د ډیټا ګودام او د تصدۍ سرچینې پلان کول | DWH او ERP

آرشیف ډاټا مرکزي: تاریخ ED ارتقاء

په 90 لسیزه کې د کارپوریټ ټیکنالوژۍ دوه غالب موضوعات i د ډاټا ګودام او ERP. د اوږدې مودې لپاره دا دوه پیاوړي جریانونه د کارپوریټ IT برخې دي پرته له دې چې تقاطع ولري. دا تقریبا لکه څنګه چې دوی مادې او ضد مادې دي. مګر د دواړو پیښو وده حتما د دوی د تقاطع لامل شوې. نن ورځ شرکتونه د دې ستونزې سره مخ دي چې د ERP سره څه وکړي او د ډاټا ګودام. دا مقاله به تشریح کړي چې ستونزې څه دي او د شرکتونو لخوا څنګه حل کیږي.

په پیل کې…

په پیل کې شتون درلود د ډاټا ګودام. د معلوماتو ګودام دا د لیږد پروسس کولو غوښتنلیک سیسټم سره د مقابلې لپاره رامینځته شوی. په لومړیو ورځو کې د یادولو dati دا د لیږد پروسس کولو غوښتنلیکونو لپاره یوازې د مقابل نقطې لپاره و. مګر نن ورځ د څه شی په اړه خورا پیچلي لیدونه شتون لري د ډاټا ګودام. په نننۍ نړۍ کې د د ډاټا ګودام دا په یو جوړښت کې داخل شوی چې د کارپوریټ معلوماتو فابریکه بلل کیدی شي.

د کارپوریټ معلوماتو فابریکه (CIF)

د کارپوریټ معلوماتو فابریکه معیاري معماري برخې لري: د کوډ ادغام او د بدلون پرت چې یوځای کوي dati پداسې حال کې چې زه dati دوی د غوښتنلیک چاپیریال څخه د چاپیریال چاپیریال ته حرکت کوي د ډاټا ګودام د شرکت a د ډاټا ګودام د هغه شرکت چیرته چې dati مفصل او مدغم تاریخ لیکونکي. د د ډاټا ګودام د تصدۍ بنسټ د هغه بنسټ په توګه کار کوي چې د چاپیریال نورې ټولې برخې رامینځته کیدی شي د ډاټا ګودام; د عملیاتي معلوماتو ذخیره (ODS). ODS یو هایبرډ جوړښت دی چې ځینې اړخونه لري د ډاټا ګودام او د OLTP چاپیریال نور اړخونه؛ د ډیټا مارټس ، چیرې چې مختلف څانګې کولی شي د دوی خپل نسخه ولري د ډاټا ګودام؛ د د ډاټا ګودام سپړنه چیرې چې د شرکت فکر کونکي کولی شي خپلې 72 ساعته پوښتنې پرته له کوم زیان رسونکي اغیزې وړاندې کړي د ډاټا ګودام; او نږدې کرښه حافظه، په کوم کې dati زوړ او dati ډیری توضیحات په ارزانه بیه زیرمه کیدی شي.

چیرته چې ERP د دې سره یوځای کیږي د کارپوریټ معلوماتو فابریکه

ERP په دوه ځایونو کې د کارپوریټ معلوماتو فابریکې سره یوځای کیږي. په عمده توګه د اساسی غوښتنلیک په توګه چې چمتو کوي i dati د غوښتنلیک څخه د ډاټا ګودام. په دې حالت کې i datiد راکړې ورکړې د پروسې د فرعي محصول په توګه رامینځته شوي، یوځای شوي او بار شوي د ډاټا ګودام د شرکت. د ERP او CIF ترمنځ دویمه اړیکه ODS ده. په حقیقت کې، په ډیری چاپیریال کې ERP د کلاسیک ODS په توګه کارول کیږي.

په هغه صورت کې چې ERP د اساسي غوښتنلیک په توګه کارول کیږي، ورته ERP په CIF کې د ODS په توګه هم کارول کیدی شي. په هر حالت کې، که چیرې ERP په دواړو رولونو کې وکارول شي، د دوو ادارو ترمنځ باید واضح توپیر شتون ولري. په بل عبارت، کله چې ERP د بیس غوښتنلیک او ODS رول لوبوي، دوه معماري ادارې باید توپیر شي. که چیرې د ERP یو واحد تطبیق هڅه وکړي چې دواړه رولونه په ورته وخت کې ترسره کړي نو د دې جوړښت په ډیزاین او پلي کولو کې به حتمي ستونزې وي.

د ODS او بنسټیز غوښتنلیکونه جلا کړئ

ډیری دلایل شتون لري چې د معماري برخو ویشلو لامل کیږي. شاید د معمارۍ د مختلف برخو جلا کولو کې ترټولو مهم ټکی دا وي چې د معمارۍ هره برخه خپل نظر لري. اساسی غوښتنلیک د ODS په پرتله مختلف هدفونه ترسره کوي. د پورته کولو هڅه وکړئ

د ODS په نړۍ کې د اساسی غوښتنلیک لید یا برعکس د کار کولو مناسبه لاره نده.

په پایله کې، په CIF کې د ERP لومړۍ ستونزه د دې تصدیق کول دي چې ایا د اساسی غوښتنلیکونو او ODS ترمنځ توپیر شتون لري.

په کارپوریټ کې د ډیټا ماډلونه د معلوماتو فابریکه

د دې لپاره چې د CIF جوړښت د بیلابیلو برخو ترمنځ همغږي ترلاسه کړي، باید یو ماډل وي dati. د موډلونو dati دوی د معمارۍ مختلف برخو لکه د اساسی غوښتنلیکونو او ODS ترمنځ د اړیکې په توګه کار کوي. د موډلونو dati دوی د CIF د مختلف ساختماني برخو څخه سم معنی ترلاسه کولو لپاره د "فکري سړک نقشه" کیږي.

د دې مفکورې سره لاس په لاس سره، نظر دا دی چې باید یو لوی او واحد نمونه وي dati. په ښکاره ډول باید یوه بیلګه وي dati د هرې برخې لپاره او سربیره پردې باید یو معقول لاره وي چې مختلف ماډلونه سره وصل کړي. د معمارۍ هره برخه - ODS، بنسټیز غوښتنلیکونه، د ډاټا ګودام د شرکت، او داسې نور.. خپل ماډل ته اړتیا لري dati. او له همدې امله باید د دې ماډلونو دقیق تعریف شتون ولري dati دوی یو بل سره اړیکه لري.

حرکت I ډاټا د ERP په ډاټا کې ویروس

که د اصل dati یو اساسی غوښتنلیک دی او/یا یو ODS، کله چې ERP داخل کړي i dati عایده د ډاټا ګودام، دا داخلول باید د "دانه دارۍ" په ټیټه کچه ترسره شي. په ساده ډول بیاکتنه یا مجموعي i dati لکه څنګه چې دوی د ERP بیسلاین غوښتنلیک څخه راځي یا د ERP ODS د ترسره کولو لپاره سم کار ندی. د dati توضیحاتو ته اړتیا لري د ډاټا ګودام د DSS پروسې اساس جوړول. داسې dati دوی به د ډیټا مارټونو او سپړنې له لارې په ډیری لارو بدل شي د ډاټا ګودام.

د حرکت dati د ERP اساسی غوښتنلیک چاپیریال څخه تر د ډاټا ګودام د شرکت کار په مناسب ډول په آرامۍ سره ترسره کیږي. دا حرکت په ERP کې د تازه کولو یا رامینځته کیدو شاوخوا 24 ساعته وروسته واقع کیږي. د "سست" حرکت درلودلو حقیقت dati عایده د ډاټا ګودام د شرکت اجازه ورکوي dati له ERP څخه "بدلون" ته راځي. یوځل زه dati په بیس لاین غوښتنلیک کې زیرمه شوي ، نو تاسو کولی شئ په خوندي ډول حرکت وکړئ dati په تصدۍ کې د ERP. بل هدف چې د "سست" حرکت څخه مننه ترلاسه کیدی شي dati د عملیاتي پروسو او DSS ترمنځ روښانه محدودیت دی. د "چټک" حرکت سره dati د DSS او عملیاتي تر مینځ کرښه مبهم پاتې ده.

د dati د ERP له ODS څخه تر د ډاټا ګودام د شرکت په دوره توګه ترسره کیږي، معمولا اونۍ یا میاشتنی. په دې صورت کې د حرکت dati دا د زاړه "پاک" کولو اړتیا پراساس دی dati تاریخ لیکونکي په طبیعي توګه، ODS لري i dati کوم چې په پرتله خورا نوي دي dati تاریخپوهان په کې موندل شوي د ډاټا ګودام.

د حرکت dati عایده د ډاټا ګودام دا تقریبا هیڅ کله هم "د عمده پلور" (د عمده پلورونکي په توګه) نه ترسره کیږي. د ERP چاپیریال څخه یو جدول کاپي کړئ د ډاټا ګودام دا معنی نه لري. یو ډیر ریښتینی چلند د انتخاب واحدونو حرکت کول دي dati. یوازې د dati کوم چې د وروستي تازه کولو راهیسې بدل شوي د ډاټا ګودام هغه څه دي چې باید په کې لیږدول شي د ډاټا ګودام. یوه لاره چې پوه شي چې کوم دي dati بدل شوی دی ځکه چې وروستی تازه دی د وخت سټیمپونو لیدلو لپاره dati د ERP چاپیریال کې موندل شوی. ډیزاینر ټول هغه بدلونونه غوره کوي چې د وروستي تازه کولو راهیسې رامینځته شوي. بله لاره د بدلون نیولو تخنیکونو کارول دي dati. د دې تخنیکونو سره لاګونه او د ژورنال ټیپونه تحلیل کیږي ترڅو معلومه کړي چې کوم یو dati باید د ERP چاپیریال څخه دې ته ولیږدول شي د ډاټا ګودام. دا تخنیکونه غوره دي ځکه چې لاګونه او د ژورنال ټیپونه د ERP فایلونو څخه لوستل کیدی شي پرته له دې چې د ERP نورو سرچینو باندې نور تاثیر وکړي.

نور اختلاطات

په CIF کې د ERP ستونزو څخه یوه هغه څه دي چې د غوښتنلیک نورو سرچینو یا AI سره پیښیږي dati د هغو ODS څخه چې دوی باید برخه واخلي د ډاټا ګودام مګر دوی د ERP چاپیریال برخه نه دي. د ERP تړل شوي طبیعت ته په پام سره، په ځانګړې توګه SAP، د بهرنیو سرچینو څخه د کلیدونو یوځای کولو هڅه کوي dati د dati چې د حرکت په وخت کې د ERP څخه راځي i dati عایده د ډاټا ګودام، دا یوه لویه ننګونه ده. او په حقیقت کې احتمالات څه دي چې i dati د ERP چاپیریال څخه بهر غوښتنلیکونه یا ODS به په کې مدغم شي د ډاټا ګودام؟ امکانات په حقیقت کې خورا لوړ دي.

موندل ډاټا له ERP څخه تاریخي

د I سره بله ستونزه dati د ERP هغه څه دي چې د اړتیا څخه اخیستل کیږي dati په دننه کې تاریخ پوهان د ډاټا ګودام. معمولا د د ډاټا ګودام اړتیاوې dati تاریخ لیکونکي او د ERP ټیکنالوژي معمولا دا نه ذخیره کوي dati تاریخي، لږترلږه تر هغه حده چې دا اړینه ده د ډاټا ګودام. کله چې په لوی مقدار کې dati logs د ERP چاپیریال کې اضافه کول پیل کوي، دا چاپیریال باید پاک شي. د مثال په توګه، فرض کړئ a د ډاټا ګودام باید د پنځو کلونو سره بار شي dati تاریخي پداسې حال کې چې ERP د دې څخه اعظمي شپږ میاشتې ساتي dati. تر هغه چې شرکت د یو شمیر راټولولو څخه راضي وي dati لکه څنګه چې وخت تیریږي تاریخي، نو د سرچینې په توګه د ERP په کارولو کې کومه ستونزه نشته د ډاټا ګودام. مګر کله چې د د ډاټا ګودام باید په وخت کې بیرته لاړ شي او خدایان واخلي dati تاریخ چې مخکې د ERP لخوا نه دی راټول شوی او خوندي شوی نه وي، نو د ERP چاپیریال غیر موثر کیږي.

ERP او میټاډاټا

د ERP په اړه د جوړولو لپاره بل پام e د ډاټا ګودام د ERP چاپیریال کې موجود میټاډاټا کې یو دی. لکه څنګه چې میټاډاټا د ERP چاپیریال څخه حرکت کوي د ډاټا ګودام، میټاډاټا باید په ورته ډول حرکت وکړي. برسېره پردې، میټاډاټا باید د زیربنا لخوا اړین شکل او جوړښت کې بدل شي د ډاټا ګودام. د عملیاتي میټاډاټا او DSS میټاډاټا ترمینځ لوی توپیر شتون لري. عملیاتي میټاډاټا اکثرا د پراختیا کونکي او لپاره وي

پروګرامر د DSS میټاډاټا په اصل کې د پای کارونکي لپاره دی. د ERP غوښتنلیکونو یا ODSs کې موجود میټاډاټا باید بدل شي او دا تبادله تل اسانه او مستقیم نه وي.

د ERP ډیټا سرچینه کول

که چیرې ERP د عرضه کونکي په توګه وکارول شي dati per il د ډاټا ګودام دلته باید یو قوي انٹرفیس وي چې حرکت کوي i dati د ERP چاپیریال څخه چاپیریال ته د ډاټا ګودام. انٹرفیس باید:

• ▪ کارول اسانه وي
• ▪ ته د لاسرسي اجازه ورکړئ dati د ERP
• ▪ د معنی غوره کول dati کوم ته چې لیږدول کیږي د ډاټا ګودام
• ▪ د ERP محدودیتونه پیژني کوم چې د لاسرسي په وخت کې رامینځته کیدی شي dati د ERP:
• ▪ د حوالې بشپړتیا
• ▪ درجه بندي اړیکې
• ▪ نښتی منطقی اړیکی
• ▪ د غوښتنلیک کنوانسیون
• ▪ ټول جوړښتونه dati د ERP لخوا ملاتړ شوی، او داسې نور ...
• ▪ د لاسرسي په برخه کې اغیزمن وي datiپه برابرولو سره:
• ▪ مستقیم حرکت dati
• ▪ د بدلون لاسته راوړل dati
• ▪ په وخت د لاسرسي ملاتړ dati
• ▪ د بڼې په اړه پوهیدل dati، او همداسی پسی… د SAP سره اړیکه انٹرفیس دوه ډوله کیدی شي، کورنی یا سوداګریز. ځینې ​​لوی سوداګریز انٹرفیسونه پدې کې شامل دي:

• ▪ SAS
• ▪ لومړني حلونه
• ▪ D2k، او داسې نور… څو ERP ټیکنالوژي د ERP چاپیریال درملنه لکه څنګه چې دا یو واحد ټیکنالوژي وي یوه لویه تېروتنه ده. د ERP ډیری ټیکنالوژي شتون لري، هر یو د خپل ځواک سره. په بازار کې ترټولو مشهور پلورونکي په لاندې ډول دي:

• ▪ SAP
• ▪ اوریکل مالي
• ▪ خلک نرم
• JD اډوارډز
• ▪ بنس د تبليغاتو د SAP ترټولو لوی او خورا پراخه ERP سافټویر دی. د SAP غوښتنلیکونه په ډیری برخو کې ډیری ډوله غوښتنلیکونه شامل دي. SAP د دې لپاره شهرت لري:

• ▪ ډیر لوی
• ▪ پلي کول خورا ستونزمن او ګران دي
• ▪ د تطبیق لپاره ډیری خلکو او مشاورینو ته اړتیا لري
• ▪ د تطبیق لپاره متخصص خلکو ته اړتیا لري
• ▪ د پلي کولو لپاره ډیر وخت ته اړتیا لري همدارنګه SAP د یادولو لپاره شهرت لري dati نږدې، د SAP ساحې څخه بهر د چا لپاره دا ستونزمن کوي ​​​​چې دوی ته لاسرسی ومومي. د SAP ځواک دا دی چې دا د لوی مقدار نیولو او ذخیره کولو وړ دی dati. SAP پدې وروستیو کې خپله اراده اعلان کړه چې خپل غوښتنلیکونه وغځوي د ډاټا ګودام. د پلورونکي په توګه د SAP کارولو لپاره ډیری ګټې او زیانونه شتون لري د ډاټا ګودام. یوه ګټه دا ده چې SAP لا دمخه نصب شوی او ډیری مشاورین دمخه د SAP سره اشنا دي.
  د عرضه کونکي په توګه د SAP درلودلو زیانونه د ډاټا ګودام ډیری دي: SAP په نړۍ کې تجربه نلري د ډاټا ګودام که SAP عرضه کونکی وي د ډاټا ګودام, دا اړینه ده چې "ویستل" i dati له SAP څخه تر د ډاټا ګودام. نېټه د تړل شوي سیسټم د SAP تعقیب ریکارډ، دا امکان نلري چې په دې کې د SAP څخه i ترلاسه کول اسانه وي (؟؟؟). ډیری میراثي چاپیریالونه شتون لري چې SAP ته ځواک ورکوي، لکه IMS، VSAM، ADABAS، ORACLE، DB2، او داسې نور. SAP په "دلته نه دی اختراع شوی" چلند باندې ټینګار کوي. SAP نه غواړي د نورو پلورونکو سره د کارولو یا رامینځته کولو لپاره ملګرتیا وکړي د ډاټا ګودام. SAP پخپله د خپل ټول سافټویر په تولید ټینګار کوي.

که څه هم SAP یو لوی او پیاوړی شرکت دی، د ELT، OLAP، سیسټم اداره او حتی د کوډ بیس ټیکنالوژۍ بیا لیکلو هڅه کولو حقیقت. dbms دا یوازې لیونی دی. د دې پر ځای چې له عرضه کوونکو سره همکاري وکړي د ډاټا ګودام اوږدمهاله، SAP هغه طریقه تعقیب کړې چې دوی "غوره پوهیږي". دا چلند هغه بریالیتوب بیرته ساتي چې SAP یې په ساحه کې درلودلی شي د ډاټا ګودام.
د SAP انکار بهرني پلورونکو ته په سمدستي او زړه راښکونکي ډول د دوی لاسرسي ته اجازه ورکوي dati. د کارولو خورا جوهر a د ډاټا ګودام ته اسانه لاسرسی دی dati. د SAP ټوله کیسه د لاسرسي لپاره ستونزمن کولو پراساس ده dati.
د لویو حجمونو سره معامله کولو کې د SAP د تجربې نشتوالی dati; په ساحه کې د ډاټا ګودام حجمونه شتون لري dati هیڅکله د SAP څخه نه لیدل کیږي او د دې لوی مقدار اداره کولو لپاره dati تاسو اړتیا لرئ سمه ټیکنالوژي ولرئ. SAP ظاهرا د دې ټیکنالوژیک خنډ څخه خبر نه دی چې د ساحې ته د ننوتلو لپاره شتون لري د ډاټا ګودام.
د SAP کارپوریټ کلتور: SAP د i ترلاسه کولو کې سوداګرۍ رامینځته کړې dati له سیسټم څخه. مګر د دې کولو لپاره تاسو اړتیا لرئ یو بل ذهنیت ولرئ. په دودیز ډول، د سافټویر شرکتونه چې په چاپیریال کې د معلوماتو په ترلاسه کولو کې ښه وو د بلې لارې د تګ لپاره د معلوماتو په ترلاسه کولو کې ښه ندي. که SAP دا ډول سویچ رامینځته کړي ، نو دا به لومړی شرکت وي چې دا کار کوي.

په لنډه توګه، دا د پوښتنې وړ ده چې آیا یو شرکت باید SAP د عرضه کوونکي په توګه غوره کړي د ډاټا ګودام. له یوې خوا خورا جدي خطرونه شتون لري او له بلې خوا خورا لږ انعامونه. مګر یو بل دلیل شتون لري چې د عرضه کونکي په توګه د SAP غوره کول هڅوي د ډاټا ګودام. ځکه چې هر شرکت باید ورته وي د ډاټا ګودام د نورو ټولو شرکتونو؟ د د ډاټا ګودام دا د رقابتي ګټې زړه دی. که هر شرکت ورته اختیار کړي د ډاټا ګودام دا به ستونزمن وي، که څه هم ناممکن نه وي، د سیالۍ ګټې ترلاسه کول. SAP داسې فکر کوي چې a د ډاټا ګودام د کوکي په توګه لیدل کیدی شي او دا د غوښتنلیکونو د "ډیټا ترلاسه کولو" د ذهنیت یوه بله نښه ده.

هیڅ بل ERP پلورونکی د SAP په څیر غالب ندی. بې له شکه داسې شرکتونه به وي چې د دوی لپاره به د SAP لاره پرمخ بوځي د ډاټا ګودام مګر احتمالا دا د ډاټا ګودام SAPs به لوی، ګران وي، او د جوړولو لپاره وخت نیسي.

پدې چاپیریال کې دا ډول فعالیتونه شامل دي لکه د بانک ټیلر پروسس کول ، د هوایی ډګر ریزرویشن پروسې ، د بیمې شکایتونو پروسې او داسې نور. هرڅومره چې د راکړې ورکړې سیسټم ښه ترسره کول ، د عملیاتي پروسې او DSS (پریکړو ملاتړ سیسټم) ترمینځ د جلا کولو اړتیا خورا روښانه وه. په هرصورت، د HR او پرسونل سیسټمونو سره، تاسو هیڅکله د لویو معاملو سره مخ نه یاست. او البته، کله چې یو څوک استخدام کیږي یا شرکت پریږدي دا د لیږد ریکارډ دی. مګر د نورو سیسټمونو په پرتله، د بشري حقونو او پرسونل سیسټمونه په ساده ډول ډیری لیږدونه نلري. له همدې امله، د بشري حقونو او پرسونل سیسټمونو کې دا په بشپړه توګه څرګنده نه ده چې د ډیټا ګودام ته اړتیا شتون لري. په ډیری لارو کې دا سیسټمونه د DSS سیسټمونو یوځای کول دي.

مګر یو بل فاکتور شتون لري چې باید په پام کې ونیول شي کله چې د ډیټا ویئر هاؤس او پیپل سافټ سره معامله وشي. په ډیری حلقو کې، i dati بشري منابع او شخصي سرچینې د شرکت لومړني سوداګرۍ لپاره ثانوي دي. ډیری شرکتونه تولید، پلور، خدمات وړاندې کوي او داسې نور. د بشري حقونو او پرسونل سیسټمونه معمولا د شرکت د سوداګرۍ اصلي کرښې (یا ملاتړي) ته ثانوي دي. له همدې امله، دا مساوي او ناامنه ده a د ډاټا ګودام د بشري منابعو او شخصي سرچینو مالتړ لپاره جلا.

PeopleSoft په دې برخه کې د SAP څخه ډیر توپیر لري. د SAP سره، دا لازمي ده چې شتون ولري د ډاټا ګودام. د PeopleSoft سره، دا ټول روښانه ندي. د معلوماتو ګودام د PeopleSoft سره اختیاري دی.

غوره شی چې د دې لپاره ویل کیدی شي dati PeopleSoft هغه دی د ډاټا ګودام د آرشیف کولو لپاره کارول کیدی شي i dati د زړو بشري او شخصي سرچینو پورې اړه لري. دوهم دلیل چې ولې یو شرکت غواړي a وکاروي د ډاټا ګودام a

د PeopleSoft چاپیریال زیان دا دی چې د تحلیل وسیلو ته د لاسرسي او وړیا لاسرسي اجازه ورکړي، ai dati د PeopleSoft لخوا. مګر د دې دلیلونو هاخوا، داسې قضیې شتون لري چیرې چې دا غوره ده چې د معلوماتو ګودام نه وي dati خلک سافټ.

په لنډیز کې

ډیری نظریات شتون لري چې د ودانولو سره تړاو لري د ډاټا ګودام د ERP سافټویر دننه.
ځینې ​​یې دا دي:

• ▪ دا معنی لري چې یو ولري د ډاټا ګودام څوک په صنعت کې د بل په څیر ښکاري؟
• ▪ ERP څومره انعطاف منونکی دی د ډاټا ګودام سافټویر؟
• ▪ یو ERP د ډاټا ګودام سافټویر کولی شي یو حجم اداره کړي dati کوم چې په یوه کې موقعیت لريد ډاټا ګودام میدان"؟
• ▪ د ټریس logging څه شی دی چې د ERP پلورونکی د اسانه او ارزانه ، وخت مصرف کولو سره مخ کیږي. dati؟ (د ارزانه، پر وخت، معلوماتو ته د لاسرسۍ اسانه کولو په اړه د ERP پلورونکو تعقیب ریکارډ څه دی؟)
• ▪ د DSS جوړښت او د کارپوریټ معلوماتو فابریکې په اړه د ERP پلورونکي پوهه څه ده؟
• ▪ د ERP پلورونکي پوهیږي چې څنګه ترلاسه کړي dati په چاپیریال کې، مګر دا هم پوهیږئ چې څنګه یې صادر کړئ؟
• ▪ د ERP پلورونکی د ډیټا د ذخیره کولو وسیلو لپاره څومره خلاص دی؟
  دا ټول ملاحظات باید په پام کې ونیول شي کله چې دا معلومه شي چې چیرته ځای پرځای شي د ډاټا ګودام کوم چې کوربه به i dati د ERP او نورو څخه dati. په عموم کې، پرته لدې چې د بل کار کولو لپاره مجبور دلیل شتون ولري، د جوړولو سپارښتنه کیږي د ډاټا ګودام د ERP پلورونکي چاپیریال څخه بهر. 1 برخه د BI سازمان کلیدي ټکي ته کتنه:
  د معلوماتو ذخیره د سوداګرۍ استخباراتو (BI) جوړښت سره په مخالف ډول کار کوي:
  کارپوریټ کلتور او IT کولی شي د BI سازمانونو رامینځته کولو بریا محدوده کړي.

ټیکنالوژي نور د BI سازمانونو لپاره محدود فکتور نه دی. د معمارانو او د پروژې پلان جوړونکو لپاره ستونزه دا نه ده چې آیا ټیکنالوژي شتون لري، مګر ایا دوی کولی شي په اغیزمنه توګه موجود ټیکنالوژي پلي کړي.

د ډیری شرکتونو لپاره a د ډاټا ګودام د غیر فعال زیرمو څخه لږ ډیر دی چې i dati هغه کاروونکو ته چې ورته اړتیا لري. د dati د سرچینې سیسټمونو څخه استخراج کیږي او په نښه شوي جوړښتونو کې ځای پر ځای کیږي د ډاټا ګودام. زه dati دوی هم په هر قسمت سره پاک کیدی شي. که څه هم د دې لخوا هیڅ اضافي ارزښت اضافه یا راټول شوی نه دی dati د دې پروسې په جریان کې.

په لازمي ډول، غیر فعال dw، په غوره توګه، یوازې i چمتو کوي dati د کاروونکو اتحادیو لپاره پاک او فعال. د معلوماتو رامینځته کول او تحلیلي پوهه په بشپړ ډول په کاروونکو پورې اړه لري. قضاوت کول چې ایا DW (د معلوماتو ګودام) ایا بریالیتوب موضوعي وي. که موږ بریالیتوب په اغیزمنه توګه د راټولولو، یوځای کولو او پاکولو وړتیا باندې قضاوت وکړو dati د وړاندوینې وړ بنسټ باندې کارپوریټ، بیا هو، DW یو بریالیتوب دی. له بلې خوا، که موږ په ټولیزه توګه د سازمان د معلوماتو راټولولو، یوځای کولو او استخراج ته وګورو، نو د DW ناکامي ده. DW لږ یا هیڅ معلومات ارزښت نه ورکوي. د پایلې په توګه، کاروونکي مجبور دي چې کار وکړي، په دې توګه د معلوماتو سیلوس رامینځته کوي. دا څپرکی د تصدۍ BI (سوداګرۍ استخباراتو) جوړښت ته د بیاکتنې لپاره هراړخیز لید وړاندې کوي. موږ د BI توضیحاتو سره پیل کوو او بیا د معلوماتو ډیزاین او پراختیا بحثونو ته ځو، د ساده چمتو کولو مخالف. dati کاروونکو ته. بیا بحثونه ستاسو د BI هڅو ارزښت محاسبه کولو تمرکز کوي. موږ د دې تعریف کولو سره پایله اخلو چې څنګه IBM ستاسو د سازمان BI معماري اړتیاوې حل کوي.

د معمارۍ توضیحات د BI سازمان

د راکړې ورکړې ځواکمن معلوماتي سیسټمونه اوس په هره لویه تصدۍ کې د ورځې ترتیب دی، په مؤثره توګه د نړۍ په کچه شرکتونو لپاره د لوبې ډګر برابروي.

د سیالۍ پاتې کیدل، په هرصورت، اوس د تحلیلي پلوه سیسټمونو ته اړتیا لري چې کولی شي د شرکت وړتیا کې انقلاب راولي ترڅو هغه معلومات چې دوی یې مخکې لري بیا کشف او کاروي. دا تحلیلي سیسټمونه د شتمنۍ څخه د پوهیدو څخه ترلاسه کیږي dati شته. BI کولی شي په ټوله تصدۍ کې د ټولو معلوماتو په اوږدو کې فعالیت ښه کړي. سوداګرۍ کولی شي د پیرودونکي - عرضه کونکي اړیکې ښه کړي ، د محصول او خدماتو ګټې ته وده ورکړي ، نوي او غوره معاملې رامینځته کړي ، خطر کنټرول کړي ، او د ډیری نورو لاسته راوړنو په مینځ کې لګښتونه خورا کم کړي. د BI سره، ستاسو شرکت په پای کې د پیرودونکو معلوماتو کارولو پیل کوي د رقابتي شتمنۍ په توګه د غوښتنلیکونو څخه مننه چې د بازار موخې لري.

د سوداګرۍ د سمې وسیلې درلودل پدې معنی دي چې کلیدي پوښتنو ته دقیق ځوابونه ولري لکه:

• ▪ زموږ څخه کوم یو مشتريان ایا دوی موږ ته ډیر عاید راکوي، یا دوی موږ ته پیسې له لاسه ورکوي؟
• ▪ چیرې چې زموږ غوره ژوند وي مشتريان په تړاو هټۍ/ ګودام دوی په مکرر ډول؟
• ▪ زموږ کوم محصولات او خدمات په خورا اغیزمنه توګه پلورل کیدی شي او چا ته؟
• ▪ کوم محصولات په اغیزمنه توګه پلورل کیدی شي او چا ته؟
• ▪ د پلور کوم کمپاین ډیر بریالی دی او ولې؟
• ▪ د کوم محصولاتو لپاره د پلور کوم چینلونه خورا اغیزمن دي؟
• ▪ څنګه کولای شو له خپلو غوره کسانو سره اړیکې ښې کړو مشتريان؟ ډیری شرکتونه لري dati د دې پوښتنو ځواب لپاره سخت.
  عملیاتي سیسټمونه د محصول، پیرودونکي، او لګښت لوی مقدار تولیدوي dati د پلور له نقطو، ریزرویشنونو، د پیرودونکو خدماتو او تخنیکي ملاتړ سیسټمونو څخه. ننګونه د دې معلوماتو استخراج او ګټه پورته کول دي. ډیری شرکتونه یوازې د دوی د کوچنیو برخو څخه ګټه پورته کوي dati د ستراتیژیکو تحلیلونو لپاره.
  I dati پاتې، ډیری وختونه د i سره یوځای کیږي dati د بهرنیو سرچینو ترلاسه کول لکه د حکومت راپورونه، او نور اخیستل شوي معلومات، د سرو زرو کان دی چې یوازې د سپړلو په تمه دي، او dati دوی یوازې اړتیا لري چې ستاسو د سازمان په معلوماتي شرایطو کې اصالح شي.

دا پوهه په څو لارو پلي کیدی شي ، د عمومي کارپوریټ ستراتیژۍ ډیزاین کولو څخه نیولې د عرضه کونکو سره شخصي اړیکو پورې ، د تلیفون مرکزونو له لارې ، رسید ، د انټرنېټ او نور ټکي. د نن ورځې سوداګرۍ چاپیریال حکم کوي چې DW او اړوند BI حلونه د دودیزو سوداګریزو جوړښتونو څخه هاخوا وده کوي. dati لکه زه dati د اټومي کچې نورمال شوي او "ستوري / مکعب فارمونه".

هغه څه چې د رقابتي پاتې کیدو لپاره اړین دي د پراخه تحلیلي منظرې مالتړ په هڅه کې د دودیزو او پرمختللي ټیکنالوژیو ترکیب دی.
په نهایت کې ، عمومي چاپیریال باید په ټوله کې د شرکت پوهه ښه کړي ، ډاډ ترلاسه کړي چې د ترسره شوي تحلیلونو په پایله کې ترسره شوي اقدامات ګټور دي ترڅو هرڅوک ګټه پورته کړي.

د مثال په توګه، اجازه راکړئ چې تاسو خپل درجه بندي کړئ مشتريان د لوړ یا ټیټ خطر کټګوریو کې.
که دا معلومات د کان کیندنې ماډل یا نورو وسیلو لخوا رامینځته شوي وي، دا باید په DW کې واچول شي او هرچا ته د لاسرسي وړ وي، د لاسرسي هرې وسیلې لکه جامد راپورونه، سپریډ شیټ، میزونه، یا آنلاین تحلیلي پروسس (OLAP).

په هرصورت، اوس مهال، د دې ډول ډیری معلومات په سیلو کې پاتې دي dati د افرادو یا څانګو څخه چې تحلیل تولیدوي. سازمان په ټولیزه توګه د پوهیدو لپاره لږ یا هیڅ لید نلري. یوازې په خپل شرکت DW کې د دې ډول معلوماتو مینځپانګې ترکیب کولو سره تاسو کولی شئ د معلوماتو سیلوس له مینځه ویسي او خپل DW چاپیریال لوړ کړئ.
د BI سازمان د پراختیا لپاره دوه لوی خنډونه شتون لري.
لومړی، موږ پخپله د سازمان او د هغه ډسپلین ستونزه لرو.
پداسې حال کې چې موږ نشو کولی د سازماني پالیسۍ بدلونونو کې مرسته وکړو، موږ کولی شو د یوې ادارې د BI اجزاوو، د هغې جوړښت، او د IBM ټیکنالوژۍ څنګه د هغې پراختیا اسانوي.
د لرې کولو لپاره دوهم خنډ د مدغم ټیکنالوژۍ نشتوالی او د داسې میتود پوهه ده چې د BI ټوله ځای د یوې کوچنۍ برخې په مقابل کې بولي.

IBM د ټیکنالوژۍ ادغام کې بدلونونو ته ځواب ورکوي. دا ستاسو مسؤلیت دی چې شعوري ډیزاین چمتو کړئ. دا جوړښت باید د بې سیمه ادغام لپاره غوره شوي ټیکنالوژۍ سره رامینځته شي ، یا لږترلږه د ټیکنالوژۍ سره چې خلاص معیارونو ته غاړه کیږدي. همدارنګه، ستاسو د شرکت مدیریت باید ډاډ ترلاسه کړي چې د Bi تصدۍ د مهالویش سره سم ترسره کیږي او نه دا چې د معلوماتو سیلونو پراختیا ته اجازه ورکړي چې د ځان خدمت کولو اجنډا یا اهدافو څخه رامینځته کیږي.
دا د دې معنی نلري چې د BI چاپیریال د مختلف کاروونکو مختلف اړتیاو او غوښتنو ته د عکس العمل سره حساس ندي؛ پرځای یې، دا پدې مانا ده چې د دې انفرادي اړتیاو او اړتیاو پلي کول د ټول BI سازمان د ګټې لپاره ترسره کیږي.
د BI سازمان د جوړښت توضیحات په 9 شکل کې په 1.1 مخ کې موندل کیدی شي. معمارۍ د ټیکنالوژیو او تخنیکونو بډایه ترکیب څرګندوي.
د دودیز نظر څخه، په معمارۍ کې د ګودام لاندې برخې شاملې دي

اټومي پرت (اټومي پرت).

دا د ټول Dw زړه او له همدې امله د ستراتیژیک راپور ورکولو بنسټ دی.
I dati دلته زیرمه شوي به تاریخي بشپړتیا وساتي، د راپورونو dati او ترلاسه شوي میټریکونه شامل دي، په بیله بیا د کان کیندنې موډلونو په کارولو سره پاک شوي، یوځای شوي، او زیرمه شوي.
د دې ټولو وروسته کارول dati او اړوند معلومات د دې جوړښت څخه اخیستل کیږي. دا د کان کیندنې لپاره غوره سرچینه ده dati او د جوړښت شوي SQL پوښتنو سره د راپورونو لپاره

د عملیاتي ګودام dati یا د راپور په اساس dati(د عملیاتي معلوماتو ذخیره (ODS) یا راپور ورکول ډیټابیس.)

دا یو جوړښت دی dati په ځانګړې توګه د تخنیکي راپور ورکولو لپاره ډیزاین شوی.

I dati د دې جوړښتونو پورته زیرمه شوي او راپور شوي په پای کې د سټینګ ساحې له لارې ګودام ته تبلیغ کولی شي، چیرې چې دا د ستراتیژیک سیګنال کولو لپاره کارول کیدی شي.

د سټیج کولو ساحه.

د ډیری لپاره لومړی تمځای dati د ګودام چاپیریال لپاره د سازمان زون دی.
دلته زه dati مدغم شوي، پاک شوي او بدل شوي دي dati هغه ګټې چې د ګودام جوړښت به آباد کړي

تاریخ مارټونه.

د معمارۍ دا برخه د جوړښت استازیتوب کوي dati په ځانګړې توګه د OLAP لپاره کارول کیږي. د ډیټامارټس شتون، که i dati دوی په ستوري سکیمونو کې زیرمه شوي چې دوی پوښي dati په اړونده چاپیریال کې څو اړخیز، یا په فایلونو کې dati ملکیت چې د ځانګړي OLAP ټیکنالوژۍ لخوا کارول کیږي، لکه د DB2 OLAP سرور، اړونده ندي.

یوازینی خنډ دا دی چې معمارۍ کارول اسانه کوي dati څو اړخیز
په معمارۍ کې د بایو مهم ټیکنالوژي او تخنیکونه هم شامل دي چې توپیر لري:

ځایي تحلیل

فضا د شنونکي لپاره د معلوماتو باد دی او د بشپړ حل لپاره خورا مهم دی. فضا کولی شي د هغو خلکو په اړه معلومات وړاندې کړي چې په یو ټاکلي ځای کې ژوند کوي، په بیله بیا د هغه ځای په اړه معلومات چې په فزیکي توګه د نړۍ له نورو برخو سره تړاو لري.

د دې تحلیل ترسره کولو لپاره، تاسو باید خپل معلومات د عرض البلد او عرض البلد همغږي کولو سره پیل کړئ. دا د "جیوکوډینګ" په نوم یادیږي او باید ستاسو د ګودام په اټومي کچه د استخراج، بدلون او بار کولو پروسې (ETL) برخه وي.

د معلوماتو کان کیندنه.

د استخراج dati زموږ شرکتونو ته اجازه ورکوي چې شمیر ته وده ورکړي مشترياند پلور رجحاناتو وړاندوینه کول او د i سره د اړیکو مدیریت فعالول مشتريان (دمراسمو)، د نورو BI نوښتونو په منځ کې.

د استخراج dati نو دا باید د جوړښتونو سره یوځای شي dati ګودام او د ګودام پروسو لخوا ملاتړ کیږي ترڅو د ټیکنالوژۍ او اړوندو تخنیکونو مؤثره او مؤثره کارونې دواړه معلوم کړي.

لکه څنګه چې د BI په جوړښت کې اشاره شوې، د اټومي کچې Dwhouse، او همدارنګه ډیټامارټ، د دې لپاره یوه غوره سرچینه ده. dati د استخراج لپاره. ورته ملکیتونه باید د استخراج پایلو ترلاسه کونکي هم وي ترڅو پراخه لیدونکو ته شتون ډاډمن کړي.

اجنټان.

د هرې نقطې لپاره د پیرودونکي معاینه کولو لپاره مختلف "اجنټان" شتون لري لکه د شرکت عملیاتي سیسټمونه او پخپله dw. دا اجنټان کولی شي پرمختللي عصبي شبکې وي چې روزل شوي ترڅو په هره نقطه کې د رجحاناتو په اړه زده کړي ، لکه د راتلونکي محصول غوښتنې د پلور ترویج پراساس ، د عکس العمل لپاره د قاعدې پراساس انجنونه دټو د شرایطو مجموعه، یا حتی ساده اجنټان چې لوړ پوړو چارواکو ته د استثنا راپور ورکوي. دا پروسې عموما په ریښتیني وخت کې پیښیږي او له همدې امله باید د پروسو حرکت سره په کلکه سره یوځای شي dati. دا ټول جوړښتونه dati، ټیکنالوژي او تخنیکونه ډاډ ترلاسه کوي چې تاسو به شپه د خپل BI تنظیم رامینځته کولو کې مصرف نه کړئ.

دا فعالیت به د کوچنیو ټکو لپاره په زیاتیدونکي ګامونو کې رامینځته شي.
هر ګام د پروژې خپلواکه هڅه ده، او ستاسو په BI dw یا نوښت کې د تکرار په توګه راجع کیږي. تکرار ممکن د نوي ټیکنالوژیو پلي کول ، د نوي تخنیکونو سره پیل کول ، د نوي چوکاټونو اضافه کول شامل وي. dati ,لوډ کول i dati اضافي، یا ستاسو د چاپیریال تحلیل پراخولو سره. دا پراګراف په 3 فصل کې په ډیر تفصیل سره بحث شوی.

د دودیزو DW چوکاټونو او BI وسیلو سربیره ستاسو د BI تنظیم نور اړخونه هم شتون لري چې تاسو ورته اړتیا لرئ ډیزاین کړئ لکه:

د پیرودونکي ټچ پوائنټونه (د پیرودونکي ټچ ټکي).

لکه څنګه چې د هر عصري سازمان سره دلته د پیرودونکو یو شمیر ټکي شتون لري چې دا په ګوته کوي چې څنګه ستاسو لپاره مثبت تجربه ولرئ مشتريان. دلته دودیز چینلونه شتون لري لکه سوداګر، د سویچبورډ چلونکي، مستقیم میل، ملټي میډیا او چاپ اعلانونه، او همدارنګه نور اوسني چینلونه لکه بریښنالیک او ویب، dati هغه محصولات چې د تماس ځینې نقطې سره باید ترلاسه شي، لیږدول شي، پاک شي، پروسس شي او بیا په تاسیساتو کې آباد شي dati د BI.

د اډې dati عملیاتي او کارونکي اتحادیې (عملیاتي

ډیټابیسونه او د کاروونکو ټولنې).
د تماس ټکي په پای کې مشتريان بنسټونه موندل کیږي dati د شرکت د غوښتنلیک او کاروونکو ټولنو څخه. د dati موجود دي dati دودیز چې باید یوځای راوړل شي او له سره یوځای شي dati د اړینو معلوماتو پوره کولو لپاره د ټچ پوائنټونو څخه تیریږي.

شنونکي. (شنونکي)

د BI چاپیریال لومړنی ګټه اخیستونکی شنونکی دی. دا هغه څوک دی چې د اوسني استخراج څخه ګټه پورته کوي dati عملیاتي، د مختلفو سرچینو سره یوځای شوي dati ، د جغرافیه تحلیل (جیوکوډینګ) په څیر ځانګړتیاو سره وده شوې او د BI ټیکنالوژیو کې وړاندې شوي چې د کان کیندنې ، OLAP ، پرمختللي SQL راپور ورکولو او جغرافیایی تحلیلونو ته اجازه ورکوي. د راپور ورکولو چاپیریال ته د شنونکي لپاره لومړنی انٹرفیس د BI پورټل دی.

په هرصورت، شنونکی یوازینی نه دی چې د BI جوړښت څخه ګټه پورته کړي.
اجرایوي، لوی کاروونکي اتحادیې، او حتی غړي، عرضه کوونکي او i مشتريان باید په تصدۍ BI کې ګټې ومومي.

شاته فیډ لوپ.

د BI جوړښت د زده کړې چاپیریال دی. د پراختیا یو ځانګړتیا دا ده چې د دوامداره جوړښتونو لپاره اجازه ورکړي dati د BI ټیکنالوژۍ لخوا کارول شوي او د کارونکي اقداماتو لخوا تازه کیږي. یوه بیلګه د پیرودونکي نمرې دي.

که چیرې د پلور څانګه د پیرودونکو نمرو د کان کیندنې ماډل ترسره کړي لکه د نوي خدمت کارول ، نو د پلور څانګه باید یوازینۍ ډله نه وي چې د خدماتو څخه ګټه پورته کوي.

پرځای یې، د ماډل کان کیندنه باید په تصدۍ کې د معلوماتو جریان طبیعي برخې په توګه ترسره شي او د پیرودونکو نمرې باید د ګودام معلوماتو چاپیریال یوه مدغم برخه شي ، چې ټولو کاروونکو ته لیدل کیږي. د دوه اړخیزو متمرکز IBM سویټ په شمول د DB2 UDB، DB2 OLAP سرور خورا مهم ټیکنالوژي برخې لري چې په 1.1 شکل کې تعریف شوي.

موږ معمارۍ کاروو لکه څنګه چې دا د کتاب څخه پدې ارقامو کې ښکاري ترڅو موږ ته د دوام کچه راکړي او وښیو چې د IBM هر محصول څنګه د BI عمومي سکیم سره مناسب دی.

د معلوماتو مینځپانګې چمتو کول (برابرول معلوماتي مواد)

ستاسو د BI چاپیریال ډیزاین کول، پراختیا او پلي کول یو ستونزمن کار دی. ډیزاین باید د اوسني او راتلونکي سوداګرۍ دواړه اړتیاوې ومني. د معمارۍ انځور باید هراړخیز وي ترڅو د ډیزاین مرحلې په جریان کې موندل شوي ټولې پایلې پکې شاملې شي. اجرا کول باید یو واحد هدف ته ژمن پاتې شي: د BI جوړښت رامینځته کول لکه څنګه چې په رسمي ډول ډیزاین کې وړاندې شوي او د سوداګرۍ اړتیاو سره سم.

دا په ځانګړې توګه ستونزمنه ده چې استدلال وکړي چې نظم به نسبي بریالیتوب تضمین کړي.
دا ساده ده ځکه چې تاسو په یو وخت کې د BI چاپیریال ته وده نه ورکوئ، مګر د وخت په تیریدو سره په کوچنیو ګامونو کې.

په هرصورت، ستاسو د معمارۍ د BI اجزاوو پیژندل د دوو دلیلونو لپاره مهم دي: تاسو به د تخنیکي جوړښت ټولې پریکړې پرمخ وړئ.
تاسو به وکولی شئ په شعوري ډول د ټیکنالوژۍ ځانګړي کارول پلان کړئ که څه هم تاسو ممکن د څو میاشتو لپاره ټیکنالوژۍ ته اړتیا تکرار نه کړئ.

ستاسو د سوداګرۍ اړتیاو په کافي اندازه پوهیدل به د محصولاتو ډول اغیزه وکړي چې تاسو یې د خپل جوړښت لپاره ترلاسه کوئ.
ستاسو د معمارۍ ډیزاین او پراختیا ډاډ ورکوي چې ستاسو ګودام دی

یوه تصادفي پیښه نه ده، بلکه یو ښه فکر شوی، په احتیاط سره جوړ شوی اعلان اوپرا د مخلوط ټیکنالوژۍ موزیک په توګه هنر.

د معلوماتو محتوا ډیزاین کړئ

ټول ابتدايي ډیزاین باید تمرکز وکړي او د BI لوی برخې وپیژني چې اوس او راتلونکي کې به د ټول چاپیریال لخوا ورته اړتیا وي.
د سوداګرۍ اړتیاو پوهیدل مهم دي.

حتی مخکې له دې چې کوم رسمي پالن پیل شي، د پروژې پالن جوړونکی اکثرا کولی شي یو یا دوه برخې په سمه توګه وپیژني.
د اجزاوو توازن چې ممکن ستاسو د جوړښت لپاره اړین وي، په هرصورت، په اسانۍ سره نشي موندل کیدی. د ډیزاین مرحلې په جریان کې ، د معمارۍ اصلي برخه د سوداګرۍ اړتیاو پیژندلو لپاره د څیړنې په اړه د غوښتنلیک پراختیا سیشن (JAD) تړلې.

ځینې ​​​​وختونه دا اړتیاوې د پوښتنې او راپور ورکولو وسیلو ته سپارل کیدی شي.
د مثال په توګه، کاروونکي وايي چې که دوی غواړي اوسنی راپور اتومات کړي نو دوی باید په لاسي ډول د دوه اوسني راپورونو یوځای کولو او د حسابونو له ترکیب څخه ترلاسه شوي محاسبې اضافه کولو سره تولید کړي. dati.
پداسې حال کې چې دا اړتیا ساده ده، دا د یو مشخص فعالیت فعالیت تعریفوي چې تاسو باید د خپل سازمان لپاره د راپور ورکولو وسایلو پیرودلو په وخت کې شامل کړئ.

ډیزاینر باید د بشپړ عکس ترلاسه کولو لپاره اضافي اړتیاوې هم تعقیب کړي. ایا کاروونکي غواړي چې پدې راپور کې ګډون وکړي؟
ایا د راپور فرعي سیټونه تولید شوي او مختلف کاروونکو ته بریښنالیک لیږل شوي؟ غواړئ دا راپور د شرکت پورټل کې وګورئ؟ دا ټولې اړتیاوې د ساده اړتیا یوه برخه ده چې د لارښود راپور ځای په ځای کړي لکه څنګه چې د کاروونکو لخوا ورته اړتیا وي. د دې ډول غوښتنو ګټه دا ده چې هرڅوک، کاروونکي او ډیزاینران د راپورونو له مفهوم سره آشنا دي.

په هرصورت، د سوداګرۍ نور ډولونه شتون لري چې موږ یې پالن کولو ته اړتیا لرو. کله چې د سوداګرۍ اړتیاوې د ستراتیژیکو سوداګریزو پوښتنو په بڼه بیان شوي، د تجربه لرونکي پالن جوړونکي لپاره دا آسانه ده چې ابعاد او اندازه/حقیقت اړتیاوې وپیژني.

که چیرې د JAD کاروونکي نه پوهیږي چې څنګه د سوداګرۍ ستونزې په بڼه خپلې اړتیاوې بیان کړي، ډیزاینر به ډیری وختونه د اړتیاوو راټولولو سیشن پریښودلو لپاره مثالونه وړاندې کړي.
کارپوه پالن جوړونکی کولی شي له کاروونکو سره مرسته وکړي چې نه یوازې د ستراتیژیک سوداګرۍ په اړه پوه شي، بلکې دا څنګه بڼه کړي.
د اړتیاوو د راټولولو طریقه په 3 څپرکی کې بحث شوی؛ د اوس لپاره موږ یوازې غواړو د هر ډول BI اړتیاو لپاره ډیزاین کولو اړتیا په ګوته کړو.

د ستراتیژیک سوداګرۍ ستونزه نه یوازې د سوداګرۍ اړتیا ده، بلکې د ډیزاین نښه هم ده. که تاسو څو اړخیزه پوښتنې ته ځواب ورکړئ، نو تاسو باید یاد وساتئ، وړاندې کړئ dati ابعادي، او که تاسو اړتیا لرئ یاد وساتئ dati څو اړخیز، تاسو اړتیا لرئ پریکړه وکړئ چې کوم ډول ټیکنالوژي یا تخنیک چې تاسو کار کوئ.

ایا تاسو د کیوب ستوري سکیما ساتل شوي یا دواړه پلي کوئ؟ لکه څنګه چې تاسو لیدلی شئ، حتی د سوداګرۍ یوه ساده مسله کولی شي ډیزاین خورا اغیزمن کړي. مګر د سوداګرۍ دا ډول اړتیاوې معمول دي او البته، لږترلږه د تجربه لرونکي پروژې پلانرانو او ډیزاینرانو لخوا.

د OLAP ټیکنالوژیو او مالتړ په اړه کافي بحثونه شوي، او د حل مختلف ډولونه شتون لري. تر دې دمه موږ د ابعادي سوداګرۍ اړتیاو سره د ساده راپور ورکولو یوځای کولو اړتیا ته اشاره کړې ، او دا چې دا اړتیاوې د تخنیکي جوړښت پریکړو څنګه اغیزه کوي.

مګر هغه اړتیاوې کومې دي چې د کاروونکو یا Dw ټیم لخوا په اسانۍ سره نه پوهیږي؟ ایا تاسو به کله هم ځایي تحلیل ته اړتیا ولرئ (د تحلیل ځایي)؟
د کان کیندنې ماډلونه dati ایا دوی به ستاسو د راتلونکي لازمي برخه وي؟ څوک پوهیږي؟

دا مهمه ده چې یادونه وکړو چې دا ډول ټیکنالوژي د عام کاروونکو ټولنو او د DW ټیم غړو لخوا ښه نه پیژندل کیږي، په یوه برخه کې، دا کیدی شي ځکه چې دوی عموما د داخلي یا دریمې ډلې تخنیکي متخصصینو لخوا اداره کیږي. دا د هغو ستونزو یوه څنډه قضیه ده چې دا ډول ټیکنالوژي رامینځته کوي. که کاروونکي نشي کولی د سوداګرۍ اړتیاوې بیان کړي یا ډیزاینرانو ته د لارښوونې چمتو کولو لپاره چوکاټ ورکړي، دوی کولی شي د پام وړ یا، بدتر، په ساده ډول له پامه غورځول شي.

دا ډیر ستونزمن کیږي کله چې ډیزاینر او پراختیا کونکي نشي کولی د دې پرمختللو مګر مهم ټیکنالوژیو څخه یو غوښتنلیک وپیژني.
لکه څنګه چې موږ ډیری وختونه د ډیزاینرانو څخه اوریدلي دي، "ښه، ولې موږ دا نه پریږدو تر هغه چې موږ دا بل شی ترلاسه نه کړو؟ "ایا دوی واقعیا د لومړیتوبونو سره علاقه لري، یا دوی په ساده ډول د هغو غوښتنو څخه ډډه کوي چې دوی نه پوهیږي؟ دا ډیری احتمال وروستی انګیرنه ده. راځئ چې ووایو ستاسو د پلور ټیم د سوداګرۍ اړتیا په ګوته کړې، لکه څنګه چې په 1.3 شکل کې ویل شوي، لکه څنګه چې تاسو لیدلی شئ، اړتیا د سوداګرۍ ستونزې په بڼه جوړه شوې ده. د دې ستونزې او عادي ابعادي ستونزې ترمنځ توپیر فاصله ده. په دې حالت کې، د پلور ټیم غواړي پوه شي، په میاشتنۍ توګه، د محصولاتو، ګودامونو او پلور څخه ټول پلور مشتريان څوک چې د ګودام په 5 مایل کې ژوند کوي چیرې چې دوی پلوري.

په خواشینۍ سره، ډیزاینران یا معماران کولی شي په ساده ډول د ځایی برخې څخه سترګې پټې کړي، "موږ پیرودونکي، محصول او dati د زیرمې. راځئ چې تر بل تکرار پورې واټن ونیسو.

"ناسم ځواب. دا ډول سوداګرۍ ستونزه د BI په اړه ده. دا زموږ د سوداګرۍ ژوره پوهه او زموږ د شنونکو لپاره د قوي تحلیلي ځای استازیتوب کوي. BI د ساده پوښتنو یا معیاري راپور ورکولو څخه بهر دی، یا حتی OLAP. دا پدې معنی نه ده چې دا ټیکنالوژي ستاسو د BI لپاره مهم ندي، مګر دوی پخپله د BI چاپیریال استازیتوب نه کوي.

د معلوماتو شرایطو لپاره ډیزاین (د معلوماتو منځپانګې ډیزاین)

اوس چې موږ د سوداګرۍ اړتیاوې په ګوته کړې چې مختلف اصلي برخې توپیر کوي، دوی باید په ټولیز جوړښت کې شامل شي. د BI ځینې برخې زموږ د لومړنیو هڅو برخه ده، پداسې حال کې چې ځینې به د څو میاشتو لپاره پلي نشي.

په هرصورت، ټول پیژندل شوي اړتیاوې په ډیزاین کې منعکس کیږي نو کله چې موږ د یوې ځانګړې ټیکنالوژۍ پلي کولو ته اړتیا لرو، موږ دې ته چمتو یو. د پروژې په اړه یو څه به دودیز فکر منعکس کړي.

دا ټولګه dati د وروسته کارولو ملاتړ لپاره کارول کیږي dati ابعاد د سوداګرۍ مسلو لخوا پرمخ وړل کیږي چې موږ یې پیژندلي. لکه څنګه چې اضافي اسناد تولید شوي، لکه د پروژې پراختیا dati، موږ به د رسمي کولو سره پیل وکړو لکه i dati دوی په چاپیریال کې خپریږي. موږ د i استازیتوب کولو اړتیا معلومه کړه dati په یوه ابعادي ډول، دوی ویشل (د ځانګړو ځانګړو اړتیاو سره سم) د ډیټا مارټونو کې.

د ځواب لپاره بله پوښتنه دا ده: دا ډیټا مارټونه به څنګه جوړ شي؟
ایا تاسو ستوري د کیوبونو ملاتړ لپاره رامینځته کوئ ، یا یوازې کیوبونه ، یا یوازې ستوري؟ (یا سم کیوبونه، یا سم ستوري). د انحصاري ډیټا مارټونو لپاره جوړښت رامینځته کړئ چې د ټولو لپاره اټومي پرت ته اړتیا لري dati ایا تاسو ترلاسه کوئ؟ د خپلواک معلوماتو مارټونو ته اجازه ورکړئ چې ترلاسه کړي i dati مستقیم د عملیاتي سیسټمونو څخه؟

کوم کیوب ټیکنالوژي به تاسو د معیاري کولو هڅه وکړئ؟

تاسو د خدای لوی مقدار لرئ dati د ابعادي تحلیل لپاره اړین دي یا تاسو په اونۍ کې د خپل ملي پلور ځواک کیوبونو ته اړتیا لرئ یا دواړه؟ ایا تاسو د مالیې لپاره د DB2 OLAP سرور په څیر ځواکمن څیز یا د خپل پلور تنظیم یا دواړه لپاره د Cognos PowerPlay کیوبونه رامینځته کوئ؟ دا د معمارۍ ډیزاین لوی پریکړې دي چې ستاسو د BI چاپیریال په حرکت کې به اغیزه وکړي. هو، تاسو د OLAP اړتیا پیژندلې ده. اوس تاسو څنګه دا ډول تخنیک او ټیکنالوژي پرمخ وړئ؟

ځینې ​​نور پرمختللي ټیکنالوژي څنګه ستاسو ډیزاین اغیزه کوي؟ راځئ فرض کړو چې تاسو په خپل سازمان کې ځایي اړتیا پیژندلې ده. اوس تاسو باید د معمارۍ نقاشۍ نسخې یاد کړئ حتی که تاسو د څو میاشتو لپاره د ځایي برخو جوړولو پلان نه لرئ. معمار باید نن ورځ د اړتیا پراساس ډیزاین کړي. د ځایي تحلیل اړتیا اټکل کړئ کوم چې تولیدوي، زیرمه کوي، ساتي، او لاسرسي چمتو کوي dati ځایی دا باید په بدل کې د سافټویر ټیکنالوژۍ ډول او پلیټ فارم مشخصاتو په اړه د خنډ په توګه کار وکړي چې تاسو یې اوس مهال په پام کې نیولی شئ. د بیلګې په توګه، د ادارې سیسټم د معلوماتو اساس اړونده (RDBMS) چې تاسو د خپل اټومي پرت لپاره ساتئ باید یو قوي ځایي حد شتون ولري. دا به اعظمي فعالیت تضمین کړي کله چې تاسو په خپلو تحلیلي غوښتنلیکونو کې جیومیټري او ځایي توکي وکاروئ. که ستاسو RDBMS نشي اداره کولی dati (spatial-centric) په داخلي توګه، نو تاسو باید یو تاسیس کړئ د معلوماتو اساس (ځايي متمرکز) خارجي. دا د مسلو مدیریت پیچلی کوي او ستاسو ټول فعالیت سره موافقت کوي، د اضافي ستونزو یادونه نه کوي چې دا ستاسو د DBAs لپاره رامینځته کوي، ځکه چې دوی احتمال لري د اساساتو په اړه لږترلږه پوهه ولري. dati ځایی هم. له بلې خوا، که ستاسو د RDMBS انجن ټول ځایي برخې اداره کړي او د دې اصلاح کونکی د ځایی شیانو ځانګړو اړتیاو (د بیلګې په توګه، شاخص) څخه خبر وي، نو ستاسو DBAs کولی شي په اسانۍ سره د مدیریت مسلې اداره کړي او تاسو کولی شئ فعالیت اعظمي کړئ.

همچنان ، تاسو اړتیا لرئ د سټینګ ساحه او د اټومي چاپیریال پرت تنظیم کړئ ترڅو د پتې پاکول شامل کړئ (a

د ځایي تحلیل کلیدي عنصر)، او همدارنګه د ځایي شیانو وروسته خوندي کول. د ډیزاین نسخو بریالیتوب اوس دوام لري چې موږ د پتې پاکوالي مفکوره معرفي کړې. د یو شی لپاره ، دا غوښتنلیک به د هغه سافټویر ډول حکم کړي چې تاسو یې ستاسو د ETL هڅو لپاره اړتیا لرئ.

ایا تاسو محصولاتو ته اړتیا لرئ لکه Trillium چې تاسو ته پاک پته چمتو کوي ، یا ستاسو د خوښې ETL پلورونکی د دې فعالیت چمتو کولو لپاره؟
د اوس لپاره دا مهمه ده چې تاسو د ډیزاین کچه تعریف کړئ چې مخکې له دې چې تاسو خپل ګودام ساتل پیل کړئ باید بشپړ شي. پورته مثالونه باید د ډیزاین پریکړو ډیری برخه وښیې چې باید د کومې ځانګړې سوداګرۍ اړتیا پیژندنه تعقیب کړي. کله چې په سمه توګه ترسره شي، دا ډیزاین پریکړې ستاسو د چاپیریال فزیکي جوړښتونو، د کارول شوي ټیکنالوژۍ انتخاب، او د معلوماتو مینځپانګې د تبلیغ جریان ترمنځ یو بل سره تړاو ته وده ورکوي. د دې دودیز BI جوړښت پرته، ستاسو سازمان به د موجوده ټیکنالوژیو ګډوډ مخلوط تابع وي، په غوره توګه د ښکاره ثبات چمتو کولو لپاره په ښه توګه سره یو ځای شي.

د معلوماتو محتوا ساتل

ستاسو سازمان ته د معلوماتو ارزښت راوستل خورا ستونزمن کار دی. د کافي پوهې او تجربې پرته ، یا مناسب انجینرۍ او ډیزاین ، حتی غوره ټیمونه به ناکام شي. له بلې خوا، که تاسو عالي پوهه او مفصل ډیزاین لرئ مګر د پلي کولو لپاره هیڅ ډسپلین نه لرئ، تاسو یوازې خپلې پیسې او وخت ضایع کړی ځکه چې ستاسو هڅې د ناکامۍ سره مخ دي. پیغام باید روښانه وي: که تاسو د دې مهارتونو څخه یو یا ډیرو، پوهه/تجربه یا پلان/ډیزاین یا پلي کولو ډسپلین نه لرئ، دا به د BI سازمان د ودانۍ د تخریب یا ویجاړولو لامل شي.

ایا ستاسو ټیم په کافي اندازه چمتو دی؟ ایا ستاسو د BI ټیم کې څوک د BI چاپیریالونو کې شتون لرونکي پراخه تحلیلي منظره پوهیږي ، او د دې منظرې ساتلو لپاره تخنیکونه او ټیکنالوژۍ ته اړتیا لري؟ ایا ستاسو په ټیم کې څوک شتون لري چې کولی شي د پرمختللي پلي کولو کې توپیر ووایی

جامد راپور ورکول او OLAP، یا د ROLAP او OLAP ترمنځ توپیر؟ ایا ستاسو د ټیم یو غړی په واضح ډول د کان کیندنې لاره پیژني او دا څنګه په ګودام اغیزه کولی شي یا ګودام څنګه کولی شي د کان کیندنې فعالیت ملاتړ وکړي؟ د ټیم غړی په ارزښت پوهیږي dati ځای یا د اجنټ پر بنسټ ټیکنالوژي؟ ایا تاسو داسې څوک لرئ چې د ETL vs د پیغام بروکر ټیکنالوژۍ ځانګړي وسیلې غوښتنلیک ستاینه کوي؟ که تاسو دا نلرئ، یو ترلاسه کړئ. BI د نورمال شوي اټومي پرت، OLAP، ستوري سکیما او ODS څخه خورا لوی دی.

د BI اړتیاو او د دوی حلونو پیژندلو لپاره د پوهې او تجربې درلودل ستاسو د وړتیا لپاره اړین دي چې د کاروونکو اړتیاو په سمه توګه رسمي کړئ او د دوی حلونه ډیزاین او پلي کړئ. که ستاسو د کاروونکي ټولنه د اړتیاو په بیانولو کې ستونزه ولري، دا د ګودام ټیم پورې اړه لري چې دا پوهه چمتو کړي. مګر که د ګودام ټیم

د BI ځانګړی غوښتنلیک نه پیژني - د بیلګې په توګه، د معلوماتو کان کیندنه - نو دا غوره نه ده چې د BI چاپیریال اکثرا د غیر فعال ذخیره کولو پورې محدود وي. په هرصورت، د دې ټیکنالوژیو له پامه غورځول د دوی اهمیت او تاثیر نه کموي چې دوی ستاسو د سازمان د سوداګرۍ استخباراتي وړتیاوو په راڅرګندیدو کې لري، او همدارنګه د معلوماتو شتمنۍ چې تاسو یې د ودې لپاره پالن لرئ.

په ډیزاین کې باید د نقاشۍ مفهوم شامل وي، او دواړه یو وړ شخص ته اړتیا لري. برسېره پردې، پالن جوړونه د ټیم د کور فلسفې او د معیارونو سره مطابقت ته اړتیا لري. د مثال په توګه، که ستاسو شرکت یو پلیټ فارم معیاري رامینځته کړی یا یو ځانګړی RDBMS پیژندلی وي چې دا غواړي په ټول پلیټ فارم کې معیاري کړي، دا اړینه ده چې په ټیم کې هرڅوک دا معیارونه تعقیب کړي. عموما یو ټیم د معیاري کولو اړتیا څرګندوي (د کاروونکو ټولنو ته)، مګر ټیم پخپله نه غواړي چې د شرکت په نورو برخو کې یا حتی په ورته شرکتونو کې تاسیس شوي معیارونو ته غاړه کیږدي. نه یوازې دا منافقت دی، بلکې دا ثابتوي چې شرکت د موجوده سرچینو او پانګونې د استخراج توان نلري. دا پدې معنی نه ده چې داسې شرایط شتون نلري چې یو غیر معیاري پلیټ فارم یا ټیکنالوژي تضمین کړي؛ په هرصورت، د ګودام هڅې

دوی باید په حسد سره د تصدۍ معیارونه وساتي تر هغه چې د سوداګرۍ اړتیاوې بل ډول حکم وکړي.

دریم کلیدي برخه چې د BI سازمان جوړولو لپاره اړین دي ډسپلین دی.
دا په مجموع کې، په مساوي توګه په افرادو او چاپیریال پورې اړه لري. د پروژې پلان جوړونکي، سپانسران، معماران، او کاروونکي باید د شرکت د معلوماتو شتمنیو جوړولو لپاره اړین نظم ستاینه وکړي. ډیزاینران باید خپلې ډیزاین هڅې په ټولنه کې د اړتیا وړ نورو هڅو بشپړولو لپاره لارښوونه وکړي.

د مثال په توګه، راځئ چې ووایو ستاسو شرکت د ERP غوښتنلیک جوړوي چې د ګودام برخې لري.
په دې توګه دا د ERP ډیزاینرانو مسؤلیت دی چې د ګودام چاپیریال ټیم ​​سره همکاري وکړي ترڅو سیالي یا نقل نشي چې دمخه پیل شوی کار.

ډسپلین هم یوه موضوع ده چې باید د ټول سازمان لخوا په ګوته شي او معمولا په اجرایوي کچه رامینځته کیږي او ټاکل کیږي.
ایا اجراییه کونکي لیواله دي چې ډیزاین شوي چلند ته غاړه کیږدي؟ یوه تګلاره چې د معلوماتو مینځپانګې رامینځته کولو ژمنه کوي چې په نهایت کې به د تصدۍ ټولو برخو ته ارزښت وړاندې کړي ، مګر شاید انفرادي یا ډیپارټمنټ اجنډا سره موافقت وکړي؟ دا وینا په یاد ولرئ چې "د هر څه په اړه فکر کول د یو شی په اړه فکر کولو څخه ډیر مهم دی". دا وینا د BI سازمانونو لپاره ریښتیا ده.

له بده مرغه، ډیری ګودامونه خپلې هڅې د یوې ځانګړې څانګې یا ځانګړي کاروونکو ته د ارزښت په نښه کولو او وړاندې کولو په هڅه تمرکز کوي، په لویه کچه سازمان ته لږ پام سره. فرض کړئ چې مدیر د کور هاؤس ټیم څخه د مرستې غوښتنه کوي. ټیم د 90 ورځو هڅو سره ځواب ورکوي چې پدې کې نه یوازې د اجرایوي لخوا تعریف شوي د خبرتیا اړتیاوې وړاندې کول شامل دي مګر ډاډ ترلاسه کول چې ټول dati اساس د وړاندیز شوي کیوب ټیکنالوژۍ ته معرفي کیدو دمخه په اټومي کچه کې مخلوط شوي.
دا انجینري اضافه ډاډ ورکوي چې د کور هاؤس تصدۍ به له دې څخه ګټه پورته کړي dati د مدیر لخوا اړین دی.
په هرصورت، اجرایوي د بهرنیو مشورتي شرکتونو سره خبرې وکړې چا چې د 4 اونیو څخه لږ وخت کې د تحویل سره ورته غوښتنلیک وړاندیز کړی.

فرض کړئ چې د کور دننه ټیم وړ دی، اجرایوي انتخاب لري. څوک کولی شي د تصدۍ معلوماتو شتمنۍ وده کولو لپاره د اضافي انجینرۍ ډسپلین ملاتړ وکړي یا کولی شي په چټکۍ سره خپل حل رامینځته کړي. وروستی داسې بریښي چې ډیر ځله غوره شوی او یوازې د معلوماتو کانټینرونو رامینځته کولو لپاره کار کوي چې یو څو یا فرد ته ګټه رسوي.

لنډمهاله او اوږدمهاله موخې

معماران او د پروژې پلان جوړونکي باید د عمومي جوړښت اوږدمهاله لید رسمي کړي او د BI سازمان وده کولو پلانونه. د لنډ مهاله لاسته راوړنو او اوږد مهاله پالن جوړونې دغه ترکیب د BI د هڅو دوه اړخونه دي. د لنډ مهاله عاید د BI اړخ دی چې ستاسو د ګودام د تکرار سره تړاو لري.

دا هغه ځای دی چې پالن جوړونکي، معماران او سپانسران د ځانګړو سوداګریزو اړتیاو پوره کولو تمرکز کوي. دا په دې کچه ده چې فزیکي جوړښتونه جوړیږي، ټیکنالوژي اخیستل کیږي او تخنیکونه پلي کیږي. دوی په هیڅ ډول د ځانګړو اړتیاو په نښه کولو لپاره ندي رامینځته شوي لکه څنګه چې د ځانګړي کاروونکو ټولنو لخوا تعریف شوي. هر څه د یوې ځانګړې ټولنې لخوا تعریف شوي ځانګړي اړتیاو ته د رسیدو په هدف سره ترسره کیږي.
په هرصورت، د اوږد مهاله پالن جوړونه د BI بل اړخ دی. دا هغه ځای دی چې پلانونه او ډیزاینونه ډاډ ترلاسه کوي چې کوم فزیکي جوړښت جوړ شوی، ټیکنالوژي غوره شوي او د تصدۍ په لور د سترګو سره ترسره شوي تخنیکونه. دا اوږدمهاله پالن جوړونه ده چې اړین یووالی چمتو کوي ترڅو ډاډ ترلاسه شي چې ثابتې لاسته راوړنې د لنډ مهاله لاسته راوړنو څخه ترلاسه کیږي.

ستاسو د BI هڅې توجیه کړئ

Un د ډاټا ګودام دا پخپله هیڅ اصلي ارزښت نلري. په بل عبارت، د ګودام ټیکنالوژیو او پلي کولو تخنیکونو ترمنځ هیڅ اصلي ارزښت شتون نلري.

د ګودام د هرې هڅې ارزښت د ګودام چاپیریال او د وخت په تیریدو سره کرل شوي معلوماتو مینځپانګې په پایله کې ترسره شوي عملونو کې موندل کیږي. دا یو مهم ټکی دی چې پوه شئ مخکې له دې چې تاسو د هر ځای د نوښت ارزښت اټکل کولو هڅه وکړئ.

ډیری وختونه، معماران او پالن جوړونکي هڅه کوي چې د ګودام فزیکي او تخنیکي برخو ته ارزښت پلي کړي کله چې په حقیقت کې ارزښت د سوداګرۍ پروسو کې ولاړ وي چې د ګودام او ښه نیول شوي معلوماتو لخوا په مثبته توګه اغیزمن کیږي.

دلته د BI بنسټ ایښودلو ننګونه ده: تاسو څنګه پانګه اچونه توجیه کوئ؟ که چیرې چیرې کور پخپله هیڅ داخلي ارزښت ونه لري، د پروژې پالن جوړونکي باید د هغو کسانو لپاره ګټې وڅیړي، تعریف کړي، او رسمي کړي څوک چې ګودام د ځانګړو سوداګریزو پروسو یا د خوندي معلوماتو ارزښت، یا دواړه ته وده ورکولو لپاره کاروي.

د مسلو پیچلو کولو لپاره، د ګودام هڅو لخوا اغیزمن شوي هر ډول سوداګرۍ پروسه کولی شي "پام وړ" یا "معمولي" ګټې چمتو کړي. د پام وړ ګټې د پانګې اچونې (ROI) د بیرته راستنیدو اندازه کولو لپاره د پام وړ میټریک چمتو کوي - د بیلګې په توګه، د یوې ځانګړې مودې په جریان کې اضافي وخت یا د هر بار وړلو ترانسپورت ټیټ لګښت لپاره. دا ډیره ستونزمنه ده چې فرعي ګټې تعریف کړئ، لکه معلوماتو ته د لاسرسي ښه والی، د پام وړ ارزښت له مخې.

د پوهیدو لپاره خپله پروژه وصل کړئ د سوداګرۍ غوښتنې

ډیری وختونه، د پروژې پالن جوړونکي هڅه کوي چې د ګودام ارزښت د بې کاره تصدۍ اهدافو سره وصل کړي. د دې اعلان په کولو سره چې "د ګودام ارزښت زموږ د ستراتیژیکو غوښتنو د پوره کولو وړتیا پراساس دی" موږ بحث په خوندور ډول خلاصوو. مګر دا یوازې د دې لپاره کافي ندي چې دا معلومه کړي چې ایا په ګودام کې پانګه اچونه معنی لري. دا غوره ده چې د ګودام استازي د ځانګړو سوداګریزو پوښتنو او نوټونو سره وصل کړئ.

د ROI اندازه کول

د ګودام په ترتیب کې د ROI محاسبه کول خورا ستونزمن کیدی شي. دا په ځانګړې توګه ستونزمنه ده که مخکښ

د یو ځانګړي تکرار یو څه غیر محسوس یا اسانه اندازه کول دي. یوه څیړنه وموندله چې کاروونکي د BI نوښتونو دوه اصلي ګټې پیژني:

• ▪ د پریکړو کولو وړتیا پیدا کړئ
• ▪ معلوماتو ته لاسرسی پیدا کړئ
  دا ګټې نرمې (یا نرمې) ګټې دي. دا اسانه ده چې وګورو چې څنګه موږ کولی شو د ROI د سخت (یا لوی) ګټې پراساس محاسبه کړو لکه د بار وړلو لګښت کم شوی، مګر موږ څنګه د غوره پریکړو کولو وړتیا اندازه کوو؟
  دا په حقیقت کې د پروژې پلان جوړونکو لپاره یوه ننګونه ده کله چې دوی هڅه کوي شرکت په ځانګړي ګودام هڅو کې پانګونه وکړي. د پلور زیاتوالی یا د لګښتونو کمیدل نور د BI چاپیریال چلولو مرکزي موضوعات ندي.
  پرځای یې، تاسو معلوماتو ته د ښه لاسرسي لپاره د سوداګرۍ غوښتنې په لټه کې یاست ترڅو یوه ځانګړې څانګه په چټکۍ سره پریکړې وکړي. دا ستراتیژیک ډرایورونه دي چې د تصدۍ لپاره مساوي اهمیت لري مګر ډیر مبهم او ډیر ستونزمن دي چې په یو دقیق میټریک کې مشخص شي. په دې حالت کې، د ROI محاسبه کیدای شي ګمراه کونکی وي، که غیر مناسب نه وي.
  د پروژې ډیزاینران باید وکوالی شي د اجرایوي رییس لپاره د پام وړ ارزښت وښیې ترڅو پریکړه وکړي چې ایا په ځانګړي تکرار کې پانګه اچونه ارزښت لري. په هرصورت، موږ به د ROI محاسبه کولو لپاره یو نوی میتود وړاندیز ونه کړو، او نه به موږ د دې لپاره یا ضد کوم دلیل وړاندې کړو.
  ډیری مقالې او کتابونه شتون لري چې د ROI محاسبه کولو اساساتو په اړه بحث کوي. د پانګې اچونې ارزښت (VOI) په څیر ځانګړي ارزښت وړاندیزونه شتون لري، چې د ګارټینر په څیر ډلو لخوا وړاندیز شوي، چې تاسو یې تحقیق کولی شئ. پرځای یې، موږ به د هر ډول ROI یا نورو ارزښت وړاندیزونو اصلي اړخونو تمرکز وکړو چې تاسو ورته اړتیا لرئ. د ROI پلي کول د "سخت" په مقابل کې د "نرم" ګټو په اړه د دلیل څخه هاخوا چې د BI هڅو سره تړاو لري د ROI پلي کولو په وخت کې د پام وړ نورې مسلې شتون لري. د مثال په ډول:

د DW هڅو ته د ډیرو سپمولو منسوب کول چې په هرصورت راځي
راځئ چې ووایو ستاسو شرکت د مین فریم جوړښت څخه توزیع شوي UNIX چاپیریال ته تللی. نو هر ډول سپما چې ممکن (یا ممکن نه وي) د دې هڅې څخه احساس شي باید یوازې ګودام ته منسوب نه شي، که په ټوله کې (؟)

د هر څه حساب نه کول ګران دي. او په پام کې نیولو لپاره ډیری شیان شتون لري. لاندې لیست ته پام وکړئ:

• ▪ د پیل لګښت، د امکان په شمول.
• ▪ د اړونده ذخیرې او مخابراتو سره د وقف شوي هارډویر لګښت
• ▪ د سافټویر لګښت، د مدیریت په شمول dati او د پیرودونکي/سرور توسیعونه، د ETL سافټویر، د DSS ټیکنالوژۍ، د لید وسیلې، مهالویش او د کاري فلو غوښتنلیکونه، او د څارنې سافټویر،.
• ▪ د جوړښت ډیزاین لګښت datiد جوړولو، او اصلاح کولو سره
• ▪ د سافټویر پراختیا لګښت په مستقیم ډول د BI هڅو سره تړاو لري
• ▪ د کور مالتړ لګښت، د فعالیت اصلاح کول، په شمول د سافټویر نسخه کنټرول او د مرستې عملیات "Big-Bang" ROI پلي کړئ. د یو واحد په توګه د ګودام جوړول، لویې هڅې د ناکامۍ سره مخ دي، نو د لوی تصدۍ نوښت لپاره ROI هم محاسبه کړئ وړاندیز د حیرانتیا وړ دی، او دا چې پالن جوړونکي د ټولې هڅې ارزښت اټکل کولو لپاره کمزورې هڅې ته دوام ورکوي. ولې پلان جوړونکي هڅه کوي چې د سوداګرۍ نوښت باندې پولي ارزښت واچوي که چیرې دا په پراخه کچه پیژندل شوي او منل شوي وي چې د ځانګړي تکرار اټکل کول ستونزمن دي؟ دا څنګه ممکنه ده؟ دا د یو څو استثناوو سره امکان نلري. دا مه کوئ. اوس چې موږ د ROI محاسبه کولو په وخت کې څه باید ونه کړو، دلته یو څو ټکي دي چې تاسو سره به ستاسو د BI هڅو ارزښت اټکل کولو لپاره د باور وړ پروسې رامینځته کولو کې مرسته وکړي.

د ROI رضایت ترلاسه کول. پرته له دې چې ستاسو د BI هڅو ارزښت اټکل کولو لپاره ستاسو تخنیک غوره کړئ، دا باید د ټولو خواوو لخوا موافقه وشي، په شمول د پروژې پلان جوړونکي، سپانسران، او د شرکت اجرایوي.

ROI د پیژندلو وړ برخو کې مات کړئ. د مناسب ROI محاسبې په لور یو اړین ګام دا دی چې دا محاسبه په یوې ځانګړې پروژې تمرکز وکړي. دا بیا تاسو ته اجازه درکوي د ځانګړي سوداګرۍ اړتیاو پراساس د ارزښت اټکل وکړئ چې پوره کیږي

لګښتونه تعریف کړئ. لکه څنګه چې یادونه وشوه، ډیری لګښتونه باید په پام کې ونیول شي. برسیره پردې، لګښتونه باید نه یوازې هغه کسان شامل کړي چې د انفرادي تکرار سره تړاو لري بلکې د تصدۍ معیارونو سره د اطاعت ډاډمن کولو لګښتونه هم شامل دي.

ګټې تعریف کړئ. د ځانګړو سوداګریزو اړتیاو سره د ROI په روښانه توګه تړلو سره، موږ باید د دې وړتیا ولرو چې هغه ګټې وپیژنو چې اړتیاوې پوره کړي.

په نږدې لاسته راوړنو کې لګښتونه او ګټې کم کړئ. دا غوره لار ده چې خپل ارزښتونه په خالص اوسني ارزښت (NPV) باندې تنظیم کړئ ځکه چې په راتلونکي عاید کې د راتلونکي ارزښت وړاندوینې کولو هڅه کولو سره مخالف.

لږ تر لږه خپل ROI ویشلو وخت وساتئ. دا په اوږد مهال کې ښه مستند شوی چې دا ستاسو په ROI کې کارول شوی.

له یو څخه ډیر د ROI فورمول وکاروئ. د ROI وړاندوینې لپاره ډیری میتودونه شتون لري، او تاسو باید د یو یا ډیرو کارولو پالن جوړ کړئ، په شمول د خالص موجوده ارزښت، د بیرته راستنیدو داخلي نرخ (IRR)، او بیرته تادیه.

د تکرار وړ پروسې تعریف کړئ. دا د هر اوږد مهاله ارزښت محاسبه کولو لپاره خورا مهم دی. یو واحد تکرار کیدونکی پروسه باید د ټولو راتلونکو پروژو فرعي سلسلو لپاره مستند شي.

لست شوي ستونزې ترټولو عام دي چې د کور د چاپیریال متخصصینو لخوا تعریف شوي. د "Big-Bang" ROI په وړاندې کولو باندې د مدیریت ټینګار خورا مغشوش دی. که تاسو خپل ټول ROI حسابونه د پیژندلو وړ، د پام وړ برخو کې په ماتولو سره پیل کړئ، تاسو د ROI دقیق اټکل اټکل کولو ښه چانس لرئ.

د ROI ګټو په اړه پوښتنې

هر څه چې ستاسو ګټې دي، نرم یا سخت، تاسو کولی شئ د دوی ارزښت معلومولو لپاره یو څو اساسي پوښتنې وکاروئ. د مثال په توګه، د ساده پیمانه سیسټم په کارولو سره، له 1 څخه تر 10 پورې، تاسو کولی شئ د لاندې پوښتنو په کارولو سره د هرې هڅې اغیز اندازه کړئ:

• تاسو د پوهیدو ارزونه څنګه کوئ dati ستاسو د شرکت دا پروژه تعقیبوي؟
• تاسو د دې پروژې په پایله کې د پروسې پرمختګ څنګه ارزوئ؟
• تاسو به څنګه د دې تکرار لخوا چمتو شوي د نوي بصیرتونو او پایلو اغیزې څنګه اندازه کړئ
• د نوي او غوره کمپیوټر چاپیریال اغیزې د هغه څه په پایله کې چې زده شوي وو؟ که د دې پوښتنو ځوابونه لږ وي، دا ممکنه ده چې تصدۍ د پانګونې ارزښت نلري. د لوړې نمرې پوښتنې د پام وړ ارزښت لاسته راوړنې ته اشاره کوي او باید د نورو تحقیقاتو لپاره لارښود په توګه کار وکړي. د مثال په توګه، د پروسې د پرمختګ لپاره لوړ نمرې باید ډیزاینران رهبري کړي ترڅو معاینه کړي چې پروسې څنګه ښه شوي. تاسو ممکن ومومئ چې ځینې یا ټولې لاسته راوړنې د پام وړ دي او له همدې امله د پیسو ارزښت په اسانۍ سره پلي کیدی شي. د لومړي تکرار څخه ډیره ګټه ترلاسه کول ګودام ستاسو د سوداګرۍ هڅو ترټولو لوی تادیه اکثرا په لومړیو څو تکرارونو کې وي. دا لومړنۍ هڅې په دودیز ډول د خلکو لپاره خورا ګټور معلومات مینځپانګه رامینځته کوي او د BI راتلونکي غوښتنلیکونو لپاره د ټیکنالوژۍ بنسټ رامینځته کولو کې مرسته کوي. معمولا د هر یو بل تعقیب dati د ګودام پروژې په ټوله کې تصدۍ ته لږ او لږ اضافي ارزښت راوړي. دا په ځانګړې توګه ریښتیا ده که تکرار نوي موضوعات نه اضافه کوي یا د نوي کارونکي ټولنې اړتیاوې پوره کوي.

د ذخیره کولو دا خصوصیت د ودې سټیکونو باندې هم پلي کیږي dati تاریخ لیکونکي لکه څنګه چې وروسته هڅو ته اړتیا لري dati او نور څومره dati د وخت په تیریدو سره ګودام ته اچول کیږي، ډیری یې dati دا د کارول شوي تحلیل سره لږ تړاو لري. دا dati دوی ډیری وختونه ویل کیږي dati غیر فعال دي او د دوی ساتل تل ګران دي ځکه چې دوی په سختۍ سره کارول کیږي.

دا د پروژې سپانسرانو لپاره څه معنی لري؟ په لازمي ډول ، لومړی سپانسر د پانګوونې لګښتونو څخه ډیر شریکوي. دا لومړنی دی ځکه چې دوی د ګودام پراخه ټیکنالوژۍ او د سرچینو چاپیریال پرت موندلو لپاره هڅونه ده، په شمول د عضوي.

مګر دا لومړی ګامونه خورا لوی ارزښت لري او له همدې امله د پروژې پلان جوړونکي اکثرا د پانګوونې توجیه کوي.
ستاسو د BI نوښت وروسته ترسره شوي پروژې ممکن ټیټ (د لومړي په پرتله) او مستقیم لګښتونه ولري، مګر تصدۍ ته لږ ارزښت راوړي.

او د سازمان مالکین اړتیا لري چې د جوړولو په اړه غور پیل کړي dati او لږ اړونده ټیکنالوژي.

د معلوماتو کان کیندنه: استخراج Dati

ډیری ساختماني برخې د ډیټا کان کیندنې ټیکنالوژیو او تخنیکونو بدلونونو ته اړتیا لري -
د بیلګې په توګه، د ګټو د ټکو د معاینې لپاره مختلف "اجنټان" مشترياند شرکت عملیاتي سیسټمونه او د ورته dw لپاره. دا اجنټان د پوټ رجحاناتو په اړه روزل شوي پرمختللي عصبي شبکې کیدی شي ، لکه د راتلونکي محصول غوښتنې د پلور ترویج پراساس؛ د یوې سیټ عکس العمل لپاره د قواعدو پر بنسټ انجنونه دټو د شرایطو، د بیلګې په توګه، د طبي تشخیص او درملنې سپارښتنې؛ یا حتی ساده اجنټان چې لوړ پوړو چارواکو ته د استثنایی راپور ورکولو رول لري. عموما دا استخراج پروسې dati si

په ریښتیني وخت کې تایید کړئ؛ نو ځکه، دوی باید په بشپړه توګه د حرکت سره متحد شي dati سټیسي

د آنلاین تحلیلي پروسس کولو پروسس کول

آنلاین تحلیلونه

د ټوټې کولو، پیاز کولو، رول کولو، ډرل کولو او تحلیل کولو وړتیا
څه-که، د IBM ټیکنالوژۍ سویټ ساحه کې دننه وي. د مثال په توګه، د آنلاین تحلیلي پروسس کولو (OLAP) فعالیتونه د DB2 لپاره شتون لري کوم چې د انجن انجن کې ابعادي تحلیل راوړي. ډیټابیس ورته .

دندې SQL ته ابعادي افادیت اضافه کوي پداسې حال کې چې د DB2 طبیعي برخې کیدو ټولې ګټې ترلاسه کوي. د OLAP ادغام بله بیلګه د استخراج وسیله ده، DB2 OLAP تحلیل سرور. دا ټیکنالوژي د DB2 OLAP سرور کیوبونو ته اجازه ورکوي چې ګړندي او په اوتومات ډول سکین شي ترڅو د ارزښتونو موندلو او راپور ورکولو لپاره dati د سوداګرۍ شنونکي ته د هر مکعب لپاره غیر معمولي یا غیر متوقع. او په نهایت کې، د DW مرکز فعالیتونه معمارانو ته د نورو شیانو په مینځ کې د ETL پروسې طبیعي برخې په توګه د DB2 OLAP کیوب سرور پروفایل چیک کولو لپاره وسیله چمتو کوي.

ځایی تحلیل ځایی تحلیل

فضا د پینوراما لپاره اړین د تحلیلي لنگرونو نیمایي استازیتوب کوي
پراخ تحلیلي (وخت د بل نیمایي استازیتوب کوي). د ګودام اټومي کچه، چې په 1.1 شکل کې ښودل شوي، د وخت او ځای دواړو لپاره بنسټونه شامل دي. د وخت ټاپونه لنگر د وخت او پته معلوماتو لنگر تحلیل د ځای په واسطه تحلیل کوي. ټایم سټمپونه د وخت په واسطه تحلیل ترسره کوي، او د پتې معلومات د ځای په واسطه تحلیل ترسره کوي. ډیاګرام جیوکوډینګ ښیي – په نقشه کې نقطو یا په خلا کې نقطو ته د ادرسونو بدلولو پروسه ترڅو مفکورې لکه فاصله او دننه / بهر په تحلیل کې وکارول شي – په اټومي کچه ترسره کیږي او ځایي تحلیل شنونکي ته چمتو کیږي. IBM ځایي توسیعونه وړاندې کوي، چې د چاپیریال سیسټم څیړنې انسټیټیوټ (ESRI) سره رامینځته شوي، ډیټابیس DB2 د دې لپاره چې ځایي توکي د عادي برخې په توګه وساتل شي ډیټابیس اړوند db2

ځایي توزیع کونکي ، د ځایي تحلیل څخه ګټه پورته کولو لپاره ټول SQL توسیعونه هم چمتو کوي. د مثال په توګه، د پوښتنې لپاره د SQL توسیع
د ادرسونو تر مینځ فاصله یا دا چې آیا نقطه د ټاکل شوي پولیګونال ساحې دننه یا بهر وي، د ځایی توسع کونکي سره یو تحلیلي معیار دی. د نورو معلوماتو لپاره 16 څپرکی وګورئ.

ډیټابیس-د استوګنې د وسایلو وسایل ډیټابیس- اوسیدونکی

DB2 ډیری SQL BI - اوسیدونکي ځانګړتیاوې لري چې د پارس کولو عمل کې مرسته کوي. پدې کې شامل دي:

• د تحلیل ترسره کولو لپاره د تکرار فعالیتونه، لکه "د الوتنې ټولې ممکنه لارې ومومئ سان فرانسیسکو a نیویارک".
• د درجه بندي، مجموعي، کیوب او رول اپ دندو لپاره تحلیلي فعالیتونه د دندو اسانتیا لپاره چې معمولا یوازې د OLAP ټیکنالوژۍ سره واقع کیږي، اوس د انجن طبیعي برخه ده. ډیټابیس
• د میزونو جوړولو وړتیا چې پایلې لري
  د پلورونکو ډیټابیس مشران د BI نور ځانګړتیاوې په کې مخلوط کوي ډیټابیس سټیسسو.
  اصلي عرضه کوونکي د معلوماتو اساس دوی د BI نور ځانګړتیاوې په کې مخلوط کوي ډیټابیس سټیسسو.
  دا د BI حلونو لپاره غوره فعالیت او نور اجرا کولو اختیارونه وړاندې کوي.
  د DB2 V8 ځانګړتیاوې او دندې په لاندې فصلونو کې په تفصیل سره بحث شوي:
  تخنیکي جوړښت او د معلوماتو مدیریت بنسټونه (پنځم څپرکی)

• د DB2 BI اساسات (۶ څپرکی)
• DB2 د پوښتنو جدولونه (څپرکی 7)
• د DB2 OLAP دندې (۱۳ څپرکی)
• DB2 د BI ځانګړتیاوو او دندو ته وده ورکول (۱۵ څپرکی) د معلوماتو رسولو ساده سیسټم د تحویلي سیسټم dati ساده شوی

هغه معمارۍ چې په 1.1 شکل کې ښودل شوي ډیری جوړښتونه لري dati فزیکي یو یې د ګودام دی dati عملیات عموما، یو ODS د اعتراض پر بنسټ، مدغم او اوسنی دی. تاسو به د مالتړ لپاره ODS جوړ کړئ، د بیلګې په توګه، د پلور دفتر. د ODS پلور به تکمیل کړي dati د ډیری مختلف سیسټمونو څخه مګر یوازې به ساتي، د بیلګې په توګه، د نن ورځې لیږدونه. ODS هم په ورځ کې څو ځله تازه کیدی شي. په ورته وخت کې، پروسې i فشار راوړي dati په نورو غوښتنلیکونو کې مدغم شوی. دا جوړښت په ځانګړې توګه د یوځای کولو لپاره ډیزاین شوی dati اوسنی او متحرک او احتمالي نوماند به وي چې د ریښتیني وخت تحلیلونو ملاتړ وکړي ، لکه د خدماتو اجنټ چمتو کول مشتريان د پیرودونکي اوسني پلور معلومات د پلور رجحان معلوماتو په استخراج سره پخپله د لیست څخه. بل جوړښت چې په 1.1 شکل کې ښودل شوی د dw لپاره رسمي حالت دی. نه یوازې دا د کیفیت د اړین ادغام پلي کولو لپاره ځای دی dati، او د بدلون څخه dati د راتلونکی ګودام څخه، مګر د اعتبار وړ او لنډمهاله ذخیره کولو ساحه هم ده dati نقلونه چې په ریښتیني وخت تحلیل کې کارول کیدی شي. که تاسو پریکړه وکړئ چې د ODS یا سټینګ ساحه وکاروئ ، د دې جوړښتونو آبادولو لپاره یو له غوره وسیلو څخه dati د مختلف عملیاتي سرچینو کارول د DB2 متفاوت توزیع شوې پوښتنه ده. دا وړتیا د اختیاري DB2 خصوصیت لخوا وړاندې کیږي چې د DB2 اړونده ارتباط (یوازې پوښتنې) په نوم یادیږي او د DB2 DataJoiner (یو جلا محصول چې د متضاد توزیع شوي RDBMSs ته د پوښتنې ، داخلولو ، تازه کولو او حذف کولو وړتیا وړاندې کوي).

دا ټیکنالوژي معمارانو ته اجازه ورکوي dati تړل dati د تحلیلي پروسو سره تولید. نه یوازې دا ټیکنالوژي کولی شي په حقیقت کې د نقل غوښتنې هرې غوښتنې سره تطابق وکړي چې ممکن د ریښتیني وخت تحلیلونو سره رامینځته شي ، مګر دا کولی شي د ډیری ډولونو سره هم وصل شي. dati خورا مشهور ، پشمول د DB2 ، اوریکل ، سیبیس ، ایس کیو ایل سرور ، انفارمکس او نور. د DB2 DataJoiner د جوړښت ډکولو لپاره کارول کیدی شي dati رسمي لکه ODS یا حتی یو دایمي میز چې په ګودام کې نمایش کیږي د فوري تازه معلوماتو یا د پلور لپاره د ګړندي بیا رغونې لپاره ډیزاین شوی. البته، دا جوړښتونه پخپله dati په کارولو سره آباد کیدی شي

بله مهمه ټیکنالوژي چې د نقل لپاره ډیزاین شوې dati, IBM DataPropagator Relational. (DataPropagator د مرکزي سیسټمونو لپاره جلا محصول دی. DB2 UNIX، Linux، وینډوز، او OS/2 د نقل کولو خدمتونه شامل دي. dati د معیاري ځانګړتیا په توګه).
د حرکت لپاره بله لاره dati د تصدۍ شاوخوا فعالیت کول د تصدۍ غوښتنلیک ادغام کونکی دی چې بل ډول د پیغام بروکر په نوم پیژندل کیږي. دا ځانګړې ټیکنالوژي د نښه کولو او حرکت کولو لپاره بې ساري کنټرول ته اجازه ورکوي dati د شرکت شاوخوا. IBM ترټولو پراخه کارول شوي پیغام بروکر، MQSeries، یا د محصول توپیر لري چې اړتیاوې پکې شاملې دي. برېښیزه سوداګرۍ, IBM WebSphere MQ.
د ګودام او BI چاپیریال مالتړ لپاره د MQ کارولو څرنګوالي په اړه د نورو بحثونو لپاره ، لیدنه وکړئ ویب پاڼه د کتاب. د اوس لپاره، دا د ویلو لپاره کافي ده چې دا ټیکنالوژي د نیولو او بدلولو لپاره غوره وسیله ده (د MQSeries ادغام په کارولو سره) dati په نښه شوي عملیات د BI حلونو لپاره ګمارل شوي. د MQ ټیکنالوژي په UDB V8 کې مدغم او بسته شوې ، پدې معنی چې د پیغام کتارونه اوس اداره کیدی شي لکه څنګه چې دوی د DB2 میزونه وي. د ویلډینګ قطار پیغامونو مفهوم او د کائنات ډیټابیس اړونده لارښوونه د تحویلي ځواکمن چاپیریال په لور dati.

صفر - ځنډ صفر ځنډ

د IBM لپاره وروستی ستراتیژیک هدف د صفر ځنډ تحلیل دی. لکه څنګه چې تعریف شوی
د ګارټینر په وینا، د BI سیسټم باید د دې وړتیا ولري چې د غوښتنې په اړه د تحلیل کونکو لپاره معلومات اټکل، جذب او چمتو کړي. ننګونه، البته، دا ده چې څنګه مخلوط شي dati اوسني او ریښتیني وخت د اړین تاریخي معلوماتو سره ، لکه i dati اړونده رجحان/بطره، یا استخراج شوي بصیرت، لکه د پیرودونکي پروفایل کول.

په دې معلوماتو کې د بیلګې په توګه، د پیژندنې شامل دي مشتريان لوړ یا ټیټ خطر یا کوم محصولات i مشتريان دوی به ډیر احتمال واخلي که چیرې دوی دمخه د خپلو پیرودلو کارټونو کې پنیر ولري.

د صفر ځنډ ترلاسه کول په حقیقت کې په دوه بنسټیزو میکانیزمونو پورې اړه لري:

• د بشپړ اتحاد dati کوم چې د تاسیس شوي تخنیکونو او د BI لخوا رامینځته شوي وسیلو سره تحلیل شوي
• د تحویلي سیسټم dati د دې ډاډ ترلاسه کولو لپاره چې د ریښتیني وخت تحلیلونه واقعیا شتون لري د صفر ځنډ لپاره دا شرایط د IBM لخوا رامینځته شوي او پورته تشریح شوي دوه اهدافو څخه توپیر نلري. د dati دا د IBM د بې سیمه ادغام پروګرام برخه ده. او د تحویلي سیسټم رامینځته کړئ dati موثریت په بشپړ ډول په موجوده ټیکنالوژۍ پورې اړه لري کوم چې د تحویلي پروسه ساده کوي dati. په پایله کې، د IBM له دریو اهدافو څخه دوه د دریمې لاسته راوړلو لپاره مهم دي. IBM په شعوري ډول خپله ټیکنالوژي رامینځته کوي ترڅو ډاډ ترلاسه کړي چې صفر ځنډ د ګودام هڅو لپاره واقعیت دی. لنډیز / ترکیب ستاسو د BI سازمان ستاسو د چاپیریال جوړولو لپاره د سړک نقشه چمتو کوي
  په تکراري توګه دا باید تنظیم شي ترڅو ستاسو د سوداګرۍ اړتیاوې منعکس کړي ، دواړه اوسني او راتلونکي. د پراخ معماري لید پرته، د ګودام تکرارونه د مرکزي ګودام د ناڅاپي تطبیق څخه لږ څه دي چې د لوی، معلوماتي تصدۍ رامینځته کولو لپاره لږ څه کوي. د پروژې مشرانو لپاره لومړی خنډ دا دی چې څنګه د BI سازمان وده کولو لپاره اړین پانګه اچونه توجیه کړي. پداسې حال کې چې د ROI محاسبه د موجوداتو لاسته راوړنو اصلي بنسټ پاتې دی، دا خورا ستونزمن کیږي چې دقیق اټکل وکړي. دا د دې معلومولو لپاره نورو میتودونو ته لاره هواره کړې که تاسو د خپلو پیسو ارزښت ترلاسه کوئ. د پانګې اچونې ارزښت 2 (VOI)، د بیلګې په توګه، د حل په توګه اخیستل کیږي. دا د معمارانو مسؤلیت دی dati او د پروژې پلان جوړونکي په عمدي توګه د کاروونکو اتحادیو ته معلومات چمتو کوي او چمتو کوي او په ساده ډول خدمت نه ورکوي. dati. د دواړو تر منځ لوی توپیر شتون لري. معلومات هغه څه دي چې د پریکړې کولو او اغیزمنتوب کې توپیر رامنځته کوي. په نسبي توګه، i dati دوی د دې معلوماتو ترلاسه کولو لپاره بلاکونه جوړوي.

حتی که د سرچینې انتقاد وي dati د سوداګرۍ غوښتنو ته د رسیدو لپاره، د BI چاپیریال باید د معلوماتو مینځپانګې رامینځته کولو کې لوی رول ترسره کړي. موږ باید د معلوماتو مینځپانګې پاکولو ، مدغم کولو ، بدلولو یا بل ډول رامینځته کولو لپاره اضافي ګامونه واخلو چې کارونکي یې عمل کولی شي ، او بیا موږ باید ډاډ ترلاسه کړو چې دا کړنې او پریکړې ، چیرې چې مناسب وي د BI چاپیریال کې منعکس کیږي. که موږ ګودام relegate یوازې د خدمت لپاره dati, ډاډه اوسئ چې د کاروونکو اتحادیې به د معلوماتو مینځپانګې رامینځته کړي چې د عمل کولو لپاره اړین دي. دا ډاډ ورکوي چې د دوی ټولنه به وکوالی شي غوره پریکړې وکړي، مګر تصدۍ د پوهې نشتوالي سره مخ دي چې دوی یې کارولي دي. نېټه که معماران او د پروژې پلان جوړونکي د BI چاپیریال کې ځانګړي پروژې پیل کړي، دوی په ټوله توګه تصدۍ ته حساب ورکوونکي پاتې کیږي. د BI تکرارونو د دې دوه اړخیزه ځانګړتیا یوه ساده بیلګه په سرچینه کې موندل کیږي dati. ټول د dati د ځانګړو سوداګریزو غوښتنو لپاره ترلاسه شوي باید په لومړي اټومي پرت کې آباد شي. دا د تصدۍ معلوماتو شتمنۍ پراختیا تضمینوي، په بیله بیا اداره کول، په تکرار کې تعریف شوي ځانګړي کاروونکي غوښتنې په نښه کوي.

د معلوماتو ګودام څه شی دی؟

د معلوماتو ګودام د 1990 راهیسې د معلوماتو سیسټمونو جوړښت زړه دی او د یو قوي مدغم پلیټ فارم وړاندیز کولو سره د معلوماتو پروسې ملاتړ کوي. dati تاریخ د راتلونکو تحلیلونو لپاره د اساس په توګه اخیستل شوی. د د ډاټا ګودام دوی د نامناسب غوښتنلیک سیسټمونو نړۍ کې د ادغام اسانتیا وړاندیز کوي. د معلوماتو ګودام دا وده کړې ده چې په مینه بدل شي. د معلوماتو ګودام تنظیم او یادول i dati د اوږد تاریخي لنډمهاله لید پراساس د معلوماتو او تحلیلي پروسو لپاره اړین دي. دا ټول د ودانولو او ساتنې په برخه کې د پام وړ او دوامداره هڅې شامل دي د ډاټا ګودام.

نو څه شی دی د ډاټا ګودام؟ الف د ډاټا ګودام او:

• ▪ د موضوع اړوند
• ▪ مدغم سیستم
• ▪ د وخت توپیر
• ▪ بې ثباته (نه لغوه کوي)

یوه ټولګه dati د پروسو په پلي کولو کې د مدیریتي پریکړو د ملاتړ لپاره کارول کیږي.
I dati داخل کړل د ډاټا ګودام دوی په ډیری مواردو کې د عملیاتي چاپیریال څخه ترلاسه کوي. د د ډاټا ګودام دا د ذخیره کولو واحد څخه جوړ شوی، په فزیکي توګه د پاتې سیسټم څخه جلا دی، کوم چې دا لري dati دمخه د غوښتنلیکونو لخوا بدل شوی چې د عملیاتي چاپیریال څخه ترلاسه شوي معلوماتو باندې کار کوي.

د الف لفظي تعریف د ډاټا ګودام دا د بشپړ وضاحت مستحق دی ځکه چې مهم انګیزې او اصلي معنی شتون لري چې د ګودام ځانګړتیاوې بیانوي.

د موضوع اورینټیشن اورینټیشن موضوعي

د لومړي ځانګړتیا a د ډاټا ګودام دا چې دا د شرکت لوی موضوعاتو ته متوجه دی. له لارې د پروسو لارښود dati دا د ډیر کلاسیک میتود سره په تضاد کې دی کوم چې د پروسو او دندو په لور د غوښتنلیکونو لور ته چمتو کوي ، یو میتود چې ډیری یې د ډیری وروستي مدیریت سیسټمونو لخوا شریک شوی.

عملیاتي نړۍ د غوښتنلیکونو او دندو په شاوخوا کې ډیزاین شوې لکه پورونه، سپما، بانکي کارتونه او د مالي ادارې لپاره باور. د dw نړۍ د اصلي موضوعاتو په شاوخوا کې تنظیم شوې ده لکه پیرودونکي، پلورونکي، محصول او فعالیت. د موضوعاتو په شاوخوا کې سمون د ډیزاین او پلي کولو اغیزه کوي dati په dw کې موندل شوی. تر ټولو مهمه، اصلي موضوع د کلیدي جوړښت تر ټولو مهمه برخه اغیزه کوي.

د غوښتنلیکونو نړۍ دواړه د ډیټابیس ډیزاین او پروسې ډیزاین لخوا اغیزمن کیږي. د dw نړۍ یوازې د ویډیو ماډلینګ تمرکز کوي dati او د ډیزاین په اړه ډیټابیس. د پروسې ډیزاین (په کلاسیک شکل کې) د dw چاپیریال برخه نه ده.

د پروسې/فعالیت غوښتنلیک انتخاب او د موضوع انتخاب تر مینځ توپیر هم د مینځپانګې د توپیر په توګه څرګند شوی. dati په تفصيلي کچه. د dati del dw کې شامل نه دي i dati کوم چې د غوښتنلیکونو پرمهال د DSS پروسس کولو لپاره نه کارول کیږي

عملیاتي پلوه dati i لري dati د سمدستي فعال / پروسس کولو اړتیاو پوره کولو لپاره چې ممکن د DSS تحلیل کونکي لپاره هیڅ ګټه ونه لري.
بله مهمه لاره چې د عملیاتي پلوه غوښتنلیکونو لپاره dati څخه توپیر لري dati د dw په راپورونو کې دی dati. زه dati فعالین د دوه یا ډیرو جدولونو ترمینځ دوامداره اړیکه ساتي د سوداګرۍ قواعدو پراساس چې فعال وي. د dati د dw د وخت په اوږدو کې او په dw کې موندل شوي راپورونه ډیری دي. د سوداګرۍ ډیری قواعد (او په ورته ډول، ډیری راپورونه dati ) په ذخیره کې ښودل شوي dati د دوو یا ډیرو میزونو ترمنځ.

(د مفصل وضاحت لپاره چې څنګه د دوی ترمینځ اړیکې dati په DW کې اداره کیږي، مهرباني وکړئ په دې اړه تخنیکي موضوع ته مراجعه وکړئ.)
له بل هیڅ لید څخه پرته د فعال / پروسې غوښتنلیک انتخاب او د موضوع انتخاب تر مینځ بنسټیز توپیر شتون نلري ، ایا د عملیاتي سیسټمونو او سیسټمونو ترمینځ لوی توپیر شتون لري؟ dati او DW.

د ادغام ادغام

د dw چاپیریال ترټولو مهم اړخ دا دی چې i dati په dw کې موندل په اسانۍ سره مدغم شوي. تل. پرته له استثناء. د dw چاپیریال خورا جوهر دا دی چې i dati د ګودام په حدودو کې شامل دي مدغم شوي.

ادغام ځان په مختلفو لارو څرګندوي - په ثابت پیژندل شوي کنوانسیونونو کې، د متغیرونو په ثابت اندازه کولو کې، په ثابت کوډ شوي جوړښتونو کې، په فزیکي ځانګړتیاو کې. dati ثابت، او داسې نور.

په تیرو کلونو کې د مختلف غوښتنلیکونو ډیزاینرانو ډیری پریکړې کړې چې څنګه غوښتنلیک باید رامینځته شي. د ډیزاینرانو غوښتنلیکونو سټایل او انفرادي ډیزاین پریکړې په سلو لارو څرګندیږي: د کوډ کولو توپیرونو کې ، کلیدي جوړښت ، فزیکي ځانګړتیاوې ، د پیژندنې کنوانسیونونه او داسې نور. د متضاد غوښتنلیکونو رامینځته کولو لپاره د ډیری غوښتنلیک ډیزاینرانو ډله ایز وړتیا افسانوي ده. 3 شکل د غوښتنلیکونو په ډیزاین کولو کې ځینې خورا مهم توپیرونه په ګوته کوي.

کوډ کول: کوډ کول:

د غوښتنلیک ډیزاینرانو د ساحې کوډینګ - جندر - په څو لارو غوره کړی. یو ډیزاینر جنسیت د "m" او "f" په توګه څرګندوي. بل ډیزاینر جنسیت د "1" او "0" په توګه څرګندوي. بل ډیزاینر جنسیت د "x" او "y" په توګه څرګندوي. بل ډیزاینر جنسیت د "نارینه" او "ښځینه" په توګه استازیتوب کوي. دا واقعا مهمه نده چې جنسیت څنګه DW ته راځي. "M" او "F" شاید د هر استازیتوب په څیر ښه وي.

مهمه خبره دا ده چې د جنسیت ساحه له کومې سرچینې څخه راځي، دا ساحه په یو منظم مدغم حالت کې DW ته راځي. په پایله کې کله چې ساحه د یو غوښتنلیک څخه DW ته پورته شي چیرې چې دا د "M" او "F" بڼه کې بهر استازیتوب شوی وي، dati باید د DW بڼه ته واړول شي.

د صفتونو اندازه کول: د اندازه کولو اندازه صفتونه:

د غوښتنلیک ډیزاینرانو د کلونو په اوږدو کې په مختلفو لارو د پایپ لاین اندازه کول غوره کړي. یو ډیزاینر پلورنځي i dati د پایپ لاین په سانتي مترو کې. بل غوښتنلیک ډیزاینر ذخیره کوي dati د پایپ لاین په انچو کې. بل غوښتنلیک ډیزاینر ذخیره کوي dati د پایپ لاین په یوه ثانیه کې ملیون مکعب فوټ. او بل ډیزاینر د انګړ په شرایطو کې د پایپ لاین معلومات ذخیره کوي. هر څه چې سرچینه وي، کله چې د پایپ لاین معلومات DW ته راشي باید په ورته ډول اندازه شي.

لکه څنګه چې په 3 شکل کې ښودل شوي، د ادغام مسلې د پروژې نږدې هر اړخ اغیزه کوي - د پروژې فزیکي ځانګړتیاوې datiد یوې څخه د ډیرو سرچینو درلودلو ستونزه dati، د متضاد پیژندل شوي نمونو مسله ، د شکلونو dati متضاد، او داسې نور.

هر څه چې د ډیزاین دلیل وي، پایله ورته ده - i dati په DW کې باید په ځانګړي او په نړیواله کچه د منلو وړ ذخیره شي حتی کله چې د عملیاتي سیسټم زیرمه i dati.

کله چې د DSS شنونکی DW ته ګوري، د شنونکي تمرکز باید د استخراج په اړه وي. dati کوم چې په ګودام کې دي،

د اعتبار یا دوام په اړه د حیرانتیا پرځای dati.

د وخت تغیرات

ټول i dati په DW کې دوی د وخت په تیریدو سره دقیق دي. د دې بنسټیز ځانګړتیا dati په DW کې ډیر توپیر لري dati په عملیاتي چاپیریال کې موندل کیږي. د dati د عملیاتي چاپیریال په څیر دقیق دي لکه څنګه چې د لاسرسي په وخت کې. په بل عبارت، په عملیاتي چاپیریال کې کله چې یو واحد ته لاسرسی ومومي dati، تمه کیږي چې ارزښتونه د لاسرسي په وخت کې دقیقا منعکس کړي. ولې زه dati په DW کې دقیق دي لکه څنګه چې په ځینو وختونو کې (لکه "اوس نه")، i dati په DW کې موندل شوي "د وخت توپیر" دی.
د وخت توپیر dati د DW لخوا په ډیری لارو راجع کیږي.
ترټولو ساده لاره دا ده چې i dati د DW استازي dati د اوږدې مودې افق - له پنځو څخه تر لسو کلونو پورې. د عملیاتي چاپیریال لپاره ښودل شوي وخت افق د نن ورځې اوسني ارزښتونو څخه تر شپیته نوي پورې ډیر لنډ دی
هغه غوښتنلیکونه چې ښه کار کولو ته اړتیا لري او د لیږد پروسس کولو لپاره شتون ته اړتیا لري باید لږترلږه اندازه راوړي dati که دوی د هرې درجې انعطاف لپاره اجازه ورکړي. نو عملیاتي غوښتنلیکونه د لنډ وخت افق لري، لکه د آډیو غوښتنلیک ډیزاین موضوع.
دویمه لاره چې د وخت توپیر په DW کې ښکاري په کلیدي جوړښت کې دی. په DW کې هر کلیدي جوړښت، په ښکاره یا واضح ډول، د وخت عنصر لري، لکه ورځ، اونۍ، میاشت، او نور. د وخت عنصر تقریبا تل په DW کې موندل شوي د تړل شوي کیلي په ښکته کې وي. په دې مواردو کې، د وخت عنصر به په ښکاره ډول شتون ولري، لکه قضیه چیرې چې ټوله فایل د میاشتې یا ربع په پای کې نقل شوی وي.
دریمه لاره چې د وخت توپیر ښودل کیږي دا دی چې i dati د DW، یوازې په سمه توګه راجستر شوی، نشي کولی تازه شي. د dati د DW د ټولو عملي موخو لپاره، د انځورونو یوه اوږده لړۍ ده. البته که سنیپ شاټ په غلط ډول اخیستل شوی وي ، نو سنیپ شاټونه بدل کیدی شي. مګر فرض کړئ چې سنیپ شاټونه په سمه توګه اخیستل شوي، دوی د اخیستلو سره سم نه بدلیږي. په ځینو کې

په هغه حالتونو کې چې کیدای شي غیر اخلاقي وي یا حتی ناسم وي چې په DW کې عکسونه بدل شوي وي. د dati عملیاتي، د لاسرسي په وخت کې دقیق وي، د اړتیا په صورت کې تازه کیدی شي.

بې ثباته نه ده

د DW څلورمه مهمه ځانګړتیا دا ده چې دا بې ثباته ده.
تازه کول، داخلول، ړنګول او بدلونونه په منظم ډول عملیاتي چاپیریال ته د ریکارډ په اساس د ریکارډ په اساس ترسره کیږي. مګر د بنسټیز لاسوهنې dati په DW کې اړتیا خورا اسانه ده. یوازې دوه ډوله عملیات شتون لري چې په DW کې پیښیږي - د لومړي بار بار کول dati او ته لاسرسی dati. هیڅ تازه معلومات شتون نلري dati (د تازه کولو په عمومي معنی کې) په DW کې د عادي پروسس عملیاتو په توګه. د عملیاتي پروسس کولو او DW پروسس کولو ترمینځ د دې لومړني توپیر ځینې خورا قوي پایلې شتون لري. د ډیزاین په کچه، د حادثې د تازه کولو په اړه د احتیاط اړتیا په DW کې یو فکتور نه دی، ځکه چې د تازه کولو څخه dati دا نه ترسره کیږي. دا پدې مانا ده چې د ډیزاین په فزیکي کچه کې، د لاسرسي غوره کولو لپاره آزادي اخیستل کیدی شي datiپه ځانګړې توګه د نورمال کولو او فزیکي غیر نورمال کولو موضوعاتو سره معامله کولو کې. د DW د سادګۍ بله پایله د DW چاپیریال د چلولو لپاره کارول شوي اصلي ټیکنالوژۍ کې ده. د آنلاین ریکارډ لخوا د ریکارډ تازه معلوماتو ملاتړ کول (لکه څنګه چې ډیری وختونه د عملیاتي پروسس کولو قضیه وي) ټیکنالوژۍ ته اړتیا لري چې د څرګند سادگي لاندې خورا پیچلي بنسټ ولري.
هغه ټیکنالوژي چې د بیک اپ او بیا رغونې، لیږدونو، او د فایل بشپړتیا ملاتړ کوي dati او د ډډ لاک کشف او درملنه د DW پروسس کولو لپاره خورا پیچلې او غیر ضروري ده. د DW ځانګړتياوې، د ډيزاين لوري، د ادغام dati د DW دننه، د وخت توپیر او د مدیریت آسانتیا dati، دا ټول د داسې چاپیریال لامل کیږي چې د کلاسیک عملیاتي چاپیریال څخه خورا ډیر توپیر لري. د نږدې ټولو سرچینه dati د DW عملیاتي چاپیریال دی. دا د فکر کولو لپاره لیوالتیا ده چې په پراخه کچه بې ځایه شتون شتون لري dati د دوو چاپیریالونو ترمنځ.
په حقیقت کې لومړی تاثر چې ډیری خلک یې لري د لوی بې ځایه کیدو دی dati د عملیاتي چاپیریال او چاپیریال ترمنځ

د DW توسیع. دا ډول تفسیر سطحي دی او په DW کې د څه پیښیږي په اړه د پوهیدو نشتوالی ښیې.
په حقیقت کې لږترلږه بې ځایه کیدنه شتون لري dati د عملیاتي چاپیریال او i dati د دویچه ویله لاندې په پام کې ونیسئ: I dati دوی فلټر شوي دي دټو چې تاسو د عملیاتي چاپیریال څخه د DW چاپیریال ته واړوئ. ډیری dati دوی هیڅکله د عملیاتي چاپیریال څخه بهر نه ځي. یوازې هغه i dati کوم چې د DSS پروسس کولو لپاره اړین دي په چاپیریال کې خپل سمت ومومي

▪ د وخت افق dati دا د یو چاپیریال څخه بل ته ډیر توپیر لري. د dati په عملیاتي چاپیریال کې دوی خورا تازه دي. د dati په DW کې دوی ډیر زاړه دي. یوازې د وخت افق له لید څخه ، د عملیاتي چاپیریال او DW ترمینځ خورا لږ تکرار شتون لري.

▪ DW پکې شامل دي dati لنډیز چې هیڅکله په چاپیریال کې نه وي

▪ زه dati د یو بنسټیز بدلون سره مخ کیږي ځکه چې دوی 3 شکل ته لیږدوي څرګندوي چې ډیری dati د پام وړ تعدیل شوي دي په دې شرط چې دوی غوره شوي وي او DW ته لیږدول کیږي. بله لاره واچوئ، ډیری یې dati دا په فزیکي او بنسټیز ډول بدلیږي کله چې دا DW ته لیږدول کیږي. د ادغام له نظره دوی یو شان ندي dati په عملیاتي چاپیریال کې ژوند کول. د دې فکتورونو په پام کې نیولو سره، بې ځایه کیدنه dati د دوو چاپیریالونو تر منځ یوه نادره پیښه ده، چې د دوو چاپیریالونو تر منځ د 1٪ څخه کم بې ځایه کیدو المل کیږي. د ګودام جوړښت DWs یو ځانګړی جوړښت لري. د لنډیز او توضیحاتو مختلف درجې شتون لري چې د DWs نښه کوي.
د DW مختلفې برخې په لاندې ډول دي:

• میتاداتا
• Dati اوسني جزئیات
• Dati د زاړه توضیحاتو څخه
• Dati لږ لنډیز شوی
• Dati ډیر لنډیز شوی

تر اوسه پورې اصلي اندیښنه د i لپاره ده dati اوسني جزئیات. دا لومړنۍ اندیښنه ده ځکه چې:

• I dati اوسني توضیحات خورا وروستي پیښې منعکس کوي ، کوم چې تل د پام وړ دي او
• i dati اوسني توضیحي معلومات خورا لوی دي ځکه چې دا د ګرانولریت په ټیټه کچه کې زیرمه شوي او
• i dati اوسني توضیحات تقریبا تل په ډیسک حافظه کې زیرمه شوي ، کوم چې د لاسرسي لپاره ګړندي دي ، مګر له I څخه ګران او پیچلي دي dati تفصيلات زاړه دي dati کوم چې په ځینو حافظو کې ساتل کیږي ډله. دا په ناڅاپي ډول لاسرسی کیږي او د توضیحاتو په کچه کې زیرمه کیږي چې ورسره مطابقت لري dati اوسني جزئیات. پداسې حال کې چې دا لازمي ندي چې په بدیل ذخیرې کې زیرمه شي ، د لوی مقدار له امله dati د بې ځایه لاسرسي سره متحد datiد ذخیره کولو منځنی لپاره dati زاړه توضیحات معمولا په ډیسک کې نه ساتل کیږي. د dati په لنډه توګه لنډیز دوی دي dati کوم چې د کشف شوي ټیټې کچې څخه د توضیحاتو اوسني کچې ته رسیدلي دي. د DW دا کچه تقریبا تل په ډیسک حافظه کې ساتل کیږي. د ډیزاین ستونزې چې ځان د معمارۍ ته وړاندې کوي dati د DW د دې کچې په جوړولو کې دي:

• د وخت کوم واحد دی چې پورته یې لنډیز دی
• کوم محتويات، ځانګړتیاوې به د منځپانګې لنډیز لنډیز کړي dati د راتلونکي کچه dati په DW کې موندل شوي چې دا دی dati ډیر لنډیز شوی. د dati خورا لنډیز کمپیکٹ او په اسانۍ سره د لاسرسي وړ دي. د dati ډیر لنډیز ځینې وختونه د DW چاپیریال او نورو قضیو کې موندل کیږي i dati خورا لنډیز د DW کوربه توب د ټیکنالوژۍ سمدستي دیوالونو څخه بهر موندل کیږي. (په هر حالت کې، i dati خورا لنډیز د DW برخه ده پرته لدې چې چیرې i dati په فزیکي توګه ساتل کیږي). د DW وروستۍ برخه د میټاډاټا برخه ده. په ډیری برخو کې میټاډاټا د نورو په پرتله په مختلف اړخ کې ناست دي dati د DW څخه، ځکه چې میټاډاټا هیڅ نه لري دټو مستقیم د عملیاتي چاپیریال څخه اخیستل شوی. میټاډاټا په DW کې ځانګړی او خورا مهم رول لري. میټاډاټا په لاندې ډول کارول کیږي:

• یو لارښود چې د DSS شنونکي سره د DW مینځپانګې موندلو کې مرسته کوي ،
• د نقشې کولو لارښود dati زه څنګه dati د عملیاتي چاپیریال څخه د DW چاپیریال ته بدل شوي،
• د الګوریتمونو لپاره لارښود چې د i dati اوسني توضیحات ei dati لږ لنډیز، i dati په ډیره لنډیز سره، میټاډاټا د DW چاپیریال کې خورا لوی رول لوبوي په پرتله چې په عملیاتي چاپیریال کې یې ترسره کړی. د زوړ تفصیل ذخیره کولو منځنی مقناطیسي ټیپ د دې ډول ذخیره کولو لپاره کارول کیدی شي dati. په حقیقت کې د ذخیره کولو میډیا پراخه ډول شتون لري چې باید د زړو ذخیره کولو لپاره په پام کې ونیول شي dati په تفصیل سره. د حجم پورې اړه لري datiد لاسرسي فریکوینسي، د وسیلو لګښت او د لاسرسي ډول، دا په بشپړه توګه احتمال لري چې نور وسایل به په DW کې د زاړه کچې توضیحاتو ته اړتیا ولري. د معلوماتو جریان د معمول او وړاندوینې وړ جریان شتون لري dati د DW دننه.
  I dati دوی د عملیاتي چاپیریال څخه DW ته ننوځي. (یادونه: په دې قاعده کې ځینې خورا په زړه پورې استثناوې شتون لري. په هرصورت، نږدې ټول dati د عملیاتي چاپیریال څخه DW داخل کړئ). نېټه چې زه dati دوی د عملیاتي چاپیریال څخه DW ته ننوځي، دا بدلیږي لکه څنګه چې پورته تشریح شوي. په دې شرط چې تاسو DW داخل کړئ، i dati لکه څنګه چې ښودل شوي د توضیحاتو اوسنۍ کچه دننه کړئ. دا هلته ژوند کوي او تر هغه وخته پورې کارول کیږي تر هغه چې د دریو پیښو څخه یوه واقع شي:

• پاک شوی،
• لنډیز شوی دی، او/یا ▪ د DW دننه ناپاکه پروسه i حرکت کوي dati اوسني توضیحات a dati د تفصیل زوړ، د عمر له مخې dati. پروسه

لنډیز د تفصیل څخه کار اخلي dati د محاسبې لپاره dati لږ لنډیز شوي او خورا لنډیز شوي کچې dati. د ښودل شوي جریان لپاره ځینې استثناوې شتون لري (باید وروسته بحث وشي). په هرصورت، معمولا، د لوی اکثریت لپاره dati د DW په جریان کې وموندل شو dati دا لکه څنګه چې استازیتوب کیږي.

د ډیټاګویر هاؤس کارول

د حیرانتیا خبره نده چې د مختلفو کچو dati په DW کې دوی د کارولو مختلف کچې نه ترلاسه کوي. د یوې قاعدې په توګه، د لنډیز کچه لوړه وي، هومره i dati دوی کارول کیږي.
ډیری کارونې په کې واقع کیږي dati خورا لنډیز شوی، پداسې حال کې چې زاړه dati تفصیل تقریبا هیڅکله نه کارول کیږي. د سرچینو کارولو تمثیل ته سازمان ته د لیږد لپاره ښه دلیل شتون لري. نور لنډیز i dati، هرڅومره چټک او ډیر موثر دی چې رسیدل یې dati. که الف هټۍ وموندله چې دا د DW ډیری توضیحي کچې پروسس کوي ، نو د ورته ډول لوی ماشین سرچینې مصرف کیږي. دا د هرچا په ګټه ده چې ژر تر ژره دومره لوړې کچې لنډیز پروسس کړي.

د ډیری پلورنځیو لپاره، د DW دمخه چاپیریال کې د DSS شنونکي کارولی دی dati د تفصیل په کچه. په ډیرو برخو کې رسیدل dati مفصل د امنیتي کمپلې په څیر ښکاري، حتی کله چې د لنډیز کولو نورې کچې شتون ولري. د معمار د فعالیتونو څخه یو dati د DSS کارونکي د دوامداره کارولو څخه خلاصول دي dati د تفصیل په ټیټه کچه کې. د معمارانو لپاره دوه هڅونې شتون لري dati:

• د چارج بیک سیسټم نصب کول، چیرې چې وروستی کاروونکي د مصرف شوي سرچینو لپاره پیسې ورکوي e
• کوم چې دا په ګوته کوي چې ډیر ښه غبرګون وخت ترلاسه کیدی شي کله چې د i سره چلند وشي dati د لنډیز کولو په لوړه کچه کې دی، پداسې حال کې چې د ضعیف غبرګون وخت د چلند څخه راځي dati په ټیټه کچه کې نور موافقتونه د DW ساختماني او مدیریت یو څو نور نظرونه شتون لري.
  لومړی پام د شاخصونو دی. د dati د لنډیز په لوړه کچه دوی په آزاده توګه لیست کیدی شي، پداسې حال کې چې i dati

د توضیحاتو په ټیټه کچه کې دوی دومره لوی دي چې دوی په لږ وخت کې لیست کیدی شي. د ورته نښه څخه، i dati په لوړه کچه توضیحات په نسبي ډول په اسانۍ سره تنظیم کیدی شي ، پداسې حال کې چې حجم dati په ټیټو کچو کې دا دومره لوی دی چې i dati دوی نشي کولی په اسانۍ سره ترمیم شي. په پایله کې، د ماډل dati او د ډیزاین لخوا ترسره شوي رسمي کار د DW بنسټ کېښود چې تقریبا په ځانګړي توګه د اوسني کچې توضیحاتو پورې پلي کیږي. په بل عبارت، د موډل کولو فعالیتونه dati دوی د لنډیز په کچه نه پلي کیږي، نږدې په هره قضیه کې. بله ساختماني پاملرنه د فرعي ویش څخه ده dati د DW لخوا

ویش په دوه کچو کې ترسره کیدی شي - په کچه dbms او د غوښتنلیک په کچه. په څانګه کې په کچه dbmsهغه dbms د څانګو څخه خبر دی او د هغې مطابق کنټرولوي. د غوښتنلیک په کچه د ویش په حالت کې، یوازې پروګرام کوونکی د ویش څخه خبر دی او د دوی د ادارې مسؤلیت هغه ته پاتې کیږي.

د کچې لاندې dbms، ډیری کار په اوتومات ډول ترسره کیږي. د ویشونو د ځان اداره کولو سره ډیر انعطاف شتون لري. د ویش په کچه د غوښتنلیک په صورت کې dati ډیل د ډاټا ګودام، ډیری کار په پروګرامر باندې راځي ، مګر پایله یې د ادارې په اداره کې انعطاف ده dati عایده د ډاټا ګودام

نورې ګډوډي

پداسې حال کې چې د اجزاو د ډاټا ګودام لکه څنګه چې د نږدې ټولو لپاره تشریح شوي کار dati، ځینې ګټور استثناوې شتون لري چې باید بحث وشي. یو استثنا دا ده dati عامه لنډیز (د عامه لنډیز ډاټا). دا دي dati لنډیز چې له دې څخه محاسبه شوي د ډاټا ګودام مګر دوی د ټولنې لخوا کارول کیږي. د dati عامه لنډیز په کې زیرمه او اداره کیږي د ډاټا ګودام، که څه هم لکه څنګه چې پورته یادونه وشوه دوی په ګوته شوي. محاسبین د ورته ربع تولید لپاره کار کوي dati لکه عاید، درې میاشتنۍ لګښتونه، درې میاشتنۍ ګټه، او داسې نور. هغه کار چې د محاسبینو لخوا ترسره کیږي له بهر څخه دی د ډاټا ګودام. په هرصورت، i dati د شرکت دننه "داخلي" کارول کیږي - څخه د بازارخرڅلاو، او داسې نور. بله بې نظمي، چې په اړه به یې بحث ونه شي، هغه دی dati esterni

بل د پام وړ ډول dati کوم چې په a کې موندل کیدی شي د ډاټا ګودام دا د دایمي توضیحاتو ډاټا ده. دا د تل لپاره د ذخیره کولو اړتیا لامل کیږي dati د اخلاقي یا قانوني دلایلو لپاره په تفصیلي کچه. که چیرې یو شرکت خپل کارګران د خطرناکو موادو سره مخ کړي نو ورته اړتیا شتون لري dati تفصيلي او دايمي. که چیرې یو شرکت داسې محصول تولید کړي چې عامه خوندیتوب پکې شامل وي، لکه د الوتکې برخې، اړتیا شتون لري dati دایمي توضیحات، او همدارنګه که یو شرکت خطرناک قراردادونو ته ننوځي.

شرکت نشي کولی د توضیحاتو څخه سترګې پټې کړي ځکه چې په راتلونکو څو کلونو کې، د محاکمې، یادولو، د ساختماني نیمګړتیاو او داسې نورو په صورت کې. د شرکت افشا کیدای شي لوی وي. په پایله کې یو ځانګړی ډول شتون لري dati د دایمي توضیحاتو ډیټا په نوم پیژندل کیږي.

SUMډ..

Un د ډاټا ګودام دا د یو څیز متمرکز، مدغم، تناسلي بڼه، د ټولګه ده dati د ادارې د تصمیم نیولو اړتیاوو په ملاتړ کې بې ثباته. د هرې مهمې دندې a د ډاټا ګودام خپلې اغیزې لري. برسېره پر دې، څلور درجې شتون لري dati ډیل د ډاټا ګودام:

• زاړه توضیحات
• اوسنی تفصیل
• Dati لږ لنډیز شوی
• Dati په لوړه کچه لنډیز شوی میټاډاټا هم د دې یوه مهمه برخه ده د ډاټا ګودام. لنډیز د ذخیره کولو مفهوم dati دا په دې وروستیو کې ډیره پاملرنه ترلاسه کړې او د 90 لسیزې یو رجحان ګرځیدلی. دا د وړتیا له امله دی د ډاټا ګودام د مدیریت مالتړ سیسټمونو محدودیتونو لرې کول لکه د پریکړې ملاتړ سیسټمونه (DSS) او د اجراییوي معلوماتو سیسټمونه (EIS). که څه هم د مفهوم مفهوم د ډاټا ګودام ژمن ښکاري، پلي کول i د ډاټا ګودام د لویې کچې ګودام کولو پروسو له امله ستونزه کیدی شي. د ګودام جوړولو پروژو پیچلتیا سره سره dati، ډیری عرضه کونکي او مشاورین چې ذخیره کوي dati استدلال کوي چې د ذخیره کولو dati کومه ستونزه نشته. په هرصورت، د دې څیړنې پروژې په پیل کې، لږ تر لږه کومه خپلواکه، سخته او منظمه څیړنه نه وه شوې. په پایله کې دا ستونزمنه ده چې ووایو، په حقیقت کې په صنعت کې څه پیښیږي کله چې دوی جوړ شي د ډاټا ګودام. دې څیړنې د ګودام کولو تمرین وپلټئ dati معاصرین چې موخه یې د آسټرالیا تمریناتو بډایه پوهه رامینځته کول دي. د ادب بیاکتنې د تجربې مطالعې لپاره شرایط او بنسټ چمتو کړی. د دې څیړنې څخه یو شمیر پایلې شتون لري. لومړی، دې څیړنې هغه فعالیتونه په ګوته کړل چې د پراختیا په جریان کې پیښ شوي د ډاټا ګودام. په ډیرو سیمو کې، i dati راټول شوي تمرین تایید کړ چې په ادب کې راپور شوي. دوهم، هغه مسایل او ستونزې چې کولی شي د پراختیا په برخه کې اغیزه وکړي د ډاټا ګودام د دې مطالعې لخوا پیژندل شوي. په نهایت کې ، د آسټرالیا سازمانونو لخوا ترلاسه شوي ګټې چې د کارولو سره تړاو لري د ډاټا ګودام ښکاره شوي دي.

کیپیتولو 1

د شرایطو لټون

د ډیټا ګدام کولو مفهوم په پراخه کچه افشا شو او په 90s کې یو راپورته کیدونکی تمایل شو (McFadden 1996, TDWI 1996, Shah and Milstein 1997, Shanks et al. 1997, Eckerson 1998, Adelman and Oates 2000). دا په سوداګریزو خپرونو کې د ډیټا ګودام په اړه د مقالو مخ په ډیریدو څخه لیدل کیدی شي (لټل او ګیبسن 1999). ډیری مقالې (وګورئ، د بیلګې په توګه، فشر 1995، هیکاتورن 1995، موریس 1995a، برمبلټ او کینګ 1996، ګراهام او نور. 1996، ساکاګوچي او فرولیک 1996، الواریز 1997، بروسل 1997، مکیلار 1997، C1997، C1997. ۹۷، Edwards 1998, TDWI 1999) هغه سازمانونو ته د پام وړ ګټو راپور ورکړی چې پلي کوي د ډاټا ګودام. دوی خپله تیوري د بریالۍ پلي کولو د تاریخي شواهدو ، د پانګوونې لوړ عاید (ROI) ارقامو ، او همدارنګه د پراختیا لپاره لارښودونو یا میتودولوژیو چمتو کولو سره ملاتړ کوي. د ډاټا ګودام

(Shanks et al. 1997، Seddon and Benjamin 1998، Little and Gibson 1999). په خورا سخت حالت کې، ګراهام او نور. (1996) د 401٪ په درې کلنې پانګونې کې اوسط بیرته راستنیدنه راپور کړې.

په هرصورت، د اوسني ادب ډیری برخه د داسې پروژو په ترسره کولو کې ښکیل پیچلتیاوې له پامه غورځوي. د پروژې د ډاټا ګودام دوی معمولا پیچلي او لوی پیمانه وي او له همدې امله د ناکامۍ لوړ احتمال لري که چیرې په احتیاط سره کنټرول نه وي (شاه او میلستین 1997، ایکرسن 1997، فولي 1997b، زیمر 1997، بورټ 1998، ګیبس او کلیمر 1998، راو 1998). دوی د جوړولو لپاره پراخه اندازه بشري او مالي سرچینو، وخت او هڅو ته اړتیا لري (هیل 1998، کرافټس 1998). د اړتیا وړ عادي وخت او مالي وسایل په ترتیب سره شاوخوا دوه کاله او له دوو څخه تر درې ملیون ډالرو پورې دي (برالي 1995، فولي 1997b، بورټ 1998، همفریز او نور. 1999). دا وخت او مالي وسیلو ته اړتیا ده ترڅو د معلوماتو ذخیره کولو ډیری مختلف اړخونه کنټرول او یوځای کړي (Cafasso 1995, Hill 1998). د هارډویر او سافټویر په پام کې نیولو سره، نورې دندې، چې د استخراج څخه توپیر لري dati د بارولو پروسو ته datiد اوسمهالونو او میټا اداره کولو لپاره د حافظې ظرفیت dati د کاروونکي روزنې لپاره، باید په پام کې ونیول شي.

په هغه وخت کې چې دا څیړنیزه پروژه پیل شوه، د معلوماتو ذخیره کولو په برخه کې خورا لږ اکادمیک څیړنې ترسره شوې، په ځانګړې توګه په استرالیا کې. دا د هغو مقالو له کمښت څخه څرګند شو چې د هغه وخت د ژورنالونو یا نورو علمي لیکنو لخوا د معلوماتو ذخیره کولو په اړه خپاره شوي. ډیری شته علمي لیکنو د متحده ایالاتو تجربې بیان کړې. د معلوماتو د ذخیره کولو په ساحه کې د اکادمیک څیړنې نشتوالی د سختو څیړنو او تجربوي مطالعاتو د غوښتنې لامل شوی (McFadden 1996, Shanks et al. 1997, Little and Gibson 1999). په ځانګړې توګه، د پلي کولو پروسې په اړه څیړنې مطالعات د ډاټا ګودام د پلي کولو په اړه د عمومي پوهې پراخولو لپاره باید ترسره شي د ډاټا ګودام او د راتلونکي څیړنې مطالعې لپاره به د اساس په توګه کار وکړي (Shanks et al. 1997, Little and Gibson 1999).

له همدې امله د دې مطالعې موخه دا ده چې وڅیړل شي چې واقعا څه پیښیږي کله چې سازمانونه پلي کوي او i کاروي د ډاټا ګودام په استرالیا کې په ځانګړې توګه، په دې څیړنه کې به د یوې بشپړې پروسې تحلیل شامل وي د ډاټا ګودام، د ډیزاین او پلي کولو له لارې د نوښت او ډیزاین سره پیل او د آسټرالیا په سازمانونو کې وروسته کارول. سربیره پردې، څیړنه به د هغو ساحو په پیژندلو سره چې تمرین نور هم ښه شي او بې کفایتي او خطرونه کم یا مخنیوی کیدی شي د اوسني تمرین سره مرسته وکړي. سربیره پردې ، دا به د نورو مطالعاتو لپاره د اساس په توګه کار وکړي د ډاټا ګودام په آسټرالیا کې او هغه تشه به ډکه کړي چې اوس مهال په ادب کې شتون لري.

د څیړنې پوښتنې

د دې څیړنې موخه د هغو فعالیتونو مطالعه ده چې په پلي کولو کې ښکیل دي د ډاټا ګودام او د استرالیا د سازمانونو لخوا د دوی کارول. په ځانګړې توګه، د پروژې پلان جوړونې، پراختیا، عملیات، کارونې او د خطرونو په اړه عناصر مطالعه کیږي. نو د دې څیړنې پوښتنه دا ده:

"د اوسني عمل څنګه دی د ډاټا ګودام په استرالیا کې؟"

دې پوښتنې ته په اغیزمنه توګه ځواب ویلو لپاره، یو شمیر فرعي څیړنیزو پوښتنو ته اړتیا ده. په ځانګړې توګه، د ادبیاتو څخه درې فرعي پوښتنې پیژندل شوي، کوم چې په 2 څپرکي کې وړاندې کیږي، د دې څیړنې پروژې الرښوونه کوي: څنګه دي؟ د ډاټا ګودام د استرالیا د سازمانونو لخوا؟ له کومو ستونزو سره مخ دي؟

کومې ګټې تجربه شوي؟
د دې پوښتنو په ځواب کې، د پلټنې څیړنې ډیزاین کارول شوی و چې د سروې کار کوي. د یوې سپړنې مطالعې په توګه، د پورتنیو پوښتنو ځوابونه بشپړ ندي (Shanks et al. 1993, Denscombe 1998). په دې حالت کې، د دې پوښتنو د ځوابونو د ښه کولو لپاره ځینې مثلث ته اړتیا ده. په هرصورت، څیړنه به د دې پوښتنو څیړلو لپاره د راتلونکي کار لپاره یو قوي بنسټ چمتو کړي. د څیړنې میتود توجیه او ډیزاین مفصل بحث په 3 فصل کې وړاندې شوی.

د څیړنې پروژې جوړښت

دا څیړنیزه پروژه په دوو برخو ویشل شوې ده: د معلوماتو د ذخیره کولو مفهوم او تجربه څیړنه (شکل 1.1 وګورئ)، چې هر یو یې لاندې بحث کیږي.

لومړۍ برخه: متناقض مطالعه

د څیړنې لومړۍ برخه د ډیټا ذخیره کولو مختلف ډولونو په اړه د اوسني ادب بیاکتنه درلوده پشمول د پریکړې ملاتړ سیسټمونه (DSS) ، د اجراییوي معلوماتو سیسټمونه (EIS) ، د قضیې مطالعات. د ډاټا ګودام او مفاهیمو د ډاټا ګودام. همدارنګه، د فورمونو پایلې د ډاټا ګودام او د موناش DSS څیړنیز ګروپ په مشرۍ د متخصص او متخصصینو غونډو ګروپونو د مطالعې پدې مرحله کې مرسته وکړه چې موخه یې د عمل په اړه بصیرت ترلاسه کول وو. د ډاټا ګودام او د هغو خطرونو پیژندلو لپاره چې د دوی په اخیستلو کې ښکیل دي. د اړوندې مطالعې په دې دوره کې، د ستونزې ساحې پوهه رامینځته شوه ترڅو د راتلونکو تجربوي تحقیقاتو لپاره د پوهې اساس چمتو کړي. په هرصورت، دا یوه روانه پروسه وه ځکه چې د څیړنې څیړنه ترسره شوې.

دوهمه برخه: تجربوي څیړنه

د معلوماتو ذخیره کولو نسبتا نوي مفهوم، په ځانګړې توګه په آسټرالیا کې، د کارونې تجربې پراخه انځور ترلاسه کولو لپاره د سروې ترسره کولو اړتیا رامنځته کړې. دا برخه هغه وخت ترسره شوه کله چې د ستونزې ډومین د پراخه ادبي بیاکتنې له لارې رامینځته شو. د معلوماتو د ذخیره کولو مفهوم د متناسب مطالعې مرحلې په جریان کې رامینځته شوی د دې مطالعې لومړني پوښتنلیک لپاره د ان پټ په توګه کارول شوی. له دې وروسته، پوښتنلیک بیاکتنه وشوه. ایا تاسو یو ماهر یاست؟ د ډاټا ګودام په ازموینه کې ګډون وکړ. د لومړني پوښتنلیک د ازموینې موخه د پوښتنو بشپړتیا او دقت چک کول وو. د ازموینې د پایلو پراساس، پوښتنلیک تعدیل شوی او ترمیم شوی نسخه د سروې ګډون کونکو ته لیږل شوی. بیرته راستانه شوي پوښتنلیکونه بیا د i لپاره تحلیل شول dati په جدولونو، ډیاګرامونو او نورو شکلونو کې. د

د تحلیل پایلې dati په آسټرالیا کې د ډیټا ګدام کولو تمرین یو عکس جوړ کړئ.

د ډیټا د ذخیره کولو عمومي کتنه

د ډیټا ذخیره کولو مفهوم د کمپیوټر ټیکنالوژۍ کې پرمختګ سره وده کړې.
د دې هدف د غوښتنلیک د ملاتړ ګروپونو لکه د پریکړې ملاتړ سیسټم (DSS) او د اجراییوي معلوماتو سیسټم (EIS) لخوا ورسره مخ شوي ستونزې لرې کول دي.

په تیرو وختونو کې د دې غوښتنلیکونو ترټولو لوی خنډ د دې غوښتنلیکونو نشتوالی و د معلوماتو اساس د تحلیل لپاره اړین دی.
دا په عمده توګه د مدیریت د کار د طبیعت له امله رامنځته کیږي. د شرکت د مدیریت ګټې د پوښښ ساحې پورې اړه لري په دوامداره توګه توپیر لري. نو ځکه i dati د دې غوښتنلیکونو بنسټیز باید د درملنې برخې پورې اړوند په ګړندۍ توګه بدلون ومومي.
دا پدې مانا ده چې i dati د اړتیا وړ تحلیلونو لپاره باید په مناسب شکل کې شتون ولري. په حقیقت کې، د غوښتنلیک مالتړ ګروپونو په تیرو کې دا خورا ستونزمن وموند چې راټول او یوځای شي dati د پیچلو او متنوع سرچینو څخه.

د دې برخې پاتې برخه د معلوماتو ذخیره کولو مفهوم ته یوه عمومي کتنه وړاندې کوي او بحث کوي چې څنګه د ډاټا ګودام کولی شي د غوښتنلیک ملاتړ ګروپونو ستونزې لرې کړي.
اصطلاح “د ډیټا ګودامد ویلیم انمون لخوا په 1990 کې مشهور شو د ډیټا ګودام د ټولګې په توګه dati د مدیریت پریکړو په ملاتړ کې د موضوع پر بنسټ، مدغم، غیر بې ثباته، او د وخت په تیریدو سره متغیر.

د دې تعریف کارول انمون په ګوته کوي چې i dati په a د ډاټا ګودام باید لاندې 4 ځانګړتیاوې ولري:

• ▪ د موضوع اړوند
• ▪ یوځای شوی
• ▪ بې ثباته
• ▪ د وخت په تیریدو سره د موضوع پر بنسټ انمون معنی دا ده چې i dati عایده د ډاټا ګودام په لویو سازماني برخو کې چې شوي دي

په ماډل کې تعریف شوی dati. د مثال په توګه ټول dati د i په اړه مشتريان د موضوع په ساحه کې شامل دي مشتريان. په ورته ډول ټول dati د محصولاتو پورې اړوند د موضوع ساحه PRODUCTS کې شامل دي.

د Integrated Inmon په واسطه معنی دا ده چې i dati د مختلفو پلیټ فارمونو څخه، سیسټمونه او ځایونه یوځای شوي او په یو ځای کې زیرمه شوي. په پایله کې dati ورته شکلونه باید په منظم شکل بدل شي ترڅو اضافه شي او په اسانۍ سره پرتله شي.
د مثال په توګه، مذکر او ښځینه جنس په یو سیسټم کې د M او F حروفونو لخوا استازیتوب کیږي، او په بل سیسټم کې د 1 او 0 لخوا. د دوی په سمه توګه یوځای کولو لپاره، یو یا دواړه فارمیټونه باید بدل شي ترڅو دواړه فارمیټونه مساوي وي. پدې حالت کې موږ کولی شو له M څخه 1 او F ته 0 یا برعکس بدل کړو. د موضوع پر بنسټ او یو ځای شوی په ګوته کوي چې د د ډاټا ګودام د فعال او انتقالي لید چمتو کولو لپاره ډیزاین شوی dati د شرکت لخوا.

د غیر بې ثباته څخه هغه پدې مانا ده چې i dati عایده د ډاټا ګودام ثابت پاتې شئ او تازه کړئ dati دا ضروري نه ده. پرځای یې، په کې کوم بدلون dati اصلي په کې اضافه کیږي ډیټابیس ډیل د ډاټا ګودام. دا پدې مانا ده چې د تاریخ لیکونکي dati کې شامل دی د ډاټا ګودام.

د وخت سره د تغیراتو لپاره Inmon په ګوته کوي چې i dati عایده د ډاټا ګودام تل د tempo شاخصونه لري ei dati دوی معمولا د یو ټاکلي وخت افق څخه تیریږي. د مثال په توګه a
د ډاټا ګودام کیدای شي د 5 کلونو تاریخي ارزښت ولري مشتريان د 1993 څخه تر 1997 پورې. د تاریخي او د وخت لړۍ شتون dati تاسو ته اجازه درکوي رجحانات تحلیل کړئ.

Un د ډاټا ګودام هغه کولی شي خپل ځان راټول کړي dati د OLTP سیسټمونو څخه؛ له اصلي څخه dati د سازمان څخه بهر او/یا د نورو ځانګړي سیسټمونو پروژو څخه dati.
I dati استخراج کولی شي د پاکولو پروسې څخه تیر شي، پدې حالت کې i dati پروسس شوي او یوځای شوي مخکې له دې چې ذخیره شي ډیټابیس ډیل د ډاټا ګودام. بیا، i dati

په دننه کې اوسیږي ډیټابیس ډیل د ډاټا ګودام د پای کارونکي ننوتلو او د بیا رغونې وسیلو لپاره چمتو شوي. د دې وسیلو په کارولو سره پای کارونکي کولی شي د سازمان مدغم لید ته لاسرسی ومومي dati.

I dati په دننه کې اوسیږي ډیټابیس ډیل د ډاټا ګودام دوی په تفصیلي او لنډیز شکلونو کې زیرمه شوي دي.
د لنډیز کچه ممکن د طبیعت پورې اړه ولري dati. زه dati مفصل کیدای شي مشتمل وي dati اوسنی او dati تاریخ لیکونکي
I dati اصلي په کې شامل ندي د ډاټا ګودام تر څو زه dati عایده د ډاټا ګودام بیا تازه کیږي.
د ذخیره کولو سربیره dati پخپله، a د ډاټا ګودام دا هم کولی شي یو مختلف ډول ذخیره کړي دټو د METADATA په نوم یادیږي چې تشریح کوي i dati په هغه کې اوسیږي ډیټابیس.
د میټاډاټا دوه ډوله شتون لري: پرمختیا میټاډاټا او تحلیل میټاډاټا.
د پراختیا میټاډاټا د استخراج ، پاکولو ، نقشه کولو او اپلوډ کولو پروسې اداره کولو او اتومات کولو لپاره کارول کیږي dati عایده د ډاټا ګودام.
د پراختیا میټاډاټا کې موجود معلومات کولی شي د عملیاتي سیسټمونو توضیحات ولري ، د استخراج کولو عناصرو توضیحات ، ماډل dati ډیل د ډاټا ګودام او د معلوماتو بدلولو لپاره د سوداګرۍ قواعد dati.

د میټاډاټا دوهم ډول چې د تحلیلي میټاډاټا په نوم پیژندل کیږي پای کارونکي ته وړتیا ورکوي چې د مینځپانګې سپړنه وکړي. د ډاټا ګودام د موندلو لپاره dati شتون لري او د دوی معنی په روښانه ، غیر تخنیکي شرایطو کې.

پدې توګه د تحلیلاتو میټاډاټا د یو پل په توګه کار کوي د ډاټا ګودام او د پای کارونکي غوښتنلیکونه. دا میټاډاټا کولی شي د سوداګرۍ ماډل ، توضیحات ولري dati د سوداګرۍ ماډل سره مطابقت لري، مخکې تعریف شوي پوښتنې او راپورونه، د کاروونکي لاسرسي لپاره معلومات او شاخص.

تحلیل او پراختیا میټاډاټا باید په یو مدغم کانټینټ میټاډاټا کې یوځای شي ترڅو سم فعالیت وکړي.

له بده مرغه ډیری موجوده وسیلې خپل میټاډاټا لري او اوس مهال داسې کوم معیارونه شتون نلري چې

د معلوماتو ذخیره کولو وسیلو ته اجازه ورکړئ چې دا میټاډاټا یوځای کړي. د دې وضعیت د حل لپاره د مخکښ ډیټا ذخیره کولو وسیلو ډیری پلورونکو د میټا ډیټا شورا جوړه کړه چې وروسته د میټا ډیټا ایتلاف شو.

د دې ایتلاف هدف د معیاري میټاډاټا سیټ رامینځته کول دي چې د ډیټا ذخیره کولو مختلف وسیلو ته اجازه ورکوي چې میټاډاټا بدل کړي.
د دوی د هڅو پایله د میټا ډیټا تبادلې مشخصاتو (MDIS) زیږیدلې چې د مایکروسافټ آرشیفونو او اړوند MDIS فایلونو ترمینځ د معلوماتو تبادلې ته اجازه ورکوي.

د شتون dati دواړه لنډیز شوي / شاخص شوي او مفصل دي، دا کارونکي ته د دې امکان ورکوي چې د ډریل ډراون (ډرینګ) ترسره کړي dati تفصيلي ته اشاره شوې او برعکس. د شتون dati مفصل تاریخ د وخت په تیریدو سره د رجحان تحلیلونو رامینځته کولو ته اجازه ورکوي. سربیره پردې د تحلیل میټاډاټا د ډیل لارښود په توګه کارول کیدی شي ډیټابیس ډیل د ډاټا ګودام د پای کاروونکو سره مرسته کول چې i dati اړین

د OLTP سیسټمونو په پرتله، د دوی د تحلیل ملاتړ کولو وړتیا سره dati او راپور ورکول، د د ډاټا ګودام دا د معلوماتو پروسو لپاره د یو ډیر مناسب سیسټم په توګه لیدل کیږي لکه د پوښتنو جوړول او ځواب ورکول او د راپورونو تولید. راتلونکی برخه به د دوو سیسټمونو توپیرونه په تفصیل سره روښانه کړي.

د معلوماتو ګدام د OLTP سیسټمونو خلاف

په سازمانونو کې د معلوماتو ډیری سیسټمونه د ورځني عملیاتو مالتړ لپاره دي. دا سیسټمونه چې د OLTP سیسټمونو په نوم پیژندل کیږي، ورځني لیږدونه نیسي چې په دوامداره توګه تازه کیږي.

I dati په دې سیسټمونو کې دوی ډیری وختونه تعدیل شوي، اضافه شوي یا حذف شوي. د مثال په توګه، د پیرودونکي پته بدلیږي کله چې هغه له یو ځای څخه بل ځای ته حرکت کوي. پدې حالت کې به نوی پته د پتې ساحې بدلولو سره ثبت شي ډیټابیس. د دې سیسټمونو اصلي هدف د لیږد لګښتونه کمول او په ورته وخت کې د پروسس وخت کمول دي. د OLTP سیسټمونو مثالونو کې مهمې کړنې شاملې دي لکه د امر ژورنال کول، معاش ورکول، رسیدونه، تولید، د پیرودونکي خدمت مشتريان.

د OLTP سیسټمونو برعکس، کوم چې د معاملو او پیښو پر بنسټ پروسو لپاره جوړ شوي، i د ډاټا ګودام د تحلیل پر بنسټ د پروسې مالتړ چمتو کولو لپاره رامینځته شوي dati او د تصمیم نیولو په بهیرونو کې.

دا معمولا د i د ادغام له لارې ترلاسه کیږي dati د مختلفو OLTP او بهرني سیسټمونو څخه په یو واحد "کانټینر" کې datiلکه څنګه چې په تیره برخه کې بحث وشو.

د موناش ډیټا ګدام کولو پروسې ماډل

د پروسې ماډل لپاره د ډاټا ګودام موناش د موناش DSS څیړنې ګروپ کې د څیړونکو لخوا رامینځته شوی او د ادبیاتو پراساس دی د ډاټا ګودام، د پراختیایي ملاتړ سیسټمونو برخو کې تجربه ، د کارولو لپاره د غوښتنلیک پلورونکو سره بحثونه د ډاټا ګودامد کارولو په برخه کې د متخصصینو په یوه ډله کې د ډاټا ګودام.

مرحلې عبارت دي له: نوښت، پلان جوړونه، پراختیا، عملیات او توضیحات. ډیاګرام د پرمختګ تکرار یا تکامل ماهیت تشریح کوي د ډاټا ګودام پروسه د دوه طرفه تیرونو په کارولو سره چې د مختلف مرحلو ترمینځ ځای په ځای شوي. په دې شرایطو کې "تکرار" او "تقویقي" معنی دا ده چې د پروسې په هر پړاو کې، د پلي کولو فعالیتونه کولی شي تل پخوانۍ مرحلې ته شاته تبلیغ وکړي. دا د پروژې د طبیعت له امله ده د ډاټا ګودام په کوم کې چې د پای کارونکي لخوا اضافي غوښتنې په هر وخت کې پیښیږي. د مثال په توګه، د پروسې د پراختیا په مرحله کې د ډاټا ګودامکه د وروستي کارونکي لخوا د نوي موضوع اندازه یا ساحه غوښتنه وشي، کوم چې د اصلي پلان برخه نه وه، دا باید سیسټم ته اضافه شي. دا په پروژه کې د بدلون لامل کیږي. پایله دا ده چې ډیزاین ټیم باید د ډیزاین مرحلې په جریان کې تر دې دمه رامینځته شوي اسنادو اړتیاوې بدل کړي. په ډیرو مواردو کې، د پروژې اوسنی حالت باید د ډیزاین مرحلې ته بیرته لاړ شي چیرې چې نوې اړتیا باید اضافه او مستند شي. وروستی کارونکی باید وړتیا ولري چې ځانګړي اسناد بیاکتنه وګوري او هغه بدلونونه چې د پراختیا په مرحله کې رامینځته شوي. د دې پرمختیایی دورې په پای کې، پروژه باید د پراختیا او کاروونکي ټیمونو څخه ښه فیډبیک ترلاسه کړي. فیډبیک بیا د راتلونکي پروژې د ښه کولو لپاره کارول کیږي.

د ظرفیت پلان
dw په اندازې کې خورا لوی وي او خورا ګړندي وده کوي (غوره 1995, Rudin 1997a) د مقدار له امله dati تاریخي چې دوی د خپل دورې څخه ساتي. وده هم د دې سبب کیدی شي dati اضافې د کاروونکو لخوا غوښتنه شوې ترڅو ارزښت لوړ کړي dati چې دوی لا دمخه لري. په پایله کې، د ذخیره کولو اړتیاوې dati د پام وړ وده کولی شي (Eckerson 1997). په دې توګه، دا اړینه ده چې د ظرفیت پالن کولو په ترسره کولو سره، ډاډ ترلاسه کړئ چې سیسټم باید وده ومومي لکه څنګه چې اړتیاوې وده کوي (Best 1995, LaPlante 1996, Lang 1997, Eckerson 1997, Rudin 1997a, Foley 1997a).
د ډیټا ګودام توزیع کولو پلان کولو کې ، یو څوک باید د ګودام اندازې کې متوقع وده پوه شي ، د پوښتنو ډولونه چې احتمال یې رامینځته کیږي ، او د پای کاروونکو شمیر چې ملاتړ کیږي (غوره 1995، روډین 1997b، فولي 1997a). د توزیع وړ غوښتنلیکونو رامینځته کول د توزیع وړ سرور ټیکنالوژیو او د توزیع وړ غوښتنلیک ډیزاین تخنیکونو ترکیب ته اړتیا لري (غوره 1995 ، روډین 1997b. دواړه د خورا توزیع وړ غوښتنلیک رامینځته کولو کې اړین دي. د توزیع وړ سرور ټیکنالوژي کولی شي پرته د ذخیره کولو ، حافظې او CPU اضافه کول اسانه او ارزانه کړي. خرابه کړنه (لانگ 1997، ټیلیفوني 1997).

دوه اصلي د توزیع وړ سرور ټیکنالوژي شتون لري: سمیټریک څو پروسس کول (SMP) او په پراخه کچه موازي پروسس کول (MPP) (IDC 1997, Humphries et al. 1999). د SMP سرور معمولا ډیری پروسیسرونه لري چې حافظه، سیسټم بسونه، او نورې سرچینې شریکوي (IDC 1997, Humphries et al. 1999). د دې د ودې لپاره اضافي پروسیسرونه اضافه کیدی شي قدرت حسابي د زیاتوالي لپاره بله لاره قدرت د SMP سرور محاسبه، د ډیری SMP ماشینونو سره یوځای کول دي. دا تخنیک د کلستر کولو په نوم پیژندل کیږي (Humphries et al. 1999). د MPP سرور، له بلې خوا، هر یو د خپل حافظې، بس سیسټم، او نورو سرچینو سره ډیری پروسیسرونه لري (IDC 1997, Humphries et al. 1999). هر پروسیسر ته نوډ ویل کیږي. کې زیاتوالی قدرت کمپیوټري ترلاسه کولی شي

د MPP سرورونو ته اضافي نوډونه اضافه کول (Humphries et al. 1999).

د SMP سرورونو ضعف دا دی چې ډیری داخلی محصول (I/O) عملیات کولی شي د بس سیسټم ګډوډ کړي (IDC 1997). دا ستونزه د MPP سرورونو کې نه پیښیږي ځکه چې هر پروسیسر خپل بس سیسټم لري. په هرصورت، د هر نوډ تر مینځ اړیکې عموما د SMP بس سیسټم په پرتله خورا ورو دي. سربیره پردې، د MPP سرورونه کولی شي د غوښتنلیک پراختیا کونکو ته د پیچلتیا اضافي پرت اضافه کړي (IDC 1997). په دې توګه، د SMP او MPP سرورونو تر مینځ انتخاب د ډیری فکتورونو لخوا اغیزمن کیدی شي، په شمول د غوښتنلیک پیچلتیا، د قیمت / فعالیت تناسب، د اړتیا وړ ټروپټ، د dw غوښتنلیکونو مخنیوی او د اندازې زیاتوالی. ډیټابیس د dw او د پای کاروونکو په شمیر کې.

د ظرفیت په پلان کولو کې یو شمیر د توزیع وړ غوښتنلیک ډیزاین تخنیکونه کارول کیدی شي. یو څوک د راپور ورکولو مختلف دورې کاروي لکه ورځې، اونۍ، میاشتې او کلونه. د مختلف خبرتیا دورې درلودل، د ډیټابیس په منظم ډول په ډله ایزو ټوټو ویشل کیدی شي (Inmon et al. 1997). بله تخنیک د لنډیز جدولونو کارول دي چې د لنډیز کولو په واسطه جوړ شوي dati da dati تفصيلي په دې توګه، i dati لنډیزونه د تفصیل په پرتله ډیر کمپیکٹ دي، کوم چې د حافظې لږ ځای ته اړتیا لري. نو د dati توضیحات د لږ قیمتي ذخیره کولو واحد ته آرشیف کیدی شي ، کوم چې حتی ډیر ذخیره خوندي کوي. پداسې حال کې چې د لنډیز میزونو کارول کولی شي د ذخیره کولو ځای خوندي کړي، دوی ډیرو هڅو ته اړتیا لري ترڅو دوی اوسني او د سوداګرۍ اړتیاوو سره سم وساتي. په هرصورت، دا تخنیک په پراخه کچه کارول کیږي او ډیری وختونه د پخوانیو تخنیکونو سره په ګډه کارول کیږي (غوره 1995، انمون 1996a، چودوري او دیال
1997).

تعریف کول د ډیټا ګودام تخنیکي معمارۍ د dw معمارۍ تخنیکونو تعریف

د ډیټا ګودام لومړني اختیار کونکو په ابتدايي توګه د مرکزي معلوماتو ګدام پلي کولو تصور کاوه چیرې چې ټول dati, په شمول i dati بهرني، په یو واحد کې مدغم شوي،
فزیکي ذخیره (Inmon 1996a، Bresnahan 1996، Peacock 1998).

د دې تګلارې اصلي ګټه دا ده چې پای کارونکي د دې وړتیا لري چې د تصدۍ پراخه لید ته لاسرسی ومومي dati سازماني (اووم 1998). بل پلس دا دی چې دا د معیاري کولو وړاندیز کوي dati په ټوله اداره کې، دا پدې مانا ده چې د هرې اصطالحاتو لپاره یوازې یوه نسخه یا تعریف شتون لري چې په ذخیره میټاډاټا کې کارول کیږي (Flanagan and Safdie 1997, Ovum 1998). له بلې خوا د دې تګلارې زیان دا دی چې جوړول ګران او ستونزمن دي (Flanagan and Safdie 1997, Ovum 1998, Inmon et al. 1998). د ذخیره کولو جوړښت وروسته ډیر وخت نه دی dati مرکزيت مشهور شو، د خدایانو د کوچنیو فرعي سیټونو د کان کیندنې مفهوم وده وکړه dati د ځانګړو غوښتنلیکونو اړتیاو مالتړ لپاره (Varney 1996, IDC 1997, Berson and Smith 1997, peacock 1998). دا کوچني سیسټمونه د لوی څخه اخیستل شوي دي د ډاټا ګودام مرکزي شوی دوی نومول شوي دي د ډاټا ګودام د کارمندانو ډیپارټمنټ یا د کارمندانو ډیټا مارټونه. انحصاري ډیټا مارټ جوړښت د درې پوړونو معمارۍ په نوم پیژندل کیږي چیرې چې لومړۍ درجه د د ډاټا ګودام مرکزي شوي، دوهم د زیرمو څخه جوړ دی dati څانګه او دریمه برخه د لاسرسي څخه جوړه ده dati او د تحلیلي وسیلو په واسطه (Demarest 1994, Inmon et al. 1997).

د ډیټا مارټونه معمولا وروسته جوړیږي د ډاټا ګودام مرکزي شوی د ځانګړو واحدونو اړتیاوو پوره کولو لپاره جوړ شوی و (وائٹ 1995، ورني 1996).
د ډیټا مارټس پلورنځی i dati د ځانګړو واحدونو پورې اړوند (Inmon et al. 1997, Inmon et al. 1998, IA 1998).

د دې طریقې ګټه دا ده چې هیڅ نه وي دټو نه مدغم شوی او دا چې i dati د ټولو څخه وروسته به د ډیټا مارټ دننه لږ بې ځایه وي dati د زیرمو څخه راځي dati مدغم شوی بله ګټه دا ده چې د هر ډیټا مارټ او د هغې سرچینو ترمینځ به لږ اړیکې وي dati ځکه چې هر ډیټا مارټ یوازې یوه سرچینه لري dati. سربیره پردې د دې جوړښت سره په ځای کې ، پای کارونکي لاهم کولی شي لاسرسی ومومي dati

کارپوریټ سازمانونه. دا میتود د پورته څخه ښکته میتود په نوم پیژندل کیږي ، چیرې چې د ډیټا مارټ وروسته رامینځته کیږي د ډاټا ګودام (مور 1998، ګوف 1998).
د پایلو د ژر ښودلو اړتیا ته وده ورکولو سره، ځینې سازمانونو د خپلواک ډیټا مارټ جوړول پیل کړي (فلانګان او سفدي 1997، سپینه 2000). په دې حالت کې، د معلوماتو مارټونه دوی ترلاسه کوي dati مستقیم د اساساتو څخه dati OLTP او غیر OLTP د مرکزي او مدغم ذخیره څخه، په دې توګه د مرکزي ذخیره کولو اړتیا له منځه یوسي.

هر ډیټا مارټ لږترلږه د خپلو سرچینو لپاره یو لینک ته اړتیا لري dati. د هر ډیټا مارټ سره د ډیری لینکونو درلودو یو زیان دا دی چې د تیرو دوه جوړښتونو په پرتله ، د ډیټا ډیر کثرت dati د پام وړ زیاتوالی.

هر ډیټا مارټ باید ټول ذخیره کړي dati په محلي توګه اړین دي چې د OLTP سیسټمونو باندې هیڅ اغیزه ونلري. دا د دې لامل کیږي چې i dati دوی په مختلفو ډیټا مارټونو کې زیرمه شوي (Inmon et al. 1997). د دې جوړښت بله نیمګړتیا دا ده چې دا د ډیټا مارټونو او د دوی ډیټا سرچینو ترمینځ پیچلي ارتباط رامینځته کوي. dati کوم چې پلي کول او کنټرول کول ستونزمن دي (Inmon et al. 1997).

بله نیمګړتیا دا ده چې پای کارونکي ممکن د شرکت معلوماتو عمومي لید ته لاسرسی ونلري ځکه چې i dati د بیلا بیلو ډیټا مارټ سره یوځای شوي ندي (اووم 1998).
بیا هم بله نیمګړتیا دا ده چې ممکن د ډیټا مارټونو کې کارول شوي د هرې اصطالح لپاره له یو څخه ډیر تعریف شتون ولري چې د معلوماتو متضادیت رامینځته کوي. dati په سازمان کې (اووم 1998).
د پورته بحث شویو زیانونو سره سره، د سټایلون ډیټا مارټونه لاهم د ډیری سازمانونو دلچسپي جذبوي (IDC 1997). یو فکتور چې دوی یې زړه راښکونکي کوي دا دي چې دوی ګړندي وده کوي او لږ وخت او سرچینو ته اړتیا لري (Bresnahan 1996, Berson and Smith 1997, Ovum 1998). په پایله کې، دوی په عمده توګه د ازموینې ډیزاینونو په توګه کار کوي چې په ډیزاین کې د ګټو او / یا نیمګړتیاوو په چټکتیا پیژندلو لپاره کارول کیدی شي (Parsaye 1995, Braly 1995, Newing 1996). په دې حالت کې، هغه برخه چې په ازمایښتي پروژه کې پلي کیږي باید کوچنۍ وي مګر د سازمان لپاره مهم وي (Newing 1996, Mansell-Lewis 1996).

د پروټوټایپ په معاینه کولو سره، پای کاروونکي او مدیریت کولی شي پریکړه وکړي چې ایا پروژې ته دوام ورکړي یا بند کړي (Flanagan and Safdie 1997).
که پریکړه دوام ولري، د نورو صنعتونو لپاره د معلوماتو مارټونه باید په یو وخت کې جوړ شي. د پای کاروونکو لپاره د خپلواک ډیټا میټرونو په جوړولو کې د دوی اړتیاو پراساس دوه اختیارونه شتون لري: مدغم / فیډریټ شوی او نه یوځای شوی (اووم 1998)

په لومړي میتود کې ، هر نوی ډیټا مارټ باید د اوسني ډیټا مارټونو او ماډل پراساس جوړ شي dati د شرکت لخوا کارول کیږي (Varney 1996، Berson and Smith 1997، Peacock 1998). د ماډل کارولو اړتیا dati د تصدۍ معنی دا ده چې یو څوک باید ډاډ ترلاسه کړي چې د هرې اصطالح لپاره یوازې یو تعریف شتون لري چې د ډیټا مارټونو په اوږدو کې کارول کیږي ، دا هم ډاډ ترلاسه کول چې مختلف ډیټا مارټونه د تصدۍ معلوماتو عمومي لید وړاندې کولو لپاره یوځای کیدی شي (بریسناهان 1996). دا طریقه د ښکته پورته طریقې په نوم یادیږي او غوره کارول کیږي کله چې د مالي وسایلو او وخت محدودیت شتون ولري (Flanagan and Safdie 1997, Ovum 1998, peacock 1998, Goff 1998). په دوهم میتود کې، جوړ شوي ډیټا مارټونه کولی شي یوازې د یو ځانګړي واحد اړتیاوې پوره کړي. د فدرالي ډاټا مارټ یو ډول دی د ډاټا ګودام ویشل شوي چې په کې د ډیټابیس د هب سرور میډیل ویئر د ډیری ډیټا مارټونو په یو واحد ذخیره کې یوځای کولو لپاره کارول کیږي dati ویشل شوی (سپینه 1995). په دې حالت کې، i dati سوداګرۍ په څو ډیټا مارټونو ویشل شوي. د پای کارونکي غوښتنې ته لیږل کیږي ډیټابیس د هب سرور منځنی ویر، کوم چې ټول استخراج کوي dati د ډیټا مارټس لخوا غوښتنه شوې او پایلې بیرته د پای کارونکي غوښتنلیکونو ته تغذیه کوي. دا میتود پای کاروونکو ته د سوداګرۍ معلومات چمتو کوي. په هرصورت، د خپلواکو معلوماتو مارټونو ستونزې لاهم له منځه نه دي تللي. دلته یو بل جوړښت شتون لري چې کارول کیدی شي چې ورته ویل کیږي د ډاټا ګودام مجازی (سپینه 1995). په هرصورت، دا جوړښت، چې په 2.9 شکل کې ښودل شوی، د معلوماتو ذخیره کولو جوړښت ندی dati ریښتیا ځکه چې دا د OLTP سیسټمونو څخه بار ته حرکت نه کوي د ډاټا ګودام (Demarest 1994).

په حقیقت کې، غوښتنې dati د پای کاروونکو لخوا دوی د OLTP سیسټمونو ته لیږدول کیږي کوم چې د کاروونکو غوښتنو پروسس کولو وروسته پایلې بیرته راولي. پداسې حال کې چې دا جوړښت پای کاروونکو ته اجازه ورکوي چې راپورونه تولید کړي او غوښتنې وکړي، دا نشي چمتو کولی i

dati د شرکت معلوماتو تاریخ او عمومي کتنه له i راهیسې dati ځکه چې د OLTP مختلف سیسټمونه یوځای شوي ندي. له همدې امله، دا جوړښت نشي کولی د تحلیلونو قناعت وکړي dati لکه وړاندوینې.

د لاسرسي او ډیټا ریکوری غوښتنلیکونو انتخاب dati

د جوړولو موخه د ډاټا ګودام د پای کاروونکو ته د معلوماتو رسول دي (Inmon et al. 1997, Poe 1996, McFadden 1996, Shanks et al. 1997, Hammergren 1998); یو یا څو د لاسرسي او بیا رغولو غوښتنلیکونه dati باید ورکړل شي. تر نن نیټې پورې، د کارونکي لپاره د دې ډول غوښتنلیکونو ډیری ډولونه شتون لري چې له دې څخه غوره کړي (Hammergren 1998, Humphries et al. 1999). ټاکل شوي غوښتنلیکونه د ګودام هڅو بریا ټاکي dati په یوه اداره کې ځکه چې غوښتنلیکونه د لید خورا څرګند برخه ده د ډاټا ګودام پای کارونکي ته (Inmon et al. 1997, Poe 1996). د بریالیتوب لپاره a د ډاټا ګودام، باید د دې وړ وي چې د معلوماتو تحلیلي فعالیتونو ملاتړ وکړي dati د پای کارونکي (Poe 1996, Seddon and Benjamin 1998, Eckerson 1999). په دې توګه د هغه څه "کچه" چې وروستی کارونکي یې غواړي باید وپیژندل شي (Poe 1996, Mattison 1996, Inmon et al. 1997, Humphries et al. 1999).

په عموم کې، پای کاروونکي په دریو کټګوریو ویشل کیدی شي: اجرایوي کاروونکي، د سوداګرۍ شنونکي او د بریښنا کاروونکي (Poe 1996, Humphries et al. 1999). اجرایوي کاروونکي اړتیا لري چې د راپورونو وړاندې شوي سیټونو ته اسانه لاسرسی ولري (Humphries et al. 1999). دا راپورونه د مینو نیویګیشن (Poe 1996) سره په اسانۍ سره لاسرسی کیدی شي. برسېره پردې، راپورونه باید د ګرافیکي نمایندګۍ په کارولو سره معلومات وړاندې کړي لکه جدولونه او ټیمپلیټونه چې معلومات په چټکۍ سره وړاندې کړي (Humphries et al. 1999). د سوداګرۍ شنونکي، چې ممکن تخنیکي وړتیا ونه لري چې له پیل څخه راپورونه چمتو کړي، اړتیا لري چې اوسني راپورونه تعدیل کړي ترڅو د دوی ځانګړي اړتیاوې پوره کړي (Poe 1996, Humphries et al. 1999). له بلې خوا د بریښنا کاروونکي د پای کارونکي ډول دي چې د پیل څخه د غوښتنو او راپورونو د جوړولو او لیکلو وړتیا لري (Poe 1996, Humphries et al. 1999). دوی هغه څوک دي چې

دوی د نورو ډولونو کاروونکو لپاره اړیکې رامینځته کوي (Poe 1996, Humphries et al. 1999).

یوځل چې د پای کارونکي اړتیاوې مشخصې شي ، د لاسرسي او بیا رغونې غوښتنلیکونو انتخاب باید ترسره شي dati د ټولو موجودو په منځ کې (Poe 1996, Inmon et al. 1997).
ته لاسرسی dati او د ترلاسه کولو وسیلې په 4 ډولونو ویشل کیدی شي: د OLAP وسیله، د EIS/DSS وسیله، د پوښتنې او راپور ورکولو وسیله، او د معلوماتو کان کیندنې وسیله.

د OLAP وسیلې کاروونکو ته اجازه ورکوي چې د اډ هاک پوښتنې رامینځته کړي او همدارنګه هغه چې په کې رامینځته شوي ډیټابیس ډیل د ډاټا ګودام. برسېره پردې، دا محصول کاروونکو ته اجازه ورکوي چې له دې څخه ډرل کړي dati عمومي څخه تفصيلي.

د EIS/DSS وسیلې اجرایوي راپور ورکول چمتو کوي لکه "څه که" تحلیل او د مینو لخوا پرمخ وړل شوي راپورونو ته لاسرسی. راپورونه باید مخکې له مخکې ټاکل شوي وي او د اسانه نیویګیشن لپاره مینو سره یوځای شي.
د پوښتنې او راپور ورکولو وسیلې کاروونکو ته اجازه ورکوي چې دمخه ټاکل شوي او ځانګړي راپورونه تولید کړي.

د ډیټا کان کیندنې وسیلې د اړیکو پیژندلو لپاره کارول کیږي چې کولی شي په هیر شوي عملیاتو نوي رڼا واچوي dati د معلوماتو ګودام

د هر ډول کارونکي اړتیاو د اصلاح کولو سربیره، غوره شوي وسیلې باید رواني، اغیزمن او کارول اسانه وي. دوی باید د معمارۍ نورو برخو سره مطابقت ولري او د موجوده سیسټمونو سره کار کولو وړ وي. دا هم وړاندیز کیږي چې د مناسب قیمت او فعالیت سره ډیټا لاسرسي او د ترلاسه کولو وسیلې غوره کړئ. نور معیارونه چې باید په پام کې ونیول شي د دوی د محصول ملاتړ کولو لپاره د وسیلې پلورونکي ژمنې او هغه پرمختګونه چې دا به په راتلونکي خپرونو کې ولري شامل دي. د دې لپاره چې د معلوماتو ګودام په کارولو کې د کاروونکي ښکیلتیا یقیني کړي، پراختیایی ټیم کاروونکي د وسیلې انتخاب پروسې کې شاملوي. په دې حالت کې، د کارونکي عملي ارزونه باید ترسره شي.

د ډیټا ګودام ارزښت لوړولو لپاره پراختیایی ټیم کولی شي د دوی ډیټا ګودامونو ته ویب لاسرسی هم چمتو کړي. د ویب فعال شوي ډیټا ګودام کاروونکو ته اجازه ورکوي چې لاسرسی ومومي dati له لرې ځایونو څخه یا د سفر پرمهال. همدارنګه معلومات کولی شي

د روزنې لګښتونو کمولو له لارې په ټیټ لګښت کې چمتو کیدی شي.

2.4.3 د ډیټا ګودام د عملیاتو مرحله

دا مرحله له دریو فعالیتونو څخه جوړه ده: د ډیټا ریفریش ستراتیژیو تعریف، د معلوماتو ګودام فعالیتونو کنټرول او د معلوماتو ګودام امنیت مدیریت.

د معلوماتو د تازه کولو ستراتیژیو تعریف

د لومړني بار کولو وروسته، i dati عایده ډیټابیس د معلوماتو ګودام باید په دوره توګه تازه شي ترڅو په کې شوي بدلونونه بیا تولید کړي dati اصلي نو تاسو باید پریکړه وکړئ چې کله ریفریش وکړئ، څو ځله ریفریش باید مهالویش شي او څنګه تازه کول dati. دا سپارښتنه کیږي چې تازه کړئ dati کله چې سیسټم آفلاین اخیستل کیدی شي. د ریفریش نرخ د پراختیایی ټیم لخوا د کارونکي اړتیاو پراساس ټاکل کیږي. د معلوماتو ګودام تازه کولو لپاره دوه لارې شتون لري: بشپړ تازه کول او د بدلونونو دوامداره اپلوډ.

لومړۍ طریقه، بشپړ تازه کول، د ټولو بیا پورته کولو ته اړتیا لري dati له پیل څخه دا پدې مانا ده چې ټول dati اړین باید په هر ریفریش کې استخراج، پاک، بدل او مدغم شي. دا طریقه باید هرکله چې امکان ولري مخنیوی وشي ځکه چې دا د وخت او سرچینې مصرف کوي.

یو بدیل لاره دا ده چې په دوامداره توګه بدلونونه پورته کړئ. دا زیاتوي i dati چې د وروستي ډیټا ګودام ریفریش دورې راهیسې بدل شوي. د نوي یا بدل شوي ریکارډونو پیژندل د پام وړ اندازه کموي dati کوم چې باید په هر تازه کې د معلوماتو ګودام ته یوازې د دې په توګه تبلیغ شي dati ته به اضافه شي ډیټابیس د معلوماتو ګودام

لږترلږه 5 طریقې شتون لري چې د وتلو لپاره کارول کیدی شي dati نوی یا بدل شوی. د اغیزمن ویډیو تازه کولو ستراتیژي ترلاسه کولو لپاره dati د دې تګلارو ترکیب چې په سیسټم کې ټول بدلونونه راوړي ممکن ګټور وي.

لومړی طریقه، کوم چې د مهال ویش کاروي، داسې انګیرل کیږي چې هرڅوک ګمارل شوي dati د مهال ویش ایډیټ او تازه شوی نو تاسو کولی شئ په اسانۍ سره ټول وپیژنئ dati تعدیل شوی او نوی. په هرصورت، دا طریقه نن ورځ په ډیری عملیاتي سیسټمونو کې په پراخه توګه نه کارول کیږي.
دویمه لاره دا ده چې د غوښتنلیک لخوا رامینځته شوي ډیلټا فایل وکاروئ چې یوازې په کې شوي بدلونونه لري dati. د دې فایل کارول هم د تازه کولو دورې ته وده ورکوي. په هرصورت، حتی دا طریقه په ډیری غوښتنلیکونو کې نه ده کارول شوې.
دریمه طریقه د لاګ فایل سکین کول دي، کوم چې اساسا د ډیلټا فایل ته ورته معلومات لري. یوازینی توپیر دا دی چې د لاګ فایل د بیا رغونې پروسې لپاره رامینځته شوی او پوهیدل ستونزمن کیدی شي.
څلورمه طریقه د غوښتنلیک کوډ بدلول دي. په هرصورت، د غوښتنلیک ډیری کوډ زوړ او خراب دی؛ نو له دې امله باید د دې تخنیک څخه ډډه وشي.
وروستۍ طریقه د پرتله کولو لپاره ده dati سرچینې د اصلي فایل dei سره dati.

د معلوماتو ګودام د فعالیتونو څارنه

یوځل چې د معلوماتو ګودام کاروونکو ته خپور شو ، نو دا باید د وخت په تیریدو سره وڅیړل شي. پدې حالت کې ، د ډیټا ګودام مدیر کولی شي د ډیټا ګودام کارولو نظارت کولو لپاره یو یا ډیر مدیریت او کنټرول وسیلې استخدام کړي. په ځانګړې توګه، معلومات د خلکو په اړه راټول کیدی شي او په هغه وخت کې چې دوی د معلوماتو ګودام ته السرسي لري. زه نو dati راټول شوي، د ترسره شوي کار پروفایل رامینځته کیدی شي کوم چې د کارونکي چارج بیک پلي کولو کې د ان پټ په توګه کارول کیدی شي. چارج بیک کاروونکو ته اجازه ورکوي چې د ډیټا ګودام پروسس کولو لګښت څخه خبر شي.

برسیره پردې، د معلوماتو ګودام پلټنه هم د پوښتنو ډولونو پیژندلو لپاره کارول کیدی شي، د دوی اندازه، هره ورځ د پوښتنو شمیر، د پوښتنې غبرګون وخت، سکتورونو ته رسیدلي، او مقدار dati پروسس شوی د ډیټا ګودام پلټنې کولو بل هدف د پیژندلو لپاره دی dati کوم چې په کار نه دي. دا dati دوی د وخت ښه کولو لپاره د معلوماتو ګودام څخه لرې کیدی شي

د پوښتنو اجرا کولو ځواب او د ودې کنټرول dati چې دننه اوسیږي د معلوماتو اساس د معلوماتو ګودام

د معلوماتو ګودام امنیت مدیریت

د معلوماتو ګودام پکې شامل دی dati مربوط، مهم، حساس چې په اسانۍ سره رسیدلی شي. د دې دلیل لپاره دا باید د غیر مجاز کاروونکو څخه خوندي شي. د امنیت پلي کولو یوه لاره د ډیل فنکشن کارول دي DBMS د مختلفو ډولونو کاروونکو ته مختلف امتیازات وړاندې کول. په دې توګه، د هر ډول کاروونکي لپاره د لاسرسي پروفایل باید وساتل شي. د ډیټا ګودام خوندي کولو بله لاره دا ده چې دا کوډ کړئ لکه څنګه چې په کې لیکل شوي د معلوماتو اساس د معلوماتو ګودام ته لاسرسی dati او د ترلاسه کولو وسیلې باید د ډیکریټ کړي dati مخکې له دې چې کاروونکو ته پایلې وړاندې کړي.

2.4.4 د ډیټا ګودام د پلي کولو مرحله

دا د معلوماتو ګودام پلي کولو دوره کې وروستی مرحله ده. هغه فعالیتونه چې په دې مرحله کې به ترسره شي د معلوماتو ګودام کارولو لپاره د کاروونکو روزنه او د معلوماتو ګودام بیاکتنې ترسره کول شامل دي.

د کارونکي روزنه

د لاسرسي دمخه د کارونکي روزنه باید ترسره شي dati د معلوماتو ګودام او د بیرته ترلاسه کولو وسیلو کارول. عموما، ناستې باید د ذخیره کولو مفهوم ته د معرفي کولو سره پیل شي datiد معلوماتو ګودام منځپانګه، میټا dati او د وسایلو اساسي ځانګړتیاوې. بیا، نور پرمختللي کاروونکي ممکن د معلوماتو لاسرسي او د بیا ترلاسه کولو وسیلو کاروونکو فزیکي میزونه او ځانګړتیاوې هم مطالعه کړي.

د کارونکي روزنې لپاره ډیری لارې شتون لري. یو له دې څخه د ډیری کاروونکو یا شنونکو انتخاب شامل دی چې د کاروونکو له حوض څخه غوره شوي، د دوی د مشرتابه او ارتباطي مهارتونو پراساس. دا په شخصي توګه د هر هغه څه په اړه روزل شوي چې دوی اړتیا لري د سیسټم سره آشنا کیدو لپاره پوه شي. د روزنې وروسته، دوی بیرته خپلو دندو ته ځي او نورو کاروونکو ته د سیسټم کارولو څرنګوالي ښوونه پیل کوي. په

د هغه څه پراساس چې دوی زده کړل، نور کاروونکي کولی شي د معلوماتو ګودام سپړنه پیل کړي.
بله لاره دا ده چې په ورته وخت کې ډیری کاروونکو ته روزنه ورکړئ، لکه څنګه چې تاسو په ټولګي کې روزنه کوئ. دا طریقه مناسبه ده کله چې ډیری کاروونکي شتون لري چې په ورته وخت کې روزل کیږي. بیا هم بله طریقه دا ده چې هر یو کاروونکي په انفرادي توګه وروزل شي، یو له بل سره. دا طریقه مناسبه ده کله چې لږ کاروونکي شتون ولري.

د کارونکي روزنې هدف د لاسرسي سره ځان آشنا کول دي dati او د ترلاسه کولو وسیلې او همدارنګه د معلوماتو ګودام مینځپانګې. په هرصورت، ځینې کاروونکي ممکن د روزنې سیشن په جریان کې د چمتو شوي معلوماتو مقدار څخه ډیریږي. بیا د دوامداره ملاتړ او ځانګړو پوښتنو ته د ځواب ویلو لپاره یو شمیر ریفریشر سیشنونو ته اړتیا ده. په ځینو مواردو کې، د کاروونکي ګروپ د دې ډول ملاتړ چمتو کولو لپاره جوړ شوی.

د نظرونو راټولول

یوځل چې د ډیټا ګودام رامینځته شي ، کارونکي کولی شي i وکاروي dati د مختلفو موخو لپاره د معلوماتو ګودام کې استوګنه. ډیری وختونه، شنونکي یا کاروونکي کاروي i dati د معلوماتو ګودام کې د دې لپاره:

1. 1 د شرکت رجحانات وپیژنئ
2. 2 د پیرود پروفایل تحلیل کړئ مشتريان
3. 3 تقسیم i مشتريان ایډ i
4. 4 غوره خدمتونه وړاندې کړئ مشتريان - خدمات تنظیم کړئ
5. 5 ستراتیژۍ جوړول د بازار
6. 6 د لګښتونو تحلیل او کنټرول کې د مرستې لپاره رقابتي نرخونه جوړ کړئ
7. 7 د ستراتیژیکو تصمیم نیولو ملاتړ
8. 8 د راڅرګندېدو فرصتونه په ګوته کړئ
9. 9 د اوسنیو سوداګریزو پروسو کیفیت ښه کول
10. 10 ګټه وګورئ

د ډیټا ګودام د پراختیا لارښود تعقیب ، د سیسټم بیاکتنې لړۍ د فیډبیک ترلاسه کولو لپاره ترسره کیدی شي

دواړه د پرمختیایی ټیم لخوا او د پای کارونکي ټولنې لخوا.
ترلاسه شوي پایلې د راتلونکي پراختیا دورې لپاره په پام کې نیول کیدی شي.

څرنګه چې د معلوماتو ګودام یو زیاتیدونکي چلند لري، دا اړینه ده چې د تیرو پرمختګونو بریالیتوبونو او غلطیو څخه زده کړه وکړئ.

2.5 لنډیز

په دې څپرکي کې په ادبیاتو کې پر شته لارو چارو بحث شوی دی. په 1 برخه کې د ډیټا ګودام مفهوم او د پریکړې ساینس کې د هغې رول بحث شوی. 2 برخه د ډیټا ګودامونو او OLTP سیسټمونو ترمنځ اصلي توپیرونه تشریح کړي. 3 برخه د موناش ډیټا ګودام ماډل په اړه بحث وکړ کوم چې په 4 برخه کې کارول شوي ترڅو د معلوماتو ګدام رامینځته کولو پروسې کې دخیل فعالیتونه تشریح کړي ، دا ادعاګانې د سختو څیړنو پراساس ندي. هغه څه چې په واقعیت کې پیښیږي کیدای شي د هغه څه څخه ډیر توپیر ولري چې د ادبیاتو راپور ورکوي، مګر دا پایلې د یو بنسټیز سامان جوړولو لپاره کارول کیدی شي چې د دې څیړنې لپاره د معلوماتو ګودام مفهوم په ګوته کوي.

کیپیتولو 3

د څیړنې او ډیزاین میتودونه

دا څپرکی د دې مطالعې لپاره د څیړنې او ډیزاین میتودونو سره معامله کوي. لومړۍ برخه د معلوماتو د ترلاسه کولو لپاره د څیړنې میتودونو عمومي لید ښیې، سربیره پردې د یوې ځانګړې مطالعې لپاره د غوره میتود غوره کولو معیارونه تر بحث لاندې نیول شوي. په 2 برخه کې د پورتنیو معیارونو سره غوره شوي دوه میتودونه بیا بحث کیږي. یو له دې څخه به په 3 برخه کې ټاکل شوي دلایلو لپاره غوره او تصویب شي چیرې چې د نورو معیارونو د ایستلو لاملونه هم ټاکل شوي. 4 برخه د څیړنې پروژه او 5 برخه پایلې وړاندې کوي.

3.1 د معلوماتو سیسټمونو کې څیړنه

د معلوماتي سیسټمونو څیړنه یوازې د ټیکنالوژیکي ساحې پورې محدوده نه ده بلکې باید د چلند او سازماني اهدافو د شاملولو لپاره هم وغځول شي.
موږ دا د ټولنیزو علومو څخه نیولې تر طبیعي علومو پورې د مختلفو څانګو په مقالو پورې اړه لرو. دا د معلوماتو سیسټمونو لپاره د کارولو لپاره د کمیتي او کیفیتي میتودونو په شمول د څیړنې میتودونو یو ځانګړي سپیکٹرم ته اړتیا رامینځته کوي.
د څیړنې ټولې موجودې میتودونه مهم دي، په حقیقت کې ډیری څیړونکي لکه جینکنز (1985)، نوناماکر او نور. (1991)، او ګالیرز (1992) استدلال کوي چې د معلوماتو سیسټمونو په مختلفو برخو کې د څیړنې ترسره کولو لپاره کوم ځانګړی نړیوال میتود شتون نلري؛ په حقیقت کې یو میتود ممکن د یوې ځانګړې څیړنې لپاره مناسب وي مګر د نورو لپاره نه. دا موږ ته اړتیا لري چې یو داسې میتود غوره کړو چې زموږ د ځانګړي څیړنې پروژې لپاره مناسب وي: د دې انتخاب لپاره بینباسات او نور. (1987) ویلي چې د څیړنې ماهیت او هدف باید په پام کې ونیول شي.

3.1.1 د څیړنې ماهیت

د څیړنې بیلابیل میتودونه د معلوماتو ساینس کې په دریو پراخه پیژندل شوي دودونو کې طبقه بندي کیدی شي: مثبتیت، تفسیر، او انتقادي څیړنه.

3.1.1.1 مثبت څیړنه

مثبته څیړنه د ساینسي یا تجربې مطالعې په نوم هم پیژندل کیږي. دا په دې لټه کې دي: "په ټولنیزه نړۍ کې به د هغه عناصرو تر مینځ چې د دې جوړښت رامینځته کوي منظمیت او لامل اغیزې اړیکو ته په کتلو سره به تشریح او وړاندوینه وکړي" (Shanks et al 1993).

مثبته څیړنه هم د تکرار وړتیا، ساده کولو او ردولو لخوا مشخص کیږي. برسېره پردې، مثبته څیړنه د مطالعې شوي پیښو تر مینځ د لومړیتوب اړیکو شتون مني.
د ګالیرز (1992) له مخې ټیکونومي د څیړنې میتود دی چې په مثبت پاراډاګم کې شامل دی، مګر دا په دې پورې محدود نه دی، په حقیقت کې د لابراتوار تجربې، ساحې تجربې، د قضیې مطالعې، تیورم مظاهرې، وړاندوینې او سمولونه شتون لري. د دې میتودونو په کارولو سره، څیړونکي اعتراف کوي چې مطالعه شوي پیښې په معقول او سخت ډول لیدل کیدی شي.

3.1.1.2 تشریحي څیړنه

تشریحي څیړنه، چې ډیری وختونه د فینومینولوژي یا ضد مثبتیت په نوم یادیږي د نیومن (1994) لخوا تشریح شوي "په طبیعي شرایطو کې د خلکو د مستقیم او مفصلې کتنې له لارې د عمل ټولنیز معنی سیستماتیک تحلیل، ترڅو یو تفاهم ته ورسیږي او د دې تشریح چې څنګه خلک خپله ټولنیزه نړۍ رامینځته کوي او ساتي." تشریحي مطالعات دا انګیرنه ردوي چې مشاهده شوي پیښې په معقول ډول لیدل کیدی شي. په حقیقت کې دوی د موضوعي تفسیرونو پر بنسټ دي. برسېره پردې، تشریح کونکي څیړونکي د هغه پیښې په اړه چې دوی یې مطالعه کوي لومړیتوب نه ورکوي.

پدې میتود کې موضوعي/ استدلالاتي مطالعات، د عمل څیړنه، تشریحي/ تشریحي مطالعات، راتلونکي څیړنه، او رول لوبول شامل دي. د دې سروې سربیره او د قضیې مطالعات هم په دې طریقه کې شامل کیدی شي ځکه چې دوی د پیچلو ریښتینې نړۍ شرایطو کې د افرادو یا سازمانونو مطالعاتو پورې اړه لري.

3.1.1.3 انتقادي څیړنه

انتقادي لټون په ټولنیزو علومو کې ترټولو لږ پیژندل شوی طریقه ده مګر پدې وروستیو کې د معلوماتو سیسټمونو په ډګر کې د څیړونکو پام ځانته اړولی دی. فلسفي انګیرنه چې ټولنیز واقعیت په تاریخي ډول د خلکو لخوا تولید او تولید کیږي، او همدارنګه ټولنیز سیسټمونه د دوی د عملونو او تعاملاتو سره. په هرصورت، د دوی وړتیا د یو شمیر ټولنیزو، کلتوري او سیاسي ملحوظاتو له مخې منځګړیتوب کیږي.

د تشریحي څیړنې په څیر، انتقادي څیړنه استدلال کوي چې مثبت څیړنه د ټولنیز شرایطو سره هیڅ تړاو نلري او د انسان په کړنو باندې د هغې اغیز له پامه غورځوي.
له بلې خوا انتقادي څیړنه په تفسیري څیړنه نیوکه کوي چې ډیر موضوعي وي او د خلکو د ژوند په ښه کولو کې مرسته نه کوي. د انتقادي څیړنې او نورو دوو طریقو ترمنځ تر ټولو لوی توپیر د دې ارزونې اړخ دی. پداسې حال کې چې د مثبتو او تشریحي دودونو هدف د وضعیت یا ټولنیز واقعیت وړاندوینه یا تشریح کول دي، د انتقادي څیړنې موخه د مطالعې لاندې ټولنیز واقعیت په انتقادي توګه ارزول او بدلول دي.

انتقادي څیړونکي معمولا د ټولنیز توپیرونو د لرې کولو او د ټولنیزو شرایطو د ښه کولو لپاره د وضعیت سره مخالفت کوي. انتقادي څیړنه د ګټو د پیښو د پروسې لید ته ژمنتیا لري او له همدې امله معمولا اوږدمهاله وي. د څیړنې د میتودونو بیلګې د اوږدې مودې تاریخي مطالعات او توکمیز مطالعات دي. په هرصورت، انتقادي لټون د معلوماتو سیسټمونو په څیړنه کې په پراخه توګه نه کارول کیږي

3.1.2 د څیړنې موخه

د څیړنې د ماهیت سره یوځای، د دې هدف د څیړنې د یوې ځانګړې میتود په ټاکلو کې د څیړونکي د لارښوونې لپاره کارول کیدی شي. د څیړنې د پروژې ساحه د څیړنې دورې پورې اړوند د څیړنې موقعیت سره نږدې تړاو لري کوم چې په دریو مرحلو مشتمل دی: تیوري جوړونه، تیوري ازموینه او تیوري اصالح. په دې توګه، د څیړنې دورې په اړه د حرکت پر بنسټ، د څیړنې پروژه کولی شي توضیحي، توضیحي، سپړونکي، یا وړاندوینې موخې ولري.

3.1.2.1 سپړنه څیړنه

اکتشافي څیړنه د یوې بشپړې نوې موضوع څیړل او د راتلونکي څیړنې لپاره د پوښتنو او فرضیو رامینځته کول دي. دا ډول څیړنه په تیوري جوړولو کې کارول کیږي ترڅو په نوې ساحه کې ابتدايي حوالې ترلاسه کړي. معمولا د کیفیت د څیړنې میتودونه کارول کیږي، لکه د قضیې مطالعې یا د پیښې مطالعات.

په هرصورت، دا هم ممکنه ده چې د کمیتي تخنیکونو لکه سپړنې سروې یا تجربې کار واخیستل شي.

3.1.3.3 تشریحي لټون

تشریحي څیړنه د یو ځانګړي حالت یا سازماني تمریناتو تحلیل او توضیح کولو لپاره ډیزاین شوې. دا د تیوریو جوړولو لپاره مناسب دی او د فرضیې تایید یا ننګونې لپاره هم کارول کیدی شي. تشریحي څیړنه معمولا د اندازه کولو او نمونو کارول شامل دي. د څیړنې مناسب میتودونه سروې او شالید تحلیلونه شامل دي.

3.1.2.3 تشریحي څیړنه

تشریحي څیړنه هڅه کوي تشریح کړي چې ولې شیان پیښیږي. دا په حقایقو باندې رامینځته کیږي چې دمخه مطالعه شوي او هڅه کوي د دې حقایقو لاملونه ومومي.
په دې توګه توضیحي څیړنه معمولا د سپړنې یا توضیحي څیړنې په سر کې رامینځته کیږي او د تیوریو ازموینې او اصالح کولو لپاره ضمني ده. تشریحي څیړنه عموما د قضیې مطالعې یا د سروې پر بنسټ د څیړنې میتودونه کاروي.

3.1.2.4 مخکینۍ څیړنه

مخکینۍ څیړنې موخه د لیدل شویو پیښو او چلندونو وړاندوینه کول دي چې مطالعه کیږي (مارشال او راسمن 1995). وړاندوینه د حقیقت معیاري ساینسي ازموینه ده. دا ډول څیړنه عموما سروې یا د معلوماتو تحلیل کاروي dati تاریخ لیکونکي (ین ۱۹۸۹)

پورته بحث ښیي چې د څیړنې یو شمیر ممکنه میتودونه شتون لري چې په یوه ځانګړې څیړنه کې کارول کیدی شي. په هرصورت، دلته باید یو ځانګړی میتود وي چې د یو ځانګړي ډول څیړنې پروژې لپاره د نورو په پرتله خورا مناسب وي. (Galliers 1987, Yin 1989, De Vaus 1991). له همدې امله، هر څیړونکی باید د مختلفو میتودونو ځواک او ضعف په دقت سره وڅیړي، ترڅو د څیړنې پروژې سره مناسبه څیړنه طریقه غوره کړي. (Jenkins 1985، Pervan and Klass 1992، Bonomia 1985، Yin 1989، Himilton and Ives 1992).

3.2. د لټون ممکنه طریقې

د دې پروژې موخه د استرالیا د موسسو د تجربو مطالعه وه dati د پراختیا سره ساتل کیږي د ډاټا ګودام. نېټه دا چې، اوس مهال، په آسټرالیا کې د معلوماتو ذخیره کولو په ساحه کې د څیړنې نشتوالی شتون لري، دا څیړنه پروژه لاهم د څیړنې دورې په نظرياتي مرحله کې ده او د اکتشافي هدف لري. د آسټرالیا په سازمانونو کې د تجربې سپړنه چې د ډیټا ګودام غوره کوي د ریښتینې ټولنې تفسیر ته اړتیا لري. په پایله کې، د څیړنې پروژې لاندې فلسفي انګیرنه د دودیز تفسیر تعقیبوي.

د شته میتودونو د سختې ازموینې وروسته، د څیړنې دوه ممکنه میتودونه پیژندل شوي: سروې او د قضیې مطالعې، چې د اکتشافي څیړنې لپاره کارول کیدی شي (Shanks et al. 1993). ګالیرز (1992) د دې ځانګړي مطالعې لپاره د دې دوه میتودونو مناسبیت په خپل بیاکتل شوي ټیکونومي کې د دې په ویلو سره استدلال کوي چې دوی د نظري جوړښت لپاره مناسب دي. لاندې دوه فرعي برخې هر میتود په تفصیل سره بحث کوي.

3.2.1 د سروې د څیړنې میتود

د سروې د څیړنې میتود د پخوانۍ سرشمیرنې میتود څخه راځي. سرشمیرنه د ټول نفوس څخه د معلوماتو راټولولو په اړه ده. دا طریقه ګرانه او غیر عملي ده، په ځانګړې توګه که چیرې نفوس ډیر وي. په دې توګه، د سرشمیرنې په پرتله، یوه سروې معمولا د لږ شمیر، یا نمونو لپاره د معلوماتو راټولولو تمرکز کوي، د نفوسو استازو (Fowler 1988, Neuman 1994). یوه نمونه د هغه نفوس منعکس کوي چې له هغې څخه اخیستل کیږي، د دقت مختلف درجې سره، د نمونې جوړښت، اندازې، او انتخاب طریقې پورې اړه لري چې کارول کیږي (Fowler 1988، Babbie 1982، Neuman 1994).

د سروې طریقه د "په یوه ځانګړي وخت کې د عملونو، حالتونو یا لیدونو انځورونو په توګه تعریف شوې، چې د پوښتنلیکونو یا مرکو په کارولو سره ترسره کیږي، له کوم څخه چې اټکل کیدی شي.
جوړ شوی" (ګالیرز 1992: 153) [په یو ځانګړي وخت کې د عملونو ، حالتونو یا لیدونو عکس اخیستل چې د پوښتنلیکونو یا مرکو په کارولو سره اخیستل شوي ، له کوم څخه چې اټکلونه کیدی شي]. سروې د پوښتنو په کولو سره د یو شمیر ګډون کونکو څخه د مطالعې د ځانګړو اړخونو په اړه د معلوماتو راټولولو پورې اړه لري (Fowler 1988). دا پوښتنلیکونه او مرکې، چې د مخامخ تلیفون مرکې او جوړښتي مرکې پکې شاملې دي، د راټولولو تخنیکونه هم دي dati په سروې ګانو کې کارول کیږي (Blalock 1970, Nachmias and Nachmias 1976, Fowler 1988)، مشاهدې او تحلیلونه کارول کیدی شي (Gable 1994). د خدایانو د راټولولو له دې ټولو میتودونو څخه datiد پوښتنلیک کارول ترټولو مشهور تخنیک دی، ځکه چې دا ډاډ ورکوي چې i dati

راټول شوي جوړښتونه او فارمیټ شوي، او پدې توګه د معلوماتو طبقه بندي اسانه کوي (Hwang 1987, de Vaus 1991).

په تحلیل کې i datiد سروې ستراتیژي اکثرا کمیتي تخنیکونه کاروي، لکه احصایوي تحلیل، مګر کیفیتي تخنیکونه هم کارول کیدی شي (Galliers 1992, Pervan

او کلاس 1992، ګیبل 1994). په نورمال ډول، i dati راټول شوي د اتحادیې د توزیع او نمونو تحلیل لپاره کارول کیږي (Fowler 1988).

که څه هم سروې عموما د هغو پلټنو لپاره مناسبه ده چې د پوښتنې سره معامله کوي 'څه؟' (څه) یا له دې څخه اخیستل شوي، لکه 'کوانټو' (څومره) او 'کوانټ' (څومره)، دوی د پوښتنې له لارې پوښتل کیدی شي 'ولې' (Sonquist and Dunkelberg 1977, Yin 1989). د سونکویست او ډنکلبرګ (1977) په وینا، د څیړنې پوښتنې هدف سخت فرضیه، د ارزونې پروګرامونه، د نفوس تشریح کول او د انساني چلند ماډلونو ته وده ورکول دي. برسېره پردې، سروې د یو ځانګړي نفوس د نظر، شرایطو، باورونو، ځانګړتیاوو، توقعاتو او حتی تیر یا اوسني چلندونو مطالعه کولو لپاره کارول کیدی شي (نیومن 1994).

سروې څیړونکي ته اجازه ورکوي چې د نفوس اړیکې کشف کړي او پایلې یې معمولا د نورو میتودونو په پرتله ډیرې عمومي وي (Sonquist and Dunkelberg 1977, Gable 1994). سروې څیړونکو ته اجازه ورکوي چې پراخه جغرافیه پوښي او د ځواب ویونکو لوی شمیر ته ورسیږي (Blalock 1970, Sonquist and Dunkelberg 1977, Hwang and Lin 1987, Gable 1994, Neuman 1994). په نهایت کې، سروې کولی شي هغه معلومات چمتو کړي چې په بل ځای کې شتون نلري یا د تحلیلونو لپاره اړین فورمه (Fowler 1988).

په هرصورت، د سروې ترسره کولو لپاره ځینې محدودیتونه شتون لري. یو زیان دا دی چې څیړونکی نشي کولی د مطالعې شوي څیز په اړه ډیر معلومات ترلاسه کړي. دا د دې حقیقت له امله ده چې سروې یوازې په یو ځانګړي وخت کې ترسره کیږي او له همدې امله، یو محدود شمیر متغیرات او خلک شتون لري چې څیړونکی کولی شي

مطالعه (Yin 1989، de Vaus 1991، Gable 1994، Denscombe 1998). بله نیمګړتیا دا ده چې د سروې ترسره کول د وخت او سرچینو له مخې خورا ګران کیدی شي، په ځانګړې توګه که چیرې مخامخ مرکې شاملې وي (Fowler 1988).

3.2.2. د تفتیش د څیړنې طریقه

د تحقیقاتي څیړنې میتود د یوې ټاکلې مودې په اوږدو کې د یو ځانګړي حالت ژوره مطالعه شامله ده، پرته له دې چې د څیړونکي لخوا د کومې مداخلې څخه (Shanks & C. 1993, Eisenhardt 1989, Jenkins 1985). په عمده توګه دا میتود د متغیرونو ترمنځ د اړیکو تشریح کولو لپاره کارول کیږي چې په یو ځانګړي حالت کې مطالعه کیږي (Galliers 1992). په څیړنو کې کیدای شي یو یا څو قضیې شاملې وي، د تحلیل شوي پیښې پورې اړه لري (فرانز او روبی 1987، ایزینارډټ 1989، ین 1989).

د پلټنو د څیړنې میتود د "یو تجربوي پلټنې په توګه تعریف شوی چې د معاصر پدیدې څیړنه په خپل حقیقي شرایطو کې کوي، د ډیرو سرچینو په کارولو سره چې د یو یا ډیرو ادارو لکه خلکو، ډلو، یا سازمانونو څخه راټول شوي" (Yin 1989). د پدیدې او د هغې د شرایطو تر مینځ هیڅ روښانه جلاوالی شتون نلري او د متغیراتو کنټرول یا تجربه لرونکي لاسوهنه شتون نلري (Yin 1989, Benbasat et al. 1987).

د خدای راټولولو لپاره مختلف تخنیکونه شتون لري dati چې د پلټنې په طریقه کې کارول کیدی شي، کوم چې مستقیم کتنې، د ارشیف ریکارډ بیاکتنې، پوښتنلیکونه، د اسنادو بیاکتنه، او جوړښتي مرکې شاملې دي. د راټولولو مختلف تخنیکونه درلودل dati، سروې څیړونکو ته اجازه ورکوي چې دواړه سره معامله وکړي dati کيفي او کميتي په ورته وخت کې (Bonoma 1985, Eisenhardt 1989, Yin 1989, Gable 1994). لکه څنګه چې د سروې میتود سره قضیه ده، د سروې څیړونکی د څارونکي یا څیړونکي په توګه کار کوي نه د مطالعې لاندې سازمان کې د فعال ګډون کونکي په توګه.

Benbasat et al. (1987) ادعا کوي چې د تحقیقاتو طریقه په ځانګړې توګه د څیړنې تیوري جوړولو لپاره مناسبه ده، کوم چې د څیړنې پوښتنې سره پیل کیږي او د روزنې سره دوام لري.

د راټولولو پروسې په جریان کې د یوې تیورۍ dati. د مرحلې لپاره هم مناسب وي

د تیوري جوړونې په برخه کې، فرانز او روبي (1987) وړاندیز کوي چې د تحقیقاتو طریقه د پیچلي تیوري پړاو لپاره هم کارول کیدی شي. په دې حالت کې، د راټولو شویو شواهدو پر بنسټ، یوه ورکړل شوې تیوري یا فرضیه تایید یا غلطه ده. برسېره پردې، پوښتنې د څیړنې لپاره هم مناسبه ده چې د 'څنګه' یا 'ولې' پوښتنو سره معامله وکړي (Yin 1989).

د نورو میتودونو په پرتله، سروې څیړونکي ته اجازه ورکوي چې اړین معلومات په ډیر تفصیل سره ونیسي (Galliers 1992, Shanks et al. 1993). سربیره پردې، څیړنې څیړونکي ته اجازه ورکوي چې د مطالعې شوي پروسو په ماهیت او پیچلتیا پوه شي (Benbasat et al. 1987).

د تفتیش میتود پورې اړوند څلور اصلي زیانونه شتون لري. لومړی د کنټرول شوي کسرونو نشتوالی دی. د څیړونکي موضوعیت کولی شي د مطالعې پایلې او پایلې بدل کړي (Yin 1989). دوهم زیان د کنټرول شوي مشاهدې نشتوالی دی. د تجربوي میتودونو برعکس، د تحقیقاتو څیړونکی نشي کولی د مطالعې پیښې کنټرول کړي ځکه چې دوی په طبیعي شرایطو کې معاینه شوي (Gable 1994). دریم نیمګړتیا د تکرار وړتیا نشتوالی دی. دا د دې حقیقت له امله دی چې څیړونکی احتمال نلري ورته پیښې وګوري، او نشي کولی د یوې ځانګړې څیړنې پایلې تصدیق کړي (لي 1989). په نهایت کې، د نه تکراریدو په پایله کې، دا ستونزمنه ده چې د یوې یا ډیرو سروېګانو څخه ترلاسه شوي پایلې عمومي کړي (Galliers 1992, Shanks et al. 1993). په هرصورت، دا ټولې ستونزې د حل وړ ندي او په حقیقت کې د څیړونکي لخوا د مناسبو اقداماتو په پلي کولو سره کم کیدی شي (لی 1989).

3.3. د څیړنې میتودولوژي توجیه کړئ منل

د دې څیړنې لپاره د دوو ممکنه څیړنو میتودونو څخه، د سروې طریقه ترټولو مناسبه ګڼل کیږي. تحقیق کوونکی د اړوندو په اړه د دقیق غور کولو وروسته رد شو

وړتیاوې او کمزورتیاوې. د دې مطالعې لپاره د هرې میتود اسانتیا یا نامناسب په لاندې ډول بحث شوی.

3.3.1. د څیړنې نامناسب میتود د پوښتنې

د تفتیش طریقه د یوې مودې په اوږدو کې په یو یا ډیرو سازمانونو کې د ځانګړي وضعیت ژورې مطالعې ته اړتیا لري (Eisenhardt 1989). په دې حالت کې، موده ممکن د دې مطالعې لپاره د ټاکل شوي وخت چوکاټ څخه زیاته وي. بل دلیل چې د تفتیش میتود نه غوره کول دا دي چې پایلې ممکن د سختۍ نشتوالي سره مخ شي (Yin 1989). د څیړونکي موضوعیت کولی شي په پایلو او پایلو اغیزه وکړي. بل دلیل دا دی چې دا طریقه د 'څنګه' یا 'ولې' ډول (Yin 1989) د څیړنې پوښتنو لپاره خورا مناسبه ده، پداسې حال کې چې د دې څیړنې لپاره د څیړنې پوښتنه 'څه' ډول دی. وروستی مګر لږ تر لږه، دا ستونزمنه ده چې د یوې یا څو سروې موندنې عمومي کول (Galliers 1992, Shanks et al. 1993). د دې دلیل پر بنسټ، د سروې څیړنې میتود غوره نه شو ځکه چې دا د دې څیړنې لپاره مناسب نه و.

3.3.2. د لټون میتود اسانتیا تحقیق

کله چې دا څیړنه ترسره شوه، د معلوماتو ذخیره کولو عمل د آسټرالیا سازمانونو لخوا په پراخه کچه نه و منل شوی. له همدې امله، د استرالیا په سازمانونو کې د دوی د پلي کولو په اړه ډیر معلومات شتون نلري. موجود معلومات د هغو سازمانونو څخه راغلي چې پلي شوي یا کارولي دي د ډاټا ګودام. په دې حالت کې، د سروې څیړنې میتود خورا مناسب دی ځکه چې دا د معلوماتو ترلاسه کولو اجازه ورکوي کوم چې په بل ځای کې شتون نلري یا د تحلیل لپاره اړین بڼه کې (Fowler 1988). برسېره پردې، د پوښتنو څیړنې میتود څیړونکي ته اجازه ورکوي چې په یو ټاکل شوي وخت کې د عملونو، حالتونو، یا نظرونو په اړه ښه بصیرت ترلاسه کړي (Galliers 1992, Denscombe 1998). د آسټرالیا د معلوماتو ذخیره کولو تجربې په اړه د پوهاوي لوړولو لپاره یوه عمومي کتنه غوښتنه شوې.

برسېره پردې، Sonquist and Dunkelberg (1977) ویلي چې د سروې څیړنې پایلې د نورو میتودونو په پرتله خورا عمومي دي.

3.4. د سروې څیړنې ډیزاین

د ډیټا د ذخیره کولو تمرین سروې په 1999 کې ترسره شوې. په نښه شوي نفوس کې د آسټرالیا سازمانونه شامل وو چې د معلوماتو د ذخیره کولو مطالعاتو سره علاقه لري، ځکه چې دوی احتمالا دمخه خبر وو. dati کوم چې دوی ذخیره کوي او له همدې امله کولی شي د دې مطالعې لپاره ګټور معلومات چمتو کړي. د هدف نفوس د ډیټا ګودام انسټیټیوټ (Tdwi-aap) د ټولو آسټرالیا غړو لومړنۍ سروې سره پیژندل شوی. دا برخه د دې څیړنې د تجربوي څیړنې مرحلې ډیزاین باندې بحث کوي.

3.4.1. د راټولولو تخنیک dati

له دریو تخنیکونو څخه چې معمولا د سروې په څیړنه کې کارول کیږي (د بیلګې په توګه د بریښنالیک پوښتنلیک، تلیفون مرکه او شخصي مرکه) (Nachmias 1976, Fowler 1988, de Vaus 1991) د دې څیړنې لپاره د بریښنالیک پوښتنلیک تصویب شو. د وروستي اختیار کولو لومړی دلیل دا دی چې دا کولی شي په جغرافیه کې ویشل شوي نفوس ته ورسیږي (Blalock 1970، Nachmias and Nachmias 1976, Hwang and Lin 1987, de Vaus 1991, Gable 1994). دوهم، د بریښنالیک پوښتنلیک د لوړو زده کړو برخه اخیستونکو لپاره مناسب دی (Fowler 1988). د دې مطالعې لپاره د بریښنالیک پوښتنلیک د معلوماتو ذخیره کولو پروژې سپانسرانو، رییسانو او / یا د پروژې مدیرانو ته په نښه شوی. دریم، پوستی پوښتنلیک مناسب دی کله چې د پتې خوندي لیست شتون ولري (سالنټ او دلمان 1994). TDWI، پدې حالت کې، د باور وړ معلوماتو ذخیره کولو اتحادیې د خپلو آسټرالیا غړو د بریښنالیک لیست چمتو کړی. د تلیفون پوښتنلیکونو یا شخصي مرکو په اړه د بریښنالیک پوښتنلیک بله ګټه دا ده چې دا ځواب ورکوونکي ته اجازه ورکوي چې ډیر دقیق ځواب ورکړي، په ځانګړې توګه کله چې ځواب ورکوونکي اړتیا لري د ریکارډونو سره مشوره وکړي یا د نورو خلکو سره د پوښتنو په اړه بحث وکړي (Fowler 1988).

یو احتمالي زیان ممکن د بریښنالیک له لارې پوښتنلیکونو ترسره کولو لپاره اړین وخت وي. عموما، د بریښنالیک پوښتنلیک په دې ترتیب کې ترسره کیږي: د بریښنالیک لیکونه، ځوابونو ته انتظار کول، او تایید لیږل (Fowler 1988، Bainbridge 1989). په دې توګه، ټول وخت ممکن د مخامخ مرکو یا تلیفون مرکو لپاره اړین وخت څخه ډیر وي. په هرصورت، ټول وخت دمخه پیژندل کیدی شي (Fowler 1988, Denscombe 1998). د شخصي مرکو په ترسره کولو کې مصرف شوي وخت مخکې نه پیژندل کیدی ځکه چې دا د مرکې څخه مرکې ته توپیر لري (Fowler 1988). د تلیفون مرکې د بریښنالیک پوښتنلیکونو او شخصي مرکو په پرتله ګړندي کیدی شي مګر د ځینې خلکو د نه شتون له امله لوړ بې ځوابه نرخ لري (Fowler 1988). برسیره پردې، د تلیفون مرکې عموما د پوښتنو په نسبتا لنډ لیست پورې محدود دي (Bainbridge 1989).

د لیږل شوي پوښتنلیک بله ضعف د لوړ غیر ځواب نرخ دی (Fowler 1988، Bainbridge 1989، Neuman 1994). په هرصورت، د دې مطالعې سره د یو باوري معلوماتو ذخیره کولو موسسې (د بیلګې په توګه TDWI) (Bainbridge 1989, Neuman 1994) سره یوځای کولو سره د مخنیوي اقدامات ترسره شوي، کوم چې غیر ځواب ورکوونکو ته دوه یادداشت لیکونه وړاندې کوي (Fowler 1988, Neuman 1994) او یو اضافي لیک هم پکې شامل دی. د مطالعې موخه (نیومن 1994).

3.4.2. د تحلیل واحد

د دې مطالعې موخه د معلوماتو د ذخیره کولو پلي کولو او د آسټرالیا په سازمانونو کې د هغې کارولو په اړه د معلوماتو ترلاسه کول دي. د هدف نفوس ټول آسټرالیا سازمانونه دي چې پلي شوي، یا پلي کوي، i د ډاټا ګودام. بیا انفرادي سازمانونه راجستر کیږي. پوښتنلیک هغو سازمانونو ته لیږل شوی و چې په خپلولو کې لیوالتیا لري د ډاټا ګودام. دا میتود ډاډ ورکوي چې راټول شوي معلومات د هر ګډون کونکي سازمان ترټولو مناسبو سرچینو څخه راځي.

3.4.3. د سروې نمونه

د سروې د ګډون کوونکو د بریښنالیک لیست د TDWI څخه ترلاسه شوی. له دې لیست څخه، 3000 آسټرالیا سازمانونه د نمونې لپاره د اساس په توګه غوره شوي. یو تعقیبي لیک چې د پروژې او د سروې هدف تشریح کوي، د ځواب فورمه او د بشپړ شوي پوښتنلیک بیرته راستنیدو لپاره د مخکې تادیه شوي لفافې سره یوځای نمونې ته لیږل شوي. د 3000 سازمانونو څخه، 198 موافقه وکړه چې په څیړنه کې برخه واخلي. د دې ډول لږ شمیر غبرګون تمه کیده دټو د آسټرالیا لوی شمیر سازمانونه چې بیا یې په خپلو سازمانونو کې د معلوماتو ذخیره کولو ستراتیژي منلې یا یې منلې وه. په دې توګه، د دې مطالعې لپاره هدف شوي نفوس یوازې 198 سازمانونه لري.

3.4.4. د پوښتنلیک منځپانګې

د پوښتنلیک ډیزاین د موناش ډیټا ګدام کولو ماډل پراساس و (په 2.3 برخه کې دمخه بحث شوی). د پوښتنلیک منځپانګه د ادبیاتو بیاکتنې پر بنسټ والړ وه چې په 2 څپرکي کې وړاندې شوي. د پوښتنلیک یوه کاپي د سروې برخه والو ته لیږل شوي په ب ضمیمه کې موندل کیدی شي. پوښتنلیک له شپږو برخو څخه جوړ شوی، چې د پوښښ شوي ماډل مرحلې تعقیبوي. لاندې شپږ پراګرافونه په لنډ ډول د هرې برخې محتويات لنډوي.

A برخه: د سازمان په اړه اساسي معلومات
پدې برخه کې د ګډون کونکو سازمانونو پروفایل پورې اړوند پوښتنې شتون لري. سربیره پردې، ځینې پوښتنې د ګډون کونکي د معلوماتو ذخیره کولو پروژې وضعیت پورې اړه لري. محرم معلومات لکه د سازمان نوم د سروې په تحلیل کې نه دی افشا شوی.

B برخه: پیل
پدې برخه کې پوښتنې د ډیټا ګدام په پیل کولو پورې اړه لري. د پروژې د پیل کونکو، سپانسرانو، اړین مهارتونو او پوهې، د معلوماتو ذخیره کولو پراختیا اهدافو او د پای کاروونکو توقعاتو په اړه پوښتنې پوښتل شوي.

برخه C: ډیزاین
پدې برخه کې د پلان کولو فعالیتونو پورې اړوند پوښتنې شتون لري د ډاټا ګودام. په ځانګړې توګه، پوښتنې د پلي کولو ساحه، د پروژې موده، د پروژې لګښت او د لګښت / ګټې تحلیل په اړه وې.

D برخه: پراختیا
په پرمختیایي برخه کې د پرمختیایي فعالیتونو په اړه پوښتنې شتون لري د ډاټا ګودام: د پای کارونکي اړتیاو ټولګه، د سرچینې datiد منطقي ماډل datiپروټوټایپونه، د ظرفیت پالن جوړونه، تخنیکي جوړښتونه او د معلوماتو د ذخیره کولو پراختیا وسیلو انتخاب.

برخه E: عملیات
د عملیاتو او پراخیدو پورې اړوند عملیاتي پوښتنې د ډاټا ګوداملکه څنګه چې دا د پراختیا په بل پړاو کې وده کوي. هلته د معلوماتو کیفیتد تازه کولو ستراتیژۍ datiد datiد اندازه کولو وړتیا د ډاټا ګودام او امنیتي مسایل د ډاټا ګودام د پوښتل شویو پوښتنو ډولونو څخه وو.

برخه F: پراختیا
پدې برخه کې د کارولو پورې اړوند پوښتنې شتون لري د ډاټا ګودام د پای کاروونکو لخوا. څیړونکی د دې موخې او افادیت سره علاقه درلوده د ډاټا ګودامد بیاکتنې او روزنې ستراتیژۍ تصویب شوي او د کنټرول ستراتیژي د ډاټا ګودام منل

3.4.5. د غبرګون کچه

که څه هم د بریښنالیک سروې د ټیټ غبرګون نرخ درلودو له امله نیوکه کیږي، د بیرته راستنیدو نرخ زیاتولو لپاره ګامونه اخیستل شوي (لکه څنګه چې پورته په 3.4.1 برخه کې بحث شوی). د ځواب نرخ اصطلاح د یوې ځانګړې سروې نمونې کې د خلکو سلنه ته اشاره کوي چې پوښتنلیک ته ځواب ورکوي (Denscombe 1998). د دې مطالعې لپاره د ځواب نرخ محاسبه کولو لپاره لاندې فورمول کارول شوی و:

د هغو کسانو شمیر چې ځواب یې ورکړ
د ځواب اندازه = ———————————————————————– X 100 ټولټال پوښتنلیکونه لیږل شوی

3.4.6. ازموینه پیلوټ

مخکې له دې چې پوښتنلیک نمونې ته واستول شي، پوښتنې د پیلوټ آزموینې په ترسره کولو سره ازمول شوي، لکه څنګه چې د لک او روبین (1987)، جیکسن (1988)، او ډی واوس (1991) لخوا وړاندیز شوی. د ازمایښتي ازمایښتونو هدف د هر ډول عجیب، مبهم څرګندونو او تشریح کولو ستونزمن پوښتنو څرګندول دي، د هر ډول تعریفونو او اصطلاحاتو کارول روښانه کول، او د پوښتنلیک بشپړولو لپاره د نږدې وخت پیژندلو لپاره (واروک او لیینجر 1975، جیکسن 1988، سالنټ او دلمان 1994). ازمایښتي آزموینې د مضامینو په غوره کولو سره ترسره شوې چې د وروستیو مضامینو سره ورته ځانګړتیاوې لري، لکه څنګه چې د ډیوس ای لخوا وړاندیز شوی. Cosenza (۱۹۹۳). په دې څیړنه کې، د معلوماتو ذخیره کولو شپږ مسلکیان د ازمایښتي مضامینو په توګه وټاکل شول. د هر پیلوټ ازموینې وروسته، اړین سمونونه ترسره شوي. د ترسره شوي ازمایښتي ازموینو څخه، برخه اخیستونکو د پوښتنلیک وروستۍ نسخه بیا تنظیم او بیا تنظیم کولو کې مرسته وکړه.

3.4.7. د تحلیل میتودونه Dati

I dati د سروې ډاټا د تړل شوي پوښتنلیکونو څخه راټول شوي د SPSS په نوم د احصایوي سافټویر کڅوړې په کارولو سره تحلیل شوي. ډیری ځوابونه د توضیحي احصایو په کارولو سره تحلیل شوي. یو شمیر پوښتنلیکونه نیمګړی راستانه شوی. دا په ډیر احتیاط سره درملنه شوي ترڅو ډاډ ترلاسه شي چې i dati ورکیدل د معلوماتو د ننوتلو غلطیو پایله نه وه، مګر دا چې پوښتنې د راجستر کونکي لپاره مناسبې نه وې، یا راجستر کونکي پریکړه وکړه چې یو یا ډیرو ځانګړو پوښتنو ته ځواب ورنکړي. دا ورک شوي ځوابونه د ډیټا پارس کولو پرمهال له پامه غورځول شوي dati او د '-9' په توګه کوډ شوي ترڅو د تحلیل پروسې څخه د دوی ایستل یقیني کړي.

د پوښتنلیک په چمتو کولو کې، تړل شوي پوښتنې د هر انتخاب لپاره د شمیرې په ټاکلو سره مخکې له مخکې کوډ شوي. بیا شمیره د روزنې لپاره کارول کیده dati د تحلیل په جریان کې (Denscombe 1998، Sapsford او Jupp 1996). د بیلګې په توګه، د B برخې په 1 پوښتنه کې شپږ اختیارونه لیست شوي وو: د مدیرانو بورډ، لوړ پوړی اجرایوي، د معلوماتي ټکنالوجۍ څانګه، د سوداګرۍ واحد، مشاورین او نور. په دوسیه کې dati د SPSS لپاره، یو متغیر د 'پروژې ابتکار' لپاره رامینځته شوی، د شپږ ارزښت لیبلونو سره: '1' د 'بورډ' لپاره، '2' د 'لوړ اجرایوي' لپاره، او داسې نور. په ځینو تړلو پوښتنو کې د لیکرټین پیمانه کارول هم د SPSS ته د ورته شمیري ارزښتونو په کارولو سره د اسانه پیژندنې لپاره اجازه ورکوي. د غیر بشپړ ځوابونو پوښتنو لپاره، کوم چې په دوه اړخیزه توګه ځانګړي نه وو، هر انتخاب د دوه ارزښت لیبلونو سره د واحد متغیر په توګه چلند شوی: '1' د 'چیک شوي' لپاره او '2' د 'غیر چیک شوي' لپاره.

خلاصې پوښتنې د تړلو پوښتنو څخه په توپیر سره چلند شوي. د دې پوښتنو ځوابونه په SPSS کې ندي داخل شوي. پرځای یې، دوی د لاس په واسطه تحلیل شوي. د دې ډول پوښتنې کارول اجازه ورکوي چې په آزاده توګه د ځواب ورکوونکو نظرونو او شخصي تجربو په اړه معلومات ترلاسه کړي (Bainbridge 1989, Denscombe 1998). د امکان په صورت کې، د ځوابونو طبقه بندي شوې.

د تحلیل لپاره datiد ساده احصایوي تحلیل میتودونه کارول کیږي، لکه د ځوابونو فریکونسۍ، منځنۍ، معیاري انحراف او منځنی (Argyrous 1996, Denscombe 1998).
د ګاما ازموینه د اتحادیې ترمینځ د کمیتي اقداماتو ترلاسه کولو لپاره ترسره شوې dati ordinals (Norusis 1983، Argyrous 1996). دا ازموینې مناسبې وې ځکه چې کارول شوي عادي پیمانې ډیری کټګورۍ نه درلودې او په جدول کې ښودل کیدی شي (Norusis 1983).

3.5 لنډیز

په دې څپرکي کې، د څیړنې میتودولوژي او ډیزاین د دې څیړنې لپاره غوره شوی.

د یوې ځانګړې مطالعې لپاره د څیړنې ترټولو مناسب میتود غوره کول اړین دي
د یو شمیر قواعدو په پام کې نیولو سره، د څیړنې نوعیت او ډول، او همدارنګه د هرې ممکنه طریقې وړتیاوې او ضعفونه (Jenkins 1985، Benbasat et al. 1097، Galliers and Land 1987، Yin 1989، Hamilton and ives 1992، Galliers. 1992، نیومن 1994). په آسټرالیا کې د ډیټا ګودام کولو په اړه د موجوده پوهې او تیورۍ نشتوالي ته په پام سره، دا څیړنیزه څیړنه د استرالیا د سازمانونو د تجربو د سپړلو لپاره د سپړنې وړتیا سره د تشریحي څیړنې میتود غوښتنه کوي. د څیړنې غوره شوی میتود د آسټرالیا سازمانونو لخوا د ډیټا ګدام کور کولو مفهوم د پلي کولو په اړه د معلوماتو راټولولو لپاره غوره شوی و. د پوستي پوښتنلیک د راټولولو تخنیک په توګه غوره شوی dati. د څیړنې میتود او راټولولو تخنیک لپاره دلیلونه dati انتخابونه به په دې فصل کې وړاندې شي. سربیره پردې، د تحلیل واحد، کارول شوي نمونې، د ځوابونو سلنه، د پوښتنلیک منځپانګې، د پوښتنلیک مخکې ازموینې او د تحلیل میتود په اړه بحث وشو. dati.

ډیزاین کول a د ډیټا ګودام:

د ادارې اړیکو او ابعادي ماډلینګ ترکیب

لنډیز
ذخیره i dati د ډیری سازمانونو لپاره یوه لویه ستونزه ده. د ګودامونو په پراختیا کې یوه اساسي ستونزه dati دا د هغه ډیزاین دی.
نقاشي باید په کې د مفاهیمو کشف ملاتړ وکړي د ډاټا ګودام د میراث سیسټم او نورو سرچینو ته dati او همدارنګه په پلي کولو کې اسانه پوهه او موثریت د ډاټا ګودام.
د ګودام ادبیاتو ډیره برخه dati د ډیزاین استازیتوب کولو لپاره د ادارې اړیکو ماډلینګ یا ابعادي ماډلینګ کارولو وړاندیز کوي د ډاټا ګودام.
په دې مقاله کې موږ وښایه چې څنګه دواړه نمایشونه د ډیزاین لپاره په یوه طریقه کې یوځای کیدی شي د ډاټا ګودام. کارول شوی طریقه په سیستماتیک ډول ده

د قضیې مطالعې کې معاینه شوي او د مسلکیانو سره په یو شمیر مهم اغیزو کې پیژندل شوي.

د معلوماتو ذخیره کول

Un د ډاټا ګودام دا معمولا د "موضوع پر بنسټ، مدغم، د وخت متغیر، او د مدیریت د پریکړو په ملاتړ کې د معلوماتو بې ثباته ټولګه" په توګه تعریف شوي (Inmon and Hackathorn, 1994). د موضوع پر بنسټ او یو ځای شوی دا په ګوته کوي چې د د ډاټا ګودام د دې لپاره ډیزاین شوی چې د میراث سیسټمونو فعال سرحدونو څخه تیر شي ترڅو د یو مدغم لید وړاندیز وکړي dati.
د وخت توپیر د ویډیو تاریخي یا د وخت لړۍ طبیعت پورې اړه لري dati په یوه د ډاټا ګودام، کوم چې د رجحاناتو تحلیل کولو توان ورکوي. غیر بې ثباته په ګوته کوي چې د د ډاټا ګودام دا په دوامداره توګه نه تازه کیږي لکه a ډیټابیس د OLTP. بلکه دا د وخت په تیریدو سره تازه کیږي dati د داخلي او بهرنیو سرچینو څخه. د د ډاټا ګودام دا په ځانګړي ډول د بشپړتیا او عملیاتي فعالیت تازه کولو پرځای د څیړنې لپاره ډیزاین شوی.
د ذخیره کولو مفکوره i dati نوې نه ده، دا د مدیریت یو له موخو څخه و dati د شپیتو کلونو راهیسې (Il Martin، 1982).
I د ډاټا ګودام دوی زیربنا وړاندې کوي dati د مدیریت ملاتړ سیسټمونو لپاره. د مدیریت مالتړ سیسټمونه د پریکړې ملاتړ سیسټمونه (DSS) او د اجرایوي معلوماتو سیسټمونه (EIS) شامل دي. DSS د کمپیوټر پر بنسټ د معلوماتو سیسټم دی چې د پروسې ښه کولو او په پایله کې د انسان پریکړې کولو لپاره ډیزاین شوی. EIS عموما د تحویلي سیسټم دی dati کوم چې د سوداګرۍ مسؤلینو ته وړتیا ورکوي چې په اسانۍ سره لید ته لاسرسی ومومي dati.
د عمومي معمارۍ د ډاټا ګودام رول په ګوته کوي د ډاټا ګودام د مدیریت په ملاتړ کې. د زیربنا وړاندیز کولو سربیره dati د EIS او DSS لپاره، al د ډاټا ګودام دا مستقیم د پوښتنو له لارې لاسرسی کیدی شي. د dati په کې شامل دي د ډاټا ګودام د مدیریت معلوماتو اړتیاو د تحلیل پراساس دي او د دریو سرچینو څخه ترلاسه کیږي: داخلي میراث سیسټمونه، د ځانګړي هدف ډیټا نیول سیسټمونه او د بهرنیو معلوماتو سرچینې. د dati په داخلي میراثي سیسټمونو کې دوی په مکرر ډول بې کاره ، متضاد ، د ټیټ کیفیت لرونکي وي ، او په مختلف شکلونو کې زیرمه شوي وي نو دوی باید پخلا شي او پاک شي مخکې لدې چې دوی ته پورته شي.

د ډاټا ګودام (Inmon، 1992؛ McFadden، 1996). د dati د ذخیره کولو سیسټمونو څخه dati اډ هاک او د سرچینو څخه dati خارجي اکثرا د لوړولو (تازه کولو، بدلولو) لپاره کارول کیږي i dati د میراث سیسټمونو څخه.

د پراختیا لپاره ډیری مجبوره دلیلونه شتون لري د ډاټا ګودامپه کوم کې چې د لا زیاتو معلوماتو د اغیزمنې کارونې له لارې د تصمیم نیولو ښه کول شامل دي (Ives 1995)، په ټولو چارو باندې د تمرکز لپاره مالتړ (Graham 1996)، او د پریکړې کولو لګښتونو کمول dati د EIS او DSS لپاره (ګراهام 1996، McFadden 1996).

یوه وروستي تجربه لرونکي مطالعه وموندله، په اوسط ډول، د i لپاره د پانګونې بیرته راستنیدنه د ډاټا ګودام له دریو کلونو وروسته 401٪ (ګراهام، 1996). په هرصورت، د نورو تجربوي مطالعاتو د ډاټا ګودام د پام وړ ستونزې وموندلې پشمول د ګټو په اندازه کولو او تخصیص کې ستونزې، د واضح هدف نشتوالی، د ذخیره کولو پروسې د اندازې او پیچلتیا کموالی datiپه ځانګړې توګه د سرچینو او د پاکولو په اړه dati. ذخیره i dati د مدیریت ستونزې د حل په توګه ګڼل کیدی شي dati د سازمانونو ترمنځ. د لاسوهنې dati د یوې ټولنیزې سرچینې په توګه دا د ډیرو کلونو لپاره په ټوله نړۍ کې د معلوماتو سیسټمونو اداره کولو کې یو له مهمو ستونزو څخه پاتې دی (Brancheau et al. 1996, Galliers et al. 1994, Niederman et al. 1990, Pervan 1993).

د شتمنیو مدیریت لپاره یوه مشهوره تګلاره dati په اتيايمه لسيزه کې د يو موډل پرمختګ و dati ټولنیز ماډل dati ټولنیز ډیزاین شوی ترڅو د نوي غوښتنلیک سیسټمونو پراختیا لپاره یو باثباته اساس وړاندې کړي e ډیټابیس او د میراث سیسټمونو بیا رغونه او ادغام (Brancheau et al.

1989، Goodhue et al. 1988:1992، کیم او ایوریسټ 1994). په هرصورت، د دې طریقې سره ډیری ستونزې شتون لري، په ځانګړې توګه، د هر کار پیچلتیا او لګښت، او د پام وړ پایلو ترلاسه کولو لپاره اوږد وخت ته اړتیا لري (Beynon-Davies 1994, Earl 1993, Goodhue et al. 1992, Periasamy 1994, Shanks 1997. ).

Il د ډاټا ګودام دا یو جلا ډیټابیس دی چې د میراث ډیټابیسونو سره یوځای شتون لري پرځای یې دوی بدلوي. له همدې امله دا تاسو ته اجازه درکوي د مدیریت لارښوونه وکړئ dati او د میراثي سیسټمونو د قیمتي بیا رغونې څخه مخنیوی وکړئ.

د ډیټا ډیزاین ته موجوده تګلارې

ویروس

د جوړولو او بشپړولو پروسه a د ډاټا ګودام باید د دودیز سیسټمونو د پراختیا د ژوند دورې پر ځای د تکامل پروسې په توګه ډیر پوه شي (ډیسیو, 1995, Shanks, O'Donnell او Arnott 1997a). په یوه پروژه کې ډیری پروسې شاملې دي د ډاټا ګودام لکه ابتکار، مهال ویش؛ هغه معلومات چې د شرکت مدیرانو څخه غوښتل شوي اړتیاو څخه ترلاسه شوي؛ سرچینې، بدلونونه، پاکول dati او د میراث سیسټمونو او نورو سرچینو څخه همغږي کول dati; د تحویلي سیسټمونه د پراختیا لاندې دي؛ څارنه د ډاټا ګودام; او د تکامل پروسې او د جوړولو بې حسي د ډاټا ګودام (Stinchi, O'Donnell and Arnott 1997b). په دې ژورنال کې، موږ تمرکز کوو چې څنګه i dati د دې نورو پروسو په شرایطو کې ساتل کیږي. د ویډیو جوړښت لپاره یو شمیر وړاندیز شوي لارې شتون لري د ډاټا ګودام په ادبیاتو کې (Inmon 1994، Ives 1995، Kimball 1994، McFadden 1996). د دې میتودونو څخه هر یو د دوی د ځواک او ضعف تحلیل سره لنډه کتنه لري.

د Inmon's (1994) لپاره چلند د ډیټا ګودام ډيزاين

انمون (1994) د ډیزاین لپاره څلور تکراري مرحلې وړاندیز کړې د ډاټا ګودام (شکل 2 وګورئ). لومړی ګام د ټیمپلیټ ډیزاین کول دي dati ټولنیز پوهیدل چې څنګه زه dati د فرعي ویشلو له لارې د یوې ادارې دننه په فعاله برخو کې مدغم کیدی شي dati په سیمو کې ذخیره کول. ماډل dati دا د ذخیره کولو لپاره جوړ شوی dati د پریکړې کولو پورې اړوند، په شمول dati تاریخي، او شامل دي dati کم شوي او راټول شوي. دوهم ګام د پلي کولو لپاره د موضوع ساحې پیژندل دي. دا د یو ځانګړي سازمان لخوا ټاکل شوي لومړیتوبونو پراساس دي. په دریم ګام کې د انځور جوړول شامل دي ډیټابیس د موضوع ساحې لپاره، د مناسبې کچې د کثافاتو په شمول ځانګړې پاملرنه وکړئ. انمون د وجود او اړیکو ماډل کارولو وړاندیز کوي. څلورم ګام د سرچینې سیسټمونو پیژندل دي dati د نیولو، پاکولو او فارمیټ لپاره د بدلون پروسې ته اړتیا او پراختیا ورکول dati.

د انمون چلند ځواک دا دی چې ماډل دی dati ټولنیز د ادغام لپاره اساس وړاندې کوي dati د سازمان دننه او پالن جوړونه د تکراري پراختیا لپاره ملاتړ کوي د ډاټا ګودام. د دې نیمګړتیاوې د ماډل ډیزاین کولو ستونزمن او لګښت دی dati ټولنیز، د ادارو او اړیکو ماډلونو په پوهیدو کې مشکل چې په دواړو ماډلونو کې کارول کیږي dati ټولنیز او د هغه dati د موضوع ساحې، او مناسبیت لخوا زیرمه شوي dati د نقاشۍ څخه د ډاټا ګودام د جوړولو لپاره ډیټابیس اړونده مګر د دې لپاره نه ډیټابیس څو اړخیز

Ives' (1995) ته لاره د ډیټا ګودام ډيزاين

Ives (1995) د معلوماتو سیسټم ډیزاین کولو لپاره څلور مرحلې طریقې وړاندیز کوي کوم چې د هغه په ​​​​دې باور دی چې د ډیزاین لپاره پلي کیږي. د ډاټا ګودام (شکل 3 وګورئ). دا طریقه د معلوماتو سیسټمونو پراختیا لپاره د معلوماتي انجنیري پر بنسټ خورا ډیره ده (مارټین 1990). لومړی ګام ستاسو اهداف، بریالیتوب او مهم عوامل، او د فعالیت کلیدي شاخصونه ټاکل دي. کلیدي سوداګریزې پروسې او اړین معلومات موډل شوي ترڅو موږ موډل ته ورسوي dati ټولنیز دوهم ګام د تعریف شوي جوړښت رامینځته کول شامل دي dati په ساحه کې ساتل ډیټابیس di د ډاټا ګودام، د ټیکنالوژۍ برخې چې اړین دي ، د تنظیمي ملاتړ سیټ د پلي کولو او کار کولو لپاره اړین دي د ډاټا ګودام. دریم ګام کې د اړین سافټویر کڅوړو او وسیلو انتخاب شامل دی. څلورم ګام د تفصیل ډیزاین او ساختمان دی د ډاټا ګودام. Ives دا پلورنځي یادونه کوي dati دا یو محدود تکراري پروسه ده.

د Ives کړنلارې ځواک د معلوماتو اړتیاو ټاکلو لپاره د تخنیکي مشخصاتو کارول دي، د ادغام مالتړ لپاره د جوړښت شوي پروسې کارول. د ډاټا ګودامد مناسب هارډویر او سافټویر انتخاب، او د ډیری نمایندګیو تخنیکونو کارول د ډاټا ګودام. د هغې نیمګړتیاوې په پیچلتیا کې شامل دي. په نورو کې د ډیری کچو وده کول شامل دي ډیټابیس all'interno del د ډاټا ګودام په مناسب وخت او لګښت کې.

د کیمبال (1994) چلند ته د ډیټا ګودام ډيزاين

کیمبال (1994) د ډیزاین کولو لپاره پنځه تکراري مرحلې وړاندیز کړې د ډاټا ګودام (شکل 4 وګورئ). د هغه چلند په ځانګړې توګه د سولو انځور کولو ته وقف شوی دی د ډاټا ګودام او د ابعادي ماډلونو کارولو په اړه د ادارې او اړیکو ماډلونو ته ترجیح ورکول. کیمبال دا ابعادي ماډلونه تحلیلوي ځکه چې دا د سوداګرۍ مشرانو لپاره د سوداګرۍ پوهیدل اسانه دي ، دا خورا مؤثره ده کله چې د پیچلو مشورو سره معامله وکړئ ، او د ډیزاین ډیزاین. ډیټابیس فزیکي ډیر اغیزمن دی (کیمبال 1994). کیمبال مني چې وده کول a د ډاټا ګودام تکراري ده، او دا د ډاټا ګودام جلا شوي د ویش له لارې د عام ابعادو جدولونو کې مدغم کیدی شي.

لومړی ګام دا دی چې د ځانګړي موضوع ساحه وپیژني ترڅو بشپړ شي. په دوهم او دریم پړاو کې د ابعادي شکل جوړول شامل دي. په دوهم ګام کې اقدامات د موضوع په ساحه کې د علاقې وړ شیان پیژني او د حقیقت په جدول کې یې ګروپ کوي. د مثال په توګه، د پلور موضوع ساحه کې د ګټو اقدامات ممکن د پلور شوي توکو مقدار او ډالر د پلور اسعارو په توګه شامل وي. په دریم ګام کې د ابعادو پیژندل شامل دي کوم چې هغه لارې دي چې حقایق په ډله ایزه توګه تنظیم کیدی شي. د پلور موضوع ساحه کې، اړونده ابعاد ممکن توکي، موقعیت، او د وخت موده شامل وي. د حقیقت جدول څو اړخیزه کلیدي لري ترڅو دا د هر ابعاد جدول سره وصل کړي او په عمومي ډول خورا لوی شمیر حقایق لري. په مقابل کې، د ابعاد جدولونه د ابعادو او نورو ځانګړتیاو په اړه توضیحي معلومات لري چې د حقایقو ګروپ کولو لپاره کارول کیدی شي. وړاندیز شوی اړوند حقیقت او ابعاد جدول هغه څه جوړوي چې د هغې د شکل له امله د ستوري سکیما په نوم یادیږي. څلورم ګام د الف جوړول شامل دي ډیټابیس څو اړخیزه د ستوري نمونې بشپړولو لپاره. وروستی ګام د سرچینې سیسټمونو پیژندل دي dati د نیولو، پاکولو او فارمیټ لپاره د بدلون پروسې ته اړتیا او پراختیا ورکول dati.

د کیمبال د تګلارې پیاوړتیا د i استازیتوب لپاره د ابعادي ماډلونو کارول شامل دي dati زیرمه شوی کوم چې د پوهیدو اسانه کوي او د اغیزمن فزیکي ډیزاین لامل کیږي. یو ابعادي ماډل چې په اسانۍ سره دواړه سیسټمونه کاروي ډیټابیس اړونده کیدی شي بشپړ یا سیسټمونه وي ډیټابیس څو اړخیز د دې نیمګړتیاو کې د ځینې تخنیکونو نشتوالی شامل دي ترڅو د ډیری ستوري سکیمونو پلان کولو یا ادغام کې اسانتیا رامینځته کړي. د ډاټا ګودام او په یوه ابعادي ماډل کې د خورا غیر نورمال شوي جوړښت څخه د ډیزاین کولو مشکل a dati په میراثي سیسټمونو کې.

مکفډن (1996) ډیټا ته چلند د ګودام ډیزاین

McFadden (1996) د انځور کولو لپاره پنځه مرحلې طریقې وړاندیز کوي د ډاټا ګودام (5 شکل وګورئ).
د هغه تګلاره د ادبیاتو څخه د نظریاتو په ترکیب ولاړه ده او د یو واحد په ډیزاین تمرکز کوي د ډاټا ګودام. په لومړي ګام کې د اړتیاو تحلیل شامل دي. پداسې حال کې چې تخنیکي مشخصات ندي ټاکل شوي، د مک فاډن یادښتونه ادارې پیژني dati مشخصات او د هغوی ځانګړتیاوې، او د اړتیاو د نیولو لپاره لوستونکي واټسن او فرولیک (1993) ته راجع کوي.
په دویمه مرحله کې، د ادارې اړیکو ماډل د دې لپاره چمتو شوی د ډاټا ګودام او بیا د شرکت مسؤلینو لخوا تایید شوی. په دریم ګام کې د میراث سیسټمونو او د بهرنیو سرچینو څخه نقشه ټاکل شامل دي د ډاټا ګودام. په څلورم ګام کې د پراختیا، ځای پرځای کولو او همغږي کولو پروسې شاملې دي dati عایده د ډاټا ګودام. په وروستي مرحله کې، د سیسټم تحویل د کاروونکي انٹرفیس باندې ټینګار سره رامینځته شوی. مک فاډن یادونه کوي چې د انځور کولو پروسه عموما تکراري ده.

د مک فاډن د تګلارې پیاوړتیا د اړتیاوو په ټاکلو کې د سوداګرۍ مشرانو ښکیلتیا او همدارنګه د سرچینو اهمیت دی. datiد دوی پاکول او راټولول. د هغې نیمګړتیاوې د یوې لویې پروژې د ویشلو لپاره د پروسې نشتوالی دی د ډاټا ګودام په ډیری مدغم مرحلو کې، او هلته

په ډیزاین کې کارول شوي د وجود او اړیکو ماډلونو په پوهیدو کې ستونزه د ډاټا ګودام.

موږ یوازې د هغه نږدې کسانو لخوا نه غوره کیږي چې موږ ته نږدې وي.