දත්ත ගබඩා කිරීම සහ ERP | මධ්‍යම දත්ත ලේඛනාගාරය: ඉතිහාසය සහ පරිණාමය

සංරක්ෂිත දත්ත මධ්යම: ඉතිහාසය සහ පරිණාමය

90 දශකයේ ආයතනික තාක්ෂණයේ ප්‍රමුඛ තේමාවන් දෙක වේ
i සඳහන් කරයි දත්ත ගබඩාවයි සහ ERP. කාලයක් මේ දෙන්නා බලවත්
ධාරා කිසි විටෙක නොමැතිව ආයතනික තොරතුරු තාක්ෂණ කොටස් වී ඇත
මංසන්ධි. ඒවා ද්‍රව්‍ය සහ ද්‍රව්‍ය විරෝධී බව වාගේ විය. එහෙත්
මෙම සංසිද්ධි දෙකෙහිම වර්ධනය අනිවාර්යයෙන්ම එකකට හේතු විය
ඔවුන්ගේ මංසන්ධිය. යන ගැටලුවට අද සමාගම් මුහුණ දී සිටී
ERP සමඟ කුමක් කළ යුතුද? දත්ත ගබඩාවයි. මෙම ලිපිය නිදර්ශනය කරනු ඇත
ගැටළු මොනවාද සහ සමාගම් විසින් ඒවා විසඳන්නේ කෙසේද?
ආරම්භයේදී…
මුලදී තිබුණේ දත්ත ගබඩාවයි. දත්ත ගබඩාව සඳහා උපත ලැබීය
ගනුදෙනු සැකසුම් යෙදුම් පද්ධතියට එරෙහිව.
මුල් කාලයේ කටපාඩම් කිරීම dati එය වීමට අදහස් කරන ලදී
විද්‍යුත් තැපැල් සැකසුම් යෙදුම් සඳහා ප්‍රතිවිරුද්ධ ලක්ෂ්‍යයක් පමණි
ගනුදෙනු. නමුත් වර්තමානයේ වඩාත් සංකීර්ණ දර්ශන තිබේ
කළ හැකි දේ ගැන දත්ත ගබඩාවයි. අද ලෝකයේ ද
දත්ත ගබඩාවයි විය හැකි ව්යුහයක් තුළට ඇතුල් කරනු ලැබේ
ආයතනික තොරතුරු කර්මාන්ත ශාලාව ලෙස හැඳින්වේ.
ආයතනික තොරතුරු කර්මාන්ත ශාලාව
(CIF)
ආයතනික තොරතුරු කර්මාන්ත ශාලාවේ වාස්තු විද්‍යාත්මක සංරචක ඇත
සම්මත: පරිවර්තන මට්ටමක් සහ කේත ඒකාබද්ධ කිරීම
i ඒකාබද්ධ කරන dati අතර මම dati ඔවුන් පරිසරයෙන් ගමන් කරයි
පරිසරයට යෙදීම දත්ත ගබඩාවයි සමාගමේ; ඒ
දත්ත ගබඩාවයි එම සමාගමේ dati
සවිස්තරාත්මක සහ ඒකාබද්ධ ඉතිහාසඥයින්. එම දත්ත ගබඩාවයි සමාගම ලෙස සේවය කරයි
අනෙකුත් සියලුම කොටස් ගොඩනගා ගත හැකි පදනම
පරිසරයේ දත්ත ගබඩාවයි; මෙහෙයුම් දත්ත ගබඩාවක් (ODS).
ODS යනු දත්තවල යම් අංගයක් අඩංගු දෙමුහුන් ව්‍යුහයකි
ගබඩාව සහ OLTP පරිසරයක අනෙකුත් අංග; දත්ත මාර්ට්ස්, එහිදී i
විවිධ දෙපාර්තමේන්තු වලට ඔවුන්ගේම දත්ත අනුවාදයක් තිබිය හැකිය
ගබඩාව; ඒ දත්ත ගබඩාවයි i
සමාගම "දාර්ශනිකයන්" (චින්තකයන්) ඔවුන්ගේ විමසුම් ඉදිරිපත් කළ හැක
හානිකර බලපෑමක් නොමැතිව පැය 72 ක් දත්ත ගබඩාවයි; සහ මතකයක්
රේඛාව අසල, එහි dati පැරණි සහ dati තොග විස්තර විය හැක
ලාභ ගබඩා කර ඇත.
ERP සමඟ ඒකාබද්ධ වන්නේ කොහේද?
ආයතනික තොරතුරු කර්මාන්ත ශාලාව
ERP ආයතනික තොරතුරු කර්මාන්තශාලාව සමඟ ස්ථාන දෙකකින් ඒකාබද්ධ වේ.
මූලික වශයෙන් i සපයන මූලික යෙදුමක් ලෙස
dati වෙත අයදුම්පතෙහි දත්ත ගබඩාවයි. මෙම නඩුවේදී අයි dati,
ගණුදෙණු ක්‍රියාවලියක අතුරු ඵලයක් ලෙස ජනනය කරන ලද,
තුළට ඒකාබද්ධ කර පටවනු ලැබේ දත්ත ගබඩාවයි සමාගමේ. එම
ERP සහ CIF සහ ODS අතර එක්සත් වීමේ දෙවන කරුණ. ඇත්ත වශයෙන්ම, බොහෝ
ERP සම්භාව්‍ය ODS ලෙස භාවිතා කරන පරිසරයන්.
ERP මූලික යෙදුමක් ලෙස භාවිතා කරන්නේ නම්, එය
එම ERP CIF හි ODS ලෙසද භාවිතා කළ හැක. තුල
කෙසේ වෙතත්, භූමිකාවන් දෙකෙහිම ERP භාවිතා කළ යුතු නම්, එහි
ආයතන දෙක අතර පැහැදිලි වෙනසක් තිබිය යුතුය. වෙනත් විදිහකින්,
ERP මූලික යෙදුම සහ ODS වල කාර්යභාරය ඉටු කරන විට, le
වාස්තු විද්‍යාත්මක ආයතන දෙකක් වෙන්කර හඳුනාගත යුතුය. තනිකඩ නම්
ERP ක්‍රියාත්මක කිරීම කාර්ය භාර දෙකම ඉටු කිරීමට උත්සාහ කරයි
ඒ සමගම අනිවාර්යයෙන්ම ගැටළු ඇති වනු ඇත
මෙම ව්යුහය සැලසුම් කිරීම සහ ක්රියාත්මක කිරීම.
ODS සහ මූලික යෙදුම් වෙන වෙනම
සංරචක බෙදීමට හේතු වන බොහෝ හේතු තිබේ
වාස්තු. සමහර විට වෙන් කිරීමට වඩාත්ම වාචික ප්රශ්නය
ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පයේ විවිධ සංරචක යනු එක් එක් සංරචක වේ
ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පයට තමන්ගේම දැක්මක් ඇත. මූලික යෙදුම සේවය කරයි
ODS හි අරමුණට වඩා වෙනස් අරමුණක් සඳහා. අතිච්ඡාදනය වීමට උත්සාහ කරන්න
ODS ලෝකය පිළිබඳ මූලික යෙදුම් දර්ශනයක් හෝ අනෙක් අතට
එය වැඩ කිරීමට නිවැරදි ක්රමයක් නොවේ.
එහි ප්‍රතිඵලයක් ලෙස, CIF හි ERP හි පළමු ගැටළුව වන්නේ එයයි
මූලික යෙදුම් සහ ඒ අතර වෙනසක් තිබේදැයි පරීක්ෂා කරන්න
SDGs.
ආයතනික දත්ත ආකෘති
තොරතුරු කර්මාන්ත ශාලාව
විවිධ සංරචක අතර සංහිඳියාවක් ඇති කර ගැනීම සඳහා
CIF හි ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පයේ, ආකෘතියක් තිබිය යුතුය dati. මම
ආකෘති dati ඒවා විවිධ සංරචක අතර සම්බන්ධකයක් ලෙස සේවය කරයි
මූලික යෙදුම් සහ ODS වැනි ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය. එම
ආකෘති dati තිබිය යුතු "බුද්ධිමත් මාර්ග සිතියම" බවට පත් වන්න
CIF හි විවිධ වාස්තුවිද්‍යාත්මක සංරචක වලින් නිවැරදි අර්ථය.
මෙම සංකල්පය සමඟ අත්වැල් බැඳගෙන, එහි තිබිය යුතු බව අදහසයි
විශිෂ්ට හා අද්විතීය ආකෘතියක් වන්න dati. ඇත්ත වශයෙන්ම ඔහුට සිදු වේ
ආදර්ශයක් වන්න dati එක් එක් සංරචක සඳහා සහ තව දුරටත් එහි
එය විවිධ මාදිලි සම්බන්ධ කරන සංවේදී මාර්ගයක් විය යුතුය.
ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පයේ සෑම අංගයක්ම - ODS, මූලික යෙදුම්,
දත්ත ගබඩාවයි සමාගමේ, සහ එසේ මත .. - තමන්ගේම අවශ්යයි
ආකෘතිය dati. එබැවින් නිශ්චිත අර්ථ දැක්වීමක් තිබිය යුතුය
මෙම ආකෘති වැනි dati ඔවුන් එකිනෙකා සමඟ අතුරු මුහුණත්.
MOVE I දත්ත දත්තවල ERP හි
ගබඩාව
සම්භවය නම් dati මූලික යෙදුමක් සහ/හෝ ODS, විට
ERP ඇතුල් කරයි i dati nel දත්ත ගබඩාවයි, මෙම ප්‍රවේශය විය යුතුය
කැටිතියේ පහළම මට්ටමේ සිදු වේ. නැවත වරක් හෝ
සරලව එකතු කරන්න i dati ඔවුන් පිටතට එන ලෙස
ERP මූලික යෙදුමෙන් හෝ ERP ODS එහි නොමැත
හරි දේ කරන්න. එම dati දත්තවල විස්තර අවශ්ය වේ
DSS ක්‍රියාවලියේ පදනම සැකසීමට ගබඩාව. එබඳු dati
දත්ත ගබඩා සහ ගවේෂණ මගින් ඒවා බොහෝ ආකාරවලින් නැවත හැඩගැසෙනු ඇත
ඒ දත්ත ගබඩාවයි.
චලනය dati මූලික යෙදුම් පරිසරයෙන්
ERP හි පරිසරයට දත්ත ගබඩාවයි සමාගමේ සිදු කරනු ලබන්නේ a
සාධාරණ ලිහිල් මාර්ගය. එම මාරුව සිදුවන්නේ ඉන් පසුවය
ERP හි යාවත්කාලීන කිරීම හෝ නිර්මාණය කිරීමෙන් පැය 24ක් පමණ. යන කාරණය
හි "කම්මැලි" ව්යාපාරයක් ඇත dati nel දත්ත ගබඩාවයි
සමාගම ඉඩ දෙයි dati ERP වෙතින් "පදිංචි වීමට" පැමිණේ.
වරක් අයි dati මූලික අයදුම්පත්‍රයේ තැන්පත් කර ඇත,
එවිට ඔබට ආරක්ෂිතව ගමන් කළ හැක i dati ERP හි
ව්යවසාය තුළ. ව්යාපාරයට ස්තුති කළ හැකි තවත් ඉලක්කයක්
"කම්මැලි" දෙවිවරු dati මෙහෙයුම් ක්රියාවලීන් අතර පැහැදිලි සීමා නිර්ණය කිරීම සහ
DS දිගුව. හි "වේගවත්" චලනය සමඟ dati සීමා මායිම් රේඛාව
DSS සහ මෙහෙයුම් අවශේෂ අතර අපැහැදිලි වේ.
ඉල් මොවිමෙන්ටෝ ඩී dati ERP හි ODS සිට දත්ත ගබඩාවයි
සමාගමෙහි, සාමාන්යයෙන්, කාලානුරූපව සිදු කරනු ලැබේ
සතිපතා හෝ මාසිකව. මෙම නඩුවේ චලනය
dati එය පැරණි ඒවා "පිරිසිදු" කිරීමේ අවශ්යතාව මත පදනම් වේ dati ඉතිහාසඥයන්.
ස්වාභාවිකවම, ODS හි i අඩංගු වේ dati වඩාත් මෑත කාලීන ඒවා වේ
ගරු කිරීම dati ඉතිහාසඥයින් හමු විය දත්ත ගබඩාවයි.
චලනය dati nel දත්ත ගබඩාවයි එය කිසි විටෙකත් පාහේ සිදු නොවේ
"තොග" (තොග වෙළෙන්දා ආකාරයෙන්). වගුවක් පිටපත් කරන්න
ERP පරිසරයේ සිට දත්ත ගබඩාවයි එය තේරුමක් නැත. එක් ප්රවේශයක්
වඩාත් යථාර්ථවාදී වන්නේ තෝරාගත් ඒකකවල චලනයයි dati.
පමණක් dati දත්තවල අවසාන යාවත්කාලීනයේ සිට වෙනස් වී ඇත
ගබඩාව යනු දත්ත වෙත ගෙන යා යුතු ඒවා වේ
ගබඩාව. කුමන ඒවාදැයි දැන ගැනීමට එක් මාර්ගයක් dati ඒවා වෙනස් කර ඇත
අවසාන යාවත්කාලීනය වන්නේ කාල මුද්දර බැලීමයි dati
ERP පරිසරය තුළ සොයා ගන්නා ලදී. නිර්මාණකරු සියලු වෙනස්කම් තෝරා ගනී
අවසාන යාවත්කාලීනයේ සිට ඇති වූ ඒවා. තවත් ප්රවේශයක්
වෙනස් ග්‍රහණ ක්‍රම භාවිතා කිරීමයි dati. සමඟ
මෙම ශිල්පීය ක්‍රම මගින් ලඝු-සටහන් සහ ජර්නල් පටි විශ්ලේෂණය කරයි
කුමන ඒවාද යන්න තීරණය කරන්න dati ERP පරිසරයෙන් ගෙන යා යුතුය
ඒ දත්ත ගබඩාවයි. මෙම ශිල්පීය ක්රම හොඳම වේ
ERP ගොනු වලින් ලඝු-සටහන් සහ ජර්නල් පටි කියවිය හැකි ආකාරය
වෙනත් ERP සම්පත් මත තවදුරටත් බලපෑමක් නොමැතිව.
වෙනත් සංකූලතා
CIF හි ERP හි ඇති එක් ගැටළුවක් වන්නේ අනෙක් අයට සිදුවන දෙයයි
යෙදුම් මූලාශ්ර හෝ AI dati ඔවුන් දායක විය යුතු ODS වලින්
දත්ත ගබඩාවයි නමුත් ඒවා ERP පරිසරයේ කොටසක් නොවේ. දිනය
ERP හි සංවෘත ස්වභාවය, විශේෂයෙන් SAP, ඒකාබද්ධ කිරීමට උත්සාහ කිරීම
බාහිර මූලාශ්ර වලින් යතුරු dati මම සමඟ dati ERP al වලින් එන ඒවා
මාරු කිරීමට කාලය i dati nel දත්ත ගබඩාවයි, ඒක ලොකු අභියෝගයක්.
සහ හරියටම i යන සම්භාවිතාවන් මොනවාද? dati අයදුම්පත් හෝ
ERP පරිසරයෙන් පිටත ODS දත්ත වලට අනුකලනය වනු ඇත
ගබඩාව? ඇත්ත වශයෙන්ම සම්භාවිතාව ඉතා ඉහළ ය.
සොයන්න දත්ත ERP වෙතින් ඓතිහාසික
අයි සමඟ තවත් ගැටළුවක් dati ERP හි ප්රතිඵලය වේ
තිබිය යුතු අවශ්‍යතාවයෙන් dati ඇතුළත ඉතිහාසඥයින් දත්ත ගබඩාවයි.
සාමාන්යයෙන් ද දත්ත ගබඩාවයි අවශ්‍යතා dati ඉතිහාසඥයන්. සහ
ERP තාක්ෂණය සාමාන්‍යයෙන් මේවා ගබඩා කරන්නේ නැහැ dati
ඓතිහාසික, අවම වශයෙන් එය දිනය තුළ අවශ්ය වන තරමට නොවේ
ගබඩාව. විශාල මුදලක් වන විට dati ඉතිහාසඥයින් දැන්වීම ආරම්භ කරයි
ERP පරිසරයට එකතු කිරීමට නම්, එම පරිසරය විය යුතුය
පිරිසිදුකලා. උදාහරණයක් ලෙස, සිතන්න, a දත්ත ගබඩාවයි යුතුය
වසර පහකින් පටවනු ලැබේ dati ERP සතුව පවතින අතර ඓතිහාසික
මෙයින් උපරිම මාස හයක් dati. සමාගම සෑහීමකට පත්වන තාක් කල්
මාලාවක් එකතු කරන්න dati කාලය ගෙවී යන විට ඉතිහාසය
එවිට ERP මූලාශ්‍රයක් ලෙස භාවිතා කිරීමේ ගැටලුවක් නොමැත
දත්ත ගබඩාවයි. නමුත් විට දත්ත ගබඩාවයි යා යුතුයි
අතීතයට ගොස් දෙවිවරුන් ගන්න dati නොතිබූ ඉතිහාසඥයන්
කලින් ERP විසින් එකතු කර සුරකින ලදී, පසුව ERP පරිසරය
එය අකාර්යක්ෂම වේ.
ERP සහ METADATA
ERP ගැන සලකා බැලිය යුතු තවත් කරුණක් දත්ත ගබඩාවයි ඒක තමයි
ERP පරිසරයේ පවතින පාරදත්ත මත. පාරදත්ත මෙන්ම
ඔවුන් ERP පරිසරයේ සිට ඩෙල් වෙත ගමන් කරයි දත්ත ගබඩාවයි, මම
පාරදත්ත ඒ ආකාරයෙන්ම ගෙන යා යුතුය. තවද, අයි
පාර-දත්ත ආකෘතියෙන් සහ ව්‍යුහයෙන් පරිවර්තනය කළ යුතුය
හි යටිතල පහසුකම් මගින් අවශ්ය වේ දත්ත ගබඩාවයි. ලොකු එකක් තියෙනවා
මෙහෙයුම් පාරදත්ත සහ DSS පාරදත්ත අතර වෙනස. පාරදත්ත
මෙහෙයුම් ප්‍රධාන වශයෙන් සංවර්ධකයා සහ සඳහා වේ
වැඩසටහන්කරු. DSS පාරදත්ත මූලික වශයෙන් ඔබ සඳහා වේ
අවසාන. ERP යෙදුම් හෝ ODS වල පවතින පාරදත්ත
ඒවා පරිවර්තනය කළ යුතු අතර මෙම පරිවර්තනය සැමවිටම පහසු නොවේ
සහ සෘජු.
ERP දත්ත ලබා ගැනීම
ERP සැපයුම්කරුවෙකු ලෙස භාවිතා කරන්නේ නම් dati il ට දත්ත ගබඩාවයි ci
i චලනය වන ඝන අතුරු මුහුණතක් විය යුතුය dati පරිසරයෙන්
පරිසරයට ERP දත්ත ගබඩාවයි. අතුරු මුහුණත විය යුත්තේ:
▪ භාවිතා කිරීමට පහසු වේ
▪ වෙත ප්‍රවේශ වීමට ඉඩ දෙන්න dati ERP හි
▪ යන්නෙහි තේරුම තෝරාගන්න dati චලනය කිරීමට ආසන්න බව
nel දත්ත ගබඩාවයි
▪ තුළ ඇති විය හැකි ERP හි සීමාවන් දැන ගන්න
ප්රවේශය සිදු කරන මොහොත dati ERP හි:
▪ යොමු අඛණ්ඩතාව
▪ ධූරාවලි සම්බන්ධතා
▪ ව්‍යංග තාර්කික සම්බන්ධතා
▪ අයදුම් කිරීමේ සම්මුතිය
▪ හි සියලුම ව්‍යුහයන් dati ERP විසින් සහය දක්වයි, සහ යනාදිය…
▪ ප්රවේශ වීමේදී කාර්යක්ෂම වන්න dati, සැපයීම මගින්:
▪ සෘජු චලනය dati
▪ වෙනස් කිරීම අත්පත් කර ගැනීම dati
▪ කාලෝචිත ප්‍රවේශයට සහාය වීම dati
▪ හි ආකෘතිය තේරුම් ගන්න dati, සහ යනාදි…
SAP සමඟ අතුරු මුහුණත
අතුරු මුහුණත ස්වදේශික හෝ වාණිජ වශයෙන් වර්ග දෙකකින් යුක්ත විය හැකිය.
ප්රධාන වාණිජ අතුරුමුහුණත් සමහරක් ඇතුළත් වේ:
▪ SAS
▪ ප්රධාන විසඳුම්
▪ D2k, සහ යනාදිය...
බහු ERP තාක්ෂණයන්
ERP පරිසරය තනි තාක්ෂණයක් ලෙස සැලකීම a
විශාල වැරැද්දක්. බොහෝ ERP තාක්ෂණයන් ඇත, ඒ සෑම එකක්ම තමන්ගේම වේ
ශක්තීන්. වෙළඳපොලේ ඇති හොඳම අලෙවිකරුවන් වන්නේ:
▪ SAP
▪ Oracle Financials
▪ පීපල්සොෆ්ට්
JD එඩ්වර්ඩ්ස්
▪ බාන්ස්
SAP
SAP යනු විශාලතම සහ වඩාත්ම විස්තීර්ණ ERP මෘදුකාංගයයි. අයදුම්පත්
SAP හි බොහෝ ප්‍රදේශ වල බොහෝ ආකාරයේ යෙදුම් ඇතුළත් වේ. SAP සතුව ඇත
වීමේ කීර්තිය:
▪ ඉතා විශාලයි
▪ ක්රියාත්මක කිරීමට ඉතා අපහසු සහ මිල අධික
▪ බොහෝ පුද්ගලයින් සහ උපදේශකයින් වීමට අවශ්‍යයි
ක්රියාත්මක කර ඇත
▪ ක්රියාත්මක කිරීම සඳහා විශේෂිත පුද්ගලයින් අවශ්ය වේ
▪ ක්රියාත්මක කිරීමට බොහෝ කාලයක් අවශ්ය වේ
එසේම SAP ගබඩා කිරීම සඳහා කීර්තියක් ඇත dati molto
ප්‍රවේශමෙන්, කෙනෙකුට ඒවාට ප්‍රවේශ වීමට අපහසු වේ
SAP ප්රදේශයෙන් පිටත පුද්ගලයා. SAP හි ශක්තිය විය යුතුය
විශාල ප්‍රමාණයක් අල්ලා ගැනීමට සහ ගබඩා කිරීමට හැකියාව ඇත dati.
SAP මෑතකදී තම අභිප්‍රාය දීර්ඝ කිරීමට නිවේදනය කළේය
එහි යෙදුම් දත්ත ගබඩාවයි. බොහෝ වාසි සහ අවාසි ඇත
සැපයුම්කරුවෙකු ලෙස SAP භාවිතා කිරීමේදී දත්ත ගබඩාවයි.
වාසියක් වන්නේ SAP දැනටමත් ස්ථාපනය කර ඇති අතර බොහෝ ඒවා වේ
උපදේශකයන් දැනටමත් SAP දන්නවා.
SAP සැපයුම්කරුවෙකු ලෙස තිබීමේ අවාසි දත්ත ගබඩාවයි නිදාගන්න
බොහෝ: SAP හට ලෝකයේ අත්දැකීම් නොමැත දත්ත ගබඩාවයි
SAP සැපයුම්කරු නම් දත්ත ගබඩාවයි, එය "පිටතට ගැනීම" අවශ්ය වේ
i dati SAP සිට දත්ත ගබඩාවයි. දිනය SAP හි වාර්තාවකි
සංවෘත පද්ධතිය, SAP වලින් i ලබා ගැනීම පහසු නොවනු ඇත
එය (???). SAP බලගන්වන බොහෝ උරුම පරිසරයන් ඇත,
IMS, VSAM, ADABAS, ORACLE, DB2, සහ යනාදිය.
SAP අවධාරනය කරන්නේ "මෙහි සොයා නොගත්" ප්‍රවේශයකි. SAP ට අවශ්‍ය නැත
භාවිතා කිරීමට හෝ නිර්මාණය කිරීමට වෙනත් වෙළෙන්දන් සමඟ සහයෝගයෙන් කටයුතු කරන්න දත්ත ගබඩාවයි.
SAP තමන්ගේම මෘදුකාංග සියල්ලම උත්පාදනය කිරීමට අවධාරනය කරයි.
SAP විශාල හා බලවත් සමාගමක් වුවද, ඇත්ත වශයෙන්ම
ELT, OLAP, පරිපාලනයේ තාක්ෂණය නැවත ලිවීමට උත්සාහ කරන්න
පද්ධතිය සහ කේත පදනම පවා dbms ඒක පිස්සුවක් විතරයි.
සැපයුම්කරුවන් සමඟ සමුපකාර ආකල්පයක් අනුගමනය කිරීම වෙනුවට
di දත්ත ගබඩාවයි දිගුකාලීනව, SAP විසින් අනුගමනය කරන ලද ප්රවේශය
ඔවුන් "හොඳම දන්නවා". මෙම ආකල්පය සාර්ථකත්වයට බාධා කරයි
SAP ප්‍රදේශයේ තිබිය හැක දත්ත ගබඩාවයි.
SAP බාහිර වෙළෙන්දන්ට ප්‍රවේශ වීමට ඉඩ දීම ප්‍රතික්ෂේප කිරීම
ඉක්මනින් හා කරුණාවෙන් ඔවුන්ට dati. භාවිතා කිරීමේ සාරය
un දත්ත ගබඩාවයි වෙත ප්‍රවේශ වීම පහසුය dati. SAP හි සම්පූර්ණ කතාවයි
ප්‍රවේශ වීමට අපහසු වීම මත පදනම්ව dati.
SAP හි විශාල පරිමාවන් සමඟ කටයුතු කිරීමේ අත්දැකීම් නොමැතිකම dati;
ක්ෂේත්රයේ දත්ත ගබඩාවයි පරිමාවන් ඇත dati ඉඳලා කවදාවත් දැකලා නැහැ
SAP සහ මෙම විශාල ප්‍රමාණ කළමනාකරණය කිරීමට dati ඔබට එකක් තිබිය යුතුය
සුදුසු තාක්ෂණය. SAP පැහැදිලිවම මේ ගැන දන්නේ නැහැ
දත්ත ක්ෂේත්‍රයට ඇතුළු වීමට පවතින තාක්ෂණික බාධකය
ගබඩාව.
SAP හි ආයතනික සංස්කෘතිය: SAP ව්‍යාපාරයක් නිර්මාණය කළේය
i ලබා ගැනීමේදී dati පද්ධතියෙන්. නමුත් මෙය කිරීමට ඔබට තිබිය යුතුය
වෙනස් මානසිකත්වයක්. සම්ප්‍රදායිකව, මෘදුකාංග සමාගම් විය
පරිසරයක් තුළට දත්ත ලබා ගැනීමේ දක්ෂතාව හොඳ නැත
වෙනත් මාර්ගයකට යාමට දත්ත ලබා ගැනීම. SAP නම් මේ වගේ දෙයක් කරන්න පුළුවන්
ස්විචය එසේ කරන පළමු සමාගම වනු ඇත.
කෙටියෙන් කිවහොත්, සමාගමක් තෝරා ගත යුතුද යන්න ප්රශ්නයක්
සැපයුම්කරුවෙකු ලෙස SAP දත්ත ගබඩාවයි. ඉතා බරපතල අවදානම් ඇත
එක් පැත්තකින් සහ අනෙක් පැත්තෙන් ඉතා සුළු විපාක. නමුත් තවත් එකක් තිබේ
දත්ත සැපයුම්කරුවෙකු ලෙස SAP තෝරා ගැනීම අධෛර්යමත් කිරීමට හේතුව
ගබඩාව. මන්ද සෑම සමාගමකටම එකම දිනයක් තිබිය යුතුය
අනෙකුත් සියලුම සමාගම්වල ගබඩාව? එම දත්ත ගබඩාවයි එය හදවත ය
තරඟකාරී වාසිය ගැන. හැම කම්පැනි එකකම ගත්තොත්
දත්ත ගබඩාවයි එය අපහසු වනු ඇත, නමුත් නොහැකි නොවේ
තරඟකාරී වාසියක් අත්කර ගන්න. SAP සිතන්නේ අ
දත්ත ගබඩාවයි බිස්කට් ලෙස දැකිය හැකි අතර එය a
ඔවුන්ගේ තවත් ලකුණක් “දත්ත ලබා ගන්න
තුල".
වෙනත් කිසිම ERP වෙළෙන්දෙක් SAP තරම් ප්‍රමුඛ නොවේ.
SAP මාර්ගයට යන සමාගම් ඇති බවට සැකයක් නැත
ඔවුන්ගේ සඳහා දත්ත ගබඩාවයි නමුත් අනුමාන වශයෙන් මෙම දිනයන්
SAP ගබඩා විශාල, මිල අධික වන අතර බොහෝ දේ අවශ්‍ය වේ
ඔවුන්ගේ නිර්මාණය සඳහා කාලය.
මෙම පරිසරයට බැංකු ටෙලර් සැකසුම් වැනි ක්‍රියාකාරකම් ඇතුළත් වේ,
ගුවන් සේවා වෙන්කිරීම් ක්‍රියාවලි, පැමිණිලි ක්‍රියාවලි
රක්ෂණ, සහ එසේ ය. ගනුදෙනු පද්ධතිය වඩාත් කාර්යක්ෂම විය,
වඩාත් පැහැදිලි වූයේ මෙහෙයුම් සහ ක්‍රියාවලිය අතර වෙන්වීමේ අවශ්‍යතාවයයි
DSS (තීරණ ආධාරක පද්ධතිය). කෙසේ වෙතත්, සම්පත් පද්ධති සමඟ
මනුෂ්‍ය සහ පුද්ගලික, කිසිවිටෙකත් විශාල පරිමාවකට මුහුණ දෙන්නේ නැත
ගනුදෙනු. සහ, ඇත්ත වශයෙන්ම, පුද්ගලයෙකු කුලියට ගත් විට
නැතහොත් සමාගම හැර යන්න මෙය ගනුදෙනුවක වාර්තාවකි.
නමුත් අනෙකුත් පද්ධති වලට සාපේක්ෂව HR පද්ධති සහ
පුද්ගලයන්ට බොහෝ ගනුදෙනු නොමැත. එබැවින්, තුළ
මානව සම්පත් සහ පිරිස් පද්ධති පවතින බව සම්පූර්ණයෙන්ම පැහැදිලි නැත
DataWarehouse එකක් අවශ්‍යයි. බොහෝ ආකාරවලින් මෙම පද්ධති
DSS පද්ධති ඒකාබද්ධ කිරීම නියෝජනය කරයි.
නමුත් ඔබට අවශ්‍ය නම් සලකා බැලිය යුතු තවත් කරුණක් තිබේ
දත්ත ගබඩාව සමඟ සහ PeopleSoft සමඟ කරන්න. බොහෝ කවයන් තුළ, අයි dati
මානව සම්පත් සහ පුද්ගලික සම්පත් ව්‍යාපාරයට ද්විතියික වේ
සමාගමේ ප්රධානියා. බොහෝ සමාගම් ඉටු කරයි
නිෂ්පාදනය, විකිණීම, සේවා සැපයීම සහ යනාදිය. එම
මානව සම්පත් සහ පිරිස් පද්ධති සාමාන්‍යයෙන් ද්විතියික වේ (හෝ
සහාය) සමාගමේ ප්‍රධාන ව්‍යාපාර මාර්ගයට. එබැවින්, එය වේ
සමානුපාතික සහ අපහසු a දත්ත ගබඩාවයි සඳහා වෙනම
මානව සහ පුද්ගලික සම්පත් සඳහා සහාය.
පීපල්සොෆ්ට් මේ සම්බන්ධයෙන් SAP ට වඩා බෙහෙවින් වෙනස් ය. SAP සමඟ, එයයි
ඇති බව අනිවාර්යය දත්ත ගබඩාවයි. පීපල්සොෆ්ට් සමඟ, එය එසේ නොවේ
එවිට ඉතා පැහැදිලිය. PeopleSoft සමඟ දත්ත ගබඩාවක් විකල්ප වේ.
සඳහා කිව හැකි හොඳම දේ dati PeopleSoft යනු එම දත්තය
ගබඩාව ගබඩා කිරීමට භාවිතා කළ හැක i dati සම්බන්ධයෙන්
පැරණි මානව සහ පුද්ගලික සම්පත්. සඳහා දෙවන හේතුව
සමාගමක් භාවිතා කිරීමට කැමති දත්ත ගබඩාවයි a
PeopleSoft පරිසරයේ අවාසිය නම් ප්‍රවේශයට ඉඩ දීම සහ
විශ්ලේෂණ මෙවලම් සඳහා නොමිලේ ප්‍රවේශය, AI dati PeopleSoft විසිනි. එහෙත්
මෙම හේතූන් වලට අමතරව, එය නොකිරීමට වඩාත් සුදුසු අවස්ථා තිබිය හැකිය
සඳහා දත්ත ගබඩාවක් ඇත dati පීපල් සොෆ්ට්.
සාරාංශයකින්
දත්ත ගොඩනැගීම සම්බන්ධයෙන් බොහෝ අදහස් තිබේ
ERP මෘදුකාංගයක් තුළ ගබඩාව.
මේවායින් සමහරක් නම්:
▪ එකක් තිබීම අර්ථවත් කරයි දත්ත ගබඩාවයි ඕනෑම එකක් වගේ පෙනෙන
වෙනත් කර්මාන්තයේ?
▪ ERP කොතරම් නම්‍යශීලීද දත්ත ගබඩාවයි මෘදුකාංග?
▪ ERP එකක් දත්ත ගබඩාවයි මෘදුකාංගයට පරිමාවක් හැසිරවිය හැක
dati a හි පිහිටා ඇතදත්ත ගබඩාවයි පිටියේ"?
▪ ඊආර්පී වෙළෙන්දා විසින් සිදු කරනු ලබන ලුහුබැඳීම යනු කුමක්ද?
පහසු සහ මිල අඩු, කාලය ගතවන, AI වලට මුහුණ දෙයි dati? (කුමක් ද
යනු ERP වෙළෙන්දන්ගේ අඩු මිලට බෙදා හැරීමේ වාර්තාවයි
කාලය, දත්ත වෙත ප්‍රවේශ වීමට පහසුද?)
▪ DSS ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය පිළිබඳ අවබෝධය කුමක්ද සහ
ERP වෙළෙන්දා විසින් "ආයතනික තොරතුරු කර්මාන්ත ශාලාව"?
▪ ERP වෙළෙන්දන් ලබා ගන්නේ කෙසේද යන්න තේරුම් ගනී dati ඇතුළත
පරිසරය, නමුත් ඒවා අපනයනය කරන්නේ කෙසේදැයි තේරුම් ගත හැකිද?
▪ දත්ත මෙවලම් සඳහා ERP වෙළෙන්දා කෙතරම් විවෘතද
ගබඩා?
තීරණය කිරීමේදී මෙම සියලු කරුණු සලකා බැලිය යුතුය
කොහෙද දාන්න ඕනේ දත්ත ගබඩාවයි i සත්කාරකත්වය සපයනු ඇත dati ERP සහ වෙනත් අය
dati. පොදුවේ, බලගතු හේතුවක් නොමැති නම්
වෙනත් ආකාරයකින් කිරීමට, එය ගොඩනැගීමට නිර්දේශ කරනු ලැබේ දත්ත ගබඩාවයි පිටතට
ERP වෙළෙන්දා පරිසරයෙන්.
කැපිටෝලෝ 1
BI සංවිධානයේ දළ විශ්ලේෂණය
ප්රධාන කරුණු:
තොරතුරු ගබඩාවන් ප්රතිවිරුද්ධ ආකාරයෙන් ක්රියා කරයි
ව්යාපාර බුද්ධි (BI) ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පයට:
ආයතනික සංස්කෘතිය සහ තොරතුරු තාක්ෂණ සාර්ථකත්වය සීමා කළ හැකිය
BI සංවිධාන ගොඩනැගීම.
BI ආයතන සඳහා තාක්‍ෂණය තවදුරටත් සීමාකාරී සාධකය නොවේ. එම
ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පීන්ට සහ ව්‍යාපෘති සැලසුම් කරන්නන්ගේ ගැටලුව වන්නේ එය නොවේ
තාක්ෂණය පවතී, නමුත් ඔවුන් ඵලදායී ලෙස ක්රියාත්මක කළ හැකි නම්
පවතින තාක්ෂණය.
බොහෝ සමාගම් සඳහා a දත්ත ගබඩාවයි එය තැන්පතුවකට වඩා ටිකක් වැඩි ය
i බෙදාහරින passive dati එය අවශ්ය පරිශීලකයින්ට. එම dati
ඒවා ප්‍රභව පද්ධති වලින් උපුටා ගන්නා අතර ඉලක්ක ව්‍යුහයන් තුලට ජනාකීර්ණ වේ
di දත්ත ගබඩාවයි. මම dati ඒවා සම්පූර්ණයෙන් පිරිසිදු කළ හැකිය
වාසනාව. කෙසේ වෙතත් අමතර අගයක් එකතු නොවේ
විසින් එකතු කරන ලදී dati මෙම ක්රියාවලිය අතරතුර.
අත්‍යවශ්‍යයෙන්ම, උදාසීන Dw, හොඳම දේ ලබා දෙයි
මම පමණයි dati පරිශීලක සංගම් සඳහා පිරිසිදු සහ ක්රියාත්මක වේ. එතන
තොරතුරු නිර්මාණය කිරීම සහ විශ්ලේෂණාත්මක අවබෝධය රඳා පවතී
සම්පූර්ණයෙන්ම පරිශීලකයන් විසින්. DW යන්න විනිශ්චය කිරීම (දත්ත ගබඩාව) වේ
සාර්ථකත්වය ආත්මීයයි. අපි සාර්ථකත්වය විනිශ්චය කරන්නේ නම්
කාර්යක්ෂමව එකතු කිරීමට, ඒකාබද්ධ කිරීමට සහ පිරිසිදු කිරීමට ඇති හැකියාව i dati
පුරෝකථනය කළ හැකි පදනමක් මත සංගත, එසේ නම්, DW සාර්ථකයි.
අනෙක් අතට, අපි එකතුව, ඒකාබද්ධ කිරීම සහ ලෝ දෙස බැලුවහොත්
සමස්තයක් ලෙස සංවිධානයේ තොරතුරු සූරාකෑම, එවිට
DW අසාර්ථකයි. ඩීඩබ්ලිව් එකක් කුඩා හෝ වටිනාකමක් සපයයි
විස්තර. එහි ප්‍රතිඵලයක් වශයෙන්, පරිශීලකයින්ට එසේ කිරීමට බල කෙරෙයි,
මෙලෙස තොරතුරු සිලෝස් නිර්මාණය කරයි. මෙම පරිච්ඡේදය ඉදිරිපත් කරයි
BI(Business) හි ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය නැවත ලබා ගැනීම සඳහා පුළුල් දැක්මක්
බුද්ධි අංශය) සමාගම්. BI සහ පිළිබඳ විස්තරයකින් පටන් ගනිමු
ඉන්පසුව අපි නිර්මාණය සහ ඒ පිළිබඳ සාකච්ඡා වෙත යමු
තොරතුරු සංවර්ධනය, සරලව සැපයීමට වඩා i dati
පරිශීලකයන් වෙත. එවිට සාකච්ඡා අවධානය යොමු වන්නේ ගණනය කිරීම කෙරෙහි ය
ඔබගේ BI උත්සාහයේ වටිනාකම. IBM ආකාරය නිර්වචනය කිරීමෙන් අපි අවසන් කරමු
ඔබේ සංවිධානයේ BI වාස්තු විද්‍යාත්මක අවශ්‍යතා සිහිපත් කරයි.
ගෘහ නිර්මාණ විස්තරය
BI සංවිධානය
ප්‍රබල ගනුදෙනු-නැඹුරු තොරතුරු පද්ධති දැන් තිබේ
සෑම විශාල ව්‍යාපාරයකම න්‍යාය පත්‍රයේ, ඔවුන් මට්ටම් කරන විට
ලෝකයේ සංගත සඳහා ඵලදායී ක්රීඩා පිටියක්.
කෙසේ වෙතත්, ඉතිරි තරඟකාරීත්වය සඳහා දැන් පද්ධති විශ්ලේෂණාත්මකව අවශ්‍ය වේ
ed නැවත සොයා ගැනීමෙන් සමාගමේ හැකියාව විප්ලවීය වෙනසක් කළ හැකිය
ඔවුන් සතුව දැනටමත් ඇති තොරතුරු භාවිතා කිරීම. මෙම පද්ධති
විශ්ලේෂණාත්මක ව්‍යුත්පන්න වන්නේ ධනයෙන් අවබෝධයෙන් ය dati
ඇත. BI හට සියලු තොරතුරු හරහා කාර්ය සාධනය වැඩි දියුණු කළ හැක
ව්යවසායයේ. ව්‍යාපාරවලට පාරිභෝගිකයා-පාරිභෝගික සබඳතා වැඩිදියුණු කළ හැකිය
සැපයුම්කරුවන්, නිෂ්පාදන සහ සේවාවන්හි ලාභය වැඩි දියුණු කිරීම, උත්පාදනය කිරීම
නව සහ හොඳම දීමනා, අවදානම පරීක්ෂා කිරීම සහ තවත් බොහෝ දේ අතර
ඉපැයීම් වියදම් නාටකාකාර ලෙස කපා හැරේ. BI සමඟ ඔබේ
සමාගම අවසානයේ පාරිභෝගික තොරතුරු භාවිතා කිරීමට පටන් ගනී
ඉලක්ක ඇති යෙදුම් වලට ස්තූතිවන්ත වන තරඟකාරී වත්කමක් ලෙස
වෙලඳපොල.
නිවැරදි ව්‍යාපාරික මාධ්‍යයක් තිබීම යන්නෙන් අදහස් වන්නේ ඒවාට නිශ්චිත පිළිතුරු තිබීමයි
වැනි ප්රධාන ප්රශ්න:
▪ අපගේ කුමන පාරිභෝගිකයන් ඔවුන් අපට වැඩිපුර උපයා ගැනීමට සලස්වයි
ඔවුන් අහිමි වෙනවාද?
▪ අපගේ හොඳම ජීවත් වන ස්ථානය පාරිභෝගිකයන් සම්බන්ධයෙන් වෙළඳ සැලක්/
ගබඩා ඔවුන් නිතර?
▪ අපගේ නිෂ්පාදන සහ සේවා වලින් වැඩිපුර විකිණිය හැක්කේ කුමක්ද?
ඵලදායී ලෙස සහ කාටද?
▪ වඩාත්ම ඵලදායී ලෙස අලෙවි කළ හැකි නිෂ්පාදන මොනවාද සහ කාටද?
▪ කුමන විකුණුම් ව්‍යාපාරය වඩා සාර්ථකද සහ ඇයි?
▪ කුමන නිෂ්පාදන සඳහා වඩාත්ම ඵලදායී වන්නේ කුමන විකුණුම් නාලිකාද?
▪ අපගේ හොඳම දේ සමඟ සබඳතා වැඩිදියුණු කළ හැකි ආකාරය පාරිභෝගිකයන්?
බොහෝ සමාගම් සතුව ඇත dati පිළිතුරු දීමට රළු ය
මෙම ප්රශ්න.
මෙහෙයුම් පද්ධති විශාල නිෂ්පාදන ප්‍රමාණයක් ජනනය කරයි
පාරිභෝගික සහ dati වෙළඳපොලේ විකුණුම් ස්ථාන වලින්, වෙන් කිරීම් වලින්,
පාරිභෝගික සේවා සහ තාක්ෂණික සහාය පද්ධති වලින්. අභියෝගය වන්නේ
මෙම තොරතුරු උපුටා ගැනීම සහ භාවිතා කිරීම.
බොහෝ සමාගම් ලාභ ලබන්නේ ඔවුන්ගේ කුඩා කොටස් වලින් පමණි dati
උපායමාර්ගික විශ්ලේෂණයන් සඳහා.
I dati ඉතිරි, බොහෝ විට i සමඟ ඒකාබද්ධ වේ dati i වැනි බාහිර මූලාශ්‍ර ව්‍යුත්පන්න කිරීම
"රජයේ වාර්තා" , සහ අනෙකුත් මිලදී ගත් තොරතුරු, එකකි
රන් ආකරය ගවේෂණය කිරීමට බලා සිටී, ei dati අනිවාර්යයෙන්ම
ඔබේ තොරතුරු සන්දර්භය තුළ පමණක් පිරිපහදු කළ යුතුය
ආයතනය.
මෙම දැනුම විවිධ ආකාරවලින්, වෙනස්කම් වලට යෙදිය හැකිය
සමස්ත ආයතනික උපාය මාර්ගයක් සැලසුම් කිරීමේ සිට
ඇමතුම් මධ්‍යස්ථාන හරහා සැපයුම්කරුවන් සමඟ පුද්ගලික සන්නිවේදනය,
ඉන්වොයිසි කිරීම, අන්තර්ජාල සහ වෙනත් කරුණු. අද ව්‍යාපාරික පරිසරය නියම කරයි
DW සහ අදාළ BI විසඳුම් තවදුරටත් පරිණාමය වන බව
සාම්ප්රදායික ව්යුහයන් ක්රියාත්මක කිරීම dati i වැනි dati දක්වා සාමාන්යකරණය කර ඇත
පරමාණුක මට්ටමේ සහ "තරු/කියුබ් ගොවිපල".
තරඟකාරීව සිටීමට අවශ්‍ය වන්නේ ඒකාබද්ධ කිරීමකි
සාම්ප්‍රදායික සහ උසස් තාක්ෂණයන් සඳහා සහය දැක්වීමේ උත්සාහයක් ලෙස a
විශාල විශ්ලේෂණාත්මක භූ දර්ශනය.
අවසාන වශයෙන්, පොදු පරිසරය දැනුම වැඩිදියුණු කළ යුතුය
සමස්තයක් ලෙස ව්යවසායයේ, ගනු ලබන ක්රියාමාර්ග සහතික කිරීම
සිදු කරන ලද විශ්ලේෂණවල ප්‍රතිඵලයක් ලෙස ඔවුන් සියල්ලන්ටම ප්‍රයෝජනවත් වේ
ප්රතිලාභය.
උදාහරණයක් ලෙස, ඔබ ඔබේම ශ්‍රේණිගත කිරීමක් යැයි සිතමු පාරිභෝගිකයන් කාණ්ඩවල
ඉහළ හෝ අඩු අවදානම.
මෙම තොරතුරු කැණීම් ආකෘතියක් මගින් ජනනය කරන්නේද යන්න හෝ
වෙනත් ආකාරයකින්, එය Dw තුළට දමා ප්‍රවේශ විය යුතුය
ඕනෑම කෙනෙකුට, i වැනි ඕනෑම ප්‍රවේශ මාර්ගයකින්
ස්ථිතික වාර්තා, පැතුරුම්පත්, වගු, හෝ විශ්ලේෂණ සැකසුම්
රේඛාව (OLAP).
කෙසේ වෙතත්, දැනට, මේ ආකාරයේ තොරතුරු ගොඩක්
ඔවුන් සිලෝස් තුළ පවතී dati ඔවුන් උත්පාදනය කරන පුද්ගලයින් හෝ දෙපාර්තමේන්තු වල
විශ්ලේෂණය. සමස්තයක් ලෙස සංවිධානයට සුළු හෝ දෘශ්‍යතාවක් නොමැත
අවබෝධය සඳහා. මෙම වර්ගයේ අන්තර්ගතය මිශ්ර කිරීමෙන් පමණි
ඔබේ ව්‍යවසායයේ තොරතුරු dw ඔබට සිලෝස් ඉවත් කළ හැකිය
තොරතුරු සහ ඔබේ Dw පරිසරය ඉහළ නැංවීම.
සංවිධානයක් දියුණු කිරීමට ප්‍රධාන බාධක දෙකක් තිබේ
BI හි.
පළමුව, අපට ඇත්තේ සංවිධානයේ ගැටලුවයි
අදාළ විනය පිළිබඳ.
ප්‍රතිපත්ති වෙනස් කිරීම් වලට උදව් කරන්න බැරි උනත්
සංවිධානයේ, සංරචක තේරුම් ගැනීමට අපට උපකාර කළ හැක
BI සංවිධානයක්, එහි ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය සහ කෙසේද
IBM තාක්ෂණය එහි සංවර්ධනයට පහසුකම් සපයයි.
ජයගත යුතු දෙවන බාධකය වන්නේ තාක්ෂණය නොමැතිකමයි
සමස්ත අවකාශය කැඳවන ක්රමයක් පිළිබඳ ඒකාබද්ධ හා දැනුම
BI හි කුඩා සංරචකයකට පමණක් ප්‍රතිවිරුද්ධව.
IBM තාක්ෂණයේ වෙනස්කම් වලට ප්රතිචාර දක්වයි
ඒකාබද්ධ. නිර්මාණයක් ලබාදීම ඔබේ වගකීමක්
ස්වයං දැනුවත්. මෙම ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය සංවර්ධනය කළ යුතුය
බාධාවකින් තොරව, හෝ අවම වශයෙන්, සමඟ ඒකාබද්ධ කිරීම සඳහා තෝරාගත් තාක්ෂණය
විවෘත ප්රමිතීන්ට අනුකූල වන තාක්ෂණය. එසේම, ඔබගේ
Bi's ව්‍යවසාය බව සමාගම් කළමනාකාරිත්වය සහතික කළ යුතුය
වැඩසටහනට අනුව සිදු කරන ලද අතර එයට ඉඩ නොදේ
ස්වයං-සේවය කිරීමෙන් ලබාගත් තොරතුරු සිලෝස් සංවර්ධනය කිරීම
න්‍යාය පත්‍ර, හෝ ඉලක්ක.
BI පරිසරය සංවේදී නොවන බව මින් අදහස් නොවේ
විවිධ පරිශීලකයින්ගේ විවිධ අවශ්යතා සහ අවශ්යතා වලට ප්රතිචාර දැක්වීම; ඒ වෙනුවට, එයින් අදහස් වන්නේ
එම පුද්ගල අවශ්‍යතා සහ අවශ්‍යතා ක්‍රියාත්මක කිරීම බව
සමස්ත BI සංවිධානයේ යහපත සඳහා සිදු කරන ලදී.
සංවිධානයේ BI ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය පිළිබඳ විස්තරයක් හැක
රූප සටහන 9 හි 1.1 පිටුවේ දක්නට ලැබේ
තාක්ෂණයන් සහ ශිල්පීය ක්‍රමවල පොහොසත් මිශ්‍රණයක්.
සාම්ප්‍රදායික දෘෂ්ටි කෝණයෙන්, ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පයට පහත සඳහන් අංග ඇතුළත් වේ
ගබඩාවේ
පරමාණුක ස්ථරය (පරමාණුක ස්ථරය).
මෙය පදනම, සමස්ත Dw හි හදවත සහ එබැවින්
උපාය මාර්ගික වාර්තාකරණය.
I dati මෙහි ගබඩා කර ඇති ඓතිහාසික අඛණ්ඩතාව රඳවා ගනු ඇති බව වාර්තා වේ
dati සහ ව්‍යුත්පන්න මෙට්‍රික්, මෙන්ම පිරිසිදු වීම ඇතුළත්,
කැණීම් සැකිලි භාවිතයෙන් ඒකාබද්ධ කර ගබඩා කර ඇත.
මේවායේ පසුකාලීන භාවිතය dati සහ අදාළ තොරතුරු වේ
මෙම ව්යුහයෙන් ව්යුත්පන්න කර ඇත. මෙය සඳහා විශිෂ්ට මූලාශ්රයකි
නිස්සාරණය dati සහ ව්‍යුහගත SQL විමසුම් සහිත වාර්තා සඳහා
හි මෙහෙයුම් ගබඩාව dati හෝ වාර්තා පදනම
dati(මෙහෙයුම් දත්ත ගබඩාව (ODS) හෝ වාර්තා කිරීම
දත්ත සමුදාය.)
මෙය ව්යුහයකි dati සඳහා විශේෂයෙන් නිර්මාණය කර ඇත
තාක්ෂණික වාර්තාකරණය.
I dati මෙම ව්යුහයන්ට ඉහලින් ගබඩා කර වාර්තා කළ හැක
වේදිකා කලාපය (වේදිකාගත කිරීම) හරහා ගබඩාවට ප්‍රචාරණය කරන්න
ප්රදේශය), එය උපාය මාර්ගික සංඥා සඳහා භාවිතා කළ හැකිය.
වේදිකා ප්රදේශය.
බොහෝ දෙනෙකුට පළමු නැවතුම dati පරිසරය සඳහා අදහස් කෙරේ
ගබඩාව යනු සංවිධාන කලාපයයි.
මෙන්න, මම dati ඒකාබද්ධ කර, පිරිසිදු කර, බවට පරිවර්තනය වේ dati ප්රයෝජනවත් බව
ඔවුන් ගබඩා ව්‍යුහය ජනනය කරනු ඇත
දින මාර්ස්.
ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පයේ මෙම කොටස ව්යුහය නියෝජනය කරයි dati භාවිතා කරන ලදි
විශේෂයෙන් OLAP සඳහා. දත්ත සලකුණු තිබීම, i dati නිදාගන්න
ඒවා උඩින් ඇති තරු ක්‍රමවල ගබඩා කර ඇත dati
සම්බන්ධතා පරිසරයක් තුළ බහුමාන, හෝ කැබිනට් ගොනු කිරීමේදී
di dati වැනි විශේෂිත OLAP තාක්ෂණය විසින් භාවිතා කරන හිමිකාර
DB2 OLAP සේවාදායකය, එය අදාළ නොවේ.
එකම බාධාව වන්නේ ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය භාවිතයට පහසුකම් සැලසීමයි dati
බහුමාන.
ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පයට තීරණාත්මක ද්වි තාක්ෂණයන් සහ ශිල්පීය ක්‍රම ද ඇතුළත් වේ
ඒවා ලෙස වෙන්කර හඳුනාගත හැකිය:
අවකාශීය විශ්ලේෂණය
අභ්‍යවකාශය යනු විශ්ලේෂකයෙකුට සහ
එය සම්පූර්ණ විසඳුම සඳහා ඉතා වැදගත් වේ. අවකාශය හැක
නිශ්චිත ස්ථානයක ජීවත් වන පුද්ගලයින්ගේ තොරතුරු නියෝජනය කරයි
ස්ථානය, මෙන්ම එම ස්ථානය ඇති ස්ථානය පිළිබඳ තොරතුරු
භෞතිකව ලෝකයේ සෙසු රටවලට සාපේක්ෂව.
මෙම විශ්ලේෂණය සිදු කිරීම සඳහා, ඔබ ඔබේ එක ගැටගැසීමෙන් ආරම්භ කළ යුතුය
අක්ෂාංශ සහ දේශාංශ සම්බන්ධීකරණ තොරතුරු. තේරුම කුමක්ද
"භූ කේතීකරණය" ලෙස සඳහන් වන අතර නිස්සාරණයේ කොටසක් විය යුතුය,
පරිවර්තනය, සහ මට්ටමට පැටවීමේ (ETL) ක්රියාවලිය
ඔබේ ගබඩාවේ පරමාණුක අංකය.
දත්ත කැණීම.
නිස්සාරණය dati අපගේ සමාගම්වලට වර්ධනය වීමට ඉඩ සලසයි
ඉලක්කම් di පාරිභෝගිකයන්, විකුණුම් ප්‍රවණතා පුරෝකථනය කිරීමට සහ සක්‍රීය කිරීමට
සමඟ සම්බන්ධතා කළමනාකරණය පාරිභෝගිකයන් (සී.ආර්.එම්), අනෙකුත් මුල පිරීම් අතර
BI
නිස්සාරණය dati එබැවින් එය ව්යුහයන් සමඟ ඒකාබද්ධ කළ යුතුය
dati Dwhouse හි සහ ගබඩා ක්‍රියාවලි මගින් සහාය දක්වයි
තාක්ෂණයේ ඵලදායී හා කාර්යක්ෂම භාවිතය යන දෙකම තහවුරු කර ගැනීම සහ
සම්බන්ධ තාක්ෂණික ක්රම.
BI ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පයේ දක්වා ඇති පරිදි, පරමාණුක මට්ටම
Dwhouse, datamarts වැනි විශිෂ්ට මූලාශ්‍රයකි dati
නිස්සාරණය සඳහා. එම ව්යුහයන් ද විය යුතුය
ලබා ගත හැකි බව සහතික කිරීම සඳහා නිස්සාරණ ප්රතිඵල ලබන්නන්
විශාලතම ප්රේක්ෂක (පුළුල්ම ප්රේක්ෂක).
නියෝජිතයන්.
වැනි ඕනෑම කරුණක් සඳහා පාරිභෝගිකයා පරීක්ෂා කිරීමට විවිධ "නියෝජිතයන්" ඇත, i
සමාගම් මෙහෙයුම් පද්ධති සහ dw තමන්. මෙම නියෝජිතයින්ට පුළුවන්
ඉගෙනීමට පුහුණු කරන ලද උසස් ස්නායුක ජාල විය යුතුය
අනාගත නිෂ්පාදන ඉල්ලුම මත පදනම් වූ එක් එක් ලක්ෂ්‍යයේ ප්‍රවණතා
විකුණුම් ප්‍රවර්ධන මත, ප්‍රතිචාර දැක්වීමට නීති මත පදනම් වූ එන්ජින්
un ඩැටෝ තත්වයන් මාලාවක් හෝ සරල නියෝජිතයන් පවා
ඔවුන් "ඉහළ විධායකයින්ට" ව්යතිරේක පෙන්වා දෙයි. මෙම ක්රියාවලීන් ඔව්
සාමාන්‍යයෙන් තථ්‍ය කාලීනව පවතින අතර, එබැවින් අනිවාර්ය වේ
ඔවුන්ගේ චලනය සමඟ සමීපව සම්බන්ධ විය යුතුය dati.
මෙම සියලු ව්යුහයන් dati, තාක්ෂණයන් සහ තාක්ෂණික ක්රම සහතික කිරීම
සංවිධානයක් බිහි කිරීමට ඔබ රාත්‍රිය ගත නොකරන බව
ඔබේ BI.
මෙම ක්‍රියාකාරකම කුඩා ඒවා සඳහා වර්ධක පියවර වලින් සංවර්ධනය කෙරේ
ලකුණු.
සෑම පියවරක්ම ස්වාධීන ව්යාපෘති ප්රයත්නයක් වන අතර, වාර්තා කරනු ලැබේ
ඔබගේ dw හෝ BI මුලපිරීමේ පුනරාවර්තනයක් ලෙස. පුනරාවර්තන
සඳහා නව තාක්ෂණයන් ක්රියාත්මක කිරීම ඇතුළත් විය හැකිය
නව ව්‍යුහයන් එකතු කරමින් නව ශිල්පීය ක්‍රම සමඟ ආරම්භ කරන්න dati ,
පැටවීම i dati පරිපූරක , හෝ විශ්ලේෂණ ව්යාප්තිය සමඟ
ඔබේ පරිසරය. මෙම ඡේදය වඩාත් සාකච්ඡා කෙරේ
3 වන පරිච්ඡේදයේ විස්තරාත්මකව.
Dw සහ Bi මෙවලම්වල සම්ප්‍රදායික ව්‍යුහයන්ට අමතරව තවත් ඒවා තිබේ
ඔබ ගෙවිය යුතු ඔබේ BI සංවිධානයේ කාර්යයන්
නිර්මාණය, වැනි:
පාරිභෝගික ස්පර්ශක ස්ථාන (පාරිභෝගික ස්පර්ශය
ලකුණු).
සියලුම නවීන සංවිධානයන් මෙන්ම, ගණනාවක් තිබේ
අත්දැකීමක් ලබා ගන්නේ කෙසේද යන්න පෙන්නුම් කරන පාරිභෝගික ස්පර්ශක ස්ථාන
ඔබගේ සඳහා ධනාත්මක පාරිභෝගිකයන්. i වැනි සාම්ප්‍රදායික නාලිකා තිබේ
වෙළඳුන්, ස්විච්බෝඩ් ක්රියාකරුවන්, සෘජු තැපෑල, බහුමාධ්ය සහ මුද්රණ
ප්‍රචාරණය, මෙන්ම විද්‍යුත් තැපෑල සහ වෙබ් වැනි වඩාත්ම වත්මන් නාලිකා, i dati
යම් සම්බන්ධතාවක් ඇති නිෂ්පාදන ලබා ගත යුතුය,
ප්‍රවාහනය, පිරිසිදු කිරීම, පරිවර්තනය කිරීම සහ ව්‍යුහයන් තුළ ජනාකීර්ණ කිරීම dati ඩෙල්
BI
පදනම් dati මෙහෙයුම් සහ පරිශීලක සංගම් (මෙහෙයුම්
දත්ත සමුදායන් සහ පරිශීලක ප්රජාවන්).
හි සම්බන්ධතා ස්ථාන අවසානයේ පාරිභෝගිකයන් අත්තිවාරම් හමු වේ dati
සමාගමේ යෙදුම සහ පරිශීලක ප්‍රජාවන්. එම dati පවතින
නිදාගන්න dati සාම්ප්‍රදායික වන අතර එය එකට ගෙන ඒම සමඟ ඒකාබද්ධ කළ යුතුය dati බව
අවශ්‍ය දේ ඉටු කිරීම සඳහා ඒවා ස්පර්ශක ස්ථාන වලින් ගලා යයි
විස්තර.
විශ්ලේෂකයින්. (විශ්ලේෂකයින්)
BI පරිසරයේ මූලික ප්‍රතිලාභියා විශ්ලේෂකයා වේ. ඒ ඔහුය
වත්මන් නිස්සාරණයෙන් ප්රතිලාභ dati මෙහෙයුම්, සමග ඒකාබද්ධ
විවිධ මූලාශ්ර dati , විශ්ලේෂණ වැනි විශේෂාංග සමඟින් වැඩි කර ඇත
භූගෝලීය (භූ කේතකරණය) සහ BI තාක්‍ෂණවලින් ඉදිරිපත් කර ඇත
පතල් කැණීම, OLAP, උසස් SQL වාර්තා කිරීම සහ විශ්ලේෂණය සඳහා ඉඩ දෙන්න
භූගෝලීය. පරිසරය සඳහා විශ්ලේෂක සඳහා මූලික අතුරු මුහුණත
වාර්තා කිරීම යනු BI ද්වාරයයි.
කෙසේ වෙතත්, ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පයෙන් ප්‍රයෝජන ලබන්නේ විශ්ලේෂකයා පමණක් නොවේ
BI
විධායකයින්, විශාල පරිශීලක සංගම්, සහ සාමාජිකයින්, සැපයුම්කරුවන් සහ අයි
පාරිභෝගිකයන් ව්යවසාය BI හි ප්රතිලාභ සොයා ගත යුතුය.
පසුපස පෝෂක ලූපය.
BI ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය ඉගෙනීමේ පරිසරයකි. මූලධර්මයක්
සංවර්ධනයේ ලක්ෂණය වන්නේ අඛණ්ඩ ව්‍යුහයන්ට ඉඩ සැලසීමයි dati
භාවිතා කරන ලද BI තාක්‍ෂණය සහ ක්‍රියා මගින් යාවත්කාලීන කළ යුතුය
පරිශීලක ආයතන. පිළිබඳ ඇගයීම උදාහරණයක් වේ
පාරිභෝගික (පාරිභෝගික ලකුණු කිරීම).
විකුණුම් දෙපාර්තමේන්තුව කැණීම් ආකෘතියක් සිදු කරන්නේ නම්
නව සේවාවක් භාවිතා කරන්නේ කෙසේද යන්න පාරිභෝගිකයාගේ ලකුණු වලින්, පසුව
විකුණුම් දෙපාර්තමේන්තුව එකම ප්‍රතිලාභී කණ්ඩායම නොවිය යුතුය
සේවයේ.
ඒ වෙනුවට, පතල් ආකෘතිය කොටසක් ලෙස සිදු කළ යුතුය
සමාගම තුළ දත්ත ප්රවාහයේ ස්වභාවය සහ පාරිභෝගිකයාගේ ලකුණු
හි තොරතුරු පරිසරයේ ඒකාබද්ධ කොටසක් බවට පත්විය යුතුය
ගබඩාව, සියලුම පරිශීලකයින්ට දෘශ්‍යමාන වේ. Bi-bI-centric IBM Suite
DB2 UDB, DB2 OLAP සේවාදායකය ඇතුළුව බොහෝ දේ ඇතුළත් වේ
රූපයේ අර්ථ දක්වා ඇති තාක්ෂණයේ වැදගත් අංගයන්ගෙන් කොටසක්
1.1.
මෙම පොතේ රූපයේ දැක්වෙන පරිදි අපි ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය භාවිතා කරමු
අපට අඛණ්ඩතාවයේ මට්ටමක් ලබා දී එක් එක් නිෂ්පාදනයේ ආකාරය නිරූපණය කරන්න
IBM හි BI හි සාමාන්‍ය රටාවට ගැලපේ.
තොරතුරු අන්තර්ගතය සැපයීම (සැපයීම
තොරතුරු අන්තර්ගතය)
ඔබේ BI පරිසරය සැලසුම් කිරීම, සංවර්ධනය කිරීම සහ ක්‍රියාත්මක කිරීම
වෙහෙසකර කාර්යයක්. නිර්මාණය දෙකම වැළඳගත යුතුය
වත්මන් සහ අනාගත ව්‍යාපාරික අවශ්‍යතා. වාස්තුවිද්යාත්මක නිර්මාණය
සොයාගත් සියලුම නිගමන ඇතුළත් කිරීමට සම්පූර්ණ විය යුතුය
සැලසුම් අවධියේදී. ක්රියාත්මක කිරීම පැවතිය යුතුය
තනි අරමුණක් සඳහා කැපවී ඇත: BI හි ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය සංවර්ධනය කිරීම
චිත්‍රයේ විධිමත් ලෙස ඉදිරිපත් කර ඇති පරිදි සහ අවශ්‍යතා මත පදනම්ව
ව්යාපාරික.
විනය සහතික කරනු ඇතැයි තර්ක කිරීම විශේෂයෙන් දුෂ්කර ය
සාපේක්ෂ සාර්ථකත්වය.
ඔබ සෑම කෙනෙකුටම BI පරිසරයක් ගොඩනඟන්නේ නැති නිසා මෙය සරලයි
හදිසියේම, නමුත් එය කාලයත් සමඟ කුඩා පියවර වලින් සිදු වේ.
කෙසේ වෙතත්, ඔබේ ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පයේ BI සංරචක හඳුනා ගැනීමයි
හේතු දෙකක් සඳහා වැදගත් වේ: ඔබ සියලු පසු තීරණ වලට මඟ පෙන්වනු ඇත
ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පීය ක්රම.
තාක්ෂණයේ විශේෂිත භාවිතයක් දැනුවත්ව සැලසුම් කිරීමට ඔබට හැකි වනු ඇත
ඔබට අවශ්‍ය පුනරාවර්තනයක් නොලැබුණත්
මාස කිහිපයක් සඳහා තාක්ෂණය.
ඔබේ ව්‍යාපාර අවශ්‍යතා ප්‍රමාණවත් ලෙස අවබෝධ කර ගැනීම වර්ගයට බලපානු ඇත
ඔබේ ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය සඳහා ඔබ ලබා ගන්නා නිෂ්පාදන.
ඔබේ ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පයේ සැලසුම් සහ සංවර්ධනය සහතික කරයි
ඔබේ ගබඩාව බව
අහඹු සිදුවීමක් නොව, "හොඳින් සිතා බලා",
ප්රවේශමෙන් ගොඩනගා ඇති දැන්වීම ඔපෙරා මොසෙයික් වැනි කලාව
මිශ්ර තාක්ෂණය.
සැලසුම් තොරතුරු අන්තර්ගතය
සියලුම ආරම්භක සැලසුම අවධානය යොමු කර හඳුනා ගත යුතුය
ඔබේ පරිසරයට අවශ්‍ය ප්‍රධාන BI සංරචක
වර්තමානයේ සහ අනාගතයේදී පොදුවේ.
ව්‍යාපාර අවශ්‍යතා දැන ගැනීම වැදගත් වේ.
සියලු විධිමත් සැලසුම් ආරම්භ කිරීමට පෙර පවා, ද
ව්යාපෘති සැලසුම්කරුට බොහෝ විට එකක් හෝ දෙකක් හඳුනාගත හැකිය
සංරචකය වහාම.
සඳහා අවශ්‍ය විය හැකි සංරචකවල ශේෂය
කෙසේ වෙතත් ඔබේ ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය පහසුවෙන් සොයාගත නොහැක.
සැලසුම් අවධියේදී, ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පයේ ප්රධාන කොටස
සෙවුමක් මත යෙදුම් සංවර්ධන සැසිය (JAD) බැඳේ
ව්යාපාර අවශ්යතා හඳුනා ගැනීමට.
සමහර විට මෙම අවශ්‍යතා මෙවලම්වලට බාහිරින් ලබාදිය හැක
විමසීම් සහ වාර්තා කිරීම.
උදාහරණයක් ලෙස, පරිශීලකයන් පවසන්නේ ඔවුන් ස්වයංක්රීය කිරීමට අවශ්ය නම්
දැනට වාර්තාවක් අතින් ඒකාබද්ධ කිරීම ජනනය කළ යුතුය
වත්මන් අනුපාත දෙකක් සහ ව්යුත්පන්න ගණනය කිරීම් එකතු කිරීම
සංයෝජනය dati.
මෙම අවශ්යතාව සරල වුවද, එය නිශ්චිත එකක් නිර්වචනය කරයි
ඔබ ඇතුළත් කළ යුතු විශේෂාංගයේ ක්‍රියාකාරිත්වය
සංවිධානය සඳහා වාර්තා කිරීමේ මෙවලම් මිලදී ගන්න.
නිර්මාණකරු විසින් අමතර අවශ්‍යතා ද අනුගමනය කළ යුතුය
සම්පූර්ණ පින්තූරයක් ලබා ගන්න. පරිශීලකයින්ට දායක වීමට අවශ්‍යයි
මෙම වාර්තාව?
වාර්තාවේ උප කුලක ජනනය කර විවිධ අයට විද්‍යුත් තැපෑලෙන් යවනු ලැබේ
පරිශීලකයන්? සමාගම් ද්වාරයෙහි මෙම වාර්තාව බැලීමට අවශ්‍යද?
මෙම අවශ්‍යතා සියල්ලම සරල අවශ්‍යතාවයේ කොටසකි
පරිශීලකයන් විසින් ඉල්ලා සිටින පරිදි අතින් වාර්තාවක් ආදේශ කරන්න. ප්රතිලාභය
මෙම ආකාරයේ අවශ්‍යතා සෑම කෙනෙකුටම, පරිශීලකයින් සහ සංවර්ධකයින් සතු වේ
වාර්තා සංකල්පය පිළිබඳ අවබෝධයක්.
කෙසේ වෙතත්, අප සැලසුම් කළ යුතු වෙනත් ව්‍යාපාර වර්ග තිබේ.
ව්‍යාපාර අවශ්‍යතා ස්වරූපයෙන් ප්‍රකාශ කරන විට
ව්‍යාපාර උපායමාර්ගික ප්‍රශ්න, පළපුරුදු සැලසුම්කරුවෙකුට එය පහසුය
මාන සහ මිනුම්/කරුණු අවශ්‍යතා හඳුනා ගන්න.
රූප සටහන 1.2 a හි විශාලත්වය සහ මාන සංරචක නිරූපණය කරයි
ව්යාපාරික ගැටලුව.
JAD භාවිතා කරන්නන් ඔවුන්ගේ අවශ්‍යතා ප්‍රකාශ කරන්නේ කෙසේදැයි නොදන්නේ නම්
ව්යාපාරික ගැටලුවක ස්වරූපයෙන්, නිර්මාණකරු බොහෝ විට ලබා දෙනු ඇත
දත්ත එකතු කිරීමේ සැසිය මඟ හැරීම-ආරම්භ කිරීම සඳහා උදාහරණ
අවශ්යතා.
ප්‍රවීණ නිර්මාණකරුට පරිශීලකයින්ට පමණක් නොව තේරුම් ගැනීමට උපකාර කළ හැකිය
උපායමාර්ගික වෙළඳාම, නමුත් එය සකස් කරන්නේ කෙසේද.
අවශ්‍යතා එකතු කිරීමේ ප්‍රවේශය 3 වන පරිච්ඡේදයේ සාකච්ඡා කෙරේ; සදහා
දැන් අපට අවශ්‍ය වන්නේ සෑම කෙනෙකුටම නිර්මාණය කිරීමේ අවශ්‍යතාවය පෙන්වා දීමට පමණි
BI අවශ්‍යතා වර්ග
උපායමාර්ගික ව්‍යාපාරික ගැටළුවක් යනු අවශ්‍යතාවයක් පමණක් නොවේ
ව්යාපාර, නමුත් නිර්මාණ ඉඟියක් ද වේ. ඔබට පිළිතුරු දිය යුතු නම්
බහුමාන ප්‍රශ්නයකට, එවිට ඔබට මතක තබා ගත යුතුය,
ඉදිරිපත් කරන්න i dati මාන, සහ ඔබට මතක තබා ගැනීමට අවශ්‍ය නම්
dati බහුමාන, ඔබ කුමන ආකාරයේ තාක්ෂණයක් හෝ තීරණය කළ යුතුය
ඔබ භාවිතා කිරීමට යන තාක්ෂණය.
ඔබ වෙන් කර ඇති කියුබ් තරු ක්‍රමය ක්‍රියාත්මක කරනවාද, නැතිනම් දෙකමද?
ඔබට පෙනෙන පරිදි, සරල ව්යාපාරික ගැටලුවක් පවා
නිර්මාණයට සැලකිය යුතු ලෙස බලපෑම් කළ හැකිය. කෙසේ වුවද
මෙම වර්ගයේ ව්‍යාපාරික අවශ්‍යතා සාමාන්‍ය වන අතර ඇත්ත වශයෙන්ම අවම වශයෙන්
පළපුරුදු ව්යාපෘති සැලසුම්කරුවන් සහ නිර්මාණකරුවන් විසිනි.
තාක්ෂණයන් සහ සහාය ගැන ප්රමාණවත් විවාදයක් පවතී
OLAP, සහ විවිධාකාර විසඳුම් තිබේ. මේ තාක්
i සමඟ සරල වාර්තාකරණයක් ගෙන ඒමේ අවශ්‍යතාව අපි සඳහන් කළෙමු
ව්‍යාපාර ප්‍රමාණය අවශ්‍යතා, සහ මෙම අවශ්‍යතා
තාක්ෂණික වාස්තු විද්‍යාත්මක තීරණ වලට බලපෑම් කරන්න.
නමුත් පහසුවෙන් තේරුම් ගත නොහැකි අවශ්යතා මොනවාද?
පරිශීලකයන් විසින් හෝ Dw කණ්ඩායම විසින්ද? ඔබට කවදා හෝ විශ්ලේෂණය අවශ්ය වනු ඇත
අවකාශීය (අවකාශීය විශ්ලේෂණය)?
හි පතල් ආකෘති dati ඒවා ඔබගේ අත්‍යවශ්‍ය අංගයක් වනු ඇත
අනාගතය? කව්ද දන්නේ?
එවැනි තාක්ෂණයන් එතරම් විශාල නොවන බව සැලකිල්ලට ගැනීම වැදගත්ය
හි සාමාන්‍ය පරිශීලක ප්‍රජාවන් සහ කණ්ඩායම් සාමාජිකයින් විසින් දන්නා
Dw, අර්ධ වශයෙන්, ඔවුන් සාමාන්යයෙන් නිසා මෙය සිදු විය හැකිය
සමහර අභ්‍යන්තර හෝ තෙවන පාර්ශ්ව තාක්ෂණික විශේෂඥයන් විසින් හසුරුවනු ලැබේ. එය
මෙම වර්ගයේ තාක්ෂණයන් ජනනය කරන ගැටළු වල මායිම් රේඛාව. ස්වයං
පරිශීලකයින්ට ව්‍යාපාර අවශ්‍යතා විස්තර කිරීමට හෝ ඒවා රාමු කිරීමට නොහැක
නිර්මාණකරුවන්ට මාර්ගෝපදේශ සැපයීම සඳහා, ඔවුන්ට හැකිය
අවධානයට ලක් නොවී හෝ, වඩාත් නරක ලෙස, සරලව නොසලකා හැරීම.
නිර්මාණකරු සහ සංවර්ධකයා අසමත් වූ විට එය වඩාත් ගැටලුකාරී වේ
මෙම උසස් එක් යෙදුම හඳුනා ගත හැක නමුත්
විවේචනාත්මක තාක්ෂණයන්.
අපි බොහෝ විට අසා ඇති පරිදි නිර්මාණකරුවන් පවසන්නේ, "හොඳයි, ඇයි
මේ වෙන දෙයක් ලැබෙනකම් අපි ඒක පැත්තකින් තියන්නේ නැද්ද?
“ඔවුන් ප්‍රමුඛතා ගැන අවංකවම උනන්දුවක් දක්වනවාද, නැතහොත් ඔවුන් හුදෙක් i මගහරිනවාද?
ඔවුන්ට තේරෙන්නේ නැති අවශ්‍යතා? එය බොහෝ විට අවසාන උපකල්පනය විය හැකිය.
ඔබේ විකුණුම් කණ්ඩායම අවශ්‍යතාවයක් සන්නිවේදනය කර ඇතැයි කියමු
ව්‍යාපාරයේ , රූපය 1.3 හි සඳහන් පරිදි, ඔබට පෙනෙන පරිදි,
අවශ්‍යතාවය ව්‍යාපාරික ගැටලුවක ස්වරූපයෙන් සකස් කර ඇත. එතන
මෙම ගැටලුව සහ සාමාන්‍ය මාන ගැටලුව අතර වෙනස වේ
දුර. මෙම අවස්ථාවේදී, විකුණුම් කණ්ඩායමට දැන ගැනීමට අවශ්‍ය වේ,
මාසික පදනමින්, නිෂ්පාදන, ගබඩා සහ
පාරිභෝගිකයන් ඔවුන් සිටින ගබඩාවේ සිට සැතපුම් 5 ක් ඇතුළත ජීවත් වන අය
ඔවුන් මිලදී ගන්නවා.
කනගාටුවට කරුණක් නම්, නිර්මාණකරුවන්ට හෝ ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පීන්ට සරලව කළ හැකිය
අවකාශීය සංරචකය නොසලකා හරින්න, “අපට සේවාදායකයා ඇත,
නිෂ්පාදනය සහ අයි dati තැන්පතුවේ. තෙක් අපි දුර බැහැර තබා ගන්නෙමු
තවත් පුනරාවර්තනයක්.
"වැරදි පිළිතුරක්. මෙවැනි ව්‍යාපාරික ගැටලුවක් ගැන සැලකිලිමත් වේ
සම්පූර්ණයෙන්ම BI. එය ගැඹුරු අවබෝධයක් නියෝජනය කරයි
අපගේ ව්‍යාපාරය සහ අපගේ විශ්ලේෂකයින් සඳහා ශක්තිමත් විශ්ලේෂණ අවකාශයක්.
BI සරල විමසීම් හෝ සම්මත වාර්තාකරණයෙන් ඔබ්බට ය
OLAP පවා. මෙම තාක්ෂණය අසාර්ථක බව මින් අදහස් නොවේ
ඒවා ඔබේ BI එකට වැදගත් නමුත් ඒවායින් ඒවා වැදගත් නොවේ
BI පරිසරය.
තොරතුරු සන්දර්භය සඳහා නිර්මාණය
(තොරතුරු අන්තර්ගතය සඳහා නිර්මාණය)
දැන් අපි කැපී පෙනෙන ව්‍යාපාර අවශ්‍යතා හඳුනාගෙන ඇත
විවිධ මූලික සංරචක, සැලසුමකට ඇතුළත් කළ යුතුය
සාමාන්ය වාස්තුවිද්යාත්මක. සමහර BI සංරචක කොටස් වේ
අපගේ මූලික ප්‍රයත්නයන්, සමහරක් ක්‍රියාවට නංවන්නේ නැත
මාස කිහිපයක්.
කෙසේ වෙතත්, දන්නා සියලුම අවශ්‍යතා නිර්මාණයේ පිළිබිඹු වේ
අපට යම් තාක්‍ෂණයක් ක්‍රියාත්මක කිරීමට අවශ්‍ය වූ විට, අපි
එය කිරීමට සූදානම් වන්න. ව්යාපෘතිය පිළිබඳ යමක් චින්තනය පිළිබිඹු කරනු ඇත
වෙළඳාම්.
උදාහරණයක් ලෙස, 1.1 රූපය, පරිච්ඡේදයේ ආරම්භයේ, දත්ත පෙන්වයි
i නඩත්තු කරන mart dati මාන.
මෙම කට්ටලය dati පසුකාලීන භාවිතය සඳහා සහාය වීමට භාවිතා කරයි
dati ව්‍යාපාරික ගැටළු මගින් මෙහෙයවනු ලබන මානය
අපි හඳුනාගෙන තිබෙනවා. අමතර ලියකියවිලි ලෙස
නිර්මාණ සංවර්ධනය වැනි ජනනය කරන ලදී dati, අප
අපි i ආකාරය විධිමත් කිරීමට පටන් ගනිමු dati ඒවා පරිසරයේ පැතිරෙනවා.
i නියෝජනය කිරීමේ අවශ්‍යතාවය අප විසින් තහවුරු කර ඇත dati ඉතින්
මාන, ඒවා බෙදීම (විශේෂිත අවශ්‍යතා අනුව
තීරණය කර ඇත) දත්ත මාර්ට්ස් මත.
පිළිතුරු දිය යුතු ඊළඟ ප්‍රශ්නය වන්නේ ඒවා ගොඩනඟන්නේ කෙසේද යන්නයි
මේ data marts?
ඔබ තරු ගොඩනඟන්නේ කැටවලට ආධාර කිරීමටද, නැතහොත් කැට පමණක්ද, නැතහොත් තරු පමණක්ද?
(හෝ දකුණු කැට, හෝ දකුණු තරු). දත්ත සඳහා ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය ජනනය කරන්න
සියල්ලන්ටම පරමාණුක ස්ථරයක් අවශ්‍ය පරායත්ත මාර්ට්ස් dati
ඔබ අත්පත් කරගන්නවාද? ස්වාධීන දත්ත මාර්ට ලබා ගැනීමට ඉඩ දෙන්න i dati
කෙලින්ම මෙහෙයුම් පද්ධති වලින්ද?
ඔබ ප්‍රමිතිගත කිරීමට උත්සාහ කරන්නේ කුමන කියුබ් තාක්ෂණයද?
ඔබට විශාල දෙවිවරු සිටිති dati මාන විශ්ලේෂණය සඳහා අවශ්ය වේ
නැතහොත් ඔබට ඔබේ ජාතික විකුණුම් බලකායේ කැට අවශ්‍ය වේ
සතිපතා හෝ දෙකම? බලවත් අයිතමයක් ගොඩනඟන්න
මූල්‍ය සඳහා DB2 OLAP සේවාදායකය හෝ කොග්නෝස් කැට වැනි
ඔබේ විකුණුම් සංවිධානය හෝ දෙකම සඳහා PowerPlay?
මේවා විශාල ගෘහ නිර්මාණ සැලසුම් තීරණ වේ
ඒවා ඔබේ BI පරිසරයට ඉදිරියට බලපානු ඇත. ඔව්,
ඔබ OLAP සඳහා අවශ්‍යතාවය හඳුනාගෙන ඇත. දැන් කොහොමද ඒක කරගෙන යන්නේ
තාක්ෂණය සහ තාක්ෂණය වර්ගය?
වඩාත්ම දියුණු තාක්ෂණයන් සමහරක් ඔබට බලපාන ආකාරය
චිත්ර? ඔබ අවශ්‍යතාවයක් හඳුනාගෙන ඇතැයි සිතමු
ඔබේ සංවිධානයේ ඉඩ. දැන් ඔබට ඇමතීමට සිදුවේ
සැලසුම් නොකළත් වාස්තු විද්‍යාත්මක චිත්‍ර සංස්කරණ
මාස කිහිපයක් සඳහා අභ්යවකාශ සංරචක සිදු කරන්න. ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පියා කළ යුතුය
අවශ්‍ය දේ මත පදනම්ව අද නිර්මාණය. අවශ්‍යතාවය අපේක්ෂා කරන්න
ජනනය කරන, ගබඩා කරන, ක්‍රියාත්මක කරන සහ ලබා දෙන අවකාශීය විශ්ලේෂණය
වෙත ප්රවේශය dati අවකාශීය. මෙය අනෙක් අතට සේවය කළ යුතුය
තාක්ෂණයේ වර්ගය සහ පිරිවිතරයන් සම්බන්ධ සීමාවන්
ඔබ දැනට සලකා බලමින් සිටින මෘදුකාංග වේදිකාව. සදහා
උදාහරණයක් ලෙස, පරිපාලන පද්ධතිය දත්ත සමුදාය සම්බන්ධක
(RDBMS) ඔබේ පරමාණුක ස්තරය සඳහා ඔබ ඉටු කළ යුතුය
ලබා ගත හැකි ශක්තිමත් අවකාශීය ප්‍රමාණයකි. මෙය සහතික කරනු ඇත
ජ්යාමිතිය සහ වස්තූන් භාවිතා කරන විට උපරිම කාර්ය සාධනය
ඔබේ විශ්ලේෂණ යෙදුම්වල ඉඩ. ඔබගේ RDBMS එසේ නොවේ නම්
i හැසිරවිය හැක dati (අවකාශීය කේන්ද්‍රීය) අභ්‍යන්තරව, එබැවින් ඔබට සිදු වනු ඇත
ස්ථාපිත a දත්ත සමුදාය (අවකාශීය-කේන්ද්රික) බාහිර. මෙය සංකීර්ණ කරයි
නිකුතු කළමනාකරණය සහ ඔබේ සමස්ත කාර්ය සාධනයට බලපායි,
ඔබ වෙනුවෙන් නිර්මාණය කර ඇති අතිරේක ගැටළු ගැන සඳහන් නොකරන්න
DBAs, ඔවුන්ට අවම අවබෝධයක් තිබිය හැක
පදනමේ dati අවකාශීය මෙන්ම. අනෙක් අතට, ඔබේ එන්ජිම නම්
RDMBS සියලු අවකාශීය සංරචක සහ ඊට අදාළව හසුරුවයි
ප්‍රශස්තකරණය විශේෂ අවශ්‍යතා ගැන දනී (උදාහරණයක් ලෙස,
අවකාශීය වස්තූන් සුචිගත කිරීම, එවිට ඔබේ DBA වලට හැසිරවිය හැක
ගැටළු ඉක්මනින් කළමනාකරණය කර ඔබට ඒවා ඉහළ නැංවිය හැකිය
කාර්ය සාධනය.
එසේම, ඔබ වේදිකා ප්රදේශය සහ ස්තරය සකස් කළ යුතුය
ලිපින පිරිසිදු කිරීම ඇතුළත් කිරීමට පරමාණුක පරිසරය (එජා
අවකාශීය විශ්ලේෂණය සඳහා ප්රධාන අංගය), මෙන්ම ඊළඟ
අවකාශය වස්තූන් ඉතිරි කිරීම. හි සංස්කරණවල අනුප්‍රාප්තිය
අපි පිරිසිදු කිරීමේ සංකල්පය හඳුන්වා දී ඇති බැවින් ඇඳීම දිගටම කරගෙන යයි
ලිපිනය. එක් දෙයක් සඳහා, මෙම යෙදුම වර්ගය නියම කරනු ඇත
ඔබගේ ETL උත්සාහය සඳහා අවශ්‍ය මෘදුකාංග.
ඔබට ලිපිනයක් ලබා දීමට ට්‍රිලියම් වැනි නිෂ්පාදන අවශ්‍ය වේ
පිරිසිදු, හෝ එය ලබා දීමට ඔබ කැමති ETL වෙළෙන්දෙකු
ක්රියාකාරිත්වය?
දැනට ඔබ නිර්මාණයේ ප්‍රමිතිය අගය කිරීම වැදගත්
ඔබ ඔබේ ක්‍රියාවට නැංවීමට පෙර සම්පූර්ණ කළ යුතුය
පරිසරය (ගබඩාව). ඉහත උදාහරණ විය යුතුය
අනුගමනය කළ යුතු ඇඳීම් තීරණ රාශිය නිරූපණය කරන්න
කිසියම් විශේෂිත ව්‍යාපාරික අවශ්‍යතාවයක් හඳුනා ගැනීම. කළා නම්
නිවැරදිව, මෙම සැලසුම් තීරණ ප්රවර්ධනය කරයි
ඔබේ පරිසරයේ භෞතික ව්‍යුහයන් අතර අන්තර් රඳා පැවැත්ම,
භාවිතා කරන තාක්ෂණය තෝරා ගැනීම සහ එහි ප්‍රචාරණ ප්‍රවාහය
තොරතුරු අන්තර්ගතය. මෙම සාම්ප්රදායික ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය නොමැතිව
BI හි, ඔබේ සංවිධානය මිශ්‍රණයකට යටත් වනු ඇත
පවතින තාක්ෂණයන් අවුල් සහගත, හොඳම, ආකාරයෙන් එක්සත්
පැහැදිලි ස්ථාවරත්වයක් ලබා දීමට වැරදියි.
තොරතුරු අන්තර්ගතය පවත්වා ගන්න
ඔබේ ආයතනයට තොරතුරු වල වටිනාකම ගෙන ඒම
ඉතා දුෂ්කර මෙහෙයුමක්. ප්රමාණවත් අවබෝධයක් නොමැතිව
සහ පළපුරුද්ද, හෝ නිසි සැලසුම් සහ සැලසුම්, පවා
වඩා හොඳ කණ්ඩායම් අසාර්ථක වනු ඇත. අනෙක් අතට, ඔබට විශිෂ්ට එකක් තිබේ නම්
බුද්ධිය සහ සවිස්තරාත්මක සැලසුම් කිරීම නමුත් විනයක් නොමැත
ක්රියාත්මක කිරීම, ඔබ ඔබේ මුදල් හා කාලය නාස්ති කළා
මක්නිසාද යත් ඔබේ උත්සාහය අසාර්ථක වනු ඇත. පණිවිඩය විය යුතුය
පැහැදිලි වන්න: ඔබට මෙයින් එකක් හෝ කිහිපයක් මග හැරී ඇත්නම්
කුසලතා, අවබෝධය / පළපුරුද්ද හෝ සැලසුම් කිරීම / ඇඳීම o
විනය ක්රියාත්මක කිරීම, මෙය අංශභාගය හෝ
BI සංවිධානයේ ගොඩනැගිල්ල විනාශ කරන්න.
ඔබේ කණ්ඩායම ප්‍රමාණවත් ලෙස සූදානම්ද? ඔයාගේ පැත්තේ කෙනෙක් ඉන්නවා
පවතින විශාල විශ්ලේෂණාත්මක භූ දර්ශනය තේරුම් ගන්නා BI කණ්ඩායම
BI පරිසරයන් තුළ, අවශ්‍ය තාක්ෂණික ක්‍රම සහ තාක්ෂණයන් තුළ
එම භූ දර්ශනයට බලපෑම් කිරීමට? ඔයාගේ කණ්ඩායමේ කෙනෙක් ඉන්නවා
උසස් අතර යෙදුමේ වෙනස හඳුනාගත හැකිය
ස්ථිතික වාර්තාකරණය සහ OLAP, හෝ ROLAP සහ OLAP අතර වෙනස්කම්? එකක්
ඔබේ කණ්ඩායමේ සාමාජිකයින් පැහැදිලිවම මාර්ගය හඳුනා ගනී
උපුටා ගැනීම සහ එය ගබඩාවට බලපාන ආකාරය හෝ කෙසේද යන්න
ගබඩාව පතල් කාර්ය සාධනයට සහාය විය හැකිද? සාමාජිකයෙක්
කණ්ඩායමේ වටිනාකම තේරෙනවා dati අවකාශය හෝ තාක්ෂණය
නියෝජිතයා පදනම් කරගත්? ඔබට අද්විතීය යෙදුම අගය කරන කෙනෙක් සිටීද?
තැරැව්කාර තාක්ෂණයට එරෙහිව ETL මෙවලම්
පණිවුඩය? ඔබට එය නොමැති නම්, එකක් ගන්න. BI ඊට වඩා වැඩියි
OLAP හි සාමාන්‍යකරණය වූ පරමාණුක ස්ථරයක විශාල, යෝජනා ක්‍රම a
තරුව සහ ODS.
අවශ්‍යතා හඳුනා ගැනීමට අවබෝධය සහ පළපුරුද්ද තිබිය යුතුය
BI සහ ඒවායේ විසඳුම් ඔබේ හැකියාවට අත්‍යවශ්‍ය වේ
පරිශීලකයින්ගේ අවශ්‍යතා නිවැරදිව විධිමත් කිරීම සහ සැලසුම් කිරීම
සහ ඔවුන්ගේ විසඳුම් ක්රියාත්මක කරන්න. ඔබේ පරිශීලක ප්‍රජාව තිබේ නම්
අවශ්‍යතා විස්තර කිරීමේ අපහසුව, එය කණ්ඩායමේ කාර්යයකි
ගබඩාව එම අවබෝධය ලබා දෙයි. නමුත් කණ්ඩායම නම්
ගබඩාව
BI හි නිශ්චිත යෙදුම හඳුනා නොගනී - උදාහරණයක් ලෙස, දත්ත
පතල් කැණීම- එවිට එය BI පරිසරයන් කරන හොඳම දේ නොවේ
බොහෝ විට නිෂ්ක්‍රීය තැන්පතු වලට සීමා වේ. කෙසේ වෙතත්, මේවා නොසලකා හරින්න
තාක්ෂණයන් ඒවායේ වැදගත්කම සහ ඒවායේ බලපෑම අඩු නොකරයි
ඔබේම ව්‍යාපාර බුද්ධිමය හැකියාවන් මතුවීම මත
සංවිධානය, මෙන්ම ඔබ සැලසුම් කරන තොරතුරු ව්යුහය
ප්රවර්ධනය කිරීමට.
සැලසුම්කරණයට චිත්‍ර ඇඳීමේ සංකල්පය ඇතුළත් විය යුතුය, සංස්
දෙකටම දක්ෂ පුද්ගලයෙක් අවශ්‍යයි. ඊට අමතරව, සැලසුම් කිරීම
එයට කණ්ඩායම් වර්හවුස් දර්ශනයක් සහ නිරීක්ෂණ අවශ්‍ය වේ
ප්රමිතීන්ගෙන්. උදාහරණයක් ලෙස, ඔබේ සමාගම ස්ථාපිත කර ඇත්නම්, a
සම්මත වේදිකාවක් හෝ ඔබ විසින් විශේෂිත RDBMS හඳුනාගෙන ඇත
වේදිකාව හරහා සම්මත කිරීමට අවශ්ය, එය ආසන්න වේ
කණ්ඩායමේ සියලුම දෙනා එම ප්‍රමිතීන්ට අනුකූල වේ. සාමාන්යයෙන් එකක්
කණ්ඩායම සාමාන්‍යකරණයේ අවශ්‍යතාවය හෙළි කරයි (පරිශීලකයාට
ප්‍රජාවන්), නමුත් කණ්ඩායමට සම්බන්ධ වීමට කැමැත්තක් නැත
ප්‍රමිතීන් සමාගම තුළ වෙනත් ප්‍රදේශවල හෝ සමහර විට පවා පිහිටුවා ඇත
සමාන සමාගම්. මෙය කුහක වනවා පමණක් නොව, සමාගම එසේ නොකරන බව තහවුරු කරයි
පවතින සම්පත් සහ ආයෝජන උපයෝගී කර ගැනීමට හැකි වේ. එයින් අදහස් වන්නේ නැත
වේදිකාවක් හෝ a සහතික කරන තත්ත්වයන් නොමැති බව
සම්මත නොවන තාක්ෂණය; කෙසේ වෙතත්, ගබඩාවේ උත්සාහයන්
දක්වා ව්යවසායයේ ප්රමිතීන් ඊර්ෂ්යාවෙන් ආරක්ෂා කළ යුතුය
ව්‍යාපාරික අවශ්‍යතා වෙනත් ආකාරයකින් නියම නොකරන බව.
BI එකක් තැනීමට අවශ්‍ය තුන්වන ප්‍රධාන අංගය
සංවිධානය යනු විනයයි.
එය සම්පූර්ණයෙන්ම රඳා පවතින්නේ පුද්ගලයන් සහ පරිසරය මත ය.
ව්‍යාපෘති සැලසුම්කරුවන්, අනුග්‍රාහකයින්, ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පීන් සහ පරිශීලකයින් අගය කළ යුතුය
සමාගමේ තොරතුරු ව්‍යුහය ගොඩනැගීමට අවශ්‍ය විනය.
නිර්මාණකරුවන් තම නිර්මාණ ප්‍රයත්නයන් මෙහෙයවිය යුත්තේ ඒ ආකාරයටය
සමාජයේ අවශ්‍ය අනෙකුත් උත්සාහයන් සම්පූර්ණ කරන්න.
උදාහරණයක් ලෙස, ඔබේ සමාගම ගොඩනඟන බව කියමු
ගබඩා සංරචකයක් ඇති ERP යෙදුම.
එබැවින් සහයෝගීව කටයුතු කිරීම ERP නිර්මාණකරුවන්ගේ වගකීමකි
තරඟ නොකිරීමට හෝ ගබඩා පරිසර කණ්ඩායම
දැනටමත් ආරම්භ කර ඇති කාර්යය අනුපිටපත් කරන්න.
විනය කියන්නෙත් කාර්යබහුල වෙන්න ඕන මාතෘකාවක්
සමස්ත සංවිධානය විසින් සහ සාමාන්යයෙන් ස්ථාපිත කර භාර දී ඇත
විධායක මට්ටම.
සැලසුම් කළ ප්‍රවේශයකට අනුගත වීමට විධායකයින් කැමතිද? ඒ
තොරතුරු අන්තර්ගතය නිර්මාණය කිරීමට පොරොන්දු වන ප්රවේශය
අවසානයේදී එය ව්‍යවසායයේ සියලුම ක්ෂේත්‍ර සඳහා වටිනාකමක් ගෙන එනු ඇත, නමුත් සමහර විට
එය තනි පුද්ගල හෝ දෙපාර්තමේන්තු න්‍යාය පත්‍ර සම්මුතියකට පත් කරයිද? කියමන මතක තබා ගන්න
"සියල්ල ගැන සිතීම එක දෙයක් ගැන පමණක් සිතනවාට වඩා වැදගත් ය."
මෙම කියමන BI සංවිධාන සඳහා සත්‍ය වේ.
අවාසනාවකට මෙන්, බොහෝ ගබඩාවන් ඔවුන්ගේ උත්සාහයන් කෙරෙහි අවධානය යොමු කරයි
රිය පැදවීමට සහ යම් දෙපාර්තමේන්තුවකට වටිනාකමක් ගෙන ඒමට හෝ a
නිශ්චිත පරිශීලකයින්, සංවිධානයට එතරම් සැලකිල්ලක් නොදක්වයි
ජනරාල්. කළමනාකරු කණ්ඩායමෙන් සහාය ඉල්ලා සිටින බව සිතමු
ගබඩාව. කණ්ඩායම දින 90ක රැකියාවකින් ප්‍රතිචාර දක්වයි
විසින් අර්ථ දක්වා ඇති දැනුම්දීම් අවශ්‍යතා බෙදා හැරීම පමණක් ඇතුළත් නොවේ
කළමනාකරු නමුත් සියල්ල සහතික කරයි dati පදනම මට්ටමට මිශ්ර වේ
කියුබ් තාක්ෂණය හඳුන්වා දීමට පෙර පරමාණු
යෝජනාව.
මෙම ඉංජිනේරු එකතු කිරීම සහතික කරයි
warhouse වෙතින් ප්‍රයෝජන ලැබෙනු ඇත dati කළමනාකරු විසින් අවශ්ය වේ.
කෙසේ වෙතත්, විධායකය බාහිර උපදේශන සමාගම් සමඟ කතා කළේය
4ට වඩා අඩු ප්‍රමාණයකින් බෙදා හැරීමට සමාන යෙදුමක් යෝජනා කර ඇත
සති.
අභ්‍යන්තර ගබඩා කණ්ඩායම දක්ෂ යැයි උපකල්පනය කරමින්, ද
කළමනාකරුට තේරීමක් ඇත. හි විනයට සහාය විය හැක්කේ කාටද?
ළිඳ වගා කිරීමට අවශ්‍ය අතිරේක ඉංජිනේරු
තොරතුරු ව්යවසාය හෝ තමන්ගේම කිරීමට තෝරා ගත හැකිය
ඉක්මනින් විසඳුම. දෙවැන්න සැබවින්ම තෝරාගෙන ඇති බව පෙනේ
බොහෝ විට සහ තොරතුරු බහාලුම් නිර්මාණය කිරීමට පමණක් සේවය කරයි
එයින් කිහිප දෙනෙකුට හෝ තනි පුද්ගලයට ප්‍රතිලාභ ලැබේ.
කෙටි කාලීන සහ දිගු කාලීන ඉලක්ක
ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පීන් සහ ව්‍යාපෘති සැලසුම්කරුවන් විධිමත් කළ යුතුය
සමස්ත ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය සහ සැලසුම් පිළිබඳ දිගුකාලීන දැක්ම
BI සංවිධානයක වර්ධනය වේ. මෙම සංයෝජනය
කෙටි කාලීන ලාභය සහ දිගුකාලීන සැලසුම්
BI උත්සාහයේ මුහුණු දෙක නියෝජනය කරයි. කෙටි කාලීන ලාභය
කල් ඉකුත්වීම යනු BI හි පුනරාවර්තන සමඟ සම්බන්ධ වන පැතිකඩයි
ඔබේ ගබඩාව.
සැලසුම්කරුවන්, ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පීන් සහ අනුග්‍රාහකයින් අවධානය යොමු කරන්නේ මෙයයි
නිශ්චිත ව්යාපාරික අවශ්යතා සපුරාලීම. එය මෙම මට්ටමේ පවතී
භෞතික ව්යුහයන් ගොඩනගා ඇත, තාක්ෂණය මිලදී ගනු ලැබේ
තාක්ෂණික ක්රම ක්රියාත්මක වේ. ඔවුන් කිසිසේත් මුහුණ දීමට සැලැස්වූයේ නැත
විශේෂිත පරිශීලක ප්‍රජාවන් විසින් නිර්වචනය කරන ලද විශේෂිත අවශ්‍යතා.
නිශ්චිත අවශ්‍යතා සපුරාලීම සඳහා සෑම දෙයක්ම සිදු කෙරේ
විශේෂිත ප්රජාවකින්.
කෙසේ වෙතත්, දිගු දුර සැලසුම් කිරීම අනෙක් පැතිකඩයි
BI හි. සැලසුම් සහ සැලසුම් එය සහතික කළ ස්ථානය මෙයයි
ඕනෑම භෞතික ව්යුහයක් ගොඩනගා ඇත, තෝරාගත් තාක්ෂණයන් සහ
ව්‍යවසාය දෙසට ඇසකින් සාදන ලද ශිල්පීය ක්‍රම සාක්ෂාත් කර ගන්නා ලදී. සහ
සහජීවනය සපයන දිගුකාලීන සැලසුම්
ව්‍යාපාරික ප්‍රතිලාභ සියල්ලන්ටම ලැබෙන බව සහතික කිරීමට අවශ්‍ය වේ
සොයාගත් කෙටි කාලීන වාසි.
ඔබේ BI උත්සාහය සාධාරණීකරණය කරන්න
Un දත්ත ගබඩාවයි එය විසින්ම එයට ආවේනික වටිනාකමක් නැත. වෙනත්
වචන, තාක්ෂණයන් අතර ආවේනික වටිනාකමක් නොමැත
ගබඩා සහ ක්රියාත්මක කිරීමේ තාක්ෂණික ක්රම.
ඕනෑම ගබඩා පරිශ්‍රයක වටිනාකම ක්‍රියාවන් තුළ දක්නට ලැබේ
ගබඩා පරිසරය සහ අන්තර්ගතයේ ප්රතිඵලයක් ලෙස සිදු කරන ලදී
කාලයත් සමඟ වගා කරන ලද තොරතුරු. මෙය තේරුම් ගත යුතු තීරණාත්මක කරුණකි
ඔබ විසින් කිසියම් මුලපිරීමක වටිනාකම තක්සේරු කිරීමට උත්සාහ කිරීමට පෙර
ගෙදර.
බොහෝ විට, ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පීන් සහ සැලසුම්කරුවන් අගය යෙදීමට උත්සාහ කරති
ගබඩා භෞතික හා තාක්ෂණික සංරචක ඇත්ත වශයෙන්ම අගය වන විට
මගින් සාධනීය ලෙස බලපාන ව්‍යාපාරික ක්‍රියාවලීන් සමඟ සොයා ගනී
ගබඩාව සහ හොඳින් ලබාගත් තොරතුරු.
BI ආරම්භ කිරීමේ අභියෝගය මෙහි ඇත: ඔබ ආයෝජනය සාධාරණීකරණය කරන්නේ කෙසේද?
එම නිවසටම ආවේණික වටිනාකමක් නොමැති නම්, නිර්මාණකරුවන්
ව්‍යාපෘතිය ප්‍රතිලාභ විමර්ශනය කිරීම, නිර්වචනය කිරීම සහ විධිමත් කිරීම කළ යුතුය
ගබඩාව භාවිතා කරන පුද්ගලයින් විසින් සාක්ෂාත් කරගනු ලැබේ
නිශ්චිත ව්‍යාපාරික ක්‍රියාවලීන් හෝ වටිනාකම වැඩි දියුණු කිරීම
ආරක්ෂිත තොරතුරු හෝ දෙකම.
මාතෘකා සංකීර්ණ කිරීමට, ඕනෑම ව්යාපාරික ක්රියාවලියක්
ගබඩා උත්සාහයන් මගින් බලපෑමට ලක් වූ ප්රතිලාභ ලබා දිය හැකිය
"සැලකිය යුතු" හෝ "සුළු". සැලකිය යුතු වාසි සපයයි a
ආයෝජනයේ ප්‍රතිලාභය (ROI) මැනීමට ප්‍රත්‍යක්ෂ මෙට්‍රික් - උදා
උදාහරණයක් ලෙස, කාලපරිච්ඡේදයක් තුළ අමතර කාලයක් ඉන්වෙන්ටරි හැරවීම
නිශ්චිත හෝ නැව්ගත කිරීමකට අඩු ප්‍රවාහන පිරිවැයක් සඳහා. එය වැඩිය
වැඩි දියුණු කළ ප්‍රවේශය වැනි සුළු ප්‍රතිලාභ අඩු කිරීමට අපහසුය
ස්පර්ශ කළ හැකි වටිනාකම අනුව තොරතුරු.
දැන ගැනීමට ඔබේ ව්‍යාපෘතිය සම්බන්ධ කරන්න
ව්යාපාරික ඉල්ලීම්
බොහෝ විට, ව්යාපෘති නිර්මාණකරුවන් අගය සම්බන්ධ කිරීමට උත්සාහ කරයි
ව්යවසායයේ අස්ඵටික ඉලක්ක සහිත ගබඩාවේ. කියලා ප්‍රකාශ කරනවා
“ගබඩාවක වටිනාකම පදනම් වන්නේ අපගේ හැකියාව මතයි
උපායමාර්ගික ඉල්ලීම් තෘප්තිමත් කරන්න” අපි ප්‍රසන්න ලෙස විවෘත කරමු
කථාව. නමුත් එය තීරණය කිරීමට පමණක් ප්රමාණවත් නොවේ
ගබඩාවේ ආයෝජනය අර්ථවත් කරයි. පුනරාවර්තන සම්බන්ධ කිරීම වඩා හොඳය
විශේෂිත වාණිජ ඉල්ලීම් සහ සටහන් සහිත ගබඩාවේ.
ROI මැනීම
ගබඩා සැකසුමක ROI ගණනය කිරීම විය හැකිය
විශේෂයෙන් දුෂ්කර. ඊයම් නම් විශේෂයෙන් අපහසු වේ
නිශ්චිත පුනරාවර්තනයක ප්‍රධාන වන්නේ අස්පෘශ්‍ය දෙයක් හෝ
මැනීමට පහසුය. අධ්‍යයනයකින් හෙළි වූයේ පරිශීලකයන් වටහා ගන්නා බවයි
BI මුල පිරීම්වල ප්‍රධාන ප්‍රතිලාභ දෙක:
▪ තීරණ ගැනීමේ හැකියාව ඇති කරන්න
▪ තොරතුරු සඳහා ප්රවේශය නිර්මාණය කරන්න
මෙම ප්රතිලාභ මෘදු (හෝ මෘදු) ප්රතිලාභ වේ. එය දැකීමට පහසුය
දෘඩ දාරයක් මත පදනම්ව අපි ROI ගණනය කරන්නේ කෙසේද (o
වැඩි) ප්‍රවාහන පිරිවැය අඩු කිරීම වැනි, නමුත් කෙසේද
වඩා හොඳ තීරණ ගැනීමේ හැකියාව අපි මනිනවාද?
ව්‍යාපෘති සැලසුම්කරුවන්ට මෙය නිසැකවම අභියෝගයකි
ඔවුන් සමාගම එක් විශේෂිත ආයෝජනයක් සඳහා ආයෝජනය කිරීමට උත්සාහ කරයි
ගබඩා උත්සාහය. විකුණුම් වැඩි කිරීම හෝ පිරිවැය අඩු කිරීම
ඒවා තවදුරටත් BI පරිසරය මෙහෙයවන කේන්ද්‍රීය තේමාවන් නොවේ.
ඒ වෙනුවට, ඔබ ව්‍යාපාරික ඉල්ලීම්වල ප්‍රවේශය සොයමින් සිටී
විශේෂිත දෙපාර්තමේන්තුවකට හැකි වන පරිදි තොරතුරු සඳහා හොඳම වේ
ඉක්මන් තීරණ ගන්න. මේවා උපාය මාර්ගික රියදුරන් a
සමාගමට සමානව වැදගත් වන නමුත් ඒවා වේ
වඩා අපැහැදිලි සහ ස්පර්ශ්‍ය මෙට්‍රික් එකකින් සංලක්ෂිත කිරීමට වඩා අපහසුය.
මෙම අවස්ථාවෙහිදී, ROI ගණනය කිරීම අදාළ නොවේ නම් නොමඟ යවන සුළු විය හැක.
ව්යාපෘති නිර්මාණකරුවන්ට වටිනාකම විදහා දැක්වීමට හැකි විය යුතුය
ආයෝජනය කරන්නේද යන්න විධායක නිලධාරීන්ට තීරණය කළ හැකිය
විශේෂිත පුනරාවර්තනයක් ගණන් ගනී. කෙසේ වෙතත්, අපි අලුත් එකක් යෝජනා කරන්නේ නැහැ
ROI ගණනය කිරීමේ ක්‍රමය, අපි කිසිදු ගැති හෝ තර්කයක් ඉදිරිපත් නොකරමු
එයට එරෙහිව.
මූලික කරුණු සාකච්ඡා කරන බොහෝ ලිපි සහ පොත් තිබේ
ROI ගණනය කරන්න. වටිනාකම වැනි විශේෂ වටිනාකම් යෝජනා තිබේ
ආයෝජනය මත (VOI), ඔබට කළ හැකි Gartner වැනි කණ්ඩායම් විසින් පිරිනමනු ලැබේ
පර්යේෂණ සිදුකිරීමට. ඒ වෙනුවට, අපි ඕනෑම දෙයක මූලික අංග කෙරෙහි අවධානය යොමු කරන්නෙමු
ඔබ සලකා බැලිය යුතු ROI හෝ වෙනත් අගය යෝජනා.
ROI යෙදීම
"මෘදු" ප්‍රතිලාභ එදිරිව "දැඩි" ප්‍රතිලාභ පිළිබඳ තර්කයට අමතරව
BI ප්‍රයත්නයන් හා සම්බන්ධව සලකා බැලිය යුතු වෙනත් ගැටළු තිබේ
අපි ROI යොදන විට. උදාහරණ වශයෙන්:
DW උත්සාහයන් සඳහා බොහෝ ඉතුරුම් ආරෝපණය කිරීම
ඕනෑම අවස්ථාවක් තුළ
ඔබේ සමාගම ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පයකින් සංක්‍රමණය වූ බව කියමු
බෙදා හරින ලද UNIX පරිසරයකට ප්‍රධාන රාමුව. ඉතින් ඕනෑම
එම උත්සාහයෙන් සාක්ෂාත් කරගත හැකි (හෝ නොකළ හැකි) ඉතිරිකිරීම්
සැමට (?) නම්, තනිකරම ආරෝපණය නොකළ යුතුය
ගබඩාව.
සෑම දෙයක්ම ගණන් නොගැනීම මිල අධිකයි. ඒ වගේම ගොඩක් දේවල් තියෙනවා
සැලකිල්ලට ගන්න. පහත ලැයිස්තුව සලකා බලන්න:
▪ ශක්‍යතා ඇතුළුව ආරම්භ කිරීමේ පිරිවැය.
▪ අදාළ ගබඩා සමඟ කැප වූ දෘඪාංගවල පිරිවැය e
සන්නිවේදන
▪ කළමනාකරණය ඇතුළුව මෘදුකාංගයේ පිරිවැය dati සහ දිගු
සේවාලාභියා/සේවාදායකය, ETL මෘදුකාංග, DSS තාක්ෂණයන්, මෙවලම්
දෘශ්‍යකරණය, උපලේඛනගත කිරීම සහ ප්‍රවාහ යෙදුම්
වැඩ සහ ලුහුබැඳීමේ මෘදුකාංග, .
▪ ව්යුහය සැලසුම් කිරීමේ පිරිවැය dati, අවබෝධය සමග, සහ
ප්රශස්තකරණය
▪ මෘදුකාංග සංවර්ධන පිරිවැය ඍජුව සම්බන්ධ වී ඇත
BI
▪ ප්‍රශස්තකරණය ඇතුළුව නිවාස ආධාරක පිරිවැය
මෘදුකාංග අනුවාද පාලනය ඇතුළු කාර්ය සාධනය e
උදව් මෙහෙයුම්
"Big-Bang" ROI යොදන්න.
ගබඩාව තනි සහ දැවැන්ත උත්සාහයක් ලෙස සාක්ෂාත් කර ගැනීම
අසාර්ථක වීමට බැඳී ඇත, එබැවින් මුලපිරීමක් සඳහා ROI ගණනය කරන්න
විශාල ව්‍යවසායකයින් පිරිනැමීම පුදුමයට කරුණක් වන අතර නිර්මාණකරුවන් බව
සමස්තයේ වටිනාකම තක්සේරු කිරීමට දුර්වල උත්සාහයන් දිගටම කරගෙන යන්න
උත්සාහය.
මොකද නිර්මාණකරුවන් උත්සාහ කරන්නේ මුදල් වටිනාකමක් දෙන්න
ව්යවසාය මුලපිරීම මත එය පුළුල් ලෙස දන්නා සහ පිළිගෙන තිබේ නම්
නිශ්චිත පුනරාවර්තන ඇස්තමේන්තු කිරීම අපහසුද? එය කළ හැක්කේ කෙසේද? එහෙම නෙවෙයි
ව්යතිරේක කිහිපයක් සමඟ හැකි ය. ඒක කරන්න එපා.
දැන් අපි ගණනය කිරීමේදී නොකළ යුතු දේ තහවුරු කර ඇත
ROI, නිර්වචනය කිරීමේදී අපට උපකාර වන කරුණු කිහිපයක් මෙන්න
ඔබගේ BI උත්සාහයේ වටිනාකම තක්සේරු කිරීම සඳහා විශ්වාසදායක ක්‍රියාවලියක්.
ROI අනුමැතිය ලබා ගැනීම. ඔබගේ කුමක් වුවත්
ඔබගේ BI ප්‍රයත්නවල වටිනාකම තක්සේරු කිරීම සඳහා තාක්‍ෂණය තෝරා ගැනීම අනිවාර්ය වේ
ව්‍යාපෘති සැලසුම්කරුවන් ඇතුළු සියලුම පාර්ශ්ව විසින් එකඟ විය යුතුය,
ආයතනික අනුග්‍රාහකයින් සහ විධායකයින්.
ROI හඳුනාගත හැකි කොටස් වලට කඩන්න. තුළට අවශ්‍ය පියවරක්
ROI හි සාධාරණ ගණනය කිරීම යනු එම ගණනය කිරීම a මත සංකේන්ද්‍රණය කිරීමයි
නිශ්චිත ව්යාපෘතිය. මෙය ඔබට අගයක් තක්සේරු කිරීමට ඉඩ සලසයි
සපුරාලන විශේෂිත ව්‍යාපාරික අවශ්‍යතා මත පදනම්ව
වියදම් නිර්වචනය කරන්න. සඳහන් කළ පරිදි, බොහෝ වියදම් විය යුතුය
සැලකේ. තවද, පිරිවැයට අදාළ පිරිවැය පමණක් ඇතුළත් නොවිය යුතුය
තනි පුනරාවර්තනයට පමණක් නොව ඒ ආශ්‍රිත පිරිවැයටද
ආයතනික ප්‍රමිතීන්ට අනුකූල වීම සහතික කිරීම සඳහා.
ප්රතිලාභ නිර්වචනය කරන්න. අවශ්‍යතා සඳහා ROI පැහැදිලිව සම්බන්ධ කිරීමෙන්
නිශ්චිත වෙළඳාම්, අපට හඳුනා ගැනීමට හැකි විය යුතුය
අවශ්යතා සපුරාලීමට හේතු වන ප්රතිලාභ.
ආසන්න වාසි වල පිරිවැය සහ ප්රතිලාභ අඩු කරන්න. එය මාර්ගයයි
ශුද්ධ වත්මන් අගය මත ඔබේ තක්සේරුව පදනම් කිරීමට හොඳම ක්රමය
(NPV) අනාගත අගය පුරෝකථනය කිරීමට උත්සාහ කරනවා මෙන් නොව
අනාගත ඉපැයීම්.
ඔබගේ ROI අවම වශයෙන් බෙදීමට කාලය තබා ගන්න. සහ'
එය ඔබගේ භාවිතා කර ඇති දීර්ඝ කාලයක් තුළ හොඳින් ලේඛනගත කර ඇත
ROI
ROI සූත්‍ර එකකට වඩා භාවිතා කරන්න. සඳහා බොහෝ ක්රම තිබේ
ROI පුරෝකථනය සහ ඔබ එකක් භාවිතා කරන්නේද යන්න සැලසුම් කළ යුතුය
ප්ලස්, ශුද්ධ වත්මන් අගය, ප්‍රතිපෝෂණයේ අභ්‍යන්තර වේගය ඇතුළුව
(IRR) සහ ප්රතිසාධනය.
පුනරාවර්තන ක්රියාවලිය නිර්වචනය කරන්න. ගණනය කිරීම සඳහා මෙය ඉතා වැදගත් වේ
ඕනෑම දිගුකාලීන වටිනාකමක්. එය ලේඛනගත කළ යුතුය a
සියලුම ව්‍යාපෘති අනුපිළිවෙල සඳහා තනි පුනරාවර්තන ක්‍රියාවලියක් a
අනුගමනය කරන්න.
ලැයිස්තුගත කර ඇති ගැටළු විශේෂඥයින් විසින් නිර්වචනය කරන ලද වඩාත් පොදු ඒවා වේ
වොෂ් හවුස් පරිසරයෙන්. කළමනාකාරිත්වයේ අවධාරනය
"Big-Bang" ROI බෙදාහැරීමක් තිබීම ඉතා අවුල් සහගතය. ඔබ සියල්ල ආරම්භ කරන්නේ නම්
ඔබේ ROI ගණනය කිරීම් හඳුනාගත හැකි, ප්‍රත්‍යක්ෂ කොටස්වලට කැඩීමෙන්, ඔබට තිබේ
නිවැරදි ROI ඇගයීමක් තක්සේරු කිරීමට හොඳ අවස්ථාවක්.
ROI ප්‍රතිලාභ පිළිබඳ ප්‍රශ්න
ඔබේ ප්‍රතිලාභ කුමක් වුවත්, මෘදු හෝ තද, ඔබට භාවිතා කළ හැකිය
ඒවායේ වටිනාකම තීරණය කිරීම සඳහා මූලික ප්රශ්න කිහිපයක්. දක්වා
උදාහරණයක් ලෙස 1 සිට 10 දක්වා සරල පරිමාණ පද්ධතියක් භාවිතා කිරීම, ඔබ
පහත සඳහන් දෑ භාවිතයෙන් ඔබට ඕනෑම උත්සාහයක බලපෑම නිරීක්ෂණය කළ හැක
ඉල්ලීම්:
▪ ඔබ අවබෝධය අගය කරන්නේ කෙසේද? dati මෙය අනුගමනය කරයි
ඔබේ සමාගමේ ව්‍යාපෘතිය?
▪ ප්‍රතිඵලයක් ලෙස ක්‍රියාවලි වැඩිදියුණු කිරීම් ඔබ තක්සේරු කරන්නේ කෙසේද?
මෙම ව්යාපෘතිය?
▪ ඔබ දැන් නව තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය සහ අනුමානවල බලපෑම මැනිය හැක්කේ කෙසේද?
මෙම පුනරාවර්තනය මගින් ලබා ගත හැක
▪ නව පරිගණක පරිසරයන්හි බලපෑම කුමක්ද e
උගත් දේවල ප්‍රතිඵලයක් ලෙස රඟපානවාද?
මෙම ප්රශ්නවලට පිළිතුරු ස්වල්පයක් නම්, එය විය හැකිය
ව්යවසාය කරන ලද ආයෝජනය වටින්නේ නැත. ඉහළ අගයක් සහිත ප්‍රශ්න
සැලකිය යුතු වටිනාකමක් ලබා ගැනීම සඳහා ලකුණු ලකුණු කිරීම සහ කළ යුතුය
වැඩිදුර විමර්ශන සඳහා මාර්ගෝපදේශ ලෙස සේවය කරයි.
උදාහරණයක් ලෙස, ක්‍රියාවලි වැඩිදියුණු කිරීම් සඳහා ඉහළ ලකුණු
එය ක්‍රියාවලි කෙසේ දැයි බැලීමට නිර්මාණකරුවන් යොමු කළ යුතුය
වැඩිදියුණු කර ඇත. සමහරක් හෝ සියලු වාසි ලබා ඇති බව ඔබට පෙනී යා හැකිය
ඒවා ප්‍රත්‍යක්ෂ වන අතර එම නිසා මුදල් වටිනාකමක් පහසුවෙන්ම විය හැක
අයදුම් කළා.
හි පළමු පුනරාවර්තනයෙන් උපරිම ප්‍රයෝජන ගැනීම
ගබඩාව
ඔබේ ව්‍යාපාරික උත්සාහයේ ලොකුම ප්‍රතිඵලය බොහෝ විට
පළමු පුනරාවර්තන කිහිපය. මෙම මුල් උත්සාහයන් සම්ප්රදායිකව
මහජනතාව සඳහා වඩාත් ප්‍රයෝජනවත් තොරතුරු අන්තර්ගතය ස්ථාපිත කිරීම e
පසුකාලීනව තාක්ෂණයේ අත්තිවාරමට ආධාර කරයි
BI යෙදුම්.
සාමාන්යයෙන් එක් එක් පසු අනුපිළිවෙල dati ව්යාපෘතියේ
ගබඩාවන් ව්‍යවසායයට අඩු සහ අඩු අමතර වටිනාකමක් ගෙන එයි
ජනරාල්. පුනරාවර්තනය අසාර්ථක වුවහොත් මෙය විශේෂයෙන්ම සත්ය වේ
නව තර්ක එකතු කරයි හෝ අලුත් එකක් සඳහා අවශ්‍යතාවය සපුරාලන්නේ නැත
පරිශීලක ප්රජාව.
මෙම ගබඩා කිරීමේ විශේෂාංගය අට්ටි සඳහාද අදාළ වේ
විසින් වර්ධනය වේ dati ඉතිහාසඥයන්. පසුකාලීන උත්සාහයන් සඳහා තවත් අවශ්ය වේ
dati සහ තවත් කෙසේද dati කාලයත් සමඟ ගබඩාවට වත් කරනු ලැබේ, බොහෝ විට
dati භාවිතා කරන විශ්ලේෂණයට එය අඩුවෙන් අදාළ වේ. මේ dati නිදාගන්න
බොහෝ විට හැඳින්වේ dati නිදාගෙන සිටින අතර ඒවා තබා ගැනීම සැමවිටම මිල අධික වන නිසා
ඒවා කිසි විටෙකත් පාහේ භාවිතා නොවේ.
ව්‍යාපෘති අනුග්‍රාහකයින් සඳහා මෙයින් අදහස් කරන්නේ කුමක්ද? මූලික වශයෙන්, අයි
පළමු අනුග්‍රාහකයින් ආයෝජන පිරිවැයට වඩා වැඩි කොටසක් බෙදා ගනී.
මෙය ප්‍රාථමික වන්නේ ඒවා ස්තරය පිහිටුවීම සඳහා පෙලඹීමක් වන බැවිනි
විශාල ගබඩා සම්පත් සහ තාක්ෂණික පරිසරය,
කාබනික ඇතුළු.
නමුත් මෙම පළමු පියවර ඉහළම වටිනාකමක් ඇති අතර එබැවින් නිර්මාණකරුවන්
ව්යාපෘතියේ බොහෝ විට ආයෝජනය සාධාරණීකරණය කළ යුතුය.
ඔබගේ BI මුලපිරීමෙන් පසුව සිදු කරන ලද ව්‍යාපෘති සඳහා වියදම් තිබිය හැක
පහත් (පළමු හා සසඳන විට) සහ සෘජු, නමුත් අඩු අගයක් දරයි
ව්යවසාය වෙත.
ආයතන හිමිකරුවන් සලකා බැලීම ආරම්භ කළ යුතුය
සමුච්චය විසි කරන්න dati සහ අඩු අදාළ තාක්ෂණයන්.
දත්ත කැණීම: උපුටා ගැනීම Dati
බොහෝ වාස්තුවිද්‍යාත්මක සංරචක සඳහා වෙනස්කම් අවශ්‍ය වේ
දත්ත කැණීමේ තාක්ෂණයන් සහ ශිල්පීය ක්‍රම-
උදාහරණයක් ලෙස, උනන්දුවක් දක්වන කරුණු පරීක්ෂා කිරීම සඳහා විවිධ "නියෝජිතයන්"
පාරිභෝගිකයන්, සමාගමේ මෙහෙයුම් පද්ධති සහ එම dw සඳහා. මේ
නියෝජිතයන් පුහුණු කළ උසස් ස්නායු ජාල විය හැක
අනාගත නිෂ්පාදන ඉල්ලුම මත පදනම් වූ භාජන ප්‍රවණතා
විකුණුම් ප්රවර්ධන; සඳහා නීති මත පදනම් වූ එන්ජින්
කට්ටලයකට ප්රතික්රියා කරයි ඩැටෝ තත්වයන්, උදාහරණයක් ලෙස, රෝග විනිශ්චය
වෛද්ය සහ ප්රතිකාර නිර්දේශ; හෝ සරල නියෝජිතයන් පවා
ජ්‍යෙෂ්ඨ කළමනාකරුවන්ට ව්‍යතිරේක වාර්තා කිරීමේ කාර්යභාරය සමඟ (ඉහළ
විධායකයින්). සාමාන්යයෙන් මෙම නිස්සාරණ ක්රියාවලීන් dati si
තථ්‍ය කාලය තුළ සත්‍යාපනය කරන්න; එබැවින් ඔවුන් එක්සත් විය යුතුය
සම්පූර්ණයෙන්ම චලනය සමග dati ස්ටෙසි.
මාර්ගගත විශ්ලේෂණ සැකසුම් සැකසීම
මාර්ගගත විශ්ලේෂණ
පෙති කැපීමට, ඩයිස් කිරීමට, රෝල් කිරීමට, පහළට සරඹ කිරීමට ඇති හැකියාව
සහ විශ්ලේෂණය සිදු කරන්න
what-if, විෂය පථය තුළ වේ, කට්ටලයේ ඉලක්කය
IBM තාක්ෂණය. උදාහරණයක් ලෙස, විශ්ලේෂණ සැකසුම් කාර්යයන්
මාන විශ්ලේෂණය ගෙන එන DB2 සඳහා මාර්ගගත (OLAP) පවතී
එන්ජිම දත්ත සමුදාය එකම .
ශ්‍රිතයන් SQL වෙත මාන උපයෝගීතාව එක් කරයි
DB2 හි ස්වභාවික කොටසක් වීමේ සියලු ප්‍රතිලාභවලින් ප්‍රයෝජන ගන්න. තවත්
OLAP අනුකලනය සඳහා උදාහරණයක් වන්නේ නිස්සාරණ මෙවලම, DB2 වේ
OLAP විශ්ලේෂක සේවාදායකය. මෙම තාක්ෂණය කැට සඳහා ඉඩ ලබා දේ
DB2 OLAP සේවාදායකය ඉක්මනින් සහ ස්වයංක්‍රීය වීමට
හි අගයන් සොයා ගැනීමට සහ වාර්තා කිරීමට විශ්ලේෂණය කර ඇත dati අසාමාන්ය හෝ අනපේක්ෂිත
සියලුම කියුබ් වෙළඳ විශ්ලේෂක වෙත. අවසාන වශයෙන්, හි කාර්යයන්
DW මධ්‍යස්ථානය වෙනත් අය අතර ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පීන්ට පරීක්ෂා කිරීමට ක්‍රම සපයයි
වෙනත් දේ, කොටසක් ලෙස DB2 OLAP සේවාදායක ඝනකයක් පැතිකඩ කරන්න
ETL ක්‍රියාවලි වල ස්වභාවය.
අවකාශීය විශ්ලේෂණය අවකාශීය විශ්ලේෂණය
අවකාශය විශ්ලේෂණාත්මක නැංගුරම් (සන්නායක) වලින් අඩක් නියෝජනය කරයි.
පරිදර්ශනයක් සඳහා අවශ්‍ය වේ
පුළුල් විශ්ලේෂණාත්මක (කාලය අනෙක් භාගය නියෝජනය කරයි). පරමාණුක මට්ටම
(පරමාණුක මට්ටම) ගබඩාවේ, රූප සටහන 1.1 හි නිරූපණය කර ඇත,
කාලය සහ අවකාශය යන දෙකෙහිම මූලික කරුණු ඇතුළත් වේ. පටිගත කිරීම්
කාලය සහ ලිපින තොරතුරු සඳහා කාලය මත පදනම් වූ නැංගුරම් විශ්ලේෂණය
අභ්යවකාශයේ සිට නැංගුරම් විශ්ලේෂණය. වේලා මුද්දර
නියමිත වේලාවට විශ්ලේෂණය සිදු කිරීම සහ ලිපින තොරතුරු මඟ පෙන්වීම
අවකාශීය විශ්ලේෂණය. රූප සටහනේ දැක්වෙන්නේ භූ කේතීකරණ ක්‍රියාවලියයි
ලිපින සිතියමක ලක්ෂ්‍ය හෝ අභ්‍යවකාශයේ ලක්ෂ්‍ය බවට පරිවර්තනය කිරීම
දුර සහ ඇතුළත/පිටත වැනි සංකල්ප විය හැකි පරිදි
විශ්ලේෂණයේදී භාවිතා වේ - පරමාණුක මට්ටමින් සහ අවකාශීය විශ්ලේෂණය සිදු කරනු ලැබේ
විශ්ලේෂක වෙත ලබා දී ඇත. IBM දිගු සපයයි
පාරිසරික පද්ධති පර්යේෂණ ආයතනය (ESRI) සමඟ සංවර්ධනය කරන ලද අවකාශය,
al දත්ත සමුදාය අවකාශීය වස්තූන් විය හැකි පරිදි DB2
හි සාමාන්‍ය කොටසක් ලෙස තබා ඇත දත්ත සමුදාය සම්බන්ධක. db2
අවකාශීය විස්තාරක, ඔවුන් සඳහා සියලුම SQL දිගු ද සපයයි
අවකාශීය විශ්ලේෂණයේ වාසිය ලබා ගන්න. උදාහරණයක් ලෙස, සිට SQL දිගු
ගැන ප්රශ්නය
ලිපින අතර දුර හෝ ලක්ෂ්‍යයක් ප්‍රදේශයක් ඇතුළත හෝ පිටත තිබේ නම්
අර්ථ දක්වන ලද බහුඅස්‍ර, අවකාශීය සමග විශ්ලේෂණාත්මක ප්‍රමිතියකි
විස්තාරක. වැඩි විස්තර සඳහා 16 වන පරිච්ඡේදය බලන්න.
දත්ත සමුදාය- නේවාසික මෙවලම් මෙවලම් දත්ත සමුදාය-
නේවාසික
DB2 සතුව බොහෝ SQL BI-රෙසිඩන්ට් සහය විශේෂාංග ඇත
විශ්ලේෂණ ක්‍රියාවේදී. මේවාට ඇතුළත් වන්නේ:
▪ "සොයා ගැනීම" වැනි විශ්ලේෂණය සිදු කිරීමට පුනරාවර්තන කාර්යයන්
හැකි සියලුම ගුවන් ගමන් මාර්ග සැන් ෆ්රැන්සිස්කෝ a නිව් යෝර්ක්".
▪ ශ්‍රේණිගත කිරීම සඳහා විශ්ලේෂණාත්මක කාර්යයන්, සමුච්චිත ශ්‍රිත, ඝනකය
සහ සාමාන්‍යයෙන් සිදුවන කාර්යයන් සඳහා පහසුකම් සැලසීමට පෙරළීම්
OLAP තාක්ෂණය සමඟ පමණක්, දැන් ස්වභාවික කොටසක් වේ
එන්ජිම දත්ත සමුදාය
▪ ප්රතිඵල අඩංගු වගු සෑදීමේ හැකියාව
විකුණුම්කරුවන් දත්ත සමුදාය නායකයින් BI හැකියාවන්ට වඩා මිශ්‍ර කරයි
nel දත්ත සමුදාය ස්ටෙසෝ.
හි ප්‍රධාන සැපයුම්කරුවන් දත්ත සමුදාය ඔවුන් වඩා මිශ්ර වේ
BI හි ක්‍රියාකාරීත්වය දත්ත සමුදාය ස්ටෙසෝ.
මෙය les සඳහා හොඳම කාර්ය සාධනය සහ වැඩි ක්‍රියාත්මක කිරීමේ විකල්ප සපයයි
BI විසඳුම්.
DB2 V8 විශේෂාංග සහ කාර්යයන් සාකච්ඡා කෙරේ
පහත පරිච්ඡේදවල විස්තරාත්මකව:
තාක්ෂණික ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය සහ දත්ත කළමනාකරණ පදනම්
(5 වන පරිච්ඡේදය)
▪ DB2 BI මූලික කරුණු (6 වන පරිච්ඡේදය)
▪ DB2 ද්‍රව්‍යකරණය කළ විමසුම් වගු (ද්‍රව්‍යකරණය කළ විමසුම
වගු) (7 වන පරිච්ඡේදය)
▪ DB2 OLAP කාර්යයන් (පරිච්ඡේද 13)
▪ DB2 වැඩිදියුණු කළ BI විශේෂාංග සහ කාර්යයන් (වැඩිදියුණු කළ BI
විශේෂාංග සහ කාර්යයන්) (පරිච්ඡේද 15)
සරල කළ දත්ත බෙදාහැරීමේ පද්ධතිය
බෙදා හැරීමේ පද්ධතිය dati සරල කර ඇත
රූප සටහන 1.1 හි දැක්වෙන ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පයට කිහිපයක් ඇතුළත් වේ
ව්යුහයන් dati භෞතික. එකක් තමයි ගබඩාව dati මෙහෙයුම්.
සාමාන්‍යයෙන්, ODS යනු වස්තු නැඹුරු වේ,
ඒකාබද්ධ සහ වත්මන්. ඔබ සහාය වීමට ODS එකක් ගොඩනඟන්නේද, උදා
උදාහරණයක් ලෙස, විකුණුම් කාර්යාලය. ODS අලෙවිය අතිරේක වනු ඇත dati
විවිධ පද්ධති ගණනාවකින් නමුත් තබා ගත හැක්කේ, උදා
උදාහරණයක් ලෙස, අද ගනුදෙනු. ODS යාවත්කාලීන කළ හැක
දිනකට කිහිප වතාවක් පවා. ඒ සමගම, ක්රියාවලීන්
තල්ලු i dati වෙනත් යෙදුම් සමඟ ඒකාබද්ධ වේ. මෙම පහසුකම වේ
ඒකාබද්ධ කිරීමට විශේෂයෙන් නිර්මාණය කර ඇත dati වත්මන් සහ ගතික ඊ
තත්‍ය කාලීන විශ්ලේෂණවලට සහාය වීමට ඉඩ ඇති අපේක්ෂකයෙකු වනු ඇත,
සේවා නියෝජිතයන් සපයන ආකාරය පාරිභෝගිකයන් විකුණුම් තොරතුරු
විකුණුම් ප්‍රවණතා තොරතුරු උපුටා ගැනීමෙන් පාරිභෝගික ධාරාවන්
ගබඩාවෙන්ම. රූප සටහන 1.1 හි දැක්වෙන තවත් ව්‍යුහයකි
dw සඳහා විධිමත් තත්වයක්. මෙය සඳහා පමණක් නොවේ
අවශ්ය ඒකාබද්ධතාවය ක්රියාත්මක කිරීම, ගුණාත්මකභාවය dati, සහ
පරිවර්තනය පිළිබඳ dati තොග එනවා, නමුත් එයත්
සඳහා විශ්වසනීය හා තාවකාලික ගබඩා ප්රදේශයක් dati එය පිටපත් කරන්න
තත්‍ය කාලීන විශ්ලේෂණ වලදී භාවිතා කළ හැක. ඔබ තීරණය කරන්නේ නම්
ODS හෝ වේදිකා ප්‍රදේශයක් භාවිතා කරන්න, එකක්
මෙම ව්යුහයන් ජනනය කිරීම සඳහා හොඳම මෙවලම් dati භාවිතා කිරීම
විවිධ මෙහෙයුම් මූලාශ්‍ර යනු DB2 හි විෂම ව්‍යාප්ත විමසුමයි.
මෙම හැකියාව ලබා දෙන්නේ DB2 විකල්ප විශේෂාංගය මගිනි
DB2 Relational Connect ලෙස හැඳින්වේ (විමසුම් පමණි) සහ DB2 හරහා
DataJoiner (ප්‍රශ්නය සපයන වෙනම නිෂ්පාදනයක්,
ඇතුල් කිරීම, යාවත්කාලීන කිරීම සහ අවලංගු කිරීමේ හැකියාව a
විෂම ලෙස බෙදා හරින ලද RDBMS).
මෙම තාක්ෂණය ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පීන්ට ඉඩ සලසයි dati ගැටගැසීමට dati di
විශ්ලේෂණ ක්රියාවලීන් සමඟ නිෂ්පාදනය. තාක්ෂණයට පමණක් නොවේ
ප්‍රායෝගිකව ඕනෑම අනුකරණ ඉල්ලීමකට අනුවර්තනය වන්න
ඔවුන් තත්‍ය කාලීන විශ්ලේෂණයක් ඉදිරිපත් කළ හැකි නමුත් එය
ඔවුන්ට විවිධ පාදවලට සම්බන්ධ විය හැකිය dati වැඩි
DB2, Oracle, Sybase, SQL Server ඇතුළු ජනප්‍රිය,
Informix සහ වෙනත් අය. DB2 DataJoiner ජනනය කිරීමට භාවිතා කළ හැක
ව්යුහයක් dati ODS හෝ මේසයක් වැනි විධිමත්
ප්රතිෂ්ඨාපනය සඳහා නිර්මාණය කර ඇති ගබඩාවේ ස්ථිර ලෙස නියෝජනය වේ
ඉක්මන් යාවත්කාලීන කිරීම් හෝ විකිණීමට ඇත. ස්වභාවිකවම,
මෙම එකම ව්යුහයන් dati භාවිතයෙන් ජනාකීර්ණ කළ හැක
අනුකරණය සඳහා නිර්මාණය කර ඇති තවත් වැදගත් තාක්ෂණයකි dati, අයි.බී.එම්
DataPropagator Relational. (DataPropagator යනු වෙනම නිෂ්පාදනයකි
මධ්යම පද්ධති සඳහා. DB2 UNIX, Linux, Windows සහ OS/2 ඇතුළත් වේ
අනුපිටපත් සේවා dati සම්මත ලක්ෂණයක් ලෙස).
චලනය සඳහා තවත් ක්රමයක් dati වටා ක්රියාත්මක වේ
ව්‍යවසාය සඳහා ව්‍යවසාය යෙදුම් ඒකාබද්ධ කරන්නෙකු වේ
පණිවිඩ තැරැව්කරුවෙකු ලෙස හැඳින්වේ
අද්විතීය තාක්‍ෂණය මධ්‍යයට අසමසම පාලනයකට ඉඩ සලසයි
(ඉලක්ක) සහ චලනය dati සමාගම වටා. IBM සතුව තැරැව්කරු සිටී
බහුලව භාවිතා වන පණිවිඩය, MQSeries, හෝ විචලනය
අවශ්‍යතා ඇතුළත් නිෂ්පාදනයේ ඊ-වාණිජ්යය, අයි.බී.එම්
WebSphere MQ.
සහාය සඳහා MQ උත්තෝලනය කරන්නේ කෙසේද යන්න පිළිබඳ වැඩිදුර සාකච්ඡා සඳහා a
ගබඩාවක් සහ BI පරිසරයක්, පිවිසෙන්න වෙබ් අඩවිය පොතේ. දැනට, එය
මෙම තාක්ෂණය සඳහා විශිෂ්ට මාධ්යයක් බව පැවසීම ප්රමාණවත්ය
අල්ලා ගැනීම සහ පරිවර්තනය කිරීම (MQSeries Integrator භාවිතයෙන්) dati
BI විසඳුම් සඳහා බඳවාගත් ඉලක්කගත ක්‍රියාකාරීන්. එතන
MQ තාක්ෂණය UDB V8 හි ඒකාබද්ධ කර ඇසුරුම් කර ඇත
පණිවිඩ පෝලිම් දැන් කළමනාකරණය කළ හැකි බවයි
ඒවා DB2 වගු වගේ. වෑල්ඩින් කිරීමේ සංකල්පය
පෝලිම් පණිවිඩ සහ විශ්වයේ දත්ත සමුදාය සම්බන්ධතා ප්රධානීන්
බලගතු බෙදාහැරීමේ පරිසරයක් කරා dati.
Zero-Latency Zero latency
IBM සඳහා අවසාන උපායමාර්ගික ඉලක්කය ශුන්‍ය ප්‍රමාද විශ්ලේෂණයයි.
විසින් අර්ථ දක්වා ඇත
ගාට්නර්, BI පද්ධතියකට අනුමාන කිරීමට, උකහා ගැනීමට හැකි විය යුතුය
සහ ඉල්ලීම මත විශ්ලේෂකයින්ට තොරතුරු සපයන්න. අභියෝගය,
ඇත්ත වශයෙන්ම, එය මිශ්ර කරන්නේ කෙසේද යන්න මත පවතී dati වත්මන් සහ සැබෑ කාලය තුළ
i වැනි අවශ්‍ය ඓතිහාසික තොරතුරු සමඟ dati අදාළ ආකෘතිය/හි
නැඹුරුව, හෝ උපුටා ගත් අවබෝධය, නිරූපණය ලෙස
පාරිභෝගිකයා වේ
එවැනි තොරතුරු ඇතුළත් වේ, උදාහරණයක් ලෙස, හඳුනා ගැනීම පාරිභෝගිකයන් ad
ඉහළ හෝ අඩු අවදානමක් හෝ කුමන නිෂ්පාදන i පාරිභෝගිකයන් ඔවුන් බොහෝ දේ මිල දී ගනු ඇත
සමහරවිට ඔවුන් දැනටමත් ඔවුන්ගේ කරත්තවල චීස් තිබේ නම්
අත්පත් කර ගැනීම්.
ශුන්‍ය ප්‍රමාදය ලබා ගැනීම ඇත්ත වශයෙන්ම දෙකක් මත රඳා පවතී
මූලික යාන්ත්රණ:
▪ සම්පූර්ණ ඒකාබද්ධ කිරීම dati සමග විග්‍රහ කර ඇත
ස්ථාපිත තාක්ෂණික ක්රම සහ BI විසින් සංවර්ධනය කරන ලද මෙවලම් සමඟ
▪ බෙදා හැරීමේ පද්ධතියකි dati එය සහතික කිරීමට කාර්යක්ෂම වේ
තත්‍ය කාලීන විශ්ලේෂණය ඇත්ත වශයෙන්ම පවතී
ශුන්‍ය ප්‍රමාදය සඳහා මෙම පූර්ව අවශ්‍යතා දෙකෙන් වෙනස් නොවේ
IBM විසින් පිහිටුවන ලද සහ ඉහත විස්තර කර ඇති ඉලක්ක.
හි තද සම්බන්ධ කිරීම dati වැඩසටහනේ කොටසකි
IBM විසින් සකස් කරන ලද බාධාවකින් තොරව ඒකාබද්ධ කිරීම. සහ පද්ධතියක් සාදන්න
භාරදීම dati කාර්යක්ෂම සම්පූර්ණයෙන්ම රඳා පවතී
බෙදා හැරීමේ ක්‍රියාවලිය සරල කරන පවතින තාක්‍ෂණය
dati. එහි ප්‍රතිඵලයක් ලෙස IBM හි ඉලක්ක තුනෙන් දෙකක් තීරණාත්මක වේ
තුන්වැන්න සෑදීමට. IBM දැනුවත්ව තමන්ගේම සංවර්ධනය වෙමින් පවතී
ශුන්‍ය ප්‍රමාදය සහතික කිරීමේ තාක්ෂණය යථාර්ථයකි
ගබඩා උත්සාහයන්.
සාරාංශය / සංශ්ලේෂණය
BI සංවිධානය විසින් මාර්ග සිතියමක් සපයයි
ඔබේ පරිසරය නිර්මාණය කරන්න
නැවත නැවතත්. හි අවශ්‍යතා පිළිබිඹු වන පරිදි එය සකස් කළ යුතුය
ඔබගේ ව්‍යාපාරය, වර්තමාන සහ අනාගතය යන දෙකම. වාස්තු දැක්මක් නොමැතිව
පුළුල්, කොටස් නියෝජිතයන් වඩා ටිකක් වැඩි ය
සසම්භාවී මධ්‍යම ගබඩා ක්‍රියාත්මක කිරීම් එතරම් දෙයක් නොකරයි
පුළුල්, තොරතුරු ව්යවසායක් නිර්මාණය කරන්න.
ව්‍යාපෘති කළමණාකරුවන්ට ඇති පළමු බාධාව නම් එය සාධාරණීකරණය කරන්නේ කෙසේද යන්නයි
BI සංවිධානයේ සංවර්ධනය සඳහා අවශ්ය ආයෝජන.
ROI ගණනය කිරීම සඳහා ප්‍රධාන පදනමක් ලෙස පවතී
ගබඩා ජයග්රහණ, එය වඩාත් දුෂ්කර වෙමින් පවතී
හරියටම අනාවැකි කියන්න. මෙය සඳහා වෙනත් ක්රම වලට හේතු වී ඇත
ඔබ ඔබේ මුදල් වටිනාකම ලබා ගන්නේද යන්න තීරණය කිරීම. එම
උදාහරණයක් ලෙස ආයෝජනය 2 (VOI) මත වටිනාකම ප්‍රසම්පාදනය කර ඇත
විසඳුමක් ලෙස.
එය ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පීන්ට භාරයි dati සහ ව්යාපෘති සැලසුම්කරුවන් මත
හි සංගම් වෙත හිතාමතාම තොරතුරු ජනනය කිරීම සහ සැපයීම
පරිශීලකයන් සහ sui සේවාවක් ලබා දීම පමණක් නොවේ dati. එහි ඇත
දෙක අතර විශාල වෙනසක්. තොරතුරු කියන්නේ කෙනෙක් කරන දෙයක්
තීරණ ගැනීමේ ක්රියාවලීන් සහ ඵලදායීතාවයේ වෙනස; සාපේක්ෂව, i
dati ඔවුන් එම තොරතුරු ලබා ගැනීම සඳහා ගොඩනඟයි.
මූලාශ්රය විවේචනාත්මක වුවද dati ඉල්ලීම් විසඳීමට
ව්යාපාර, BI පරිසරය විශාල කාර්යභාරයක් ඉටු කළ යුතුය
තොරතුරු අන්තර්ගතය නිර්මාණය කිරීමේදී. අපි ගත යුතුයි
පිරිසිදු කිරීම, ඒකාබද්ධ කිරීම, පරිවර්තනය කිරීම හෝ
එසේ නොමැතිනම් තොරතුරු අන්තර්ගතයක් සාදන්න
පරිශීලකයින්ට ක්‍රියාමාර්ග ගත හැකි අතර, ඒ නිසා අපි ඒවා සහතික කර ගත යුතුයි
ක්‍රියාවන් සහ එම තීරණ සාධාරණ නම්, ප්‍රතිපෝෂණ ඇත
BI පරිසරය තුළ. අපි ගබඩාව පමණක් සේවය කිරීමට ඉවත් කළහොත් dati,
පරිශීලක සංගම් අන්තර්ගතය නිර්මාණය කරන බවට සහතික වේ
පියවර ගැනීමට අවශ්ය තොරතුරු. මෙය ඔවුන්ගේ බව සහතික කරයි
ප්රජාවට වඩා හොඳ තීරණ ගැනීමට හැකි වනු ඇත, නමුත් ව්යවසාය
තමන් පරිහරණය කළ දැනුමේ ඌනතාවයෙන් පෙළෙනවා.
දිනය ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පීන් සහ ව්යාපෘති සැලසුම්කරුවන් ව්යාපෘති ආරම්භ කරන බව
BI පරිසරයට විශේෂිතව, ඔවුන් ව්‍යවසායයට වගකිව යුතුය
විශාල වශයෙන්. මෙම ද්විත්ව ලක්ෂණයට සරල උදාහරණයක්
BI හි පුනරාවර්තනවල මුහුණු මූලාශ්‍රයේ දක්නට ලැබේ dati. මුළු
dati නිශ්චිත වාණිජ ඉල්ලීම් සඳහා ලැබිය යුතුය
පළමු පරමාණුක ස්ථරයේ ජනාකීර්ණ වේ. මෙය සංවර්ධනය සහතික කරයි
ආයතනික තොරතුරු වත්කම, මෙන්ම කළමනාකරණය, මාර්ගය
පුනරාවර්තනය තුළ නිශ්චිත පරිශීලක ඉල්ලීම් අර්ථ දක්වා ඇත.

W hatisa D ata W Arehouse ?
දත්ත ගබඩාව එය තොරතුරු පද්ධති ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පයේ හදවතයි
1990 සිට සහ ඝන ලබා දීමෙන් තොරතුරු ක්රියාවලීන් සඳහා සහය දක්වයි
හි ඒකාබද්ධ වේදිකාව dati පසුකාලීනව පදනම ලෙස ගත් ඓතිහාසික
විශ්ලේෂණය කරයි. එම දත්ත ගබඩාවයි a වෙත ඒකාබද්ධ වීමේ පහසුව ලබා දෙන්න
නොගැලපෙන යෙදුම් පද්ධති ලෝකය. දිනය
ගබඩාව විලාසිතාවක් බවට පරිණාමය වී ඇත. දත්ත ගබඩාව
සංවිධානය කිරීම සහ මතක තබා ගැනීම i dati තොරතුරු ක්රියාවලීන් සඳහා අවශ්ය ඊ
දිගු ඓතිහාසික තාවකාලික ඉදිරිදර්ශනයක පදනම මත විශ්ලේෂණාත්මක ය. සෑම
මෙය ඉදිකිරීම් සඳහා සැලකිය යුතු හා නිරන්තර උත්සාහයක් දරයි
නඩත්තු කිරීමේදී දත්ත ගබඩාවයි.
ඉතින් මොකක්ද a දත්ත ගබඩාවයි? ඒ දත්ත ගබඩාවයි හා:
▪ විෂය නැඹුරු
▪ ඒකාබද්ධ පද්ධතිය
▪ කාල විචලනය
▪ වාෂ්පශීලී නොවන (අවලංගු නොකරයි)
එකතුවකි dati හි කළමනාකරණ තීරණ සඳහා සහය දැක්වීම සඳහා භාවිතා වේ
ක්රියාවලීන් ක්රියාත්මක කිරීම.
I dati ඇතුල් කර ඇත දත්ත ගබඩාවයි බොහෝ විට පැන නගී
මෙහෙයුම් පරිසරයන්ගෙන් නඩු. එම දත්ත ගබඩාවයි එකක් විසින් සාදනු ලැබේ
ගබඩා ඒකකය, ඉතිරි කොටස් වලින් භෞතිකව වෙන් කර ඇත
පද්ධතිය, අඩංගු වේ dati විසින් පෙර සකසන ලදී
පරිසරයෙන් ලැබෙන තොරතුරු මත ක්‍රියාත්මක වන යෙදුම්
මෙහෙයුම්.
a හි වචනාර්ථ අර්ථ දැක්වීම දත්ත ගබඩාවයි සවිස්තරාත්මක පරීක්ෂණයකට සුදුසුයි
වැදගත් අභිප්රේරණයන් සහ අර්ථයන් ඇති බැවින් පැහැදිලි කිරීම
ගබඩාවක ලක්ෂණ විස්තර කරන අරමුදල.
විෂය දිශානතිය දිශානතිය
තේමාත්මක
පළමු ලක්ෂණය a දත්ත ගබඩාවයි එය ඉලක්ක කර ඇත
සමාගමක ප්රධාන ක්රීඩකයන්. හරහා ක්රියාවලීන්ගේ මාර්ගෝපදේශය
dati එය වඩාත් සම්භාව්‍ය ක්‍රමයට වඩා වෙනස් වේ
ක්‍රියාවලි සහ ක්‍රියාකාරකම් දෙසට යෙදුම් දිශානතිය,
බොහෝ දෙනා විසින් බොහෝ විට බෙදා ගන්නා ක්රමය
පැරණි දිශානති පද්ධති.
මෙහෙයුම් ලෝකය සැලසුම් කර ඇත්තේ යෙදුම් සහ කාර්යයන් වටා ය
ආයතනයක් සඳහා ණය, ඉතුරුම්, බැංකු කාඩ්පත් සහ භාරය වැනි
මූල්ය. dw ලෝකය විෂයයන් වටා සංවිධානය වී ඇත
පාරිභෝගිකයා, විකුණුම්කරු, භාණ්ඩය සහ ක්‍රියාකාරකම් වැනි ප්‍රධාන.
මාතෘකා වටා පෙළගැස්වීම නිර්මාණයට සහ බලපායි
සෑදීම මත dati dw හි හමු විය. වඩාත්ම කැපී පෙනෙන ලෙස,
ප්රධාන මාතෘකාව වඩාත් වැදගත් කොටස බලපායි
ප්රධාන ව්යුහය.
යෙදුමේ ලෝකය දත්ත සැලසුම් කිරීම යන දෙකටම බලපායි
ක්‍රියාවලි සැලසුමට වඩා පදනම. ලෝකයේ
dw වීඩියෝ ආකෘති නිර්මාණය කෙරෙහි පමණක් අවධානය යොමු කර ඇත dati එය ක්‍රියාත්මකයි
ඇඳීම දත්ත සමුදාය. ක්‍රියාවලියේ සැලසුම (එහි ස්වරූපයෙන්
සම්භාව්ය) dw පරිසරයේ කොටසක් නොවේ.
ක්‍රියාවලි/ක්‍රියාකාරී යෙදුම තේරීම අතර වෙනස්කම් සහ
විෂය සඳහා තේරීම අන්තර්ගතයේ වෙනස්කම් ලෙස ද අනාවරණය වේ
ක dati සවිස්තරාත්මක මට්ටමින්. එම dati del dw i ඇතුළත් නොවේ dati බව
යෙදුම් අතරතුර ඒවා DSS ක්‍රියාවලිය සඳහා භාවිතා නොකෙරේ
මෙහෙයුම් නැඹුරු dati i අඩංගු වේ dati තෘප්තිමත් කිරීමට
o හැකි ක්‍රියාකාරී/සැකසුම් අවශ්‍යතා වහාම
අවම වශයෙන් ඩීඑස්එස් විශ්ලේෂකයෙකු සඳහා ප්‍රයෝජනයක් තිබේ.
යෙදුම් මෙහෙයුම් දිශානතියේ තවත් වැදගත් ආකාරයකි
ai dati වෙනස් dati dw හි වාර්තා වල ඇත dati. මම dati
ක්‍රියාකරුවන් වගු දෙකක් හෝ වැඩි ගණනක් අතර අඛණ්ඩ සම්බන්ධතාවයක් පවත්වාගෙන යයි
සක්‍රීය ව්‍යාපාරික රීතියක් මත පදනම්ව. එම dati dw විසින්
ඒවා කාල වර්ණාවලියක් පුරා විහිදෙන අතර dw හි දක්නට ලැබෙන අනුපාත වේ
බොහෝ. බොහෝ වෙළඳ නීති (සහ ඊට අනුරූපව, බොහෝ
පිළිබඳ වාර්තා dati ) තොගයේ නියෝජනය වේ dati දෙකක් අතර හෝ
බහු වගු.
(අතර අතර සම්බන්ධතා ඇති ආකාරය පිළිබඳ සවිස්තරාත්මක පැහැදිලි කිරීමක් සඳහා dati නිදාගන්න
DW හි කළමනාකරණය, අපි ඒ පිළිබඳ තාක්ෂණික මාතෘකාව වෙත යොමු කරමු
ප්රශ්නය.)
වෙනස හැර වෙනත් දෘෂ්ටිකෝණයකින් නොවේ
ක්‍රියාකාරී/ක්‍රියාවලිය සහ යෙදුම් තේරීම අතර මූලික වේ
විෂය තේරීමක්, පද්ධති අතර විශාල වෙනසක් ඇත
මෙහෙයුම් සහ dati සහ DW.
ඒකාබද්ධතා ඒකාබද්ධ කිරීම
dw පරිසරයේ වැදගත්ම අංගය වන්නේ i dati සොයාගත්තා
dw තුළ ඒවා පහසුවෙන් ඒකාබද්ධ වේ. සැමවිටම. තොරව
ව්යතිරේක. dw පරිසරයේ සාරය නම් i dati
ගබඩාවේ සීමාවන් තුළ අඩංගු ඒවා ඒකාබද්ධ වේ.
අනුකලනය විවිධ ආකාරවලින් - සම්මුතීන් තුළ හෙළි කරයි
ස්ථාවර විචල්‍ය ප්‍රමාණයට අනුකූලව හඳුනාගෙන ඇත
හි භෞතික ගුණාංගවල ස්ථාවර කේතනය කරන ලද ව්‍යුහයන් dati
ස්ථාවර, සහ එසේ ය.
වසර ගණනාවක් පුරා යෙදුම් කිහිපයක නිර්මාණකරුවන් එය සාදා ඇත
යෙදුමක් කළ යුතු ආකාරය පිළිබඳ බොහෝ තීරණ හිමිකර ගැනීම
සංවර්ධනය වනු ඇත. විලාසය සහ පුද්ගලාරෝපිත නිර්මාණ තීරණ
නිර්මාණකරුවන්ගේ යෙදුම් සියයකින් හෙළිදරව් වේ: in
කේතීකරණ වෙනස්කම්, ප්රධාන ව්යුහය, භෞතික ලක්ෂණ,
හඳුනාගැනීමේ සම්මුතීන් සහ යනාදිය. බොහෝ දෙනෙකුගේ සාමූහික ධාරිතාව
නොගැලපෙන යෙදුම් නිර්මාණය කිරීමට යෙදුම් නිර්මාණකරුවන්
එය පුරාවෘත්තයකි. රූප සටහන 3 තවත් වෙනස්කම් කිහිපයක් හෙළි කරයි
යෙදුම් සැලසුම් කර ඇති ආකාරයෙන් වැදගත් වේ.
කේතනය: සංකේතනය:
යෙදුම් නිර්මාණකරුවන් ක්ෂේත්‍ර කේතීකරණය තෝරාගෙන ඇත -
ලිංගිකත්වය - විවිධ ආකාරවලින්. නිර්මාණකරුවෙකු ලිංගිකත්වය නියෝජනය කරයි
"m" සහ "f". තවත් නිර්මාණකරුවෙකු ස්ත්‍රී පුරුෂ භාවය "1" ලෙස නියෝජනය කරයි
සහ "0". තවත් නිර්මාණකරුවෙකු ස්ත්‍රී පුරුෂ භාවය නියෝජනය කරන්නේ "x" සහ
"y". තවත් නිර්මාණකරුවෙකු ස්ත්‍රී පුරුෂ භාවය නියෝජනය කරන්නේ "පිරිමි" සහ
"ගැහැණු". ලිංගිකත්වය DW තුළට ඇතුල් වන්නේ කෙසේද යන්න ඇත්ත වශයෙන්ම වැදගත් නොවේ. ඔවුන්ට"
සහ "F" සමහර විට සියල්ලටම වඩා හොඳයි
නිරූපණය.
වැදගත්ම දෙය නම් ලිංගික ක්ෂේත්‍රය කුමන සම්භවයක් ලබා ගත්තත්,
එම ක්ෂේත්‍රය ඩීඩබ්ලිව් වෙත පැමිණෙන්නේ ස්ථාවර ඒකාබද්ධ තත්වයක ය. සිට
ක්ෂේත්‍රය DW වෙත පටවන විට ප්‍රතිවිපාකය
එය ආකෘතියෙන් හඳුනාගෙන ඇති යෙදුමකි
"M" සහ "F", i dati DW ආකෘතියට පරිවර්තනය කළ යුතුය.
ගුණාංග මැනීම: මැනීම
ගුණාංග:
යෙදුම් නිර්මාණකරුවන් නල මාර්ගය මැනීමට තෝරා ගත්හ
පාඨමාලාව පුරා විවිධ ක්රම
වසර කිහිපයක්. නිර්මාණකරුවෙකු ගබඩා කරයි i dati බවට නල මාර්ගයේ
සෙන්ටිමීටර. තවත් යෙදුම් නිර්මාණකරුවෙකු ගබඩා කරයි dati
අඟල් අනුව නල මාර්ගයේ. තවත් නිර්මාණකරුවෙක්
යෙදුම් ගබඩා i dati නල මාර්ගයේ ඝන අඩි මිලියන
තත්පරයට. සහ තවත් නිර්මාණකරුවෙකුගේ තොරතුරු ගබඩා කරයි
යාර අනුව නල මාර්ගය. මූලාශ්රය කුමක් වුවත්, කවදාද
නල මාර්ග තොරතුරු ඔවුන් විය යුතු DW වෙත පැමිණේ
එකම ආකාරයෙන් මනිනු ලැබේ.
රූප සටහන 3 හි ඇඟවුම් වලට අනුව ඒකාබද්ධ ගැටළු
ඒවා නිර්මාණයේ සෑම අංශයකටම පාහේ බලපායි - විශේෂාංග
භෞතික දෙවිවරුන් dati, මූලාශ්‍ර එකකට වඩා තිබීමේ උභතෝකෝටිකය dati, ලා
නොගැලපෙන හඳුනාගත් සාම්පල, ආකෘති dati
නොගැලපෙන, සහ එසේ ය.
නිර්මාණ තර්කය කුමක් වුවත්, ප්රතිඵලය සමාන වේ -
i dati DW හි ඒකවචන e හි ගබඩා කළ යුතුය
මෙහෙයුම් පද්ධති තිබියදී පවා ගෝලීය වශයෙන් පිළිගත හැකි ආකාරය
අරමුදල් ගබඩාව වෙනස් ලෙස i dati.
DSS විශ්ලේෂක DW, විශ්ලේෂකයාගේ කාචය දෙස බලන විට
සූරාකෑම විය යුතුය dati ගබඩාවේ ඇති,
හි විශ්වසනීයත්වය හෝ ස්ථාවරත්වය ගැන කල්පනා කරනවාට වඩා
dati.
කාල විචලනය
මුළු dati DW හි ඒවා යම් මොහොතකට නිවැරදි වේ.
හි මෙම මූලික ලක්ෂණය dati DW හි බොහෝ වෙනස් වේ dati
මෙහෙයුම් පරිසරය තුළ දක්නට ලැබේ. එම dati මෙහෙයුම් පරිසරය වේ
ප්‍රවේශ වන අවස්ථාවේදී මෙන් නිවැරදියි. වෙනත් විදිහකින්,
ඒකකයකට පිවිසීමේදී මෙහෙයුම් පරිසරය තුළ dati, එතන ඔව්
එය ප්‍රවේශ වන විට නිවැරදි අගයන් පිළිබිඹු වන තෙක් රැඳී සිටින්න.
ඇයි අයි dati ඩීඩබ්ලිව් හි සමහර වේලාවක මෙන් නිවැරදි වේ
කාලය (එනම්, "දැන්" නොවේ), i dati DW හි හමු විය
ඒවා "කාල විචලනය" වේ.
කාල විචලනය dati DW විසින් විවිධ ආකාරවලින් හඳුන්වනු ලැබේ.
සරලම ක්‍රමය නම් අයි dati DW නියෝජනය කරයි dati එය
දිගුකාලීන ක්ෂිතිජය - අවුරුදු පහේ සිට දහය දක්වා. ක්ෂිතිජය
මෙහෙයුම් පරිසරය සඳහා නියෝජනය කරන කාලය ඉතා කෙටි වේ
▪ අද වර්තමාන අගයන් හැට අනූව දක්වා
හොඳින් ක්‍රියා කළ යුතු සහ විය යුතු යෙදුම්
ගනුදෙනුව සැකසීම සඳහා ලබා ගත හැකි ඒවා රැගෙන යා යුතුය
අවම මුදල dati ඔවුන් කිසියම් උපාධියක් පිළිගන්නේ නම්
නම්යශීලී බව. එබැවින් මෙහෙයුම් යෙදුම් වලට ක්ෂිතිජයක් ඇත
කෙටි කාල රාමුව, නිර්මාණ තර්කයක් ලෙස
ශබ්ද යෙදුම්.
ඩීඩබ්ලිව් හි 'කාල විචල්‍යතාවය' දිස්වන දෙවන ආකාරය වේ
ප්රධාන ව්යුහය. DW හි සෑම ප්‍රධාන ව්‍යුහයකම අඩංගු වන්නේ,
ව්‍යංග හෝ පැහැදිලිව, කාල මූලද්‍රව්‍ය, වැනි
දිනය, සතිය, මාසය, ආදිය. කාලය යන මූලද්රව්යය සෑම විටම පාහේ වේ
ඩීඩබ්ලිව් හි සොයාගත් සංයුක්ත යතුරේ පතුලේ. මේවායේ
අවස්ථා, අවස්ථාව වැනි කාලයෙහි මූලද්‍රව්‍යය ව්‍යංගයෙන් පවතිනු ඇත
මාසය හෝ කාර්තුව අවසානයේ සම්පූර්ණ ගොනුවක් අනුපිටපත් කරනු ලැබේ.
කාල විචලනය පෙන්වන තුන්වන ආකාරය වන්නේ i dati ඒ
ඩීඩබ්ලිව්, නිවැරදිව ලියාපදිංචි වී ඇත, විය නොහැක
යාවත්කාලීන කරන ලදී. එම dati DW හි, සියලු ප්‍රායෝගික අරමුණු සඳහා, දිගු එකක් වේ
සැණ රූ මාලාව (snapshot). ස්නැප්ෂොට් නම් ඇත්තෙන්ම
වැරදි ලෙස ගෙන ඇත, එවිට ස්නැප්ෂොට් විය හැක
වෙනස් කරන ලදී. නමුත් snapshots ගන්නා බව උපකල්පනය කරයි
නිවැරදිව, ඒවා සෑදූ වහාම ඒවා වෙනස් නොවේ. සමහරක් තුළ
අවස්ථා වලදී එය සදාචාර විරෝධී හෝ අවලංගු විය හැකිය
DW වෙනස් කර ඇත. එම dati ක්‍රියාකාරී, ලෙස නිවැරදි වීම
ප්‍රවේශ වීමේ මොහොත, ඒවා පෙනෙන පරිදි යාවත්කාලීන කළ හැක
අවශ්යතාවය.
වාෂ්පශීලී නොවේ
DW හි සිව්වන වැදගත් ලක්ෂණය වන්නේ එය වාෂ්පශීලී නොවන බවයි.
යාවත්කාලීන කිරීම්, ඇතුළත් කිරීම්, මකාදැමීම් සහ වෙනස්කම් සිදු කරනු ලැබේ
වාර්තාගත මෙහෙයුම් පරිසරයන් සඳහා නිතිපතා. නමුත්
මූලික හැසිරවීම dati ඩීඩබ්ලිව්හි අවශ්ය වන්නේ ඊට වඩා වැඩි ය
සරල. තුළ සිදු වන්නේ මෙහෙයුම් වර්ග දෙකක් පමණි
DW - ආරම්භක පැටවීම dati සහ ප්රවේශය dati. නැත
යාවත්කාලීන නැත dati (සාමාන්‍ය අර්ථයෙන්
යාවත්කාලීන කිරීම) සාමාන්‍ය සැකසුම් මෙහෙයුමක් ලෙස DW හි.
මෙම වෙනසෙහි ඉතා බලවත් ප්රතිවිපාක කිහිපයක් තිබේ
මෙහෙයුම් සැකසුම් සහ DW සැකසුම් අතර පදනම. මට්ටමින්
සැලසුම අනුව, වැඩිදියුණු කිරීම ගැන සැලකිලිමත් විය යුතුය
යාවත්කාලීන කිරීමෙන් පසු DW හි අසාමාන්‍ය සාධකය නොවේ dati එහෙම නෙවෙයි
කරගෙන ගියා. මෙයින් අදහස් කරන්නේ නිර්මාණයේ භෞතික මට්ටමින්,
ප්‍රවේශය ප්‍රශස්ත කිරීමට නිදහස ලබා ගත හැක dati,
විශේෂයෙන් ප්‍රමිතිකරණය සහ යන මාතෘකා සමඟ කටයුතු කිරීමේදී
භෞතික විකෘති කිරීම. සරල බවේ තවත් ප්‍රතිඵලයක්
ඩීඩබ්ලිව් හි මෙහෙයුම් සඳහා භාවිතා කරන යටින් පවතින තාක්ෂණය තුළ වේ
DW පරිසරය ධාවනය කරන්න. යාවත්කාලීන කිරීම් සඳහා සහය විය යුතුය
වාර්තා පේළිගතව වාර්තා කරන්න (බොහෝ විට සිදු වන පරිදි
මෙහෙයුම් සැකසුම්) තාක්‍ෂණය සමහරක් තිබීමට අවශ්‍ය වේ
පෙනෙන සරල බව යටතේ ඉතා සංකීර්ණ පදනම්.
උපස්ථ සහ ප්‍රතිසාධනය, ගනුදෙනු සඳහා සහාය වන තාක්ෂණය
සහ අඛණ්ඩතාව dati සහ එකතැන පල්වීමේ සොයාගැනීම සහ පිළියම වේ
DW සැකසුම් සඳහා බෙහෙවින් සංකීර්ණ සහ අවශ්ය නොවේ.
DW හි ලක්ෂණ, සැලසුම් දිශානතිය,
ඒකාබද්ධ කිරීම dati DW තුළ, කාල විචලනය සහ සරල බව
කළමනාකරණය පිළිබඳ dati, සෑම දෙයක්ම ඉතා ඉතා වටපිටාවකට මඟ පාදයි
සම්භාව්ය මෙහෙයුම් පරිසරයට වඩා වෙනස්. සියල්ලේම පාහේ මූලාශ්රය
dati DW හි මෙහෙයුම් පරිසරය වේ. සිතන්නට පෙළඹේ
හි දැවැන්ත අතිරික්තයක් ඇති බව dati පරිසර දෙක අතර.
ඇත්ත වශයෙන්ම, බොහෝ දෙනෙකුට ඇති පළමු හැඟීම එයයි
විශාල අතිරික්තයක් dati මෙහෙයුම් පරිසරය සහ පරිසරය අතර
DW දිගුව. එවැනි අර්ථකථනයක් මතුපිටින් පෙනෙන අතර එය ඔප්පු කරයි
DW හි සිදුවන්නේ කුමක්ද යන්න පිළිබඳ අවබෝධයක් නොමැතිකම.
ඇත්ත වශයෙන්ම අවම අතිරික්තයක් ඇත dati මෙහෙයුම් පරිසරය අතර
සහ dati DW හි. අපි පහත සඳහන් කරුණු සලකා බලමු:
▪ අයි dati ඒවා පෙරා ඇත ඩැටෝ ඔබ මෙහෙයුම් පරිසරයෙන් සමත් වන බව
DW පරිසරයට. බොහෝ dati ඔවුන් කිසිවිටකත් නැති වී යයි
මෙහෙයුම් පරිසරයෙන්. ඒ පමණක් අයි dati සඳහා අවශ්ය වන
DSS සැකසුම් පරිසරය තුළ ඔවුන්ගේ දිශාව සොයා ගනී
▪ කාල ක්ෂිතිජය dati එය පරිසරයකට වඩා බෙහෙවින් වෙනස් ය
අනෙකට. එම dati මෙහෙයුම් පරිසරය තුළ ඒවා ඉතා නැවුම් ය. එම dati
DW හි ඔවුන් වඩා පැරණි ය. දෘෂ්ටිකෝණයෙන් පමණි
කාල ක්ෂිතිජයේ, අතිච්ඡාදනය ඉතා කුඩා වේ
මෙහෙයුම් පරිසරය සහ DW අතර.
▪ DW අඩංගු වේ dati කිසිදා සොයාගත නොහැකි සාරාංශය
පරිසරය තුළ
▪ අයි dati සිට මූලික පරිවර්තනයකට භාජනය වේ
ඔවුන් රූප සටහන 3 වෙත යන මොහොතේ එය බොහෝ දේ නිදර්ශනය කරයි
කොටසක් dati සැලකිය යුතු ලෙස වෙනස් කර ඇත
තෝරාගෙන DW වෙත ගෙන යාමට. වෙනත් වචන වලින් කිවහොත්, ද
maggioor parte dei dati භෞතිකව වෙනස් කර ඇත e
රැඩිකල් ලෙස එය DW වෙත ගෙන යන ලදී. දෘෂ්ටි කෝණයෙන්
ඒකාබද්ධ කිරීම සමාන නොවේ dati පදිංචිය
මෙහෙයුම් පරිසරය තුළ.
මෙම සාධක අනුව, අතිරික්තය dati පරිසර දෙක අතර වේ
දුර්ලභ සිදුවීමක්, දෙක අතර 1% ට වඩා අඩු අතිරික්තයක් ඇති කරයි
පරිසරයන්.
ගබඩාවේ ව්යුහය
DW වලට වෙනම ව්‍යුහයක් ඇත. සාරාංශය සහ විවිධ මට්ටම් ඇත
DWs මායිම් කරන විස්තර.
DW හි විවිධ සංරචක වන්නේ:
▪ පාරදත්ත
▪ Dati වත්මන් විස්තර
▪ Dati පැරණි විස්තර වලින්
▪ Dati තරමක් සාරාංශගත කර ඇත
▪ Dati ඉතා සාරාංශගත කර ඇත
බොහෝ දුරට ප්‍රධාන සැලකිල්ල වන්නේ i dati විස්තර වලින්
ධාරා. එය මූලික සැලකිල්ලක් වන්නේ මන්ද:
▪ අයි dati වත්මන් තොරතුරු වඩාත් මෑත සිදුවීම් පිළිබිඹු කරයි,
සෑම විටම විශාල උනන්දුවක් දක්වන සහ
▪ i dati වත්මන් විස්තර විශාල බැවින් එය විශාල වේ
කැටිතියේ පහළම මට්ටමේ ගබඩා කර ඇත e
▪ i dati වත්මන් තොරතුරු සෑම විටම පාහේ ගබඩා කර ඇත
තැටි මතකය, ප්‍රවේශ වීමට වේගවත්, නමුත් මිල අධික සහ
සිට සංකීර්ණ
I dati විස්තර පැරණි වේ dati මත ගබඩා කර ඇති
යම් මතකයක් ස්කන්ධය. එය වරින් වර ප්රවේශය ඇති අතර එය එසේ වේ
සමඟ ගැළපෙන විස්තර මට්ටමකින් ගබඩා කර ඇත dati විස්තරාත්මක
ධාරා. මාධ්යයක් මත ගබඩා කිරීම අනිවාර්ය නොවේ
විකල්ප මතකය, විශාල පරිමාවක් නිසා dati සමග එක්සත්
වරින් වර ප්රවේශය dati, සඳහා ගබඩා මාධ්‍යය dati di
පැරණි විස්තර සාමාන්‍යයෙන් තැටියේ ගබඩා නොවේ.
I dati ඒවා සැහැල්ලුවෙන් සාරාංශ කරයි dati පතුලේ ආසවනය කර ඇති
වත්මන් විස්තර මට්ටමේ දී සොයා ගන්නා ලද විස්තර මට්ටම. මෙය
DW මට්ටම සෑම විටම පාහේ තැටි මතකයේ ගබඩා කර ඇත. එම
ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පියා වෙත ඉදිරිපත් කරන නිර්මාණ ගැටළු dati
DW හි මෙම මට්ටම ඉදිකිරීමේදී:
▪ ඉහත කරන ලද සාරාංශය කුමන කාල ඒකකයද?
▪ කුමන අන්තර්ගතය, ගුණාංග තරමක් සාරාංශ කරයි
හි අන්තර්ගතය dati
ඊළඟ මට්ටම dati DW හි ඇති බව dati ඉහළ
සාරාංශගත කර ඇත. එම dati ඉතා සාරාංශගත කර ඇත්තේ සංයුක්ත හා පහසු ය
ප්රවේශ විය හැකි. එම dati බොහෝ විට සාරාංශගත කර ඇත
DW පරිසරය තුළ සහ වෙනත් අවස්ථාවලදී i dati ඒවා ඉතා සාරාංශගත කර ඇත
DW නිවාස තාක්ෂණයේ ආසන්න බිත්ති වලින් පිටත සොයා ගන්නා ලදී.
(ඕනෑම අවස්ථාවක, i dati ඉතා සාරාංශගත කර ඇත්තේ DW හි කොටසකි
මම කොතැනක සිටියත් dati භෞතිකව තබා ඇත).
DW හි අවසාන සංරචකය වන්නේ පාරදත්ත සංරචකයයි. බොහෝ පැතිවලින්
පාරදත්ත අනෙක් ඒවාට වඩා වෙනස් මානයක වාඩි වී සිටී dati
DW හි, පාරදත්ත කිසිවක් අඩංගු නොවන නිසා ඩැටෝ සෘජුවම
මෙහෙයුම් පරිසරයෙන් ගන්නා ලදී. පාරදත්ත විශේෂ කාර්යභාරයක් ඇත e
DW හි ඉතා වැදගත් වේ. පාරදත්ත භාවිතා වන්නේ:
▪ DSS විශ්ලේෂකයාට සොයා ගැනීමට උපකාර වන නාමාවලියක්
DW අන්තර්ගතය,
▪ සිතියම්ගත කිරීම සඳහා මාර්ගෝපදේශයක් dati කොහොමද අයි dati ඔවුන් වුයේ
මෙහෙයුම් පරිසරයේ සිට DW පරිසරය දක්වා පරිවර්තනය,
▪ i අතර සාරාංශ කිරීම සඳහා භාවිතා කරන ඇල්ගොරිතම සඳහා මාර්ගෝපදේශයකි dati di
වත්මන් විස්තර ei dati තරමක් සාරාංශගත, i dati ඉහළ
සාරාංශගත,
පාරදත්ත DW පරිසරය තුළ විශාල කාර්යභාරයක් ඉටු කරයි
මෙහෙයුම් පරිසරය තුළ ඔවුන් මෙතෙක් ලබා ඇති දේ හා සසඳන විට
පැරණි විස්තර ගබඩා මාධ්‍යය
එවැනි ගබඩා කිරීම සඳහා චුම්බක පටි භාවිතා කළ හැකිය
dati. ඇත්ත වශයෙන්ම ගබඩා මාධ්‍ය විශාල ප්‍රමාණයක් ඇත
පැරණි සංරක්ෂණය සඳහා සලකා බැලිය යුතුය dati di
විස්තර.
පරිමාව මත රඳා පවතී dati, ප්රවේශ සංඛ්යාතය, පිරිවැය
මෙවලම් සහ ප්රවේශ වර්ගය, එය සම්පූර්ණයෙන්ම සම්භාවි වේ
වෙනත් මෙවලම් සඳහා පැරණි මට්ටමේ විස්තර අවශ්‍ය වනු ඇත
DW හි.
දත්ත ප්රවාහය
සාමාන්ය සහ පුරෝකථනය කළ හැකි ප්රවාහයක් පවතී dati DW තුළ.
I dati ඔවුන් මෙහෙයුම් පරිසරයෙන් DW වෙත ඇතුල් වේ. (සටහන: ඇත
මෙම රීතියට ඉතා රසවත් ව්යතිරේක කිහිපයක්. කෙසේ වෙතත්, පාහේ
මුළු dati මෙහෙයුම් පරිසරයෙන් DW ඇතුල් කරන්න). දිනය මම dati
ඔවුන් මෙහෙයුම් පරිසරයෙන් ඩීඩබ්ලිව් වෙත ඇතුළු වේ, එය තිබූ ආකාරයටම පරිවර්තනය වේ
පෙර විස්තර කර ඇත. ඔබ ඩීඩබ්ලිව් ඇතුළු කළහොත්, i dati ඔවුන් ඇතුල් වේ
පෙන්වා ඇති පරිදි වත්මන් විස්තර මට්ටම. එය එහි වාසය කරන අතර භාවිතා වේ
සිදුවීම් තුනෙන් එකක් සිදු වන තුරු:
▪ පිරිසිදු කර ඇත,
▪ සාරාංශ කර ඇත, සහ/හෝ
▪ වේ
DW චලන තුළ යල්පැන ගිය ක්රියාවලිය i dati වත්මන් විස්තර
a dati විස්තර පැරණි, වයස අනුව dati. ක්රියාවලිය
සාරාංශ කිරීම පිළිබඳ විස්තරය භාවිතා කරයි dati ගණනය කිරීමට dati
තරමක් සාරාංශගත සහ ඉතා සාරාංශගත මට්ටම් dati. ඒ තියෙන්නේ
පෙන්වා ඇති ප්‍රවාහයට සමහර ව්‍යතිරේක (පසුව සාකච්ඡා කරනු ඇත).
කෙසේ වෙතත්, සාමාන්යයෙන්, අතිමහත් බහුතරය සඳහා dati සොයාගත්තා
DW ඇතුළත, ගලා යාම dati එය නියෝජනය වන පරිදි වේ.
දත්ත ගබඩාව භාවිතා කිරීම
විවිධ මට්ටම්වල පුදුමයක් නොවේ dati DW තුළ නැත
භාවිතයේ විවිධ මට්ටම් ලබා ගන්න. රීතියක් ලෙස, ඉහළ මට්ටමේ
සාරාංශ කිරීම, ප්ලස් i dati ඒවා භාවිතා කරනු ලැබේ.
බොහෝ භාවිතයන් සිදු වේ dati පැරණි නමුත් ඉතා සාරාංශගත කර ඇත
dati විස්තර කිසි විටෙකත් පාහේ භාවිතා නොවේ. එහි හොඳ හේතුවක් තිබේ
සංවිධානය සම්පත් උපයෝගිතා ආදර්ශයට ගෙන යන්න. තව තියෙනවා
සාරාංශය i dati, එය ළඟා වීමට ඉක්මන් හා වඩා කාර්යක්ෂම වේ dati. බලන්න
un වෙළඳ සැලක් එය DWs හි බොහෝ විස්තර මට්ටමේ සැකසුම් කරන බව සොයා ගන්න,
එවිට ඊට අනුරූප විශාල යන්ත්‍ර සම්පත් ප්‍රමාණයක්
පරිභෝජනය කරයි. නඩු විභාගයට යාම සෑම කෙනෙකුගේම යහපතට හේතු වේ
හැකි ඉක්මනින් ඉහළ මට්ටමේ සාරාංශයක් ලෙස.
බොහෝ වෙළඳසැල් සඳහා, පූර්ව DW පරිසරයක DSS විශ්ලේෂක භාවිතා කර ඇත
dati විස්තර මට්ටමින්. බොහෝ පැතිවලින් පැමිණීම dati විස්තරාත්මක
ඒවා තිබෙන විට පවා ආරක්ෂක බ්ලැන්කට්ටුවකට සමානයි
සාරාංශයේ වෙනත් මට්ටම්. ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පියාගේ එක් ක්‍රියාකාරකම් dati è
DSS පරිශීලකයා නිරන්තර භාවිතයෙන් ඉවත් කරන්න dati ප්ලස් මට්ටමේ
අඩු විස්තර. පවතින හේතු දෙකක් තිබේ
හි ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පියාගේ dati:
▪ අවසාන පරිශීලකයා ගෙවන ආරෝපණ පද්ධතියක් ස්ථාපනය කිරීම
පරිභෝජනය කරන සම්පත් ඊ
▪ ඉතා හොඳ ප්රතිචාර කාලයක් විය හැකි බව පෙන්නුම් කරයි
i සමඟ හැසිරීමේදී ලබා ගන්නා ලදී dati එය උසස් ප්‍රමිතියක පවතී
සාරාංශගත කිරීම, දුර්වල ප්‍රතිචාර කාලය පැමිණෙන්නේ
හැසිරීම dati අඩු මට්ටමක
වෙනත් සාකච්ඡා
තවත් ඉදිකිරීම් සහ කළමනාකරණ කරුණු කිහිපයක් තිබේ
DW දිගුව.
පළමු සැලකිල්ල දර්ශක වේ. එම dati ඉහළම මට්ටම්වල
සාරාංශය නිදහසේ සුචිගත කළ හැකි අතර, i dati
අඩු විස්තර මට්ටම්වලදී ඒවා ඉතා විශාල විය හැකිය
අරපිරිමැස්මෙන් සුචිගත කර ඇත. එම සංකේතයෙන්, අයි dati ඉහළ මට්ටම්වල
විස්තර සාපේක්ෂව පහසුවෙන් ප්‍රතිසාධනය කළ හැක,
පරිමාව අතරතුර dati පහළ මට්ටම්වලදී එය කොතරම් විශාලද යත් i dati නොවන
ඒවා පහසුවෙන් ප්‍රතිසංස්කරණය කළ හැක. එහි ප්රතිඵලයක් වශයෙන්, ආකෘතිය
ක dati සහ නිර්මාණය විසින් සිදු කරන ලද විධිමත් වැඩ කටයුතු ඉදිරිපත් කරයි
DW සඳහා පදනම සම්පූර්ණයෙන්ම පාහේ මට්ටමට යොදන ලදී
විස්තර ධාරාව. වෙනත් වචන වලින් කිවහොත්, ආකෘති නිර්මාණ ක්‍රියාකාරකම්
dati ඒවා සෑම අවස්ථාවකම පාහේ සාරාංශ මට්ටම්වලට අදාළ නොවේ.
තවත් ව්‍යුහාත්මක සලකා බැලීමක් වන්නේ උප බෙදීමයි
dati DW විසිනි.
කොටස් කිරීම මට්ටම් දෙකකින් සිදු කළ හැකිය - මට්ටමින් dbms සහ අල්
යෙදුම් මට්ටම. මට්ටමින් අංශයේ dbmsඔහු dbms è
බෙදීම් ගැන දැනුම් දී ඒ අනුව ඒවා පාලනය කරයි. වන අවස්ථාවක දී
යෙදුම් මට්ටමින් බෙදීම, ක්‍රමලේඛකයා පමණි
කොට්ඨාශ සහ ඒවායේ වගකීම පිළිබඳව දැනුවත් කරන ලදී
පරිපාලනය ඔහුට භාරයි
මට්ටමට පහළින් dbms, වැඩ ගොඩක් ඉබේම සිදු වෙනවා. අර තියෙන්නේ
ස්වයංක්‍රීය පරිපාලනය හා සම්බන්ධ බොහෝ නම්‍යශීලී බව
කොට්ඨාශ. අංශයේ මට්ටමේ යෙදුමේ දී dati ඒ
දත්ත ගබඩාවයි, වැඩ ගොඩක් Programmer මත වැටෙනවා, නමුත්
අවසාන ප්‍රතිඵලය වන්නේ පරිපාලනයේ නම්‍යශීලීභාවයයි dati දිනය තුළ
ගබඩාව
වෙනත් විෂමතා
සංරචක වන අතරතුර දත්ත ගබඩාවයි ඔවුන් විස්තර කර ඇති පරිදි ක්රියා කරයි
සියල්ලටම පාහේ dati, අත්‍යවශ්‍ය ප්‍රයෝජනවත් ව්‍යතිරේක කිහිපයක් තිබේ
සාකච්ඡා කරනු ඇත. ව්යතිරේකයක් වන්නේ එයයි dati පොදු සාරාංශ
(පොදු සාරාංශ දත්ත). මේවා dati වී ඇති සාරාංශ
ගණනය කර ඇත දත්ත ගබඩාවයි නමුත් ඒවා සමාජය විසින් භාවිතා කරනු ලැබේ. එම dati
පොදු සාරාංශ ගබඩා කර කළමනාකරණය කරනු ලැබේ දත්ත ගබඩාවයි,
ඉහත සඳහන් කළ පරිදි ඒවා හඳුනාගෙන ඇත. එම
ගණකාධිකාරීවරුන් එවැනි කාර්තුමය නිෂ්පාදනය කිරීමට කටයුතු කරයි dati වශයෙන්
ආදායම, කාර්තුමය වියදම්, කාර්තුමය ලාභය යනාදිය. රැකියාව
ගණකාධිකාරීවරුන් විසින් සිදු කරනු ලබන්නේ බාහිරින් ය දත්ත ගබඩාවයි. කෙසේ වෙතත්, අයි dati නිදාගන්න
සමාගම තුළ "අභ්යන්තරව" භාවිතා - සිට අලෙවි, විකුණුම්, ආදිය.
සාකච්ඡා නොකරන තවත් විෂමතාවයක් නම්, එයයි dati එස්තර්නි.
තවත් කැපී පෙනෙන වර්ගයකි dati දත්තයකින් සොයා ගත හැකි බව
ගබඩාව යනු ස්ථිර විස්තර දත්ත වේ. මේවා හේතු වේ
ස්ථිරව ගබඩා කිරීමට අවශ්‍යයි i dati එක් මට්ටමක
සදාචාරාත්මක හෝ නීතිමය හේතූන් මත විස්තර කර ඇත. සමාගමක් ප්රදර්ශනය කරන්නේ නම් i
අන්තරායකර ද්‍රව්‍යවලට සම්බන්ධ කම්කරුවන් අවශ්‍ය වේ dati
සවිස්තරාත්මක සහ ස්ථිර. සමාගමක් නිෂ්පාදනයක් නිෂ්පාදනය කරන්නේ නම් ඒ
මහජන ආරක්ෂාව ඇතුළත් වේ, ගුවන් යානයක කුමන කොටස් තිබේද?
අවශ්යතාවය dati ස්ථිර සවිස්තරාත්මක, මෙන්ම සමාගමක් නම්
භයානක ගිවිසුම් ඇති කරගන්න.
විශේෂිත ඇයි යන්න නොසලකා හැරීමට සමාගමට හැකියාවක් නැත
ඉදිරි වසර කිහිපය තුළ, නඩුවක්, නැවත කැඳවීමක්, ඒ
මතභේදාත්මක ඉදිකිරීම් දෝෂය, ආදිය. සමාගම නිරාවරණය
එය විශාල විය හැක. එහි ප්රතිඵලයක් වශයෙන් අද්විතීය ආකාරයේ පවතී dati
ස්ථිර විස්තර දත්ත ලෙස හැඳින්වේ.
සාරාංශය
Un දත්ත ගබඩාවයි එය වස්තු නැඹුරු, ඒකාබද්ධ, ප්‍රභේදයකි
කාලය, එකතුවකි dati හි අවශ්‍යතා සඳහා වාෂ්පශීලී නොවේ
පරිපාලන තීරණය. එක් එක් කැපී පෙනෙන ලක්ෂණ
un දත්ත ගබඩාවයි එහි ඇඟවුම් ඇත. ඊට අමතරව හතරක් ඇත
මට්ටම් dati ඒ දත්ත ගබඩාවයි:
▪ පැරණි විස්තර
▪ වත්මන් විස්තර
▪ Dati තරමක් සාරාංශගත කර ඇත
▪ Dati ඉතා සාරාංශගත කර ඇත
පාරදත්ත ද වැදගත් කොටසකි දත්ත ගබඩාවයි.
වියුක්ත
ගබඩා කිරීමේ සංකල්පය dati මෑතකදී ලැබුණි
බොහෝ අවධානයට ලක් වූ අතර එය 90 දශකයේ ප්රවණතාවයක් බවට පත් විය
a හි හැකියාව නිසා දත්ත ගබඩාවයි ජය ගැනීමට
i වැනි කළමනාකරණ ආධාරක පද්ධතිවල සීමාවන්
තීරණ ආධාරක පද්ධති (DSS) සහ තොරතුරු පද්ධති
විධායකයින් (EIS).
යන සංකල්පය වුවද දත්ත ගබඩාවයි බලාපොරොත්තු සහගත බව පෙනේ,
i ක්රියාත්මක කරන්න දත්ත ගබඩාවයි ගැටලුකාරී විය හැකි නිසා
මහා පරිමාණ ගබඩා කිරීමේ ක්රියාවලිය. තිබියදීත්
ගබඩා ව්යාපෘතිවල සංකීර්ණත්වය dati, බොහෝ සැපයුම්කරුවන්
සහ තොග ගබඩා කරන උපදේශකයින් dati ඔවුන් කියා සිටිනවා
ගබඩා කිරීම dati ගැටලුවක් නැත.
කෙසේ වෙතත්, මෙම පර්යේෂණ ව්යාපෘතිය ආරම්භයේ දී, කිසිවක් පාහේ නැත
ස්වාධීන, දැඩි හා ක්රමානුකූල පර්යේෂණ සිදු කර ඇත. සිට
ඒ නිසා ඇත්තටම වෙන්නේ මොකක්ද කියලා කියන්න අමාරුයි
ඔවුන් ගොඩනඟන විට කර්මාන්තයේ දත්ත ගබඩාවයි.
මෙම අධ්‍යයනයේ ගබඩා පරිචය ගවේෂණය කරන ලදී dati
පොහොසත් අවබෝධයක් වර්ධනය කිරීම අරමුණු කරගත් සමකාලීනයන්
ඕස්ට්රේලියානු භාවිතය. සාහිත්‍ය විශ්ලේෂණය මගින් සපයන ලදී
ආනුභවික අධ්‍යයනය සඳහා සන්දර්භය සහ පදනම.
මෙම පර්යේෂණයෙන් සොයාගැනීම් ගණනාවක් තිබේ. පලමු
ස්ථානය, මෙම අධ්යයනය සිදු වූ ක්රියාකාරකම් අනාවරණය විය
සංවර්ධනය අතරතුර දත්ත ගබඩාවයි. බොහෝ ප්රදේශ වල, අයි dati රැස් කළා
සාහිත්යයේ වාර්තා කර ඇති භාවිතය තහවුරු කළේය. දෙවනුව
වෙබ් අඩවිය, ගැටළු සහ බලපෑම් ඇති විය හැකි ගැටළු
සංවර්ධනයේ දත්ත ගබඩාවයි මෙම අධ්යයනය මගින් හඳුනා ගන්නා ලදී.
අවසාන වශයෙන්, සම්බන්ධ ඕස්ට්‍රේලියානු සංවිධානවලින් ලබාගත් ප්‍රතිලාභ
ප්රයෝජනය දත්ත ගබඩාවයි අනාවරණය වී ඇත.
1 වන පරිච්ඡේදය
පර්යේෂණ සන්දර්භය
දත්ත ගබඩා කිරීමේ සංකල්පය පුළුල් ලෙස පිළිගැනීමට ලක්ව ඇත
නිරාවරණය සහ නැගී එන ප්‍රවණතාවක් බවට පත්ව ඇත
90 දශකය (McFadden 1996, TDWI 1996, ෂා සහ මිල්ස්ටයින් 1997,
Shanks et al. 1997, Ekerson 1998, Adelman සහ Oates 2000). එනම්
දත්තවල වැඩිවන ලිපි සංඛ්‍යාවෙන් දැකිය හැකිය
වෙළඳ ප්‍රකාශනවල ගබඩා කිරීම (ලිට්ල් සහ ගිබ්සන් 1999).
බොහෝ ලිපි (බලන්න, උදාහරණයක් ලෙස, Fisher 1995, Hackathorn 1995,
Morris 1995a, Bramblett and King 1996, Graham et al. 1996,
Sakaguchi සහ Frolick 1996, Alvarez 1997, Brousell 1997, Clarke
1997, McCarthy 1997, O' Donnell 1997, Edwards 1998, TDWI
1999) ආයතනවලින් ලබාගත් සැලකිය යුතු ප්‍රතිලාභ වාර්තා කර ඇත
i ක්‍රියාත්මක කරන බව දත්ත ගබඩාවයි. ඔවුන් ඔවුන්ගේ න්‍යායට සහාය දුන්නා
සාර්ථක ක්‍රියාත්මක කිරීම් පිළිබඳ උපමා සාක්ෂි සහිතව, ඉහළ ප්‍රතිලාභය
ආයෝජන සංඛ්‍යා (ROI) මත සහ, මාර්ගෝපදේශ සැපයීම
සංවර්ධනය සඳහා යොමු හෝ ක්‍රමවේද දත්ත ගබඩාවයි
(Shanks et al. 1997, Seddon and Benjamin 1998, Little and Gibson
1999). ආන්තික අවස්ථාවක, Graham et al. (1996) ඇත
401% ක තුන් අවුරුදු ආයෝජනයක සාමාන්‍ය ප්‍රතිලාභයක් වාර්තා කළේය.
කෙසේ වෙතත්, වර්තමාන සාහිත්‍යය බොහෝමයක් නොසලකා හැර ඇත
එවැනි ව්‍යාපෘති භාර ගැනීමේ සංකීර්ණතා. හි ව්යාපෘති
දත්ත ගබඩාවයි ඒවා සාමාන්යයෙන් සංකීර්ණ හා මහා පරිමාණ සහ
එබැවින් ඒවා එසේ නොවේ නම් අසාර්ථක වීමේ ඉහළ සම්භාවිතාවක් ඇඟවුම් කරයි
ප්‍රවේශමෙන් පාලනය කර ඇත (ෂා සහ මිල්ස්ටයින් 1997, එකර්සන් 1997,
Foley 1997b, Zimmer 1997, Bort 1998, Gibbs and Clymer 1998, Rao
1998). ඔවුන්ට මානව සම්පත් මෙන්ම සම්පත් විශාල ප්‍රමාණයක් අවශ්‍ය වේ
මූල්‍යමය සහ, ඒවා ගොඩනැගීමට කාලය සහ ශ්‍රමය (Hill 1998, Crofts 1998). එම
සාමාන්‍ය කාලය සහ අවශ්‍ය මූල්‍ය මාධ්‍යයන් පිළිවෙලින් වේ
අවුරුදු දෙකක් සහ ඩොලර් මිලියන දෙක තුනක් පමණ (බ්‍රාලි 1995, ෆෝලි
1997b, Bort 1998, Humphries et al. 1999). මෙම කාලය සහ විධි
මූල්‍ය ආයතන බොහෝ අංශ පාලනය කිරීමට සහ ඒකාබද්ධ කිරීමට අවශ්‍ය වේ
දත්ත ගබඩා කිරීමේ වෙනස්කම් (Cafasso 1995, Hill 1998). පැත්තේ
දෘඪාංග සහ මෘදුකාංග සලකා බැලීම්, වෙනත් කාර්යයන්, වෙනස් වේ
නිස්සාරණයෙන් dati පැටවීමේ ක්‍රියාවලීන් වෙත dati, සිට
යාවත්කාලීන සහ මෙටා දත්ත කළමනාකරණය කිරීමට මතක ධාරිතාව dati
පරිශීලක පුහුණුව සඳහා, සලකා බැලිය යුතුය.
මෙම පර්යේෂණ ව්‍යාපෘතිය ආරම්භ වන විට තිබුණේ ඉතා සුළු ප්‍රමාණයකි
දත්ත ගබඩා කිරීමේ ක්‍ෂේත්‍රයේ සිදු කරන ලද ශාස්ත්‍රීය පර්යේෂණ,
විශේෂයෙන්ම ඕස්ට්රේලියාවේ. භාණ්ඩ හිඟයෙන් මෙය පැහැදිලි විය
පුවත්පත් හෝ වෙනත් ලේඛන මගින් දත්ත ගබඩා කිරීම මත ප්‍රකාශයට පත් කෙරේ
කාලයේ ශාස්ත්රාලිකයින්. ශාස්ත්‍රීය ලියවිලි බොහොමයක්
ලබා ගත හැකි එක්සත් ජනපද අත්දැකීම විස්තර කර ඇත. නොමැතිකම
ප්‍රදේශයේ අධ්‍යයන පර්යේෂණ දත්ත ගබඩා කිරීම හේතු වී ඇත
දැඩි පර්යේෂණ සහ ආනුභවික අධ්‍යයන සඳහා කැඳවීම (McFadden 1996,
Shanks et al. 1997, ලිට්ල් සහ ගිබ්සන් 1999). විශේෂයෙන්, අධ්යයන
ක්රියාත්මක කිරීමේ ක්රියාවලිය පිළිබඳ පර්යේෂණ දත්ත ගබඩාවයි
දැනුම ව්යාප්ත කිරීම සඳහා සිදු කළ යුතුය
ක්රියාත්මක කිරීම සම්බන්ධයෙන් පොදුවේ දත්ත ගබඩාවයි e
අනාගත පර්යේෂණ අධ්‍යයනයක් සඳහා පදනම ලෙස සේවය කරනු ඇත (Shanks ed
අන් අය. 1997, ලිට්ල් සහ ගිබ්සන් 1999).
එබැවින් මෙම අධ්‍යයනයේ අරමුණ ඇත්ත වශයෙන්ම කුමක්ද යන්න අධ්‍යයනය කිරීමයි
ආයතන දත්ත නඩත්තු කරන විට සහ භාවිතා කරන විට එය සිදු වේ
ඕස්ට්‍රේලියාවේ ගබඩාව. විශේෂයෙන්ම, මෙම අධ්යයනය සම්බන්ධ වනු ඇත
a හි සමස්ත සංවර්ධන ක්‍රියාවලියක් විශ්ලේෂණය කිරීම දත්ත ගබඩාවයි,
ආරම්භයේ සිට ආරම්භ කිරීම සහ සැලසුම් කිරීම හරහා සැලසුම් කිරීම සහ
ආයතන තුළ ක්රියාත්මක කිරීම සහ පසුව භාවිතා කිරීම
ඕස්ට්රේලියානු. මීට අමතරව, අධ්‍යයනය වර්තමාන භාවිතයට ද දායක වනු ඇත
භාවිතය තවදුරටත් වර්ධනය කළ හැකි ක්ෂේත්‍ර හඳුනා ගැනීම
වැඩිදියුණු කළ හැකි අතර අකාර්යක්ෂමතා සහ අවදානම් අවම කර ගත හැක
වළකින්න. තවද, එය වෙනත් අධ්‍යයනයන් සඳහා පදනමක් ලෙස සේවය කරනු ඇත දත්ත ගබඩාවයි in
ඕස්ට්‍රේලියාව සහ දැනට සාහිත්‍යයේ පවතින හිඩැස පුරවනු ඇත.
පර්යේෂණ ප්රශ්න
මෙම පර්යේෂණයේ පරමාර්ථය වන්නේ ඊට සම්බන්ධ ක්‍රියාකාරකම් අධ්‍යයනය කිරීමයි
ක්රියාත්මක කිරීමේදී දත්ත ගබඩාවයි සහ ඔවුන්ගේ භාවිතය මගින්
ඕස්ට්රේලියානු සංවිධාන. විශේෂයෙන්, මූලද්රව්ය අධ්යයනය කරනු ලැබේ
ව්යාපෘති සැලසුම් කිරීම, සංවර්ධනය සම්බන්ධයෙන්,
මෙහෙයුම, භාවිතය සහ සම්බන්ධ අවදානම්. ඉතින් ප්රශ්නය
මෙම පර්යේෂණයේ:
“මොකක්ද දැනට තියෙන පුරුද්ද දත්ත ගබඩාවයි ඕස්ට්‍රේලියාවේ?"
මෙම ගැටලුවට ඵලදායී ලෙස ප්රතිචාර දැක්වීම සඳහා, a
නිශ්චිත අනුබද්ධ පර්යේෂණ ප්‍රශ්න සංඛ්‍යාවක්. විශේෂයෙන්, තුනක්
සාහිත්‍යයෙන් උප ප්‍රශ්න හඳුනාගෙන ඇත, එනම්
මෙම පර්යේෂණ ව්‍යාපෘතිය මඟ පෙන්වීම සඳහා 2 පරිච්ඡේදයේ ඉදිරිපත් කර ඇත:
ඒවා ක්‍රියාත්මක කරන ආකාරය i දත්ත ගබඩාවයි සංවිධාන විසින්
ඕස්ට්රේලියානු? ඔබ මුහුණ දී ඇති ගැටළු මොනවාද?
අත්විඳින ලද ප්රතිලාභ මොනවාද?
මෙම ප්රශ්නවලට පිළිතුරු සැපයීමේදී, චිත්රයක් භාවිතා කරන ලදී
සමීක්ෂණයක් භාවිතා කරමින් ගවේෂණාත්මක පර්යේෂණ. මම ඉගෙන ගන්නා ආකාරය
ගවේෂණාත්මක, ඉහත ප්‍රශ්නවලට පිළිතුරු සම්පූර්ණ නැත
(Shanks et al. 1993, Denscombe 1998). මෙම අවස්ථාවේ දී, එය වේ
මේවාට ප්‍රතිචාර වැඩි දියුණු කිරීම සඳහා ත්‍රිකෝණකරණය අවශ්‍ය වේ
ඉල්ලීම්. කෙසේ වෙතත්, පරීක්ෂණය ශක්තිමත් පදනමක් සපයනු ඇත
මෙම ප්‍රශ්න පරීක්ෂා කිරීමේ අනාගත කටයුතු. සවිස්තරාත්මක එකක්
පර්යේෂණ ක්‍රමය සාධාරණීකරණය කිරීම සහ සැලසුම් කිරීම පිළිබඳ සාකච්ඡාව
3 වන පරිච්ඡේදයේ ඉදිරිපත් කර ඇත.
පර්යේෂණ ව්යාපෘතියේ ව්යුහය
මෙම පර්යේෂණ ව්‍යාපෘතිය කොටස් දෙකකට බෙදා ඇත: සන්දර්භ අධ්‍යයනය
දත්ත ගබඩා කිරීම සහ ආනුභවික පර්යේෂණ සංකල්පය (බලන්න
රූපය 1.1), ඒ සෑම එකක්ම පහත සාකච්ඡා කෙරේ.
I කොටස: සන්දර්භ අධ්‍යයනය
පර්යේෂණයේ පළමු කොටස නැවත පරීක්ෂා කිරීමකින් සමන්විත විය
i ඇතුළු විවිධ වර්ගයේ දත්ත ගබඩා කිරීම් පිළිබඳ වත්මන් සාහිත්‍යය
තීරණ ආධාරක පද්ධති (DSS), තොරතුරු පද්ධති
විධායක (EIS), සිද්ධි අධ්‍යයනය දත්ත ගබඩාවයි සහ දිනය පිළිබඳ සංකල්ප
ගබඩාව. තවද, සංසදවල ප්රතිඵල දත්ත ගබඩාවයි දෙවිවරු
කණ්ඩායම විසින් පවත්වනු ලබන විශේෂඥයින් සහ වෘත්තිකයන් සඳහා රැස්වීම් කණ්ඩායම්
Monash DSS පර්යේෂණය, අධ්‍යයනයේ මෙම අදියර සඳහා දායක විය
දත්ත භාවිතය පිළිබඳ තොරතුරු ලබා ගැනීමට අදහස් කරන ලදී
ගබඩාව සහ ඒවා දරුකමට හදා ගැනීමේ අවදානම හඳුනා ගැනීම.
මෙම සන්දර්භ අධ්යයන කාලය තුළ, අවබෝධය
ගැටළු සහිත ප්රදේශය පිළිබඳ දැනුම ලබා දීම සඳහා ස්ථාපිත කර ඇත
පසුකාලීන ආනුභවික පරීක්ෂණ සඳහා පදනම. කෙසේ වෙතත්, මෙම
එය අධ්‍යයනය සිදුවෙමින් පවතින අතරතුර අඛණ්ඩ ක්‍රියාවලියක් විය
පර්යේෂණ.
II කොටස: ආනුභවික පර්යේෂණ
දත්ත ගබඩා කිරීම පිළිබඳ සාපේක්ෂ නව සංකල්පය, esp
සඳහා සමීක්ෂණයක් සිදු කිරීමේ අවශ්‍යතාවය ඕස්ට්‍රේලියාවේ නිර්මාණය කළේය
භාවිතා කිරීමේ අත්දැකීම් පිළිබඳ පුළුල් චිත්රයක් ලබා ගන්න. මෙය
ගැටලුව වසම වූ පසු කොටසක් සිදු කරන ලදී
පුළුල් සාහිත්‍ය සමාලෝචනයක් මගින් ස්ථාපිත කරන ලදී. සංකල්පය
සන්දර්භීය අධ්‍යයන අදියරේදී පිහිටුවන ලද දත්ත ගබඩාවකි
මෙම අධ්‍යයනයේ මූලික ප්‍රශ්නාවලිය සඳහා ආදානය ලෙස භාවිතා කරන ලදී.
ඉන් අනතුරුව ප්‍රශ්නාවලිය පරීක්ෂාවට ලක් කරන ලදී. ඔබ දින විශේෂඥයන්
ගබඩාව පරීක්ෂණයට සහභාගී විය. පරීක්ෂණයේ අරමුණ
මූලික ප්‍රශ්නාවලිය වූයේ සම්පූර්ණත්වය සහ නිරවද්‍යතාවය පරීක්ෂා කිරීමයි
සමහර ප්රශ්න. පරීක්ෂණ ප්රතිඵල මත පදනම්ව, ප්රශ්නාවලිය වේ
වෙනස් කර ඇති අතර නවීකරණය කරන ලද අනුවාදය යවා ඇත
සමීක්ෂණ සහභාගිවන්නන්. ප්‍රශ්නාවලිය ආපසු ලබා දුන්නේ එවිටය
i සඳහා විශ්ලේෂණය කරන ලදී dati වගු, රූප සටහන් සහ වෙනත් ආකෘති වලින්. එම
විශ්ලේෂණ ප්රතිඵල dati ක්ෂණික ඡායාරූපයක් සාදන්න
ඕස්ට්‍රේලියාවේ දත්ත ගබඩා භාවිතය.
දත්ත ගබඩා දළ විශ්ලේෂණය
දත්ත ගබඩා කිරීමේ සංකල්පය වැඩිදියුණු කිරීම් සමඟ පරිණාමය වී ඇත
පරිගණක තාක්ෂණයෙන්.
කණ්ඩායම් විසින් මුහුණ දෙන ගැටළු මඟහරවා ගැනීම එහි අරමුණයි
Decision Support System (DSS) වැනි යෙදුම් සහාය e
විධායක තොරතුරු පද්ධතිය (EIS).
අතීතයේ දී මෙම යෙදුම්වල ප්රධාන බාධාව විය
මෙම යෙදුම් වලට සැපයීමට ඇති නොහැකියාව a දත්ත සමුදාය
විශ්ලේෂණය සඳහා අවශ්ය වේ.
මෙය ප්රධාන වශයෙන්ම කාර්යයේ ස්වභාවය නිසා සිදු වේ
කළමනාකරණ. සමාගමක කළමනාකාරිත්වයේ අවශ්යතා වෙනස් වේ
ප්රතිකාර කරන ප්රදේශය මත නිරන්තරයෙන් රඳා පවතී. එබැවින් අයි dati
මෙම යෙදුම් සඳහා මූලික හැකි විය යුතුය
ප්රතිකාර කළ යුතු කොටස අනුව ඉක්මනින් වෙනස් වේ.
මෙයින් අදහස් කරන්නේ අයි dati ස්වරූපයෙන් ලබා ගත යුතුය
අවශ්ය විශ්ලේෂණයන් සඳහා ප්රමාණවත් වේ. ඇත්ත වශයෙන්ම, සහායක කණ්ඩායම්
යෙදුම් එකතු කිරීම අතීතයේ ඉතා දුෂ්කර විය
ඒකාබද්ධ කිරීමට dati සංකීර්ණ හා විවිධ මූලාශ්ර වලින්.
මෙම කොටසේ ඉතිරි කොටස සංකල්පය පිළිබඳ දළ විශ්ලේෂණයක් ඉදිරිපත් කරයි
දත්ත ගබඩා කිරීම සහ කෙසේද යන්න සමඟ ගනුදෙනු කරයි දත්ත ගබඩාවයි ජය ගත හැක
යෙදුම් ආධාරක කණ්ඩායම් ගැටළු.
පදය “දත්ත ගබඩාව” 1990 දී William Inmon විසින් නිකුත් කරන ලදී.
ඔහුගේ නිතර උපුටා දක්වන ලද නිර්වචනය දකී දත්ත ගබඩාව කෙසේ
එකතුව dati විෂය-නැඹුරු, ඒකාබද්ධ, වාෂ්පශීලී නොවන සහ විචල්‍ය
කාලයාගේ ඇවෑමෙන්, කළමනාකරණ තීරණ සඳහා සහාය වීම.
මෙම නිර්වචනය භාවිතා කරමින් Inmon ඉස්මතු කරන්නේ i dati නේවාසික
යූ දත්ත ගබඩාවයි පහත 4 තිබිය යුතුය
caratteristice:
▪ විෂය-නැඹුරු
▪ ඒකාබද්ධ
▪ වාෂ්පශීලී නොවන
▪ කාලයත් සමඟ වෙනස් වේ
විෂයට නැඹුරු Inmon යන්නෙන් අදහස් වන්නේ i dati දිනය තුළ
මෙතෙක් පැවති විශාලතම ආයතනික ප්‍රදේශවල ගබඩාව
ආකෘතියේ අර්ථ දක්වා ඇත dati. උදාහරණයක් ලෙස සියල්ල dati i සම්බන්ධයෙන් පාරිභෝගිකයන්
විෂය ක්ෂේත්රය තුළ අඩංගු වේ පාරිභෝගිකයන්. එලෙසම සියල්ල
dati නිෂ්පාදනවලට අදාළ විෂය ක්ෂේත්‍රයේ අඩංගු වේ
නිෂ්පාදන.
Integrated Inmon යන්නෙන් අදහස් වන්නේ i dati විවිධ වලින් එනවා
වේදිකා, පද්ධති සහ ස්ථාන ඒකාබද්ධ කර ගබඩා කර ඇත
තනි ස්ථානයක්. ප්‍රතිඵලයක් වශයෙන් dati සමාන පරිවර්තනය කළ යුතුය
ඒවා එකතු කිරීමට සහ සංසන්දනය කිරීමට හැකි වන පරිදි ස්ථාවර ආකෘති වලින්
පහසුවෙන්.
උදාහරණයක් ලෙස පිරිමි සහ ගැහැණු ලිංගය නියෝජනය වේ
එක් පද්ධතියක M සහ F අකුරු මගින් සහ තවත් පද්ධතියක 1 සහ 0 සමඟ. සදහා
ඒවා නිවැරදි ආකාරයෙන් ඒකාබද්ධ කරන්න, ආකෘති එකක් හෝ දෙකම තිබිය යුතුය
ආකෘති දෙක සමාන වන පරිදි පරිවර්තනය කරන්න. මෙහි
අපට M 1 සහ F 0 හෝ අනෙක් අතට වෙනස් කළ හැකිය. දෙසට නැඹුරු වී ඇත
විෂය සහ ඒකාබද්ධ පෙන්නුම් කරන්නේ දත්ත ගබඩාවයි සඳහා නිර්මාණය කර ඇත
හි ක්‍රියාකාරී සහ තීර්යක් දැක්මක් සපයයි dati පසෙකින්
සමාගමේ.
Non-volatile යන්නෙන් ඔහු අදහස් කරන්නේ i dati nel දත්ත ගබඩාවයි පවතිනවා
ස්ථාවර සහ යාවත්කාලීන කිරීම dati එය අවශ්ය නොවේ. ඒ වෙනුවට, සෑම
තුළ වෙනස් dati මුල් පිටපත් එකතු කරනු ලැබේ දත්ත සමුදාය දිනයේ
ගබඩාව. මෙයින් අදහස් කරන්නේ ඓතිහාසික දේවයි dati තුළ අන්තර්ගත වේ
දත්ත ගබඩාවයි.
කාලය සමඟ විචල්‍යයන් සඳහා Inmon පෙන්නුම් කරන්නේ i dati nel දත්ත ගබඩාවයි
සෑම විටම ei කාල දර්ශක අඩංගු වේ dati සාමාන්යයෙන්
නිශ්චිත කාල ක්ෂිතිජයක් තරණය කරන්න. උදාහරණයක් ලෙස a
දත්ත ගබඩාවයි වසර 5ක ඓතිහාසික වටිනාකම් අඩංගු විය හැක පාරිභෝගිකයන් ඩල්
1993 සිට 1997 දක්වා. ඉතිහාසය සහ කාල මාලාවක් තිබීම
ක dati ප්රවණතා විශ්ලේෂණය කිරීමට ඔබට ඉඩ සලසයි.
Un දත්ත ගබඩාවයි ඔහුට තමාගේම එකතු කර ගත හැකිය dati පද්ධති වලින්
OLTP; මූලාරම්භයෙන් dati සංවිධානයට බාහිරව සහ/හෝ වෙනත් විශේෂඥයින් විසින්
පද්ධති ව්‍යාපෘති අල්ලා ගැනීම dati.
I dati සාරය පිරිසිදු කිරීමේ ක්‍රියාවලියක් හරහා යා හැකිය
මෙම නඩුව අයි dati ඒවා වීමට පෙර පරිවර්තනය වී ඒකාබද්ධ වේ
තුළ ගබඩා කර ඇත දත්ත සමුදාය ඒ දත්ත ගබඩාවයි. එවිට, අයි dati
ඇතුළත පදිංචිකරුවන් දත්ත සමුදාය ඒ දත්ත ගබඩාවයි ලබා ගත හැක
අවසන් පරිශීලක ප්‍රවේශය සහ ප්‍රතිසාධන මෙවලම් සඳහා. භාවිතා කරමින්
මෙම මෙවලම් අවසාන පරිශීලකයාට ඒකාබද්ධ දසුනට ප්‍රවේශ විය හැක
සංවිධානයේ dati.
I dati ඇතුළත පදිංචිකරුවන් දත්ත සමුදාය ඒ දත්ත ගබඩාවයි නිදාගන්න
විස්තරාත්මකව සහ සාරාංශ ආකෘති දෙකෙන්ම ගබඩා කර ඇත.
සාරාංශයේ මට්ටම ස්වභාවය මත රඳා පවතී dati. මම dati
සවිස්තරාත්මකව සමන්විත විය හැකිය dati වත්මන් ඊ dati ඉතිහාසඥයන්
I dati රාජකීයත්වය ඇතුළත් නොවේ දත්ත ගබඩාවයි දක්වා i dati
nel දත්ත ගබඩාවයි යාවත්කාලීන වේ.
ගබඩා කිරීමට අමතරව i dati තමන්, ඒ දත්ත ගබඩාවයි ද හැක
වෙනස් වර්ගයක් ගබඩා කරන්න ඩැටෝ METADATA කියලා
i විස්තර කරන්න dati ඔහුගේ පදිංචිකරුවන් දත්ත සමුදාය.
පාර-දත්ත වර්ග දෙකක් තිබේ: සංවර්ධන පාර-දත්ත සහ සංවර්ධන පාර-දත්ත
විශ්ලේෂණය කරයි.
සංවර්ධන පාර-දත්ත කළමනාකරණය කිරීමට සහ ස්වයංක්‍රීය කිරීමට භාවිතා කරයි
නිස්සාරණය, පිරිසිදු කිරීම, සිතියම්ගත කිරීම සහ පැටවීමේ ක්රියාවලීන් dati nel
දත්ත ගබඩාවයි.
සංවර්ධන පාරදත්ත තුළ අඩංගු තොරතුරු අඩංගු විය හැක
මෙහෙයුම් පද්ධති පිළිබඳ විස්තර, උපුටා ගැනීම සඳහා මූලද්රව්ය පිළිබඳ විස්තර, ද
modello dati ඒ දත්ත ගබඩාවයි සහ සමාගම් නීති සඳහා
පරිවර්තනය dei dati.
දෙවන වර්ගයේ පාර-දත්ත, විශ්ලේෂණ පාර-දත්ත ලෙස හැඳින්වේ
අවසාන පරිශීලකයාට දත්තවල අන්තර්ගතය ගවේෂණය කිරීමට ඉඩ සලසයි
සොයා ගැනීමට ගබඩාව dati ලබා ගත හැකි සහ ඔවුන් අදහස් කරන දේ
පැහැදිලි සහ තාක්ෂණික නොවන.
එබැවින් විශ්ලේෂණ පාරදත්ත දත්ත අතර පාලමක් ලෙස ක්‍රියා කරයි
ගබඩා සහ අවසාන පරිශීලක යෙදුම්. මෙම පාරදත්ත හැක
ව්යාපාර ආකෘතිය, විස්තර අඩංගු වේ dati වාර්තාකරුවන්
ව්‍යාපාර ආකෘතියට, පූර්ව නිර්වචනය කළ විමසුම් සහ වාර්තා,
පරිශීලක පිවිසුම් සහ දර්ශකය සඳහා තොරතුරු.
විශ්ලේෂණය සහ සංවර්ධන පාර-දත්ත එකකට ඒකාබද්ධ කළ යුතුය
නිසි ලෙස ක්‍රියා කිරීම සඳහා ඒකාබද්ධ පාර-දත්ත අන්තර්ගත.
අවාසනාවකට මෙන්, දැනට පවතින බොහෝ මෙවලම් ඔවුන්ගේම ඇත
පාරදත්ත සහ දැනට පවතින සම්මතයන් නොමැත
මේවා ඒකාබද්ධ කිරීමට දත්ත ගබඩා මෙවලම් වලට ඉඩ දෙන්න
පාරදත්ත. මෙම තත්ත්වයට පිළියමක් ලෙස බොහෝ වෙළඳුන්
ප්‍රධාන දත්ත ගබඩා මෙවලම් මෙටා දත්ත පිහිටුවා ඇත
කවුන්සිලය පසුව Meta Data Coalition බවට පත් විය.
මෙම හවුලේ අරමුණ පාරදත්ත කට්ටලයක් ගොඩනැගීමයි
විවිධ දත්ත ගබඩා මෙවලම් වලට ඉඩ සලසන සම්මතය
පාරදත්ත පරිවර්තනය කරන්න
ඔවුන්ගේ උත්සාහයේ ප්‍රතිඵලයක් ලෙස මෙටා බිහි විය
හුවමාරු කිරීමට ඉඩ සලසන දත්ත හුවමාරු පිරිවිතර (MDIS).
Microsoft ලේඛනාගාරය සහ අදාළ MDIS ගොනු අතර තොරතුරු.
හි පැවැත්ම dati සාරාංශගත/සුචිගත සහ සවිස්තරාත්මක දීමනා යන දෙකම
DRILL DROWN සිදු කිරීමට පරිශීලකයාට හැකියාව ඇත
(විදුම්) එන්න dati සවිස්තරාත්මක ඒවාට සුචිගත කර ඇති අතර අනෙක් අතට.
හි පැවැත්ම dati සවිස්තරාත්මක ඉතිහාසය නිර්මාණය කිරීමට ඉඩ සලසයි
කාලයත් සමඟ ප්රවණතා විශ්ලේෂණය. ඊට අමතරව විශ්ලේෂණ පාරදත්ත මගින් කළ හැක
නාමාවලිය ලෙස භාවිතා කළ හැක දත්ත සමුදාය ඒ දත්ත ගබඩාවයි එක්
අවසාන පරිශීලකයින්ට i සොයා ගැනීමට උදව් කරන්න dati අවශ්ය.
OLTP පද්ධති සමඟ සසඳන විට, ඔවුන්ගේ සහය දැක්වීමේ හැකියාව සමඟ
විශ්ලේෂණය dati සහ වාර්තා කිරීම, ද දත්ත ගබඩාවයි එය පද්ධතියක් ලෙස සැලකේ
සෑදීම සහ වැනි තොරතුරු ක්‍රියාවලීන් සඳහා වඩාත් සුදුසුය
විමසීම් වලට ප්රතිචාර දැක්වීම සහ වාර්තා නිෂ්පාදනය කිරීම. ඊළඟ කොටස
පද්ධති දෙකෙහි වෙනස්කම් විස්තරාත්මකව ඉස්මතු කරනු ඇත.
දත්ත ගබඩාව OLTP පද්ධති වලට එරෙහිව
ආයතන තුළ බොහෝ තොරතුරු පද්ධති
ඒවා දෛනික මෙහෙයුම් සඳහා සහාය වීමට අදහස් කෙරේ. මේ
OLTP SYSTEMS ලෙස හඳුන්වන පද්ධති, ගණුදෙණු අල්ලා ගැනීම
අඛණ්ඩව දිනපතා යාවත්කාලීන වේ.
I dati මෙම පද්ධති තුළ ඒවා බොහෝ විට වෙනස් කිරීම, එකතු කිරීම හෝ
මකා දමන ලදී. උදාහරණයක් ලෙස, පාරිභෝගිකයෙකුගේ ලිපිනය යන්තම් වෙනස් වේ
ඔහු එක් ස්ථානයක සිට තවත් ස්ථානයකට ගමන් කරයි. මෙම නඩුවේ නව ලිපිනය
හි ලිපින ක්ෂේත්‍රය වෙනස් කිරීමෙන් ලියාපදිංචි වනු ඇත දත්ත සමුදාය.
මෙම පද්ධතිවල ප්රධාන අරමුණ වන්නේ පිරිවැය අඩු කිරීමයි
ගනුදෙනු සහ ඒ සමගම සැකසුම් කාලය අඩු කරයි.
OLTP පද්ධති සඳහා උදාහරණ ලෙස ලිවීම් වැනි තීරණාත්මක ක්‍රියා ඇතුළත් වේ
ඇණවුම් ගිණුම්කරණය, වැටුප් ලේඛනය, ඉන්වොයිසි, නිෂ්පාදන, AI සේවා පාරිභෝගිකයන්.
OLTP පද්ධති මෙන් නොව, එක් ක්‍රියාවලියකට නිර්මාණය කරන ලදී
ගනුදෙනු සහ සිදුවීම් මත පදනම්ව, i දත්ත ගබඩාවයි ඒවා නිර්මාණය කරන ලදී
හි විශ්ලේෂණ මත පදනම් වූ ක්‍රියාවලීන් සඳහා සහය ලබා දීමට dati යූ
තීරණ ක්රියාවලීන්.
මෙය සාමාන්‍යයෙන් සාක්ෂාත් කරගනු ලබන්නේ i ඒකාබද්ධ කිරීමෙනි dati විවිධ පද්ධති වලින්
OLTP සහ තනි "බහාලයක්" තුළ බාහිර. dati, සාකච්ඡා කළ පරිදි
පෙර කොටසේ.
මොනෑෂ් දත්ත ගබඩා කිරීමේ ක්‍රියාවලි ආකෘතිය
සඳහා ක්‍රියාවලි ආකෘතිය දත්ත ගබඩාවයි මොනෑෂ් විසින් සංවර්ධනය කරන ලදී
මොනෑෂ් ඩීඑස්එස් පර්යේෂණ සමූහයේ පර්යේෂකයන් පදනම් වී ඇත
සාහිත්යය දත්ත ගබඩාවයි, සහාය දීමේ අත්දැකීම් මත
පද්ධති ක්ෂේත්‍ර සංවර්ධනය කිරීම, විකුණුම්කරුවන් සමඟ සාකච්ඡා කිරීම
භාවිතය සඳහා යෙදුම් දත්ත ගබඩාවයි, විශේෂඥයින් පිරිසක් මත
භාවිතය තුළ දත්ත ගබඩාවයි.
අදියර වන්නේ: ආරම්භය, සැලසුම් කිරීම, සංවර්ධනය සහ මෙහෙයුම්
පැහැදිලි කිරීම්. රූප සටහන පුනරාවර්තන ස්වභාවය හෝ පැහැදිලි කරයි
a හි පරිණාමීය වර්ධනය දත්ත ගබඩාවයි භාවිතා කරන ක්රියාවලිය
විවිධ අවධීන් අතර තබා ඇති ද්වි-මාර්ග ඊතල. මෙහි
"පුනරාවර්තන" සහ "පරිණාමීය" සන්දර්භය අදහස් වන්නේ, එක් එක්
ක්රියාවලියේ පියවර, ක්රියාත්මක කිරීමේ කටයුතු සිදු කළ හැකිය
සෑම විටම පෙර අදියර දක්වා පසුපසට ප්රචාරය කරන්න. මෙය
ව්‍යාපෘතියේ ස්වභාවය නිසා a දත්ත ගබඩාවයි නෙල් ක්වාල්
ඕනෑම අවස්ථාවක අමතර ඉල්ලීම් පැන නගී
අවසාන පරිශීලකයාගේ. උදාහරණයක් ලෙස, a හි සංවර්ධන අවධියේදී
ක්රියාවලිය දත්ත ගබඩාවයි, අවසාන පරිශීලකයා විසින් එකක් ඉල්ලා ඇත
නව මානයක් හෝ විෂය ක්ෂේත්‍රයට අයත් නොවූ
මුල් සැලැස්ම, මෙය පද්ධතියට එකතු කළ යුතුය. මෙය
ව්යාපෘතියේ වෙනසක් ඇති කරයි. එහි ප්‍රතිඵලය වන්නේ කණ්ඩායමයි
නිර්මාණය විසින් මෙතෙක් නිර්මාණය කරන ලද ලේඛනවල අවශ්‍යතා වෙනස් කළ යුතුය
සැලසුම් අවධියේදී. බොහෝ අවස්ථාවලදී, වත්මන් තත්ත්වය
ව්‍යාපෘතිය සැලසුම් කිරීමේ අදියර වෙත ආපසු යා යුතුය
නව ඉල්ලීම එකතු කර ලේඛනගත කළ යුතුය. පරිශීලකයා
අවසාන සමාලෝචනය කරන ලද ei නිශ්චිත ලියකියවිලි බැලීමට හැකි විය යුතුය
සංවර්ධන අදියරේදී සිදු කරන ලද වෙනස්කම්. අවසානයේදී
මෙම සංවර්ධන චක්‍රය ව්‍යාපෘතියට විශාල ප්‍රතිපෝෂණ ලැබිය යුතුය
කණ්ඩායම් දෙකම, සංවර්ධන කණ්ඩායම සහ පරිශීලක කණ්ඩායම. එම
අනාගත ව්‍යාපෘතියක් වැඩිදියුණු කිරීම සඳහා ප්‍රතිපෝෂණය නැවත භාවිත කෙරේ.
ධාරිතාව සැලසුම් කිරීම
Dw ප්‍රමාණයෙන් ඉතා විශාල වන අතර වර්ධනය වේ
ඉතා ඉක්මනින් (හොඳම 1995, Rudin 1997a) අනුගමනය
ප්‍රමාණය dati ඔවුන් තම කාලසීමාවෙන් රඳවා ගන්නා ඉතිහාස. එතන
වර්ධනය ද හේතු විය හැක dati විසින් ඉල්ලා ඇති අමතර අයිතම
අගය වැඩි කිරීමට භාවිතා කරන්නන් dati ඔවුන් දැනටමත් ඇති බව. සිට
එහි ප්‍රතිඵලයක් ලෙස ගබඩා අවශ්‍යතා dati පුළුවන්
සැලකිය යුතු ලෙස වැඩිදියුණු කළ යුතුය (Eckerson 1997). ඉතිං ඒක
සැලසුම් කිරීම මගින් සහතික කිරීම අත්‍යවශ්‍ය වේ
ගොඩනැගිය යුතු පද්ධතිය වර්ධනය විය හැකි ධාරිතාව
අවශ්‍යතා වර්ධනය (Best 1995, LaPlante 1996, Lang 1997,
Ekerson 1997, Rudin 1997a, Foley 1997a).
dw පරිමාණය සඳහා සැලසුම් කිරීමේදී, යමෙකු දැන සිටිය යුතුය
ඉන්වෙන්ටරි ප්රමාණයේ අපේක්ෂිත වර්ධනය, ප්රශ්න වර්ග
සිදු කිරීමට ඉඩ ඇති අතර සහය දක්වන අවසාන පරිශීලකයින් සංඛ්‍යාව (හොඳම
1995, Rudin 1997b, Foley 1997a). පරිමාණය කළ හැකි යෙදුම් සාදන්න
පරිමාණය කළ හැකි සේවාදායක තාක්ෂණයන් සහ ශිල්පීය ක්‍රමවල එකතුවක් අවශ්‍ය වේ
පරිමාණය කළ හැකි යෙදුම් සැලසුම් කිරීම (Best 1995, Rudin 1997b.
යෙදුමක් නිර්මාණය කිරීමේදී දෙකම අවශ්ය වේ
අතිශයින්ම පරිමාණය කළ හැකි. පරිමාණය කළ හැකි සේවාදායක තාක්ෂණයන් හැක
ගබඩා කිරීම, මතකය සහ එකතු කිරීම පහසු සහ ප්රයෝජනවත් කරන්න
කාර්ය සාධනය පිරිහීමෙන් තොරව CPU (Lang 1997, Telephony 1997).
ප්‍රධාන පරිමාණය කළ හැකි සේවාදායක තාක්ෂණයන් දෙකක් ඇත: ගණනය කිරීම
සමමිතික බහු (SMP) සහ දැවැන්ත සැකසුම්
සමාන්තර (MPP) ) (IDC 1997, Humphries et al. 1999). සේවාදායකයක්
SMP සාමාන්‍යයෙන් එක් මතකයක් බෙදා ගන්නා ප්‍රොසෙසර කිහිපයක් ඇත,
බස් පද්ධතිය සහ අනෙකුත් සම්පත් (IDC 1997, Humphries et al. 1999).
වැඩි කිරීම සඳහා අමතර ප්‍රොසෙසර එකතු කළ හැක
ඔහුගේ බලය පරිගණකමය. වැඩි කිරීමට තවත් ක්රමයක්
බලය SMP සේවාදායකයේ ගණනය කිරීමේ බලය, බොහෝ දේ ඒකාබද්ධ කිරීමයි
SMP යන්ත්‍ර. මෙම තාක්ෂණය පොකුරු ලෙස හැඳින්වේ (Humphries
et al. 1999). අනෙක් අතට, MPP සේවාදායකයකට බහු ප්‍රොසෙසර ඇත
තමන්ගේම මතකය, බස් පද්ධතිය සහ අනෙකුත් සම්පත් සමඟ (IDC 1997,
Humphries et al. 1999). සෑම ප්රොසෙසරයක්ම නෝඩ් ලෙස හැඳින්වේ. ඒ
වැඩි කිරීම බලය ගණනය කිරීම සාක්ෂාත් කරගත හැකිය
MPP සේවාදායකයන්ට අමතර නෝඩ් එකතු කිරීම (Humphries et al.
1999).
SMP සේවාදායකයන්ගේ දුර්වලතාවයක් බොහෝ ආදාන-ප්‍රතිදාන මෙහෙයුම් වේ
(I/O) බස් පද්ධතිය තදබදයට ලක්විය හැක (IDC 1997). මෙය
සෑම අවස්ථාවකදීම MPP සේවාදායකයන් තුළ ගැටළුවක් ඇති නොවේ
ප්‍රොසෙසරයට තමන්ගේම බස් පද්ධතියක් ඇත. කෙසේ වෙතත්, අන්තර් සම්බන්ධතා
එක් එක් නෝඩ් අතර ඒවා සාමාන්‍යයෙන් බස් පද්ධතියට වඩා බෙහෙවින් මන්දගාමී වේ
SMP වල. මීට අමතරව, MPP සේවාදායකයන්ට ස්තරයක් එකතු කළ හැකිය
යෙදුම් සංවර්ධකයින් සඳහා අමතර සංකීර්ණත්වය (IDC
1997). මේ අනුව, SMP සහ MPP සේවාදායකයන් අතර තේරීම බලපෑම් කළ හැකිය
ප්රශ්නවල සංකීර්ණත්වය, සම්බන්ධතාවය ඇතුළු බොහෝ සාධක මගින්
මිල / කාර්ය සාධනය, අවශ්ය ප්රතිකාර ධාරිතාව, ද
dw යෙදුම් වලක්වා ගැනීම සහ ප්රමාණය වැඩි වීම දත්ත සමුදාය
dw හි සහ අවසාන පරිශීලකයින් සංඛ්‍යාවෙන්.
පරිමාණය කළ හැකි යෙදුම් නිර්මාණ ශිල්පීය ක්‍රම රාශියක්
ධාරිතාව සැලසුම් කිරීමේදී භාවිතා කළ හැක. එක
දින, සති, මාස සහ අවුරුදු වැනි විවිධ දැනුම්දීම් කාල සීමාවන් භාවිතා කරයි.
විවිධ දැනුම්දීම් කාල සීමාවන් තිබීම, දත්ත සමුදාය ලෙස බෙදිය හැකිය
කෑලි පහසුවෙන් එකට එකතු කර ඇත (Inmon et al. 1997). තවත් එකක්
තාක්‍ෂණය වන්නේ ඉදිකරන ලද සාරාංශ වගු භාවිතා කිරීමයි
සාරාංශ ගත dati da dati විස්තරාත්මක. ඉතින්, අයි dati සාරාංශ වැඩි වේ
සවිස්තරාත්මකව වඩා සංයුක්ත, අඩු මතක ඉඩක් අවශ්‍ය වේ.
ඉතින් ද dati විස්තර ධාවකයක් තුළ ගබඩා කළ හැක
මිළ අඩු ගබඩා, ඊටත් වඩා ගබඩා ඉතිරි කරයි.
සාරාංශ වගු භාවිතයෙන් ඉඩ ඉතිරි කර ගත හැකි වුවද
මතකය, ඒවා යාවත්කාලීනව තබා ගැනීමට සහ ඒවා තුළ තබා ගැනීමට ඔවුන්ට විශාල උත්සාහයක් අවශ්‍ය වේ
වාණිජ අවශ්යතා අනුව. කෙසේ වෙතත්, මෙම තාක්ෂණය
තාක්ෂණය සමඟ බහුලව භාවිතා වන අතර බොහෝ විට භාවිතා වේ
පෙර(Best 1995, Inmon 1996a, Chauduri සහ Dayal
1997).
නිර්වචනය කිරීම දත්ත ගබඩාව කාර්මික
ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය ශිල්පීය ක්‍රම අර්ථ දැක්වීම
dw ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය
දත්ත ගබඩාව මුල්කාලීනව අනුගමනය කරන්නන් මූලික වශයෙන් පිළිසිඳ ගත්හ
dw හි මධ්‍යගත ක්‍රියාත්මක කිරීමකි dati, ඇතුළත්
i dati බාහිර, තනි එකකට ඒකාබද්ධ කරන ලදී,
භෞතික ගබඩා (Inmon 1996a, Bresnahan 1996, Peacock 1998).
මෙම ප්රවේශයේ ප්රධාන වාසිය වන්නේ අවසාන පරිශීලකයන්ය
මට ව්‍යවසායක පරිමාණයෙන් දර්ශනයට ප්‍රවේශ විය හැකිය
(ව්‍යවසාය-පුළුල් දැක්ම) dei dati සංවිධානාත්මක (Ovum 1998). තවත්
වාසිය නම් එය ප්‍රමිතිකරණය ලබා දීමයි dati හරහා
සංවිධානය, එයින් අදහස් වන්නේ එක් අනුවාදයක් පමණක් හෝ
dw තැන්පතුවේ භාවිතා වන එක් එක් පාරිභාෂිතය සඳහා අර්ථ දැක්වීම
(reposity) පාරදත්ත (Flanagan and Safdie 1997, Ovum 1998). එම
අනෙක් අතට, මෙම ප්රවේශයේ අවාසිය නම්, එය මිල අධික හා දුෂ්කර වීමයි
ඉදි කිරීමට නියමිතය (Flanagan and Safdie 1997, Ovum 1998, Inmon et al.
1998). ගබඩා ගෘහනිර්මාණයෙන් පසු වැඩි කලක් ගත නොවේ dati
මධ්යගත ජනප්රිය විය, නිස්සාරණය පිළිබඳ සංකල්පය පරිණාමය විය
හි කුඩාම උප කුලක වලින් dati හි අවශ්‍යතා සඳහා සහාය වීමට
විශේෂිත යෙදුම් (වර්නි 1996, IDC 1997, බර්සන් සහ ස්මිත්
1997, මොනරා 1998). මෙම කුඩා පද්ධති ව්‍යුත්පන්න කර ඇත
ලොකුයි දත්ත ගබඩාවයි මධ්යගත. ඒවා දිනය ලෙස හැඳින්වේ
යැපෙන දෙපාර්තමේන්තු ගබඩා හෝ යැපෙන දත්ත ගබඩා.
රඳා පවතින දත්ත මාර්ට් ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය ලෙස හැඳින්වේ
පළමු ස්ථරය දත්ත වලින් සමන්විත වන තට්ටු තුනේ ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය
මධ්‍යගත ගබඩාව, දෙවැන්න ගබඩා වලින් සමන්විත වේ dati
දෙපාර්තමේන්තු සහ තෙවන ප්රවේශය සමන්විත වේ dati සහ මෙවලම් වලින්
විශ්ලේෂණය (Demarest 1994, Inmon et al. 1997).
දත්ත ගබඩා සාමාන්‍යයෙන් ගොඩනැගෙන්නේ ඉන් පසුවය දත්ත ගබඩාවයි
හි අවශ්‍යතා සපුරාලීම සඳහා මධ්‍යගත ගොඩනගා ඇත
නිශ්චිත ඒකක (සුදු 1995, වර්නි 1996).
දත්ත ගබඩා ගබඩා කරයි dati විස්තර සම්බන්ධයෙන් ඉතා අදාළ වේ
සමගිය (Inmon et al. 1997, Inmon et al. 1998, IA 1998).
මෙම ක්රමයේ වාසියක් නොමැති වනු ඇත ඩැටෝ නොවන
ඒකාබද්ධ සහ එම i dati දත්ත තුළ ඒවා අඩුවෙන් අතිරික්ත වනු ඇත
මාට්ස් සියල්ල සිට dati ඔවුන් පැමිණෙන්නේ ගබඩාවකින් dati ඒකාබද්ධ.
තවත් වාසියක් වන්නේ එක් එක් අතර සම්බන්ධතා කිහිපයක් තිබීමයි
දත්ත ගබඩා සහ අදාළ මූලාශ්ර dati මොකද හැම data mart එකකටම තියෙන්නේ
මූලාශ්රයක් dati. ප්ලස් මෙම ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය සමඟ, පරිශීලකයන්
අවසන් තරඟ වලට තවමත් දළ විශ්ලේෂණයට ප්‍රවේශ විය හැක dati
ආයතනික සංවිධාන. මෙම ක්රමය ලෙස හැඳින්වේ
ඉහළ-පහළ ක්‍රමය, දත්ත වලට පසුව දත්ත ගබඩා ගොඩනගනු ලැබේ
ගබඩාව (මයුර 1998, ගොෆ් 1998).
ප්‍රතිඵල ඉක්මනින් පෙන්වීමේ අවශ්‍යතාවය වැඩි කිරීම, සමහරක්
ආයතන ස්වාධීන දත්ත ගබඩා ගොඩනැගීම ආරම්භ කර ඇත
(Flanagan සහ Safdie 1997, White 2000). මෙම අවස්ථාවේ දී, දත්ත සටහන්
ඔවුන් ඔවුන්ගේ ඒවා ගනී dati මූලික කරුණු වලින් කෙලින්ම dati OLTP සහ වෙතින් නොවේ
මධ්යගත සහ ඒකාබද්ධ ගබඩා කිරීම, එමගින් අවශ්යතාවය ඉවත් කිරීම
අඩවියේ මධ්යම ගබඩාව ඇත.
සෑම දත්ත ගබඩාවකටම එහි මූලාශ්‍ර වෙත අවම වශයෙන් එක් සබැඳියක් අවශ්‍ය වේ
di dati. එක් එක් දිනය සඳහා සබැඳි කිහිපයක් තිබීම එක් අවාසියකි
mart යනු, පෙර ගෘහනිර්මාණ ශිල්ප දෙකට සාපේක්ෂව, the
බහුලත්වය dati සැලකිය යුතු ලෙස වැඩි වේ.
සෑම දත්ත ගබඩාවක්ම සියල්ල ගබඩා කළ යුතුය dati සඳහා දේශීයව ඉල්ලා ඇත
OLTP පද්ධති මත බලපෑමක් නැත. මෙය හේතු වන්නේ අයි dati
ඒවා විවිධ දත්ත ගබඩාවල ගබඩා කර ඇත (Inmon et al. 1997).
මෙම ගෘහනිර්මාණ ශිල්පයේ තවත් අවාසියක් නම් එය මග පාදයි
දත්ත ගබඩා සහ ඒවා අතර සංකීර්ණ අන්තර් සම්බන්ධතා නිර්මාණය කිරීම
මූලාශ්ර dati ක්‍රියාත්මක කිරීමට සහ පාලනය කිරීමට අපහසු ඒවා (Inmon ed
අන් අය. 1997).
තවත් අවාසියක් නම් අවසාන පරිශීලකයින්ට බලය ලබා ගත නොහැකි වීමයි
i ලෙස සමාගමේ තොරතුරු දළ විශ්ලේෂණයට ප්‍රවේශ වන්න dati
විවිධ දත්ත මාර්ට්ස් ඒකාබද්ධ නොවේ (Ovum 1998).
තවත් අවාසියක් නම් එකකට වඩා තිබීමයි
එය ජනනය කරන දත්ත මාර්ට වල භාවිතා වන එක් එක් පාරිභාෂිතය සඳහා අර්ථ දැක්වීම
හි නොගැලපීම් dati සංවිධානයේ (Ovum 1998).
ඉහත සාකච්ඡා කර ඇති අවාසි තිබියදීත්, ස්වාධීන දත්ත මාර්ට්ස්
ඔවුන් තවමත් බොහෝ සංවිධානවල උනන්දුව ආකර්ෂණය කරයි (IDC 1997).
ඔවුන් ආකර්ශනීය වන එක් සාධකයක් වන්නේ ඔවුන් ඉක්මනින් වර්ධනය වීමයි
සහ අඩු කාලයක් සහ සම්පත් අවශ්‍ය වේ (Bresnahan 1996, Berson e
ස්මිත් 1997, Ovum 1998). ඒ අනුව, ඔවුන් ප්රධාන වශයෙන් සේවය කරයි
හඳුනා ගැනීමට භාවිතා කළ හැකි පරීක්ෂණ ව්‍යාපෘති ලෙස
ව්‍යාපෘතියේ ප්‍රතිලාභ සහ/හෝ අඩුපාඩු ඉක්මනින් ලබා ගන්න (Parsaye
1995, Braly 1995, Newing 1996). මෙම අවස්ථාවේ දී, කොටස
නියමු ව්‍යාපෘතියේ ක්‍රියාත්මක කිරීම කුඩා නමුත් වැදගත් විය යුතුය
සංවිධානය සඳහා (Newing 1996, Mansell-Lewis 1996).
මූලාකෘතිය පරීක්ෂා කිරීමෙන්, අවසාන පරිශීලකයින්ට සහ පරිපාලනයට හැකිය
ව්‍යාපෘතිය දිගටම කරගෙන යනවාද නැවැත්විය යුතුද යන්න තීරණය කරන්න (Flanagan සහ Safdie
1997).
තීරණය දිගටම කරගෙන යාමට නම්, අනෙකුත් අංශ සඳහා දත්ත සටහන්
ඒවා එකින් එක ගොඩනගා ගත යුතුය. සඳහා විකල්ප දෙකක් තිබේ
අවසාන පරිශීලකයන් දත්ත ගොඩනැගීමේදී ඔවුන්ගේ අවශ්‍යතා මත පදනම්ව
ස්වාධීන matrs: ඒකාබද්ධ/ෆෙඩරේටඩ් සහ ඒකාබද්ධ නොකළ (Ovum
1998)
පළමු ක්රමයේදී, සෑම නව දත්ත ගබඩාවක්ම ගොඩනගා ගත යුතුය
වත්මන් දත්ත වගු සහ ආකෘතිය මත පදනම්ව dati භාවිතා
සමාගම විසින් (වර්නි 1996, බර්සන් සහ ස්මිත් 1997, පීකොක් 1998).
ආකෘතිය භාවිතා කිරීමේ අවශ්යතාව dati සමාගම එය අවශ්ය කරයි
එක් එක් පාරිභාෂිතය සඳහා එක් නිර්වචනයක් පමණක් ඇති බව සහතික කරන්න
Data marts හරහා භාවිතා කරන අතර, මෙය ද එම දත්ත සහතික කිරීම සඳහා වේ
පිළිබඳ දළ විශ්ලේෂණයක් ලබා දීම සඳහා විවිධ මාර්ට්ස් ඒකාබද්ධ කළ හැකිය
ආයතනික තොරතුරු (Bresnahan 1996). මෙම ක්රමය වේ
පහළ සිට ඉහළට හැඳින්වෙන අතර බාධාවක් ඇති විට වඩාත් සුදුසුය
මුල්‍ය මාර්ග සහ කාලය (Flanagan and Safdie 1997, Ovum 1998,
මොනරා 1998, ගොෆ් 1998). දෙවෙනි ක්‍රමයේදී data marts
ඉදිකරන ලද විශේෂිත ඒකකයක අවශ්‍යතා පමණක් සපුරාලිය හැකිය.
Federated data mart හි ප්‍රභේදයකි දත්ත ගබඩාවයි බෙදා හරින ලදි
එහි දත්ත සමුදාය hub server midware බොහෝ දෙනෙකුට සම්බන්ධ වීමට භාවිතා කරයි
තනි ගබඩාවක දත්ත ගබඩා කරයි dati බෙදා හරින ලදී (සුදු 1995). තුල
මෙම නඩුව, i dati සමාගම් දත්ත ගබඩා කිහිපයක බෙදා හරිනු ලැබේ.
අවසාන පරිශීලක ඉල්ලීම් වෙත යොමු කෙරේ දත්ත සමුදාය
සර්වර් හබ් මිඩ්ල්වෙයාර්, සියල්ල උපුටා ගන්නා dati දත්ත මගින් ඉල්ලා ඇත
මාර්ට්ස් සහ අවසාන පරිශීලක යෙදුම් වෙත ප්රතිඵල ලබා දෙයි. මෙය
ක්‍රමය අවසාන පරිශීලකයින්ට ව්‍යාපාරික තොරතුරු සපයයි. කෙසේ වුවද,
දත්ත ගබඩාවල ගැටළු තවමත් ඉවත් කර නොමැත
ස්වාධීන. භාවිතා කළ හැකි තවත් ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පයක් තිබේ
අමතන්න දත්ත ගබඩාවයි අතථ්‍ය (සුදු 1995). කෙසේ වෙතත්, මෙම
රූප සටහන 2.9 හි විස්තර කර ඇති ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පයක් නොවේ
ගබඩා කිරීම dati එය බර චලනය නොකරන බැවින් සැබෑ ය
OLTP පද්ධති සිට දත්ත ගබඩාවයි (Demarest 1994).
ඇත්ත වශයෙන්ම, ඉල්ලීම් dati අවසාන පරිශීලකයන් විසින් සම්මත කර ඇත
සැකසීමෙන් පසු ප්‍රතිඵල ලබා දෙන OLTP පද්ධති
පරිශීලක ඉල්ලීම්. මෙම ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය පරිශීලකයින්ට ඉඩ ලබා දුන්නද
වාර්තා උත්පාදනය කිරීමට සහ ඉල්ලීම් සකස් කිරීමට අවසන්, i ලබා දිය නොහැක
dati i ලෙස සමාගම් තොරතුරු ඓතිහාසික සහ දළ විශ්ලේෂණය dati
විවිධ OLTP පද්ධති වලින් ඒකාබද්ධ නොවේ. ඉතින්, මේ එක
ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පයට විශ්ලේෂණය තෘප්තිමත් කළ නොහැක dati වැනි සංකීර්ණ
උදාහරණ අනාවැකි.
ප්රවේශ සහ ප්රවේශ යෙදුම් තෝරාගැනීම
ප්රකෘතිමත් වීම dati
ගොඩනැගීමේ අරමුණ a දත්ත ගබඩාවයි සම්ප්රේෂණය කිරීමයි
අවසාන පරිශීලකයන් සඳහා තොරතුරු (Inmon et al 1997, Poe 1996,
McFadden 1996, Shanks et al 1997, Hammergren 1998); එකක් හෝ
බහු ප්රවේශ සහ ප්රතිසාධන යෙදුම් dati සැපයිය යුතුය. දක්වා
අද, පරිශීලකයාට තෝරා ගැනීමට මෙම යෙදුම්වල විවිධත්වයක් තිබේ
තෝරන්න (Hammergren 1998, Humphries et al. 1999). එම
තෝරාගත් යෙදුම් උත්සාහයේ සාර්ථකත්වය තීරණය කරයි
ගබඩා කිරීම dati සංවිධානයක නිසා
යෙදුම් වඩාත් දෘශ්‍යමාන කොටසයි දත්ත ගබඩාවයි පරිශීලකයාට
අවසාන (Inmon et al. 1997, Poe 1996). දිනයක් සාර්ථක කර ගැනීමට
ගබඩාව, විශ්ලේෂණ ක්‍රියාකාරකම් සඳහා සහාය වීමට හැකි විය යුතුය dati
අවසාන පරිශීලකයාගේ (Poe 1996, Seddon and Benjamin 1998, Eckerson
1999). එබැවින් අවසාන පරිශීලකයාට අවශ්ය "මට්ටම" විය යුතුය
හඳුනාගෙන ඇත (Poe 1996, Mattison 1996, Inmon et al 1997,
Humphries et al. 1999).
පොදුවේ ගත් කල, අවසාන පරිශීලකයින් තුනකට කාණ්ඩගත කළ හැකිය
කාණ්ඩ: විධායක පරිශීලකයින්, ව්‍යාපාර විශ්ලේෂකයින් සහ බල භාවිතා කරන්නන් (Poe
1996, Humphries et al. 1999). විධායක පරිශීලකයින් අවශ්ය වේ
පූර්ව නිශ්චිත වාර්තා කට්ටල වෙත පහසුවෙන් ප්‍රවේශ වීම (Humphries ed
වෙනත් 1999). මෙම වාර්තා පහසුවෙන් ලබා ගත හැක
මෙනු සංචාලනය (Poe 1996). ඊට අමතරව, වාර්තා කළ යුතුය
චිත්රක නිරූපණය භාවිතයෙන් තොරතුරු ඉදිරිපත් කරන්න
ඉක්මනින් ප්රවාහනය කිරීම සඳහා වගු සහ සැකිලි වැනි
තොරතුරු (Humphries et al. 1999). ව්‍යාපාර විශ්ලේෂකයින්, එසේ නොකරන අය
සබඳතා වර්ධනය කර ගැනීමට ඔවුන්ට තාක්ෂණික හැකියාවන් තිබිය හැකිය
ශුන්‍ය ඔවුන් විසින්ම, වත්මන් සබඳතා වෙනස් කිරීමට ඔවුන්ට හැකි විය යුතුය
ඔවුන්ගේ නිශ්චිත අවශ්‍යතා සපුරාලීම (Poe 1996, Humphries et al
1999). අනෙක් අතට, බලය භාවිතා කරන්නන් යනු අවසාන පරිශීලකයින් වර්ගයකි
වෙතින් ඉල්ලීම් සහ වාර්තා ජනනය කිරීමට සහ ලිවීමට හැකියාව ඇත
ශුන්ය (Poe 1996, Humphries et al. 1999). ඒ අය තමයි
වෙනත් ආකාරයේ පරිශීලකයින් සඳහා වාර්තා සංවර්ධනය කරන්න (Poe 1996, Humphries
සහ වෙනත් 1999).
අවසාන පරිශීලක අවශ්‍යතා තීරණය කළ පසු කළ යුතුය
ප්‍රවේශ සහ ප්‍රතිසාධන යෙදුම් තේරීමක් dati සියල්ලන් අතර
ලබා ගත හැකි ඒවා (Poe 1996, Inmon et al. 1997).
වෙත ප්රවේශය dati සහ ලබා ගැනීමේ මෙවලම් විය හැක
වර්ග 4 කට වර්ගීකරණය කර ඇත: OLAP මෙවලම, EIS/DSS මෙවලම, විමසුම් මෙවලම සහ
වාර්තා කිරීම සහ දත්ත කැණීම් මෙවලම්.
OLAP මෙවලම් පරිශීලකයින්ට තාවකාලික විමසුම් නිර්මාණය කිරීමට මෙන්ම
මත සාදන ලද ඒවා දත්ත සමුදාය ඒ දත්ත ගබඩාවයි. ඊට අමතරව මෙම නිෂ්පාදන
සිට පහළට සිදුරු කිරීමට පරිශීලකයින්ට ඉඩ දෙන්න dati ඒ අයට පොදුවේ
විස්තරාත්මක.
EIS/DSS මෙවලම් විධායක වාර්තාකරණය "කුමක් නම්" විශ්ලේෂණය ලෙස සපයයි
සහ මෙනු-සංවිධානාත්මක වාර්තා වෙත ප්‍රවේශය. වාර්තා විය යුතුය
පහසු සංචාලනය සඳහා පූර්ව නිර්වචනය කර මෙනු සමඟ ඒකාබද්ධ කර ඇත.
විමසුම් සහ වාර්තාකරණ මෙවලම් පරිශීලකයින්ට වාර්තා නිෂ්පාදනය කිරීමට ඉඩ සලසයි
පූර්ව නිශ්චිත සහ නිශ්චිත.
සම්බන්ධතා හඳුනා ගැනීමට දත්ත කැණීම් මෙවලම් භාවිතා වේ
අමතක වූ මෙහෙයුම් පිළිබඳව නව ආලෝකයක් ලබා දිය හැකිය dati ඒ
දත්ත ගබඩාව.
එක් එක් වර්ගයේ පරිශීලකයින්ගේ අවශ්‍යතා ප්‍රශස්ත කිරීමට අමතරව, i
තෝරාගත් මෙවලම් බුද්ධිමය, කාර්යක්ෂම සහ භාවිතයට පහසු විය යුතුය.
ඒවා ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පයේ අනෙකුත් කොටස් සමඟ ද අනුකූල විය යුතුය e
පවතින පද්ධති සමඟ වැඩ කිරීමට හැකියාව ඇත. කිරීමට ද යෝජනා කර ඇත
මිල සහ කාර්ය සාධනය සමඟ දත්ත ප්‍රවේශය සහ ලබා ගැනීමේ මෙවලම් තෝරන්න
සාධාරණ. සලකා බැලිය යුතු අනෙකුත් නිර්ණායකවලට කැපවීම ඇතුළත් වේ
ඔවුන්ගේ නිෂ්පාදනයට සහ එහි වර්ධනයන්ට සහාය වීම සඳහා මෙවලම විකුණන්නා
ඉදිරි නිකුතු වලදී ද එසේම වනු ඇත. පරිශීලක සහභාගීත්වය සහතික කිරීම සඳහා
දත්ත ගබඩාව භාවිතා කිරීමේදී, සංවර්ධන කණ්ඩායම සම්බන්ධ වේ
මෙවලම් තේරීමේ ක්‍රියාවලියේ පරිශීලකයින්. මේ අවස්ථාවේ දී
ප්‍රායෝගික පරිශීලක තක්සේරුවක් සිදු කළ යුතුය.
දත්ත ගබඩාවේ වටිනාකම වැඩිදියුණු කිරීමට සංවර්ධන කණ්ඩායමට හැකිය
ඔවුන්ගේ දත්ත ගබඩාවලට වෙබ් ප්‍රවේශය ද සපයයි. ඒ
වෙබ් සක්‍රීය දත්ත ගබඩාව පරිශීලකයින්ට ප්‍රවේශ වීමට ඉඩ සලසයි dati
දුරස්ථ ස්ථාන වලින් හෝ ගමන් කරන විට. තව දුරටත් තොරතුරු ලබා ගත හැක
පිරිවැය අඩු කිරීම හරහා අඩු මිලට ලබා දෙනු ඇත
di පුහුණුව.
2.4.3 දත්ත ගබඩාව මෙහෙයුම් අදියර
මෙම අදියර ක්‍රියාකාරකම් තුනකින් සමන්විත වේ: දින උපාය මාර්ග නිර්වචනය කිරීම
යාවත්කාලීන කිරීම, දත්ත ගබඩා ක්‍රියාකාරකම් පාලනය කිරීම සහ කළමනාකරණය කිරීම
දත්ත ගබඩා ආරක්ෂාව.
දත්ත නැවුම් කිරීමේ උපාය මාර්ග අර්ථ දැක්වීම
මූලික පැටවීමෙන් පසුව, i dati nel දත්ත සමුදාය දත්ත ගබඩාවේ
සෙල්ලම් කිරීමට වරින් වර නැවුම් කළ යුතුය
මත සිදු කරන ලද වෙනස්කම් dati මුල් පිටපත්. ඒ නිසා අපි තීරණය කළ යුතුයි
නැවුම් කළ යුත්තේ කවදාද, කොපමණ වාරයක් ද
refresh සහ refresh කරන්නේ කෙසේද dati. සිදු කිරීමට යෝජනා කෙරේ
refresh dei dati පද්ධතිය නොබැඳිව ගත හැකි විට. එතන
Refresh rate නිර්ණය කරනු ලබන්නේ සංවර්ධන කණ්ඩායම පදනම් කර ගෙනය
පරිශීලක අවශ්යතා මත. නැවුම් කිරීම සඳහා ප්රවේශයන් දෙකක් තිබේ
දත්ත ගබඩාව: සම්පූර්ණ නැවුම් කිරීම සහ අඛණ්ඩව පැටවීම
වෙනස්කම්.
පළමු ප්‍රවේශය, සම්පූර්ණ නැවුම් කිරීම, නැවත පූරණය කිරීම අවශ්‍ය වේ
මුළු dati මුල සිට. මෙයින් අදහස් කරන්නේ සියල්ල dati අවශ්ය විය යුතුය
එක් එක් නැවුම් කිරීමේදී නිස්සාරණය, පිරිසිදු කිරීම, පරිවර්තනය කිරීම සහ ඒකාබද්ධ කිරීම. මෙය
ප්‍රවේශය හැකිතාක් දුරට වැළැක්විය යුතු නිසා
ඒ සඳහා විශාල කාලයක් හා සම්පත් අවශ්‍ය වේ.
විකල්ප ප්‍රවේශයක් වන්නේ අඛණ්ඩව පැටවීමයි
වෙනස් වෙනවා. මෙය එකතු කරයි i dati වෙනස් කරලා කියලා
අවසාන දත්ත ගබඩා නැවුම් චක්‍රයේ සිට. හඳුනා ගැනීම
නව හෝ වෙනස් කරන ලද වාර්තා සැලකිය යුතු ලෙස අඩු කරයි
dati එක් එක් දත්ත ගබඩාවට ප්‍රචාරණය කළ යුතුය
මේවා පමණක් බැවින් යාවත්කාලීන කරන්න dati වෙත එකතු කරනු ලැබේ දත්ත සමුදාය
දත්ත ගබඩාවේ.
Withdraw කිරීමට භාවිතා කළ හැකි ප්‍රවේශයන් 5ක් වත් ඇත
i dati නව හෝ වෙනස් කරන ලද. කාර්යක්ෂම උපාය මාර්ගයක් ලබා ගැනීමට
refresh dei dati මෙම ප්රවේශයන් මිශ්රණයක් ප්රයෝජනවත් විය හැක
පද්ධතියේ සියලුම වෙනස්කම් ලබා ගනී.
වේලා මුද්දර භාවිතා කරන පළමු ප්‍රවේශය, එන බව උපකල්පනය කරයි
සියල්ලන්ටම පවරා ඇත dati කාල මුද්‍රාවක් සංස්කරණය කර යාවත්කාලීන කර ඇත
සියල්ල පහසුවෙන් හඳුනා ගැනීමට හැකි වීම dati නවීකරණය කරන ලද සහ නව.
කෙසේ වෙතත්, මෙම ප්රවේශය බොහෝ විට බහුලව භාවිතා වී නොමැත
වර්තමාන මෙහෙයුම් පද්ධතිවල කොටසකි.
දෙවන ප්‍රවේශය වන්නේ ජනනය කරන ලද ඩෙල්ටා ගොනුවක් භාවිතා කිරීමයි
සිදු කරන ලද වෙනස්කම් පමණක් අඩංගු යෙදුමකි dati.
මෙම ගොනුව භාවිතා කිරීම යාවත්කාලීන චක්‍රය ද විස්තාරණය කරයි.
කෙසේ වෙතත්, මෙම ක්රමය පවා බොහෝ අය භාවිතා කර නැත
අයදුම්පත්.
තෙවන ප්‍රවේශය වන්නේ ලොග් ගොනුවක් පරිලෝකනය කිරීමයි
මූලික වශයෙන් ඩෙල්ටා ගොනුවට සමාන තොරතුරු අඩංගු වේ. එකම එක
වෙනස නම් ප්‍රතිසාධන ක්‍රියාවලිය සඳහා ලොග් ගොනුවක් නිර්මාණය කර තිබීමයි
එය තේරුම් ගැනීමට අපහසු විය හැක.
සිව්වන ප්‍රවේශය වන්නේ යෙදුම් කේතය වෙනස් කිරීමයි.
කෙසේ වෙතත් බොහෝ යෙදුම් කේතය පැරණි සහ
බිඳෙනසුලු; එබැවින් මෙම තාක්ෂණය වැළැක්විය යුතුය.
අවසාන ප්රවේශය වන්නේ සංසන්දනය කිරීමයි dati ගොනුව සමඟ මූලාශ්ර
ප්රධාන දෙවිවරුන් dati.
දත්ත ගබඩා ක්‍රියාකාරකම් පාලනය කිරීම
දත්ත ගබඩාව පරිශීලකයන් වෙත නිකුත් කළ පසු, එය වේ
කාලයත් සමඟ එය නිරීක්ෂණය කිරීම අවශ්ය වේ. මෙම අවස්ථාවේදී, පරිපාලක
දත්ත ගබඩාවේ කළමනාකරණ මෙවලම් එකක් හෝ කිහිපයක් භාවිතා කළ හැක
දත්ත ගබඩා භාවිතය අධීක්ෂණය කිරීමට පාලනය. විශේෂයෙන්ම
මිනිසුන් සහ කාලගුණය පිළිබඳ තොරතුරු රැස් කළ හැකිය
ඔවුන් දත්ත ගබඩාවට පිවිසෙන. ඉදිරියට එන්න dati භෝග නිර්මාණය කළ හැකිය
ආදානය ලෙස භාවිතා කළ හැකි කාර්යයේ පැතිකඩක්
පරිශීලක අයකිරීම් ක්රියාත්මක කිරීමේදී. අයකිරීම
සැකසීමේ පිරිවැය පිළිබඳව පරිශීලකයින්ට දැනුම් දීමට ඉඩ සලසයි
දත්ත ගබඩාව.
තවද, දත්ත ගබඩා පාලනය සඳහා ද භාවිතා කළ හැක
විමසුම් වර්ග, ඒවායේ ප්‍රමාණය, එක් විමසුම් ගණන හඳුනා ගන්න
දිනය, විමසුමට ප්‍රතිචාර දක්වන වේලාවන්, ළඟා වූ අංශ සහ ප්‍රමාණය
di dati සැකසූ. පරීක්ෂා කිරීමේ තවත් අරමුණක්
දත්ත ගබඩාව හඳුනා ගැනීමයි dati භාවිතයේ නැති. මේ dati
කාලය වැඩි දියුණු කිරීම සඳහා ඒවා දත්ත ගබඩාවෙන් ඉවත් කළ හැකිය
විමසුම් ක්රියාත්මක කිරීමේ ප්රතිචාරය සහ වර්ධනය නිරීක්ෂණය කිරීම
dati තුළ වාසය කරන බව දත්ත සමුදාය දත්ත ගබඩාවේ.
දත්ත ගබඩා ආරක්ෂණ කළමනාකරණය
දත්ත ගබඩාවක් අඩංගු වේ dati ඒකාබද්ධ, විවේචනාත්මක, සංවේදී බව
පහසුවෙන් ළඟා විය හැකිය. මෙම හේතුව නිසා එය කළ යුතුය
අනවසර පරිශීලකයින්ගෙන් ආරක්ෂා විය යුතුය. එක් මාර්ගයක්
ආරක්ෂාව ක්රියාත්මක කිරීම යනු del ශ්රිතය භාවිතා කිරීමයි DBMS
විවිධ වර්ගයේ පරිශීලකයින්ට විවිධ වරප්‍රසාද පැවරීමට. මෙහි
එක් එක් වර්ගයේ පරිශීලකයන් සඳහා පැතිකඩක් පවත්වා ගත යුතුය
ප්රවේශ. ඔබගේ දත්ත ගබඩාව සුරක්ෂිත කිරීමට තවත් ක්රමයක් වන්නේ එය සංකේතනය කිරීමයි
එහි ලියා ඇති පරිදි දත්ත සමුදාය දත්ත ගබඩාවේ. වෙත ප්රවේශය
dati සහ ලබා ගැනීමේ මෙවලම් විකේතනය කළ යුතුය dati ඉදිරිපත් කිරීමට පෙර i
පරිශීලකයින්ට ප්රතිඵල.
2.4.4 දත්ත ගබඩාව යෙදවීමේ අදියර
එය දත්ත ගබඩා ක්‍රියාත්මක කිරීමේ චක්‍රයේ අවසාන අදියරයි. එම
මෙම අදියරේදී සිදු කළ යුතු ක්‍රියාකාරකම්වල පුහුණුව ඇතුළත් වේ
පරිශීලකයින්ට දත්ත ගබඩාව භාවිතා කිරීමට සහ සමාලෝචන නිර්මාණය කිරීමට
දත්ත ගබඩාවේ.
පරිශීලක පුහුණුව
පරිශීලක පුහුණුව පළමුව කළ යුතුය
වෙත ප්රවේශ වීම dati දත්ත ගබඩාව සහ මෙවලම් භාවිතය
නැවත ලබා ගැනීම. සාමාන්යයෙන්, සැසි ආරම්භ කළ යුතුය
ගබඩා කිරීමේ සංකල්පය හඳුන්වාදීම dati, කිරීමට
දත්ත ගබඩාවේ අන්තර්ගතය, AI මෙටා dati සහ මූලික ලක්ෂණ
මෙවලම් වලින්. එවිට, වඩාත් දියුණු පරිශීලකයින්ට ද අධ්‍යයනය කළ හැකිය
භෞතික වගු සහ දත්ත ප්‍රවේශයේ සහ මෙවලම්වල පරිශීලක විශේෂාංග
නැවත ලබා ගැනීම.
පරිශීලක පුහුණුව සිදු කිරීම සඳහා බොහෝ ප්රවේශයන් තිබේ. එකක්
a විසින් තෝරා ගන්නා ලද බොහෝ පරිශීලකයින් හෝ විශ්ලේෂකයින් තෝරා ගැනීමක් මෙයට ඇතුළත් වේ
පරිශීලකයින් කණ්ඩායමක්, ඔවුන්ගේ නායකත්වය සහ හැකියාව මත පදනම්ව
සන්නිවේදන. මේවා පුද්ගලික හැකියාවෙන් පුහුණු කර ඇත
හුරුපුරුදු වීමට ඔවුන් දැනගත යුතු සියල්ල
පද්ධති. පුහුණුව අවසන් වූ පසු, ඔවුන් නැවත ඔවුන්ගේ රැකියාවට සහ
ඔවුන් පද්ධතිය භාවිතා කරන ආකාරය අනෙකුත් පරිශීලකයින්ට ඉගැන්වීමට පටන් ගනී. මත
ඔවුන් ඉගෙන ගත් දේ මත පදනම්ව, වෙනත් පරිශීලකයින්ට ආරම්භ කළ හැකිය
දත්ත ගබඩාව ගවේෂණය කරන්න.
තවත් ප්‍රවේශයක් වන්නේ බොහෝ පරිශීලකයින් ඒ සඳහාම පුහුණු කිරීමයි
කාලය, ඔබ පන්තිකාමර පාඨමාලාවක් හදාරන්නාක් මෙනි. මෙම ක්රමය
පුහුණු කළ යුතු බොහෝ පරිශීලකයින් සිටින විට එය සුදුසු වේ
එම අවස්ථාවේදී ම. තවත් ක්රමයක් වන්නේ පුහුණු කිරීමයි
එක් එක් පරිශීලකයා තනි තනිව, එකින් එක. මෙම ක්රමය වේ
පරිශීලකයින් ස්වල්පයක් සිටින විට සුදුසු වේ.
පරිශීලක පුහුණුවේ අරමුණ ඔබව හුරු කරවීමයි
වෙත ප්රවේශය සමඟ dati සහ ලබා ගැනීමේ මෙවලම් මෙන්ම අන්තර්ගතය
දත්ත ගබඩාව. කෙසේ වෙතත්, සමහර පරිශීලකයින් යටපත් විය හැක
සැසිය තුළ සපයන ලද තොරතුරු ප්රමාණය අනුව
පුහුණුව. ඒ නිසා යම් යම් දේවල් ප්‍රමාණයක් කළ යුතුයි
ප්‍රතිචාර දැක්වීම සඳහා අඛණ්ඩ සහාය සහ නැවුම් සැසි
නිශ්චිත ප්රශ්න වලට. සමහර අවස්ථාවලදී කණ්ඩායමක් පිහිටුවා ඇත
මෙම ආකාරයේ සහාය ලබා දීමට භාවිතා කරන්නන්.
ප්‍රතිපෝෂණ රැස් කිරීම
දත්ත ගබඩාව පෙරළීමෙන් පසු, පරිශීලකයින්ට හැකිය
i භාවිතා කරන්න dati විවිධ අරමුණු සඳහා දත්ත ගබඩාවේ වාසය කරන බව.
බොහෝ විට, විශ්ලේෂකයින් හෝ පරිශීලකයින් i භාවිතා කරයි dati nel
දත්ත ගබඩාව සඳහා:
1 සමාගම් ප්‍රවණතා හඳුනා ගන්න
2 හි මිලදී ගැනීමේ පැතිකඩ විශ්ලේෂණය කරන්න පාරිභෝගිකයන්
3 බෙදන්න i පාරිභෝගිකයන් සහ
4 හොඳම සේවාවන් සපයන්න පාරිභෝගිකයන් - සේවා අභිරුචිකරණය කරන්න
5 උපාය මාර්ග සකස් කරන්න අලෙවි
6 පිරිවැය විශ්ලේෂණය සහ උපකාර සඳහා තරඟකාරී මිල ගණන් ලබා දීම
පාලනය
7 උපායමාර්ගික තීරණ ගැනීමට සහාය වීම
8 කැපී පෙනෙන අවස්ථා හඳුනා ගන්න
9 වත්මන් ව්‍යාපාර ක්‍රියාවලි වල ගුණාත්මක භාවය වැඩි දියුණු කිරීම
10 ලාභය පරීක්ෂා කරන්න
දත්ත ගබඩාවේ සංවර්ධන දිශාව අනුගමනය කරමින්, ඔවුන්ට හැකි විය
ප්‍රතිපෝෂණ ලබා ගැනීම සඳහා පද්ධති සමාලෝචන මාලාවක් පවත්වන්න
සංවර්ධන කණ්ඩායමෙන් සහ ප්‍රජාවෙන් යන දෙකම
අවසාන පරිශීලකයන්.
සඳහා ලබාගත් ප්රතිඵල සැලකිල්ලට ගත හැකිය
ඊළඟ සංවර්ධන චක්රය.
දත්ත ගබඩාවට වර්ධක ප්‍රවේශයක් ඇති බැවින්,
පෙර සාර්ථකත්වයන් සහ වැරදි වලින් ඉගෙන ගැනීම අත්යවශ්ය වේ
වර්ධනයන්.
2.5 සාරාංශය
මෙම පරිච්ඡේදයේ පවතින ප්රවේශයන් සාකච්ඡා කර ඇත
සාහිත්යය. යන සංකල්පය 1 වන කොටසෙහි සාකච්ඡා කෙරිණි
දත්ත ගබඩාව සහ තීරණ විද්‍යාවේ එහි කාර්යභාරය. තුළ
2 කොටස අතර ප්රධාන වෙනස්කම්
දත්ත ගබඩාව සහ OLTP පද්ධති. 3 වන කොටසේදී අපි සාකච්ඡා කළා
භාවිතා කරන ලද Monash දත්ත ගබඩා ආකෘතිය
ක්‍රියාවලියට සම්බන්ධ ක්‍රියාකාරකම් විස්තර කිරීමට 4 වන කොටසෙහි
දත්ත ගබඩාවක් සංවර්ධනය කිරීම, මෙම නිබන්ධන පදනම් වී නොමැත
දැඩි පර්යේෂණ. යථාර්ථයේ දී සිදු වන දේ විය හැකිය
සාහිත්‍ය වාර්තා කරන දේට වඩා බෙහෙවින් වෙනස්, කෙසේ වෙතත් මේවා
මූලික ගමන් මලු නිර්මාණය කිරීමට ප්‍රතිඵල භාවිතා කළ හැක
මෙම පර්යේෂණ සඳහා දත්ත ගබඩා සංකල්පය අවධාරණය කරන්න.
3 වන පරිච්ඡේදය
පර්යේෂණ සහ සැලසුම් ක්රම
මෙම පරිච්ඡේදය පර්යේෂණ සහ සැලසුම් ක්‍රම පිළිබඳව කටයුතු කරයි
මෙම අධ්යයනය. පළමු කොටස ක්‍රම පිළිබඳ සාමාන්‍ය දැක්මක් පෙන්වයි
තොරතුරු ලබා ගැනීම සඳහා ලබා ගත හැකි පර්යේෂණ, එපමනක් නොව
එකක් සඳහා හොඳම ක්රමය තෝරාගැනීමේ නිර්ණායක සාකච්ඡා කෙරේ
විශේෂිත අධ්යයනය. ඉන්පසු 2 වන කොටසේ ක්රම දෙකක් සාකච්ඡා කෙරේ
දැන් නියම කර ඇති නිර්ණායක සමඟ තෝරාගත්; මේවායින් තෝරා ගනු ලැබේ සහ
ඔවුන් සිටින 3 වන වගන්තියේ දක්වා ඇති හේතු සහිත එකක් සම්මත කර ඇත
අනෙක් නිර්ණායකය බැහැර කිරීමට හේතු ද පැහැදිලි කර ඇත. එතන
4 වන කොටස පර්යේෂණ සැලැස්ම ඉදිරිපත් කරන අතර 5 වන කොටස එය ඉදිරිපත් කරයි
නිගමන.
3.1 තොරතුරු පද්ධති පර්යේෂණ
තොරතුරු පද්ධතිවල පර්යේෂණ හුදෙක් සීමා සහිත නොවේ
තාක්‍ෂණික ක්ෂේත්‍රයට නමුත් ඇතුළත් කිරීමට ද දීර්ඝ කළ යුතුය
හැසිරීම සහ සංවිධානය සම්බන්ධ ඉලක්ක.
සිට විවිධ විෂයයන් පිළිබඳ නිබන්ධනවලට අපි මෙය ණයගැතියි
සමාජ විද්යාවන් ස්වභාවික ඒවාට; මෙය a සඳහා අවශ්‍යතාවයට මග පාදයි
ප්‍රමාණාත්මක ක්‍රම ඇතුළත් පර්යේෂණ ක්‍රමවල ඇතැම් වර්ණාවලිය
සහ තොරතුරු පද්ධති සඳහා භාවිතා කළ යුතු ගුණාත්මක ඒවා.
පවතින සියලුම පර්යේෂණ ක්‍රම වැදගත් වේ, ඇත්ත වශයෙන්ම කිහිපයක්
Jenkins (1985), Nunamaker et al වැනි පර්යේෂකයන්. (1991), සහ ගැලියර්ස්
(1992) නිශ්චිත විශ්වීය ක්රමයක් නොමැති බව තර්ක කරයි
තොරතුරු පද්ධතිවල විවිධ ක්ෂේත්රවල පර්යේෂණ පැවැත්වීම සඳහා; ඇත්ත වශයෙන්ම
යම් පර්යේෂණයක් සඳහා ක්‍රමයක් සුදුසු විය හැකි නමුත් එසේ නොවේ
අන් අය සඳහා. මෙය අපට ක්‍රමයක් තෝරා ගැනීමේ අවශ්‍යතාවය ගෙන එයි
අපගේ විශේෂිත පර්යේෂණ ව්‍යාපෘතිය සඳහා සුදුසු වේ: මේ සඳහා
තේරීම Benbasat et al. (1987) ඒවා සලකා බැලිය යුතු බව සඳහන් කරයි
පර්යේෂණයේ ස්වභාවය සහ අරමුණ.
3.1.1 පර්යේෂණයේ ස්වභාවය
පර්යේෂණයේ ස්වභාවය මත පදනම්ව විවිධ ක්රම විය හැකිය
විද්‍යාවේ බහුලව දන්නා සම්ප්‍රදායන් තුනකට වර්ග කර ඇත
තොරතුරු: ධනාත්මක, අර්ථකථන සහ විවේචනාත්මක පර්යේෂණ.
3.1.1.1 ධනාත්මක පර්යේෂණ
Positivist පර්යේෂණ විද්‍යාත්මක අධ්‍යයනය හෝ ලෙසද හැඳින්වේ
ආනුභවික. එය උත්සාහ කරන්නේ: "පැහැදිලි කරන්න සහ අනාවැකි කියන්න
සමාජ ලෝකය නිතිපතා සහ හේතු-ඵල සබඳතා දෙස බැලීමෙන්
එය සමන්විත වන මූලද්රව්ය අතර" (Shanks et al 1993).
ධනාත්මක පර්යේෂණ පුනරාවර්තන හැකියාව මගින් ද සංලක්ෂිත වේ,
සරල කිරීම් සහ ප්රතික්ෂේප කිරීම්. තවද, ධනාත්මකවාදී පර්යේෂණ පිළිගනී
අධ්යයනය කරන ලද සංසිද්ධි අතර පූර්ව සම්බන්ධතා පැවැත්ම.
Galliers (1992) ට අනුව වර්ගීකරණය යනු පර්යේෂණ ක්‍රමයකි
කෙසේ වෙතත් මෙයට පමණක් සීමා නොවන ධනාත්මක ආදර්ශයට ඇතුළත් වේ.
ඇත්ත වශයෙන්ම රසායනාගාර පරීක්ෂණ, ක්ෂේත්‍ර පරීක්ෂණ,
සිද්ධි අධ්‍යයනය, ප්‍රමේය සාධනය, අනාවැකි සහ සමාකරණ.
මෙම ක්රම භාවිතා කරමින් පර්යේෂකයන් සංසිද්ධි බව පිළිගනී
අධ්යයනය වෛෂයිකව හා දැඩි ලෙස නිරීක්ෂණය කළ හැකිය.
3.1.1.2 අර්ථකථන පර්යේෂණ
අර්ථකථන පර්යේෂණ, එය බොහෝ විට සංසිද්ධි විද්‍යාව ලෙස හැඳින්වේ
Anti-positivism Neuman (1994) විසින් විස්තර කරනු ලබන්නේ "විශ්ලේෂණය" ලෙසිනි
සෘජු සහ හරහා ක්‍රියාවෙහි සමාජ අර්ථය ක්‍රමානුකූලව
ස්වාභාවික තත්වයන් තුළ මිනිසුන්ගේ සවිස්තරාත්මක නිරීක්ෂණය, පිළිවෙලට
කෙසේද යන්න පිළිබඳ අවබෝධය සහ අර්ථ නිරූපණය වෙත පැමිණීමට
මිනිසුන් ඔවුන්ගේ සමාජ ලෝකය නිර්මාණය කර පවත්වාගෙන යයි." අධ්යයන
අර්ථකථන ක්‍රම නිරීක්ෂණය කරන ලද සංසිද්ධි යන උපකල්පනය ප්‍රතික්ෂේප කරයි
වෛෂයිකව නිරීක්ෂණය කළ හැකිය. ඇත්ත වශයෙන්ම ඒවා පදනම් වී ඇත
ආත්මීය අර්ථකථන මත. තවද, අර්ථකථන පර්යේෂකයන් එසේ නොවේ
ඔවුන් අධ්‍යයනය කරන සංසිද්ධිවලට ප්‍රාථමික අර්ථයක් පටවයි.
මෙම ක්‍රමයට ආත්මීය/තර්කාත්මක අධ්‍යයන, ක්‍රියා ඇතුළත් වේ
පර්යේෂණ, විස්තරාත්මක/පරිවර්තන අධ්‍යයනය, අනාගත පර්යේෂණ සහ ක්‍රීඩා
කාර්යභාරය. මේවාට අමතරව විමර්ශන සහ සිද්ධි අධ්‍යයන විය හැකිය
යන අධ්‍යයනයන් සම්බන්ධව මෙම ප්‍රවේශයට ඇතුළත් කර ඇත
සංකීර්ණ තත්වයන් තුළ පුද්ගලයන් හෝ සංවිධාන
සැබෑ ලෝකයේ.
3.1.1.3 විවේචනාත්මක පර්යේෂණ
විවේචනාත්මක විමර්ශනය යනු විද්‍යාවන්හි අවම වශයෙන් දන්නා ප්‍රවේශයයි
සමාජීය නමුත් මෑතකදී පර්යේෂකයන්ගේ අවධානයට ලක්ව ඇත
තොරතුරු පද්ධති ක්ෂේත්රයේ. දාර්ශනික උපකල්පනය
සමාජ යථාර්ථය ඓතිහාසිකව මිනිසුන් විසින් නිෂ්පාදනය කර ප්‍රතිනිෂ්පාදනය කරනු ලැබේ.
ඔවුන්ගේ ක්රියාවන් සහ අන්තර්ක්රියා සමඟ සමාජ පද්ධති මෙන්ම. ඔවුන්ගේ
කෙසේ වෙතත්, හැකියාව යම්කිසි සැලකිල්ලක් මගින් මැදිහත් වේ
සමාජ, සංස්කෘතික සහ දේශපාලන.
අර්ථකථන පර්යේෂණ මෙන්ම, විවේචනාත්මක පර්යේෂණ පවත්වා ගෙන යනු ලබයි
ධනාත්මකවාදී පර්යේෂණ සමාජ සන්දර්භය සමඟ කිසිදු සම්බන්ධයක් නැති අතර එය නොසලකා හරියි
මිනිස් ක්රියාවන්ට එහි බලපෑම.
විවේචනාත්මක පර්යේෂණ, අනෙක් අතට, අර්ථකථන පර්යේෂණ විවේචනය කරයි
ඕනෑවට වඩා ආත්මීය විය යුතු අතර එය උදව් කිරීම අරමුණු නොකරන බැවිනි
මිනිසුන් ඔවුන්ගේ ජීවිත වැඩිදියුණු කිරීමට. අතර විශාලතම වෙනස
විවේචනාත්මක පර්යේෂණ සහ අනෙකුත් ප්‍රවේශයන් දෙක එහි ඇගයුම් මානයයි.
ධනාත්මක සහ අර්ථකථන සම්ප්‍රදායන්හි වාස්තවිකත්වය සඳහා වන අතර
පවතින තත්ත්වය හෝ සමාජ යථාර්ථය පුරෝකථනය කිරීම හෝ පැහැදිලි කිරීම, විවේචනාත්මක පර්යේෂණ
යටින් පවතින සමාජ යථාර්ථය විවේචනාත්මකව ඇගයීම සහ පරිවර්තනය කිරීම අරමුණු කරයි
ශබ්දාගාර.
විවේචනාත්මක පර්යේෂකයන් සාමාන්‍යයෙන් පවතින තත්ත්වයට විරුද්ධ වේ
සමාජ වෙනස්කම් ඉවත් කිරීම සහ සමාජ තත්වයන් වැඩිදියුණු කිරීම. එතන
විවේචනාත්මක පර්යේෂණ ක්‍රියාවලි දැක්මකට කැපවීමක් ඇත
උනන්දුවක් දක්වන සංසිද්ධි සහ, එබැවින්, සාමාන්යයෙන් කල්පවත්නා වේ.
පර්යේෂණ ක්‍රම සඳහා උදාහරණ දිගුකාලීන ඓතිහාසික අධ්‍යයනයන් සහ
ජනවාර්ගික අධ්යයන. කෙසේ වෙතත් විවේචනාත්මක පර්යේෂණ සිදු වී නොමැත
තොරතුරු පද්ධති පර්යේෂණ සඳහා බහුලව භාවිතා වේ
3.1.2 පර්යේෂණයේ අරමුණ
සෙවුමේ ස්වභාවය සමඟ, එහි අරමුණ භාවිතා කළ හැකිය
විශේෂිත ක්රමයක් තෝරාගැනීමේදී පර්යේෂකයාට මඟ පෙන්වීම සඳහා
පර්යේෂණ. පර්යේෂණ ව්‍යාපෘතියක අරමුණ සමීපව සම්බන්ධ වේ
සමන්විත වන සෙවුම් චක්රයට සාපේක්ෂව සෙවුම් ස්ථානයට
අදියර තුනක්: න්යාය ගොඩනැගීම, න්යාය පරීක්ෂා කිරීම සහ න්යාය ශෝධනය
න්යාය. එබැවින්, සෙවුම් චක්රය සම්බන්ධයෙන් ගම්යතාව මත පදනම්ව, a
පර්යේෂණ ව්‍යාපෘතියට පැහැදිලි කිරීමේ, විස්තරාත්මක, අරමුණක් තිබිය හැක
ගවේෂණාත්මක හෝ අනාවැකි.
3.1.2.1 ගවේෂණාත්මක පර්යේෂණ
ගවේෂණාත්මක පර්යේෂණ මාතෘකාවක් විමර්ශනය කිරීම අරමුණු කරයි
සම්පූර්ණයෙන්ම නව සහ පර්යේෂණ ප්‍රශ්න සහ උපකල්පන සකස් කිරීම
අනාගතය. මෙම වර්ගයේ පර්යේෂණ ඉදිකිරීම් සඳහා භාවිතා වේ
නව ප්‍රදේශයක මූලික යොමු කිරීම් ලබා ගැනීමට න්‍යාය.
සාමාන්යයෙන්, නඩු වැනි ගුණාත්මක පර්යේෂණ ක්රම භාවිතා කරනු ලැබේ
අධ්යයනය හෝ සංසිද්ධි අධ්යයන.
කෙසේ වෙතත්, වැනි ප්රමාණාත්මක තාක්ෂණික ක්රම භාවිතා කිරීමට ද හැකිය
ගවේෂණාත්මක පරීක්ෂණ හෝ අත්හදා බැලීම්.
3.1.3.3 විස්තරාත්මක පර්යේෂණ
විස්තරාත්මක පර්යේෂණ විශාල වශයෙන් විශ්ලේෂණය කිරීම සහ විස්තර කිරීම අරමුණු කර ඇත
විශේෂිත තත්වයක් හෝ ආයතනික භාවිතයක් විස්තර කරන්න. මෙය
න්‍යාය ගොඩනැගීම සඳහා සුදුසු වන අතර එය සඳහා ද භාවිතා කළ හැක
උපකල්පන තහවුරු කිරීම හෝ විවාද කිරීම. සාමාන්යයෙන් විස්තරාත්මක පර්යේෂණ
මිනුම් සහ සාම්පල භාවිතය ඇතුළත් වේ. වඩාත්ම සුදුසු පර්යේෂණ ක්රම
පූර්වාදර්ශ පිළිබඳ විමර්ශන සහ විශ්ලේෂණ ඇතුළත් වේ.
3.1.2.3 පැහැදිලි කිරීමේ පර්යේෂණ
පැහැදිලි කිරීමේ පර්යේෂණ මගින් දේවල් සිදුවන්නේ මන්දැයි පැහැදිලි කිරීමට උත්සාහ කරයි.
එය දැනටමත් අධ්යයනය කර ඇති සහ සොයා ගැනීමට උත්සාහ කරන කරුණු මත ගොඩනගා ඇත
මෙම කරුණු සඳහා හේතු.
එබැවින් පැහැදිලි කිරීමේ පර්යේෂණ සාමාන්යයෙන් පර්යේෂණ මත ගොඩනගා ඇත
ගවේෂණාත්මක හෝ විස්තරාත්මක සහ පරීක්ෂණ සහ පිරිපහදු කිරීම සඳහා සහායක වේ
න්‍යායන්. පැහැදිලි කිරීමේ පර්යේෂණ සාමාන්‍යයෙන් සිද්ධි අධ්‍යයන භාවිතා කරයි
හෝ සමීක්ෂණ පදනම් වූ පර්යේෂණ ක්රම.
3.1.2.4 වැළැක්වීමේ පර්යේෂණ
වැළැක්වීමේ පර්යේෂණ අරමුණු කරන්නේ සිදුවීම් සහ හැසිරීම් පුරෝකථනය කිරීමයි
අධ්යයනය කරන නිරීක්ෂණ යටතේ (මාෂල් සහ රොස්මන්
1995). පුරෝකථනය යනු සත්‍යයේ සම්මත විද්‍යාත්මක පරීක්ෂණයයි.
මෙම වර්ගයේ පර්යේෂණ සාමාන්‍යයෙන් සමීක්ෂණ හෝ විශ්ලේෂණ භාවිතා කරයි
dati ඉතිහාසඥයන්. (යින් 1989)
ගණනාවක් ඇති බව ඉහත සාකච්ඡාවෙන් පෙනේ
අධ්යයනයකදී භාවිතා කළ හැකි පර්යේෂණ ක්රම
විශේෂිත. කෙසේ වෙතත්, වඩාත් සුදුසු නිශ්චිත ක්රමයක් තිබිය යුතුය
වෙනත් අයගේ විශේෂිත පර්යේෂණ ව්‍යාපෘතියක් සඳහා. (ගැලියර්ස්
1987, යින් 1989, ද වාස් 1991). එබැවින් සෑම පර්යේෂකයෙකුටම තිබේ
හි ශක්තීන් සහ දුර්වලතා ප්රවේශමෙන් ඇගයීමට අවශ්ය වේ
විවිධ ක්‍රම, වඩාත් සුදුසු පර්යේෂණ ක්‍රමය අනුගමනය කිරීමට ඊ
පර්යේෂණ ව්යාපෘතිය සමඟ අනුකූල වේ. (ජෙන්කින්ස් 1985, පර්වන් සහ ක්ලාස්
1992, Bonomia 1985, Yin 1989, Himilton and Ives 1992).
3.2 හැකි පර්යේෂණ ක්රම
මෙම ව්‍යාපෘතියේ අරමුණ වූයේ අත්දැකීම් අධ්‍යයනය කිරීමයි
අයි සමඟ ඕස්ට්‍රේලියානු සංවිධාන dati එකක් සමඟ ගබඩා කර ඇත
සංවර්ධනයේ දත්ත ගබඩාවයි. දිනය දැනට, එකක් ඇත
ඕස්ට්‍රේලියාවේ දත්ත ගබඩා ප්‍රදේශයේ පර්යේෂණ නොමැතිකම,
මෙම පර්යේෂණ ව්‍යාපෘතිය තවමත් චක්‍රයේ න්‍යායික අවධියේ පවතී
පර්යේෂණ සහ ගවේෂණාත්මක අරමුණක් ඇත. තුළ අත්දැකීම් ගවේෂණය කිරීම
ඕස්ට්‍රේලියානු සංවිධාන දත්ත ගබඩා කිරීම අනුගමනය කරයි
සැබෑ සමාජය අර්ථකථනය කිරීම අවශ්ය වේ. එහි ප්රතිඵලයක් වශයෙන්, ද
පර්යේෂණ ව්‍යාපෘතියට යටින් පවතින දාර්ශනික උපකල්පනය පහත දැක්වේ
සාම්ප්රදායික අර්ථ නිරූපණය.
පවතින ක්රම පිළිබඳ දැඩි පරීක්ෂණයකින් පසුව, ඒවා හඳුනා ගන්නා ලදී
හැකි පර්යේෂණ ක්රම දෙකක්: සමීක්ෂණ සහ සිද්ධි අධ්යයන
(සිද්ධි අධ්‍යයන), පර්යේෂණ සඳහා භාවිතා කළ හැක
ගවේෂණාත්මක (Shanks et al. 1993). Galliers (1992) තර්ක කරයි
මෙම විශේෂිත අධ්‍යයනය සඳහා මෙම ක්‍රම දෙකෙහි යෝග්‍යතාවය
ඒවා ඉදිකිරීම් සඳහා සුදුසු බව පවසමින් එහි සංශෝධිත වර්ගීකරණය
න්යායික. පහත උප කොටස් දෙකෙහි එක් එක් ක්‍රමය සාකච්ඡා කෙරේ
විස්තර.
3.2.1 සමීක්ෂණ පර්යේෂණ ක්‍රමය
සමීක්ෂණ පර්යේෂණ ක්‍රමය පැමිණෙන්නේ පැරණි ක්‍රමයෙනි
සංගණනය. සංගණනයක් සමන්විත වන්නේ තොරතුරු රැස් කිරීමෙනි
සමස්ත ජනගහනයක්. මෙම ක්රමය මිල අධික හා ප්රායෝගික නොවේ
විශේෂයෙන්ම ජනගහනය විශාල නම්. ඉතින්, සාපේක්ෂව
සංගණනය, සමීක්ෂණයක් සාමාන්‍යයෙන් අවධානය යොමු කරන්නේ
කුඩා සංඛ්‍යාවක් හෝ නියැදියක් සඳහා තොරතුරු රැස් කරන්න
ජනගහනයේ නියෝජිතයන් (Fowler 1988, Neuman 1994). ඒ
නියැදිය එය අඳින ලද ජනගහනය, වෙනස් සමග පිළිබිඹු කරයි
නියැදි ව්‍යුහයට අනුව නිරවද්‍යතා මට්ටම්,
ප්‍රමාණය සහ භාවිතා කරන තේරීම් ක්‍රමය (Fowler 1988, Babbie
1982, නියුමන් 1994).
විමර්ශන ක්‍රමය නිර්වචනය කර ඇත්තේ "භාවිතයන් පිළිබඳ ඡායාරූප,
භාවිතා කරමින් සිදු කරන ලද යම් නිශ්චිත කාලයකදී තත්වයන් හෝ අදහස්
ප්‍රශ්නාවලිය හෝ සම්මුඛ සාකච්ඡා, ඒවායින් නිගමන විය හැකිය
සාදන ලදී" (Galliers 1992:153) [භාවිතයන් පිළිබඳ ක්ෂණික ඡායාරූපය,
භාවිතා කරමින් සිදු කරන ලද විශේෂිත කාලයකදී තත්වයන් හෝ අදහස්
ප්‍රශ්නාවලි හෝ සම්මුඛ සාකච්ඡා, අනුමාන කළ හැකි]. එම
විමර්ශන සමහර පැතිවල තොරතුරු රැස් කිරීම සම්බන්ධයෙන් කටයුතු කරයි
අධ්‍යයනයේ, සහභාගිවන්නන් නිශ්චිත සංඛ්‍යාවක් විසින් සිදු කරනු ලැබේ
ප්රශ්න (Fowler 1988). මෙම ප්රශ්නාවලිය සහ සම්මුඛ සාකච්ඡා පවා, වන
මුහුණට මුහුණ දුරකථන සහ ව්‍යුහගත සම්මුඛ සාකච්ඡා ඇතුළත්,
එකතු කිරීමේ ශිල්පීය ක්‍රම වේ dati වඩාත් බහුලව භාවිතා වේ
විමර්ශන (Blalock 1970, Nachmias සහ Nachmias 1976, Fowler
1988), නිරීක්ෂණ සහ විශ්ලේෂණ භාවිතා කළ හැකිය (ගේබල්
1994). එකතු කිරීමේ මේ සියලු ක්රම වලින් dati, ප්රයෝජනය
ප්‍රශ්නාවලිය වඩාත් ජනප්‍රිය තාක්‍ෂණය වන අතර එය i බව සහතික කරයි dati
එකතු කරන ලද ඒවා ව්‍යුහගත සහ ආකෘතිගත කර ඇති අතර, එබැවින් පහසුකම් සපයයි
තොරතුරු වර්ගීකරණය (Hwang 1987, de Vaus 1991).
විශ්ලේෂණය කරන විට i dati, විමර්ශන උපාය මාර්ගයක් බොහෝ විට භාවිතා කරයි
සංඛ්‍යානමය විශ්ලේෂණය වැනි ප්‍රමාණාත්මක ශිල්පීය ක්‍රම, නමුත් ඒවා විය හැක
ගුණාත්මක තාක්ෂණික ක්රම ද භාවිතා වේ (Galliers 1992, Pervan
සහ ක්ලාස් 1992, ගේබල් 1994). සාමාන්යයෙන්, අයි dati එකතු කර ඇත
සංගම්වල ව්‍යාප්තිය සහ රටා විශ්ලේෂණය කිරීමට භාවිතා කරයි
(Fowler 1988).
සමීක්ෂණ සාමාන්යයෙන් පර්යේෂණ සඳහා සුදුසු වුවද
එය 'කුමක්ද?' යන ප්‍රශ්නය සමඟ කටයුතු කරයි. (කුමක්ද) හෝ එයින්
'කොපමණද' සහ 'කීයක්' වැනි ව්‍යුත්පන්න, ඒවා
'ඇයි' ප්‍රශ්නය හරහා ඇසිය හැක (Sonquist සහ
ඩන්කල්බර්ග් 1977, යින් 1989). Sonquist සහ Dunkelberg ට අනුව
(1977), පර්යේෂණ විමර්ශනය දුෂ්කර උපකල්පන, වැඩසටහන අරමුණු කරයි
ඇගයීම, ජනගහනය විස්තර කිරීම සහ ආකෘති සංවර්ධනය කිරීම
මානව හැසිරීම. මීට අමතරව, සමීක්ෂණ භාවිතා කළ හැකිය
ජනගහනය, තත්වයන් පිළිබඳ යම් මතයක් අධ්යයනය කිරීම,
අදහස්, ලක්ෂණ, අපේක්ෂාවන් සහ අතීත හැසිරීම් පවා
හෝ වර්තමාන (Neuman 1994).
පරීක්ෂණ මගින් පර්යේෂකයාට අතර සම්බන්ධතා සොයා ගැනීමට ඉඩ සලසයි
ජනගහනය සහ ප්රතිඵල සාමාන්යයෙන් වඩා සාමාන්ය වේ
වෙනත් ක්රම (Sonquist සහ Dunkelberg 1977, Gable 1994). එම
සමීක්ෂණ මගින් පර්යේෂකයන්ට භූගෝලීය ප්‍රදේශයක් ආවරණය කිරීමට ඉඩ සලසයි
පුළුල් සහ බොහෝ ප්රකාශකයන් වෙත ළඟා වීමට (Blalock 1970,
Sonquist සහ Dunkelberg 1977, Hwang සහ Lin 1987, Gable 1994,
නියුමන් 1994). අවසාන වශයෙන්, සමීක්ෂණ මගින් තොරතුරු සැපයිය හැකිය
වෙනත් තැනක හෝ විශ්ලේෂණ සඳහා අවශ්‍ය පෝරමයේ නොමැති ඒවා
(Fowler 1988).
කෙසේ වෙතත්, සමීක්ෂණයක් සිදු කිරීමේදී යම් සීමාවන් තිබේ. එක
අවාසිය නම් පර්යේෂකයාට බොහෝ තොරතුරු ලබා ගැනීමට නොහැකි වීමයි
අධ්යයනය කරන ලද වස්තුව සම්බන්ධයෙන්. මෙයට හේතු වී ඇත්තේ ද
විමර්ශන සිදු කරනු ලබන්නේ නිශ්චිත වේලාවක පමණක් වන අතර, එබැවින්,
පර්යේෂකයාට හැකි සීමිත විචල්‍ය සංඛ්‍යාවක් සහ පුද්ගලයන් ඇත
අධ්යයනය (Yin 1989, de Vaus 1991, Gable 1994, Denscombe 1998).
තවත් අවාසියක් නම් සමීක්ෂණයක් පැවැත්වීම කුමක් විය හැකිද යන්නයි
කාලය සහ සම්පත් අනුව ඉතා මිල අධික, විශේෂයෙන් නම්
මුහුණට මුහුණ සම්මුඛ සාකච්ඡා ඇතුළත් වේ (Fowler 1988).
3.2.2. විමර්ශන පර්යේෂණ ක්‍රමය
විමර්ශන පර්යේෂණ ක්‍රමයට ගැඹුරු අධ්‍යයනයක් ඇතුළත් වේ
එහි සැබෑ සන්දර්භය තුළ විශේෂිත තත්වයක් a
කිසිදු මැදිහත් වීමකින් තොරව, නිශ්චිත කාල සීමාවක්
පර්යේෂක (Shanks & C. 1993, Eisenhardt 1989, Jenkins 1985).
ප්රධාන වශයෙන් මෙම ක්රමය භාවිතා කරනුයේ අතර සම්බන්ධතා විස්තර කිරීමටය
විශේෂිත තත්වයක් තුළ අධ්යයනය කරන විචල්යයන්
(ගැලියර්ස් 1992). විමර්ශනවලට තනි තනි අවස්ථා හෝ සම්බන්ධ විය හැකිය
බහුවිධ, විශ්ලේෂණය කරන ලද සංසිද්ධිය මත පදනම්ව (Franz සහ Robey 1987,
අයිසන්හාර්ඩ් 1989, යින් 1989).
විමර්ශන පර්යේෂණ ක්‍රමය "විමසුම" ලෙස අර්ථ දක්වා ඇත
තුළ සමකාලීන සංසිද්ධියක් අධ්‍යයනය කරන ආනුභවික අධ්‍යයනය
සාපේක්ෂ සත්‍ය සන්දර්භය, එක් මූලාශ්‍රයකින් හෝ එකතු කරන ලද බහු මූලාශ්‍ර භාවිතා කරමින්
පුද්ගලයන්, කණ්ඩායම් හෝ සංවිධාන වැනි බහුවිධ ආයතන" (Yin 1989).
සංසිද්ධිය සහ එහි සන්දර්භය අතර පැහැදිලි වෙන්වීමක් නොමැත e
විචල්‍යවල පාලනයක් හෝ පර්යේෂණාත්මක හැසිරවීමක් නොමැත (යින්
1989, Benbasat et al. 1987).
එකතු කිරීම සඳහා විවිධ ශිල්පීය ක්රම තිබේ dati ඔවුන්ට පුළුවන් කියලා
යන්න ඇතුළත් විමර්ශන ක්‍රමයේ යෙදිය යුතුය
සෘජු නිරීක්ෂණ, ලේඛනාගාර වාර්තා සමාලෝචන, ප්රශ්නාවලිය,
ලේඛන සමාලෝචනය සහ ව්‍යුහගත සම්මුඛ සාකච්ඡා. තිබීම
විවිධාකාර අස්වැන්න නෙළීමේ තාක්ෂණය dati, විමර්ශන
දෙකම සමඟ කටයුතු කිරීමට පර්යේෂකයන්ට ඉඩ දෙන්න dati ගුණාත්මක බව
එකවර ප්‍රමාණ (Bonoma 1985, Eisenhardt 1989, Yin
1989, ගේබල් 1994). සමීක්‍ෂණ ක්‍රමයේදී මෙන්, a
විමර්ශන පර්යේෂකයා නිරීක්ෂකයෙකු හෝ පර්යේෂකයෙකු ලෙස ක්‍රියා කරයි
අධ්යයනය යටතේ සංවිධානයේ ක්රියාකාරී සහභාගිවන්නෙකු ලෙස.
Benbasat et al. (1987) විමර්ශන ක්‍රමය බව ප්‍රකාශ කරයි
න්‍යාය ගොඩනැගීමේ පර්යේෂණ සඳහා විශේෂයෙන් සුදුසුය
පර්යේෂණ ප්‍රශ්නයකින් ආරම්භ කර පුහුණුව දිගටම කරගෙන යන්න
එකතු කිරීමේ ක්‍රියාවලියේදී සිද්ධාන්තයක් dati. වීම
වේදිකාවට ද සුදුසු ය
න්‍යාය ගොඩනැගීමේ, Franz and Robey (1987) යෝජනා කරන්නේ
සංකීර්ණය සඳහා විමසුම් ක්රමය ද භාවිතා කළ හැකිය
න්යාය අදියර. මෙම නඩුවේදී, එකතු කරන ලද සාක්ෂි මත පදනම්ව, එක්
ලබා දී ඇති න්‍යාය හෝ කල්පිතය සත්‍යාපනය කර හෝ ප්‍රතික්ෂේප කරනු ලැබේ. ඊට අමතරව, විමර්ශනය වේ
'කෙසේද' හෝ 'කෙසේද' ප්‍රශ්න සමඟ කටයුතු කරන පර්යේෂණ සඳහා ද සුදුසු ය
'ඇයි' (යින් 1989).
වෙනත් ක්රම හා සසඳන විට, සමීක්ෂණ පර්යේෂකයාට ඉඩ සලසයි
අත්‍යවශ්‍ය තොරතුරු වඩාත් විස්තරාත්මකව ග්‍රහණය කර ගන්න (Galliers
1992, Shanks et al 1993). තවද, පරීක්ෂණ මගින් ඉඩ ලබා දේ
අධ්‍යයනය කරන ලද ක්‍රියාවලීන්ගේ ස්වභාවය සහ සංකීර්ණත්වය තේරුම් ගැනීමට පර්යේෂකයා
(Benbasat et al. 1987).
ක්‍රමයට සම්බන්ධ ප්‍රධාන අවාසි හතරක් ඇත
පරීක්ෂණයක්. පළමුවැන්න නම් පාලිත අඩු කිරීම් නොමැතිකමයි. එතන
පර්යේෂකයන්ගේ ආත්මීයත්වයට ප්‍රතිඵල සහ නිගමන වෙනස් කළ හැක
අධ්යයනය (Yin 1989). දෙවන අවාසිය නම් නොමැතිකමයි
පාලනය කළ නිරීක්ෂණ. පර්යේෂණාත්මක ක්රම මෙන් නොව, ද
විමර්ශන පර්යේෂකයාට අධ්‍යයනය කරන ලද සංසිද්ධි පාලනය කළ නොහැක
ඒවා ස්වභාවික සන්දර්භය තුළ විමර්ශනය කරන ලද පරිදි (Gable 1994). එම
තුන්වන අවාසිය නම් අනුවර්තනය වීමේ හැකියාව නොමැතිකමයි. මේ කාරණය නිසා
පර්යේෂකයා එකම සිදුවීම් නිරීක්ෂණය කිරීමට අපහසු බව, සහ
විශේෂිත අධ්‍යයනයක ප්‍රතිඵල සත්‍යාපනය කළ නොහැක (Lee 1989).
අවසාන වශයෙන්, ප්රතිනිර්මාණය නොකිරීමේ ප්රතිවිපාකයක් ලෙස, එය අපහසු වේ
විමර්ශන එකකින් හෝ වැඩි ගණනකින් ලබාගත් ප්‍රතිඵල සාමාන්‍යකරණය කරන්න (Galliers
1992, Shanks et al 1993). කෙසේ වෙතත්, මෙම සියලු ගැටලු එසේ නොවේ
ජයගත නොහැකි වන අතර, ඇත්ත වශයෙන්ම, අවම කළ හැක
පර්යේෂකයා සුදුසු ක්‍රියා යොදයි (Lee 1989).
3.3 පර්යේෂණ ක්‍රමවේදය සාධාරණීකරණය කරන්න
හදාගත්තා
මෙම අධ්‍යයනය සඳහා විය හැකි පර්යේෂණ ක්‍රම දෙකෙන්, ක්‍රමය
විමර්ශනය වඩාත් සුදුසු ලෙස සැලකේ. ඒ විමර්ශනයයි
අදාළ ඒවා හොඳින් සලකා බැලීමෙන් අනතුරුව ඉවත දමන ලදී
කුසලතා සහ දුර්වලතා. එක් එක් අයගේ පහසුව හෝ නුසුදුසු බව
මෙම අධ්‍යයනය සඳහා ක්‍රමය පහත සාකච්ඡා කෙරේ.
3.3.1. පර්යේෂණ ක්රමයේ නුසුදුසුකම
විමර්ශනයේ
විමර්ශන ක්‍රමයට එකක් ගැන ගැඹුරු අධ්‍යයනයක් අවශ්‍ය වේ
ඒ සඳහා ආයතන එකක් හෝ කිහිපයක් තුළ ඇති විශේෂිත තත්ත්වය
කාල සීමාව (Eisenhardt 1989). මෙම අවස්ථාවේ දී, කාල සීමාව හැක
මෙම අධ්‍යයනය සඳහා ලබා දී ඇති කාල සීමාව ඉක්මවා යන්න. තවත්
සමීක්ෂණ ක්‍රමය අනුගමනය නොකිරීමට හේතුව ප්‍රතිඵලය
ඔවුන් දැඩි භාවයක් නොමැතිකමෙන් පීඩා විඳිය හැකිය (Yin 1989). විෂයානුබද්ධත්වය
පර්යේෂකයාගේ ප්රතිඵල සහ නිගමනවලට බලපෑම් කළ හැකිය. තවත්
හේතුව ප්‍රශ්න පිළිබඳ පර්යේෂණ සඳහා මෙම ක්‍රමය වඩාත් යෝග්‍ය වීමයි
'කොහොමද' හෝ 'ඇයි' වර්ගයේ (Yin 1989), පර්යේෂණ ප්‍රශ්නය අතරතුර
මෙම අධ්‍යයනය සඳහා එය 'මොන' වර්ගයට අයත් වේ. අවසන් නමුත් කුඩාම දේ නොවේ
වැදගත්ම දෙය නම්, සොයාගැනීම් එකකින් හෝ සාමාන්‍යකරණය කිරීම අපහසුය
විමර්ශන කිහිපයක් (Galliers 1992, Shanks et al 1993). පදනම මත
මෙම තාර්කික පැහැදිලි කිරීම, විමර්ශනය කිරීමේ පර්යේෂණ ක්‍රමය නොවේ
මෙම අධ්‍යයනයට නුසුදුසු බැවින් තෝරා ගන්නා ලදී.
3.3.2 සෙවුම් ක්රමයේ පහසුව
පරීක්ෂණයක්
මෙම පර්යේෂණය සිදු කරන විට, දත්ත ගබඩා කිරීමේ භාවිතය
විසින් පුළුල් ලෙස සම්මත කර නොතිබුණි
ඕස්ට්රේලියානු සංවිධාන. ඉතින්, වැඩි තොරතුරු තිබුණේ නැහැ
තුළ ඒවා ක්රියාත්මක කිරීම සම්බන්ධයෙන්
ඕස්ට්රේලියානු සංවිධාන. තිබෙන තොරතුරු ආවා
දත්ත ක්‍රියාවට නංවා ඇති හෝ භාවිතා කළ සංවිධාන වලින්
ගබඩාව. මෙම අවස්ථාවේ දී, සමීක්ෂණ පර්යේෂණ ක්රමය වඩාත්ම වේ
නොගැලපෙන තොරතුරු ලබා ගැනීමට එය ඔබට ඉඩ සලසයි
වෙනත් තැනක හෝ විශ්ලේෂණය සඳහා අවශ්‍ය පෝරමයේ ඇත (Fowler 1988).
මීට අමතරව, සමීක්ෂණ පර්යේෂණ ක්රමය පර්යේෂකයාට ඉඩ සලසයි
භාවිතයන්, තත්වයන් හෝ ගැන හොඳ අවබෝධයක් ලබා ගන්න
නිශ්චිත වේලාවක දැක ඇත (Galliers 1992, Denscombe 1998).
වැඩි කිරීමට සමස්ත දර්ශනයක් අවශ්‍ය විය
ඕස්ට්‍රේලියානු දත්ත ගබඩා අත්දැකීම් පිළිබඳ දැනුම.
නැවතත්, Sonquist සහ Dunkelberg (1977) හි ප්‍රතිඵල ලෙස ප්‍රකාශ කරයි
සමීක්ෂණ පර්යේෂණ වෙනත් ක්‍රමවලට වඩා සාමාන්‍ය වේ.
3.4 සමීක්ෂණ පර්යේෂණ නිර්මාණය
දත්ත ගබඩා භාවිතය පිළිබඳ විමර්ශනය 1999 දී සිදු කරන ලදී.

ඉලක්කගත ජනගහනය සංවිධාන වලින් සමන්විත විය
ඔස්ට්‍රේලියානුවන් දත්ත ගබඩා අධ්‍යයනයන් ගැන උනන්දු වෙති
මම ගැන දැනටමත් දැනුවත් වෙන්න ඇති dati ඔවුන් ගබඩා කරන බව සහ,
එබැවින්, මෙම අධ්යයනය සඳහා ප්රයෝජනවත් තොරතුරු සැපයිය හැකිය. එතන
යන මූලික සමීක්ෂණයකින් ඉලක්කගත ජනගහනය හඳුනා ගන්නා ලදී
'The Data Warehousing Institute' (Tdwiaap) හි සියලුම ඕස්ට්‍රේලියානු සාමාජිකයින්
මෙම කොටස පර්යේෂණ අදියර සැලසුම් කිරීම ගැන සාකච්ඡා කරයි
මෙම අධ්යයනය පිළිබඳ ආනුභවික සාක්ෂි.
3.4.1. අස්වනු නෙලීමේ තාක්ෂණය dati
සමීක්ෂණ පර්යේෂණවලදී බහුලව භාවිතා වන තාක්ෂණික ක්රම තුනෙන්
(එනම් තැපැල් ප්‍රශ්නාවලිය, දුරකථන සම්මුඛ සාකච්ඡාව සහ සම්මුඛ පරීක්ෂණය
පුද්ගලික) (Nachmias 1976, Fowler 1988, de Vaus 1991), සඳහා
මෙම අධ්‍යයනය තැපැල් ප්‍රශ්නාවලිය සම්මත කර ඇත. පළමුව
දෙවැන්න අනුගමනය කිරීමට හේතුව එය සාක්ෂාත් කරගත හැකි වීමයි
භූගෝලීය වශයෙන් විසිරුණු ජනගහනය (Blalock 1970, Nachmias e
Nachmias 1976, Hwang and Lin 1987, de Vaus 1991, Gable 1994).
දෙවනුව, තැපැල් ප්රශ්නාවලිය සහභාගිවන්නන් සඳහා සුදුසු වේ
ඉහළ උගත් (Fowler 1988). මේ සඳහා තැපැල් ප්රශ්නාවලිය
අධ්‍යයනය දත්ත ගබඩා කිරීමේ ව්‍යාපෘති අනුග්‍රාහකයන් වෙත යොමු කරන ලදී,
අධ්යක්ෂවරුන් සහ/හෝ ව්යාපෘති කළමනාකරුවන්. තෙවනුව, ප්‍රශ්නාවලිය ඉවතට
ඔබට ආරක්ෂිත ලැයිස්තුවක් ඇති විට තැපෑල සුදුසු වේ
ලිපිනයන් (Salant and Dilman 1994). TDWI, මෙම නඩුවේදී, එකක්
විශ්වාසනීය දත්ත ගබඩා සංගමය විසින් ලිපින ලැයිස්තුව ලබා දී ඇත
එහි ඕස්ට්‍රේලියානු සාමාජිකයන්ගෙන්. ප්‍රශ්නාවලියේ තවත් වාසියක්
තැපැල් එදිරිව දුරකථන ප්රශ්නාවලිය හෝ සම්මුඛ සාකච්ඡා හරහා
පුද්ගලික එය ලියාපදිංචි වන්නන්ට වැඩි ප්‍රතිචාර දැක්වීමට ඉඩ සලසයි
නිරවද්‍යතාවය, විශේෂයෙන් ලියාපදිංචි වන්නන්ට උපදෙස් අවශ්‍ය වූ විට
සටහන් හෝ වෙනත් පුද්ගලයින් සමඟ ප්රශ්න සාකච්ඡා කරන්න (Fowler
1988).
විභව අවාසියක් සඳහා අවශ්ය කාලය විය හැකිය
තැපෑලෙන් ප්රශ්නාවලිය පැවැත්වීම. සාමාන්යයෙන්, ප්රශ්නාවලියක් දුරින්
තැපෑල මෙම අනුපිළිවෙලින් සිදු කෙරේ: ලිපි යවන්න, රැඳී සිටින්න
ප්‍රතිචාර සහ තහවුරු කිරීම් යවන්න (Fowler 1988, Bainbridge 1989).
මේ අනුව, සම්පූර්ණ කාලය අවශ්ය කාලයට වඩා දිගු විය හැක
පුද්ගලික සම්මුඛ සාකච්ඡා හෝ දුරකථන සම්මුඛ සාකච්ඡා සඳහා. කෙසේ වෙතත්, ද
මුළු කාලය කල්තියා දැනගත හැකිය (Fowler 1988,
ඩෙන්ස්කොම්බ් 1998). සම්මුඛ පරීක්ෂණ පැවැත්වීම සඳහා ගත කළ කාලය
සිට වෙනස් වන බැවින් පුද්ගලික දත්ත කල්තියා දැනගත නොහැක
එක් සම්මුඛ සාකච්ඡාවක් තවත් අයෙකුට (Fowler 1988). දුරකථන සම්මුඛ සාකච්ඡා
තැපැල් ප්‍රශ්නාවලියට වඩා වේගවත් විය හැක
පුද්ගලික සම්මුඛ සාකච්ඡා නමුත් අතුරුදහන් වීමේ ඉහළ අනුපාතයක් තිබිය හැක
සමහර පුද්ගලයින් නොමැතිකම හේතුවෙන් ප්‍රතිචාරය (Fowler 1988).
මීට අමතරව, දුරකථන සම්මුඛ සාකච්ඡා සාමාන්යයෙන් ලැයිස්තු වලට සීමා වේ
සාපේක්ෂව කෙටි ප්‍රශ්න (බේන්බ්‍රිජ් 1989).
තැපැල් ප්‍රශ්නාවලියක ඇති තවත් දුර්වලතාවයක් වන්නේ ඉහළ අනුපාතයයි
ප්‍රතිචාර නොමැතිකම (Fowler 1988, Bainbridge 1989, Neuman
1994). කෙසේ වෙතත්, සම්බන්ධ වෙමින්, ප්රතිවිරෝධතා ගෙන ඇත
මෙම අධ්‍යයනය දත්ත ක්ෂේත්‍රයේ විශ්වාසදායක ආයතනයක් සමඟ
ගබඩා (එනම් TDWI) (බේන්බ්‍රිජ් 1989, නියුමන් 1994),
ප්‍රතිචාර නොදැක්වූ අයට මතක් කිරීමේ ලිපි දෙකක් යවයි
(Fowler 1988, Neuman 1994) සහ ලිපියක් ද ඇතුළත් වේ
අධ්‍යයනයේ අරමුණ පැහැදිලි කරන අතිරේකය (Neuman 1994).
3.4.2. විශ්ලේෂණ ඒකකය
පිළිබඳ තොරතුරු ලබා ගැනීම මෙම අධ්‍යයනයේ අරමුණයි
දත්ත ගබඩා කිරීම සහ එහි භාවිතය ක්රියාත්මක කිරීම
ඕස්ට්රේලියානු සංවිධාන තුළ. ඉලක්කගත ජනගහනය
ඇති සියලුම ඕස්ට්‍රේලියානු සංවිධාන වලින් සමන්විත වේ
ක්රියාත්මක කිරීම, හෝ ක්රියාත්මක කිරීම, i දත්ත ගබඩාවයි, දී
එවිට තනි සංවිධාන ලියාපදිංචි කරනු ලැබේ. ප්රශ්නාවලිය
එය දරුකමට හදා ගැනීමට උනන්දුවක් දක්වන සංවිධාන වෙත තැපෑලෙන් යවන ලදී
di දත්ත ගබඩාවයි. මෙම ක්රමය තොරතුරු සහතික කරයි
එක් එක් සංවිධානයේ වඩාත්ම සුදුසු සම්පත් වලින් එකතු කරනු ලැබේ
සහභාගිකයා.
3.4.3. සමීක්ෂණ නියැදිය
සමීක්ෂණයට සහභාගී වූවන්ගේ "තැපැල් ලැයිස්තුව" ලබාගෙන ඇත
TDWI. මෙම ලැයිස්තුවෙන්, ඕස්ට්රේලියානු සංවිධාන 3000 ක්
නියැදීම සඳහා පදනම ලෙස තෝරා ගන්නා ලදී. ඒ
අතිරේක ලිපිය විමර්ශනයේ ව්යාපෘතිය සහ අරමුණ පැහැදිලි කළේය,
පිළිතුරු පත්‍රයක් සහ පෙර ගෙවූ ලියුම් කවරයක් සමඟ
සම්පුර්ණ කරන ලද ප්‍රශ්නාවලිය ආපසු යවන්න නියැදියට යවන ලදී.
සංවිධාන 3000 න් 198 ක් සහභාගී වීමට එකඟ විය
අධ්යයනය. එවැනි කුඩා ප්‍රතිචාර ප්‍රමාණයක් බලාපොරොත්තු විය ඩැටෝ il
ඔවුන්ට එවකට තිබූ ඕස්ට්‍රේලියානු සංවිධාන විශාල ප්‍රමාණයක්
දින උපාය මාර්ගය වැලඳගෙන හෝ වැලඳගෙන සිටියා
ඔවුන්ගේ සංවිධාන තුළ ගබඩා කිරීම. ඉතින්, ද
මෙම අධ්‍යයනය සඳහා ඉලක්කගත ජනගහනය සමන්විත වන්නේ 198ක් පමණි
ආයතන.
3.4.4. ප්රශ්නාවලියෙහි අන්තර්ගතය
ප්රශ්නාවලියෙහි ව්යුහය දින ආකෘතිය මත පදනම් විය
මොනෑෂ් ගබඩාව (පෙර 2.3 කොටසෙහි සාකච්ඡා කරන ලදී). එම
ප්‍රශ්නාවලියේ අන්තර්ගතය විශ්ලේෂණය මත පදනම් විය
2 වන පරිච්ඡේදයේ ඉදිරිපත් කරන ලද සාහිත්‍යය. ප්‍රශ්නාවලියේ පිටපතක්
සමීක්ෂණයට යවන ලද සහභාගිවන්නන් සොයාගත හැකිය
උපග්‍රන්ථයේ B. ප්‍රශ්නාවලිය කොටස් හයකින් සමන්විත වේ
සාකච්ඡා කරන ලද ආකෘතියේ අදියර පහත දැක්වේ. පහත ඡේද හය
ඔවුන් එක් එක් කොටසෙහි අන්තර්ගතය කෙටියෙන් සාරාංශ කරයි.
A කොටස: සංවිධානය පිළිබඳ මූලික තොරතුරු
මෙම කොටසෙහි පැතිකඩ සම්බන්ධ ප්‍රශ්න අඩංගු වේ
සහභාගී වන සංවිධාන. ඊට අමතරව, සමහර ප්රශ්න වේ
දත්ත ගබඩා කිරීමේ ව්‍යාපෘතියේ තත්ත්වය සම්බන්ධයෙන්
සහභාගිකයා. ඔබගේ නම වැනි රහස්‍ය තොරතුරු
සංවිධානයේ සමීක්ෂණ විශ්ලේෂණයේදී අනාවරණය වී නොමැත.
B කොටස: ආරම්භය
මෙම කොටසේ ප්‍රශ්න ආරම්භක ක්‍රියාකාරකමට සම්බන්ධ වේ
දත්ත ගබඩා කිරීම. කොච්චර කාලෙකටද ප්‍රශ්න ඇහුවේ
ව්‍යාපෘති ආරම්භකයින්, ඇපකරුවන්, කුසලතා සහ දැනුම සම්බන්ධව
ඉල්ලීම්, දත්ත ගබඩා සංවර්ධනයේ අරමුණු සහ
අවසාන පරිශීලකයින්ගේ අපේක්ෂාවන්.
C කොටස: නිර්මාණය
හි ක්‍රියාකාරකම් සම්බන්ධ ප්‍රශ්න මෙම කොටසේ අඩංගු වේ
සැලසුම් කිරීම දත්ත ගබඩාවයි. විශේෂයෙන්, ප්රශ්න වේ
ක්‍රියාත්මක කිරීමේ විෂය පථය, ව්‍යාපෘතියේ කාලසීමාව, පිරිවැය ගැන සඳහන් කරන්න
ව්‍යාපෘතියේ සහ පිරිවැය/ප්‍රතිලාභ විශ්ලේෂණය.
D කොටස: සංවර්ධනය
සංවර්ධන අංශයේ ක්‍රියාකාරකම් සම්බන්ධ ප්‍රශ්න ඇත
සංවර්ධනයේ දත්ත ගබඩාවයි: පරිශීලක අවශ්යතා එකතුව
අවසාන, මූලාශ්ර dati, හි තාර්කික ආකෘතිය dati, මූලාකෘති, ද
ධාරිතාව සැලසුම් කිරීම, තාක්ෂණික ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය සහ තෝරා ගැනීම
දත්ත ගබඩා සංවර්ධන මෙවලම්.
E කොටස: මෙහෙයුම
මෙහෙයුම් එඩ් සම්බන්ධ මෙහෙයුම් ප්රශ්න
විස්තීරණයට දත්ත ගබඩාවයි, එය පරිණාමය වන ආකාරය
සංවර්ධනයේ ඊළඟ අදියර. එතන දත්ත ගුණාත්මකභාවය, උපාය මාර්ග
refresh dei dati, කැටිති dati, දත්ත පරිමාණය
ගබඩාව සහ ආරක්ෂක ගැටළු දත්ත ගබඩාවයි ඔවුන් අතර විය
අසන ලද ප්‍රශ්න වර්ග.
F කොටස: සංවර්ධනය
මෙම කොටසේ දත්ත භාවිතය සම්බන්ධ ප්‍රශ්න අඩංගු වේ
අවසාන පරිශීලකයින් විසින් ගබඩාව. පර්යේෂකයා උනන්දු විය
අරමුණ සහ ප්‍රයෝජනය සඳහා දත්ත ගබඩාවයි, සමාලෝචනය සහ උපාය මාර්ග
අනුගමනය කරන ලද පුහුණුව සහ දත්ත පාලන උපාය මාර්ගය
ගබඩාව සම්මත කර ඇත.
3.4.5 ප්රතිචාර අනුපාතය
තැපැල් සමීක්ෂණ අනුපාතයක් තිබීම විවේචනයට ලක් වුවද
අඩු ප්රතිචාර, වැඩි කිරීමට පියවර ගෙන ඇත
ප්‍රතිලාභ අනුපාතය (පෙර කොටස් වශයෙන් සාකච්ඡා කළ පරිදි
3.4.1). 'ප්‍රතිචාර අනුපාතය' යන්නෙන් අදහස් කරන්නේ ප්‍රතිශතයයි
විශේෂිත සමීක්ෂණ නියැදියක සිටින පුද්ගලයින්ට ප්‍රතිචාර දක්වයි
ප්රශ්නාවලිය (Denscombe 1998). පහත සඳහන් දේ භාවිතා කරන ලදී
මෙම අධ්‍යයනය සඳහා ප්‍රතිචාර අනුපාතය ගණනය කිරීමට සූත්‍රය:
ප්‍රතිචාර දැක්වූ පුද්ගලයින් සංඛ්‍යාව
ප්‍රතිචාර අනුපාතය =
————————————————————————– X 100
යවන ලද මුළු ප්‍රශ්නාවලිය
3.4.6. නියමු පරීක්ෂණය
ප්රශ්නාවලිය නියැදිය වෙත යැවීමට පෙර, ප්රශ්න වේ
ලක් විසින් යෝජනා කරන ලද පරිදි නියමු පරීක්ෂණ සිදු කිරීමෙන් පරීක්ෂා කර ඇත
සහ රූබින් (1987), ජැක්සන් (1988), සහ ද වාස් (1991). අරමුණ
නියමු පරීක්ෂණ යනු සියලු අමුතු, අපැහැදිලි සහ ප්‍රකාශන හෙළි කිරීමයි
ඕනෑම එකක් පැහැදිලි කිරීමට, අර්ථ නිරූපණය කිරීමට අපහසු ප්‍රශ්න
භාවිතා කරන නිර්වචන සහ නියමයන් සහ ආසන්න කාලය හඳුනා ගැනීමට
ප්‍රශ්නාවලිය සම්පූර්ණ කිරීමට අවශ්‍ය වේ (Warwick and Linger 1975,
ජැක්සන් 1988, සලන්ට් සහ ඩිල්මන් 1994). නියමු පරීක්ෂණ විය
ඒවාට සමාන ලක්ෂණ සහිත විෂයයන් තෝරා ගැනීමෙන් සිදු කරනු ලැබේ
ඩේවිස් ඊ. යෝජනා කළ පරිදි අවසාන විෂයයන් Cosenza (1993). තුළ
මෙම අධ්යයනය, දත්ත ගබඩා වෘත්තිකයන් හය දෙනෙක් විය
නියමු විෂයයන් ලෙස තෝරාගෙන ඇත. එක් එක් නියමු පරීක්ෂණයෙන් පසුව, ඒවා වේ
අවශ්ය නිවැරදි කිරීම් සිදු කර ඇත. සිදු කරන ලද නියමු පරීක්ෂණ වලින්, අයි
හ්භාගීවනනන නැවත හැඩගැස්වීමට සහ නැවත සැකසීමට උදව් විය
ප්රශ්නාවලියේ අවසාන අනුවාදය.
3.4.7. විශ්ලේෂණ ක්‍රම මගින් Dati
I dati සංවෘත ප්‍රශ්නාවලියෙන් එකතු කරන ලද විමර්ශනය වේ
සංඛ්‍යානමය මෘදුකාංග පැකේජයක් භාවිතයෙන් විශ්ලේෂණය කරන ලදී
SPSS ලෙස හැඳින්වේ. බොහෝ ප්‍රතිචාර විශ්ලේෂණය කර ඇත
විස්තරාත්මක සංඛ්යා ලේඛන භාවිතා කරමින්. නිශ්චිත ප්‍රශ්නාවලියක්
ඔවුන් අසම්පූර්ණව ආපසු පැමිණියා. මේවාට වැඩිය සැලකුවා
බව තහවුරු කර ගැනීමට අවධානය i dati අතුරුදහන් වූයේ එකක් නොවේ
දත්ත ඇතුලත් කිරීමේ දෝෂ වල ප්‍රතිවිපාක, නමුත් ප්‍රශ්න නොකරන්නේ ඇයි
ප්‍රකාශ කරන්නාට සුදුසු විය, නැතහොත් ප්‍රකාශකයා නොකිරීමට තීරණය කළේය
විශේෂිත ප්‍රශ්න එකකට හෝ වැඩි ගණනකට පිළිතුරු දෙන්න. මෙම පිළිතුරු
විශ්ලේෂණය අතරතුර අතුරුදහන් විය dati සහ ඔවුන් විය
ක්‍රියාවලියෙන් ඔවුන් බැහැර කිරීම සහතික කිරීම සඳහා '- 9' ලෙස සංකේතනය කර ඇත
විශ්ලේෂණය කරයි.
ප්‍රශ්නාවලිය සකස් කිරීමේදී ප්‍රශ්න අවසන් විය
එක් එක් විකල්පයට අංකයක් ලබා දීමෙන් පූර්ව සංකේතනය කර ඇත. අංකය
පසුව එය i සකස් කිරීමට භාවිතා කරන ලදී dati විශ්ලේෂණය අතරතුර
(Denscombe 1998, Sapsford සහ Jupp 1996). උදාහරණයක් ලෙස, තිබුණා
B කොටසේ 1 ප්‍රශ්නයේ ලැයිස්තුගත කර ඇති විකල්ප හයක්: උපදෙස්
මණ්ඩලය, ඉහළ මට්ටමේ විධායක, තොරතුරු තාක්ෂණ දෙපාර්තමේන්තුව, ඒකකය
ව්යාපාර, උපදේශකයින් සහ තවත්. ගොනුවේ dati SPSS හි, වේ
'ව්‍යාපෘති ආරම්භකයා' දැක්වීමට විචල්‍යයක් උත්පාදනය කරන ලදී,
අගය ලේබල් හයක් සමඟ: 'අධ්‍යක්ෂ මණ්ඩලය' සඳහා '1', '2'
'ඉහළ මට්ටමේ විධායකය' සඳහා යනාදිය. ලයිකර්ටින් පරිමාණය භාවිතා කිරීම
සමහර සංවෘත ප්‍රශ්න වලදී එය ද ඉඩ දී ඇත
වටිනාකම් භාවිතා කිරීම නිසා කිසිදු උත්සාහයක් අවශ්‍ය නොවන හඳුනාගැනීමක්
අනුරූප අංක SPSS වෙත ඇතුළත් කර ඇත. සමඟ ප්රශ්න සඳහා
අන්‍යෝන්‍ය වශයෙන් බැහැර නොවූ සම්පූර්ණ නොවන පිළිතුරු,
සෑම විකල්පයක්ම දෙකක් සහිත තනි විචල්‍යයක් ලෙස සලකනු ලැබේ
අගය ලේබල්: 'සලකුණු' සඳහා '1' සහ 'ලකුණු නොකළ' සඳහා '2'.
විවෘත ප්‍රශ්න ප්‍රශ්නවලට වඩා වෙනස් ලෙස සලකනු ලැබීය
වසා ඇත. මෙම ප්‍රශ්නවලට පිළිතුරු ඇතුළත් කර නොමැත
එස්පීඑස්එස්. ඒ වෙනුවට, ඒවා අතින් විශ්ලේෂණය කරන ලදී. මෙය භාවිතා කිරීම
ප්‍රශ්න වර්ග ඔබට අදහස් පිළිබඳ තොරතුරු ලබා ගැනීමට ඉඩ සලසයි
නිදහසේ ප්රකාශිත සහ වගඋත්තරකරුවන්ගේ පෞද්ගලික අත්දැකීම්
(Bainbridge 1989, Denscombe 1998). හැකි සෑම තැනකම එය සිදු කර ඇත
පිළිතුරු වර්ගීකරණයකි.
විශ්ලේෂණය සඳහා dati, සරල සංඛ්යාන විශ්ලේෂණ ක්රම භාවිතා කරනු ලැබේ,
ප්රතිචාර සංඛ්යාතය, මධ්යන්ය, සම්මත අපගමනය වැනි
මධ්යන්ය සහ මධ්යන්ය (Argyrous 1996, Denscombe 1998).
ප්‍රමාණාත්මක මිනුම් ලබා ගැනීම සඳහා ගැමා පරීක්ෂණය ඵලදායී විය
අතර සංගම් වල dati ordinals (Norusis 1983, Argyrous 1996).
භාවිතා කරන ලද සාමාන්‍ය පරිමාණයන් නොවූ නිසා මෙම පරීක්ෂණ සුදුසු විය
ඒවා බොහෝ කාණ්ඩ ඇති අතර වගුවක පෙන්විය හැකිය
(නොරුසිස් 1983).
3.5 සොමාරියෝ
මෙම පරිච්ඡේදයේ, පර්යේෂණ ක්‍රමවේදය සහ
මෙම අධ්‍යයනය සඳහා යොදාගත් නිර්මාණ.
සඳහා වඩාත් සුදුසු පර්යේෂණ ක්‍රමය තෝරා ගැනීම
විශේෂිත අධ්යයනයක් ගනී
ස්වභාවය සහ වර්ගය ඇතුළු නීති ගණනාවක් සලකා බැලීම
පර්යේෂණ, මෙන්ම හැකි එක් එක් කුසලතා සහ දුර්වලතා
ක්‍රමය (Jenkins 1985, Benbasat et al. 1097, Galliers and Land 1987,
යින් 1989, හැමිල්ටන් සහ ඉව්ස් 1992, ගැලියර්ස් 1992, නියුමන් 1994). දැක්ම
ඒ පිළිබඳ පවතින දැනුම සහ න්‍යාය නොමැතිකම
ඕස්ට්‍රේලියාවේ දත්ත ගබඩා කිරීම සම්මත කිරීම, මෙම අධ්‍යයනය මගින්
පර්යේෂණ සඳහා නිපුණතාවක් සහිත අර්ථකථන පර්යේෂණ ක්‍රමයක් අවශ්‍ය වේ
සංවිධානවල අත්දැකීම් ගවේෂණය කිරීම සඳහා ගවේෂණාත්මක
ඕස්ට්රේලියානු. සඳහා තෝරාගත් පර්යේෂණ ක්රමය තෝරා ගන්නා ලදී
දින සංකල්පය සම්මත කිරීම පිළිබඳ තොරතුරු රැස් කිරීම
ඕස්ට්‍රේලියානු සංවිධාන විසින් ගබඩා කිරීම. ඒ
එකතු කිරීමේ තාක්ෂණය ලෙස තැපැල් ප්‍රශ්නාවලිය තෝරා ගන්නා ලදී dati. ලෙ
පර්යේෂණ ක්‍රමය සහ එකතු කිරීමේ තාක්ෂණය සඳහා යුක්ති සහගත කිරීම් dati
තෝරාගත් ඒවා මෙම පරිච්ඡේදයේ සපයනු ලැබේ. එසේම එය විය
විශ්ලේෂණ ඒකකය, නියැදිය පිළිබඳ සාකච්ඡාවක් ඉදිරිපත් කළේය
භාවිතා කරන ලද, ප්‍රතිචාරවල ප්‍රතිශත, ප්‍රශ්නාවලියේ අන්තර්ගතය, ද
ප්රශ්නාවලියෙහි පූර්ව පරීක්ෂණය සහ විශ්ලේෂණ ක්රමය dati.

සැලසුම් කිරීම a දත්ත ගබඩාව:
ආයතනික සම්බන්ධතා සහ මාන ආකෘති නිර්මාණය ඒකාබද්ධ කිරීම
වදන්
ගබඩා කිරීම i dati එය බොහෝ දෙනෙකුට පවතින ප්‍රධාන ප්‍රශ්නයකි
ආයතන. සංවර්ධනයේ ප්රධාන ගැටළුවක්
ගබඩා කිරීම පිළිබඳ dati එය ඔහුගේ නිර්මාණයයි.
සැලසුම දත්තවල සංකල්ප හඳුනා ගැනීමට සහාය විය යුතුය
ගබඩාව සිට උරුම පද්ධතිය දක්වා සහ අනෙකුත් ප්‍රභවයන් dati ඒ වගේම එකක්
දත්ත ක්රියාත්මක කිරීමේදී පහසු අවබෝධය සහ කාර්යක්ෂමතාව
ගබඩාව.
බොහෝ ගබඩා සාහිත්‍යය dati නිර්දේශිතයි
ආයතන සම්බන්ධතා ආකෘතිකරණය හෝ මාන ආකෘති නිර්මාණය භාවිතා කිරීම
හි සැලසුම නියෝජනය කරයි දත්ත ගබඩාවයි.
මේ ලිපියෙන් අපි පෙන්වන්නේ ඒ දෙකම කොහොමද කියලා
නියෝජනය එක් ප්‍රවේශයකට ඒකාබද්ධ කළ හැකිය
ඇඳීම දත්ත ගබඩාවයි. භාවිතා කරන ප්රවේශය ක්රමානුකූලයි
සිද්ධි අධ්‍යයනයකින් පරීක්‍ෂා කර ඇති අතර ඒවා ගණනාවකින් හඳුනාගෙන ඇත
වෘත්තිකයන් සමඟ වැදගත් ඇඟවුම්.
දත්ත ගබඩා කිරීම
Un දත්ත ගබඩාවයි සාමාන්යයෙන් "විෂය-නැඹුරු," ලෙස අර්ථ දැක්වේ.
අනුකලිත, කාල-විචල්‍ය සහ සහය දක්වන දත්තවල වාෂ්පශීලී නොවන එකතුව
කළමනාකාරිත්වයේ තීරණ" (Inmon and Hackathorn, 1994).
විෂය-නැඹුරු සහ ඒකාබද්ධ බව පෙන්නුම් කරයි දත්ත ගබඩාවයි è
සඳහා උරුම පද්ධතිවල ක්‍රියාකාරී සීමාවන් තරණය කිරීමට නිර්මාණය කර ඇත
පිළිබඳ ඒකාබද්ධ ඉදිරිදර්ශනයක් ඉදිරිපත් කරන්න dati.
කාල ප්‍රභේදය ඓතිහාසික හෝ කාල ශ්‍රේණියේ ස්වභාවයට බලපායි dati in
un දත්ත ගබඩාවයි, එය ප්‍රවණතා විශ්ලේෂණය කිරීමට ඉඩ සලසයි.
වාෂ්පශීලී නොවන බව පෙන්නුම් කරයි දත්ත ගබඩාවයි එය අඛණ්ඩව නොවේ
a ලෙස යාවත්කාලීන කර ඇත දත්ත සමුදාය OLTP හි. ඒ වෙනුවට එය යාවත්කාලීන වේ
වරින් වර, සමඟ dati අභ්යන්තර හා බාහිර මූලාශ්රවලින් පැමිණේ. එම
දත්ත ගබඩාවයි එය විශේෂයෙන් පර්යේෂණ සඳහා නිර්මාණය කර ඇත
යාවත්කාලීනවල අඛණ්ඩතාව සහ කාර්ය සාධනය සඳහා වඩා
මෙහෙයුම්.
ගබඩා කිරීමේ අදහස i dati එය අලුත් දෙයක් නොවේ, එය එක් අරමුණක් විය
කළමනාකරණය පිළිබඳ dati හැට ගණන්වල සිට (ද මාටින්, 1982).
I දත්ත ගබඩාවයි ඔවුන් යටිතල පහසුකම් සපයයි dati කළමනාකරණය සඳහා
ආධාරක පද්ධති. කළමනාකරණ ආධාරක පද්ධතිවලට තීරණ ඇතුළත් වේ
ආධාරක පද්ධති (DSS) සහ විධායක තොරතුරු පද්ධති (EIS).
DSS යනු පරිගණක පාදක තොරතුරු පද්ධතියකි
ක්රියාවලිය වැඩිදියුණු කිරීම සඳහා නිර්මාණය කර ඇති අතර එහි ප්රතිඵලයක් වශයෙන් ග්රහණය
මානව තීරණය. EIS යනු සාමාන්‍යයෙන් බෙදා හැරීමේ පද්ධතියකි
dati එමඟින් ව්‍යාපාරික විධායකයින්ට දර්ශනයට පහසුවෙන් ප්‍රවේශ වීමට හැකි වේ
ක dati.
සාමාන්‍ය ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය a දත්ත ගබඩාවයි භූමිකාව ඉස්මතු කරයි
දත්ත ගබඩාවයි කළමනාකරණ සහාය තුළ. පිරිනැමීමට අමතරව
යටිතල පහසුකම් dati EIS සහ DSS සඳහා, al දත්ත ගබඩාවයි හැකි ය
විමසුම් හරහා සෘජුවම එයට ප්‍රවේශ වන්න. එම dati දිනයක ඇතුළත්
ගබඩාව පදනම් වන්නේ තොරතුරු අවශ්‍යතා විශ්ලේෂණය කිරීම මත ය
කළමනාකරණය සහ මූලාශ්ර තුනකින් ලබා ගනී: අභ්යන්තර උරුම පද්ධති,
විශේෂ කාර්ය දත්ත ග්‍රහණ පද්ධති සහ බාහිර දත්ත මූලාශ්‍ර. එම
dati අභ්‍යන්තර උරුම පද්ධතිවල ඒවා නිතර අතිරික්ත වේ,
නොගැලපෙන, අඩු ගුණාත්මක, සහ බහු ආකෘති තුළ ගබඩා කර ඇත
එබැවින් ඔබට ඒවා පැටවීමට පෙර ඒවා සමනය කර පිරිසිදු කළ යුතුය
දත්ත ගබඩාවයි (Inmon, 1992; McFadden, 1996). එම dati සිට
ගබඩා පද්ධති වලින් dati ad hoc සහ මූලාශ්‍ර වලින් dati
බාහිර බොහෝ විට වැඩි කිරීමට භාවිතා කරයි (යාවත්කාලීන කිරීම, ප්රතිස්ථාපනය) i
dati උරුම පද්ධති වලින්.
A වර්ධනය වීමට ප්‍රබල හේතු රාශියක් ඇත දත්ත ගබඩාවයි,
භාවිතය හරහා වඩා හොඳ තීරණ ගැනීම ඇතුළත් වේ
ඵලදායී වැඩි තොරතුරු (Ives 1995), අවධානය යොමු කිරීම සඳහා සහාය
සම්පූර්ණ ව්යාපාර මත (ග්රැහැම් 1996), සහ පිරිවැය අඩු කිරීම
සැපයීම dati EIS සහ DSS සඳහා (Graham 1996, McFadden
1996).
මෑත ආනුභවික අධ්‍යයනයකින් සාමාන්‍යයෙන් ප්‍රතිලාභයක් සොයා ගන්නා ලදී
i සඳහා ආයෝජන දත්ත ගබඩාවයි වසර තුනකට පසු 401% කින් (ග්‍රැහැම්,
1996). කෙසේ වෙතත්, අනෙකුත් ආනුභවික අධ්‍යයනයන් දත්ත ගබඩාවයි ඇති
ed මැනීමේ දුෂ්කරතා ඇතුළු සැලකිය යුතු ගැටළු සොයා ගන්නා ලදී
ප්රතිලාභ පැවරීම, පැහැදිලි අරමුණක් නොමැතිකම, එය අවතක්සේරු කිරීම
ගබඩා කිරීමේ ක්රියාවලියේ අරමුණ සහ සංකීර්ණත්වය i dati, තුල
මූලාශ්ර සහ පිරිසිදුකම සම්බන්ධයෙන් විශේෂයෙන් dati.
ගබඩා කිරීම i dati විසඳුමක් ලෙස සැලකිය හැකිය
කළමනාකරණය පිළිබඳ ගැටලුවට dati සංවිධාන අතර. එතන
හැසිරවීම dati සමාජ සම්පතක් ලෙස එය එකකි
හරහා තොරතුරු පද්ධති කළමනාකරණය කිරීමේ ප්රධාන ගැටළු
වසර ගණනාවක් තිස්සේ ලෝකය (Brancheau et al. 1996, Galliers et al. 1994,
නයිඩර්මන් සහ අල්. 1990, පර්වන් 1993).
කළමනාකරණය සඳහා ජනප්රිය ප්රවේශයක් dati අසූව දශකයේ එය විය
ආකෘතියක් සංවර්ධනය කිරීම dati සමාජ. ආකෘතිය dati සමාජීය විය
නව පද්ධති සංවර්ධනය සඳහා ස්ථාවර පදනමක් ලබා දීමට සැලසුම් කර ඇත
යෙදුම් e දත්ත සමුදාය සහ උරුමය නැවත ගොඩ නැගීම සහ ඒකාබද්ධ කිරීම
පද්ධති (Brancheau et al.
1989, Goodhue et al. 1988:1992, කිම් සහ එවරස්ට් 1994).
කෙසේ වෙතත්, මෙම ප්රවේශය සමඟ බොහෝ ගැටලු තිබේ
විශේෂයෙන්, එක් එක් කාර්යයේ සංකීර්ණත්වය සහ පිරිවැය සහ දිගු කාලයක්
ප්‍රත්‍යක්ෂ ප්‍රතිඵල ලැබීමට අවශ්‍ය වේ (Beynon-Davies 1994, Earl
1993, Goodhue et al. 1992, පෙරියසාමි 1994, ෂෑන්ක්ස් 1997).
Il දත්ත ගබඩාවයි එය උරුමයන් සමඟ සහයෝගීව පවතින වෙනම දත්ත ගබඩාවකි
දත්ත සමුදායන් ප්‍රතිස්ථාපනය කරනවාට වඩා. එබැවින් එය ඔබට ඉඩ සලසයි
කළමනාකරණය මෙහෙයවන්න dati සහ මිල අධික ප්‍රතිනිර්මාණය වැළැක්වීම
උරුම පද්ධති.
දත්ත නිර්මාණය සඳහා පවතින ප්‍රවේශයන්
ගබඩාව
ගොඩනැගීමේ හා පරිපූර්ණ කිරීමේ ක්රියාවලිය a දත්ත ගබඩාවයි
a යන්නට වඩා පරිණාමීය ක්‍රියාවලියක් ලෙස තේරුම් ගත යුතුය
සාම්ප්‍රදායික පද්ධතිවල සංවර්ධන ජීවන චක්‍රය (ඩෙසියෝ, 1995, ෂැන්ක්ස්,
O'Donnell සහ Arnott 1997a ). a සම්බන්ධ බොහෝ ක්‍රියාවලි ඇත
ව්යාපෘතිය දත්ත ගබඩාවයි ආරම්භ කිරීම, සැලසුම් කිරීම වැනි;
සමාගම් කළමනාකරුවන්ගෙන් ඉල්ලා සිටින අවශ්‍යතා වලින් ලබාගත් තොරතුරු;
මූලාශ්ර, පරිවර්තනය, පිරිසිදු කිරීම dati සහ උරුමයෙන් සමමුහුර්ත කිරීම
පද්ධති සහ අනෙකුත් මූලාශ්ර dati; සංවර්ධනයේ බෙදාහැරීමේ පද්ධති;
නිරීක්ෂණය කිරීම දත්ත ගබඩාවයි; සහ ක්රියාවලියේ තේරුමක් නැතිකම
පරිණාමීය සහ ඉදිකිරීම් a දත්ත ගබඩාවයි (Stinchs, O'Donnell
සහ Arnott 1997b). මෙම සඟරාවේ අපි අවධානය යොමු කරන්නේ කෙසේද යන්නයි
අඳින්න i dati මෙම අනෙකුත් ක්‍රියාවලි වල සන්දර්භය තුළ ගබඩා කර ඇත.
දත්ත ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය සඳහා යෝජනා කරන ලද ප්රවේශයන් ගණනාවක් තිබේ
සාහිත්‍යයේ ගබඩාව (Inmon 1994, Ives 1995, Kimball 1994
මැක්ෆැඩන් 1996). මෙම සෑම ක්‍රමවේදයකටම කෙටි විස්තරයක් ඇත
ඔවුන්ගේ ශක්තීන් සහ දුර්වලතා පිළිබඳ විශ්ලේෂණයක් සමඟ සමාලෝචනය කරන්න.
සඳහා Inmon's (1994) ප්රවේශය දත්ත ගබඩාව
නිර්මාණ
Inmon (1994) දත්ත ඇඳීම සඳහා පුනරාවර්තන පියවර හතරක් යෝජනා කළේය
ගබඩාව (රූපය 2 බලන්න). පළමු පියවර වන්නේ සැකිල්ලක් නිර්මාණය කිරීමයි
dati මම කොහොමද තේරුම් ගැනීමට සමාජ dati ඒකාබද්ධ කළ හැකිය
සංවිධානයක් තුළ ක්‍රියාකාරී ක්ෂේත්‍ර හරහා
බෙදීම i dati ප්රදේශ වල ගබඩා කරන්න. ආකෘතිය dati සඳහා සාදා ඇත
ගබඩා කිරීමට dati ඇතුළුව තීරණ ගැනීම සම්බන්ධව dati
ඉතිහාසඥයින්, සහ ඇතුළත් dati අඩු කර එකතු කර ඇත. දෙවන පියවර වන්නේ
ක්රියාත්මක කිරීම සඳහා විෂය ක්ෂේත්ර හඳුනා ගැනීම. මේවා පදනම් වේ
කිසියම් සංවිධානයක් විසින් තීරණය කරනු ලබන ප්රමුඛතා මත. තුන්වැනි
පියවරට චිත්‍ර ඇඳීම ඇතුළත් වේ දත්ත සමුදාය විෂය ප්රදේශය සඳහා, poses
සුදුසු මට්ටමේ කැටිති ඇතුළත් කිරීමට විශේෂ අවධානය යොමු කරන්න.
Inmon ආයතන සහ සම්බන්ධතා ආකෘතිය භාවිතා කිරීම නිර්දේශ කරයි. හතරවන
පියවර වන්නේ මූලාශ්ර පද්ධති හඳුනා ගැනීමයි dati අවශ්ය සහ සංවර්ධනය
ග්‍රහණය කර ගැනීමට, පිරිසිදු කිරීමට සහ හැඩතල ගැන්වීමට පරිවර්තන ක්‍රියාවලි i dati.
ඉන්මොන්ගේ ප්‍රවේශයේ ශක්තීන් වන්නේ ආකෘතියයි dati සමාජ
ඒකාබද්ධ කිරීම සඳහා පදනම සපයයි dati සංවිධානය තුළ
සහ පුනරාවර්තන දත්ත සංවර්ධනය සඳහා සැලසුම් කිරීමට සහාය වීම
ගබඩාව. එහි අඩුපාඩු වන්නේ ඇඳීමේ දුෂ්කරතාවය සහ පිරිවැයයි
ආකෘතිය dati සමාජීය, ආයතනවල ආකෘති තේරුම් ගැනීමේ දුෂ්කරතාවය සහ
ආකෘති දෙකෙහිම භාවිතා වන සම්බන්ධතා, එනම් dati සමාජීය සහ ඒ dati
විෂය ප්‍රදේශය අනුව ගබඩා කර ඇත, සහ යෝග්‍යතාවය dati ඒ
ඇඳීම දත්ත ගබඩාවයි සාක්ෂාත් කර ගැනීම සඳහා දත්ත සමුදාය
සාපේක්ෂ නමුත් සඳහා නොවේ දත්ත සමුදාය බහු-මාන.
අයිව්ස් (1995) වෙත ප්‍රවේශය දත්ත ගබඩාව
නිර්මාණ
Ives (1995) සැලසුම් කිරීම සඳහා සිව්-පියවර ප්‍රවේශයක් යෝජනා කරයි
දත්ත නිර්මාණයට අදාළ යැයි ඔහු සලකන තොරතුරු පද්ධතිය
ගබඩාව (රූපය 3 බලන්න). ප්රවේශය ඉතා පදනම් වේ
තොරතුරු පද්ධති සංවර්ධනය සඳහා තොරතුරු ඉංජිනේරු
(මාටින් 1990). පළමු පියවර වන්නේ අරමුණු, සාධක තීරණය කිරීමයි
විවේචනාත්මක සහ සාර්ථක සහ ප්රධාන කාර්ය සාධන දර්ශක. එම
ප්රධාන ව්යාපාර ක්රියාවලීන් සහ අවශ්ය තොරතුරු වේ
අපිව ආදර්ශයක් කරා ගෙන යන්න ආදර්ශයට ගත්තා dati සමාජ. දෙවන පියවර
නිර්වචන ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය සංවර්ධනය කිරීම ඇතුළත් වේ dati
ප්‍රදේශ අනුව ගබඩා කර ඇත, දත්ත සමුදාය di දත්ත ගබඩාවයි, සංරචක
අවශ්‍ය වන තාක්‍ෂණය, ආයතනික සහාය කට්ටලය
සමඟ ක්රියාත්මක කිරීමට සහ ක්රියාත්මක කිරීමට අවශ්ය වේ දත්ත ගබඩාවයි. තුන්වැනි
පියවරට අවශ්‍ය මෘදුකාංග පැකේජ සහ මෙවලම් තෝරාගැනීම ඇතුළත් වේ.
සිව්වන පියවර වන්නේ සවිස්තරාත්මක සැලසුම සහ ඉදිකිරීම් ය
දත්ත ගබඩාවයි. ගබඩා කරන බව අයිව්ස් සටහන් කරයි dati ඔහු බැඳුනු මිනිසෙකි
පුනරාවර්තන ක්රියාවලිය.
අයිව්ස්ගේ ප්රවේශයේ ශක්තිය වන්නේ විශේෂිත තාක්ෂණික ක්රම භාවිතා කිරීමයි
තොරතුරු අවශ්යතා තීරණය කිරීම, ව්යුහගත භාවිතය
ඒකාබද්ධ කිරීම සඳහා සහාය වීමට ක්රියාවලිය දත්ත ගබඩාවයි,
සුදුසු දෘඪාංග සහ මෘදුකාංග තේරීම සහ බහු භාවිතය
සඳහා නිරූපණ ශිල්පීය ක්රම දත්ත ගබඩාවයි. එහි අඩුපාඩු
ඒවා සංකීර්ණත්වයට ආවේනික ය. අනෙක් ඒවාට දුෂ්කරතා ඇතුළත් වේ
බොහෝ මට්ටම් සංවර්ධනය කරන්න දත්ත සමුදාය ඇතුළත දත්ත ගබඩාවයි in
සාධාරණ වේලාවන් සහ පිරිවැය.
කිම්බල්ගේ (1994) ප්‍රවේශය දත්ත ගබඩාව
නිර්මාණ
Kimball (1994) දත්ත ඇඳීම සඳහා පුනරාවර්තන පියවර පහක් යෝජනා කළේය
ගබඩාව (රූපය 4 බලන්න). ඔහුගේ ප්‍රවේශය විශේෂයි
එක් නිර්මාණයක් සඳහා පමණක් කැපවී ඇත දත්ත ගබඩාවයි සහ ආකෘති භාවිතය මත
ආයතන සහ සම්බන්ධතා වල ආකෘති වලට මනාප මානය. කිම්බල්
මට තේරුම් ගැනීමට පහසු නිසා එම මාන ආකෘති විශ්ලේෂණය කරන්න
ව්යාපාරික විධායකයින් ගනුදෙනු කරයි, ගනුදෙනු කිරීමේදී එය වඩාත් කාර්යක්ෂම වේ
සංකීර්ණ උපදේශන, සහ සැලසුම් කිරීම දත්ත සමුදාය භෞතික වැඩියි
කාර්යක්ෂම (Kimball 1994). කිම්බල් හඳුනාගන්නේ a හි වර්ධනය බව
දත්ත ගබඩාවයි එය පුනරාවර්තනය වන අතර එය දත්ත ගබඩාවයි ඔවුන් හැකි වෙන්
මාන වගු වලට බෙදීම හරහා ඒකාබද්ධ කළ යුතුය
පොදු.
පළමු පියවර වන්නේ නියමිත විෂය ක්ෂේත්‍රය හඳුනා ගැනීමයි
පරිපූර්ණ විය. දෙවන සහ තෙවන පියවර හැඩගැස්වීම ගැන සැලකිලිමත් වේ
මාන. දෙවන පියවරේදී මිනුම් මගින් දේවල් හඳුනා ගනී
විෂය ක්ෂේත්‍රය කෙරෙහි ඇති උනන්දුව සහ කරුණු වගුවකට කාණ්ඩගත කර ඇත.
උදාහරණයක් ලෙස, විකුණුම් විෂය ක්ෂේත්‍රයක උනන්දුවක් දක්වන මිනුම්
විකුණන ලද භාණ්ඩ ප්‍රමාණය සහ ඩොලරය ඇතුළත් විය හැකිය
විකුණුම් මුදල් ලෙස. තුන්වන පියවර වන්නේ හඳුනාගැනීමයි
ඒවා කාණ්ඩගත කළ හැකි ආකාර වන මානයන් i
කරුණු. විකුණුම් විෂය ක්ෂේත්‍රයක, අදාළ මානයන්
අයිතමය, ස්ථානය සහ කාල සීමාව ඇතුළත් විය හැකිය. එතන
කරුණු වගුවේ එක් එක් සම්බන්ධ කිරීමට බහු-කොටස් යතුරක් ඇත
මාන වගු වල සහ සාමාන්‍යයෙන් ඉතා සංඛ්‍යාවක් අඩංගු වේ
කරුණු වලින් පිරී ඇත. ඊට වෙනස්ව, මාන වගු අඩංගු වේ
මානයන් සහ අනෙකුත් ගුණාංග පිළිබඳ විස්තරාත්මක තොරතුරු
කරුණු කණ්ඩායම් කිරීමට භාවිතා කළ හැක. කරුණු වගුව ඊ
යෝජනා ආකෘතිය හා සම්බන්ධ මානයන් එකක් ලෙස හැඳින්වේ
එහි හැඩය නිසා තරු රටාව. හතරවන පියවර ඇතුළත් වේ
a ඉදිකිරීම දත්ත සමුදාය එය පරිපූර්ණ කිරීමට බහුමාන
තරු රටාව. අවසාන පියවර වන්නේ මූලාශ්ර පද්ධති හඳුනා ගැනීමයි dati
අත්පත් කර ගැනීමට, පිරිසිදු කිරීමට පරිවර්තන ක්‍රියාවලීන් අවශ්‍ය සහ සංවර්ධනය කිරීම
සහ ආකෘතිය i dati.
කිම්බල්ගේ ප්‍රවේශයේ ශක්තීන් අතර ආකෘති භාවිතය ඇතුළත් වේ
i නියෝජනය කිරීමට මාන dati එය සාදන බව ගබඩා කර ඇත
තේරුම් ගැනීමට පහසු වන අතර කාර්යක්ෂම භෞතික නිර්මාණයකට මග පාදයි. ඒ
දෙකම පහසුවෙන් භාවිතා කරන මාන ආකෘතිය
පද්ධති දත්ත සමුදාය relational පරිපූර්ණ හෝ පද්ධති විය හැක
දත්ත සමුදාය බහුමාන. එහි අඩුපාඩු අතර හිඟකම ඇතුළත් වේ
සැලසුම් කිරීම හෝ ඒකාබද්ධ කිරීම පහසු කිරීම සඳහා සමහර තාක්ෂණික ක්රම
එකක් තුළ බොහෝ තරු රටා දත්ත ගබඩාවයි සහ
a හි අන්ත විකෘති ව්‍යුහයෙන් සැලසුම් කිරීමේ දුෂ්කරතාවය
මාන ආකෘතිය a dati උරුම පද්ධතිය තුළ.
McFadden's (1996) දත්ත වෙත ප්‍රවේශය
ගබඩා නිර්මාණය
McFadden (1996) විසින් පියවර පහක ප්‍රවේශයක් යෝජනා කරයි
අඳින්න දත්ත ගබඩාවයි (රූපය 5 බලන්න).
ඔහුගේ ප්‍රවේශය පදනම් වී ඇත්තේ සාහිත්‍යයේ ඇති අදහස් සංශ්ලේෂණය මතය
සහ එකම එකක නිර්මාණය කෙරෙහි අවධානය යොමු කර ඇත දත්ත ගබඩාවයි. පළමුව
පියවරට අවශ්‍යතා විශ්ලේෂණය ඇතුළත් වේ. විශේෂිත වුවද
තාක්ෂණික ක්රම නියම කර නැත, මැක්ෆැඩන්ගේ සටහන් හඳුනා ගනී
ආයතනය dati පිරිවිතර සහ ඒවායේ ගුණාංග, සහ වොට්සන් පාඨකයන්ට යොමු කරයි
සහ Frolick (1993) අවශ්‍යතා අල්ලා ගැනීම සඳහා.
දෙවන පියවරේදී, ආයතන සම්බන්ධතා ආකෘතියක් නිර්මාණය කර ඇත
දත්ත ගබඩාවයි පසුව ව්යාපාරික නායකයින් විසින් වලංගු කරන ලදී. තුන්වැනි
මෙම පියවරට උරුම පද්ධතියෙන් සිතියම්කරණය තීරණය කිරීම ඇතුළත් වේ
සහ බාහිර මූලාශ්ර දත්ත ගබඩාවයි. හතරවන පියවර ඇතුළත් වේ
සංවර්ධනය, යෙදවීම සහ සමමුහුර්ත කිරීමේ ක්‍රියාවලි dati nel
දත්ත ගබඩාවයි. අවසාන පියවරේදී, පද්ධතිය ලබා දෙනු ලැබේ
පරිශීලක අතුරුමුහුණත කෙරෙහි විශේෂ අවධානයක් යොමු කරමින් සංවර්ධනය කරන ලදී.
මැක්ෆැඩන් පෙන්වා දෙන්නේ චිත්‍ර ඇඳීමේ ක්‍රියාවලිය සාමාන්‍යයෙන් බවයි
පුනරාවර්තන.
McFadden ගේ ප්‍රවේශයේ ශක්තීන් සහභාගීත්වය වෙත යොමු කරයි
අවශ්‍යතා තීරණය කිරීමේදී ව්‍යාපාරික නායකයින් විසින් සහ
සම්පත් වල වැදගත්කම dati, ඔවුන්ගේ පිරිසිදු කිරීම සහ එකතු කිරීම. ඇගේ
බෙදීම සඳහා ක්‍රියාවලියක් නොමැතිකම දෝෂයන් ගැන සැලකිලිමත් වේ a
විසින් විශිෂ්ට ව්යාපෘතියක් දත්ත ගබඩාවයි බොහෝ ඒකාබද්ධ අදියර තුළ, සහ
සැලසුම් කිරීමේදී භාවිතා කරන ලද ආයතන සහ සම්බන්ධතා ආකෘති තේරුම් ගැනීමේ අපහසුතාව
දත්ත ගබඩාවයි.

පරිපාලක විධායක නිලධාරී

👍Online Web Agency | ඩිජිටල් අලෙවිකරණය සහ SEO පිළිබඳ වෙබ් නියෝජිතායතන විශේෂඥයෙක්. Web Agency Online යනු වෙබ් නියෝජිතායතනයකි. ඩිජිටල් පරිවර්තනය සඳහා Agenzia වෙබ් ඔන්ලයින් සාර්ථකත්වය යකඩ SEO අනුවාදය 3 පදනම් මත පදනම් වේ. විශේෂතා: පද්ධති ඒකාබද්ධ කිරීම, ව්‍යවසාය යෙදුම් ඒකාබද්ධ කිරීම, සේවා නැඹුරු ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය, Cloud Computing, Data warehouse, business intelligence, Big Data, portals, intranets, Web Application සම්බන්ධතා සහ බහුමාන දත්ත සමුදායන් සැලසුම් කිරීම සහ කළමනාකරණය කිරීම ඩිජිටල් මාධ්‍ය සඳහා අතුරුමුහුණත් සැලසුම් කිරීම: උපයෝගීතාවය සහ ග්‍රැෆික්ස්. ඔන්ලයින් වෙබ් නියෝජිතායතනය සමාගම්වලට පහත සේවාවන් සපයයි: -Google, Amazon, Bing, Yandex හි SEO; -වෙබ් විශ්ලේෂණ: Google Analytics, Google Tag Manager, Yandex Metrica; -පරිශීලක පරිවර්තන: Google Analytics, Microsoft Clarity, Yandex Metrica; Google, Bing, Amazon දැන්වීම් මත -SEM; - සමාජ මාධ්‍ය අලෙවිකරණය (Facebook, Linkedin, Youtube, Instagram).

සම්පූර්ණ Bio බලන්න

ඩිජිටල් අලෙවිකරණ දත්ත සමුදාය DBMS දත්ත ගබඩාව දත්ත විද්යාව මාර්ගගත වෙළඳ දැන්වීම් තොරතුරු තාක්ෂණ වෙබ් ඒජන්සිය වෙළඳ ප්‍රචාරණ ආයතනය අලෙවි