Mi van, ha a szervezetek minden adatukat döntéstámogatássá dolgozzák fel? Mi történne, ha olyan speciális szoftvert használnának, amely az információk bemutatására és azok elemzésére szolgál? Adunk néhányat Adattárház példák hogy válaszoljon ezekre a kérdésekre.
Adattárház példák
Először is fontos különbséget tenni két kifejezés között, amelyek rövidítésükből adódóan könnyen összezavarhatnak minket, és a kezdetektől fogva az a szándék, hogy a felhasználó tudja, mire számíthat, és ismerjen néhány alapfogalmat. szembenézni. Itt végtelen példákat mutatunk be, amelyek arra szolgálnak, hogy az egyén rendelkezzen eszközökkel ezen elemek megkülönböztetésére.
Meghatározás
Tekintettel a két kifejezés közötti különbségekre, hivatalosan meghatározzuk őket, mivel ez egy olyan folyamat, amely kivonja, átalakítja, konszolidálja és integrálja a szervezet belső és külső adatait annak érdekében, hogy hozzáférhetővé és hasznos legyen a döntéshozatalban. -készítés.
Ugyanígy az Adattárház is meghatározható elektronikus fájlrendszer-információs bázisként, amely az információk elemzéséhez és a döntéshozatalhoz szükséges adatokat tárolja. Különbsége abban rejlik, hogy üzleti orientált, integrált, időben változó és nem változékony.
Alapvetően az Adattárház (DWH) egy folyamat, az Adattárház (DW) pedig egy adatbázis.
jellemzői
Az adattárházat több szempont jellemzi, amelyek biztosítják az optimális használathoz szükséges eszközöket, így megfelelnek a programozott irányelveknek, amelyek a lehető legjobb módon hozzák létre a használathoz szükséges eszközöket. Részletesen bemutatjuk az adattárház jellemzőit:
Üzletközpontú
Elemzéshez és döntéshozatalhoz csak a releváns adatok kerülnek be az Adattárházba. Vagyis nem veszik figyelembe azokat az adatokat, amelyek nem rendelkeznek analitikai értékkel, mint például a szobacímek, irányítószámok, e -mail címek. De változó érdeklődésűek, mint például az ügyfél típusa, földrajzi elhelyezkedése, kora stb.
Magas szintű entitásokat kezelnek, például ügyfeleket, termékeket, tételeket, területeket és egyebeket. Az adatok tárolása többdimenziós módon történik, azaz tény- és dimenziós táblázatok.
Integrált
A heterogén forrásokból származó összes adatot konszolidálják, hogy garantálják annak minőségét és tisztaságát. A fő adatforrások a következők:
A felhasználó típusától függően.
-
- Működési: A Daily nagy mennyiségű adatot állít elő, de önmagukban kevés jelentőségük van a szükséges elemzéshez. Például termékértékesítés.
- Közepes: Rövid és középtávú adatokat generál működési adatok alapján. Erre a koncepcióra jó példa a készletgyártás.
- Vezetői: Az integrációs és átalakítási folyamatból származó adatokat használja. Viszont új információkat generál. Alapvetően az Adattárház felhasználójára vonatkozik.
A szervezet területe vagy osztálya szerint
-
- Területek: Mindegyiknek jól meghatározott feladatai vannak. Saját adatokat állítanak elő, amelyeket megosztanak a többi területtel.
- Alosztályok: Általában földrajzi jellegűek. Helymeghatározási adatokat szolgáltatnak, amelyeket a többivel együtt kell beépíteni.
A forrás szerint
-
- Belső: Saját adatokat állítanak elő, amelyek a vállalat napi tevékenységéből származnak.
- Külső: kiegészítik a belső adatokat, például a népszámlálásokat és a statisztikákat.
Változat időben
Lehetővé teszi ugyanazon helyzet különböző verzióihoz való hozzáférést, mivel az aktuális adatokat a múltbeli adatokkal együtt tárolják az adattárház példákban.
Nem illékony
Garantálja az információ stabilitását, mivel az adatok belépése után nem változik. Vagyis az adatok csak akkor kerülnek manipulálásra, amikor beírják őket, és amikor betekintést nyernek.
Összefoglalva, az Adattárház fő tulajdonságai a következők:
Tulajdonságok
A volumenben kezeli az adatokat, amelyek a korábbi, aktuális és összesített adatok különböző forrásokból történő felhalmozódásának következményei.
A teljes adatmennyiséget egyetlen központi adatbázisba helyezi. Strukturálja az adatokat többdimenziós módon.
előnyök
A Data Warehouse jellemzői és tulajdonságai miatt a következő előnyökkel jár:
- Csökkenti a minimális időt, amely egy adott témával kapcsolatos összes releváns adat összegyűjtéséhez szükséges.
- Elemzési eszközöket biztosít.
- Sok jelentés és elemzés a felhasználó által meghatározott.
- Lehetővé teszi a szervezet mutatóinak közvetlen elérését, elemzését és nyomon követését.
- Segít azonosítani azokat a tényezőket, amelyek befolyásolják a vállalat működését.
- Lehetővé teszi az intézmény előrehaladását és jövőbeli magatartásának meghatározását.
- A felhasználók gyorsan és egyszerűen lekérdezhetnek adatokat.
Röviden, az Adattárház segít a szervezetnek válaszolni a döntésekhez szükséges alapvető kérdésekre. Ez olyan versenyelőnyöket ér el, amelyek optimalizálják pozíciójukat azon a piacon, ahol működnek. Néhány ilyen kérdés:
- Mi az ügyfelek profilja?
- Milyen a viselkedésük?
- Mi a vállalkozás jövedelmezősége?
- Mi a kockázat a szervezetre nézve?
- Milyen szolgáltatásokat és termékeket használ, és hogyan növelheti azokat?
Alkalmazási terület
Az Adattárház méretéhez és összetettségéhez képest bármely szervezethez igazítható. Ez minden intézmény, vállalat vagy szervezet napirendjének következménye, amikor az általa előállított adatokra vonatkozó döntéseket hoz.
Alkalmazási kockázatok
Ez nagy beruházást igényel a szervezet részéről. Végrehajtásának előnyei nem rövid távon, hanem közép- és hosszú távon láthatók.
Az adatok manipulálása veszélyezteti az érzékeny adatok manipulálását.
Figyelembe veendő szempontok
Amint az elején említettük, több szempontot is figyelembe kell venni, amikor ezeket az elemeket a szerver használatához alkalmazzák. Közülük a következőket említhetjük:
Pályázati költségek
Az adattárház építési, üzemeltetési és támogatási költségeket visel. Az építési költség magában foglalja az emberi erőforrások, az idő és a technológia költségeit, míg az üzemeltetés és a karbantartás költségeit figyelembe veszi az evolúció, a növekedés és az adatok eredetének változásából származó költségek.
Hatás az emberekre
Az Adattárház alkalmazása mindig elvárásokat generál a felhasználókban, akiknek szükségszerűen új készségeket kell elsajátítaniuk. Az ilyen típusú adatok sikere az aktív használattól és a felhasználók visszajelzéseitől függ.
Hatás az üzleti és döntéshozatali folyamatokra
Az Adattárház alkalmazásával feltárhatók bizonyos hiányosságok az üzleti folyamatokban, ugyanakkor növekszik a bizalom az általa elért eredmények alapján hozott döntésekben.
építészet
A példaadatraktár általános architektúráját a fenti ábra mutatja. Mint látható, ez a rendszer számos kölcsönhatást foglal magában az összetevői között. E tekintetben és összefoglalásként a működése a következőképpen írható le:
- Az adatok különböző forrásokból származnak, például webszolgáltatásokból, fájlokból és egyéb belső és külső adatbázisokból.
- Az adatok kinyerése után integrálják, átalakítják és megtisztítják, hogy később betölthessék az Adattárházba.
- A taktikai és stratégiai információk előállítása érdekében jelentéseket és elemzéseket készítenek az adatok betöltéséből.
- Végül a felhasználók megtekinthetik és tanulmányozhatják a létrehozott jelentéseket és elemzéseket.
elemek
Most néhány olyan elemet írunk le, amelyeket az Adattárházban ki lehet értékelni, és amelyeket figyelembe kell venni.
Adattárház forrásai
Általában ezek a vállalat napi tevékenységének eredményei, ilyenkor belső forrásoknak nevezik őket. Ha például webszerverekről vesznek adatokat, azok külső forrásnak minősülnek. Különböznek egymástól, mert származásuktól, formátumuktól, funkciójuktól stb.
Kitermelés, átalakítás és betöltés
ETL néven ismert, ez a folyamat magában foglalja az összes feladatot, amelyet az adatok beszerzésétől a Data Warehouse -ba való betöltéséig hajtanak végre. Ezek a következők: kinyerés, manipuláció, vezérlés, integráció, adattisztítás, betöltés és frissítés.
Kivonás
Ez magában foglalja azokat a technikákat, amelyek arra összpontosítanak, hogy különböző forrásokból csak a releváns adatokat szerezzék be és tárolják a belső tárolóban. Ez a fajta tárolás lehetővé teszi az adatok manipulálását anélkül, hogy közben beavatkozna vagy megváltoztatná a forrásokat vagy az Adattárházat további adatokkal, kivonatréteget hozva létre az olvasás és betöltés, a folyamat során létrehozott metaadatok tárolása és kezelése között, valamint megkönnyíti az integrációt.
A kitermelés a felhasználók igényein és a megoldáshoz meghatározott követelményeken alapul.
átalakítás
Ezek a technikák felelősek a különböző formátumok kompatibilitásáért, valamint az adatok és a kapcsolódó források szűréséért és osztályozásáért.
Ez a funkció felelős az összes megfelelő parancs alkalmazásáért az adatokkal kapcsolatban, annak érdekében, hogy erős és ésszerű módon népszerűsítse azokat, amelyek kompatibilisek és összhangban vannak az Adattárral. Ezenkívül felelős az adatok tisztaságáért és minőségéért.
carga
Az adatok kezdeti betöltésének és az Adattárház időszakos frissítésének technikáival kapcsolatban.
- A kezdeti betöltés a Data Warehouse által kapott adatok első betöltésére vonatkozik. Általában nagyon időigényes a hosszú időtartamhoz tartozó rekordok nagy száma miatt.
- Az időszakos frissítés kis mennyiségű adat beillesztésére vonatkozik. A cél az, hogy csak azokat az adatokat adja hozzá az adattárház mintákhoz, amelyek a legutóbbi frissítésből származnak. Ez a felhasználó igényeitől és igényeitől függ.
Röviden, az adatbetöltési folyamat révén garantált az Adattárház karbantartása.
Összefoglalva elmondható, hogy az ETL folyamat a következőképpen zajlik:
- A megfelelő forrásokból kinyert adatokat a belső tárolóban tárolják.
- Míg az adatokat belső tárolóban tárolják, integrálják és átalakítják.
- Az adatok megtisztítása után az előző lépés után átadásra kerülnek az Adattárháznak.
Jelentések
A jelentések grafikus eszközök, amelyek lehetővé teszik a felhasználó számára, hogy részletes jelentéseket szerezzen a vállalata adatairól. A jelentésekkel való interakció meglehetősen egyszerű a felhasználó számára, mivel könnyen követhető utasítások. Alapvetően a menüben kell kiválasztania az opciókat, a bemutatott téma feltételeire és specifikációira hivatkozva.
OLAP
A Data Warehouse legerősebb összetevője, mivel a rendszer speciális többdimenziós lekérdező motorját tartalmazza.
Lehetővé teszi a szervezet különböző történelmi forgatókönyvekből történő elemzését. Viselkedését és evolúcióját többdimenziós látásmódból vetíti ki, azaz különböző perspektívák, érdekes témák vagy dimenziók kombinálásával. Ez lehetővé teszi a trendek levezetését azáltal, hogy felfedezzük a perspektívák közötti kapcsolatokat, amelyeket első pillantásra nehéz lenne megtalálni.
Data Mining
Ez elsősorban statisztikai eszköz, amelyen keresztül előrejelzéseket lehet tenni. A viselkedések kikövetkeztetéséről van szó, anélkül, hogy előre meghatározott szabályok lennének. Többek között táblázatok és grafikonok formájában készít jelentéseket, amelyek elősegítik a döntéshozatalt. A már teljesen feldolgozott információk alapján működik.
Különbség az OLAP és az adatbányászat között
Miután figyelembe vettük az OLAP és a Data Minig fő szempontjait, alapvető különbség állapítható meg közöttük.
- Az OLAP segítségével értelmezik a vállalat jelenlegi helyzetét, és gyors válaszokat adnak, amelyek megkönnyítik a döntéshozatalt.
- A Data Minig előrejelzi a helyzeteket, bizonyos típusú viselkedést kiváltó rejtett tudás tanulmányozása alapján.
Következésképpen mindkét rendszer különböző típusú analitikus helyzetek megoldásával foglalkozik.
A Data Minig és kapcsolata a Data Warehouse -nal
A Data Minig rendszer a végfelhasználó támogatási technológiája, amelynek célja hasznos információk kinyerése a vállalatok adatbázisában található információkból. Más szóval, a Data Minig algoritmusok által használt információk eredete általában az Adattárházban található történelmi adatok.
Integrációnak kell lennie a Data Minig technikák és az Adattárházban részt vevő folyamatok között. Vagyis ahhoz, hogy elvégezhessük az üzleti elemzést, megállapodást kell kötni a Data Minig, az Adattárház és az OLAP szerver között.
Minden alkalommal, amikor a Data Warehouse új eredményeket szolgáltat, a vállalat újra alkalmazhatja a Data Minig -t a döntéshozatal optimalizálása érdekében.
Röviden, a Data Minig és a Data Warehouse teljesen kompatibilis eszközök. A Data Warehouse memóriát és a Data Minig intelligenciát biztosít.
Hagyományos adatbázisok vs Data Warehouse
Az eddig feltárt szempontok elemzése alapján megérthetjük, hogy az Adattárház eltér a szervezetek napi tranzakcióit támogató adatbázisoktól. Itt vannak az alapvető különbségek
- A hagyományos adatbázisokban az információ úgy van rendszerezve, hogy könnyen lekérhető és frissíthető legyen. Az Adattárház szervezett és a végfelhasználó felé irányul, aki csak érdeklődni tud.
- A tranzakciós adatbázisok gondoskodnak az adatok napi feldolgozásáról. Az Adattárház történelmi adatokkal dolgozik, vagyis hosszú időtartamoknak megfelelően.
- A hagyományos adatbázisokhoz egy munkanap során többször is hozzá lehet férni. Egy adattárházban az olvasások és lekérdezések minimálisak, mivel szórványosan érhetők el.
- A Data Warehouse által kezelt adatok mennyisége sokkal nagyobb, mint a hagyományos adatbázisokban.
- A tranzakciós bázisok szerkezete stabil. Az adattárház szerkezete saját fejlődésétől és használatától függően változik.
Ezután megállapítunk néhányat Adattárház példák.
Adattárház példák
Egy országos, nagykereskedelmi és kiskereskedelmi tisztítószerek értékesítésével foglalkozó vállalatnak, amelyet értékesítési volumene miatt szintén közepes méretűnek tartanak, fő célja a nyereség maximalizálása. Hasonlóképpen, annak érdekében, hogy több ügyfelet szerezzen, a piac új szintjére szeretne terjeszkedni, és később bővíteni a termékcsaládot. Az egyik fő irányelve, hogy folyamatosan fejlődjön, hogy jobb pozíciót érjen el az adattárház minták versenytársaival szemben.
A Data Warehouse alkalmazása a következő előnyöket kínálja a szervezet számára.
- Lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy áttekintést kapjanak az üzletről.
- A működési adatokat analitikai információkká alakíthatja, a döntéshozatalra összpontosítva.
- Készítsen dinamikus jelentéseket, amelyek megkönnyítik az elemzést.
- Megkönnyíti a szervezet céljainak megvalósítására irányuló stratégiák kialakítását.
- Előnyt jelent a vállalati struktúra stabilitásának.
A mindennapi adattárház másik példája egy oktatási intézmény vezetésére utal, amelynek hiányosságai vannak a diákjaival való kommunikáció tekintetében. Hasonlóképpen nincs egységes információs központja, amely minden információval rendelkezik. Az intézmény célja, hogy kísérje a hallgatókat karrierjük során és az érettségi után, új javaslatokat tegyen, amelyek javítják a szervezet teljesítményét és a hallgatók fejlődését.
Az Adattárház alkalmazásával igyekszünk megfelelni az egyetem igényeinek. Elvileg a párhuzamos információk kiküszöbölése és a hallgatókkal kapcsolatos téves adatok jelenléte, valamint minden olyan információ, amelyet általában rossz minőségűnek tartanak, és amely nem releváns. Ezenkívül minden információ integrálva van, és egységes nyilvántartást képez a hallgatókról, amely alapul szolgál az intézmény projektjének megfelelő fejlesztéséhez.
Végül népszerűsítik a marketingtevékenységeket, amelyek nagyobb előnyöket biztosítanak az egyetemnek, és elősegítik annak növekedését az információk helyes kezelésével.
Összefoglalva, az adattárház példákban lehetőséget ad arra, hogy megtudja, mi történik a szervezetben, mi történt, mi történhet és miért. Láthatja a cikket számítógépes vírusok típusai.