АРХИВ МЭДЭЭЛЭЛ ТӨВ: ТҮҮХ, ХӨГЖИЛ
90-ээд оны корпорацийн технологийн давамгайлсан хоёр сэдэв бол
i өгөгдлийн агуулах болон ERP. Удаан хугацааны туршид энэ хоёр хүчирхэг байсан
гүйдэл нь корпорацийн мэдээллийн технологийн нэг хэсэг байсан
уулзварууд. Энэ нь бараг л матер, эсрэг бодис байсан юм шиг байв. Гэхдээ
хоёр үзэгдлийн өсөлт нь зайлшгүй нэг зүйлд хүргэсэн
тэдний уулзвар. Өнөөдөр компаниуд асуудалтай тулгараад байна
ERP-тэй юу хийх вэ e өгөгдлийн агуулах. Энэ нийтлэлд тайлбарлах болно
бэрхшээлүүд юу вэ, компаниуд хэрхэн шийдвэрлэдэг.
ЭХЭНДЭЭ…
Эхэндээ байсан өгөгдлийн агуулах. Өгөгдлийн агуулах төлөө төрсөн
гүйлгээ боловсруулах програмын системийн эсрэг.
Эхний өдрүүдэд цээжлэх dati энэ нь тийм байх ёстой байсан
програмуудыг боловсруулахад эсрэг цэг юм
гүйлгээ. Гэхдээ өнөө үед илүү боловсронгуй алсын хараа байдаг
юу хийж чадах талаар өгөгдлийн агуулах. Өнөөгийн ертөнцөд
өгөгдлийн агуулах байж болох бүтэц дотор оруулж байна
Байгууллагын мэдээллийн үйлдвэр гэж нэрлэдэг.
БАЙГУУЛЛАГЫН МЭДЭЭЛЛИЙН ҮЙЛДВЭР
(CIF)
Байгууллагын мэдээллийн үйлдвэр нь архитектурын бүрэлдэхүүн хэсгүүдтэй
стандарт: кодыг өөрчлөх, нэгтгэх түвшин
би нэгтгэдэг dati харин би dati тэд хүрээлэн буй орчноос шилждэг
байгаль орчинд хэрэглэх өгөгдлийн агуулах компанийн; а
өгөгдлийн агуулах хаана байгаа компанийн dati
дэлгэрэнгүй, нэгдсэн түүхчид. The өгөгдлийн агуулах компанийн үүрэг гүйцэтгэдэг
бусад бүх эд ангиудыг барьж байгуулах боломжтой суурь
-ийн хүрээлэн буй орчны өгөгдлийн агуулах; үйл ажиллагааны мэдээллийн сан (ODS).
ODS нь өгөгдлийн зарим талыг агуулсан эрлийз бүтэц юм
агуулах болон OLTP орчны бусад асуудлууд; мэдээллийн март, үүнд би
өөр өөр хэлтэсүүд өөрсдийн өгөгдлийн хувилбартай байж болно
агуулах; а өгөгдлийн агуулах хайгуулын i
Компанийн "сэтгэгчид" өөрсдийн асуултыг танилцуулах боломжтой
72 цагийн турш хортой нөлөө үзүүлэхгүй өгөгдлийн агуулах; мөн дурсамж
ойролцоо шугам dati хуучин ба dati их хэмжээний нарийвчилсан байж болно
хямд хадгалагдсан.
ERP ХААНА ХОЛБООТОЙ ХОЛБОГДОЖ БАЙНА
БАЙГУУЛЛАГЫН МЭДЭЭЛЛИЙН ҮЙЛДВЭР
ERP нь Корпорацийн Мэдээллийн Үйлдвэртэй хоёр газар нийлдэг.
Нэгдүгээрт, үндсэн програм (суурь шугам) болох
dati өргөдлийн дагуу өгөгдлийн агуулах. Энэ тохиолдолд i dati,
гүйлгээний процессын дагалдах бүтээгдэхүүн болгон бий болгосон,
-д нэгтгэгдэж, ачаалагддаг өгөгдлийн агуулах компанийн. The
ERP ба CIF ба ODS-ийн хоорондох хоёрдахь цэг. Үнэхээр олон
орчныг ERP нь сонгодог ODS болгон ашигладаг.
Хэрэв ERP програмыг үндсэн програм болгон ашиглаж байгаа бол энэ нь
ижил ERP-ийг CIF дээр ODS хэлбэрээр ашиглаж болно. Онд
Гэсэн хэдий ч, ERP-ийг хоёр дүрд хоёуланд нь ашиглах гэж байгаа бол тэнд
хоёр аж ахуйн нэгжийн хооронд тодорхой ялгаа байх ёстой. Өөрөөр хэлбэл,
ERP нь үндсэн програм болон ODS-ийн үүрэг гүйцэтгэхэд
архитектурын хоёр байгууллага нь ялгаатай байх ёстой. Хэрэв ганц бие бол
ERP-ийг хэрэгжүүлэх нь хоёр үүрэг гүйцэтгэхийг хичээдэг
Үүний зэрэгцээ асуудал гарах нь гарцаагүй
энэ бүтцийг боловсруулах, хэрэгжүүлэх.
ODS ба үндсэн хэрэглээ
Бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг хуваахад хүргэдэг олон шалтгаан байдаг
архитектур. Үүнийг салгахад хамгийн их хэлж болох асуулт байж болох юм
архитектурын өөр өөр бүрэлдэхүүн хэсгүүд бол бүрэлдэхүүн хэсэг бүр юм
архитектур нь өөрийн гэсэн үзэл бодолтой байдаг. Суурь програм шаардлагатай
ODS-ээс өөр зорилгоор. Давхардуулж үзээрэй
ODS-ийн ертөнцөд эсвэл эсрэгээр програмын суурь харагдац
энэ нь ажиллах зөв арга биш юм.
Үүний үр дүнд CIF дахь ERP-ийн хамгийн анхны асуудал нь
суурь програмууд ба.-ийн хооронд ялгаа байгаа эсэхийг шалгах
SDGs.
Корпораци дахь мэдээллийн загвар
МЭДЭЭЛЛИЙН ҮЙЛДВЭР
Янз бүрийн бүрэлдэхүүн хэсгүүдийн хоорондох уялдааг бий болгох
CIF-ийн архитектурын загвар нь байх ёстой dati. би
загварууд dati янз бүрийн бүрэлдэхүүн хэсгүүдийн хооронд холбогч болж өгдөг
суурь програмууд болон ODS зэрэг архитектур. THE
загварууд dati байх "оюуны замын зураг" болох
CIF-ийн архитектурын бүрэлдэхүүн хэсгүүдийн зөв утга.
Энэ ойлголттой зэрэгцэн оршиход ийм байх ёстой гэсэн санаа төрж байна
-ийн агуу, өвөрмөц загвар байх dati. Тэр мэдээжийн хэрэг
загвар өмсөгч байх dati бүрэлдэхүүн хэсэг тус бүрт, цаашлаад тэнд
энэ нь янз бүрийн загварыг холбох ухаалаг зам байх ёстой.
Архитектурын бүрэлдэхүүн хэсэг бүр - ODS, суурь програмууд,
өгөгдлийн агуулах компанийн гэх мэт .. – хэрэгтэй өөрийн
загвар dati. Тиймээс тодорхой тодорхойлолт байх ёстой
эдгээр загварууд шиг dati тэд хоорондоо холбогддог.
ХӨДӨЛГӨӨН МЭДЭЭЛЭЛ ERP огноо
АНХААРУУЛГА
Хэрэв гарал үүсэл dati нь хэзээ суурь програм болон / эсвэл ODS юм
ERP оруулга i dati онд өгөгдлийн агуулах, энэ оруулга заавал байх ёстой
"мөхлөг" -ийн хамгийн доод түвшинд тохиолддог. Дахин эсвэл
зүгээр л нэгтгэх dati Тэд гарч ирэхэд
ERP-ийн суурь хэрэглээ эсвэл ERP-ийн ODS-ээс биш юм
зөв зүйл хийх. THE dati дэлгэрэнгүй мэдээллийг огноонд оруулах шаардлагатай
DSS процессын үндэс суурийг бүрдүүлэх агуулах. Ийм dati
тэдгээрийг олон талаар мэдээллийн мартаар болон хайгуулаар шинэчлэн өөрчлөх болно
The өгөгдлийн агуулах.
Нүүлгэн шилжүүлэлт dati анхан шатны хэрэглээний орчноос
ERP-ээс хүрээлэн буй орчинд өгөгдлийн агуулах компанийн а-д хийгддэг
боломжийн тайван. Тэр шилжилт нь үүний дараа болдог
ERP дахь шинэчлэлт эсвэл бүтээлээс хойш 24 цагийн дараа. Баримт
бурхдын "залхуу" хөдөлгөөнтэй байх dati онд өгөгдлийн агуулах
компанийн зөвшөөрдөг dati ERP-ээс "суурьших" гэж ирж байна.
Нэг удаа би dati анхан шатны мэдүүлэгт хадгалуулсан,
тэгвэл та аюулгүй хөдөлж чадна dati ERP-ийн
компанид. Хөдөлгөөний ачаар хүрч болох өөр нэг зорилго
"Залхуу" бурхад dati үйл ажиллагааны процессуудын хоорондох тодорхой зааглалт юм
DSS. "Хурдан" хөдөлгөөнөөр dati хуваах шугам
DSS ба үйл ажиллагааны хооронд тодорхойгүй хэвээр байна.
Хөдөлгөөн dati ERP-ийн ODS-ээс өгөгдлийн агуулах
компанийн үйл ажиллагааг үе үе, ихэвчлэн хийдэг
долоо хоног эсвэл сар бүр. Энэ тохиолдолд хөдөлгөөний
dati энэ нь хуучин зүйлийг "цэвэрлэх" хэрэгцээнд тулгуурладаг dati түүхчид.
Мэдээжийн хэрэг ODS нь i-ийг агуулдаг dati саяхан гарсан
нь хүндэтгэх dati түүхчид олдсон өгөгдлийн агуулах.
Нүүлгэн шилжүүлэлт dati онд өгөгдлийн агуулах энэ нь бараг хэзээ ч хийгддэггүй
"Бөөний худалдаа" (бөөний худалдаа эрхэлдэг хэлбэрээр). Хүснэгт хуулах
ERP орчноос эхлээд өгөгдлийн агуулах Энэ утгагүй юм. Нэг хандлага
нь илүү бодитой нь сонгогдсон нэгжүүдийн нүүлгэн шилжүүлэлт юм dati.
Зөвхөн dati огнооны сүүлчийн шинэчлэлтээс хойш өөрчлөгдсөн
агуулах нь өгөгдөлд шилжих ёстой зүйл юм
агуулах. Аль нь болохыг мэдэх нэг арга зам dati тэдгээрийг өөрчилсөн
сүүлчийн шинэчлэлт нь цаг хугацааны тэмдэгийг харах явдал юм dati
ERP орчинд олдсон. Дизайнер бүх өөрчлөлтийг сонгож авдаг
Сүүлийн шинэчлэлтээс хойш гарсан. Өөр нэг арга барил
өөрчлөлт олж авах арга техникийг ашиглах явдал юм datiБайна. Хамт
эдгээр аргуудыг хийхийн тулд дүнзэн ба тэмдэглэлийн соронзон хальснуудад дүн шинжилгээ хийдэг
аль нь болохыг тодорхойлох dati ERP орчноос руу шилжүүлэх ёстой
Тэр нь өгөгдлийн агуулах. Эдгээр техникүүд нь хамгийн сайн арга юм
ERP файлуудаас хичнээн хэмжээний бүртгэл, тэмдэглэлийг уншиж болох вэ?
ERP-ийн бусад нөөцөд цаашид нөлөөлөхгүйгээр.
Бусад хүндрэлүүд
CIF дахь ERP-тэй холбоотой бэрхшээлүүдийн нэг нь бусад хүмүүст тохиолддог зүйл юм
хэрэглээний эх сурвалж эсвэл ai dati хувь нэмэр оруулах ёстой ODS-ийн тухай
өгөгдлийн агуулах гэхдээ тэдгээр нь ERP орчны нэг хэсэг биш юм. огноо
ERP-ийн хаалттай шинж чанар, ялангуяа SAP, нэгтгэх оролдлого
гадаад эх үүсвэрээс түлхүүрүүд dati би dati ERP-ээс
шилжих цаг i dati онд өгөгдлийн агуулах, энэ бол том сорилт юм.
I гэсэн магадлал яг хэдэн байна dati програмын эсвэл
ERP орчноос гаднах ODS-ийг өгөгдөлд нэгтгэх болно
агуулах? Энэ магадлал маш өндөр байна.
ОЛОХ МЭДЭЭЛЭЛ ERP-ээс ТҮҮХИЙН ЖИМС
-Тай холбоотой бас нэг асуудал dati ERP-ийн үр дүн нь юм
байх шаардлагаас dati доторх түүхчид өгөгдлийн агуулах.
Ихэвчлэн өгөгдлийн агуулах хэрэгцээ dati түүхчид. IS
ихэвчлэн ERP технологи нь эдгээрийг хадгалдаггүй dati
түүхэн, наад зах нь огноонд шаардлагатай цэг хүртэл биш
агуулах. Их хэмжээний dati түүхчид эхэлж байна
ERP орчинд нэмж оруулбал ийм орчин байх ёстой
цэвэрлэсэн. Жишээлбэл, a өгөгдлийн агуулах дебба
таван жилийн хугацаатай ачих болно dati ERP нь түүхэн
Эдгээрээс хамгийн ихдээ зургаан сар dati. Компани сэтгэл хангалуун байгаа л бол
төрөл бүрийн цуглуулах dati цаг хугацаа өнгөрөх тусам түүхэн,
дараа нь ERP-ийг эх үүсвэр болгон ашиглахад асуудал гардаггүй
өгөгдлийн агуулах. Гэхдээ хэзээ өгөгдлийн агуулах явах ёстой
эргээд эргээд бурхдыг ав dati байгаагүй түүхчид
өмнө нь ERP, дараа нь ERP орчинд цуглуулж хадгалдаг
үр ашиггүй болно.
ERP ба метадата
ERP-ийн талаар анхаарах өөр нэг зүйл e өгөгдлийн агуулах тэр нь
ERP орчинд байгаа мета өгөгдлийн талаар. Түүнчлэн мета өгөгдөл
тэд ERP орчноос del руу шилжинэ өгөгдлийн агуулах, i
мета өгөгдлийг ижил аргаар зөөх ёстой. Цаашилбал, би
мета өгөгдлийг формат, бүтцээр нь өөрчлөх шаардлагатай
дэд бүтцэд шаардлагатай өгөгдлийн агуулах. Нэг том байна
үйл ажиллагааны мета өгөгдөл ба DSS мета өгөгдлийн хоорондох ялгаа. Мета өгөгдөл
үйл ажиллагаа нь ихэвчлэн хөгжүүлэгчдэд зориулагдсан ба
програмист. DSS мета өгөгдөл нь голчлон хэрэглэгчид зориулагдсан болно
финал. ERP програмууд эсвэл ODS дээр байгаа мета өгөгдөл
Тэд хөрвүүлэгдэх ёстой бөгөөд энэ хөрвүүлэлт нь үргэлж хялбар байдаггүй
мөн шууд.
ERP МЭДЭЭЛЛИЙН ЭХ СУРВАЛЖ
Хэрэв ERP-ийг үйлчилгээ үзүүлэгч болгон ашигладаг бол dati нэг ил өгөгдлийн агуулах ci
Энэ нь i-ийг хөдөлгөх хатуу интерфэйс байх ёстой dati хүрээлэн буй орчноос
Байгаль орчинд ERP өгөгдлийн агуулах. Интерфейс нь дараахь зүйлийг хийх ёстой.
▪ ашиглахад хялбар байх
▪ нэвтрэхийг зөвшөөрөх dati ERP-ийн
▪ гэсэн утгыг авна dati шилжих гэж байгаа
онд өгөгдлийн агуулах
▪ ERP-ийн хязгаарлалтуудыг дараахь байдлаар мэдэж болно
нэвтрэх цаг dati ERP-ийн:
▪ лавлагааны бүрэн бүтэн байдал
▪ шаталсан харилцаа
▪ далд логик харилцаа
▪ өргөдөл гаргах конвенци
▪ бүх бүтэц dati ERP-ийн дэмжлэгтэй гэх мэт ...
▪ нэвтрэх үр дүнтэй байх dati, хангах замаар:
▪ шууд хөдөлгөөн dati
▪ өөрчлөлтийг олж авах dati
▪ цаг тухайд нь нэвтрэхэд дэмжлэг үзүүлэх dati
▪ форматыг ойлгох datiгэх мэт ...
SAP-тай харьцах интерфейс
Интерфейс нь гэрийн болон арилжааны гэсэн хоёр хэлбэртэй байж болно.
Зарим томоохон арилжааны интерфэйсүүд орно.
▪ SAS
▪ Ерөнхий шийдэл
▪ D2k гэх мэт ...
ОЛОН ЭРП ТЕХНОЛОГИ
ERP орчинтой нэг технологи мэт харьцах нь a
Том алдаа. Тус бүр өөр өөрийн гэсэн олон ERP технологи байдаг
давуу тал. Зах зээл дээр хамгийн сайн мэддэг борлуулагчид нь:
▪ SAP
▪ Oracle Financials
▪ PeopleSoft
ЖД Эдвардс
▪ Баан
SAP
SAP бол хамгийн том бөгөөд бүрэн гүйцэд боловсруулсан ERP програм хангамж юм. Програм
SAP нь олон салбарт олон төрлийн програмыг хамардаг. SAP байна
нэр хүнд:
▪ маш том
▪ хэрэгжүүлэхэд маш хэцүү, үнэтэй байдаг
▪ олон хүн, зөвлөхүүд байх шаардлагатай
хэрэгжүүлсэн
▪ хэрэгжүүлэхэд мэргэшсэн хүмүүс хэрэгтэй
▪ хэрэгжүүлэхэд удаан хугацаа шаардагдана
Дээрээс нь SAP нь таныхыг цээжилдэг нэр хүндтэй dati molto
болгоомжтой хандаж, тэдгээрт нэвтрэхэд бэрхшээлтэй байдаг
SAP талбайн гаднах хүн. SAP-ийн хүч чадал нь байх ёстой
олзлох, хадгалах чадвартай dati.
SAP саяхан сунгах гэж байгаагаа мэдэгдэв
түүний програмууд өгөгдлийн агуулах. Маш олон давуу болон сул талууд бий
SAP-ийг үйлчилгээ үзүүлэгч болгон ашиглахад өгөгдлийн агуулах.
Нэг давуу тал бол SAP аль хэдийн суулгасан бөгөөд ихэнх нь
зөвлөхүүд SAP-ийг аль хэдийн мэддэг болсон.
SAP-ийн ханган нийлүүлэгч байхын сул тал өгөгдлийн агуулах унтаж байна
олон: SAP нь дэлхийн туршлагагүй өгөгдлийн агуулах
Хэрэв SAP ханган нийлүүлэгч бол өгөгдлийн агуулах, "гаргах" шаардлагатай
i dati SAP-аас өгөгдлийн агуулах. он сар өдөр нь SAP-ийн бүртгэл
хаалттай систем, SAP-ээс i авахад хялбар байх магадлал багатай юм
энэ (???). SAP-ийг хүчирхэгжүүлдэг олон орчин байдаг.
IMS, VSAM, ADABAS, ORACLE, DB2 гэх мэт.
SAP нь "эндээс зохион бүтээгээгүй" аргыг шаарддаг. SAP хүсэхгүй байна
ашиглах эсвэл үүсгэхийн тулд бусад үйлдвэрлэгчидтэй хамтран ажиллана өгөгдлийн агуулах.
SAP нь бүх програм хангамжаа өөрөө бий болгохыг шаарддаг.
SAP нь том, хүчирхэг компани боловч үнэн
ELT, OLAP-ийн технологийг дахин бичихийг оролдож байна
систем, тэр ч байтугай dbms энэ бол зүгээр л галзуу юм.
Нийлүүлэгчидтэй хамтран ажиллах хандлагыг хэрэгжүүлэхийн оронд
di өгөгдлийн агуулах Урт хугацааны туршид SAP нь ийм арга барилыг баримталж ирсэн
тэд "илүү ихийг мэддэг". Энэхүү хандлага нь амжилтыг хойш татдаг
-ийн бүсэд SAP байж болно өгөгдлийн агуулах.
SAP нь гадны ханган нийлүүлэгчдэд нэвтрэх эрх олгохоос татгалзсан
тэдэнд цаг алдалгүй, өршөөлөөр хандаарай dati. Ашиглахын мөн чанар
un өгөгдлийн агуулах хандахад хялбар байдаг dati. SAP-ийн бүх түүх бол юм
нэвтрэхэд бэрхшээлтэй болгоход үндэслэсэн dati.
SAP нь их хэмжээний харьцах туршлагагүй байдаг dati;
ийн талбарт өгөгдлийн агуулах -ийн боть байдаг dati түүнээс хойш хэзээ ч харж байгаагүй
SAP ба эдгээр их хэмжээний dati танд байх ёстой
тохиромжтой технологи. SAP үүнийг мэддэггүй бололтой
мэдээллийн талбарт нэвтрэх технологийн хаалт
агуулах.
SAP-ийн корпорацийн соёл: SAP нь бизнесийг бий болгосон
олж авахдаа би dati системээс. Гэхдээ үүнийг хийхийн тулд танд байх ёстой
өөр сэтгэхүй. Уламжлал ёсоор бол програм хангамжийн компаниуд байсан
хүрээлэн буй орчинд өгөгдөл оруулах чадваргүй байсан
өгөгдлийг өөр замаар авах. Хэрэв SAP ийм төрлийн хийж чадвал
switch нь үүнийг хийсэн анхны компани байх болно.
Товчхондоо компани сонгох ёстой эсэх нь эргэлзээтэй байна
ханган нийлүүлэгчээр SAP өгөгдлийн агуулах. Маш ноцтой эрсдэлүүд бий
нэг талаас нөгөө талаар маш цөөхөн шагнал. Гэхдээ өөр нэг зүйл бий
SAP-ийг огноо нийлүүлэгчээр сонгоход саад болж буй шалтгаан
агуулах. Учир нь компани бүр ижил огноотой байх ёстой
бусад бүх компанийн агуулах уу? The өгөгдлийн агуулах энэ бол зүрх юм
өрсөлдөх давуу тал. Хэрэв компани бүр адилхан үрчлэгдсэн бол
өгөгдлийн агуулах боломжгүй биш ч гэсэн хэцүү байх болно
өрсөлдөх давуу талыг олж авах. SAP нь a гэж бодож байх шиг байна
өгөгдлийн агуулах жигнэмэг гэж үзэж болох бөгөөд энэ нь а
цаашдын тэмдэг нь “өгөгдлийг олж авах
-д ".
Бусад ERP үйлдвэрлэгч нь SAP шиг давамгайлдаггүй.
SAP замаар явах компаниуд байх нь дамжиггүй
тэдний төлөө өгөгдлийн агуулах гэхдээ эдгээр өдөр байх магадлалтай
SAP агуулахууд нь том, үнэтэй, маш их эрэлттэй байх болно
тэдний бүтээлийн цаг.
Эдгээр орчинд "банкны теллер боловсруулах",
агаарын тээврийн компанийн захиалга, гомдлын процесс
даатгал гэх мэт. Ажил гүйлгээний систем илүү үр дүнтэй байсан,
үйл ажиллагааны процесс ба
DSS (Шийдвэрийг дэмжих систем). Гэсэн хэдий ч, нөөцийн системүүдийн хамт
хүний болон хувь хүний хувьд та хэзээ ч их хэмжээний нүүр царайтай тулгардаггүй
гүйлгээ. Мэдээжийн хэрэг хүнийг ажилд авах үед
эсвэл компаниас гарах нь гүйлгээний бүртгэл юм.
Гэхдээ бусад систем, хүний нөөцийн систем болон
хувь хүн ердөө л олон гүйлгээ хийдэггүй. Тиймээс,
хүний болон хувийн нөөцийн системүүд байгаа нь бүрэн илэрхий биш юм
DataWarehouse хэрэгтэй. Эдгээр системүүд олон талаараа
DSS системүүдийн нэгдлийг илэрхийлнэ.
Гэхдээ үүнийг хийх шаардлагатай бол өөр нэг хүчин зүйлийг анхаарч үзэх хэрэгтэй
мэдээллийн сан, PeopleSoft програмтай хийх. Олон орчинд би dati
хүний болон хувийн нөөц бол бизнесийн хоёрдогч зүйл юм
анхдагч компани. Ихэнх компаниуд гүйцэтгэдэг
үйлдвэрлэл, борлуулалт, үйлчилгээ үзүүлэх гэх мэт. THE
хүний болон хувийн нөөцийн систем нь ихэвчлэн хоёрдогч (эсвэл ди
дэмжлэг үзүүлэх) компанийн үндсэн үйл ажиллагааны чиглэлд. Тиймээс, энэ нь
эргэлзээтэй, тохиромжгүй а өгөгдлийн агуулах -д зориулж тусдаа
хүний болон хувийн нөөцийг дэмжих.
PeopleSoft нь энэ тал дээр SAP-ээс тэс өөр юм. SAP-тэй бол
заавал байх ёстой өгөгдлийн агуулах. PeopleSoft-ийн хувьд тийм биш
дараа нь маш тодорхой. Мэдээллийн агуулах нь PeopleSoft програмтай заавал байх ёстой.
Гэж хэлж болох хамгийн сайн зүйл dati PeopleSoft бол өгөгдөл юм
агуулахыг i хадгалахад ашиглаж болно dati тухай
хуучин хүний болон хувийн нөөц. Үүний хоёр дахь шалтгаан
аль нь компани ашиглахыг хүсэж байна a өгөгдлийн агуулах a
PeopleSoft орчныг хохироож байгаа нь нэвтрэх боломжийг олгох явдал юм
шинжилгээний хэрэгсэлд үнэгүй нэвтрэх, ai dati PeopleSoft. Гэхдээ
эдгээр шалтгаанаас гадна хүсээгүй тохиолдол байж болно
мэдээллийн агуулахтай байх dati PeopleSoft.
Дүгнэж хэлэхэд
Огноо барих талаар олон ойлголт байдаг
ERP програм хангамжийн агуулах.
Эдгээрийн зарим нь:
▪ байх нь утга учиртай өгөгдлийн агуулах ямар ч юм шиг харагддаг
өөр салбарт байна уу?
▪ ERP нь хэр уян хатан байдаг өгөгдлийн агуулах програм хангамж?
▪ ERP өгөгдлийн агуулах програм хангамжийн эзлэхүүнийг зохицуулах боломжтой
dati а-д байрладагөгөгдлийн агуулах arena"?
▪ ERP үйлдвэрлэгчийн хийдэг рекорд гэж юу вэ?
цаг хугацааны хувьд хялбар, хямд өртөгтэй тулгарч байна, ai dati? (юу
нь ERP борлуулагчдын хямд үнээр хүргэх түүхэн бүртгэл юм
цаг хугацаа, өгөгдөлд амархан хандах уу?)
▪ DSS архитектурын талаар юу ойлгодог вэ
ERP борлуулагчийн "Байгууллагын мэдээллийн үйлдвэр" үү?
▪ ERP үйлдвэрлэгчид яаж авахаа ойлгодог dati дотор
хүрээлэн буй орчин, гэхдээ тэдгээрийг хэрхэн экспортлохыг ойлгодог уу?
▪ ERP-ийн худалдагч нь он цагийн хэрэгслийг ашиглахад хэр нээлттэй вэ
агуулах?
Үүнийг тодорхойлохдоо эдгээр бүх зүйлийг анхаарч үзэх хэрэгтэй
хаана тавих вэ өгөгдлийн агуулах i-г зохион байгуулах болно dati ERP болон бусад
dati. Ерөнхийдөө, үүнд хүндэтгэх шалтгаан байхгүй л бол
өөрөөр хийх бол барихыг зөвлөж байна өгөгдлийн агуулах гарч
ERP үйлдвэрлэгчийн хүрээлэн буй орчноос.
1-Р БҮЛЭГ
BI байгууллагын тойм
Гол оноо:
Мэдээллийн сан нь эсрэгээрээ ажилладаг
бизнесийн оюун ухаан (BI) архитектурт:
Корпорацийн соёл ба мэдээллийн технологийн салбар нь амжилтыг хязгаарлаж чаддаг
BI байгууллагуудыг бий болгох.
Технологи нь BI байгууллагын хязгаарлах хүчин зүйл биш болжээ. The
архитекторууд болон төсөл боловсруулагчдын хувьд асуудал биш юм
технологи байдаг, гэхдээ тэд үр дүнтэй хэрэгжүүлж чадвал
боломжтой технологи.
Олон компаниудын хувьд a өгөгдлийн агуулах Энэ нь хадгаламжаас арай илүү юм
идэвхгүй түгээх i dati хэрэгтэй хэрэглэгчдэд. THE dati
тэдгээрийг эх үүсвэрийн системээс гаргаж авдаг бөгөөд зорилтот бүтцэд байршуулдаг
di өгөгдлийн агуулах. би dati тэдгээрийг бүхэлд нь цэвэрлэж болно
аз Гэхдээ нэмэлт үнэ нэмэхгүй
цуглуулсан dati энэ процессын явцад.
Үндсэндээ идэвхгүй DW нь хамгийн сайн тохиолдолд өгдөг
зөвхөн би dati хэрэглэгчийн холбоодод цэвэр, үйл ажиллагаа. Тэнд
мэдээлэл бий болгох, дүн шинжилгээ хийх ойлголт хамаарна
бүхэлд нь хэрэглэгчид. DW (Өгөгдлийн агуулах) байна
амжилт нь субьектив юм. Хэрэв бид амжилтыг дүгнэх юм бол
цуглуулах, нэгтгэх, үр дүнтэй цэвэрлэх чадвар i dati
корпорацийг урьдчилан таамаглаж болох тул DW нь амжилттай болсон.
Нөгөө талаас, хэрэв бид цуглуулга, нэгтгэх, үүнийг харвал
байгууллагын мэдээллийг бүхэлд нь ашиглах, дараа нь
DW нь бүтэлгүйтсэн. DW нь-ийн утгыг бага эсвэл огт өгдөггүй
мэдээлэл. Үүний үр дүнд хэрэглэгчид заавал хийх,
мэдээллийн Silos бий болгох. Энэ бүлгийг толилуулж байна
BI архитектурыг нэгтгэн дүгнэх бүрэн алсын хараа (Бизнес
Компаниудын тагнуул). BI ба тайлбарыг эхлүүлье
дараа нь бид дизайны талаар ярилцах болно
мэдээлэл боловсруулах, зүгээр л i-г хангахын оронд dati
хэрэглэгчдэд. Хэлэлцүүлгийг дараа нь тооцоолоход чиглүүлдэг
таны BI хүчин чармайлтын үнэ цэнэ. Бид IBM хэрхэн ажилладагийг тодорхойлж дүгнэдэг
танай байгууллагын архитектурын BI шаардлагыг хангаж өгдөг.
Архитектурын тодорхойлолт
BI-ийн зохион байгуулалт
Хүчирхэг гүйлгээнд чиглэсэн мэдээллийн системүүд одоо байна
том аж ахуйн нэгж бүрийн түвшинд хэлэлцэх асуудлын жагсаалтад багтдаг
дэлхийн өнцөг булан бүрт байгаа компаниудад зориулсан тоглоомын талбай.
Өрсөлдөх чадвараа хадгалахын тулд одоо аналитик систем шаардагдана
компаний чадавхийг дахин олж нээх замаар хувьсгал хийж болох юм
тэдэнд байгаа мэдээллийг ашиглан. Эдгээр системүүд
аналитик нь баялгаас нь ойлголтоос үүдэлтэй dati
боломжтой. BI нь бүх мэдээллийн гүйцэтгэлийг сайжруулах боломжтой
компанийн. Компаниуд нь харилцагчдын харилцаа холбоог сайжруулах,
нийлүүлэгчид, бүтээгдэхүүн, үйлчилгээний ашиг орлогыг сайжруулах, бий болгох
шинэ, шилдэг саналууд, эрсдлийн хяналт болон бусад олон
ашиг нь зардлыг эрс бууруулсан. BI таных
компани эцэст нь хэрэглэгчийн мэдээллийг ашиглаж эхэлдэг
зорилт бүхий програмуудын ачаар өрсөлдөх чадвартай хөрөнгө болох болно
зах зээл.
Зөв бизнес эрхэлнэ гэдэг нь тодорхой хариулттай байхыг хэлнэ
гэх мэт гол асуултууд:
▪ Бидний аль нь хэрэглэгчид тэд биднийг илүү их орлого олоход хүргэдэг
тэд алдагдалтай илгээдэг үү?
▪ Бидний хамгийн сайн амьдардаг газар хэрэглэгчид танил байх, ... харилцаатай байх дэлгүүр/
тэд байнга ирдэг агуулах уу?
▪ Манай аль бүтээгдэхүүн, үйлчилгээг хамгийн их борлуулах боломжтой вэ?
үр дүнтэй, хэнд?
▪ Аль бүтээгдэхүүнийг хамгийн үр дүнтэй, хэнд зарж борлуулах боломжтой вэ?
▪ Борлуулалтын аль кампанит ажил хамгийн амжилттай болсон, яагаад?
▪ Борлуулалтын аль суваг аль бүтээгдэхүүний хувьд хамгийн үр дүнтэй байдаг вэ?
▪ Бид хамгийн сайн зүйлтэй харилцах харилцаагаа хэрхэн сайжруулах вэ? хэрэглэгчид?
Ихэнх компаниуд байдаг dati хариулахад бүдүүлэг
эдгээр асуултууд.
Үйлдлийн систем нь их хэмжээний бүтээгдэхүүн үүсгэдэг
үйлчлүүлэгч болон dati борлуулалтын цэгүүд, захиалга,
хэрэглэгчийн үйлчилгээ ба техникийн дэмжлэгийн системээс. Сорилт бол
энэ мэдээллийг задлах, ашиглах.
Олон компани зөвхөн өөрийн жижиг фракцын давуу талыг ашигладаг dati
стратегийн шинжилгээнд зориулав.
I dati үлдсэн, ихэвчлэн i-тэй нийлдэг dati i гэх мэт гадны эх үүсвэрээс үүдэлтэй
“Засгийн газрын тайлан” болон бусад худалдан авсан мэдээлэл нэг байна
хайгуул хийхээр хүлээж байгаа алтны уурхай, ei dati ёстой
зөвхөн танай мэдээллийн хүрээнд боловсронгуй болно
байгууллага.
Энэхүү мэдлэгийг хэд хэдэн аргаар, янз бүрийн хувилбараар ашиглаж болно
компаний ерөнхий стратеги боловсруулахаас
ханган нийлүүлэгчид, дуудлагын төвөөр дамжуулан хувийн харилцаа холбоо,
нэхэмжлэх, Интернэт болон бусад цэгүүд. Өнөөгийн бизнесийн орчин үүнийг шаардаж байна
DW болон холбогдох BI шийдлүүд улам бүр хөгжих болно
уламжлалт бүтцийг гүйцэтгэх dati би dati хэвийн болгосон
атомын түвшний ба "од / кубын аж ахуй".
Өрсөлдөх чадвараа хадгалахын тулд нэгдэх нь чухал юм
уламжлалт болон дэвшилтэт технологийг дэмжих зорилгоор
өргөн уудам аналитик ландшафт.
Эцэст нь ерөнхий орчин нь мэдлэгээ дээшлүүлэх ёстой
компанийг бүхэлд нь, авсан арга хэмжээгээ баталгаажуулах
хийсэн дүн шинжилгээний үр дүнд хүн бүр хийхийн тулд эдгээр нь ашигтай байдаг
ашиг тус.
Жишээлбэл, та өөрийнхөөхийг эрэмбэлсэн гэж бодъё хэрэглэгчид ангилалд
өндөр эсвэл бага эрсдэлтэй.
Хэрэв энэ мэдээллийг задлах загвараар үүсгэсэн эсвэл
бусад хэрэгслийг DW-д оруулж, нэвтрэх боломжтой болгох ёстой
i гэх мэт нэвтрэх ямар ч аргаар хамаагүй
статик тайлан, хүснэгт, хүснэгт эсвэл аналитик боловсруулалт
шугам (OLAP).
Гэсэн хэдий ч одоогоор энэ төрлийн мэдээлэл маш их байна
силост үлдэх dati тэдний үүсгэсэн хувь хүн эсвэл хэлтсийн
шинжилгээ. Байгууллага бүхэлдээ үзэгдэх байдал бага эсвэл огт харагддаггүй
ойлгохын тулд. Зөвхөн энэ төрлийн агуулгыг холих замаар
Танай компаний DW-д байгаа мэдээлэл нь
мэдээлэл өгч, Dw орчноо дээшлүүлээрэй.
Байгууллагын хөгжилд хоёр том саад бэрхшээл тулгардаг
BI-ийн.
Нэгдүгээрт, бидэнд байгууллагын өөрийнх нь асуудал байна
холбогдох журмын.
Хэдийгээр бид бодлогын өөрчлөлтөд тусалж чадахгүй
зохион байгуулалтын талаар бид танд туслах болно
BI байгууллага, түүний архитектур, хэрхэн
IBM технологи нь түүний хөгжлийг хөнгөвчилдөг.
Даван туулах хоёрдахь бэрхшээл бол технологийн дутагдал юм
нэгдсэн ба бүхэл бүтэн орон зайг санах аргын талаархи мэдлэг
зөвхөн жижиг бүрэлдэхүүн хэсгээс ялгаатай нь BI-ийн.
IBM нь технологийн өөрчлөлтөд хариу арга хэмжээ авч байна
нэгтгэх. Зураг төслийг гаргаж өгөх нь таны үүрэг юм
өөрийгөө ухамсарладаг. Энэхүү архитектурыг боловсруулсан байх ёстой
хязгаарлалтгүйгээр, эсвэл дор хаяж интеграцчилалд зориулж сонгосон технологи
нээлттэй стандартыг баримталдаг технологи. Таных
компанийн удирдлага Би компаний аж ахуйн нэгжийг хангах ёстой
хуваарийн дагуу явуулж, зөвшөөрөхгүй байх
өөртөө үйлчлэхээс үүдэлтэй мэдээллийн силос боловсруулах
хөтөлбөр, эсвэл зорилго.
Энэ нь BI орчин мэдрэмтгий биш гэсэн үг биш юм
янз бүрийн хэрэглэгчдийн янз бүрийн хэрэгцээ, шаардлагад хариу үйлдэл үзүүлэх; оронд нь энэ нь гэсэн үг юм
эдгээр хувь хүний хэрэгцээ, шаардлагыг хэрэгжүүлэх явдал юм
бүх BI байгууллагын ашиг тусын тулд хийсэн.
BI байгууллагын архитектурын тодорхойлолт
Зураг 9-ийн 1.1-р хуудаснаас олж болно Архитектур нь харуулж байна
технологи, техник арвин баялаг холимог.
Уламжлалт үзэл бодлоос харахад архитектур нь дараахь бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг агуулдаг
агуулахын
Атомын давхарга.
Энэ бол бүхэл бүтэн DW-ийн үндэс суурь бөгөөд зүрх сэтгэл юм
стратегийн тайлан.
I dati Энд хадгалагдсан түүхэн бүрэн бүтэн байдлыг хадгалах болно
dati мөн хэмжигдэхүүн, цэвэр,
нэгтгэх, задлах загварыг ашиглан хадгална.
Эдгээрийг дараагийн хэрэглээ dati болон холбогдох мэдээлэл нь
энэ бүтцээс гаралтай. Энэ бол маш сайн эх сурвалж юм
олборлох dati мөн бүтэцлэгдсэн SQL асуулга бүхий тайлангийн хувьд
Үйл ажиллагааны хадгаламж dati эсвэл тайлангийн бааз
dati(Үйл ажиллагааны өгөгдлийн дэлгүүр (ODS) эсвэл тайлагнах
Өгөгдлийн сан.)
Энэ бол dati тусгайлан зориулсан
техникийн тайлан.
I dati хадгалж, эдгээр байгууламжууд дээр авч явах боломжтой
агуулах дотор байгууллагын бүсээр дамжин тархах
талбай), үүнийг стратегийн тайланд ашиглаж болох газар.
Тайзны талбай.
Ихэнх хүмүүсийн эхний зогсоол dati орчны зориулалттай
агуулах нь байгууллагын бүс юм.
Энд би dati тэдгээрийг нэгтгэж, цэвэрлэж, хувиргасан болно dati ашигтай
агуулахын бүтцийг дүүргэх болно
Огноо март.
Архитектурын энэ хэсэг нь dati ашигласан
тусгайлан OLAP-т зориулсан. Мэдээллийн загвар байгаа эсэх, хэрэв би dati унтаж байна
давхцаж буй оддын схемд хадгалагдана dati
харилцааны орчинд, эсвэл шкафуудад олон хэмжээст
di dati зэрэг тодорхой OLAP технологид ашигладаг өмчийн
DB2 OLAP сервер, энэ нь хамаагүй.
Цорын ганц хязгаарлалт бол архитектур нь ашиглахад хялбар болгодог dati
олон хэмжээст.
Архитектур нь Bi-ийн чухал технологи, техникийг багтаасан болно
гэж ялгасан:
Орон зайн анализ
Орон зай бол шинжээчийн хувьд гэнэтийн мэдээлэл юм
бүрэн гүйцэд шийдвэрлэх нь чухал юм. Сансар огторгуй
тодорхой хэсэгт амьдардаг хүмүүсийн мэдээллийг төлөөлдөг
байршил, түүнчлэн тухайн байршил хаана байгаа талаархи мэдээлэл
дэлхийн бусад улсуудтай харьцуулбал бие махбодийн хувьд.
Энэхүү дүн шинжилгээг хийхийн тулд та өөрийнхөө үгийг уяхаас эхлэх хэрэгтэй
өргөрөг ба уртрагийн координат дээрх мэдээлэл. Энэ бол энэ
"гео кодчилол" гэж нэрлэдэг бөгөөд олборлолтын нэг хэсэг байх ёстой,
хувиргалт, мөн ачаалах процесс (ETL) -ийг түвшинд
Таны агуулахын.
Мэдээлэл олборлох.
Олборлолт dati өсөлтийг манай компаниудад олгодог
тоо хэрэглэгчид, борлуулалтын чиг хандлагыг урьдчилан таамаглах, зөвшөөрөх
i-тай харилцааны менежмент хэрэглэгчид (CRM), бусад санаачлагуудын дунд
BI.
Олборлолт dati Тиймээс үүнийг бүтэцтэй нэгтгэх ёстой
dati агуулахын процессоор дэмжигддэг DWHouse
технологийг үр дүнтэй, үр ашигтай ашиглах, аль алиныг нь тогтоох
холбогдох арга техник.
BI архитектурт заасны дагуу
Dwhouse нь датамартуудтай адил маш сайн эх сурвалж юм dati
олборлох зориулалттай. Эдгээр ижил бүтэц нь бас байх ёстой
олборлолтын үр дүнг хүлээн авагчид
хамгийн өргөн үзэгчид.
Агентууд.
, I гэх мэт цэг тус бүрт үйлчлүүлэгчийг шалгах янз бүрийн агентууд байдаг
компанийн үйлдлийн систем ба ижил dw. Эдгээр төлөөлөгчид боломжтой
талаар сурахаар сургасан дэвшилтэт мэдрэлийн сүлжээ байх
тухайн бүтээгдэхүүний ирээдүйн эрэлт хэрэгцээ гэх мэт цэг бүрийн чиг хандлага
борлуулалтын урамшуулал, хариу үйлдэл үзүүлэх дүрэмд суурилсан хөдөлгүүрүүд
un өгөгдөл нөхцөл байдал, эсвэл бүр энгийн агентууд
үл хамаарах зүйлийг "дээд удирдлага" -д тайлагнадаг. Эдгээр процессууд хийдэг
ерөнхийдөө бодит цаг хугацаанд байдаг тул заавал байх ёстой
ижил хөдөлгөөнтэй нягт уялдаатай байх dati.
Эдгээр бүх бүтэц dati, технологи, техникийн баталгаа
байгууллагын зохион байгуулалтад орж шөнийг өнгөрөөхгүй
таны BI.
Энэ үйл ажиллагааг жижиг шатлалд зориулж үе шаттайгаар хөгжүүлэх болно
оноо.
Алхам бүр нь төслийн бие даасан хүчин чармайлт бөгөөд тайлагнасан болно
таны dw эсвэл BI санаачилгын давталт байдлаар. Давталт
шинэ технологийн хэрэгжилтийг багтааж болно
шинэ бүтэц нэмж шинэ техникээс эхлээрэй dati ,
ачиж байна dati нэмэлт, эсвэл шинжилгээний өргөтгөлтэй хамт
таны орчин. Энэ догол мөрийг илүү дэлгэрэнгүй авч үзнэ
3-р бүлэгт гүнзгийрүүлсэн.
Dw-ийн уламжлалт бүтэц, Bi-ийн хэрэгслүүдээс гадна бусад нь байдаг
таны төлөх ёстой BI байгууллагын чиг үүрэг
дизайн гэх мэт:
Хэрэглэгчийн хүрэх цэгүүд (Үйлчлүүлэгчдэд хүрэх)
оноо).
Орчин үеийн аливаа байгууллагын нэгэн адил хэд хэдэн
Хэрхэн туршлагатай болохыг харуулсан хэрэглэгчийн мэдрэгчтэй цэгүүд
таны хувьд эерэг хэрэглэгчид. I гэх мэт уламжлалт сувгууд байдаг
худалдаачид, самбарын операторууд, шууд захидал, мультимедиа, хэвлэх
зар сурталчилгаа, мөн имэйл, вэб гэх мэт хамгийн сүүлийн үеийн сувгууд, i dati
холбоо барих цэг бүхий бүтээгдэхүүнийг олж авах ёстой,
зөөвөрлөж, цэвэрлэж, өөрчлөөд дараа нь бүтцэд байршуулна dati Делла
BI.
-Ийн үндэс dati үйл ажиллагааны болон хэрэглэгчийн холбоод (Үйл ажиллагааны
мэдээллийн бааз болон хэрэглэгчийн нийгэмлэг).
Холбоо барих цэгүүдийн төгсгөлд хэрэглэгчид үндсийг олж мэдэх болно dati
компани болон хэрэглэгчийн бүлгүүдийн өргөдөл. THE dati одоо байгаа
унтаж байна dati -тай нэгтгэж, нэгтгэх ёстой уламжлалт dati гэж
шаардлагатай уулзалтыг хангахын тулд холбоо барих цэгүүдээс урсана
мэдээлэл.
Шинжээчид. (Шинжээчид)
BI орчны үндсэн ашиг хүртэгч нь шинжээч юм. Энэ бол тэр
одоогийн олборлолтоос ашиг тус dati үйл ажиллагааны, нэгдсэн
өөр өөр эх сурвалжууд dati , дүн шинжилгээ хийх зэрэг шинж чанаруудаар нэмэгдсэн
газарзүйн (газарзүйн кодчилол) ба BI технологид танилцуулсан болно
олборлох, OLAP, дэвшилтэт SQL тайлан, дүн шинжилгээ хийх боломжийг танд олгоно
газарзүйн. Орчны анализ хийх үндсэн интерфейс
тайлагнах нь BI портал юм.
Гэсэн хэдий ч шинжээч нь архитектурын ашиг тусыг хүртдэг цорын ганц хүн биш юм
BI.
Удирдах ажилтнууд, томоохон хэрэглэгчдийн холбоо, тэр ч байтугай түншүүд, ханган нийлүүлэгчид ба би
хэрэглэгчид тэд аж ахуйн нэгжийн BI-ийн ашиг тусыг олох ёстой.
Арын тэжээлийн гогцоо.
BI архитектур бол сургалтын орчин юм. Зарчим
хөгжлийн онцлог шинж чанар нь тогтвортой бүтцийг зөвшөөрөх явдал юм dati
ашигласан BI технологи болон үйлдлээр шинэчлэгдэх
хэрэглэгчийн ойлголт. Жишээ нь.-Ийн үнэлгээ юм
үйлчлүүлэгч (үйлчлүүлэгчийн оноо).
Хэрэв борлуулалтын алба уул уурхайн загвар хийвэл
үйлчлүүлэгчийн шинэ үйлчилгээг ашиглах онооны оноо, дараа нь
борлуулалтын алба нь зөвхөн ашиг хүртэгч бүлэг байх ёсгүй
үйлчилгээний.
Үүний оронд уул уурхайн загварыг нэг хэсэг болгох хэрэгтэй
компанийн доторх байгалийн өгөгдлийн урсгал ба хэрэглэгчийн оноо
энэ нь мэдээллийн орчны нэгдсэн хэсэг болох ёстой
агуулах, бүх хэрэглэгчдэд харагдана. IBM Bi-bi-centric Suite
үүнд DB2 UDB, DB2 OLAP сервер хамгийн их багтдаг
зураг дээр тодорхойлсон технологийн чухал бүрэлдэхүүн хэсгүүдийн нэг хэсэг
1.1.
Энэ номын зураг дээр харагдаж байгаагаар бид архитектурыг ашигладаг
бидэнд тасралтгүй байдлын түвшинг өгч, бүтээгдэхүүн тус бүрийг хэрхэн үзүүлэхийг харуулаарай
IBM нь BI-ийн ерөнхий схемд нийцдэг.
Мэдээллийн агуулга өгөх (хангах
Мэдээллийн агуулга)
Таны BI орчныг төлөвлөх, хөгжүүлэх, хэрэгжүүлэх нь
хүнд ажиллагаа. Загвар нь маш их зүйлийг багтаасан байх ёстой
бизнесийн өнөөгийн болон ирээдүйн шаардлага. Архитектурын зураг төсөл
олсон бүх дүгнэлтийг багтаасан байх ёстой
зураг төслийн үе шатанд. Гүйцэтгэл хэвээр байх ёстой
цорын ганц зорилгод нийцсэн: BI архитектурыг хөгжүүлэх
шаардлагыг үндэслэн зураг дээр албан ёсоор толилуулсан болно
Бизнес эрхэлдэг.
Сахилга бат нь баталгаажуулна гэж маргах нь ялангуяа хэцүү байдаг
харьцангуй амжилт.
Бүхэл бүтэн BI орчныг хөгжүүлдэггүй тул энэ нь энгийн зүйл юм
гэнэт, гэхдээ энэ нь цаг хугацаа өнгөрөх тусам жижиг алхамуудаар явагддаг.
Гэхдээ таны архитектурын BI бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг тодорхойлох нь
хоёр шалтгаанаар чухал: Та дараагийн бүх шийдвэрийг удирдан чиглүүлэх болно
архитектурын техник.
Та технологийн тодорхой хэрэглээг ухамсартайгаар зохион бүтээх боломжтой болно
Гэсэн хэдий ч танд шаардлагатай төлөөлөгч ирэхгүй байж магадгүй юм
хэдэн сарын турш технологи.
Таны бизнесийн шаардлагыг хангалттай ойлгох нь төрөлд нөлөөлнө
архитектурт зориулж олж авах бүтээгдэхүүний талаар.
Таны архитектурын дизайн, хөгжил нь баталгаажуулдаг
таны агуулах
санамсаргүй үйл явдал биш харин "сайн бодож",
болгоомжтой барьсан зар дуурийн мозайк шиг урлагийн
холимог технологи.
Мэдээллийн агуулгыг боловсруулах
Бүх анхны төлөвлөлт нь анхаарлаа төвлөрүүлж, тодорхойлох ёстой
хүрээлэн буй орчинд шаардлагатай BI-ийн гол бүрэлдэхүүн хэсгүүд
одоо ба ирээдүйд ерөнхий.
Бизнесийн шаардлагыг мэдэх нь чухал юм.
Бүх ердийн төлөвлөлт эхлэхээс өмнө ч гэсэн
төслийн төлөвлөгч нь ихэвчлэн нэг юмуу хоёрыг тодорхойлж чаддаг
нэн даруй бүрэлдэхүүн хэсэг.
Шаардлагатай байж болох бүрэлдэхүүн хэсгүүдийн үлдэгдэл
гэхдээ таны архитектурыг амархан олох боломжгүй юм.
Зураг төслийн үе шатанд архитектурын гол хэсэг
програм боловсруулах сесс (JAD) -ийг хайлт дээр холбодог
бизнесийн шаардлагыг тодорхойлох.
Заримдаа эдгээр шаардлагыг хэрэгсэлд даатгаж болно
асуулт, тайлагнах.
Жишээлбэл, хэрэглэгчид автоматжуулахыг хүсч байвал үүнийг тунхагладаг
одоогоор тайланг нэгтгэх замаар гараар үүсгэх ёстой
одоогийн хоёр харьцаа ба.-ээс авсан тооцоог нэмж оруулав
хослол dati.
Энэхүү шаардлага нь энгийн боловч тодорхой шаардлагыг тодорхойлдог
функцийн функцийг та хэзээ оруулах ёстой
байгууллагынхаа тайлагнах хэрэгслийг худалдаж авах.
Зохион бүтээгч нь нэмэлт шаардлагыг дагаж мөрдөх ёстой
бүрэн дүр зургийг олж авах. Хэрэглэгчид захиалахыг хүсч байна
энэ тайлан?
Тайлангийн дэд хэсгүүдийг үүсгэж, имэйлээр төрөл бүрийн имэйлээр илгээнэ
хэрэглэгчид? Энэхүү тайланг компанийн портал дээрээс үзэхийг хүсч байна уу?
Эдгээр бүх шаардлагууд нь энгийн хэрэгцээний нэг хэсэг юм
хэрэглэгчдийн шаардлагаар гарын авлагын тайланг солих. Ашиг тус
Эдгээр төрлийн шаардлагуудын нэг нь хэрэглэгчид, дизайнерууд бүгдэд тавигдах шаардлага юм
тайлангийн тухай ойлголтын талаархи ойлголт.
Бусад төрлийн бизнесүүд байдаг боловч бидний төлөвлөх шаардлагатай байдаг.
Бизнесийн шаардлагыг хэлбэрээр илэрхийлсэн тохиолдолд
Бизнесийн стратегийн асуултууд, туршлагатай дизайнерын хувьд амархан байдаг
хэмжүүр / баримт, хэмжээст шаардлагыг ялгаж салгах.
Зураг 1.2-т a-ийн хэмжилт ба хэмжээсийн хэсгүүдийг харуулав
Бизнесийн асуудал.
Хэрэв JAD хэрэглэгчид өөрсдийн шаардлагыг хэрхэн тунхаглахаа мэдэхгүй байвал
бизнесийн асуудлын хэлбэрээр дизайнер ихэвчлэн өгөх болно
цуглуулах хуралдааныг алгасаж эхлэх жишээ
шаардлага.
Мэргэжлийн дизайнер нь хэрэглэгчдэд зөвхөн
стратегийн худалдаа, гэхдээ бас яаж сургах вэ.
Шаардлагыг бүрдүүлэх хандлагыг 3-р бүлэгт авч үзсэн болно; нь
одоо бид хүн бүрт зориулж дизайн хийх шаардлагатайг л хэлэхийг хүсч байна
BI-ийн шаардлагын төрлүүд
Стратегийн бизнесийн асуудал бол зөвхөн шаардлага биш юм
Бизнес, гэхдээ бас загварын сэжүүр. Хэрэв та хариулах ёстой бол
олон хэмжээст асуултанд цээжлэх хэрэгтэй,
би оруулах dati хэмжээсүүд, хэрэв танд хадгалах шаардлагатай бол
dati олон хэмжээст, та ямар төрлийн технологи эсвэл
ашиглах гэж байгаа техник.
Та захиалсан кубын од схем эсвэл хоёуланг нь хэрэгжүүлж байна уу?
Таны харж байгаагаар бизнесийн хувьд ч гэсэн энгийн асуудал гардаг
загварт ихээхэн нөлөөлж чаддаг. Гэсэн хэдий ч
бизнесийн эдгээр төрлийн шаардлага нь ердийн бөгөөд мэдээжийн хэрэг, наад зах нь
туршлагатай дизайнерууд, төсөл төлөвлөгчид.
-Ийн технологи, дэмжлэгийн талаар хангалттай маргаан гарсан
OLAP, өргөн хүрээний шийдлүүд боломжтой. Одоог хүртэл
бид энгийн тайланг i-тэй хослуулах шаардлагатайг дурдсан
бизнесийн хэмжээсийн шаардлага, эдгээр шаардлагууд хэрхэн
техникийн архитектурын шийдвэрт нөлөөлөх.
Гэхдээ бэлэн биш байгаа шаардлагууд нь юу вэ
хэрэглэгчид эсвэл DW багийнхан уу? Танд дүн шинжилгээ хийх шаардлагагүй болно
орон зайн (орон зайн дүн шинжилгээ)?
Уул уурхайн загварууд dati тэд таны зайлшгүй шаардлагатай хэсэг байх болно
ирээдүй Хэн мэдэх вэ?
Эдгээр төрлийн технологиуд нь тийм ч их биш гэдгийг тэмдэглэх нь зүйтэй
ерөнхий хэрэглэгчийн бүлгүүд болон багийн гишүүдийн мэддэг
Dw нь зарим талаараа ихэвчлэн тохиолддог тул ийм зүйл тохиолдож магадгүй юм
тэдгээрийг зарим дотоод эсвэл гуравдагч талын техникийн мэргэжилтнүүд зохицуулдаг. Энэ бол
Эдгээр төрлийн технологийг үүсгэдэг асуудлуудын онцгой тохиолдол. Өөрийгөө
хэрэглэгчид бизнесийн шаардлагыг дүрслэн тайлбарлаж чадахгүй
дизайнеруудад удирдамжаар хангахын тулд тэд өгч болно
анзаарагдахгүй байх, эсвэл бүр дордвол үл тоомсорлох.
Зохион бүтээгч ба хөгжүүлэгч бүтэлгүйтсэн тохиолдолд энэ нь илүү асуудалтай болдог
эдгээрийн аль нэгийг нь ашиглахыг тэд хүлээн зөвшөөрч болох боловч
чухал технологи.
Зохион бүтээгчдийн “сайн, яагаад
Бид энэ өөр зүйлийг олж авах хүртлээ үүнийг хойш тавьдаггүй юм уу?
“Тэд тэргүүлэх чиглэлийг үнэхээр сонирхож байна уу, эсвэл зүгээр л зайлсхийх хэрэгтэй
тэдний ойлгохгүй байгаа шаардлагууд? Энэ нь магадгүй хамгийн сүүлийн таамаглал юм.
Таны борлуулалтын баг шаардлага хүргүүлсэн гэж үзье
Зураг 1.3-т заасны дагуу бизнесийн
шаардлага нь бизнесийн асуудал хэлбэрээр хэлбэрждэг. Тэнд
энэ асуудал ба ердийн хэмжээст асуудлын хоорондох ялгаа
зай. Энэ тохиолдолд борлуулалтын бүлэг мэдэхийг хүсч байна,
сар бүр бүтээгдэхүүн, агуулах болон
хэрэглэгчид агуулахаасаа 5 милийн зайд амьдардаг хүмүүс
тэд худалдаж авдаг.
Харамсалтай нь дизайнерууд эсвэл архитекторууд үүнийг хийж чаддаг
орон зайн бүрэлдэхүүн хэсгийг үл тоомсорлож, “бидэнд үйлчлүүлэгч байна
бүтээгдэхүүн ба би dati хадгаламжийн. Бид хүртэлх зайг хадгалдаг
өөр давталт.
"Буруу хариулт. Энэ төрлийн бизнесийн асуудал анхаарал татдаг
бүхэлдээ BI. Энэ нь.-Ийн талаар илүү гүнзгий ойлголтыг илэрхийлдэг
манай бизнес, шинжээчдэд зориулсан аналитик орон зай.
BI нь энгийн асуулга эсвэл стандарт тайлагнах, эсвэл
тэр ч байтугай OLAP. Эдгээр технологиуд тийм биш гэж хэлж болохгүй
нь таны BI-д чухал боловч дангаар нь төлөөлдөггүй
BI орчин.
Мэдээллийн агуулгад зориулж дизайн хийх
(Мэдээллийн агуулгын зураг төсөл боловсруулах)
Одоо бид эдгээрээс ялгарах бизнесийн шаардлагуудыг тодорхойлсон болно
янз бүрийн үндсэн бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг зураг дээр оруулах ёстой
ерөнхий архитектур. BI-ийн зарим бүрэлдэхүүн хэсэг нь багтсан болно
бидний анхны хүчин чармайлтын заримыг нь хэрэгжүүлэхгүй
хэдэн сар.
Гэсэн хэдий ч мэдэгдэж буй бүх шаардлагыг зураг төсөлд тусгасан болно
тодорхой технологийг хэрэгжүүлэх шаардлагатай бол бид
үүнийг хийхэд бэлэн байгаарай. Төслийн талаархи ямар нэг зүйл нь сэтгэлгээг тусгах болно
уламжлалт.
Жишээлбэл, бүлгийн эхэнд Зураг 1.1-д огноог харуулав
хадгалдаг март dati хэмжээст.
Энэ багц dati -ийг дараачийн хэрэглээг дэмжихэд ашигладаг
dati гэдгийг бизнесийн асуудлуудаас шалтгаалан хэмждэг
бид тодорхойлсон. Нэмэлт баримт бичиг байна
-ийн дизайн боловсруулах зэрэг үүсгэсэн dati, бид
бид хэрхэн яаж албан ёсоор эхэлж эхлэх болно dati тэд хүрээлэн буй орчинд тархдаг.
Төлөөлөх шаардлагатайг бид олж мэдсэн dati тийм болохоор
хэмжээст, тэдгээрийг хуваах (тодорхой хэрэгцээний дагуу
тогтоосон) мартын үеэр.
Хариулах дараагийн асуулт бол: тэдгээрийг хэрхэн барих вэ?
эдгээр мэдээлэл
Та куб, эсвэл зүгээр л куб, эсвэл зүгээр л оддыг дэмжихийн тулд оддыг бүтээдэг үү?
(эсвэл баруун шоо, эсвэл баруун одод). Өгөгдлийн архитектурыг бий болгох
бүгдэд атомын давхарга шаардагддаг хамааралтай март dati
олж авсан уу? Хараат бус мэдээллийн мартыг олж авахыг зөвшөөрөх dati
үйлдлийн системээс шууд?
Та ямар куб технологийг стандартчлахыг хичээх вэ?
Танд асар их бурхад бий dati хэмжээст шинжилгээ хийхэд шаардлагатай
эсвэл танд үндэсний борлуулалтын хүчний шоо хэрэгтэй
долоо хоног бүр эсвэл хоёуланд нь уу? Хүчтэй зүйлийг бүтээх
санхүү эсвэл Cognos cubes гэх мэт DB2 OLAP Server шиг
Таны борлуулалтын байгууллага эсвэл хоёуланд нь зориулсан PowerPlay уу?
Эдгээр нь архитектурын дизайны гайхалтай шийдвэрүүд юм
эндээс хойш таны BI орчинд нөлөөлөх болно. Тиймээ,
та OLAP хэрэгцээг тодорхойлсон байна. Одоо та үүнийг яаж хийх вэ?
техник, технологийн төрөл?
Зарим илүү дэвшилтэт технологиуд танайд хэрхэн нөлөөлдөг вэ?
зураг? Таныг хэрэгцээг олж тогтоосон гэж бид үзэж байна
танай байгууллага дахь орон зай. Одоо та дуудах хэрэгтэй
төлөвлөөгүй ч гэсэн архитектурын зургийн хэвлэл
хэдэн сарын турш сансрын бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг гүйцэтгэх. Архитектор заавал байх ёстой
шаардлагатай байгаа зүйл дээр үндэслэн өнөөдөр дизайн. Шаардлагатай эсэхийг урьдчилан таамаглах
үүсгэдэг, хадгалдаг, явуулдаг, өгдөг орон зайн анализ
нэвтрэх dati зай. Энэ нь эргээд а
технологийн төрөл, техникийн үзүүлэлтүүдийн хязгаарлалт
програм хангамжийн платформыг та одоогоор авч үзэж болно. Учир нь
Жишээ нь, удирдлагын тогтолцоо мэдээллийн сан хамааралт
Таны атомын давхаргад зориулж хийдэг (RDBMS) заавал байх ёстой
бат бөх орон зайн өргөтгөл боломжтой. Энэ нь
геометр ба объектыг ашиглахад хамгийн их гүйцэтгэл
таны аналитик програмууд дахь зай. Хэрэв таны RDBMS байхгүй бол
би зохицуулж чадна dati (орон зайд төвлөрсөн) дотооддоо, тиймээс та үүнийг хийх хэрэгтэй болно
тогтворжуулах мэдээллийн сан (орон зайд төвтэй) гадаад. Энэ нь
хэвлэлийг удирдах, гүйцэтгэлийг бууруулах,
таны хувьд бий болсон нэмэлт бэрхшээлүүдийн талаар ярихгүй байх
Бага зэрэг ойлголттой байдаг тул DBA-ууд
-ийн үндсийг dati бас орон зай. Нөгөө талаас, хэрэв таны
RDMBS нь орон зайн болон холбогдох бүх бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг зохицуулдаг
оновчлогч нь тусгай хэрэгцээг мэддэг (жишээлбэл,
индексжүүлэлт), дараа нь таны DBA-ууд ажиллах боломжтой
хэвлэлтийг цаг алдалгүй удирдаж, өргөж болно
гүйцэтгэл.
Түүнчлэн, тайзны тавцан болон давхаргыг тохируулах хэрэгтэй
хаяг цэвэрлэхийг багтаасан атомын орчин (a
орон зайн анализ хийх гол элемент), мөн дараахь зүйлийг оруулав
сансрын объектуудыг хэмнэх. Хэвлэлийн дараалал
дизайн нь цэвэрлэгээний тухай ойлголтыг нэвтрүүлсэн тул одоо ч үргэлжилж байна
хаяг. Нэгдүгээрт, энэ програм нь төрлийг зааж өгөх болно
ETL хүчин чармайлтанд шаардлагатай програм хангамж.
Танд хаяг өгөхөд Trillium гэх мэт бүтээгдэхүүнүүд хэрэгтэй
цэвэр, эсвэл үүнийг өгөхөөр сонгосон ETL үйлчилгээ үзүүлэгч
үйл ажиллагаа?
Одоогийн байдлаар та өөрийн байгаа загварын түвшинг үнэлэх нь чухал юм
үүнийг өөрийн болгож эхлэхээс өмнө дуусгах ёстой
орчин (агуулах). Дээрх жишээнүүд байх ёстой
дагаж мөрдөх ёстой дизайны олон шийдвэрийг харуулах
аливаа бизнесийн тодорхой шаардлагыг тодорхойлох. Хэрэв хийсэн бол
зөв бол эдгээр дизайны шийдвэрийг сурталчлах болно
хүрээлэн буй орчны физик бүтэц хоорондын харилцан хамаарал,
ашигласан технологийн сонголт ба тархалтын урсгал
мэдээллийн агуулга. Энэхүү ердийн архитектургүйгээр
BI-ийн дагуу танай байгууллага холимог байдалд орох болно
одоо байгаа технологийн эмх замбараагүй байдал, нэг талаараа нэгдмэл байдлаар
илт тогтвортой байдлыг хангах үнэн зөв биш.
Мэдээллийн агуулгыг хадгалах
Мэдээллийн үнэ цэнийг танай байгууллагад хүргэх нь
маш хэцүү ажиллагаа. Хангалттай ойлголтгүй
туршлага, эсвэл зөв төлөвлөлт, зураглал, тэр ч байтугай
илүү сайн багууд бүтэлгүйтэх болно. Нөгөө талаас, хэрэв танд том хэмжээтэй бол
зөн совин, нарийвчилсан дизайнтай боловч түүнд зориулсан сахилга батгүй болно
гүйцэтгэл, та сая мөнгө, цагаа дэмий үрлээ
Учир нь таны хүчин чармайлт бүтэлгүйтэх тавилантай юм. Зурвас байх ёстой
тодорхой байх: Хэрэв танд эдгээрийн аль нэг эсвэл хэд нь дутуу байгаа бол
ур чадвар, ойлголт / туршлага эсвэл төлөвлөлт / зураг зурах o
хэрэгжүүлэх сахилга бат, энэ нь тахир дутуу болоход хүргэнэ
BI байгууллагын барилгын ажлыг устгах.
Танай баг хангалттай бэлтгэлтэй байна уу? Таны дээр хэн нэгэн байна
Боломжит өргөн уудам аналитик ландшафтыг ойлгодог BI баг
BI орчинд, шаардлагатай техник, технологид
тэр ландшафтыг бий болгох уу? Танай багт хэн нэгэн байна
дэвшилтэт програмын ялгааг таних боломжтой
статик тайлагнал ба OLAP, эсвэл ROLAP ба OLAP-ийн ялгаа юу? Ийн нэг
танай багийн гишүүд замыг нь сайн мэддэг
ханд, энэ нь агуулахад хэрхэн яаж нөлөөлж болох,
агуулах нь олборлолтын гүйцэтгэлийг дэмжиж чадах уу? Гишүүн
багийн үнэ цэнийг ойлгодог dati орон зай эсвэл технологи
агент дээр суурилсан уу? Танд өвөрмөц програмыг үнэлдэг хүн байна уу?
брокерийн технологийн эсрэг ETL хэрэгслүүдийн тухай
Захиа? Хэрэв танд байхгүй бол ав. BI бол илүү их зүйл юм
ALAP-ийн хэвийн атомын давхарга, a
од болон ODS.
Шаардлагыг хүлээн зөвшөөрөх ойлголт, туршлагатай байх
BI болон тэдгээрийн шийдлүүд нь таны чадварыг хангахад чухал үүрэгтэй
хэрэглэгчийн хэрэгцээ, дизайныг зөв албан ёсны болгох
тэдний шийдлийг хэрэгжүүлэх. Хэрэв таны хэрэглэгчийн нийгэмлэг байгаа бол
шаардлагыг тайлбарлахад бэрхшээлтэй байгаа нь багийн ажил юм
агуулах нь энэ ойлголтыг өгдөг. Гэхдээ хэрэв баг
агуулах
жишээ нь, өгөгдсөн BI програмын тодорхой програмыг хүлээн зөвшөөрдөггүй
уул уурхай - энэ нь BI орчны хийх хамгийн сайн зүйл биш юм
ихэвчлэн идэвхгүй хадгаламжаар хязгаарлагддаг. Гэсэн хэдий ч эдгээрийг үл тоомсорлоорой
технологи нь тэдний ач холбогдол, түүний үр нөлөөг бууруулдаггүй
таны бизнесийн тагнуулын боломжууд бий болоход
зохион байгуулалт, түүнчлэн таны боловсруулсан мэдээллийн бүтэц
тушаал дэвших.
Загвар нь дизайны тухай ойлголтыг оруулах ёстой
хоёулаа чадварлаг хувь хүн шаардагдана. Үүнээс гадна дизайн
энэ нь багийн байшингийн философи, ажиглалтыг шаарддаг
стандартууд. Жишээлбэл, хэрэв танай компани байгуулагдсан бол
стандарт платформ эсвэл танай RDBMS-ийг тодорхойлсон болно
платформ даяар стандартчлахыг хүсч байгаа нь ойрхон байна
багийн бүх хүмүүс эдгээр стандартыг дагаж мөрддөг. Ерөнхийдөө нэг
баг нь хэвийн болгох хэрэгцээг (хэрэглэгчдэд) илчилдэг
Communites), гэхдээ баг өөрөө элсэхийг хүсэхгүй байна
компанийн бусад чиглэлээр эсвэл магадгүй бусад салбарт тогтоосон стандартууд
ижил төстэй компаниуд. Энэ нь зөвхөн хоёр нүүртэй байхаас гадна пүүс үүнийг хийхгүй байхыг баталгаажуулдаг
одоо байгаа нөөц, хөрөнгө оруулалтыг ашиглах чадвартай. Энэ нь гэсэн үг биш юм
платформ эсвэл нэгийг нь баталгаажуулах нөхцөл байдал байхгүй болно
стандарт бус технологи; Гэсэн хэдий ч агуулахын хүчин чармайлт
тэд аж ахуйн нэгжийн стандартыг атаархаж хамгаалах ёстой
бизнесийн шаардлага өөрөөр зааж өгөөгүй болно.
BI бүтээхэд шаардлагатай гуравдахь гол бүрэлдэхүүн хэсэг
зохион байгуулалт бол сахилга бат юм.
Энэ нь нийт хувь хүмүүс, хүрээлэн буй орчноос адил хамаарна.
Төслийн төлөвлөгч, ивээн тэтгэгчид, архитекторууд, хэрэглэгчид үүнийг үнэлэх ёстой
компанийн мэдээллийн бүтцийг бий болгоход шаардлагатай сахилга бат.
Дизайнерууд төслийн хүчин чармайлтаа чиглүүлэх ёстой
нийгэм дэх бусад шаардлагатай хүчин чармайлтыг бүрэн дүүрэн хэрэгжүүлэх.
Жишээлбэл, танай компани а
Агуулахын бүрэлдэхүүн хэсэгтэй ERP програм.
Тиймээс ERP-ийн дизайнерууд нь хамтран ажиллах үүрэгтэй
бас өрсөлдөхгүйн тулд агуулахын орчны баг
аль хэдийн эхэлсэн ажлыг хуулбарлах.
Сахилга бат бас эзэмших шаардлагатай сэдэв юм
бүхэл бүтэн байгууллагаар байгуулагддаг бөгөөд ихэвчлэн байгуулагдаж а
гүйцэтгэх түвшин.
Удирдах ажилтнууд боловсруулсан аргыг баримтлахад бэлэн байна уу? А
мэдээллийн агуулгыг бий болгоно гэсэн хандлага
төгсгөл нь аж ахуйн нэгжийн бүх салбарт үнэ цэнийг авчрах болно, гэхдээ магадгүй
энэ нь хувь хүмүүс эсвэл хэлтсийн хөтөлбөрт буулт хийдэг үү? Энэ үгийг санаарай
“Бүх зүйлийг эргэцүүлэн бодох нь нэг зүйлийг бодохоос чухал юм”.
Энэ нь BI байгууллагуудын хувьд үнэн юм.
Харамсалтай нь олон агуулах хүчин чармайлтаа төвлөрүүлдэг
хаяг эсвэл тодорхой хэлтэст үнэ цэнэтэй болгохыг хичээдэг
байгууллагын талаар бага зэрэг анхаарал хандуулж, тодорхой хэрэглэгчид
ерөнхий. Гүйцэтгэх удирдлагаас тусламж хүслээ гэж бодъё
байсан. Багийнхан 90 хоногийн ажлын хариуг өгч байна
-д тодорхойлсон мэдэгдлийн шаардлагыг зөвхөн хүргэхийг багтаасан болно
гүйцэтгэх боловч бүх зүйлийг баталгаажуулдаг dati суурь нь түвшинд холилдсон байдаг
куб технологид нэвтрүүлэхээс өмнө атомын
санал.
Энэхүү инженерийн нэмэлт нь гавъяаг баталгаажуулдаг
werehouse ашиг тус хүртэх болно dati менежерт хэрэгтэй.
Гэсэн хэдий ч гүйцэтгэх удирдлага гадны зөвлөх компаниудтай ярилцсан
4-өөс бага хугацаанд хүргэх ижил төстэй програмыг санал болгосон
долоо хоног.
Байшингийн дотоод багийг чадварлаг гэж үзвэл
менежер сонголттой. -ийн сахилга батыг хэн дэмжиж чадах вэ
худгийг тариалахад нэмэлт инженерчлэл шаардлагатай
мэдээллийн аж ахуйн нэгж эсвэл өөрсдөө хийхээр сонгож болно
хурдан шийднэ. Сүүлийнх нь үнэхээр сонгогдсон бололтой
хэт олон удаа, зөвхөн мэдээллийн савыг бий болгоход үйлчилдэг
үүнээс цөөхөн эсвэл хувь хүн ашиг тустай.
Богино болон урт хугацааны зорилго
Архитекторууд болон төсөл төлөвлөгчид албан ёсоор a
ерөнхий архитектурын урт хугацааны алсын хараа, төлөвлөгөө
BI байгууллагад өсөх. Энэ хослол
богино хугацааны ашиг, урт хугацааны төлөвлөлт
хүчин чармайлт BI хоёр нүүр царайг төлөөлдөг. Богино хугацааны ашиг
Хугацаа нь BI-ийн давталттай холбоотой тал юм
таны агуулах.
Төлөвлөгөөчид, архитекторууд, ивээн тэтгэгчид үүнд анхаарлаа хандуулдаг
бизнесийн тодорхой шаардлагыг хангах. Яг энэ түвшинд байна
физик байгууламжууд баригдаж, технологи худалдан авч,
техникийг хэрэгжүүлж байна. Тэд ямар ч байдлаар нүүр тулдаггүй
тодорхой хэрэглэгчдийн нийгэмлэгийн тодорхойлсон тусгай шаардлага.
Бүх зүйл тодорхой тодорхой шаардлагыг хангахын тулд хийгддэг
тодорхой нийгэмлэгээс.
Харин урт хугацааны төлөвлөлт бол нөгөө тал юм
BI-ийн. Төлөвлөгөө, загвар нь үүнийг баталгаажуулсан газар юм
баригдсан аливаа физик бүтэц, сонгосон технологи,
аж ахуйн нэгж рүү чиглэсэн нүдээр хийсэн техникийг хэрэгжүүлсэн. Болон
нэгдмэл байдлыг хангасан урт хугацааны төлөвлөлт
бизнесийн үр өгөөжийг хүн бүрт хүртэх шаардлагатай
богино хугацааны ашиг олдог.
BI-ын хүчин чармайлтаа зөвтгөөрэй
Un өгөгдлийн агуулах дангаараа ямар ч үнэ цэнэгүй. Бусад нь
Технологийн хооронд өвөрмөц үнэ цэнэ байхгүй
агуулах ба хэрэгжүүлэх арга техник.
Аливаа агуулахын хүчин чармайлтын үнэ цэнэ үйлдлээс олддог
агуулахын орчин, агуулгын үр дүнд гүйцэтгэсэн
цаг хугацааны явцад боловсруулсан мэдээлэл. Энэ бол ойлгох ёстой чухал цэг юм
ямар нэгэн санаачилгын үнэ цэнийг үнэлэх оролдлого хийхээс өмнө
гэр.
Ихэнх тохиолдолд архитекторууд болон төлөвлөгчид үнэ цэнийг ашиглахыг хичээдэг
агуулахын физик болон техникийн бүрэлдэхүүн хэсэг нь үнэн хэрэгтээ үнэ цэнэ юм
эерэгээр нөлөөлсөн бизнесийн үйл явцыг бий болгодог
агуулах, сайн олж авсан мэдээлэл.
BI-г үүсгэн байгуулахад тулгардаг бэрхшээл энд байна: Та хөрөнгө оруулалтаа хэрхэн зөвтгөх вэ?
Байшин өөрөө ямар ч үнэ цэнэгүй бол дизайнерууд
төсөл нь ашиг тусыг судалж, тодорхойлж, албан ёсны болгох ёстой
агуулахыг ашиглах хүмүүст хүрсэн
тодорхой бизнесийн үйл явц эсвэл үнэ цэнийг сайжруулах
хамгаалагдсан мэдээлэл эсвэл хоёулаа.
Сэдвүүдийг хүндрүүлэхийн тулд аливаа бизнесийн үйл явц
агуулахын хүчин чармайлтын нөлөөнд автсан нь ашиг тусаа өгөх боломжтой
"их" эсвэл "бага зэрэг". Нэлээд давуу талууд нь a
Хөрөнгө оруулалтын өгөөжийг (ROI) хэмжих бодит хэмжүүр – ж.нь
Жишээ нь, бараа материалыг тодорхой хугацаанд нэмэлт хугацаагаар эргүүлэх
тодорхой буюу тээвэрлэлтийн зардал багатай. Илүү их
Сайжруулсан хандалт гэх мэт бага зэргийн ашиг тусыг тодорхойлоход хэцүү байдаг
мэдээлэл, бодит үнэ цэнийн хувьд.
Мэдэхийн тулд төслөө холбоно уу
бизнесийн хүсэлтүүд
Төслийн дизайнерууд ихэвчлэн үнэ цэнийг холбохыг оролддог
аж ахуйн нэгжийн аморф зорилготой агуулахын . гэж мэдэгдэж байна
“Агуулахын үнэ цэнэ нь бидний чадвараас шалтгаалдаг
стратегийн хүсэлтийг хангана” гэж бид таатайгаар нээж байна
яриа. Гэхдээ энэ нь дангаараа эсэхийг тодорхойлоход хангалтгүй юм
агуулахад оруулсан хөрөнгө оруулалт нь утга учиртай. Давталтуудыг холбох нь дээр
тусгай арилжааны хүсэлт, тэмдэглэл бүхий агуулахын .
ROI хэмжинэ
Агуулахын нөхцөлд ROI тооцоолох боломжтой
ялангуяа хэцүү. Энэ нь хар тугалга бол ялангуяа хэцүү байдаг
тодорхой давталтын зарчим нь биет бус зүйл юм уу
хэмжихэд хялбар. Судалгаанаас харахад хэрэглэгчид үүнийг ойлгодог
BI санаачлагын хоёр гол давуу тал:
▪ Шийдвэр гаргах чадварыг бий болгох
▪ Мэдээллийн хүртээмжийг бий болгох
Эдгээр хөнгөлөлтүүд нь зөөлөн (эсвэл бага зэргийн) хөнгөлөлтүүд юм. Харахад амархан
Бид хатуу ирмэг дээр үндэслэн ROI-г хэрхэн тооцоолох вэ (o
их) тээврийн зардлыг бууруулах гэх мэт, гэхдээ яаж
Бид илүү сайн шийдвэр гаргах чадварыг хэмждэг үү?
Төсөл төлөвлөгчдөд энэ нь мэдээжийн хэрэг тулгардаг
Тэд компанийг тодорхой нэг зүйлд хөрөнгө оруулахыг оролдож байна
агуулахын хүчин чармайлт. Борлуулалтыг нэмэгдүүлэх эсвэл зардлыг бууруулах
Тэд BI орчныг удирддаг гол сэдэв байхаа больсон.
Үүний оронд та бизнесийн хүсэлтэд хандах хандалт хайж байна
Мэдээллийн хувьд хамгийн сайн нь тодорхой хэлтэс боломжтой
илүү хурдан шийдвэр гаргах. Эдгээр нь стратегийн хөшүүрэг болох a
Энэ нь пүүсийн хувьд адил чухал боловч чухал юм
илүү хоёрдмол утгатай бөгөөд бодит хэмжигдэхүүнээр тодорхойлоход илүү хэцүү.
Энэ тохиолдолд ROI-ийг тооцоолох нь хамааралгүй бол төөрөгдүүлж болзошгүй юм.
Төслийн дизайнерууд үнэ цэнийг харуулах чадвартай байх ёстой
-д хөрөнгө оруулах эсэхээ удирдах албан тушаалтнуудын хувьд бодитой
тодорхой давталт нь чухал юм. Гэхдээ бид шинээр санал болгохгүй
ROI-г тооцоолох арга, мөн бид ямар нэгэн дэмжигч эсвэл аргумент гаргахгүй
үүний эсрэг.
Үндсэн зарчмуудыг хэлэлцсэн олон нийтлэл, ном байдаг
ROI тооцоолох. үнэ цэнэ гэх мэт онцгой үнэ цэнийн саналууд байдаг
Гартнер гэх мэт бүлгүүдийн санал болгож буй хөрөнгө оруулалтын (VOI) дээр
судлах. Үүний оронд бид аливаа зүйлийн үндсэн тал дээр анхаарлаа төвлөрүүлэх болно
ROI эсвэл бусад үнэ цэнийн саналыг анхаарч үзэх хэрэгтэй.
ROI ашиглаж байна
"Зөөлөн" ашиг тусын эсрэг "хатуу" ашиг тусын тухай маргаанаас гадна
BI-ийн хүчин чармайлттай холбоотой бусад асуудлуудыг анхаарч үзэх хэрэгтэй
бид ROI хэрэглэх үед. Жишээлбэл:
Хэт их хэмнэлтийг ирэх DW хүчин чармайлттай холбон тайлбарлаж байна
ямар ч тохиолдолд
Танай компани архитектураас шилжсэн гэж бодъё
тархсан UNIX орчинд үндсэн фрэйм. Тэгэхээр ямар ч
тэрхүү хүчин чармайлтаар хэрэгжиж болох (эсвэл үгүй ч байж болох) хэмнэлт
дангаар хамааруулж болохгүй, хэрэв бүгдэд нь (?), to
агуулах.
Бүх зүйлийг нягтлан бодохгүй байх нь үнэтэй. Мөн хийх зүйл олон байна
анхааралдаа авна. Дараах жагсаалтыг анхаарч үзээрэй.
▪ Эхлэх зардал, түүний дотор техник эдийн засгийн үндэслэл.
▪ Холбогдох хадгалалт бүхий зориулалтын техник хангамжийн зардал e
харилцаа холбоо
▪ Програм хангамжийн зардал, түүний дотор менежмент dati болон өргөтгөлүүд
клиент/сервер, ETL програм хангамж, DSS технологи, хэрэгслүүд
дүрслэл, хуваарь, урсгалын програмууд
ажил болон мөрдөх программ хангамж, .
▪ Бүтцийн зураг төслийн зардал dati, хэрэгжсэнээр, болон
-ийн оновчлол
▪ Програм хангамж хөгжүүлэх зардал хүчин чармайлттай шууд холбоотой
BI
▪ Гэрийн тусламжийн зардал, түүний дотор оновчлол
гүйцэтгэл, түүний дотор програм хангамжийн хувилбарын хяналт e
туслах үйл ажиллагаа
"Big-Bang" ROI-г хэрэгжүүл.
Агуулахыг ганцхан бөгөөд асар том хүчин чармайлт болгон хэрэгжүүлэх
амжилтгүй болох нь гарцаагүй тул санаачлагын ROI-г бас тооцоол
Томоохон аж ахуйн нэгжийн санал нь гайхалтай бөгөөд дизайнерууд
бүхэл бүтэн үнэ цэнийг үнэлэх сул оролдлого хийсээр байна
хүчин чармайлт.
Учир нь дизайнерууд мөнгөний үнэ цэнийг өгөхийг хичээдэг
үүнийг нийтээр мэдэж, хүлээн зөвшөөрсөн бол аж ахуйн нэгжийн санаачилгаар
Тодорхой давталтыг тооцоолоход хэцүү юу? Энэ нь яаж боломжтой вэ? Тийм биш
цөөн хэдэн үл хамаарах зүйлээр боломжтой. Битгий ингэ.
Одоо бид тооцоолохдоо юу хийх ёсгүйг тогтоосон
ROI, энд тодорхойлоход туслах хэдэн цэгүүд байна
таны BI хүчин чармайлтын үнэ цэнийг тооцох найдвартай үйл явц.
ROI зөвшөөрөл авах. Таныхаас үл хамааран
Таны BI-ийн хүчин чармайлтын үнэ цэнийг тооцоолох арга техникийг сонгох нь зайлшгүй шаардлагатай
Төсөл төлөвлөгчийг оролцуулан бүх талууд тохиролцсон байх;
корпорацийн ивээн тэтгэгчид болон удирдлагууд.
ROI-г тодорхойлох боломжтой хэсгүүдэд хуваа. Орох зайлшгүй алхам
ROI-ийн үндэслэлтэй тооцоо нь энэ тооцоог a дээр төвлөрүүлэх явдал юм
тодорхой төсөл. Энэ нь танд үнэ цэнийг тооцоолох боломжийг олгоно
хангагдсан бизнесийн тодорхой шаардлагад тулгуурлан
Зардлыг тодорхойл. Дээр дурдсанчлан олон тооны зардал гарах ёстой
авч үзсэн. Цаашилбал, зардалд зөвхөн холбогдох зардлыг багтаах ёсгүй
нэг давталтаас гадна холбогдох зардалд
компанийн стандартад нийцэж байгаа эсэхийг баталгаажуулах.
Ашиг тусыг тодорхойлох. ROI-г шаардлагуудтай тодорхой холбох замаар
тодорхой арилжаа, бид тодорхойлох боломжтой байх ёстой
шаардлагыг хангахад хүргэх үр өгөөж.
Удахгүй болох ашгийн хувьд зардал, үр ашгийг бууруулна. Энэ бол зам юм
Үнэлгээгээ өнөөгийн цэвэр үнэ цэнэд үндэслэх хамгийн сайн арга
(NPV) нь ирээдүйн үнэ цэнийг урьдчилан таамаглахыг оролдохоос ялгаатай
ирээдүйн орлого.
ROI-ээ хамгийн бага хэмжээнд хуваах цагийг барь. БА'
Энэ нь танайд удаан хугацаанд ашиглагдаж байсныг сайн баримтжуулсан
ROI.
Нэгээс олон ROI томъёог ашиглана уу. Үүнд зориулсан олон арга байдаг
ROI-ийн таамаглал ба та аль нэгийг ашиглах эсэхээ төлөвлөх хэрэгтэй
нэмээд өнөөгийн цэвэр үнэ цэнэ, санал хүсэлтийн дотоод хурд
(IRR) ба сэргээх.
Дахин давтагдах үйл явцыг тодорхойлох. Энэ нь тооцоолоход маш чухал юм
аливаа урт хугацааны үнэ цэнэ. Үүнийг баримтжуулсан байх ёстой a
төслийн бүх дэд дарааллаар нэг давтагдах процесс a
дага.
Жагсаалтад орсон асуудлууд нь мэргэжилтнүүдийн тодорхойлсон хамгийн түгээмэл асуудлууд юм
байшингийн орчны тухай. Удирдлагын шаардлага
"Big-Bang" ROI хүргэх нь маш ойлгомжгүй юм. Хэрэв та бүгдийг эхлүүлбэл
Таны ROI тооцооллыг тодорхойлох боломжтой, бодитой хэсэг болгон хувааж, та
ROI-ийн үнэн зөв үнэлгээг тооцоолох сайхан боломж.
ROI ашиг тусын талаархи асуултууд
Зөөлөн ч бай, хатуу ч бай ямар ч давуу талтай та хэрэглэж болно
үнэ цэнийг тодорхойлох зарим үндсэн асуултууд. руу
Жишээ нь энгийн масштабын системийг ашиглан 1-ээс 10 хүртэл, та
Та дараахь зүйлийг ашиглан аливаа хүчин чармайлтын үр нөлөөг хянах боломжтой
Доманд:
▪ Та ойлголтыг хэрхэн үнэлэх вэ? dati үүнийг дагаж
танай компанийн төсөл?
▪ Үүний үр дүнд үйл явцын сайжруулалтыг та хэрхэн тооцох вэ
энэ төсөл?
▪ Та одоо шинэ ойлголт, дүгнэлтийн үр нөлөөг хэрхэн хэмжих вэ?
Энэ давталтаар боломжтой болсон
▪ Компьютерийн шинэ орчин ямар нөлөөлсөн бэ e
сурсан зүйлийнхээ үр дүнд гүйцэтгэх үү?
Хэрэв эдгээр асуултын хариулт цөөхөн байвал энэ нь боломжтой юм
Аж ахуйн нэгж нь оруулсан хөрөнгө оруулалтын үнэ цэнэтэй биш юм. Өндөр үнэлгээтэй асуултууд
оноо нь чухал ач холбогдолтой үнэ цэнийн өсөлтийг харуулж байна
цаашдын судалгаанд гарын авлага болдог.
Жишээлбэл, үйл явцыг сайжруулах өндөр оноо
Энэ нь загвар зохион бүтээгчдийг үйл явц хэрхэн явагдаж байгааг харахад хүргэх ёстой
сайжруулсан. Та зарим эсвэл бүх ашиг олж байгааг олж мэдэх болно
тэдгээр нь бодитой байдаг тул мөнгөн үнэ цэнэ нь амархан байж болно
хэрэглэсэн.
Эхний давталтаас хамгийн их ашиг хүртэх
агуулах
Таны бизнесийн хүчин чармайлтын хамгийн том үр дүн нь ихэвчлэн
эхний хэдэн давталт. Эдгээр эрт хүчин чармайлт нь уламжлал ёсоор
олон нийтэд хамгийн хэрэгтэй мэдээллийн агуулгыг бий болгох e
дараа нь технологийн үндэс суурийг тавих тусламжийг тогтоодог
BI програмууд.
Ихэвчлэн дараагийн дараалал бүр dati -ийн төслийн
агуулах нь аж ахуйн нэгжид улам бага нэмэлт үнэ цэнийг авчирдаг
ерөнхий. Энэ нь давталт амжилтгүй болсон тохиолдолд ялангуяа үнэн юм
шинэ аргумент нэмдэг эсвэл шинэ аргументийн хэрэгцээг хангахгүй байна
хэрэглэгчийн нийгэмлэг.
Энэ хадгалах онцлог нь стект мөн хамаарна
-аар өсдөг dati түүхчид. Учир нь дараагийн хүчин чармайлт илүү ихийг шаарддаг
dati ба түүнээс дээш dati цаг хугацааны явцад агуулахад цутгаж, ихэнх
dati ашигласан шинжилгээнд хамаарал багатай болно. Эдгээр dati унтаж байна
ихэвчлэн дууддаг dati унтаж байгаа бөгөөд тэднийг байлгах нь үргэлж үнэтэй байдаг, учир нь
тэдгээрийг бараг ашигладаггүй.
Төслийн ивээн тэтгэгчдийн хувьд энэ нь юу гэсэн үг вэ? Үндсэндээ би
Эхний ивээн тэтгэгчид хөрөнгө оруулалтын зардлаас илүү их хувийг хуваалцдаг.
Энэ нь анхдагч, учир нь тэдгээр нь давхаргыг бий болгоход түлхэц болдог
том агуулахын нөөц, технологийн орчин,
түүний дотор органик.
Гэхдээ эдгээр эхний алхмууд нь хамгийн өндөр үнэ цэнийг агуулдаг тул дизайнерууд
Төсөл нь ихэвчлэн хөрөнгө оруулалтыг зөвтгөх ёстой.
Таны BI санаачилгын дараа хийгдсэн төслүүд зардалтай байж болно
доогуур (эхнийхтэй харьцуулахад) ба шууд, гэхдээ бага үнэ цэнэтэй
аж ахуйн нэгжид.
Мөн байгууллагын эзэд анхаарч эхлэх хэрэгтэй
-ийн хуримтлалыг хаях dati мөн хамаарал багатай технологиуд.
Өгөгдөл олборлолт: Олборлолт мэдээ
Олон тооны архитектурын бүрэлдэхүүн хэсгүүд нь өөрчлөлтийг шаарддаг
өгөгдөл олборлох технологи, техник
жишээлбэл, сонирхлын цэгүүдийг шалгах өөр өөр "агентууд"
хэрэглэгчид, компанийн үйлдлийн системүүд болон ижил dw. Эдгээр
агентууд нь дэвшилтэт мэдрэлийн сүлжээнд сургагдсан байж болно
pot чиг хандлага, тухайлбал ирээдүйн бүтээгдэхүүний эрэлт дээр суурилсан
борлуулалтын урамшуулал; дүрэмд суурилсан хөдөлгүүрүүд
багцад хариу үйлдэл үзүүлэх өгөгдөл нөхцөл байдал, жишээлбэл, оношлогоо
эмнэлгийн болон эмчилгээний зөвлөмж; эсвэл бүр энгийн агентууд
онцгой байдлын талаар ахлах менежерүүдэд мэдээлэх үүрэгтэй (дээд
удирдах ажилтнууд). Ерөнхийдөө эдгээр олборлох процессууд dati si
бодит цаг хугацаанд шалгах; тиймээс тэд нэгдмэл байх ёстой
-ийн хөдөлгөөнөөр бүрэн dati стесси.
Онлайн аналитик боловсруулалт
Онлайн аналитик
Зүсэх, зүсэх, өнхрүүлэх, өрөмдөх чадвар
мөн шинжилгээ хийнэ
хэрвээ, багцын зорилго, хамрах хүрээний хүрээнд байна
IBM технологи. Жишээлбэл, аналитик эмчилгээний функцууд
DB2-д онлайн (OLAP) байдаг бөгөөд энэ нь хэмжээст дүн шинжилгээг авчирдаг
-ийн хөдөлгүүр Өгөгдлийн сан ижил .
Функцууд нь SQL-д хэмжээст хэрэглүүрийг нэмдэг
DB2-ийн байгалийн хэсэг байх бүх давуу талыг ашиглах. Өөр
OLAP интеграцийн жишээ бол олборлох хэрэгсэл болох DB2 юм
OLAP анализатор сервер. Энэ технологи нь шоо дөрвөлжин
DB2 OLAP сервер нь хурдан бөгөөд автоматаар ажиллах болно
-ийн утгыг олох, тайлагнах зорилгоор дүн шинжилгээ хийсэн dati ер бусын эсвэл гэнэтийн
арилжааны шинжээчид бүх шоо . Эцэст нь, функцууд
DW төв нь архитекторчдыг шалгах арга хэрэгсэл, бусад зүйлсээр хангадаг
бусад зүйлс, нэг хэсэг болгон DB2 OLAP серверийн кубыг профиль
ETL процессуудын мөн чанар.
Орон зайн шинжилгээ Орон зайн шинжилгээ
Орон зай нь аналитик зангуу (дамжуулагч) -ийн талыг төлөөлдөг.
панорама хийхэд хэрэгтэй
өргөн аналитик (цаг хугацаа нь нөгөө хагасыг илэрхийлдэг). Атомын түвшин
Зураг 1.1-д үзүүлсэн агуулахын (атомын түвшний)
цаг хугацаа, орон зайн аль алиных нь үндсийг багтаасан болно. Бичлэгүүд
Цаг хугацаа, хаягийн мэдээллийн цаг дээр суурилсан зангуу шинжилгээ
сансраас зангууны шинжилгээ. Цагийн тэмдэг
цаг тухайд нь дүн шинжилгээ хийж, мэдээллийн удирдамжийг чиглүүлэх
орон зайн шинжилгээ. Диаграмм нь геокодлох үйл явцыг харуулж байна
хаягийг газрын зураг дээрх цэгүүд эсвэл орон зайн цэгүүд болгон хувиргах
ингэснээр зай, дотор/гадаад гэх мэт ойлголтууд байж болно
шинжилгээнд ашигладаг - атомын түвшинд болон орон зайн шинжилгээнд хийдэг
Шинжээчдийн хүртээл болгосон. IBM өргөтгөлүүдээр хангадаг
Байгаль орчны системийн судалгааны хүрээлэн (ESRI)-тай хамтран боловсруулсан сансар огторгуй,
al Өгөгдлийн сан DB2 ингэснээр орон зайн объектууд байж болно
ердийн нэг хэсэг болгон хадгалдаг Өгөгдлийн сан харилцааны. db2
Spatial Extenders, тэд мөн бүх SQL өргөтгөлүүдийг хангадаг
орон зайн шинжилгээний давуу талыг ашиглах. Жишээлбэл, SQL өргөтгөлүүдээс
тухай асуулт
хаяг хоорондын зай эсвэл цэг нь тухайн газрын дотор эсвэл гадна байгаа бол
тодорхойлсон олон өнцөгт, орон зайн аналитик стандарт юм
сунгагчид. Дэлгэрэнгүй мэдээллийг 16-р бүлгээс үзнэ үү.
Өгөгдлийн сан-Resident Tools Tools Өгөгдлийн сан-
Оршин суугч
DB2 нь SQL BI-резидентэд туслах олон боломжуудтай
дүн шинжилгээ хийх үйл ажиллагаанд. Үүнд:
▪ Шинжилгээ хийх рекурсын функцүүд, тухайлбал “ол
бүх боломжит нислэгийн замууд сан Франциско a Нью-Йорк".
▪ Эрэмбэлэх аналитик функцууд, хуримтлагдсан функцууд, куб
ихэвчлэн тохиолддог ажлуудыг хөнгөвчлөхийн тулд цуваа
зөвхөн OLAP технологитой бол одоо байгалийн нэг хэсэг болсон
-ийн хөдөлгүүр Өгөгдлийн сан
▪ Үр дүнг агуулсан хүснэгт үүсгэх чадвар
-ийн худалдагчид Өгөгдлийн сан удирдагчид BI чадавхиас илүүтэй холилддог
онд Өгөгдлийн сан стессо.
-ийн гол нийлүүлэгчид мэдээллийн сан -аас илүү хольж байна
BI-ийн функциональ байдал Өгөгдлийн сан стессо.
Энэ нь les-ийн хамгийн сайн гүйцэтгэл, илүү олон гүйцэтгэлийн сонголтыг өгдөг
BI шийдлүүд.
DB2 V8-ийн онцлог, функцуудыг авч үзсэн болно
дараах бүлгүүдэд дэлгэрэнгүй:
Техникийн архитектур ба мэдээллийн менежментийн үндэс
(5-р бүлэг)
▪ DB2 BI-ийн үндэс (Бүлэг 6)
▪ DB2 Материалжуулсан асуулгын хүснэгтүүд (Materialized Query
Хүснэгтүүд) (7-р бүлэг)
▪ DB2 OLAP функцууд (Бүлэг 13)
▪ DB2 Сайжруулсан BI функцууд болон функцууд (Сайжруулсан BI
Онцлогууд ба функцууд) (15-р бүлэг)
Мэдээлэл хүргэх хялбаршуулсан систем
Хүргэлтийн систем dati хялбаршуулсан
Зураг 1.1-д үзүүлсэн архитектурт хэд хэдэн бүтэц орно
тогтц dati физик. Нэг нь агуулах юм dati үйл ажиллагааны.
Ерөнхийдөө ODS нь объект хандалтат,
нэгдсэн ба одоогийн. Та дэмжихийн тулд ODS барих уу, жишээ нь
Жишээлбэл, борлуулалтын алба. ODS борлуулалт нэмэгдэнэ dati
олон янзын системээс, гэхдээ зөвхөн хадгалдаг, жишээ нь
Жишээ нь, өнөөдрийн гүйлгээ. ODS-ийг шинэчлэх боломжтой
бүр өдөрт хэд хэдэн удаа. Үүний зэрэгцээ, үйл явц
түлхэх i dati бусад хэрэглээнд нэгтгэсэн. Энэ байгууламж нь
нэгтгэх зорилгоор тусгайлан боловсруулсан dati одоогийн ба динамик e
бодит цагийн аналитикийг дэмжих магадлалтай нэр дэвшигч байх болно,
үйлчилгээний төлөөлөгчдийг хэрхэн хангах хэрэглэгчид борлуулалтын мэдээлэл
борлуулалтын чиг хандлагын мэдээллийг гаргаж авах замаар хэрэглэгчийн урсгал
агуулахаас өөрөө. Зураг 1.1-д үзүүлсэн өөр нэг бүтэц
dw-ийн албан ёсны статус. Зөвхөн энэ газар биш
шаардлагатай интеграцийн гүйцэтгэл, чанар dati, е
-ийн өөрчлөлтийн тухай dati хувьцаа ирж байна, гэхдээ энэ нь бас байна
найдвартай, түр хадгалах газар dati үүнийг давтсан
бодит цагийн аналитикт ашиглаж болно. Хэрэв та шийдсэн бол
ODS эсвэл үе шатыг ашиглах, нэг
эдгээр бүтцийг дүүргэх хамгийн сайн хэрэгслүүдийн нэг dati ашиглах
өөр өөр үйлдлийн эх сурвалж нь DB2-ийн нэг төрлийн бус тархсан асуулга юм.
Энэ чадварыг DB2 нэмэлт функцээр хангадаг
DB2 Relational Connect (зөвхөн асуулга) гэж нэрлэгддэг ба DB2-ээр дамжуулан
DataJoiner (асуулт өгдөг тусдаа бүтээгдэхүүн,
оруулах, шинэчлэх, цуцлах боломж a
нэг төрлийн бус тархсан RDBMS).
Энэ технологи нь архитекторуудад боломжийг олгодог dati уях dati di
аналитик процесс бүхий үйлдвэрлэл. Зөвхөн технологи биш
бараг бүх хуулбарлах хүсэлтэд дасан зохицох
Тэд бодит цагийн дүн шинжилгээ хийж магадгүй, гэхдээ энэ нь
Тэд мөн олон төрлийн суурьтай холбогдож болно dati дэлгэрэнгүй
алдартай, үүнд DB2, Oracle, Sybase, SQL Server,
Informix болон бусад. DB2 DataJoiner-ийг бөглөхөд ашиглаж болно
бүтэц dati ODS эсвэл хүснэгт гэх мэт албан ёсны
нөхөн сэргээх зориулалттай агуулахад байнгын төлөөлөлтэй
шуурхай шинэчлэлтүүд эсвэл худалдах. Байгалийн,
эдгээр ижил бүтэц dati ашиглан дүүргэж болно
хуулбарлахад зориулагдсан өөр нэг чухал технологи dati, IBM
DataPropagator Relational. (DataPropagator бол тусдаа бүтээгдэхүүн юм
төвийн системүүдийн хувьд. DB2 UNIX, Linux, Windows болон OS/2 орно
хуулбарлах үйлчилгээ dati стандарт шинж чанар).
Хөдлөх өөр нэг арга dati эргэн тойронд үйл ажиллагаа явуулж байна
аж ахуйн нэгжийн хувьд бусад тохиолдолд аж ахуйн нэгжийн хэрэглээний интегратор юм
мессеж зуучлагч гэж нэрлэгддэг.Энэ
Өвөрмөц технологи нь төвлөрсөн төвлөрсөн хяналтыг бий болгодог
(онилох) ба хөдөл dati компанийн эргэн тойронд. IBM-д брокер бий
хамгийн өргөн хэрэглэгддэг мессежийн MQSeries эсвэл хувилбар
-ийн шаардлагыг агуулсан бүтээгдэхүүний э-худалдаа, IBM
WebSphere MQ.
MQ-г хэрхэн дэмжих талаар дэлгэрэнгүй ярилцахыг хүсвэл a
агуулах болон BI орчинд зочилно уу вэб сайт номын. Одоохондоо ийм байна
Энэ технологи нь маш сайн хэрэгсэл гэдгийг хэлэхэд хангалттай
авах ба хувиргах (MQSeries Integrator ашиглан) dati
BI шийдлүүдэд ажилд авсан зорилтот ажилтнууд. Тэнд
MQ технологийг UDB V8-д нэгтгэж, багцалсан
Энэ нь мессежийн дарааллыг одоо удирдах боломжтой гэсэн үг юм
Тэд DB2 хүснэгтүүд шиг. Гагнуурын тухай ойлголт
дараалалд орсон мессежүүд болон орчлон ертөнц Өгөгдлийн сан харилцааны толгойнууд
-ийн хүчирхэг хүргэх орчинд чиглэсэн dati.
Тэг хоцролт тэг хоцролт
IBM-ийн стратегийн эцсийн зорилго бол хоцрогдлын шинжилгээ юм.
тодорхойлсончлон
Gartner, BI систем нь дүгнэлт хийх, өөртөө шингээх чадвартай байх ёстой
мөн хүсэлтийн дагуу шинжээчдэд мэдээлэл өгөх. Сорилт,
Мэдээж яаж холих вэ гэдэгт л байгаа dati одоогийн болон бодит цаг хугацаанд
и зэрэг шаардлагатай түүхэн мэдээлэлтэй dati холбогдох загвар/of
чиг хандлага буюу гаргаж авсан ойлголтыг дүрслэх
үйлчлүүлэгч
Ийм мэдээлэлд жишээлбэл, таних зэрэг орно хэрэглэгчид ad
өндөр эсвэл бага эрсдэл эсвэл ямар бүтээгдэхүүн i хэрэглэгчид тэд маш их худалдан авах болно
Магадгүй тэдний тэргэнцэрт бяслаг байгаа байх
худалдан авалт.
Хоцролтыг тэглэх нь үнэндээ хоёроос хамаарна
Үндсэн механизмууд:
▪ Бүрэн нэгтгэх dati -тай задлан шинжилдэг
тогтоосон техник, BI-ийн боловсруулсан багаж хэрэгслээр
▪ Хүргэлтийн систем dati гэдгийг баталгаажуулах үр дүнтэй
бодит цагийн дүн шинжилгээ хийх боломжтой
Хоцролтыг тэглэх эдгээр урьдчилсан нөхцөл нь хоёроос ялгаатай биш юм
IBM-ээс тогтоосон болон дээр дурдсан зорилтууд.
-ийн нягт холболт dati хөтөлбөрийн нэг хэсэг юм
IBM-ээс зохион байгуулсан саадгүй интеграцчилал. Мөн системийг бий болгох
хүргэх dati үр ашигтай байх нь бүрэн хамааралтай
хүргэх үйл явцыг хөнгөвчлөх боломжтой технологи
dati. Үүний үр дүнд IBM-ийн гурван зорилгын хоёр нь маш чухал юм
гуравдахь болгох. IBM нь ухамсартайгаар өөрийгөө хөгжүүлж байна
Хоцролтыг тэглэх технологи нь бодит байдал юм
агуулахын хүчин чармайлт.
Дүгнэлт / Синтез
BI байгууллага нь замын зураглалыг гаргадаг
орчиноо бүрдүүл
давталттайгаар. хэрэгцээнд нийцүүлэн тохируулах ёстой
Таны бизнес, одоогийн болон ирээдүйн аль алинд нь. Архитектурын алсын хараагүй
өргөн, хувьцааны төлөөлөгч нь арай илүү байна
бага зэрэг хийдэг санамсаргүй төв агуулахын хэрэгжилт
өргөн хүрээтэй, мэдээллийн аж ахуйн нэгжийг бий болгох.
Төслийн менежерүүдэд тулгарч буй хамгийн эхний саад бэрхшээл бол үүнийг хэрхэн зөвтгөх явдал юм
BI байгууллагыг хөгжүүлэхэд шаардлагатай хөрөнгө оруулалт.
ROI тооцоолол нь гол тулгуур хэвээр байна
агуулахын ололт амжилт, энэ нь улам хэцүү болж байна
яг урьдчилан таамаглах. Энэ нь бусад аргуудыг бий болгоход хүргэсэн
Та мөнгөө авах эсэхээ шийдэх. The
хөрөнгө оруулалтын үнэ цэнэ2 (VOI), жишээ нь худалдан авдаг
шийдэл болгон.
Энэ нь архитекторуудын үүрэг юм dati болон төсөл төлөвлөгчид дээр
зориудаар үүсгэж, холбоод мэдээллээр хангах
хэрэглэгчид зөвхөн sui үйлчилгээ үзүүлэхгүй dati. байдаг
хоёрын хооронд асар их ялгаа. Мэдээлэл бол хүний хийдэг зүйл юм
шийдвэр гаргах үйл явц, үр дүнтэй байдлын ялгаа; харьцангуй, би
dati Тэд энэ мэдээллийг олж авах барилгын блокууд юм.
Эх сурвалжийг шүүмжилсэн ч гэсэн dati хүсэлтийг шийдвэрлэх
Бизнесийн хувьд BI орчин илүү том үүрэг гүйцэтгэх ёстой
мэдээллийн агуулгыг бий болгоход. Бид авах ёстой
нэмэлт арга хэмжээг цэвэрлэх, нэгтгэх, хувиргах эсвэл
бусад тохиолдолд мэдээллийн агуулгыг бий болгох, үүний дагуу
хэрэглэгчид арга хэмжээ авах боломжтой тул бид эдгээрийг баталгаажуулах хэрэгтэй
үйлдлүүд болон тэдгээр шийдвэрүүд үндэслэлтэй тохиолдолд санал хүсэлттэй байна
BI орчинд. Хэрэв бид зөвхөн дээр үйлчлэх агуулахыг шилжүүлэх юм бол dati,
Хэрэглэгчдийн холбоо контентыг бий болгоно гэдэгт итгэлтэй байна
арга хэмжээ авахад шаардлагатай мэдээлэл. Энэ нь тэдний
олон нийт илүү сайн шийдвэр гаргах боломжтой болно, гэхдээ аж ахуйн нэгж
ашигласан мэдлэг дутмаг байдлаас болж зовж шаналж байна.
он сар өдөр Архитекторууд болон төсөл төлөвлөгчид төслүүдийг санаачилдаг
BI орчинд тусгайлан тэд аж ахуйн нэгжийн өмнө хариуцлага хүлээдэг
томоор нь. Энэ хоёр шинж чанарын энгийн жишээ
BI-ийн давталтын нүүр царайг эх сурвалжаас олж болно dati. Бүхий л
dati тодорхой арилжааны хүсэлтийг хүлээн авсан байх ёстой
эхний атомын давхаргад оршин суудаг. Энэ нь хөгжлийг баталгаажуулдаг
байгууллагын мэдээллийн хөрөнгө, түүнчлэн удирдах, чиглүүлэх
давталтад тодорхойлсон хэрэглэгчийн тодорхой хүсэлтүүд.
Ямар байшинтай вэ?
Өгөгдлийн агуулах энэ нь мэдээллийн системийн архитектурын зүрх юм
1990 оноос хойш мэдээллийн үйл явцыг дэмждэг
нэгдсэн платформ dati түүхийг хожим нь үндэс болгон авсан
шинжилгээ. THE өгөгдлийн агуулах а-д нэгтгэх хялбар байдлыг санал болгож байна
үл нийцэх хэрэглээний системүүдийн ертөнц. Огноо
агуулах нь моод болж хувирсан. Өгөгдлийн агуулах
зохион байгуулж цээжлэх i dati мэдээллийн үйл явцад зайлшгүй шаардлагатай e
урт хугацааны түүхэн цаг хугацааны хэтийн төлөвийн үндсэн дээр аналитик. Бүгд
Энэ нь барилгын ажилд ихээхэн бөгөөд байнгын хүчин чармайлт шаарддаг ба
засвар үйлчилгээнд өгөгдлийн агуулах.
Тэгэхээр юу вэ а өгөгдлийн агуулахУу? А өгөгдлийн агуулах ба:
▪ сэдэв рүү чиглэсэн
▪ нэгдсэн систем
▪ цаг хугацааны өөрчлөлт
▪ тогтворгүй (цуцлахгүй)
-ийн цуглуулга dati дахь удирдлагын шийдвэрийг дэмжихэд ашигладаг
үйл явцын хэрэгжилт.
I dati оруулсан өгөгдлийн агуулах ихэнхэд нь үүсдэг
үйл ажиллагааны орчноос тохиолдлууд. The өгөгдлийн агуулах нэгээр бүтээгдсэн
бусад хэсгээс биет байдлаар тусгаарлагдсан хадгалах нэгж
агуулсан систем dati өмнө нь боловсруулсан
орчноос авсан мэдээлэл дээр ажилладаг програмууд
үйл ажиллагааны.
А-ийн шууд тодорхойлолт өгөгдлийн агуулах нарийн судлах нь зүйтэй
чухал сэдэл, утга учир байгаа тул тайлбар
агуулахын шинж чанарыг тодорхойлсон сан.
СЭДВИЙН ЧИГЛЭЛИЙН ЧИГЛЭЛ
СЭДЭВТ
Эхний онцлог нь а өгөгдлийн агуулах чиглэсэн байгаа юм
компанийн томоохон тоглогчид. дамжуулан үйл явцын гарын авлага
dati Энэ нь илүү сонгодог аргаас ялгаатай юм
програмуудыг процесс, функцэд чиглүүлэх,
арга нь ихэнх хүмүүсийн хуваалцдаг
хуучин чиглэлийн системүүд.
Үйлдлийн ертөнц нь програмууд болон функцүүдийн эргэн тойронд бүтээгдсэн
зээл, хадгаламж, банкны карт, байгууллагын итгэл гэх мэт
санхүүгийн. dw ертөнц нь сэдвүүдийн эргэн тойронд зохион байгуулагдсан
үйлчлүүлэгч, худалдагч, бүтээгдэхүүн, үйл ажиллагаа гэх мэт зарчмууд.
Сэдвийн эргэн тойронд нийцүүлэх нь дизайн болон
хийх талаар dati dw-ээс олдсон. Хамгийн гол нь,
гол сэдэв нь хамгийн чухал хэсэгт нөлөөлдөг
гол бүтэц.
Хэрэглээний ертөнц нь өгөгдлийн дизайнаас хоёуланд нь нөлөөлдөг
үйл явцын загвараас илүү үндэслэлтэй. -ийн ертөнц
dw нь зөвхөн видео загварчлалд төвлөрдөг dati Энэ асаалттай байна
-ийн зураг Өгөгдлийн сан. Процессын дизайн (түүний хэлбэрээр
сонгодог) нь dw орчны нэг хэсэг биш юм.
Процесс/функц програмын сонголт ба
Сэдвийн сонголт нь агуулгын ялгаагаар илэрдэг
дэи dati нарийвчилсан түвшинд. THE dati del dw i-г оруулаагүй болно dati гэж
програмууд ажиллаж байх үед тэдгээрийг DSS процесст ашиглахгүй
үйл ажиллагаанд чиглэсэн dati i агуулсан dati хангах
нэн даруй функциональ/боловсруулах шаардлага нь о
наад зах нь DSS шинжээчийн хувьд ямар ч ашиг тустай.
Үйлдлийн чиг баримжаатай програмуудын өөр нэг чухал арга
ai dati -аас ялгаатай dati -ийн тайланд dw байна dati. би dati
Ажиллагчид хоёр ба түүнээс дээш хүснэгтийн хооронд байнгын харилцааг хадгалж байдаг
идэвхтэй байдаг бизнесийн дүрэмд үндэслэсэн. THE dati dw
тэдгээр нь цаг хугацааны спектрийг хамардаг ба dw-д олдсон харьцаанууд нь байна
олон. Худалдааны олон дүрэм (мөн үүний дагуу олон
-ийн тайлангууд dati ) -ийн хувьцаанд төлөөлдөг dati хоёрын хооронд эсвэл
илүү олон ширээ.
(Хэрхэн хоорондын харилцааг дэлгэрэнгүй тайлбарлахыг хүсвэл dati унтаж байна
DW-д удирдаж байгаа тул бид энэ талаар Техникийн сэдвийг авч үзнэ
асуулт.)
Ялгаанаас өөр өнцгөөс харахгүй
функциональ/үйл явц болон хэрэглээний сонголтын хоорондох үндсэн
сэдвийн сонголт бол системүүдийн хооронд илүү их ялгаа байдаг
үйл ажиллагааны болон dati болон DW.
ИНТЕГРАЦЛЫН ИНТЕГРАЦ
dw орчны хамгийн чухал тал нь i dati олдсон
dw дотор тэдгээрийг хялбархан нэгтгэдэг. ҮРГЭЛЖ. ҮГҮЙ
Үл хамаарах зүйлүүд. dw орчны үндсэн мөн чанар нь i dati
агуулахын хүрээнд агуулагдах нэгдсэн .
Интеграци нь олон янзаар илэрдэг - конвенцид
тогтмол хувьсагчийн хэмжээнд нийцэж байгааг тодорхойлсон
тогтмол кодчилогдсон бүтэц, физик шинж чанар нь dati
тууштай гэх мэт.
Олон жилийн туршид хэд хэдэн програмын дизайнерууд үүнийг хийсэн
өргөдөл хэрхэн байх ёстой талаар олон шийдвэрийг эзэмшдэг
хөгжүүлнэ. Загвар ба хувь хүний дизайны шийдвэр
Дизайнеруудын хэрэглээний программыг зуун янзаар илрүүлдэг: in
кодчиллын ялгаа, үндсэн бүтэц, физик шинж чанар,
тодорхойлох конвенци гэх мэт. Олон хүний хамтын чадавхи
нийцэхгүй програмуудыг үүсгэхийн тулд хэрэглээний дизайнерууд
энэ бол домогт. Зураг 3-т зарим нэг ялгааг харуулсан болно
програмуудыг зохион бүтээх арга барилд чухал ач холбогдолтой.
Кодлох: Кодлох:
Хэрэглээний дизайнерууд талбарын кодчиллыг сонгосон -
секс - янз бүрийн аргаар. Загвар зохион бүтээгч нь бэлгийн харьцааг илэрхийлдэг
"m" ба "f". Өөр нэг дизайнер хүйсийг "1" гэж илэрхийлдэг.
мөн "0". Өөр нэг загвар зохион бүтээгч нь хүйсийг "x" ба
"y". Өөр нэг загвар зохион бүтээгч нь хүйсийг "эрэгтэй" болон
"эмэгтэй". Энэ нь үнэхээр секс хэрхэн DW орох нь хамаагүй. "М"
мөн "F" нь магадгүй бүх хүмүүстэй адил сайн байх болно
төлөөлөл.
Хамгийн гол нь сексийн талбар ямар ч гарал үүсэлтэй байдаг.
тэр талбар нь тогтвортой нэгдсэн төлөвт DW-д ирдэг. -аас
талбарыг DW-д ачаалах үед гарах үр дагавар
форматаар тодорхойлогдсон програм
"M" ба "F", i dati DW формат руу хөрвүүлсэн байх ёстой.
Measurement of Attributes: Measurement of
Атрибутууд:
Хэрэглээний дизайнерууд дамжуулах хоолойг хэмжихээр сонгосон
явцад янз бүрийн арга замууд
Хэдэн жил. Загвар зохион бүтээгч i dati руу дамжуулах хоолойн
сантиметр. Өөр нэг программ зохион бүтээгч хадгалдаг dati
инчээр дамжуулах хоолойн . Өөр нэг дизайнер
хэрэглээний дэлгүүрүүд i dati дамжуулах хоолойн хэмжээг сая шоо фут
секундэд. Мөн өөр нэг дизайнер нь мэдээллийг хадгалдаг
талбайн хувьд дамжуулах хоолой. Ямар ч эх сурвалж хэзээ ч
дамжуулах хоолойн мэдээлэл DW-д ирдэг, тэдгээр нь байх ёстой
ижил аргаар хэмждэг.
Зураг 3-ын заалтын дагуу интеграцийн асуудал
Тэд дизайны бараг бүх тал дээр нөлөөлдөг - онцлог шинж чанарууд
физик бурхад dati, нэгээс илүү эх сурвалжтай байх нь эргэлздэг dati, ла
зөрчилтэй тодорхойлсон дээжийн асуудал, формат dati
нийцэхгүй гэх мэт.
Загварын аргумент ямар ч байсан үр дүн нь ижил байна -
i dati DW-д ганцаарчилсан байдлаар хадгалагдах ёстой e
үйлдлийн системтэй байсан ч дэлхий дахинд хүлээн зөвшөөрөгдөх арга
сангийн дэлгүүр өөрөөр i dati.
DSS-ийн шинжээч DW-г харахад шинжээчийн линз
мөлжлөг байх ёстой dati агуулахад байгаа,
итгэл үнэмшил, тууштай байдлын талаар гайхахаас илүү
dati.
ХУГАЦААНЫ ТӨРӨЛТ
Бүгд би dati DW-д тэдгээр нь тодорхой цаг хугацааны хувьд үнэн зөв байдаг.
Энэ үндсэн шинж чанар dati DW-ээс ихээхэн ялгаатай dati
үйл ажиллагааны орчинд олдсон. THE dati үйл ажиллагааны орчин байна
хандах үеийнх шиг үнэн зөв. Өөрөөр хэлбэл,
нэгжид хандах үед үйл ажиллагааны орчинд dati, тиймээ
хандах үеийнх шиг үнэн зөв утгыг тусгах хүртэл хүлээнэ үү.
Яагаад би dati DW-д зарим үед үнэн зөв байна
цаг хугацаа (өөрөөр хэлбэл "яг одоо" биш), i dati DW-ээс олдсон
Эдгээр нь "цаг хугацааны зөрүү" юм.
Цаг хугацааны хэлбэлзэл dati by DW-г олон янзаар нэрлэдэг.
Хамгийн энгийн арга бол i dati DW-г илэрхийлнэ dati энэ бол
урт хугацааны давхрага - таваас арван жил. Тэнгэрийн хаяа
үйл ажиллагааны орчинд төлөөлөх хугацаа хамаагүй богино байна
▪ өнөөгийн үнэ цэнээс жаран ерэн хүртэл
Сайн ажиллах шаардлагатай, байх ёстой програмууд
гүйлгээ боловсруулах боломжтой авчрах ёстой
хамгийн бага хэмжээ dati хэрэв тэд ямар нэг хэмжээгээр хүлээн зөвшөөрвөл
уян хатан байдал. Тиймээс үйл ажиллагааны програмууд нь хэтийн төлөвтэй байдаг
богино хугацааны хүрээ, дизайны аргумент болгон
дууны програмууд.
DW-д "цаг хугацааны хэлбэлзэл" гарч ирэх хоёр дахь арга нь
гол бүтэц. DW-ийн гол бүтэц бүр нь дараахь зүйлийг агуулна.
гэх мэт цаг хугацааны элементийг далд эсвэл илэрхий
өдөр, долоо хоног, сар гэх мэт. Цагийн элемент нь бараг үргэлж байдаг
DW-ээс олдсон холболтын түлхүүрийн доод талд. Эдгээрт
тохиолдлуудад цаг хугацааны элемент нь тохиолдлын гэх мэт далд хэлбэрээр оршин тогтнох болно
сар эсвэл улирлын эцэст бүхэл бүтэн файл давхардсан тохиолдолд.
Хугацааны зөрүүг харуулах гурав дахь арга нь i dati The
DW, зүгээр л зохих ёсоор бүртгүүлсэн, байж болохгүй
шинэчлэгдсэн. THE dati Бүх практик зорилгоор DW нь урт хугацаа юм
цуврал агшин зуурын зураг (хормын хувилбар). Мэдээжийн хэрэг хормын хувилбарууд байвал
буруу авсан бол хормын хувилбарууд байж магадгүй
өөрчлөгдсөн. Гэхдээ хормын хувилбарууд хийгдсэн гэж үзвэл
зөв, тэдгээр нь хийгдсэн даруйдаа өөрчлөгддөггүй. Заримд нь
дээрх агшин зуурын зургууд нь ёс зүйгүй эсвэл бүр хүчингүй байж болзошгүй
DW өөрчлөгдсөн. THE dati ажиллагаатай, дээрх шиг үнэн зөв байх
хандалтын агшинд, тэдгээр нь харагдахаар шинэчлэгдэж болно
хэрэгцээ.
ДЭГДСЭГЧ БИШ
DW-ийн дөрөв дэх чухал шинж чанар нь дэгдэмхий биш юм.
Шинэчлэлт, оруулах, устгах, өөрчлөлт хийх
үйл ажиллагааны орчинд бүртгэл тус бүрээр тогтмол . Гэхдээ
үндсэн заль мэх dati DW-д илүү их хэрэгцээтэй байна
энгийн. Зөвхөн хоёр төрлийн үйл ажиллагаа байдаг
DW - эхний ачаалал dati болон хандах dati. Байхгүй байна
шинэчлэлт байхгүй dati (ерөнхий утгаараа
шинэчлэх) ердийн боловсруулалтын үйл ажиллагаа болгон DW-д.
Энэ ялгаа нь маш хүчтэй үр дагавартай байдаг
үйл ажиллагааны боловсруулалт ба DW боловсруулалтын хоорондох суурь. Түвшинд
дизайны хувьд шинэчлэхэд болгоомжтой хандах хэрэгтэй
шинэчлэгдсэнээс хойш хэвийн бус нь DW-ийн хүчин зүйл биш юм dati тийм биш
явуулсан. Энэ нь дизайны физик түвшинд,
хандалтыг оновчтой болгохын тулд эрх чөлөөг авч болно dati,
ялангуяа стандартчиллын сэдвүүд болон
бие махбодийн хэвийн бус байдал. Энгийн байдлын өөр нэг үр дагавар
DW-ийн үйл ажиллагааны үндсэн технологи нь
DW орчныг ажиллуулах. Шинэчлэлтүүдийг дэмжих хэрэгтэй
бичлэгийн шугамаар бичлэг хийх (ихэвчлэн тохиолддог шиг
үйл ажиллагааны боловсруулалт) технологийн зарим байх шаардлагатай
илт энгийн байдлын дор маш нарийн төвөгтэй суурь.
Нөөцлөх, сэргээх, гүйлгээг дэмждэг технологи
ба бүрэн бүтэн байдал dati мухардлыг илрүүлэх, арилгах арга нь юм
нэлээд төвөгтэй бөгөөд DW боловсруулахад шаардлагагүй.
DW-ийн шинж чанарууд, дизайны чиг баримжаа,
-ийн интеграци dati DW доторх, цаг хугацааны хэлбэлзэл, энгийн байдал
-ийн удирдлагын dati, бүх зүйл маш, маш их орчинд хүргэдэг
сонгодог үйлдлийн орчноос ялгаатай. Бараг бүхний эх сурвалж
dati -ийн DW нь үйл ажиллагааны орчин юм. Энэ нь бодоход татагддаг
асар их илүүдэл байгаа гэдгийг dati хоёр орчны хооронд.
Ер нь олон хүнд төрдөг анхны сэтгэгдэл бол тэр
их илүүдэлтэй dati үйл ажиллагааны орчин болон орчны хооронд
DW өргөтгөл. Ийм тайлбар нь өнгөцхөн бөгөөд а
DW-д юу болж байгааг ойлгохгүй байх.
Үнэн хэрэгтээ цомхотгол хамгийн бага байдаг dati үйл ажиллагааны орчны хооронд
болон dati DW-ийн. Бид дараахь зүйлийг анхаарч үздэг.
▪ I dati тэдгээрийг шүүдэг өгөгдөл үйл ажиллагааны орчноос дамждаг
DW орчинд. Олон dati тэд хэзээ ч ухаан алддаггүй
үйл ажиллагааны орчноос. Зөвхөн тэр би dati юунд хэрэгтэй вэ
DSS боловсруулалт нь хүрээлэн буй орчинд чиглэлээ олдог
▪ цагийн давхрага dati энэ нь орчноос тэс өөр юм
нөгөө рүү. THE dati үйл ажиллагааны орчинд тэд маш шинэ. THE dati
DW-д тэд хамаагүй өндөр настай. Зөвхөн хэтийн төлөвөөс
цаг хугацааны давхцал маш бага байна
үйл ажиллагааны орчин болон DW хооронд.
▪ DW нь агуулна dati хэзээ ч олдохгүй хураангуй
хүрээлэн буй орчинд
▪ I dati оноос хойш үндсэн өөрчлөлтөд орсон
Зураг 3 руу шилжих мөч нь үүнийг хамгийн их харуулж байна
хэсэг dati ихээхэн өөрчлөгдсөн байна
сонгоод DW руу шилжүүлнэ. Өөрөөр хэлбэл,
ихэнх нь dati физикийн хувьд өөрчлөгдсөн e
DW руу шилжсэнээр эрс . Үзэл бодлоос нь
интеграци нь ижил биш юм dati хэн оршин суудаг
үйл ажиллагааны орчинд.
Эдгээр хүчин зүйлсийг харгалзан илүүдэл dati хоёр орчны хооронд байна
Энэ хоёрын хооронд 1%-иас бага хэмжээний илүүдэл үүсэхэд хүргэдэг ховор тохиолдол
орчин.
АГУУЛАХЫН БҮТЭЦ
DW нь тодорхой бүтэцтэй байдаг. Хураангуй болон -ийн янз бүрийн түвшин байдаг
DW-г заагласан дэлгэрэнгүй мэдээлэл.
DW-ийн янз бүрийн бүрэлдэхүүн хэсгүүд нь:
▪ Мета өгөгдөл
▪ мэдээ одоогийн дэлгэрэнгүй мэдээлэл
▪ мэдээ хуучин нарийн ширийн зүйлс
▪ мэдээ бага зэрэг хураангуйлсан
▪ мэдээ их хураангуйлсан
Одоохондоо хамгийн гол санаа зовоосон зүйл бол би dati дэлгэрэнгүй
гүйдэл. Энэ нь хамгийн чухал асуудал бөгөөд учир нь:
▪ I dati одоогийн дэлгэрэнгүй мэдээлэл нь хамгийн сүүлийн үеийн үйл явдлуудыг тусгасан,
үргэлж их сонирхдог бөгөөд
▪ i dati одоогийн нарийн ширийн зүйлс их хэмжээтэй байдаг, учир нь энэ нь тийм юм
мөхлөгт байдлын хамгийн бага түвшинд хадгалагдана e
▪ i dati Одоогийн дэлгэрэнгүй мэдээлэл бараг үргэлж дээр хадгалагддаг
дискний санах ой, хандахад хурдан боловч үнэтэй ба
-аас цогцолбор
I dati дэлгэрэнгүй мэдээлэл нь хуучирсан dati дээр хадгалагддаг
зарим дурсамж Масс. Энэ нь хааяа нэг хандалттай байдаг бөгөөд тийм ч юм
нийцсэн нарийвчилсан түвшинд хадгалагдана dati дэлгэрэнгүй
гүйдэл. Заавал зөөгч дээр хадгалах шаардлагагүй
их хэмжээний эзэлхүүнтэй учир өөр санах ой dati -тай нэгдсэн
-ийн үе үе хандалт dati, хадгалах хэрэгсэл dati di
Хуучин мэдээлэл нь ихэвчлэн дискэнд хадгалагддаггүй.
I dati тэдгээрийг товчхон дүгнэв dati доод нэрмэл байна
нарийвчилсан түвшний одоогийн нарийвчлалын түвшинд олдсон. Энэ
DW түвшин бараг үргэлж дискний санах ойд хадгалагддаг. THE
Архитекторын өмнө гарч ирдэг дизайны асуудлууд dati
Энэ түвшний DW-ийн барилгын ажилд дараахь зүйлс орно.
▪ Дээрх хураангуйг ямар цаг хугацааны нэгжээр хийсэн бэ?
▪ Ямар агуулга, шинж чанаруудыг бага зэрэг хураангуйлах болно
агуулга dati
Дараагийн түвшин dati DW-д олдсон нь dati өндөр
нэгтгэн дүгнэсэн. THE dati өндөр хураангуй авсаархан, хялбар байдаг
хүртээмжтэй. THE dati өндөр хураангуй заримдаа олддог
DW орчинд болон бусад тохиолдолд i dati Тэдгээрийг маш их нэгтгэсэн
DW-г байрлах технологийн шууд хананы гадна талд олдсон.
(ямар ч тохиолдолд, би dati өндөр хураангуй DW хэсэг юм
хаана байгаагаас үл хамааран би dati бие махбодийн хувьд байрлаж байна).
DW-ийн эцсийн бүрэлдэхүүн хэсэг нь мета өгөгдлийн бүрэлдэхүүн хэсэг юм. Олон талаараа
мета өгөгдөл нь бусдаас өөр хэмжигдэхүүнд байрладаг dati
-ийн DW, учир нь мета өгөгдөл нь ямар ч агуулаагүй өгөгдөл шууд
үйл ажиллагааны орчноос авсан. Мета өгөгдөл нь онцгой үүрэг гүйцэтгэдэг e
DW-д маш чухал. Мета өгөгдлийг дараах байдлаар ашигладаг.
▪ DSS-ийн шинжээчийг олоход туслах лавлах
DW контент,
▪ газрын зураг зурах гарын авлага dati яаж би dati Тэд байсан
үйл ажиллагааны орчноос DW орчинд хувирсан,
▪ i хооронд нэгтгэн дүгнэхэд ашигладаг алгоритмуудын гарын авлага dati di
одоогийн дэлгэрэнгүй ei dati бага зэрэг хураангуйлсан, i dati өндөр
нэгтгэн дүгнэсэн,
DW орчинд мета өгөгдөл нь илүү том үүрэг гүйцэтгэдэг
үйл ажиллагааны орчинд урьд өмнө нь байсан зүйлтэй харьцуулахад
ХУУЧИН ДЭЛГЭРЭНГҮЙ ХАДГАЛАХ ДУНД
Соронзон туузыг ийм төрлийн хадгалахад ашиглаж болно
dati. Үнэн хэрэгтээ маш олон төрлийн хадгалах хэрэгсэл байдаг
хуучны хадгалалтад анхаарах хэрэгтэй dati di
дэлгэрэнгүй.
-ийн эзлэхүүнээс хамаарна dati, хандалтын давтамж, зардал
багаж хэрэгсэл, хандалтын төрлөөс харахад энэ нь бүрэн магадлалтай
бусад хэрэгсэлд хуучин түвшний нарийвчлал хэрэгтэй болно
DW-д.
ӨГӨГДЛИЙН УРСГАЛ
Хэвийн бөгөөд урьдчилан таамаглах боломжтой урсгал байдаг dati DW дотор.
I dati тэдгээр нь үйл ажиллагааны орчноос DW-д ордог. (ЖИЧ: байдаг
Энэ дүрмийн зарим маш сонирхолтой үл хамаарах зүйлүүд. Гэсэн хэдий ч бараг л
бүхий л dati үйл ажиллагааны орчноос DW оруулах). он сар өдөр би dati
Тэд үйл ажиллагааны орчноос DW руу ордог бөгөөд энэ нь өмнөх шигээ өөрчлөгддөг
өмнө тайлбарласан. Хэрэв та DW-г оруулсан бол i dati тэд ордог
харуулсан шиг одоогийн нарийвчлалын түвшин. Энэ нь тэнд оршин суудаг бөгөөд ашигладаг
гурван үйл явдлын нэг болох хүртэл:
▪ цэвэршсэн,
▪ хураангуй, ба/эсвэл
▪ байна
DW доторх хуучирсан процесс i dati одоогийн дэлгэрэнгүй мэдээлэл
a dati дэлгэрэнгүй хуучин, насны дагуу dati. Үйл явц
нэгтгэн дүгнэх нь дэлгэрэнгүй мэдээллийг ашигладаг dati -ийг тооцоолох dati
бага зэрэг хураангуйлсан болон өндөр хураангуй түвшин dati. Байна
үзүүлсэн урсгалын зарим үл хамаарах зүйлүүд (дараа нь хэлэлцэх болно).
Гэсэн хэдий ч, ихэвчлэн, дийлэнх олонхийн хувьд dati олдсон
DW дотор, урсгал dati энэ нь төлөөлдөг.
ӨГӨГДЛИЙН САНГ АШИГЛАХ
Янз бүрийн түвшинд байгаа нь гайхах зүйл биш юм dati DW дотор биш
янз бүрийн түвшний хэрэглээг хүлээн авах. Дүрмээр бол түвшин өндөр байх тусам
хураангуй, дээр нь i dati тэдгээрийг ашиглаж байна.
-д олон хэрэглээ тохиолддог dati өндөр хураангуй, харин хуучин
dati дэлгэрэнгүй мэдээллийг бараг ашигладаггүй. Үүнд сайн шалтгаан бий
байгууллагыг нөөцийн ашиглалтын парадигм руу шилжүүлэх. Илүү их байна
хураангуй i dati, илүү хурдан бөгөөд илүү үр дүнтэй хүрэх болно dati. өөрөө
un дэлгүүр Энэ нь DW-ийн нарийн түвшний боловсруулалт хийдэг болохыг олж мэдэх,
дараа нь харгалзах их хэмжээний машины нөөц
хэрэглэж байна. Шүүхэд хандах нь хүн бүрийн эрх ашигт нийцнэ
аль болох хурдан өндөр түвшинд нэгтгэн дүгнэх болно.
Олон дэлгүүрийн хувьд DW-ийн өмнөх орчинд DSS-ийн шинжээчийг ашигласан
dati нарийвчилсан түвшинд. Олон талаараа ирсэн нь dati дэлгэрэнгүй
бэлэн байсан ч хамгаалалтын хөнжилтэй төстэй
нэгтгэн дүгнэх бусад түвшин. Архитекторын үйл ажиллагааны нэг dati è
DSS хэрэглэгчийг байнгын хэрэглээнээс салгах dati нэмэх түвшинд
бага нарийвчлалтай. Хоёр шалтгаан бий
-ийн архитекторын dati:
▪ эцсийн хэрэглэгч төлбөрөө төлдөг төлбөрийн системийг суурилуулах
зарцуулсан нөөц e
▪ хариу өгөх хугацаа маш сайн байж болохыг харуулж байна
i-тэй зан авир гаргах үед олж авсан dati Энэ нь өндөр түвшинд байна
нэгтгэн дүгнэх, харин муу хариу хугацаа ирдэг
-ийн зан байдал dati бага түвшинд
БУСАД НИЙСЛЭЛ
Барилга угсралт, менежментийн бусад хэд хэдэн асуудал бий
DW өргөтгөл.
Анхаарах зүйл бол индексийн асуудал юм. THE dati хамгийн дээд түвшинд
хураангуйг чөлөөтэй индексжүүлж болно, харин i dati
нарийвчилсан доод түвшний хувьд тэдгээр нь маш том хэмжээтэй байдаг
бага зэрэг индексжүүлсэн. Үүнтэй ижил тэмдэгтээс, i dati -ийн өндөр түвшинд
дэлгэрэнгүй мэдээллийг харьцангуй амархан сэргээж болно,
эзлэхүүн байхад dati доод түвшинд энэ нь маш том тул i dati бус
тэдгээрийг амархан сэргээж болно. Үүний үр дүнд загвар
дэи dati болон загвар зохион бүтээсэн албан ёсны ажил учруулж байна
DW-ийн суурь нь бараг зөвхөн түвшинд хэрэглэгддэг
дэлгэрэнгүй гүйдэл. Өөрөөр хэлбэл, загварчлалын үйл ажиллагаа
dati Тэд бараг бүх тохиолдолд нэгтгэн дүгнэх түвшинд хамаарахгүй.
Өөр нэг бүтцийн асуудал бол дэд бүтцийн асуудал юм
dati DW.
Хуваалтыг хоёр түвшинд хийж болно - түвшинд dbms болон бусад
хэрэглээний түвшин. Түвшин дэх хэлтэст dbmsтэр dbms è
хэлтсүүдийн талаар мэдээлж, тэдгээрийн дагуу хяналт тавина. Тохиолдолд
хэрэглээний түвшинд хуваах нь зөвхөн програмист юм
хэлтэс, тэдгээрийн хариуцлагын талаар мэдээлсэн
захиргаа түүнд үлддэг
Түвшнээс доогуур dbms, маш олон ажил автоматаар хийгддэг. Байна
автомат удирдлагатай холбоотой ихээхэн уян хатан бус байдал
хэлтэс. -ийн хэлтсийн түвшний хэрэглээний хувьд dati The
өгөгдлийн агуулах, маш их ажил програмист дээр унадаг, гэхдээ
эцсийн үр дүн нь удирдлагын уян хатан байдал юм dati огноонд
агуулах
БУСАД АНОМАЛИ
Харин бүрэлдэхүүн хэсгүүд нь өгөгдлийн агуулах тэд тайлбарласны дагуу ажилладаг
бараг бүгдэд нь dati, зарим нэг хэрэгтэй үл хамаарах зүйлүүд байдаг
хэлэлцэх. Үл хамаарах зүйл бол энэ юм dati олон нийтийн хураангуй
(нийтийн хураангуй мэдээлэл). Эдгээр нь dati байсан хураангуй
-аас тооцсон өгөгдлийн агуулах гэхдээ тэдгээрийг нийгэм ашигладаг. THE dati
Нийтийн хураангуйг дотор хадгалж, удирддаг өгөгдлийн агуулах,
Хэдийгээр дээр дурьдсанчлан тэдгээр нь тодорхойлогдсон байдаг. THE
нягтлан бодогчид улирал тутам ийм бүтээгдэхүүн үйлдвэрлэхээр ажилладаг dati зэрэг
орлого, улирлын зардал, улирлын ашиг гэх мэт. Ажил
нягтлан бодогчдын хийж байгаа нь гадна өгөгдлийн агуулах. Гэсэн хэдий ч, би dati унтаж байна
компани дотроо “дотоод” хэрэглэсэн – from маркетинг, борлуулалт гэх мэт.
Хэлэлцэхгүй өөр нэг гажиг бол энэ юм dati гадна.
Өөр нэг гайхалтай төрөл dati үүнийг өгөгдөл дээрээс олж болно
агуулах нь байнгын дэлгэрэнгүй мэдээлэл юм. Эдгээр нь
байнга хадгалах хэрэгтэй i dati нэг түвшинд
ёс суртахууны болон хууль эрх зүйн шалтгааны улмаас дэлгэрэнгүй. Хэрэв компани i-г харуулж байгаа бол
аюултай бодистой холбоотой ажилчдад шаардлагатай dati
нарийвчилсан бөгөөд байнгын. Тухайн компани бүтээгдэхүүн үйлдвэрлэдэг бол тэр
Олон нийтийн аюулгүй байдал, онгоцны ямар хэсгүүд байдаг
хэрэгцээ dati байнгын нарийвчилсан, түүнчлэн хэрэв компани
аюултай гэрээ хийх.
Тус компани тодорхой шалтгааныг үл тоомсорлож чадахгүй
дараагийн хэдэн жилийн хугацаанд шүүхэд нэхэмжлэл гаргах, эргүүлэн татах, а
маргаантай барилгын согог гэх мэт. компанийн өртөлт
том байж болно. Үүний үр дүнд өвөрмөц төрөл бий dati
байнгын дэлгэрэнгүй мэдээлэл гэж нэрлэдэг.
ТУСЛАМЖ
Un өгөгдлийн агуулах Энэ нь объектод чиглэсэн, нэгдсэн, хувилбар юм
цаг хугацаа, цуглуулга dati хэрэгцээг дэмжихэд тогтворгүй
захиргааны шийдвэр. -ийн онцлох шинж чанарууд бүр
un өгөгдлийн агуулах өөрийн гэсэн үр дагавартай. Дээрээс нь дөрөв байна
түвшин dati The өгөгдлийн агуулах:
▪ Хуучин дэлгэрэнгүй мэдээлэл
▪ Одоогийн дэлгэрэнгүй
▪ мэдээ бага зэрэг хураангуйлсан
▪ мэдээ их хураангуйлсан
Мета өгөгдөл нь бас чухал хэсэг юм өгөгдлийн агуулах.
ХИЙСЭН МЭДЭЭ
хадгалах тухай ойлголт dati саяхан хүлээн авсан
маш их анхаарал татаж, 90-ээд оны чиг хандлага болсон
чадварын улмаас а өгөгдлийн агуулах даван туулах
i зэрэг удирдлагын дэмжлэгийн системийн хязгаарлалтууд
шийдвэрийг дэмжих систем (DSS) болон мэдээллийн систем
удирдах ажилтнууд (EIS).
Хэдийгээр үзэл баримтлал нь өгөгдлийн агуулах ирээдүйтэй харагдаж байна,
хэрэгжүүлэх i өгөгдлийн агуулах учир нь асуудалтай байж болно
агуулахын томоохон үйл явцын . Гэсэн хэдий ч
агуулахын төслийн нарийн төвөгтэй байдал dati, олон ханган нийлүүлэгчид
болон хувьцааны зөвлөхүүд dati тэд үүнийг баталж байна
-ийн хадгалалт dati асуудалгүй.
Гэсэн хэдий ч, энэ судалгааны төслийн эхэнд бараг байхгүй
бие даасан, нарийн, системтэй судалгаа хийсэн. -аас
Тиймээс яг юу болж байгааг хэлэхэд хэцүү байдаг
Тэд барьж байгуулахдаа салбарт өгөгдлийн агуулах.
Энэхүү судалгаагаар агуулахын практикийг судалсан dati
илүү баялаг ойлголтыг хөгжүүлэх зорилготой орчин үеийн хүмүүс
Австралийн практик. уран зохиолын тойм өгсөн
эмпирик судалгааны нөхцөл ба үндэс.
Энэ судалгаанаас хэд хэдэн үр дүн гарсан. Эхлээд
газар, энэ судалгаагаар гарсан үйл ажиллагааг илчилсэн
хөгжлийн явцад өгөгдлийн агуулах. Олон газар, i dati цугларсан
уран зохиолд дурдсан практикийг баталсан. Хоёрдугаарт
сайт, үүнд нөлөөлж болох асуудал, асуудлууд
-ийн хөгжил өгөгдлийн агуулах энэ судалгаагаар тогтоогдсон.
Эцэст нь, холбогдох Австралийн байгууллагуудаас олж авсан ашиг тус
-ийн хэрэглээ өгөгдлийн агуулах илэрсэн байна.
1-р бүлэг
Контекст хайх
Мэдээллийн агуулахын тухай ойлголтыг өргөнөөр хүлээн зөвшөөрсөн
өртөж, хөгжиж буй чиг хандлага болон хувирсан
90-ээд он (McFadden 1996, TDWI 1996, Shah and Milstein 1997,
Шэнкс болон бусад. 1997, Eckerson 1998, Adelman and Oates 2000). Тэр бол
өгөгдлийн талаархи нийтлэлүүдийн тоо нэмэгдэж байгаагаас харж болно
худалдааны хэвлэлд агуулах (Little and Gibson 1999).
Олон нийтлэл (жишээлбэл, Фишер 1995, Хакаторн 1995,
Моррис 1995a, Bramblett and King 1996, Graham et al. 1996,
Сакагучи ба Фролик 1996, Альварес 1997, Брусел 1997, Кларк
1997, МакКарти 1997, О'Доннелл 1997, Эдвардс 1998, TDWI
1999) байгууллагуудад ихээхэн үр өгөөжөө өгсөн
ямар хэрэгжүүлэх i өгөгдлийн агуулах. Тэд өөрсдийн онолыг дэмжсэн
амжилттай хэрэгжүүлсэн, өндөр өгөөжтэйг харуулсан нотолгоотой
хөрөнгө оруулалтын тоон үзүүлэлтүүд (ROI) дээр мөн түүнчлэн зааварчилгаа өгөх
лавлагаа эсвэл боловсруулах арга зүй өгөгдлийн агуулах
(Shanks et al. 1997, Seddon and Benjamin 1998, Little and Gibson
1999). Онцгой тохиолдолд Graham et al. (1996) байна
гурван жилийн хөрөнгө оруулалтын дундаж өгөөж 401% гэж мэдээлсэн.
Гэсэн хэдий ч одоогийн уран зохиолын ихэнх нь үүнийг үл тоомсорлодог
ийм төслүүдийг хэрэгжүүлэхтэй холбоотой нарийн төвөгтэй байдал. -ийн төслүүд
өгөгдлийн агуулах ихэвчлэн нарийн төвөгтэй, том хэмжээтэй ба
тиймээс тэдгээр нь байхгүй бол бүтэлгүйтэх магадлал өндөртэй гэсэн үг
анхааралтай шалгасан (Шах ба Милштейн 1997, Эккерсон 1997,
Фоли 1997b, Зиммер 1997, Борт 1998, Гиббс ба Клаймер 1998, Рао
1998). Тэд асар их хүний нөөц, хүний нөөцийг шаарддаг
тэдгээрийг барих санхүүгийн болон цаг хугацаа, хүчин чармайлт (Hill 1998, Crofts 1998). The
ердийн цаг хугацаа болон шаардагдах санхүүгийн хэрэгсэл тус тус байна
ойролцоогоор хоёр жил, хоёр, гурван сая доллар (Braly 1995, Foley
1997b, Bort 1998, Humphries et al. 1999). Эдгээр цаг хугацаа, арга хэрэгсэл
санхүүгийн хэрэгслүүд нь олон талыг хянаж, нэгтгэх шаардлагатай байдаг
өгөгдлийн агуулахаас ялгаатай (Cafasso 1995, Hill 1998). Хажуу тал руу
техник хангамж, програм хангамжийн асуудал, өөр өөр функцууд
олборлолтоос dati -ийн ачаалах процессуудад datiнь
шинэчлэлтүүдийг удирдах, мета өгөх санах ойн багтаамж dati
хэрэглэгчийн сургалтын хувьд авч үзэх ёстой.
Энэ судалгааны төсөл эхлэх үед маш бага байсан
мэдээллийн агуулахын чиглэлээр хийсэн эрдэм шинжилгээний судалгаа,
ялангуяа Австралид. Энэ нь эд зүйлсийн хомсдолоос тодорхой харагдаж байв
сонин эсвэл бусад судруудаар мэдээллийн агуулахын талаар нийтэлсэн
тухайн үеийн эрдэмтэн судлаачид. Олон эрдэм шинжилгээний бүтээлүүд
боломжтой АНУ-ын туршлагыг тодорхойлсон. дутагдалтай
sl бүсийн мэдээллийн агуулах дахь эрдэм шинжилгээний судалгаа нь
нарийн судалгаа, эмпирик судалгаа шаардсан (McFadden 1996,
Шэнкс болон бусад. 1997, Бяцхан ба Гибсон 1999). Ялангуяа судалгаа
хэрэгжүүлэх үйл явцын судалгаа өгөгдлийн агуулах
мэдлэгийг өргөжүүлэхийн тулд хийх хэрэгтэй
хэрэгжилтийн талаар ерөнхий өгөгдлийн агуулах e
Ирээдүйн судалгааны ажлын үндэс суурь болно (Шанкс ред
бусад. 1997, Бяцхан ба Гибсон 1999).
Тиймээс энэ судалгааны зорилго нь энэ нь юу болохыг судлах явдал юм
Байгууллага өгөгдлийг хадгалах, ашиглах үед тохиолддог
Австрали дахь агуулах. Тодруулбал, энэ судалгаанд хамрагдах болно
бүхэл бүтэн хөгжлийн үйл явцын дүн шинжилгээ a өгөгдлийн агуулах,
санаачилга, дизайнаас эхлээд дизайн болон
хэрэгжүүлэх, улмаар байгууллагын хүрээнд ашиглах
Австрали. Үүнээс гадна судалгаа нь одоогийн практикт хувь нэмэр оруулах болно
дадлага хийх боломжтой газруудыг тодорхойлох
сайжруулж, үр ашиггүй байдал, эрсдэлийг багасгах эсвэл
зайлсхийсэн. Цаашилбал, энэ нь бусад судалгаанд үндэс суурь болно өгөгдлийн агуулах in
Австрали болон одоо уран зохиолд байгаа орон зайг нөхөх болно.
Судалгааны асуултууд
Энэхүү судалгааны зорилго нь холбогдох үйл ажиллагааг судлах явдал юм
хэрэгжүүлэхэд өгөгдлийн агуулах болон тэдгээрийн хэрэглээ
Австралийн байгууллагууд. Ялангуяа элементүүдийг судалдаг
төслийн төлөвлөлт, боловсруулалт, бусад
үйл ажиллагаа, ашиглалт, эрсдэл. Эндээс асуулт гарч ирж байна
Энэхүү судалгаа нь:
“Одоогийн практик ямар байна өгөгдлийн агуулах Австралид уу?"
Энэ асуудалд үр дүнтэй хариу өгөхийн тулд a
туслах судалгааны асуултуудын тоо. Тодруулбал, гурав
ном зохиолоос дэд асуултуудыг тодорхойлсон, өөрөөр хэлбэл
Энэхүү судалгааны төслийг удирдан чиглүүлэхийн тулд 2-р бүлэгт танилцуулсан:
хэрхэн хэрэгждэг вэ i өгөгдлийн агуулах байгууллагуудаар
австрали уу? Ямар асуудал тулгараад байна вэ?
Ямар ашиг тусыг нь мэдэрсэн бэ?
Эдгээр асуултад хариулахын тулд зураг ашигласан
мөрдөн байцаалтыг ашигладаг хайгуулын судалгаа. Би яаж сурдаг
хайгуулын хувьд дээрх асуултуудын хариулт бүрэн биш байна
(Shanks et al. 1993, Denscombe 1998). Энэ тохиолдолд ийм байна
Эдгээрт үзүүлэх хариу үйлдлийг сайжруулахын тулд гурвалжинг хийх шаардлагатай
хүсэлтүүд. Гэсэн хэдий ч мөрдөн байцаалтын явцад баттай суурь тавигдана
Эдгээр асуултуудыг судлах ирээдүйн ажил. Нарийвчилсан
судалгааны аргын үндэслэл, дизайны талаар хэлэлцүүлэг
3-р бүлэгт үзүүлэв.
Судалгааны төслийн бүтэц
Энэхүү судалгааны төсөл нь контекст судалгаа гэсэн хоёр хэсэгт хуваагдана
Мэдээллийн агуулах ба эмпирик судалгааны тухай ойлголт (үзнэ үү
Зураг 1.1) тус бүрийг доор авч үзнэ.
I хэсэг: Контекст судлал
Судалгааны эхний хэсэг нь тоймоос бүрдсэн
Төрөл бүрийн мэдээллийн агуулахын талаархи одоогийн уран зохиол, үүнд i
шийдвэрийг дэмжих систем (DSS), мэдээллийн систем
executives (EIS), кейс судалгаанууд өгөгдлийн агуулах болон огнооны тухай ойлголт
агуулах. Мөн форумын үр дүн өгөгдлийн агуулах бас бурхад
группээр ахлуулсан шинжээч, мэргэжилтнүүдийн уулзалтын бүлгүүд
Monash DSS судалгаа нь судалгааны энэ үе шатанд хувь нэмэр оруулсан
өгөгдлийн практикийн талаар мэдээлэл авах зорилготой байсан
агуулах, тэдгээрийг нэвтрүүлэхэд учирч болох эрсдлийг тодорхойлох.
Энэ хугацаанд контекст судалгаа, ойлголт
тухай мэдлэг олгох зорилгоор асуудлын талбарыг тогтоосон
дараагийн эмпирик судалгаануудын үндэс. Гэсэн хэдий ч энэ
Судалгааны явцад үргэлжилсэн үйл явц байсан
судалгаа.
II хэсэг: Эмпирик судалгаа
Мэдээллийн агуулахын харьцангуй шинэ ойлголт, ялангуяа
Австралид мөрдөн байцаалтын ажиллагаа явуулах хэрэгцээг бий болгосон
ашиглах туршлагын талаар өргөн хүрээтэй дүр зургийг олж авах. Энэ
асуудалтай домэйн болсны дараа хэсэг нь хийгдсэн
өргөн хүрээтэй уран зохиолын тоймоор тогтоогдсон. Үзэл баримтлал
контекст судалгааны үе шатанд өгөгдөл хадгалах формат нь
Энэхүү судалгааны эхний асуулгад орц болгон ашигласан.
Үүний дараа асуулгын хуудсыг хянаж үзсэн. Та болзох мэргэжилтнүүд юм
агуулах туршилтанд оролцсон. Туршилтын зорилго
Эхний асуулга нь бүрэн бүтэн байдал, үнэн зөв эсэхийг шалгах явдал байв
зарим асуулт. Туршилтын үр дүнд үндэслэн асуулга
засварласан бөгөөд засварласан хувилбарыг нь илгээсэн
санал асуулгад оролцогчид. Дараа нь санал асуулгын хуудсыг буцааж өгсөн
i-д дүн шинжилгээ хийсэн dati хүснэгт, диаграм болон бусад хэлбэрээр. THE
шинжилгээний үр дүн dati -ийн агшин зуурын зургийг бүрдүүлнэ
Австрали дахь мэдээллийн агуулахын практик.
ӨГӨГДЛИЙН АГУУЛГЫН ТОЙМ
Мэдээллийн агуулахын тухай ойлголт улам боловсронгуй болсон
компьютерийн технологийн .
Энэ нь бүлгүүдэд тулгарч буй бэрхшээлийг даван туулахад чиглэгддэг
Шийдвэр гаргахад дэмжлэг үзүүлэх систем (DSS) гэх мэт хэрэглээний дэмжлэг e
Гүйцэтгэх мэдээллийн систем (EIS).
Өнгөрсөн хугацаанд эдгээр хэрэглээний хамгийн том саад бэрхшээл байсан
хангах боломжгүй эдгээр програмууд a мэдээллийн сан
шинжилгээнд шаардлагатай.
Энэ нь ихэвчлэн ажлын онцлогоос шалтгаална
манлайлал. Компанийн удирдлагын ашиг сонирхол харилцан адилгүй байдаг
эмчилгээ хийлгэж буй талбайгаас хамааран байнга. Тиймээс би dati
Эдгээр хэрэглээний суурь нь чадвартай байх ёстой
эмчилгээ хийх хэсгээс хамаарч хурдан өөрчлөгдөнө.
Энэ нь би гэсэн үг dati хэлбэрээр байх ёстой
шаардлагатай шинжилгээнд хангалттай. Чухамдаа дэмжих бүлгүүд
Өргөдөлүүдийг цуглуулахад өнгөрсөн хугацаанд олон бэрхшээл тулгарч байсан
нэгтгэх dati нарийн төвөгтэй, олон янзын эх сурвалжаас.
Энэ хэсгийн үлдсэн хэсэгт үзэл баримтлалын тоймыг харуулав
мэдээллийн агуулах, хэрхэн өгөгдлийн агуулах -аас хэтэрч болно
Програмыг дэмжих бүлгийн асуудлууд.
Нэр томъёо ньӨгөгдлийн агуулахУильям Инмон 1990 онд гаргасан.
Түүний байнга иш татдаг тодорхойлолтыг хардаг Өгөгдлийн агуулах ирж
цуглуулга dati сэдэвт чиглэсэн, нэгдсэн, тогтворгүй, хувьсагч
Удирдлагын шийдвэрийг дэмжих зорилгоор цаг хугацаа өнгөрөхөд.
Энэ тодорхойлолтыг ашиглан Инмон онцолж байна i dati оршин суугч
дотор нь өгөгдлийн агуулах дараах 4-ийг эзэмшсэн байх ёстой
Каратеристик:
▪ Сэдвэд чиглэсэн
▪ Нэгдсэн
▪ Дэгдэмхий бус
▪ Цаг хугацааны хувьд өөрчлөгддөг
Субъект баримжаатай Инмон гэдэг нь i dati огноонд
Байгууллагын хамгийн том газруудад агуулах
загварт тодорхойлсон dati. Жишээлбэл, бүгд dati тухай би хэрэглэгчид
сэдвийн хэсэгт агуулагдаж байна Хэрэглэгчид. Үүнтэй адил бүгд
dati бүтээгдэхүүнтэй холбоотой зүйл нь сэдвийн хэсэгт багтсан болно
БҮТЭЭГДЭХҮҮН.
Integrated Inmon гэдэг нь i dati өөр өөр гаралтай
платформ, систем, байршлыг нэгтгэж, хадгалдаг
цорын ганц газар. Үүний үр дүнд dati ижил төстэй хувиргах ёстой
нэмж, харьцуулах тууштай форматаар
амархан.
Жишээлбэл, эрэгтэй, эмэгтэй хүйсийг төлөөлдөг
нэг системд M ба F үсгээр, нөгөө системд 1 ба 0-тэй. Учир нь
Тэдгээрийг зөв байдлаар нэгтгэх, нэг эсвэл хоёуланг нь форматлах ёстой
хоёр формат ижил байхаар өөрчлөгдөнө. Энэ нь
тохиолдолд бид M-г 1, F-г 0 болгож эсвэл эсрэгээр өөрчилж болно. Өөрийгөө чиглүүл
субьект болон нэгдсэн гэж заасан өгөгдлийн агуулах зориулагдсан
функциональ болон хөндлөн алсын харааг хангах dati хажуу тийшээ
компанийн.
Non-volatile гэж тэрээр би гэсэн үг dati онд өгөгдлийн агуулах үлдэнэ
тууштай ба шинэчлэх dati энэ нь шаардлагагүй. Үүний оронд бүр
өөрчлөх dati эх хувь нэмсэн байна Өгөгдлийн сан огноо
агуулах. Энэ нь тухайн үеийн түүхч dati -д агуулагддаг
өгөгдлийн агуулах.
Хугацаатай хувьсагчдын хувьд Инмон нь i гэдгийг харуулж байна dati онд өгөгдлийн агуулах
үргэлж хэмнэлтийн үзүүлэлтүүдийг агуулна ei dati ихэвчлэн
тодорхой цаг хугацааны хязгаарыг хамарна. Жишээ нь а
өгөгдлийн агуулах -ийн 5 жилийн түүхэн үнэт зүйлсийг агуулж болно хэрэглэгчид Дал
1993-1997 он. Түүх ба цаг хугацааны цувралын бэлэн байдал
дэи dati чиг хандлагыг шинжлэх боломжийг танд олгоно.
Un өгөгдлийн агуулах тэр өөрөө цуглуулж чадна dati системүүдээс
OLTP; эх сурвалжаас dati байгууллагын гаднах болон/эсвэл бусад тусгай
системийн төслүүдийг барьж авах dati.
I dati хандыг цэвэрлэх процессоор дамжин өнгөрч болно
энэ тохиолдолд би dati тэдгээр нь байхаасаа өмнө хувирч, нэгдмэл байдаг
-д хадгалагдаж байна Өгөгдлийн сан The өгөгдлийн агуулах. Тэгээд би dati
дотор оршин суудаг Өгөгдлийн сан The өгөгдлийн агуулах бэлэн болгож байна
эцсийн хэрэглэгчийн хандалт болон сэргээх хэрэгслүүд. Ашиглаж байна
Эдгээр хэрэгслүүд нь эцсийн хэрэглэгч нэгдсэн харагдах байдалд хандах боломжтой
-ийн зохион байгуулалтаас dati.
I dati дотор оршин суудаг Өгөгдлийн сан The өгөгдлийн агуулах унтаж байна
нарийвчилсан болон хураангуй хэлбэрээр хоёуланд нь хадгалагдана.
Дүгнэлтийн түвшин нь шинж чанараас хамаарч болно dati. би dati
нарийвчилсан хэсгээс бүрдэж болно dati одоогийн ба dati түүхүүд
I dati real -д ороогүй болно өгөгдлийн агуулах би хүртэл dati
онд өгөгдлийн агуулах дахин шинэчлэгдэж байна.
хадгалахаас гадна dati өөрсдөө, а өгөгдлийн агуулах бас болно
өөр төрлийн хадгалах өгөгдөл METADATA гэж нэрлэдэг
тайлбарлах i dati түүний байранд оршин суудаг Өгөгдлийн сан.
Хоёр төрлийн мета өгөгдөл байдаг: хөгжүүлэлтийн мета өгөгдөл болон мета өгөгдөл
шинжилгээ.
Хөгжлийн мета өгөгдлийг удирдах, автоматжуулахад ашигладаг
олборлох, цэвэрлэх, зураглал хийх, ачих үйл явц dati онд
өгөгдлийн агуулах.
Хөгжлийн мета өгөгдөлд агуулагдах мэдээлэл агуулж болно
үйлдлийн системийн дэлгэрэнгүй мэдээлэл, гаргаж авах элементүүдийн дэлгэрэнгүй мэдээлэл,
загвар dati The өгөгдлийн агуулах болон компанийн дүрэм журам
хувиргах dati.
Аналитик мета өгөгдөл гэж нэрлэгддэг хоёр дахь төрлийн мета өгөгдөл
эцсийн хэрэглэгчдэд өгөгдлийн агуулгыг судлах боломжийг олгодог
олохын тулд агуулах dati боломжтой ба тэдгээрийн утга
тодорхой бөгөөд техникийн бус.
Тиймээс шинжилгээний мета өгөгдөл нь өгөгдөл хоорондын гүүр болж ажилладаг
агуулах болон эцсийн хэрэглэгчийн програмууд. Энэ мета өгөгдөл боломжтой
бизнесийн загвар, тайлбарыг агуулсан dati тохирох
бизнесийн загвар, урьдчилан тодорхойлсон асуулга, тайлан,
хэрэглэгчийн нэвтрэлт болон индексийн мэдээлэл.
Шинжилгээ болон хөгжүүлэлтийн мета өгөгдлийг нэг дор нэгтгэх ёстой
зөв ажиллахын тулд нэгдсэн мета өгөгдлийг хадгалах.
Харамсалтай нь одоо байгаа олон хэрэгслүүд өөрийн гэсэн байдаг
мета өгөгдөл бөгөөд одоогоор стандарт байхгүй байна
Эдгээр нь мэдээллийн агуулахын хэрэгслийг нэгтгэх боломжийг олгодог
мета өгөгдөл. Энэ байдлыг засахын тулд олон худалдаачид
Мэдээллийн агуулахын гол хэрэгслүүд Мета өгөгдлийг бүрдүүлсэн
Зөвлөл нь дараа нь Мета Дата Эвсэл болсон.
Энэхүү эвслийн зорилго нь мета өгөгдлийн багцыг бий болгох явдал юм
өгөгдлийн агуулахын янз бүрийн хэрэгслүүдийг зөвшөөрдөг стандарт
мета өгөгдлийг хөрвүүлэх
Тэдний хичээл зүтгэлийн үр дүнд Мета мэндэлжээ
Мэдээллийн солилцооны тодорхойлолт (MDIS) нь солилцох боломжийг олгоно
Microsoft-ын архивууд болон холбогдох MDIS файлуудын хоорондох мэдээллийн.
оршихуй dati аль аль нь нэгтгэсэн/индексжүүлсэн болон дэлгэрэнгүй өгдөг
хэрэглэгч ӨРӨМДӨЛТ хийх боломжийг
(өрөмдлөг) нааш ир dati Нарийвчилсан болон эсрэгээр нь индексжүүлсэн.
оршихуй dati нарийвчилсан түүх нь хэрэгжүүлэх боломжийг олгодог
цаг хугацааны чиг хандлагын дүн шинжилгээ. Үүнээс гадна мета өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх боломжтой
del лавлах болгон ашиглаж болно Өгөгдлийн сан The өгөгдлийн агуулах нэг
эцсийн хэрэглэгчдэд би олоход нь туслах dati шаардлагатай.
OLTP системүүдтэй харьцуулахад дэмжих чадвараараа
-ийн шинжилгээ dati болон тайлагнах, the өгөгдлийн агуулах систем гэж үздэг
явуулах гэх мэт мэдээллийн процессуудад илүү тохиромжтой
асуултанд хариулж, тайлан гаргах. Дараагийн хэсэг
хоёр системийн ялгааг нарийвчлан тодруулах болно.
ӨГӨГДЛИЙН АГУУЛАХ OLTP СИСТЕМИЙН ЭСРЭГ
Байгууллага доторх олон мэдээллийн систем
тэдгээр нь өдөр тутмын үйл ажиллагааг дэмжих зорилготой юм. Эдгээр
OLTP SYSTEMS гэгддэг системүүд нь гүйлгээг авдаг
өдөр бүр тасралтгүй шинэчлэгддэг.
I dati Эдгээр системүүдийн дотор ихэвчлэн өөрчлөгддөг, нэмэгддэг эсвэл
устгасан. Жишээлбэл, хэрэглэгчийн хаяг бараг өөрчлөгддөггүй
тэр нэг газраас нөгөө рүү шилждэг. Энэ тохиолдолд шинэ хаяг
-ийн хаягийн талбарыг өөрчилснөөр бүртгүүлнэ Өгөгдлийн сан.
Эдгээр системийн гол зорилго нь зардлыг бууруулах явдал юм
гүйлгээ, үүнтэй зэрэгцэн боловсруулах хугацааг багасгах.
OLTP системийн жишээнд бичих гэх мэт чухал үйлдлүүд орно
захиалга нягтлан бодох бүртгэл, цалин, нэхэмжлэх, үйлдвэрлэл, ai үйлчилгээ хэрэглэгчид.
Процессоор үүсгэгдсэн OLTP системээс ялгаатай
гүйлгээ, үйл явдалд үндэслэн, i өгөгдлийн агуулах тэд бүтээгдсэн
шинжилгээнд үндэслэн үйл явцын дэмжлэг үзүүлэх dati нь U байна
шийдвэр гаргах үйл явц.
Үүнд ихэвчлэн i-г нэгтгэснээр хүрдэг dati янз бүрийн системээс
OLTP болон гадаад нэг "контейнер" -ийн dati, хэлэлцсэний дагуу
өмнөх хэсэгт.
Monash мэдээллийн агуулахын үйл явцын загвар
Үйл явцын загвар өгөгдлийн агуулах Monash боловсруулсан
Monash DSS Research Group-ийн судлаачид дээр үндэслэсэн
-ийн уран зохиол өгөгдлийн агуулах, allo дэмжлэгийн туршлага дээр
системийн талбаруудыг хөгжүүлэх, үйлдвэрлэгчидтэй ярилцах
дээр ашиглах програмууд өгөгдлийн агуулахшинжээчдийн бүлэг дээр
ашиглахад өгөгдлийн агуулах.
Үе шатууд нь: Эхлэл, Төлөвлөлт, Хөгжил, Үйл ажиллагаа болон
Тайлбар. Диаграм нь давталтын шинж чанарыг тайлбарласан o
хувьслын хөгжил a өгөгдлийн агуулах ашиглан үйл явц
өөр өөр үе шатуудын хооронд байрлуулсан хоёр талын сум. Энэ нь
"Давтах" ба "хувьслын" контекст нь тус бүрдээ гэсэн үг
үйл явцын алхам, хэрэгжүүлэх үйл ажиллагаа байж болно
өмнөх үе шат руугаа үргэлж ухраах. Энэ бол
төслийн онцлогоос шалтгаалан a өгөгдлийн агуулах сайн чанарын
нэмэлт хүсэлтийг хүссэн үедээ гаргадаг
эцсийн хэрэглэгчийн. Тухайлбал, хөгжлийн үе шатанд а
үйл явц өгөгдлийн агуулах, нэгийг нь эцсийн хэрэглэгч хүссэн
хэсэг биш байсан шинэ хэмжээс эсвэл сэдэв талбар
анхны төлөвлөгөө, үүнийг системд нэмэх ёстой. Энэ
төслийн өөрчлөлтийг бий болгодог. Үүний үр дүнд баг
дизайн нь өнөөг хүртэл бий болсон баримт бичгийн шаардлагыг өөрчлөх ёстой
дизайны үе шатанд. Ихэнх тохиолдолд өнөөгийн байдал
Төсөл нь дизайны үе шат руу буцах ёстой
шинэ хүсэлтийг нэмж, баримтжуулсан байх ёстой. Хэрэглэгч
эцсийнх нь шинэчилсэн тодорхой баримт бичгийг харах боломжтой байх ёстой ei
хөгжлийн үе шатанд хийгдсэн өөрчлөлтүүд. Эцэст нь
Энэхүү хөгжлийн мөчлөгөөс төсөл маш сайн санал хүсэлтийг авах шаардлагатай
хоёр баг, хөгжүүлэлтийн баг болон хэрэглэгчийн баг. THE
дараа нь ирээдүйн төслийг сайжруулахын тулд санал хүсэлтийг дахин ашигладаг.
Хүчин чадлын төлөвлөлт
DW нь маш том хэмжээтэй бөгөөд өсөх хандлагатай байдаг
маш хурдан (Best 1995, Rudin 1997a) дараах
хэмжээ dati үргэлжлэх хугацаанаас нь хадгалсан түүхэн . Тэнд
өсөлт нь мөн шалтгаан байж болно dati нэмэлт шаардлагатай
үнэ цэнийг нэмэгдүүлэхийн тулд хэрэглэгчид dati тэдэнд аль хэдийн байгаа. -аас
үүний дагуу хадгалахад тавигдах шаардлага dati чадах
мэдэгдэхүйц сайжирна (Экерсон 1997). Тэгэхээр тийм байна
төлөвлөх замаар хангахад зайлшгүй шаардлагатай
хүчин чадал, тэр нь барих систем нь өсөх боломжтой
өсөн нэмэгдэж буй хэрэгцээ (Best 1995, LaPlante 1996, Lang 1997,
Эккерсон 1997, Рудин 1997а, Фоли 1997a).
dw-ийн өргөтгөлийг төлөвлөхдөө та үүнийг мэдэх ёстой
агуулахын хэмжээ хүлээгдэж буй өсөлт, асуултын төрөл
хийгдэх магадлалтай, дэмжигдсэн эцсийн хэрэглэгчдийн тоо (Шилдэг
1995, Рудин 1997б, Фоли 1997a). Өргөтгөх боломжтой програмуудыг бүтээх
Энэ нь техникийн болон өргөтгөх боломжтой серверийн технологийг хослуулахыг шаарддаг
Өргөтгөх боломжтой хэрэглээний дизайны (Best 1995, Rudin 1997b.
Аппликешн бүтээхэд хоёулаа шаардлагатай
маш өргөтгөх боломжтой. Өргөтгөх боломжтой серверийн технологи
хадгалах, санах ой болон нэмэхэд хялбар бөгөөд тохиромжтой болгох
Гүйцэтгэлийг дордуулахгүй CPU (Lang 1997, Telephony 1997).
Хоёр үндсэн өргөтгөх боломжтой серверийн технологи байдаг: Compute
тэгш хэмтэй олон талт (SMP) болон их хэмжээгээр боловсруулах
зэрэгцээ (MPP) ) (IDC 1997, Humphries et al. 1999). Сервер
SMP нь ихэвчлэн санах ойг хуваалцдаг олон процессортой байдаг.
автобусны систем болон бусад нөөцүүд (IDC 1997, Humphries et al. 1999).
Нэмэхийн тулд нэмэлт процессор нэмж болно
түүний эрчим хүч тооцооллын. Үүнийг нэмэгдүүлэх өөр нэг арга
эрчим хүч SMP серверийн тооцоолол нь олон тооны серверүүдийг нэгтгэх явдал юм
SMP машинууд. Энэ аргыг кластер гэж нэрлэдэг (Humphries
гэх мэт. 1999). Харин MPP сервер нь тус бүрдээ олон процессортой байдаг
өөрийн санах ой, автобусны систем болон бусад нөөцтэй (IDC 1997,
Humphries et al. 1999). Процессор бүрийг зангилаа гэж нэрлэдэг. А
нэмэгдэх эрчим хүч тооцоолол авч болно
MPP серверүүдэд нэмэлт зангилаа нэмэх (Humphries et al.
1999).
SMP серверүүдийн сул тал нь хэтэрхий олон оролт гаралтын үйлдэл юм
(I/O) нь автобусны системд түгжрэл үүсгэж болзошгүй (IDC 1997). Энэ
MPP сервер бүрээс хойш асуудал гардаггүй
процессор нь өөрийн автобусны системтэй. Гэсэн хэдий ч харилцан холболтууд
зангилаа бүрийн хооронд автобусны системээс хамаагүй удаан байдаг
SMP-уудын. Мөн MPP серверүүд давхарга нэмж болно
Програм хөгжүүлэгчдэд нэмэлт төвөгтэй байдал (IDC
1997). Тиймээс SMP болон MPP серверүүдийн сонголтод нөлөөлж болно
асуултын нарийн төвөгтэй байдал, харьцаа зэрэг олон хүчин зүйлээр
үнэ/гүйцэтгэл, шаардлагатай боловсруулах хүчин чадал, the
dw програмууд болон хэмжээ нэмэгдэхээс сэргийлсэн Өгөгдлийн сан
dw болон эцсийн хэрэглэгчдийн тоогоор.
Өргөтгөх боломжтой хэрэглээний дизайны олон тооны техникүүд
хүчин чадлын төлөвлөлтөд ашиглаж болно. Нэг
өдөр, долоо хоног, сар, жил гэх мэт янз бүрийн тайлангийн үеийг ашигладаг.
Янз бүрийн мэдэгдлийн хугацаатай, Өгөгдлийн сан гэж хувааж болно
хэсгүүдийг хялбархан бүлэглэсэн (Inmon et al. 1997). Өөр нэг
техник нь бүтээгдсэн хураангуй хүснэгтүүдийг ашиглах явдал юм
дүгнэх dati da dati дэлгэрэнгүй. Тиймээс, би dati хураангуй илүү байна
нарийвчилсан гэхээсээ авсаархан бөгөөд энэ нь санах ойн зай бага шаарддаг.
Тиймээс dati дэлгэрэнгүй мэдээллийг нэгжээр архивлаж болно
бага үнэтэй хадгалах, энэ нь бүр ч илүү хадгаламж хэмнэдэг.
Хэдийгээр хураангуй хүснэгтийг ашиглах нь зай хэмнэх боломжтой
санах ой, тэдгээрийг шинэчилж байлгахын тулд маш их хүчин чармайлт шаарддаг
арилжааны хэрэгцээнд нийцүүлэн. Гэсэн хэдий ч энэ техник нь
өргөн хэрэглэгддэг ба ихэвчлэн техниктэй хамт хэрэглэгддэг
өмнөх (Best 1995, Inmon 1996a, Chauduri and Dayal
1997).
Тодорхойлолт Өгөгдлийн агуулах Техникийн
Архитектур Техникийн тодорхойлолт
dw архитектурууд
Мэдээллийн агуулахыг анх хэрэгжүүлэгчид голчлон санаачилсан
dw-ийн төвлөрсөн хэрэгжилт хаана бүх dati, орсон
i dati гадаад, нэгдмэл байдлаар нэгдсэн,
физик хадгалах газар (Inmon 1996a, Bresnahan 1996, Peacock 1998).
Энэ аргын гол давуу тал бол эцсийн хэрэглэгчид юм
тэд энтрепренёруудын цар хүрээг харах боломжтой
(аж ахуйн нэгжийн хэмжээнд харах) dei dati зохион байгуулалтын (Ovum 1998). Өөр
давуу тал нь стандартчиллыг санал болгодог dati дамжуулан
байгууллага, энэ нь зөвхөн нэг хувилбар байдаг гэсэн үг юм уу
репозиторт ашигласан нэр томъёо бүрийн тодорхойлолт dw
(repository) мета өгөгдөл (Flanagan and Safdie 1997, Ovum 1998). The
Энэ аргын сул тал нь нөгөө талаас үнэтэй бөгөөд хэцүү байдаг
баригдах (Flanagan and Safdie 1997, Ovum 1998, Inmon et al.
1998). Хадгалах архитектурын дараа удалгүй dati
төвлөрсөн байдал түгээмэл болж, олборлох тухай ойлголт бий болсон
-ийн хамгийн жижиг дэд бүлгүүдийн dati хэрэгцээг дэмжих
тусгай програмууд (Varney 1996, IDC 1997, Berson and Smith
1997, тогос 1998). Эдгээр жижиг системүүд нь томоос гаралтай
том өгөгдлийн агуулах төвлөрсөн. Тэднийг огноо гэж нэрлэдэг
хараат хэлтсийн агуулахууд эсвэл хамааралтай мэдээллийн захууд.
Хамааралтай дата захын архитектурыг гэж нэрлэдэг
Эхний шат нь өгөгдлөөс бүрдэх гурван түвшний архитектур
төвлөрсөн агуулах, хоёрдугаарт агуулахуудаас бүрддэг dati
хэлтэс, гурав дахь нь хандахаас бүрдэнэ dati болон хэрэглүүрээс
шинжилгээ (Demarest 1994, Inmon et al. 1997).
Өгөгдлийн захуудыг ихэвчлэн дараа нь бүтээдэг өгөгдлийн агуулах
хэрэгцээг хангах зорилгоор төвлөрсөн
тодорхой нэгжүүд (White 1995, Varney 1996).
Data marts дэлгүүр i dati дэлгэрэнгүй холбоотой маш их хамааралтай
эв нэгдэл (Inmon et al. 1997, Inmon et al. 1998, IA 1998).
Энэ аргын давуу тал нь байхгүй байх болно өгөгдөл бус
нэгдсэн ба тэр i dati тэдгээр нь өгөгдөл дотор илүү бага байх болно
бүх оноос хойш marts dati -ийн ордоос гаралтай dati нэгдсэн.
Өөр нэг давуу тал нь тус бүрийн хооронд холбоос бага байх болно
data mart болон холбогдох эх сурвалжууд dati Учир нь дата март болгонд л байдаг
эх сурвалж юм dati. Дээрээс нь энэ архитектурыг бий болгосноор хэрэглэгчид
хэрэглэгчид тоймтой танилцах боломжтой хэвээр байна dati
корпорацийн байгууллагууд. Энэ аргыг
өгөгдлийн дараа өгөгдлийн захуудыг бүтээдэг дээрээс доош арга
агуулах (тогос 1998, Гофф 1998).
Үр дүнг эрт харуулах хэрэгцээг нэмэгдүүлж, зарим нь
байгууллагууд бие даасан дата захуудыг байгуулж эхэлжээ
(Фланаган ба Сафди 1997, Цагаан 2000). Энэ тохиолдолд data marts
тэд өөрсдийнхийгөө авдаг dati -ийн үндсээс шууд dati OLTP ба түүнээс хойш биш
төвлөрсөн болон нэгдсэн хадгалалт, ингэснээр хэрэгцээг арилгана
төвлөрсөн агуулахтай байх.
Data mart бүр өөрийн эх сурвалжтай дор хаяж нэг холбоосыг шаарддаг
di dati. Огноо бүрт олон холбоос байх нь нэг сул тал
mart нь өмнөх хоёр архитектуртай харьцуулахад, the
элбэг дэлбэг байдал dati мэдэгдэхүйц нэмэгддэг.
Дата зах бүр бүгдийг хадгалах ёстой dati орон нутагт шаардлагатай
OLTP системд ямар ч нөлөө үзүүлэхгүй. Энэ нь i-г үүсгэдэг dati
тэдгээр нь өөр өөр мэдээллийн захад хадгалагддаг (Inmon et al. 1997).
Энэ архитектурын өөр нэг сул тал нь хүргэдэг
өгөгдлийн зах болон тэдгээрийн хооронд нарийн төвөгтэй харилцан холболтыг бий болгох
эх сурвалжууд dati хэрэгжүүлэх, хянахад хэцүү байдаг (Инмон хэвлэл
бусад. 1997).
Өөр нэг сул тал бол эцсийн хэрэглэгчдэд цахилгаан өгөхгүй байх явдал юм
компанийн мэдээллийн тоймд хандах, учир нь i dati
өөр өөр өгөгдлийн захууд нэгдмэл биш байна (Ovum 1998).
Өөр нэг сул тал бол нэгээс олон байж болно
үүсгэсэн өгөгдлийн зах зээлд ашигласан нэр томъёо бүрийн тодорхойлолт
-ийн үл нийцэл dati байгууллагад (Ovum 1998).
Дээр дурдсан сул талуудыг үл харгалзан бие даасан дата март
олон байгууллагын сонирхлыг татсаар байна (IDC 1997).
Тэднийг сэтгэл татам болгодог нэг хүчин зүйл бол тэд илүү хурдан хөгждөг
цаг хугацаа, нөөц бага шаарддаг (Бреснахан 1996, Берсон э
Смит 1997, Өндгөн 1998). Үүний дагуу тэд ихэвчлэн үйлчилдэг
тодорхойлоход ашиглаж болох туршилтын загвар болгон
Төслийн үр ашиг ба/эсвэл дутагдлыг хурдан арилгах (Parsaye
1995, Braly 1995, Newing 1996). Энэ тохиолдолд хэсгээс
туршилтын төсөлд хэрэгжүүлэх нь жижиг боловч чухал байх ёстой
байгууллагын хувьд (Newing 1996, Mansell-Lewis 1996).
Прототипийг шалгаснаар эцсийн хэрэглэгчид болон удирдлага боломжтой
Төслийг үргэлжлүүлэх эсвэл зогсоох эсэхээ шийднэ (Фланаган, Сафди
1997).
Шийдвэрээ үргэлжлүүлэх юм бол бусад салбаруудын хувьд дата зах зээл
тэдгээрийг нэг нэгээр нь барих ёстой. Хоёр сонголт байна
өгөгдлийн барилгын хэрэгцээнд тулгуурлан эцсийн хэрэглэгчид
бие даасан материалууд: нэгдсэн/холбоотой ба интегралгүй (Ovum
1998)
Эхний аргын хувьд шинэ дата зах бүрийг барих ёстой
одоогийн өгөгдлийн зах болон загвар дээр суурилсан dati ашиглаж
пүүсээр (Varney 1996, Berson and Smith 1997, Peacock 1998).
Загвар ашиглах хэрэгцээ dati компанийн зүгээс шаардлагатай болгож байна
Нэр томьёо болгонд зөвхөн нэг тодорхойлолт байгаа эсэхийг шалгаарай
өгөгдлийн захаар дамжуулан ашигладаг, энэ нь мөн өгөгдлийг баталгаажуулах явдал юм
тоймыг өгөхийн тулд өөр өөр мартуудыг нэгтгэж болно
байгууллагын мэдээлэл (Бреснахан 1996). Энэ арга нь
доороос дээш гэж нэрлэдэг бөгөөд хязгаарлалттай үед хамгийн тохиромжтой
цаг хугацаа, санхүүгийн хэрэгсэл (Flanagan and Safdie 1997, Ovum 1998,
тогос 1998, Гофф 1998). Хоёрдахь аргад дата март
баригдсан нь зөвхөн тодорхой нэгжийн хэрэгцээг хангаж чадна.
Холбооны мэдээллийн захын хувилбар нь өгөгдлийн агуулах тараасан
үүнд Өгөгдлийн сан төв серверийн дунд программ нь олон серверийг нэгтгэхэд ашиглагддаг
-ын нэг репозитор дахь өгөгдлийн захууд dati тараасан (Цагаан 1995). онд
энэ тохиолдолд, би dati Бизнесийг хэд хэдэн дата захад тараадаг.
Эцсийн хэрэглэгчийн хүсэлтийг дараах руу дамжуулдаг Өгөгдлийн сан
бүгдийг задалдаг төв серверийн дунд програм dati өгөгдлөөр хүссэн
marts ба үр дүнг эцсийн хэрэглэгчийн програмуудад буцааж өгнө. Энэ
арга нь эцсийн хэрэглэгчдэд бизнесийн мэдээллийг өгдөг. Гэсэн хэдий ч,
data marts-ийн асуудлууд арилаагүй хэвээр байна
бие даасан. Ашиглаж болох өөр нэг архитектур бий
руу залгаарай өгөгдлийн агуулах виртуал (Цагаан 1995). Гэсэн хэдий ч энэ
Зураг 2.9-д тодорхойлсон архитектур нь архитектур биш юм
-ийн хадгалалт dati ачааллыг хөдөлгөдөггүй тул жинхэнэ
OLTP системээс өгөгдлийн агуулах (Demarest 1994).
Үнэндээ хүсэлтүүд dati эцсийн хэрэглэгчид гэхэд ai
Боловсруулсны дараа үр дүнг өгдөг OLTP системүүд
хэрэглэгчийн хүсэлт. Хэдийгээр энэ архитектур нь хэрэглэгчдийг зөвшөөрдөг
эцсийн тайлан гаргах, хүсэлт гаргах, хангах боломжгүй
dati оноос хойш компанийн мэдээллийн түүх, тойм dati
Учир нь өөр өөр OLTP системүүд нэгдмэл биш байна. Тэгэхээр, энэ
архитектурын шинжилгээг хангаж чадахгүй байна dati зэрэг цогцолбор
жишээ таамаглал.
Хандалтын програмын сонголт болон
сэргээх dati
Барилгын зорилго нь a өгөгдлийн агуулах дамжуулах явдал юм
эцсийн хэрэглэгчдэд хүргэх мэдээлэл (Inmon et al. 1997, Poe 1996,
МакФадден 1996, Шанкс нар 1997, Хаммергрен 1998); нэг эсвэл
олон хандалт болон сэргээх програмууд dati хангагдсан байх ёстой. руу
Өнөө үед хэрэглэгчид ашиглах боломжтой маш олон төрлийн програмууд байдаг
сонгох (Hammergren 1998, Humphries et al. 1999). The
сонгосон програмууд нь хүчин чармайлтын амжилтыг тодорхойлдог
-ийн хадгалалт dati байгууллагад учир нь
програмууд нь хамгийн харагдахуйц хэсэг юм өгөгдлийн агуулах хэрэглэгч рүү
эцсийн (Inmon et al. 1997, Poe 1996). Болзоонд амжилтанд хүрэхийн тулд
агуулах, мэдээллийн шинжилгээний үйл ажиллагааг дэмжих чадвартай байх ёстой dati
эцсийн хэрэглэгчийн (Poe 1996, Seddon and Benjamin 1998, Eckerson)
1999). Тиймээс эцсийн хэрэглэгчийн хүсч буй "түвшин" нь байх ёстой
тодорхойлсон (По 1996, Маттисон 1996, Инмон нар 1997,
Humphries et al. 1999).
Ерөнхийдөө эцсийн хэрэглэгчдийг гурван бүлэгт хувааж болно
Ангилалууд: гүйцэтгэх хэрэглэгчид, бизнесийн шинжээчид, хүчирхэг хэрэглэгчид (По
1996, Humphries et al. 1999). Гүйцэтгэх хэрэглэгчид хэрэгтэй
урьдчилан тодорхойлсон багц тайланд хялбар хандах (Humphries ed
бусад 1999). Эдгээр тайлангуудыг ашиглан хялбархан хүрч болно
цэсийн навигаци (По 1996). Үүнээс гадна тайлан гаргах ёстой
график дүрслэлийг ашиглан мэдээллийг танилцуулах
хурдан шуурхай хүргэх хүснэгт, загвар зэрэг
мэдээлэл (Humphries et al. 1999). Бизнесийн шинжээчид, тийм биш
Тэд харилцаа холбоог бий болгох техникийн чадвартай байж болно
өөрсдөө тэг, одоогийн тайланг өөрчлөх чадвартай байх шаардлагатай
тэдний өвөрмөц хэрэгцээг хангах (По 1996, Humphries et al
1999). Нөгөө талаас хүчирхэг хэрэглэгчид нь эцсийн хэрэглэгчдийн төрөл юм
-аас хүсэлт, тайлан гаргах, бичих чадвартай байх
тэг (Poe 1996, Humphries et al. 1999). Тэд бол тэд юм
бусад төрлийн хэрэглэгчдэд зориулсан тайлан боловсруулах (Poe 1996, Humphries
болон бусад. 1999).
Эцсийн хэрэглэгчийн шаардлагыг тодорхойлсны дараа үүнийг хийх шаардлагатай
хандах болон сэргээх програмуудын сонголт dati бүгдийн дунд
боломжтой (Poe 1996, Inmon et al. 1997).
хандах dati болон олж авах хэрэгсэл байж болно
OLAP хэрэгсэл, EIS/DSS хэрэглүүр, асуулга хэрэгсэл болон 4 төрөлд ангилдаг
тайлагнах болон өгөгдөл олборлох хэрэгслүүд.
OLAP хэрэгслүүд нь хэрэглэгчдэд түр зуурын асуулга үүсгэх боломжийг олгодог
дээр хийсэн хүмүүс Өгөгдлийн сан The өгөгдлийн агуулах. Дээрээс нь эдгээр бүтээгдэхүүнүүд
хэрэглэгчдэд өрөмдлөг хийх боломжийг олгоно dati тэдэнд ерөнхий
дэлгэрэнгүй.
EIS/DSS хэрэгслүүд нь "яах вэ" гэсэн дүн шинжилгээ гэх мэт гүйцэтгэх тайланг өгдөг
цэсээр зохион байгуулагдсан тайланд хандах боломжтой. Тайлангууд байх ёстой
илүү хялбар навигац хийх зорилгоор урьдчилан тодорхойлсон бөгөөд цэстэй нэгтгэсэн.
Асуулга болон тайлагнах хэрэгслүүд нь хэрэглэгчдэд тайлан гаргах боломжийг олгодог
урьдчилан тодорхойлсон бөгөөд тодорхой.
Мэдээлэл олборлох хэрэгслүүд нь харилцаа холбоог тодорхойлоход ашиглагддаг
онд мартагдсан үйл ажиллагааны талаар шинэ гэрэл тусгаж чадна dati The
өгөгдлийн агуулах.
Хэрэглэгчийн төрөл бүрийн шаардлагыг оновчтой болгохын зэрэгцээ, i
Сонгосон хэрэгслүүд нь ойлгомжтой, үр ашигтай, хэрэглэхэд хялбар байх ёстой.
Тэд мөн архитектурын бусад хэсгүүдтэй нийцтэй байх ёстой e
одоо байгаа системүүдтэй ажиллах чадвартай. Үүнийг бас санал болгож байна
үнэ, гүйцэтгэлтэй өгөгдөлд хандах, хайх хэрэгслийг сонгох
боломжийн. Харгалзах бусад шалгуурт амлалт орно
өөрсдийн бүтээгдэхүүн болон холбогдох хөгжүүлэлтийг дэмжих хэрэгслийн борлуулагч
өөрөө ирээдүйн хувилбаруудад байх болно. Хэрэглэгчийн оролцоог хангах
Мэдээллийн агуулахыг ашиглахдаа хөгжүүлэлтийн баг нь
хэрэгсэл сонгох үйл явцад хэрэглэгчид. Энэ тохиолдолд
хэрэглэгчийн бодит үнэлгээг хийх ёстой.
Мэдээллийн агуулахын үнэ цэнийг сайжруулахын тулд хөгжүүлэлтийн баг хийж болно
мөн тэдний мэдээллийн агуулах руу вэб хандалт өгөх. А
вэбэд суурилсан мэдээллийн агуулах нь хэрэглэгчдэд хандах боломжийг олгодог dati
алслагдсан газраас эсвэл аялж байхдаа. Мөн мэдээлэл авч болно
зардлыг бууруулах замаар бага зардлаар хангана
сургалт.
2.4.3 Өгөгдлийн агуулах Үйл ажиллагааны үе шат
Энэ үе шат нь гурван үйл ажиллагаанаас бүрдэнэ: огнооны стратегийг тодорхойлох
шинэчлэх, мэдээллийн агуулахын үйл ажиллагааг хянах, удирдах
мэдээллийн агуулахын аюулгүй байдал.
Өгөгдлийг шинэчлэх стратегийн тодорхойлолт
Анхны ачааллын дараа, i dati онд Өгөгдлийн сан мэдээллийн агуулахын
i тоглохын тулд үе үе шинэчлэгдэж байх ёстой
дээр хийсэн өөрчлөлтүүд dati эх хувь. Тиймээс бид шийдэх ёстой
хэзээ сэргээх, хэдэн удаа шинэчлэх ёстой
сэргээх, хэрхэн сэргээх талаар dati. хийхийг санал болгож байна
-ийн шинэчлэл dati системийг офлайн болгох боломжтой үед. Тэнд
Сэргээх хурдыг үндсэн дээр хөгжүүлэлтийн баг тодорхойлно
хэрэглэгчийн шаардлага дээр. Сэргээх хоёр арга бий
өгөгдлийн агуулах: бүрэн шинэчлэх, тасралтгүй ачаалах
өөрчлөлтүүд.
Эхний арга буюу бүрэн сэргээлт нь дахин ачаалах шаардлагатай
бүхий л dati эхнээс нь. Энэ нь бүх dati зайлшгүй шаардлагатай
гаргаж авах, цэвэрлэж, хувиргах, сэргээх бүрт нэгтгэх. Энэ
арга барилаас аль болох зайлсхийх хэрэгтэй, учир нь
энэ нь маш их цаг хугацаа, нөөц шаарддаг.
Альтернатив арга бол i-г тасралтгүй ачаалах явдал юм
өөрчлөлтүүд. Энэ нь би нэмдэг dati өөрчлөгдсөн байна
өгөгдлийн агуулахын сүүлийн шинэчлэлтийн мөчлөгөөс хойш. тодорхойлох нь
шинэ буюу өөрчлөгдсөн бүртгэлүүдийн хэмжээг ихээхэн бууруулдаг
dati тус бүр дэх мэдээллийн агуулах руу тараах ёстой
зөвхөн эдгээрээс хойш шинэчилнэ dati -д нэмэгдэх болно Өгөгдлийн сан
мэдээллийн агуулахын.
Татаж авахын тулд ашиглаж болох дор хаяж 5 арга байдаг
i dati шинэ эсвэл өөрчилсөн. -ийн үр ашигтай стратегийг авахын тулд
-ийн шинэчлэл dati Эдгээр аргуудын холимог нь ашигтай байж болох юм
систем дэх бүх өөрчлөлтийг татаж авдаг.
Цагийн тэмдэг ашигладаг эхний арга нь үүнийг ирдэг гэж үздэг
бүгдэд нь хуваарилагдсан dati цагийн тэмдгийг ямар нэг байдлаар өөрчилж, шинэчилсэн
бүгдийг хялбархан тодорхойлох боломжтой dati өөрчлөгдсөн, шинэ.
Гэсэн хэдий ч энэ аргыг ихэнх тохиолдолд өргөн ашигладаггүй
өнөөгийн үйлдлийн системийн нэг хэсэг.
Хоёр дахь арга нь үүсгэсэн дельта файлыг ашиглах явдал юм
-д хийсэн өөрчлөлтүүдийг агуулсан програм dati.
Энэ файлыг ашиглах нь шинэчлэлтийн мөчлөгийг нэмэгдүүлдэг.
Гэсэн хэдий ч, тэр ч байтугай энэ аргыг олон улсад ашиглаагүй байна
програмууд.
Гурав дахь арга бол бүртгэлийн файлыг сканнердах явдал юм
үндсэндээ дельта файлтай төстэй мэдээллийг агуулдаг. Цор ганц
ялгаа нь сэргээх процесст зориулж бүртгэлийн файл үүсгэгддэг e
ойлгоход хэцүү байж болно.
Дөрөв дэх арга бол програмын кодыг өөрчлөх явдал юм.
Гэсэн хэдий ч ихэнх програмын код нь хуучин бөгөөд
эмзэг; тиймээс энэ техникээс зайлсхийх хэрэгтэй.
Сүүлийн арга бол i-г харьцуулах явдал юм dati файлтай эх сурвалжууд
гол бурхад dati.
Мэдээллийн агуулахын үйл ажиллагаанд хяналт тавих
Мэдээллийн агуулахыг хэрэглэгчдэд хүргэсний дараа энэ нь
цаг хугацааны явцад хяналт тавих шаардлагатай. Энэ тохиолдолд администратор
Мэдээллийн агуулах нь нэг буюу хэд хэдэн удирдлагын хэрэгслийг ашиглаж болно e
мэдээллийн агуулахын ашиглалтыг хянах хяналт. Тухайлбал
хүмүүс болон цаг агаарын талаарх мэдээллийг цуглуулж болно
өгөгдлийн агуулах руу нэвтрэх. Аливээ dati цуглуулж үүсгэж болно
оролт болгон ашиглаж болох гүйцэтгэсэн ажлын профайл
хэрэглэгчийн нөхөн төлбөрийг хэрэгжүүлэхэд. The Chargeback
боловсруулах зардлын талаар хэрэглэгчдэд мэдээлэл өгөх боломжийг олгодог
өгөгдлийн агуулах.
Мөн мэдээллийн агуулахын хяналтыг ашиглаж болно
асуулгын төрлүүд, тэдгээрийн хэмжээ, асуулгын тоог тодорхойлох
өдөр, асуулгад хариу өгөх хугацаа, хүрсэн салбар, тоо хэмжээ
di dati боловсруулсан. Шалгалт хийх өөр нэг зорилго
өгөгдлийн агуулах нь таних i dati ашиглагдаагүй байгаа. Эдгээр dati
цаг хугацааг сайжруулахын тулд тэдгээрийг өгөгдлийн агуулахаас устгаж болно
асуулгын гүйцэтгэлийн хариу болон өсөлтийг хянах
dati дотор оршин суудаг мэдээллийн сан мэдээллийн агуулахын.
Өгөгдлийн агуулахын аюулгүй байдлын удирдлага
Өгөгдлийн агуулах нь dati нэгдсэн, шүүмжлэлтэй, мэдрэмжтэй тэр
амархан хүрч болно. Энэ шалтгааны улмаас тэгэх ёстой
зөвшөөрөлгүй хэрэглэгчдээс хамгаалагдсан байх. Нэг арга
аюулгүй байдлыг хэрэгжүүлэх нь del функцийг ашиглах явдал юм DBMS
янз бүрийн төрлийн хэрэглэгчдэд өөр өөр эрх олгох. Энэ нь
Хэрэглэгчийн төрөл бүрийн хувьд профайл байх ёстой
хандалт. Өгөгдлийн агуулахыг хамгаалах өөр нэг арга бол түүнийг шифрлэх явдал юм
-д бичсэнчлэн мэдээллийн сан мэдээллийн агуулахын. хандах
dati мөн хайлт хийх хэрэгслүүд нь кодыг тайлах ёстой dati илгээхээсээ өмнө i
үр дүнг хэрэглэгчдэд хүргэх.
2.4.4 Өгөгдлийн агуулах Байршуулах үе шат
Энэ бол өгөгдлийн агуулахын хэрэгжилтийн мөчлөгийн сүүлчийн үе шат юм. The
энэ үе шатанд хийгдэх үйл ажиллагаанд сургалт орно
хэрэглэгчид мэдээллийн агуулахыг ашиглаж, тойм үүсгэх боломжтой
мэдээллийн агуулахын.
Хэрэглэгчийн сургалт
Эхлээд хэрэглэгчийн сургалтыг хийх хэрэгтэй
хандах dati өгөгдлийн агуулах ба багаж хэрэгслийн ашиглалт
олж авах. Ерөнхийдөө хуралдаанууд дараахаас эхлэх ёстой
хадгалах тухай ойлголтын танилцуулга dati,
өгөгдлийн агуулахын агуулга, ai мета dati ба үндсэн шинж чанарууд
хэрэгслүүдийн. Дараа нь илүү дэвшилтэт хэрэглэгчид мөн судалж болно
физик хүснэгтүүд болон өгөгдөлд нэвтрэх болон хэрэгслүүдийн хэрэглэгчийн онцлогууд
олж авах.
Хэрэглэгчийн сургалт явуулах олон арга байдаг. Нэг нь
Эдгээр нь a-ийн сонгосон олон хэрэглэгчид эсвэл шинжээчдийг сонгох боломжийг олгодог
тэдний манлайлал, ур чадварт тулгуурласан хэрэглэгчдийн багц
харилцаа холбоо. Эдгээрийг хувийн чадавхиар сургадаг
тэдэнтэй танилцахын тулд мэдэх ёстой бүх зүйл
систем. Сургалт дууссаны дараа ажилдаа эргэн орох e
тэд бусад хэрэглэгчдэд системийг хэрхэн ашиглахыг зааж эхэлдэг. Дээр
Сурсан зүйл дээрээ үндэслэн бусад хэрэглэгчид зар сурталчилгаа эхлүүлэх боломжтой
мэдээллийн агуулахыг судлах.
Өөр нэг арга бол олон хэрэглэгчийг ижил зүйлд сургах явдал юм
цаг, та танхимын хичээл хийж байгаа юм шиг. Энэ арга
Энэ нь сургалтад хамрагдах шаардлагатай олон хэрэглэгчтэй үед тохиромжтой
нэгэн зэрэг. Өөр нэг арга бол сургах явдал юм
хэрэглэгч бүрийг тус тусад нь нэг нэгээр нь. Энэ арга нь
цөөн хэрэглэгчтэй үед тохиромжтой.
Хэрэглэгчийн сургалтын зорилго нь тэдэнтэй танилцах явдал юм
хандах боломжтой dati болон хайлт хийх хэрэгсэл, түүнчлэн агуулга
өгөгдлийн агуулах. Гэсэн хэдий ч зарим хэрэглэгчид хэт их ачаалалтай байж болно
хуралдааны үеэр өгсөн мэдээллийн хэмжээгээр
сургалт. Тиймээс хэд хэдэн зүйлийг хийх ёстой
байнгын тусламжийн сессүүдийг шинэчлэх, хариу өгөх
тодорхой асуултуудад. Зарим тохиолдолд бүлэг
хэрэглэгчид энэ төрлийн дэмжлэг үзүүлэх.
Санал хүсэлтийг цуглуулж байна
Мэдээллийн агуулах ашиглалтад орсны дараа хэрэглэгчид боломжтой
ашиглах i dati янз бүрийн зорилгоор мэдээллийн агуулахад оршин суух.
Ихэнхдээ шинжээчид эсвэл хэрэглэгчид i-г ашигладаг dati онд
мэдээллийн агуулах:
1 Компанийн чиг хандлагыг тодорхойлох
2-ийн худалдан авалтын профайлд дүн шинжилгээ хийх хэрэглэгчид
3 хуваах i хэрэглэгчид болон
4 Хамгийн сайн үйлчилгээг үзүүлэх хэрэглэгчид - үйлчилгээг тохируулах
5 Стратеги боловсруулах маркетинг
6 Зардлын дүн шинжилгээ хийх, туслах зорилгоор өрсөлдөхүйц үнийн санал гаргах
хяналтын
7 Стратегийн шийдвэр гаргахад дэмжлэг үзүүлэх
8 гарч ирэх боломжуудыг тодорхойлох
9 Одоогийн бизнесийн үйл явцын чанарыг сайжруулах
10 Ашгийг шалгана уу
Мэдээллийн агуулахын хөгжлийн чиглэлийг дагаж тэд чадна
санал хүсэлтийг авахын тулд хэд хэдэн системийн шалгалтыг хийх
хөгжүүлэлтийн баг болон хэрэглэгчдийн нийгэмлэгийн аль алинаас нь
эцсийн хэрэглэгчид.
Хүлээн авсан үр дүнг харгалзан үзэж болно
дараагийн хөгжлийн мөчлөг.
Мэдээллийн агуулах нь нэмэгдэл аргатай тул,
өмнөх амжилт, алдаанаасаа суралцах нь чухал
хөгжил.
2.5 Дүгнэлт
Энэ бүлэгт одоо байгаа арга барилуудыг авч үзсэн болно
уран зохиол. 1-р хэсэгт үзэл баримтлалын талаар ярилцав
өгөгдлийн агуулах ба түүний шийдвэрийн шинжлэх ухаанд гүйцэтгэх үүрэг. Дахь
2-р хэсэгт гол ялгааг тайлбарлав
мэдээллийн агуулах ба OLTP системүүд. 3-р хэсэгт бид ярилцсан
ашигласан Monash-ийн дагуу өгөгдлийн агуулахын загвар
4-р хэсэгт үйл явцад оролцож буй үйл ажиллагааг тайлбарлах
Мэдээллийн агуулахыг хөгжүүлэхэд эдгээр диссертацууд дээр үндэслэгдээгүй
нарийн судалгаа. Бодит байдалд юу тохиолдох нь байж болно
Энэ нь уран зохиолын мэдээллээс тэс өөр боловч эдгээр нь
Үүний үр дүнд үндсэн ачаа тээшийг бий болгоход ашиглаж болно
Та энэ судалгаанд зориулж мэдээллийн агуулахын тухай ойлголтыг онцолж байна.
3-р бүлэг
Судалгаа, дизайны арга
Энэ бүлэг нь судалгаа, дизайны аргуудыг авч үздэг
энэ судалгаа. Эхний хэсэгт аргуудын ерөнхий дүр төрхийг харуулав
хайлтын системүүд нь мэдээлэл олж авах боломжтой, нэмэлт
хамгийн сайн аргыг сонгох шалгуурыг хэлэлцэнэ
тусгай судалгаа. 2-р хэсэгт дараа нь хоёр аргыг авч үзнэ
дөнгөж тодорхойлсон шалгуурын дагуу сонгосон; Эдгээрээс сонгогдох болно
3-р хэсэгт заасан шалтгаануудын хамт аль нэгийг нь баталсан
бусад шалгуурыг хассан шалтгааныг мөн тайлбарлав. Тэнд
4-р хэсэгт судалгааны төсөл, 5-р хэсэгт le
дүгнэлт.
3.1 Мэдээллийн системийн судалгаа
Мэдээллийн системийн судалгаа зөвхөн хязгаарлагдахгүй
Технологийн салбарт хамаарах боловч бас хамрахаар өргөтгөх ёстой
зан үйлийн болон зохион байгуулалтын зорилго.
Бид үүнийг янз бүрийн салбаруудын дипломын ажилд өртэй
нийгмийн шинжлэх ухаанаас байгалийн шинжлэх ухаан; энэ нь хэрэгцээнд хүргэдэг
тоон аргуудыг багтаасан судалгааны аргуудын тодорхой спектр
мэдээллийн системд ашиглах чанарын .
Судалгааны боломжит бүх аргууд чухал, үнэндээ хэд хэдэн
Женкинс (1985), Нунамакер нар зэрэг судлаачид. (1991), Галлиерс
(1992) бүх нийтийн тусгай арга байхгүй гэж үздэг
мэдээллийн системийн янз бүрийн чиглэлээр судалгаа хийх; Үнэхээр
арга нь тодорхой судалгаанд тохиромжтой байж болох ч үгүй
бусдын төлөө. Энэ нь бидэнд ийм аргыг сонгох хэрэгцээг авчирдаг
Энэ нь бидний тодорхой судалгааны төсөлд тохиромжтой: үүнд
сонголт Бенбасат нар. (1987) тэдгээрийг авч үзэх ёстой гэж заасан
судалгааны мөн чанар, зорилго.
3.1.1 Судалгааны мөн чанар
Судалгааны шинж чанарт суурилсан янз бүрийн аргууд байж болно
шинжлэх ухаанд өргөн тархсан гурван уламжлалд ангилдаг
мэдээллийн: позитивист, тайлбарлах, шүүмжлэлтэй судалгаа.
3.1.1.1 Позитивист судалгаа
Позитивист судалгааг шинжлэх ухааны судалгаа эсвэл
эмпирик. Энэ нь: "Юу болохыг тайлбарлаж, урьдчилан таамаглахыг эрмэлздэг
зүй тогтол, шалтгаан-үр дагаврын харилцааг судлах замаар нийгмийн ертөнц
бүрдүүлдэг элементүүдийн дунд байна” (Shanks et al 1993).
Позитивист судалгаа нь дахин давтагдах чадвартай байдаг.
хялбарчлах, үгүйсгэх. Нэмж дурдахад позитивист судалгаанууд үүнийг хүлээн зөвшөөрдөг
судлагдсан үзэгдлүүдийн хооронд априори харилцаа байгаа эсэх.
Галлиерсийн (1992) хэлснээр ангилал зүй нь судалгааны арга юм
позитивист парадигмд багтсан боловч үүгээр хязгаарлагдахгүй.
үнэндээ лабораторийн туршилт, хээрийн туршилт,
кейс судалгаа, теоремын нотолгоо, таамаглал, загварчлал.
Эдгээр аргуудыг ашиглан судлаачид үзэгдлийг хүлээн зөвшөөрдөг
судлагдсан байдлыг бодитой, нягт нямбай ажиглаж болно.
3.1.1.2 Тайлбарлах судалгаа
Тайлбарлах судалгааг ихэвчлэн феноменологи гэж нэрлэдэг
Антипозитивизмыг Нейман (1994) “шинжилгээ
үйл ажиллагааны нийгмийн утгыг системчилсэн байдлаар шууд ба
байгалийн нөхцөл байдалд байгаа хүмүүсийг дарааллаар нь нарийвчлан ажиглах
хэрхэн гэсэн ойлголт, тайлбарт хүрэх
хүмүүс нийгмийн ертөнцөө бүтээж, хадгалж байдаг. Судалгаа
Тайлбарлах онолууд нь ажиглагдсан үзэгдлүүд гэсэн таамаглалыг үгүйсгэдэг
объектив байдлаар ажиглаж болно. Үнэндээ тэд үндэслэсэн байдаг
субъектив тайлбарууд дээр. Цаашлаад тайлбарлагч судлаачид тэгдэггүй
тэд судалж буй үзэгдэлдээ априори утгыг ногдуулдаг.
Энэ арга нь субъектив/аргументатив судалгаа, үйлдлүүдийг агуулдаг
судалгаа, тайлбарлах/тайлбарлах судалгаа, ирээдүйн судалгаа, тоглоом
үүрэг. Эдгээрээс гадна судалгаа, кейс судалгаа байж болно
-ийн судалгаанд хамаарах тул энэ аргад багтсан
төвөгтэй нөхцөл байдалд байгаа хувь хүн эсвэл байгууллага
бодит ертөнцөөс.
3.1.1.3 Шүүмжлэлтэй судалгаа
Шинжлэх ухаанд хамгийн бага мэддэг арга бол шүүмжлэлтэй судалгаа юм
нийгмийн боловч сүүлийн үед судлаачдын анхаарлыг татах болсон
мэдээллийн системийн салбарт. Гүн ухааны таамаглал нь
Нийгмийн бодит байдлыг хүмүүс түүхэнд бүтээж, хуулбарладаг.
түүнчлэн тэдний үйлдэл, харилцан үйлчлэл бүхий нийгмийн тогтолцоо. Тэдний
чадвар нь хэд хэдэн хүчин зүйлээс шалтгаална
нийгэм, соёл, улс төрийн.
Тайлбарлах судалгааны нэгэн адил шүүмжлэлтэй судалгаа нь
Позитивист судалгаа нь нийгмийн нөхцөл байдалтай ямар ч холбоогүй бөгөөд үүнийг үл тоомсорлодог
хүний үйл ажиллагаанд үзүүлэх нөлөө.
Харин шүүмжлэлтэй судалгаа нь тайлбарлах судалгааг шүүмжилдэг
Хэт субьектив байх ба энэ нь яагаад туслахгүй байна вэ?
хүмүүс амьдралаа сайжруулах. хоорондын хамгийн том ялгаа
шүүмжлэлтэй судалгаа ба бусад хоёр хандлага нь түүний үнэлгээний хэмжигдэхүүн юм.
Позитивист ба тайлбарлах уламжлалын объектив байдал нь төлөө юм
статус кво эсвэл нийгмийн бодит байдлыг урьдчилан таамаглах эсвэл тайлбарлах, шүүмжлэлтэй судалгаа хийх
дор нийгмийн бодит байдлыг шүүмжлэлтэй үнэлж, өөрчлөх зорилготой
студи.
Шүүмжлэгч судлаачид ихэвчлэн статус квог эсэргүүцдэг
нийгмийн ялгааг арилгах, нийгмийн нөхцөл байдлыг сайжруулах. Тэнд
эгзэгтэй судалгаа нь үйл явцын үзэл баримтлалыг эрхэмлэдэг
сонирхлын үзэгдлүүд байдаг тул ихэвчлэн уртааш байдаг.
Судалгааны аргын жишээ бол урт хугацааны түүхийн судалгаа болон
угсаатны зүйн судалгаа. Гэсэн хэдий ч шүүмжлэлтэй судалгаа хийгдээгүй байна
мэдээллийн системийн судалгаанд өргөн хэрэглэгддэг
3.1.2 Судалгааны зорилго
Хайлтын шинж чанараас гадна түүний зорилгыг ашиглаж болно
тодорхой аргыг сонгоход судлаачийг чиглүүлэх
судалгаа. Судалгааны төслийн зорилго нь хоорондоо нягт холбоотой байдаг
-аас бүрдэх хайлтын мөчлөгийн хувьд хайлтын байрлалд
гурван үе шат: онол бүтээх, онолыг шалгах, онолыг сайжруулах
онол. Тиймээс хайлтын мөчлөгийн эсрэг импульс дээр үндэслэн a
судалгааны төсөл нь тайлбар, дүрслэх, ди
хайгуул эсвэл урьдчилан таамаглах.
3.1.2.1 Хайгуулын судалгаа
Хайгуулын судалгаа нь тухайн сэдвийг судлахад чиглэгддэг
цоо шинэ бөгөөд судалгаанд зориулж асуулт, таамаглал дэвшүүлнэ
ирээдүй. Энэ төрлийн хайлтыг барилгын ажилд ашигладаг
шинэ газар нутагт анхны лавлагаа олж авах онол.
Ихэвчлэн кейс судалгаа гэх мэт чанарын судалгааны аргуудыг ашигладаг
судалгаа эсвэл феноменологийн судалгаа.
Гэсэн хэдий ч тоон техникийг ашиглах боломжтой
хайгуулын судалгаа эсвэл туршилт.
3.1.3.3 Дүрслэх хайлт
Дүрслэх судалгаа нь үндсэндээ дүн шинжилгээ хийх, дүрслэх зорилготой
тодорхой нөхцөл байдал эсвэл зохион байгуулалтын практикийг дэлгэрэнгүй. Энэ
Энэ нь онолыг бий болгоход тохиромжтой бөгөөд үүнийг бас ашиглаж болно
таамаглалыг батлах эсвэл маргах. Дүрмээр бол хайлт хийдэг
хэмжилт, дээжийн хэрэглээ багтана. Судалгааны хамгийн тохиромжтой аргууд
судалгаа, суурь шинжилгээ зэргийг багтаана.
3.1.2.3 Тайлбар судалгаа
Тайлбарлах судалгаа нь яагаад юм болдгийг тайлбарлахыг оролддог.
Энэ нь аль хэдийн судлагдсан, олохыг эрэлхийлсэн баримтууд дээр тулгуурладаг
эдгээр баримтуудын шалтгаан.
Тиймээс тайлбар судалгаа нь ихэвчлэн судалгаан дээр суурилдаг
эрэл хайгуулын буюу дүрсэлсэн бөгөөд турших, боловсронгуй болгоход туслах хэрэгсэл юм
онолууд. Тайлбарлах судалгаа нь ихэвчлэн кейс судалгааг ашигладаг
эсвэл судалгаанд суурилсан судалгааны аргууд.
3.1.2.4 Урьдчилан сэргийлэх судалгаа
Урьдчилан сэргийлэх судалгаа нь үйл явдал, зан үйлийг урьдчилан таамаглах зорилготой
судалж байгаа ажиглалтын дор (Маршалл, Россман
1995). Урьдчилан таамаглах нь үнэний шинжлэх ухааны стандарт шалгуур юм.
Энэ төрлийн судалгаа нь ерөнхийдөө судалгаа эсвэл өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийдэг
dati түүхчид. (Инь 1989)
Дээрх хэлэлцүүлэг нь хэд хэдэн зүйл байгааг харуулж байна
судалгаанд ашиглаж болох судалгааны аргууд
ялангуяа. Гэхдээ илүү тохиромжтой тодорхой арга байх ёстой
тодорхой төрлийн судалгааны төслийн бусад. (Галлерс
1987, Yin 1989, Де Ваус 1991). Тиймээс судлаач бүр ийм байдаг
давуу болон сул талуудыг сайтар үнэлэх хэрэгтэй
янз бүрийн аргууд, хамгийн тохиромжтой судалгааны аргыг нэвтрүүлэх e
судалгааны төсөлтэй нийцдэг. (Женкинс 1985, Перван ба Класс
1992, Bonomia 1985, Yin 1989, Himilton and Ives 1992).
3.2. Хайлтын боломжит аргууд
Энэ төслийн зорилго нь туршлага судлах явдал байв
Австралийн байгууллагууд i dati нэгтэй хамт хадгална
sviluppo ди өгөгдлийн агуулах. он сар өдөр одоогоор нэг байгаа
Австралийн мэдээллийн агуулахын чиглэлээр судалгаа дутмаг,
Энэхүү судалгааны төсөл нь мөчлөгийн онолын шатандаа явж байна
судалгаа, эрэл хайгуулын зорилготой. туршлага судлах
Мэдээллийн агуулахыг нэвтрүүлсэн Австралийн байгууллагууд
бодит нийгмийг тайлбарлахыг шаарддаг. Үүний үр дүнд,
судалгааны төслийн үндэс суурь болох философийн таамаглал дараах байдалтай байна
уламжлалт тайлбар.
Боломжит аргуудыг нарийн шалгасны дараа тэдгээрийг тодорхойлсон
судалгааны хоёр боломжит арга: судалгаа, кейс судалгаа
(кейс судалгаа), судалгаанд ашиглаж болно
хайгуул (Shanks et al. 1993). Галлиерс (1992) үүнийг баталж байна
Энэ тодорхой судалгаанд эдгээр хоёр аргын тохиромжтой байдал
Барилгад тохиромжтой гэж үзээд ангилал зүйг нь шинэчилсэн
онолын. Дараах хоёр дэд хэсэгт арга тус бүрийг авч үзнэ
дэлгэрэнгүй.
3.2.1 Судалгааны судалгааны арга
Судалгааны судалгааны арга нь эртний аргаас гаралтай
тооллого. Хүн амын тооллого гэдэг нь мэдээлэл цуглуулах явдал юм
бүхэл бүтэн хүн ам. Энэ арга нь үнэтэй бөгөөд практик биш юм
ялангуяа хүн ам ихтэй бол. Тиймээс харьцуулбал
хүн амын тооллогын хувьд судалгаа нь ихэвчлэн дээр төвлөрдөг
цөөн тооны буюу түүвэр мэдээлэл цуглуулах
хүн амын төлөөлөл (Fowler 1988, Neuman 1994). А
түүвэр нь өөр өөр байдлаар сонгогдсон популяцийг тусгадаг
нарийвчлалын түвшин, дээжийн бүтцийн дагуу, the
хэмжээ, ашигласан сонголтын арга (Fowler 1988, Babbie
1982, Нейман 1994).
Судалгааны аргыг "практикийн агшин зуурын зураг,
ашиглан хийсэн тодорхой цаг үеийн нөхцөл байдал эсвэл үзэл бодол
санал асуулга эсвэл ярилцлага, үүнээс дүгнэлт хийх боломжтой
хийсэн” (Galliers 1992:153) [практикийн агшин зуурын гэрэл зураг,
тухайн цаг үеийн нөхцөл байдал эсвэл үзэл бодлыг ашиглан хийсэн
санал асуулга эсвэл ярилцлага, үүнээс дүгнэлт хийх боломжтой]. The
Судалгаа нь тодорхой асуудлаар мэдээлэл цуглуулахтай холбоотой
судалгааны, оролцогчдын тоо, гаргах
асуултууд (Fowler 1988). Тэр ч байтугай эдгээр асуулга, ярилцлага, аль нь
нүүр тулсан утсаар ярилцлага, зохион байгуулалттай ярилцлага орно.
цуглуулах арга техник юм dati -д хамгийн их хэрэглэгддэг
мөрдөн байцаалт (Blalock 1970, Nachmias and Nachmias 1976, Fowler)
1988), ажиглалт, дүн шинжилгээг ашиглаж болно (Габл
1994). Эдгээр бурхад цуглуулах бүх аргуудаас dati, хэрэглээ
асуулга нь хамгийн түгээмэл арга бөгөөд энэ нь i dati
цуглуулсан бүтэц, хэлбэржүүлсэн байна, улмаар хөнгөвчлөх
мэдээллийн ангилал (Hwang 1987, de Vaus 1991).
Шинжилгээ хийхэд i dati, мөрдөн байцаалтын стратеги нь ихэвчлэн ашигладаг
тоон аргууд, тухайлбал статистик шинжилгээ, гэхдээ байж болно
чанарын техникийг бас ашигладаг (Galliers 1992, Pervan
болон Klass 1992, Gable 1994). Ер нь, би dati цуглуулсан байна
холбоодын тархалт, хэв маягт дүн шинжилгээ хийхэд ашигладаг
(Фаулер 1988).
Хэдийгээр судалгаа нь ерөнхийдөө хайлт хийхэд тохиромжтой байдаг
"Юу?" гэсэн асуулттай тулгардаг. (юу) эсвэл түүнээс
'хэчнээн' (хэр их) болон 'quant'è' (хэр их) гэх мэт гарал үүсэлтэй, тэд
"Яагаад" гэсэн асуултаар асууж болно (Sonquist and
Dunkelberg 1977, Yin 1989). Сонквист ба Данкелберг нарын хэлснээр
(1977), судалгааны асуулга нь хэцүү таамаглалыг харуулж байна, хөтөлбөр ди
үнэлгээ, хүн амыг дүрслэх, загвар боловсруулах
хүний зан байдал. Мөн судалгааг ашиглаж болно
хүн амын тодорхой санал бодлыг судлах, нөхцөл байдал,
үзэл бодол, шинж чанар, хүлээлт, тэр ч байтугай өнгөрсөн зан үйл
эсвэл одоо (Neuman 1994).
Судалгаа нь судлаачдад тэдгээрийн хоорондын хамаарлыг илрүүлэх боломжийг олгодог
хүн амын тоо, үр дүн нь ихэвчлэн хувьд илүү ерөнхий байдаг
бусад аргууд (Sonquist and Dunkelberg 1977, Gable 1994). The
судалгаа нь судлаачдад газарзүйн бүс нутгийг хамрах боломжийг олгодог
илүү өргөн, олон тооны бүртгүүлэгчдэд хүрэх (Блэлок 1970,
Сонквист ба Данкелберг 1977, Хванг ба Лин 1987, Гэйбл 1994,
Нейман 1994). Эцэст нь санал асуулга нь мэдээллээр хангаж чадна
өөр газар байхгүй эсвэл шинжилгээнд шаардагдах хэлбэрээр
(Фаулер 1988).
Гэсэн хэдий ч судалгаа явуулахад зарим хязгаарлалтууд байдаг. Нэг
Сул тал нь судлаач их мэдээлэл олж авах боломжгүй байдаг
судалж буй объектын тухай. Энэ нь
мөрдөн байцаалтын ажиллагаа нь зөвхөн тодорхой мөчид явагддаг тул
судлаачийн чадах хязгаарлагдмал тооны хувьсагч, хүмүүс байдаг
судалгаа (Yin 1989, de Vaus 1991, Gable 1994, Denscombe 1998).
Өөр нэг сул тал бол судалгаа явуулах нь юу байж болох юм
цаг хугацаа, нөөцийн хувьд маш их зардалтай, ялангуяа хэрэв
нүүр тулсан ярилцлага орно (Fowler 1988).
3.2.2. Лавлагааны судалгааны арга
Лавлагааны судалгааны арга нь гүнзгийрүүлсэн судалгааг агуулдаг
өөрийн бодит нөхцөл доторх тодорхой нөхцөл байдал a
ямар нэгэн хөндлөнгийн оролцоогүйгээр тогтоосон хугацаа
судлаач (Shanks & C. 1993, Eisenhardt 1989, Jenkins 1985).
Энэ аргыг ихэвчлэн хоорондын харилцааг тодорхойлоход ашигладаг
тодорхой нөхцөл байдалд судалж буй хувьсагч
(Галлиерс 1992). Мөрдөн байцаалтын явцад бие даасан хэрэг, эсвэл
дүн шинжилгээ хийсэн үзэгдлээс хамааран үржвэрүүд (Franz and Robey 1987,
Эйзенхардт 1989, Инь 1989).
Лавлагааны судалгааны аргыг “асуулга
хүрээнд орчин үеийн үзэгдлийг судалдаг эмпирик судалгаа
нэг эх сурвалжаас авсан олон эх сурвалжийг ашиглан түүний бодит нөхцөл байдал
хүмүүс, бүлгүүд, байгууллага гэх мэт олон байгууллага" (Yin 1989).
Үзэгдэл ба түүний нөхцөл байдлын хооронд тодорхой ялгаа байхгүй e
хувьсагчдыг хянах эсвэл туршилтын аргаар удирдах арга байхгүй (Yin
1989, Бенбасат нар 1987).
Бурхад цуглуулах янз бүрийн арга техник байдаг dati тэд чадна
мөрдөн байцаалтын аргад ашиглагдах бөгөөд үүнд
шууд ажиглалт, архивын баримтын тойм, асуулга,
баримт бичгийн шалгалт, бүтэцлэгдсэн ярилцлага. Байгаа
олон төрлийн ургац хураах техник dati, мөрдөн байцаалтууд
судлаачдад аль алиныг нь шийдвэрлэх боломжийг олгоно dati чанарын хувьд
нэгэн зэрэг хэмжигдэхүүн (Bonoma 1985, Eisenhardt 1989, Yin)
1989, Гэйбл 1994). Судалгааны аргын нэгэн адил а
мөрдөн байцаагч нь ажиглагч, судлаачийн үүрэг гүйцэтгэдэг болохоос биш
судалгааны байгууллагын идэвхтэй оролцогчийн хувьд.
Бенбасат нар (1987) лавлагааны арга гэж үздэг
ялангуяа судалгааны онолын бүтээн байгуулалтад тохиромжтой
Энэ нь судалгааны асуултаас эхэлж, сургалтаар үргэлжилдэг
цуглуулах явцад онолын dati. Байгаа
тайзан дээр бас тохиромжтой
Франц, Робей (1987) онолын бүтээн байгуулалтын талаар санал болгож байна
лавлагааны аргыг мөн цогцолборт ашиглаж болно
онолын үе шат. Энэ тохиолдолд цуглуулсан нотлох баримтад үндэслэн а
өгөгдсөн онол эсвэл таамаглалыг баталгаажуулсан эсвэл үгүйсгэсэн. Дээрээс нь мөрдөн байцаалт явагдаж байна
Мөн "яаж" эсвэл "яаж" гэсэн асуултуудыг судлахад тохиромжтой
"Учир нь" (Yin 1989).
Бусад аргуудтай харьцуулахад судалгаа нь судлаачдад боломжийг олгодог
чухал мэдээллийг илүү нарийвчлан авч болно (Галлиерс
1992, Shanks нар 1993). Цаашилбал, мөрдөн байцаалт нь үүнийг зөвшөөрдөг
судалж буй үйл явцын мөн чанар, нарийн төвөгтэй байдлыг ойлгохын тулд судлаач
(Benbasat et al. 1987).
Аргатай холбоотой дөрвөн үндсэн сул тал бий
мөрдөн байцаалт. Эхнийх нь хяналттай суутгал байхгүй байна. Тэнд
Судлаачийн субъектив байдал нь дүгнэлт, дүгнэлтийг гажуудуулж болно
судалгааны (Yin 1989). Хоёр дахь сул тал бол дутагдал юм
хяналттай ажиглалт. Туршилтын аргуудаас ялгаатай нь
лавлагаа судлаач судлагдсан үзэгдлийг хянах боломжгүй
тэдгээрийг байгалийн нөхцөл байдалд нь авч үздэг (Gable 1994). The
Гурав дахь сул тал бол хуулбарлах чадваргүй байдал юм. Энэ нь бодит байдлаас үүдэлтэй
судлаач ижил үйл явдлыг ажиглах магадлал багатай, e
тодорхой судалгааны үр дүнг баталгаажуулж чадахгүй (Ли 1989).
Эцэст нь, давтагдах боломжгүй байдлын үр дагавар нь хэцүү байдаг
Нэг буюу хэд хэдэн судалгаагаар олж авсан үр дүнг нэгтгэх (Galliers
1992, Shanks нар 1993). Гэсэн хэдий ч эдгээр бүх асуудал тийм биш юм
даван туулах боломжгүй бөгөөд үнэн хэрэгтээ үүнийг багасгах боломжтой
зохих арга хэмжээ авч буй судлаач (Ли 1989).
3.3. Судалгааны арга зүйг зөвтгөх
баталсан
Энэхүү судалгааны хоёр боломжит судалгааны аргуудаас арга
судалгааг хамгийн тохиромжтой гэж үздэг. Лавлагаа гэдэг бол
холбогдохыг сайтар тунгаан үзсэний үндсэн дээр устгасан
давуу болон сул талууд. Тус бүрийн тав тухтай байдал эсвэл тохиромжгүй байдал
Энэ судалгааны аргыг дараа нь авч үзэх болно.
3.3.1. Тохиромжгүй судалгааны арга
лавлагааны
Лавлагааны арга нь талаар гүнзгий судлах шаардлагатай
нэг буюу хэд хэдэн байгууллагын доторх тодорхой нөхцөл байдал
хугацаа (Eisenhardt 1989). Энэ тохиолдолд хугацаа нь байж болно
энэ судалгаанд заасан хугацаанаас хэтэрсэн. Өөр
лавлагааны аргыг хэрэглэхгүй байх шалтгаан нь үр дүн юм
тэд хатуу чанга байдлын дутагдлаас болж зовж шаналж магадгүй (Yin 1989). Субъектив байдал
судалгааны үр дүн, дүгнэлтэд нөлөөлж болно. Өөр
Учир нь энэ арга нь асуулт хайхад илүү тохиромжтой
'яаж' эсвэл 'яагаад' гэсэн төрлийн (Yin 1989), харин судалгааны асуулт
Энэ судалгааны хувьд энэ нь "юу" төрлийнх юм. Хамгийн сүүлд гэхдээ наад зах нь
Хамгийн чухал нь зөвхөн нэг o-ийн үр дүнг нэгтгэх нь хэцүү байдаг
цөөн тооны лавлагаа (Galliers 1992, Shanks et al. 1993). -ийн суурь дээр
Энэ үндэслэл нь лавлагааны судалгааны арга биш юм
Энэ судалгаанд тохиромжгүй гэж сонгосон.
3.3.2. Хайлтын аргын тав тухтай байдал
мөрдөн байцаалт
Энэ судалгааг явуулахад дата агуулахын практик
өргөнөөр хүлээн зөвшөөрөөгүй байсан
Австралийн байгууллагууд. Тиймээс тийм ч их мэдээлэл байгаагүй
хүрээнд хэрэгжүүлэх талаар
Австралийн байгууллагууд. Боломжтой мэдээлэл ирсэн
өгөгдлийг хэрэгжүүлсэн эсвэл ашигласан байгууллагуудаас
агуулах. Энэ тохиолдолд судалгаа шинжилгээний арга нь хамгийн их байдаг
бус мэдээллийг олж авах боломжийг олгодог тул тохиромжтой
өөр газар эсвэл шинжилгээнд шаардлагатай хэлбэрээр авах боломжтой (Fowler 1988).
Үүнээс гадна судалгааны судалгааны арга нь судлаачдад боломжийг олгодог
дадлага, нөхцөл байдал, эсвэл талаар сайн ойлголт авах
өгөгдсөн цаг үед харагдсан (Galliers 1992, Denscombe 1998).
нэмэгдүүлэхийн тулд тоймтой танилцахыг хүссэн
Австралийн мэдээллийн агуулахын туршлагын талаарх мэдлэг.
Дахин хэлэхэд, Sonquist and Dunkelberg (1977) -ийн үр дүн гэж мэдэгджээ
Судалгааны судалгаа нь бусад аргуудаас илүү ерөнхий шинж чанартай байдаг.
3.4. Судалгааны судалгааны зураг төсөл
Мэдээллийн агуулахын талаарх судалгааг 1999 онд хийсэн.
Зорилтот хүн ам нь байгууллагуудаас бүрдсэн
Австраличууд мэдээллийн агуулахын судалгааг сонирхож байсан
i-ийн талаар аль хэдийн мэдээлсэн байх dati Тэд хадгалдаг ба,
тиймээс энэ судалгаанд хэрэгтэй мэдээлэл өгөх боломжтой. Тэнд
гэсэн анхны судалгаагаар зорилтот хүн амыг тодорхойлсон
'The Data Warehousing Institute' (Tdwiaap) -ийн Австралийн бүх гишүүд.
Энэ хэсэгт судалгааны үе шатны дизайны талаар авч үзнэ
энэ судалгааны эмпирик нотолгоо.
3.4.1. Ургац хураах техник dati
Судалгааны судалгаанд түгээмэл хэрэглэгддэг гурван аргаас
(жишээ нь шуудангийн асуулга, утсаар ярилцлага, ярилцлага
хувийн) (Начмиас 1976, Фаулер 1988, де Ваус 1991), хувьд
Энэхүү судалгаа нь шуудангийн асуулгын хуудсыг ашигласан. Эхнийх нь
Сүүлийнхийг авах болсон шалтгаан нь энэ нь хүрэх боломжтой юм
газарзүйн хувьд тархай бутархай хүн ам (Blalock 1970, Nachmias e
Nachmias 1976, Hwang and Lin 1987, de Vaus 1991, Gable 1994).
Хоёрдугаарт, шуудангийн санал асуулга нь оролцогчдод тохиромжтой
өндөр боловсролтой (Fowler 1988). Үүнд зориулсан шуудангийн асуулга
өгөгдлийн агуулахын төслийн ивээн тэтгэгчдэд хандсан судалгаа,
захирлууд ба/эсвэл төслийн менежерүүд. Гуравдугаарт, асуулгын хуудас алга
Мэйл нь танд аюулгүй жагсаалттай үед тохиромжтой
хаягууд (Салант ба Дилман 1994). TDWI, энэ тохиолдолд нэг
итгэмжлэгдсэн мэдээллийн агуулахын холбоо хаягийн жагсаалтыг өгсөн
түүний Австралийн гишүүд. Санал асуулгын өөр нэг давуу тал
шуудан, утсаар санал асуулга эсвэл ярилцлага
хувийн онцлог нь бүртгүүлэгчдэд илүү их хариу өгөх боломжийг олгодог
үнэн зөв, ялангуяа бүртгүүлэгчид зөвлөлдөх шаардлагатай үед
бусад хүмүүстэй асуулт бичих эсвэл ярилцах (Фаулер
1988).
Боломжит сул тал нь шаардагдах хугацаа байж болно
шуудангаар санал асуулга явуулах. Ер нь санал асуулгын хуудас байдаг
захидал энэ дарааллаар явагдана: захидал илгээх, хүлээх
хариу илгээж, баталгаажуулалт илгээнэ үү (Fowler 1988, Bainbridge 1989).
Тиймээс нийт хугацаа шаардагдах хугацаанаас урт байж болно
хувийн ярилцлага эсвэл утсаар ярилцлага хийх. Гэсэн хэдий ч,
нийт цагийг урьдчилан мэдэж болно (Fowler 1988,
Denscombe 1998). Ярилцлага хийхэд зарцуулсан цаг
Хувийн мэдээлэл нь өөр өөр байдаг тул урьдчилан мэдэх боломжгүй
нэг ярилцлага нөгөөдөө (Fowler 1988). Утсаар ярилцлага хийх
шуудангийн асуумжаас илүү хурдан байж болно
хувийн ярилцлага боловч алга болох өндөр хувьтай байж болно
зарим хүмүүс олдохгүй байгаатай холбоотой хариу үйлдэл (Fowler 1988).
Нэмж дурдахад утсаар ярилцлага хийх нь ерөнхийдөө жагсаалтаар хязгаарлагддаг
харьцангуй богино асуултууд (Bainbridge 1989).
Шуудангийн санал асуулгын өөр нэг сул тал бол өндөр хувь юм
хариу өгөхгүй байх (Fowler 1988, Bainbridge 1989, Neuman
1994). Гэсэн хэдий ч холбогдох арга хэмжээ авсан
өгөгдлийн чиглэлээр итгэмжлэгдсэн байгууллагатай энэхүү судалгаа
агуулах (жишээ нь TDWI) (Bainbridge 1989, Neuman 1994),
Энэ нь хариу өгөөгүй хүмүүст хоёр сануулах захидал илгээдэг
(Fowler 1988, Neuman 1994) мөн захидал агуулсан
судалгааны зорилгыг тайлбарласан нэмэлт (Neuman 1994).
3.4.2. Шинжилгээний нэгж
Энэ судалгааны зорилго нь талаар мэдээлэл олж авах явдал юм
мэдээллийн агуулахын хэрэгжилт, түүний ашиглалт
Австралийн байгууллагуудын хүрээнд. Зорилтот хүн ам
Австралийн бүх байгууллагуудаас бүрддэг
хэрэгжүүлсэн, эсвэл хэрэгжүүлж байгаа, i өгөгдлийн агуулах. онд
бие даасан байгууллагуудыг бүртгэнэ. Санал асуулгын хуудас
үрчлүүлэх сонирхолтой байгууллагууд руу шуудангаар явуулсан
di өгөгдлийн агуулах. Энэ арга нь мэдээллийг баталгаажуулдаг
байгууллага бүрийн хамгийн тохиромжтой нөөцөөс цуглуулсан
оролцогч.
3.4.3. Судалгааны дээж
Судалгаанд оролцогчдын "мэйл хаяг"-ыг эндээс авсан
TDWI. Энэ жагсаалтаас Австралийн 3000 байгууллага
түүвэрлэлтийн үндэс болгон сонгосон. А
мөрдөн байцаалтын төсөл, зорилгыг тайлбарласан нэмэлт захидал,
хариултын хуудас, урьдчилан төлсөн дугтуйны хамт
түүвэр рүү илгээсэн бөглөсөн асуулгын хуудсыг буцааж илгээх.
3000 байгууллагаас 198 нь оролцохоор болсон
судлах. Ийм цөөн тооны хариулт хүлээж байсан өгөгдөл il
Австралийн олон тооны байгууллагууд тэр үед байсан
болзооны стратегийг хүлээн авсан эсвэл хүлээж авсан
өөрсдийн байгууллагын хүрээнд агуулах. Тиймээс,
Энэхүү судалгааны зорилтот хүн ам нь ердөө 198 хүнээс бүрддэг
байгууллагууд.
3.4.4. Санал асуулгын агуулга
Санал асуулгын бүтэц нь огнооны загварт тулгуурласан
Монаш агуулах (өмнө нь 2.3-р хэсэгт хэлэлцсэн). The
асуулгын агуулгыг шинжилгээнд үндэслэсэн болно
2-р бүлэгт үзүүлсэн уран зохиол. Асуулгын хуулбар
судалгаанд оролцогчдод илгээсэн хүмүүсийг олж болно
Хавсралт Б. Санал асуулга нь зургаан хэсгээс бүрдэнэ
хэлэлцсэн загварын үе шатууд дараах байдалтай байна. Дараах зургаан догол мөр
Тэд хэсэг бүрийн агуулгыг товч тоймлон харуулав.
А хэсэг: Байгууллагын талаарх үндсэн мэдээлэл
Энэ хэсэг нь профайлтай холбоотой асуултуудыг агуулна
оролцогч байгууллагууд. Үүнээс гадна зарим асуултууд байна
мэдээллийн агуулах төслийн нөхцөлтэй холбоотой
оролцогч. Таны нэр гэх мэт нууц мэдээлэл
Судалгааны шинжилгээнд тухайн байгууллагын талаар тодорхойлогдоогүй.
Б хэсэг: Эхлэл
Энэ хэсгийн асуултууд нь эхлэх үйл ажиллагаатай холбоотой
мэдээллийн агуулах. Хэр удаан гэдэг асуултыг асуусан
төсөл санаачлагч, батлан даагч, ур чадвар, мэдлэгтэй холбоотой
хүсэлт, мэдээллийн агуулахыг хөгжүүлэх зорилтууд болон
эцсийн хэрэглэгчдийн хүлээлт.
С хэсэг: Дизайн
Энэ хэсэгт үйл ажиллагаатай холбоотой асуултууд багтсан болно
төлөвлөлт өгөгдлийн агуулах. Ялангуяа асуултууд байна
гүйцэтгэлийн хамрах хүрээ, төслийн үргэлжлэх хугацаа, зардлын талаар мэдэгдэнэ
төслийн болон зардал/үр ашгийн шинжилгээ.
Хэсэг D: Хөгжил
Хөгжлийн хэсэгт үйл ажиллагаатай холбоотой асуултууд байна
-ийн хөгжил өгөгдлийн агуулах: хэрэглэгчийн шаардлагын цуглуулга
эцсийн, эх сурвалжууд dati, логик загвар dati, прототипүүд,
хүчин чадлын төлөвлөлт, техникийн архитектур, сонголт
мэдээллийн агуулах хөгжүүлэх хэрэгслүүд.
E хэсэг: Үйл ажиллагаа
Үйл ажиллагаатай холбоотой үйлдлийн асуултууд ed
өргөтгөх чадварт өгөгдлийн агуулах, энэ нь хэрхэн хөгжиж байна
хөгжлийн дараагийн үе шат. Тэнд мэдээллийн чанар, стратеги
-ийн шинэчлэл dati, мөхлөгт байдал dati, мэдээллийн өргөтгөх чадвар
агуулах болон аюулгүй байдлын асуудал өгөгдлийн агуулах тэд хооронд байсан
асуусан асуултуудын төрлүүд.
F хэсэг: Хөгжил
Энэ хэсэгт өгөгдөл ашиглахтай холбоотой асуултууд багтсан болно
эцсийн хэрэглэгчдийн агуулах. Судлаач сонирхож байсан
зорилго, ашиг тустай өгөгдлийн агуулах, тойм, стратеги
баталсан сургалт, мэдээллийн хяналтын стратеги
агуулахыг баталсан.
3.4.5. Хариу өгөх түвшин
Хэдийгээр мэйл судалгаа нь хувьтай байна гэж шүүмжилдэг
хариу бага байгаа тул нэмэгдүүлэх арга хэмжээ авсан
өгөөжийн хувь хэмжээ (өмнө нь хэсэгчлэн хэлэлцсэн
3.4.1). 'Хариу өгөх хувь' гэсэн нэр томъёо нь хувь хэмжээг илэрхийлдэг
тодорхой судалгаанд хамрагдсан хүмүүс хариулж байна
асуулга (Denscombe 1998). Дараахь зүйлийг ашигласан
Энэ судалгааны хариуны хурдыг тооцоолох томъёо:
Хариу өгсөн хүмүүсийн тоо
Хариу өгөх хувь =
——————————————————————————– X 100
Илгээсэн санал асуулгын нийт тоо
3.4.6. Туршилтын туршилт
Асуултыг түүвэр рүү илгээхээс өмнө асуултууд байна
Лакийн санал болгосны дагуу туршилтын туршилтуудыг хийж шалгасан
болон Рубин (1987), Жексон (1988), де Ваус (1991). -ийн зорилго
Туршилтын туршилтууд нь бүх эвгүй, хоёрдмол утгатай, илэрхийлэлүүдийг илрүүлэх явдал юм
тайлбарлахад хэцүү асуултууд, аль нэгийг нь тодруулах
ашигласан тодорхойлолт, нэр томьёо, ойролцоогоор цаг хугацааг тодорхойлох
асуулга бөглөх шаардлагатай (Warwick and Lininger 1975,
Жексон 1988, Салант ба Дилман 1994). Туршилтын туршилтууд байсан
ижил төстэй шинж чанартай сэдвүүдийг сонгох замаар гүйцэтгэнэ
Дэвисийн санал болгосноор эцсийн сэдвүүдийн талаар e Cosenza (1993). Дотроо
Энэ судалгаанд мэдээллийн агуулахын зургаан мэргэжилтэн оролцсон
туршилтын хичээлээр сонгосон. Туршилтын шалгалт бүрийн дараа тэд байна
шаардлагатай засваруудыг хийсэн. Хийсэн туршилтын туршилтуудаас, i
оролцогчид хэлбэр дүрсийг өөрчлөх, дахин тохируулахад тусалсан
асуулгын эцсийн хувилбар.
3.4.7. Шинжилгээний аргууд By мэдээ
I dati хаалттай асуулгын хуудсаас цуглуулсан судалгааны
статистикийн програм хангамжийн багц ашиглан дүн шинжилгээ хийсэн
SPSS гэж нэрлэдэг. Олон хариултыг шинжилсэн
тайлбарлах статистикийг ашиглах. Тодорхой тооны асуулга
тэд бүрэн бус буцаж ирэв. Эдгээрийг илүү их эмчилсэн
гэдэгт итгэлтэй байхын тулд i dati алга болсон нь нэг биш байв
өгөгдөл оруулах алдааны үр дагавар, гэхдээ асуултууд яагаад болохгүй байна
мэдүүлэгчид тохиромжтой байсан, эсвэл мэдүүлэг гаргагч тохирохгүй гэж шийдсэн
нэг буюу хэд хэдэн тодорхой асуултанд хариулна уу. Эдгээр хариултууд
Шинжилгээний явцад алга болсон зүйлсийг үл тоомсорлосон dati мөн тэд байсан
процессоос хасагдахын тулд '- 9' гэж кодлогдсон
шинжилгээ.
Санал асуулгын хуудсыг бэлтгэхдээ асуултуудыг хаасан
сонголт болгонд дугаар өгөх замаар урьдчилан кодлодог. Дугаар
дараа нь i бэлтгэхэд ашигладаг байсан dati шинжилгээний явцад
(Denscombe 1998, Sapsford and Jupp 1996). Жишээлбэл, байсан
В хэсгийн 1-р асуултад жагсаасан зургаан сонголт: зөвлөгөө
удирдах зөвлөл, ахлах ажилтан, мэдээллийн технологийн хэлтэс, нэгж
бизнес, зөвлөхүүд болон бусад. -ийн файлд dati SPSS нь
'төсөл санаачлагч'-ыг заах хувьсагчийг үүсгэсэн,
зургаан утгын шошготой: "ТУЗ-ийн" '1', '2'
"өндөр түвшний гүйцэтгэх удирдлага" гэх мэт. Likertin хэмжүүрийн хэрэглээ
зарим хаалттай асуултуудад энэ нь бас зөвшөөрөгдсөн
үнэ цэнийг ашиглахад хүчин чармайлт гаргах шаардлагагүй таних
харгалзах тоонуудыг SPSS-д оруулсан. -тэй холбоотой асуултуудын хувьд
бие биенээ үгүйсгээгүй бүрэн бус хариултууд,
сонголт бүрийг хоёр хувьсагчтай нэг хувьсагч гэж үзсэн
утгын шошго: 'тэмдэглэгдсэн' бол '1', 'тэмдэглэгээгүй' бол '2'.
Нээлттэй асуултуудыг асуултаас өөрөөр авч үзсэн
хаалттай. Эдгээр асуултын хариултыг оруулаагүй байна
SPSS. Үүний оронд тэдгээрийг гараар шинжлэв. Үүний хэрэглээ
асуултын төрөл нь санааны талаар мэдээлэл авах боломжийг олгодог
чөлөөтэй илэрхийлсэн бөгөөд санал асуулгад оролцогчдын хувийн туршлага
(Bainbridge 1989, Denscombe 1998). Боломжтой бол үүнийг хийсэн
хариултуудын ангилал.
Шинжилгээний хувьд dati, статистик шинжилгээний энгийн аргуудыг ашигладаг,
хариултын давтамж, дундаж, стандарт хазайлт гэх мэт
дундаж ба медиан (Argyrous 1996, Denscombe 1998).
Гамма тест нь тоон хэмжилт хийхэд үр дүнтэй байсан
хоорондын холбоодын dati ordinals (Norusis 1983, Argyrous 1996).
Ашигласан ординаль хэмжүүр нь тийм биш байсан тул эдгээр туршилтууд тохиромжтой байсан
Тэдгээр нь олон ангилалтай байсан бөгөөд хүснэгтэд үзүүлж болно
(Норусис 1983).
3.5 Соммарио
Энэ бүлэгт судалгааны арга зүй,
Энэхүү судалгаанд зориулан баталсан загвар.
Хамгийн тохиромжтой судалгааны аргыг сонгох нь a
тусгай судалгаанд хамрагдана
шинж чанар, төрөл зэрэг хэд хэдэн дүрмийг харгалзан үзэх
судалгаа, түүнчлэн боломж бүрийн давуу болон сул талууд
арга (Jenkins 1985, Benbasat et al. 1097, Galliers and Land 1987,
yin 1989, Hamilton and ives 1992, Galliers 1992, Neuman 1994). Харах
энэ талаар одоо байгаа мэдлэг, онолын хомсдол
Австралид мэдээллийн агуулахыг нэвтрүүлэх талаар энэхүү судалгааг хийсэн
судалгаа нь ур чадвар бүхий тайлбарлах судалгааны аргыг шаарддаг
байгууллагуудын туршлагыг судлах эрэл хайгуул
Австрали. Сонгосон судалгааны аргыг сонгосон
огнооны үзэл баримтлалыг батлах тухай мэдээлэл цуглуулах
Австралийн байгууллагуудын агуулахын . А
цуглуулах арга техникээр шуудангийн асуулга сонгосон dati. Le
судалгааны арга, цуглуулах техникийн үндэслэл dati
сонгогдсоныг энэ бүлэгт өгөх болно. Бас тийм байсан
шинжилгээний нэгж болох дээжийн талаар хэлэлцүүлэг өрнүүлэв
ашигласан, хариултын хувь, асуулгын агуулга,
асуулгын урьдчилсан туршилт, шинжилгээний арга dati.
Зураг төсөл боловсруулах а Өгөгдлийн агуулах:
Байгууллагын харилцаа ба хэмжээст загварчлалыг хослуулах
Товч
Хадгалах i dati Энэ нь олон хүний хувьд өнөөгийн гол асуудал юм
байгууллагууд. Хөгжлийн гол асуудал
-ийн хадгалалтаас dati энэ бол түүний загвар юм.
Дизайн нь өгөгдөл дэх ойлголтыг илрүүлэхэд дэмжлэг үзүүлэх ёстой
агуулахаас хуучин систем болон бусад эх үүсвэр dati бас нэг
хялбар ойлголт, өгөгдлийг хэрэгжүүлэхэд үр ашигтай
агуулах.
Хадгалах ном зохиолын ихэнх нь dati санал болгож байна
аж ахуйн нэгжийн харилцааны загварчлал эсвэл хэмжээст загварчлалыг ашиглах
дизайныг төлөөлдөг өгөгдлийн агуулах.
Энэ нийтлэлд бид хоёуланг нь хэрхэн яаж хийхийг харуулав
төлөөллийг нэг хандлагад нэгтгэж болно
-ийн зураг өгөгдлийн агуулах. Хэрэглэсэн арга нь системтэй
тохиолдлын судалгаагаар шалгасан бөгөөд хэд хэдэн тодорхойлогддог
мэргэжлийн хүмүүстэй хийх чухал үр дагавар.
ӨГӨГДЛИЙН АГУУЛГА
Un өгөгдлийн агуулах ихэвчлэн "субьектэд чиглэсэн,
нэгдсэн, цаг хугацааны хувилбартай, дэгдэмхий бус цуглуулга
удирдлагын шийдвэрийн тухай” (Инмон ба Хакаторн, 1994).
Субьект баримжаатай, нэгдмэл байдал нь гэдгийг харуулж байна өгөгдлийн агуулах è
хуучирсан системийн функциональ хил хязгаарыг давахад зориулагдсан
нэгдсэн хэтийн төлөвийг санал болгож байна dati.
Хугацааны хувилбар нь түүхэн эсвэл цагийн цуваа шинж чанарт нөлөөлдөг dati in
un өгөгдлийн агуулах, энэ нь чиг хандлагыг шинжлэх боломжийг олгодог.
дэгдэмхий биш гэдгийг харуулж байна өгөгдлийн агуулах энэ нь тасралтгүй биш юм
байдлаар шинэчлэгдсэн Өгөгдлийн сан OLTP-ийн. Үүний оронд шинэчлэгдсэн
үе үе, хамт dati дотоод болон гадаад эх үүсвэрээс ирдэг. The
өгөгдлийн агуулах Энэ нь судалгаанд тусгайлан зориулагдсан
шинэчлэлтүүдийн бүрэн бүтэн байдал, гүйцэтгэлийн хувьд биш
үйл ажиллагаа.
i-г хадгалах санаа dati Энэ нь шинэ зүйл биш, нэг зорилго байсан
-ийн удирдлагын dati жараад оноос хойш (Мартин, 1982).
I өгөгдлийн агуулах Тэд дэд бүтцийг санал болгодог dati удирдлагын хувьд
дэмжих системүүд. Удирдлагын дэмжлэгийн системд шийдвэр орно
дэмжих систем (DSS) болон гүйцэтгэх мэдээллийн систем (EIS).
DSS нь компьютерт суурилсан мэдээллийн систем юм
үйл явц, улмаар атгах чадварыг сайжруулах зорилготой
хүний шийдвэр. EIS нь ихэвчлэн дамжуулах систем юм
dati Энэ нь бизнесийн удирдлагуудад харагдах байдлыг хялбархан үзэх боломжийг олгодог
дэи dati.
Ерөнхий архитектур А өгөгдлийн агуулах гүйцэтгэх үүргийг онцолж байна
өгөгдлийн агуулах удирдлагын дэмжлэгт. Өргөдөл гаргахаас гадна
дэд бүтэц dati EIS болон DSS-ийн хувьд, al өгөгдлийн агуулах боломжтой
асуулга ашиглан шууд хандах. THE dati огноонд оруулсан болно
агуулах нь мэдээллийн шаардлагын дүн шинжилгээнд суурилдаг
менежментийг гурван эх сурвалжаас авдаг: дотоод өв залгамжлалын систем,
тусгай зориулалтын өгөгдөл цуглуулах систем ба гадаад мэдээллийн эх сурвалж. THE
dati дотоод удамшлын системд тэдгээр нь ихэвчлэн илүүдэлтэй байдаг,
нийцэхгүй, чанар муутай, олон форматаар хадгалагдсан
Тиймээс та тэдгээрийг ачаалахаас өмнө эвлэрүүлж, цэвэрлэх хэрэгтэй
өгөгдлийн агуулах (Инмон, 1992; МакФадден, 1996). THE dati -аас
хадгалах системээс dati түр зуурын болон эх сурвалжаас dati
гадаад нь ихэвчлэн нэмэгдүүлэх (шинэчлэх, солих) i
dati хуучин системээс.
a. хөгжүүлэх олон зайлшгүй шалтгаан бий өгөгдлийн агуулах,
ашиглах замаар илүү сайн шийдвэр гаргах зэрэг багтана
үр дүнтэй нэмэлт мэдээлэл (Ives 1995), анхаарлаа төвлөрүүлэхэд дэмжлэг үзүүлэх
бүрэн бизнесийн талаар (Грахам 1996), зардлыг бууруулах
хангах dati EIS болон DSS-д зориулсан (Грахам 1996, МакФадден
1996).
Саяхны эмпирик судалгаагаар дунджаар өгөөжийг олж тогтоосон
хөрөнгө оруулалт i өгөгдлийн агуулах Гурван жилийн дараа 401%-иар (Грэм,
1996). Гэсэн хэдий ч бусад эмпирик судалгаанууд өгөгдлийн агуулах байна
хэмжихэд хүндрэлтэй зэрэг томоохон асуудлуудыг олж мэдсэн
тэтгэмж олгох, тодорхой зорилгогүй, дутуу үнэлэх
хадгалах үйл явцын зорилго, нарийн төвөгтэй байдал i dati-д
ялангуяа эх сурвалж, цэвэр байдлын талаар dati.
Хадгалах i dati шийдэл гэж үзэж болно
удирдлагын асуудалд dati байгууллагуудын хооронд. Тэнд
манипуляци dati нийгмийн нөөцийн нэг хэвээр байна
даяар мэдээллийн системийг удирдах гол асуудлууд
дэлхийн олон жилийн турш (Brancheau et al. 1996, Galliers et al. 1994,
Niederman et al. 1990, Перван 1993).
Удирдлагын түгээмэл арга dati наяад онд байсан
загвар боловсруулах dati нийгмийн. Загвар dati нийгэм байсан
шинэ системийг хөгжүүлэх тогтвортой суурийг санал болгох зорилготой
програмууд e Өгөгдлийн сан мөн өвийг сэргээн босгох, нэгтгэх
системүүд (Brancheau нар.
1989, Goodhue et al. 1988:1992, Ким ба Эверест 1994).
Гэсэн хэдий ч энэ арга барилд олон асуудал тулгардаг
ялангуяа, ажил бүрийн нарийн төвөгтэй байдал, өртөг, урт хугацаа
бодит үр дүнд хүрэх шаардлагатай (Beynon-Davies 1994, Earl
1993, Goodhue et al. 1992, Периасами 1994, Шанкс 1997).
Il өгөгдлийн агуулах Энэ нь хуучин мэдээллийн сантай хамт оршдог тусдаа мэдээллийн сан юм
өгөгдлийн санг орлуулахын оронд. Тиймээс энэ нь танд боломжийг олгодог
-ийн удирдлагыг чиглүүлэх dati өндөр өртөгтэй сэргээн босголтоос зайлсхийх
хуучин системүүдийн.
ӨГӨГДЛИЙН ДИЗАЙН ДЭЭР ОРЖ БАЙГАА ХАНДЛАГА
АНХААРУУЛГА
Барилга, боловсронгуй болгох үйл явц a өгөгдлийн агуулах
a гэхээсээ илүү хувьслын үйл явц гэж ойлгох хэрэгтэй
уламжлалт системийн хөгжлийн амьдралын мөчлөг (Десио, 1995, Шанкс,
О'Доннелл ба Арнотт 1997a). a-д олон процессууд оролцдог
-ийн төсөл өгөгдлийн агуулах эхлүүлэх, төлөвлөх гэх мэт;
компанийн менежерүүдээс тавьсан шаардлагын дагуу олж авсан мэдээлэл;
эх үүсвэр, хувиргалт, цэвэрлэгээ dati болон хуучин синхрончлол
систем болон бусад эх үүсвэр dati; хөгжүүлж буй хүргэх систем;
хяналт тавих өгөгдлийн агуулах; мөн үйл явцын утгагүй байдал
хувьсал, бүтээн байгуулалт а өгөгдлийн агуулах (Стинчс, О'Доннелл
болон Arnott 1997b). Энэ сэтгүүлд бид яаж гэдгийг онцолж байна
зурах i dati эдгээр бусад процессуудын хүрээнд хадгалагдана.
Өгөгдлийн архитектурт хэд хэдэн аргыг санал болгож байна
уран зохиолын агуулах (Inmon 1994, Ives 1995, Kimball 1994)
МакФадден 1996). Эдгээр аргууд тус бүр нь товч мэдээлэлтэй байдаг
тэдний давуу болон сул талуудын дүн шинжилгээ хийх.
Инмоны (1994) хандлага Өгөгдлийн агуулах
Зураг төсөл боловсруулах
Инмон (1994) өгөгдөл зурах дөрвөн давталттай алхамыг санал болгосон
агуулах (2-р зургийг үз). Эхний алхам бол загвар зохион бүтээх явдал юм
dati хэрхэн ойлгохын тулд нийгмийн би dati нэгтгэж болно
Байгууллага доторх чиг үүргийн хүрээнд
хуваах i dati газруудад хадгална. Загвар dati үүнийг хийсэн болно
хадгалах dati шийдвэр гаргахтай холбоотой, үүнд dati
түүхчид, мөн багтсан dati дүгнэлт хийж нэгтгэсэн. Хоёр дахь алхам бол
хэрэгжүүлэх сэдвийг тодорхойлох. Эдгээр нь үндэслэсэн
тодорхой байгууллагын тодорхойлсон тэргүүлэх чиглэлийн талаар. Гурав дахь
алхам нь зурахад хамаарна a Өгөгдлийн сан сэдвийн талбайн хувьд, позууд
нарийн ширхэгтэй байдлын зохих түвшнийг оруулахад онцгой анхаарал хандуулах хэрэгтэй.
Инмон аж ахуйн нэгж ба харилцааны загварыг ашиглахыг зөвлөж байна. Дөрөвдүгээрт
алхам бол эх системийг тодорхойлох явдал юм dati шаардаж, хөгжүүлнэ
авах, цэвэрлэх, форматлахын тулд хувиргах процессууд i dati.
Инмоны аргын давуу тал нь загвар юм dati нийгмийн
-ийг нэгтгэх үндсийг санал болгож байна dati байгууллагын дотор
мөн давталттай өгөгдөл боловсруулах төлөвлөлтийг дэмжих
агуулах. Үүний дутагдалтай тал нь зургийн хүндрэл, зардал юм
би загварлаг dati нийгмийн, аж ахуйн нэгжийн загварыг ойлгоход бэрхшээлтэй ба
хоёр загварт ашигласан харилцаа, тэр dati нийгмийн болон тэр dati
сэдвийн хүрээнд хадгалагдаж, тохирох байдал dati The
-ийн зураг өгөгдлийн агуулах хэрэгжүүлэхийн тулд Өгөгдлийн сан
харилцааны хувьд биш Өгөгдлийн сан олон хэмжээст.
Ives' (1995) Approach to Өгөгдлийн агуулах
Зураг төсөл боловсруулах
Ives (1995) дизайн хийх дөрвөн үе шаттай аргыг санал болгодог
өгөгдлийн загварт хэрэглэх боломжтой гэж үзсэн мэдээллийн систем
агуулах (3-р зургийг үз). Энэ арга нь маш их үндэслэсэн байдаг
Мэдээллийн системийг хөгжүүлэх мэдээллийн инженерчлэл
(Мартин 1990). Эхний алхам бол зорилго, хүчин зүйлийг тодорхойлох явдал юм
чухал, амжилттай, гүйцэтгэлийн гол үзүүлэлтүүд. THE
бизнесийн гол үйл явц, шаардлагатай мэдээлэл байна
биднийг загварт хөтлөхөөр загварчилсан dati нийгмийн. Хоёр дахь алхам
тодорхойлох архитектурыг боловсруулахад хамаарна dati
газар нутгаар хадгалагдаж, Өгөгдлийн сан di өгөгдлийн агуулах, бүрэлдэхүүн хэсгүүд
шаардлагатай технологийн багц, зохион байгуулалтын дэмжлэг
хэрэгжүүлэх, хамтран ажиллах шаардлагатай өгөгдлийн агуулах. Гурав дахь
Энэ алхам нь шаардлагатай програм хангамжийн багц, хэрэгслийг сонгох явдал юм.
Дөрөв дэх алхам бол барилгын нарийвчилсан зураг төсөл, барилгын ажил юм
өгөгдлийн агуулах. Хадгалахыг Ивс тэмдэглэв dati тэр бол хүлээцтэй хүн
давтагдах үйл явц.
Ивесийн арга барилын давуу тал нь тусгай арга техникийг ашиглах явдал юм
мэдээллийн шаардлагыг тодорхойлох, бүтэцтэй ашиглах
-ийн интеграцид дэмжлэг үзүүлэх үйл явц өгөгдлийн агуулах,
тохирох техник хангамж, програм хангамжийн сонголт, олон
төлөөлөх техник өгөгдлийн агуулах. Түүний дутагдал
тэдгээр нь нарийн төвөгтэй байдгаараа онцлог юм. Бусад нь хүндрэлийг агуулдаг
олон түвшнийг хөгжүүлэх Өгөгдлийн сан all'interno del өгөгдлийн агуулах in
боломжийн хугацаа, зардал.
Кимбалл (1994) хандлага Өгөгдлийн агуулах
Зураг төсөл боловсруулах
Кимбалл (1994) өгөгдөл зурахын тулд давтагдах таван алхамыг санал болгосон
агуулах (4-р зургийг үз). Түүний арга барил онцгой юм
зөвхөн нэг загварт зориулагдсан өгөгдлийн агуулах болон загвар ашиглах талаар
аж ахуйн нэгж, харилцааны загвараас илүү хэмжээст. Кимбалл
Эдгээр хэмжээст загваруудад дүн шинжилгээ хий, учир нь энэ нь надад ойлгоход хялбар байдаг
Бизнесийн менежерүүд наймаа хийдэг бол энэ нь ажиллахад илүү үр дүнтэй байдаг
цогц зөвлөгөөн, зураг төсөл боловсруулах Өгөгдлийн сан физик нь илүү
үр ашигтай (Kimball 1994). Кимбалл хүлээн зөвшөөрч хөгжил нь а
өгөгдлийн агуулах энэ нь давтагдах бөгөөд тэр өгөгдлийн агуулах салгаж болно
хэмжээсийн хүснэгтүүдэд хуваах замаар нэгтгэх боломжтой
нийтлэг.
Эхний алхам бол тухайн сэдвийн хүрээг тодорхойлох явдал юм
төгс төгөлдөр болсон. Хоёр ба гурав дахь шат нь хэлбэржүүлэхтэй холбоотой
хэмжээст. Хоёр дахь шатанд хэмжилтүүд нь ямар нэг зүйлийг тодорхойлдог
сэдвийн хүрээнд сонирхож, баримт хүснэгтэд бүлэглэсэн.
Жишээлбэл, борлуулалтын сэдэвт ашиг сонирхлын хэмжүүрүүд
борлуулсан зүйлийн хэмжээ болон долларыг багтааж болно
борлуулалтын валют болгон. Гурав дахь алхам нь тодорхойлох явдал юм
хэмжээсүүд нь тэдгээрийг бүлэглэж болох арга замууд i
баримтууд. Борлуулалтын сэдэвт холбогдох хэмжээсүүд
зүйл, байршил, хугацаа зэргийг багтааж болно. Тэнд
баримт хүснэгт нь тус бүртэй холбох олон хэсгээс бүрдэх түлхүүртэй
хэмжээсийн хүснэгтүүд бөгөөд ихэвчлэн маш их тоог агуулдаг
баримтаар дүүрэн. Үүний эсрэгээр хэмжээсийн хүснэгтүүд агуулагддаг
хэмжигдэхүүн болон бусад шинж чанаруудын талаархи тайлбар мэдээлэл
баримтуудыг бүлэглэхэд ашиглаж болно. Баримт хүснэгт e
нэг гэж нэрлэгддэг саналын хэлбэртэй холбоотой хэмжээсүүд
хэлбэрийн улмаас одны хээ. Дөрөв дэх алхам нь үүнд хамаарна
барилгын ажил а Өгөгдлийн сан түүнийг төгс болгохын тулд олон хэмжээст
одны загвар. Эцсийн алхам бол эх системийг тодорхойлох явдал юм dati
шаардлагатай болон хувиргах процессыг олж авах, цэвэрлэх
болон формат i dati.
Кимбаллын аргын давуу тал нь загвар ашиглах явдал юм
i төлөөлөх хэмжээст dati хадгалсан нь үүнийг хийдэг
ойлгоход хялбар бөгөөд үр дүнтэй физик дизайн хийхэд хүргэдэг. А
Хэмжээст загвар нь хоёуланг нь хялбархан ашигладаг
системүүдийн Өгөгдлийн сан харилцааг төгс төгөлдөржүүлсэн эсвэл системтэй байж болно
Өгөгдлийн сан олон хэмжээст. Үүний дутагдалтай талууд нь дутагдалтай байдаг
төлөвлөлт эсвэл нэгтгэх ажлыг хөнгөвчлөх зарим арга техник
нэг дотор олон одны хэв маяг өгөгдлийн агуулах болон
a-д хэт хэвийн бус бүтэцтэй дизайн хийхэд хүндрэлтэй
хэмжээст загвар a dati хуучин системд.
МакФаддений (1996) Өгөгдөлд хандах хандлага
Агуулахын зураг төсөл
МакФадден (1996) таван үе шаттай аргыг санал болгож байна
зурах а өгөгдлийн агуулах (5-р зургийг үз).
Түүний арга барил нь уран зохиолын санаануудын нэгтгэл дээр суурилдаг
бөгөөд зөвхөн нэг загварт анхаарлаа хандуулдаг өгөгдлийн агуулах. Эхнийх
Энэ алхам нь шаардлагын дүн шинжилгээ хийх явдал юм. Хэдийгээр онцлог
техникийг зааж өгөөгүй, МакФаддены тэмдэглэлд үүнийг тодорхойлдог
аж ахуйн нэгж dati техникийн үзүүлэлтүүд болон тэдгээрийн шинж чанарууд, мөн Ватсоны уншигчдад зориулагдсан
болон Frolick (1993) шаардлагуудыг барих.
Хоёр дахь шатанд аж ахуйн нэгжийн харилцааны загварыг боловсруулсан болно
өгөгдлийн агуулах дараа нь бизнесийн удирдагчид баталгаажуулсан. Гурав дахь
Энэ алхам нь хуучин системээс зураглалыг тодорхойлох явдал юм
болон гадаад эх үүсвэр өгөгдлийн агуулах. Дөрөв дэх алхам нь үүнд хамаарна
боловсруулах, байршуулах, синхрончлох үйл явц dati онд
өгөгдлийн агуулах. Эцсийн шатанд системийг хүргэж байна
хэрэглэгчийн интерфэйсийг онцгойлон анхаарч боловсруулсан.
МакФадден зурах үйл явц нь ерөнхийдөө гэдгийг онцлон тэмдэглэв
давталттай.
МакФаддены арга барилын давуу тал нь оролцоог харуулж байна
шаардлагыг тодорхойлоход бизнесийн удирдагчид мөн түүнчлэн
нөөцийн ач холбогдол dati, тэдгээрийг цэвэрлэх, цуглуулах. Тэр
дутагдал нь хуваах үйл явц байхгүйтэй холбоотой
гайхалтай төсөл өгөгдлийн агуулах олон нэгдмэл үе шатанд, мөн
-ийн дизайнд ашигласан аж ахуйн нэгж, харилцааны загваруудыг ойлгоход бэрхшээлтэй
өгөгдлийн агуулах.
эзлэх хувь:
Онлайн вэб агентлагаас илүү ихийг олж мэдэх
Хамгийн сүүлийн үеийн нийтлэлүүдийг имэйлээр хүлээн авахын тулд бүртгүүлээрэй.
