jauda ir apvienot daudzas
SMP mašīnas. Šī metode ir pazīstama kā klasterizācija (Humphries
un citi. 1999). No otras puses, MPP serverim ir vairāki procesori
ar savu atmiņu, kopņu sistēmu un citiem resursiem (IDC 1997,
Humphries et al. 1999). Katru procesoru sauc par mezglu. A
pieaugums jauda skaitļošanas var iegūt
papildu mezglu pievienošana MPP serveriem (Humphries et al.
1999).
SMP serveru vājā puse ir pārāk daudz ievades-izvades darbību
(I/O) var pārslogot kopņu sistēmu (IDC 1997). Šis
problēma nerodas MPP serveros, jo katru
procesoram ir sava kopnes sistēma. Tomēr starpsavienojumi
starp katru mezglu tie parasti ir daudz lēnāki nekā kopņu sistēma
no SMP. Turklāt MPP serveri var pievienot slāni
papildu sarežģītība lietojumprogrammu izstrādātājiem (IDC
1997). Tādējādi var tikt ietekmēta izvēle starp SMP un MPP serveriem
daudzi faktori, tostarp jautājumu sarežģītība, attiecības
cena / veiktspēja, nepieciešamā ārstēšanas jauda,
novērsa dw lietojumprogrammas un palielināja izmēru datubāze
dw un gala lietotāju skaitu.
Daudzas mērogojamas lietojumprogrammu projektēšanas metodes
var izmantot jaudas plānošanā. Viens
izmanto dažādus paziņošanas periodus, piemēram, dienas, nedēļas, mēnešus un gadus.
Ņemot vērā dažādus paziņošanas periodus, datubāze var iedalīt
gabalus viegli sagrupēt kopā (Inmon et al. 1997). Vēl viens
metode ir izmantot izveidotās kopsavilkuma tabulas
summējot dati da dati detalizēti. Tādējādi i dati kopsavilkumi ir vairāk
kompakts nekā detalizēts, kas prasa mazāk vietas atmiņā.
Tātad dati detaļu var saglabāt diskdzinī
lētāka uzglabāšana, kas ietaupa vēl vairāk vietas.
Lai gan kopsavilkuma tabulu izmantošana var ietaupīt vietu
atmiņu, tām ir jāpieliek daudz pūļu, lai tās būtu atjauninātas un atjauninātas
atbilstoši komerciālajām vajadzībām. Tomēr šī tehnika ir
plaši izmanto un bieži izmanto kopā ar tehniku
Iepriekšējais (Labākais 1995, Inmon 1996a, Chauduri un Dayal
1997).
Definēšana Datu noliktava Tehnisks
Arhitektūras Paņēmienu definīcija
dw arhitektūras
Agrīnie datu noliktavas ieviesēji galvenokārt bija iecerēti
centralizēta dw ieviešana, kur visi dati, iekļauts
i dati ārējie, tika integrēti vienā,
fiziskā krātuve (Inmon 1996a, Bresnahan 1996, Peacock 1998).
Šīs pieejas galvenā priekšrocība ir tā, ka galalietotāji
Es varu piekļūt skatam uzņēmējdarbības mērogā
(uzņēmuma mēroga skats) dei dati organizatoriskā (Ovum 1998). Cits
priekšrocība ir tā, ka tā piedāvā standartizāciju dati cauri
organizācija, kas nozīmē, ka ir tikai viena versija vai
definīcija katrai terminoloģijai, kas izmantota dw depozītā
(reposity) metadati (Flanagan and Safdie 1997, Ovum 1998). The
Šīs pieejas trūkums, no otras puses, ir tas, ka tā ir dārga un sarežģīta
jābūvē (Flanagan un Safdie 1997, Ovum 1998, Inmon et al.
1998). Neilgi pēc krātuves arhitektūras dati
centralizētā kļuva populāra, ieguves jēdziens attīstījās
no mazākajām apakškopām dati lai atbalstītu vajadzības
specifiski pielietojumi (Varney 1996, IDC 1997, Berson and Smith
1997, pāvs 1998). Šīs mazās sistēmas ir atvasinātas no vairāk
liels datu noliktava centralizēti. Tos sauc par datumu
atkarīgās departamentu noliktavas vai atkarīgie datu centri.
Atkarīgā datu marta arhitektūra ir pazīstama kā
trīspakāpju arhitektūra, kur pirmais līmenis sastāv no datiem
centralizētā noliktava, otrā sastāv no noliktavām dati
departamenta un trešais sastāv no piekļuves dati un no instrumentiem
analīze (Demarest 1994, Inmon et al. 1997).
Datu marts parasti tiek veidots pēc datu noliktava
centralizēta tika uzbūvēta, lai apmierinātu vajadzības
konkrētas vienības (White 1995, Varney 1996).
Datu marts veikals i dati ļoti būtiski saistībā ar detaļām
vienotība (Inmon et al. 1997, Inmon et al. 1998, IA 1998).
Šīs metodes priekšrocība ir tāda, ka nebūs dato nav
integrēta un ka i dati tie būs mazāk lieki datos
marts kopš visiem dati nāk no depozīta dati integrēta.
Vēl viena priekšrocība ir tā, ka starp katru būs maz savienojumu
datu tirgus un saistītie avoti dati jo katram datu tirgum ir tikai
avots dati. Turklāt, izmantojot šo arhitektūru, lietotāji
fināli joprojām var piekļūt pārskatam par dati
korporatīvajām organizācijām. Šī metode ir pazīstama kā
lejupejošā metode, kurā datu marts tiek veidots pēc datiem
noliktava (pāvs 1998, Goff 1998).
Palielinās nepieciešamība uzrādīt rezultātus agri, daži
organizācijas ir sākušas veidot neatkarīgus datu tirgus
(Flanagan un Safdie 1997, White 2000). Šajā gadījumā dati tiek bojāti
viņi paņem savējo dati tieši no pamatiem dati OLTP nevis no
centralizēta un integrēta uzglabāšana, tādējādi novēršot nepieciešamību pēc
uz vietas ir centrālā krātuve.
Katram datu tirgum ir nepieciešama vismaz viena saite uz tā avotiem
di dati. Viens trūkums, ka katram datumam ir vairākas saites
mart ir tas, ka, salīdzinot ar divām iepriekšējām arhitektūrām,
pārpilnība dati ievērojami palielinās.
Katram datu tirgum ir jāsaglabā viss dati pieprasīts uz vietas
neietekmē OLTP sistēmas. Tas izraisa to, ka i dati
tie tiek glabāti dažādos datu centros (Inmon et al. 1997).
Vēl viens šīs arhitektūras trūkums ir tas, ka tas noved pie
sarežģītu starpsavienojumu izveide starp datu tirgiem un tiem
avoti dati kuras ir grūti īstenot un kontrolēt (Inmon ed
citi. 1997).
Vēl viens trūkums ir tas, ka galalietotāji nevar barot
piekļūt uzņēmuma informācijas pārskatam kā i dati
no dažādiem datu tirgiem nav integrēti (Ovum 1998).
Vēl viens trūkums ir tas, ka to var būt vairāk nekā viens
definīcija katrai terminoloģijai, kas tiek izmantota tās ģenerētajos datu centros
neatbilstības dati organizācijā (Ovum 1998).
Neraugoties uz iepriekš apspriestajiem trūkumiem, neatkarīgi dati tiek pārdoti
tie joprojām piesaista daudzu organizāciju interesi (IDC 1997).
Viens no faktoriem, kas padara tos pievilcīgus, ir tas, ka tie attīstās ātrāk
un prasa mazāk laika un resursu (Bresnahan 1996, Berson e
Smits 1997, Ovum 1998). Attiecīgi tie galvenokārt kalpo
kā testa projekti, kurus var izmantot, lai identificētu
ātri atklāj projekta priekšrocības un/vai nepilnības (Parsaye
1995, Braly 1995, Newing 1996). Šajā gadījumā daļa no
īstenot pilotprojektā jābūt nelielam, bet svarīgam
organizācijai (Newing 1996, Mansell-Lewis 1996).
Izpētot prototipu, galalietotāji un administrācija var
izlemiet, vai turpināt vai pārtraukt projektu (Flanagan un Safdie
1997).
Ja tiek pieņemts lēmums turpināt, dati tiks izmantoti citām nozarēm
tie jābūvē pa vienam. Ir divas iespējas
galalietotājiem, pamatojoties uz viņu vajadzībām datu veidošanā
neatkarīgas matras: integrētas/federētas un neintegrētas (Ovum
1998)
Pirmajā metodē ir jāizveido katrs jauns datu tirgus
pamatojoties uz pašreizējiem datu tirgiem un modeli dati izmanto
uzņēmums (Varney 1996, Berson and Smith 1997, Peacock 1998).
Nepieciešamība izmantot modeli dati uzņēmumam tas ir nepieciešams
nodrošināt, lai katrai terminoloģijai būtu tikai viena definīcija
izmanto, izmantojot datu marts, tas ir arī, lai nodrošinātu, ka dati
Dažādus martus var apvienot, lai sniegtu pārskatu
korporatīvā informācija (Bresnahan 1996). Šī metode ir
sauc par augšupēju, un tas ir vislabākais, ja ir ierobežojumi
finanšu līdzekļi un laiks (Flanagan un Safdie 1997, Ovum 1998,
pāvs 1998, Goff 1998). Otrajā metodē datu marts
būvēts var apmierināt tikai konkrētas vienības vajadzības.
Apvienotā datu tirgus variants ir datu noliktava izplatīts
kurā datubāze centrmezgla servera starpprogrammatūra tiek izmantota, lai pievienotos daudziem
datu tirgi vienā repozitorijā dati izplatīts (Balts 1995). In
šajā gadījumā, t.i dati uzņēmumi tiek izplatīti vairākos datu centros.
Galalietotāju pieprasījumi tiek pārsūtīti uz datubāze
centrmezgla servera starpprogrammatūra, kas izvelk visu dati pieprasīti pēc datiem
marts un atgriež rezultātus galalietotāju lietojumprogrammām. Šis
metode sniedz biznesa informāciju galalietotājiem. tomēr
Datu tirgu problēmas joprojām nav novērstas
neatkarīgs. Ir vēl viena arhitektūra, ko var izmantot, kas ir
zvaniet uz datu noliktava virtuāls (White 1995). Tomēr šis
arhitektūra, kas aprakstīta 2.9. attēlā, nav arhitektūra
no uzglabāšanas dati reāls, jo tas nepārvieto kravu
no OLTP sistēmām uz datu noliktava (Demarest 1994).
Faktiski pieprasījumi no dati gala lietotāji ir pārgājuši uz
OLTP sistēmas, kas atgriež rezultātus pēc apstrādes
lietotāju pieprasījumi. Lai gan šī arhitektūra lietotājiem ļauj
finālā, lai izveidotu pārskatus un formulētu pieprasījumus, nevar nodrošināt i
dati uzņēmuma informācijas vēsture un pārskats kā i dati
no dažādām OLTP sistēmām nav integrētas. Tātad, šis
arhitektūra nevar apmierināt analīzi dati komplekss, piemēram
prognožu piemēri.
Piekļuves un piekļuves lietojumprogrammu izvēle
atgūšana dati
Ēkas mērķis a datu noliktava ir pārraidīt
informācija galalietotājiem (Inmon et al 1997, Poe 1996,
McFadden 1996, Shanks et al 1997, Hammergren 1998); viens vai
vairākas piekļuves un atkopšanas lietojumprogrammas dati ir jānodrošina. Uz
Mūsdienās ir pieejams plašs šo lietojumprogrammu klāsts, no kuriem lietotājs var izvēlēties
izvēlēties (Hammergren 1998, Humphries et al. 1999). The
atlasītie pieteikumi nosaka centienu panākumus
no uzglabāšanas dati organizācijā, jo
lietojumprogrammas ir redzamākā daļa datu noliktava lietotājam
galīgais (Inmon et al. 1997, Poe 1996). Lai izdodas randiņš
noliktavā, jāspēj atbalstīt analīzes darbības dati
gala lietotāja (Poe 1996, Seddon and Benjamin 1998, Eckerson
1999). Tātad galalietotāja vēlamajam “līmenim” ir jābūt
identificēts (Poe 1996, Mattison 1996, Inmon et al 1997,
Humphries et al 1999).
Vispārīgi runājot, galalietotājus var iedalīt trīs grupās
kategorijas: vadošie lietotāji, biznesa analītiķi un pieredzējuši lietotāji (Poe
1996, Humphries et al 1999). Executive lietotājiem ir nepieciešams
ērta piekļuve iepriekš definētām atskaišu kopām (Humphries ed
citi 1999). Šos pārskatus var viegli iegūt, izmantojot
izvēlņu navigācija (Poe 1996). Turklāt ziņojumiem vajadzētu
sniegt informāciju, izmantojot grafisko attēlojumu
piemēram, tabulas un veidnes, lai ātri transportētu
informāciju (Humphries et al. 1999). Biznesa analītiķi, kas to nedara
viņiem var būt tehniskas iespējas attīstīt attiecības
nulle, viņiem jāspēj mainīt pašreizējās attiecības uz
apmierināt savas īpašās vajadzības (Poe 1996, Humphries et al
1999). No otras puses, jaudas lietotāji ir tie galalietotāji, kuri
ir iespēja ģenerēt un rakstīt pieprasījumus un atskaites no
nulle (Poe 1996, Humphries et al. 1999). Viņi ir tie, kuri
izstrādāt pārskatus cita veida lietotājiem (Poe 1996, Humphries
un citi 1999).
Kad tie ir noteikti, ir jāizpilda gala lietotāja prasības
piekļuves un atkopšanas lietojumprogrammu izvēle dati starp visiem
pieejamie (Poe 1996, Inmon et al. 1997).
Piekļuve dati un izguves rīki var būt
iedalīti 4 veidos: OLAP rīks, EIS/DSS rīks, vaicājuma rīks un
ziņošanas un datu ieguves rīki.
OLAP rīki ļauj lietotājiem izveidot ad hoc vaicājumus, kā arī
tie, kas izgatavoti datubāze del datu noliktava. Plus šie produkti
ļaut lietotājiem veikt lejupielādi no dati vispārīgi tiem
detalizēti.
EIS/DSS rīki nodrošina izpildvaras atskaites kā “kā būtu, ja” analīzi
un piekļuvi izvēlnē organizētiem pārskatiem. Pārskatiem jābūt
iepriekš definētas un apvienotas ar izvēlnēm ērtākai navigācijai.
Vaicājumu un atskaišu veidošanas rīki ļauj lietotājiem izveidot pārskatus
iepriekš definēts un specifisks.
Datu ieguves rīki tiek izmantoti, lai identificētu attiecības, kas
varētu radīt jaunu gaismu par aizmirstajām operācijām dati del
datu noliktava.
Līdztekus katra lietotāja veida prasību optimizēšanai, t
Izvēlētajiem rīkiem jābūt intuitīviem, efektīviem un viegli lietojamiem.
Tiem jābūt saderīgiem arī ar citām arhitektūras daļām, e
spēj strādāt ar esošajām sistēmām. Ir arī ieteikts
izvēlieties datu piekļuves un izguves rīkus ar cenām un veiktspēju
saprātīgi. Citi kritēriji, kas jāņem vērā, ietver saistības
rīka pārdevējam, lai atbalstītu savu produktu un tā attīstību
tas pats būs arī turpmākajos izlaidumos. Lai nodrošinātu lietotāju iesaistīšanos
Datu noliktavas izmantošanā izstrādes komanda iesaista
lietotājiem rīku izvēles procesā. Šajā gadījumā
jāveic praktisks lietotāja novērtējums.
Lai uzlabotu datu noliktavas vērtību, izstrādes komanda var
nodrošina arī tīmekļa piekļuvi savām datu noliktavām. A
Tīmeklī iespējota datu noliktava ļauj lietotājiem piekļūt dati
no attālām vietām vai ceļojuma laikā. Turklāt informācija var
tiek nodrošināti par zemākām izmaksām, samazinot izmaksas
di apmācība.
2.4.3 Datu noliktava Darbības fāze
Šī fāze sastāv no trim aktivitātēm: Datuma stratēģiju noteikšana
atsvaidzināšana, datu noliktavas darbību kontrole un vadība
datu noliktavas drošība.
Datu atsvaidzināšanas stratēģiju definīcija
Pēc sākotnējās iekraušanas, t.i dati uz datubāze no datu noliktavas
ir periodiski jāatsvaidzina, lai atskaņotu
veiktas izmaiņas dati oriģināli. Tāpēc mums ir jāizlemj
kad atsvaidzināt, cik bieži
atsvaidzināt un kā atsvaidzināt dati. Ieteicams veikt
atsvaidzināt dei dati kad sistēmu var izmantot bezsaistē. Tur
Atsvaidzināšanas biežumu nosaka izstrādes komanda
par lietotāju prasībām. Ir divas pieejas, lai atsvaidzinātu
datu noliktava: pilnīga atsvaidzināšana un nepārtraukta ielāde
izmaiņas.
Pirmā pieeja, pilnīga atsvaidzināšana, prasa atkārtotu ielādi
visi dati no nekā. Tas nozīmē, ka viss dati vajadzīgā misa
var iegūt, iztīrīt, pārveidot un integrēt katrā atsvaidzināšanā. Šis
pieejas, cik vien iespējams, jāizvairās, jo
Tas prasa daudz laika un resursu.
Alternatīva pieeja ir nepārtraukta i
izmaiņas. Tas pievieno i dati kas ir mainīti
kopš pēdējā datu noliktavas atsvaidzināšanas cikla. Identifikācija
jaunu vai modificētu ierakstu apjoms ievērojami samazina
dati kas ir jāpavairo datu noliktavā katrā
atjaunināt, jo tikai šie dati tiks pievienots datubāze
no datu noliktavas.
Ir vismaz 5 pieejas, kuras var izmantot, lai atsauktu
i dati jauns vai pārveidots. Lai iegūtu efektīvu stratēģiju
atsvaidzināt dei dati var būt noderīga šo pieeju kombinācija
uztver visas izmaiņas sistēmā.
Pirmā pieeja, kas izmanto laikspiedolus, pieņem, ka tā ir
piešķirts visiem dati rediģēja un atjaunināja laikspiedolu tā
lai varētu viegli identificēt visus dati modificēts un jauns.
Tomēr šī pieeja vairumā gadījumu nav plaši izmantota
daļa no mūsdienu operētājsistēmām.
Otrā pieeja ir izmantot delta failu, ko ģenerē
lietojumprogramma, kurā ir tikai veiktās izmaiņas dati.
Šī faila izmantošana arī pastiprina atjaunināšanas ciklu.
Tomēr pat šī metode nav izmantota daudzās
lietojumprogrammas.
Trešā pieeja ir žurnālfaila skenēšana, kas
būtībā satur līdzīgu informāciju delta failam. Vienīgais
atšķirība ir tāda, ka tiek izveidots žurnālfails atkopšanas procesam un
to var būt grūti saprast.
Ceturtā pieeja ir modificēt lietojumprogrammas kodu.
Tomēr lielākā daļa lietojumprogrammas koda ir veca un
trausls; tāpēc no šīs tehnikas jāizvairās.
Pēdējā pieeja ir salīdzināt dati avotus ar failu
galvenie dievi dati.
Datu noliktavas darbību kontrole
Kad datu noliktava ir izlaista lietotājiem, tā ir
nepieciešams to uzraudzīt laika gaitā. Šajā gadījumā administrators
no datu noliktavas var izmantot vienu vai vairākus pārvaldības rīkus un
kontrole, lai uzraudzītu datu noliktavas izmantošanu. It īpaši
var apkopot informāciju par cilvēkiem un laikapstākļiem
kuriem viņi piekļūst datu noliktavai. Aiziet dati var izveidot kultūras
veiktā darba profils, ko var izmantot kā ievadi
lietotāju atmaksas ieviešanā. Atmaksa
ļauj lietotājiem būt informētiem par apstrādes izmaksām
datu noliktava.
Turklāt var izmantot arī datu noliktavas vadību
noteikt vaicājumu veidus, to lielumu, vaicājumu skaitu uz vienu
diena, atbildes laiks uz vaicājumu, sasniegtie sektori un daudzums
di dati apstrādāts. Vēl viens pārbaudes veikšanas mērķis
datu noliktava ir identificēt dati kuras netiek lietotas. Šīs dati
tos var izņemt no datu noliktavas, lai uzlabotu laiku
vaicājuma izpildes atbildi un uzraudzīt izaugsmi
dati kas atrodas iekšā datu bāze no datu noliktavas.
Datu noliktavas drošības pārvaldība
Datu noliktava satur dati integrēts, kritisks, jutīgs tas
var viegli sasniegt. Šī iemesla dēļ vajadzētu
būt aizsargātam no neautorizētiem lietotājiem. Viens veids, kā
ieviest drošību ir izmantot del funkciju DBVS
lai piešķirtu dažādas privilēģijas dažāda veida lietotājiem. Šajā
profils ir jāuztur katram lietotāja veidam
piekļuvi. Vēl viens veids, kā nodrošināt datu noliktavu, ir to šifrēt
kā rakstīts iekšā datu bāze no datu noliktavas. Piekļuve
dati un izguves rīkiem ir jāatšifrē dati pirms iesniegšanas i
rezultātus lietotājiem.
2.4.4 Datu noliktava Izvēršanas fāze
Tas ir pēdējais posms datu noliktavas ieviešanas ciklā. The
darbības, kas jāveic šajā posmā, ietver apmācību
lietotājiem, lai izmantotu datu noliktavu un veidotu atsauksmes
no datu noliktavas.
Lietotāju apmācība
Vispirms ir jāveic lietotāju apmācība
par piekļuvi dati datu noliktavas un rīku izmantošanu
izguve. Parasti sesijām jāsākas ar
uzglabāšanas jēdziena ievads datiPie
datu noliktavas saturs, ai meta dati un pamatfunkcijas
no instrumentiem. Tad pieredzējušāki lietotāji varētu arī izpētīt
fiziskās tabulas un datu piekļuves un rīku lietotāja funkcijas
izguve.
Ir daudzas pieejas lietotāju apmācībai. Viens no
tie ietver daudzu lietotāju vai analītiķu atlasi, ko izvēlējies a
lietotāju grupa, pamatojoties uz viņu vadību un spējām
komunikācija. Tie tiek apmācīti personīgā statusā
viss, kas viņiem jāzina, lai iepazītos ar
sistēma. Kad apmācība ir pabeigta, viņi atgriežas pie sava darba un
viņi sāk mācīt citiem lietotājiem, kā lietot sistēmu. Uz
pamatojoties uz to, ko viņi ir iemācījušies, citi lietotāji var sākt
izpētīt datu noliktavu.
Vēl viena pieeja ir apmācīt daudzus lietotājus vienādi
laikā, it kā jūs apmeklētu klases kursus. Šī metode
Tas ir piemērots, ja ir daudz lietotāju, kuri jāapmāca
tajā pašā laikā. Vēl viena metode ir trenēties
katrs lietotājs atsevišķi, pa vienam. Šī metode ir
piemērots, ja lietotāju ir maz.
Lietotāju apmācības mērķis ir jūs iepazīstināt
ar piekļuvi dati un izguves rīkus, kā arī saturu
datu noliktava. Tomēr daži lietotāji var kļūt pārslogoti
pēc sesijas laikā sniegtās informācijas apjoma
apmācību. Tātad ir jāpaveic noteikts skaits lietu
notiekošās atbalsta un atsvaidzināšanas sesijas, lai atbildētu
uz konkrētiem jautājumiem. Dažos gadījumos tiek izveidota grupa
lietotājiem sniegt šāda veida atbalstu.
Atsauksmju vākšana
Kad datu noliktava ir ieviesta, lietotāji to var
izmantot i dati kas atrodas datu noliktavā dažādiem mērķiem.
Pārsvarā analītiķi vai lietotāji izmanto i dati uz
datu noliktava priekš:
1 Nosakiet uzņēmuma tendences
2. Analizējiet iepirkumu profilus klienti
3 Sadaliet i klienti un
4 Nodrošiniet vislabākos pakalpojumus klienti - pielāgot pakalpojumus
5 Formulējiet stratēģijas mārketings
6 Sniedziet konkurētspējīgus piedāvājumus izmaksu analīzei un palīdzībai
kontrolēt
7 Atbalstīt stratēģisku lēmumu pieņemšanu
8 Nosakiet iespējas izcelties
9 Uzlabojiet pašreizējo biznesa procesu kvalitāti
10. Pārbaudiet peļņu
Ievērojot datu noliktavas attīstības virzienu, viņi varētu
Veiciet vairākas sistēmas pārskatīšanas, lai iegūtu atsauksmes
gan no izstrādes komandas, gan no kopienas
gala lietotāji.
Iegūtos rezultātus var ņemt vērā
nākamais attīstības cikls.
Tā kā datu noliktavai ir pakāpeniska pieeja,
ir svarīgi mācīties no iepriekšējo panākumu un kļūdām
attīstību.
2.5. Kopsavilkums
Šajā nodaļā ir apspriestas pieejamās pieejas
literatūra. 1. sadaļā tika apspriests jēdziens
datu noliktava un tās loma lēmumu zinātnē. Iekš
2. sadaļā galvenās atšķirības starp
datu noliktava un OLTP sistēmas. 3. sadaļā mēs apspriedām
Monash datu noliktavas modelis, kas tika izmantots
4. sadaļā, lai aprakstītu procesā iesaistītās darbības
datu noliktavas attīstība, šīs tēzes nav balstītas
stingra izpēte. Tas, kas notiek patiesībā, var būt
ļoti atšķiras no literatūras ziņotā, tomēr tie
rezultātus var izmantot, lai izveidotu pamata bagāžu, kas
šajā pētījumā uzsvērt datu noliktavas jēdzienu.
3. nodaļa
Pētījumu un projektēšanas metodes
Šajā nodaļā ir apskatītas izpētes un projektēšanas metodes
šis pētījums. Pirmajā daļā parādīts vispārīgs metožu skatījums
informācijas iegūšanai pieejamo pētījumu
tiek apspriesti kritēriji, pēc kuriem izvēlēties labāko metodi
konkrēts pētījums. Pēc tam 2. sadaļā ir apskatītas divas metodes
atlasīts saskaņā ar tikko noteiktajiem kritērijiem; no tiem tiks izvēlēti un
pieņēma vienu ar 3. iedaļā izklāstītajiem iemesliem, kur tie ir
izskaidroti arī cita kritērija izslēgšanas iemesli. Tur
4. sadaļā ir izklāstīts pētījuma plāns, bet 5. sadaļā – tas
secinājumus.
3.1 Informācijas sistēmu pētniecība
Pētījumi informācijas sistēmās nav vienkārši ierobežoti
tehnoloģiju jomā, bet arī jāpaplašina, iekļaujot tajā
mērķi attiecībā uz uzvedību un organizāciju.
Mēs to esam parādā dažādu disciplīnu tēzēm, sākot no
sociālajām zinātnēm uz dabas zinātnēm; tas noved pie nepieciešamības pēc a
noteiktu pētniecības metožu spektru, kas ietver kvantitatīvās metodes
un kvalitatīvās, kas izmantojamas informācijas sistēmām.
Svarīgas ir visas pieejamās pētniecības metodes, patiesībā vairākas
pētnieki, piemēram, Dženkinss (1985), Nunamaker et al. (1991) un Galliers
(1992) apgalvo, ka nav konkrētas universālas metodes
veikt pētījumus dažādās informācijas sistēmu jomās; Patiešām
metode var būt piemērota konkrētam pētījumam, bet ne
citiem. Tas liek mums izvēlēties metodi, kas
ir piemērots mūsu konkrētajam pētniecības projektam: šim
izvēle Benbasat et al. (1987) norāda, ka tie būtu jāņem vērā
pētījuma būtību un mērķi.
3.1.1. Pētījuma būtība
Var būt dažādas metodes, kuru pamatā ir pētījuma būtība
iedala trīs zinātnē plaši pazīstamās tradīcijās
informācijas: pozitīvisma, interpretācijas un kritiska izpēte.
3.1.1.1. Pozitīvisma pētījumi
Pozitīvisma pētījumi ir pazīstami arī kā zinātniskais pētījums vai
empīriski. Tas mēģina: “izskaidrot un paredzēt, kas notiks
sociālo pasauli, aplūkojot likumsakarības un cēloņu un seku sakarības
starp elementiem, kas to veido” (Shanks et al 1993).
Pozitīvistisko pētījumu raksturo arī atkārtojamība,
vienkāršojumiem un atspēkojumiem. Turklāt pozitīvistu pētījumi atzīst
a priori sakarību esamība starp pētītajām parādībām.
Saskaņā ar Galliers (1992) taksonomija ir pētniecības metode
iekļauts pozitīvisma paradigmā, kas tomēr neaprobežojas ar to,
patiesībā ir laboratorijas eksperimenti, lauka eksperimenti,
gadījumu izpēte, teorēmu pierādījumi, prognozes un simulācijas.
Izmantojot šīs metodes, pētnieki atzīst, ka parādības
var novērot objektīvi un stingri.
3.1.1.2. Interpretatīvais pētījums
Interpretējošā izpēte, ko mēdz dēvēt par fenomenoloģiju vai
Antipozitīvismu Neumans (1994) raksturo kā “analīzi
darbības sociālās nozīmes sistemātiski caur tiešo un
detalizēta cilvēku novērošana dabiskās situācijās, kārtībā
lai nonāktu pie izpratnes un interpretācijas par to, kā
cilvēki veido un uztur savu sociālo pasauli." Studijas
interpretācijas metodes noraida pieņēmumu, ka novērotās parādības
var novērot objektīvi. Patiesībā tie ir balstīti
par subjektīvām interpretācijām. Turklāt interpretācijas pētnieki to nedara
viņi pētāmajām parādībām uzliek a priori nozīmes.
Šī metode ietver subjektīvus / argumentētus pētījumus, darbības
pētījumi, aprakstoši/interpretējošie pētījumi, nākotnes pētījumi un spēles
lomu. Papildus šiem pētījumiem un gadījumu izpētei var būt
iekļauti šajā pieejā, jo tie attiecas uz pētījumiem
personām vai organizācijām sarežģītās situācijās
no reālās pasaules.
3.1.1.3. Kritiskā izpēte
Kritiskā izmeklēšana ir vismazāk zināmā pieeja zinātnēs
sociāla, taču nesen ir saņēmusi pētnieku uzmanību
informācijas sistēmu jomā. Filozofiskais pieņēmums, ka
sociālo realitāti vēsturiski veido un atveido cilvēki,
kā arī sociālās sistēmas ar to darbībām un mijiedarbību. Viņu
spēja tomēr ir saistīta ar zināmu atlīdzību
sociālā, kultūras un politiskā.
Tāpat kā interpretācijas pētījumi, arī kritiskie pētījumi apgalvo, ka
pozitīvisma pētījumiem nav nekāda sakara ar sociālo kontekstu un tie ignorē
tā ietekme uz cilvēka rīcību.
No otras puses, kritiskie pētījumi kritizē interpretācijas pētījumus par
būt pārāk subjektīvs un tāpēc, ka tā mērķis nav palīdzēt
cilvēkiem uzlabot savu dzīvi. Lielākā atšķirība starp
kritiskā izpēte un pārējās divas pieejas ir tās vērtēšanas dimensija.
Kamēr pozitīvisma un interpretācijas tradīciju objektivitāte ir par
prognozēt vai izskaidrot status quo vai sociālo realitāti, kritiski pētījumi
mērķis ir kritiski novērtēt un pārveidot pamatā esošo sociālo realitāti
studija.
Kritiskie pētnieki parasti iebilst pret status quo, lai
novērst sociālās atšķirības un uzlabot sociālos apstākļus. Tur
kritiskiem pētījumiem ir apņemšanās veidot procesuālu skatījumu uz
interesējošās parādības un tāpēc parasti ir gareniska.
Pētniecības metožu piemēri ir ilgtermiņa vēstures pētījumi un
etnogrāfiskie pētījumi. Tomēr kritiski pētījumi nav bijuši
plaši izmanto informācijas sistēmu pētniecībā
3.1.2. Pētījuma mērķis
Līdzās meklēšanas būtībai var izmantot arī tās mērķi
lai palīdzētu pētniekam izvēlēties konkrētu metodi
pētījumiem. Pētniecības projekta mērķis ir cieši saistīts
uz meklēšanas pozīciju attiecībā pret meklēšanas ciklu, kas sastāv no
trīs fāzes: teorijas veidošana, teorijas pārbaude un teorijas pilnveidošana
teoriju. Tātad, pamatojoties uz impulsu attiecībā uz meklēšanas ciklu, a
pētniecības projektam var būt skaidrojošs, aprakstošs, mērķis
pētniecisks vai paredzams.
3.1.2.1. Izpētes izpēte
Izpētes izpēte ir vērsta uz tēmas izpēti
pilnīgi jaunus un formulēt pētījuma jautājumus un hipotēzes
nākotnē. Šāda veida pētījumi tiek izmantoti būvniecībā
teoriju, lai iegūtu sākotnējās atsauces jaunā jomā.
Parasti tiek izmantotas kvalitatīvas izpētes metodes, piemēram, lietas
vai fenomenoloģiskie pētījumi.
Tomēr ir iespējams izmantot arī tādas kvantitatīvās metodes kā
pētnieciskie pētījumi vai eksperimenti.
3.1.3.3. Aprakstošā izpēte
Aprakstošā pētījuma mērķis ir lielā mērā analizēt un aprakstīt
aprakstiet konkrētu situāciju vai organizatorisko praksi. Šis
ir piemērots teorijas veidošanai, un to var arī izmantot
apstiprināt vai apstrīdēt hipotēzes. Parasti aprakstošs pētījums
ietver mērījumu un paraugu izmantošanu. Piemērotākās pētījumu metodes
ietver izmeklēšanu un priekšteču analīzi.
3.1.2.3. Skaidrojošie pētījumi
Izskaidrojošie pētījumi mēģina izskaidrot, kāpēc lietas notiek.
Tas ir balstīts uz faktiem, kas jau ir izpētīti un mēģina atrast
šo faktu iemesli.
Tātad skaidrojošo pētījumu pamatā parasti ir pētījumi
pētniecisks vai aprakstošs, un tas ir palīglīdzeklis testēšanai un pilnveidošanai
teorijas. Paskaidrojošajos pētījumos parasti izmanto gadījumu izpēti
vai uz aptaujām balstītas pētniecības metodes.
3.1.2.4. Profilaktiskā izpēte
Preventīvo pētījumu mērķis ir paredzēt notikumus un uzvedību
tiek novēroti, kas tiek pētīti (Māršals un Rossmans
1995). Prognozēšana ir standarta zinātnisks patiesības tests.
Šāda veida pētījumos parasti tiek izmantotas aptaujas vai analīze
dati vēsturnieki. (Yin 1989)
Iepriekš minētā diskusija parāda, ka ir vairākas
iespējamās pētījuma metodes, kuras var izmantot pētījumā
īpaši. Tomēr ir jābūt konkrētai metodei, kas ir piemērotāka
citiem noteikta veida pētniecības projektiem. (Galjers
1987, Iņ 1989, De Vaus 1991). Tāpēc katram pētniekam ir
rūpīgi jāizvērtē stiprās un vājās puses
dažādas metodes, lai nonāktu pie vispiemērotākās izpētes metodes, e
saderīgs ar pētniecības projektu. (Jenkins 1985, Pervans un Klass
1992, Bonomia 1985, Yin 1989, Himilton un Ives 1992).
3.2. Iespējamās izpētes metodes
Šī projekta mērķis bija izpētīt pieredzi
Austrālijas organizācijas ar i dati glabājas ar vienu
attīstība datu noliktava. Dato kas šobrīd ir viens
pētījumu trūkums datu noliktavas jomā Austrālijā,
šis pētniecības projekts vēl ir cikla teorētiskajā fāzē
pētniecībai, un tam ir pētniecisks mērķis. Pieredzes izpēte
Austrālijas organizācijas, kas pieņem datu noliktavu
prasa reālās sabiedrības interpretāciju. Līdz ar to,
filozofiskais pieņēmums, kas ir pētījuma projekta pamatā
tradicionālā interpretācija.
Pēc pieejamo metožu rūpīgas pārbaudes tās tika identificētas
divas iespējamās pētniecības metodes: aptaujas un gadījumu izpēte
(gadījumu izpēte), ko var izmantot pētniecībai
pētniecisks (Shanks et al. 1993). Galliers (1992) apgalvo, ka
šo divu metožu piemērotība šim konkrētajam pētījumam
tā pārskatītā taksonomija, kurā teikts, ka tie ir piemēroti būvniecībai
teorētiski. Nākamajās divās apakšnodaļās ir aplūkota katra metode
detaļa.
3.2.1. Aptaujas pētījuma metode
Aptaujas izpētes metode nāk no senās metodes
tautas skaitīšana. Tautas skaitīšana sastāv no informācijas vākšanas no
vesela populācija. Šī metode ir dārga un nepraktiska
īpaši, ja iedzīvotāju skaits ir liels. Tātad, salīdzinot ar
skaitīšanas, aptauja parasti ir vērsta uz
apkopot informāciju par nelielu skaitu vai paraugu
iedzīvotāju pārstāvji (Fowler 1988, Neuman 1994). A
paraugs atspoguļo populāciju, no kuras tas ir iegūts, ar dažādiem
precizitātes līmeņi atbilstoši izlases struktūrai
izmērs un izmantotā atlases metode (Fowler 1988, Babbie
1982, Neuman 1994).
Izmeklēšanas metode ir definēta kā "prakses momentuzņēmumi,
situācijas vai uzskati noteiktā laika brīdī, izmantojot
anketas vai intervijas, no kurām var izdarīt secinājumus
izgatavots” (Galliers 1992:153) [tūlītēja prakses fotogrāfija,
situācijas vai uzskati noteiktā laika brīdī, izmantojot
anketas vai intervijas, no kurām var izdarīt secinājumus]. The
izmeklēšanas nodarbojas ar informācijas vākšanu par noteiktiem aspektiem
no pētījuma, ko veicis noteikts dalībnieku skaits, veicot
jautājumi (Fowler 1988). Pat šīs anketas un intervijas, kuras
ietver klātienes telefona intervijas un strukturētas intervijas,
ir vākšanas metodes dati visbiežāk izmanto
izmeklējumi (Blalock 1970, Nachmias and Nachmias 1976, Fowler
1988), var izmantot novērojumus un analīzes (Gable
1994). No visām šīm savākšanas metodēm dati, pielietojums
anketa ir vispopulārākā tehnika, jo tā nodrošina, ka i dati
apkopotie ir strukturēti un formatēti, un tādējādi atvieglo
informācijas klasifikācija (Hwang 1987, de Vaus 1991).
Analizējot i dati, izmeklēšanas stratēģija bieži izmanto
kvantitatīvās metodes, piemēram, statistiskā analīze, bet tās var būt
tiek izmantotas arī kvalitatīvas metodes (Galliers 1992, Pervan
un Klass 1992, Gable 1994). Parasti t.i dati savākti ir
izmanto, lai analizētu asociāciju sadalījumus un modeļus
(Fowler 1988).
Lai gan aptaujas parasti ir piemērotas pētījumiem
kas attiecas uz jautājumu "kas?" (ko) vai no tā
atvasinot, piemēram, “cik daudz” un “cik daudz”, viņi
var uzdot, izmantojot jautājumu “kāpēc” (Sonquist un
Dankelberga 1977, Iņ 1989). Saskaņā ar Sonquist un Dunkelberg
(1977), pētījuma mērķis ir izvirzīt sarežģītas hipotēzes, programma
novērtēšanu, raksturojot populāciju un izstrādājot modeļus
cilvēka uzvedība. Turklāt var izmantot aptaujas
izpētīt noteiktu iedzīvotāju viedokli, apstākļus,
viedokļi, īpašības, cerības un pat pagātnes uzvedība
vai klāt (Neuman 1994).
Izmeklējumi ļauj pētniekam atklāt attiecības starp
iedzīvotāju skaits, un rezultāti parasti ir vispārīgāki nekā
citas metodes (Sonquist and Dunkelberg 1977, Gable 1994). The
aptaujas ļauj pētniekiem aptvert ģeogrāfisku apgabalu
plašāks un sasniegt daudzus deklarētājus (Blalock 1970,
Sonkvists un Dankelbergs 1977, Hvangs un Lins 1987, Geibls 1994,
Neuman 1994). Visbeidzot, aptaujas var sniegt informāciju
kas nav pieejami citur vai analīzēm nepieciešamajā formā
(Fowler 1988).
Tomēr aptaujas veikšanai ir daži ierobežojumi. Viens
trūkums ir tāds, ka pētnieks nevar iegūt daudz informācijas
attiecībā uz pētīto objektu. Tas ir saistīts ar faktu, ka
izmeklēšana tiek veikta tikai noteiktā laikā, un tāpēc
ir ierobežots mainīgo un personu skaits, ko pētnieks var izmantot
pētījums (Yin 1989, de Vaus 1991, Gable 1994, Denscombe 1998).
Vēl viens trūkums ir tas, kāda var būt aptaujas veikšana
ļoti dārgi laika un resursu ziņā, īpaši, ja
ietver intervijas klātienē (Fowler 1988).
3.2.2. Izziņas izpētes metode
Izziņas izpētes metode ietver padziļinātu izpēti
konkrēta situācija tās reālajā kontekstā a
noteiktā laika periodā, bez jebkādas iejaukšanās no puses
pētnieks (Shanks & C. 1993, Eisenhardt 1989, Jenkins 1985).
Galvenokārt šo metodi izmanto, lai aprakstītu attiecības starp
mainīgie, kas tiek pētīti konkrētā situācijā
(Galliers 1992). Izmeklēšana var ietvert atsevišķus gadījumus vai
vairākas, atkarībā no analizētās parādības (Franz un Robey 1987,
Eizenhards 1989, Iņ 1989).
Izziņas izpētes metode ir definēta kā “izpēte
empīrisks pētījums, kas pēta mūsdienu parādību
relatīvais reālais konteksts, izmantojot vairākus avotus, kas savākti no viena vai
vairākas vienības, piemēram, cilvēki, grupas vai organizācijas” (Yin 1989).
Nav skaidras nodalīšanas starp fenomenu un tās kontekstu e
nav nekādas kontroles vai eksperimentālas manipulācijas ar mainīgajiem lielumiem (Yin
1989, Benbasat et al., 1987).
Ir dažādi paņēmieni, kā savākt dati ka viņi var
izmantot pieprasīšanas metodē, kas ietver
tiešie novērojumi, arhīvu dokumentu apskati, anketas,
dokumentācijas pārskatīšana un strukturētas intervijas. Ņemot
daudzveidīgs ražas novākšanas paņēmienu klāsts dati, izmeklēšanas
ļauj pētniekiem tikt galā ar abiem dati kvalitatīvi tas
daudzumus tajā pašā laikā (Bonoma 1985, Eisenhardt 1989, Yin
1989, Gable 1994). Tāpat kā aptaujas metodes gadījumā, a
aptaujas pētnieks darbojas kā novērotājs vai pētnieks, nevis
kā aktīvs dalībnieks pētāmajā organizācijā.
Benbasat et al (1987) apgalvo, ka aptaujas metode ir
īpaši piemērots teorijas veidošanas pētījumiem, kas
sāciet ar izpētes jautājumu un turpiniet ar apmācību
teoriju savākšanas procesā dati. Būt
piemērots arī skatuvei
Par teorijas veidošanu, Franz un Robey (1987) norāda, ka
Izziņas metodi var izmantot arī kompleksam
teorijas fāze. Šajā gadījumā, pamatojoties uz savāktajiem pierādījumiem, viens
dotā teorija vai hipotēze tiek pārbaudīta vai atspēkota. Turklāt izmeklēšana ir
piemērots arī pētījumiem, kas nodarbojas ar “kā” vai “kā” jautājumiem
"kāpēc" (Yin 1989).
Salīdzinājumā ar citām metodēm aptaujas ļauj pētniekam
tveriet svarīgāko informāciju detalizētāk (Galliers
1992, Shanks et al 1993). Turklāt izmeklēšana ļauj
pētniekam, lai izprastu pētīto procesu būtību un sarežģītību
(Benbasat et al. 1987).
Ar šo metodi ir saistīti četri galvenie trūkumi
izmeklēšana. Pirmais ir kontrolētu atskaitījumu trūkums. Tur
pētnieka subjektivitāte var mainīt rezultātus un secinājumus
no pētījuma (Yin 1989). Otrs trūkums ir trūkums
kontrolēta novērošana. Atšķirībā no eksperimentālajām metodēm,
aptaujas pētnieks nevar kontrolēt pētītās parādības
jo tie tiek aplūkoti to dabiskajā kontekstā (Gable 1994). The
trešais trūkums ir atkārtojamības trūkums. Tas ir saistīts ar faktu
ka pētnieks, visticamāk, nenovēros tos pašus notikumus, un
nevar pārbaudīt konkrēta pētījuma rezultātus (Lee 1989).
Visbeidzot, neatkārtojamības dēļ tas ir grūti
vispārināt rezultātus, kas iegūti vienā vai vairākos pētījumos (Galliers
1992, Shanks et al 1993). Visas šīs problēmas tomēr nav
ir nepārvaramas un faktiski var tikt samazinātas līdz minimumam
pētnieks, veicot atbilstošas ​​darbības (Lee 1989).
3.3. Pamato pētījuma metodoloģiju
pieņemts
No divām iespējamām šī pētījuma izpētes metodēm, metode
izmeklēšana tiek uzskatīta par vispiemērotāko. Izmeklēšanas tas ir
tika izmesti, rūpīgi izvērtējot attiecīgos
priekšrocības un trūkumi. Katra ērtības vai nepiemērotība
šī pētījuma metode ir aplūkota turpmāk.
3.3.1. Pētījuma metodes neatbilstība
izmeklēšanu
Aptaujas metode prasa padziļinātu izpēti par vienu
īpaša situācija vienā vai vairākās organizācijās a
laika periodā (Eisenhardt 1989). Šajā gadījumā periods var
pārsniedz šim pētījumam noteikto laika posmu. Cits
iemesls aptaujas metodes nepieņemšanai ir rezultāti
viņi var ciest no stingrības trūkuma (Yin 1989). Subjektivitāte
pētnieks var ietekmēt rezultātus un secinājumus. Cits
iemesls ir tas, ka šī metode ir vairāk piemērota jautājumu izpētei
no “kā” vai “kāpēc” tipa (Yin 1989), savukārt pētījuma jautājums
šim pētījumam tas ir “kas” tipa. Pēdējais bet ne sliktākais
Svarīgi, ka ir grūti vispārināt konstatējumus tikai no viena vai
daži pētījumi (Galliers 1992, Shanks et al 1993). Uz pamatnes
šis racionālais skaidrojums, izpētes metode nav
tika izvēlēts, jo tas nebija piemērots šim pētījumam.
3.3.2. Meklēšanas metodes ērtība
izmeklēšana
Kad tika veikts šis pētījums, datu noliktavas prakse
nebija plaši pieņemts
Austrālijas organizācijas. Tātad informācijas nebija daudz
par to ieviešanu
Austrālijas organizācijas. Atnāca pieejamā informācija
no organizācijām, kuras ir ieviesušas vai izmantojušas datus
noliktava. Šajā gadījumā visvairāk ir aptaujas izpētes metode
piemērots, jo tas ļauj iegūt informāciju, kas nav
pieejams citur vai analīzei nepieciešamajā formā (Fowler 1988).
Turklāt aptaujas pētījuma metode ļauj pētniekam
gūt labu ieskatu praksēs, situācijās vai
redzēts noteiktā laikā (Galliers 1992, Denscombe 1998).
Lai palielinātu, bija nepieciešams vispārējs skatījums
Zināšanas par Austrālijas datu noliktavas pieredzi.
Atkal Sonquist un Dunkelberg (1977) apgalvo, ka rezultāti no
Aptaujas pētījumi ir vispārīgāki nekā citas metodes.
3.4. Aptaujas izpētes dizains
Izmeklēšana par datu noliktavas praksi tika veikta 1999.gadā.

Mērķa grupa sastāvēja no organizācijām
Austrālieši interesējas par datu noliktavas pētījumiem, kā viņi bija
laikam jau informēts par i dati ka viņi uzglabā un
tāpēc tas varētu sniegt noderīgu informāciju šim pētījumam. Tur
mērķgrupa tika identificēta, veicot sākotnējo aptauju
visi Austrālijas Datu noliktavas institūta (Tdwiaap) dalībnieki.
Šajā sadaļā ir apskatīts izpētes posma dizains
šī pētījuma empīriskie pierādījumi.
3.4.1. Ražas novākšanas tehnika dati
No trim aptauju pētījumos parasti izmantotajām metodēm
(t.i., pasta anketa, telefonintervija un intervija
personīgais) (Nachmias 1976, Fowler 1988, de Vaus 1991), for
šajā pētījumā tika izmantota pasta anketa. Pirmais
iemesls pēdējā pieņemšanai ir tas, ka tas var sasniegt a
ģeogrāfiski izkliedēta populācija (Blalock 1970, Nachmias e
Nachmias 1976, Hwang un Lin 1987, de Vaus 1991, Gable 1994).
Otrkārt, pasta anketa ir piemērota dalībniekiem
augsti izglītots (Fowler 1988). Pasta anketa šim nolūkam
pētījums bija adresēts datu noliktavas projekta sponsoriem,
direktori un/vai projektu vadītāji. Treškārt, anketas prom
pasts ir piemērotas, ja jums ir drošs saraksts
adreses (Salant un Dilman 1994). TDWI, šajā gadījumā, viens
uzticamā datu noliktavas asociācija nodrošināja adrešu sarakstu
tās Austrālijas biedriem. Vēl viena anketas priekšrocība
pa pastu, salīdzinot ar telefona anketu vai intervijām
personīgi ir tas, ka tas ļauj reģistrētājiem vairāk atbildēt
precizitāte, jo īpaši, ja reģistrētājiem ir jākonsultējas
piezīmē vai pārrunā jautājumus ar citiem cilvēkiem (Fowler
1988).
Iespējamais trūkums var būt nepieciešamais laiks
veikt anketas pa pastu. Parasti anketas attālumā
pasts notiek šādā secībā: sūtiet vēstules, gaidiet
atbildes un nosūtīt apstiprinājumu (Fowler 1988, Bainbridge 1989).
Tādējādi kopējais laiks var būt ilgāks par nepieciešamo laiku
personiskām intervijām vai telefonintervijām. Tomēr
kopējo laiku var zināt iepriekš (Fowler 1988,
Denscombe 1998). Laiks, kas pavadīts interviju veikšanai
personas datus nevar zināt iepriekš, jo tie atšķiras no
viena intervija otrai (Fowler 1988). Telefonintervijas
var būt ātrāk nekā pasta anketas un
personīgās intervijas, taču var būt liels pazudušo skaits
dažu cilvēku nepieejamības dēļ (Fowler 1988).
Turklāt telefona intervijas parasti aprobežojas ar sarakstiem
salīdzinoši īsi jautājumi (Bainbridge 1989).
Vēl viena pasta anketas vājā puse ir augstais
atbildes trūkums (Fowler 1988, Bainbridge 1989, Neuman
1994). Taču ir veikti pretpasākumi, asociējoties
šo pētījumu ar uzticamu iestādi datu jomā
noliktavu (t.i., TDWI) (Bainbridge 1989, Neuman 1994),
kas nosūta divas atgādinājuma vēstules tiem, kas nav atbildējuši
(Fowler 1988, Neuman 1994) un ietver arī vēstuli
papildinājums, kas izskaidro pētījuma mērķi (Neuman 1994).
3.4.2. Analīzes vienība
Šī pētījuma mērķis ir iegūt informāciju par
datu noliktavas ieviešana un izmantošana
Austrālijas organizācijās. Mērķa populācija
sastāv no visām Austrālijas organizācijām, kurām ir
tiek īstenoti vai tiek īstenoti, t datu noliktava. uz
pēc tam tiek reģistrētas atsevišķas organizācijas. Anketa
tas tika nosūtīts pa pastu organizācijām, kuras ir ieinteresētas adopcijā
di datu noliktava. Šī metode nodrošina, ka informācija
savākti no katras organizācijas piemērotākajiem resursiem
dalībnieks.
3.4.3. Aptaujas paraugs
Aptaujas dalībnieku “adresātu saraksts” tika iegūts no
TDWI. No šī saraksta 3000 Austrālijas organizācijas
tika izvēlēti par paraugu ņemšanas pamatu. A
papildu vēstulē izskaidrots izmeklēšanas projekts un mērķis,
kopā ar atbilžu lapu un priekšapmaksas aploksni par
nosūtīt atpakaļ aizpildīto anketu tika nosūtītas izlasei.
No 3000 organizācijām 198 piekrita piedalīties
pētījums. Tika gaidīts tik mazs atbilžu skaits dato il
liels skaits Austrālijas organizāciju, kas viņiem tolaik bija
aptvēra vai izmantoja datuma stratēģiju
uzglabāšanu savās organizācijās. Tātad,
Šī pētījuma mērķauditorija ir tikai 198
organizācijām.
3.4.4. Anketas saturs
Anketas struktūra balstījās uz datuma modeli
Monash noliktavas (apskatīts iepriekš 2.3. daļā). The
anketas saturs tika balstīts uz analīzi
2. nodaļā sniegtā literatūra. Anketas kopija
var atrast aptaujas dalībniekiem
pielikumā B. Anketa sastāv no sešām sadaļām, kuras
seko apspriestā modeļa fāzes. Nākamās sešas rindkopas
tie īsi apkopo katras sadaļas saturu.
A sadaļa: Pamatinformācija par organizāciju
Šajā sadaļā ir jautājumi, kas saistīti ar profilu
iesaistītajām organizācijām. Turklāt daži jautājumi ir
kas attiecas uz datu noliktavas projekta stāvokli
dalībnieks. Konfidenciāla informācija, piemēram, jūsu vārds
aptaujas analīzē netika atklāti.
B sadaļa: Sākums
Šīs sadaļas jautājumi ir saistīti ar sākuma aktivitāti
datu glabāšana. Jautājumi tika uzdoti, cik ilgi
attiecas uz projektu iniciatoriem, galvotājiem, prasmēm un zināšanām
pieprasījumus, datu noliktavas attīstības mērķus un
gala lietotāju cerības.
C sadaļa: Dizains
Šajā sadaļā ir jautājumi, kas saistīti ar darbību
plānošana datu noliktava. Jo īpaši jautājumi ir
norādīt par izpildes apjomu, projekta ilgumu, izmaksām
projekta izmaksu un ieguvumu analīze.
D sadaļa: Attīstība
Attīstības sadaļā ir jautājumi, kas saistīti ar darbību
attīstība datu noliktava: lietotāju prasību apkopojums
visbeidzot, avoti dati, loģiskais modelis dati, prototipi,
jaudas plānošana, tehniskā arhitektūra un izvēle
datu noliktavas izstrādes rīki.
E sadaļa: Darbība
Darbības jautājumi, kas saistīti ar operāciju ed
līdz paplašināmībai datu noliktava, kā tas attīstās
nākamais attīstības posms. Tur datu kvalitāte, stratēģijas
atsvaidzināt dei dati, precizitāte dati, datu mērogojamība
noliktava un drošības problēmas datu noliktava tie bija starp
uzdoto jautājumu veidi.
F sadaļa: Attīstība
Šajā sadaļā ir jautājumi, kas saistīti ar datu izmantošanu
galalietotāju noliktava. Pētnieks bija ieinteresēts
mērķim un lietderībai datu noliktava, pārskats un stratēģijas
pieņemto apmācību un datu kontroles stratēģiju
noliktava pieņemta.
3.4.5. Reakcijas ātrums
Lai gan pasta aptaujas tiek kritizētas par to, ka tām ir likme
zema reakcija, ir veikti pasākumi, lai palielinātu
atdeves likme (kā iepriekš tika apspriests daļēji
3.4.1). Termins “atbildes līmenis” attiecas uz procentuālo daļu
cilvēki konkrētā aptaujas izlasē, atbildot uz
anketa (Denscombe 1998). Tika izmantots sekojošais
formula, lai aprēķinātu atbildes reakciju šim pētījumam:
Cilvēku skaits, kas atbildēja
Atbildes rādītājs =
——————————————————————————— X 100
Kopējais nosūtīto anketu skaits
3.4.6. Izmēģinājuma tests
Pirms anketas nosūtīšanas izlasei, jautājumi ir
tika pārbaudīti, veicot izmēģinājuma testus, kā ierosināja Luck
un Rubins (1987), Džeksons (1988) un de Vaus (1991). Mērķis
izmēģinājuma testu mērķis ir atklāt visas neērtās, neskaidrās un izteiksmes
jautājumi, kurus ir grūti interpretēt, kādus noskaidrot
izmantotās definīcijas un terminus, kā arī noteikt aptuveno laiku
nepieciešams, lai aizpildītu anketu (Warwick and Lininger 1975,
Džeksons 1988, Salants un Dilmans 1994). Izmēģinājuma testi bija
veic, izvēloties priekšmetus ar tiem līdzīgām īpašībām
no gala priekšmetiem, kā ieteica Deiviss e Cosenza (1993). Iekšā
Šajā pētījumā seši datu noliktavas speciālisti bija
izvēlēti kā izmēģinājuma priekšmeti. Pēc katra izmēģinājuma testa tie ir
ir veikti nepieciešamie labojumi. No veiktajiem izmēģinājuma testiem, t
dalībnieki palīdzēja pārveidot un atiestatīt
anketas galīgā versija.
3.4.7. Analīzes metodes Autors Dati
I dati no slēgto jautājumu anketām savākto pētījumu ir
tika analizēti, izmantojot statistikas programmatūras pakotni
sauc par SPSS. Daudzas atbildes tika analizētas
izmantojot aprakstošo statistiku. Noteikts skaits anketu
viņi atgriezās nepilnīgi. Tie tika apstrādāti ar lielāku
pievērsiet uzmanību, lai pārliecinātos, ka i dati pazuduši nebija neviena
datu ievades kļūdu sekas, bet kāpēc jautājumi nav
bija piemēroti deklarētājam, vai arī deklarētājs nolēma to nedarīt
atbildiet uz vienu vai vairākiem konkrētiem jautājumiem. Šīs atbildes
analīzes laikā tika ignorēti trūkstošie dati un viņi bija
kodēti ar “-9”, lai nodrošinātu viņu izslēgšanu no procesa
analīzes.
Sagatavojot anketu, jautājumi tika slēgti
iepriekš kodēti, katrai opcijai piešķirot numuru. Numurs
tad to izmantoja, lai sagatavotu i dati analīzes laikā
(Denscombe 1998, Sapsford un Jupp 1996). Piemēram, bija
sešas iespējas, kas uzskaitītas B sadaļas 1. jautājumā: padoms
valde, augstākais vadītājs, IT nodaļa, struktūrvienība
uzņēmumiem, konsultantiem un citiem. Failā dati SPSS, ir
tika ģenerēts mainīgais, lai norādītu "projekta iniciatoru",
ar sešām vērtību etiķetēm: "1" nozīmē "direktoru padome", "2"
"augsta līmeņa izpildvarai" un tā tālāk. Likertīna skalas izmantošana
dažos slēgtajos jautājumos tas arī atļāva
identifikācija, kas neprasa nekādas pūles, ņemot vērā vērtību izmantošanu
atbilstošos numurus, kas ievadīti SPSS. Jautājumiem ar
nepilnīgas atbildes, kas viena otru neizslēdza,
katra opcija tika uzskatīta par vienu mainīgo ar diviem
vērtību etiķetes: "1" nozīmē "atzīmēts" un "2" - "neatzīmēts".
Atvērtie jautājumi tika traktēti savādāk nekā jautājumi
slēgts. Atbildes uz šiem jautājumiem nav ievadītas
SPSS. Tā vietā tie tika analizēti ar roku. Šī izmantošana
jautājumu veids ļauj iegūt informāciju par idejām
brīvi izteiktās un respondentu personīgās pieredzes
(Bainbridge 1989, Denscombe 1998). Kur iespējams, tas ir darīts
atbilžu iedalījums kategorijās.
Lai veiktu analīzi dati, tiek izmantotas vienkāršas statistiskās analīzes metodes,
piemēram, atbilžu biežums, vidējais lielums, standartnovirze
vidējais un mediāna (Argyrous 1996, Denscombe 1998).
Gamma tests bija efektīvs kvantitatīvu mērījumu iegūšanai
no asociācijām starp dati kārtas vārdi (Norusis 1983, Argyrous 1996).
Šie testi bija piemēroti, jo izmantotās kārtas skalas nebija
tiem bija daudz kategoriju, un tos varēja parādīt tabulā
(Norusis 1983).
3.5 Kopsavilkums
Šajā nodaļā ir aplūkota pētījuma metodoloģija un
šim pētījumam pieņemtie modeļi.
Izvēloties piemērotāko pētījuma metodi a
tiek ņemts vērā īpašs pētījums
ņemot vērā vairākus noteikumus, tostarp raksturu un veidu
pētniecībā, kā arī katra iespējamā priekšrocības un vājās puses
metode (Jenkins 1985, Benbasat et al. 1097, Galliers and Land 1987,
Iņ 1989, Hamiltons un Ivess 1992, Galliers 1992, Neuman 1994). Skatīt
esošo zināšanu un teorijas trūkums par to
par datu noliktavas ieviešanu Austrālijā, šo pētījumu veica
pētniecībai nepieciešama interpretējoša pētījuma metode ar prasmi
pētniecisks, lai izpētītu organizāciju pieredzi
austrālietis. Tika izvēlēta izvēlētā pētījuma metode
apkopo informāciju par datuma koncepcijas pieņemšanu
Austrālijas organizāciju veiktās noliktavas. A
par vākšanas tehniku ​​izvēlēta pasta anketa dati.
pētījuma metodes un vākšanas tehnikas pamatojumi dati
atlasītie tiks sniegti šajā nodaļā. Tā arī bija
iepazīstināja ar diskusiju par analīzes vienību, paraugu
izmantotais, atbilžu procentuālais daudzums, anketas saturs,
anketas iepriekšēja pārbaude un analīzes metode dati.

Projektēšana a Datu noliktava:
Entītiju attiecību un dimensiju modelēšanas apvienošana
ANOTĀCIJA
Uzglabāšana i dati Daudziem tā ir aktuāla problēma
organizācijām. Galvenā problēma attīstībā
no uzglabāšanas dati tas ir viņa dizains.
Dizainam ir jāatbalsta jēdzienu noteikšana datos
noliktavas uz mantoto sistēmu un citiem avotiem dati un arī viens
viegla izpratne un datu ieviešanas efektivitāte
noliktava.
Liela daļa uzglabāšanas literatūras dati ieteicams
entītiju attiecību modelēšanas vai dimensiju modelēšanas izmantošana
pārstāv dizainu datu noliktava.
Šajā rakstā mēs parādām, kā abi
attēlojumus var apvienot vienā pieejā
zīmējums no datu noliktava. Izmantotā pieeja ir sistemātiska
pārbaudīts gadījuma izpētē un ir identificēts vairākās
svarīga ietekme uz profesionāļiem.
DATU UZGLABĀŠANA
Un datu noliktava parasti tiek definēts kā "uz priekšmetu orientēts,
integrēta, laika varianta un nepastāvīga datu vākšana atbalstam
vadības lēmumu pieņemšana” (Inmon un Hackathorn, 1994).
Uz priekšmetu orientēta un integrēta norāda, ka datu noliktava è
izstrādāts, lai šķērsotu mantoto sistēmu funkcionālās robežas
piedāvāt integrētu perspektīvu dati.
Laika variants ietekmē vēsturisko vai laikrindu raksturu dati in
un datu noliktava, kas ļauj analizēt tendences.
Negaistošs norāda, ka datu noliktava tas nav nepārtraukti
atjaunināts kā a datubāze OLTP. Drīzāk tas tiek atjaunināts
periodiski, ar dati kas nāk no iekšējiem un ārējiem avotiem. The
datu noliktava tas ir īpaši paredzēts pētniecībai
nevis par atjauninājumu integritāti un veiktspēju
operācijas.
Ideja par i dati tas nav jaunums, tas bija viens no mērķiem
pārvaldību dati kopš sešdesmitajiem gadiem (The Martin, 1982).
I datu noliktava viņi piedāvā infrastruktūru dati vadībai
atbalsta sistēmas. Vadības atbalsta sistēmas ietver lēmumu pieņemšanu
atbalsta sistēmas (DSS) un izpildvaras informācijas sistēmas (EIS).
DSS ir datorizēta informācijas sistēma, kas ir
izstrādāts, lai uzlabotu procesu un līdz ar to arī saķeri
cilvēka lēmums. EIS parasti ir piegādes sistēma
dati kas ļauj uzņēmumu vadītājiem viegli piekļūt skatam
no dati.
Vispārējā arhitektūra a datu noliktava izceļ lomu
datu noliktava vadības atbalstā. Papildus piedāvāšanai
infrastruktūra dati EIS un DSS, al datu noliktava ir iespējams
piekļūstiet tai tieši, izmantojot vaicājumus. THE dati iekļauts datumā
noliktavas pamatā ir informācijas prasību analīze
pārvaldība un tiek iegūti no trim avotiem: iekšējām mantotajām sistēmām,
īpašiem nolūkiem paredzētas datu uztveršanas sistēmas un ārējie datu avoti. THE
dati iekšējās mantotās sistēmās tie bieži ir lieki,
nekonsekventi, zemas kvalitātes un glabājas dažādos formātos
tāpēc tie ir jāsaskaņo un jāiztīra, pirms varat tos ievietot ierīcē
datu noliktava (Inmon, 1992; McFadden, 1996). THE dati no
no uzglabāšanas sistēmām dati ad hoc un no avotiem dati
ārējos bieži izmanto, lai palielinātu (atjauninātu, aizstātu) i
dati no mantotajām sistēmām.
Ir daudz pārliecinošu iemeslu, lai izstrādātu a datu noliktava,
kas ietver labāku lēmumu pieņemšanu, izmantojot
efektīva vairāk informācijas (Ives 1995), atbalsts fokusam
par pilnīgu uzņēmējdarbību (Graham 1996), un izmaksu samazināšanu
nodrošinājums dati EIS un DSS (Graham 1996, McFadden
1996).
Nesenā empīriskā pētījumā konstatēts, ka vidēji atdeve ir
investīcijas i datu noliktava par 401% pēc trim gadiem (Graham,
1996). Tomēr citi empīriskie pētījumi par datu noliktava būt
konstatēja būtiskas problēmas, tostarp grūtības mērīt ed
pabalstu piešķiršana, skaidra mērķa trūkums, tā nenovērtēšana
uzglabāšanas procesa mērķis un sarežģītība i datiuz
jo īpaši attiecībā uz avotiem un tīrību dati.
Uzglabāšana i dati var uzskatīt par risinājumu
pārvaldības problēmai dati starp organizācijām. Tur
manipulācijas ar dati kā sociālais resurss tas joprojām ir viens no
galvenie jautājumi informācijas sistēmu pārvaldībā visā
pasaulē daudzus gadus (Brancheau et al. 1996, Galliers et al. 1994,
Nīdermans u.c. 1990, Pervans 1993).
Populāra pieeja vadībai dati astoņdesmitajos gados tas bija
modeļa izstrāde dati sociālā. Modelis dati sabiedrisks bija
izstrādāts, lai piedāvātu stabilu pamatu jaunu sistēmu izstrādei
pieteikumi e datubāze un mantojuma atjaunošana un integrēšana
sistēmas (Brancheau et al.
1989, Goodhue et al. 1988:1992, Kims un Everests 1994).
Tomēr ar šo pieeju ir daudz problēmu
jo īpaši katra uzdevuma sarežģītība un izmaksas, kā arī ilgs laiks
nepieciešami taustāmi rezultāti (Beynon-Davies 1994, Earl
1993, Goodhue et al. 1992, Periasamy 1994, Shanks 1997).
Il datu noliktava tā ir atsevišķa datubāze, kas pastāv līdzās mantotajām
datubāzēm, nevis to aizstāšanu. Tāpēc tas ļauj jums
vadīt vadību dati un izvairīties no dārgas rekonstrukcijas
mantotajām sistēmām.
ESOŠĀS PIEEJAS DATU DIZAINĒ
NOLIKTAVU
Celtniecības un pilnveidošanas process a datu noliktava
vairāk jāsaprot kā evolūcijas process, nevis a
tradicionālo sistēmu attīstības dzīves cikls (Vēlme, 1995, Šenks,
O'Donnell un Arnott 1997a). Ir daudzi procesi, kas saistīti ar a
gada projekts datu noliktava piemēram, inicializācija, plānošana;
informācija, kas iegūta no uzņēmumu vadītāju prasībām;
avoti, pārvērtības, tīrīšana dati un sinhronizācija no mantojuma
sistēmas un citi avoti dati; piegādes sistēmas izstrādes stadijā;
uzraudzību datu noliktava; un procesa bezjēdzība
evolūcijas un būvniecības a datu noliktava (Stinčs, O'Donels
un Arnott 1997b). Šajā žurnālā mēs koncentrējamies uz to, kā
zīmēt i dati glabājas šo citu procesu kontekstā.
Datu arhitektūrai ir piedāvātas vairākas pieejas
noliktava literatūrā (Inmon 1994, Ives 1995, Kimball 1994
McFadden 1996). Katrai no šīm metodoloģijām ir īss apraksts
pārskats ar to stipro un vājo pušu analīzi.
Inmon's (1994) Approach for Datu noliktava
Dizains
Inmons (1994) ierosināja četrus iteratīvus soļus datu iegūšanai
noliktava (skat. 2. attēlu). Pirmais solis ir izveidot veidni
dati sociāli, lai saprastu, kā es dati var integrēt
funkcionālajās jomās organizācijā
dalot i dati uzglabāt vietās. Modelis dati tas ir paredzēts
glabāt dati kas attiecas uz lēmumu pieņemšanu, tostarp dati
vēsturnieki, un tajā skaitā dati atskaitīti un summēti. Otrais solis ir
noteikt īstenošanas priekšmetu jomas. Tie ir balstīti
par prioritātēm, ko nosaka konkrēta organizācija. Trešais
solis ietver a zīmēšanu datubāze priekšmeta jomai, pozas
pievērsiet īpašu uzmanību atbilstošu precizitātes līmeņu iekļaušanai.
Inmon iesaka izmantot entītiju un attiecību modeli. Ceturtais
solis ir identificēt avota sistēmas dati nepieciešams un attīstīties
pārveidošanas procesi, lai uztvertu, notīrītu un formatētu i dati.
Inmon pieejas stiprās puses ir tādas, ka modelis dati sociāls
piedāvā pamatu integrācijai dati organizācijas ietvaros
un atbalsta plānošanu iteratīvai datu izstrādei
noliktava. Tās trūkumi ir zīmēšanas grūtības un izmaksas
modeli dati sociālās, grūtības izprast entītiju modeļus un
abos modeļos izmantotās attiecības, tas dati sociālo un ka no dati
glabājas pēc tematiskās jomas un atbilstības dati del
zīmējums no datu noliktava realizācijai datubāze
relāciju, bet ne priekš datubāze daudzdimensiju.
Ivesa (1995) Approach to Datu noliktava
Dizains
Ives (1995) piedāvā četru soļu pieeju a projektēšanai
informācijas sistēma, ko viņš uzskata par piemērojamu datu noformēšanai
noliktava (skat. 3. attēlu). Pieeja ir ļoti balstīta uz
Informācijas inženierija informācijas sistēmu izstrādei
(Mārtiņš 1990). Pirmais solis ir noteikt mērķus, faktorus
kritiskie un veiksmīgie un galvenie darbības rādītāji. THE
ir galvenie biznesa procesi un nepieciešamā informācija
modelēts, lai mūs vadītu pie modeļa dati sociālā. Otrais solis
ietver definējošas arhitektūras izstrādi dati
uzglabā pa apgabaliem, datubāze di datu noliktava, sastāvdaļas
nepieciešamās tehnoloģijas, organizatoriskā atbalsta kopums
nepieciešams ieviest un darboties ar datu noliktava. Trešais
solis ietver nepieciešamo programmatūras pakotņu un rīku izvēli.
Ceturtais solis ir detalizēts projektēšana un konstrukcija
datu noliktava. Ives atzīmē, ka uzglabāšana dati viņš ir saistīts cilvēks
iteratīvs process.
Ives pieejas stiprā puse ir īpašu paņēmienu izmantošana, lai
noteikt informācijas prasības, izmantot strukturētu
integrācijas atbalstam datu noliktava,
atbilstoša aparatūras un programmatūras izvēle un vairāku veidu izmantošana
reprezentācijas metodes datu noliktava. Tās trūkumi
tie ir raksturīgi sarežģītībai. Citi ietver grūtības
attīstīt daudzus līmeņus datubāze ietvaros datu noliktava in
saprātīgu laiku un izmaksas.
Kimbala (1994) pieeja Datu noliktava
Dizains
Kimball (1994) ierosināja piecus iteratīvus soļus datu iegūšanai
noliktava (skat. 4. attēlu). Viņa pieeja ir īpaša
veltīta tikai viena dizainam datu noliktava un par modeļu izmantošanu
dimensiju, nevis entītiju un attiecību modeļiem. Kimball
analizēt šos dimensiju modeļus, jo man ir vieglāk saprast
uzņēmumu vadītāji darījumus, tas ir efektīvāk, veicot darījumus
kompleksās konsultācijas un noformēšana datubāze fiziskā ir vairāk
efektīva (Kimball 1994). Kimball atzīst, ka attīstība a
datu noliktava tas ir iteratīvs, un tas datu noliktava atšķirt viņi var
jāintegrē, sadalot dimensiju tabulās
kopīgs.
Pirmais solis ir noteikt konkrēto priekšmetu jomu
pilnveidots. Otrais un trešais solis attiecas uz veidošanu
dimensiju. Otrajā posmā mērījumi nosaka lietas
interese par tēmu un sagrupēta faktu tabulā.
Piemēram, pārdošanas priekšmetu jomā interešu mēri
varētu ietvert pārdoto preču daudzumu un dolāru
kā pārdošanas valūta. Trešais solis ietver identificēšanu
izmēri, kas ir veidi, kā tos var grupēt i
faktus. Pārdošanas priekšmeta jomā atbilstošie izmēri
var ietvert vienumu, atrašanās vietu un laika periodu. Tur
faktu tabulā ir vairāku daļu atslēga, ar kuru var izveidot saiti uz katru
dimensiju tabulu un parasti satur ļoti lielu skaitu
pilns ar faktiem. Turpretim dimensiju tabulas satur
aprakstoša informācija par izmēriem un citiem atribūtiem, kas
var izmantot faktu grupēšanai. Faktu tabula e
dimensijas, kas saistītas ar piedāvājuma formu, ko sauc par vienu
zvaigžņu raksts tās formas dēļ. Ceturtais solis ietver
a celtniecība datubāze daudzdimensionāls, lai to pilnveidotu
zvaigžņu raksts. Pēdējais solis ir avota sistēmu identificēšana dati
nepieciešams un izstrādāt transformācijas procesus, lai iegūtu, tīrīt
un formāts i dati.
Kimbala pieejas stiprās puses ietver modeļu izmantošanu
dimensijas, lai attēlotu i dati uzglabāti, kas to padara
viegli saprotams un nodrošina efektīvu fizisko dizainu. A
dimensiju modelis, kas arī viegli izmanto abus
sistēmas datubāze relāciju var pilnveidot vai sistēmas
datubāze daudzdimensionāls. Tās trūkumi ietver trūkumu
dažas metodes, lai atvieglotu plānošanu vai integrāciju
daudzi zvaigžņu raksti vienā datu noliktava un
grūtības projektēšanā no galēji denormalizētas struktūras a
izmēru modelis a dati mantotajā sistēmā.
Makfadena (1996) pieeja datiem
Noliktavas dizains
McFadden (1996) piedāvā piecu soļu pieeju
uzzīmēt a datu noliktava (skat. 5. attēlu).
Viņa pieejas pamatā ir literatūras ideju sintēze
un ir vērsta tikai uz viena dizaina dizainu datu noliktava. Pirmais
solis ietver prasību analīzi. Kaut vai specifika
metodes nav noteiktas, Makfedena piezīmes identificē
entītija dati specifikācijas un to atribūti, un atsaucas uz Watson lasītājiem
un Frolick (1993) par prasību uztveršanu.
Otrajā solī tiek izstrādāts entītiju attiecību modelis
datu noliktava un pēc tam apstiprinājuši uzņēmumu vadītāji. Trešais
solis ietver kartējuma noteikšanu no mantotās sistēmas
un ārējie avoti datu noliktava. Ceturtais solis ietver
izstrādē, izvietošanā un sinhronizācijā dati uz
datu noliktava. Pēdējā posmā sistēma tiek piegādāta
izstrādāts, īpašu uzmanību pievēršot lietotāja interfeisam.
McFadden norāda, ka zīmēšanas process parasti ir
iteratīvs.
Makfadena pieejas stiprās puses norāda uz līdzdalību
uzņēmumu vadītāji, nosakot prasības un arī
resursu nozīme dati, to tīrīšana un savākšana. Viņa
trūkumi attiecas uz a dalīšanas procesa trūkumu
lielisks projekts datu noliktava daudzos integrētos posmos un
grūtības izprast vienību un attiecību modeļus, kas izmantoti projektēšanā
datu noliktava.

admin Vadītājs

👍Tīmekļa tiešsaistes aģentūra | Tīmekļa aģentūras eksperts digitālā mārketinga un SEO jomā. Web Agency Online ir tīmekļa aģentūra. Agenzia Web Online panākumi digitālajā transformācijā ir balstīti uz Iron SEO versijas 3 pamatiem. Specialitātes: sistēmu integrācija, uzņēmuma lietojumprogrammu integrācija, uz pakalpojumiem orientēta arhitektūra, mākoņdatošana, datu noliktava, biznesa inteliģence, lielie dati, portāli, iekštīkli, tīmekļa lietojumprogramma Relāciju un daudzdimensiju datu bāzu projektēšana un pārvaldība Digitālo mediju saskarņu projektēšana: lietojamība un grafika. Tiešsaistes tīmekļa aģentūra piedāvā uzņēmumiem sekojošus pakalpojumus: -SEO Google, Amazon, Bing, Yandex; -Web Analytics: Google Analytics, Google tagu pārvaldnieks, Yandex Metrica; -Lietotāju reklāmguvumi: Google Analytics, Microsoft Clarity, Yandex Metrica; -SEM Google, Bing, Amazon reklāmās; -Sociālo mediju mārketings (Facebook, Linkedin, Youtube, Instagram).

Skatiet pilnu biogrāfiju

Digital Marketing Datubāze DBVS Datu noliktava Datu Zinātne Tiešsaistes reklāma Informācijas tehnoloģija Web aģentūra Reklāmas aģentūra Marketing