Data Warehousing ati Enterprise Resource Planning | DWH ati ERP

ÀWỌN DATA Aarin : ITAN ED IDAGBASOKE

Awọn akori pataki meji ti imọ-ẹrọ ile-iṣẹ ni awọn ọdun 90 ni i ile-iṣẹ data ati ERP. Fun igba pipẹ awọn ṣiṣan alagbara meji wọnyi ti jẹ apakan ti IT ile-iṣẹ laisi nini ikorita. O fẹrẹ dabi ẹnipe wọn jẹ ọrọ ati ọrọ-ọrọ. Ṣugbọn awọn idagbasoke ti awọn mejeeji iyalenu ti sàì yori si wọn ikorita. Loni awọn ile-iṣẹ ti nkọju si iṣoro kini lati ṣe pẹlu ERP ati ile-iṣẹ data. Nkan yii yoo ṣe alaye kini awọn iṣoro jẹ ati bii awọn ile-iṣẹ ṣe koju wọn.

NI Ibẹrẹ…

Ni ibere nibẹ wà ni ile-iṣẹ data. Ile itaja data o ti bi lati koju eto ohun elo processing idunadura. Ni awọn tete ọjọ akosori ti dati o jẹ itumọ lati jẹ aaye kan nikan si awọn ohun elo ṣiṣe iṣowo. Ṣugbọn lasiko yi nibẹ ni o wa Elo siwaju sii fafa riran ti ohun ti a ile-iṣẹ data. Ninu aye ode oni ile-iṣẹ data o ti fi sii laarin eto ti a le pe ni Ile-iṣẹ Alaye ti Ile-iṣẹ.

THE ajọ ALAYE factory (CIF)

Ile-iṣẹ Alaye ti Ile-iṣẹ ni awọn paati ayaworan boṣewa: isọpọ koodu kan ati Layer iyipada ti o ṣepọ i dati nigba ti mo dati nwọn gbe lati awọn ohun elo ayika si awọn ayika ti awọn ile-iṣẹ data ti ile-iṣẹ; a ile-iṣẹ data ti ile-iṣẹ nibiti awọn dati alaye ati ki o ese òpìtàn. Awọn ile-iṣẹ data ti ile-iṣẹ n ṣiṣẹ bi ipilẹ eyiti gbogbo awọn ẹya miiran ti agbegbe le kọ ile-iṣẹ data; itaja data isẹ (ODS). An ODS ni a arabara be ti o ni diẹ ninu awọn aspect ti awọn ile-iṣẹ data ati awọn ẹya miiran ti agbegbe OLTP; data Marts, ibi ti o yatọ si apa le ni ara wọn version of awọn ile-iṣẹ data; a ile-iṣẹ data àbẹwò ibi ti awọn ero ile le fi wọn 72-wakati ibeere pẹlu ko si bonkẹlẹ ipa lori awọn ile-iṣẹ data; ati iranti ila ti o sunmọ, ninu eyiti dati atijọ ati dati awọn alaye olopobobo le wa ni ipamọ lori poku.

Nibo ni ERP darapọ pẹlu awọn Ile-iṣẹ ALAYE ti ile-iṣẹ

ERP dapọ pẹlu Ile-iṣẹ Alaye Ajọ ni awọn aaye meji. Ni akọkọ bi ohun elo ipilẹ ti o pese i dati ti ohun elo lati ile-iṣẹ data. Ni idi eyi i dati, ti ipilẹṣẹ bi nipasẹ-ọja ti a idunadura ilana, ti wa ni ese ati ki o kojọpọ sinu awọn ile-iṣẹ data ti ile-iṣẹ naa. Ọna asopọ keji laarin ERP ati CIF ni ODS. Nitootọ, ni ọpọlọpọ awọn agbegbe ERP ti lo bi ODS Ayebaye.

Ni irú ERP ti lo bi ohun elo ipilẹ, ERP kanna le tun ṣee lo ni CIF bi ODS. Ni eyikeyi idiyele, ti o ba fẹ lo ERP ni awọn ipa mejeeji, iyatọ ti o han gedegbe gbọdọ wa laarin awọn nkan meji. Ni awọn ọrọ miiran, nigbati ERP ṣe ipa ti ohun elo ipilẹ ati ODS, awọn ile-iṣẹ ayaworan meji gbọdọ jẹ iyatọ. Ti imuse ẹyọkan ti ERP kan ba gbiyanju lati mu awọn ipa mejeeji ṣẹ nigbakanna awọn iṣoro yoo ṣẹlẹ ninu apẹrẹ ati imuse ti eto yẹn.

ODS lọtọ ati awọn ohun elo ipilẹ

Awọn idi pupọ lo wa ti o yori si pipin awọn paati ayaworan. Boya aaye ti o sọ julọ ni yiya sọtọ awọn oriṣiriṣi awọn paati ti faaji ni pe paati kọọkan ti faaji ni iwo tirẹ. Ohun elo ipilẹṣẹ n ṣiṣẹ idi ti o yatọ ju ODS lọ. Gbiyanju agbekọja

Wiwo ohun elo ipilẹ lori agbaye ti ODS tabi idakeji kii ṣe ọna titọ lati ṣiṣẹ.

Nitoribẹẹ, iṣoro akọkọ ti ERP kan ninu CIF ni lati rii daju boya iyatọ wa laarin awọn ohun elo ipilẹ ati ODS.

Awọn awoṣe DATA IN THE CORPORATE Ile-iṣẹ ALAYE

Lati se aseyori isokan laarin awọn ti o yatọ irinše ti awọn CIF faaji, nibẹ gbọdọ jẹ a awoṣe ti dati. Awọn awoṣe ti dati wọn ṣiṣẹ bi ọna asopọ laarin awọn oriṣiriṣi awọn paati ti faaji gẹgẹbi awọn ohun elo ipilẹ ati ODS. Awọn awoṣe ti dati wọn di “maapu opopona ọgbọn” lati ni itumọ ti o tọ lati oriṣiriṣi awọn ẹya ara ayaworan ti CIF.

Lilọ ni ọwọ pẹlu ero yii, imọran ni pe o yẹ ki o jẹ apẹrẹ nla kan ati ẹyọkan dati. O han ni gbọdọ jẹ apẹrẹ ti dati fun ọkọọkan awọn paati ati pẹlupẹlu o gbọdọ jẹ ọna oye ti o so awọn awoṣe oriṣiriṣi. Apakan kọọkan ti faaji - ODS, awọn ohun elo ipilẹ, ile-iṣẹ data ti awọn ile-, ati be be lo .. - nilo awọn oniwe-ara awoṣe ti dati. Ati nitorinaa o ni lati jẹ asọye kongẹ ti bii awọn awoṣe wọnyi ti dati nwọn ni wiwo pẹlu kọọkan miiran.

GBIGBE I DATA TI ERP IN THE DATA AGBARA

Ti o ba ti Oti ti awọn dati jẹ ohun elo ipilẹ ati/tabi ODS, nigbati ERP fi sii i dati Nel ile-iṣẹ data, ifibọ yii gbọdọ waye ni ipele ti o kere julọ ti "granularity". Nìkan atunkọ tabi akopọ i dati bi wọn ṣe jade lati inu ohun elo ipilẹ ERP tabi ERP ODS kii ṣe ohun ti o tọ lati ṣe. THE dati awọn alaye ti wa ni ti nilo ninu awọn ile-iṣẹ data lati ṣe ipilẹ ti ilana DSS. Iru dati wọn yoo ṣe atunṣe ni ọpọlọpọ awọn ọna nipasẹ awọn ọja data ati iṣawari ile-iṣẹ data.

Awọn gbigbe ti dati lati agbegbe ohun elo ipilẹ ERP si awọn ile-iṣẹ data ti awọn ile-ti wa ni ṣe ni a idi ni ihuwasi ona. Gbigbe yii waye ni isunmọ awọn wakati 24 lẹhin imudojuiwọn tabi ẹda ni ERP. Awọn o daju ti a nini a "Ọlẹ" ronu ti awọn dati Nel ile-iṣẹ data ti ile-iṣẹ faye gba awọn dati nbo lati ERP lati "yanju". Ni kete ti i dati ti wa ni ipamọ ninu ohun elo ipilẹ, lẹhinna o le gbe awọn naa lailewu dati ti ERP ni ile-iṣẹ naa. Miran ti ìlépa ti o le waye ọpẹ si awọn "Ọlẹ" ronu ti awọn dati jẹ iyasọtọ ti o han gbangba laarin awọn ilana ṣiṣe ati DSS. Pẹlu a "sare" ronu ti awọn dati ila laarin DSS ati operational si maa wa aiduro.

Ilmovimento dei dati lati ODS ti ERP si ile-iṣẹ data ti awọn ile-ti wa ni ṣe lorekore, maa osẹ tabi oṣooṣu. Ninu apere yi awọn ronu ti dati o da lori iwulo lati “wẹ” awọn atijọ dati òpìtàn. Nipa ti, ODS ni i dati eyi ti o wa Elo Opo ju awọn dati òpìtàn ri ninu awọn ile-iṣẹ data.

Awọn gbigbe ti dati Nel ile-iṣẹ data o fẹrẹ jẹ pe ko ṣee ṣe “osunwon” (ni ọna alatapọ). Daakọ tabili kan lati agbegbe ERP si ile-iṣẹ data ko ṣe ori. A Elo diẹ bojumu ona ni lati gbe yan sipo ti dati. Nikan ni dati eyi ti o ti yi pada niwon awọn ti o kẹhin imudojuiwọn ti awọn ile-iṣẹ data jẹ awọn ti o yẹ ki o gbe sinu ile-iṣẹ data. Ọna kan lati mọ iru eyi dati ti yi pada niwon awọn ti o kẹhin imudojuiwọn ni lati wo ni timestamps ti dati ri ni ERP ayika. Apẹrẹ yan gbogbo awọn ayipada ti o ti waye lati imudojuiwọn to kẹhin. Ona miiran ni lati lo awọn ilana imudani iyipada dati. Pẹlu awọn ilana imọ-ẹrọ wọnyi ati awọn teepu iwe-akọọlẹ ni a ṣe atupale lati pinnu iru eyi dati gbọdọ gbe lati agbegbe ERP si ti ile-iṣẹ data. Awọn imuposi wọnyi dara julọ bi awọn akọọlẹ ati awọn teepu iwe-akọọlẹ le ṣee ka lati awọn faili ERP laisi ipa siwaju sii lori awọn orisun ERP miiran.

YATO IṣẸ

Ọkan ninu awọn iṣoro ERP ni CIF jẹ ohun ti o ṣẹlẹ si awọn orisun ohun elo miiran tabi ai dati ti ODS wọn ni lati ṣe alabapin si ile-iṣẹ data ṣugbọn wọn kii ṣe apakan ti agbegbe ERP. Fi fun iseda pipade ti ERP, paapaa SAP, igbiyanju lati ṣafikun awọn bọtini lati awọn orisun ita ti dati pelu emi dati ti o wa lati ERP ni akoko gbigbe i dati Nel ile-iṣẹ data, ipenija nla ni. Ati kini pato awọn iṣeeṣe ti i dati ti awọn ohun elo tabi ODS ita awọn ERP ayika yoo wa ni ese sinu awọn ile-iṣẹ data? Awọn aidọgba wa ni kosi gidigidi ga.

WA DATA Itan LATI ERP

Iṣoro miiran pẹlu i dati ti ERP ni pe yo lati iwulo lati ni dati òpìtàn laarin awọn ile-iṣẹ data. Nigbagbogbo awọn ile-iṣẹ data aini dati òpìtàn. Ati imọ-ẹrọ ERP nigbagbogbo ko tọju awọn wọnyi dati itan, ni o kere ko si iye ti o jẹ pataki ninu awọn ile-iṣẹ data. Nigba ti o tobi iye ti dati awọn akọọlẹ bẹrẹ fifi kun ni agbegbe ERP, agbegbe naa nilo lati sọ di mimọ. Fun apẹẹrẹ, a ro pe a ile-iṣẹ data yẹ ki o wa ti kojọpọ pẹlu odun marun ti dati itan nigba ti ERP ntọju o pọju osu mefa ti awọn wọnyi dati. Niwọn igba ti ile-iṣẹ naa ba ni itẹlọrun lati gba nọmba kan ti dati itan bi akoko ti kọja, lẹhinna ko si iṣoro nipa lilo ERP gẹgẹbi orisun fun ile-iṣẹ data. Ṣugbọn nigbati awọn ile-iṣẹ data gbọdọ pada ni akoko ati ki o ya oriṣa dati awọn igbasilẹ ti a ko ti gba tẹlẹ ati fipamọ nipasẹ ERP, lẹhinna agbegbe ERP di ailagbara.

ERP ATI METADATA

Miiran ero lati ṣe nipa ERP e ile-iṣẹ data jẹ ọkan lori metadata ti o wa tẹlẹ ni agbegbe ERP. Gẹgẹ bi metadata ti n lọ lati agbegbe ERP si awọn ile-iṣẹ data, metadata gbọdọ jẹ gbigbe ni ọna kanna. Ni afikun, metadata gbọdọ yipada si ọna kika ati eto ti o nilo nipasẹ awọn amayederun ile-iṣẹ data. Iyatọ nla wa laarin metadata iṣiṣẹ ati metadata DSS. Metadata iṣẹ ṣiṣe jẹ pupọ julọ fun olupilẹṣẹ ati fun awọn

pirogirama. DSS metadata jẹ akọkọ fun olumulo ipari. Metadata ti o wa tẹlẹ ninu awọn ohun elo ERP tabi ODS nilo iyipada ati iyipada yii kii ṣe rọrun nigbagbogbo ati taara.

SOURCING THE ERP DATA

Ti o ba ti lo ERP bi olupese ti dati per il ile-iṣẹ data nibẹ gbọdọ jẹ kan ri to ni wiwo ti o rare i dati lati agbegbe ERP si ayika ile-iṣẹ data. Ni wiwo gbọdọ:

• ▪ rọrùn láti lò
• ▪ gba laaye lati wọle si dati ti ERP
• ▪ gbé ìtumọ̀ rẹ̀ dati eyi ti a ti gbe si ile-iṣẹ data
• ▪ mọ awọn idiwọn ti ERP ti o le dide nigbati o wọle si dati ti ERP:
• ▪ iṣotitọ itọkasi
• ▪ ìbáṣepọ̀ onípò àṣẹ
• ▪ ìbáṣepọ̀ tí ó bọ́gbọ́n mu
• ▪ apejọpọ ohun elo
• ▪ gbogbo awọn ẹya ti dati atilẹyin nipasẹ ERP, ati bẹbẹ lọ…
• ▪ jẹ́ aláyọ̀ ní wíwọlé dati, nipa ipese:
• ▪ gbigbe taara ti dati
• ▪ gba iyipada dati
• ▪ ṣe atilẹyin wiwọle si akoko dati
• ▪ loye ọna kika ti dati, ati bẹbẹ lọ… INTERFACE PẸLU SAP Ni wiwo le jẹ ti awọn meji orisi, onile tabi ti owo. Diẹ ninu awọn atọkun iṣowo pataki pẹlu:

• ▪ SAS
• ▪ Awọn ojutu akọkọ
• ▪ D2k, ati bẹbẹ lọ… Awọn imọ-ẹrọ ERP pupọ Ṣiṣe itọju agbegbe ERP bi ẹnipe o jẹ imọ-ẹrọ kan jẹ aṣiṣe nla kan. Ọpọlọpọ awọn imọ-ẹrọ ERP wa, ọkọọkan pẹlu awọn agbara rẹ. Awọn olutaja ti o mọ julọ julọ ni ọja ni:

• ▪ SAP
• ▪ Awọn Owo Oracle
• ▪ PeopleSoft
• JD Edwards
• ▪ Baans SAP SAP jẹ sọfitiwia ERP ti o tobi julọ ati okeerẹ. Awọn ohun elo SAP pẹlu ọpọlọpọ awọn iru ohun elo ni ọpọlọpọ awọn agbegbe. SAP ni okiki fun jije:

• ▪ tóbi gan-an
• ▪ Ó ṣòro gan-an, ó sì gbówó lórí láti ṣe
• ▪ nilo ọpọlọpọ eniyan ati awọn alamọran lati ṣe imuse
• ▪ nilo awọn eniyan pataki fun imuse
• ▪ nilo akoko pupọ lati ṣe Bakanna SAP ni okiki fun ṣiṣe akori rẹ dati ni pẹkipẹki, ṣiṣe ki o ṣoro fun ẹnikan ni ita agbegbe SAP lati wọle si wọn. Agbara SAP ni pe o lagbara lati yiya ati titoju iye nla ti dati. SAP laipe kede ipinnu rẹ lati fa awọn ohun elo rẹ si ile-iṣẹ data. Ọpọlọpọ awọn anfani ati awọn konsi lo wa si lilo SAP bi olutaja ile-iṣẹ data. Anfani ni pe SAP ti fi sori ẹrọ tẹlẹ ati ọpọlọpọ awọn alamọran ti faramọ pẹlu SAP.
  Awọn aila-nfani ti nini SAP bi olupese ti ile-iṣẹ data ni o wa ọpọlọpọ: SAP ni o ni ko si ni iriri awọn aye ti ile-iṣẹ data Ti SAP ba jẹ olupese ti ile-iṣẹ data, o jẹ dandan lati "mu jade" i dati lati SAP si ile-iṣẹ data. Data igbasilẹ orin SAP ti eto pipade, ko ṣeeṣe lati rọrun lati gba i lati SAP ninu rẹ (???). Ọpọlọpọ awọn agbegbe legacy ti n ṣe agbara SAP, gẹgẹbi IMS, VSAM, ADABAS, ORACLE, DB2, ati bẹbẹ lọ. SAP ta ku lori ọna “kii ṣe ipilẹṣẹ nibi”. SAP ko fẹ lati ṣe alabaṣepọ pẹlu awọn olutaja miiran lati lo tabi ṣẹda awọn ile-iṣẹ data. SAP ta ku lori ipilẹṣẹ gbogbo sọfitiwia tirẹ funrararẹ.

Biotilẹjẹpe SAP jẹ ile-iṣẹ ti o tobi ati ti o lagbara, otitọ ti igbiyanju lati tun atunkọ imọ-ẹrọ ti ELT, OLAP, iṣakoso eto ati paapaa ipilẹ koodu ti awọn awọn dbms were lasan ni. Dipo gbigbe ihuwasi ifowosowopo pẹlu awọn olupese ile-iṣẹ data Gigun gigun, SAP ti tẹle ọna ti wọn "mọ julọ julọ". Iwa yii ṣe idaduro aṣeyọri ti SAP le ni ni agbegbe ti ile-iṣẹ data.
SAP kọ lati gba awọn olutaja ita laaye lati wọle si tiwọn ni kiakia ati oore-ọfẹ dati. Awọn gan lodi ti lilo a ile-iṣẹ data jẹ rorun wiwọle si dati. Gbogbo itan ti SAP da lori ṣiṣe ki o ṣoro lati wọle si dati.
Aini iriri SAP ni ṣiṣe pẹlu awọn iwọn nla ti dati; ni aaye ti ile-iṣẹ data awọn iwọn didun ti dati ko ri lati SAP ati lati mu awọn wọnyi tobi oye akojo ti dati o nilo lati ni imọ-ẹrọ to tọ. SAP ko han gbangba pe idena imọ-ẹrọ yii ti o wa lati tẹ aaye ti ile-iṣẹ data.
Asa ile-iṣẹ SAP: SAP ti kọ iṣowo kan ni gbigba i dati lati awọn eto. Ṣugbọn lati ṣe eyi o nilo lati ni ero ti o yatọ. Ni aṣa, awọn ile-iṣẹ sọfitiwia ti o dara ni gbigba data sinu agbegbe ko dara ni gbigba data lati lọ ni ọna miiran. Ti SAP ba ṣakoso lati ṣe iru iyipada yii, yoo jẹ ile-iṣẹ akọkọ lati ṣe bẹ.

Ni kukuru, o jẹ ibeere boya ile-iṣẹ yẹ ki o yan SAP bi olupese ti ile-iṣẹ data. Awọn ewu to ṣe pataki pupọ wa ni apa kan ati awọn ere diẹ pupọ ni ekeji. Ṣugbọn idi miiran wa ti o ṣe irẹwẹsi yiyan SAP bi olupese ile-iṣẹ data. Nitoripe gbogbo ile-iṣẹ yẹ ki o ni kanna ile-iṣẹ data ti gbogbo awọn ile-iṣẹ miiran? Awọn ile-iṣẹ data o jẹ okan ti anfani ifigagbaga. Ti gbogbo ile-iṣẹ ba gba kanna ile-iṣẹ data yoo ṣoro, botilẹjẹpe ko ṣeeṣe, lati ṣaṣeyọri anfani ifigagbaga kan. SAP dabi lati ro wipe a ile-iṣẹ data le rii bi kuki kan ati pe eyi tun jẹ ami miiran ti lakaye wọn ti “gba data ni” awọn ohun elo.

Ko si olutaja ERP miiran ti o jẹ gaba lori bi SAP. Laisi iyemeji awọn ile-iṣẹ yoo wa ti yoo lọ si ọna SAP fun tiwọn ile-iṣẹ data ṣugbọn aigbekele wọnyi ile-iṣẹ data SAPs yoo jẹ nla, gbowolori, ati akoko-n gba lati ṣẹda.

Awọn agbegbe wọnyi pẹlu iru awọn iṣẹ bii sisẹ aṣofin banki, awọn ilana ifiṣura ọkọ ofurufu, awọn ilana awọn ẹdun iṣeduro, ati bẹbẹ lọ. Ti o dara julọ ṣiṣe eto idunadura naa, diẹ sii han ni iwulo fun Iyapa laarin ilana iṣiṣẹ ati DSS (Eto Atilẹyin Ipinnu). Sibẹsibẹ, pẹlu HR ati awọn eto oṣiṣẹ, iwọ ko ni dojuko pẹlu awọn iwọn nla ti awọn iṣowo. Ati pe, dajudaju, nigbati eniyan ba bẹwẹ tabi fi ile-iṣẹ silẹ eyi jẹ igbasilẹ ti idunadura kan. Ṣugbọn ojulumo si miiran awọn ọna šiše, HR ati eniyan awọn ọna šiše nìkan ko ni ọpọlọpọ awọn lẹkọ. Nitorinaa, ninu HR ati awọn eto oṣiṣẹ ko han gbangba pe iwulo wa fun DataWarehouse kan. Ni ọpọlọpọ awọn ọna wọnyi awọn ọna ṣiṣe jẹ idapọ ti awọn eto DSS.

Ṣugbọn ifosiwewe miiran wa ti o gbọdọ gbero nigbati o ba nbaṣe pẹlu ile-iṣẹ data ati PeopleSoft. Ni ọpọlọpọ awọn iyika, i dati HR ati awọn orisun ti ara ẹni jẹ atẹle si iṣowo akọkọ ti ile-iṣẹ naa. Pupọ julọ awọn ile-iṣẹ jẹ iṣelọpọ, tita, pese awọn iṣẹ ati bẹbẹ lọ. HR ati awọn eto eniyan nigbagbogbo jẹ atẹle si (tabi atilẹyin) laini iṣowo akọkọ ti ile-iṣẹ naa. Nitorina, o jẹ equivocal ati inconvenient a ile-iṣẹ data lọtọ fun HR ati atilẹyin awọn orisun ti ara ẹni.

PeopleSoft yatọ pupọ si SAP ni ọwọ yii. Pẹlu SAP, o jẹ dandan pe o wa kan ile-iṣẹ data. Pẹlu PeopleSoft, kii ṣe gbogbo rẹ kedere. Ile-ipamọ data jẹ iyan pẹlu PeopleSoft.

Ti o dara ju ohun ti o le wa ni wi fun awọn dati PeopleSoft ni wipe awọn ile-iṣẹ data le ṣee lo lati pamosi i dati jẹmọ si atijọ eniyan ati ti ara ẹni oro. Idi keji ti ile-iṣẹ yoo fẹ lati lo a ile-iṣẹ data a

aila-nfani ti agbegbe PeopleSoft ni lati gba iraye si ati iraye si ọfẹ si awọn irinṣẹ itupalẹ, ai dati nipasẹ PeopleSoft. Ṣugbọn ju awọn idi wọnyi lọ, awọn ọran le wa nibiti o dara julọ lati ma ni ile itaja data fun dati PeopleSoft.

Ni soki

Nibẹ ni o wa ọpọlọpọ awọn ero ti o relate si awọn ikole ti a ile-iṣẹ data inu ohun elo ERP.
Diẹ ninu awọn wọnyi ni:

• ▪ Ó bọ́gbọ́n mu láti ní a ile-iṣẹ data ti o wulẹ bi eyikeyi miiran ninu awọn ile ise?
• ▪ Bawo ni ERP ṣe rọ ile-iṣẹ data sọfitiwia?
• ▪ ERP kan ile-iṣẹ data software le mu a iwọn didun ti dati eyi ti o ti wa ni be ni aile-iṣẹ data gbagede"?
• ▪ Kí ni gígé tí olùtajà ERP ń ṣe ní ojú ìrọ̀rùn àti àìlówó, tí ń gba àkókò, ai dati? (kini igbasilẹ ti awọn olutaja ERP lori ifijiṣẹ ilamẹjọ, ni akoko, rọrun lati wọle si data?)
• ▪ Kini oye ti olutaja ERP ti ile-iṣẹ DSS ati ile-iṣẹ alaye ajọ?
• ▪ Awọn olutaja ERP loye bi wọn ṣe le gba dati laarin awọn ayika, sugbon tun ye bi o si okeere wọn?
• ▪ Bawo ni olutaja ERP ṣe ṣii si awọn irinṣẹ ibi ipamọ data?
  Gbogbo awọn ero wọnyi gbọdọ ṣee ṣe nigbati o ba pinnu ibiti o ti fi sii ile-iṣẹ data eyi ti yoo gbalejo i dati ti ERP ati awọn miiran dati. Ni gbogbogbo, ayafi ti idi pataki kan ba wa lati ṣe bibẹẹkọ, a ṣe iṣeduro ile ile-iṣẹ data ita ERP ataja ayika. ORI 1 Akopọ ti awọn aaye bọtini Ajo BI:
  Awọn ibi ipamọ alaye ṣiṣẹ ni ọna idakeji si itetisi iṣowo (BI) faaji:
  Asa ajọ ati IT le ṣe idinwo aṣeyọri ti kikọ awọn ajo BI.

Imọ-ẹrọ kii ṣe ipin idiwọn mọ fun awọn ẹgbẹ BI. Iṣoro fun awọn ayaworan ile ati awọn oluṣeto iṣẹ akanṣe kii ṣe boya imọ-ẹrọ wa, ṣugbọn boya wọn le ṣe imunadoko imọ-ẹrọ to wa.

Fun ọpọlọpọ awọn ile-iṣẹ a ile-iṣẹ data jẹ diẹ diẹ sii ju idogo palolo ti o pin i dati si awọn olumulo ti o nilo. THE dati ti wa ni jade lati awọn ọna ṣiṣe orisun ati pe a gbe sinu awọn ẹya ibi-afẹde nipasẹ ile-iṣẹ data. I dati ti won le tun ti wa ni ti mọtoto pẹlu eyikeyi orire. Sibẹsibẹ ko si afikun iye ti wa ni afikun tabi gba nipasẹ awọn dati lakoko ilana yii.

Ni pataki, palolo dw, ni dara julọ, nikan pese i dati mọ ki o si operational to olumulo ep. Ṣiṣẹda alaye ati oye atupale jẹ igbẹkẹle patapata lori awọn olumulo. Ṣe idajọ boya DW (Ile itaja data) boya aṣeyọri jẹ ti ara ẹni. Ti a ba ṣe idajọ aṣeyọri lori agbara lati gba daradara, ṣepọ ati mimọ i dati ajọ lori ipilẹ asọtẹlẹ, lẹhinna bẹẹni, DW jẹ aṣeyọri. Ni apa keji, ti a ba wo ikojọpọ, isọdọkan ati ilokulo alaye ti ajo naa lapapọ, lẹhinna DW jẹ ikuna. DW n pese diẹ tabi ko si iye alaye. Bi abajade, awọn olumulo fi agbara mu lati ṣe, nitorinaa ṣiṣẹda silos alaye. Ipin yii ṣafihan iranwo okeerẹ lati ṣe atunto faaji ile-iṣẹ BI (Oye oye Iṣowo). A bẹrẹ pẹlu apejuwe ti BI ati lẹhinna gbe sinu awọn ijiroro ti apẹrẹ alaye ati idagbasoke, ni idakeji si ipese nirọrun dati si awọn olumulo. Awọn ijiroro lẹhinna dojukọ lori iṣiro iye ti awọn akitiyan BI rẹ. A pari nipa asọye bi IBM ṣe n koju awọn ibeere ayaworan BI ti ajo rẹ.

Architecture apejuwe ti BI agbari

Awọn ọna ṣiṣe alaye iṣowo-iṣoro iṣowo ti o lagbara ti jẹ aṣẹ ti ọjọ ni gbogbo ile-iṣẹ nla, ni ipele ti aaye ere ni imunadoko fun awọn ile-iṣẹ ni ayika agbaye.

Idije ti o ku, sibẹsibẹ, ni bayi nilo awọn ọna ṣiṣe iṣalaye iṣalaye ti o le ṣe iyipada agbara ile-iṣẹ lati tun ṣe iwari ati lo alaye ti wọn ti ni tẹlẹ. Awọn wọnyi ni analytic awọn ọna šiše yo lati oye lati oro ti dati wa. BI le mu ilọsiwaju ṣiṣẹ kọja gbogbo alaye kọja ile-iṣẹ naa. Awọn iṣowo le mu ilọsiwaju awọn ibatan alabara-olupese, ilọsiwaju ọja ati ere iṣẹ, ṣe ipilẹṣẹ awọn iṣowo tuntun ati ti o dara julọ, eewu iṣakoso, ati laarin ọpọlọpọ awọn anfani miiran ge awọn inawo ni pataki. Pẹlu BI, ile-iṣẹ rẹ nipari bẹrẹ lati lo alaye alabara bi dukia ifigagbaga ọpẹ si awọn ohun elo ti o ni awọn ibi-afẹde ọja.

Nini ọna iṣowo ti o tọ tumọ si nini awọn idahun to daju si awọn ibeere pataki gẹgẹbi:

• ▪ Èwo nínú wa onibara Ṣe wọn jẹ ki a jo'gun diẹ sii, tabi ṣe wọn jẹ ki a padanu owo?
• ▪ Ibi ti o dara julọ wa onibara ni ibatan si itaja/ ile ise ti won loorekoore?
• ▪ Èwo nínú àwọn ọjà àti ìpèsè wa ni a lè tà lọ́nà gbígbéṣẹ́ jù lọ, àwọn wo sì ni?
• ▪ Awọn ọja wo ni a le ta ni imunadoko julọ ati awọn ta?
• ▪ Ipolowo tita wo ni o ṣaṣeyọri diẹ sii ati kilode?
• ▪ Awọn ikanni tita wo ni o munadoko julọ fun awọn ọja wo?
• ▪ Bí a ṣe lè mú kí àjọṣe wa sunwọ̀n sí i onibara? Pupọ awọn ile-iṣẹ ni dati soro lati dahun ibeere wọnyi.
  Awọn ọna ṣiṣe n ṣe agbejade titobi nla ti ọja, alabara, ati idiyele dati lati awọn aaye ti tita, awọn ifiṣura, iṣẹ alabara ati awọn ọna ṣiṣe atilẹyin imọ-ẹrọ. Ipenija ni lati jade ati lo alaye yii. Ọpọlọpọ awọn ile-iṣẹ ni anfani nikan lati awọn ida kekere ti wọn dati fun ilana itupale.
  I dati ti o ku, nigbagbogbo ni idapo pelu i dati jijade awọn orisun ita gẹgẹbi awọn ijabọ ijọba, ati alaye rira miiran, jẹ ohun elo goolu ti o kan nduro lati ṣawari, ati dati wọn kan nilo lati di mimọ ni aaye alaye ti agbari rẹ.

Imọ yii le ṣee lo ni awọn ọna pupọ, ti o wa lati ṣiṣe apẹrẹ ilana ile-iṣẹ gbogbogbo si ibaraẹnisọrọ ti ara ẹni pẹlu awọn olupese, nipasẹ awọn ile-iṣẹ ipe, isanwo, Internet ati awọn miiran ojuami. Ayika iṣowo ode oni n sọ pe DW ati awọn solusan BI ti o jọmọ wa kọja ṣiṣe awọn ẹya iṣowo ibile. dati bii emi dati atomiki-ipele deede ati "irawọ / cube oko".

Ohun ti o nilo lati wa ni idije jẹ idapọ ti ibile ati awọn imọ-ẹrọ ilọsiwaju ni igbiyanju lati ṣe atilẹyin ala-ilẹ itupalẹ gbooro.
Nikẹhin, agbegbe gbogbogbo gbọdọ mu imo ti ile-iṣẹ pọ si lapapọ, rii daju pe awọn iṣe ti a ṣe nitori abajade awọn itupalẹ ti a ṣe ni iwulo ki gbogbo eniyan ni anfani.

Fun apẹẹrẹ, jẹ ki a sọ pe o ṣe ipo tirẹ onibara ni ga tabi kekere ewu isori.
Boya alaye yii jẹ ipilẹṣẹ nipasẹ awoṣe iwakusa tabi awọn ọna miiran, o gbọdọ fi sinu DW ati jẹ ki o wọle si ẹnikẹni, nipasẹ ohun elo iwọle eyikeyi, gẹgẹbi awọn ijabọ aimi, awọn iwe kaakiri, awọn tabili, tabi ṣiṣe itupalẹ lori ayelujara (OLAP).

Sibẹsibẹ, lọwọlọwọ, pupọ ti iru alaye yii wa ni silos dati ti awọn ẹni-kọọkan tabi awọn apa ti o npese onínọmbà. Ajo naa lapapọ ni kekere tabi ko si hihan fun oye. Nikan nipa didapọ iru akoonu alaye yii sinu DW ile-iṣẹ rẹ le ṣe imukuro silos alaye ati gbe agbegbe DW rẹ ga.
Awọn idiwọ nla meji lo wa lati ṣe idagbasoke agbari BI kan.
Ni akọkọ, a ni iṣoro ti ajo funrararẹ ati ibawi rẹ.
Lakoko ti a ko le ṣe iranlọwọ pẹlu awọn iyipada eto imulo ti iṣeto, a le ṣe iranlọwọ ni oye awọn paati BI ti ajo kan, faaji rẹ, ati bii imọ-ẹrọ IBM ṣe n mu idagbasoke rẹ rọrun.
Idena keji lati bori ni aini imọ-ẹrọ iṣọpọ ati imọ ti ọna ti o pe gbogbo aaye BI ni idakeji si paati kekere kan.

IBM n ṣe idahun si awọn ayipada ninu sisọpọ imọ-ẹrọ. O jẹ ojuṣe rẹ lati pese apẹrẹ mimọ. Ohun elo faaji yii gbọdọ ni idagbasoke pẹlu imọ-ẹrọ ti a yan fun isọpọ ailopin, tabi o kere ju, pẹlu imọ-ẹrọ ti o faramọ awọn iṣedede ṣiṣi. Paapaa, iṣakoso ile-iṣẹ rẹ gbọdọ rii daju pe ile-iṣẹ Bi ni a ṣe ni iṣeto ati kii ṣe ti gbigba idagbasoke ti awọn alaye silos ti o dide lati awọn ero iṣẹ-ara ẹni, tabi awọn ibi-afẹde.
Eyi kii ṣe lati sọ pe agbegbe BI ko ni itara lati fesi si awọn iwulo oriṣiriṣi ati awọn ibeere ti awọn olumulo oriṣiriṣi; dipo, o tumo si wipe imuse ti olukuluku aini ati awọn ibeere ti wa ni ṣe fun awọn anfani ti gbogbo BI agbari.
Apejuwe ti faaji ile-iṣẹ BI ni a le rii ni oju-iwe 9 ni Nọmba 1.1. Awọn faaji ṣe afihan akojọpọ ọlọrọ ti awọn imọ-ẹrọ ati awọn ilana.
Lati wiwo ibile, faaji pẹlu awọn paati ile itaja atẹle wọnyi

Atomic Layer(Atomic Layer).

Eyi ni ipilẹ, ọkan ti gbogbo Dw ati nitori naa ti ijabọ ilana.
I dati ti o ti fipamọ nibi yoo idaduro awọn itan iyege, awọn iroyin ti dati ati pẹlu awọn metiriki ti ari, bakanna bi mimọ, ṣepọ, ati fipamọ ni lilo awọn awoṣe iwakusa.
Gbogbo awọn atẹle lilo ti awọn wọnyi dati ati alaye ti o jọmọ wa ni yo lati yi be. Eyi jẹ orisun ti o dara julọ fun iwakusa dati ati fun awọn ijabọ pẹlu awọn ibeere SQL eleto

Operational ile ise ti dati tabi iroyin igba ti dati(Operational data itaja (ODS) tabi iroyin database.)

Eleyi jẹ a be ti dati pataki apẹrẹ fun imọ iroyin.

I dati Ti o fipamọ ati ti o royin loke awọn ẹya wọnyi le ṣe ikede nikẹhin sinu ile-itaja nipasẹ agbegbe ibi isere, nibiti o ti le lo fun ami ifihan ilana.

Agbegbe iṣeto.

Iduro akọkọ fun julọ dati ti a pinnu fun agbegbe ile-itaja jẹ agbegbe agbari.
Nibi i dati ti wa ni ese, ti mọtoto ati ki o yipada sinu dati awọn ere ti yoo ṣe agbejade eto ile itaja

Ọjọ Marts.

Yi apa ti awọn faaji duro awọn be ti dati ti a lo ni pataki fun OLAP. Niwaju datamarts, ti o ba ti i dati ti won ti wa ni fipamọ ni awọn star schemas ti won bò dati multidimensional ni a ibatan ayika, tabi ni awọn faili ti dati ohun-ini ti o lo nipasẹ imọ-ẹrọ OLAP kan pato, gẹgẹbi DB2 OLAP Server, ko ṣe pataki.

Awọn nikan inira ni wipe awọn faaji sise awọn lilo ti dati multidimensional.
Awọn faaji naa tun pẹlu awọn imọ-ẹrọ Bi to ṣe pataki ati awọn ilana ti o jẹ iyatọ bi:

Ayẹwo aaye

Aaye jẹ afẹfẹ alaye fun oluyanju ati pe o ṣe pataki lati pari ipinnu. Aaye le ṣe aṣoju alaye nipa awọn eniyan ti o ngbe ni ipo kan, bakanna bi alaye nipa ibiti ipo naa wa ni ti ara ni ibatan si iyoku agbaye.

Lati ṣe itupalẹ yii, o gbọdọ bẹrẹ nipa ṣopọ alaye rẹ si awọn ipoidojuko latitude ati longitude. Eyi ni a tọka si bi “geocoding” ati pe o gbọdọ jẹ apakan ti jade, iyipada, ati ilana fifuye (ETL) ni ipele atomiki ti ile-itaja rẹ.

Iwakusa data.

Awọn isediwon ti dati gba awọn ile-iṣẹ wa laaye lati dagba nọmba ti onibara, lati ṣe asọtẹlẹ awọn aṣa tita ati ki o mu iṣakoso ibasepọ ṣiṣẹ pẹlu i onibara (CRM), laarin awọn ipilẹṣẹ BI miiran.

Awọn isediwon ti dati o gbọdọ Nitorina wa ni ese pẹlu awọn ẹya ti dati ile itaja ati atilẹyin nipasẹ awọn ilana ile itaja lati rii daju mejeeji munadoko ati lilo daradara ti imọ-ẹrọ ati awọn ilana ti o jọmọ.

Gẹgẹbi a ti tọka si ni faaji BI, ipele atomiki Dwhouse, bakanna bi datamarts, jẹ orisun ti o dara julọ ti dati fun isediwon. Awọn ohun-ini kanna gbọdọ tun jẹ awọn olugba ti awọn abajade isediwon lati rii daju wiwa si awọn olugbo ti o gbooro julọ.

Awọn aṣoju.

Oriṣiriṣi “awọn aṣoju” lo wa lati ṣe ayẹwo alabara fun aaye eyikeyi gẹgẹbi, awọn ọna ṣiṣe ti ile-iṣẹ ati dw funrararẹ. Awọn aṣoju wọnyi le jẹ awọn nẹtiwọọki nkankikan ti ilọsiwaju ti ikẹkọ lati kọ ẹkọ nipa awọn aṣa ni aaye kọọkan, gẹgẹbi ibeere ọja iwaju ti o da lori awọn igbega tita, awọn ẹrọ ti o da lori ofin fun fesi si kan ọmọ ogun ṣeto awọn ayidayida, tabi paapaa awọn aṣoju ti o rọrun ti n ṣalaye awọn imukuro si awọn alaṣẹ giga. Awọn ilana wọnyi gbogbogbo waye ni akoko gidi ati, nitorinaa, gbọdọ wa ni asopọ ni wiwọ pẹlu gbigbe awọn ilana naa dati. Gbogbo awọn wọnyi ẹya ti dati, awọn imọ-ẹrọ ati awọn ilana rii daju pe iwọ kii yoo lo alẹ ti o n ṣe ipilẹṣẹ agbari ti BI rẹ.

Iṣẹ ṣiṣe yii yoo ni idagbasoke ni awọn igbesẹ afikun, fun awọn aaye kekere.
Igbesẹ kọọkan jẹ igbiyanju iṣẹ akanṣe ominira, ati pe a tọka si bi aṣetunṣe ninu BI dw tabi ipilẹṣẹ rẹ. Awọn iterations le pẹlu imuse awọn imọ-ẹrọ tuntun, bẹrẹ pẹlu awọn ilana tuntun, fifi awọn ilana tuntun kun si dati , ikojọpọ i dati afikun , tabi pẹlu imugboroja onínọmbà ti agbegbe rẹ. A jíròrò ìpínrọ̀ yìí ní ẹ̀kúnrẹ́rẹ́ ní orí 3 .

Ni afikun si awọn ilana DW ibile ati awọn irinṣẹ BI, awọn ẹya miiran wa ti ajo BI rẹ ti o nilo lati ṣe apẹrẹ fun, gẹgẹbi:

Awọn aaye ifọwọkan alabara (ifọwọkan alabara awọn aaye).

Bi pẹlu eyikeyi igbalode agbari nibẹ ni o wa nọmba kan ti onibara touchpoints ti o tọkasi bi o lati ni kan rere iriri fun tirẹ onibara. Awọn ikanni ibile wa gẹgẹbi awọn oniṣowo, awọn oniṣẹ ẹrọ iyipada, meeli taara, multimedia ati ipolowo titẹjade, bakanna bi awọn ikanni lọwọlọwọ diẹ sii gẹgẹbi imeeli ati wẹẹbu, dati Awọn ọja pẹlu aaye olubasọrọ kan gbọdọ wa ni ipasẹ, gbigbe, ti mọtoto, ni ilọsiwaju ati lẹhinna gbe ni awọn ohun elo dati ti BI.

Awọn ipilẹ ti dati iṣiṣẹ ati awọn ẹgbẹ olumulo (Operational

awọn apoti isura infomesonu ati awọn agbegbe olumulo).
Ni opin ti awọn olubasọrọ ojuami ti awọn onibara awọn ipilẹ ti wa ni ri dati ti ohun elo ile-iṣẹ ati awọn agbegbe olumulo. THE dati tẹlẹ ni o wa dati ibile ti o gbọdọ wa ni mu papo ki o si dapọ pẹlu awọn dati ti nṣàn lati awọn aaye ifọwọkan lati pade alaye pataki.

Awọn atunnkanka. (Awọn atunnkanka)

Alanfani akọkọ ti agbegbe BI ni oluyanju. O ti wa ni o ti o anfani lati awọn ti isiyi isediwon ti dati operational , ese pẹlu o yatọ si awọn orisun ti dati , Augmented pẹlu awọn ẹya ara ẹrọ gẹgẹbi iṣiro agbegbe (geocoding) ati ti a gbekalẹ ni awọn imọ-ẹrọ BI ti o gba laaye fun iwakusa, OLAP, iroyin SQL to ti ni ilọsiwaju ati imọran agbegbe. Ni wiwo akọkọ fun oluyanju si agbegbe ijabọ ni ọna abawọle BI.

Sibẹsibẹ, oluyanju kii ṣe ọkan nikan lati ni anfani lati faaji BI.
Awọn alaṣẹ, awọn ẹgbẹ olumulo nla, ati paapaa awọn ọmọ ẹgbẹ, awọn olupese ati i onibara yẹ ki o wa awọn anfani ni BI ile-iṣẹ.

Pada kikọ lupu.

BI faaji jẹ agbegbe ẹkọ. A ti iwa opo ti idagbasoke ni lati gba fun jubẹẹlo ẹya ti dati lati ni imudojuiwọn nipasẹ imọ-ẹrọ BI ti a lo ati nipasẹ awọn iṣe olumulo ti o mu. Apẹẹrẹ jẹ igbelewọn alabara.

Ti ẹka tita ba ṣe awoṣe iwakusa ti awọn nọmba alabara gẹgẹbi lilo iṣẹ tuntun, lẹhinna ẹka tita ko yẹ ki o jẹ ẹgbẹ nikan ti o ni anfani lati iṣẹ naa.

Dipo, iwakusa awoṣe yẹ ki o ṣee ṣe bi apakan adayeba ti ṣiṣan data laarin ile-iṣẹ ati awọn ikun alabara yẹ ki o di apakan iṣọpọ ti agbegbe alaye ile-itaja, ti o han si gbogbo awọn olumulo. Bi-bI-centric IBM Suite pẹlu DB2 UDB, DB2 OLAP Server pẹlu awọn eroja imọ-ẹrọ pataki julọ, ti a ṣalaye ni Nọmba 1.1.

A lo faaji bi o ṣe han ninu eeya yii lati inu iwe lati fun wa ni ipele ti ilosiwaju ati ṣafihan bii ọkọọkan awọn ọja IBM ṣe baamu si ero BI gbogbogbo.

Pese Akoonu Alaye (Pipese akoonu alaye)

Ṣiṣeto, idagbasoke ati imuse agbegbe BI rẹ jẹ iṣẹ-ṣiṣe ti o lagbara. Apẹrẹ gbọdọ gba awọn ibeere iṣowo lọwọlọwọ ati ọjọ iwaju. Iyaworan faaji gbọdọ jẹ okeerẹ lati ṣafikun gbogbo awọn ipinnu ti a rii lakoko ipele apẹrẹ. Ipaniyan gbọdọ wa ni ifaramọ si idi kan: lati ṣe agbekalẹ faaji BI bi a ti gbekalẹ ni deede ni apẹrẹ ati ti ilẹ ni awọn ibeere iṣowo.

O nira paapaa lati jiyan pe ibawi yoo rii daju aṣeyọri ibatan.
Eyi rọrun nitori pe o ko ni idagbasoke agbegbe BI ni ẹẹkan, ṣugbọn ni awọn igbesẹ kekere lori akoko.

Bibẹẹkọ, idamo awọn paati BI ti faaji rẹ ṣe pataki fun awọn idi meji: Iwọ yoo wakọ gbogbo awọn ipinnu faaji imọ-ẹrọ ti o tẹle.
Iwọ yoo ni anfani lati ni mimọ gbero lilo imọ-ẹrọ kan pato botilẹjẹpe o le ma ni atunṣe nilo imọ-ẹrọ fun awọn oṣu pupọ.

Loye awọn ibeere iṣowo rẹ daradara yoo ni agba iru awọn ọja ti o gba fun faaji rẹ.
Apẹrẹ ati idagbasoke ti faaji rẹ ṣe idaniloju pe ile-itaja rẹ jẹ

kii ṣe iṣẹlẹ laileto, ṣugbọn dipo ipolowo ti a ti ronu daradara, ipolowo ti a ṣe ni iṣọra opera ti aworan bi moseiki ti imọ-ẹrọ idapọmọra.

Oniru alaye akoonu

Gbogbo apẹrẹ akọkọ gbọdọ dojukọ ati ṣe idanimọ awọn paati BI pataki ti yoo nilo nipasẹ agbegbe gbogbogbo ni bayi ati ni ọjọ iwaju.
Mọ awọn ibeere iṣowo jẹ pataki.

Paapaa ṣaaju ki eto eyikeyii ti bẹrẹ, oluṣeto iṣẹ akanṣe le ṣe idanimọ awọn paati kan tabi meji nigbagbogbo lẹsẹkẹsẹ.
Dọgbadọgba ti awọn paati ti o le nilo fun faaji rẹ, sibẹsibẹ, ko le rii ni irọrun. Lakoko apakan apẹrẹ, apakan akọkọ ti faaji ṣe asopọ igba idagbasoke ohun elo (JAD) lori iwadii kan lati ṣe idanimọ awọn ibeere iṣowo.

Nigba miiran awọn ibeere wọnyi le ni igbẹkẹle si ibeere ati awọn irinṣẹ ijabọ.
Fun apẹẹrẹ, awọn olumulo ṣalaye pe ti wọn ba fẹ lati ṣe adaṣe ijabọ lọwọlọwọ wọn gbọdọ ṣe ipilẹṣẹ pẹlu ọwọ nipasẹ sisọpọ awọn ijabọ lọwọlọwọ meji ati ṣafikun awọn iṣiro ti o wa lati apapọ ti dati.
Lakoko ti ibeere yii rọrun, o ṣalaye iṣẹ ṣiṣe ẹya kan ti o gbọdọ pẹlu nigba rira awọn irinṣẹ ijabọ fun agbari rẹ.

Apẹrẹ gbọdọ tun lepa awọn ibeere afikun lati gba aworan pipe. Ṣe awọn olumulo fẹ lati ṣe alabapin si ijabọ yii?
Ṣe awọn ipin-ijabọ ti ipilẹṣẹ ati imeli si awọn olumulo lọpọlọpọ bi? Ṣe o fẹ lati rii ijabọ yii ni ẹnu-ọna ile-iṣẹ? Gbogbo awọn ibeere wọnyi jẹ apakan ti iwulo ti o rọrun lati rọpo ijabọ afọwọṣe bi awọn olumulo nilo. Awọn anfani ti awọn iru awọn ibeere wọnyi ni pe gbogbo eniyan, awọn olumulo ati awọn apẹẹrẹ, ni imọran pẹlu imọran ti awọn iroyin.

Awọn iru iṣowo miiran wa, sibẹsibẹ, ti a nilo lati gbero fun. Nigbati awọn ibeere iṣowo ba sọ ni irisi awọn ibeere iṣowo ilana, o rọrun fun oluṣeto ti o ni iriri lati loye iwọn ati iwọn / awọn ibeere otitọ.

Ti awọn olumulo JAD ko ba mọ bi wọn ṣe le ṣalaye awọn ibeere wọn ni irisi iṣoro iṣowo, apẹẹrẹ yoo nigbagbogbo pese awọn apẹẹrẹ lati fo-bẹrẹ igba apejọ awọn ibeere.
Alakoso iwé le ṣe iranlọwọ fun awọn olumulo ni oye kii ṣe iṣowo ilana nikan, ṣugbọn tun bi o ṣe le ṣe apẹrẹ rẹ.
Awọn ibeere apejo ona ti wa ni sísọ ni ipin 3; fun bayi a kan fẹ lati tọka iwulo lati ṣe apẹrẹ fun gbogbo iru awọn ibeere BI.

Iṣoro iṣowo ilana kii ṣe ibeere iṣowo nikan, ṣugbọn tun ṣe ifẹnule apẹrẹ kan. Ti o ba ni lati dahun ibeere multidimensional, lẹhinna o ni lati ṣe akori, ṣafihan awọn dati onisẹpo, ati ti o ba nilo lati lóòrèkóòrè awọn dati multidimensional, o nilo lati pinnu iru imọ-ẹrọ tabi ilana ti iwọ yoo gba.

Ṣe o ṣe imuse ero irawọ cube ti o wa ni ipamọ, tabi awọn mejeeji? Bii o ti le rii, paapaa ọran iṣowo ti o rọrun le ni ipa pupọ lori apẹrẹ naa. Ṣugbọn iru awọn ibeere iṣowo wọnyi jẹ ibi ti o wọpọ ati dajudaju, o kere ju nipasẹ awọn oluṣeto iṣẹ akanṣe ati awọn apẹẹrẹ.

ariyanjiyan ti to nipa awọn imọ-ẹrọ OLAP ati atilẹyin, ati pe ọpọlọpọ awọn solusan wa. Nitorinaa a ti fọwọkan iwulo lati mu ijabọ rọrun papọ pẹlu awọn ibeere iṣowo onisẹpo, ati bii awọn ibeere wọnyi ṣe ni ipa lori awọn ipinnu faaji imọ-ẹrọ.

Ṣugbọn kini awọn ibeere ti ko ni oye ni imurasilẹ nipasẹ awọn olumulo tabi ẹgbẹ Dw? Ṣe iwọ yoo nilo itupalẹ aye lailai (itupalẹ aaye aye)?
Awọn awoṣe iwakusa ti dati Ṣe wọn yoo jẹ apakan pataki ti ọjọ iwaju rẹ? Talo mọ?

O ṣe pataki lati ṣe akiyesi pe iru awọn imọ-ẹrọ wọnyi ko mọ daradara nipasẹ awọn agbegbe olumulo gbogbogbo ati awọn ọmọ ẹgbẹ ẹgbẹ DW, ni apakan, eyi le jẹ nitori pe wọn jẹ deede nipasẹ diẹ ninu awọn alamọja imọ-inu tabi ẹnikẹta. O jẹ ọran eti ti awọn iṣoro iru awọn imọ-ẹrọ wọnyi n ṣe ipilẹṣẹ. Ti awọn olumulo ko ba le ṣapejuwe awọn ibeere iṣowo tabi ṣe fireemu wọn lati pese itọsọna si awọn apẹẹrẹ, wọn le ṣe akiyesi tabi, buru ju, aibikita lasan.

Iṣoro diẹ sii o di nigbati apẹẹrẹ ati olupilẹṣẹ ko le ṣe idanimọ ohun elo ti ọkan ninu awọn ilọsiwaju wọnyi ṣugbọn awọn imọ-ẹrọ to ṣe pataki.
Gẹ́gẹ́ bí a ti máa ń gbọ́ ọ̀pọ̀lọpọ̀ ìgbà tí Àwọn Olùṣàpẹẹrẹ ń sọ, “ó dára, èé ṣe tí a kò fi gbé e kúrò títí a ó fi rí ohun mìíràn yìí? “Ṣé wọ́n nífẹ̀ẹ́ sí àwọn ohun àkọ́kọ́bẹ̀rẹ̀, àbí wọ́n kàn ń yẹra fún àwọn ohun tí kò yé wọn? O ti wa ni seese ni igbehin arosinu. Jẹ ki a sọ pe ẹgbẹ tita rẹ ti ṣe alaye ibeere iṣowo kan, bi a ti sọ ni Nọmba 1.3, bi o ti le rii, ibeere naa ni apẹrẹ ni irisi iṣoro iṣowo kan. Iyatọ laarin iṣoro yii ati iṣoro onisẹpo aṣoju jẹ ijinna. Ni idi eyi, ẹgbẹ tita fẹ lati mọ, ni ipilẹ oṣooṣu, lapapọ awọn tita lati awọn ọja, awọn ile itaja ati onibara ti o ngbe laarin 5 km ti awọn ile ise ibi ti nwọn nnkan.

Ibanujẹ, awọn apẹẹrẹ tabi awọn ayaworan ile le foju foju foju si paati aaye nipa sisọ, “A ni alabara, ọja naa ati awọn dati ti idogo. Jẹ ki a mu si pa awọn ijinna titi miran aṣetunṣe.

"Idahun ti ko tọ. Iru iṣoro iṣowo yii jẹ gbogbo nipa BI. O ṣe aṣoju oye ti o jinlẹ ti iṣowo wa ati aaye itupalẹ ti o lagbara fun awọn atunnkanka wa. BI kọja ibeere ti o rọrun tabi ijabọ boṣewa, tabi paapaa OLAP. Iyẹn kii ṣe lati sọ pe awọn imọ-ẹrọ wọnyi ko ṣe pataki si BI rẹ, ṣugbọn wọn funrararẹ ko ṣe aṣoju agbegbe BI.

Apẹrẹ fun o tọ alaye (Apẹrẹ fun akoonu Alaye)

Ni bayi ti a ti ṣe idanimọ Awọn ibeere Iṣowo ti o ṣe iyatọ awọn oriṣiriṣi awọn paati pataki, wọn nilo lati wa pẹlu iyaworan ayaworan gbogbogbo. Diẹ ninu awọn paati BI jẹ apakan ti awọn akitiyan akọkọ wa, lakoko ti diẹ ninu kii yoo ṣe imuse fun awọn oṣu pupọ.

Sibẹsibẹ, gbogbo awọn ibeere ti a mọ ni afihan ninu apẹrẹ nitori pe nigba ti a nilo lati ṣe imuse imọ-ẹrọ kan pato, a ti murasilẹ lati ṣe bẹ. Nkankan nipa ise agbese na yoo ṣe afihan ero aṣa.

Yi ṣeto ti dati ti wa ni lo lati se atileyin nigbamii lilo ti dati onisẹpo ìṣó nipasẹ awọn owo awon oran ti a ti mọ. Bi afikun awọn iwe aṣẹ ti wa ni ipilẹṣẹ, gẹgẹ bi awọn idagbasoke ise agbese ti awọn dati, a yoo bẹrẹ nipa formalizing bi i dati wọn tan ni ayika. A ti rii daju iwulo lati ṣe aṣoju i dati ni ọna onisẹpo, pinpin wọn (gẹgẹ bi awọn iwulo kan pato) sinu awọn ọja data.

Ibeere atẹle lati dahun ni: Bawo ni yoo ṣe kọ awọn ọja data wọnyi?
Ṣe o kọ awọn irawọ lati ṣe atilẹyin awọn onigun, tabi awọn onigun nikan, tabi awọn irawọ nikan? (tabi ọtun cubes, tabi ọtun irawọ). Ṣe ina faaji fun awọn ọja data ti o gbẹkẹle ti o nilo Layer atomiki fun gbogbo eniyan dati ṣe o gba? Gba awọn ọja data ominira lati gba i dati taara lati awọn ọna šiše?

Imọ-ẹrọ Cube wo ni iwọ yoo gbiyanju lati ṣe iwọn?

O ni awọn oye pupọ ti awọn oriṣa dati nilo fun itupalẹ onisẹpo tabi ṣe o nilo awọn cubes ti agbara tita orilẹ-ede rẹ ni ipilẹ ọsẹ tabi awọn mejeeji? Ṣe o kọ ohun alagbara bi DB2 OLAP Server fun inawo tabi Cognos PowerPlay cubes fun agbari tita rẹ tabi mejeeji? Iwọnyi jẹ awọn ipinnu apẹrẹ ayaworan nla ti yoo ni ipa agbegbe BI rẹ ti nlọ siwaju. Bẹẹni, o ti ṣe idanimọ iwulo fun OLAP. Bayi bawo ni iwọ yoo ṣe ṣe iru ilana ati imọ-ẹrọ yẹn?

Bawo ni diẹ ninu awọn imọ-ẹrọ to ti ni ilọsiwaju ṣe ni ipa lori awọn apẹrẹ rẹ? Jẹ ki a ro pe o ti ṣe idanimọ iwulo aaye kan ninu agbari rẹ. Bayi o ni lati ranti awọn ẹda iyaworan ayaworan paapaa ti o ko ba gbero lati ṣe awọn paati aaye fun ọpọlọpọ awọn oṣu. Oniyaworan gbọdọ ṣe apẹrẹ loni da lori ohun ti o nilo. Ṣe ifojusọna iwulo fun itupalẹ aye ti o ṣe ipilẹṣẹ, tọju, ṣetọju, ati pese iraye si dati aaye. Eyi ni ọna yẹ ki o ṣiṣẹ bi idiwọ nipa iru imọ-ẹrọ sọfitiwia ati awọn pato iru ẹrọ ti o le ronu lọwọlọwọ. Fun apẹẹrẹ, awọn isakoso eto ti ipilẹ data ti ibatan (RDBMS) ti o ṣetọju fun Layer atomiki rẹ gbọdọ ni iwọn aye to lagbara to wa. Eyi yoo rii daju iṣẹ ṣiṣe ti o pọju nigbati o lo geometry ati awọn nkan aye ni awọn ohun elo itupalẹ rẹ. Ti RDBMS rẹ ko ba le mu awọn dati (Spatial-centric) ni inu, nitorinaa iwọ yoo ni lati fi idi kan mulẹ ipilẹ data (aaye-centric) ita. Eyi ṣe idiju iṣakoso ọran ati pe o ba iṣẹ ṣiṣe gbogbogbo rẹ jẹ, kii ṣe mẹnuba awọn iṣoro afikun ti o ṣẹda fun awọn DBA rẹ, nitori wọn ṣee ṣe ni oye kekere ti awọn ipilẹ ti dati aaye pẹlu. Ni apa keji, ti ẹrọ RDMBS rẹ ba mu gbogbo awọn paati aaye ati iṣapeye rẹ mọ awọn iwulo pataki (fun apẹẹrẹ, titọka) ti awọn nkan aye, lẹhinna awọn DBA rẹ le mu awọn ọran iṣakoso ni imurasilẹ ati pe o le mu iṣẹ naa pọ si.

Paapaa, o nilo lati ṣatunṣe agbegbe iseto ati ipele agbegbe atomiki lati pẹlu mimọ adirẹsi (a

eroja bọtini si itupalẹ aaye), bakanna bi fifipamọ atẹle ti awọn nkan aye. Atẹle ti awọn ẹda apẹrẹ tẹsiwaju ni bayi ti a ti ṣafihan imọran ti mimọ adiresi. Fun ohun kan, ohun elo yii yoo sọ iru sọfitiwia ti o nilo fun igbiyanju ETL rẹ.

Ṣe o nilo awọn ọja bii Trillium lati fun ọ ni adirẹsi mimọ, tabi olutaja ETL ti o fẹ lati pese iṣẹ yẹn?
Fun bayi o ṣe pataki pe ki o ni riri ipele ti apẹrẹ ti o gbọdọ pari ṣaaju ki o to bẹrẹ lati ṣetọju ile-itaja rẹ. Awọn apẹẹrẹ ti o wa loke yẹ ki o ṣe afihan ọpọlọpọ awọn ipinnu apẹrẹ ti o gbọdọ tẹle idanimọ ti eyikeyi ibeere iṣowo kan pato. Nigbati a ba ṣe ni deede, awọn ipinnu apẹrẹ wọnyi ṣe igbega ibaraenisepo laarin awọn ẹya ti ara ti agbegbe rẹ, yiyan ti imọ-ẹrọ ti a lo, ati ṣiṣan itankale akoonu alaye. Laisi faaji BI aṣa yii, agbari rẹ yoo jẹ koko-ọrọ si akojọpọ rudurudu ti awọn imọ-ẹrọ ti o wa, ti o dara julọ ti ṣọkan papọ lati pese iduroṣinṣin ti o han.

Ṣetọju akoonu alaye

Mu iye alaye wa si ile-iṣẹ rẹ jẹ iṣẹ ti o nira pupọ. Laisi oye ati iriri ti o to, tabi imọ-ẹrọ to dara ati apẹrẹ, paapaa awọn ẹgbẹ ti o dara julọ yoo kuna. Ni apa keji, ti o ba ni oye nla ati apẹrẹ alaye ṣugbọn ko si ibawi lati ṣiṣẹ, o kan ti padanu owo ati akoko rẹ nitori igbiyanju rẹ jẹ ijakule lati kuna. Ifiranṣẹ naa yẹ ki o han gbangba: Ti o ko ba ni ọkan tabi diẹ ẹ sii ti awọn ọgbọn wọnyi, oye / iriri tabi igbero / apẹrẹ tabi ibawi imuse, eyi yoo ja si jijẹ tabi iparun ile ti ajo BI.

Njẹ ẹgbẹ rẹ ti pese silẹ daradara bi? Ṣe ẹnikẹni ninu ẹgbẹ BI rẹ loye ala-ilẹ atupale nla ti o wa ni awọn agbegbe BI, ati awọn imuposi ati imọ-ẹrọ ti o nilo lati ṣetọju ala-ilẹ yẹn? Ṣe ẹnikẹni wa lori ẹgbẹ rẹ ti o le sọ iyatọ ninu lilo ilọsiwaju

ijabọ aimi ati OLAP, tabi awọn iyatọ laarin ROLAP ati OLAP? Njẹ ọkan ninu awọn ọmọ ẹgbẹ ẹgbẹ rẹ ṣe akiyesi ọna iwakusa ati bii o ṣe le ni ipa ile-itaja tabi bii ile-ipamọ le ṣe atilẹyin iṣẹ iwakusa? A egbe omo egbe ni oye iye ti dati aaye tabi imọ-ẹrọ orisun orisun? Ṣe o ni ẹnikan ti o mọrírì ohun elo irinṣẹ alailẹgbẹ ti ETL vs Imọ-ẹrọ Alagbata Ifiranṣẹ? Ti o ko ba ni, gba ọkan. BI tobi pupọ ju Layer atomiki deede, OLAP, awọn eto irawọ ati ODS kan.

Nini oye ati iriri lati ṣe idanimọ awọn ibeere BI ati awọn solusan wọn ṣe pataki si agbara rẹ lati ṣe agbekalẹ awọn iwulo olumulo daradara ati lati ṣe apẹrẹ ati imuse awọn solusan wọn. Ti agbegbe olumulo rẹ ba ni iṣoro lati ṣapejuwe awọn ibeere, o to ẹgbẹ ile-ipamọ lati pese oye yẹn. Ṣugbọn ti o ba egbe ti ile ise

ko ṣe idanimọ ohun elo kan pato ti BI - fun apẹẹrẹ, iwakusa data - lẹhinna ko dara julọ pe awọn agbegbe BI nigbagbogbo ni opin si jijẹ awọn ibi ipamọ palolo. Sibẹsibẹ, aibikita awọn imọ-ẹrọ wọnyi ko dinku pataki wọn ati ipa ti wọn ni lori ifarahan ti awọn agbara oye iṣowo ti agbari rẹ, bakanna bi dukia alaye ti o gbero lati ṣe igbega.

Apẹrẹ gbọdọ ni imọran iyaworan, ati pe awọn mejeeji nilo ẹni kọọkan ti o ni oye. Ni afikun, igbogun nilo imoye ile-iṣẹ ẹgbẹ kan ati ibamu pẹlu awọn iṣedede. Fun apẹẹrẹ, ti ile-iṣẹ rẹ ba ti ṣe agbekalẹ boṣewa Syeed kan tabi ti ṣe idanimọ RDBMS kan pato ti o fẹ lati ṣe iwọntunwọnsi kọja pẹpẹ, o jẹ dandan pe gbogbo eniyan lori ẹgbẹ naa faramọ awọn iṣedede wọnyẹn. Ni gbogbogbo ẹgbẹ kan ṣalaye iwulo fun isọdọtun (si awọn agbegbe olumulo), ṣugbọn ẹgbẹ funrararẹ ko fẹ lati faramọ awọn iṣedede ti iṣeto ni awọn agbegbe miiran ti ile-iṣẹ tabi boya paapaa ni awọn ile-iṣẹ ti o jọra. Kii ṣe agabagebe nikan, ṣugbọn o fi idi ile-iṣẹ naa ko lagbara lati lo awọn orisun ati awọn idoko-owo to wa tẹlẹ. Ko tumọ si pe ko si awọn ipo ti o ṣe atilẹyin iru ẹrọ ti kii ṣe deede tabi imọ-ẹrọ; sibẹsibẹ, awọn akitiyan ti awọn ile ise

wọn yẹ ki o jowu ṣọ awọn iṣedede ti ile-iṣẹ titi awọn ibeere iṣowo yoo sọ bibẹẹkọ.

Ẹya bọtini kẹta ti o nilo lati kọ agbari BI ni ibawi.
O da lori lapapọ, bakanna lori awọn ẹni-kọọkan ati lori ayika. Awọn oluṣeto iṣẹ, awọn onigbọwọ, awọn ayaworan ile, ati awọn olumulo gbọdọ ni riri ibawi ti o nilo lati kọ awọn ohun-ini alaye ti ile-iṣẹ naa. Awọn apẹẹrẹ gbọdọ ṣe itọsọna awọn igbiyanju apẹrẹ wọn lati ṣe iranlowo awọn akitiyan miiran ti o nilo ni awujọ.

Fun apẹẹrẹ, jẹ ki a sọ pe ile-iṣẹ rẹ kọ ohun elo ERP kan ti o ni paati ile itaja kan.
Nitorinaa o jẹ ojuṣe ti awọn apẹẹrẹ ERP lati ṣe ifọwọsowọpọ pẹlu ẹgbẹ agbegbe ile itaja ki o má ba dije tabi ṣe pidánpidán iṣẹ ti o ti bẹrẹ tẹlẹ.

Ibawi tun jẹ koko-ọrọ ti o nilo lati koju nipasẹ gbogbo agbari ati pe a maa n fi idi mulẹ ati aṣẹ ni ipele alaṣẹ.
Ṣe awọn alaṣẹ fẹ lati faramọ ọna ti a ṣe apẹrẹ? Ọna kan ti o ṣe ileri lati ṣẹda akoonu alaye ti yoo fi iye han nikẹhin si gbogbo awọn agbegbe ti ile-iṣẹ, ṣugbọn boya ba awọn ero ẹni kọọkan tabi awọn ẹka ẹka? Ranti ọrọ naa "Nronu nipa ohun gbogbo jẹ pataki ju iṣaro nipa ohun kan lọ". Ọrọ yii jẹ otitọ fun awọn ajo BI.

Laanu, ọpọlọpọ awọn ile-ipamọ dojukọ awọn akitiyan wọn lori igbiyanju lati fojusi ati jiṣẹ iye si ẹka kan tabi awọn olumulo kan pato, pẹlu iyi kekere fun agbari ni titobi. Ṣebi oluṣakoso naa beere iranlọwọ lati ọdọ ẹgbẹ ile-iṣẹ. Ẹgbẹ naa ṣe idahun pẹlu igbiyanju ọjọ 90 kan ti o pẹlu kii ṣe jiṣẹ awọn ibeere ifitonileti nikan ti ṣalaye nipasẹ alaṣẹ ṣugbọn aridaju pe gbogbo rẹ dati ipilẹ ti wa ni idapọ sinu ipele atomiki ṣaaju ki o to ṣafihan sinu imọ-ẹrọ cube ti a dabaa.
Afikun imọ-ẹrọ yii ṣe idaniloju pe ile-iṣẹ ile-iṣẹ ile yoo ni anfani lati inu dati nilo nipasẹ oluṣakoso.
Sibẹsibẹ, adari naa sọrọ si awọn ile-iṣẹ ijumọsọrọ ita ti o dabaa ohun elo kanna pẹlu ifijiṣẹ ni o kere ju ọsẹ mẹrin 4.

Ti a ro pe ẹgbẹ ile-iṣẹ inu inu jẹ oṣiṣẹ, adari ni yiyan. Tani o le ṣe atilẹyin ikẹkọ imọ-ẹrọ afikun ti o nilo lati dagba dukia alaye ile-iṣẹ tabi o le yan lati kọ ojutu tiwọn ni iyara. Ikẹhin dabi ẹni pe a yan pupọ pupọ nigbagbogbo ati pe a lo lati ṣẹda awọn apoti alaye ti o ni anfani diẹ tabi ẹni kọọkan.

Awọn ibi-afẹde kukuru ati igba pipẹ

Awọn ayaworan ile ati awọn oluṣeto iṣẹ akanṣe gbọdọ ṣe agbekalẹ iran igba pipẹ ti faaji gbogbogbo ati awọn ero fun idagbasoke agbari BI kan. Ijọpọ ti ere igba kukuru ati igbero igba pipẹ jẹ awọn ẹgbẹ meji ti awọn akitiyan BI. Owo-wiwọle ṣiṣe kukuru jẹ apakan ti BI ti o ni nkan ṣe pẹlu awọn iterations ti ile-itaja rẹ.

Eyi ni ibiti awọn oluṣeto, awọn ayaworan ile ati awọn onigbọwọ ṣe idojukọ lori ipade awọn ibeere iṣowo kan pato. O wa ni ipele yii nibiti a ti kọ awọn ẹya ti ara, ti ra imọ-ẹrọ ati imuse awọn ilana. Wọn ko ṣe ni ọna kan lati koju awọn ibeere kan pato gẹgẹbi asọye nipasẹ awọn agbegbe olumulo kan pato. Ohun gbogbo ni a ṣe ni pẹlu ero lati koju awọn ibeere kan pato ti a ṣalaye nipasẹ agbegbe kan pato.
Eto gigun gigun, sibẹsibẹ, jẹ apakan miiran ti BI. Eyi ni ibiti awọn ero ati awọn apẹrẹ ṣe idaniloju pe eyikeyi eto ti ara ti kọ, awọn imọ-ẹrọ ti a yan ati awọn ilana ti a ṣe pẹlu oju si ile-iṣẹ naa. O jẹ igbero igba pipẹ ti o pese isọdọkan pataki lati rii daju pe awọn anfani iduroṣinṣin ti wa lati awọn anfani igba kukuru eyikeyi ti a rii.

Ṣe idaniloju igbiyanju BI rẹ

Un ile-iṣẹ data funrararẹ ko ni iye inherent. Ni awọn ọrọ miiran, ko si iye atorunwa laarin awọn imọ-ẹrọ ile-ipamọ ati awọn imuposi imuse.

Iye ti igbiyanju ile-itaja eyikeyi ni a rii ni awọn iṣe ti a ṣe bi abajade ti agbegbe ile-itaja ati akoonu alaye ti o gbin lori akoko. Eyi jẹ aaye pataki lati ni oye ṣaaju ki o to gbiyanju lailai lati ṣe iṣiro iye ti ipilẹṣẹ ile eyikeyi.

Nigbagbogbo, awọn ayaworan ile ati awọn oluṣeto ngbiyanju lati lo iye si awọn ohun elo ti ara ati imọ-ẹrọ ti ile-itaja nigba ti o daju pe iye ti wa ni ipilẹ ninu awọn ilana iṣowo ti o ni ipa daadaa nipasẹ ile-itaja ati alaye ti o mu daradara.

Ninu eyi ni ipenija si ipilẹ BI: Bawo ni o ṣe ṣe idalare idoko-owo naa? Ti ile ti ara rẹ ko ba ni iye ojulowo, awọn oluṣeto iṣẹ gbọdọ ṣe iwadii, ṣalaye, ati ṣe agbekalẹ awọn anfani si awọn ẹni-kọọkan ti yoo lo ile-itaja lati mu awọn ilana iṣowo kan pato tabi iye alaye aabo, tabi mejeeji.

Lati ṣe idiju awọn ọrọ, ilana iṣowo eyikeyi ti o kan nipasẹ awọn akitiyan ile itaja le pese awọn anfani “idaran” tabi “iwọnwọn”. Awọn anfani to ṣe pataki pese metiriki ojulowo fun wiwọn ipadabọ lori idoko-owo (ROI) - fun apẹẹrẹ, yi akojo oja pada ni akoko afikun ni akoko kan pato tabi fun idiyele kekere ti gbigbe fun gbigbe. O nira diẹ sii lati ṣalaye awọn anfani arekereke, gẹgẹbi iraye si ilọsiwaju si alaye, ni awọn ofin ti iye ojulowo.

So rẹ ise agbese lati mọ awọn owo awọn ibeere

Nigbagbogbo, awọn oluṣeto iṣẹ akanṣe gbiyanju lati sopọ iye ile-itaja pẹlu awọn ibi-afẹde ile-iṣẹ amorphous. Nipa sisọ pe “iye ile-itaja kan da lori agbara wa lati ni itẹlọrun awọn ibeere ilana” a ṣii ijiroro ni ọna ti o wuyi. Ṣugbọn iyẹn nikan ko to lati pinnu boya idoko-owo ni ile-itaja jẹ oye. O dara julọ lati sopọ awọn atunṣe ile itaja pẹlu awọn ibeere iṣowo kan pato ati awọn akọsilẹ.

Ṣe iwọn ROI

Iṣiro ROI ni eto ile itaja le jẹ pataki paapaa. O ti wa ni paapa soro ti o ba ti asiwaju

ti atunwi kan pato jẹ nkan ti ko ṣee ṣe tabi rọrun lati wiwọn. Iwadi kan rii pe awọn olumulo loye awọn anfani akọkọ meji ti awọn ipilẹṣẹ BI:

• ▪ Ṣẹda agbara lati ṣe awọn ipinnu
• ▪ Ṣẹda wiwọle si alaye
  Awọn anfani wọnyi jẹ awọn anfani rirọ (tabi ìwọnba). O rọrun lati rii bi a ṣe le ṣe iṣiro ROI kan ti o da lori anfani lile (tabi ti o tobi ju) bii iye owo ẹru ti o dinku, ṣugbọn bawo ni a ṣe wọn agbara lati ṣe awọn ipinnu to dara julọ?
  Eyi jẹ dajudaju ipenija fun awọn oluṣeto iṣẹ akanṣe nigbati wọn n gbiyanju lati gba ile-iṣẹ lati ṣe idoko-owo ni akitiyan ile-itaja kan pato. Alekun tita tabi idinku awọn idiyele kii ṣe awọn akori aarin ti o wakọ agbegbe BI.
  Dipo, o n wa awọn ibeere iṣowo fun iraye si to dara si alaye ki ẹka kan le ṣe awọn ipinnu ni iyara. Iwọnyi jẹ awọn awakọ imusese ti o ṣẹlẹ lati ṣe pataki dọgbadọgba si ile-iṣẹ ṣugbọn o jẹ aibikita diẹ sii ati lile lati ṣe apejuwe ni metiriki ojulowo. Ni idi eyi, iṣiro ROI le jẹ aṣiwere, ti ko ba ṣe pataki.
  Awọn apẹẹrẹ awọn iṣẹ akanṣe gbọdọ ni anfani lati ṣe afihan iye ojulowo fun awọn alaṣẹ lati pinnu boya idoko-owo ni aṣetunṣe kan pato tọsi. Sibẹsibẹ, a kii yoo dabaa ọna tuntun fun iṣiro ROI, tabi a ko ni ṣe eyikeyi awọn ariyanjiyan fun tabi lodi si.
  Ọpọlọpọ awọn nkan ati awọn iwe lo wa ti o jiroro awọn ipilẹ ti iṣiro ROI. Awọn igbero iye pataki wa bi iye lori idoko-owo (VOI), ti a funni nipasẹ awọn ẹgbẹ bii Gartner, ti o le ṣe iwadii. Dipo, a yoo dojukọ awọn aaye pataki ti eyikeyi ROI tabi awọn igbero iye miiran ti o nilo lati ronu. Lilo ROI Ni ikọja ariyanjiyan nipa “lile” dipo awọn anfani “asọ” ti o ni nkan ṣe pẹlu awọn akitiyan BI awọn ọran miiran wa lati ronu nigba lilo ROI. Fun apere:

Ifipamọ ọpọlọpọ awọn ifowopamọ si awọn akitiyan DW ti yoo wa lonakona
Jẹ ki a sọ pe ile-iṣẹ rẹ gbe lati faaji akọkọ si agbegbe UNIX ti o pin. Nitorinaa eyikeyi awọn ifowopamọ ti o le (tabi ko le ṣe) lati inu igbiyanju yẹn ko yẹ ki o jẹ ikawe nikan, ti o ba jẹ rara (?), si ile-itaja naa.

Ko ṣe iṣiro fun ohun gbogbo jẹ gbowolori. Ati pe ọpọlọpọ awọn nkan wa lati ṣe akiyesi. Wo atokọ wọnyi:

• ▪ Iye owo ibẹrẹ, pẹlu ṣiṣeeṣe.
• ▪ Iye owo ohun elo iyasọtọ pẹlu ibi ipamọ to somọ ati awọn ibaraẹnisọrọ
• ▪ Iye owo sọfitiwia, pẹlu iṣakoso ti dati ati awọn amugbooro alabara / olupin, sọfitiwia ETL, awọn imọ-ẹrọ DSS, awọn irinṣẹ iworan, ṣiṣe eto ati awọn ohun elo ṣiṣan iṣẹ, ati sọfitiwia ibojuwo, .
• ▪ Iye owo apẹrẹ igbekale dati, pẹlu ẹda, ati iṣapeye ti
• ▪ Iye owo idagbasoke sọfitiwia ni nkan ṣe taara pẹlu igbiyanju BI
• ▪ Iye owo atilẹyin ile, pẹlu iṣapeye iṣẹ, pẹlu iṣakoso ẹya sọfitiwia ati awọn iṣẹ iranlọwọ Waye "Big-Bang" ROI. Ṣiṣe ile-ipamọ bi ẹyọkan, igbiyanju gigantic jẹ ijakule lati kuna, nitorinaa tun ṣe iṣiro ROI fun ipilẹṣẹ ile-iṣẹ nla kan Ifunni naa jẹ iyalẹnu, ati pe awọn oluṣeto tẹsiwaju lati ṣe awọn igbiyanju alailera lati ṣe iṣiro iye ti gbogbo igbiyanju naa. Kilode ti awọn oluṣeto ṣe n gbiyanju lati fi iye owo-owo kan sori ipilẹṣẹ iṣowo ti o ba jẹ olokiki pupọ ati gba pe ṣiṣero awọn iterations kan pato nira? Bawo ni o ṣe ṣee ṣe? Ko ṣee ṣe pẹlu awọn imukuro diẹ. Maṣe ṣe. Ni bayi ti a ti ṣeto ohun ti kii ṣe lati ṣe nigbati o ba ṣe iṣiro ROI, eyi ni awọn aaye diẹ ti yoo ṣe iranlọwọ fun ọ lati fi idi ilana igbẹkẹle kan mulẹ fun iṣiro iye ti awọn akitiyan BI rẹ.

Gbigba aṣẹ ROI. Laibikita yiyan ilana fun iṣiro iye ti awọn akitiyan BI rẹ, o gbọdọ gba nipasẹ gbogbo awọn ẹgbẹ, pẹlu awọn oluṣeto iṣẹ akanṣe, awọn onigbọwọ, ati awọn alaṣẹ ile-iṣẹ.

Pa ROI sinu awọn ẹya idanimọ. Igbesẹ pataki si iṣiro ROI ti o tọ ni lati dojukọ iṣiro yẹn lori iṣẹ akanṣe kan. Eyi lẹhinna gba ọ laaye lati ṣe iṣiro iye kan ti o da lori awọn ibeere iṣowo kan pato ti o pade

Setumo awọn owo. Gẹgẹbi a ti sọ tẹlẹ, awọn idiyele lọpọlọpọ nilo lati gbero. Ni afikun, awọn idiyele gbọdọ pẹlu kii ṣe awọn ti o ni nkan ṣe pẹlu aṣetunṣe ẹni kọọkan ṣugbọn awọn idiyele ti o nii ṣe pẹlu idaniloju ibamu pẹlu awọn iṣedede ile-iṣẹ.

Setumo anfani. Nipa sisọ ROI ni kedere si awọn ibeere iṣowo kan pato, o yẹ ki a ni anfani lati ṣe idanimọ awọn anfani ti yoo yorisi ipade awọn ibeere.

Dinku awọn idiyele ati awọn anfani ni awọn anfani ti o sunmọ. O jẹ ọna ti o dara julọ lati ṣe ipilẹ awọn idiyele rẹ lori iye lọwọlọwọ (NPV) ni idakeji si igbiyanju lati ṣe asọtẹlẹ iye ọjọ iwaju ni awọn dukia iwaju.

Jeki akoko lati pin ROI rẹ si o kere ju. O ti ni akọsilẹ daradara ni igba pipẹ ti o ti lo ninu ROI rẹ.

Lo agbekalẹ ROI diẹ sii ju ọkan lọ. Awọn ọna lọpọlọpọ lo wa fun asọtẹlẹ ROI, ati pe o yẹ ki o gbero lati lo ọkan tabi diẹ ẹ sii ninu wọn, pẹlu iye ti o wa lọwọlọwọ, oṣuwọn ti inu ti ipadabọ (IRR), ati isanpada.

Setumo repeatable ilana. Eyi ṣe pataki fun iṣiro eyikeyi iye igba pipẹ. Ilana atunwi kan yẹ ki o wa ni akọsilẹ fun gbogbo awọn ilana iha-iṣẹ ti o tẹle.

Awọn iṣoro ti a ṣe akojọ jẹ awọn ti o wọpọ julọ ti asọye nipasẹ awọn amoye ayika ile. Itẹnumọ iṣakoso lori jiṣẹ “Big-Bang” ROI jẹ airoju pupọ. Ti o ba bẹrẹ gbogbo awọn iṣiro ROI rẹ nipa fifọ wọn sinu idamọ, awọn ẹya ojulowo, o ni aye to dara lati ṣe iṣiro iṣiro ROI deede.

Awọn ibeere nipa awọn anfani ROI

Ohunkohun ti awọn anfani rẹ jẹ, rirọ tabi lile, o le lo awọn ibeere ipilẹ diẹ lati pinnu iye wọn. Fun apẹẹrẹ, ni lilo eto iwọn ti o rọrun, lati 1 si 10, o le wiwọn ipa ti igbiyanju eyikeyi nipa lilo awọn ibeere wọnyi:

• Bawo ni iwọ yoo ṣe oṣuwọn oye ti dati tẹle iṣẹ akanṣe yii ti ile-iṣẹ rẹ?
• Bawo ni iwọ yoo ṣe iwọn awọn ilọsiwaju ilana bi abajade ti iṣẹ akanṣe yii?
• Bawo ni iwọ yoo ṣe wọn ipa ti awọn oye titun ati awọn itọka ti o wa ni bayi nipasẹ aṣetunṣe yii
• Kini ipa ti awọn agbegbe kọnputa tuntun ati ti o dara julọ nitori abajade ohun ti a kọ? Ti awọn idahun si awọn ibeere wọnyi jẹ diẹ, o ṣee ṣe pe ile-iṣẹ ko tọ si idoko-owo ti a ṣe. Awọn ibeere igbelewọn giga tọka si awọn anfani iye pataki ati pe o yẹ ki o ṣiṣẹ bi awọn itọsọna fun iwadii siwaju. Fun apẹẹrẹ, Dimegilio giga fun awọn ilọsiwaju ilana yẹ ki o dari awọn apẹẹrẹ lati ṣe ayẹwo bi awọn ilana ti ṣe ilọsiwaju. O le rii pe diẹ ninu tabi gbogbo awọn anfani ti o ṣe jẹ ojulowo ati nitorinaa iye owo le ṣee lo ni imurasilẹ. Ngba awọn julọ jade ninu akọkọ aṣetunṣe ti awọn ile itaja Isanwo ti o tobi julọ ti igbiyanju ile-iṣẹ rẹ nigbagbogbo jẹ ni awọn itọsi diẹ akọkọ. Awọn igbiyanju kutukutu wọnyi ni aṣa ṣe agbekalẹ akoonu alaye ti o wulo julọ fun gbogbo eniyan ati ṣe iranlọwọ idasile ipilẹ imọ-ẹrọ fun awọn ohun elo BI atẹle. Maa kọọkan pafolgende atele ti dati ti awọn iṣẹ akanṣe ile-itaja mu iye afikun dinku ati dinku si ile-iṣẹ lapapọ. Eyi jẹ otitọ paapaa ti aṣetunṣe ko ba ṣafikun awọn akọle tuntun tabi pade awọn iwulo agbegbe olumulo tuntun kan.

Ẹya ipamọ yii tun kan si awọn akopọ dagba ti dati òpìtàn. Bi awọn igbiyanju atẹle nilo diẹ sii dati ati bi diẹ sii dati ti wa ni dà sinu ile ise lori akoko, julọ ninu awọn dati o di kere ti o yẹ si awọn onínọmbà ti a lo. Awọn wọnyi dati ti won ti wa ni igba ti a npe dati dormant ati awọn ti o jẹ nigbagbogbo gbowolori lati tọju wọn nitori won ti wa ni o fee lailai lo.

Kini eleyi tumọ si fun awọn onigbọwọ agbese? Ni pataki, awọn onigbọwọ akọkọ pin diẹ sii ju awọn idiyele idoko-owo lọ. Eyi jẹ akọkọ nitori wọn jẹ iwuri fun ipilẹ ile-iṣẹ imọ-ẹrọ gbooro ati Layer ayika awọn orisun, pẹlu Organic.

Ṣugbọn awọn igbesẹ akọkọ wọnyi gbe iye ti o ga julọ ati nitorinaa awọn oluṣeto iṣẹ akanṣe nigbagbogbo ni lati ṣe idalare idoko-owo naa.
Awọn iṣẹ akanṣe lẹhin ipilẹṣẹ BI rẹ le ni kekere (akawe si akọkọ) ati awọn idiyele taara, ṣugbọn mu iye ti o kere si ile-iṣẹ naa.

Ati awọn oniwun agbari nilo lati bẹrẹ iṣaro jiju ikọlu naa dati ati awọn imọ-ẹrọ ti o kere ju.

Iwakusa data: isediwon Dati

Ọpọlọpọ awọn paati ayaworan nilo awọn iyatọ ti awọn imọ-ẹrọ iwakusa data ati awọn ilana-
fun apẹẹrẹ,, awọn ti o yatọ "òjíṣẹ" fun ayẹwo awọn ojuami ti awọn anfani ti awọn onibara, awọn ọna ṣiṣe ti ile-iṣẹ ati fun dw kanna. Awọn aṣoju wọnyi le jẹ awọn nẹtiwọọki nkankikan ti ilọsiwaju ikẹkọ lori awọn aṣa ikoko, gẹgẹbi ibeere ọja iwaju ti o da lori awọn igbega tita; ofin-orisun enjini fun a fesi si kan ti ṣeto ọmọ ogun ti awọn ayidayida, fun apẹẹrẹ, ayẹwo iwosan ati awọn iṣeduro itọju; tabi paapaa awọn aṣoju ti o rọrun pẹlu ipa ti awọn imukuro iroyin si awọn alaṣẹ ti o ga julọ. Ni gbogbogbo awọn ilana isediwon wọnyi dati si

ṣayẹwo ni akoko gidi; nitorina, won gbodo wa ni ìṣọkan patapata pẹlu awọn ronu ti awọn dati ara wọn.

Online Analytic Processing Processing

Online atupale

Agbara lati ege, ṣẹ, yipo, lu-mọlẹ ati ṣe itupalẹ
kini-ti o ba jẹ, wa laarin iwọn, ipari ti suite imọ-ẹrọ IBM. Fun apẹẹrẹ, awọn iṣẹ ṣiṣe itupalẹ ori ayelujara (OLAP) wa fun DB2 eyiti o mu itupalẹ iwọn wa sinu ẹrọ ti database kanna.

Awọn iṣẹ ṣe afikun IwUlO onisẹpo si SQL lakoko ti o nkore gbogbo awọn anfani ti jijẹ apakan adayeba ti DB2. Apeere miiran ti iṣọpọ OLAP jẹ ohun elo ti n jade, DB2 OLAP Analyzer Server. Imọ-ẹrọ yii ngbanilaaye awọn cubes Server DB2 OLAP lati yarayara ati ṣayẹwo laifọwọyi lati wa ati ijabọ lori awọn iye ti dati dani tabi airotẹlẹ fun eyikeyi cube si oluyanju iṣowo. Ati nikẹhin, awọn iṣẹ ile-iṣẹ DW pese ọna fun awọn ayaworan ile lati ṣayẹwo, ninu awọn ohun miiran, profaili ti olupin cube DB2 OLAP gẹgẹbi apakan adayeba ti awọn ilana ETL.

Onínọmbà Àyè Àyè Ayé

Aaye duro fun idaji awọn ìdákọró analitikali (awọn adaṣe) pataki fun panorama kan
gbooro analitikali (akoko duro awọn miiran idaji). Ipele atomiki ti ile-itaja, ti o jẹ aṣoju ni Nọmba 1.1, pẹlu awọn ipilẹ fun akoko ati aaye mejeeji. Time ontẹ itupale oran nipa akoko ati adirẹsi alaye oran itupale nipa aaye. Awọn akoko akoko ṣe itupalẹ nipasẹ akoko, ati alaye adirẹsi n ṣe itupalẹ nipasẹ aaye. Aworan naa fihan geocoding-ilana ti yiyipada awọn adirẹsi si awọn aaye ni maapu tabi awọn aaye ni aaye ki awọn imọran bii ijinna ati inu/ita le ṣee lo ninu itupalẹ–ti a ṣe ni ipele atomiki ati itupalẹ aaye ti o wa fun oluyanju naa. IBM n pese awọn amugbooro aaye, ti o ni idagbasoke pẹlu Ile-iṣẹ Iwadi Eto Ayika (ESRI), al database DB2 ki awọn ohun aye le wa ni itọju bi a deede ara ti awọn database ibatan. db2

Awọn Extenders Spatial, tun pese gbogbo awọn amugbooro SQL lati lo anfani ti itupalẹ aye. Fun apẹẹrẹ, awọn amugbooro SQL si ibeere lori
aaye laarin awọn adirẹsi tabi boya aaye kan wa ninu tabi ita agbegbe ilopopona ti a ti ṣalaye, jẹ boṣewa itupalẹ pẹlu Extender Spatial. Wo ori 16 fun alaye diẹ sii.

database-Resident Tools database- Olugbe

DB2 ni ọpọlọpọ awọn ẹya ara ilu SQL BI-olugbe ti o ṣe iranlọwọ ni iṣẹ ṣiṣe itupalẹ. Iwọnyi pẹlu:

• Awọn iṣẹ ipadabọ lati ṣe itupalẹ, gẹgẹbi “wa gbogbo awọn ọna ọkọ ofurufu ti o ṣeeṣe lati san Francisco a Niu Yoki".
• Awọn iṣẹ itupalẹ fun ipo, akopọ, cube ati awọn iṣẹ yipo lati dẹrọ awọn iṣẹ ṣiṣe ti o waye nigbagbogbo pẹlu imọ-ẹrọ OLAP, jẹ apakan adayeba ti ẹrọ ti ẹrọ database
• Agbara lati ṣẹda awọn tabili ti o ni awọn abajade
  Awọn ti o ntaa ti database awọn oludari dapọ diẹ sii ti awọn ẹya BI ninu database iduro.
  Awọn ifilelẹ ti awọn olupese ti ipilẹ data wọn n dapọ diẹ sii ti awọn ẹya BI ninu database iduro.
  Eyi pese iṣẹ ṣiṣe to dara julọ ati awọn aṣayan ipaniyan diẹ sii fun awọn solusan BI.
  Awọn ẹya ati awọn iṣẹ ti DB2 V8 jẹ ijiroro ni awọn alaye ni awọn ipin wọnyi:
  Itumọ imọ-ẹrọ ati Awọn ipilẹ Idari Data (Abala 5)

• Awọn ipilẹ DB2 BI (Abala 6)
• Awọn tabili ibeere Ohun elo DB2 (Abala 7)
• Awọn iṣẹ DB2 OLAP (Abala 13)
• Awọn ẹya BI Imudara DB2 ati Awọn iṣẹ (Abala 15) Eto Ifijiṣẹ Data Irọrun Ifijiṣẹ eto ti dati yepere

Awọn faaji ti a fihan ni Nọmba 1.1 pẹlu ọpọlọpọ awọn ẹya dati ti ara. Ọkan ni ile ise ti dati nṣiṣẹ. Ni gbogbogbo, ODS jẹ iṣalaye ohun, imudarapọ ati lọwọlọwọ. Iwọ yoo kọ ODS kan lati ṣe atilẹyin, fun apẹẹrẹ, ọfiisi tita. Awọn tita ODS yoo ṣe afikun dati lati ọpọlọpọ awọn oriṣiriṣi awọn ọna šiše sugbon yoo nikan pa, fun apẹẹrẹ, oni lẹkọ. ODS tun le ṣe imudojuiwọn ni ọpọlọpọ igba lojumọ. Nigbakanna, awọn ilana titari i dati ese sinu awọn ohun elo miiran. Ilana yii jẹ apẹrẹ pataki lati ṣepọ dati lọwọlọwọ ati agbara ati pe yoo jẹ oludije ti o ṣeeṣe lati ṣe atilẹyin awọn atupale akoko gidi, gẹgẹbi pipese awọn aṣoju iṣẹ onibara alaye tita onibara lọwọlọwọ nipa yiyo alaye aṣa tita lati inu akojo oja funrararẹ. Ẹya miiran ti o han ni eeya 1.1 jẹ ipo iṣe deede fun dw. Ko nikan ni yi ibi fun awọn ipaniyan ti awọn pataki Integration, ti awọn didara ti dati, ati ti awọn transformation ti dati ti nwọle ile ise, sugbon jẹ tun kan gbẹkẹle ati ki o ibùgbé ipamọ agbegbe fun dati awọn ẹda ti o le ṣee lo ni itupalẹ akoko gidi. Ti o ba pinnu lati lo ODS tabi agbegbe idasile, ọkan ninu awọn irinṣẹ to dara julọ lati ṣe agbejade awọn ẹya wọnyi dati lilo awọn orisun iṣẹ ṣiṣe oriṣiriṣi jẹ ibeere pinpin oniruuru ti DB2. Agbara yii jẹ jiṣẹ nipasẹ ẹya DB2 iyan ti a pe ni DB2 Relational Connect (awọn ibeere nikan) ati nipasẹ DB2 DataJoiner (ọja lọtọ ti o pese ibeere, fi sii, imudojuiwọn, ati agbara piparẹ si awọn RDBMS ti o pin kaakiri).

Yi ọna ẹrọ faye gba ayaworan ile lati dati lati di dati ti iṣelọpọ pẹlu awọn ilana itupalẹ. Kii ṣe nikan imọ-ẹrọ le ṣe deede si eyikeyi awọn ibeere atunkọ ti o le dide pẹlu awọn atupale akoko gidi, ṣugbọn o tun le sopọ si ọpọlọpọ awọn oriṣiriṣi. dati julọ ​​gbajumo, pẹlu DB2, Oracle, Sybase, SQL Server, Informix ati awọn miiran. DB2 DataJoiner le ṣee lo lati gbejade eto kan dati lodo gẹgẹbi ODS tabi paapaa tabili ti o yẹ ni ipoduduro ninu ile-itaja ti a ṣe apẹrẹ fun gbigba yara yara ti awọn imudojuiwọn lẹsẹkẹsẹ tabi fun tita. Dajudaju, awọn ẹya ara wọn dati le ti wa ni kún nipa lilo

imọ ẹrọ pataki miiran ti a ṣe apẹrẹ fun atunṣe ti dati, IBM DataPropagator Relational. (DataPropagator jẹ ọja ti o yatọ fun awọn ọna ṣiṣe aarin. DB2 UNIX, Linux, Windows, ati OS/2 pẹlu awọn iṣẹ atunwi ti dati bi awọn kan boṣewa ẹya-ara).
Ọna miiran fun gbigbe dati ti n ṣiṣẹ ni ayika ile-iṣẹ jẹ oluṣeto ohun elo ile-iṣẹ bibẹẹkọ ti a mọ bi alagbata ifiranṣẹ kan Imọ-ẹrọ alailẹgbẹ yii ngbanilaaye iṣakoso ti ko ni ibamu fun ibi-afẹde ati gbigbe dati ni ayika ile-iṣẹ. IBM ni alagbata ifiranṣẹ ti a lo julọ julọ, MQSeries, tabi iyatọ ọja ti o pẹlu awọn ibeere fun e-kids, IBM WebSphere MQ.
Per più discussione su come sfruttare MQ per sostenere un magazzino e un ambiente BI, visitare aaye ayelujara del libro. Per ora, è sufficiente dire che questa tecnologia è un mezzo eccellente per catturare e trasformare (utilizzando MQSeries Integrator) dati awọn oniṣẹ ifọkansi ti a gba fun awọn ojutu BI. Imọ ọna ẹrọ MQ ti ṣepọ ati akopọ ni UDB V8, eyiti o tumọ si pe awọn isinyi ifiranṣẹ le ni iṣakoso bayi bi ẹnipe wọn jẹ awọn tabili DB2. Awọn Erongba ti alurinmorin ti isinyi awọn ifiranṣẹ ati awọn Agbaye ti database awọn itọsọna ibatan si ọna agbegbe ti o lagbara ti ifijiṣẹ dati.

Odo-Latency Zero lairi

Ibi-afẹde ilana ti o ga julọ fun IBM jẹ itupalẹ-lairi odo. Bi asọye nipa
Gartner, eto BI gbọdọ ni anfani lati sọ, ingest, ati pese alaye fun awọn atunnkanka lori ibeere. Ipenija, dajudaju, ni bi o ṣe le dapọ dati lọwọlọwọ ati akoko gidi pẹlu alaye itan pataki, gẹgẹbi i dati aṣa ti o ni ibatan / ilana, tabi oye ti a fa jade, gẹgẹbi profaili alabara.

Iru alaye pẹlu, fun apẹẹrẹ, idanimọ ti onibara ga tabi kekere ewu tabi eyi ti awọn ọja i onibara o ṣee ṣe wọn yoo ra ti wọn ba ti ni warankasi ninu awọn rira rira wọn.

Gbigba idaduro odo jẹ igbẹkẹle gidi lori awọn ilana ipilẹ meji:

• Pari Euroopu ti dati eyiti a ṣe atupale pẹlu awọn ilana ti iṣeto ati pẹlu awọn irinṣẹ ti a ṣẹda nipasẹ BI
• A ifijiṣẹ eto ti dati daradara lati rii daju pe awọn atupale akoko gidi wa nitootọ Awọn ibeere wọnyi fun lairi odo ko yatọ si awọn ibi-afẹde meji ti a ṣeto nipasẹ IBM ati ti ṣalaye loke. Awọn ju pọ ti awọn dati o jẹ apakan ti eto isọpọ ailopin ti IBM. Ki o si ṣẹda a ifijiṣẹ eto ti dati daradara jẹ igbẹkẹle patapata lori imọ-ẹrọ ti o wa ti o rọrun ilana ilana ifijiṣẹ dati. Nitoribẹẹ, meji ninu awọn ibi-afẹde mẹta ti IBM ṣe pataki si iyọrisi kẹta. IBM n ṣe idagbasoke imọ-ẹrọ rẹ ni mimọ lati rii daju pe lairi odo jẹ otitọ fun awọn akitiyan ile itaja. Lakotan / Synthesis Ajo BI rẹ n pese maapu ọna fun kikọ agbegbe rẹ
  leralera. O gbọdọ ṣatunṣe lati ṣe afihan awọn iwulo iṣowo rẹ, mejeeji lọwọlọwọ ati ọjọ iwaju. Laisi iran ayaworan ti o gbooro, awọn aṣetunṣe ile-itaja jẹ diẹ diẹ sii ju awọn imuṣẹ haphazard ti ile-itaja aarin ti o ṣe diẹ lati ṣẹda ile-iṣẹ nla kan, ti alaye. Idiwo akọkọ fun awọn oludari iṣẹ akanṣe ni bii o ṣe le ṣe idalare idoko-owo ti o nilo lati dagba agbari BI. Lakoko ti awọn iṣiro ROI ti jẹ ipilẹ akọkọ ti awọn aṣeyọri akojo oja, o n nira sii lati ṣe asọtẹlẹ deede. Eyi ti yori si awọn ọna miiran fun ṣiṣe ipinnu ti o ba n gba iye owo rẹ. Iye lori Investment2 (VOI), fun apẹẹrẹ, ti ra bi ojutu kan. O jẹ ọranyan lori awọn ayaworan ile ti dati ati lori awọn oluṣeto ise agbese mọọmọ ṣe ipilẹṣẹ ati pese alaye si awọn ẹgbẹ olumulo ati kii ṣe fun iṣẹ kan nirọrun dati. Iyatọ nla wa laarin awọn mejeeji. Alaye jẹ nkan ti o ṣe iyatọ ninu ṣiṣe ipinnu ati imunadoko; jo, i dati wọn jẹ awọn bulọọki ile fun wiwa alaye yẹn.

Paapa ti o ba ṣe pataki ti orisun dati lati koju awọn ibeere iṣowo, agbegbe BI yẹ ki o ṣe ipa nla ni ṣiṣẹda akoonu alaye. A gbọdọ ṣe awọn igbesẹ afikun lati sọ di mimọ, ṣepọ, yipada, tabi bibẹẹkọ ṣẹda akoonu alaye ti awọn olumulo le ṣe, ati lẹhinna a gbọdọ rii daju pe awọn iṣe ati awọn ipinnu wọnyẹn, nibiti o jẹ oye, ni afihan ni agbegbe BI. Ti a ba relegate awọn ile ise lati sin nikan lori dati, sinmi ni idaniloju pe awọn ẹgbẹ olumulo yoo ṣẹda akoonu alaye ti o nilo lati ṣe iṣe. Eyi ni idaniloju pe agbegbe wọn yoo ni anfani lati ṣe awọn ipinnu to dara julọ, ṣugbọn ile-iṣẹ n jiya lati aini oye ti wọn ti lo. Data pe awọn ayaworan ile ati awọn oluṣeto iṣẹ akanṣe bẹrẹ awọn iṣẹ akanṣe ni agbegbe BI, wọn wa jiyin si ile-iṣẹ lapapọ. Apeere ti o rọrun ti ẹya-ara ẹgbẹ meji ti awọn iterations BI ni a rii ni orisun dati. Gbogbo awọn dati ti o gba fun awọn ibeere iṣowo kan pato gbọdọ jẹ olugbe ni Layer atomiki akọkọ. Eyi ṣe idaniloju idagbasoke ti dukia alaye ile-iṣẹ, bakanna bi ṣakoso, koju awọn ibeere olumulo kan pato ti a ṣalaye ninu aṣetunṣe.

Kini Ile-ipamọ Data kan?

Ile itaja data ti jẹ okan ti faaji awọn ọna ṣiṣe alaye lati ọdun 1990 ati ṣe atilẹyin awọn ilana alaye nipa fifun pẹpẹ ipilẹ ti o lagbara ti dati itan ti a mu bi ipilẹ fun awọn itupalẹ atẹle. THE ile-iṣẹ data wọn funni ni irọrun ti iṣọpọ sinu agbaye ti awọn eto ohun elo ti ko ni ibamu. Ile itaja data o ti wa lati di a fad. Ile itaja data ṣeto ati akosori i dati pataki fun alaye ati awọn ilana itupalẹ lori ipilẹ ti irisi igba akoko itan gigun kan. Gbogbo awọn yi je kan akude ati ibakan akitiyan ninu awọn ikole ati itoju ti awọn ile-iṣẹ data.

Nitorina kini a ile-iṣẹ data? A ile-iṣẹ data Ati:

• ▪ koko-ọrọ
• ▪ eto imuṣiṣẹpọ
• ▪ ìyàtọ̀ àkókò
• ▪ ti kii ṣe iyipada (ko fagile)

gbigba ti awọn dati lo lati ṣe atilẹyin awọn ipinnu iṣakoso ni imuse awọn ilana.
I dati ti a fi sii ile-iṣẹ data wọn gba ni ọpọlọpọ igba lati awọn agbegbe iṣẹ. Awọn ile-iṣẹ data o ti wa ni ṣe lati kan ipamọ kuro, ara lọtọ lati awọn iyokù ti awọn eto, eyi ti o ni dati ti yipada tẹlẹ nipasẹ awọn ohun elo ti o ṣiṣẹ lori alaye ti njade lati agbegbe iṣẹ.

Itumọ gangan ti a ile-iṣẹ data o yẹ alaye ni kikun bi awọn iwuri pataki ati awọn itumọ ti o wa ni ipilẹ ti o ṣe apejuwe awọn abuda ti ile-itaja kan.

Iṣalaye Koko-ọrọ THEMATIC

Ẹya akọkọ ti a ile-iṣẹ data ni pe o wa ni iṣalaye si awọn koko-ọrọ pataki ti ile-iṣẹ kan. Itọsọna ti awọn ilana nipasẹ awọn dati o jẹ iyatọ pẹlu ọna Ayebaye diẹ sii eyiti o pese fun iṣalaye awọn ohun elo si awọn ilana ati awọn iṣẹ, ọna ti o pin pupọ julọ nipasẹ ọpọlọpọ awọn eto iṣakoso aipẹ aipẹ.

Aye iṣẹ jẹ apẹrẹ ni ayika awọn ohun elo ati awọn iṣẹ bii awọn awin, awọn ifowopamọ, awọn kaadi banki ati igbẹkẹle fun ile-iṣẹ inawo kan. Aye dw ti ṣeto ni ayika awọn koko-ọrọ akọkọ gẹgẹbi alabara, olutaja, ọja ati iṣẹ ṣiṣe. Titete ni ayika ero ni ipa lori awọn oniru ati imuse ti dati ri ninu dw. Ni pataki julọ, koko-ọrọ akọkọ ni ipa lori apakan pataki julọ ti eto bọtini.

Aye ti awọn ohun elo ni ipa nipasẹ apẹrẹ data mejeeji ati apẹrẹ ilana. Aye dw wa ni idojukọ nikan lori awoṣe fidio dati ati lori awọn oniru ti awọn database. Apẹrẹ ilana (ni fọọmu Ayebaye) kii ṣe apakan ti agbegbe dw.

Awọn iyatọ laarin yiyan ilana / ohun elo iṣẹ ati yiyan koko-ọrọ ni a tun ṣafihan bi awọn iyatọ ninu akoonu ti dati lori ipele ti alaye. THE dati del dw ko pẹlu i dati eyi ti kii yoo lo lati ṣe ilana DSS lakoko awọn ohun elo

operational Oorun dati ninu i dati lati ni itẹlọrun lẹsẹkẹsẹ awọn ibeere iṣẹ / ilana ti o le tabi ko le ni lilo eyikeyi fun oluyanju DSS.
Ọna pataki miiran ti awọn ohun elo ti o da lori iṣẹ-ṣiṣe fun dati yato si dati ti dw jẹ ninu awọn iroyin ti dati. I dati awọn oniṣẹ n ṣetọju ibatan ti nlọ lọwọ laarin awọn tabili meji tabi diẹ sii ti o da lori ofin iṣowo ti o ṣiṣẹ. THE dati ti dw span a spekitiriumu ti akoko ati awọn iroyin ri ni dw wa ni ọpọlọpọ. Ọpọlọpọ awọn ofin iṣowo (ati ni ibamu, ọpọlọpọ awọn iroyin ti dati ) ti wa ni ipoduduro ninu iṣura ti dati laarin meji tabi diẹ ẹ sii tabili.

(Fun alaye alaye ti bii awọn ibatan laarin awọn dati ni a ṣakoso ni DW, jọwọ tọka si Koko-ọrọ Tech lori ọran yẹn.)
Lati ko si irisi miiran ju ti iyatọ ipilẹ laarin iṣẹ ṣiṣe / yiyan ohun elo ilana ati yiyan koko-ọrọ, jẹ iyatọ nla laarin awọn ọna ṣiṣe ati dati ati DW.

IFỌRỌWỌRỌ

Apa pataki julọ ti agbegbe dw ni pe i dati ri laarin dw ti wa ni ese awọn iṣọrọ. Nigbagbogbo. LAISI YATO. Ohun pataki ti agbegbe dw ni pe i dati ti o wa ninu awọn ifilelẹ ti awọn ile ise ti wa ni ese.

Ijọpọ ṣe afihan ararẹ ni ọpọlọpọ awọn ọna oriṣiriṣi - ni awọn apejọ idanimọ ti o ni ibamu, ni wiwọn deede ti awọn oniyipada, ni awọn ẹya koodu deede, ni awọn abuda ti ara ti dati dédé, ati be be lo.

Ni ọdun diẹ awọn apẹẹrẹ ti awọn ohun elo oriṣiriṣi ti ṣe ọpọlọpọ awọn ipinnu nipa bi ohun elo ṣe yẹ ki o ni idagbasoke. Ara ati awọn ipinnu apẹrẹ ti ara ẹni ti awọn ohun elo awọn apẹẹrẹ ni a fihan ni awọn ọna ọgọrun: ni awọn iyatọ ninu ifaminsi, eto bọtini, awọn abuda ti ara, awọn apejọ idanimọ, ati bẹbẹ lọ. Agbara apapọ ti ọpọlọpọ awọn apẹẹrẹ ohun elo lati ṣẹda awọn ohun elo aisedede jẹ arosọ. Nọmba 3 ṣafihan diẹ ninu awọn iyatọ pataki julọ ni bii awọn ohun elo ṣe ṣe apẹrẹ.

Iyipada: kooduopo:

Awọn apẹẹrẹ ohun elo ti yan ifaminsi aaye – akọ-abo – ni awọn ọna pupọ. Apẹrẹ ṣe aṣoju akọ-abo bi “m” ati “f”. Apẹrẹ miiran ṣe aṣoju akọ-abo bi “1” ati “0”. Apẹrẹ miiran ṣe aṣoju akọ-abo bi “x” ati “y”. Apẹrẹ miiran ṣe aṣoju akọ-abo bi “ọkunrin” ati “obinrin”. Ko ṣe pataki bi ibalopo ṣe wọ DW. Awọn "M" ati "F" jẹ dara bi eyikeyi aṣoju.

Ohun ti o ṣe pataki ni pe orisun eyikeyi ti aaye ibalopọ ba wa, aaye yẹn de ni DW ni ipo iṣọpọ deede. Nitoribẹẹ nigbati aaye naa ba ti kojọpọ sinu DW lati inu ohun elo nibiti o ti ṣe aṣoju ita ni ọna kika “M” ati “F”, dati gbọdọ yipada si ọna kika DW.

Idiwon ti eroja: Idiwon ti Awọn abuda:

Awọn apẹẹrẹ ohun elo ti yan lati wiwọn opo gigun ti epo ni awọn ọna pupọ ni awọn ọdun. A onise ile oja i dati ti opo gigun ti epo ni centimita. Miiran ohun elo onise tọjú awọn dati ti opo gigun ti epo ni awọn ofin ti inches. Miiran ohun elo onise tọjú awọn dati ti opo gigun ti epo ni milionu onigun ẹsẹ fun iṣẹju kan. Ati onise apẹẹrẹ miiran tọju alaye opo gigun ti epo ni awọn ofin ti awọn agbala. Ohunkohun ti orisun, nigbati alaye opo gigun ti de ni DW o gbọdọ wa ni iwon ni ọna kanna.

Gẹgẹbi a ṣe han ni nọmba 3, awọn ọran iṣọpọ ni ipa lori fere gbogbo abala ti ise agbese na - awọn abuda ti ara ti dati, atayanyan ti nini siwaju ju ọkan orisun ti dati, oro ti aisedede mọ awọn ayẹwo, awọn ọna kika ti dati aisedede, ati be be lo.

Eyikeyi ariyanjiyan oniru, abajade jẹ kanna - i dati gbọdọ wa ni ipamọ ni DW ni ọna alailẹgbẹ ati itẹwọgba agbaye paapaa nigbati awọn ọna ṣiṣe ti o wa labẹ ile itaja i dati.

Nigbati oluyanju DSS ba wo DW, idojukọ atunnkanka yẹ ki o jẹ ilokulo ti dati ti o wa ninu ile itaja,

kuku ju iyalẹnu nipa awọn igbekele tabi aitasera ti awọn dati.

ASIKO IYATO

Gbogbo awọn dati ni DW wọn jẹ deede si diẹ ninu awọn akoko ni akoko. Yi ipilẹ ẹya-ara ti awọn dati ni DW jẹ gidigidi o yatọ si dati ri ni awọn ọna ayika. THE dati ti agbegbe iṣẹ jẹ deede bi ni akoko wiwọle. Ni awọn ọrọ miiran, ni agbegbe iṣẹ nigbati a wọle si ẹyọkan dati, o nireti lati ṣe afihan awọn iye bi deede bi ni akoko wiwọle. Kí nìdí i dati ninu DW jẹ deede bi ni aaye kan ni akoko (ie, kii ṣe "ni bayi"), i dati ti a ri ni DW jẹ "iyatọ akoko".
Iyatọ akoko ti dati nipasẹ DW ni a tọka si ni ọpọlọpọ awọn ọna.
Ọna to rọọrun ni pe i dati Aṣoju DW kan dati fun igba pipẹ - ọdun marun si mẹwa. Ilẹ akoko ti a fihan fun agbegbe iṣẹ jẹ kukuru pupọ ju awọn iye lọwọlọwọ ti ode oni nipasẹ to ọgọta aadọrun.
Awọn ohun elo ti o nilo lati ṣiṣẹ daradara ati pe o nilo lati wa fun ṣiṣe iṣowo nilo lati mu iye to kere julọ ti dati ti wọn ba gba laaye fun eyikeyi iwọn ti irọrun. Nitorinaa awọn ohun elo iṣiṣẹ ni ipade akoko kukuru, gẹgẹbi koko apẹrẹ ohun elo ohun.
Ọna keji 'iyatọ akoko' han ninu DW wa ninu eto bọtini. Ẹya bọtini kọọkan ninu DW ni, ni iṣojuuwọn tabi ni gbangba, ipin akoko kan, gẹgẹbi ọjọ, ọsẹ, oṣu, ati bẹbẹ lọ. Ẹya akoko naa fẹrẹẹ nigbagbogbo ni isalẹ ti bọtini itọpọ ti a rii ni DW. Ni awọn iṣẹlẹ wọnyi, ipin akoko naa yoo wa ni aitọ, gẹgẹbi ọran nibiti gbogbo faili ti jẹ ẹda ni ipari oṣu tabi mẹẹdogun.
Ọna kẹta akoko iyatọ ti han ni pe i dati ti DW, o kan forukọsilẹ ni deede, ko le ṣe imudojuiwọn. THE dati ti DW jẹ, fun gbogbo awọn idi ti o wulo, jara gigun ti snapshots. Nitoribẹẹ ti o ba ya aworan ti ko tọ, lẹhinna awọn fọto fọto le jẹ atunṣe. Ṣugbọn a ro pe awọn aworan aworan ti ya ni deede, wọn ko yipada ni kete ti wọn ba mu wọn. Ni diẹ ninu awọn

awọn iṣẹlẹ o le jẹ aiṣedeede tabi paapaa ko wulo pe awọn aworan aworan inu DW ti yipada. THE dati operational, jije bi deede bi ni akoko ti wiwọle, le ti wa ni imudojuiwọn bi awọn nilo Daju.

KO riru

Ẹya pataki kẹrin ti DW ni pe kii ṣe iyipada.
Awọn imudojuiwọn, awọn ifibọ, awọn piparẹ ati awọn ayipada ni a ṣe nigbagbogbo si awọn agbegbe iṣẹ lori ipilẹ igbasilẹ-nipasẹ-igbasilẹ. Ṣugbọn awọn ipilẹ ifọwọyi ti awọn dati nilo ni DW jẹ rọrun pupọ. Nibẹ ni o wa nikan meji iru mosi ti o waye ni DW – awọn ni ibẹrẹ ikojọpọ ti awọn dati ati wiwọle si dati. Ko si imudojuiwọn ti awọn dati (ni oye gbogbogbo ti imudojuiwọn) ni DW bi iṣẹ ṣiṣe deede. Awọn abajade ti o lagbara pupọ wa ti iyatọ ipilẹ yii laarin sisẹ iṣiṣẹ ati sisẹ DW. Ni ipele apẹrẹ, iwulo lati ṣọra nipa imudojuiwọn jamba kii ṣe ifosiwewe ninu DW, niwon imudojuiwọn ti dati o ti wa ni ko ti gbe jade. Eyi tumọ si pe ni ipele ti ara ti apẹrẹ, awọn ominira le ṣee mu lati mu iraye si dati, paapaa ni ṣiṣe pẹlu awọn koko-ọrọ ti isọdọtun ati isọdọtun ti ara. Abajade miiran ti irọrun DW ti iṣiṣẹ jẹ ninu imọ-ẹrọ abẹlẹ ti a lo lati ṣiṣe agbegbe DW. Nini lati ṣe atilẹyin awọn imudojuiwọn igbasilẹ-nipasẹ-igbasilẹ ori ayelujara (bii igbagbogbo jẹ ọran pẹlu sisẹ iṣiṣẹ) nilo imọ-ẹrọ lati ni ipilẹ eka pupọ labẹ irọrun ti o han gbangba.
Imọ-ẹrọ ti o ṣe atilẹyin afẹyinti ati imularada, awọn iṣowo, ati iduroṣinṣin data dati ati wiwa titipa ati atunṣe jẹ eka pupọ ati ko ṣe pataki fun sisẹ DW. Awọn abuda kan ti DW, iṣalaye apẹrẹ, iṣọpọ ti dati laarin DW, akoko iyatọ ati irorun ti isakoso ti dati, gbogbo rẹ nyorisi agbegbe ti o yatọ pupọ, ti o yatọ si agbegbe iṣẹ-ṣiṣe ti Ayebaye. Orisun ti fere gbogbo dati ti DW jẹ agbegbe iṣẹ. O ni idanwo lati ro wipe o wa ni lowo apọju ti dati laarin awọn agbegbe meji.
Nitootọ iṣaju akọkọ ti ọpọlọpọ eniyan ni ni ti apọju nla dati laarin awọn ọna ayika ati ayika ti

DW itẹsiwaju. Iru itumọ bẹẹ jẹ lasan ati ṣe afihan aini oye ti ohun ti n ṣẹlẹ ninu DW.
Nitootọ o kere ju ti apọju dati laarin agbegbe iṣẹ ati i dati ti DW. Wo nkan wọnyi: I dati ti won ti wa filtered ọmọ ogun pe o yipada lati agbegbe iṣẹ si agbegbe DW. Ọpọlọpọ dati wọn kii lọ si ita agbegbe iṣẹ. Nikan ti i dati eyiti o nilo fun sisẹ DSS wa itọsọna wọn ni agbegbe

▪ akoko ipade ti dati o yatọ pupọ lati agbegbe kan si ekeji. THE dati ni agbegbe iṣẹ wọn jẹ alabapade pupọ. THE dati ni DW wọn ti dagba pupọ. O kan lati oju iwoye akoko kan, agbekọja diẹ wa laarin agbegbe iṣẹ ati DW.

▪ DW ni dati Lakotan ti ko si ni ayika

▪ I dati faragba a yeke transformation bi nwọn iyipada si Figure 3 sapejuwe wipe julọ ninu awọn dati ti wa ni significantly títúnṣe pese ti won ti yan ati ki o gbe si DW. Fi ọna miiran, julọ ninu awọn dati o ti wa ni ti ara ati yatq yi pada bi o ti wa ni gbe sinu DW. Lati oju-ọna ti iṣọpọ wọn kii ṣe kanna dati ngbe ni agbegbe iṣẹ. Fi fun awọn wọnyi okunfa, awọn apọju ti dati laarin awọn agbegbe meji jẹ iṣẹlẹ ti o ṣọwọn, ti o yori si kere ju 1% apọju laarin awọn agbegbe mejeeji. AKOSO TI AWỌN ỌRỌ Awọn DW ni ọna ti o yatọ. Orisirisi awọn ipele ti akopọ ati awọn alaye ti o ṣe iyasọtọ awọn DWs.
Awọn ẹya oriṣiriṣi ti DW ni:

• metadata
• Dati lọwọlọwọ alaye
• Dati ti atijọ apejuwe awọn
• Dati die-die nisoki
• Dati gíga nisoki

Nipa jina awọn akọkọ ibakcdun ni fun i dati lọwọlọwọ alaye. O jẹ ibakcdun akọkọ nitori:

• I dati Awọn alaye lọwọlọwọ ṣe afihan awọn iṣẹlẹ to ṣẹṣẹ julọ, eyiti o jẹ anfani pupọ nigbagbogbo ati
• i dati Awọn alaye alaye lọwọlọwọ jẹ iwọn didun nitori pe o wa ni ipamọ ni ipele ti o kere julọ ti granularity ati
• i dati ti awọn alaye lọwọlọwọ ti wa ni ipamọ nigbagbogbo ni iranti disk, eyiti o yara lati wọle si, ṣugbọn gbowolori ati eka lati ọdọ I dati ti apejuwe awọn ni o wa agbalagba dati eyi ti o ti fipamọ lori diẹ ninu awọn iranti ti ibi-. O ti wọle si lẹẹkọọkan ati fipamọ ni ipele ti alaye ti o ni ibamu pẹlu dati lọwọlọwọ alaye. Nigba ti o jẹ ko dandan lati fipamọ lori yiyan ipamọ alabọde, nitori awọn ti o tobi iwọn didun ti dati ìṣọkan pẹlu awọn sporadic wiwọle ti awọn dati, alabọde ipamọ fun dati ti agbalagba apejuwe awọn ti wa ni ko maa ti o ti fipamọ lori disk. THE dati sere nisoki ti won wa ni dati eyiti o jẹ distilled lati ipele kekere ti alaye ti a rii si ipele ti alaye lọwọlọwọ. Yi ipele ti DW ti wa ni fere nigbagbogbo ti o ti fipamọ ni disk iranti. Awọn isoro ti oniru ti o fi ara wọn si ayaworan ti awọn dati ninu ikole ipele yii ti DW ni:

• Ẹyọ akoko wo ni akopọ ṣe loke
• Ohun ti akoonu, eroja yoo die-die akopọ awọn akoonu ti awọn dati Nigbamii ti ipele ti dati ri ni DW ni ti dati gíga nisoki. THE dati gíga nisoki ni o wa iwapọ ati irọrun wiwọle. THE dati gíga ni ṣoki ti wa ni ma ri ni DW ayika ati awọn miiran igba i dati gíga áljẹbrà ti wa ni ri ita awọn lẹsẹkẹsẹ Odi ti awọn ọna ti alejo awọn DW. (ni eyikeyi ọran, i dati gíga ni ṣoki jẹ apakan ti DW laibikita ibi ti i dati ti wa ni ile ti ara). Apakan ti o kẹhin ti DW jẹ paati metadata. Ni ọpọlọpọ awọn ọna metadata joko ni iwọn ti o yatọ ju awọn miiran lọ dati ti DW, nitori metadata ko ni eyikeyi ninu ọmọ ogun taara ya lati agbegbe iṣẹ. Metadata ni ipa pataki ati pataki pupọ ni DW. Metadata jẹ lilo bi:

• itọsọna kan lati ṣe iranlọwọ fun oluyanju DSS lati wa akoonu ti DW,
• a guide to ìyàwòrán dati ti bawo ni mo dati ti yipada lati agbegbe iṣẹ si agbegbe DW,
• itọsọna si awọn algoridimu ti a lo fun akopọ laarin i dati lọwọlọwọ alaye ei dati die-die nisoki, i dati ni akopọ pupọ, Metadata ṣe ipa ti o tobi pupọ ni agbegbe DW ju ti o ṣe tẹlẹ ni agbegbe iṣiṣẹ Atijọ Apejuwe ipamọ alabọde Teepu oofa le ṣee lo lati tọju iru bẹ dati. Nitootọ ọpọlọpọ awọn media ipamọ pupọ wa ti o yẹ ki o gbero fun titoju awọn atijọ dati ti apejuwe awọn. Da lori awọn iwọn didun ti dati, igbohunsafẹfẹ wiwọle, iye owo awọn irinṣẹ ati iru wiwọle, o ṣee ṣe patapata pe awọn irinṣẹ miiran yoo nilo ipele ti atijọ ti alaye ni DW. Sisan OF DATA Nibẹ ni a deede ati ki o asọtẹlẹ sisan ti awọn dati laarin DW.
  I dati wọn wọ DW lati agbegbe iṣẹ. ( AKIYESI: Awọn imukuro ti o nifẹ pupọ wa si ofin yii. Sibẹsibẹ, o fẹrẹ jẹ gbogbo rẹ dati tẹ DW lati agbegbe iṣẹ). Data i i dati wọn wọ DW lati agbegbe iṣẹ, o ti yipada bi a ti salaye loke. Pese ti o ba tẹ DW, i dati tẹ awọn ti isiyi ipele ti apejuwe awọn, bi han. O wa nibẹ ati pe o lo titi ọkan ninu awọn iṣẹlẹ mẹta yoo ṣẹlẹ:

• ti sọ di mimọ,
• ti ṣe akopọ, ati/tabi ▪jẹ Ilana ti ko ti lo ninu DW kan n gbe i dati lọwọlọwọ alaye a dati ti apejuwe awọn atijọ, gẹgẹ bi awọn ọjọ ori ti dati. Ilana naa

akopọ nlo alaye ti dati lati ṣe iṣiro awọn dati die-die nisoki ati ki o nyara ni ṣoki awọn ipele ti awọn dati. Awọn imukuro diẹ wa si sisan ti o han (lati jiroro nigbamii). Sibẹsibẹ, nigbagbogbo, fun awọn tiwa ni opolopo ninu dati ri laarin a DW, ṣiṣan ti dati o jẹ bi aṣoju.

LILO THE DATAWAREHOUSE

Ko iyalenu awọn orisirisi awọn ipele ti dati laarin DW wọn ko gba orisirisi awọn ipele ti lilo. Gẹgẹbi ofin, ipele ti o ga julọ ti akopọ, diẹ sii i dati ti won ti wa ni lilo.
Ọpọlọpọ awọn lilo waye ninu awọn dati gíga nisoki, nigba ti atijọ dati ti apejuwe awọn ti wa ni fere ko lo. Idi to dara wa lati yi ajo naa lọ si apẹrẹ iṣamulo awọn orisun. Diẹ ni akopọ i dati, ni iyara ati daradara siwaju sii lati de dati. Ti a itaja rii pe o ṣe ọpọlọpọ sisẹ-ipele alaye ti DW, lẹhinna iye nla ti o baamu ti awọn orisun ẹrọ jẹ run. O wa ninu iwulo gbogbo eniyan lati ṣe ilana iru ipele giga ti akopọ ni kete bi o ti ṣee.

Fun ọpọlọpọ awọn ile itaja, oluyanju DSS ni agbegbe iṣaaju-DW ti lo dati ni ipele ti alaye. Ni ọpọlọpọ awọn ọna dide ni dati alaye dabi ibora aabo, paapaa nigbati awọn ipele akopọ miiran wa. Ọkan ninu awọn akitiyan ti ayaworan ti dati ni lati yọ olumulo DSS kuro ni lilo igbagbogbo dati ni asuwon ti ipele ti apejuwe awọn. Awọn iwuri meji wa si ti ayaworan ile dati:

• fifi sori ẹrọ a chargeback, ibi ti awọn opin olumulo sanwo fun awọn oro run e
• eyiti o tọkasi pe akoko idahun ti o dara pupọ le ṣee gba nigbati ihuwasi pẹlu i dati wa ni ipele giga ti akopọ, lakoko ti akoko idahun ti ko dara wa lati ihuwasi ti dati ni ipele kekere ti OWO TI O RU Nibẹ ni o wa kan diẹ miiran DW ikole ati isakoso ti riro.
  Iyẹwo akọkọ jẹ ti awọn atọka. THE dati ni awọn ipele ti o ga julọ ti akopọ wọn le ṣe itọka larọwọto, lakoko ti i dati

ni awọn ipele kekere ti awọn alaye wọn jẹ iwọn didun tobẹẹ ti wọn le ṣe itọka ni kukuru. Lati aami kanna, i dati ni awọn ipele ti o ga ti apejuwe awọn le ti wa ni restructured jo awọn iṣọrọ, nigba ti awọn iwọn didun ti dati ni awọn ipele kekere o tobi to pe i dati wọn ko le ṣe atunṣe ni irọrun. Nitoribẹẹ, awọn awoṣe ti awọn dati ati awọn lodo iṣẹ ṣe nipasẹ awọn oniru lays ipile fun DW loo fere ti iyasọtọ si awọn ti isiyi ipele ti apejuwe awọn. Ni gbolohun miran, awọn iṣẹ awoṣe ti awọn dati wọn ko kan si awọn ipele akopọ, ni fere gbogbo ọran. Miiran igbekale ero ni wipe ti awọn subdivision ti dati nipasẹ DW.

Ipin le ṣee ṣe ni awọn ipele meji - ni ipele ti awọn dbms ati ni ipele ohun elo. Ni pipin ni ipele awọn dbmsoun awọn dbms ti ni alaye nipa awọn ipin ati iṣakoso wọn ni ibamu. Ninu ọran ti pipin-ipele ohun elo, olutọpa nikan ni o mọ nipa awọn ipin ati pe ojuse fun iṣakoso wọn ni o fi silẹ fun u.

Ni isalẹ ipele awọn dbms, a pupo ti ise ti wa ni ṣe laifọwọyi. Ọpọlọpọ ailagbara wa ti o ni nkan ṣe pẹlu iṣakoso ara ẹni ti awọn ipin. Ninu ọran ti ohun elo ipele-pipin ti awọn dati del ile-iṣẹ data, Pupo ti awọn iṣẹ ṣubu lori pirogirama, ṣugbọn awọn opin esi ni irọrun ni isakoso ti awọn dati Nel ile-iṣẹ data

MIIRAN ANOMALIES

Nigba ti irinše ti awọn ile-iṣẹ data sise bi apejuwe fun fere gbogbo dati, Awọn imukuro ti o wulo diẹ wa ti o nilo lati jiroro. Iyatọ kan jẹ ti dati àkọsílẹ Lakotan (gbangba Lakotan data). Awọn wọnyi ni dati awọn akojọpọ ti o ti wa iṣiro jade ti awọn ile-iṣẹ data sugbon awujo lo won. THE dati àkọsílẹ Lakotan ti wa ni ipamọ ati isakoso ninu awọn ile-iṣẹ data, biotilejepe bi darukọ loke ti won ti wa ro jade. Awọn oniṣiro ṣiṣẹ lati gbejade iru idamẹrin dati gẹgẹbi owo-owo, awọn inawo idamẹrin, èrè mẹẹdogun, ati bẹbẹ lọ. Awọn iṣẹ ti a ṣe nipasẹ awọn oniṣiro jẹ ita si awọn ile-iṣẹ data. Sibẹsibẹ, i dati ti wa ni lilo "ti abẹnu" laarin awọn ile-- lati tita, tita, ati be be lo. Anomaly miiran, eyiti kii yoo jiroro, jẹ ti dati ita.

Miiran dayato iru dati eyi ti o le ri ni a ile-iṣẹ data ni ti o yẹ alaye alaye. Awọn wọnyi fa iwulo lati tọju awọn ohun naa patapata dati ni ipele alaye fun awọn idi iṣe tabi ofin. Ti ile-iṣẹ kan ba n ṣafihan awọn oṣiṣẹ rẹ si awọn nkan eewu, iwulo wa fun rẹ dati alaye ati ki o yẹ. Ti ile-iṣẹ ba ṣe ọja kan ti o kan aabo gbogbo eniyan, gẹgẹbi awọn ẹya fun ọkọ ofurufu, iwulo wa lati dati awọn alaye titilai, bi daradara bi ti ile-iṣẹ ba wọ inu awọn adehun ti o lewu.

Awọn ile-ko le irewesi lati ré awọn alaye nitori lori awọn tókàn ọdun diẹ, ninu awọn iṣẹlẹ ti a ejo, ÌRÁNTÍ, àríyànjiyàn ikole abawọn, ati be be lo. ifihan ile-iṣẹ le jẹ nla. Bi awọn kan abajade nibẹ ni a oto iru dati mọ bi yẹ apejuwe awọn data.

OWO

Un ile-iṣẹ data o jẹ ẹya ohun Oorun, ese, ẹdọfu iyatọ, a gbigba ti awọn dati ti kii ṣe iyipada ni atilẹyin awọn ipinnu ṣiṣe ipinnu ti iṣakoso. Ọkọọkan awọn iṣẹ pataki ti a ile-iṣẹ data ni awọn ipa rẹ. Ni afikun nibẹ ni o wa mẹrin awọn ipele ti dati del ile-iṣẹ data:

• Atijọ alaye
• Awọn alaye lọwọlọwọ
• Dati die-die nisoki
• Dati Metadata ti a ṣe akopọ pupọ tun jẹ apakan pataki ti ile-iṣẹ data. ALÁNṢẸ Awọn Erongba ti ipamọ ti awọn dati o ti gba akiyesi pupọ laipe ati pe o ti di aṣa ti awọn 90. Eyi jẹ nitori agbara ti a ile-iṣẹ data lati bori awọn idiwọn ti awọn eto atilẹyin iṣakoso gẹgẹbi awọn eto atilẹyin ipinnu (DSS) ati awọn eto alaye alaye (EIS). Biotilejepe awọn Erongba ti awọn ile-iṣẹ data wulẹ ni ileri, muse i ile-iṣẹ data le jẹ iṣoro nitori awọn ilana ikojọpọ iwọn nla. Pelu awọn complexity ti Warehousing ise agbese ti dati, ọpọlọpọ awọn olupese ati awọn alamọran ti o iṣura dati jiyan wipe ipamọ ti awọn dati bayi ko si isoro. Bibẹẹkọ, ni ibẹrẹ iṣẹ akanṣe iwadii yii, ko ṣee ṣe eyikeyi ominira, lile ati iwadii eleto ti a ti ṣe. Nitorina o jẹ soro lati sọ, ohun ti kosi ṣẹlẹ ninu awọn ile ise nigba ti won ti wa ni itumọ ti ile-iṣẹ data. Iwadi yi waidi awọn Warehousing iwa ti dati contemporaries eyi ti o ni ero lati se agbekale kan ni oro oye ti Australian iwa. Atunyẹwo iwe-iwe ti pese aaye ati ipilẹ fun iwadi ti o ni agbara. Awọn abajade nọmba kan wa lati inu iwadii yii. Ni akọkọ, iwadi yii ṣafihan awọn iṣẹ ṣiṣe ti o waye lakoko idagbasoke ti ile-iṣẹ data. Ni ọpọlọpọ awọn agbegbe, i dati jọ timo iwa royin ninu litireso. Keji, awọn oran ati awọn iṣoro ti o le ni ipa lori idagbasoke ti awọn ile-iṣẹ data won damo nipa iwadi yi. Lakotan, awọn anfani ti o gba nipasẹ awọn ajọ ilu Ọstrelia ti o ni nkan ṣe pẹlu lilo ti ile-iṣẹ data ti fi han.

Kapitolu 1

Wa ọrọ-ọrọ

Awọn Erongba ti data ipamọ gba ifihan ni ibigbogbo ati ki o di ohun nyoju aṣa ninu awọn 90s (McFadden 1996, TDWI 1996, Shah and Milstein 1997, Shanks et al. 1997, Eckerson 1998, Adelman and Oates 2000). Eyi ni a le rii lati nọmba ti ndagba ti awọn nkan lori fifipamọ data ni awọn atẹjade iṣowo (Little and Gibson 1999). Ọpọlọpọ awọn nkan (wo, fun apẹẹrẹ, Fisher 1995, Hackathorn 1995, Morris 1995a, Bramblett and King 1996, Graham et al. 1996, Sakaguchi and Frolick 1996, Alvarez 1997, Brousell 1997, Clarke, 1997, Don 1997) Edwards 1997, TDWI 1998) ti royin awọn anfani pataki si awọn ajọ ti o ṣe imuse ile-iṣẹ data. Wọn ṣe atilẹyin imọ-jinlẹ wọn pẹlu ẹri akikanju ti awọn imuse aṣeyọri, ipadabọ giga lori awọn isiro idoko-owo (ROI), ati, paapaa, nipa ipese awọn itọnisọna tabi awọn ilana fun idagbasoke ile-iṣẹ data

(Shanks et al. 1997, Seddon ati Benjamini 1998, Little ati Gibson 1999). Ninu ọran nla, Graham et al. (1996) royin ipadabọ apapọ lori idoko-owo ọdun mẹta ti 401%.

Pupọ ninu awọn iwe lọwọlọwọ, sibẹsibẹ, ti foju fojufoda awọn idiju ti o wa ninu ṣiṣe iru awọn iṣẹ akanṣe. Awọn ise agbese ti ile-iṣẹ data wọn jẹ eka pupọ ati iwọn-nla ati nitorinaa gbe iṣeeṣe giga ti ikuna ti ko ba ni iṣakoso ni pẹkipẹki (Shah and Milstein 1997, Eckerson 1997, Foley 1997b, Zimmer 1997, Bort 1998, Gibbs and Clymer 1998, Rao 1998). Wọn nilo iye ti eniyan ati awọn orisun inawo, akoko ati igbiyanju lati kọ wọn (Hill 1998, Crofts 1998). Awọn aṣoju akoko ati owo ọna ti a beere ni nipa odun meji ati meji si meta milionu dọla, lẹsẹsẹ (Braly 1995, Foley 1997b, Bort 1998, Humphries et al. 1999). Akoko yii ati awọn ọna inawo ni a nilo lati ṣakoso ati isọdọkan ọpọlọpọ awọn aaye oriṣiriṣi ti ipamọ data (Cafasso 1995, Hill 1998). Lẹgbẹẹ hardware ati software ero, awọn iṣẹ miiran, eyi ti o yatọ lati isediwon ti dati si awọn ilana ikojọpọ ti dati, agbara iranti lati ṣakoso awọn imudojuiwọn ati meta dati fun ikẹkọ olumulo, gbọdọ wa ni kà.

Ni akoko ti iṣẹ akanṣe iwadii yii bẹrẹ, iwadii ẹkọ diẹ ni o wa ni aaye ti ipamọ data, paapaa ni Australia. Eyi han gbangba lati aiduro ti awọn nkan ti a tẹjade lori ibi ipamọ data nipasẹ awọn iwe iroyin tabi awọn kikọ ẹkọ miiran ti akoko naa. Ọpọlọpọ awọn iwe-kikọ ẹkọ ti o wa ni apejuwe iriri AMẸRIKA. Aisi iwadi ti ẹkọ ni agbegbe ti ipamọ data ti fa ibeere fun iwadi ti o lagbara ati awọn ẹkọ ti o lagbara (McFadden 1996, Shanks et al. 1997, Little and Gibson 1999). Ni pato, awọn iwadi iwadi lori ilana imuse ti ile-iṣẹ data nilo lati ṣee ṣe lati fa imọ gbogbogbo nipa imuse ti ile-iṣẹ data ati pe yoo ṣiṣẹ gẹgẹbi ipilẹ fun iwadi iwadi iwaju (Shanks et al. 1997, Little and Gibson 1999).

Idi ti iwadii yii, nitorinaa, ni lati ṣe iwadii ohun ti o ṣẹlẹ gaan nigbati awọn ajọ ṣe imuse ati lo i ile-iṣẹ data ni Australia. Ni pataki, iwadii yii yoo kan itupalẹ gbogbo ilana ti idagbasoke a ile-iṣẹ data, bẹrẹ pẹlu ipilẹṣẹ ati apẹrẹ nipasẹ apẹrẹ ati imuse ati lilo atẹle laarin awọn ajo ilu Ọstrelia. Ni afikun, iwadi naa yoo tun ṣe alabapin si iṣe lọwọlọwọ nipa idamo awọn agbegbe nibiti iṣe le ṣe ilọsiwaju siwaju sii ati awọn ailagbara ati awọn ewu le dinku tabi yago fun. Pẹlupẹlu, yoo jẹ ipilẹ fun awọn ẹkọ miiran lori ile-iṣẹ data ni Australia ati ki o yoo kun aafo ti o Lọwọlọwọ wa ninu awọn litireso.

Awọn ibeere iwadi

Idi ti iwadi yii ni lati ṣe iwadi awọn iṣẹ ṣiṣe ti o wa ninu imuse ti ile-iṣẹ data ati lilo wọn nipasẹ awọn ajọ ilu Ọstrelia. Ni pataki, awọn eroja nipa igbero iṣẹ akanṣe, idagbasoke, iṣiṣẹ, lilo ati awọn eewu ti o kan jẹ iwadi. Nitorinaa ibeere ti iwadii yii ni:

“Bawo ni iṣe lọwọlọwọ ti ile-iṣẹ data ni Australia?"

Lati dahun ibeere yii ni imunadoko, nọmba awọn ibeere iwadii oniranlọwọ ni a nilo. Ni pataki, awọn ibeere kekere mẹta ni a ti damọ lati inu awọn iwe-iwe, eyiti o gbekalẹ ni ori 2, lati ṣe itọsọna iṣẹ akanṣe iwadi yii: Bawo ni awọn ile-iṣẹ data nipa Australian ajo? Kini awọn iṣoro ti o pade?

Kini awọn anfani ti o ni iriri?
Ni idahun awọn ibeere wọnyi, apẹrẹ iwadii aṣawakiri kan ti o nlo iwadi kan ni a lo. Gẹgẹbi iwadi iwadi, awọn idahun si awọn ibeere ti o wa loke ko pari (Shanks et al. 1993, Denscombe 1998). Ni idi eyi, diẹ ninu awọn onigun mẹta ni a nilo lati mu awọn idahun si awọn ibeere wọnyi dara si. Sibẹsibẹ, iwadii yoo pese ipilẹ to lagbara fun iṣẹ iwaju ti n ṣe ayẹwo awọn ibeere wọnyi. Ifọrọwọrọ ni kikun ti idalare ọna iwadii ati apẹrẹ ni a gbekalẹ ni ori 3.

Igbekale ti ise agbese iwadi

Ise agbese iwadi yii ti pin si awọn ẹya meji: iwadi ti ọrọ-ọrọ ti imọran ipamọ data ati iwadi ti o ni imọran (wo Nọmba 1.1), ọkọọkan eyiti a sọrọ ni isalẹ.

Apá Kìíní: Ìkẹ́kọ̀ọ́ àkànlò

Apa akọkọ ti iwadii naa ni atunyẹwo ti awọn iwe lọwọlọwọ lori ọpọlọpọ awọn iru ipamọ data pẹlu awọn eto atilẹyin ipinnu (DSS), awọn eto alaye alaye (EIS), awọn iwadii ọran ti ile-iṣẹ data ati awọn agbekale ti ile-iṣẹ data. Bakannaa, awọn esi ti awọn apero lori ile-iṣẹ data ati amoye ati awọn ẹgbẹ ipade ti oṣiṣẹ ti o ṣakoso nipasẹ ẹgbẹ iwadii Monash DSS, ṣe alabapin si ipele yii ti iwadii eyiti a pinnu lati ni oye si iṣe ti ile-iṣẹ data ati lati ṣe idanimọ awọn ewu ti o wa ninu isọdọmọ wọn. Lakoko yii ti iwadii ọrọ-ọrọ, oye ti agbegbe iṣoro naa ni a fi idi mulẹ lati pese ipilẹ imọ fun awọn iwadii ti o tẹle. Sibẹsibẹ, eyi jẹ ilana ti nlọ lọwọ bi a ti ṣe iwadi iwadi naa.

Apá II: Iwadi ti o ni agbara

Erongba tuntun ti ibi ipamọ data, ni pataki ni Ilu Ọstrelia, ti ṣẹda iwulo fun iwadii kan lati ni aworan gbooro ti iriri lilo. A ṣe apakan yii ni kete ti agbegbe iṣoro naa ti fi idi mulẹ nipasẹ atunyẹwo litireso lọpọlọpọ. Ero ibi ipamọ data ti a ṣẹda lakoko ipele ikẹkọ ọrọ-ọrọ ni a lo bi titẹ sii fun iwe ibeere akọkọ ti iwadii yii. Lẹhin eyi, a ṣe atunyẹwo iwe ibeere naa. Ṣe o jẹ amoye lori ile-iṣẹ data kopa ninu igbeyewo. Idi ti idanwo iwe ibeere akọkọ ni lati ṣayẹwo pipe ati deede ti awọn ibeere naa. Ni ibamu si awọn abajade idanwo, iwe ibeere ti jẹ atunṣe ati ẹya ti a ṣe atunṣe ti firanse si awọn olukopa iwadi. Awọn iwe ibeere ti o pada ni a ṣe atupale fun i dati ni awọn tabili, awọn aworan atọka, ati awọn ọna kika miiran. THE

onínọmbà esi ti dati ṣe aworan aworan ti iṣe ipamọ data ni Australia.

DATA Warehouse Akopọ

Agbekale ti ipamọ data ti wa pẹlu awọn ilọsiwaju ninu imọ-ẹrọ kọnputa.
O jẹ ifọkansi lati bori awọn iṣoro ti o pade nipasẹ awọn ẹgbẹ atilẹyin ohun elo gẹgẹbi Eto Atilẹyin Ipinnu (DSS) ati Eto Alaye Alaye (EIS).

Ni iṣaaju idiwọ nla julọ ti awọn ohun elo wọnyi jẹ ailagbara ti awọn ohun elo wọnyi lati pese a ipilẹ data pataki fun onínọmbà.
Eyi jẹ pataki nitori iru iṣẹ iṣakoso naa. Awọn anfani ti iṣakoso ile-iṣẹ yatọ nigbagbogbo da lori agbegbe ti o bo. Nitorina i dati ipilẹ si awọn ohun elo wọnyi gbọdọ ni anfani lati yipada ni iyara da lori apakan lati ṣe itọju.
Eyi tumọ si pe i dati gbọdọ wa ni fọọmu ti o yẹ fun awọn itupalẹ ti a beere. Ni otitọ, awọn ẹgbẹ atilẹyin ohun elo rii pe o nira pupọ ni iṣaaju lati gba ati ṣepọ dati lati eka ati Oniruuru awọn orisun.

Awọn iyokù ti yi apakan iloju ohun Akopọ ti awọn Erongba ti data Warehousing ati ki o jiroro bi awọn ile-iṣẹ data le bori awọn iṣoro ti awọn ẹgbẹ atilẹyin ohun elo.
Oro ti “Ile itaja datati a gbajumo nipa William Inmon ni 1990. Rẹ igba-sọ definition ri awọn Ile itaja data bi a gbigba ti awọn dati koko-ọrọ, iṣọpọ, ti kii ṣe iyipada, ati iyipada lori akoko, ni atilẹyin awọn ipinnu iṣakoso.

Lilo itumọ yii Inmon tọka si pe i dati ngbe ni a ile-iṣẹ data gbọdọ ni awọn abuda mẹrin wọnyi:

• ▪ Iṣalaye koko-ọrọ
• ▪ Iṣọkan
• ▪ Ti kii ṣe iyipada
• ▪ Yiyipada ni akoko nipasẹ Inmon ti o da lori koko-ọrọ tumọ si pe i dati Nel ile-iṣẹ data ni awọn tobi leto agbegbe ti o ti wa

telẹ ninu awọn awoṣe dati. Fun apẹẹrẹ gbogbo dati nípa i onibara ti wa ni ti o wa ninu awọn koko agbegbe onibara. Bakanna gbogbo dati ti o jọmọ awọn ọja ti o wa ninu koko agbegbe Awọn ọja.

Nipa Integrated Inmon tumo si wipe i dati lati awọn iru ẹrọ oriṣiriṣi, awọn ọna ṣiṣe ati awọn ipo ti wa ni idapo ati ti o ti fipamọ ni ibi kan. Nitoribẹẹ dati iru awọn iru gbọdọ wa ni yipada si awọn ọna kika ti o ni ibamu lati le ṣe afikun ati ki o ṣe afiwe ni irọrun.
Fun apẹẹrẹ, akọ ati abo jẹ aṣoju nipasẹ awọn lẹta M ati F ninu eto kan, ati nipasẹ 1 ati 0 ni omiran. Lati ṣepọ wọn daradara, ọkan tabi awọn ọna kika mejeeji gbọdọ yipada ki awọn ọna kika meji jẹ dogba. Ni idi eyi a le yipada M si 1 ati F si 0 tabi ni idakeji. Koko-Oorun ati Integrated tọkasi wipe awọn ile-iṣẹ data ti a ṣe lati pese iṣẹ-ṣiṣe ati iran transversal ti dati nipasẹ ile-iṣẹ naa.

Nipa Non-iyipada o tumo si wipe i dati Nel ile-iṣẹ data wà dédé ati imudojuiwọn ti dati ko wulo. Dipo, eyikeyi ayipada ninu awọn dati awọn atilẹba ti wa ni afikun si database del ile-iṣẹ data. Eleyi tumo si wipe akoitan ti awọn dati wa ninu ile-iṣẹ data.

Fun Awọn iyipada pẹlu akoko Inmon tọkasi pe i dati Nel ile-iṣẹ data nigbagbogbo ni awọn itọkasi tẹmpo ei dati wọn deede kọja akoko kan pato. Fun apẹẹrẹ a
ile-iṣẹ data le ni awọn ọdun 5 ti awọn iye itan ti onibara lati 1993 si 1997. Wiwa ti itan-akọọlẹ ati ti jara akoko ti awọn dati faye gba o lati itupalẹ awọn aṣa.

Un ile-iṣẹ data o le gba ti ara rẹ dati lati awọn ọna ṣiṣe OLTP; lati awọn ipilẹṣẹ dati ita si ajo ati / tabi lati miiran pataki panpe eto ise agbese dati.
I dati ayokuro le lọ nipasẹ kan ninu ilana, ninu apere yi i dati ti wa ni yipada ati ki o ese ṣaaju ki o to wa ni ipamọ ninu awọn database del ile-iṣẹ data. Lẹhinna, i dati

ngbe laarin awọn database del ile-iṣẹ data jẹ ki o wa si awọn iwọle olumulo ipari ati awọn irinṣẹ imularada. Lilo awọn irinṣẹ wọnyi olumulo ipari le wọle si wiwo iṣọpọ ti ajo ti dati.

I dati ngbe laarin awọn database del ile-iṣẹ data wọn ti wa ni ipamọ ni awọn alaye ati awọn ọna kika akojọpọ.
Awọn ipele ti Lakotan le dale lori iru awọn ti awọn dati. I dati alaye le ni ninu dati lọwọlọwọ ati dati òpìtàn
I dati gidi ko si ninu awọn ile-iṣẹ data titi emi dati Nel ile-iṣẹ data ti wa ni tun imudojuiwọn.
Ni afikun si titoju awọn dati ara won, a ile-iṣẹ data o tun le fi kan yatọ si ni irú ti ọmọ ogun ti a npe ni METADATA apejuwe i dati ngbe ninu re database.
Awọn oriṣi meji ti metadata wa: metadata idagbasoke ati metadata itupalẹ.
Awọn metadata idagbasoke ni a lo lati ṣakoso ati adaṣe awọn ilana ti yiyọ kuro, mimọ, ṣiṣe aworan ati ikojọpọ dati Nel ile-iṣẹ data.
Alaye ti o wa ninu metadata idagbasoke le ni awọn alaye ti awọn ọna ṣiṣe, awọn alaye ti awọn eroja lati fa jade, awoṣe dati del ile-iṣẹ data ati awọn ofin iṣowo fun iyipada data dati.

Iru metadata keji, ti a mọ si metadata atupale jẹ ki olumulo ipari lati ṣawari akoonu ti ile-iṣẹ data lati wa i dati wa ati itumọ wọn ni kedere, awọn ofin ti kii ṣe imọ-ẹrọ.

Nitorinaa metadata atupale ṣiṣẹ bi afara laarin awọn ile-iṣẹ data ati awọn ohun elo olumulo ipari. Metadata yii le ni awoṣe iṣowo ninu, awọn apejuwe ti dati bamu si awoṣe iṣowo, awọn ibeere ti a ti ṣalaye tẹlẹ ati awọn ijabọ, alaye fun wiwọle olumulo ati atọka.

Itupalẹ ati awọn metadata idagbasoke gbọdọ wa ni idapo sinu awọn metadata ifikun inu ọkan lati ṣiṣẹ daradara.

Laanu ọpọlọpọ awọn irinṣẹ to wa tẹlẹ ni metadata tiwọn ati lọwọlọwọ ko si awọn iṣedede ti o wa tẹlẹ

gba awọn irinṣẹ ipamọ data laaye lati ṣepọ metadata yii. Lati ṣe atunṣe ipo yii ọpọlọpọ awọn olutaja ti awọn irinṣẹ ibi ipamọ data ti o ṣaju ti ṣe agbekalẹ Igbimọ Data Meta eyiti nigbamii di Iṣọkan Data Meta.

Ibi-afẹde ti iṣọpọ yii ni lati kọ eto metadata boṣewa ti o fun laaye awọn irinṣẹ ibi ipamọ data oriṣiriṣi lati yi metadata pada.
Awọn akitiyan wọn yorisi ni ibimọ Meta Data Interchange Specification (MDIS) eyiti yoo gba laaye paṣipaarọ alaye laarin awọn ibi ipamọ Microsoft ati awọn faili MDIS ti o jọmọ.

Awọn aye ti dati mejeeji ni ṣoki / atọka ati alaye, o yoo fun olumulo seese lati ṣe a DrILL DrOWN (liluho) lati dati atọka si awọn alaye ati idakeji. Awọn aye ti dati alaye itan gba awọn ẹda ti aṣa itupale lori akoko. Ni afikun awọn metadata onínọmbà le ṣee lo bi itọsọna del database del ile-iṣẹ data lati ṣe iranlọwọ fun awọn olumulo ipari lati wa i dati pataki.

Ni lafiwe si awọn ọna ṣiṣe OLTP, pẹlu agbara wọn lati ṣe atilẹyin itupalẹ ti dati ati iroyin, awọn ile-iṣẹ data a rii bi eto ti o yẹ diẹ sii fun awọn ilana alaye gẹgẹbi ṣiṣe ati idahun awọn ibeere ati ṣiṣe awọn ijabọ. Nigbamii ti apakan yoo saami awọn iyato ti awọn meji awọn ọna šiše ni apejuwe awọn.

DATA ile ise Lodi si awọn ọna OLTP

Ọpọlọpọ awọn eto alaye laarin awọn ajo ti pinnu lati ṣe atilẹyin awọn iṣẹ lojoojumọ. Awọn ọna ṣiṣe wọnyi ti a mọ si OLTP SYSTEMS, gba awọn iṣowo ojoojumọ ti o ni imudojuiwọn nigbagbogbo.

I dati laarin awọn ọna šiše ti won ti wa ni igba títúnṣe, fi kun tabi paarẹ. Fún àpẹẹrẹ, àdírẹ́sì oníbàárà máa ń yí padà bí ó ṣe ń lọ láti ibì kan sí ibòmíràn. Ni idi eyi adirẹsi tuntun yoo forukọsilẹ nipasẹ yiyipada aaye adirẹsi ti database. Ohun akọkọ ti awọn eto wọnyi ni lati dinku awọn idiyele idunadura ati ni akoko kanna dinku awọn akoko ṣiṣe. Awọn apẹẹrẹ ti Awọn ọna OLTP pẹlu awọn iṣe to ṣe pataki gẹgẹbi iwe iroyin aṣẹ, isanwo isanwo, awọn risiti, iṣelọpọ, iṣẹ alabara onibara.

Ko dabi awọn ọna ṣiṣe OLTP, eyiti a ṣẹda fun idunadura ati awọn ilana orisun iṣẹlẹ, i ile-iṣẹ data won da lati pese atupale-orisun ilana support dati ati lori awọn ilana ṣiṣe ipinnu.

Eyi ni deede waye nipasẹ sisọpọ i dati lati orisirisi OLTP ati ita awọn ọna šiše ni kan nikan "eiyan" ti dati, gẹ́gẹ́ bí a ti sọ̀rọ̀ rẹ̀ nínú abala tí ó ṣáájú.

Monash Data Warehousing Ilana awoṣe

Awọn awoṣe ilana fun ile-iṣẹ data Monash jẹ idagbasoke nipasẹ awọn oniwadi ni Ẹgbẹ Iwadi Monash DSS ati pe o da lori awọn iwe ti ile-iṣẹ data, iriri ni awọn aaye atilẹyin awọn ọna ṣiṣe, awọn ijiroro pẹlu awọn olutaja ohun elo fun lilo lori ile-iṣẹ data, lori ẹgbẹ kan ti awọn amoye ni awọn lilo ti ile-iṣẹ data.

Awọn ipele jẹ: Ibẹrẹ, Eto, Idagbasoke, Awọn iṣẹ ati Alaye. Awọn aworan atọka salaye aṣetunṣe tabi ti itiranya iseda ti sese a ile-iṣẹ data ilana nipa lilo awọn itọka ọna meji ti a gbe laarin awọn ipele oriṣiriṣi. Ni ipo yii “atunṣe” ati “itankalẹ” tumọ si pe, ni igbesẹ kọọkan ti ilana naa, awọn iṣẹ imuse le nigbagbogbo tan kaakiri sẹhin si ipele iṣaaju. Eyi jẹ nitori iru iṣẹ akanṣe kan ile-iṣẹ data ninu eyiti awọn ibeere afikun nipasẹ olumulo ipari waye nigbakugba. Fun apẹẹrẹ, lakoko ipele idagbasoke ti ilana kan ile-iṣẹ dataTi iwọn koko-ọrọ tuntun tabi agbegbe ba beere nipasẹ olumulo ipari, eyiti kii ṣe apakan ti ero atilẹba, o gbọdọ ṣafikun si eto naa. Eleyi fa a ayipada ninu ise agbese. Abajade ni pe ẹgbẹ apẹrẹ ni lati yi awọn ibeere ti awọn iwe aṣẹ ti a ṣẹda titi di akoko yii lakoko ipele apẹrẹ. Ni ọpọlọpọ awọn igba miiran, ipo ti o wa lọwọlọwọ ti iṣẹ naa ni lati lọ ni gbogbo ọna pada si ipele apẹrẹ nibiti ibeere titun ni lati fi kun ati akọsilẹ. Olumulo ipari gbọdọ ni anfani lati wo iwe kan pato ti a ṣe atunyẹwo ati awọn ayipada ti o ti ṣe ni ipele idagbasoke. Ni ipari ọmọ idagbasoke yii, iṣẹ akanṣe nilo lati gba esi to dara lati ọdọ idagbasoke mejeeji ati awọn ẹgbẹ olumulo. Awọn esi lẹhinna tun lo lati mu ilọsiwaju iṣẹ akanṣe iwaju kan.

Eto agbara
dw maa n tobi pupọ ni iwọn ati ki o dagba ni kiakia (Ti o dara ju 1995, Rudin 1997a) nitori iye ti dati itan ti wọn tọju lati iye akoko wọn. Growth tun le ṣẹlẹ nipasẹ dati add-ons beere nipa awọn olumulo lati mu iye ti dati ti wọn ti ni tẹlẹ. Nitoribẹẹ, awọn ibeere ipamọ fun dati le ti wa ni significantly ti mu dara si (Eckerson 1997). Bayi, o ṣe pataki lati rii daju, nipa ṣiṣe iṣeto agbara, pe eto lati kọ le dagba bi awọn iwulo dagba (Best 1995, LaPlante 1996, Lang 1997, Eckerson 1997, Rudin 1997a, Foley 1997a).
Ni siseto fun scalability ti dw, ọkan gbọdọ mọ idagbasoke ti a reti ni iwọn ile-ipamọ, awọn iru ibeere ti o le ṣe, ati nọmba awọn olumulo ipari ti o ni atilẹyin (Best 1995, Rudin 1997b, Foley 1997a). Ṣiṣe awọn ohun elo ti o ni iwọn nilo apapo awọn imọ-ẹrọ olupin ti o ni iwọn ati awọn ilana apẹrẹ ohun elo (Ti o dara ju 1995, Rudin 1997b. Mejeji jẹ pataki ni kikọ ohun elo ti o pọju. iṣẹ abuku (Lang 1997, Telephony 1997).

Awọn imọ-ẹrọ olupin ti iwọn akọkọ meji lo wa: sisẹ-sisọpọ pupọ (SMP) ati sisẹ ti o jọra pupọ (MPP)) (IDC 1997, Humphries et al. 1999). Olupin SMP kan ni ọpọlọpọ awọn ilana ti o pin iranti, awọn ọkọ akero eto, ati awọn orisun miiran (IDC 1997, Humphries et al. 1999). Afikun nse le fi kun lati se alekun awọn oniwe- omiran iširo. Miiran ọna lati mu awọn omiran iṣiro ti olupin SMP, ni lati darapo awọn ẹrọ SMP lọpọlọpọ. Ilana yii ni a mọ bi iṣupọ (Humphries et al. 1999). Olupin MPP kan, ni ida keji, ni awọn ero isise pupọ kọọkan pẹlu iranti tirẹ, eto ọkọ akero, ati awọn orisun miiran (IDC 1997, Humphries et al. 1999). Kọọkan isise ni a npe ni a ipade. Ilosoke ninu awọn omiran iṣiro le ṣee gba

fifi awọn apa afikun si awọn olupin MPP (Humphries et al. 1999).

Ailagbara ti awọn olupin SMP ni pe ọpọlọpọ awọn iṣẹ ṣiṣe igbewọle (I/O) le di eto ọkọ akero (IDC 1997). Iṣoro yii ko waye laarin awọn olupin MPP nitori ero isise kọọkan ni eto ọkọ akero tirẹ. Bibẹẹkọ, awọn asopọ laarin oju-ọna kọọkan jẹ losokepupo pupọ ju eto ọkọ akero SMP lọ. Pẹlupẹlu, awọn olupin MPP le ṣafikun ipele afikun ti idiju si awọn olupilẹṣẹ ohun elo (IDC 1997). Nitorinaa, yiyan laarin awọn olupin SMP ati MPP le ni ipa nipasẹ ọpọlọpọ awọn ifosiwewe, pẹlu idiju ti awọn ohun elo, ipin idiyele / iṣẹ ṣiṣe, iṣẹjade ti o nilo, awọn ohun elo dw ni idilọwọ ati alekun iwọn ti database ti dw ati ni nọmba awọn olumulo ipari.

Nọmba awọn ilana apẹrẹ ohun elo ti iwọn le ṣee lo ni siseto agbara. Eniyan nlo awọn akoko ijabọ oriṣiriṣi bii awọn ọjọ, awọn ọsẹ, awọn oṣu ati awọn ọdun. Nini orisirisi awọn akoko iwifunni, awọn database le ti wa ni pin si manageably pin awọn ege (Inmon et al. 1997). Ilana miiran ni lati lo awọn tabili akojọpọ eyiti a ṣe nipasẹ akopọ dati da dati alaye. Bayi, i dati awọn afoyemọ jẹ iwapọ diẹ sii ju alaye lọ, eyiti o nilo aaye iranti kere si. Nitorina awọn dati Awọn alaye le wa ni ipamọ si ẹyọ ipamọ ti ko gbowolori, eyiti o fipamọ paapaa ibi ipamọ diẹ sii. Lakoko lilo awọn tabili akojọpọ le fi aaye ipamọ pamọ, wọn nilo igbiyanju pupọ lati tọju wọn lọwọlọwọ ati ni ila pẹlu awọn iwulo iṣowo. Sibẹsibẹ, ilana yii jẹ lilo pupọ ati nigbagbogbo lo ni apapo pẹlu ilana iṣaaju (Ti o dara julọ 1995, Inmon 1996a, Chauduri ati Dayal
1997).

Asọye Ile itaja data Imọ Architectures Definition ti dw faaji imuposi

Awọn olufọwọsi ni kutukutu ti ibi ipamọ data nipataki ṣe akiyesi imuse ile-itaja data aarin nibiti gbogbo wọn dati, pẹlu i dati ita, ti a dapọ si ẹyọkan,
ibi ipamọ ti ara (Inmon 1996a, Bresnahan 1996, Peacock 1998).

Anfaani akọkọ ti ọna yii ni pe awọn olumulo ipari ni anfani lati wọle si wiwo jakejado ile-iṣẹ ti dati ajo (Ovum 1998). Miiran plus ni wipe o nfun Standardization ti dati kọja ajo, eyi ti o tumo si wipe o wa ni nikan kan ti ikede tabi itumo fun kọọkan oro ti a lo ninu awọn metadata ibi ipamọ (Flanagan and Safdie 1997, Ovum 1998). Aila-nfani ti ọna yii, ni ida keji, ni pe o gbowolori ati pe o nira lati kọ (Flanagan and Safdie 1997, Ovum 1998, Inmon et al. 1998). Ko gun lẹhin faaji ipamọ dati Centralized di olokiki, imọran ti iwakusa awọn ipin ti o kere julọ ti awọn oriṣa wa dati lati ṣe atilẹyin awọn iwulo ti awọn ohun elo kan pato (Varney 1996, IDC 1997, Berson and Smith 1997, peacock 1998). Awọn ọna ṣiṣe kekere wọnyi wa lati ọkan ti o tobi julọ ile-iṣẹ data si aarin. Oruko won ni ile-iṣẹ data abáni Eka tabi abáni data marts. Awọn ti o gbẹkẹle data Mart faaji ti wa ni mo bi mẹta-tiered faaji ibi ti akọkọ ipele oriširiši awọn ile-iṣẹ data si aarin, awọn keji oriširiši awọn ohun idogo ti dati ẹka ati awọn kẹta oriširiši wiwọle si dati ati nipasẹ awọn irinṣẹ onínọmbà (Demarest 1994, Inmon et al. 1997).

Data marts ti wa ni deede itumọ ti lẹhin ti awọn ile-iṣẹ data Centralized ti a kọ lati pade awọn iwulo ti awọn ẹya kan pato (White 1995, Varney 1996).
Data Marts itaja i dati ti o yẹ si awọn ẹya kan pato (Inmon et al. 1997, Inmon et al. 1998, IA 1998).

Awọn anfani ti yi ọna ni wipe nibẹ ni yio je ko si ọmọ ogun ko ṣepọ ati pe i dati yoo jẹ kere laiṣe laarin data marts niwon gbogbo awọn dati wa lati a idogo ti dati ese. Anfani miiran ni pe awọn ọna asopọ diẹ yoo wa laarin ọja data kọọkan ati awọn orisun rẹ dati nitori kọọkan Mart data ni o ni nikan kan orisun ti dati. Pẹlupẹlu pẹlu faaji yii ni aye, awọn olumulo ipari le tun wọle si dati

awọn ajọ ajo. Yi ọna ti a mọ bi awọn oke-isalẹ ọna, ibi ti data marts ti wa ni itumọ ti lẹhin ti awọn ile-iṣẹ data (peacock 1998, Goff 1998).
Nlọ si iwulo lati ṣafihan awọn abajade ni kutukutu, diẹ ninu awọn ajo ti bẹrẹ kikọ awọn ọja data ominira (Flanagan and Safdie 1997, White 2000). Ni idi eyi, awọn marts data gba tiwọn dati taara lati awọn ipilẹ ti dati OLTP ati ti kii ṣe OLTP lati ibi-ipamọ aarin ati isọpọ, nitorinaa imukuro iwulo fun ibi ipamọ aarin ni aaye.

Mart data kọọkan nilo o kere ju ọna asopọ kan si awọn orisun rẹ dati. Aila-nfani kan ti nini awọn ọna asopọ pupọ si mart data kọọkan ni pe, ni akawe si awọn ile-iṣọ meji ti iṣaaju, iwọn apọju ti dati pọ si ni pataki.

Gbogbo mart data gbọdọ tọju gbogbo awọn dati nilo agbegbe lati ni ipa kankan lori awọn ọna ṣiṣe OLTP. Eyi fa i dati wọn ti wa ni ipamọ ni orisirisi awọn ọja data (Inmon et al. 1997). Aila-nfani miiran ti faaji yii ni pe o yori si ṣiṣẹda awọn isopọpọ eka laarin awọn ọja data ati awọn orisun data wọn. dati eyiti o ṣoro lati ṣe ati iṣakoso (Inmon et al. 1997).

Alailanfani miiran ni pe awọn olumulo ipari le ma ni anfani lati wọle si awotẹlẹ alaye ile-iṣẹ nitori i dati ti awọn ti o yatọ data marts ko ba wa ni ese (Ovum 1998).
Sibẹ aila-nfani miiran ni pe o le jẹ itumọ diẹ sii ju ọkan lọ fun awọn ọrọ-ọrọ kọọkan ti a lo ninu awọn ọja data ti o ṣe ipilẹṣẹ awọn aiṣedeede data. dati ni agbari (Ovum 1998).
Pelu awọn aila-nfani ti a sọ loke, awọn ọja data ti o wa ni imurasilẹ tun fa iwulo ti ọpọlọpọ awọn ajo (IDC 1997). Ohun kan ti o jẹ ki wọn wuni ni pe wọn yara lati ni idagbasoke ati nilo akoko ati awọn ohun elo ti o dinku (Bresnahan 1996, Berson and Smith 1997, Ovum 1998). Nitoribẹẹ, wọn ṣiṣẹ ni akọkọ bi awọn apẹrẹ idanwo ti o le ṣee lo lati ṣe idanimọ awọn anfani ati/tabi awọn aito ninu apẹrẹ (Parsaye 1995, Braly 1995, Newing 1996). Ni idi eyi, apakan lati ṣe imuse ninu iṣẹ akanṣe awakọ gbọdọ jẹ kekere ṣugbọn pataki si ajo (Newing 1996, Mansell-Lewis 1996).

Nipa ṣiṣe ayẹwo apẹrẹ, awọn olumulo ipari ati iṣakoso le pinnu boya lati tẹsiwaju tabi da iṣẹ naa duro (Flanagan and Safdie 1997).
Ti ipinnu lati tẹsiwaju, awọn ọja data fun awọn ile-iṣẹ miiran yẹ ki o kọ ni ọkan ni akoko kan. Awọn aṣayan meji wa fun awọn olumulo ipari ti o da lori awọn iwulo wọn ni kikọ awọn matir data ominira: ti irẹpọ/ajọpọ ati aijọpọ (Ovum 1998)

Ni akọkọ ọna, kọọkan titun data mart yẹ ki o wa ni itumọ ti da lori lọwọlọwọ data marts ati awoṣe dati lo nipasẹ awọn duro (Varney 1996, Berson and Smith 1997, Peacock 1998). Nilo lati lo awoṣe dati ti ile-iṣẹ tumọ si pe ọkan gbọdọ rii daju pe itumọ kan nikan wa fun awọn ọrọ-ọrọ kọọkan ti a lo kọja awọn ọja data, tun lati rii daju pe o yatọ si awọn ọja data le ti dapọ lati fun awotẹlẹ alaye ile-iṣẹ (Bresnahan 1996). Ọna yii ni a pe ni ọna isalẹ-oke ati pe o dara julọ ti a lo nigbati idinamọ wa lori awọn ọna inawo ati akoko (Flanagan and Safdie 1997, Ovum 1998, peacock 1998, Goff 1998). Ni ọna keji, awọn ọja data ti a ṣe le ṣe itẹlọrun awọn iwulo ti ẹyọ kan pato. Iyatọ ti mati data apapo ni ile-iṣẹ data pin ninu eyiti awọn database agbedemeji olupin ibudo ni a lo lati dapọ ọpọlọpọ awọn ọja data sinu ibi ipamọ kan dati pin (White 1995). Ni idi eyi, i dati iṣowo ti pin ni ọpọlọpọ awọn ọja data. Awọn ibeere olumulo ipari ni a firanṣẹ si database aarin server hub, eyi ti o jade gbogbo dati beere nipasẹ awọn ọja data ati ifunni awọn abajade pada si awọn ohun elo olumulo ipari. Ọna yii n pese alaye iṣowo si awọn olumulo ipari. Sibẹsibẹ, awọn iṣoro ti awọn ọja data ominira ko tun yọkuro. Nibẹ ni miran faaji ti o le ṣee lo eyi ti a npe ni awọn ile-iṣẹ data foju (White 1995). Sibẹsibẹ, faaji yii, eyiti o ṣe afihan ni Nọmba 2.9, kii ṣe faaji ipamọ data dati gidi niwon o ko ni gbe awọn fifuye lati OLTP awọn ọna šiše lati ile-iṣẹ data (Demarest 1994).

Ni pato, awọn ibeere ti dati lati awọn olumulo ipari ti kọja si awọn eto OLTP eyiti o da awọn abajade pada lẹhin ṣiṣe awọn ibeere olumulo. Botilẹjẹpe faaji yii ngbanilaaye awọn olumulo ipari lati ṣe awọn ijabọ ati ṣe awọn ibeere, ko le pese awọn

dati itan ati Akopọ ti ile-iṣẹ alaye bi i dati lati awọn ti o yatọ OLTP awọn ọna šiše ko ba wa ni ese. Nibi, yi faaji ko le ni itẹlọrun awọn igbekale ti dati eka gẹgẹbi awọn asọtẹlẹ.

Aṣayan wiwọle ati awọn ohun elo imularada dati

Idi ti ile a ile-iṣẹ data ni lati gbe alaye si awọn olumulo ipari (Inmon et al. 1997, Poe 1996, McFadden 1996, Shanks et al. 1997, Hammergren 1998); ọkan tabi diẹ sii wiwọle ati awọn ohun elo imularada dati gbọdọ wa ni pese. Titi di oni, ọpọlọpọ awọn ohun elo wọnyi wa lati eyiti olumulo le yan (Hammergren 1998, Humphries et al. 1999). Awọn ohun elo ti o yan pinnu aṣeyọri ti akitiyan ibi ipamọ rẹ dati ni ohun agbari nitori awọn ohun elo ni o wa julọ han ara ti ile-iṣẹ data si olumulo ipari (Inmon et al. 1997, Poe 1996). Lati ṣe aṣeyọri a ile-iṣẹ data, gbọdọ ni anfani lati ṣe atilẹyin awọn iṣẹ itupalẹ data dati ti olumulo ipari (Poe 1996, Seddon ati Benjamini 1998, Eckerson 1999). Nitorinaa “ipele” ti ohun ti olumulo ipari fẹ gbọdọ jẹ idanimọ (Poe 1996, Mattison 1996, Inmon et al. 1997, Humphries et al. 1999).

Ni gbogbogbo, awọn olumulo ipari le ṣe akojọpọ si awọn ẹka mẹta: awọn olumulo alaṣẹ, awọn atunnkanka iṣowo ati awọn olumulo agbara (Poe 1996, Humphries et al. 1999). Awọn olumulo alaṣẹ nilo iraye si irọrun si awọn eto asọye ti awọn ijabọ (Humphries et al. 1999). Awọn ipin wọnyi le ni irọrun wọle si pẹlu lilọ kiri akojọ aṣayan (Poe 1996). Ni afikun, awọn ijabọ yẹ ki o ṣafihan alaye nipa lilo aṣoju ayaworan gẹgẹbi awọn tabili ati awọn awoṣe lati gbe alaye ni kiakia (Humphries et al. 1999). Awọn atunnkanka iṣowo, ti o le ma ni awọn agbara imọ-ẹrọ lati ṣe agbekalẹ awọn ijabọ lati ibere lori ara wọn, nilo lati ni anfani lati yipada awọn ijabọ lọwọlọwọ lati pade awọn iwulo wọn pato (Poe 1996, Humphries et al. 1999). Awọn olumulo agbara, ni apa keji, jẹ iru awọn olumulo ipari ti o ni agbara lati ṣe ipilẹṣẹ ati kọ awọn ibeere ati awọn ijabọ lati ibere (Poe 1996, Humphries et al. 1999). Awon ni won

wọn ṣe agbekalẹ awọn ijabọ fun awọn iru olumulo miiran (Poe 1996, Humphries et al. 1999).

Ni kete ti awọn ibeere olumulo ipari ti pinnu, yiyan ti iwọle ati awọn ohun elo imularada gbọdọ ṣee dati laarin gbogbo awọn ti o wa (Poe 1996, Inmon et al. 1997).
Wiwọle si dati ati awọn irinṣẹ igbapada le ti pin si awọn oriṣi mẹrin: Awọn irinṣẹ OLAP, awọn irinṣẹ EIS/DSS, ibeere ati awọn irinṣẹ ijabọ ati awọn irinṣẹ iwakusa data.

Awọn irinṣẹ OLAP gba awọn olumulo laaye lati ṣẹda awọn ibeere ipolowo bi daradara bi awọn ti a ṣe lori database del ile-iṣẹ data. Ni afikun, awọn ọja wọnyi gba awọn olumulo laaye lati lu si isalẹ lati dati gbogboogbo si awọn alaye.

Awọn irinṣẹ EIS/DSS n pese ijabọ adari gẹgẹbi “kini ti o ba jẹ” itupalẹ ati iraye si awọn ijabọ-akojọ. Awọn ijabọ yẹ ki o jẹ asọye tẹlẹ ati dapọ pẹlu awọn akojọ aṣayan fun lilọ kiri rọrun.
Ibeere ati awọn irinṣẹ ijabọ gba awọn olumulo laaye lati gbejade awọn iroyin ti a ti pinnu tẹlẹ ati pato.

Awọn irinṣẹ iwakusa data ni a lo lati ṣe idanimọ awọn ibatan ti o le tan imọlẹ tuntun lori awọn iṣẹ igbagbe ninu dati ti ile ise data.

Lẹgbẹẹ iṣapeye awọn ibeere ti iru olumulo kọọkan, awọn irinṣẹ ti a yan gbọdọ jẹ ogbon inu, daradara ati rọrun lati lo. Wọn tun nilo lati wa ni ibamu pẹlu awọn ẹya miiran ti faaji ati ni anfani lati ṣiṣẹ pẹlu awọn eto to wa tẹlẹ. O tun ṣe iṣeduro lati yan iraye si data ati awọn irinṣẹ igbapada pẹlu awọn idiyele ti o tọ ati iṣẹ ṣiṣe. Awọn ibeere miiran lati ronu pẹlu ifaramo olutaja irinṣẹ lati ṣe atilẹyin ọja wọn ati bii yoo ṣe dagbasoke ni awọn idasilẹ ọjọ iwaju. Lati rii daju ilowosi olumulo ni lilo ile-itaja data, ẹgbẹ idagbasoke pẹlu awọn olumulo ninu ilana yiyan irinṣẹ. Ni ọran yii o yẹ ki o ṣe igbelewọn olumulo ti o wulo.

Lati mu iye ti ile-itaja data dara si ẹgbẹ idagbasoke tun le pese iraye si wẹẹbu si ile itaja data wọn. Ile-ipamọ data ti n ṣiṣẹ wẹẹbu gba awọn olumulo laaye lati wọle si dati lati awọn aaye jijin tabi lakoko irin-ajo. Pẹlupẹlu alaye le

pese ni awọn idiyele kekere nipasẹ idinku ninu awọn idiyele ikẹkọ.

2.4.3 Ile itaja data Ipele Isẹ

Ipele yii ni awọn iṣẹ mẹta: asọye ti awọn ilana isọdọtun data, iṣakoso ti awọn iṣẹ ile itaja data ati iṣakoso aabo ile itaja data.

Definition ti data Sọ ogbon

Lẹhin ikojọpọ akọkọ, i dati Nel database ti ile-ipamọ data gbọdọ wa ni isọdọtun lorekore lati ṣe ẹda awọn ayipada ti a ṣe si wọn dati awọn atilẹba. Nitorina o gbọdọ pinnu igba ti o yẹ lati sọ, iye igba ti isọdọtun yẹ ki o ṣeto ati bi o ṣe le tun data naa. dati. O ti wa ni daba lati sọ awọn dati nigbati awọn eto le wa ni ya offline. Igbohunsafẹfẹ isọdọtun jẹ ipinnu nipasẹ ẹgbẹ idagbasoke ti o da lori awọn ibeere olumulo. Awọn ọna meji lo wa lati tuntu ile-itaja data: isọdọtun pipe ati ikojọpọ awọn ayipada ti nlọ lọwọ.

Ọna akọkọ, isọdọtun ni kikun, nilo ikojọpọ gbogbo rẹ dati lati ibere pepe. Eleyi tumo si wipe gbogbo dati ti a beere gbọdọ jẹ jade, mọtoto, yipada ati ki o ṣepọ sinu isọdọtun kọọkan. Ọna yii yẹ, bi o ti ṣee ṣe, yago fun nitori pe o nilo akoko pupọ ati awọn orisun.

Ọna miiran ni lati ṣe agbejade awọn ayipada nigbagbogbo. Eyi ṣe afikun i dati eyi ti a ti yipada niwon awọn ti o kẹhin data ile ise Sọ ọmọ. Idamo titun tabi títúnṣe igbasilẹ significantly din iye ti dati eyiti o gbọdọ ṣe ikede si ile-ipamọ data ni gbogbo imudojuiwọn nitori iwọnyi nikan dati yoo wa ni afikun si database ti ile ise data.

Nibẹ ni o wa ni o kere 5 yonuso ti o le ṣee lo lati yọ i dati titun tabi títúnṣe. Lati gba ilana isọdọtun data to munadoko dati adalu awọn ọna wọnyi ti o gba gbogbo awọn iyipada ninu eto le wulo.

Ni igba akọkọ ti ona, eyi ti o nlo timestamps, dawọle ti gbogbo wa ni sọtọ dati satunkọ ati imudojuiwọn a timestamp ki o le ni rọọrun da gbogbo awọn dati títúnṣe ati titun. Ọna yii, sibẹsibẹ, ko ti ni lilo pupọ ni pupọ julọ awọn ọna ṣiṣe ti ode oni.
Ọna keji ni lati lo faili delta ti ipilẹṣẹ nipasẹ ohun elo kan ti o ni awọn iyipada nikan ti a ṣe si dati. Lilo faili yii tun nmu iwọn imudojuiwọn pọ si. Sibẹsibẹ, paapaa ọna yii ko ti lo ni ọpọlọpọ awọn ohun elo.
Ọna kẹta ni lati ṣayẹwo faili log kan, eyiti o ni ipilẹ ni alaye ti o jọra si faili delta. Iyatọ kan nikan ni pe a ṣẹda faili log fun ilana imularada ati pe o le nira lati ni oye.
Ọna kẹrin ni lati yi koodu ohun elo pada. Sibẹsibẹ, julọ koodu elo jẹ ti atijọ ati ẹlẹgẹ; nitorina ilana yii yẹ ki o yago fun.
Awọn ti o kẹhin ona ni lati fi ṣe afiwe awọn dati awọn orisun pẹlu faili dei akọkọ dati.

Iṣakoso ti data ile ise akitiyan

Ni kete ti ile itaja data ti tu silẹ si awọn olumulo, o gbọdọ ṣe abojuto ni akoko pupọ. Ni ọran yii, oluṣakoso ile itaja data le gba ọkan tabi diẹ sii iṣakoso ati awọn irinṣẹ iṣakoso lati ṣe atẹle lilo ile-itaja data naa. Ni pataki, alaye le gba nipa awọn eniyan ati akoko ninu eyiti wọn wọle si ile itaja data naa. Kọja siwaju dati ti a gba, profaili ti iṣẹ ti a ṣe le ṣẹda eyiti o le ṣee lo bi titẹ sii sinu imuse idiyele olumulo. Gbigba agbara gba awọn olumulo laaye lati ni ifitonileti ti idiyele sisẹ ibi ipamọ data.

Pẹlupẹlu, iṣayẹwo ile-itaja data tun le ṣee lo lati ṣe idanimọ awọn iru awọn ibeere, iwọn wọn, nọmba awọn ibeere fun ọjọ kan, awọn akoko idahun ibeere, awọn apa ti o de ati iye ti dati ilọsiwaju. Idi miiran ti ṣiṣe iṣayẹwo ile ise data ni lati ṣe idanimọ awọn dati eyi ti ko si ni lilo. Awọn wọnyi dati wọn le yọkuro lati ile-ipamọ data lati mu akoko pọ si

ti idahun ipaniyan ibeere ati ki o bojuto awọn idagbasoke ti dati ti o gbe laarin awọn ipilẹ data ti ile ise data.

Data ipamọ aabo isakoso

Ibi ipamọ data kan ninu dati ese, lominu ni, kókó ti o le wa ni awọn iṣọrọ de. Fun idi eyi o yẹ ki o ni aabo lati awọn olumulo laigba aṣẹ. Ọna kan lati ṣe aabo ni lati lo iṣẹ del DBMS lati fi awọn anfani oriṣiriṣi si awọn oriṣiriṣi awọn olumulo. Ni ọna yii, profaili wiwọle gbọdọ wa ni itọju fun iru olumulo kọọkan. Ọnà miiran lati ni aabo ile-ipamọ data ni lati encrypt bi a ti kọ sinu ipilẹ data ti ile ise data. Wiwọle si dati ati awọn irinṣẹ igbapada gbọdọ decrypt awọn dati ṣaaju iṣafihan awọn abajade si awọn olumulo.

2.4.4 Ile itaja data Ipele imuṣiṣẹ

O jẹ ipele ti o kẹhin ninu ọmọ imuse ile ise data. Awọn iṣẹ ṣiṣe lati ṣe ni ipele yii pẹlu awọn olumulo ikẹkọ lati lo ile-itaja data ati ṣiṣe awọn atunwo ti ile itaja data naa.

Ikẹkọ olumulo

Ikẹkọ olumulo yẹ ki o ṣee ṣaaju ki o to wọle si dati ti ibi ipamọ data ati lilo awọn irinṣẹ igbapada. Ni gbogbogbo, awọn akoko yẹ ki o bẹrẹ pẹlu ifihan si imọran ti ipamọ dati, awọn akoonu ti awọn data ile ise, awọn meta dati ati awọn ẹya ipilẹ ti awọn irinṣẹ. Lẹhinna, awọn olumulo ilọsiwaju diẹ sii le tun ṣe iwadi awọn tabili ti ara ati awọn ẹya olumulo ti iraye si data ati awọn irinṣẹ igbapada.

Awọn ọna pupọ lo wa lati ṣe ikẹkọ olumulo. Ọkan ninu iwọnyi pẹlu yiyan ti ọpọlọpọ awọn olumulo tabi awọn atunnkanka ti a yan lati inu akojọpọ awọn olumulo, ti o da lori itọsọna wọn ati awọn ọgbọn ibaraẹnisọrọ. Iwọnyi jẹ ikẹkọ tikalararẹ lori ohun gbogbo ti wọn nilo lati mọ lati di faramọ pẹlu eto naa. Lẹhin ikẹkọ, wọn pada si awọn iṣẹ wọn ati bẹrẹ kikọ awọn olumulo miiran bi o ṣe le lo eto naa. Lori

Da lori ohun ti wọn ti kọ, awọn olumulo miiran le bẹrẹ ṣawari ibi ipamọ data naa.
Ona miiran ni lati kọ ọpọlọpọ awọn olumulo ni akoko kanna, bi ẹnipe o nlo iṣẹ ikẹkọ yara ikawe kan. Ọna yii dara nigbati ọpọlọpọ awọn olumulo wa ti o nilo ikẹkọ ni akoko kanna. Sibẹsibẹ ọna miiran ni lati kọ olumulo kọọkan ni ẹyọkan, ọkan nipasẹ ọkan. Ọna yii dara nigbati awọn olumulo diẹ ba wa.

Idi ti ikẹkọ olumulo ni lati mọ ọ pẹlu iraye si dati ati awọn irinṣẹ igbapada bi daradara bi awọn akoonu ipamọ data. Sibẹsibẹ, diẹ ninu awọn olumulo le ni irẹwẹsi nipasẹ iye alaye ti a pese lakoko igba ikẹkọ. Lẹhinna nọmba awọn akoko isọdọtun nilo lati ṣe fun atilẹyin ti nlọ lọwọ ati lati dahun awọn ibeere kan pato. Ni awọn igba miiran, a ṣẹda ẹgbẹ olumulo lati pese iru atilẹyin yii.

Apejo esi

Ni kete ti a ti yi ile itaja data jade, awọn olumulo le lo i dati ti o gbe ni ile ise data fun orisirisi idi. Pupọ julọ, awọn atunnkanka tabi awọn olumulo lo i dati ninu ibi ipamọ data fun:

1. 1 Ṣe idanimọ awọn aṣa ile-iṣẹ
2. 2 Ṣe itupalẹ awọn profaili rira ti onibara
3. 3 Pinpin i onibara ati ti
4. 4 Pese awọn iṣẹ to dara julọ si onibara - ṣe akanṣe awọn iṣẹ
5. 5 Ṣe agbekalẹ awọn ilana tita
6. 6 Pese awọn agbasọ idije fun awọn itupalẹ iye owo ati iṣakoso iranlọwọ
7. 7 Ṣe atilẹyin ṣiṣe ipinnu ilana
8. 8 Ṣe idanimọ awọn anfani lati ṣe iyatọ
9. 9 Ṣe ilọsiwaju didara awọn ilana iṣowo lọwọlọwọ
10. 10 Ṣayẹwo èrè

Ni atẹle itọsọna idagbasoke ti ile itaja data, lẹsẹsẹ awọn atunyẹwo le ṣee ṣe si eto lati gba esi

mejeeji lati ẹgbẹ idagbasoke ati lati agbegbe olumulo ipari.
Awọn abajade ti o gba ni a le gba sinu ero fun ọmọ idagbasoke atẹle.

Niwọn igba ti ile-itaja data ni ọna afikun, o ṣe pataki lati kọ ẹkọ lati awọn aṣeyọri ati awọn aṣiṣe ti awọn idagbasoke iṣaaju.

2.5 Lakotan

Ni ori yii awọn ọna ti o wa ninu awọn iwe-iwe ni a ti jiroro. Ni apakan 1, imọran ti ile itaja data ati ipa rẹ ninu imọ-jinlẹ ipinnu ni a jiroro. Abala 2 ṣe apejuwe awọn iyatọ akọkọ laarin awọn ile itaja data ati awọn eto OLTP. Ni apakan 3 a jiroro lori awoṣe ile itaja data Monash eyiti a lo ni apakan 4 lati ṣe apejuwe awọn iṣẹ ṣiṣe ti o wa ninu ilana ti idagbasoke ile-itaja data kan, awọn wọnyi ko da lori iwadii lile. Ohun ti o ṣẹlẹ ni otitọ le jẹ iyatọ pupọ si ohun ti awọn ijabọ iwe, sibẹsibẹ awọn abajade wọnyi le ṣee lo lati ṣẹda ipilẹ ipilẹ ti o ṣe afihan imọran ti ile itaja data fun iwadii yii.

Kapitolu 3

Iwadi ati awọn ọna apẹrẹ

Ipin yii n ṣalaye awọn iwadii ati awọn ọna apẹrẹ fun iwadii yii. Apa akọkọ ṣe afihan wiwo jeneriki ti awọn ọna iwadii ti o wa fun igbapada alaye, pẹlupẹlu awọn ibeere fun yiyan ọna ti o dara julọ fun iwadii kan pato ni a jiroro. Ni apakan 2, awọn ọna meji ti a yan pẹlu awọn iyasọtọ ti o kan han lẹhinna jiroro; ninu awọn wọnyi, ọkan yoo yan ati gba pẹlu awọn idi ti a ṣeto ni apakan 3 nibiti awọn idi fun imukuro iyasọtọ miiran ti tun ṣeto. Abala 4 ṣe afihan apẹrẹ iwadi ati apakan 5 awọn ipinnu.

3.1 Iwadi ni awọn ọna ṣiṣe alaye

Iwadi ni awọn eto alaye kii ṣe ni opin si agbegbe imọ-ẹrọ ṣugbọn o tun gbọdọ faagun lati pẹlu awọn idi ihuwasi ati eto.
A je gbese yi si awọn theses ti awọn orisirisi eko orisirisi lati awujo to adayeba sáyẹnsì; eyi nyorisi iwulo fun awọn ọna iwadii kan pato ti o kan titobi ati awọn ọna agbara lati ṣee lo fun awọn eto alaye.
Gbogbo awọn ọna iwadii ti o wa jẹ pataki, ni otitọ ọpọlọpọ awọn oniwadi bii Jenkins (1985), Nunamaker et al. (1991), ati Galliers (1992) jiyan pe ko si ọna gbogbo agbaye kan pato fun ṣiṣe iwadii ni awọn aaye oriṣiriṣi ti awọn eto alaye; ni otitọ ọna kan le dara fun iwadi kan pato ṣugbọn kii ṣe fun awọn miiran. Eyi mu wa nilo lati yan ọna ti o dara fun iṣẹ akanṣe iwadi wa: fun yiyan Benbasat et al. (1987) sọ pe iru ati idi ti iwadi naa gbọdọ jẹ akiyesi.

3.1.1 Iseda ti iwadi

Awọn ọna oriṣiriṣi ti o da lori iru iwadii naa ni a le pin si awọn aṣa atọwọdọwọ mẹta ti a mọ jakejado ni imọ-jinlẹ alaye: positivist, itumọ ati iwadii pataki.

3.1.1.1 Positivist iwadi

Iwadi positivist ni a tun mọ bi imọ-jinlẹ tabi iwadi ti o ni agbara. O n wa lati: “ṣalaye ati asọtẹlẹ ohun ti yoo ṣẹlẹ ni agbaye awujọ nipa wiwo awọn iṣe deede ati awọn ibatan ipa-ipa laarin awọn eroja ti o jẹ” (Shanks et al 1993).

Iwadi positivist tun jẹ ijuwe nipasẹ atunwi, awọn irọrun ati awọn idapada. Pẹlupẹlu, iwadii positivist jẹwọ aye ti awọn ibatan priori laarin awọn iyalẹnu ti a ṣe iwadi.
Gẹgẹbi Galliers (1992) taxonomy jẹ ọna iwadi ti o wa ninu apẹrẹ positivist, eyiti ko ni opin si eyi, ni otitọ awọn idanwo yàrá, awọn idanwo aaye, awọn iwadii ọran, awọn ifihan ti awọn ilana, awọn asọtẹlẹ ati awọn iṣere. Nipa lilo awọn ọna wọnyi, awọn oniwadi gba pe awọn iyalẹnu ti a ṣe iwadi le ṣe akiyesi ni ifojusọna ati ni lile.

3.1.1.2 Iwadi itumọ

Iwadi itumọ, eyiti a n pe ni phenomenology nigbagbogbo tabi anti-positivism, jẹ apejuwe nipasẹ Neuman (1994) gẹgẹbi “itupalẹ eto ti itumọ awujọ ti iṣe nipasẹ akiyesi taara ati alaye ti awọn eniyan ni awọn ipo adayeba, lati le de oye ati oye. si itumọ bi eniyan ṣe ṣẹda ati ṣetọju aye awujọ wọn”. Awọn ijinlẹ itumọ kọ arosinu pe awọn iṣẹlẹ ti a ṣe akiyesi le ṣe akiyesi ni ifojusọna. Ni otitọ wọn da lori awọn itumọ ti ara ẹni. Pẹlupẹlu, awọn oniwadi onitumọ ko fa awọn itumọ iṣaaju lori awọn iyalẹnu ti wọn kẹkọọ.

Ọna yii pẹlu awọn ijinlẹ koko-ọrọ / ariyanjiyan, iwadii iṣe, awọn iwadii asọye / itumọ, iwadii ọjọ iwaju ati ipa-ṣiṣẹ. Ni afikun si awọn iwadii wọnyi ati awọn iwadii ọran le wa ninu ọna yii bi wọn ṣe kan awọn iwadii ti awọn eniyan kọọkan tabi awọn ajọ laarin awọn ipo gidi-aye eka.

3.1.1.3 Critical iwadi

Ibeere pataki jẹ ọna ti o kere julọ ti a mọ ni awọn imọ-jinlẹ awujọ ṣugbọn o ti gba akiyesi laipẹ lati ọdọ awọn oniwadi awọn ọna ṣiṣe alaye. Idaniloju imọ-ọrọ pe otitọ awujọ jẹ iṣelọpọ itan ati ẹda nipasẹ awọn eniyan, bakanna bi awọn eto awujọ pẹlu awọn iṣe ati awọn ibaraẹnisọrọ wọn. Agbara wọn, sibẹsibẹ, jẹ ilaja nipasẹ nọmba kan ti awujọ, aṣa ati iṣelu.

Gẹgẹbi iwadii itumọ, iwadii to ṣe pataki n ṣetọju pe iwadii positivist ko ni nkankan lati ṣe pẹlu agbegbe awujọ ati kọju ipa rẹ lori awọn iṣe eniyan.
Iwadi pataki, ni ida keji, ṣofintoto iwadii itumọ fun jijẹ koko-ọrọ ati fun ko ni ero lati ṣe iranlọwọ fun eniyan lati mu igbesi aye wọn dara. Iyatọ ti o tobi julọ laarin iwadii to ṣe pataki ati awọn ọna meji miiran ni iwọn igbelewọn rẹ. Lakoko ti o jẹ ohun ti o daju ati awọn aṣa atọwọdọwọ ni lati ṣe asọtẹlẹ tabi ṣe alaye ipo iṣe tabi otitọ awujọ, iwadii to ṣe pataki ni ero lati ṣe iṣiro iṣiro ati yi pada otito awujọ labẹ ikẹkọ.

Awọn oniwadi pataki maa n tako ipo iṣe lati le yọ awọn iyatọ awujọ kuro ati mu awọn ipo awujọ dara. Iwadi to ṣe pataki ni ifaramo si wiwo ilana ti awọn iyalẹnu iwulo ati, nitorinaa, jẹ deede ni gigun. Awọn apẹẹrẹ ti awọn ọna iwadii jẹ awọn ẹkọ itan-igba pipẹ ati awọn ẹkọ-ẹda. Iwadi to ṣe pataki, sibẹsibẹ, ko ti ni lilo pupọ ni iwadii awọn ọna ṣiṣe alaye

3.1.2 Idi ti iwadi

Paapọ pẹlu iseda ti iwadii, idi rẹ le ṣee lo lati ṣe itọsọna fun oniwadi ni yiyan ọna iwadii kan pato. Idi ti iṣẹ akanṣe iwadi kan ni ibatan pẹkipẹki si ipo ti iwadii ni ibatan si ọna ṣiṣe iwadii eyiti o ni awọn ipele mẹta: kikọ ẹkọ, idanwo ero ati isọdọtun ilana. Bayi, ti o da lori akoko ti akoko iwadii, iṣẹ akanṣe iwadi le ni alaye, ijuwe, aṣawakiri tabi idi asọtẹlẹ.

3.1.2.1 Exploratory iwadi

Iwadi aṣawari ni ero lati ṣe iwadii koko tuntun patapata ati ṣe agbekalẹ awọn ibeere ati awọn idawọle fun iwadii iwaju. Iru iwadi yii ni a lo ni ile-igbimọ lati gba awọn itọkasi akọkọ ni agbegbe titun kan. Ni deede, awọn ọna iwadii ti agbara ni a lo, gẹgẹbi awọn iwadii ọran tabi awọn iwadii iyalẹnu.

Bibẹẹkọ, o tun ṣee ṣe lati lo awọn imọ-ẹrọ pipo gẹgẹbi awọn iwadii iwadii tabi awọn adanwo.

3.1.3.3 Iwadi ijuwe

Iwadi ijuwe ṣe ifọkansi lati ṣe itupalẹ ati ṣapejuwe ni awọn alaye nla ni ipo iṣeto kan pato tabi adaṣe. Eyi yẹ fun awọn imọ-itumọ ati pe o tun le lo lati jẹrisi tabi koju awọn idawọle. Iwadi ijuwe nigbagbogbo pẹlu lilo awọn iwọn ati awọn ayẹwo. Awọn ọna iwadii ti o dara julọ pẹlu awọn iwadii ati itupalẹ awọn iṣaaju.

3.1.2.3 Iwadi alaye

Iwadi alaye gbiyanju lati ṣe alaye idi ti awọn nkan fi ṣẹlẹ. O ti wa ni itumọ ti lori awọn otitọ ti a ti ṣe iwadi tẹlẹ ti o si gbiyanju lati wa awọn idi fun awọn otitọ wọnyi.
Nitorinaa iwadii alaye ti wa ni deede ti a kọ sori aṣawakiri tabi iwadii ijuwe ati pe o jẹ alaranlọwọ si idanwo ati awọn imọ-itumọ. Iwadi ti alaye ni deede nlo awọn iwadii ọran tabi awọn ọna iwadii ti o da lori iwadi.

3.1.2.4 Iwadi idena

Iwadi idena ni ifọkansi lati sọ asọtẹlẹ awọn iṣẹlẹ ati awọn ihuwasi labẹ akiyesi ti a nṣe iwadi (Marshall and Rossman 1995). Asọtẹlẹ jẹ idanwo ijinle sayensi boṣewa ti otitọ. Iru iwadi yii ni gbogbo igba nlo awọn iwadi tabi itupalẹ ti dati òpìtàn. (Yin 1989)

Ìjíròrò tó wà lókè yìí fi hàn pé àwọn ọ̀nà ìwádìí tí wọ́n lè ṣe ló wà tí a lè lò nínú ìwádìí kan pàtó. Sibẹsibẹ, ọna kan pato gbọdọ wa ti o dara ju awọn miiran lọ fun iru iṣẹ akanṣe iwadii kan. (Galliers 1987, Yin 1989, De Vaus 1991). Oluwadi kọọkan, nitorina, nilo lati farabalẹ ṣe ayẹwo awọn agbara ati ailagbara ti awọn ọna oriṣiriṣi, lati le gba ọna iwadii ti o dara julọ ati ibaramu pẹlu iṣẹ akanṣe iwadi. (Jenkins 1985, Pervan ati Klass 1992, Bonomia 1985, Yin 1989, Himilton ati Ives 1992).

3.2. Awọn ọna iwadi ti o ṣeeṣe

Idi ti iṣẹ akanṣe yii ni lati ṣe iwadi iriri ni awọn ajọ ilu Ọstrelia pẹlu i dati ti o ti fipamọ pẹlu kan idagbasoke ti ile-iṣẹ data. Data pe, lọwọlọwọ, aini iwadi wa ni agbegbe ti ipamọ data ni Australia, iṣẹ akanṣe iwadi yii tun wa ni ipele imọ-jinlẹ ti ọmọ iwadii ati pe o ni idi iwadii kan. Ṣiṣayẹwo iriri ni awọn ajo ilu Ọstrelia gbigba ibi ipamọ data nilo itumọ ti awujọ gidi. Nitoribẹẹ, arosinu imọ-jinlẹ ti o wa labẹ iṣẹ akanṣe iwadi tẹle itumọ aṣa.

Lẹhin idanwo lile ti awọn ọna ti o wa, awọn ọna iwadii meji ti o ṣee ṣe ni a mọ: awọn iwadii ati awọn iwadii ọran, eyiti o le ṣee lo fun iwadii iwadii (Shanks et al. 1993). Galliers (1992) ṣe ariyanjiyan fun ibaramu ti awọn ọna meji wọnyi fun ikẹkọ pato yii ninu taxonomy ti a ṣe atunyẹwo nipa sisọ pe wọn dara fun kikọ ẹkọ. Awọn abala meji atẹle yii jiroro ọna kọọkan ni awọn alaye.

3.2.1 ọna iwadi iwadi

Ọna iwadi iwadi wa lati ọna ikaniyan atijọ. Ikaniyan kan ni gbigba alaye lati ọdọ gbogbo olugbe. Ọna yii jẹ gbowolori ati aiṣedeede, pataki ti olugbe ba tobi. Nitorinaa, ni akawe si ikaniyan kan, iwadii deede fojusi lori gbigba alaye fun nọmba kekere, tabi apẹẹrẹ, ti awọn aṣoju olugbe (Fowler 1988, Neuman 1994). Apeere kan ṣe afihan olugbe lati eyiti o ti fa, pẹlu awọn ipele oriṣiriṣi ti deede, ti o da lori eto apẹẹrẹ, iwọn, ati ọna yiyan ti a lo (Fowler 1988, Babbie 1982, Neuman 1994).

Ọna iwadi naa jẹ asọye bi “awọn aworan iwoye ti awọn iṣe, awọn ipo tabi awọn iwo ni aaye kan pato ni akoko, ti a ṣe ni lilo awọn iwe ibeere tabi awọn ifọrọwanilẹnuwo, lati eyiti awọn itọkasi le jẹ
ṣe” (Galliers 1992:153) [fọto ti awọn iṣe, awọn ipo tabi awọn iwo ni aaye kan pato ni akoko, ti a ṣe ni lilo awọn iwe ibeere tabi awọn ifọrọwanilẹnuwo, lati inu eyiti a le ṣe awọn itọkasi]. Awọn iwadi ṣe pẹlu ikojọpọ alaye nipa diẹ ninu abala ti iwadi naa, lati nọmba awọn olukopa kan, nipa bibeere awọn ibeere (Fowler 1988). Awọn iwe ibeere ati awọn ifọrọwanilẹnuwo wọnyi, eyiti o pẹlu awọn ifọrọwanilẹnuwo tẹlifoonu oju-si-oju ati awọn ti a ṣeto, tun jẹ awọn ilana ikojọpọ ti dati ti o wọpọ julọ ni awọn iwadii (Blalock 1970, Nachmias and Nachmias 1976, Fowler 1988), awọn akiyesi ati awọn itupalẹ le ṣee lo (Gable 1994). Ninu gbogbo awọn ọna wọnyi ti gbigba awọn dati, lilo iwe ibeere jẹ ilana ti o gbajumọ julọ, bi o ṣe rii daju pe i dati

ti a gba ti wa ni ti eleto ati kika, ati nitorina sise awọn classification ti alaye (Hwang 1987, de Vaus 1991).

Nigbati o ṣe itupalẹ i dati, ilana iwadii nigbagbogbo nlo awọn ilana pipo, gẹgẹbi iṣiro iṣiro, ṣugbọn awọn ilana agbara tun le lo (Galliers 1992, Pervan

ati Klass 1992, Gable 1994). Ni deede, i dati ti a gba ni a lo lati ṣe itupalẹ awọn pinpin ati awọn ilana ti awọn ẹgbẹ (Fowler 1988).

Botilẹjẹpe awọn iwadi jẹ deede fun iwadi ti o ni ibamu pẹlu ibeere naa 'kini?' (kini) tabi jijade lati inu rẹ, gẹgẹbi ' melo' ati 'melo', wọn le beere nipasẹ ibeere 'idi' (Sonquist and Dunkelberg 1977, Yin 1989). Gẹgẹbi Sonquist ati Dunkelberg (1977), iwadii ibeere ṣe ifọkansi ni awọn idawọle ti o nija, igbelewọn awọn eto, ṣapejuwe olugbe, ati idagbasoke awọn awoṣe ihuwasi eniyan. Pẹlupẹlu, awọn iwadi le ṣee lo lati ṣe iwadi imọran olugbe kan, awọn ipo, awọn ero, awọn abuda, awọn ireti ati paapaa awọn iwa ti o ti kọja tabi lọwọlọwọ (Neuman 1994).

Awọn iwadii gba oniwadi laaye lati ṣawari awọn ibatan laarin olugbe ati awọn abajade jẹ gbogbogbo gbogbogbo ju awọn ọna miiran lọ (Sonquist and Dunkelberg 1977, Gable 1994). Awọn iwadi gba awọn oluwadi laaye lati bo agbegbe ti o tobi ju ati de ọdọ ọpọlọpọ awọn idahun (Blalock 1970, Sonquist and Dunkelberg 1977, Hwang and Lin 1987, Gable 1994, Neuman 1994). Nikẹhin, awọn iwadi le pese alaye ti ko si ni ibomiiran tabi ni fọọmu ti a beere fun awọn itupalẹ (Fowler 1988).

Sibẹsibẹ, diẹ ninu awọn idiwọn wa ni ṣiṣe iwadi kan. Aila-nfani ni pe oniwadi ko le gba alaye pupọ nipa nkan ti a ṣe iwadi. Eyi jẹ nitori otitọ pe awọn iwadii naa ni a ṣe ni akoko kan pato ati, nitorinaa, nọmba to lopin ti awọn oniyipada ati awọn eniyan ti oniwadi le wa.

iwadi (Yin 1989, de Vaus 1991, Gable 1994, Denscombe 1998). Alailanfani miiran ni pe ṣiṣe iwadi le jẹ idiyele pupọ ni awọn ofin ti akoko ati awọn orisun, paapaa ti o ba kan awọn ifọrọwanilẹnuwo oju-si-oju (Fowler 1988).

3.2.2. Ilana Iwadi ibeere

Ọna iwadi ibeere naa jẹ iwadi ti o jinlẹ ti ipo kan pato laarin ipo-aye gidi-aye lori akoko ti a ti pinnu, laisi eyikeyi idasi ni apakan ti oluwadi (Shanks & C. 1993, Eisenhardt 1989, Jenkins 1985). Ni pataki ọna yii ni a lo lati ṣe apejuwe awọn ibatan laarin awọn oniyipada ti a nṣe iwadi ni ipo kan pato (Galliers 1992). Awọn iwadii le fa ẹyọkan tabi awọn ọran pupọ, da lori iṣẹlẹ ti a ṣe atupale (Franz and Robey 1987, Eisenhardt 1989, Yin 1989).

Ọna iwadii ibeere naa jẹ asọye bi “iwadii ti o ni agbara ti o ṣe iwadii lasan asiko kan laarin ipo gangan rẹ, ni lilo awọn orisun pupọ ti a gba lati ọkan tabi diẹ sii awọn nkan bii eniyan, awọn ẹgbẹ, tabi awọn ajọ” (Yin 1989). Ko si iyatọ ti o han gbangba laarin iṣẹlẹ ati ọrọ-ọrọ rẹ ati pe ko si iṣakoso esiperimenta tabi ifọwọyi ti awọn oniyipada (Yin 1989, Benbasat et al. 1987).

Nibẹ ni a orisirisi ti imuposi fun a gba awọn dati ti o le ṣe iṣẹ ni ọna ibeere, eyiti o pẹlu awọn akiyesi taara, awọn atunyẹwo ti awọn igbasilẹ akọọlẹ, awọn iwe ibeere, atunyẹwo iwe ati awọn ifọrọwanilẹnuwo iṣeto. Nini orisirisi awọn ilana ikore dati, awọn iwadii gba awọn oluwadi laaye lati ṣe pẹlu awọn mejeeji dati agbara ati pipo ni akoko kanna (Bonoma 1985, Eisenhardt 1989, Yin 1989, Gable 1994). Gẹgẹbi ọran pẹlu ọna iwadii, oniwadi iwadi kan ṣiṣẹ bi oluwoye tabi oniwadi kii ṣe bi alabaṣe ti nṣiṣe lọwọ ninu eto ti o wa labẹ ikẹkọ.

Benbasat et al. (1987) sọ pe ọna ibeere jẹ eyiti o dara julọ fun kikọ ẹkọ iwadi, eyiti o bẹrẹ pẹlu ibeere iwadii ati tẹsiwaju pẹlu ẹkọ.

ti a yii nigba awọn ilana ti gbigba dati. Jije tun dara fun ipele naa

ti ẹkọ ile, Franz and Robey (1987) daba wipe awọn lorun ọna tun le ṣee lo fun eka yii alakoso. Ni ọran yii, ti o da lori ẹri ti a gba, ilana ti a fun tabi arosọ ti jẹri tabi tako. Ni afikun, iwadi naa tun dara fun ṣiṣe iwadi pẹlu awọn ibeere 'bawo' tabi 'idi' (Yin 1989).

Ti a ṣe afiwe si awọn ọna miiran, awọn iwadii gba oniwadi laaye lati gba alaye pataki ni awọn alaye diẹ sii (Galliers 1992, Shanks et al. 1993). Pẹlupẹlu, awọn iwadii gba oniwadi laaye lati ni oye iseda ati idiju ti awọn ilana ti a ṣe iwadi (Benbasat et al. 1987).

Awọn aila-nfani akọkọ mẹrin wa ti o ni nkan ṣe pẹlu ọna iwadi. Ohun akọkọ ni aini awọn iyokuro iṣakoso. Awọn koko-ọrọ ti oniwadi le yi awọn abajade ati awọn ipari ti iwadi naa pada (Yin 1989). Alailanfani keji ni aini akiyesi iṣakoso. Ko dabi awọn ọna idanwo, oniwadi ibeere ko le ṣakoso awọn iyalẹnu ti a ṣe iwadi niwọn igba ti wọn ṣe ayẹwo ni agbegbe ti ara wọn (Gable 1994). Alailanfani kẹta ni aini atunṣe. Eyi jẹ nitori otitọ pe oluwadi naa ko ṣeeṣe lati ṣe akiyesi awọn iṣẹlẹ kanna, ati pe ko le ṣe idaniloju awọn esi ti iwadi kan pato (Lee 1989). Nikẹhin, gẹgẹbi abajade ti kii ṣe atunṣe, o ṣoro lati ṣe apejuwe awọn esi ti o gba lati ọkan tabi diẹ ẹ sii awọn iwadi (Galliers 1992, Shanks et al. 1993). Gbogbo awọn iṣoro wọnyi, sibẹsibẹ, kii ṣe aibikita ati pe o le, ni otitọ, dinku nipasẹ oluwadii nipa lilo awọn iṣe ti o yẹ (Lee 1989).

3.3. Dari ilana iwadi gba

Lati awọn ọna iwadii meji ti o ṣee ṣe fun iwadii yii, ọna iwadi ni a gba pe o dara julọ. Iwadii naa jẹ asonu lẹhin akiyesi akiyesi ti awọn ti o yẹ

iteriba ati ailagbara. Yiyẹ tabi aiṣedeede ti ọna kọọkan fun iwadi yii ni a jiroro ni isalẹ.

3.3.1. Aiṣedeede ti ọna iwadi ti iwadi

Ọna ibeere nilo iwadi ti o jinlẹ nipa ipo kan pato laarin ọkan tabi diẹ ẹ sii awọn ajo lori akoko kan (Eisenhardt 1989). Ni idi eyi, akoko le kọja akoko ti a fun fun iwadi yii. Idi miiran ti ko gba ọna iwadi naa ni pe awọn abajade le jiya lati aini ti lile (Yin 1989). Awọn koko-ọrọ ti oniwadi le ni agba awọn abajade ati awọn ipinnu. Idi miiran ni pe ọna yii dara julọ fun iwadii lori 'bawo' tabi 'idi' iru awọn ibeere (Yin 1989), lakoko ti ibeere iwadii fun iwadii yii jẹ ti iru 'kini'. Ni ikẹhin ṣugbọn kii kere ju, o ṣoro lati ṣe akopọ awọn awari lati ọkan tabi awọn iwadii diẹ (Galliers 1992, Shanks et al. 1993). Da lori erongba yii, ọna iwadi iwadi ni a ko yan nitori ko yẹ fun iwadi yii.

3.3.2. Irọrun ọna wiwa ti iwadi

Nigbati a ṣe iwadii yii, iṣe ti ipamọ data ko ti gba jakejado nipasẹ awọn ajo ilu Ọstrelia. Nitorinaa, ko si alaye pupọ nipa imuse wọn laarin awọn ajọ ilu Ọstrelia. Alaye ti o wa lati ọdọ awọn ajo ti o ti ṣe imuse tabi lo a ile-iṣẹ data. Ni ọran yii, ọna iwadii iwadi jẹ eyiti o dara julọ nitori pe o ngbanilaaye gbigba alaye ti ko si ni ibomiiran tabi ni fọọmu ti o nilo fun itupalẹ (Fowler 1988). Ni afikun, ọna iwadi iwadi jẹ ki oluwadi naa ni oye ti o dara si awọn iṣe, awọn ipo, tabi awọn iwo ni akoko kan pato (Galliers 1992, Denscombe 1998). Akopọ ni a nilo lati mu imọ pọ si nipa iriri ibi ipamọ data ilu Ọstrelia.

Pẹlupẹlu, Sonquist ati Dunkelberg (1977) sọ pe awọn abajade iwadi iwadi jẹ gbogbogbo ju awọn ọna miiran lọ.

3.4. Apẹrẹ Iwadi Iwadi

Iwadi lori awọn iṣe ifipamọ data ni a ṣe ni ọdun 1999. Olugbe ibi-afẹde ni a ṣẹda nipasẹ awọn ajọ ilu Ọstrelia ti o nifẹ si awọn ikẹkọ ifipamọ data, nitori wọn ṣee ṣe ti sọ tẹlẹ nipa awọn dati pe wọn fipamọ ati, nitorinaa, le pese alaye to wulo fun iwadii yii. Olugbe ibi-afẹde ni a damọ nipasẹ iwadi akọkọ ti gbogbo awọn ọmọ ẹgbẹ ilu Ọstrelia ti The Data Warehousing Institute (Tdwi-aap). Abala yii n jiroro lori apẹrẹ ti ipele iwadii ti o ni agbara ti iwadii yii.

3.4.1. Ilana ikore dati

Lati awọn ilana mẹta ti o wọpọ ni iwadii iwadi (ie iwe ibeere meeli, ifọrọwanilẹnuwo tẹlifoonu ati ifọrọwanilẹnuwo ti ara ẹni) (Nachmias 1976, Fowler 1988, de Vaus 1991), iwe ibeere meeli ni a gba fun iwadii yii. Idi akọkọ fun gbigba igbehin ni pe o le de ọdọ olugbe ti a tuka ni agbegbe (Blalock 1970, Nachmias and Nachmias 1976, Hwang and Lin 1987, de Vaus 1991, Gable 1994). Ni ẹẹkeji, iwe ibeere meeli dara fun awọn olukopa ti o ni ẹkọ giga (Fowler 1988). Iwe ibeere meeli fun iwadi yii ni a koju si awọn onigbọwọ iṣẹ akanṣe ipamọ data, awọn oludari ati/tabi awọn alakoso ise agbese. Ẹkẹta, awọn iwe ibeere meeli dara nigbati atokọ ifiweranṣẹ to ni aabo wa (Salant and Dilman 1994). TDWI, ninu ọran yii, ẹgbẹ ipamọ data ti o gbẹkẹle ti pese atokọ ifiweranṣẹ ti awọn ọmọ ẹgbẹ ilu Ọstrelia rẹ. Anfani miiran ti iwe ibeere meeli lori iwe ibeere tẹlifoonu tabi awọn ifọrọwanilẹnuwo ti ara ẹni ni pe o gba awọn oludahun laaye lati dahun ni deede, paapaa nigbati awọn oludahun ba gbọdọ kan si awọn akọsilẹ tabi jiroro awọn ibeere pẹlu awọn eniyan miiran (Fowler 1988).

Alailanfani ti o pọju le jẹ akoko ti o nilo lati ṣe awọn iwe ibeere nipasẹ meeli. Ni deede, iwadii meeli kan ni a ṣe ni ọkọọkan: awọn lẹta meeli, duro fun awọn idahun, ati firanṣẹ ijẹrisi (Fowler 1988, Bainbridge 1989). Nitorinaa, lapapọ akoko le gun ju akoko ti o nilo fun awọn ifọrọwanilẹnuwo ti ara ẹni tabi awọn ifọrọwanilẹnuwo tẹlifoonu. Sibẹsibẹ, lapapọ akoko le ti wa ni mọ ilosiwaju (Fowler 1988, Denscombe 1998). Akoko ti o lo ṣiṣe awọn ifọrọwanilẹnuwo ti ara ẹni ko le mọ ni ilosiwaju bi o ṣe yatọ lati ijomitoro kan si omiiran (Fowler 1988). Awọn ifọrọwanilẹnuwo tẹlifoonu le yara ju awọn iwe ibeere ifiweranṣẹ ati awọn ifọrọwanilẹnuwo ti ara ẹni ṣugbọn o le ni oṣuwọn ti kii ṣe idahun giga nitori aisi awọn eniyan kan (Fowler 1988). Ni afikun, awọn ifọrọwanilẹnuwo tẹlifoonu ni gbogbogbo ni opin si awọn atokọ kukuru ti awọn ibeere (Bainbridge 1989).

Ailagbara miiran ti iwe ibeere meeli ni iwọn aisi idahun giga (Fowler 1988, Bainbridge 1989, Neuman 1994). Bibẹẹkọ, awọn ọna atako ni a ti mu nipa sisọpọ iwadi yii pẹlu ile-iṣẹ ifipamọ data ti o ni igbẹkẹle (ie TDWI) (Bainbridge 1989, Neuman 1994), eyiti o fi awọn lẹta olurannileti meji ranṣẹ si awọn ti kii ṣe idahun (Fowler 1988, Neuman 1994) ati tun pẹlu lẹta afikun kan. ti n ṣalaye idi ti iwadi naa (Neuman 1994).

3.4.2. Unit ti onínọmbà

Idi ti iwadii yii ni lati gba alaye nipa imuse ti ipamọ data ati lilo rẹ laarin awọn ajo ilu Ọstrelia. Olugbe ibi-afẹde ni gbogbo awọn ajo ilu Ọstrelia ti o ti ṣe imuse, tabi ti n ṣe imuse, i ile-iṣẹ data. Awọn ẹgbẹ kọọkan ti forukọsilẹ lẹhinna ni orukọ. Iwe ibeere naa ni a firanṣẹ nipasẹ meeli si awọn ẹgbẹ ti o nifẹ si gbigba ile-iṣẹ data. Ọna yii ṣe idaniloju pe alaye ti o gba wa lati awọn orisun ti o dara julọ ti agbari ti o kopa.

3.4.3. Apeere iwadi

Awọn "akojọ ifiweranṣẹ" ti awọn olukopa iwadi ni a gba lati TDWI. Lati atokọ yii, awọn ajọ ilu Ọstrelia 3000 ni a yan gẹgẹbi ipilẹ fun iṣapẹẹrẹ. Lẹta afikun ti n ṣalaye iṣẹ akanṣe ati idi iwadi naa, papọ pẹlu iwe idahun ati apoowe ti a ti san tẹlẹ fun ipadabọ iwe ibeere ti o pari ni a fi ranṣẹ si apẹẹrẹ naa. Ninu awọn ẹgbẹ 3000, 198 gba lati kopa ninu iwadi naa. Iru nọmba kekere ti awọn idahun ni a nireti ọmọ ogun nọmba nla ti awọn ajọ ilu Ọstrelia ti o ti gba tabi ti ngba ilana ilana ipamọ data laarin awọn ẹgbẹ wọn. Nitorinaa, olugbe ibi-afẹde fun iwadii yii ni awọn ẹgbẹ 198 nikan.

3.4.4. Awọn akoonu ti iwe ibeere

Ilana ti iwe ibeere naa da lori awoṣe ipamọ data Monash (sọrọ tẹlẹ ni apakan 2.3). Akoonu ti iwe-ibeere naa da lori itupalẹ awọn iwe-kikọ ti a gbekalẹ ni ori 2. Ẹda iwe ibeere ti a fi ranṣẹ si awọn olukopa iwadi ni a le rii ni Afikun B. Iwe ibeere naa ni awọn apakan mẹfa, eyiti o tẹle awọn ipele ti awoṣe ti a bo. Ìpínrọ̀ mẹ́fà tó tẹ̀ lé e yìí ṣàkópọ̀ ohun tó wà nínú apá kọ̀ọ̀kan.

Abala A: Alaye ipilẹ nipa ajo naa
Abala yii ni awọn ibeere ti o jọmọ profaili ti awọn ajo ti o kopa ninu. Ni afikun, diẹ ninu awọn ibeere ni ibatan si ipo iṣẹ akanṣe ipamọ data alabaṣe. Alaye aṣiri gẹgẹbi orukọ ti ajo naa ko ṣe afihan ninu itupalẹ iwadi.

Abala B: Ibẹrẹ
Awọn ibeere ti o wa ni apakan yii ni ibatan si bibẹrẹ lori ibi ipamọ data. A beere awọn ibeere nipa awọn olupilẹṣẹ iṣẹ akanṣe, awọn onigbọwọ, awọn ọgbọn ti o nilo ati imọ, awọn ibi idagbasoke ibi ipamọ data ati awọn ireti olumulo ipari.

Abala C: Apẹrẹ
Yi apakan ni awọn ibeere jẹmọ si igbogun akitiyan ti awọn ile-iṣẹ data. Ni pato, awọn ibeere naa jẹ nipa ipari ti ipaniyan, iye akoko iṣẹ naa, iye owo ti agbese na ati iye owo / anfani anfani.

Abala D: Idagbasoke
Ni apakan idagbasoke awọn ibeere ti o jọmọ awọn iṣẹ idagbasoke ti awọn ile-iṣẹ data: gbigba ti awọn opin olumulo awọn ibeere, awọn orisun ti dati, awọn mogbonwa awoṣe ti dati, Afọwọṣe, igbero agbara, awọn ọna ẹrọ imọ-ẹrọ ati yiyan awọn irinṣẹ idagbasoke ibi ipamọ data.

Abala E: Isẹ
Operational ibeere jẹmọ si awọn isẹ ati extensibility ti awọn ile-iṣẹ data, bawo ni o ṣe wa ni ipele ti o tẹle ti idagbasoke. Nibẹ didara data, awọn ilana isọdọtun ti dati, awọn granularity ti dati, scalability ti ile-iṣẹ data ati aabo awon oran ti ile-iṣẹ data wà ninu awọn orisi ti ibeere.

Abala F: Idagbasoke
Yi apakan ni awọn ibeere jẹmọ si lilo awọn ile-iṣẹ data nipasẹ awọn olumulo ipari. Oluwadi je nife ninu idi ati iwulo ti awọn ile-iṣẹ data, Atunwo ati awọn ilana ikẹkọ ti a gba ati ilana iṣakoso ti ile-iṣẹ data gba.

3.4.5. Oṣuwọn idahun

Botilẹjẹpe awọn iwadii mail ti ṣofintoto fun nini oṣuwọn idahun kekere, awọn igbese ti mu lati mu iwọn ipadabọ pọ si (gẹgẹbi a ti jiroro tẹlẹ ni apakan 3.4.1). Ọrọ naa 'oṣuwọn idahun' n tọka si ipin ogorun awọn eniyan ninu ayẹwo iwadi kan pato ti o dahun si iwe ibeere (Denscombe 1998). Ilana atẹle yii ni a lo lati ṣe iṣiro oṣuwọn esi fun iwadi yii:

Nọmba awọn eniyan ti o dahun
Oṣuwọn Idahun = ——————————————————————————– X 100 Lapapọ nọmba awọn iwe ibeere ti a firanṣẹ

3.4.6. Idanwo awaoko

Ṣaaju ki o to fi iwe ibeere ranṣẹ si ayẹwo, awọn ibeere ni a ṣe ayẹwo nipasẹ gbigbe awọn idanwo awakọ, gẹgẹbi a ti daba nipasẹ Luck and Rubin (1987), Jackson (1988) ati de Vaus (1991). Idi ti awọn idanwo awaoko ni lati ṣafihan eyikeyi airọrun, awọn ọrọ asọye ati awọn ibeere ti o nira lati tumọ, lati ṣe alaye eyikeyi awọn itumọ ati awọn ofin ti a lo ati lati ṣe idanimọ akoko isunmọ ti o nilo lati pari iwe ibeere (Warwick and Lininger 1975, Jackson 1988, Salant ati Dilman 1994). Awọn idanwo awakọ ọkọ ofurufu ni a ṣe nipasẹ yiyan awọn koko-ọrọ pẹlu awọn abuda ti o jọra ti awọn koko-ọrọ ikẹhin, gẹgẹ bi imọran nipasẹ Davis e. Cosenza (1993). Ninu iwadi yii, awọn akosemose ifipamọ data mẹfa ni a yan gẹgẹbi awọn koko-ọrọ awakọ. Lẹhin idanwo awakọ kọọkan, awọn atunṣe pataki ni a ṣe. Lati awọn idanwo awakọ ti a ṣe, awọn olukopa ṣe alabapin si atunkọ ati tunto ẹya ikẹhin ti iwe ibeere naa.

3.4.7. Awọn ọna Analysis Nipa Dati

I dati Awọn iwadi ti a gba lati awọn iwe ibeere ti o pari ni a ṣe atupale nipa lilo akojọpọ eto iṣiro ti a npe ni SPSS. Ọpọlọpọ awọn idahun ni a ṣe atupale nipa lilo awọn iṣiro ijuwe. Nọmba awọn iwe ibeere ni a da pada lai pe. Awọn wọnyi ni won mu pẹlu tobi itoju lati rii daju wipe i dati sonu kii ṣe abajade ti awọn aṣiṣe titẹsi data, ṣugbọn nitori awọn ibeere ko dara fun iforukọsilẹ, tabi iforukọsilẹ pinnu lati ma dahun ọkan tabi diẹ sii awọn ibeere kan pato. Awọn idahun ti o padanu wọnyi ni a kọbikita lakoko itupalẹ dati ati pe wọn ṣe koodu bi '- 9' lati rii daju imukuro wọn lati ilana itupalẹ.

Nigbati o ba n murasilẹ iwe ibeere, awọn ibeere pipade ni a ti ṣaju koodu nipasẹ fifi nọmba kan si aṣayan kọọkan. Awọn nọmba ti a ki o si lo lati mura awọn dati nigba onínọmbà (Denscombe 1998, Sapsford ati Jupp 1996). Fun apẹẹrẹ, awọn aṣayan mẹfa wa ti a ṣe akojọ ni ibeere 1 ti apakan B: igbimọ awọn oludari, oludari agba, ẹka IT, ẹka iṣowo, awọn alamọran ati awọn miiran. Ninu faili ti dati ti SPSS, oniyipada kan ti ipilẹṣẹ lati tọka si 'olupilẹṣẹ agbese', pẹlu awọn aami iye mẹfa: '1' fun 'board of directors', '2' fun 'alaṣẹ agba' ati bẹbẹ lọ. Street. Lilo iwọn Likertin ni diẹ ninu awọn ibeere pipade tun gba laaye fun idanimọ ailagbara ti a fun ni lilo awọn iye nọmba ti o baamu ti o wọle si SPSS. Fun awọn ibeere pẹlu awọn idahun ti ko ṣoro, eyiti kii ṣe iyasọtọ fun ara wa, aṣayan kọọkan ni a tọju bi oniyipada kan pẹlu awọn aami iye meji: '1' fun 'samisi' ati '2' fun 'ko samisi'.

Awọn ibeere ṣiṣi jẹ itọju yatọ si awọn ibeere pipade. Awọn idahun si awọn ibeere wọnyi ko ni titẹ si SPSS. Dipo, wọn ṣe atupale nipasẹ ọwọ. Lilo iru ibeere yii gba wa laaye lati gba alaye nipa awọn imọran ti a sọ larọwọto ati awọn iriri ti ara ẹni ti awọn idahun (Bainbridge 1989, Denscombe 1998). Nibiti o ti ṣee ṣe, tito lẹtọ ti awọn idahun ti ṣe.

Fun igbekale ti dati, Awọn ọna itupale iṣiro ti o rọrun ni a lo, gẹgẹbi igbohunsafẹfẹ esi, tumọ si, iyapa boṣewa ati agbedemeji (Argyrous 1996, Denscombe 1998).
Idanwo Gamma n ṣiṣẹ daradara fun gbigba awọn iwọn pipo ti awọn ẹgbẹ laarin dati ordinals (Norus 1983, Argyrous 1996). Awọn idanwo wọnyi yẹ nitori awọn irẹjẹ ordinal ti a lo ko ni ọpọlọpọ awọn ẹka ati pe o le ṣe afihan ni tabili kan (Norus 1983).

3.5 Lakotan

Ni ori yii, ọna iwadi ati apẹrẹ ti a gba fun iwadi yii ni a jiroro.

Yiyan ọna iwadi ti o yẹ julọ fun iwadi kan pato ṣe akiyesi
ero ti awọn nọmba kan ti awọn ofin, pẹlu awọn iseda ati iru ti iwadi, bi daradara bi iteriba ati ailagbara ti kọọkan ti ṣee ṣe ọna (Jenkins 1985, Benbasat et al. 1097, Galliers and Land 1987, yin 1989, Hamilton and ives 1992, Galliers). Ọdun 1992, Neuman 1994). Fi fun aini imọ ti o wa tẹlẹ ati imọ-jinlẹ nipa isọdọmọ ifipamọ data ni Australia, iwadii iwadii yii nilo ọna iwadii itumọ pẹlu agbara aṣawakiri lati ṣawari awọn iriri ti awọn ajọ-ajo Ilu Ọstrelia. Ọna iwadii ti o yan ni a yan lati ṣajọ alaye nipa isọdọmọ ti imọran ibi ipamọ data nipasẹ awọn ẹgbẹ ilu Ọstrelia. A yan iwe ibeere ifiweranse bi ilana ikojọpọ dati. Awọn idalare fun ọna iwadi ati ilana ikojọpọ dati awọn aṣayan yoo pese ni ori yii. Pẹlupẹlu, ijiroro kan ni a gbekalẹ lori ẹyọkan ti itupalẹ, apẹẹrẹ ti a lo, awọn ipin ogorun awọn idahun, akoonu ti iwe ibeere, iṣaju idanwo ti iwe ibeere ati ọna ti itupalẹ dati.

Ṣiṣe apẹẹrẹ a Ile itaja data:

Apapọ Ibasepo Nkankan ati Onisẹpo Modeling

ABSTRACT
Titoju i dati jẹ ọrọ lọwọlọwọ pataki fun ọpọlọpọ awọn ajo. Ọrọ pataki kan ni idagbasoke ibi ipamọ kọnputa dati apẹrẹ rẹ ni.
Apẹrẹ gbọdọ ṣe atilẹyin wiwa awọn imọran ninu awọn ile-iṣẹ data to julọ eto ati awọn miiran awọn orisun ti dati ati ki o tun rọrun oye ati ṣiṣe ni imuse ti ile-iṣẹ data.
Elo ti ipamọ litireso ti dati sope awọn lilo ti nkankan ibasepo modeli tabi onisẹpo modeli lati soju awọn oniru ti ile-iṣẹ data.
Ninu iwe yii a fihan bi awọn aṣoju mejeeji ṣe le ṣe idapo ni ọna kan fun iyaworan ile-iṣẹ data. Ọna ti a lo ni eto

ṣe ayẹwo ni iwadii ọran ati pe a ṣe idanimọ ni nọmba awọn ipa pataki pẹlu awọn oṣiṣẹ.

DATA ifipamọ

Un ile-iṣẹ data o jẹ asọye nigbagbogbo gẹgẹbi “Oorun koko-ọrọ, iṣọpọ, iyatọ akoko, ati ikojọpọ data ti kii ṣe iyipada ni atilẹyin awọn ipinnu iṣakoso” (Inmon ati Hackathorn, 1994). Koko-Oorun ati ese tọkasi wipe awọn ile-iṣẹ data jẹ apẹrẹ lati kọja awọn aala iṣẹ ṣiṣe ti awọn eto Legaci lati funni ni irisi iṣọpọ ti dati.
Iyatọ-akoko yoo ni ipa lori itan-akọọlẹ tabi iru akoko-ila dati ni a ile-iṣẹ data, eyiti o jẹ ki awọn aṣa ṣe itupalẹ. Non-iyipada tọkasi wipe awọn ile-iṣẹ data o ti wa ni ko continuously imudojuiwọn bi a database ti OLTP. Kuku ti o ti wa ni imudojuiwọn lorekore, pẹlu dati nbo lati inu ati ita awọn orisun. Awọn ile-iṣẹ data o jẹ apẹrẹ pataki fun wiwa kuku ju imudojuiwọn iduroṣinṣin ati iṣẹ ṣiṣe.
Ero ti ipamọ i dati ni ko titun, o jẹ ọkan ninu awọn idi isakoso ti dati niwon awọn sixties (The Martin, 1982).
I ile-iṣẹ data nwọn nse awọn amayederun dati fun isakoso support awọn ọna šiše. Awọn eto atilẹyin iṣakoso pẹlu awọn eto atilẹyin ipinnu (DSS) ati awọn eto alaye alase (EIS). DSS jẹ eto alaye ti o da lori kọnputa ti o ṣe apẹrẹ lati mu ilọsiwaju ṣiṣe ipinnu eniyan dara. EIS jẹ igbagbogbo eto ifijiṣẹ ti dati eyiti o jẹ ki awọn oludari iṣowo le ni irọrun wọle si wiwo ti dati.
Gbogbogbo faaji ti a ile-iṣẹ data afihan awọn ipa ti ile-iṣẹ data ni support isakoso. Bi daradara bi ẹbọ awọn amayederun dati fun EIS ati DSS, al ile-iṣẹ data o le wọle taara nipasẹ awọn ibeere. THE dati to wa ninu a ile-iṣẹ data da lori itupalẹ awọn ibeere alaye iṣakoso ati pe a gba lati awọn orisun mẹta: awọn ọna ṣiṣe ti inu, awọn eto imudani data idi pataki ati awọn orisun data ita. THE dati ninu awọn ọna ṣiṣe ti inu wọn nigbagbogbo laiṣe, aisedede, didara kekere, ati ti o fipamọ ni awọn ọna kika oriṣiriṣi nitorinaa wọn gbọdọ wa ni laja ati sọ di mimọ ṣaaju ki wọn le ṣe kojọpọ sinu

ile-iṣẹ data (Inmon, 1992; McFadden, 1996). THE dati nbo lati ipamọ awọn ọna šiše dati ad hoc ati lati awọn orisun dati ita ti wa ni igba lo lati augment (imudojuiwọn, ropo) i dati lati julọ awọn ọna šiše.

Nibẹ ni o wa ọpọlọpọ awọn ọranyan idi lati se agbekale a ile-iṣẹ data, eyiti o pẹlu ṣiṣe ipinnu ilọsiwaju nipasẹ lilo imunadoko ti alaye diẹ sii (Ives 1995), atilẹyin fun idojukọ lori gbogbo awọn iṣowo (Graham 1996), ati idinku ninu dati fun EIS ati DSS (Graham 1996, McFadden 1996).

Iwadi ipadabọ kan laipe kan rii, ni apapọ, ipadabọ lori idoko-owo fun i ile-iṣẹ data nipasẹ 401% lẹhin ọdun mẹta (Graham, 1996). Sibẹsibẹ, awọn miiran empirical-ẹrọ ti ile-iṣẹ data ri awọn iṣoro pataki pẹlu iṣoro ni wiwọn ati fifun awọn anfani, aini idi ti o han gbangba, ṣiṣaro idi ati idiju ti ilana ti ipamọ awọn anfani dati, ni pato nipa awọn orisun ati mimọ ti dati. Titoju i dati le ṣe akiyesi bi ojutu si iṣoro iṣakoso dati laarin ajo. Awọn ifọwọyi ti dati gẹgẹbi orisun orisun awujọ o ti jẹ ọkan ninu awọn iṣoro bọtini ni iṣakoso awọn eto alaye ni ayika agbaye fun ọpọlọpọ ọdun (Brancheau et al. 1996, Galliers et al. 1994, Niederman et al. 1990, Pervan 1993).

Ọna ti o gbajumọ si iṣakoso dati ninu awọn ọgọrin ọdun o jẹ idagbasoke ti awoṣe kan dati awujo. Awoṣe dati A ṣe apẹrẹ awujọ lati funni ni ipilẹ iduroṣinṣin fun idagbasoke awọn eto ohun elo tuntun ati database ati atunkọ ati isọpọ ti awọn ọna ṣiṣe pataki (Brancheau et al.

Ọdun 1989, Goodhue et al. 1988:1992, Kim ati Everest 1994). Sibẹsibẹ, awọn iṣoro pupọ wa pẹlu ọna yii, ni pataki, idiju ati idiyele ti iṣẹ-ṣiṣe kọọkan, ati akoko pipẹ ti o nilo lati ṣe awọn abajade ojulowo (Beynon-Davies 1994, Earl 1993, Goodhue et al. 1992, Periasamy 1994, Shanks 1997) ).

Il ile-iṣẹ data o jẹ aaye data ọtọtọ ti o wa pẹlu awọn apoti isura infomesonu ti ogún ju ki o rọpo wọn. O Nitorina faye gba o lati tara awọn isakoso ti dati ki o si yago leri atunkọ ti julọ awọn ọna šiše.

Awọn ọna ti o wa tẹlẹ si Apẹrẹ DATA

AGBARA

Ilana ti ile ati pipe a ile-iṣẹ data o yẹ ki o ni oye diẹ sii bi ilana itiranya dipo igbesi aye idagbasoke ti awọn eto ibile (Ifẹ, 1995, Shanks, O'Donnell ati Arnott 1997a). Awọn ilana pupọ lo wa ninu iṣẹ akanṣe kan ile-iṣẹ data gẹgẹbi ipilẹṣẹ, iṣeto; alaye ti o gba lati awọn ibeere ti awọn alakoso ile-iṣẹ beere; awọn orisun, awọn iyipada, ninu ti dati ati imuṣiṣẹpọ lati awọn ọna ṣiṣe ati awọn orisun miiran dati; awọn eto ifijiṣẹ ni idagbasoke; monitoring ti ile-iṣẹ data; ati senselessness ti awọn itankalẹ ilana ati ikole ti a ile-iṣẹ data (Stinchi, O'Donnell ati Arnott 1997b). Ninu iwe akọọlẹ yii, a fojusi lori bi a ṣe le fa awọn dati ti o ti fipamọ ni o tọ ti awọn wọnyi miiran ilana. Nibẹ ni o wa nọmba kan ti dabaa yonuso si faaji ile-iṣẹ data ni litireso (Inmon 1994, Ives 1995, Kimball 1994 McFadden 1996). Ọkọọkan awọn ilana wọnyi ni atunyẹwo kukuru pẹlu itupalẹ awọn agbara ati ailagbara wọn.

Inmon's (1994) Ọna fun Ile itaja data Design

Inmon (1994) dabaa awọn igbesẹ aṣetunṣe mẹrin lati ṣe apẹrẹ a ile-iṣẹ data (wo aworan 2). Igbesẹ akọkọ ni lati ṣe apẹrẹ awoṣe kan dati awujo lati ni oye bi mo ti dati won le wa ni ese kọja awọn agbegbe iṣẹ laarin ohun agbari nipa yapa awọn dati itaja ni awọn agbegbe. Awoṣe dati o ṣe fun ibi ipamọ dati o jọmọ ṣiṣe ipinnu, pẹlu dati òpìtàn, ati pẹlu dati deduced ati ki o kojopo. Igbesẹ keji ni lati ṣe idanimọ awọn agbegbe koko-ọrọ fun imuse. Iwọnyi da lori awọn ayo ti o pinnu nipasẹ agbari kan pato. Igbesẹ kẹta pẹlu yiya a database fun agbegbe koko-ọrọ, san ifojusi pataki si pẹlu awọn ipele ti o yẹ ti granularity. Inmon ṣeduro lilo awọn ẹya ati awoṣe ibatan. Igbesẹ kẹrin ni lati ṣe idanimọ awọn eto orisun dati ti a beere ati idagbasoke awọn ilana iyipada lati mu, mimọ ati ọna kika i dati.

Awọn agbara ti ọna Inmon ni pe awoṣe naa dati awujo pese awọn igba fun awọn Integration ti dati laarin ajo ati igbogun ti awọn atilẹyin fun idagbasoke aṣetunṣe ti ile-iṣẹ data. Awọn abawọn rẹ jẹ iṣoro ati idiyele ni ṣiṣe apẹrẹ awoṣe dati awujo, awọn isoro ni oye awọn awoṣe ti oro ibi ati ibasepo lo ninu mejeji si dede, ti o dati awujo ati ti dati ti o ti fipamọ nipa koko agbegbe, ati awọn yiyẹ ni ti dati ti iyaworan ti ile-iṣẹ data fun riri ti database ibatan sugbon ko fun database olona-onisẹpo.

Ives' (1995) Ọna si Ile itaja data Design

Ives (1995) ṣe igbero ọna igbesẹ mẹrin lati ṣe apẹrẹ eto alaye eyiti o gbagbọ pe o wulo fun apẹrẹ ti ẹya ile-iṣẹ data (wo aworan 3). Ọna naa da pupọ lori Imọ-ẹrọ Alaye fun idagbasoke awọn eto alaye (Martin 1990). Igbesẹ akọkọ ni lati pinnu awọn ibi-afẹde, awọn ifosiwewe pataki ati aṣeyọri ati awọn afihan iṣẹ ṣiṣe bọtini. Awọn ilana iṣowo bọtini ati alaye pataki jẹ apẹrẹ lati darí wa si awoṣe kan dati awujo. Igbesẹ keji pẹlu idagbasoke iṣelọpọ asọye kan dati ti fipamọ nipasẹ awọn agbegbe, database di ile-iṣẹ data, awọn paati imọ-ẹrọ ti o nilo, ṣeto ti atilẹyin eto ti o nilo lati ṣe ati ṣiṣẹ pẹlu ile-iṣẹ data. Igbesẹ kẹta pẹlu yiyan awọn idii sọfitiwia ti o nilo ati awọn irinṣẹ. Awọn kẹrin igbese ni awọn alaye oniru ati ikole ti awọn ile-iṣẹ data. Ives ṣe akiyesi pe titoju dati o jẹ ilana aṣetunṣe ti o ni ihamọ.

Awọn agbara ti ọna Ives ni lilo awọn ilana kan pato lati pinnu awọn ibeere alaye, lilo ilana ti a ṣeto lati ṣe atilẹyin isọpọ ti ile-iṣẹ data, awọn yẹ hardware ati software aṣayan, ati awọn lilo ti ọpọ oniduro imuposi fun awọn ile-iṣẹ data. Awọn abawọn rẹ jẹ atorunwa si idiju. Awọn miiran pẹlu iṣoro ni idagbasoke ọpọlọpọ awọn ipele ti database laarin awọn ile-iṣẹ data ni reasonable igba ati owo.

Ọna Kimball's (1994) si Ile itaja data Design

Kimball (1994) dabaa awọn igbesẹ aṣetunṣe marun lati ṣe apẹrẹ a ile-iṣẹ data (wo Awọn nọmba 4). Ọna rẹ jẹ iyasọtọ pataki lori apẹrẹ ti adashe ile-iṣẹ data ati lori lilo awọn awoṣe onisẹpo ni ayanfẹ si nkan ati awọn awoṣe ibatan. Kimball ṣe itupalẹ awọn awoṣe onisẹpo wọnyẹn nitori pe o rọrun fun awọn oludari iṣowo lati loye iṣowo, o munadoko diẹ sii nigbati o ba n ba awọn ijumọsọrọ idiju, ati apẹrẹ ti database ti ara jẹ daradara siwaju sii (Kimball 1994). Kimball mọ pe idagbasoke ti a ile-iṣẹ data o jẹ aṣetunṣe, ati pe ile-iṣẹ data lọtọ tabili le ti wa ni ese nipa pin wọn sinu tabili ti o wọpọ mefa.

Igbesẹ akọkọ ni lati ṣe idanimọ agbegbe koko-ọrọ kan pato lati jẹ pipe. Awọn igbesẹ keji ati kẹta ni ibakcdun awoṣe onisẹpo. Ni igbesẹ keji awọn igbese ṣe idanimọ awọn nkan ti iwulo ni agbegbe koko-ọrọ ati pejọ sinu tabili otitọ. Fun apẹẹrẹ, ni agbegbe koko-ọrọ tita awọn iwọn anfani le ni iye awọn ohun kan ti a ta ati dola bi owo tita. Igbesẹ kẹta jẹ idamọ awọn iwọn eyiti o jẹ awọn ọna ti a le ṣe akojọpọ awọn ododo. Ni agbegbe koko-ọrọ tita, awọn iwọn to wulo le pẹlu ohun kan, ipo, ati akoko akoko. Tabili otitọ ni bọtini-apakan pupọ lati sopọ mọ ọkọọkan awọn tabili iwọn ati ni igbagbogbo ni nọmba ti o tobi pupọ ti awọn ododo. Ni idakeji, awọn tabili iwọn ni alaye ijuwe nipa awọn iwọn ati awọn abuda miiran ti o le ṣee lo lati ṣe akojọpọ awọn otitọ. Otitọ ti a dabaa ti o ni nkan ṣe ati tabili iwọn ṣe agbekalẹ ohun ti a pe ni ero irawọ nitori apẹrẹ rẹ. Igbesẹ kẹrin jẹ pẹlu kikọ kan database multidimensional lati aṣepé awọn star Àpẹẹrẹ. Igbesẹ ikẹhin ni lati ṣe idanimọ awọn eto orisun dati ti a beere ati idagbasoke awọn ilana iyipada lati mu, mimọ ati ọna kika i dati.

Awọn agbara ti ọna Kimball pẹlu lilo awọn awoṣe onisẹpo lati ṣe aṣoju awọn dati ti o ti fipamọ eyi ti o mu ki o rọrun lati ni oye ati ki o nyorisi si daradara ti ara oniru. A onisẹpo awoṣe ti o tun ni imurasilẹ nlo mejeeji awọn ọna šiše ti database ibatan le jẹ pipe tabi awọn ọna ṣiṣe database multidimensional. Awọn abawọn rẹ pẹlu aini diẹ ninu awọn imọ-ẹrọ lati dẹrọ eto tabi isọpọ ọpọlọpọ awọn ilana irawọ laarin a ile-iṣẹ data ati awọn isoro ti nse lati awọn iwọn denormalized be ni a onisẹpo awoṣe a dati ni julọ eto.

McFadden's (1996) Ọna si Data Warehouse Design

McFadden (1996) tanmo ọna marun-igbese si nse a ile-iṣẹ data (wo aworan 5).
Ọna rẹ da lori iṣeduro awọn ero lati awọn iwe-iwe ati pe o ni idojukọ lori apẹrẹ ti ẹyọkan ile-iṣẹ data. Igbesẹ akọkọ kan pẹlu itupalẹ awọn ibeere. Botilẹjẹpe awọn pato imọ-ẹrọ ko ni aṣẹ, awọn akọsilẹ McFadden ṣe idanimọ awọn nkan dati ni pato ati awọn won eroja, ati ki o tọkasi lati onkawe Watson and Frolick (1993) fun Yaworan awọn ibeere.
Ni igbesẹ keji, awoṣe ibatan nkan kan jẹ apẹrẹ fun ile-iṣẹ data ati lẹhinna fọwọsi nipasẹ awọn oludari iṣowo. Igbesẹ kẹta pẹlu ṣiṣe ipinnu aworan agbaye lati awọn ọna ṣiṣe ati awọn orisun ita ile-iṣẹ data. Igbesẹ kẹrin pẹlu awọn ilana ni idagbasoke, imuṣiṣẹ ati mimuuṣiṣẹpọ dati Nel ile-iṣẹ data. Ni ipele ikẹhin, ifijiṣẹ eto naa ni idagbasoke pẹlu tcnu lori wiwo olumulo kan. McFadden ṣe akiyesi pe ilana iyaworan jẹ arosọ gbogbogbo.

Awọn agbara ti ọna McFadden tọka si ikopa ti awọn oludari iṣowo ni ṣiṣe ipinnu awọn ibeere ati paapaa pataki awọn orisun dati, wọn ninu ati gbigba. Awọn abawọn rẹ pẹlu aini ilana kan fun fifọ iṣẹ akanṣe nla kan ile-iṣẹ data ni ọpọlọpọ awọn ese ipele, ati awọn

isoro agbọye nkankan ati ibasepo si dede lo ninu awọn oniru ti ile-iṣẹ data.

Kii ṣe awọn ti o sunmọ wa nikan ni o yan wa.