ڊيٽا گودام ۽ انٽرپرائز ريسورس پلاننگ | DWH ۽ ERP

آرڪائيو ڊيٽا مرڪزي: تاريخ اي ڊي ارتقا

90 جي ڏهاڪي ۾ ڪارپوريٽ ٽيڪنالاجي جا ٻه غالب موضوع هئا i ڊيٽا گودام ۽ ERP. هڪ ڊگهي وقت تائين اهي ٻه طاقتور وهڪرو ڪارپوريٽ آئي ٽي جا حصا رهيا آهن بغير ڪنهن چونڪ جي. ائين لڳندو هو ڄڻ ته اهي مادو ۽ ضد هئا. پر ٻنهي واقعن جي ترقي ناگزير طور تي انهن جي ٽڪراءَ جو سبب بڻي آهي. اڄ ڪمپنيون ان مسئلي کي منهن ڏئي رهيون آهن ته ڇا ڪجي ERP ۽ ڊيٽا گودام. اهو آرٽيڪل وضاحت ڪندو ته مسئلا ڪهڙا آهن ۽ انهن کي ڪيئن حل ڪيو وڃي ٿو ڪمپنين طرفان.

شروعات ۾…

شروعات ۾ اتي هو ڊيٽا گودام. ڊيٽا جي گودام اهو ٽرانزيڪشن پروسيسنگ ايپليڪيشن سسٽم کي منهن ڏيڻ لاء پيدا ٿيو. شروعاتي ڏينهن ۾ يادگار dati اهو صرف ٽرانزيڪشن پروسيسنگ ايپليڪيشنن لاءِ هڪ ضد نقطو هجڻ جو مطلب هو. پر اڄڪلهه اتي تمام گهڻو وڌيڪ نفيس نظارا آهن ته ڇا a ڊيٽا گودام. اڄ جي دنيا ۾ ڊيٽا گودام اهو هڪ ڍانچي ۾ داخل ڪيو ويو آهي جنهن کي ڪارپوريٽ انفارميشن فيڪٽري سڏيو وڃي ٿو.

ڪارپوريٽ انفارميشن فيڪٽري (سي آءِ ايف)

ڪارپوريٽ انفارميشن فئڪٽري ۾ معياري تعميراتي اجزا آهن: هڪ ڪوڊ انٽيگريشن ۽ ٽرانسفارميشن پرت جيڪا انٽيگريٽ ٿي dati جڏهن ته آئون dati اهي ايپليڪيشن ماحول کان ماحول جي ماحول ڏانهن منتقل ڪن ٿا ڊيٽا گودام ڪمپني جي؛ هڪ ڊيٽا گودام ڪمپني جي جتي dati تفصيلي ۽ مربوط مورخ. جي ڊيٽا گودام انٽرپرائز جو بنياد ڪم ڪري ٿو جنهن تي ماحول جا ٻيا سڀئي حصا تعمير ڪري سگھجن ٿا ڊيٽا گودام؛ هڪ آپريشنل ڊيٽا اسٽور (ODS). هڪ ODS هڪ هائبرڊ ساخت آهي جنهن ۾ ڪجهه پهلو شامل آهن ڊيٽا گودام ۽ OLTP ماحول جا ٻيا پهلو؛ ڊيٽا مارٽس، جتي مختلف شعبن جا پنهنجا نسخا هوندا ڊيٽا گودام؛ هڪ ڊيٽا گودام تحقيق جتي ڪمپني جا سوچيندڙ پنهنجا 72-ڪلاڪ سوال پيش ڪري سگھن ٿا، جنهن تي ڪو به نقصانڪار اثر نه پوي. ڊيٽا گودام؛ ۽ هڪ ويجھي ليڪ ياداشت، جنهن ۾ dati پراڻي ۽ dati بلڪ تفصيل سستي تي محفوظ ڪري سگھجي ٿو.

ڪٿي آهي ERP سان گڏ ڪارپوريٽ انفارميشن فيڪٽري

ERP ٻن هنڌن تي ڪارپوريٽ انفارميشن فيڪٽري سان ضم ٿي. بنيادي طور تي بنيادي طور تي ايپليڪيشن جيڪا مهيا ڪري ٿي i dati جي درخواست جي ڊيٽا گودام. ان صورت ۾ آء dati، ٽرانزيڪشن جي عمل جي ضمني پراڊڪٽ جي طور تي ٺاهيل، ضم ٿيل ۽ لوڊ ٿيل آهن ڊيٽا گودام ڪمپني جي. ERP ۽ CIF جي وچ ۾ ٻيو لنڪ ODS آهي. درحقيقت، ڪيترن ئي ماحولن ۾ ERP هڪ کلاسک ODS طور استعمال ڪيو ويندو آهي.

صورت ۾ ERP هڪ بنيادي ايپليڪيشن طور استعمال ڪيو ويو آهي، ساڳئي ERP پڻ CIF ۾ ODS طور استعمال ڪري سگهجي ٿو. ڪنهن به صورت ۾، جيڪڏهن ERP ٻنهي ڪردارن ۾ استعمال ٿيڻ گهرجي، اتي ٻنهي ادارن جي وچ ۾ واضح فرق هجڻ گهرجي. ٻين لفظن ۾، جڏهن ERP بنيادي ايپليڪيشن ۽ ODS جو ڪردار ادا ڪري ٿو، ٻن تعميراتي ادارن کي فرق ڪرڻ گهرجي. جيڪڏهن ERP جو هڪ واحد عمل هڪ ئي وقت ٻنهي ڪردارن کي پورو ڪرڻ جي ڪوشش ڪري ٿو ته لازمي طور تي ان ڍانچي جي ڊيزائن ۽ ان تي عمل ڪرڻ ۾ مسئلا پيدا ٿيندا.

الڳ الڳ ODS ۽ بنيادي ايپليڪيشنون

اهڙا ڪيترائي سبب آهن جيڪي تعميراتي اجزاء جي ورهاڱي جي ڪري رهيا آهن. شايد هڪ فن تعمير جي مختلف حصن کي الڳ ڪرڻ ۾ سڀ کان وڌيڪ ٻڌائڻ وارو نقطو اهو آهي ته فن تعمير جي هر جزو کي پنهنجي نظر آهي. بيس لائين ايپليڪيشن ODS کان مختلف مقصد جي خدمت ڪري ٿي. اوورليپ ڪرڻ جي ڪوشش ڪريو

ODS جي دنيا تي هڪ بيس لائين ايپليڪيشن ڏيک يا ان جي برعڪس ڪم ڪرڻ جو هڪ مناسب طريقو ناهي.

نتيجي طور، CIF ۾ ERP جو پهريون مسئلو تصديق ڪرڻ آهي ته ڇا بيس لائين ايپليڪيشنن ۽ ODS جي وچ ۾ فرق آهي.

ڪارپوريٽ ۾ ڊيٽا ماڊلز انفارميشن فيڪٽري

CIF فن تعمير جي مختلف حصن جي وچ ۾ هم آهنگي حاصل ڪرڻ لاء، اتي هڪ ماڊل هجڻ گهرجي dati. جي ماڊلز dati اهي فن تعمير جي مختلف حصن جي وچ ۾ هڪ ڪڙي جي طور تي ڪم ڪن ٿا جهڙوڪ بيس لائين ايپليڪيشنون ۽ ODS. جي ماڊلز dati اهي CIF جي مختلف تعميراتي حصن مان صحيح معني حاصل ڪرڻ لاءِ ”دانشور روڊ ميپ“ بڻجي ويندا آهن.

ھٿ ۾ ھٿ ۾ وڃڻ سان ھن خيال سان، خيال اھو آھي ته ھڪڙو ھڪڙو وڏو ۽ ھڪڙو نمونو ھئڻ گھرجي dati. ظاهر آهي ته هڪ نمونو هجڻ گهرجي dati هر هڪ اجزاء لاءِ ۽ ان کان علاوه مختلف ماڊلز کي ڳنڍڻ لاءِ هڪ معقول رستو هجڻ گهرجي. فن تعمير جو هر حصو - ODS، بيس لائين ايپليڪيشنون، ڊيٽا گودام ڪمپني جي، وغيره وغيره.. جي ضرورت آهي پنهنجي ماڊل جي dati. ۽ تنهنڪري اتي هڪ واضح تعريف هجڻ گهرجي ته اهي ماڊل ڪيئن آهن dati اهي هڪ ٻئي سان رابطي ۾ آهن.

منتقل I ڊيٽا ڊيٽا ۾ اي آر پي جو گودام

جيڪڏهن جي اصل dati هڪ بيس لائين ايپليڪيشن آهي ۽/يا هڪ ODS، جڏهن ERP داخل ڪري ٿو i dati نيل ڊيٽا گودام، هي داخل ٿيڻ لازمي آهي "گرينولرٽي" جي هيٺين سطح تي. صرف recap يا مجموعي i dati جيئن اهي ERP بيس لائين ايپليڪيشن مان نڪرندا آهن يا ERP ODS ڪرڻ صحيح ڪم ناهي. جي dati ۾ تفصيل جي ضرورت آهي ڊيٽا گودام ڊي ايس ايس جي عمل جو بنياد بڻائڻ لاء. اهڙو dati انهن کي ڊيٽا مارٽس ۽ ڳولا ذريعي ڪيترن ئي طريقن سان تبديل ڪيو ويندو ڊيٽا گودام.

جي حرڪت dati ERP بيس لائين ايپليڪيشن ماحول کان وٺي ڊيٽا گودام ڪمپني جو ڪم مناسب طور تي آرام سان ڪيو ويو آهي. هي حرڪت ERP ۾ تازه ڪاري يا تخليق کان تقريباً 24 ڪلاڪ ٿيندي آهي. جي هڪ "سست" تحريڪ هجڻ جي حقيقت dati نيل ڊيٽا گودام ڪمپني جي اجازت ڏئي ٿي dati ERP کان اچي رهيو آهي "آباد". هڪ دفعو آء dati بيس لائين ايپليڪيشن ۾ ذخيرو ٿيل آهن، پوء توهان محفوظ طور تي منتقل ڪري سگهو ٿا dati ڪمپني ۾ ERP جو. هڪ ٻيو مقصد جيڪو حاصل ڪري سگهجي ٿو "سست" تحريڪ جي مهرباني dati آپريشنل عملن ۽ ڊي ايس ايس جي وچ ۾ واضح حد بندي آهي. جي "تيز" تحريڪ سان dati DSS ۽ آپريشنل جي وچ ۾ لڪير مبهم رهي.

ايل موومينٽيو دي dati ERP جي ODS کان وٺي ڊيٽا گودام ڪمپني جو وقتي طور تي ڪيو ويندو آهي، عام طور تي هفتي يا مهيني. هن معاملي ۾، جي تحريڪ dati اهو پراڻن کي "صاف" ڪرڻ جي ضرورت تي ٻڌل آهي dati مورخ قدرتي طور، ODS تي مشتمل آهي i dati جيڪي ان کان بلڪل جديد آهن dati تاريخدانن ۾ مليا آهن ڊيٽا گودام.

جي حرڪت dati نيل ڊيٽا گودام اهو لڳ ڀڳ ڪڏهن به نه ڪيو ويو آهي "ٿلهي" (هڪ هول سيلر انداز ۾). ERP ماحول مان ٽيبل کي نقل ڪريو ڊيٽا گودام اهو مطلب نٿو رکي. ھڪڙو وڌيڪ حقيقي طريقو آھي منتخب ٿيل يونٽن کي منتقل ڪرڻ لاء dati. صرف dati جيڪي آخري اپڊيٽ کان تبديل ٿي ويا آهن ڊيٽا گودام اهي آهن جن ۾ منتقل ٿيڻ گهرجي ڊيٽا گودام. هڪ طريقو ڄاڻڻ جو ڪهڙو dati تبديل ٿي ويا آهن جڏهن کان آخري اپڊيٽ ڏسڻ لاءِ آهي جي ٽائم اسٽيمپس dati ERP ماحول ۾ مليو. ڊزائنر سڀني تبديلين کي چونڊيندو آهي جيڪي آخري تازه ڪاري کان وٺي آيا آهن. هڪ ٻيو طريقو استعمال ڪرڻ آهي تبديلي جي قبضي جي ٽيڪنالاجي dati. انهن ٽيڪنالاجي سان لاگز ۽ جرنل ٽيپ جو تجزيو ڪيو ويو آهي انهي جو اندازو لڳائڻ لاءِ ته ڪهڙا آهن dati ERP ماحول مان ان ڏانهن منتقل ڪيو وڃي ڊيٽا گودام. اهي ٽيڪنڪ بهترين آهن جيئن ته لاگ ۽ جرنل ٽيپ ERP فائلن مان پڙهي سگھجن ٿيون سواءِ ٻين ERP وسيلن تي وڌيڪ اثر جي.

ٻيون پيچيدگيون

CIF ۾ ERP مسئلن مان هڪ اهو آهي ته ڇا ٿئي ٿو ٻين ايپليڪيشن ذريعن يا اي dati ODS جو انهن کي حصو ڏيڻو پوندو ڊيٽا گودام پر اهي ERP ماحول جو حصو نه آهن. اي آر پي جي بند فطرت کي ڏنو ويو، خاص طور تي SAP، جي ٻاهرين ذريعن کان چابين کي ضم ڪرڻ جي ڪوشش dati مان dati جيڪي منتقل ٿيڻ وقت ERP مان ايندا آهن i dati نيل ڊيٽا گودام، اهو هڪ وڏو چئلينج آهي. ۽ ڇا واقعي امڪان آهن ته i dati اي آر پي ماحول کان ٻاهر ايپليڪيشنون يا ODS کي ضم ڪيو ويندو ڊيٽا گودام؟ امڪان اصل ۾ تمام وڏا آهن.

ڳوليو ڊيٽا ERP کان تاريخي

هڪ ٻيو مسئلو مون سان dati ERP جو اهو آهي جيڪو حاصل ڪرڻ جي ضرورت آهي dati تاريخدانن جي اندر ڊيٽا گودام. عام طور تي ڊيٽا گودام ضرورتون dati مورخ ۽ ERP ٽيڪنالاجي عام طور تي انهن کي ذخيرو نٿو ڪري dati تاريخي طور تي، گهٽ ۾ گهٽ ان حد تائين نه ته ان ۾ ضروري آهي ڊيٽا گودام. جڏهن ته وڏي مقدار ۾ dati لاگز ERP ماحول ۾ شامل ٿيڻ شروع ٿئي ٿو، انهي ماحول کي صاف ڪرڻ جي ضرورت آهي. مثال طور، فرض ڪريو a ڊيٽا گودام پنجن سالن سان لوڊ ٿيڻ گهرجي dati تاريخي جڏهن ته ERP انهن مان وڌ ۾ وڌ ڇهه مهينا رکي ٿي dati. جيستائين ڪمپنيءَ جو تعداد گڏ ڪرڻ لاءِ راضي ٿئي dati تاريخي طور تي جيئن وقت گذري ٿو، پوءِ اي آر پي کي استعمال ڪرڻ ۾ ڪو مسئلو ناهي ڊيٽا گودام. پر جڏهن ته ڊيٽا گودام وقت ۾ واپس وڃڻ گهرجي ۽ خدا کي وٺڻ گهرجي dati تاريخ جيڪا اڳ ۾ گڏ نه ڪئي وئي آهي ۽ ERP پاران محفوظ ڪئي وئي آهي، پوء ERP ماحول غير موثر ٿي ويندو آهي.

ERP ۽ METADATA

ERP بابت ٺاهڻ لاء هڪ ٻيو غور e ڊيٽا گودام ERP ماحول ۾ موجود ميٽاداٽا تي ھڪڙو آھي. جيئن ته ميٽاداٽا ERP ماحول مان منتقل ٿئي ٿي ڊيٽا گودام, metadata کي ساڳئي طريقي سان منتقل ڪيو وڃي. ان کان علاوه، ميٽاداٽ کي لازمي طور تي تبديل ڪيو وڃي فارميٽ ۽ ڍانچي ۾ بنيادي ڍانچي جي گهربل ڊيٽا گودام. آپريشنل ميٽاداٽا ۽ ڊي ايس ايس ميٽاداٽا جي وچ ۾ ھڪڙو وڏو فرق آھي. آپريشنل ميٽاداٽا گهڻو ڪري ڊولپر ۽ لاءِ آهي

پروگرامر ڊي ايس ايس ميٽاداٽا بنيادي طور تي آخري صارف لاءِ آهي. ERP ايپليڪيشنن يا ODSs ۾ موجود ميٽا ڊيٽا کي تبديل ڪرڻ جي ضرورت آهي ۽ هي تبديلي هميشه آسان ۽ سڌو ناهي.

اي آر پي ڊيٽا حاصل ڪرڻ

جيڪڏهن ERP استعمال ڪيو ويندو آهي فراهم ڪندڙ جي طور تي dati في il ڊيٽا گودام اتي ھڪڙو مضبوط انٽرفيس ھئڻ گھرجي جيڪو i dati ERP ماحول کان ماحول تائين ڊيٽا گودام. انٽرفيس هجڻ گهرجي:

• ▪ استعمال ڪرڻ آسان
• ▪ تائين رسائي جي اجازت ڏيو dati ERP جي
• ▪ جي معنيٰ کڻو dati جيڪي منتقل ڪيا پيا وڃن ڊيٽا گودام
• ▪ ڄاڻو ERP جون حدون جيڪي پيدا ٿي سگهن ٿيون جڏهن اي آر پي تائين پهچن ٿيون dati ERP جو:
• ▪ حوالن جي سالميت
• ▪ درجه بندي لاڳاپا
• ▪ غير منطقي لاڳاپا
• ▪ ايپليڪيشن ڪنوينشن
• ▪ جي سڀني جوڙجڪ dati ERP جي حمايت ڪئي وئي، ۽ ائين ئي ...
• ▪ پھچڻ ۾ ڪارائتو ھجي dati، مهيا ڪندي:
• ▪ سڌي حرڪت dati
• ▪ تبديلي جو حصول dati
• ▪ بروقت رسائي جي حمايت dati
• ▪ جي فارميٽ کي سمجھو dati، ۽ ايئن… SAP سان انٽرفيس انٽرفيس ٻن قسمن جو ٿي سگھي ٿو، گھربل يا تجارتي. ڪجھ اهم تجارتي انٽرفيس شامل آھن:

• ▪ SAS
• ▪ پهريون حل
• ▪ D2k، وغيره... ڪيترائي ERP ٽيڪنالاجيون ERP ماحول کي علاج ڪرڻ ڄڻ ته اها هڪ واحد ٽيڪنالاجي هئي هڪ وڏي غلطي آهي. ڪيتريون ئي ERP ٽيڪنالاجيون آهن، هر هڪ پنهنجي طاقت سان. مارڪيٽ ۾ سڀ کان وڌيڪ مشهور وڪرو ڪندڙ آهن:

• ▪ SAP
• ▪ Oracle Financials
• ▪ ماڻهو نرم
• جي ڊي ايڊورڊس
• ▪ بان SAP SAP سڀ کان وڏو ۽ سڀ کان وڌيڪ جامع ERP سافٽ ويئر آهي. SAP ايپليڪيشنن ۾ ڪيترن ئي علائقن ۾ ايپليڪيشنن جا ڪيترائي قسم شامل آهن. SAP جي شهرت آهي:

• ▪ تمام وڏو
• ▪ تمام ڏکيو ۽ قيمتي عمل لاڳو ڪرڻ
• ▪ عمل ڪرڻ لاءِ گھڻن ماڻھن ۽ صلاحڪارن جي ضرورت آھي
• ▪ عمل درآمد لاءِ خاص ماڻھن جي ضرورت آھي
• ▪ لاڳو ڪرڻ لاءِ تمام گھڻو وقت گھرندو آھي پڻ SAP کي ياد ڪرڻ لاءِ شهرت حاصل آھي dati ويجهڙائي سان، ڪنهن کي SAP علائقي کان ٻاهر انهن تائين رسائي ڪرڻ ڏکيو بڻائي ٿي. SAP جي طاقت اها آهي ته اها وڏي مقدار کي پڪڙڻ ۽ ذخيرو ڪرڻ جي قابل آهي dati. SAP تازو اعلان ڪيو ته ان جي نيت کي وڌائڻ لاء ان جي ايپليڪيشنن کي ڊيٽا گودام. SAP کي وينڊر طور استعمال ڪرڻ جا ڪيترائي فائدا ۽ نقصان آهن ڊيٽا گودام. هڪ فائدو اهو آهي ته SAP اڳ ۾ ئي نصب ٿيل آهي ۽ گهڻا صلاحڪار اڳ ۾ ئي SAP سان واقف آهن.
  هڪ سپلائر جي طور تي SAP هجڻ جا نقصان ڊيٽا گودام ڪيترائي آهن: SAP جي دنيا ۾ ڪو به تجربو ناهي ڊيٽا گودام جيڪڏهن SAP فراهم ڪندڙ آهي ڊيٽا گودام، اهو ضروري آهي ته ”ٻاهرايو“ i dati SAP کان وٺي ڊيٽا گودام. تاريخ بند ٿيل سسٽم جو SAP جو ٽريڪ رڪارڊ، اهو ممڪن ناهي ته ان ۾ SAP مان حاصل ڪرڻ آسان هجي (؟؟؟). SAP کي طاقت ڏيڻ وارا ڪيترائي ورثي وارا ماحول آهن، جهڙوڪ IMS، VSAM، ADABAS، ORACLE، DB2، وغيره. SAP تي اصرار ڪري ٿو ”هتي ايجاد نه ڪئي وئي“ طريقي تي. SAP استعمال ڪرڻ يا ٺاهڻ لاءِ ٻين وينڊرز سان ڀائيواري ڪرڻ نٿو چاهي ڊيٽا گودام. SAP پنهنجو سڀ سافٽ ويئر ٺاهڻ تي اصرار ڪري ٿو.

جيتوڻيڪ SAP هڪ وڏي ۽ طاقتور ڪمپني آهي، حقيقت اها آهي ته اي ايل ٽي، او ايل پي، سسٽم ايڊمنسٽريشن ۽ ايستائين جو ڪوڊ بيس جي ٽيڪنالاجي کي ٻيهر لکڻ جي ڪوشش ڪئي. ڊي بي ايم ايس اهو صرف چريو آهي. سپلائرز سان تعاون وارو رويو اختيار ڪرڻ بدران ڊيٽا گودام ڊگهي عرصي کان، SAP ان طريقي جي پيروي ڪئي آهي ته اهي "بهترين ڄاڻن ٿا". اهو رويو واپس رکي ٿو ڪاميابي جيڪا SAP جي علائقي ۾ ٿي سگهي ٿي ڊيٽا گودام.
SAP جو انڪار خارجي وينڊرز کي اجازت ڏيڻ جي اجازت ڏيڻ لاءِ فوري ۽ شاندار طور تي انهن جي رسائي dati. استعمال ڪرڻ جو بنيادي مقصد a ڊيٽا گودام تائين آسان رسائي آهي dati. SAP جي سموري ڪهاڻي ان تي مبني آهي ته ان تائين پهچڻ ڏکيو آهي dati.
SAP جي وڏي مقدار سان معاملو ڪرڻ ۾ تجربو جي کوٽ dati؛ جي ميدان ۾ ڊيٽا گودام جي مقدار آهن dati SAP مان ڪڏهن به نه ڏٺو آهي ۽ انهن جي وڏي مقدار کي سنڀالڻ لاء dati توهان کي صحيح ٽيڪنالاجي جي ضرورت آهي. SAP ظاهري طور تي هن ٽيڪنالاجي رڪاوٽ کان واقف نه آهي جيڪا موجود آهي فيلڊ ۾ داخل ٿيڻ لاءِ ڊيٽا گودام.
SAP جي ڪارپوريٽ ڪلچر: SAP حاصل ڪرڻ ۾ هڪ ڪاروبار ٺاهيو آهي dati سسٽم کان. پر اهو ڪرڻ لاء توهان کي هڪ مختلف ذهنيت جي ضرورت آهي. روايتي طور تي، سافٽ ويئر ڪمپنيون جيڪي ماحول ۾ ڊيٽا حاصل ڪرڻ ۾ سٺيون هيون، ٻئي طريقي سان وڃڻ لاء ڊيٽا حاصل ڪرڻ ۾ سٺو نه آهن. جيڪڏهن SAP هن قسم جي سوئچ ٺاهڻ جو انتظام ڪري ٿو، اهو ڪرڻ لاء اها پهرين ڪمپني هوندي.

مختصر ۾، اهو قابل اعتراض آهي ته ڇا هڪ ڪمپني کي SAP جي سپلائر طور چونڊيو وڃي ڊيٽا گودام. هڪ طرف تمام سنگين خطرا آهن ۽ ٻئي طرف تمام گهٽ انعام. پر ھڪڙو ٻيو سبب آھي جيڪو SAP کي سپلائر طور چونڊڻ جي حوصلا افزائي ڪري ٿو ڊيٽا گودام. ڇو ته هر ڪمپني کي ساڳيو هجڻ گهرجي ڊيٽا گودام ٻين سڀني ڪمپنين جي؟ جي ڊيٽا گودام اها مقابلي واري فائدي جي دل آهي. جيڪڏهن هر ڪمپني ساڳيو اختيار ڪيو ڊيٽا گودام اهو مشڪل هوندو، جيتوڻيڪ ناممڪن ناهي، مقابلي ۾ فائدو حاصل ڪرڻ. SAP اهو سوچڻ لڳي ٿو ته هڪ ڊيٽا گودام ڏسي سگھجي ٿو ڪوڪيز جي طور تي ۽ هي اڃا تائين انهن جي ذهنيت جي هڪ ٻي نشاني آهي ”ڊيٽا حاصل ڪريو“ ايپليڪيشنن ۾.

ٻيو ڪوبه ERP وينڊر SAP جيترو غالب نه آهي. بلاشڪ اتي ڪمپنيون هونديون جيڪي انهن لاءِ SAP جو رستو اختيار ڪنديون ڊيٽا گودام پر شايد اهي ڊيٽا گودام SAPs ٺاھڻ لاءِ وڏا، قيمتي، ۽ وقت وٺندڙ ھوندا.

انهن ماحول ۾ اهڙيون سرگرميون شامل آهن جيئن بئنڪ ٽيلر پروسيسنگ، ايئر لائن رزرويشن پروسيسنگ، انشورنس شڪايتن جا عمل، وغيره. ٽرانزيڪشن سسٽم جي بهتر ڪارڪردگي، وڌيڪ واضح طور تي آپريشنل پروسيس ۽ ڊي ايس ايس (فيصلي جي سپورٽ سسٽم) جي وچ ۾ الڳ ٿيڻ جي ضرورت هئي. جڏهن ته، HR ۽ عملدار سسٽم سان، توهان ڪڏهن به وڏي مقدار جي ٽرانزيڪشن سان منهن نه ڪيو آهي. ۽، يقينا، جڏهن ڪو ماڻهو نوڪري ڪئي وئي آهي يا ڪمپني ڇڏي ٿو اهو هڪ ٽرانزيڪشن جو رڪارڊ آهي. پر ٻين سسٽم سان واسطو رکندڙ، HR ۽ عملدار سسٽم صرف ڪيترائي ٽرانزيڪشن نه آهن. تنهن ڪري، HR ۽ پرسنل سسٽم ۾ اهو مڪمل طور تي واضح ناهي ته ڊيٽا ويئر هائوس جي ضرورت آهي. ڪيترن ئي طريقن سان اهي سسٽم ڊي ايس ايس سسٽم جا ضم آهن.

پر اتي هڪ ٻيو عنصر آهي جنهن کي غور ڪيو وڃي جڏهن ڊيٽا ويئر هائوس ۽ PeopleSoft سان معاملو ڪيو وڃي. ڪيترن ئي حلقن ۾، i dati HR ۽ ذاتي وسيلا ثانوي آهن ڪمپني جي بنيادي ڪاروبار لاءِ. ڪيتريون ئي ڪمپنيون پيداوار، وڪرو، خدمتون مهيا ڪرڻ ۽ انهي تي. HR ۽ پرسنل سسٽم عام طور تي ثانوي آهن (يا حمايت ڪندڙ) ڪمپني جي مکيه لائين ڪاروبار. تنهن ڪري، اهو غير معمولي ۽ تڪليف آهي a ڊيٽا گودام HR ۽ ذاتي وسيلن جي مدد لاءِ الڳ.

PeopleSoft هن سلسلي ۾ SAP کان بلڪل مختلف آهي. SAP سان، اهو لازمي آهي ته اتي هڪ آهي ڊيٽا گودام. PeopleSoft سان، اهو سڀ ڪجهه واضح ناهي. هڪ ڊيٽا گودام PeopleSoft سان اختياري آهي.

بهترين شيء جيڪا چئي سگهجي ٿي ان لاء dati PeopleSoft اهو آهي ڊيٽا گودام محفوظ ڪرڻ لاءِ استعمال ڪري سگھجي ٿو i dati پراڻي انساني ۽ ذاتي وسيلن سان لاڳاپيل. هڪ ٻيو سبب ڇو هڪ ڪمپني استعمال ڪرڻ چاهي ٿي a ڊيٽا گودام a

PeopleSoft ماحول جو نقصان اهو آهي ته تجزياتي اوزار تائين رسائي ۽ مفت رسائي جي اجازت ڏيڻ، ai dati PeopleSoft پاران. پر انهن سببن کان ٻاهر، اهڙا ڪيس ٿي سگهن ٿا جتي اهو بهتر آهي ته ڊيٽا گودام نه هجي dati ماڻهو نرم.

خلاصو

اهڙا ڪيترائي خيال آهن جيڪي هڪ جي تعمير سان لاڳاپيل آهن ڊيٽا گودام هڪ ERP سافٽ ويئر جي اندر.
انهن مان ڪجهه هي آهن:

• ▪ اھو سمجھ ۾ اچي ٿو ته الف ڊيٽا گودام جيڪو صنعت ۾ ڪنهن ٻئي وانگر نظر اچي ٿو؟
• ▪ هڪ ERP ڪيترو لچڪدار آهي ڊيٽا گودام سافٽ ويئر؟
• ▪ هڪ ERP ڊيٽا گودام سافٽ ويئر جي مقدار کي سنڀالي سگھي ٿو dati جيڪو هڪ ۾ واقع آهيڊيٽا گودام ميدان"؟
• ▪ اي آر پي وينڊر کي ٽريس لاگنگ ڪرڻ آسان ۽ سستي، وقت وٺڻ واري، اي. dati؟ (اي آر پي وينڊرز جو ٽريڪ رڪارڊ ڇا آهي سستي جي ترسيل تي، وقت تي، ڊيٽا تائين رسائي آسان؟)
• ▪ ڊي ايس ايس آرڪيٽيڪچر ۽ ڪارپوريٽ انفارميشن فيڪٽري بابت ERP وينڊرز جي سمجھ ڇا آهي؟
• ▪ ERP وينڊرز سمجھن ٿا ته ڪيئن حاصل ڪجي dati ماحول جي اندر، پر اهو پڻ سمجھو ته انهن کي ڪيئن برآمد ڪجي؟
• ▪ ڊيٽا گودام واري اوزار لاءِ ERP وينڊر ڪيترو کليل آهي؟
  انهن سڀني غورن تي غور ڪيو وڃي جڏهن اهو طئي ڪيو وڃي ته ڪٿي رکڻو آهي ڊيٽا گودام جيڪو ميزباني ڪندو i dati ERP ۽ ٻيا dati. عام طور تي، جيستائين ڪو زبردستي سبب نه هجي ٻي صورت ۾، عمارت جي سفارش ڪئي وئي آهي ڊيٽا گودام ERP وينڊر ماحول کان ٻاهر. ڪيپيٽو 1 BI آرگنائيزيشن جو جائزو اهم نقطا:
  معلوماتي ذخيرا ڪاروبار انٽيليجنس (BI) فن تعمير جي مخالف طريقي سان ڪم ڪن ٿا:
  ڪارپوريٽ ڪلچر ۽ آئي ٽي BI تنظيمن جي تعمير جي ڪاميابي کي محدود ڪري سگھن ٿا.

ٽيڪنالاجي هاڻي BI تنظيمن لاءِ محدود عنصر ناهي. آرڪيٽيڪٽس ۽ پروجيڪٽ پلانرز لاءِ مسئلو اهو ناهي ته ڇا ٽيڪنالاجي موجود آهي، پر ڇا اهي موجود ٽيڪنالاجي کي مؤثر طريقي سان لاڳو ڪري سگهن ٿا.

ڪيترن ئي ڪمپنين لاء a ڊيٽا گودام ھڪڙو غير فعال ذخيرو کان ٿورو وڌيڪ آھي جيڪو تقسيم ڪري ٿو dati استعمال ڪندڙن لاء جيڪي ان جي ضرورت آهي. جي dati ماخذ سسٽم مان ڪڍيا ويا آهن ۽ ٽارگيٽ ڍانچي ۾ آباد ڪيا ويا آهن ڊيٽا گودام. مون کي dati اهي به ڪنهن به قسمت سان صاف ڪري سگهجي ٿو. تنهن هوندي به ڪا به اضافي قيمت شامل يا گڏ نه ڪئي وئي آهي dati هن عمل دوران.

لازمي طور تي، غير فعال dw، بهترين طور تي، صرف مهيا ڪري ٿو i dati استعمال ڪندڙ تنظيمن کي صاف ۽ عملي. معلومات جي تخليق ۽ تجزياتي سمجھڻ مڪمل طور تي صارفين تي منحصر آهي. فيصلو ڪيو ته ڇا ڊي ڊبليو (ڊيٽا جي گودام) ڇا ڪاميابي موضوعي آهي. جيڪڏهن اسان ڪاميابيءَ جو اندازو لڳايو ته موثر طريقي سان گڏ ڪرڻ، ضم ڪرڻ ۽ صاف ڪرڻ جي صلاحيت تي dati ڪارپوريٽ هڪ پيش گوئي جي بنياد تي، پوء ها، DW هڪ ڪاميابي آهي. ٻئي طرف، جيڪڏهن اسان مجموعي طور تي تنظيم جي معلومات جي گڏ ڪرڻ، استحڪام ۽ استحصال تي نظر رکون ٿا، ته ڊي ڊبليو هڪ ناڪامي آهي. A DW ٿورڙي يا ڪابه ڄاڻ جي قيمت فراهم ڪري ٿي. نتيجي طور، صارفين کي ڪم ڪرڻ تي مجبور ڪيو ويو آهي، اهڙيء طرح معلومات سلائيون ٺاهي رهيا آهن. هي باب انٽرنيشنل BI (بزنس انٽيليجنس) فن تعمير کي ٻيهر ورجائڻ لاءِ هڪ جامع نظريو پيش ڪري ٿو. اسان BI جي وضاحت سان شروع ڪريون ٿا ۽ پوءِ انفارميشن ڊيزائن ۽ ڊولپمينٽ جي بحثن ۾ وڃون ٿا، جيئن صرف مهيا ڪرڻ جي مخالفت dati صارفين کي. بحثون پوءِ توهان جي BI ڪوششن جي قيمت کي ڳڻڻ تي ڌيان ڏين. اسان اهو بيان ڪندي ختم ڪريون ٿا ته ڪيئن IBM توهان جي تنظيم جي BI تعميراتي گهرجن کي پورو ڪري ٿو.

فن تعمير جي وضاحت BI تنظيم

طاقتور ٽرانزيڪشن تي مبني انفارميشن سسٽم هاڻي هر وڏي ڪاروبار ۾ ڏينهن جو حڪم آهي، مؤثر طور تي سڄي دنيا جي ڪارپوريشنن لاء راند جي ميدان کي ترتيب ڏيڻ.

باقي رهيل مقابلي، تنهن هوندي، هاڻي تجزياتي طور تي مبني سسٽم جي ضرورت آهي جيڪا ڪمپني جي صلاحيت کي ٻيهر دريافت ڪرڻ ۽ استعمال ڪرڻ جي صلاحيت ۾ انقلاب آڻي سگهي ٿي جيڪا انهن وٽ موجود آهي. اهي تجزياتي نظام سمجهه مان نڪتل آهن جي دولت مان dati دستياب. BI انٽرپرائز ۾ سڀني معلومات جي ڪارڪردگي کي بهتر بڻائي سگھي ٿو. ڪاروبار بهتر ڪري سگھن ٿا گراهڪ-سپلائر رشتا، پيداوار ۽ خدمت جي منافعي کي بهتر بڻائي، نوان ۽ بهتر سودا پيدا ڪري سگھن ٿا، خطرن تي ضابطو آڻي سگھن ٿا، ۽ ٻين ڪيترن ئي فائدن جي وچ ۾ خرچن کي گھٽائي سگھي ٿو. BI سان، توهان جي ڪمپني آخرڪار صارفين جي معلومات کي مقابلي واري اثاثن جي طور تي استعمال ڪرڻ شروع ڪري ٿي ايپليڪيشنن جي مهرباني جيڪي مارڪيٽ جا مقصد آهن.

ڪاروبار جو صحيح وسيلو هجڻ جو مطلب آهي اهم سوالن جا قطعي جواب ڏيڻ جهڙوڪ:

• ▪ اسان مان ڪير گراهڪن ڇا اهي اسان کي وڌيڪ ڪمائي ڇڏيندا آهن، يا اهي اسان کي پئسا وڃائي ڇڏيندا آهن؟
• ▪ جتي اسان جا بهترين رهن ٿا گراهڪن رشتي ۾ جو دڪان/ گودام اهي اڪثر؟
• ▪ اسان جي پروڊڪٽس ۽ خدمتن مان ڪھڙا سڀ کان وڌيڪ اثرائتو وڪرو ٿي سگھن ٿا ۽ ڪنھن کي؟
• ▪ ڪھڙا پراڊڪٽ تمام مؤثر طريقي سان وڪرو ڪري سگھجن ٿا ۽ ڪنھن کي؟
• ▪ ڪهڙي سيلز مهم وڌيڪ ڪامياب آهي ۽ ڇو؟
• ▪ ڪهڙن پراڊڪٽس لاءِ ڪهڙا سيلز چينلز تمام گهڻا اثرائتو آهن؟
• ▪ اسان ڪيئن بهتر ڪري سگهون ٿا رشتن کي پنهنجي بهترين سان گراهڪن؟ گهڻيون ڪمپنيون آهن dati انهن سوالن جا جواب ڏيڻ لاء سخت.
  آپريشنل سسٽم پيداوار، گراهڪ، ۽ قيمت جي وڏي مقدار پيدا ڪري ٿي dati وڪري جي پوائنٽن کان، تحفظات، ڪسٽمر سروس ۽ ٽيڪنيڪل سپورٽ سسٽم. چئلينج اهو آهي ته هن معلومات کي ڪڍڻ ۽ استحصال ڪرڻ. ڪيتريون ئي ڪمپنيون صرف انهن جي ننڍن حصن مان فائدو وٺن ٿيون dati اسٽريٽجڪ تجزيو لاء.
  I dati باقي، اڪثر i سان گڏ dati خارجي ذريعن مان حاصل ڪرڻ جهڙوڪ سرڪاري رپورٽون، ۽ ٻيون خريد ڪيل معلومات، هڪ سون جي کاڻ آهي، صرف ڳولڻ جي انتظار ۾، ۽ dati انهن کي صرف توهان جي تنظيم جي معلوماتي حوالي سان بهتر ڪرڻ جي ضرورت آهي.

هي علم ڪيترن ئي طريقن سان لاڳو ٿي سگهي ٿو، مجموعي ڪارپوريٽ حڪمت عملي کي ڊزائين ڪرڻ کان وٺي سپلائرز سان ذاتي رابطي تائين، ڪال سينٽر ذريعي، انوائسنگ، انٽرنيٽ ۽ ٻيا نقطا. اڄ جي ڪاروباري ماحول جو حڪم آهي ته DW ۽ لاڳاپيل BI حل روايتي ڪاروباري جوڙجڪ کي هلائڻ کان ٻاهر آهن. dati جهڙوڪ i dati ايٽمي-سطح نارمل ۽ ”اسٽار/ڪيوب فارمز“.

مقابلي ۾ رهڻ لاءِ ڇا گهربل آهي روايتي ۽ جديد ٽيڪنالاجي جو هڪ فيوزن هڪ وسيع تجزياتي نظارن جي مدد ڪرڻ جي ڪوشش ۾.
آخرڪار، عام ماحول کي لازمي طور تي ڪمپني جي ڄاڻ کي بهتر بڻائڻ گهرجي، انهي ڳالهه کي يقيني بڻائي ته ڪيل تجزين جي نتيجي ۾ ڪيل ڪم ڪارائتو آهن ته جيئن هرڪو فائدو حاصل ڪري.

مثال طور، چئو ته توهان پنهنجو درجو ڏيو گراهڪن اعلي يا گهٽ خطري جي درجي ۾.
ڇا اها معلومات مائننگ ماڊل يا ٻين طريقن سان ٺاهيل آهي، ان کي DW ۾ رکڻ گهرجي ۽ ڪنهن به رسائي واري اوزار جي ذريعي، جهڙوڪ جامد رپورٽون، اسپريڊ شيٽ، ٽيبل، يا آن لائن تجزياتي پروسيسنگ (OLAP) ذريعي، هر ڪنهن لاءِ پهچ ۾ رکڻ گهرجي.

بهرحال، في الحال، هن قسم جي معلومات جو گهڻو حصو سلس ۾ رهي ٿو dati انهن ماڻهن يا شعبن جو جيڪو تجزيو پيدا ڪري ٿو. مجموعي طور تي تنظيم کي سمجھڻ لاء ٿورو يا ڪو به نظر نه آهي. صرف هن قسم جي معلوماتي مواد کي توهان جي ڪمپني DW ۾ ملائڻ سان توهان معلومات جي سائلو کي ختم ڪري سگهو ٿا ۽ پنهنجي DW ماحول کي بلند ڪري سگهو ٿا.
BI تنظيم کي ترقي ڪرڻ لاء ٻه وڏيون رڪاوٽون آهن.
پهريون، اسان وٽ خود تنظيم ۽ ان جي نظم و ضبط جو مسئلو آهي.
جڏهن ته اسان تنظيمي پاليسي جي تبديلين ۾ مدد نٿا ڪري سگهون، اسان هڪ تنظيم جي BI جي اجزاء، ان جي فن تعمير، ۽ ڪيئن IBM جي ٽيڪنالاجي ان جي ترقي کي آسان بڻائي ٿي سمجهڻ ۾ مدد ڪري سگهون ٿا.
ٻئي رڪاوٽ کي دور ڪرڻ لاءِ مربوط ٽيڪنالاجي جي کوٽ آهي ۽ هڪ طريقي جي ڄاڻ جيڪا سڄي BI اسپيس کي صرف هڪ ننڍڙي جزو جي مخالفت ڪري ٿي.

IBM ٽيڪنالاجي کي ضم ڪرڻ ۾ تبديلين جو جواب ڏئي رهيو آهي. اهو توهان جي ذميواري آهي ته شعوري ڊيزائن مهيا ڪرڻ. هي فن تعمير لازمي طور تي ترقي يافته ٽيڪنالاجي سان گڏ ٿيڻ گهرجي جيڪا غير محدود انضمام لاءِ چونڊيل آهي، يا گهٽ ۾ گهٽ، ٽيڪنالاجي سان جيڪا کليل معيارن تي عمل ڪري ٿي. انهي سان گڏ، توهان جي ڪمپني جي انتظاميه کي يقيني بڻائڻ گهرجي ته Bi انٽرپرائز شيڊول تي ڪيو ويو آهي ۽ نه ته معلومات جي سيلز جي ترقي جي اجازت ڏيڻ جي جيڪا خود خدمت ڪندڙ ايجنڊا، يا مقصدن مان پيدا ٿئي ٿي.
هن جو مطلب اهو ناهي ته BI ماحول مختلف استعمال ڪندڙن جي مختلف ضرورتن ۽ ضرورتن کي رد ڪرڻ لاءِ حساس ناهي؛ ان جي بدران، ان جو مطلب اهو آهي ته انهن فردن جي ضرورتن ۽ ضرورتن تي عملدرآمد سڄي BI تنظيم جي فائدي لاءِ ڪيو ويندو آهي.
BI آرگنائيزيشن جي فن تعمير جو تفصيل تصوير 9 ۾ صفحي 1.1 تي ڏسي سگھجي ٿو. فن تعمير ۾ ٽيڪنالاجي ۽ ٽيڪنالاجي جو ڀرپور ميلاپ ڏيکاري ٿو.
روايتي نظر کان، فن تعمير ۾ هيٺين گودام جا حصا شامل آهن

ايٽمي پرت (ايٽمي پرت).

اهو بنياد آهي، سڄي ڊي ڊبليو جي دل ۽ تنهن ڪري اسٽريٽجڪ رپورٽنگ جو.
I dati هتي ذخيرو ٿيل تاريخي سالميت برقرار رکندو، جي رپورٽ dati ۽ نڪتل ميٽرڪس شامل ڪريو، گڏوگڏ صاف، مربوط، ۽ ذخيرو ٿيل مائننگ ماڊل استعمال ڪندي.
انهن سڀني جو ايندڙ استعمال dati ۽ لاڳاپيل معلومات هن ساخت مان نڪتل آهي. هي کنوڻ لاء هڪ بهترين ذريعو آهي dati ۽ ترتيب ڏنل SQL سوالن سان رپورٽن لاءِ

جي آپريشنل گودام dati يا رپورٽ جي بنياد تي dati(آپريشنل ڊيٽا اسٽور (ODS) يا رپورٽنگ ڊيٽابيس.)

هي هڪ ساخت آهي dati خاص طور تي ٽيڪنيڪل رپورٽنگ لاء ٺهيل.

I dati ذخيرو ٿيل ۽ مٿي ڄاڻايل انهن اڏاوتن کي آخرڪار اسٽيجنگ ايريا ذريعي گودام ۾ پروپيگنڊا ڪري سگهجي ٿو، جتي اهو اسٽريٽجڪ سگنلنگ لاء استعمال ٿي سگهي ٿو.

اسٽيج جي جڳهه.

گھڻن لاء پهريون اسٽاپ dati گودام جي ماحول لاء ارادو تنظيم زون آهي.
هتي آء dati ضم ٿيل، صاف ۽ تبديل ٿيل آهن dati منافعو جيڪو گودام جي جوڙجڪ کي آباد ڪندو

تاريخ مارٽس.

فن تعمير جو هي حصو ساخت جي نمائندگي ڪري ٿو dati خاص طور تي OLAP لاء استعمال ڪيو ويو. ڊيٽا مارٽس جي موجودگي، جيڪڏهن i dati اهي اسٽار اسڪيمن ۾ محفوظ ٿيل آهن جيڪي اهي اوورلي ڪندا آهن dati هڪ لاڳاپي واري ماحول ۾، يا فائلن ۾ گھڻائي dati مخصوص OLAP ٽيڪنالاجي پاران استعمال ڪيل ملڪيت، جهڙوڪ DB2 OLAP سرور، لاڳاپيل ناهي.

صرف رڪاوٽ اها آهي ته فن تعمير جي استعمال کي آسان بڻائي ٿي dati گھڻائي.
فن تعمير ۾ نازڪ بي ٽيڪنالاجيون ۽ ٽيڪنڪون پڻ شامل آھن جن کي ممتاز ڪيو ويو آھي:

فضائي تجزيو

خلائي تجزيه نگار لاءِ هڪ معلوماتي ونڊ فال آهي ۽ مڪمل حل لاءِ اهم آهي. خلا انهن ماڻهن جي باري ۾ معلومات جي نمائندگي ڪري سگهي ٿو جيڪي ڪنهن خاص هنڌ تي رهن ٿا، انهي سان گڏ انهي جي باري ۾ معلومات جتي اهو هنڌ جسماني طور تي باقي دنيا جي حوالي سان آهي.

ھن تجزيي کي انجام ڏيڻ لاءِ، توھان کي شروع ڪرڻ گھرجي پنھنجي معلومات کي ويڪرائي ڦاڪ ۽ ڊگھائي ترڪيب سان ڳنڍڻ سان. اهو حوالو ڏنو ويو آهي "جيوڪوڊنگ" ۽ توهان جي گودام جي ايٽمي سطح تي ڪڍڻ، تبديل ڪرڻ، ۽ لوڊ ڪرڻ واري عمل (ETL) جو حصو هجڻ گهرجي.

ڊيٽا مائننگ.

جي ڪڍڻ dati اسان جي ڪمپنين جو تعداد وڌائڻ جي اجازت ڏئي ٿو گراهڪن, سيلز جي رجحانات جي اڳڪٿي ڪرڻ ۽ I سان رشتي جي انتظام کي فعال ڪرڻ لاء گراهڪن (CRM)، ٻين BI شروعاتن جي وچ ۾.

جي ڪڍڻ dati تنهن ڪري ان جي جوڙجڪ سان ضم ٿيڻ گهرجي dati گودام ۽ ٽيڪنالاجي ۽ لاڳاپيل ٽيڪنالاجي جي اثرائتي ۽ موثر استعمال کي يقيني بڻائڻ لاء گودام جي عملن جي مدد سان.

جيئن ته BI آرڪيٽيڪچر ۾ اشارو ڪيو ويو آهي، ايٽمي سطح Dwhouse، گڏوگڏ datamarts، هڪ بهترين ذريعو آهي. dati ڪڍڻ لاءِ. اهي ساڳيون ملڪيتون لازمي طور تي حاصل ڪندڙ نتيجن جا حاصل ڪندڙ هجن ته جيئن وسيع سامعين جي دستيابي کي يقيني بڻائي سگهجي.

ايجنٽ.

ڪنهن به نقطي لاءِ گراهڪ کي جانچڻ لاءِ مختلف ”ايجنٽ“ هوندا آهن جيئن ته، ڪمپنيءَ جو آپريٽنگ سسٽم ۽ پاڻ dw. اهي ايجنٽ ترقي يافته نيورل نيٽ ورڪ ٿي سگهن ٿا جن کي هر نقطي تي رجحانات جي باري ۾ سکڻ لاءِ تربيت ڏني وئي آهي، جهڙوڪ مستقبل جي پيداوار جي طلب سيلز پروموشن جي بنياد تي، ضابطي تي ٻڌل انجڻون فوٽ حالتن جو سيٽ، يا ايستائين جو سادو ايجنٽ اعليٰ عملدارن کي استثنا جي رپورٽ ڪري ٿو. اهي عمل عام طور تي حقيقي وقت ۾ ٿين ٿا ۽ تنهن ڪري، عمل جي حرڪت سان مضبوطي سان جڙيل هجڻ گهرجي dati. انهن سڀني جوڙجڪ جي dati، ٽيڪنالاجيون ۽ ٽيڪنڪون انهي ڳالهه کي يقيني بڻائين ٿيون ته توهان پنهنجي BI جي هڪ تنظيم ٺاهڻ ۾ رات نه گذاريندا.

هن سرگرمي کي ترقي يافته مرحلن ۾ وڌايو ويندو، ننڍن پوائنٽن لاء.
هر قدم هڪ آزاد منصوبي جي ڪوشش آهي، ۽ توهان جي BI dw يا شروعات ۾ هڪ تکرار طور حوالو ڏنو ويو آهي. ورهاڱي ۾ شامل ٿي سگھي ٿو نئين ٽيڪنالاجي کي لاڳو ڪرڻ، نئين ٽيڪنالاجي سان شروع ڪرڻ، نئين فريم ورڪ کي شامل ڪرڻ dati ، لوڊ ڪندي i dati اضافي، يا توهان جي ماحول جي تجزيي جي توسيع سان. هن پيراگراف تي وڌيڪ تفصيل سان باب 3 ۾ بحث ڪيو ويو آهي.

روايتي DW فريم ورڪ ۽ BI اوزارن کان علاوه توهان جي BI تنظيم جا ٻيا به پهلو آهن جن لاءِ توهان کي ڊزائين ڪرڻ جي ضرورت آهي، جهڙوڪ:

ڪسٽمر ٽچ پوائنٽس (ڪسٽمر ٽچ پوائنٽون).

جيئن ڪنهن به جديد تنظيم سان، اتي ڪيترائي ڪسٽمر ٽچ پوائنٽس آهن جيڪي ظاهر ڪن ٿا ته توهان جي لاء مثبت تجربو ڪيئن آهي گراهڪن. هتي روايتي چينل آهن جهڙوڪ واپارين، سوئچ بورڊ آپريٽرز، سڌو ميل، ملٽي ميڊيا ۽ پرنٽ اشتهار، انهي سان گڏ وڌيڪ موجوده چينل جهڙوڪ اي ميل ۽ ويب، dati پراڊڪٽس کي ڪجهه نقطي رابطي سان حاصل ڪيو وڃي، ٽرانسپورٽ، صاف، پروسيس ۽ پوء سهولتن تي آباد ڪيو وڃي dati BI جي.

جو بنياد dati آپريشنل ۽ يوزر ايسوسيئيشن (آپريشنل

ڊيٽابيس ۽ استعمال ڪندڙ ڪميونٽي).
جي رابطي جي پوائنٽن جي آخر ۾ گراهڪن بنياد مليا آهن dati ڪمپني جي ايپليڪيشن ۽ صارف برادرين جي. جي dati موجود آهن dati روايتي جنهن کي گڏ ڪرڻ گهرجي ۽ ان سان ملائي وڃي dati ضروري معلومات ملڻ لاءِ ٽچ پوائنٽس مان وهڻ.

تجزيه نگار. (تجزيه نگار)

BI ماحول جو بنيادي فائدو ڏيندڙ تجزيه نگار آهي. اھو اھو آھي جيڪو موجوده اضافي مان فائدو حاصل ڪري ٿو dati آپريشنل، مختلف ذريعن سان ضم ٿيل dati , خاصيتن سان وڌايو ويو آهي جهڙوڪ جاگرافيائي تجزيو (جيوڪوڊنگ) ۽ پيش ڪيل BI ٽيڪنالاجيون جيڪي مائننگ، OLAP، ترقي يافته SQL رپورٽنگ ۽ جاگرافيائي تجزيي جي اجازت ڏين ٿيون. رپورٽنگ ماحول جي تجزيه نگار لاءِ بنيادي انٽرفيس BI پورٽل آهي.

بهرحال، تجزيه نگار صرف هڪ ئي ناهي جيڪو BI فن تعمير مان فائدو حاصل ڪري.
ايگزيڪيوٽوز، وڏي استعمال ڪندڙ تنظيمون، ۽ حتي ميمبر، سپلائرز ۽ آء گراهڪن انٽرپرائز BI ۾ فائدا ڳولڻ گهرجن.

واپس فيڊ لوپ.

BI آرڪيٽيڪچر هڪ سکيا وارو ماحول آهي. ترقي جو هڪ خاص اصول اهو آهي ته مسلسل جوڙجڪ جي اجازت ڏيڻ لاء dati استعمال ٿيل BI ٽيڪنالاجي ۽ استعمال ڪندڙ عملن جي ذريعي اپڊيٽ ڪيو وڃي. ھڪڙو مثال آھي ڪسٽمر اسڪورنگ.

جيڪڏهن سيلز ڊپارٽمينٽ ڪسٽمر سکور جي هڪ کان کني ماڊل ڪري ٿو جهڙوڪ هڪ نئين خدمت استعمال ڪندي، پوء سيلز ڊپارٽمينٽ صرف هڪ گروپ نه هجڻ گهرجي جيڪو خدمت مان فائدو حاصل ڪري ٿو.

ان جي بدران، ماڊل کان کني کي انٽرپرائز اندر ڊيٽا جي وهڪري جي قدرتي حصي جي طور تي انجام ڏنو وڃي ۽ گراهڪ اسڪينڊل گودام جي معلومات جي ماحول جو هڪ مربوط حصو بڻجي وڃي، سڀني صارفين کي نظر اچي ٿو. Bi-bi-centric IBM Suite بشمول DB2 UDB، DB2 OLAP سرور ۾ سڀ کان اهم ٽيڪنالاجي جز شامل آهن، جن جي وضاحت تصوير 1.1 ۾ ڪئي وئي آهي.

اسان آرڪيٽيڪچر استعمال ڪريون ٿا جيئن ڪتاب مان هن انگن اکرن ۾ ظاهر ٿئي ٿو ته اسان کي تسلسل جي سطح ڏي ۽ ڏيکاريو ته IBM جي هر پروڊڪٽ مجموعي BI اسڪيم ۾ ڪيئن ٺهڪي اچي ٿي.

معلوماتي مواد مهيا ڪرڻ (فراهم ڪرڻ معلوماتي مواد)

توهان جي BI ماحول کي ڊزائين ڪرڻ، ترقي ڪرڻ ۽ لاڳو ڪرڻ هڪ مشڪل ڪم آهي. ڊزائن کي لازمي طور تي موجوده ۽ مستقبل جي ڪاروباري گهرجن کي پورو ڪرڻ گهرجي. آرڪيٽيڪچر ڊرائنگ کي جامع هجڻ گهرجي ته جيئن ڊزائن جي مرحلي دوران مليل سڀني نتيجن کي شامل ڪيو وڃي. عمل کي لازمي طور تي ھڪڙي مقصد لاءِ پابند رھڻ گھرجي: BI آرڪيٽيڪچر کي ترقي ڪرڻ لاءِ جيئن رسم الخط ۾ پيش ڪيل ۽ ڪاروباري ضرورتن جي بنياد تي.

اهو بحث ڪرڻ خاص طور تي ڏکيو آهي ته نظم و ضبط نسبتا ڪاميابي کي يقيني بڻائيندو.
اهو سادو آهي ڇو ته توهان هڪ ئي وقت هڪ BI ماحول کي ترقي نه ڪندا آهيو، پر وقت سان گڏ ننڍن قدمن ۾.

تنهن هوندي، توهان جي فن تعمير جي BI اجزاء جي سڃاڻپ ٻن سببن لاء اهم آهي: توهان سڀني بعد ۾ ٽيڪنيڪل فن تعمير جي فيصلن کي هلائيندا.
توهان شعوري طور تي ٽيڪنالاجي جي هڪ خاص استعمال جي منصوبابندي ڪرڻ جي قابل ٿي ويندا جيتوڻيڪ توهان کي ٻيهر حاصل نه ڪيو وڃي ڪيترن ئي مهينن تائين ٽيڪنالاجي جي ضرورت آهي.

توھان جي ڪاروباري ضرورتن کي سمجھڻ ڪافي اثر انداز ٿيندو توھان جي پراڊڪٽس جي قسم جو توھان حاصل ڪندا آھيو توھان جي فن تعمير لاءِ.
توهان جي فن تعمير جي ڊيزائن ۽ ترقي کي يقيني بڻائي ٿي ته توهان جو گودام آهي

هڪ بي ترتيب واقعو نه، بلڪه هڪ چڱيءَ طرح سوچيل، احتياط سان ٺهيل اشتهار ناٽڪ مخلوط ٽيڪنالاجي جي موزائيڪ جي طور تي آرٽ جو.

ڊيزائن جي معلومات مواد

سڀني ابتدائي ڊيزائن کي لازمي طور تي ڌيان ڏيڻ گهرجي ۽ اهم BI اجزاء کي سڃاڻڻ گهرجي جيڪي مجموعي ماحول کي هاڻي ۽ مستقبل ۾ گهربل هوندا.
ڪاروباري گهرجن کي ڄاڻڻ ضروري آهي.

ان کان اڳ جو ڪا به باضابطه منصوبابندي شروع ٿي چڪي آهي، پروجيڪٽ پلانر اڪثر ڪري هڪ يا ٻن حصن جي سڃاڻپ ڪري سگهي ٿو.
اجزاء جو توازن جيڪو توهان جي فن تعمير لاء گهربل هجي، تنهن هوندي به، آساني سان ڳولي نه ٿو سگهجي. ڊيزائن جي مرحلي دوران، فن تعمير جو مکيه حصو ايپليڪيشن ڊولپمينٽ سيشن (JAD) کي پابند ڪري ٿو هڪ تحقيق تي ڪاروباري گهرجن کي سڃاڻڻ لاءِ.

ڪڏهن ڪڏهن اهي گهرجون سوالن ۽ رپورٽنگ اوزارن جي حوالي ڪري سگهجن ٿيون.
مثال طور، صارفين جو چوڻ آهي ته جيڪڏهن اهي هڪ موجوده رپورٽ کي خودڪار ڪرڻ چاهين ٿا، انهن کي لازمي طور تي ٻه موجوده رپورٽن کي ضم ڪرڻ ۽ حساب ڪتاب جي ميلاپ مان نڪتل حسابن کي شامل ڪندي دستي طور تي پيدا ڪرڻ گهرجي. dati.
جڏهن ته اها گهرج سادو آهي، اها وضاحت ڪري ٿي هڪ خاص خصوصيت جي ڪارڪردگي جيڪا توهان کي شامل ڪرڻ گهرجي جڏهن توهان جي تنظيم لاءِ رپورٽنگ اوزار خريد ڪندي.

ڊزائنر کي مڪمل تصوير حاصل ڪرڻ لاء اضافي گهرجن جي پيروي ڪرڻ گهرجي. ڇا صارفين کي ھن رپورٽ جي رڪنيت حاصل ڪرڻ چاھيو ٿا؟
ڇا رپورٽ سبسٽس ٺاهيا ويا آهن ۽ مختلف صارفين ڏانهن اي ميل ڪيا ويا آهن؟ ڪمپني پورٽل ۾ هن رپورٽ کي ڏسڻ چاهيو ٿا؟ اهي سڀئي گهرجون استعمال ڪندڙن طرفان گهربل دستياب رپورٽ کي تبديل ڪرڻ جي سادي ضرورت جو حصو آهن. انهن قسمن جي ضرورتن جو فائدو اهو آهي ته هرڪو، صارفين ۽ ڊزائنر، رپورٽن جي تصور کان واقف آهن.

اتي ٻيا قسم جا ڪاروبار آھن، جيتوڻيڪ، اسان کي منصوبابندي ڪرڻ جي ضرورت آھي. جڏهن ڪاروباري گهرجن کي اسٽريٽجڪ ڪاروباري سوالن جي صورت ۾ بيان ڪيو ويو آهي، اهو تجربيڪار پلانر لاءِ طول و عرض ۽ ماپ/حقيقت جي گهرج کي سمجهڻ آسان آهي.

جيڪڏهن JAD صارفين کي خبر ناهي ته ڪيئن انهن جي گهرج کي ڪاروباري مسئلي جي صورت ۾ بيان ڪيو وڃي، ڊزائنر اڪثر ڪري مثالن کي ڇڏي ڏيڻ جي ضرورتن کي گڏ ڪرڻ واري سيشن کي شروع ڪرڻ لاء مهيا ڪندو.
ماهر رٿابندي ڪندڙ صارفين کي نه رڳو اسٽريٽجڪ ڪاروبار کي سمجهڻ ۾ مدد ڪري سگهي ٿو، پر ان کي ڪيئن شڪل ڏيڻ.
ضرورتن کي گڏ ڪرڻ جو طريقو باب 3 ۾ بحث ڪيو ويو آهي؛ ھاڻي اسان صرف ان ڳالھ کي اشارو ڪرڻ چاھيون ٿا ته سڀني قسمن جي BI ضرورتن لاءِ ڊزائين ڪرڻ جي ضرورت آھي.

هڪ اسٽريٽجڪ ڪاروباري مسئلو نه رڳو هڪ ڪاروباري گهرج آهي، پر پڻ هڪ ڊزائن جو اشارو آهي. جيڪڏهن توهان کي هڪ گھڻائي سوال جو جواب ڏيڻو آهي، ته توهان کي ياد رکڻو پوندو، پيش ڪرڻو پوندو dati dimensional، ۽ جيڪڏھن توھان کي ياد ڪرڻ جي ضرورت آھي dati multidimensional، توهان کي اهو فيصلو ڪرڻو پوندو ته توهان ڪهڙي قسم جي ٽيڪنالاجي يا ٽيڪنڪ کي ملازمت ڏيڻ وارا آهيو.

ڇا توهان هڪ محفوظ ڪيوب اسٽار اسڪيما لاڳو ڪندا آهيو، يا ٻئي؟ جئين توهان ڏسي سگهو ٿا، هڪ سادي ڪاروباري مسئلو پڻ ڊزائن تي اثر انداز ڪري سگهي ٿو. پر انهن قسمن جون ڪاروباري گهرجون عام آهن ۽ يقيناً، گهٽ ۾ گهٽ تجربيڪار پروجيڪٽ پلانرز ۽ ڊيزائنرز طرفان.

OLAP ٽيڪنالاجيز ۽ سپورٽ جي باري ۾ ڪافي بحث مباحثو ڪيو ويو آهي، ۽ حل جو هڪ وسيع قسم موجود آهي. هن وقت تائين اسان طويل ڪاروباري گهرجن سان گڏ سادي رپورٽنگ کي گڏ ڪرڻ جي ضرورت تي ڌيان ڏنو آهي، ۽ ڪيئن اهي گهرجون ٽيڪنيڪل فن تعمير جي فيصلن تي اثرانداز ٿين ٿيون.

پر اهي ڪهڙيون گهرجون آهن جيڪي آساني سان استعمال ڪندڙن يا Dw ٽيم پاران نه سمجھيون ويون آهن؟ ڇا توھان کي ڪڏھن ضرورت پوندي spatial analysis (تجزيي spatial)؟
کان کني جا ماڊل dati ڇا اهي توهان جي مستقبل جو لازمي حصو هوندا؟ ڪير ڄاڻي؟

اهو نوٽ ڪرڻ ضروري آهي ته هن قسم جون ٽيڪنالاجيون عام استعمال ڪندڙ برادرين ۽ DW ٽيم جي ميمبرن کان چڱيءَ طرح واقف نه آهن، جزوي طور تي، اهو ٿي سگهي ٿو ڇاڪاڻ ته اهي عام طور تي ڪجهه اندروني يا ٽئين پارٽي جي ٽيڪنيڪل ماهرن طرفان سنڀاليا ويندا آهن. اهو مسئلن جو هڪ ڪنڊ ڪيس آهي انهن قسمن جي ٽيڪنالاجيون پيدا ڪن ٿيون. جيڪڏهن صارف ڪاروباري گهرجون بيان نٿا ڪري سگهن يا انهن کي ڊزائينرز کي هدايت فراهم ڪرڻ لاءِ فريم ڪري سگهن ٿا، اهي اڻڄاڻ ٿي سگهن ٿا يا، بدتر، صرف نظر انداز ڪري سگهن ٿا.

وڌيڪ مسئلو اهو ٿي ويندو آهي جڏهن ڊزائنر ۽ ڊولپر انهن مان هڪ ترقي يافته پر نازڪ ٽيڪنالاجي جي ايپليڪيشن کي تسليم نه ڪري سگھن ٿا.
جيئن ته اسان اڪثر ٻڌو آهي ڊزائنر چوندا آهن، "چڱو، اسان ان کي ڇو نه ٿا رکون جيستائين اسان کي اها ٻي شيء نه ملي؟ ”ڇا اهي واقعي ترجيحن ۾ دلچسپي رکن ٿا، يا ڇا اهي صرف انهن گهرجن کان پاسو ڪن ٿا جيڪي اهي نٿا سمجهن؟ اهو گهڻو ڪري پوئين فرض آهي. اچو ته چئو ته توهان جي سيلز ٽيم هڪ ڪاروباري گهرج سان رابطو ڪيو آهي، جيئن تصوير 1.3 ۾ بيان ڪيو ويو آهي، جيئن توهان ڏسي سگهو ٿا، گهرج هڪ ڪاروباري مسئلي جي صورت ۾ ٺهيل آهي. هن مسئلي ۽ عام طول و عرض جي وچ ۾ فرق فاصلو آهي. انهي صورت ۾، سيلز ٽيم ڄاڻڻ چاهي ٿي، هڪ مهيني جي بنياد تي، مجموعي سيلز مان مصنوعات، گودام ۽ گراهڪن جيڪي گودام جي 5 ميلن جي اندر رهن ٿا جتي اهي دڪان ڪن ٿا.

افسوس، ڊزائنر يا معمار صرف اهو چوڻ سان مقامي جزو کي نظرانداز ڪري سگهن ٿا، "اسان وٽ گراهڪ، پيداوار ۽ dati جمع جو. اچو ته فاصلي کي بند رکون جيستائين ٻي ورجائي.

”غلط جواب. هن قسم جو ڪاروبار مسئلو سڀ BI بابت آهي. اهو نمائندگي ڪري ٿو اسان جي ڪاروبار جي تمام گهڻي ڄاڻ ۽ اسان جي تجزيه نگارن لاءِ هڪ مضبوط تجزياتي جڳهه. BI سادي سوالن کان ٻاهر آهي يا معياري رپورٽنگ، يا OLAP کان به. اهو چوڻ نه آهي ته اهي ٽيڪنالاجيون توهان جي BI لاء اهم نه آهن، پر اهي پاڻ طرفان BI ماحول جي نمائندگي نٿا ڪن.

معلومات جي حوالي سان ڊيزائن (معلوماتي مواد لاءِ ڊزائين)

ھاڻي جڏھن ته اسان ڪاروباري ضرورتن جي نشاندهي ڪئي آھي جيڪي مختلف بنيادي حصن ۾ فرق ڪن ٿيون، انھن کي ھڪڙي مجموعي آرڪيٽيڪچرل ڊرائنگ ۾ شامل ڪرڻ جي ضرورت آھي. ڪجھ BI اجزاء اسان جي شروعاتي ڪوششن جو حصو آھن، جڏھن ته ڪجھ ڪيترن ئي مھينن تائين لاڳو نه ڪيا ويندا.

بهرحال، سڀ ڄاڻايل گهرجون ڊزائن ۾ ظاهر ٿين ٿيون، تنهنڪري جڏهن اسان کي ڪنهن خاص ٽيڪنالاجي کي لاڳو ڪرڻ جي ضرورت آهي، اسان ائين ڪرڻ لاء تيار آهيون. منصوبي بابت ڪجهه روايتي سوچ کي ظاهر ڪندو.

هن سيٽ جو dati جي بعد ۾ استعمال جي حمايت ڪرڻ لاء استعمال ڪيو ويندو آهي dati dimensional ڪاروباري مسئلن جي ذريعي هلائي ٿو جن جي اسان نشاندهي ڪئي آهي. جيئن اضافي دستاويز ٺاهيا ويا آهن، جهڙوڪ منصوبي جي ترقي dati، اسان رسمي طور شروع ڪنداسين جيئن i dati اهي ماحول ۾ پکڙيل آهن. اسان جي نمائندگي ڪرڻ جي ضرورت کي معلوم ڪيو آهي i dati هڪ طول و عرض ۾، انهن کي ورهائڻ (مخصوص مخصوص ضرورتن جي مطابق) ڊيٽا مارٽس ۾.

جواب ڏيڻ لاء ايندڙ سوال آهي: اهي ڊيٽا مارٽ ڪيئن ٺاهيا ويندا؟
ڇا توھان تارن کي ٺاھيو ٿا ڪعب کي سپورٽ ڪرڻ لاءِ، يا صرف ڪعب، يا صرف تارن کي؟ (يا ساڄي ڪعب، يا ساڄي تارا). منحصر ڊيٽا مارٽس لاءِ فن تعمير ٺاھيو جيڪو سڀني لاءِ ايٽمي پرت جي ضرورت آھي dati ڇا توهان حاصل ڪندا آهيو؟ آزاد ڊيٽا مارٽس کي حاصل ڪرڻ جي اجازت ڏيو i dati سڌو آپريٽنگ سسٽم کان؟

توهان ڪهڙي ڪعبي ٽيڪنالاجي کي معياري بڻائڻ جي ڪوشش ڪندا؟

توهان وٽ خدا جي وڏي مقدار آهي dati گهربل تجزيي لاءِ گهربل آهي يا ڇا توهان کي هفتيوار بنيادن تي پنهنجي قومي سيلز فورس جي ڪعب جي ضرورت آهي يا ٻئي؟ ڇا توهان هڪ طاقتور شئي ٺاهيندا آهيو جهڙوڪ DB2 OLAP سرور فنانس لاءِ يا Cognos PowerPlay cubes توهان جي سيلز آرگنائيزيشن لاءِ يا ٻئي؟ اهي وڏا تعميراتي ڊيزائن جا فيصلا آهن جيڪي توهان جي BI ماحول کي اڳتي وڌڻ تي اثر انداز ڪندا. ها، توهان OLAP جي ضرورت جي نشاندهي ڪئي آهي. هاڻي توهان ان قسم جي ٽيڪنالاجي ۽ ٽيڪنالاجي کي ڪيئن کڻڻ وارا آهيو؟

ڪيئن ڪجهه وڌيڪ جديد ٽيڪنالاجيون توهان جي ڊيزائن کي متاثر ڪن ٿيون؟ اچو ته فرض ڪريو ته توهان پنهنجي تنظيم ۾ هڪ مقامي ضرورت جي نشاندهي ڪئي آهي. هاڻي توهان کي آرڪيٽيڪچرل ڊرائنگ ايڊيشن کي ياد ڪرڻو پوندو جيتوڻيڪ توهان ڪيترن ئي مهينن تائين مقامي اجزاء ٺاهڻ جو ارادو نه ڪيو آهي. معمار کي اڄ جي ضرورت جي بنياد تي ڊزائين ڪرڻ گهرجي. مقامي تجزيي جي ضرورت جو اندازو لڳايو جيڪو پيدا ڪري ٿو، اسٽور ڪري ٿو، برقرار رکي ٿو، ۽ رسائي فراهم ڪري ٿو dati مقامي. اهو موڙ ۾ سافٽ ويئر ٽيڪنالاجي ۽ پليٽ فارم جي وضاحتن جي قسم جي حوالي سان هڪ رڪاوٽ جي طور تي ڪم ڪرڻ گهرجي جنهن تي توهان هن وقت غور ڪري سگهو ٿا. مثال طور، انتظامي نظام جو ڊيٽا جو بنياد لاڳاپو (RDBMS) جيڪو توهان پنهنجي ايٽمي پرت لاءِ برقرار رکون ٿا لازمي طور تي هڪ مضبوط فضائي حد موجود هجڻ گهرجي. اهو وڌ ۾ وڌ ڪارڪردگي کي يقيني بڻائيندو جڏهن توهان جاميٽري ۽ مقامي شيون استعمال ڪندا توهان جي تجزياتي ايپليڪيشنن ۾. جيڪڏهن توهان جو RDBMS سنڀالي نٿو سگهي dati (spatial-centric) اندروني طور تي، تنهنڪري توهان کي قائم ڪرڻو پوندو ڊيٽا جو بنياد (مقامي-مرڪز) خارجي. اهو مسئلو مئنيجمينٽ کي پيچيده ڪري ٿو ۽ توهان جي مجموعي ڪارڪردگي کي سمجھوتو ڪري ٿو، ان اضافي مسئلن جو ذڪر نه ڪرڻ جو اهو توهان جي ڊي بي ايز لاءِ پيدا ڪري ٿو، ڇاڪاڻ ته انهن کي ممڪن آهي ته بنيادي ڳالهين جي گهٽ ۾ گهٽ ڄاڻ dati گڏوگڏ مقامي. ٻئي طرف، جيڪڏهن توهان جو RDMBS انجڻ سڀني فضائي اجزاء کي سنڀاليندو آهي ۽ ان جو آپٽمائزر فضائي شين جي خاص ضرورتن (مثال طور، انڊيڪسنگ) کان واقف آهي، ته پوءِ توهان جا DBAs آساني سان انتظام جي مسئلن کي سنڀالي سگهن ٿا ۽ توهان ڪارڪردگي کي وڌائي سگهو ٿا.

انهي سان گڏ، توهان کي ايڊريس جي صفائي شامل ڪرڻ لاء اسٽيجنگ ايريا ۽ ايٽمي ماحول جي پرت کي ترتيب ڏيڻ جي ضرورت آهي (a

مقامي تجزيي لاءِ اهم عنصر) ۽ گڏوگڏ مقامي شين جي ايندڙ بچت. ڊيزائن جي ايڊيشن جو تسلسل هاڻي جاري آهي ته اسان ايڊريس جي صفائي جو تصور متعارف ڪرايو آهي. هڪ شيءِ لاءِ، هي ايپليڪيشن توهان جي اي ٽي ايل ڪوشش لاءِ گهربل سافٽ ويئر جو قسم ترتيب ڏيندو.

ڇا توھان کي ضرورت آھي پروڊڪٽس جھڙوڪ Trillium توھان کي مهيا ڪرڻ لاءِ توھان کي صاف ايڊريس، يا اھو ڪارڪردگي مهيا ڪرڻ لاءِ توھان جي پسند جو ETL وينڊر؟
هينئر لاءِ اهو ضروري آهي ته توهان ڊزائن جي سطح کي ساراهيو جيڪو توهان جي گودام کي برقرار رکڻ شروع ڪرڻ کان پهريان مڪمل ڪيو وڃي. مٿين مثالن کي ڊزائين ڪيل فيصلن جي ڪثرت جو مظاهرو ڪرڻ گهرجي جيڪي ڪنهن خاص ڪاروباري گهربل جي سڃاڻپ جي پيروي ڪرڻ گهرجن. جڏهن صحيح طريقي سان ڪيو وڃي، اهي ڊزائين ڪيل فيصلا توهان جي ماحول جي جسماني جوڙجڪ، استعمال ٿيل ٽيڪنالاجي جي چونڊ، ۽ معلوماتي مواد جي پروپيگنڊا جي وهڪري جي وچ ۾ هڪجهڙائي کي وڌايو. هن روايتي BI آرڪيٽيڪچر جي بغير، توهان جي تنظيم موجوده ٽيڪنالاجيز جي افراتفري واري ميلاپ جي تابع هوندي، ظاهري استحڪام مهيا ڪرڻ لاءِ بهترين طور تي هڪ ٻئي سان ڳنڍجي.

معلومات جي مواد کي برقرار رکڻ

توهان جي تنظيم ۾ معلومات جي قيمت آڻڻ هڪ تمام ڏکيو ڪم آهي. ڪافي سمجھ ۽ تجربي کانسواءِ، يا مناسب انجنيئرنگ ۽ ڊيزائن، حتي بھترين ٽيمون ناڪام ٿينديون. ٻئي طرف، جيڪڏهن توهان وٽ عظيم وجدان ۽ تفصيلي ڊيزائن آهي پر عمل ڪرڻ لاءِ ڪوبه نظم نه آهي، توهان صرف پنهنجو پئسا ۽ وقت ضايع ڪيو آهي ڇو ته توهان جي ڪوشش ناڪام ٿي وئي آهي. پيغام واضح هجڻ گهرجي: جيڪڏهن توهان وٽ انهن مان هڪ يا وڌيڪ مهارتن، سمجھڻ/تجربو يا منصوبابندي/ڊزائن يا عمل درآمد واري نظم جي کوٽ آهي، ته اهو BI آرگنائيزيشن جي عمارت کي تباهه يا تباهه ڪري ڇڏيندو.

ڇا توهان جي ٽيم ڪافي تيار آهي؟ ڇا توهان جي BI ٽيم تي ڪو به ماڻهو BI ماحول ۾ موجود وسيع تجزياتي نظارن کي سمجهي ٿو، ۽ ٽيڪنالاجي ۽ ٽيڪنالاجيون جيڪي انهي نظارن کي برقرار رکڻ لاءِ گهربل آهن؟ ڇا توهان جي ٽيم تي ڪو به آهي جيڪو ٻڌائي سگهي ٿو فرق لاڳو ڪرڻ ۾ ترقي يافته

جامد رپورٽنگ ۽ OLAP، يا ROLAP ۽ OLAP جي وچ ۾ فرق؟ ڇا توهان جي ٽيم جي ميمبرن مان هڪ واضح طور تي کان کني جي طريقي کي سڃاڻي ٿو ۽ اهو ڪيئن گودام تي اثر انداز ڪري سگهي ٿو يا گودام کان کني جي ڪارڪردگي کي ڪيئن سپورٽ ڪري سگهي ٿو؟ هڪ ٽيم ميمبر جي قيمت سمجهي ٿو dati خلائي يا ايجنٽ تي ٻڌل ٽيڪنالاجي؟ ڇا توهان وٽ ڪو ماڻهو آهي جيڪو ETL بمقابله پيغام بروکر ٽيڪنالاجي جي منفرد اوزار ايپليڪيشن کي ساراهيو؟ جيڪڏهن توهان وٽ نه آهي، هڪ حاصل ڪريو. BI هڪ عام ايٽمي پرت کان تمام وڏو آهي، OLAP، اسٽار اسڪيما ۽ هڪ ODS.

BI جي ضرورتن ۽ انهن جي حلن کي سڃاڻڻ لاءِ سمجھڻ ۽ تجربو حاصل ڪرڻ ضروري آهي توهان جي قابليت لاءِ ضروري آهي ته صارف جي ضرورتن کي صحيح طريقي سان ترتيب ڏيڻ ۽ انهن جي حلن کي ڊزائين ڪرڻ ۽ ان تي عمل ڪرڻ. جيڪڏهن توهان جي استعمال ڪندڙ ڪميونٽي کي گهربل ضرورتن کي بيان ڪرڻ ۾ مشڪل آهي، اهو گودام ٽيم تي آهي ته اها سمجھ مهيا ڪري. پر جيڪڏهن گودام جي ٽيم

BI جي مخصوص ايپليڪيشن کي نٿو سڃاڻي - مثال طور، ڊيٽا مائننگ - پوءِ اهو بهتر ناهي ته BI ماحول اڪثر ڪري غير فعال ريپوزٽريز تائين محدود هجي. بهرحال، انهن ٽيڪنالاجيز کي نظر انداز ڪرڻ انهن جي اهميت کي گهٽ نٿو ڪري ۽ انهن جو اثر توهان جي تنظيم جي ڪاروباري انٽيليجنس صلاحيتن جي ظاهر ٿيڻ تي آهي، ۽ انهي سان گڏ معلوماتي اثاثو جيڪو توهان کي فروغ ڏيڻ جو منصوبو آهي.

ڊزائن ۾ ڊرائنگ جي تصور کي شامل ڪرڻ گهرجي، ۽ ٻنهي کي هڪ قابل فرد جي ضرورت آهي. اضافي طور تي، منصوبابندي جي ضرورت آهي ٽيم جي گهر واري فلسفو ۽ معيار سان تعميل. مثال طور، جيڪڏهن توهان جي ڪمپني هڪ پليٽ فارم معيار قائم ڪيو آهي يا هڪ خاص RDBMS جي نشاندهي ڪئي آهي ته اها پليٽ فارم تي معياري بڻائڻ چاهي ٿي، اهو لازمي آهي ته ٽيم تي هرڪو انهن معيارن تي عمل ڪري. عام طور تي هڪ ٽيم معياري ڪرڻ جي ضرورت کي ظاهر ڪري ٿي (استعمال ڪندڙ برادرين کي)، پر ٽيم خود ڪمپني جي ٻين علائقن ۾ قائم ڪيل معيار تي عمل ڪرڻ لاء تيار ناهي يا شايد ساڳئي ڪمپنين ۾ پڻ. نه رڳو اهو منافقت آهي، پر اهو قائم ڪري ٿو ته ڪمپني موجوده وسيلن ۽ سيڙپڪاري کي استحصال ڪرڻ جي قابل ناهي. ان جو مطلب اهو ناهي ته اهي حالتون نه آهن جيڪي هڪ غير معياري پليٽ فارم يا ٽيڪنالاجي جي ضمانت ڏين؛ بهرحال، گودام جي ڪوشش

انهن کي حسد سان ڪمپني جي معيار جي حفاظت ڪرڻ گهرجي جيستائين ڪاروباري گهرجون ٻي صورت ۾ ترتيب نه ڏين.

BI آرگنائيزيشن ٺاهڻ لاءِ گهربل ٽيون اهم جزو نظم و ضبط آهي.
اهو مجموعي طور تي منحصر آهي، برابر طور تي فرد ۽ ماحول تي. پروجيڪٽ پلانر، اسپانسرز، آرڪيٽيڪٽس، ۽ صارفين کي لازمي طور تي ڪمپني جي معلومات جي اثاثن کي تعمير ڪرڻ لاء نظم و ضبط جي تعريف ڪرڻ گهرجي. ڊيزائنرز کي لازمي طور تي سماج ۾ گهربل ٻين ڪوششن کي پورو ڪرڻ لاءِ انهن جي ڊيزائن جي ڪوششن کي هدايت ڪرڻ گهرجي.

مثال طور، چئو ته توهان جي ڪمپني هڪ ERP ايپليڪيشن ٺاهي ٿي جنهن ۾ گودام جو حصو آهي.
اهڙيءَ طرح اها ERP ڊيزائنرز جي ذميواري آهي ته هو گودام ماحوليات جي ٽيم سان تعاون ڪن ته جيئن اڳ ۾ ئي شروع ٿيل ڪم جو مقابلو يا نقل نه ڪيو وڃي.

نظم و ضبط پڻ هڪ موضوع آهي جنهن کي سڄي تنظيم طرفان خطاب ڪرڻ جي ضرورت آهي ۽ عام طور تي مقرر ڪيو ويو آهي ۽ انتظامي سطح تي مقرر ڪيل آهي.
ڇا عملدار هڪ ٺهيل طريقي سان عمل ڪرڻ لاء تيار آهن؟ هڪ طريقو جيڪو معلوماتي مواد ٺاهڻ جو واعدو ڪري ٿو جيڪو آخرڪار انٽرپرائز جي سڀني علائقن کي قيمت ڏيندو، پر شايد انفرادي يا ڊپارٽمينٽل ايجنڊا کي سمجھوتو؟ ياد رکو ”هر شيءِ بابت سوچڻ هڪ شيءِ بابت سوچڻ کان وڌيڪ اهم آهي“. هي چوڻ سچ آهي BI تنظيمن لاءِ.

بدقسمتي سان، ڪيترائي گودام انهن جي ڪوششن تي ڌيان ڏيڻ جي ڪوشش ڪري رهيا آهن هڪ خاص ڊپارٽمينٽ يا مخصوص استعمال ڪندڙن کي قيمت ڏيڻ ۽ پهچائڻ جي ڪوشش تي، وڏي تنظيم لاء ٿورو احترام سان. فرض ڪريو مئنيجر وير هائوس ٽيم کان مدد جي درخواست ڪري ٿو. ٽيم 90 ڏينهن جي ڪوشش سان جواب ڏئي ٿي جنهن ۾ نه صرف ايگزيڪيوٽو پاران بيان ڪيل نوٽيفڪيشن گهرجن کي پهچائڻ پر يقيني بڻائڻ آهي ته سڀني dati پيش ڪيل ڪعب ٽيڪنالاجي ۾ متعارف ٿيڻ کان اڳ بنيادي طور تي ايٽمي سطح ۾ ملايا ويا آهن.
هي انجنيئرنگ اضافي کي يقيني بڻائي ٿو ته وير هائوس انٽرپرائز مان فائدو حاصل ڪندو dati مينيجر جي ضرورت آهي.
بهرحال، ايگزيڪيوٽو ٻاهران صلاحڪار فرمن سان ڳالهايو جن 4 هفتن کان گهٽ عرصي ۾ ترسيل سان هڪ جهڙي درخواست جي تجويز ڏني.

فرض ڪيو ته اندروني ويڙهاڪ ٽيم قابل آهي، مئنيجر کي اختيار آهي. ڪير اضافي انجنيئرنگ نظم و ضبط کي سپورٽ ڪري سگهي ٿو جيڪو انٽرپرائز معلومات جي اثاثن کي وڌائڻ لاءِ گهربل هجي يا چونڊ ڪري سگهي ٿو پنهنجو حل جلدي ٺاهي. بعد ۾ اهو لڳي ٿو ته تمام گهڻو چونڊيو ويو آهي ۽ صرف معلومات ڪنٽينرز ٺاهڻ لاء استعمال ڪيو ويندو آهي جيڪو ڪجھه يا فرد کي فائدو ڏئي ٿو.

مختصر ۽ ڊگھي مدت جا مقصد

آرڪيٽيڪٽس ۽ پروجيڪٽ پلانرز کي لازمي طور تي مجموعي فن تعمير جي هڪ ڊگهي مدت واري ويزن ۽ BI آرگنائيزيشن کي وڌائڻ لاءِ منصوبا ٺاهڻ گهرجن. مختصر مدت جي فائدي ۽ ڊگهي مدت جي منصوبابندي جو هي ميلاپ BI ڪوششن جا ٻه پاسا آهن. مختصر رن جي آمدني BI جو پاسو آهي جيڪو توهان جي گودام جي ورهاڱي سان لاڳاپيل آهي.

هي اهو آهي جتي منصوبا ساز، معمار ۽ اسپانسرز خاص ڪاروباري گهرجن کي پورو ڪرڻ تي ڌيان ڏين ٿا. اهو هن سطح تي آهي جتي جسماني ڍانچي تعمير ڪيا ويا آهن، ٽيڪنالاجي خريد ڪئي وئي آهي ۽ ٽيڪنالاجي تي عمل ڪيو ويندو آهي. اهي ڪنهن به طرح سان مخصوص ضرورتن کي حل ڪرڻ لاءِ نه ٺاهيا ويا آهن جيئن مخصوص صارف برادرين طرفان بيان ڪيل آهن. هر ڪم ڪيو ويندو آهي مقصد سان مخصوص ضرورتن کي حل ڪرڻ جي مخصوص ڪميونٽي طرفان بيان ڪيل.
ڊگھي رينج پلاننگ، جيتوڻيڪ، BI جو ٻيو پاسو آھي. اھو اھو آھي جتي منصوبا ۽ ڊزائن کي يقيني بڻايو ويو آھي ته ڪنھن بھ جسماني ڍانچي جي تعمير ڪئي وئي آھي، ٽيڪنالاجيون چونڊيل آھن ۽ ٽيڪنالاجيون مڪمل ڪيون ويون آھن جيڪي انٽرنيشنل جي نظر سان ٺاھيا ويا آھن. اها ڊگهي مدي واري منصوبابندي آهي جيڪا ضروري هم آهنگي مهيا ڪري ٿي ته يقيني بڻائڻ لاءِ ته فرم حاصلات ڪنهن به مختصر مدت جي حاصلات مان نڪتل آهن.

پنھنجي BI ڪوشش کي درست ڪريو

Un ڊيٽا گودام بذات خود ان جو ڪوبه موروثي قدر ڪونهي. ٻين لفظن ۾، گودام ٽيڪنالاجيز ۽ عمل درآمد جي ٽيڪنالاجي جي وچ ۾ ڪو به موروثي قدر نه آهي.

ڪنهن به گودام جي ڪوشش جي قيمت گودام جي ماحول ۽ معلومات جي مواد جي نتيجي ۾ ڪيل ڪارناما ۾ ملي ٿي. اھو ھڪڙو نازڪ نقطو آھي سمجھڻ کان پھريائين توھان ڪڏھن ڪڏھن ڪڏھن ڪڏھن ڪڏھن ڪڏھن ڪڏھن ڪڏھن گھر جي شروعات جي قيمت جو اندازو لڳائڻ جي ڪوشش ڪريو.

گهڻو ڪري، معمار ۽ منصوبا ساز گودام جي جسماني ۽ ٽيڪنيڪل حصن تي قيمت لاڳو ڪرڻ جي ڪوشش ڪندا آهن جڏهن حقيقت ۾ قيمت ڪاروباري عملن تي ٻڌل هوندي آهي جيڪي مثبت طور تي گودام ۽ چڱي طرح پڪڙيل معلومات تي اثرانداز ٿين ٿيون.

هتي BI جي بنياد تي چيلنج آهي: توهان سيڙپڪاري کي ڪيئن ثابت ڪيو ٿا؟ جيڪڏھن ھاؤس جي پاڻ ۾ ڪا اندروني قدر نه آھي، پراجيڪٽ جي رٿابندي ڪندڙن کي لازمي طور تي تحقيق ڪرڻ، وضاحت ڪرڻ، ۽ انھن ماڻھن جي فائدي کي رسمي ڪرڻ گھرجي جيڪي مخصوص ڪاروباري عملن کي وڌائڻ لاءِ گودام استعمال ڪندا يا محفوظ معلومات جي قيمت، يا ٻئي.

معاملن کي پيچيده ڪرڻ لاءِ، گودام جي ڪوششن کان متاثر ڪو به ڪاروباري عمل ”خاص“ يا ”نرم“ فائدا مهيا ڪري سگھي ٿو. اهم فائدا سيڙپڪاري تي موٽڻ (ROI) کي ماپڻ لاءِ هڪ مظبوط ميٽرڪ مهيا ڪن ٿا - مثال طور، هڪ مخصوص عرصي دوران انوینٽري کي هڪ اضافي وقت تي ڦيرايو يا نقل و حمل جي گھٽ قيمت لاءِ. ذيلي فائدن جي وضاحت ڪرڻ وڌيڪ ڏکيو آهي، جهڙوڪ معلومات تائين بهتر رسائي، قابل قدر قيمت جي لحاظ کان.

ڳنڍيو پنهنجي پروجيڪٽ کي ڄاڻڻ لاءِ ڪاروباري درخواستون

گهڻو ڪري، منصوبي جي منصوبه بندي ڪندڙ گودام جي قيمت سان ڳنڍڻ جي ڪوشش ڪندا آهن بيڪار ڪاروباري مقصدن سان. اهو اعلان ڪندي ته "هڪ گودام جي قيمت اسان جي اسٽريٽجڪ درخواستن کي پورو ڪرڻ جي قابليت تي ٻڌل آهي" اسان هڪ خوشگوار انداز ۾ بحث کي کوليو. پر اهو اڪيلو اهو طئي ڪرڻ لاءِ ڪافي ناهي ته ڇا گودام ۾ سيڙپڪاري جو مطلب آهي. اهو بهتر آهي ته گودام جي نمائندن کي مخصوص ڪاروباري سوالن ۽ نوٽس سان ڳنڍڻ.

ROI ماپ ڪريو

گودام سيٽنگ ۾ ROI ڳڻڻ خاص طور تي ڏکيو ٿي سگھي ٿو. اهو خاص طور تي ڏکيو آهي جيڪڏهن اڳواٽ

هڪ خاص ورجائي جي ڪا شيء غير معمولي يا ماپ ڪرڻ آسان آهي. ھڪڙي مطالعي مان معلوم ٿئي ٿو ته صارفين BI جي شروعاتن جا ٻه مکيه فائدا سمجھندا آھن:

• ▪ فيصلا ڪرڻ جي صلاحيت پيدا ڪريو
• ▪ ڄاڻ تائين رسائي پيدا ڪريو
  اهي فائدا نرم (يا نرم) فائدا آهن. اهو ڏسڻ لاءِ آسان آهي ته اسان هڪ ROI جي بنياد تي سخت (يا وڌيڪ) فائدي جي بنياد تي ڪيئن حساب ڪري سگهون ٿا جهڙوڪ سامان جي گھٽتائي جي قيمت، پر اسان بهتر فيصلا ڪرڻ جي صلاحيت کي ڪيئن اندازو ڪريون ٿا؟
  اهو يقيني طور تي منصوبي جي منصوبن لاء هڪ چئلينج آهي جڏهن اهي ڪمپني حاصل ڪرڻ جي ڪوشش ڪري رهيا آهن هڪ خاص گودام جي ڪوشش ۾ سيڙپڪاري ڪرڻ لاء. وڪرو وڌائڻ يا قيمتن ۾ گهٽتائي هاڻي BI ماحول کي هلائڻ وارا مرڪزي موضوع نه آهن.
  ان جي بدران، توهان معلومات تائين بهتر رسائي لاءِ ڪاروباري درخواستون ڳولي رهيا آهيو ته جيئن هڪ خاص ڊپارٽمينٽ تيزيءَ سان فيصلا ڪري سگهي. اهي اسٽريٽجڪ ڊرائيور آهن جيڪي انٽرپرائز لاءِ هڪجهڙا اهم هوندا آهن پر انهن کي وڌيڪ مبهم ۽ وڌيڪ ڏکيو هوندو آهي هڪ مخصوص ميٽرڪ ۾ خاص ڪرڻ. انهي صورت ۾، ROI جي حساب سان گمراهي ٿي سگهي ٿي، جيڪڏهن غير مناسب نه هجي.
  پروجيڪٽ ڊيزائنرز کي لازمي طور تي عملدارن لاءِ قابل قدر قدر جو مظاهرو ڪرڻ جي قابل هوندو اهو فيصلو ڪرڻ لاءِ ته ڇا ڪنهن خاص ورهاڱي ۾ سيڙپڪاري ان جي قابل آهي. تنهن هوندي، اسان ROI جي ڳڻپ لاءِ ڪو نئون طريقو تجويز نه ڪنداسين، ۽ نه ئي ان لاءِ يا ان جي خلاف ڪو دليل ڏينداسين.
  اهڙا ڪيترائي مضمون ۽ ڪتاب موجود آهن جيڪي ROI جي حساب ڪرڻ جي بنيادي ڳالهين تي بحث ڪن ٿا. اتي خاص قدر تجويزون آھن جھڙوڪ قدر تي سيڙپڪاري (VOI)، گارٽنر جھڙا گروپن پاران پيش ڪيل آھن، جيڪي توھان تحقيق ڪري سگھو ٿا. ان جي بدران، اسان ڪنهن به ROI يا ٻين قدر جي تجويز جي بنيادي حصن تي ڌيان ڏينداسين جيڪي توهان کي غور ڪرڻ جي ضرورت آهي. ROI لاڳو ڪرڻ BI ڪوششن سان لاڳاپيل "سخت" بمقابله "نرم" فائدن بابت بحث کان ٻاهر، ROI لاڳو ڪرڻ وقت غور ڪرڻ لاء ٻيا مسئلا آهن. مثال طور:

DW جي ڪوششن لاءِ تمام گھڻي بچت منسوب ڪرڻ جيڪا به ايندي
اچو ته چئو ته توهان جي ڪمپني هڪ مين فريم آرڪيٽيڪچر کان ورهايل يونڪس ماحول ڏانهن منتقل ٿي وئي آهي. تنهن ڪري ڪا به بچت جيڪا ٿي سگهي ٿي (يا نه ٿي سگهي ٿي) انهي ڪوشش مان حاصل ڪئي وڃي صرف ان کي منسوب نه ڪيو وڃي، جيڪڏهن بلڪل (؟)، گودام ڏانهن.

هر شيءِ جو حساب نه رکڻ مهانگو آهي. ۽ اتي ڪيتريون ئي شيون آھن جن کي غور ڪرڻ گھرجي. هيٺ ڏنل فهرست تي غور ڪريو:

• ▪ شروع ڪرڻ جي قيمت، فزيبلٽي سميت.
• ▪ لاڳاپيل اسٽوريج ۽ مواصلات سان وقف هارڊويئر جي قيمت
• ▪ سافٽ ويئر جي قيمت، بشمول جو انتظام dati ۽ ڪلائنٽ/سرور ايڪسٽينشن، اي ٽي ايل سافٽ ويئر، ڊي ايس ايس ٽيڪنالاجيز، ويزولائيزيشن ٽولز، شيڊيولنگ ​​۽ ورڪ فلو ايپليڪيشنون، ۽ مانيٽرنگ سافٽ ويئر، .
• ▪ ساخت جي ڊيزائن جي قيمت dati، جي تخليق ۽ اصلاح سان
• ▪ سافٽ ويئر ڊولپمينٽ لاڳت سڌو سنئون BI ڪوشش سان لاڳاپيل
• ▪ گھر جي مدد جي قيمت، بشمول ڪارڪردگي بهتر ڪرڻ، بشمول سافٽ ويئر ورزن ڪنٽرول ۽ مدد آپريشن "Big-Bang" ROI لاڳو ڪريو. گودام کي هڪ واحد طور تي تعمير ڪرڻ، وڏي ڪوشش ناڪام ٿيڻ لاءِ برباد ٿي وئي آهي، تنهنڪري پڻ هڪ وڏي ڪاروباري شروعات لاءِ ROI جو اندازو لڳايو اها آڇ حيرت انگيز آهي، ۽ اهو ته رٿابندي ڪندڙ پوري ڪوشش جي قيمت جو اندازو لڳائڻ لاءِ ڪمزور ڪوششون جاري رکندا آهن. منصوبه بندي ڪندڙ ڪاروباري شروعات تي مالي قدر ڇو رکڻ جي ڪوشش ڪندا آهن جيڪڏهن اهو وڏي پئماني تي سڃاتل ۽ قبول ڪيو وڃي ته مخصوص تکرارن جو اندازو لڳائڻ مشڪل آهي؟ اهو ڪيئن ممڪن آهي؟ اهو ڪجهه استثنا سان ممڪن ناهي. ائين نه ڪريو. هاڻي ته اسان قائم ڪيو آهي ته ROI جي حساب سان ڇا نه ڪرڻ گهرجي، هتي ڪجهه نقطا آهن جيڪي توهان جي BI ڪوششن جي قيمت جو اندازو لڳائڻ لاءِ هڪ قابل اعتماد عمل قائم ڪرڻ ۾ مدد ڪندا.

ROI رضامندي حاصل ڪرڻ. توهان جي BI ڪوششن جي قدر جو اندازو لڳائڻ لاءِ توهان جي ٽيڪنڪ جي چونڊ جي قطع نظر، ان تي سڀني ڌرين طرفان اتفاق ٿيڻ گهرجي، بشمول پروجيڪٽ پلانر، اسپانسرز، ۽ ڪارپوريٽ ايگزيڪيوٽوز.

ROI کي سڃاڻپ ڪندڙ حصن ۾ ٽوڙيو. مناسب ROI جي حساب سان هڪ ضروري قدم اهو آهي ته انهي حساب کي هڪ مخصوص منصوبي تي ڌيان ڏيڻ. اهو وري توهان کي مخصوص ڪاروباري گهرجن جي بنياد تي هڪ قدر جو اندازو لڳائڻ جي اجازت ڏئي ٿو جيڪي پورا ڪيا ويا آهن

خرچن جي وضاحت ڪريو. جيئن ذڪر ڪيو ويو آهي، ڪيترن ئي قيمتن تي غور ڪرڻ جي ضرورت آهي. اضافي طور تي، قيمتن ۾ شامل ٿيڻ گهرجي نه رڳو اهي انفرادي ورهاڱي سان لاڳاپيل آهن پر ان سان لاڳاپيل قيمتن سان لاڳاپيل معيار جي تعميل کي يقيني بڻائڻ.

فائدن جي تعريف ڪريو. واضح طور تي ROI کي مخصوص ڪاروباري گهرجن سان ڳنڍڻ سان، اسان کي انهن فائدن جي نشاندهي ڪرڻ جي قابل ٿيڻ گهرجي جيڪي ضرورتن کي پورا ڪرڻ جي اڳواڻي ڪندا.

لاڳت کي گھٽايو ۽ نفعو نفعو حاصل ڪرڻ ۾. اهو بهترين طريقو آهي توهان جي قيمتن جو بنياد خالص موجوده قيمت (NPV) تي جيئن مستقبل جي آمدني ۾ مستقبل جي قيمت جي اڳڪٿي ڪرڻ جي ڪوشش ڪرڻ جي برخلاف.

پنھنجي ROI کي گھٽ ۾ گھٽ ورهائڻ جو وقت رکو. اهو سٺو دستاويز آهي ڊگهي عرصي ۾ اهو توهان جي ROI ۾ استعمال ڪيو ويو آهي.

هڪ کان وڌيڪ ROI فارمولا استعمال ڪريو. ROI جي اڳڪٿي ڪرڻ لاءِ ڪيترائي طريقا آھن، ۽ توھان کي انھن مان ھڪڙو يا وڌيڪ استعمال ڪرڻ جي رٿابندي ڪرڻ گھرجي، بشمول خالص موجوده قيمت، واپسي جي اندروني شرح (IRR)، ۽ واپسي.

ٻيهر قابل عمل جي وضاحت ڪريو. هي ڪنهن به ڊگهي مدت جي قيمت جي حساب ڪرڻ لاء اهم آهي. ھڪڙي ھڪڙي ورجائي قابل عمل کي سڀني ايندڙ منصوبي جي ذيلي ترتيبن لاء دستاويز ڪيو وڃي.

درج ٿيل مسئلا سڀ کان وڌيڪ عام آھن جيڪي بيان ڪيل آھن گھر جي ماحول جي ماهرن پاران. ”بگ بينگ“ ROI پهچائڻ تي انتظاميا جو اصرار تمام پريشان ڪندڙ آهي. جيڪڏھن توھان شروع ڪريو توھان جي سڀني ROI حسابن کي ٽوڙڻ سان انھن کي سڃاڻڻ جي قابل، قابل حصن ۾، توھان وٽ ھڪڙو سٺو موقعو آھي ھڪڙي صحيح ROI تخميني جو اندازو لڳائڻ جو.

ROI فائدن بابت سوال

باقي توهان جا فائدا آهن، نرم يا سخت، توهان انهن جي قيمت کي طئي ڪرڻ لاء ڪجهه بنيادي سوال استعمال ڪري سگهو ٿا. مثال طور هڪ سادي پيماني تي سسٽم استعمال ڪندي، 1 کان 10 تائين، توهان هيٺين سوالن کي استعمال ڪندي ڪنهن به ڪوشش جي اثر کي ماپ ڪري سگهو ٿا:

• توھان کي سمجھڻ جو اندازو ڪيئن آھي dati توهان جي ڪمپني جي هن منصوبي تي عمل ڪيو؟
• توهان هن پروجيڪٽ جي نتيجي ۾ پروسيس جي بهتري کي ڪيئن اندازو لڳايو؟
• توهان ڪيئن اندازو لڳائيندؤ ته نئين بصيرت ۽ انفرنسز جي اثر کي هاڻي هن ورجائي ذريعي دستياب ڪيو ويو آهي
• نئين ۽ بهتر ڪمپيوٽر ماحول جو اثر ڇا ٿيو ان جي نتيجي ۾ ڇا سکيو ويو؟ جيڪڏهن انهن سوالن جا جواب ٿورا آهن، اهو ممڪن آهي ته اهو ادارو ان سيڙپڪاري جي لائق نه هجي. اعليٰ اسڪورنگ سوال اھم قدر حاصلات ڏانھن اشارو ڪن ٿا ۽ وڌيڪ تحقيق لاءِ ھدايتن جي طور تي ڪم ڪرڻ گھرجي. مثال طور، پروسيس جي بهتري لاءِ هڪ اعليٰ اسڪور هجڻ گهرجي ڊزائنر کي جانچڻ لاءِ ته ڪيئن عمل بهتر ڪيا ويا آهن. توهان شايد اهو ڳولي سگهو ٿا ته حاصل ڪيل ڪجهه يا سڀ حاصلات قابل آهن ۽ انهي ڪري هڪ مالي قدر آساني سان لاڳو ٿي سگهي ٿو. جي پهرين ورجائي مان تمام گهڻو حاصل ڪرڻ گودام توهان جي ادارتي ڪوشش جو سڀ کان وڏو ادا اڪثر ڪري پهرين ڪجهه ورهاڱي ۾ آهي. اهي ابتدائي ڪوششون روايتي طور تي عوام لاءِ تمام مفيد معلوماتي مواد قائم ڪن ٿيون ۽ ايندڙ BI ايپليڪيشنن لاءِ ٽيڪنالاجي بنياد قائم ڪرڻ ۾ مدد ڪن ٿيون. عام طور تي هر ايندڙ ايندڙ dati گودام جي منصوبن جو مجموعي طور تي ڪاروبار لاء گھٽ ۽ گھٽ اضافي قيمت آڻيندو. اهو خاص طور تي صحيح آهي جيڪڏهن ٻيهر ورهاڱي نوان موضوع شامل نه ڪري يا نئين صارف برادري جي ضرورتن کي پورا ڪري.

هي اسٽوريج خاصيت پڻ لاڳو ٿئي ٿو وڌندڙ اسٽيڪ جي dati مورخ جيئن ته ايندڙ ڪوششن جي وڌيڪ ضرورت آهي dati ۽ ڪيئن وڌيڪ dati وقت سان گڏ گودام ۾ داخل ڪيا ويا آهن، اڪثر dati اهو استعمال ٿيل تجزيي سان گهٽ لاڳاپيل ٿئي ٿو. هنن dati انهن کي اڪثر سڏيو ويندو آهي dati غير فعال ۽ انهن کي رکڻ هميشه مهانگو آهي ڇاڪاڻ ته اهي ڪڏهن به استعمال نه ڪيا ويندا آهن.

پروجيڪٽ اسپانسرز لاء هي ڇا مطلب آهي؟ لازمي طور تي، پهرين اسپانسرز سيڙپڪاري جي خرچن کان وڌيڪ حصيداري ڪندا آهن. اهو بنيادي آهي ڇاڪاڻ ته اهي گودام جي وسيع ٽيڪنالاجي ۽ وسيلن جي ماحول جي پرت کي ڳولڻ لاء محرک آهن، بشمول نامياتي.

پر اهي پهريون قدم تمام وڏي قيمت کڻندا آهن ۽ تنهن ڪري منصوبي جي منصوبن کي اڪثر ڪري سيڙپڪاري کي جواز ڏيڻو پوندو.
توهان جي BI جي شروعات کان پوءِ ڪيل منصوبا شايد گهٽ هجن (پهرين جي مقابلي ۾) ۽ سڌي قيمتون، پر انٽرپرائز کي گهٽ قيمت آڻين.

۽ تنظيم جي مالڪن کي تعمير ڪرڻ تي غور ڪرڻ شروع ڪرڻ جي ضرورت آهي dati ۽ گهٽ لاڳاپيل ٽيڪنالاجيون.

ڊيٽا مائننگ: ڪڍڻ Dati

گھڻن آرڪيٽيڪچرل اجزاء جي ضرورت آھي ڊيٽا مائننگ ٽيڪنالاجيز ۽ ٽيڪنالاجي جي مختلف قسمن جي-
مثال طور، مختلف "ايجنٽ" جي دلچسپي جي نقطي جي جانچ ڪرڻ لاء گراهڪن، ڪمپني جو آپريٽنگ سسٽم ۽ ساڳئي dw لاءِ. اهي ايجنٽ ٿي سگهن ٿا ترقي يافته نيورل نيٽ ورڪ پوٽ جي رجحانن تي تربيت يافته آهن، جهڙوڪ مستقبل جي پيداوار جي طلب سيلز پروموشنز جي بنياد تي؛ ضابطن جي بنياد تي انجڻ هڪ سيٽ تي رد عمل ڪرڻ لاء فوٽ حالتن جي، مثال طور، طبي تشخيص ۽ علاج جون سفارشون؛ يا اڃا به سادو ايجنٽ جيڪي اعليٰ عملدارن کي رپورٽنگ استثنا جي ڪردار سان. عام طور تي اهي extraction عمل dati si

حقيقي وقت ۾ تصديق ڪريو؛ تنهن ڪري، انهن کي مڪمل طور تي تحريڪ جي تحريڪ سان متحد ٿيڻ گهرجي dati اسٽسي.

آن لائين تجزياتي پروسيسنگ پروسيسنگ

آن لائين تجزياتي

سلائس ڪرڻ، ڊائيس، رول، ڊرل-ڊائون ۽ تجزيو ڪرڻ جي صلاحيت
ڇا-جيڪڏهن، دائري اندر آهي، IBM ٽيڪنالاجي سوٽ جو دائرو. مثال طور، آن لائن تجزياتي پروسيسنگ (OLAP) فنڪشن موجود آهن DB2 لاءِ جيڪي جہتي تجزيي کي انجڻ ۾ آڻيندا آهن. ڊيٽابيس ساڳيو

افعال ڊي بي 2 جو قدرتي حصو ٿيڻ جا سڀ فائدا حاصل ڪرڻ دوران SQL ۾ طول و عرض افاديت شامل ڪن ٿا. OLAP انضمام جو هڪ ٻيو مثال ڪڍڻ وارو اوزار، DB2 OLAP تجزيي سرور آهي. هي ٽيڪنالاجي DB2 OLAP سرور ڪيوبز کي جلدي ۽ خودڪار طور تي اسڪين ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿي ته جيئن معلوم ڪرڻ ۽ رپورٽ ڪرڻ لاءِ dati غير معمولي يا غير متوقع ڪنهن به ڪعبي لاءِ واپاري تجزيه نگار لاءِ. ۽ آخرڪار، DW سينٽر افعال معمارن لاءِ هڪ وسيلو مهيا ڪن ٿا چيڪ ڪرڻ لاءِ، ٻين شين مان، DB2 OLAP ڪيوب سرور جي پروفائيل کي ETL عملن جي قدرتي حصي طور.

فضائي تجزيا مقامي تجزيا

خلا هڪ پينوراما لاءِ ضروري تجزياتي اينڪرز (Conductions) جي اڌ جي نمائندگي ڪري ٿو
وسيع تجزياتي (وقت ٻئي اڌ جي نمائندگي ڪري ٿو). گودام جي ايٽمي سطح، جيڪا شڪل 1.1 ۾ ڏيکاريل آهي، ان ۾ وقت ۽ جاءِ ٻنهي جا بنياد شامل آهن. ٽائم اسٽامپ لنگر جو تجزيو ڪري ٿو وقت جي ذريعي ۽ پتو ڄاڻائي ٿو لنگر جو تجزيو خلائي طرفان. ٽائم اسٽيمپس وقت جي ذريعي تجزيي کي منظم ڪن ٿا، ۽ پتي جي معلومات خلاء جي ذريعي تجزيي کي منظم ڪن ٿا. ڊاگرام ڏيکاري ٿو جيوڪوڊنگ- پتي کي نقشي ۾ پوائنٽن ۾ تبديل ڪرڻ جو عمل يا خلا ۾ پوائنٽون ته جيئن مفاصلو ۽ اندر/ ٻاهران تجزيي ۾ استعمال ڪري سگھجن- ايٽمي سطح تي ڪيل ۽ مقامي تجزيي کي تجزيي نگار کي دستياب ڪيو وڃي. IBM فضائي توسيع مهيا ڪري ٿي، جيڪا انوائرنمينٽل سسٽم ريسرچ انسٽيٽيوٽ (ESRI) سان تيار ڪئي وئي آهي. ڊيٽابيس DB2 ته جيئن فضائي شيون برقرار رکي سگھجن ٿيون ڊيٽابيس تعلقي. db2

Spatial Extenders، مقامي تجزيي جو فائدو وٺڻ لاءِ سڀئي SQL ايڪسٽينشن پڻ مهيا ڪن ٿا. مثال طور، SQL ايڪسٽينشن تي سوال ڪرڻ لاءِ
پتي جي وچ ۾ فاصلو يا ڇا هڪ نقطو بيان ڪيل پوليوگونل ايريا جي اندر يا ٻاهر آهي، هڪ تجزياتي معيار آهي اسپيشل ايڪسٽينڊر سان. وڌيڪ معلومات لاءِ باب 16 ڏسو.

ڊيٽابيس-رهائشي اوزار جا اوزار ڊيٽابيس- رهواسي

DB2 وٽ ڪيترائي SQL BI-رهائشي خاصيتون آھن جيڪي پارسنگ عمل ۾ مدد ڪن ٿيون. انهن ۾ شامل آهن:

• تجزيي کي انجام ڏيڻ لاءِ ورجائي افعال، جيئن ته ”سڀني ممڪن پرواز جا رستا ڳوليو جتان سين a نيو يارڪ".
• درجه بندي، مجموعي، ڪعبي ۽ رول اپ افعال لاءِ تجزياتي افعال ڪمن کي آسان ڪرڻ لاءِ جيڪي عام طور تي صرف OLAP ٽيڪنالاجي سان ٿين ٿا، هاڻي انجڻ جو قدرتي حصو آهن. ڊيٽابيس
• ٽيبل ٺاهڻ جي صلاحيت جنهن ۾ نتيجا شامل آهن
  وڪرو ڪندڙ ڊيٽابيس اڳواڻن ۾ وڌيڪ BI خاصيتون ملن ٿيون ڊيٽابيس اسٽيسو.
  جي مکيه سپلائرز ڊيٽا جو بنياد اهي BI جي وڌيڪ خاصيتن کي ملائي رهيا آهن ڊيٽابيس اسٽيسو.
  هي BI حلن لاءِ بهتر ڪارڪردگي ۽ وڌيڪ عملدرآمد جا اختيار فراهم ڪري ٿو.
  DB2 V8 جي خاصيتن ۽ ڪمن تي تفصيل سان بحث ڪيو ويو آهي هيٺين بابن ۾:
  ٽيڪنيڪل آرڪيٽيڪچر ۽ ڊيٽا مئنيجمينٽ فائونڊيشن (باب 5)

• DB2 BI بنيادي اصول (باب 6)
• DB2 مادي سوالن جا جدول (باب 7)
• DB2 OLAP افعال (باب 13)
• DB2 بهتر ڪيل BI خاصيتون ۽ ڪم (باب 15) آسان ڊيٽا پهچائڻ وارو نظام پهچائڻ جو نظام dati آسان ڪيل

شڪل 1.1 ۾ ڏيکاريل فن تعمير ۾ ڪيترائي اڏاوتون شامل آھن dati جسماني. هڪ جو گودام آهي dati آپريٽنگ. عام طور تي، هڪ ODS اعتراض تي مبني، مربوط ۽ موجوده آهي. توهان سپورٽ ڪرڻ لاءِ هڪ ODS ٺاهيندا، مثال طور، سيلز آفيس. ODS سيلز اضافي ڪندو dati ڪيترن ئي مختلف سسٽمن مان، پر صرف رکندو، مثال طور، اڄ جي ٽرانزيڪشن. او ڊي ايس پڻ هڪ ڏينهن ۾ ڪيترائي ڀيرا اپڊيٽ ٿي سگهي ٿو. ان سان گڏ، عمل کي زور ڏئي ٿو i dati ٻين ايپليڪيشنن ۾ ضم. هي جوڙجڪ خاص طور تي ضم ڪرڻ لاء ٺهيل آهي dati موجوده ۽ متحرڪ ۽ حقيقي وقت اينالائيٽڪس جي مدد لاءِ امڪاني اميدوار هوندو، جيئن سروس ايجنٽ مهيا ڪرڻ گراهڪن هڪ گراهڪ جي موجوده سيلز جي معلومات پاڻ انوینٽري مان سيلز جي رجحان جي معلومات کي ڪڍڻ سان. شڪل 1.1 ۾ ڏيکاريل هڪ ٻي جوڙجڪ dw لاءِ هڪ رسمي رياست آهي. نه رڳو اهو ضروري انضمام جي عمل جي لاء جڳهه آهي، معيار جي dati، ۽ جي تبديلي جي dati ايندڙ گودام جي، پر پڻ هڪ قابل اعتماد ۽ عارضي اسٽوريج علائقو آهي dati replicates جيڪي حقيقي وقت جي تجزيي ۾ استعمال ٿي سگھن ٿيون. جيڪڏهن توهان ODS يا اسٽيجنگ ايريا استعمال ڪرڻ جو فيصلو ڪيو ٿا، انهن اڏاوتن کي آباد ڪرڻ لاءِ هڪ بهترين اوزار dati مختلف آپريشنل ذريعن کي استعمال ڪندي ڊي بي 2 جي هيٽروجنيئس ورهايل سوال آهي. اها صلاحيت اختياري DB2 خصوصيت جي ذريعي پهچائي وئي آهي جنهن کي DB2 Relational Connect سڏيو ويندو آهي (صرف سوالن) ۽ DB2 DataJoiner ذريعي (هڪ الڳ پراڊڪٽ جيڪو مختلف ورهايل RDBMSs کي سوال، داخل ڪرڻ، تازه ڪاري ڪرڻ ۽ حذف ڪرڻ جي صلاحيت فراهم ڪري ٿو).

هي ٽيڪنالاجي معمار کي اجازت ڏئي ٿي dati ٻڌڻ dati پيداوار جي تجزياتي عمل سان. نه رڳو ٽيڪنالاجي تقريبن ڪنهن به نقل جي مطالبن کي ترتيب ڏئي سگهي ٿي جيڪا حقيقي وقت جي تجزياتي سان پيدا ٿي سگهي ٿي، پر اهو پڻ ڳنڍي سگھي ٿو مختلف قسمن جي dati تمام مشهور، بشمول DB2، Oracle، Sybase، SQL Server، Informix ۽ ٻيا. DB2 DataJoiner استعمال ڪري سگھجي ٿو ھڪڙي جوڙجڪ کي آباد ڪرڻ لاءِ dati باضابطه جيئن ته هڪ ODS يا ايستائين جو هڪ مستقل ٽيبل جيڪو گودام ۾ ڏيکاريل آهي فوري طور تي تازه ڪارين جي بحالي يا وڪري لاءِ ٺهيل آهي. يقينا، اهي اڏاوتون پاڻ کي dati استعمال ڪري آباد ڪري سگهجي ٿو

ٻي اهم ٽيڪنالاجي جي نقل ڪرڻ لاء ٺهيل dati, IBM DataPropagator Relational. (DataPropagator مرڪزي سسٽم لاءِ هڪ الڳ پراڊڪٽ آهي. DB2 UNIX، Linux، Windows، ۽ OS/2 ۾ شامل آهن نقل ڪرڻ جون خدمتون dati معياري خصوصيت جي طور تي).
منتقل ڪرڻ جو ٻيو طريقو dati انٽرپرائز جي چوڌاري آپريٽنگ هڪ انٽرپرائز ايپليڪيشن انٽيگريٽر آهي ٻي صورت ۾ هڪ ميسيج بروکر طور سڃاتو وڃي ٿو. هي منفرد ٽيڪنالاجي ٽارگيٽ ڪرڻ ۽ حرڪت لاءِ بي مثال ڪنٽرول جي اجازت ڏئي ٿي dati ڪمپني جي چوڌاري. IBM وٽ سڀ کان وڏي پيماني تي استعمال ٿيل پيغام بروکر، MQSeries، يا پراڊڪٽ جو هڪ مختلف قسم آهي جنهن ۾ گهربل ضرورتون شامل آهن. اي ڪامرس, IBM WebSphere MQ.
هڪ گودام ۽ BI ماحول کي سپورٽ ڪرڻ لاءِ MQ کي ڪيئن استعمال ڪرڻ تي وڌيڪ بحث لاءِ، دورو ڪريو ويب سائيٽ ڪتاب جو. هينئر تائين، اهو چوڻ ڪافي آهي ته هي ٽيڪنالاجي هڪ بهترين وسيلو آهي قبضو ڪرڻ ۽ تبديل ڪرڻ (MQSeries Integrator استعمال ڪندي) dati ھدف ٿيل آپريٽوز BI حلن لاءِ ڀرتي ڪيا ويا. MQ ٽيڪنالاجي کي ضم ڪيو ويو آهي ۽ UDB V8 ۾ پيڪيج ڪيو ويو آهي، جنهن جو مطلب آهي ته پيغام جون قطارون هاڻي منظم ٿي سگهن ٿيون ڄڻ ته اهي DB2 ٽيبل هئا. ويلڊنگ قطار پيغامن جو تصور ۽ ڪائنات جي ڊيٽابيس لاڳاپي جي ترسيل جي هڪ طاقتور ماحول ڏانهن سڌو رستو dati.

صفر- دير سان صفر دير سان

IBM لاءِ حتمي اسٽريٽجڪ مقصد صفر ويڪرائي تجزيو آهي. جيئن بيان ڪيل آهي
گارٽنر، هڪ BI سسٽم لازمي طور تي تجزيه نگارن لاءِ گهربل معلومات جو اندازو لڳائڻ، انجڻ ۽ مهيا ڪرڻ جي قابل هوندو. چئلينج، يقينا، ڪيئن گڏ ڪرڻ آهي dati موجوده ۽ حقيقي وقت ضروري تاريخي معلومات سان گڏ، جهڙوڪ i dati لاڳاپيل رجحان / نمونو، يا ڪڍيل بصيرت، جهڙوڪ ڪسٽمر پروفائلنگ.

اهڙي معلومات ۾ شامل آهي، مثال طور، جي سڃاڻپ گراهڪن اعلي يا گهٽ خطري يا ڪهڙيون شيون i گراهڪن اهي گهڻو ڪري خريد ڪندا جيڪڏهن انهن وٽ اڳ ۾ ئي انهن جي شاپنگ ڪارٽ ۾ پنير آهي.

صفر ويڪرائي حاصل ڪرڻ اصل ۾ ٻن بنيادي ميڪانيزم تي منحصر آهي:

• جي مڪمل اتحاد dati جن جو تجزيو ڪيو ويو آهي قائم ڪيل ٽيڪنالاجي ۽ اوزارن سان جيڪي BI پاران ٺاهيل آهن
• جي پهچائڻ جو نظام dati انهي کي يقيني بڻائڻ لاءِ ڪارائتو آهي ته حقيقي وقت جا تجزيا واقعي موجود آهن اهي شرطون صفر دير جي لاءِ IBM پاران قائم ڪيل ۽ مٿي بيان ڪيل ٻن مقصدن کان مختلف نه آهن. جي تنگ جوڙ dati اهو IBM جي بيحد انٽيگريشن پروگرام جو حصو آهي. ۽ هڪ پهچائڻ وارو نظام ٺاهيو dati موثر مڪمل طور تي دستياب ٽيڪنالاجي تي منحصر آهي جيڪا پهچائڻ واري عمل کي آسان بڻائي ٿي dati. نتيجي طور، IBM جي ٽن مقصدن مان ٻه ٽيون حاصل ڪرڻ لاء اهم آهن. IBM شعوري طور تي پنهنجي ٽيڪنالاجي کي ترقي ڪري رهيو آهي انهي کي يقيني بڻائڻ لاءِ صفر ويڪرائي هڪ حقيقت آهي گودام جي ڪوششن لاءِ. تت/ تَتَجَبُ توهان جي BI تنظيم توهان جي ماحول جي تعمير لاء روڊ ميپ مهيا ڪري ٿي
  بار بار. اهو توهان جي ڪاروبار جي موجوده ۽ مستقبل جي ضرورتن کي ظاهر ڪرڻ لاء ترتيب ڏيڻ گهرجي. هڪ وسيع آرڪيٽيڪچرل وژن جي بغير، گودام جي ورهاڱي مرڪزي گودام جي غير معمولي عملن کان ٿورو وڌيڪ آهن جيڪي هڪ وڏو، معلوماتي ڪاروبار ٺاهڻ لاء ٿورو ڪم ڪن ٿا. پروجيڪٽ جي اڳواڻن لاءِ پهرين رڪاوٽ اهو آهي ته BI تنظيم کي وڌائڻ لاءِ گهربل سيڙپڪاري کي ڪيئن ثابت ڪجي. جڏهن ته ROI ڳڻپيوڪر انوینٽري ڪاميابين جو بنيادي بنياد رهي چڪو آهي، اهو وڌيڪ ڏکيو ٿي رهيو آهي اڳڪٿي ڪرڻ بلڪل. اهو طئي ڪرڻ لاءِ ٻين طريقن جو سبب بڻيو آهي ته ڇا توهان پنهنجي پئسن جي قيمت حاصل ڪري رهيا آهيو. Investment2 (VOI) تي قدر، مثال طور، هڪ حل طور خريد ڪيو ويو آهي. اهو معمارن تي فرض آهي dati ۽ پراجيڪٽ پلانر عمدي طور تي پيدا ڪن ٿا ۽ صارف تنظيمن کي معلومات مهيا ڪن ٿا ۽ نه صرف هڪ خدمت ڏيو dati. ٻنهي جي وچ ۾ وڏو فرق آهي. معلومات اها شيء آهي جيڪا فيصلو ڪرڻ ۽ اثرائتي ۾ فرق پيدا ڪري ٿي. نسبتا، i dati اهي انهي معلومات کي حاصل ڪرڻ لاء بلاڪ ٺاهي رهيا آهن.

جيتوڻيڪ ماخذ جي تنقيدي dati ڪاروباري مطالبن کي حل ڪرڻ لاءِ، BI ماحول کي معلوماتي مواد ٺاهڻ ۾ وڏو ڪردار ادا ڪرڻ گهرجي. اسان کي لازمي طور تي معلوماتي مواد کي صاف ڪرڻ، ضم ڪرڻ، تبديل ڪرڻ، يا ٻي صورت ۾ ٺاهڻ لاءِ اضافي قدم کڻڻا پوندا جن تي صارف عمل ڪري سگھن ٿا، ۽ پوءِ اسان کي پڪ ڪرڻ گهرجي ته اهي عمل ۽ فيصلا، جتي مناسب هجن، BI ماحول ۾ ظاهر ٿين ٿا. جيڪڏهن اسان گودام کي ريليگيٽ ڪريون ٿا ته صرف خدمت ڪرڻ لاء dati, باقي يقين ڏياريو ته صارف تنظيمون عمل ڪرڻ لاء گهربل معلومات مواد ٺاهي سگهندا. اهو يقيني بڻائي ٿو ته انهن جي ڪميونٽي بهتر فيصلا ڪرڻ جي قابل ٿي ويندي، پر انٽرپرائز کي ڄاڻ جي کوٽ جو شڪار آهي جيڪو انهن استعمال ڪيو آهي. تاريخ جيڪي آرڪيٽيڪٽس ۽ پروجيڪٽ پلانر BI ماحول ۾ مخصوص منصوبا شروع ڪن ٿا، اهي مجموعي طور تي انٽرپرائز لاءِ جوابده رهن ٿا. BI iterations جي ھن ٻن رخا خصوصيت جو ھڪڙو سادو مثال ماخذ ۾ ملي ٿو dati. سڀئي dati مخصوص تجارتي درخواستن لاءِ حاصل ڪيل پهرين ايٽمي پرت ۾ آباد ٿيڻ گهرجن. اهو انٽرنيٽ جي معلومات جي اثاثن جي ترقي کي يقيني بڻائي ٿو، انهي سان گڏ انتظام ڪريو، مخصوص صارف جي درخواستن کي ايڊريس ۾ بيان ڪيو ويو آهي.

ڊيٽا گودام ڇا آهي؟

ڊيٽا جي گودام 1990 کان انفارميشن سسٽم آرڪيٽيڪچر جو دل رهيو آهي ۽ معلومات جي عمل کي سپورٽ ڪندي هڪ مضبوط مربوط پليٽ فارم پيش ڪندي. dati تاريخ کي ايندڙ تجزيي جي بنياد طور ورتو وڃي. جي ڊيٽا گودام اهي غير مطابقت واري ايپليڪيشن سسٽم جي دنيا ۾ انضمام جي آسانيءَ کي پيش ڪن ٿا. ڊيٽا جي گودام اهو هڪ فيشن بڻجي ويو آهي. ڊيٽا جي گودام منظم ۽ اسٽور i dati معلومات ۽ تجزياتي عملن لاءِ ضروري آهي، جنهن جي بنياد تي ڊگهي تاريخي عارضي نقطه نظر جي بنياد تي. اهو سڀ ڪجهه شامل آهي هڪ وڏي ۽ مسلسل ڪوشش جي تعمير ۽ سار سنڀال ۾ ڊيٽا گودام.

پوء ڇا آهي a ڊيٽا گودام؟ هڪ ڊيٽا گودام ۽:

• ▪ موضوع تي مبني
• ▪ مربوط نظام
• ▪ وقت جي تبديلي
• ▪ غير مستحڪم (منسوخ نٿو ٿئي)

جو هڪ مجموعو dati عمل جي عمل ۾ انتظامي فيصلن جي حمايت ڪرڻ لاء استعمال ڪيو ويو.
I dati داخل ڪيو ويو ڊيٽا گودام اهي اڪثر ڪيسن ۾ آپريشنل ماحول مان نڪرندا آهن. جي ڊيٽا گودام اهو هڪ اسٽوريج يونٽ مان ٺاهيو ويو آهي، جسماني طور تي باقي سسٽم کان الڳ، جنهن ۾ اهو شامل آهي dati اڳ ۾ تبديل ٿيل ايپليڪيشنون جيڪي آپريٽنگ ماحول مان حاصل ڪيل معلومات تي هلن ٿيون.

الف جي لفظي وصف ڊيٽا گودام اهو هڪ مڪمل وضاحت جي لائق آهي جيئن اتي اهم حوصلا ۽ بنيادي معنائون آهن جيڪي گودام جي خاصيتن کي بيان ڪن ٿيون.

موضوع جي اورينٽيشن اورينٽيشن موضوعي

الف جي پهرين خصوصيت ڊيٽا گودام اهو آهي ته اهو هڪ ڪمپني جي اهم مضمونن تي مبني آهي. جي ذريعي عمل جي رهنمائي ڪرڻ وارو dati اهو ان جي ابتڙ آهي وڌيڪ کلاسک طريقي سان جيڪو مهيا ڪري ٿو ايپليڪيشنن جي رخ کي پروسيس ۽ افعال ڏانهن، هڪ طريقو جيڪو گهڻو ڪري گهٽ ۾ گهٽ تازو مينيجمينٽ سسٽم طرفان شيئر ڪيو ويندو آهي.

آپريٽنگ دنيا ايپليڪيشنن ۽ افعال جي چوڌاري ٺهيل آهي جهڙوڪ قرض، بچت، بينڪ ڪارڊ ۽ مالي اداري لاءِ اعتماد. dw جي دنيا مکيه مضمونن جهڙوڪ گراهڪ، وڪرو ڪندڙ، پيداوار ۽ سرگرمي جي چوڌاري منظم ڪئي وئي آهي. موضوع جي چوڌاري ترتيب ڏيڻ جي ڊيزائن ۽ عمل تي اثر انداز ٿئي ٿي dati dw ۾ مليو. سڀ کان وڌيڪ اهم، مکيه موضوع اهم ڍانچي جي سڀ کان اهم حصي کي متاثر ڪري ٿو.

ايپليڪيشنن جي دنيا ٻنهي ڊيٽابيس ڊيزائن ۽ پروسيس ڊيزائن کان متاثر آهي. dw جي دنيا صرف وڊيو ماڊلنگ تي مرکوز آهي dati ۽ جي ڊيزائن تي ڊيٽابيس. پروسيس ڊيزائن (ان جي کلاسي شڪل ۾) ڊي ڊي ماحول جو حصو ناهي.

عمل/فنڪشن ايپليڪيشن جي چونڊ ۽ موضوع جي چونڊ جي وچ ۾ اختلاف پڻ ظاهر ڪيا ويا آهن جيئن ته مواد ۾ اختلاف. dati تفصيلي سطح تي. جي dati del dw ۾ شامل نه آهي i dati جيڪو ايپليڪيشنن دوران ڊي ايس ايس کي پروسيس ڪرڻ لاءِ استعمال نه ڪيو ويندو

آپريشنل مبني dati i تي مشتمل آهي dati فوري طور تي فنڪشنل / پروسيسنگ گهرجن کي پورو ڪرڻ لاءِ جيڪي شايد ڊي ايس ايس تجزيه نگار لاءِ استعمال ڪري سگھن ٿيون يا نه.
ٻيو اهم طريقو جنهن لاء آپريشنل-ايجنڊا ايپليڪيشنون dati کان مختلف dati جي dw جي رپورٽن ۾ آهي dati. مون کي dati آپريٽو ٻن يا وڌيڪ جدولن جي وچ ۾ جاري لاڳاپن کي برقرار رکندا آھن ھڪڙي ڪاروباري قاعدي جي بنياد تي جيڪي فعال آھن. جي dati جي dw وقت جي هڪ اسپيڪٽرم تي مشتمل آهي ۽ dw ۾ مليل رپورٽون تمام گهڻيون آهن. واپار جا ڪيترائي ضابطا (۽ ان جي مطابق، ڪيتريون ئي رپورٽون dati ) جي اسٽاڪ ۾ نمائندگي ڪئي وئي آهي dati ٻن يا وڌيڪ ٽيبلن جي وچ ۾.

(تفصيلي وضاحت لاءِ ته ڪيئن لاڳاپن جي وچ ۾ dati DW ۾ منظم ٿيل آهن، مهرباني ڪري هن معاملي تي ٽيڪنيڪل موضوع ڏانهن رجوع ڪريو.)
ڪنهن ٻئي نقطه نظر کان سواءِ بنيادي فرق کان سواءِ هڪ فنڪشنل/پروسيس ايپليڪيشن جي چونڊ ۽ هڪ موضوع جي چونڊ جي وچ ۾، ڇا آپريٽنگ سسٽم جي وچ ۾ وڏو فرق آهي ۽ dati ۽ ڊي ڊبليو.

انٽيگريشن انٽيگريشن

dw ماحول جو سڀ کان اهم پاسو اهو آهي ته i dati dw اندر مليا آهن آساني سان ضم ٿي ويا آهن. هميشه. بغير استثناء جي. dw ماحول جو تمام جوهر اهو آهي ته i dati گودام جي حدن ۾ شامل آهن ضم ٿيل آهن.

انضمام پاڻ کي ڪيترن ئي مختلف طريقن سان ظاهر ڪري ٿو - مسلسل سڃاڻپ ڪنوينشن ۾، متغيرن جي مسلسل ماپ ۾، مسلسل ڪوڊ ٿيل جوڙجڪ ۾، جسماني خاصيتن ۾ dati مسلسل، وغيره.

ڪيترن سالن کان، مختلف ايپليڪيشنن جي ڊزائنر ڪيترن ئي فيصلا ڪيا آهن ته هڪ ايپليڪيشن ڪيئن ٺاهي وڃي. ڊزائنر جي ايپليڪيشنن جي انداز ۽ انفرادي ڊيزائن جا فيصلا سؤ طريقن سان ظاهر ڪيا ويا آهن: ڪوڊنگ ۾ اختلاف، اهم ڍانچي، جسماني خاصيتون، سڃاڻپ ڪنوينشن، وغيره. متضاد ايپليڪيشن ٺاهڻ لاءِ ڪيترن ئي ايپليڪيشن ڊيزائنرز جي اجتماعي صلاحيت افسانوي آهي. شڪل 3 ڪجهه اهم فرقن کي ظاهر ڪري ٿو ته ڪيئن ايپليڪيشنون ٺهيل آهن.

انڪوڊنگ: انڪوڊ:

ايپليڪيشن ڊيزائنرز فيلڊ ڪوڊنگ کي چونڊيو آهي - صنف - ڪيترن ئي طريقن سان. هڪ ڊزائنر صنف جي نمائندگي ڪري ٿو "م" ۽ "ف" جي طور تي. هڪ ٻيو ڊزائنر صنف جي نمائندگي ڪري ٿو "1" ۽ "0". ٻيو ڊزائنر صنف جي نمائندگي ڪري ٿو "x" ۽ "y." هڪ ٻيو ڊزائنر صنف جي نمائندگي ڪري ٿو "مرد" ۽ "عورت." اهو واقعي فرق نٿو پوي ته جنس ڪيئن DW ۾ اچي ٿي. "M" ۽ "F" شايد ڪنهن به نمائندگي وانگر سٺو آهن.

اهم ڳالهه اها آهي ته جنسي ميدان جنهن به ذريعن مان اچي ٿو، اهو ميدان DW ۾ هڪ جهڙي مربوط حالت ۾ اچي ٿو. نتيجي طور جڏهن فيلڊ کي هڪ ايپليڪيشن کان DW ۾ لوڊ ڪيو ويندو آهي جتي ان کي "M" ۽ "F" فارميٽ ۾ ٻاهر ڏيکاريو ويو آهي، dati DW فارميٽ ۾ تبديل ڪيو وڃي.

صفتن جي ماپ: جي ماپ خاصيتون:

ايپليڪيشن ڊيزائنرز سالن کان مختلف طريقن سان پائپ لائن کي ماپڻ جو انتخاب ڪيو آهي. هڪ ڊزائينر اسٽور i dati سينٽي ميٽر ۾ پائپ لائن جي. ٻيو ايپليڪيشن ڊيزائنر اسٽور ڪري ٿو dati پائپ لائن جي انچ جي لحاظ کان. ٻيو ايپليڪيشن ڊيزائنر اسٽور ڪري ٿو dati مليون ڪعبي فوٽ في سيڪنڊ ۾ پائپ لائن جو. ۽ ٻيو ڊزائنر گز جي لحاظ کان پائپ لائن جي معلومات کي ذخيرو ڪري ٿو. ذريعو ڪجھ به ھجي، جڏھن پائپ لائن جي معلومات DW ۾ اچي ٿي ته ان کي ساڳي طريقي سان ماپيو وڃي.

جيئن تصوير 3 ۾ ڏيکاريل آهي، انضمام جا مسئلا پروجيڪٽ جي تقريبن هر پهلو کي متاثر ڪن ٿا - جي جسماني خاصيتون dati، هڪ کان وڌيڪ ذريعا هجڻ جو شڪ dati, متضاد سڃاڻپ نموني جو مسئلو, فارميٽ جي dati متضاد، وغيره.

بنا ڪنهن دليل جي، نتيجو ساڳيو آهي - i dati DW ۾ هڪ منفرد ۽ عالمي طور تي قابل قبول انداز ۾ ذخيرو ٿيڻ گهرجي، جڏهن ته هيٺيون آپريٽنگ سسٽم اسٽور i dati.

جڏهن ڊي ايس ايس تجزيه نگار DW تي نظر اچي ٿو، تجزيه نگار جو ڌيان ان جي استحصال تي هجڻ گهرجي. dati جيڪي گودام ۾ آهن،

جي اعتبار يا مستقل مزاجي بابت سوچڻ بدران dati.

وقت جي تبديلي

سڀئي dati DW ۾ اهي وقت ۾ ڪجهه لمحن تائين صحيح آهن. جي هن بنيادي خصوصيت dati DW کان بلڪل مختلف آهي dati آپريٽنگ ماحول ۾ مليو. جي dati آپريٽنگ ماحول جي رسائي جي وقت جي طور تي صحيح آهن. ٻين لفظن ۾، آپريٽنگ ماحول ۾ جڏهن هڪ يونٽ پهچندي آهي dati, اهو توقع آهي ته قدرن کي ظاهر ڪرڻ جي طور تي صحيح طور تي رسائي جي وقت تي. ڇو مان dati DW ۾ صحيح آهن جيئن ڪنهن وقت تي (يعني نه "هاڻي")، i dati DW ۾ مليا آهن "وقت جي ويرينس".
وقت جو فرق dati DW پاران ڪيترن ئي طريقن سان حوالو ڏنو ويو آهي.
آسان طريقو اهو آهي ته i dati DW جي نمائندگي dati هڪ ڊگهو وقت افق تي - پنج کان ڏهن سالن تائين. آپريٽنگ ماحول لاءِ ڏيکاريل وقت جو افق اڄ جي موجوده قدرن جي ڀيٽ ۾ سٺ نون تائين تمام ننڍو آهي
ايپليڪيشنون جيڪي سٺو ڪم ڪرڻ جي ضرورت آهي ۽ ٽرانزيڪشن جي پروسيسنگ لاء دستياب هجڻ جي ضرورت آهي ته گهٽ ۾ گهٽ رقم آڻڻ جي ضرورت آهي dati جيڪڏهن اهي ڪنهن حد تائين لچڪ جي اجازت ڏين ٿا. تنهن ڪري آپريشنل ايپليڪيشنن وٽ مختصر وقت جو افق آهي، جهڙوڪ آڊيو ايپليڪيشن ڊيزائن جو موضوع.
ٻيو طريقو DW ۾ ظاهر ٿئي ٿو 'time variance' اهم جوڙجڪ ۾ آهي. DW ۾ هر اهم ڍانچي تي مشتمل آهي، واضح طور تي يا واضح طور تي، وقت جو عنصر، جهڙوڪ ڏينهن، هفتي، مهينو، وغيره. وقت جو عنصر تقريباً هميشه DW ۾ مليل ڳنڍيل ڪنجي جي تري ۾ هوندو آهي. انهن موقعن تي، وقت جو عنصر واضح طور تي موجود هوندو، جهڙوڪ اهو ڪيس جتي هڪ مڪمل فائل مهيني يا چوٿين جي آخر ۾ نقل ڪئي وئي آهي.
ٽيون طريقو وقت جي ويرينس ڏيکاريل آهي ته i dati DW جو، صرف صحيح طور تي رجسٽر ٿيل، اپڊيٽ نه ٿي سگھي. جي dati DW جا آهن، سڀني عملي مقصدن لاءِ، تصويرن جو هڪ ڊگهو سلسلو. يقينا جيڪڏهن سنيپ شاٽ غلط طور تي ورتو ويو آهي، پوء سنيپ شاٽ کي تبديل ڪري سگهجي ٿو. پر فرض ڪيو ته سنيپ شاٽ صحيح طور تي کنيا ويا آهن، اهي تبديل نه ڪيا ويا آهن جيئن اهي ورتو وڃي. ڪجھ ۾

ڪيسن ۾ اهو غير اخلاقي يا غلط به ٿي سگهي ٿو ته DW ۾ سنيپ شاٽ تبديل ڪيا ويا آهن. جي dati آپريشنل، صحيح طور تي رسائي جي وقت تي، اپڊيٽ ٿي سگھي ٿو جيئن ضرورت پيدا ٿئي.

غير مستحڪم

DW جي چوٿين اهم خصوصيت اها آهي ته اهو غير مستحڪم آهي.
تازه ڪاريون، داخل ڪرڻ، حذف ڪرڻ ۽ تبديليون باقاعده طور تي آپريشنل ماحول ۾ رڪارڊ جي بنياد تي ڪيون وينديون آھن. پر جي بنيادي ڦيرڦار dati DW ۾ گهربل تمام آسان آهي. صرف ٻه قسم جا عمل آهن جيڪي DW ۾ ٿين ٿا - جي شروعاتي لوڊشيڊنگ dati ۽ تائين رسائي dati. جي ڪا به اپڊيٽ نه آهي dati (تازه ڪاري جي عام احساس ۾) DW ۾ هڪ عام پروسيسنگ آپريشن جي طور تي. آپريشنل پروسيسنگ ۽ ڊي ڊبليو پروسيسنگ جي وچ ۾ هن بنيادي فرق جا ڪجهه تمام طاقتور نتيجا آهن. ڊيزائن جي سطح تي، حادثي جي تازه ڪاري بابت محتاط ٿيڻ جي ضرورت DW ۾ هڪ عنصر نه آهي، ڇاڪاڻ ته تازه ڪاري dati ان تي عمل نه ڪيو وڃي. هن جو مطلب اهو آهي ته ڊزائن جي جسماني سطح تي، رسائي کي بهتر ڪرڻ لاء آزاديون وٺي سگهجن ٿيون datiخاص طور تي عام ڪرڻ ۽ جسماني غير معمولي ڪرڻ جي عنوانن سان معاملو ڪرڻ ۾. DW جي آپريشن جي سادگي جو ٻيو نتيجو DW ماحول کي هلائڻ لاءِ استعمال ٿيندڙ بنيادي ٽيڪنالاجي ۾ آهي. آن لائن رڪارڊ-جي-ريڪارڊ اپڊيٽس کي سپورٽ ڪرڻ لاءِ (جيئن عام طور تي آپريشنل پروسيسنگ جي صورت ۾ هوندو آهي) ٽيڪنالاجي کي گهربل سادگي جي هيٺان تمام پيچيده بنياد رکڻ جي ضرورت آهي.
ٽيڪنالاجي جيڪا سپورٽ ڪري ٿي بيڪ اپ ۽ وصولي، ٽرانزيڪشن، ۽ ڊيٽا جي سالميت dati ۽ ڊيڊ لاڪ ڳولڻ ۽ علاج تمام پيچيده ۽ غير ضروري آهي ڊي ڊبليو پروسيسنگ لاءِ. DW جون خاصيتون، ڊيزائن جي واقفيت، انضمام dati DW جي اندر، وقت جي فرق ۽ انتظام جي آسانيء سان dati، اهو سڀ هڪ ماحول ڏانهن وٺي ٿو جيڪو تمام گهڻو آهي، کلاسک آپريٽنگ ماحول کان بلڪل مختلف. تقريبن سڀني جو ذريعو dati DW جا آپريٽنگ ماحول آهن. اهو سوچڻ جي لالچ آهي ته اتي وڏي پئماني تي بيڪار آهي dati ٻن ماحول جي وچ ۾.
درحقيقت پهريون تاثر جيڪو ڪيترن ئي ماڻهن وٽ آهي اهو وڏو بيڪار آهي dati آپريٽنگ ماحول ۽ ماحول جي وچ ۾

DW واڌارو. اهڙي تشريح غير معمولي آهي ۽ اهو ظاهر ڪري ٿو ته DW ۾ ڇا ٿي رهيو آهي ان کي سمجهڻ جي کوٽ.
درحقيقت گهٽ ۾ گهٽ بيڪار آهي dati آپريٽنگ ماحول ۽ آء جي وچ ۾ dati ڊي ڊبليو جي. ھيٺين تي غور ڪريو: I dati اهي فلٽر ٿيل آهن فوٽ جيڪو توهان آپريٽنگ ماحول مان ڊي ڊبليو ماحول ۾ تبديل ڪيو. گھڻا dati اهي ڪڏهن به آپريٽنگ ماحول کان ٻاهر نه ويندا آهن. صرف اهو ته آء dati جيڪي ڊي ايس ايس پروسيسنگ لاءِ گهربل آهن انهن جي هدايت ماحول ۾ ڳولي

▪ وقت جو افق dati اهو هڪ ماحول کان ٻئي تائين بلڪل مختلف آهي. جي dati آپريٽنگ ماحول ۾ اهي تمام تازو آهن. جي dati DW ۾ اهي تمام وڏا آهن. صرف هڪ وقت جي افق جي نقطي نظر کان، آپريٽنگ ماحول ۽ DW جي وچ ۾ تمام گهٽ اوورليپ آهي.

▪ DW تي مشتمل آهي dati خلاصو جيڪي ڪڏهن به ماحول ۾ نه هوندا آهن

▪ آء dati هڪ بنيادي تبديليءَ مان گذرن ٿا جيئن اهي شڪل 3 ڏانهن منتقل ٿين ٿا، واضح ڪري ٿو ته اڪثر dati خاص طور تي تبديل ٿيل آهن بشرطيڪ اهي چونڊيا وڃن ۽ DW ڏانهن منتقل ڪيا وڃن. ٻيو طريقو رکو، گهڻو ڪري dati اهو جسماني ۽ بنيادي طور تي تبديل ٿي ويو آهي جيئن اهو DW ۾ منتقل ڪيو ويو آهي. انضمام جي نقطي نظر کان اهي ساڳيا نه آهن dati آپريٽنگ ماحول ۾ رهڻ. انهن عنصرن کي ڏنو، جي redundancy dati ٻن ماحولن جي وچ ۾ ھڪڙو نادر واقعو آھي، جنھن جي نتيجي ۾ ٻن ماحولن جي وچ ۾ 1٪ کان گھٽ گھٽتائي. گودام جي جوڙجڪ DWs هڪ الڳ ڍانچي آهي. هتي مختلف سطحن جا خلاصا ۽ تفصيل آهن جيڪي DWs جي حد بندي ڪن ٿا.
DW جا مختلف حصا هي آهن:

• ميٽاادا
• Dati موجوده تفصيل
• Dati پراڻي تفصيل سان
• Dati ٿورڙو خلاصو
• Dati تمام گهڻو خلاصو

پري تائين بنيادي پريشاني i لاء آهي dati موجوده تفصيل. اهو بنيادي خدشو آهي ڇاڪاڻ ته:

• I dati موجوده تفصيلات تازو واقعن کي ظاهر ڪن ٿا، جيڪي هميشه وڏي دلچسپيءَ جا آهن ۽
• i dati موجوده تفصيلي ڊيٽا وڏيون آهن ڇاڪاڻ ته اهو گرينولرٽي جي هيٺين سطح تي ذخيرو ٿيل آهي ۽
• i dati موجوده تفصيلن جا تقريبن هميشه ڊسڪ ميموري ۾ محفوظ ڪيا ويندا آهن، جيڪا رسائي لاءِ تيز آهي، پر I کان قيمتي ۽ پيچيده dati تفصيل پراڻا آهن dati جيڪي ڪجهه ياداشتن تي محفوظ آهن ڪاميٽي. اهو اسپورڊ طور تي پهچندو آهي ۽ تفصيل جي سطح تي ذخيرو ٿيل آهي dati موجوده تفصيل. جڏهن ته اهو لازمي ناهي ته متبادل اسٽوريج وچولي تي ذخيرو ڪرڻ لاء، وڏي مقدار جي ڪري dati جي sporadic رسائي سان متحد dati، اسٽوريج وچولي لاءِ dati پراڻن تفصيلن جو عام طور تي ڊسڪ تي ذخيرو نه آهي. جي dati مختصر طور تي اهي آهن dati جيڪي تفصيل جي گهٽ سطح کان تفصيل جي موجوده سطح تائين پکڙيل آهن. DW جي هن سطح تقريبن هميشه ڊسڪ ميموري ۾ محفوظ ڪئي وئي آهي. ڊزائن جا مسئلا جيڪي پاڻ کي معمار جي معمار کي پيش ڪن ٿا dati DW جي هن سطح جي تعمير ۾ آهن:

• مٿي ڏنل خلاصو وقت جو ڪهڙو يونٽ آهي
• ڪهڙو مواد، خاصيتون ٿورڙي مواد جي مواد جو خلاصو ڪندو dati جي ايندڙ سطح dati DW ۾ مليو آهي ته dati تمام گهڻو خلاصو. جي dati انتهائي اختصار سان ٺهيل ۽ آساني سان پهچندڙ آهن. جي dati انتهائي اختصار ڪڏهن ڪڏهن DW ماحول ۽ ٻين ڪيسن ۾ مليا آهن i dati انتهائي تجريد ٿيل آهن جيڪي DW جي ميزباني ڪندڙ ٽيڪنالاجي جي فوري ڀتين کان ٻاهر مليا آهن. (ڪنهن به صورت ۾، i dati انتهائي اختصار DW جو حصو آهن قطع نظر ته ڪٿي i dati جسماني طور تي رکيل آهن). DW جو آخري حصو ميٽاداٽا جزو آھي. ڪيترن ئي احترام ۾ ميٽاداٽا ٻين جي ڀيٽ ۾ مختلف طول و عرض ۾ ويٺا آهن dati DW جو، ڇاڪاڻ ته ميٽاداٽ ۾ ڪو به شامل نه آهي فوٽ سڌو سنئون آپريٽنگ ماحول مان ورتو. DW ۾ Metadata جو هڪ خاص ۽ تمام اهم ڪردار آهي. Metadata طور استعمال ڪيو ويندو آهي:

• DSS تجزيه نگار جي مدد لاءِ هڪ ڊاريڪٽري DW جي مواد کي ڳولڻ ۾،
• نقشي سازي لاء ھدايت dati مان ڪيئن dati آپريٽنگ ماحول کان DW ماحول ۾ تبديل ٿي ويا آهن،
• i dati موجوده تفصيل ei dati ٿورڙو خلاصو، i dati تمام گھڻو خلاصو، Metadata DW ماحول ۾ تمام وڏو ڪردار ادا ڪري ٿو، ان کان وڌيڪ آپريشنل ماحول ۾. پراڻي تفصيلي اسٽوريج ميڊيم مقناطيسي ٽيپ ان قسم جي ذخيرو ڪرڻ لاء استعمال ڪري سگهجي ٿو dati. درحقيقت اسٽوريج ميڊيا جو هڪ وسيع قسم آهي جنهن کي پراڻن کي محفوظ ڪرڻ لاء غور ڪيو وڃي dati تفصيل سان. جي مقدار تي منحصر ڪري ٿو dati, رسائي جي تعدد، اوزار جي قيمت ۽ رسائي جي قسم، اهو مڪمل طور تي ممڪن آهي ته ٻين اوزارن کي DW ۾ تفصيل جي پراڻي سطح جي ضرورت هوندي. ڊيٽا جو وهڪرو جي هڪ عام ۽ predictable وهڪري آهي dati DW جي اندر.
  I dati اهي آپريٽنگ ماحول مان DW داخل ڪن ٿا. (نوٽ: هن قاعدي ۾ ڪجهه تمام دلچسپ استثنا آهن. جڏهن ته، تقريبن سڀئي dati آپريٽنگ ماحول مان DW داخل ڪريو). تاريخ اهو مان dati اهي آپريٽنگ ماحول مان DW داخل ڪن ٿا، ان کي تبديل ڪيو ويو آهي جيئن مٿي بيان ڪيو ويو آهي. بشرطيڪ توهان داخل ڪيو DW، i dati تفصيل جي موجوده سطح داخل ڪريو، جيئن ڏيکاريل آهي. اهو اتي رهي ٿو ۽ استعمال ڪيو ويندو آهي جيستائين ٽن واقعن مان هڪ ٿئي ٿو:

• پاڪ آهي،
• اختصار ڪيو ويو آهي، ۽/يا ▪آهي DW جي اندر جو پراڻو عمل dati موجوده تفصيل a dati تفصيل جي پراڻي، عمر جي مطابق dati. عمل

اختصار جو تفصيل استعمال ڪري ٿو dati حساب ڪرڻ لاء dati ٿورڙو خلاصو ۽ انتهائي اختصار ڪيل سطحن جو dati. ڏيکاريل وهڪري ۾ ڪجهه استثنا آهن (بعد ۾ بحث ڪيو ويندو). بهرحال، عام طور تي، وڏي اڪثريت لاء dati هڪ DW اندر مليا، جو وهڪرو dati ان جي نمائندگي ڪئي وئي آهي.

DATAwarehouse استعمال ڪندي

تعجب جي ڳالهه ناهي ته مختلف سطحن تي dati DW جي اندر اهي مختلف سطحون استعمال نٿا ڪن. ضابطي جي طور تي، اختصار جي اعلي سطح، وڌيڪ i dati اهي استعمال ڪيا ويا آهن.
ان ۾ ڪيترائي استعمال ٿين ٿا dati انتهائي اختصار، جڏهن ته پراڻي dati تفصيل جو تقريبا ڪڏهن به استعمال نه ڪيو ويو آهي. تنظيم کي وسيلن جي استعمال جي پيراگراف ڏانهن منتقل ڪرڻ جو سٺو سبب آهي. وڌيڪ خلاصو i dati، جلدي ۽ وڌيڪ ڪارائتو آهي ان تي پهچڻ dati. جيڪڏهن هڪ جو دڪان معلوم ٿئي ٿو ته اهو DW جي تمام گهڻي تفصيل جي سطح تي پروسيسنگ ڪري ٿو، پوء مشين وسيلن جي هڪ وڏي مقدار کي استعمال ڪيو ويندو آهي. اهو ھر ڪنھن جي بھترين مفادن ۾ آھي تت جي اھڙي اعليٰ سطح تي جلد کان جلد عمل ڪيو وڃي.

ڪيترن ئي دڪانن لاء، ڊي ايس ايس تجزيه نگار هڪ اڳ-DW ماحول ۾ استعمال ڪيو آهي dati تفصيل جي سطح تي. ڪيترن ئي معاملن ۾ اچڻ dati تفصيلي حفاظتي ڪمبل وانگر نظر اچي ٿو، جيتوڻيڪ جڏهن اختصار جا ٻيا ليول موجود هجن. جي معمار جي سرگرمين مان هڪ dati ڊي ايس ايس استعمال ڪندڙ کي مسلسل استعمال کان پري ڪرڻ آهي dati تفصيل جي هيٺين سطح تي. معمار لاءِ ٻه موڙ موجود آهن dati:

• هڪ چارج بيڪ سسٽم کي نصب ڪرڻ، جتي آخري صارف استعمال ڪيل وسيلن لاء ادا ڪري ٿو
• جنهن مان ظاهر ٿئي ٿو ته تمام سٺو جواب وقت حاصل ڪري سگهجي ٿو جڏهن i dati اختصار جي اعلي سطح تي آهي، جڏهن ته خراب ردعمل وقت جي رويي مان اچي ٿو dati جي گهٽ سطح تي ٻيا ڪانفرنس ڪجھ ٻيا آھن DW جي تعمير ۽ انتظام جو خيال.
  پهريون غور انڊيڪس جو آهي. جي dati اختصار جي اعليٰ سطحن تي اهي آزاديءَ سان ترتيب ڏئي سگهجن ٿا، جڏهن ته i dati

تفصيل جي هيٺين سطح تي اهي ايتريون وڏيون آهن جو انهن کي ٿوري دير سان ترتيب ڏئي سگهجي ٿو. ساڳئي نشاني مان، i dati تفصيل جي اعلي سطح تي نسبتا آساني سان ترتيب ڏئي سگهجي ٿو، جڏهن ته حجم dati هيٺين سطح تي اهو تمام وڏو آهي ته i dati انهن کي آساني سان بحال نه ٿو ڪري سگهجي. ان جي نتيجي ۾، جي ماڊل dati ۽ ڊزائن پاران ڪيل رسمي ڪم تقريبن خاص طور تي موجوده سطح جي تفصيل تي لاڳو ڪيل DW جو بنياد رکي ٿو. ٻين لفظن ۾، جي ماڊلنگ سرگرمين dati اهي اختصار جي سطح تي لاڳو نٿا ٿين، تقريبن هر صورت ۾. هڪ ٻيو ڍانچي غور آهي ته ذيلي تقسيم جو dati DW پاران.

ورهاڱي کي ٻن سطحن تي ڪري سگهجي ٿو - جي سطح تي ڊي بي ايم ايس ۽ ايپليڪيشن جي سطح تي. ڊويزن ۾ سطح تي ڊي بي ايم ايسهن چيو ڊي بي ايم ايس ڊويزن جي ڄاڻ ڏني وئي آهي ۽ انهن جي مطابق ڪنٽرول ڪري ٿو. ايپليڪيشن جي سطح جي ڊويزن جي صورت ۾، صرف پروگرامر ڊويزن کان واقف آهي ۽ انهن جي انتظام جي ذميواري هن تي ڇڏيل آهي.

هيٺيون سطح ڊي بي ايم ايس، تمام گھڻو ڪم خودڪار طريقي سان ڪيو ويندو آھي. ڊويزن جي خود انتظاميه سان لاڳاپيل تمام گهڻي لچڪ آهي. ڊويزن جي سطح جي درخواست جي صورت ۾ dati ڊيل ڊيٽا گودام، تمام گهڻو ڪم پروگرامر تي پوي ٿو، پر آخري نتيجو اهو آهي ته انتظاميه ۾ لچڪ آهي dati نيل ڊيٽا گودام

ٻيون بي قاعدگيون

جڏهن ته جي اجزاء ڊيٽا گودام تقريبن سڀني لاء بيان ڪيل ڪم dati، ڪجھ مفيد استثنا آھن جن تي بحث ڪرڻ جي ضرورت آھي. هڪ استثنا اهو آهي dati عوامي خلاصو (عوامي خلاصو ڊيٽا). هي آهن dati خلاصو جيڪي حساب ڪتاب مان ڪڍيا ويا آهن ڊيٽا گودام پر اهي سماج طرفان استعمال ڪيا ويا آهن. جي dati عوامي خلاصو محفوظ ۽ منظم ڪيو ويو آهي ڊيٽا گودام، جيتوڻيڪ جيئن مٿي ذڪر ڪيو ويو آهي، اهي سمجهي ويا آهن. اڪائونٽنٽ اهڙي ٽه ماهي پيدا ڪرڻ لاء ڪم dati جيئن آمدني، ٽه ماهي خرچ، ٽه ماهي منافعو، وغيره. اڪائونٽنٽ پاران ڪيل ڪم ٻاهران آهي ڊيٽا گودام. بهرحال، i dati استعمال ٿيل آهن "اندروني" ڪمپني جي اندر - کان مارڪيٽنگ، وڪرو، وغيره. هڪ ٻي غير معمولي ڳالهه، جنهن تي بحث نه ڪيو ويندو، اهو آهي dati ايسٽرني

ٻيو شاندار قسم dati جيڪو هڪ ۾ ملي سگهي ٿو ڊيٽا گودام اهو آهي مستقل تفصيلي ڊيٽا. انهن سببن کي مستقل طور تي ذخيرو ڪرڻ جي ضرورت آهي dati تفصيلي سطح تي اخلاقي يا قانوني سببن لاء. جيڪڏهن ڪو ڪمپني پنهنجي ڪارڪنن کي خطرناڪ مادو ڏانهن بي نقاب ڪري رهي آهي ته ان جي ضرورت آهي dati تفصيلي ۽ مستقل. جيڪڏهن هڪ ڪمپني هڪ پيداوار ٺاهي ٿي جنهن ۾ عوام جي حفاظت شامل آهي، جهڙوڪ هوائي جهاز جا حصا، اتي هڪ ضرورت آهي dati مستقل تفصيل، انهي سان گڏ جيڪڏهن ڪو ڪمپني خطرناڪ معاهدن ۾ داخل ٿئي ٿي.

ڪمپني تفصيلن کي نظر انداز ڪرڻ جي متحمل نه ٿي سگهي ڇاڪاڻ ته ايندڙ ڪجهه سالن ۾، هڪ مقدمو، ياد ڪرڻ، تڪراري تعميراتي خرابي وغيره جي صورت ۾. ڪمپني جي نمائش وڏي ٿي سگهي ٿي. نتيجي طور، ھڪڙو منفرد قسم آھي dati مستقل تفصيلي ڊيٽا طور سڃاتو وڃي ٿو.

خلاصو

Un ڊيٽا گودام اهو هڪ اعتراض آهي، مربوط، زمانو مختلف، جو هڪ مجموعو dati انتظاميه جي فيصلي سازي جي ضرورتن جي حمايت ۾ غير مستحڪم. ھر ھڪ جا نمايان افعال الف ڊيٽا گودام ان جا اثر آهن. ان کان علاوه چار سطحون آهن dati ڊيل ڊيٽا گودام:

• پراڻي تفصيل
• موجوده تفصيل
• Dati ٿورڙو خلاصو
• Dati انتهائي اختصار ڪيل ميٽاداٽا پڻ جو هڪ اهم حصو آهي ڊيٽا گودام. خلاصو اسٽوريج جو تصور dati ان کي تازو ئي تمام گهڻو ڌيان ڏنو ويو آهي ۽ 90 جي ڏهاڪي جو رجحان بڻجي ويو آهي. ڊيٽا گودام مئنيجمينٽ سپورٽ سسٽم جي حدن کي ختم ڪرڻ جهڙوڪ فيصلي جي سپورٽ سسٽم (DSS) ۽ ايگزيڪيوٽو انفارميشن سسٽم (EIS). جيتوڻيڪ جو تصور ڊيٽا گودام واعدو نظر اچي ٿو، لاڳو ڪرڻ i ڊيٽا گودام وڏي پيماني تي گودام جي عملن جي ڪري مسئلو ٿي سگهي ٿو. جي گودام منصوبن جي پيچيدگي جي باوجود dati، ڪيترائي سپلائر ۽ صلاحڪار جيڪي اسٽاڪ dati دليل ڏيو ته اسٽوريج dati ڪوبه مسئلو ناهي. بهرحال، هن تحقيقي منصوبي جي شروعات ۾، شايد ئي ڪا آزاد، سخت ۽ منظم تحقيق ڪئي وئي هجي. نتيجي طور، اهو چوڻ ڏکيو آهي ته، صنعت ۾ اصل ۾ ڇا ٿيندو جڏهن اهي ٺهيل آهن ڊيٽا گودام. هن مطالعي جي گودام جي مشق جي ڳولا ڪئي dati همعصر جن جو مقصد آسٽريلوي مشق جي هڪ امير سمجھ کي ترقي ڪرڻ آهي. ادب جو جائزو تجرباتي مطالعي جي حوالي سان ۽ بنياد مهيا ڪيو. هن تحقيق جا ڪيترائي نتيجا آهن. پهرين، هن مطالعي کي ظاهر ڪيو ويو آهي ته سرگرميون جيڪي ترقي جي دوران ٿي چڪا آهن ڊيٽا گودام. ڪيترن ئي علائقن ۾، i dati گڏ ڪيل ادب ۾ ڄاڻايل مشق جي تصديق ڪئي. ٻيو، مسئلا ۽ مسئلا جيڪي متاثر ڪري سگهن ٿا سنڌ جي ترقي ڊيٽا گودام هن مطالعي جي نشاندهي ڪئي وئي. آخرڪار، استعمال سان لاڳاپيل آسٽريليا تنظيمن پاران حاصل ڪيل فائدا ڊيٽا گودام ظاهر ڪيا ويا آهن.

باب 1

ڳولا جي حوالي سان

ڊيٽا گودام جي تصور کي وسيع نمائش ملي ۽ 90 جي ڏهاڪي ۾ هڪ اڀرندڙ رجحان بڻجي ويو (McFadden 1996, TDWI 1996, Shah and Milstein 1997, Shanks et al. 1997, Eckerson 1998, Adelman and Oates 2000). اهو واپار جي اشاعتن ۾ ڊيٽا گودام تي آرٽيڪل جي وڌندڙ تعداد مان ڏسي سگھجي ٿو (ننڍو ۽ گبسن 1999). ڪيترائي مضمون (ڏسو، مثال طور، Fisher 1995، Hackathorn 1995، Morris 1995a، Bramblett and King 1996, Graham et al. 1996, Sakaguchi and Frolick 1996, Alvarez 1997, Brousell 1997, C1997, C1997, McTyar 1997، Edwards 1998, TDWI 1999) انهن تنظيمن کي اهم فائدن جي اطلاع ڏني آهي جيڪي لاڳو ڪن ٿيون ڊيٽا گودام. انهن پنهنجي نظريي کي ڪامياب لاڳو ڪرڻ، سيڙپڪاري تي اعلي واپسي (ROI) جي انگن اکرن، ۽ پڻ، ترقي لاء هدايتون يا طريقا مهيا ڪرڻ جي غير معمولي ثبوت سان گڏ ڪيو. ڊيٽا گودام

(Shanks et al. 1997, Seddon and Benjamin 1998, Little and Gibson 1999). هڪ انتهائي صورت ۾، Graham et al. (1996) 401٪ جي ٽن سالن جي سيڙپڪاري تي اوسط واپسي ٻڌايو.

جيتوڻيڪ موجوده ادب جو گهڻو حصو، اهڙن منصوبن کي شروع ڪرڻ ۾ شامل پيچيدگين کي نظر انداز ڪيو آهي. جي منصوبن ڊيٽا گودام اهي عام طور تي پيچيده ۽ وڏي پيماني تي هوندا آهن ۽ ان ڪري ناڪامي جو هڪ وڏو امڪان آهي جيڪڏهن احتياط سان ڪنٽرول نه ڪيو وڃي (شاهه ۽ ملسٽين 1997، ايڪرسن 1997، فولي 1997b، زيمر 1997، بورٽ 1998، گبس ۽ ڪليمر 1998، رائو 1998). انهن کي انساني ۽ مالي وسيلن جي وڏي مقدار جي ضرورت آهي، انهن کي تعمير ڪرڻ لاء وقت ۽ ڪوشش (هل 1998، ڪرافٽس 1998). عام وقت ۽ مالي وسيلن جي ضرورت آهي اٽڪل ٻه سال ۽ ٻه کان ٽي ملين ڊالر، ترتيب سان (Braly 1995, Foley 1997b, Bort 1998, Humphries et al. 1999). هن وقت ۽ مالي وسيلن جي ضرورت آهي ڪنٽرول ڪرڻ ۽ ڊيٽا گودام جي ڪيترن ئي مختلف حصن کي مضبوط ڪرڻ (Cafasso 1995, Hill 1998). هارڊويئر ۽ سافٽ ويئر جي خيالات سان گڏ، ٻيا ڪم، جيڪي مختلف آهن dati جي لوڊشيڊنگ جي عمل ڏانهن dati، ميموري جي صلاحيت اپڊيٽ کي منظم ڪرڻ ۽ ميٽا dati استعمال ڪندڙ جي تربيت لاء، غور ڪيو وڃي.

جنهن وقت هي ريسرچ پروجيڪٽ شروع ٿيو، اتي ڊيٽا گودام جي شعبي ۾ تمام گهٽ علمي تحقيق ٿي رهي هئي، خاص ڪري آسٽريليا ۾. اهو ان وقت جي جرنلز يا ٻين علمي لکڻين پاران ڊيٽا گودام تي شايع ٿيل مضمونن جي گهٽتائي مان ظاهر ٿيو هو. ڪيترن ئي موجود علمي لکڻين آمريڪا جي تجربي کي بيان ڪيو آهي. ڊيٽا گودام جي شعبي ۾ علمي تحقيق جي کوٽ سبب سخت تحقيق ۽ تجرباتي مطالعي جي گهرج وڌي وئي آهي (McFadden 1996, Shanks et al. 1997, Little and Gibson 1999). خاص طور تي، تحقيق جي مطالعي تي عمل درآمد جي عمل تي ڊيٽا گودام جي عمل درآمد جي باري ۾ عام علم کي وڌائڻ لاء ائين ڪرڻ جي ضرورت آهي ڊيٽا گودام ۽ مستقبل جي تحقيقي مطالعي لاءِ بنياد طور ڪم ڪندو (Shanks et al. 1997, Little and Gibson 1999).

تنهن ڪري، هن مطالعي جو مقصد، تحقيق ڪرڻ آهي ته اصل ۾ ڇا ٿيندو جڏهن تنظيمون لاڳو ۽ استعمال ڪندا آهن ڊيٽا گودام آسٽريليا ۾. خاص طور تي، هن مطالعي ۾ ترقي جي پوري عمل جو تجزيو شامل هوندو ڊيٽا گودام، شروعاتي ۽ ڊيزائن سان ٺاھڻ ۽ عمل درآمد ۽ بعد ۾ استعمال جي ذريعي آسٽريليا جي تنظيمن ۾. ان کان علاوه، مطالعو پڻ موجوده مشق ۾ حصو وٺندي انهن علائقن جي نشاندهي ڪندي جتي مشق کي وڌيڪ بهتر بڻائي سگهجي ٿو ۽ غير موثر ۽ خطرن کي گهٽ ۾ گهٽ يا بچائي سگهجي ٿو. ان کان علاوه، اهو ڪم ڪندو بنياد تي ٻين مطالعي لاء ڊيٽا گودام آسٽريليا ۾ ۽ ان خلا کي ڀريندو جيڪو هن وقت ادب ۾ موجود آهي.

تحقيق جا سوال

هن تحقيق جو مقصد اهو آهي ته عمل ۾ شامل سرگرمين جو مطالعو ڪرڻ ڊيٽا گودام ۽ آسٽريليا جي تنظيمن پاران انهن جو استعمال. خاص طور تي، منصوبي جي منصوبابندي، ترقي، آپريشن، استعمال ۽ ان ۾ شامل خطرن بابت عناصر جو اڀياس ڪيو ويو آهي. تنهن ڪري هن تحقيق جو سوال آهي:

”هاڻوڪي عمل ڪيئن آهي ڊيٽا گودام آسٽريليا ۾؟"

هن سوال جو مؤثر جواب ڏيڻ لاء، ڪيترن ئي ماتحت تحقيقاتي سوالن جي ضرورت آهي. خاص طور تي، ادب مان ٽن ذيلي سوالن جي نشاندهي ڪئي وئي آهي، جيڪي باب 2 ۾ پيش ڪيا ويا آهن، هن تحقيقي منصوبي جي رهنمائي ڪرڻ لاء: ڪيئن آهن؟ ڊيٽا گودام آسٽريليا جي تنظيمن طرفان؟ ڪهڙا مسئلا درپيش آهن؟

ڪهڙا فائدا تجربا آهن؟
انهن سوالن جي جوابن ۾، هڪ سروي کي استعمال ڪندي هڪ تحقيقي تحقيقي ڊيزائن استعمال ڪيو ويو. تحقيقي مطالعي جي طور تي، مٿين سوالن جا جواب مڪمل نه آهن (Shanks et al. 1993، Denscombe 1998). انهي صورت ۾، انهن سوالن جي جوابن کي بهتر ڪرڻ لاء ڪجهه ٽڪنڊي جي ضرورت آهي. بهرحال، تحقيق انهن سوالن جي جانچ ڪندي مستقبل جي ڪم لاء هڪ مضبوط بنياد فراهم ڪندي. تحقيق جي طريقي جي جواز ۽ ڊزائين بابت تفصيلي بحث باب 3 ۾ پيش ڪيو ويو آهي.

تحقيق جي منصوبي جي جوڙجڪ

هن تحقيقي پروجيڪٽ کي ٻن حصن ۾ ورهايو ويو آهي: ڊيٽا گودام واري تصور جو لاڳاپيل مطالعو ۽ تجرباتي تحقيق (ڏسو شڪل 1.1)، جن مان هر هڪ هيٺ بحث ڪيو ويو آهي.

حصو I: لاڳاپيل مطالعو

تحقيق جو پهريون حصو موجوده ادب جو جائزو تي مشتمل آهي ڊيٽا گودام جي مختلف قسمن تي بشمول فيصلو سپورٽ سسٽم (DSS)، ايگزيڪيوٽو انفارميشن سسٽم (EIS)، ڪيس اسٽڊيز. ڊيٽا گودام ۽ تصورات ڊيٽا گودام. انهي سان گڏ، فورمز جا نتيجا ڊيٽا گودام ۽ ماهر ۽ عملي جي گڏجاڻين گروپن جي اڳواڻي موناش ڊي ايس ايس ريسرچ گروپ جي اڳواڻي ۾، ​​مطالعي جي هن مرحلي ۾ حصو ورتو جنهن جو مقصد مقصد جي مشق ۾ بصيرت حاصل ڪرڻ هو. ڊيٽا گودام ۽ انهن جي اپنائڻ ۾ شامل خطرن جي نشاندهي ڪرڻ. لاڳاپيل مطالعي جي هن دور ۾، مسئلي جي علائقي جي هڪ سمجھ قائم ڪئي وئي ته جيئن بعد ۾ تجرباتي تحقيقات لاء علم جو بنياد مهيا ڪيو وڃي. بهرحال، اهو هڪ جاري عمل هو جيئن تحقيقي مطالعو ڪيو ويو.

حصو II: تجرباتي تحقيق

ڊيٽا گودام جي نسبتا نئين تصور، خاص طور تي آسٽريليا ۾، استعمال جي تجربي جي وسيع تصوير حاصل ڪرڻ لاء هڪ سروي جي ضرورت پيدا ڪئي آهي. اهو حصو هڪ ڀيرو ڪيو ويو جڏهن مسئلو ڊومين هڪ وسيع ادب جي جائزي ذريعي قائم ڪيو ويو هو. ڊيٽا گودام واري تصور کي لاڳاپيل مطالعي جي مرحلي دوران ٺهيل هن مطالعي جي شروعاتي سوالنامي لاء ان پٽ طور استعمال ڪيو ويو. ان کان پوء، سوالنامي جو جائزو ورتو ويو. ڇا توهان هڪ ماهر آهيو ڊيٽا گودام امتحان ۾ حصو ورتو. ابتدائي سوالنامي کي جانچڻ جو مقصد سوالن جي مڪمليت ۽ درستگي کي جانچڻ هو. امتحان جي نتيجن جي بنياد تي، سوالنامي کي تبديل ڪيو ويو ۽ تبديل ٿيل نسخو سروي شرڪت ڪندڙن کي موڪليو ويو. واپس آيل سوالن جا تجزيا ڪيا ويا i dati جدولن، ڊاگرامس ۽ ٻين شڪلين ۾. جي

تجزيو جا نتيجا dati آسٽريليا ۾ ڊيٽا گودام جي مشق جو هڪ سنيپ شاٽ ٺاهيو.

ڊيٽا گودام جو جائزو

ڊيٽا گودام جو تصور ڪمپيوٽر ٽيڪنالاجي ۾ بهتري سان ترقي ڪري چڪو آهي.
ان جو مقصد ايپليڪيشن سپورٽ گروپن جهڙوڪ فيصلي جي سپورٽ سسٽم (DSS) ۽ ايگزيڪيوٽو انفارميشن سسٽم (EIS) جي مسئلن کي منهن ڏيڻ جو مقصد آهي.

ماضي ۾ انهن ايپليڪيشنن جي سڀ کان وڏي رڪاوٽ انهن ايپليڪيشنن کي مهيا ڪرڻ ۾ ناڪامي رهي آهي ڊيٽا جو بنياد تجزيي لاء ضروري آهي.
اهو بنيادي طور تي انتظامي ڪم جي فطرت جي سبب آهي. ھڪڙي ڪمپني جي انتظاميا جا مفاد مسلسل مختلف آھن جيڪي ڍڪيل علائقي تي منحصر آھن. تنهن ڪري i dati بنيادي طور تي انهن ايپليڪيشنن کي تيزيءَ سان تبديل ڪرڻ جي قابل هوندو ان جي بنياد تي جيڪو علاج ڪيو وڃي ٿو.
هن جو مطلب آهي ته i dati ضروري تجزيو لاء مناسب فارم ۾ موجود هجڻ ضروري آهي. حقيقت ۾، ايپليڪيشن سپورٽ گروپن کي ماضي ۾ گڏ ڪرڻ ۽ ضم ڪرڻ تمام ڏکيو مليو dati پيچيده ۽ مختلف ذريعن کان.

هن حصي جو باقي حصو ڊيٽا گودام جي تصور جو هڪ جائزو پيش ڪري ٿو ۽ بحث ڪري ٿو ته ڪيئن ڊيٽا گودام ايپليڪيشن سپورٽ گروپن جي مسئلن تي غالب ٿي سگھي ٿو.
اصطلاح "ڊيٽا وهانگو1990 ۾ وليم انمون طرفان مشهور ٿيو ڊيٽا وهانگو جي جمع جي طور تي dati انتظامي فيصلن جي حمايت ۾، موضوع تي مبني، مربوط، غير مستحڪم، ۽ وقت سان متغير.

هن تعريف کي استعمال ڪندي Inmon اشارو ڪري ٿو ته i dati a ۾ رهندڙ ڊيٽا گودام هيٺ ڏنل 4 خاصيتون هجڻ گهرجن:

• ▪ موضوع تي مبني
• ▪ مربوط
• ▪ غير مستحڪم
• ▪ متغير وقت جي حوالي سان موضوع جي لحاظ کان انمون مطلب ته i dati نيل ڊيٽا گودام سڀ کان وڏي تنظيمي علائقن ۾ جيڪي ٿي چڪا آهن

ماڊل ۾ وضاحت ڪئي وئي آهي dati. مثال طور سڀ dati جي باري ۾ i گراهڪن موضوع واري علائقي ۾ شامل آهن گراهڪن. ساڳئي طرح سڀ dati پراڊڪٽس سان لاڳاپيل موضوع واري علائقي ۾ موجود آهن PRODUCTS.

Integrated Inmon جو مطلب آهي ته i dati مختلف پليٽ فارمن کان، سسٽم ۽ جڳهن کي گڏ ڪيو ويو آهي ۽ هڪ جاء تي ذخيرو ٿيل آهن. نتيجي طور dati ملندڙن کي لازمي شڪل ۾ تبديل ڪيو وڃي ته جيئن شامل ڪيو وڃي ۽ آساني سان مقابلو ڪيو وڃي.
مثال طور، مذڪر ۽ مونث جنس کي هڪ سسٽم ۾ اکر M ۽ F، ۽ ٻئي ۾ 1 ۽ 0 ذريعي ڏيکاريل آهي. انهن کي صحيح طريقي سان ضم ڪرڻ لاءِ، هڪ يا ٻئي فارميٽ کي تبديل ڪرڻ گهرجي ته جيئن ٻئي فارميٽ برابر هجن. انهي حالت ۾ اسان M کي 1 ۽ F کي 0 ۾ تبديل ڪري سگهون ٿا يا ان جي برعڪس. مضمونن تي مبني ۽ مربوط ظاهر ڪن ٿا ته ڊيٽا گودام جي هڪ فنڪشنل ۽ transversal وژن مهيا ڪرڻ لاء ٺهيل آهي dati ڪمپني پاران.

غير مستحڪم کان هن جو مطلب آهي ته i dati نيل ڊيٽا گودام جي مسلسل ۽ تازه ڪاري dati اهو ضروري ناهي. ان جي بدران، ڪنهن به تبديلي ۾ dati اصل ۾ شامل ڪيو ويو آهي ڊيٽابيس ڊيل ڊيٽا گودام. ان جو مطلب اهو آهي ته سنڌ جي تاريخدان dati ۾ شامل آهي ڊيٽا گودام.

وقت سان متغيرن لاءِ Inmon اشارو ڪري ٿو ته i dati نيل ڊيٽا گودام هميشه تي مشتمل آهي tempo اشارو ei dati اهي عام طور تي هڪ خاص وقت افق پار ڪندا آهن. مثال طور a
ڊيٽا گودام جي تاريخي قدرن جي 5 سالن تي مشتمل ٿي سگھي ٿو گراهڪن 1993 کان 1997 تائين. تاريخي ۽ وقت جي سيريز جي دستيابي dati توهان کي رجحانات جو تجزيو ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿي.

Un ڊيٽا گودام هو پنهنجو پاڻ کي گڏ ڪري سگهي ٿو dati OLTP سسٽم مان؛ اصل کان dati تنظيم کان ٻاهر ۽/يا ٻين خاص ٽرپنگ سسٽم منصوبن کان dati.
I dati extracts هڪ صفائي جي عمل جي ذريعي وڃڻ ڪري سگهو ٿا، هن صورت ۾ i dati ۾ ذخيرو ٿيڻ کان اڳ تبديل ٿيل ۽ ضم ٿيل آھن ڊيٽابيس ڊيل ڊيٽا گودام. پوء مان dati

جي اندر رهندڙ ڊيٽابيس ڊيل ڊيٽا گودام آخري استعمال ڪندڙ لاگ ان ۽ بحالي واري اوزار لاء دستياب ڪيا ويا آهن. انهن اوزارن کي استعمال ڪندي آخري صارف جي تنظيم جي مربوط منظر تائين رسائي ڪري سگهي ٿو dati.

I dati جي اندر رهندڙ ڊيٽابيس ڊيل ڊيٽا گودام اهي ٻئي تفصيلي ۽ خلاصو فارميٽ ۾ محفوظ ٿيل آهن.
خلاصو جي سطح تي دارومدار رکي ٿي جي نوعيت تي dati. مون کي dati تفصيلي تي مشتمل ٿي سگھي ٿو dati موجوده ۽ dati اسٽوري
I dati حقيقي ۾ شامل نه آهن ڊيٽا گودام جيستائين آئون dati نيل ڊيٽا گودام ٻيهر اپڊيٽ ٿيل آهن.
ذخيرو ڪرڻ کان علاوه dati پاڻ، هڪ ڊيٽا گودام اهو پڻ هڪ مختلف قسم جو ذخيرو ڪري سگهي ٿو فوٽ سڏيو ويندو METADATA بيان ڪندي i dati هن ۾ رهندڙ ڊيٽابيس.
ميٽاداٽا جا ٻه قسم آهن: ڊولپمينٽ ميٽاداٽا ۽ تجزيو ميٽاداٽا.
ڊولپمينٽ ميٽاداٽا استعمال ڪيو ويندو آهي انتظام ڪرڻ ۽ خودڪار ڪرڻ جي عمل کي ڪڍڻ، صفائي، نقشي سازي ۽ اپ لوڊ ڪرڻ dati نيل ڊيٽا گودام.
ڊولپمينٽ ميٽاداٽا ۾ موجود معلومات ۾ آپريٽنگ سسٽم جا تفصيل شامل ٿي سگھن ٿا، عناصر جا تفصيل ڪڍيا ويندا، ماڊل dati ڊيل ڊيٽا گودام ۽ ڊيٽا کي تبديل ڪرڻ لاء ڪاروباري ضابطا dati.

ميٽا ڊيٽا جو ٻيو قسم، جيڪو اينالائيٽڪس ميٽاداٽا جي نالي سان سڃاتو وڃي ٿو، آخري استعمال ڪندڙ کي ان قابل بنائي ٿو ته هو مواد کي ڳولي سگهي. ڊيٽا گودام ڳولڻ لاء dati دستياب ۽ انهن جي معني واضح، غير ٽيڪنيڪل اصطلاحن ۾.

تنهن ڪري تجزياتي ميٽاداٽا جي وچ ۾ هڪ پل طور ڪم ڪري ٿو ڊيٽا گودام ۽ آخري استعمال ڪندڙ ايپليڪيشنون. هي ميٽاداٽ ڪاروباري ماڊل تي مشتمل ٿي سگھي ٿو، جي وضاحت dati ڪاروباري ماڊل سان لاڳاپيل، اڳ ۾ بيان ڪيل سوالن ۽ رپورٽون، صارف جي رسائي لاء معلومات ۽ انڊيڪس.

تجزيو ۽ ڊولپمينٽ ميٽا ڊيٽا کي لازمي طور تي ڪم ڪرڻ لاءِ ھڪڙي مربوط ڪنٽيننٽ ميٽا ڊيٽا ۾ گڏ ڪيو وڃي.

بدقسمتي سان ڪيترن ئي موجود اوزارن وٽ پنهنجو ميٽا ڊيٽا آهي ۽ في الحال ان لاءِ ڪو به معيار موجود ناهي

ڊيٽا گودام واري اوزار کي اجازت ڏيو ته هن ميٽا ڊيٽا کي ضم ڪرڻ لاء. هن صورتحال کي حل ڪرڻ لاء، مکيه ڊيٽا گودام واري اوزار جي ڪيترن ئي واپارين ميٽا ڊيٽا ڪائونسل ٺاهي جيڪا بعد ۾ ميٽا ڊيٽا اتحاد بڻجي وئي.

هن اتحاد جو مقصد هڪ معياري ميٽا ڊيٽا سيٽ ٺاهڻ آهي جيڪو مختلف ڊيٽا گودام واري اوزار کي ميٽا ڊيٽا کي تبديل ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو.
انهن جي ڪوششن جي نتيجي ۾ ميٽا ڊيٽا انٽرچينج اسپيسيفڪيشن (MDIS) جو جنم ٿيو جيڪو Microsoft آرڪائيوز ۽ لاڳاپيل MDIS فائلن جي وچ ۾ معلومات جي مٽاسٽا جي اجازت ڏيندو.

جو وجود dati ٻنهي جو خلاصو/انڊيڪس ٿيل ۽ تفصيلي استعمال ڪندڙ کي هڪ ڊرل ڊرون (ڊرلنگ) ڪرڻ جو امڪان ڏئي ٿو dati تفصيلي تفصيل سان ترتيب ڏنل ۽ ان جي برعڪس. جو وجود dati تفصيلي تاريخون وقت جي حوالي سان رجحان تجزين جي تخليق جي اجازت ڏين ٿيون. اضافي طور تي اينالائيٽڪس ميٽاداٽا ڊاريڪٽري طور استعمال ڪري سگھجن ٿيون ڊيٽابيس ڊيل ڊيٽا گودام آخري صارفين کي ڳولڻ ۾ مدد ڪرڻ لاء dati ضروري.

OLTP سسٽم جي مقابلي ۾، انهن جي تجزيي جي حمايت ڪرڻ جي صلاحيت سان dati ۽ رپورٽنگ، جي ڊيٽا گودام ان کي معلومات جي عملن لاءِ وڌيڪ مناسب نظام طور ڏٺو ويندو آهي جيئن ته سوالن جا جواب ڏيڻ ۽ رپورٽون تيار ڪرڻ. ايندڙ سيڪشن تفصيل سان ٻن سسٽم جي فرق کي اجاگر ڪندو.

ڊيٽا گودام OLTP سسٽم جي خلاف

تنظيمن اندر ڪيترن ئي معلوماتي سسٽم جو مقصد روزمره جي عملن جي مدد ڪرڻ آهي. اهي سسٽم جيڪي OLTP سسٽم طور سڃاتل آهن، مسلسل تازه ڪاري روزاني ٽرانزيڪشن کي پڪڙيندا آهن.

I dati انهن سسٽم جي اندر اهي اڪثر تبديل ڪيا ويا آهن، شامل ڪيا ويا يا ختم ڪيا ويا آهن. مثال طور، هڪ گراهڪ جو پتو تبديل ٿي ويندو آهي جيئن هو هڪ جڳهه کان ٻئي ڏانهن منتقل ٿئي ٿو. انهي صورت ۾ نئين ايڊريس ايڊريس فيلڊ کي تبديل ڪندي رجسٽر ڪئي ويندي ڊيٽابيس. انهن سسٽم جو بنيادي مقصد ٽرانزيڪشن جي قيمتن کي گهٽائڻ ۽ ساڳئي وقت پروسيسنگ جي وقت کي گهٽائڻ آهي. OLTP سسٽم جي مثالن ۾ نازڪ ڪارناما شامل آهن جهڙوڪ آرڊر داخلا، پگهار، انوائس، پيداوار، ڪسٽمر سروس گراهڪن.

OLTP سسٽم جي برعڪس، جيڪي ٽرانزيڪشن ۽ واقعن تي ٻڌل عملن لاءِ ٺاهيا ويا هئا، i ڊيٽا گودام تجزياتي بنيادن تي عملن لاءِ مدد مهيا ڪرڻ لاءِ ٺاهيا ويا dati ۽ فيصلا ڪرڻ وارا عمل.

اهو عام طور تي ضم ڪرڻ سان حاصل ڪيو ويندو آهي i dati مختلف OLTP ۽ ٻاهرين سسٽم مان هڪ واحد "ڪنٽينر" ۾ dati، جيئن اڳئين حصي ۾ بحث ڪيو ويو.

موناش ڊيٽا گودام پروسيسنگ ماڊل

پروسيس ماڊل لاء ڊيٽا گودام موناش موناش ڊي ايس ايس ريسرچ گروپ جي محققن پاران ترقي ڪئي وئي، ۽ ان جي ادب تي ٻڌل آهي ڊيٽا گودامسسٽم جي شعبن جي ترقي جي حمايت ۾ تجربو تي، استعمال لاء ايپليڪيشنن جي وينڊرز سان بحث تي ڊيٽا گودامجي استعمال ۾ ماهرن جي هڪ گروپ تي ڊيٽا گودام.

مرحلا آهن: شروعات، منصوبابندي، ترقي، آپريشنز ۽ وضاحتون. ڊاگرام وضاحت ڪري ٿو تڏھن يا ارتقائي نوعيت جي ترقي جي ڊيٽا گودام مختلف مرحلن جي وچ ۾ رکيل ٻه طرفي تير استعمال ڪندي عمل. ان حوالي سان، ”تڪراري“ ۽ ”ارتقائي“ جو مطلب اهو آهي ته، عمل جي هر مرحلي تي، عملدرآمد جون سرگرميون هميشه پوئين مرحلي ڏانهن پٺتي پيل ڪري سگهن ٿيون. اهو هڪ منصوبي جي فطرت جي ڪري آهي ڊيٽا گودام جنهن ۾ آخري صارف کان اضافي درخواستون ڪنهن به وقت پيدا ٿينديون آهن. مثال طور، هڪ عمل جي ترقي جي مرحلي دوران ڊيٽا گودام, هڪ نئين طول و عرض يا موضوع واري علائقي جي آخري صارف طرفان درخواست ڪئي وئي آهي، جيڪو اصل منصوبي جو حصو نه هو، اهو سسٽم ۾ شامل ڪيو وڃي. اهو منصوبي ۾ تبديلي جو سبب بڻائيندو. نتيجو اهو آهي ته ڊيزائن ٽيم کي لازمي طور تي ٺاهيل دستاويزن جي ضرورتن کي تبديل ڪرڻ گهرجي ڊزائين مرحلي دوران. ڪيترين ئي صورتن ۾، پروجيڪٽ جي موجوده حالت کي لازمي طور تي ڊزائن جي مرحلي ڏانهن واپس وڃڻ گهرجي جتي نئين گهرج کي شامل ڪيو وڃي ۽ دستاويز ڪيو وڃي. آخري صارف کي ڏسڻ جي قابل هوندو مخصوص دستاويز جو جائزو ورتو ويو ۽ تبديليون جيڪي ترقي جي مرحلي ۾ ڪيون ويون آهن. هن ترقياتي چڪر جي آخر ۾ پروجيڪٽ کي ترقي ۽ صارف ٽيمن ٻنهي کان شاندار موٽ حاصل ڪرڻ گهرجي. تبصرو وري استعمال ڪيو ويندو آهي مستقبل جي منصوبي کي بهتر ڪرڻ لاء.

صلاحيت جي منصوبه بندي
Dw سائيز ۾ تمام وڏا هوندا آهن ۽ تمام جلدي وڌندا آهن (بهترين 1995، Rudin 1997a) جي مقدار جي نتيجي ۾. dati تاريخون جيڪي اھي پنھنجي مدت کان برقرار رکندا آھن. واڌ پڻ سبب ٿي سگهي ٿي dati جي قيمت وڌائڻ لاءِ استعمال ڪندڙن طرفان اضافا dati جيڪي انهن وٽ اڳ ۾ ئي آهن. انهي جي مطابق، اسٽوريج گهرجن لاء dati خاص طور تي وڌائي سگھجي ٿو (Eckerson 1997). اهڙيء طرح، اهو ضروري آهي ته، ظرفيت جي منصوبابندي کي منظم ڪندي، انهي کي يقيني بڻائڻ ضروري آهي ته سسٽم تعمير ٿي سگهي ٿو جيئن ضرورتن جي وڌندي آهي (Best 1995، LaPlante 1996، Lang 1997، Eckerson 1997، Rudin 1997a، Foley 1997a).
ڊيٽابيس جي اسپيبليبلٽي جي منصوبابندي ۾، هڪ کي ڄاڻڻ گهرجي ته گودام جي سائيز ۾ متوقع واڌ، سوالن جا قسم جيڪي ڪيا ويندا، ۽ آخري استعمال ڪندڙن جو تعداد (بهترين 1995، Rudin 1997b، Foley 1997a). اسپيبلبل ايپليڪيشنن کي تعمير ڪرڻ لاءِ اسپيبلبل سرور ٽيڪنالاجيز ۽ اسپيبلبل ايپليڪيشن ڊيزائن ٽيڪنڪ جي ميلاپ جي ضرورت آهي (بهترين 1995، Rudin 1997b. ٻئي هڪ انتهائي اسپيبلبل ايپليڪيشن ٺاهڻ ۾ ضروري آهن. اسپيبلبل سرور ٽيڪنالاجيون ان کي آسان ۽ فائديمند بڻائي سگهن ٿيون اسٽوريج، ميموري ۽ سي پي يو شامل ڪرڻ کي بغير خراب ڪرڻ جي ڪارڪردگي (Lang 1997، ٽيليفون 1997).

هتي ٻه مکيه اسپيبلبل سرور ٽيڪنالاجيون آهن: سميٽرڪ ملٽي پروسيسنگ (SMP) ۽ وڏي پيماني تي متوازي پروسيسنگ (MPP) (IDC 1997، Humphries et al. 1999). هڪ ايس ايم پي سرور ۾ عام طور تي ڪيترائي پروسيسر هوندا آهن جيڪي ميموري، سسٽم بس، ۽ ٻيا وسيلا شيئر ڪندا آهن (IDC 1997، Humphries et al. 1999). ان کي وڌائڻ لاء اضافي پروسيسر شامل ڪري سگھجن ٿيون قدرت حسابي. وڌائڻ جو ٻيو طريقو قدرت ايس ايم پي سرور جو، ڪيترن ئي ايس ايم پي مشينن کي گڏ ڪرڻ آهي. هي ٽيڪنڪ ڪلسترنگ (Humphries et al. 1999) طور سڃاتو وڃي ٿو. هڪ ايم پي پي سرور، ٻئي طرف، ڪيترن ئي پروسيسرز آهن هر هڪ پنهنجي پنهنجي ياداشت، بس سسٽم، ۽ ٻين وسيلن سان (IDC 1997، Humphries et al. 1999). هر پروسيسر کي نوڊ سڏيو ويندو آهي. ۾ واڌارو قدرت computational حاصل ڪري سگهجي ٿو

ايم پي پي سرورز ۾ اضافي نوڊس شامل ڪرڻ (Humphries et al. 1999).

ايس ايم پي سرورز جي هڪ ڪمزوري اها آهي ته تمام گھڻا ان پٽ آئوٽ (I/O) آپريشن سسٽم بس (IDC 1997) کي گڏ ڪري سگھن ٿا. هي مسئلو ايم پي پي سرورز ۾ نه ٿو ٿئي ڇاڪاڻ ته هر پروسيسر جو پنهنجو بس سسٽم آهي. بهرحال، هر نوڊ جي وچ ۾ ڪنيڪشن عام طور تي SMP بس سسٽم جي ڀيٽ ۾ تمام سست هوندا آهن. اضافي طور تي، ايم پي پي سرورز ايپليڪيشن ڊولپرز (IDC 1997) ۾ پيچيدگي جي اضافي سطح شامل ڪري سگھن ٿا. اهڙيءَ طرح، SMP ۽ MPP سرورز جي وچ ۾ چونڊ ڪيترن ئي عنصرن کان متاثر ٿي سگهي ٿي، جنهن ۾ ايپليڪيشنن جي پيچيدگي، قيمت/ڪارڪردگي جي تناسب، گهربل پروسيسنگ جي گنجائش، روڪيل dw ايپليڪيشنون ۽ سائيز ۾ واڌ شامل آهن. ڊيٽابيس dw جي ۽ آخر استعمال ڪندڙن جي تعداد ۾.

ظرفيت جي منصوبابندي ۾ ڪيترائي اسپيبلبل ايپليڪيشن ڊيزائن ٽيڪنڪ استعمال ڪري سگھجن ٿيون. هڪ مختلف نوٽيفڪيشن دورن کي استعمال ڪري ٿو جهڙوڪ ڏينهن، هفتا، مهينا ۽ سال. مختلف نوٽيفڪيشن دورن سان گڏ، ڊيٽابيس ان کي منظم طور تي گروپن ۾ ورهائي سگھجي ٿو (Inmon et al. 1997). هڪ ٻيو ٽيڪنڪ استعمال ڪرڻ آهي خلاصو جدول جيڪي اختصار سان ٺهيل آهن dati da dati تفصيلي. سو مان dati اختصار تفصيلي کان وڌيڪ ٺهڪندڙ آهن، جن کي گهٽ ياداشت جي جاء جي ضرورت آهي. تنهنڪري دي dati تفصيلات کي گھٽ قيمتي اسٽوريج يونٽ ۾ محفوظ ڪري سگھجي ٿو، جيڪو اڃا به وڌيڪ اسٽوريج بچائيندو آهي. جيتوڻيڪ خلاصو جدولن کي استعمال ڪرڻ سان ميموري جي جاءِ بچائي سگهي ٿي، انهن کي تمام گهڻي ڪوشش جي ضرورت آهي انهن کي تازه ڪاري ۽ ڪاروباري ضرورتن جي مطابق رکڻ لاءِ. بهرحال، هي ٽيڪنڪ وڏي پيماني تي استعمال ڪيو ويندو آهي ۽ اڪثر استعمال ڪيو ويندو آهي اڳوڻي ٽيڪنڪ سان گڏ (بهترين 1995، انمون 1996a، چوڌري ۽ ديال
1997).

تعريف ڪندي ڊيٽا وهانگو ٽيڪنيڪل آرڪيٽيڪچر ڊي ڊبليو آرڪيٽيڪچر ٽيڪنڪ جي تعريف

ڊيٽا گودام جي شروعاتي اپنائڻ وارن بنيادي طور تي dw جي مرڪزي نفاذ جو تصور ڪيو جنهن ۾ سڀ dati، بشمول i dati خارجي، ھڪڙي ھڪڙي ۾ ضم ٿي ويا،
جسماني ذخيري (انمون 1996a، Bresnahan 1996، Peacock 1998).

هن طريقي جو بنيادي فائدو اهو آهي ته آخر صارفين جي انٽرنيٽ جي وسيع منظر تائين رسائي حاصل ڪرڻ جي قابل آهن dati تنظيمي (Ovum 1998). ٻيو فائدو اهو آهي ته اهو پيش ڪري ٿو معيار جي معيار dati تنظيم جي ذريعي، جنهن جو مطلب آهي ته dw مخزن (ميٽا ڊيٽا) ۾ استعمال ڪيل هر اصطلاح لاءِ صرف هڪ نسخو يا تعريف آهي (فلاناگن ۽ صفدي 1997، اووم 1998). هن طريقي جو نقصان، ٻئي طرف، اهو آهي ته اهو قيمتي ۽ ڏکيو آهي تعمير ڪرڻ (Flanagan and Safdie 1997, Ovum 1998, Inmon et al. 1998). اسٽوريج فن تعمير کان پوء ڊگهي نه dati سينٽرلائيزڊ مقبول ٿي ويو، ترقي يافته جي ننڍڙن سبسٽس کي ڪڍڻ جو تصور dati مخصوص ايپليڪيشنن جي ضرورتن کي سپورٽ ڪرڻ لاءِ (Varney 1996, IDC 1997, Berson and Smith 1997, peacock 1998). اهي ننڍا سسٽم وڏي مان نڪتل آهن ڊيٽا گودام مرڪزي. اهي نالا آهن ڊيٽا گودام منحصر ڊپارٽمينٽل يا انحصار ڊيٽا مارٽس. انحصار ٿيل ڊيٽا مارٽ آرڪيٽيڪچر کي ٽي ٽائرڊ فن تعمير جي نالي سان سڃاتو وڃي ٿو جتي پهريون درجو شامل آهي ڊيٽا گودام مرڪزي، ٻيو جمعن تي مشتمل آهي dati ڊپارٽمينٽل ۽ ٽيون تائين رسائي تي مشتمل آهي dati ۽ تجزياتي اوزار جي ذريعي (Demarest 1994، Inmon et al. 1997).

ڊيٽا مارٽ عام طور تي تعمير ٿيل آهن بعد ۾ ڊيٽا گودام مرڪزي مخصوص يونٽن جي ضرورتن کي پورو ڪرڻ لاءِ تعمير ڪيو ويو (وائيٽ 1995، ورني 1996).
ڊيٽا مارٽس اسٽور dati خاص يونٽن سان لاڳاپيل بلڪل لاڳاپيل (Inmon et al. 1997, Inmon et al. 1998, IA 1998).

هن طريقي جو فائدو اهو آهي ته ڪو به نه ٿيندو فوٽ ضم ٿيل نه آهي ۽ اهو i dati ڊيٽا مارٽس جي اندر تمام گهٽ بيڪار ٿي ويندي dati اهي گودام مان ايندا آهن dati ضم ٿيل. ٻيو فائدو اهو آهي ته هر ڊيٽا مارٽ ۽ ان جي ذريعن جي وچ ۾ ڪجهه ڪنيڪشن هوندا dati ڇاڪاڻ ته هر ڊيٽا مارٽ جو صرف هڪ ذريعو آهي dati. انهي سان گڏ هن فن تعمير سان گڏ، آخري صارف اڃا تائين رسائي ڪري سگهن ٿا جي نظرثاني dati

ڪارپوريٽ تنظيمون. اهو طريقو مٿي-هيٺ طريقو طور سڃاتو وڃي ٿو، جتي ڊيٽا مارٽ ٺاهيا ويا آهن ڊيٽا گودام (مور 1998، گوف 1998).
نتيجن کي جلدي ڏيکارڻ جي ضرورت کي وڌائڻ، ڪجهه تنظيمن کي آزاد ڊيٽا مارٽ ٺاهڻ شروع ڪيو آهي (Flanagan and Safdie 1997, White 2000). انهي حالت ۾، ڊيٽا مارٽ پنهنجو پاڻ کي حاصل ڪري ٿو dati جي بنياديات کان سڌو dati OLTP ۽ مرڪزي ۽ مربوط گودام مان نه، اهڙيء طرح سائيٽ تي مرڪزي گودام جي ضرورت کي ختم ڪري ٿو.

هر ڊيٽا مارٽ جي ضرورت آهي گهٽ ۾ گهٽ هڪ لنڪ ان جي ذريعن ڏانهن dati. هر ڊيٽا مارٽ لاءِ ڪيترن ئي ڪنيڪشنن جو هڪ نقصان اهو آهي ته، پوئين ٻن فن تعمير جي مقابلي ۾، گهڻي تعداد ۾ dati خاص طور تي وڌائي ٿو.

هر ڊيٽا مارٽ کي سڀني کي ذخيرو ڪرڻ گهرجي dati مقامي طور تي OLTP سسٽم تي ڪو به اثر نه ڪرڻ جي ضرورت آهي. اهو سبب آهي ته i dati اهي مختلف ڊيٽا مارٽ ۾ ذخيرو ٿيل آهن (Inmon et al. 1997). هن فن تعمير جو هڪ ٻيو نقصان اهو آهي ته اهو ڊيٽا مارٽس ۽ انهن جي ڊيٽا ذريعن جي وچ ۾ پيچيده باهمي رابطن جي پيداوار جي ڪري ٿي. dati جن کي کڻڻ ۽ ڪنٽرول ڪرڻ ڏکيو آهي (Inmon et al. 1997).

هڪ ٻيو نقصان اهو آهي ته آخري صارف ڪمپني جي معلومات جي نظرثاني تائين رسائي نٿا ڪري سگهن ڇاڪاڻ ته i dati مختلف ڊيٽا جي مارٽ کي ضم نه ڪيو ويو آهي (Ovum 1998).
اڃان تائين هڪ ٻيو نقصان اهو آهي ته ڊيٽا مارٽس ۾ استعمال ٿيندڙ هر اصطلاح لاءِ هڪ کان وڌيڪ تعريف ٿي سگهي ٿي جيڪا ان ۾ تضاد پيدا ڪري ٿي. dati تنظيم ۾ (Ovum 1998).
مٿي ذڪر ڪيل نقصانن جي باوجود، آزاد ڊيٽا مارٽ اڃا تائين ڪيترن ئي تنظيمن جي دلچسپي کي راغب ڪري ٿو (IDC 1997). ھڪڙو عنصر جيڪو انھن کي پرڪشش بڻائي ٿو اھو اھو آھي ته اھي تيزيءَ سان ترقي ڪن ٿا ۽ گھٽ وقت ۽ وسيلن جي ضرورت آھي (بريسناھن 1996، برسن ۽ سمٿ 1997، اووم 1998). نتيجي طور، اهي بنيادي طور تي آزمائشي منصوبن جي طور تي ڪم ڪن ٿا جيڪي جلدي فائدي ۽ / يا منصوبي ۾ نقص جي سڃاڻپ ڪرڻ لاء استعمال ڪري سگھجن ٿيون (Parsaye 1995، Braly 1995، Newing 1996). انهي صورت ۾، پائلٽ پروجيڪٽ ۾ لاڳو ٿيڻ جو حصو ننڍڙو هجڻ گهرجي، پر تنظيم لاء اهم آهي (Newing 1996، Mansell-Lewis 1996).

پروٽوٽائپ جي جانچ ڪندي، آخري صارفين ۽ انتظاميه فيصلو ڪري سگھن ٿا ته ڇا جاري رکڻ يا بند ڪرڻ پروجيڪٽ (Flanagan and Safdie 1997).
جيڪڏهن فيصلو جاري رکڻو آهي، ٻين صنعتن لاء ڊيٽا مارٽ هڪ وقت تي تعمير ڪيو وڃي. آخري استعمال ڪندڙن لاءِ ٻه آپشن آھن انھن جي ضرورتن جي بنياد تي آزاد ڊيٽا ميٽرس جي تعمير ۾: مربوط/وفاقي ۽ غير مربوط (اووم 1998)

پهرين طريقي ۾، هر نئين ڊيٽا مارٽ کي موجوده ڊيٽا مارٽس ۽ ماڊل جي بنياد تي تعمير ڪيو وڃي dati ڪمپني پاران استعمال ڪيو ويو (Varney 1996، Berson and Smith 1997، Peacock 1998). ماڊل استعمال ڪرڻ جي ضرورت آهي dati ڪمپني جو مطلب اهو آهي ته اهو يقيني بڻائڻ گهرجي ته ڊيٽا مارٽس ۾ استعمال ٿيندڙ هر اصطلاح جي صرف هڪ تعريف آهي، اهو پڻ يقيني بڻائڻ آهي ته مختلف ڊيٽا مارٽس کي ڪمپني جي معلومات جو جائزو ڏيڻ لاء گڏ ڪري سگهجي ٿو (Bresnahan 1996). ھن طريقي کي ھيٺ مٿي چئبو آھي ۽ بھترين آھي جڏھن مالي وسيلن ۽ وقت تي ڪا پابندي ھجي (فلانگن ۽ سفدي 1997، اووم 1998، پيئڪڪ 1998، گوف 1998). ٻئي طريقي ۾، ٺاهيل ڊيٽا مارٽ صرف مخصوص يونٽ جي ضرورتن کي پورو ڪري سگھن ٿا. وفاق ڊيٽا مارٽ جو هڪ قسم آهي ڊيٽا گودام ورهايو ويو جنهن ۾ ڊيٽابيس حب سرور مڊل ويئر ڪيترن ئي ڊيٽا مارٽس کي هڪ واحد مخزن ۾ ضم ڪرڻ لاءِ استعمال ڪيو ويندو آهي dati ورهايو ويو (وائيٽ 1995). هن معاملي ۾، i dati ڪمپنيون ڪيترن ئي ڊيٽا مارٽن ۾ ورهايل آهن. آخر صارف جي درخواستن ڏانهن موڪليا ويا آهن ڊيٽابيس سرور حب مڊل ويئر، جيڪو سڀني کي ڪڍي ٿو dati ڊيٽا مارٽس پاران درخواست ڪئي وئي ۽ نتيجن کي آخري استعمال ڪندڙ ايپليڪيشنن ڏانهن موٽائي ٿو. اهو طريقو استعمال ڪندڙن کي ڪاروباري معلومات مهيا ڪري ٿو. بهرحال، آزاد ڊيٽا مارٽس جا مسئلا اڃا تائين ختم نه ٿيا آهن. اتي هڪ ٻيو فن تعمير آهي جيڪو استعمال ڪري سگهجي ٿو جنهن کي سڏيو ويندو آهي ڊيٽا گودام مجازي (وائيٽ 1995). بهرحال، هي فن تعمير، جنهن کي شڪل 2.9 ۾ بيان ڪيو ويو آهي، ڊيٽا اسٽوريج آرڪيٽيڪچر ناهي. dati حقيقي جيئن ته اهو OLTP سسٽم کان لوڊشيڊنگ کي منتقل نٿو ڪري ڊيٽا گودام (ڊيمارسٽ 1994).

حقيقت ۾، جي درخواستن dati آخري صارفين کان OLTP سسٽم تي منتقل ڪيا ويا آهن جيڪي صارف جي درخواستن تي عمل ڪرڻ کان پوء نتيجا ڏين ٿا. جيتوڻيڪ هي فن تعمير آخري صارفين کي رپورٽون ٺاهڻ ۽ درخواستون ڏيڻ جي اجازت ڏئي ٿو، اهو مهيا نٿو ڪري سگهي

dati ڪمپني جي معلومات جو تاريخي ۽ جائزو جيئن i dati مختلف OLTP سسٽم کان مربوط نه آهن. ان ڪري، هي فن تعمير جي تجزيي کي پورو نٿو ڪري سگهي dati پيچيده جيئن اڳڪٿيون.

رسائي ۽ وصولي ايپليڪيشنن جو انتخاب dati

تعمير جو مقصد a ڊيٽا گودام آخري صارفين تائين معلومات پهچائڻ آهي (Inmon et al. 1997, Poe 1996, McFadden 1996, Shanks et al. 1997, Hammergren 1998); هڪ يا وڌيڪ رسائي ۽ وصولي ايپليڪيشنون dati مهيا ڪرڻ گهرجي. اڄ تائين، انهن ايپليڪيشنن جو هڪ وسيع قسم آهي جنهن مان صارف چونڊي سگهي ٿو (Hammergren 1998, Humphries et al. 1999). ايپليڪيشنون جيڪي توهان چونڊيندا آهن توهان جي گودام جي ڪوشش جي ڪاميابي کي طئي ڪندي dati هڪ تنظيم ۾ ڇاڪاڻ ته ايپليڪيشنون سڀ کان وڌيڪ نمايان حصو آهن ڊيٽا گودام آخري استعمال ڪندڙ کي (Inmon et al. 1997, Poe 1996). ڪامياب ٿيڻ a ڊيٽا گودامجي تجزيي جي سرگرمين جي حمايت ڪرڻ جي قابل هوندو dati آخري صارف جو (Poe 1996، Seddon and Benjamin 1998، Eckerson 1999). اهڙيءَ طرح ”سطح“ جو آخري استعمال ڪندڙ ڇا ٿو چاهي ان جي سڃاڻپ ٿيڻ گهرجي (Poe 1996, Mattison 1996, Inmon et al. 1997, Humphries et al. 1999).

عام طور تي، آخري صارفين کي ٽن ڀاڱن ۾ گروپ ڪري سگھجي ٿو: ايگزيڪيوٽو استعمال ڪندڙ، ڪاروباري تجزيه نگار ۽ طاقت استعمال ڪندڙ (Poe 1996، Humphries et al. 1999). ايگزيڪيوٽو صارفين کي اڳواٽ بيان ڪيل رپورٽن تائين آسان رسائي جي ضرورت آهي (Humphries et al. 1999). اهي تناسب مينيو نيويگيشن (Poe 1996) سان آساني سان رسائي سگهجن ٿا. ان کان علاوه، رپورٽن کي گرافڪ نمائندگي استعمال ڪندي معلومات پيش ڪرڻ گهرجي جهڙوڪ جدول ۽ ٽيمپليٽس کي جلدي معلومات پهچائڻ لاء (Humphries et al. 1999). ڪاروباري تجزيه نگار، جن وٽ شايد ٽيڪنيڪل صلاحيتون نه هجن جيڪي پنهنجي طور تي شروع کان رپورٽون تيار ڪن، انهن کي موجوده رپورٽن ۾ تبديلي آڻڻ جي ضرورت آهي ته جيئن انهن جي مخصوص ضرورتن کي پورو ڪري سگهجي (Poe 1996, Humphries et al. 1999). ٻئي طرف، پاور استعمال ڪندڙ، آخر استعمال ڪندڙن جو قسم آهن، جن کي شروع کان درخواستون ۽ رپورٽون ٺاهڻ ۽ لکڻ جي صلاحيت آهي (Poe 1996, Humphries et al. 1999). اهي ئي آهن جيڪي

اهي ٻين قسمن جي استعمال ڪندڙن لاءِ رپورٽون تيار ڪن ٿا (Poe 1996, Humphries et al. 1999).

هڪ دفعو صارف جي گهربل ضرورتن کي طئي ڪيو ويو آهي، رسائي ۽ وصولي ايپليڪيشنن جو هڪ انتخاب ڪيو وڃي dati انهن سڀني ۾ موجود آهي (Poe 1996، Inmon et al. 1997).
تائين پهچ dati ۽ ٻيهر حاصل ڪرڻ جا اوزار 4 قسمن ۾ ورهائي سگهجن ٿا: OLAP اوزار، EIS/DSS اوزار، سوال ۽ رپورٽنگ جا اوزار ۽ ڊيٽا مائننگ جا اوزار.

OLAP اوزار صارفين کي ايڊهاڪ سوالن ٺاهڻ جي اجازت ڏين ٿا ۽ انهي سان گڏ جيڪي ٺاهيل آهن ڊيٽابيس ڊيل ڊيٽا گودام. اضافي طور تي، اهي پراڊڪٽس صارفين کي هيٺ ڪرڻ جي اجازت ڏين ٿا dati عام کان تفصيلي.

EIS/DSS اوزار مهيا ڪن ٿا ايگزيڪيوٽو رپورٽنگ جيئن ته ”ڇا جيڪڏهن“ تجزيا ۽ مينيو تي هلندڙ رپورٽن تائين رسائي. رپورٽن کي اڳواٽ بيان ڪيو وڃي ۽ آسان نيويگيشن لاءِ مينيو سان ضم ڪيو وڃي.
سوال ۽ رپورٽنگ جا اوزار صارفين کي اڳواٽ بيان ڪيل ۽ مخصوص رپورٽون پيدا ڪرڻ جي اجازت ڏين ٿا.

ڊيٽا مائننگ جا اوزار استعمال ڪيا ويا رشتن کي سڃاڻڻ لاءِ جيڪي وسري ويل آپريشنز تي نئين روشني وجهي سگھن ٿا. dati ڊيٽا گودام جي.

هر قسم جي صارف جي گهرجن کي بهتر ڪرڻ سان گڏ، چونڊيل اوزار لازمي، موثر ۽ استعمال ۾ آسان هجڻ گهرجن. انهن کي پڻ ضروري آهي ته فن تعمير جي ٻين حصن سان مطابقت ۽ موجوده سسٽم سان ڪم ڪرڻ جي قابل. اهو پڻ مناسب قيمتن ۽ ڪارڪردگي سان ڊيٽا جي رسائي ۽ ٻيهر حاصل ڪرڻ وارو اوزار چونڊڻ جي سفارش ڪئي وئي آهي. غور ڪرڻ لاءِ ٻيا معيار شامل آھن ٽول وينڊر جي وابستگي پنھنجي پراڊڪٽ کي سپورٽ ڪرڻ لاءِ ۽ اھو ڪيئن ترقي ڪندو مستقبل جي رليز ۾. ڊيٽا گودام استعمال ڪرڻ ۾ صارف جي مصروفيت کي يقيني بڻائڻ لاءِ، ڊولپمينٽ ٽيم صارفين کي ٽول چونڊ جي عمل ۾ شامل ڪري ٿي. هن معاملي ۾، هڪ عملي استعمال ڪندڙ جو جائزو وٺڻ گهرجي.

ڊيٽا گودام جي قيمت کي بهتر بڻائڻ لاءِ ڊولپمينٽ ٽيم پڻ مهيا ڪري سگهي ٿي ويب رسائي پنهنجي ڊيٽا گودام تائين. هڪ ويب-فعال ٿيل ڊيٽا گودام صارفين کي رسائي جي اجازت ڏئي ٿو dati دور دراز هنڌن کان يا سفر دوران. وڌيڪ معلومات ڪري سگهو ٿا

تربيت جي خرچن ۾ گھٽتائي ذريعي گھٽ قيمتن تي مهيا ڪيو وڃي.

2.4.3 ڊيٽا وهانگو آپريشن جو مرحلو

هي مرحلو ٽن سرگرمين تي مشتمل آهي: ڊيٽا ريفريش حڪمت عملي جي تعريف، ڊيٽا گودام جي سرگرمين جو ڪنٽرول ۽ ڊيٽا گودام سيڪيورٽي جو انتظام.

ڊيٽا ريفريش حڪمت عملي جي تعريف

شروعاتي لوڊشيڊنگ کان پوء، i dati نيل ڊيٽابيس ڊيٽا جي گودام کي وقتي طور تي تازو ڪيو وڃي ٿو انهن ۾ ڪيل تبديلين کي ٻيهر پيدا ڪرڻ لاءِ dati اصل. تنهن ڪري توهان کي اهو فيصلو ڪرڻ گهرجي ته ڪڏهن ريفريش ڪيو وڃي، ڪيترا ڀيرا ريفريش ٿيڻ گهرجي ۽ ڊيٽا کي ڪيئن ريفريش ڪيو وڃي dati. ان کي تازو ڪرڻ جي صلاح ڏني وئي آهي dati جڏهن سسٽم کي آف لائن وٺي سگهجي ٿو. ريفريش فریکوئنسي ڊولپمينٽ ٽيم پاران صارف جي ضرورتن جي بنياد تي طئي ڪئي ويندي آهي. ڊيٽا گودام کي ريفريش ڪرڻ جا ٻه طريقا آهن: مڪمل ريفريش ۽ تبديلين جي مسلسل لوڊشيڊنگ.

پهريون طريقو، مڪمل ريفريش، سڀني کي ٻيهر لوڊ ڪرڻ جي ضرورت آهي dati شروع کان. هن جو مطلب آهي ته سڀ dati گهربل هر ريفريش ۾ ڪڍڻ، صاف، تبديل ۽ ضم ٿيڻ گهرجي. اهو طريقو، جيترو ٿي سگهي، پاسو ڪيو وڃي ڇاڪاڻ ته ان کي تمام گهڻو وقت ۽ وسيلن جي ضرورت آهي.

هڪ متبادل طريقو مسلسل تبديليون اپلوڊ ڪرڻ آهي. هي شامل ڪري ٿو i dati جيڪي آخري ڊيٽا گودام ريفريش چڪر کان تبديل ڪيا ويا آهن. نئين يا تبديل ٿيل رڪارڊ جي نشاندهي ڪرڻ سان خاص طور تي گھٽجي ٿي dati جنهن کي هر اپڊيٽ ۾ ڊيٽا گودام ڏانهن پروپيگنڊا ٿيڻ گهرجي صرف انهن کان dati ۾ شامل ڪيو ويندو ڊيٽابيس ڊيٽا گودام جي.

اتي گھٽ ۾ گھٽ 5 طريقا آھن جيڪي استعمال ڪري سگھجن ٿيون i dati نئون يا تبديل ٿيل. هڪ موثر ڊيٽا ريفريش حڪمت عملي حاصل ڪرڻ لاء dati انهن طريقن جو هڪ مرکب جيڪو قبضو ڪري ٿو سسٽم ۾ سڀني تبديلين کي ڪارائتو ٿي سگهي ٿو.

پهريون طريقو، جيڪو ٽائم اسٽيمپ استعمال ڪري ٿو، فرض ڪري ٿو ته سڀني کي لڳايو ويو آهي dati هڪ ٽائم اسٽيمپ کي ايڊٽ ڪيو ۽ اپڊيٽ ڪيو ته جيئن توهان سڀني کي آساني سان سڃاڻي سگهو dati تبديل ٿيل ۽ نئون. اهو طريقو، جيتوڻيڪ، وڏي پيماني تي اڄ جي آپريٽنگ سسٽم ۾ استعمال نه ڪيو ويو آهي.
ٻيو طريقو هڪ ڊيلٽا فائل استعمال ڪرڻ آهي جيڪو هڪ ايپليڪيشن پاران ٺاهيل آهي جنهن ۾ صرف تبديليون شامل آهن dati. هن فائل کي استعمال ڪندي پڻ تازه ڪاري چڪر کي وڌايو. بهرحال، هي طريقو ڪيترن ئي ايپليڪيشنن ۾ استعمال نه ڪيو ويو آهي.
ٽيون طريقو لاگ فائل کي اسڪين ڪرڻ آهي، جنهن ۾ بنيادي طور تي ڊيلٽا فائل جهڙي معلومات هوندي آهي. فرق صرف اهو آهي ته هڪ لاگ فائل ٺاهي وئي آهي وصولي جي عمل لاءِ ۽ سمجهڻ ڏکيو ٿي سگهي ٿو.
چوٿون طريقو ايپليڪيشن ڪوڊ کي تبديل ڪرڻ آهي. بهرحال، اڪثر ايپليڪيشن ڪوڊ پراڻو ۽ نازڪ آهي؛ تنهن ڪري هن ٽيڪنڪ کان بچڻ گهرجي.
آخري طريقو آهي مقابلو ڪرڻ dati مکيه dei فائل سان ذريعن dati.

ڊيٽا گودام جي سرگرمين جو ڪنٽرول

هڪ دفعو ڊيٽا گودام کي صارفين ڏانهن جاري ڪيو ويو آهي، ان کي وقت جي نگراني ڪرڻ گهرجي. انهي صورت ۾، ڊيٽا گودام جي منتظم ڊيٽا گودام جي استعمال جي نگراني ڪرڻ لاء هڪ يا وڌيڪ انتظام ۽ ڪنٽرول اوزار کي ملازمت ڪري سگهي ٿو. خاص طور تي، معلومات گڏ ڪري سگهجي ٿي ماڻهن بابت ۽ وقت جنهن ۾ اهي ڊيٽا گودام تائين پهچندا آهن. اچو به dati گڏ ڪيل، ڪيل ڪم جو هڪ پروفائيل ٺاهي سگهجي ٿو جيڪو استعمال ڪندڙ جي چارج بيڪ عمل ۾ ان پٽ طور استعمال ڪري سگهجي ٿو. چارج بيڪ صارفين کي ڊيٽا گودام پروسيسنگ جي قيمت بابت ڄاڻ ڏيڻ جي اجازت ڏئي ٿي.

ان کان علاوه، ڊيٽا گودام جي آڊٽ پڻ استعمال ڪري سگهجي ٿي سوالن جي قسمن جي سڃاڻپ ڪرڻ لاء، انهن جي سائيز، هر روز سوالن جو تعداد، سوالن جي رد عمل جي وقت، شعبن تائين پهچ ۽ مقدار dati پروسيس ٿيل. ڊيٽا گودام جي آڊيٽنگ ڪرڻ جو هڪ ٻيو مقصد سڃاڻپ ڪرڻ آهي dati جيڪي استعمال ۾ نه آهن. هنن dati انهن کي ڊيٽا گودام مان هٽائي سگهجي ٿو وقت بهتر ڪرڻ لاء

سوالن جي عمل جي جواب ۽ ترقي جي نگراني dati جيڪي اندر رهن ٿا ڊيٽا جو بنياد ڊيٽا گودام جي.

ڊيٽا گودام سيڪيورٽي انتظام

ڊيٽا گودام تي مشتمل آهي dati مربوط، نازڪ، حساس جيڪو آساني سان پهچي سگھي ٿو. انهي سبب لاء ان کي غير مجاز استعمال ڪندڙن کان محفوظ رکڻ گهرجي. سيڪيورٽي کي لاڳو ڪرڻ جو هڪ طريقو ڊيل فنڪشن کي استعمال ڪرڻ آهي ڊي بي ايس مختلف قسم جي استعمال ڪندڙن کي مختلف امتياز تفويض ڪرڻ لاء. انهي طريقي سان، هر قسم جي صارف لاء هڪ رسائي پروفائل برقرار رکڻ گهرجي. ڊيٽا گودام کي محفوظ ڪرڻ جو هڪ ٻيو طريقو اهو آهي ته ان کي انڪرپٽ ڪيو وڃي جيئن لکيل آهي ڊيٽا جو بنياد ڊيٽا گودام جي. تائين پهچ dati ۽ ٻيهر حاصل ڪرڻ وارا اوزار لازمي طور تي ڊيڪرپٽ ڪرڻ گهرجن dati نتيجن کي صارفين کي پيش ڪرڻ کان اڳ.

2.4.4 ڊيٽا وهانگو لڳائڻ جو مرحلو

اهو ڊيٽا گودام تي عمل ڪرڻ واري چڪر ۾ آخري مرحلو آهي. هن مرحلي ۾ ڪيل سرگرميون شامل آهن ٽريننگ استعمال ڪندڙن کي ڊيٽا گودام استعمال ڪرڻ ۽ ڊيٽا گودام جو جائزو وٺڻ.

استعمال ڪندڙ جي تربيت

استعمال ڪندڙ ٽريننگ کي حاصل ڪرڻ کان اڳ ٿيڻ گهرجي dati ڊيٽا گودام جي ۽ ٻيهر حاصل ڪرڻ واري اوزار جي استعمال. عام طور تي، سيشن کي اسٽوريج جي تصور جي تعارف سان شروع ٿيڻ گهرجي dati، ڊيٽا گودام جو مواد، ميٽا dati ۽ اوزار جا بنيادي خاصيتون. ان کان پوء، وڌيڪ ترقي يافته استعمال ڪندڙ شايد جسماني جدولن ۽ ڊيٽا جي رسائي ۽ ٻيهر حاصل ڪرڻ واري اوزار جي صارف جي خاصيتن جو مطالعو ڪري سگھن ٿا.

صارف جي تربيت ڪرڻ جا ڪيترائي طريقا آھن. انهن مان هڪ ۾ ڪيترن ئي استعمال ڪندڙن يا تجزيه نگارن جي چونڊ شامل آهي صارفين جي هڪ سيٽ مان، انهن جي قيادت ۽ مواصلاتي صلاحيتن جي بنياد تي. اهي ذاتي طور تي هر شي تي تربيت وارا آهن انهن کي ڄاڻڻ جي ضرورت آهي سسٽم سان واقف ٿيڻ لاء. هڪ دفعو ٽريننگ مڪمل ٿيڻ بعد، اهي پنهنجون نوڪريون ڏانهن موٽندا آهن ۽ ٻين صارفين کي سيکارڻ شروع ڪندا آهن ته سسٽم ڪيئن استعمال ڪجي. تي

انهن جي بنياد تي جيڪي سکيا ويا آهن، ٻيا صارف ڊيٽا گودام کي ڳولڻ شروع ڪري سگهن ٿا.
ٻيو طريقو اهو آهي ته هڪ ئي وقت ڪيترن ئي استعمال ڪندڙن کي تربيت ڏيڻ، ڄڻ ته توهان ڪلاس روم جو ڪورس وٺي رهيا آهيو. اهو طريقو مناسب آهي جڏهن اتي ڪيترائي صارف آهن جن کي ساڳئي وقت تربيت ڏيڻ جي ضرورت آهي. اڃان تائين هڪ ٻيو طريقو اهو آهي ته هر صارف کي انفرادي طور تي تربيت ڏيڻ، هڪ هڪ ڪري. اهو طريقو مناسب آهي جڏهن ڪجھ استعمال ڪندڙ آهن.

يوزر ٽريننگ جو مقصد آهي توهان کي واقفيت حاصل ڪرڻ سان dati ۽ ٻيهر حاصل ڪرڻ جا اوزار ۽ گڏوگڏ ڊيٽا گودام جو مواد. بهرحال، ڪجهه استعمال ڪندڙ ٽريننگ سيشن دوران مهيا ڪيل معلومات جي مقدار کان متاثر ٿي سگهن ٿا. تنهن ڪري، ريفريشر سيشن جو هڪ خاص تعداد جاري مدد لاء ۽ مخصوص سوالن جا جواب ڏيڻ لاء لازمي آهي. ڪجھ ڪيسن ۾ ھڪڙو صارف گروپ ٺاھيو ويو آھي ھن قسم جي مدد مهيا ڪرڻ لاء.

راءِ گڏ ڪرڻ

هڪ دفعو ڊيٽا گودام کي ختم ڪيو ويو آهي، صارف استعمال ڪري سگهن ٿا i dati جيڪي مختلف مقصدن لاءِ ڊيٽا گودام ۾ رهن ٿا. گهڻو ڪري، تجزيه نگار يا استعمال ڪندڙ i dati ڊيٽا گودام ۾ لاء:

1. 1 ڪمپني جي رجحان جي سڃاڻپ ڪريو
2. 2 جي خريداري پروفائلن جو تجزيو ڪريو گراهڪن
3. 3 ورهايو i گراهڪن ايڊ ايڊ
4. 4 بهترين خدمتون مهيا ڪريو گراهڪن - ڪسٽمائيز خدمتون
5. 5 حڪمت عمليون ٺاهيو مارڪيٽنگ
6. 6 قيمت جي تجزيي ۽ مدد ڪنٽرول لاءِ مقابلي وارا حوالا مهيا ڪريو
7. 7 اسٽريٽجڪ فيصلا ڪرڻ جي حمايت ڪريو
8. 8 ڌار ڌار موقعن جي سڃاڻپ ڪريو
9. 9 موجوده ڪاروباري عملن جي معيار کي بهتر ڪريو
10. 10 نفعو چيڪ ڪريو

ڊيٽا گودام جي ترقي جي هدايتن تي عمل ڪندي، جائزو وٺڻ جو هڪ سلسلو سسٽم ڏانهن ٿي سگهي ٿو راء حاصل ڪرڻ لاء

ٻئي ڊولپمينٽ ٽيم ۽ آخري صارف برادري کان.
حاصل ڪيل نتيجن کي ايندڙ ترقي جي چڪر لاء غور ڪري سگهجي ٿو.

جيئن ته ڊيٽا گودام ۾ هڪ واڌارو طريقو آهي، اهو ضروري آهي ته اڳئين ترقيات جي ڪاميابين ۽ غلطين مان سکڻ لاء.

2.5 خلاصو

هن باب ۾ ادب ۾ موجود طريقن تي بحث ڪيو ويو آهي. سيڪشن 1 ۾، ڊيٽا گودام جو تصور ۽ فيصلو سائنس ۾ ان جي ڪردار تي بحث ڪيو ويو. سيڪشن 2 ڊيٽا گودامن ۽ OLTP سسٽم جي وچ ۾ بنيادي فرق بيان ڪيو. سيڪشن 3 ۾ اسان موناش ڊيٽا گودام ماڊل تي بحث ڪيو جيڪو سيڪشن 4 ۾ استعمال ڪيو ويو ڊيٽا گودام کي ترقي ڪرڻ جي عمل ۾ شامل سرگرمين کي بيان ڪرڻ لاءِ، اهي ٿيسز سخت تحقيق تي ٻڌل نه هئا. حقيقت ۾ ڇا ٿئي ٿو ادب جي رپورٽن کان بلڪل مختلف ٿي سگهي ٿو، جڏهن ته اهي نتيجا هڪ بنيادي پس منظر ٺاهڻ لاءِ استعمال ڪري سگھجن ٿا جيڪي هن تحقيق لاءِ ڊيٽا گودام جي تصور کي بيان ڪن ٿا.

باب 3

تحقيق ۽ ڊيزائن جا طريقا

هي باب هن مطالعي لاء تحقيق ۽ ڊزائين طريقن کي خطاب ڪري ٿو. پهريون حصو معلومات حاصل ڪرڻ لاءِ موجود تحقيقي طريقن جو هڪ عام نظارو ڏيکاري ٿو، ان کان علاوه ڪنهن خاص مطالعي لاءِ بهترين طريقي جي چونڊ لاءِ معيار تي بحث ڪيو ويو آهي. سيڪشن 2 ۾، ٻه طريقا چونڊيل معيار سان جيڪي صرف ظاهر ڪيا ويا آهن پوءِ بحث ڪيو ويو آهي؛ انهن مان، هڪ کي چونڊيو ويندو ۽ اختيار ڪيو ويندو سيڪشن 3 ۾ بيان ڪيل سببن سان، جتي ٻين معيارن کي ڇڏي ڏيڻ جا سبب پڻ مقرر ڪيا ويا آهن. سيڪشن 4 پيش ڪري ٿو تحقيقي ڊيزائن ۽ سيڪشن 5 نتيجن کي.

3.1 انفارميشن سسٽم ۾ ريسرچ

انفارميشن سسٽم ۾ تحقيق صرف ٽيڪنالاجي ڊومين تائين محدود ناهي پر ان کي وڌايو وڃي ته جيئن رويي ۽ تنظيمي مقصدن کي شامل ڪيو وڃي.
اسان هن کي سماجي کان قدرتي سائنس تائين مختلف مضمونن جي ٿيسز جو قرض ڏيون ٿا. اهو تحقيق جي طريقن جي هڪ خاص اسپيڪٽرم جي ضرورت جي ضرورت آهي جنهن ۾ مقداري ۽ معيار جي طريقن کي شامل ڪيو وڃي ٿو معلومات سسٽم لاء استعمال ڪيو وڃي.
سڀ موجود تحقيقي طريقا اهم آهن، حقيقت ۾ ڪيترن ئي محققن جهڙوڪ Jenkins (1985)، Nunamaker et al. (1991)، ۽ Galliers (1992) دليل ڏئي ٿو ته معلوماتي نظام جي مختلف شعبن ۾ تحقيق ڪرڻ لاءِ ڪو خاص عالمگير طريقو ناهي. حقيقت ۾ هڪ طريقو ڪنهن خاص تحقيق لاءِ موزون ٿي سگهي ٿو پر ٻين لاءِ نه. هي اسان کي هڪ طريقو چونڊڻ جي ضرورت آهي جيڪو اسان جي خاص تحقيقي منصوبي لاءِ موزون آهي: هن انتخاب لاءِ Benbasat et al. (1987) بيان ڪيو ويو آهي ته تحقيق جي نوعيت ۽ مقصد تي غور ڪيو وڃي.

3.1.1 تحقيق جي فطرت

تحقيق جي نوعيت جي بنياد تي مختلف طريقن کي ٽن روايتن ۾ ورهائي سگهجي ٿو جيڪي وڏي پيماني تي ڄاڻ سائنس ۾ مشهور آهن: مثبت، تفسير ۽ تنقيدي تحقيق.

3.1.1.1 مثبت تحقيق

مثبت تحقيق کي سائنسي يا تجرباتي مطالعو پڻ سڏيو ويندو آهي. اهو ڳولڻ چاهي ٿو: "سماجي دنيا ۾ ڇا ٿيندو بيان ڪرڻ ۽ پيش گوئي ڪرڻ سان گڏ انهن عناصر جي وچ ۾ باقاعدي ۽ سبب-اثر تعلقات کي ڏسڻ سان" (Shanks et al 1993).

مثبت تحقيق پڻ ورجائي قابليت، سادگي ۽ رد ڪرڻ جي خاصيت آهي. ان کان علاوه، مثبت تحقيقي مطالعي جي مطالعي جي وچ ۾ اڳوڻي رشتي جي وجود کي تسليم ڪري ٿو.
Galliers (1992) جي مطابق، ٽيڪسونامي هڪ تحقيقي طريقو آهي جيڪو مثبتيت پسند پيراڊائم ۾ شامل آهي، جيڪو جيتوڻيڪ ان تائين محدود ناهي، حقيقت ۾ ليبارٽري تجربا، فيلڊ تجربا، ڪيس اسٽڊيز، نظريات جو مظاهرو، اڳڪٿيون ۽ تخليق شامل آهن. انهن طريقن کي استعمال ڪندي، محقق تسليم ڪن ٿا ته اڀياس ڪيل رجحان کي معقول ۽ سختي سان ڏسي سگهجي ٿو.

3.1.1.2 تشريحاتي تحقيق

تشريحاتي تحقيق، جنهن کي اڪثر ڪري phenomenology يا anti-positivism سڏيو ويندو آهي، Neuman (1994) پاران بيان ڪيو ويو آهي ته ”عمل جي سماجي معنيٰ جو منظم تجزيو قدرتي حالتن ۾ ماڻهن جي سڌي ۽ تفصيلي مشاهدي ذريعي، هڪ سمجهه تي پهچڻ لاءِ. ان جي تشريح لاءِ ته ماڻهو ڪيئن ٺاهي ۽ برقرار رکندا پنهنجي سماجي دنيا“. تشريحاتي اڀياس ان مفروضي کي رد ڪن ٿا ته مشاهدو ڪيل واقعن کي معقول طور تي ڏسي سگهجي ٿو. حقيقت ۾ اهي موضوعي تشريح تي ٻڌل آهن. ان کان علاوه، تفسير ڪندڙ محقق جيڪي مظاهر جو مطالعو ڪن ٿا، انهن تي اوليت جي معني نه ٿا ڪن.

هن طريقي ۾ شامل آهي موضوعي/ دليلي اڀياس، عمل جي تحقيق، تشريحاتي/ تشريحاتي اڀياس، مستقبل جي تحقيق ۽ ڪردار ادا ڪرڻ. ان کان علاوه انهن سروي ۽ ڪيسن جي مطالعي کي هن طريقي ۾ شامل ڪري سگهجي ٿو جيئن اهي پيچيده حقيقي دنيا جي حالتن ۾ ماڻهن يا تنظيمن جي مطالعي جو تعلق رکن ٿا.

3.1.1.3 تنقيدي تحقيق

تنقيدي انڪوائري سوشل سائنسز ۾ سڀ کان گهٽ ڄاتل سڃاتل طريقو آهي پر تازو ئي انفارميشن سسٽم جي محققن کان ڌيان حاصل ڪيو آهي. فلسفيانه تصور اهو آهي ته سماجي حقيقت تاريخي طور تي پيدا ڪئي وئي آهي ۽ ماڻهن طرفان ٻيهر پيدا ڪئي وئي آهي، انهي سان گڏ سماجي نظام انهن جي عملن ۽ ڳالهين سان. بهرحال، انهن جي صلاحيت ڪيترن ئي سماجي، ثقافتي ۽ سياسي خيالن جي وچ ۾ آهي.

تشريحاتي تحقيق وانگر، تنقيدي تحقيق برقرار رکي ٿي ته مثبت تحقيق جو سماجي حوالي سان ڪو به واسطو ناهي ۽ انساني عملن تي ان جي اثر کي نظرانداز ڪري ٿو.
تنقيدي تحقيق، ٻئي طرف، تفسيراتي تحقيق تي تنقيد ڪري ٿي ان لاءِ ته تمام گهڻو موضوعي هجڻ ۽ ماڻهن جي زندگين کي بهتر بنائڻ ۾ مدد نه ڪرڻ جو مقصد. تنقيدي تحقيق ۽ ٻين ٻن طريقن جي وچ ۾ سڀ کان وڏو فرق ان جي تشخيصي طول و عرض آهي. جڏهن ته مثبت ۽ تشريحاتي روايتن جو مقصد اسٽيٽس ڪو يا سماجي حقيقت جي اڳڪٿي ڪرڻ يا وضاحت ڪرڻ آهي، تنقيدي تحقيق جو مقصد مطالعي هيٺ سماجي حقيقتن جو تنقيدي جائزو وٺڻ ۽ ان کي تبديل ڪرڻ آهي.

تنقيدي محقق عام طور تي سماجي اختلافن کي ختم ڪرڻ ۽ سماجي حالتن کي بهتر بڻائڻ لاءِ اسٽيٽس ڪو جي مخالفت ڪندا آهن. نازڪ تحقيق ۾ دلچسپي جي رجحان جي عمل جي نظر سان وابستگي آهي ۽ تنهن ڪري، عام طور تي ڊگهو آهي. تحقيق جي طريقن جا مثال ڊگھي مدي وارا تاريخي اڀياس ۽ ايٿنوگرافڪ اڀياس آھن. جيتوڻيڪ نازڪ تحقيق، انفارميشن سسٽم جي تحقيق ۾ وڏي پيماني تي استعمال نه ڪيو ويو آهي

3.1.2 تحقيق جو مقصد

تحقيق جي نوعيت سان گڏ، ان جو مقصد هڪ خاص تحقيقي طريقو چونڊڻ ۾ محقق جي رهنمائي ڪرڻ لاء استعمال ڪري سگهجي ٿو. هڪ تحقيقي منصوبي جو مقصد تحقيق جي چڪر جي سلسلي ۾ تحقيق جي پوزيشن سان ويجهي سان لاڳاپيل آهي جيڪو ٽن مرحلن تي مشتمل آهي: نظريي جي تعمير، نظريي جي جاچ ۽ نظريي جي اصلاح. اهڙيء طرح، تحقيق جي چڪر جي وقت جي بنياد تي، هڪ تحقيقي منصوبو هڪ وضاحتي، تشريحاتي، تفسير يا اڳڪٿي ڪندڙ مقصد ٿي سگهي ٿو.

3.1.2.1 تحقيقي تحقيق

تحقيقي تحقيق جو مقصد مڪمل طور تي نئين موضوع جي تحقيق ڪرڻ ۽ مستقبل جي تحقيق لاءِ سوالن ۽ مفروضن کي ترتيب ڏيڻ آهي. تحقيق جي هن قسم جي نظريي جي تعمير ۾ استعمال ڪيو ويندو آهي هڪ نئين علائقي ۾ ابتدائي حوالن حاصل ڪرڻ لاء. عام طور تي، معياري تحقيق جا طريقا استعمال ڪيا ويندا آهن، جهڙوڪ ڪيس مطالعو يا رجحاناتي اڀياس.

بهرحال، اهو پڻ ممڪن آهي ته مقدار جي ٽيڪنالاجي کي استعمال ڪرڻ جهڙوڪ تحقيقي سروي يا تجربن.

3.1.3.3 وضاحتي تحقيق

وضاحتي تحقيق جو مقصد هڪ خاص تنظيمي صورتحال يا عمل کي وڏي تفصيل سان تجزيو ۽ بيان ڪرڻ آهي. هي نظريات جي تعمير لاءِ موزون آهي ۽ اهو پڻ استعمال ڪري سگهجي ٿو ته جيئن مفروضن جي تصديق يا چئلينج. وضاحتي تحقيق ۾ عام طور تي قدمن ۽ نمونن جو استعمال شامل آهي. سڀ کان وڌيڪ موزون تحقيقي طريقن ۾ شامل آهن سروي ۽ تجزيا اڳين واقعن جي.

3.1.2.3 وضاحتي تحقيق

وضاحتي تحقيق اها وضاحت ڪرڻ جي ڪوشش ڪري ٿي ته شيون ڇو ٿين ٿيون. اهو حقيقتن تي ٺهيل آهي جيڪي اڳ ۾ ئي اڀياس ڪيا ويا آهن ۽ انهن حقيقتن جي سببن کي ڳولڻ جي ڪوشش ڪري ٿو.
اهڙيءَ طرح وضاحتي تحقيق عام طور تي تشريحاتي يا وضاحتي تحقيق تي ٺهيل آهي ۽ نظريات کي جانچڻ ۽ سڌارڻ لاءِ ضمني آهي. وضاحتي تحقيق عام طور تي ڪيسن جي مطالعي يا سروي تي ٻڌل تحقيقي طريقن کي ملازمت ڏئي ٿي.

3.1.2.4 بچاءُ واري تحقيق

روڪٿام واري تحقيق جو مقصد مشاهدو هيٺ واقعن ۽ رويي جي اڳڪٿي ڪرڻ آهي جيڪي اڀياس ڪري رهيا آهن (مارشل ۽ راسمان 1995). اڳڪٿي سچائي جو معياري سائنسي امتحان آهي. هن قسم جي تحقيق عام طور تي سروي يا تجزيي کي ملازمت ڏئي ٿي dati مورخ (ين 1989)

مٿين بحث مان اهو ظاهر ٿئي ٿو ته تحقيق جا ڪيترائي ممڪن طريقا آهن جيڪي ڪنهن خاص مطالعي ۾ استعمال ڪري سگهجن ٿيون. بهرحال، اتي ھڪڙو خاص طريقو ھئڻ گھرجي جيڪو ٻين کان وڌيڪ مناسب آھي ھڪڙي خاص قسم جي تحقيقي منصوبي لاءِ. (گليئرز 1987، ين 1989، ڊي واوس 1991). تنهن ڪري، هر محقق کي مختلف طريقن جي قوتن ۽ ڪمزورين کي احتياط سان جانچڻ جي ضرورت آهي، تحقيق جي منصوبي سان سڀ کان وڌيڪ مناسب ۽ مطابقت رکندڙ تحقيقي طريقي کي اپنائڻ لاء. (Jenkins 1985، Pervan and Klass 1992، Bonomia 1985، Yin 1989، Himilton and Ives 1992).

3.2. ممڪن تحقيق جا طريقا

هن منصوبي جو مقصد آسٽريليا جي تنظيمن ۾ تجربو جو مطالعو ڪرڻ هو dati جي ترقي سان ذخيرو ٿيل ڊيٽا گودام. تاريخ ته، في الحال، آسٽريليا ۾ ڊيٽا گودام جي علائقي ۾ تحقيق جي کوٽ آهي، هي تحقيقي منصوبو اڃا تائين تحقيق جي نظرياتي مرحلي ۾ آهي ۽ هڪ تحقيقي مقصد آهي. آسٽريلوي تنظيمن ۾ تجربو ڳولڻ جي ڊيٽا گودام کي اپنائڻ جي ضرورت آهي حقيقي سماج جي تشريح. نتيجي طور، فلسفياتي مفروضو تحقيقي منصوبي جي تحت روايتي تشريح جي پيروي ڪري ٿو.

دستياب طريقن جي سخت امتحان کان پوء، ٻن ممڪن تحقيقي طريقن جي نشاندهي ڪئي وئي: سروي ۽ ڪيس مطالعو، جيڪي استعمال ڪري سگھجن ٿيون تحقيقي تحقيق (Shanks et al. 1993). Galliers (1992) هن خاص مطالعي لاءِ انهن ٻن طريقن جي مناسبيت لاءِ دليل ڏيندي پنهنجي نظر ثاني ٿيل ٽيڪسونومي ۾ چيو ته اهي نظريي جي تعمير لاءِ موزون آهن. هيٺ ڏنل ٻه ذيلي ڀاڱا هر طريقي سان تفصيل سان بحث ڪن ٿا.

3.2.1 سروي جي تحقيق جو طريقو

سروي جي تحقيق جو طريقو قديم مردم شماري جي طريقي مان اچي ٿو. مردم شماري سڄي آبادي کان معلومات گڏ ڪرڻ تي مشتمل آهي. اهو طريقو قيمتي ۽ غير عملي آهي، خاص طور تي جيڪڏهن آبادي وڏي آهي. اهڙيء طرح، هڪ مردم شماري جي مقابلي ۾، هڪ سروي عام طور تي هڪ ننڍڙي تعداد، يا نموني، آبادي جي نمائندن جي معلومات گڏ ڪرڻ تي ڌيان ڏئي ٿو (Fowler 1988، Neuman 1994). ھڪڙو نمونو آبادي کي ظاهر ڪري ٿو جنھن مان اھو ٺاھيو ويو آھي، مختلف سطحن جي درستگي سان، نموني جي جوڙجڪ، سائيز، ۽ چونڊ جي طريقي تي منحصر آھي (Fowler 1988، Babbie 1982، Neuman 1994).

سروي جي طريقي جي وضاحت ڪئي وئي آهي "وقت جي هڪ خاص نقطي تي عملن، حالتن يا نظرين جي تصويرن جي تصوير، سوالنامي يا انٽرويو استعمال ڪندي، جن مان اندازو لڳائي سگهجي ٿو.
ٺاهيو ويو“ (Galliers 1992: 153) [عملن، حالتن يا نظرين جو تصويري تصوير، خاص وقت جي نقطي تي، سوالنامي يا انٽرويوز استعمال ڪندي ڪيو ويو، جن مان اندازو لڳائي سگهجي ٿو]. سروي سان گڏ مطالعي جي ڪجهه پهلو بابت معلومات گڏ ڪرڻ، شرڪت ڪندڙن جي هڪ خاص تعداد کان، سوال پڇڻ سان (Fowler 1988). اهي سوالنامي ۽ انٽرويوز، جن ۾ ٽيليفون تي منهن ڏيڻ وارا انٽرويو ۽ ترتيب ڏنل شامل آهن، انهن کي گڏ ڪرڻ جا طريقا پڻ آهن. dati سڀ کان وڌيڪ عام طور تي تحقيقات ۾ ملازمت (Blalock 1970، Nachmias and Nachmias 1976، Fowler 1988)، مشاهدو ۽ تجزيو استعمال ڪري سگهجي ٿو (Gable 1994). انهن سڀني طريقن کي گڏ ڪرڻ لاء datiسوالنامي جو استعمال سڀ کان وڌيڪ مشهور ٽيڪنڪ آهي، ڇاڪاڻ ته اهو يقيني بڻائي ٿو ته i dati

گڏ ڪيل منظم ۽ فارميٽ ٿيل آهن، ۽ تنهن ڪري معلومات جي درجه بندي کي آسان بڻائي ٿو (Hwang 1987، de Vaus 1991).

جڏهن تجزيو ڪيو ته i datiهڪ تحقيقاتي حڪمت عملي اڪثر مقداري ٽيڪنالاجي استعمال ڪندي آهي، جهڙوڪ شمارياتي تجزيي، پر معيار جي ٽيڪنالاجي پڻ استعمال ڪري سگهجي ٿي (گليئرز 1992، پروان

۽ ڪلاس 1992، گيبل 1994). عام طور تي، i dati گڏ ڪيل تنظيمن جي تقسيم ۽ نمونن جو تجزيو ڪرڻ لاء استعمال ڪيو ويو آهي (Fowler 1988).

جيتوڻيڪ سروي عام طور تي تحقيق جي لاءِ مناسب هوندا آهن سوال سان لاڳاپيل 'ڇا؟' (ڇا) يا ان مان نڪتل، جهڙوڪ 'ڪيترو' ۽ 'ڪيترا'، اهي سوال 'ڇو' ذريعي پڇيا ويندا (Sonquist and Dunkelberg 1977, Yin 1989). Sonquist and Dunkelberg (1977) جي مطابق، تحقيق جي تحقيق جو مقصد آهي چيلينج مفروضن، پروگرامن جو جائزو وٺڻ، آبادي کي بيان ڪرڻ، ۽ انساني رويي جي ماڊل کي ترقي ڪرڻ. ان کان علاوه، سروي کي استعمال ڪري سگهجي ٿو هڪ خاص آبادي جي راء، حالتون، رايا، خاصيتون، اميدون ۽ ماضي يا موجوده رويي جي مطالعي لاء (نيمن 1994).

سروي محقق کي اجازت ڏين ٿا ته اهي آبادي جي وچ ۾ لاڳاپا ڳولين ۽ نتيجا عام طور تي ٻين طريقن کان وڌيڪ عام آهن (Sonquist and Dunkelberg 1977, Gable 1994). سروي تحقيق ڪندڙن کي اجازت ڏئي ٿو ته هڪ وڏي جاگرافيائي علائقي کي ڍڪي ۽ ڪيترن ئي جوابدارن تائين پهچن (Blalock 1970, Sonquist and Dunkelberg 1977, Hwang and Lin 1987, Gable 1994, Neuman 1994). آخرڪار، سروي معلومات مهيا ڪري سگھن ٿيون جيڪا ٻي جاء تي دستياب ناهي يا تجزيو لاء گهربل فارم ۾ (Fowler 1988).

بهرحال، سروي ڪرڻ ۾ ڪجهه حدون آهن. هڪ نقصان اهو آهي ته محقق مطالعي ڪيل اعتراض بابت گهڻو معلومات حاصل نٿو ڪري سگهي. اهو ان حقيقت جي ڪري آهي ته سروي صرف هڪ خاص وقت تي ڪيا ويندا آهن ۽ ان ڪري، اتي محدود تعداد ۾ متغير ۽ ماڻهو آهن جيڪي محقق ڪري سگهن ٿا.

مطالعو (ين 1989، ڊي واس 1991، گيبل 1994، ڊينسڪومب 1998). هڪ ٻيو نقصان اهو آهي ته هڪ سروي کڻڻ وقت ۽ وسيلن جي لحاظ کان تمام گهڻو قيمتي ٿي سگهي ٿو، خاص طور تي جيڪڏهن ان ۾ منهن ڏيڻ وارا انٽرويو شامل آهن (Fowler 1988).

3.2.2. تحقيق جو طريقو

انڪوائري تحقيقي طريقي ۾ شامل آهي هڪ خاص صورتحال جو ان جي حقيقي دنيا جي حوالي سان هڪ مقرر مدت دوران، محقق جي ڪنهن به مداخلت کان سواءِ (Shanks & C. 1993, Eisenhardt 1989, Jenkins 1985). خاص طور تي هي طريقو استعمال ڪيو ويندو آهي انهن متغيرن جي وچ ۾ لاڳاپن کي بيان ڪرڻ لاءِ جيڪي ڪنهن خاص صورتحال ۾ اڀياس ڪري رهيا آهن (Galliers 1992). تحقيق ۾ اڪيلو يا گھڻا ڪيس شامل ٿي سگھن ٿا، ان جي بنياد تي تجزيي جي رجحان تي (فرانز ۽ روبي 1987، ايزنهارڊٽ 1989، ين 1989).

انڪوائري ريسرچ جو طريقو بيان ڪيو ويو آهي "هڪ تجرباتي انڪوائري جيڪو هڪ معاصر رجحان جو مطالعو ڪري ٿو ان جي حقيقي تناظر ۾، هڪ يا وڌيڪ ادارن جهڙوڪ ماڻهن، گروپن، يا تنظيمن مان گڏ ڪيل ڪيترن ئي ذريعن کي استعمال ڪندي" (Yin 1989). رجحان ۽ ان جي حوالي سان ڪوبه واضح علحدگي نه آهي ۽ متغيرن جو ڪو به تجرباتي ڪنٽرول يا هٿرادو نه آهي (Yin 1989, Benbasat et al. 1987).

گڏ ڪرڻ لاء ٽيڪنڪ جو هڪ قسم آهي dati جنهن کي انڪوائري جي طريقي ۾ استعمال ڪري سگهجي ٿو، جنهن ۾ سڌو سنئون مشاهدو، آرڪائيو رڪارڊ جا جائزو، سوالنامي، دستاويزن جو جائزو ۽ منظم ٿيل انٽرويو شامل آهن. حاصل ڪرڻ جي مختلف قسمن جي فصلن جي ٽيڪنالاجي dati، تحقيق تحقيق ڪندڙن کي ٻنهي سان معاملو ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿي dati هڪ ئي وقت ۾ qualitative ۽ quantitative (Bonoma 1985, Eisenhardt 1989, Yin 1989, Gable 1994). جيئن ته سروي جي طريقي سان معاملو آهي، هڪ سروي محقق هڪ مبصر يا محقق جي حيثيت ۾ ڪم ڪري ٿو ۽ نه ته مطالعي هيٺ تنظيم ۾ هڪ سرگرم حصو وٺندڙ.

Benbasat et al. (1987) يقين ڏياريو ته تحقيق جو طريقو خاص طور تي تحقيقي نظريي جي تعمير لاء مناسب آهي، جيڪو تحقيق جي سوال سان شروع ٿئي ٿو ۽ ٺهڻ سان جاري آهي.

گڏ ڪرڻ جي عمل دوران هڪ نظريو dati. اسٽيج لاءِ پڻ موزون هجڻ

فرانز ۽ روبي (1987) جي نظريي جي تعمير جو مشورو ڏنو ويو آهي ته انڪوائري جو طريقو پيچيده نظريي جي مرحلي لاء پڻ استعمال ڪري سگهجي ٿو. انهي صورت ۾، گڏ ڪيل ثبوتن جي بنياد تي، هڪ ڏنل نظريو يا مفروضو تصديق يا رد ڪيو ويو آهي. ان کان علاوه، سروي پڻ 'ڪيئن' يا 'ڇو' سوالن جي تحقيق لاءِ موزون آهي (Yin 1989).

ٻين طريقن جي مقابلي ۾، سروي محقق کي وڌيڪ تفصيل سان ضروري معلومات کي پڪڙڻ جي اجازت ڏئي ٿو (Galliers 1992, Shanks et al. 1993). ان کان علاوه، سروي محقق کي مطالعي جي عملن جي فطرت ۽ پيچيدگي کي سمجهڻ جي اجازت ڏين ٿا (بن باسات ۽ ال. 1987).

سروي جي طريقي سان لاڳاپيل چار مکيه نقصان آهن. پهريون ڪنٽرول ڪٽيونٽي جي کوٽ آهي. محقق جي تابعيت مطالعي جي نتيجن ۽ نتيجن کي تبديل ڪري سگهي ٿي (Yin 1989). ٻيو نقصان ڪنٽرول ٿيل مشاهدي جي کوٽ آهي. تجرباتي طريقن جي برعڪس، تحقيق ڪندڙ تحقيق ڪندڙ مطالعي جي رجحان کي ڪنٽرول نٿو ڪري سگهي جيئن اهي انهن جي قدرتي حوالي سان جانچيا ويندا آهن (Gable 1994). ٽيون نقصان replicability جي کوٽ آهي. اهو ئي سبب آهي ته محقق ممڪن ناهي ته ساڳئي واقعن جو مشاهدو ڪري، ۽ ڪنهن خاص مطالعي جي نتيجن جي تصديق نه ڪري سگهي (لي 1989). آخرڪار، غير نقل ڪرڻ جي نتيجي ۾، هڪ يا وڌيڪ تحقيقات مان حاصل ڪيل نتيجن کي عام ڪرڻ ڏکيو آهي (Galliers 1992, Shanks et al 1993). اهي سڀئي مسئلا، بهرحال، ناقابل برداشت نه آهن ۽ حقيقت ۾، محقق طرفان مناسب ڪارناما لاڳو ڪرڻ سان گھٽ ڪري سگهجي ٿو (لي 1989).

3.3. تحقيق جي طريقيڪار کي درست ڪريو اختيار ڪيو

ھن مطالعي لاءِ ٻن ممڪن تحقيقي طريقن مان، سروي جو طريقو سڀ کان مناسب سمجھيو وڃي ٿو. تحقيق کي لاڳاپيل ماڻهن جي محتاط غور کان پوء رد ڪيو ويو

خوبيون ۽ ڪمزوريون. هن مطالعي لاء هر طريقي جي موزونيت يا غير مناسبيت هيٺ ڏنل بحث ڪيو ويو آهي.

3.3.1. تحقيق جي طريقن جي غير مناسب تحقيق جي

انڪوائري جو طريقو وقت جي هڪ عرصي دوران هڪ يا وڌيڪ تنظيمن جي اندر ڪنهن خاص صورتحال جي باري ۾ تفصيلي مطالعي جي ضرورت آهي (Eisenhardt 1989). انهي حالت ۾، مدت هن مطالعي لاء ڏنل وقت جي فريم کان وڌي سگهي ٿي. سروي جي طريقي کي اپنائڻ نه ڏيڻ جو هڪ ٻيو سبب اهو آهي ته نتيجا سختيءَ جي کوٽ جو شڪار ٿي سگهن ٿا (Yin 1989). محقق جي تابعيت نتيجن ۽ نتيجن کي متاثر ڪري سگهي ٿي. ٻيو سبب اهو آهي ته هي طريقو ’ڪيئن‘ يا ’ڇو‘ قسم جي سوالن تي تحقيق لاءِ وڌيڪ موزون آهي (Yin 1989) جڏهن ته هن مطالعي لاءِ تحقيقي سوال ’ڪهڙي‘ قسم جو آهي. آخري نه پر گهٽ ۾ گهٽ، صرف هڪ يا ڪجهه تحقيقن مان نتيجن کي عام ڪرڻ ڏکيو آهي (Galliers 1992, Shanks et al. 1993). هن دليل جي بنياد تي، سروي جي تحقيق جو طريقو نه چونڊيو ويو آهي ڇاڪاڻ ته اهو هن مطالعي لاء غير مناسب هو.

3.3.2. جي ڳولا جو طريقو جي سهولت تحقيق

جڏهن هي تحقيق ڪئي وئي، ڊيٽا گودام جي مشق کي وڏي پيماني تي آسٽريليا تنظيمن پاران منظور نه ڪيو ويو هو. تنهن ڪري، آسٽريليا جي تنظيمن ۾ انهن جي عمل درآمد جي حوالي سان ڪا گهڻي ڄاڻ نه هئي. دستياب معلومات انهن تنظيمن کان آئي جن تي عمل ڪيو ويو يا استعمال ڪيو ويو a ڊيٽا گودام. انهي صورت ۾، سروي جي تحقيق جو طريقو سڀ کان وڌيڪ مناسب آهي ڇو ته اها معلومات حاصل ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿي جيڪا ٻي جاء تي دستياب ناهي يا تجزيو لاء گهربل فارم ۾ (Fowler 1988). ان کان علاوه، سروي جي تحقيق جو طريقو محقق کي اجازت ڏئي ٿو ته هڪ خاص وقت تي عملن، حالتن، يا نظريات ۾ سٺي بصيرت حاصل ڪري (Galliers 1992, Denscombe 1998). آسٽريليا جي ڊيٽا گودام جي تجربي بابت ڄاڻ وڌائڻ لاءِ هڪ جائزو گهربل هو.

ان کان علاوه، Sonquist and Dunkelberg (1977) ٻڌائي ٿو ته سروي جي تحقيق جا نتيجا ٻين طريقن کان وڌيڪ عام آهن.

3.4. سروي ريسرچ ڊيزائن

ڊيٽا گودام جي طريقن تي سروي 1999 ۾ ڪيو ويو. ھدف واري آبادي کي آسٽريليا جي تنظيمن پاران ٺاھيو ويو جيڪي ڊيٽا جي گودام جي مطالعي ۾ دلچسپي وٺندا آھن، ڇاڪاڻ ته انھن کي شايد اڳ ۾ ئي ڄاڻ ڏني وئي ھئي. dati ته اهي ذخيرو ڪن ٿا ۽ تنهن ڪري، هن مطالعي لاء مفيد معلومات مهيا ڪري سگھن ٿا. ھدف جي آبادي جي سڃاڻپ ڪئي وئي ھڪڙي شروعاتي سروي ذريعي سڀني آسٽريليا جي ميمبرن جي ڊيٽا گودامنگ انسٽيٽيوٽ (Tdwi-aap). هي حصو هن مطالعي جي تجرباتي تحقيقي مرحلي جي ڊزائن تي بحث ڪري ٿو.

3.4.1. فصل جي ٽيڪنڪ dati

سروي جي تحقيق ۾ عام طور تي استعمال ٿيندڙ ٽن طريقن مان (يعني ميل سوالنامو، ٽيليفون انٽرويو ۽ پرسنل انٽرويو) (Nachmias 1976, Fowler 1988, de Vaus 1991) هن مطالعي لاءِ ميل سوالنامه اختيار ڪيو ويو. بعد ۾ اپنائڻ جو پهريون سبب اهو آهي ته اهو جغرافيائي طور تي منتشر آبادي تائين پهچي سگهي ٿو (Blalock 1970, Nachmias and Nachmias 1976, Hwang and Lin 1987, de Vaus 1991, Gable 1994). ٻيو، ميل سوالنامه اعلي تعليم يافته شرڪت ڪندڙن لاء مناسب آهي (Fowler 1988). ھن مطالعي لاء ميل سوالناما ڊيٽا گودام واري منصوبي جي اسپانسرز، ڊائريڪٽرن ۽ / يا پروجيڪٽ مينيجرز کي خطاب ڪيو ويو. ٽيون، ٽپال سوالناما مناسب هوندا آهن جڏهن هڪ محفوظ ميلنگ لسٽ موجود هجي (سالنٽ ۽ دلمان 1994). TDWI، انهي صورت ۾، هڪ قابل اعتماد ڊيٽا گودام ايسوسيئيشن پنهنجي آسٽريليا جي ميمبرن جي ميلنگ لسٽ مهيا ڪئي آهي. ٽيليفون سوالنامي يا ذاتي انٽرويوز تي ميل سوالنامي جو ٻيو فائدو اهو آهي ته اهو جواب ڏيڻ وارن کي وڌيڪ صحيح جواب ڏيڻ جي اجازت ڏئي ٿو، خاص طور تي جڏهن جواب ڏيڻ وارن کي نوٽس وٺڻ گهرجن يا ٻين ماڻهن سان سوالن تي بحث ڪرڻ گهرجي (Fowler 1988).

هڪ امڪاني نقصان ٿي سگهي ٿو وقت جي گهربل سوالن کي ميل ذريعي ترتيب ڏيڻ لاء. عام طور تي، هڪ ميل سروي هن ترتيب ۾ ڪيو ويندو آهي: ميل خط، جوابن جو انتظار ڪريو، ۽ تصديق موڪليو (Fowler 1988، Bainbridge 1989). اهڙيءَ طرح، ڪل وقت ذاتي انٽرويو يا ٽيليفون انٽرويو لاءِ گهربل وقت کان وڌيڪ ٿي سگهي ٿو. بهرحال، ڪل وقت اڳ ۾ معلوم ٿي سگهي ٿو (Fowler 1988، Denscombe 1998). ذاتي انٽرويو کي منظم ڪرڻ جو وقت اڳ ۾ نه ٿو ڄاڻي سگهجي ڇاڪاڻ ته اهو هڪ انٽرويو کان ٻئي تائين مختلف آهي (Fowler 1988). ٽيليفون انٽرويو پوسٽل سوالن ۽ ذاتي انٽرويو کان تيز ٿي سگهي ٿو پر ڪجهه ماڻهن جي غير موجودگي جي ڪري هڪ اعلي غير جواب جي شرح ٿي سگهي ٿي (Fowler 1988). اضافي طور تي، ٽيليفون انٽرويو عام طور تي سوالن جي نسبتا مختصر فهرستن تائين محدود آهن (Bainbridge 1989).

هڪ ميل سوالنامي جي هڪ ٻي ڪمزوري اعلي غير جوابي شرح آهي (فولر 1988، بينبرج 1989، نيومن 1994). تنهن هوندي به، هن مطالعي کي هڪ قابل اعتماد ڊيٽا گودام واري اداري (يعني TDWI) (Bainbridge 1989، Neuman 1994) سان لاڳاپيل ڪندي جوابي قدم کنيا ويا آهن، جيڪي غير جواب ڏيڻ وارن کي ٻه ياد ڏياريندڙ خط موڪليندا آهن (Fowler 1988, Neuman 1994) ۽ هڪ اضافي خط پڻ شامل آهي. مطالعي جو مقصد بيان ڪيو (نيمن 1994).

3.4.2. تجزيي جي يونٽ

هن مطالعي جو مقصد ڊيٽا گودام جي عمل درآمد ۽ آسٽريليا جي تنظيمن ۾ ان جي استعمال بابت معلومات حاصل ڪرڻ آهي. ھدف جي آبادي سڀني آسٽريليا جي تنظيمن تي مشتمل آھي جن تي عمل ڪيو آھي، يا لاڳو ڪري رھيا آھن، i ڊيٽا گودام. انفرادي تنظيمون وري نالي تي رجسٽر ٿيل آهن. سوالنامو ٽپال ذريعي موڪليو ويو تنظيمن کي اپنائڻ ۾ دلچسپي ڊيٽا گودام. اهو طريقو يقيني بڻائي ٿو ته گڏ ڪيل معلومات هر شرڪت ڪندڙ تنظيم جي سڀ کان وڌيڪ مناسب وسيلن مان اچي ٿي.

3.4.3. سروي نموني

سروي شرڪت ڪندڙن جي "ميلنگ لسٽ" TDWI کان حاصل ڪئي وئي. هن لسٽ مان، 3000 آسٽريليا تنظيمن کي نموني لاء بنياد چونڊيو ويو. هڪ اضافي خط جيڪو سروي جي منصوبي ۽ مقصد جي وضاحت ڪري ٿو، ان سان گڏ هڪ جوابي شيٽ ۽ مڪمل ٿيل سوالنامي کي واپس ڪرڻ لاءِ اڳ ۾ ادا ڪيل لفافي نموني ڏانهن موڪليو ويو. 3000 تنظيمن مان، 198 مطالعي ۾ حصو وٺڻ تي اتفاق ڪيو. جوابن جي اهڙي ننڍڙي تعداد جي توقع ڪئي وئي هئي فوٽ آسٽريليا جي تنظيمن جو وڏو تعداد جيڪي ان وقت قبول ڪيا هئا يا انهن جي تنظيمن ۾ ڊيٽا گودام واري حڪمت عملي کي قبول ڪري رهيا هئا. اهڙيء طرح، هن مطالعي لاء ٽارگيٽ ڪيل آبادي صرف 198 تنظيمن تي مشتمل آهي.

3.4.4. سوالنامي جو مواد

سوالنامي جي جوڙجڪ موناش ڊيٽا گودام واري ماڊل تي ٻڌل هئي (اڳ ۾ حصو 2.3 ۾ بحث ڪيو ويو). سوالنامي جو مواد باب 2 ۾ پيش ڪيل ادبي تجزيي تي ٻڌل هو. سروي ۾ شرڪت ڪندڙن کي موڪليل سوالنامي جي هڪ ڪاپي ضميمه B ۾ ملي سگهي ٿي. سوالنامي ڇهن حصن تي مشتمل آهي، جيڪي شامل ڪيل ماڊل جي مرحلن تي مشتمل آهن. هيٺيون ڇهه پيراگراف مختصر طور تي هر حصي جي مواد کي اختصار ڪن ٿا.

سيڪشن A: تنظيم بابت بنيادي معلومات
ھن حصي ۾ حصو وٺندڙ تنظيمن جي پروفائيل سان لاڳاپيل سوال آھن. اضافي طور تي، ڪجهه سوالن جو تعلق حصو وٺندڙ جي ڊيٽا گودام واري منصوبي جي صورتحال سان آهي. سروي جي تجزيي ۾ ڳجهي معلومات جهڙوڪ تنظيم جو نالو ظاهر نه ڪيو ويو.

سيڪشن ب: شروعات
هن حصي ۾ سوال ڊيٽا گودام شروع ڪرڻ جي ڪم سان لاڳاپيل آهن. سوال پڇيا ويا پراجيڪٽ جي شروعات ڪندڙن، ضمانت ڏيندڙن، گهربل صلاحيتن ۽ ڄاڻ، ڊيٽا گودام جي ترقيءَ جا مقصد ۽ آخري صارف جي اميدن بابت.

سيڪشن سي: ڊيزائن
هي سيڪشن پلاننگ سرگرمين سان لاڳاپيل سوالن تي مشتمل آهي ڊيٽا گودام. خاص طور تي، سوالن تي عملدرآمد جي دائري، منصوبي جي مدت، منصوبي جي قيمت ۽ قيمت / فائدي جي تجزيو بابت هئا.

سيڪشن ڊي: ترقي
ترقياتي سيڪشن ۾ سنڌ جي ترقياتي سرگرمين سان لاڳاپيل سوال آهن ڊيٽا گودام: آخري صارف جي ضرورتن جو مجموعو، ذريعن جو dati، جو منطقي ماڊل dati، پروٽوٽائپس، ظرفيت جي منصوبه بندي، ٽيڪنيڪل آرڪيٽيڪچر ۽ ڊيٽا گودام ڊولپمينٽ ٽولز جي چونڊ.

سيڪشن E: آپريشن
جي آپريشن ۽ extensibility سان لاڳاپيل آپريشنل سوال ڊيٽا گودام، اهو ڪيئن ترقي جي ايندڙ مرحلي ۾ ترقي ڪري ٿو. اتي ڊيٽا جي معيار, جي تازا حڪمت عمليون dati, جي granularity dati، جي ماپ ڊيٽا گودام ۽ سيڪيورٽي جا مسئلا ڊيٽا گودام سوالن جي قسمن مان هئا.

سيڪشن F: ترقي
هن حصي ۾ استعمال ڪرڻ سان لاڳاپيل سوالن تي مشتمل آهي ڊيٽا گودام آخري صارفين طرفان. محقق جي مقصد ۽ افاديت ۾ دلچسپي هئي ڊيٽا گودام، نظرثاني ۽ تربيت واري حڪمت عملي اختيار ڪئي ۽ ڪنٽرول حڪمت عملي ڊيٽا گودام اختيار ڪيو.

3.4.5. جواب جي شرح

جيتوڻيڪ ميل سروي تي تنقيد ڪئي وئي آهي ته گهٽ جوابي شرح هجڻ جي ڪري، واپسي جي شرح کي وڌائڻ لاءِ قدم کنيا ويا آهن (جيئن اڳ ۾ حصو 3.4.1 ۾ بحث ڪيو ويو آهي). اصطلاح 'جواب جي شرح' هڪ خاص سروي نموني ۾ ماڻهن جي سيڪڙو ڏانهن اشارو ڪري ٿو جيڪي سوالن جو جواب ڏين ٿا (Denscombe 1998). ھن مطالعي لاءِ جواب جي شرح کي ڳڻڻ لاءِ ھيٺ ڏنل فارمولا استعمال ڪيو ويو:

ماڻهن جو تعداد جن جواب ڏنو
جواب جي شرح = ————————————————————————– X 100 موڪليل سوالن جو ڪل تعداد

3.4.6. پائلٽ ٽيسٽ

ان کان اڳ جو سوالنامي نموني ڏانهن موڪليو ويو، سوالن کي پائلٽ ٽيسٽ ذريعي جانچيو ويو، جيئن لک ۽ روبين (1987)، جڪسن (1988) ۽ ڊي واس (1991) پاران تجويز ڪيل. پائلٽ ٽيسٽ جو مقصد ڪنهن به عجيب، مبهم اظهار ۽ سوالن کي ظاهر ڪرڻ آهي جن جي تشريح ڪرڻ مشڪل آهي، استعمال ٿيل ڪنهن به وصف ۽ اصطلاح کي واضح ڪرڻ ۽ سوالنامي کي مڪمل ڪرڻ لاءِ گهربل لڳ ڀڳ وقت جي نشاندهي ڪرڻ آهي (Warwick and Lininger 1975, Jackson 1988, Salant ۽ دلمان 1994). پائلٽ ٽيسٽ انهن مضمونن جي چونڊ ڪندي ڪيا ويا جن جي خاصيتن سان گڏ آخري مضمونن وانگر، جيئن ڊيوس اي پاران تجويز ڪيل آهي. کلونزا (1993). هن مطالعي ۾، ڇهه ڊيٽا گودام جي ماهرن کي پائلٽ مضمونن جي طور تي چونڊيو ويو. هر پائلٽ ٽيسٽ کان پوء، ضروري سڌارا ڪيا ويا. پائلٽ ٽيسٽ کان وٺي، شرڪت ڪندڙن سوالنامي جي آخري ورزن کي تبديل ڪرڻ ۽ ري سيٽ ڪرڻ ۾ مدد ڪئي.

3.4.7. پاران تجزياتي طريقا Dati

I dati بند ٿيل سوالنامي مان گڏ ڪيل سروي جو هڪ شمارياتي پروگرام پيڪيج استعمال ڪندي تجزيو ڪيو ويو جنهن کي SPSS سڏيو ويندو آهي. وضاحتي انگ اکر استعمال ڪندي ڪيترن ئي جوابن جو تجزيو ڪيو ويو. ڪجھ سوالنامي نامڪمل موٽايا ويا. انهن کي وڌيڪ احتياط سان علاج ڪيو ويو انهي کي يقيني بڻائڻ لاءِ ته i dati غائب ڊيٽا داخل ٿيڻ جي غلطين جو نتيجو نه هئا، پر ڇاڪاڻ ته سوال رجسٽرار لاء مناسب نه هئا، يا رجسٽرار هڪ يا وڌيڪ مخصوص سوالن جو جواب نه ڏيڻ جو فيصلو ڪيو. انهن غائب جوابن کي نظر انداز ڪيو ويو تجزيو دوران dati ۽ تجزيي جي عمل مان انهن جي خارج ٿيڻ کي يقيني بڻائڻ لاءِ '-9' طور ڪوڊ ڪيو ويو.

سوالنامي جي تياري ڪرڻ وقت، بند ٿيل سوالن کي اڳي ڪوڊ ڪيو ويو هو هر آپشن کي هڪ نمبر تفويض ڪندي. ان کان پوء نمبر تيار ڪرڻ لاء استعمال ڪيو ويو dati تجزيو دوران (Denscombe 1998، Sapsford and Jupp 1996). مثال طور، سيڪشن B جي سوال 1 ۾ ڏنل ڇهه آپشن هئا: بورڊ آف ڊائريڪٽرس، سينئر ايگزيڪيوٽو، آئي ٽي ڊپارٽمينٽ، ڪاروباري يونٽ، صلاحڪار ۽ ٻيا. جي فائل ۾ dati SPSS جي، هڪ متغير پيدا ڪيو ويو ته 'پروجيڪٽ جي شروعات ڪندڙ' کي ظاهر ڪرڻ لاء، ڇهه ويل ليبل سان: '1' 'بورڊ آف ڊائريڪٽرز' لاء، '2' لاء 'سينئر ايگزيڪيوٽو' وغيره وغيره. ڪجھ بند ٿيل سوالن ۾ لکرٽين اسڪيل جو استعمال پڻ SPSS ۾ داخل ٿيل لاڳاپيل عددي قدرن جي استعمال کي آسان سڃاڻڻ جي اجازت ڏني وئي. غير مڪمل جوابن سان گڏ سوالن لاءِ، جيڪي گڏيل طور تي خاص نه هئا، هر آپشن کي هڪ واحد متغير سمجهيو ويندو هو جنهن ۾ ٻه قدري ليبل: 'نشان ٿيل' لاءِ '1' ۽ 'نشان ٿيل نه' لاءِ '2'.

کليل سوالن کي بند ٿيل سوالن کان مختلف طريقي سان علاج ڪيو ويو. انهن سوالن جا جواب SPSS ۾ داخل نه ڪيا ويا. ان جي بدران، انهن کي هٿ سان تجزيو ڪيو ويو. هن قسم جي سوال جو استعمال اسان کي آزاديءَ سان بيان ڪيل خيالن ۽ جوابدارن جي ذاتي تجربن بابت معلومات حاصل ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو (Bainbridge 1989, Denscombe 1998). جتي ممڪن هجي، جوابن جي هڪ درجه بندي ڪئي وئي.

جي تجزيو لاء dati, سادو شمارياتي تجزياتي طريقا استعمال ڪيا ويا آهن، جهڙوڪ ردعمل تعدد، مطلب، معياري انحراف ۽ وچين (Argyrous 1996، Denscombe 1998).
گاما ٽيسٽ جي وچ ۾ انجمن جي مقدار جي قدمن کي حاصل ڪرڻ لاء سٺو ڪم ڪري رهيو هو dati ordinals (Norusis 1983، Argyrous 1996). اهي تجربا مناسب هئا ڇاڪاڻ ته استعمال ٿيل آرڊينل اسڪيل ۾ ڪيتريون ئي قسمون نه هيون ۽ انهن کي ٽيبل ۾ ڏيکاري سگهجي ٿو (Norusis 1983).

3.5 سومرو

هن باب ۾، هن مطالعي لاء اختيار ڪيل تحقيقي طريقي ۽ ڊزائين تي بحث ڪيو ويو آهي.

ھڪڙي خاص مطالعي لاء سڀ کان وڌيڪ مناسب تحقيقي طريقو چونڊيو وڃي ٿو
ڪيترن ئي قاعدن تي غور ڪيو، جنهن ۾ تحقيق جي نوعيت ۽ قسم، گڏوگڏ هر ممڪن طريقي جون خوبيون ۽ ڪمزوريون شامل آهن (جينڪنز 1985، بينباسات ايٽ ال. 1097، گليئرز ۽ لينڊ 1987، ين 1989، هيملٽن ۽ آئيويز ​​1992، گليئرز 1992، نيومن 1994). آسٽريليا ۾ ڊيٽا گودام کي اپنائڻ جي حوالي سان موجوده ڄاڻ ۽ نظريي جي کوٽ کي نظر ۾ رکندي، هن تحقيقي مطالعي کي آسٽريلوي تنظيمن جي تجربن کي ڳولڻ جي قابليت سان هڪ تعبيري تحقيقي طريقي جي ضرورت آهي. چونڊيل تحقيقي طريقو چونڊيو ويو آسٽريلوي تنظيمن پاران ڊيٽا گودام واري تصور کي اپنائڻ جي حوالي سان معلومات گڏ ڪرڻ لاءِ. هڪ پوسٽل سوالن کي گڏ ڪرڻ جي ٽيڪنڪ جي طور تي چونڊيو ويو dati. تحقيق جي طريقن ۽ گڏ ڪرڻ جي ٽيڪنڪ لاء جواز dati منتخب ٿيل هن باب ۾ مهيا ڪيو ويندو. ان کان علاوه، تجزيو جي يونٽ تي هڪ بحث پيش ڪيو ويو، نموني استعمال ڪيو ويو، جوابن جو سيڪڙو، سوالنامي جو مواد، سوالنامي جي پري ٽيسٽ ۽ تجزيي جو طريقو. dati.

ڊيزائننگ هڪ ڊيٽا وهانگو:

اتحادي تعلق ۽ طول و عرض ماڊلنگ کي گڏ ڪرڻ

ABSTRACT
اسٽوريج i dati ڪيترن ئي تنظيمن لاء هڪ اهم موجوده مسئلو آهي. ڪمپيوٽر اسٽوريج جي ترقي ۾ هڪ اهم مسئلو dati اهو سندس ڊزائن آهي.
ڊزائن کي لازمي طور تي تصورات جي ڳولا ۾ مدد ڪرڻ گهرجي ڊيٽا گودام ميراثي نظام ۽ ٻين ذريعن ڏانهن dati ۽ پڻ آسان سمجھڻ ۽ عمل درآمد ۾ ڪارڪردگي ڊيٽا گودام.
گهڻو ڪري ذخيرو ادب جو dati جي ڊيزائن جي نمائندگي ڪرڻ لاءِ ادارو رشتي جي ماڊلنگ يا طول و عرض ماڊلنگ جي استعمال جي سفارش ڪري ٿي ڊيٽا گودام.
هن مقالي ۾ اسين ڏيکاريون ٿا ته ڪيئن ٻنهي نمائندن کي هڪ طريقي سان گڏ ڪري سگهجي ٿو ڊرائنگ لاءِ ڊيٽا گودام. استعمال ٿيل طريقو منظم آهي

هڪ ڪيس جي مطالعي ۾ جانچيو ويو آهي ۽ عملي طور تي ڪيترن ئي اهم اثرن جي نشاندهي ڪئي وئي آهي.

ڊيٽا گودام

Un ڊيٽا گودام اهو عام طور تي بيان ڪيو ويو آهي "موضوع تي مبني، مربوط، وقت جي مختلف، ۽ انتظام جي فيصلن جي حمايت ۾ ڊيٽا جي غير مستحڪم مجموعو" (Inmon ۽ Hackathorn، 1994). موضوع تي مبني ۽ مربوط ظاهر ڪري ٿو ته ڊيٽا گودام Legaci سسٽم جي فنڪشنل حدن کي پار ڪرڻ لاء ٺهيل آهي هڪ مربوط نقطه نظر پيش ڪرڻ لاء dati.
وقت جي مختلف قسم جي تاريخي يا وقت جي سيريز جي فطرت کي متاثر ڪري ٿو dati اڻ ۾ ڊيٽا گودام، جيڪو رجحانات کي تجزيو ڪرڻ جي قابل بڻائي ٿو. غير مستحڪم اشارو ڪري ٿو ته ڊيٽا گودام اهو مسلسل اپڊيٽ نه ڪيو ويو آهي a ڊيٽابيس OLTP جو. بلڪه اهو وقتي طور تي اپڊيٽ ڪيو ويندو آهي، سان dati اندروني ۽ بيروني ذريعن کان اچڻ. جي ڊيٽا گودام اهو خاص طور تي سالميت ۽ آپريشن جي ڪارڪردگي کي اپڊيٽ ڪرڻ بدران ڳولا لاءِ ٺهيل آهي.
اسٽوريج جو خيال i dati اهو نئون ناهي، اهو انتظامي مقصدن مان هڪ هو dati سٺ واري ڏهاڪي کان وٺي (دي مارٽن، 1982).
I ڊيٽا گودام اهي انفراسٽرڪچر پيش ڪن ٿا dati مينيجمينٽ سپورٽ سسٽم لاء. مئنيجمينٽ سپورٽ سسٽم ۾ فيصلا سپورٽ سسٽم (DSS) ۽ ايگزيڪيوٽو انفارميشن سسٽم (EIS) شامل آهن. DSS هڪ ڪمپيوٽر تي ٻڌل معلوماتي نظام آهي جيڪو انساني فيصلي سازي کي بهتر بڻائڻ لاءِ ٺاهيو ويو آهي. هڪ EIS عام طور تي پهچائڻ جو نظام آهي dati جيڪو ڪاروباري اڳواڻن کي آساني سان ڏسڻ جي قابل بڻائي ٿو dati.
جي عام فن تعمير a ڊيٽا گودام جي ڪردار کي اجاگر ڪري ٿو ڊيٽا گودام انتظام جي حمايت ۾. انهي سان گڏ انفراسٽرڪچر پيش ڪري ٿو dati EIS ۽ DSS لاءِ، ال ڊيٽا گودام اهو سڌو سنئون سوالن جي ذريعي حاصل ڪري سگهجي ٿو. جي dati a ۾ شامل ڊيٽا گودام انتظامي معلومات جي ضرورتن جي تجزيي تي ٻڌل آهن ۽ ٽن ذريعن مان حاصل ڪيا ويا آهن: اندروني ميراثي سسٽم، خاص مقصد ڊيٽا ڪيپچر سسٽم ۽ خارجي ڊيٽا ذريعن. جي dati اندروني ميراثي سسٽم ۾ اهي اڪثر ڪري بيڪار، غير مطابقت رکندڙ، گهٽ معيار وارا، ۽ مختلف فارميٽ ۾ محفوظ ڪيا ويندا آهن، تنهنڪري انهن کي لازمي طور تي ملائي ۽ صاف ڪيو وڃي ان کان اڳ جو انهن کي لوڊ ڪري سگهجي.

ڊيٽا گودام (Inmon، 1992؛ McFadden، 1996). جي dati اسٽوريج سسٽم مان اچڻ dati ايڊهاڪ ۽ ذريعن کان dati بيروني اڪثر ڪري استعمال ڪيا ويندا آهن وڌائڻ لاءِ (تازه ڪاري، بدلائڻ) i dati ميراثي نظام کان.

اتي ڪيترائي زبردست سبب آھن جيڪي ترقي ڪن ٿا ڊيٽا گودام، جنهن ۾ وڌيڪ معلومات جي اثرائتي استعمال ذريعي بهتر فيصلا ڪرڻ شامل آهن (Ives 1995)، پوري سودن تي ڌيان ڏيڻ جي حمايت (Graham 1996)، ۽ گهٽتائي. dati EIS ۽ DSS لاءِ (Graham 1996, McFadden 1996).

هڪ تازو تجرباتي مطالعو مليو، سراسري طور تي، سيڙپڪاري تي واپسي لاء ڊيٽا گودام 401٪ ٽن سالن کان پوء (گراهم، 1996). تنهن هوندي به، جي ٻين تجرباتي اڀياس ڊيٽا گودام اهم مسئلا مليا جن ۾ فائدن کي ماپڻ ۽ تفويض ڪرڻ ۾ ڏکيائي، واضح مقصد جي کوٽ، مقصد کي گھٽ ڪرڻ ۽ فائدن کي محفوظ ڪرڻ جي عمل جي پيچيدگي datiخاص طور تي ذريعن ۽ صفائي جي حوالي سان dati. اسٽوريج i dati انتظام جي مسئلي جو حل سمجهي سگهجي ٿو dati تنظيمن جي وچ ۾. جي ڦيرڦار dati هڪ سماجي وسيلن جي طور تي اهو ڪيترن ئي سالن تائين دنيا جي معلوماتي نظام کي منظم ڪرڻ ۾ اهم مسئلن مان هڪ رهيو آهي (Brancheau et al. 1996, Galliers et al. 1994, Niederman et al. 1990, Pervan 1993).

انتظام ڪرڻ لاء هڪ مشهور طريقو dati اٺن جي ڏهاڪي ۾ اها هڪ ماڊل جي ترقي هئي dati سماجي. ماڊل dati سماجي نئين ايپليڪيشن سسٽم جي ترقي لاء هڪ مستحڪم بنياد پيش ڪرڻ لاء ٺهيل هئي ڊيٽابيس ۽ ورثي واري نظام جي بحالي ۽ انضمام (Brancheau et al.

1989، Goodhue et al. 1988: 1992، ڪيم ۽ ايورسٽ 1994). تنهن هوندي به، هن طريقي سان ڪيترائي مسئلا آهن، خاص طور تي، هر ڪم جي پيچيدگي ۽ قيمت، ۽ ڊگهي وقت گهربل نتيجا پيدا ڪرڻ لاء (Beynon-Davies 1994، Earl 1993، Goodhue et al. 1992، Periasamy 1994، Shanks 1997) ).

Il ڊيٽا گودام اھو ھڪڙو الڳ ڊيٽابيس آھي جيڪو انھن کي تبديل ڪرڻ بجاءِ ورثي واري ڊيٽابيس سان گڏ موجود آھي. تنهن ڪري اهو توهان کي اجازت ڏئي ٿو ته توهان جي انتظام کي سڌو رستو ڏيکاريندي dati ۽ وراثت واري نظام جي قيمتي بحالي کان بچڻ.

ڊيٽا ڊيزائن لاءِ موجوده اپروچز

گودام

تعمير ۽ مڪمل ڪرڻ جو عمل a ڊيٽا گودام ان کي روايتي نظامن جي ترقي واري زندگي جي بجاءِ هڪ ارتقائي عمل جي طور تي وڌيڪ سمجهڻ گهرجي (ديسيو، 1995، شنڪس، O'Donnell ۽ Arnott 1997a). ھڪڙي منصوبي ۾ شامل ڪيترائي عمل آھن ڊيٽا گودام جيئن شروعات، منصوبه بندي؛ ڪمپني جي مينيجرز کان پڇڻ جي گهرج مان حاصل ڪيل معلومات؛ ذريعن، تبديليون، صفائي dati ۽ ورثي سسٽم ۽ ٻين ذريعن کان هم وقت سازي dati؛ ترسيل نظام ترقي ۾؛ جي نگراني ڊيٽا گودام؛ ۽ ارتقائي عمل جي بي حسي ۽ تعمير a ڊيٽا گودام (Stinchi، O'Donnell ۽ Arnott 1997b). هن جرنل ۾، اسان انهي تي ڌيان ڏينداسين ته ڪيئن ٺاهجي dati انهن ٻين عملن جي حوالي سان ذخيرو ٿيل. فن تعمير لاءِ ڪيترائي تجويز ڪيل طريقا آھن ڊيٽا گودام ادب ۾ (Inmon 1994، Ives 1995، Kimball 1994 McFadden 1996). انهن طريقن مان هر هڪ کي انهن جي طاقت ۽ ڪمزورين جي تجزيي سان گڏ هڪ مختصر جائزو آهي.

Inmon's (1994) اپروچ فار ڊيٽا وهانگو ڊيزائن

انمون (1994) تجويز ڪيل چار مرحلا ٺاھڻ لاءِ ڊيٽا گودام (ڏسو شڪل 2). پهريون قدم هڪ ٽيمپليٽ ڊزائين ڪرڻ آهي dati سماجي سمجھڻ لاء ڪيئن آء dati انهن کي هڪ تنظيم جي اندر فنڪشنل علائقن ۾ ورهائي سگهجي ٿو dati علائقن ۾ اسٽور. ماڊل dati اهو اسٽوريج لاء ٺهيل آهي dati فيصلو ڪرڻ سان لاڳاپيل، بشمول dati مورخ، ۽ شامل آهن dati مجموعو ۽ مجموعو. ٻيو قدم لاڳو ڪرڻ لاء موضوع علائقن جي نشاندهي ڪرڻ آهي. اهي ترجيحات تي ٻڌل آهن جيڪي هڪ خاص تنظيم طرفان مقرر ڪيل آهن. ٽيون قدم شامل آهي ڊرائنگ a ڊيٽابيس موضوع واري علائقي لاءِ، خاص طور تي ڌيان ڏيو ته مناسب سطح جي گرينولرٽي سميت. Inmon ادارن ۽ رشتي جي ماڊل کي استعمال ڪرڻ جي صلاح ڏني آهي. چوٿون قدم ذريعو سسٽم جي سڃاڻپ ڪرڻ آهي dati گھربل ۽ ترقيءَ واري عمل کي پڪڙڻ، صاف ڪرڻ ۽ فارميٽ ڪرڻ لاءِ dati.

انمون جي نقطه نظر جي طاقت اها آهي ته ماڊل dati سماجي انضمام لاء بنياد فراهم ڪري ٿي dati تنظيم جي اندر ۽ منصوبابندي جي حمايت جي بحالي جي ترقي لاء ڊيٽا گودام. ان جا نقص ماڊل ڊزائين ڪرڻ ۾ مشڪلات ۽ قيمت آهن dati سماجي، ٻنهي ماڊلز ۾ استعمال ٿيندڙ ادارن ۽ رشتن جي ماڊل کي سمجهڻ ۾ مشڪل، ته dati سماجي ۽ انهي جو dati ذخيرو ٿيل موضوع جي علائقي، ۽ جي موزونيت dati جي ڊرائنگ جي ڊيٽا گودام جي وصولي لاء ڊيٽابيس لاڳاپو پر نه لاء ڊيٽابيس گھڻائي.

Ives' (1995) اپروچ ڏانهن ڊيٽا وهانگو ڊيزائن

Ives (1995) انفارميشن سسٽم کي ڊزائين ڪرڻ لاء هڪ چار قدم واري طريقي جي تجويز پيش ڪري ٿو، جيڪو هن کي يقين آهي ته ان جي ڊيزائن تي لاڳو ٿئي ٿو. ڊيٽا گودام (ڏسو شڪل 3). انفارميشن سسٽم جي ترقي لاء انفارميشن انجنيئرنگ تي تمام گهڻو مبني آهي (مارٽن 1990). پهريون قدم مقصد جو تعين ڪرڻ آهي، نازڪ ۽ ڪاميابي جا عنصر ۽ اهم ڪارڪردگي اشارن. اھم ڪاروباري عمل ۽ ضروري معلومات اسان کي ھڪڙي نموني ڏانھن وٺي وڃڻ لاء ماڊل آھن dati سماجي. ٻيو مرحلو شامل آهي هڪ تعريفاتي فن تعمير کي ترقي ڪرڻ dati ذخيرو ٿيل علائقن، ڊيٽابيس di ڊيٽا گودام، ٽيڪنالاجي اجزاء جيڪي گهربل آهن، تنظيمي مدد جو سيٽ لاڳو ڪرڻ ۽ هلائڻ جي ضرورت آهي ڊيٽا گودام. ٽيون قدم گهربل سافٽ ويئر پيڪيجز ۽ اوزار چونڊڻ شامل آهي. چوٿين قدم تفصيلي ڊيزائن ۽ تعمير آهي ڊيٽا گودام. Ives نوٽ ڪري ٿو ته اسٽوريج dati اهو هڪ پابندي وارو عمل آهي.

Ives نقطه نظر جي طاقت معلومات جي گهرج کي طئي ڪرڻ لاء مخصوص ٽيڪنالاجي جو استعمال آهي، هڪ منظم عمل جو استعمال انضمام جي حمايت ڪرڻ لاء. ڊيٽا گودام، مناسب هارڊويئر ۽ سافٽ ويئر جي چونڊ، ۽ ڪيترن ئي نمائندگي جي ٽيڪنالاجي جو استعمال ڊيٽا گودام. ان جا نقص پيچيدگيءَ ۾ ورتل آهن. ٻيا شامل آهن مشڪلاتن جي ڪيترن ئي سطحن کي ترقي ڪرڻ ۾ ڊيٽابيس س'و انٽرنيٽ ڊيل ڊيٽا گودام مناسب وقت ۽ خرچ ۾.

Kimball's (1994) اپروچ ڏانهن ڊيٽا وهانگو ڊيزائن

ڪيم بال (1994) تجويز ڪيل پنج ورجائي مرحلا ٺاھڻ لاءِ ڊيٽا گودام (ڏسو شڪل 4). هن جو انداز خاص طور تي سولو جي ڊزائن تي وقف آهي ڊيٽا گودام ۽ dimensional ماڊلز جي استعمال تي ترجيحات ۾ ادارو ۽ رشتي جي ماڊلز. ڪيم بال انهن طول و عرض ماڊلز جو تجزيو ڪري ٿو ڇاڪاڻ ته اهو ڪاروباري اڳواڻن لاءِ ڪاروبار کي سمجهڻ آسان آهي ، اهو وڌيڪ ڪارائتو آهي جڏهن پيچيده صلاح مشوري سان معاملو ڪرڻ ، ۽ ڊيزائن جي ڊيزائن. ڊيٽابيس جسماني وڌيڪ موثر آهي (Kimball 1994). Kimball تسليم ڪري ٿو ته هڪ جي ترقي ڊيٽا گودام اهو ٻيهر آهي، ۽ اهو ڊيٽا گودام جدا جدا جدولن کي عام طول و عرض جي جدولن ۾ ورهائي ضم ڪري سگھجي ٿو.

پهريون قدم اهو آهي ته خاص موضوع واري علائقي کي مڪمل ٿيڻ جي سڃاڻپ ڪرڻ. ٻيو ۽ ٽيون مرحلو طول و عرض ماڊلنگ جو تعلق آهي. ٻئي قدم ۾ قدمن کي موضوع جي علائقي ۾ دلچسپي جي شين جي نشاندهي ڪري ٿو ۽ حقيقت جي جدول ۾ گروپ ڪيو ويو آهي. مثال طور، سيلز جي موضوع واري علائقي ۾ دلچسپي جي قدمن ۾ شامل ٿي سگھي ٿي وڪرو ڪيل شيون جي رقم ۽ ڊالر سيلز ڪرنسي جي طور تي. ٽيون قدم انهن طول و عرض جي نشاندهي ڪرڻ ۾ شامل آهي جيڪي طريقا آهن جن ۾ حقيقتن کي گڏ ڪري سگهجي ٿو. سيلز جي موضوع واري علائقي ۾، لاڳاپيل طول و عرض ۾ شيون شامل ٿي سگھي ٿي، جڳھ، ۽ وقت جي مدت. حقيقتن جي جدول ۾ ھڪ گھڻ-پارٽ ڪنجي آھي ان کي ھر ھڪ طول و عرض جي جدول سان ڳنڍڻ لاءِ ۽ عام طور تي حقيقتن جي تمام وڏي تعداد تي مشتمل آھي. ان جي ابتڙ، طول و عرض جي جدولن ۾ طول و عرض ۽ ٻين خاصيتن جي باري ۾ وضاحتي معلومات شامل آهن جيڪي حقيقتن کي گروپ ڪرڻ لاء استعمال ڪري سگھجن ٿيون. لاڳاپيل تجويز ڪيل حقيقت ۽ طول و عرض جدول ٺاهي ٿو جنهن کي ان جي شڪل جي ڪري اسٽار اسڪيما سڏيو ويندو آهي. چوٿين قدم ۾ هڪ تعمير ڪرڻ شامل آهي ڊيٽابيس ستاري جي نموني کي پورو ڪرڻ لاءِ گھڻائي. آخري قدم ذريعو سسٽم جي سڃاڻپ ڪرڻ آهي dati گھربل ۽ ترقيءَ واري عمل کي پڪڙڻ، صاف ڪرڻ ۽ فارميٽ ڪرڻ لاءِ dati.

ڪيم بال جي نقطه نظر جي طاقتن ۾ نمائندگي ڪرڻ لاء ماڊل ماڊل جو استعمال شامل آهي dati ذخيرو ٿيل آھي جيڪو سمجھڻ آسان بڻائي ٿو ۽ موثر جسماني ڊيزائن ڏانھن وٺي ٿو. هڪ ماڊل ماڊل جيڪو پڻ آساني سان استعمال ڪري ٿو ٻنهي سسٽم جي ڊيٽابيس relational perfected ٿي سگهي ٿو يا نظام ڊيٽابيس گھڻائي. ان جي خامين ۾ شامل آهن ڪي ٽيڪنڪ جو فقدان آهي منصوبابندي يا انضمام جي سهولت لاءِ ڪيترن ئي اسٽار نمونن جي اندر ڊيٽا گودام ۽ انتهائي غير معمولي ڍانچي مان هڪ طول و عرض ماڊل ۾ ڊزائين ڪرڻ جي مشڪل dati ميراثي نظام ۾.

ميڪ فڊڊن (1996) ڊيٽا ڏانهن اپروچ گودام ڊيزائن

McFadden (1996) تجويز ڪيل پنج قدمن واري طريقي کي ڊزائين ڪرڻ لاء ڊيٽا گودام (ڏسو شڪل 5).
هن جو انداز ادب مان خيالن جي هڪ ترتيب تي مبني آهي ۽ هڪ واحد جي جوڙجڪ تي مرکوز آهي ڊيٽا گودام. پهريون قدم هڪ گهربل تجزيو شامل آهي. جيتوڻيڪ ٽيڪنيڪل وضاحتون مقرر نه ڪيون ويون آهن، McFadden جا نوٽس ادارن جي نشاندهي ڪن ٿا dati وضاحتون ۽ انهن جون خاصيتون، ۽ ضرورتن جي گرفتاري لاءِ پڙهندڙن ڏانهن اشارو ڪيو Watson and Frolick (1993).
ٻئي قدم ۾، هڪ اداري لاڳاپن جي ماڊل لاء ٺهيل آهي ڊيٽا گودام ۽ پوءِ ڪاروباري اڳواڻن طرفان تصديق ٿيل. ٽيون قدم ميراثي سسٽم ۽ خارجي ذريعن مان نقشي جو تعين ڪرڻ شامل آهي ڊيٽا گودام. چوٿين قدم ۾ ترقي، ترتيب ڏيڻ ۽ هم وقت سازي ۾ عمل شامل آهن dati نيل ڊيٽا گودام. آخري مرحلي ۾، سسٽم جي ترسيل ترقي ڪئي وئي آهي خاص زور سان صارف انٽرفيس تي. McFadden نوٽ ڪري ٿو ته ڊرائنگ جو عمل عام طور تي ٻيهر آهي.

McFadden جي نقطه نظر جي طاقت ضرورتن کي طئي ڪرڻ ۾ ڪاروباري اڳواڻن جي شموليت ۽ وسيلن جي اهميت ڏانهن اشارو ڪري ٿي. datiانهن جي صفائي ۽ گڏ ڪرڻ. ان جي خامين ۾ وڏي منصوبي کي ٽوڙڻ لاءِ عمل جو فقدان شامل آهي ڊيٽا گودام ڪيترن ئي مربوط مرحلن ۾، ۽

جي ڊيزائن ۾ استعمال ٿيل ادارو ۽ رشتي جي ماڊل کي سمجهڻ ۾ مشڪل ڊيٽا گودام.

اهو صرف اسان وٽ نه آهي جيڪي اسان جي ويجهو آهن جيڪي اسان کي چونڊيندا آهن.