Kas nutiktų, jei organizacijos apdorotų visus savo duomenis, kad galėtų paremti sprendimų priėmimą? O jeigu jos naudotų specializuotą duomenų pateikimo ir analizės programinę įrangą? Pateiksime keletą duomenų saugyklų pavyzdžių , kad atsakytume į šiuos klausimus.
Duomenų saugyklos pavyzdžiai
Visų pirma svarbu atskirti du terminus, kurie dėl jų sutrumpinimo gali mus lengvai supainioti, o nuo pat pradžių vartotojas nori žinoti, ko tikėtis, ir žinoti kai kurias pagrindines sąvokas, kurių jie nori. į veidą. Čia parodysime begalę pavyzdžių, kurie tarnauja tam, kad asmuo turėtų priemonių šiems elementams atskirti.
Apibrėžimas
Atsižvelgdami į šių dviejų terminų skirtumą, mes juos toliau apibrėšime formaliai, nes tai procesas, kurio metu išgaunami, transformuojami, konsoliduojami ir integruojami organizacijos vidaus ir išorės duomenys, kad jie būtų prieinami ir naudingi priimant sprendimus. -gamyba.
Lygiai taip pat duomenų saugykla taip pat gali būti apibrėžiama kaip bazė su elektronine failų sistemos informacija, kurioje saugomi duomenys, reikalingi informacijai analizuoti ir sprendimams priimti. Jo skirtumas yra tas, kad jis yra orientuotas į verslą, integruotas, kintantis laikas ir nepastovus.
Iš esmės duomenų saugykla (DWH) yra procesas, o duomenų saugykla (DW) yra duomenų bazė.
funkcijos
Duomenų saugyklą apibūdina keli aspektai, kurie suteikia reikiamas priemones optimaliam jo naudojimui, taip laikantis suprogramuotų gairių, pagal kurias sukuriami įrankiai, skirti jos naudojimui kuo geriau. Mes išsamiai apibūdinsime duomenų saugyklos ypatybes:
Į verslą orientuotas
Į duomenų saugyklą įvedami tik atitinkami duomenys analizei ir sprendimams priimti. Tai reiškia, kad neatsižvelgiama į duomenis, kurie neturi analitinės vertės, pvz., Kambarių adresus, pašto kodus, el. Pašto adresus. Tačiau jie yra skirtingo intereso, pavyzdžiui, kliento tipas, geografinė padėtis, amžius ir kt.
Valdomi aukšto lygio subjektai, tokie kaip klientai, produktai, prekės, sritys ir kiti. Duomenys saugomi daugialypiu būdu, tai yra faktų ir matmenų lentelės.
Integruota
Visi duomenys iš skirtingų šaltinių yra konsoliduojami, kad būtų užtikrinta jų kokybė ir švarumas. Pagrindiniai duomenų šaltiniai yra šie:
Pagal vartotojo tipą.
-
- Veikimas: „Daily“ sukuria didelius duomenų kiekius, tačiau jie patys savaime yra mažai susiję su reikalinga analize. Pavyzdžiui, produktų pardavimas.
- Vidutinė: generuoja reikšmingus duomenis trumpuoju ir vidutiniu laikotarpiu, remdamasi veiklos duomenimis. Geras šios koncepcijos pavyzdys yra atsargų generavimas.
- Vadybinis: naudoja duomenis, gautus integracijos ir transformacijos proceso metu. Savo ruožtu jis sukuria naują informaciją. Iš esmės tai reiškia duomenų saugyklos vartotoją.
Pagal organizacijos sritį ar skyrių
-
- Sritys: kiekviena turi gerai apibrėžtas pareigas. Jie sukuria savo duomenis, kuriais dalijamasi su kitomis sritimis.
- Padaliniai: paprastai jie yra geografiniai. Jie pateikia vietos duomenis, kurie turi būti įtraukti į kitus.
Pasak šaltinio
-
- Vidiniai: jie generuoja savo duomenis, gaunamus iš kasdienės įmonės veiklos.
- Išoriniai: jie papildo vidinius duomenis, pavyzdžiui, surašymus ir statistiką.
Laiko variantas
Tai suteikia prieigą prie skirtingų tos pačios situacijos versijų, nes dabartiniai duomenys saugomi kartu su istoriniais duomenimis duomenų saugyklos pavyzdžiuose.
Nepastovus
Tai garantuoja informacijos stabilumą, nes įvedus duomenis ji nesikeičia. Tai yra, duomenimis manipuliuojama tik tada, kai jie įvedami ir kai su jais susipažįstama.
Apibendrinant, pagrindinės duomenų saugyklos savybės yra šios:
Savybės
Tvarko duomenis dideliais kiekiais - tai istorinių, dabartinių ir suvestinių duomenų iš įvairių šaltinių kaupimo pasekmė.
Jis talpina visą duomenų kiekį į vieną centralizuotą duomenų bazę. Struktūruokite duomenis daugialypiu būdu.
nauda
Dėl savo savybių ir savybių duomenų saugykla turi šiuos privalumus:
- Tai sutrumpina minimalų laiką, reikalingą surinkti visus susijusius duomenis konkrečia tema.
- Pateikia analizės įrankius.
- Daugelis ataskaitų ir analizių yra vartotojo apibrėžtos.
- Tai leidžia tiesiogiai pasiekti, analizuoti ir stebėti organizacijos rodiklius.
- Tai padeda nustatyti veiksnius, turinčius įtakos įmonės veiklai.
- Tai leidžia tobulėti ir nustatyti būsimą institucijos elgesį.
- Vartotojai gali greitai ir lengvai užklausti duomenis.
Trumpai tariant, duomenų saugykla padeda organizacijai atsakyti į esminius sprendimus. Taip pasiekiama konkurencinė nauda, kuri optimizuoja jų padėtį rinkoje, kurioje jie veikia. Kai kurie iš šių klausimų yra šie:
- Koks yra klientų profilis?
- Kaip jų elgesys?
- Koks yra verslo pelningumas?
- Kokia rizika kyla organizacijai?
- Kokias paslaugas ir produktus naudojate ir kaip galite juos padidinti?
Taikymo sritis
Duomenų saugykla gali būti pritaikyta bet kuriai organizacijai, nepriklausomai nuo jos dydžio ir sudėtingumo. Tai yra bet kurios institucijos, įmonės ar organizacijos darbotvarkės pasekmė priimant atitinkamus sprendimus dėl jos gaunamų duomenų.
Taikymo rizika
Tai reikalauja didelių organizacijos investicijų. Jo įgyvendinimo nauda matoma ne trumpuoju laikotarpiu, o vidutiniu ir ilgu laikotarpiu.
Manipuliacija duomenimis kelia grėsmę manipuliavimui neskelbtinais duomenimis.
Aspektai, į kuriuos reikia atsižvelgti
Kaip minėta pradžioje, yra keletas aspektų, į kuriuos reikia atsižvelgti taikant šiuos elementus naudojant serverį. Tarp jų galime paminėti šiuos dalykus:
Paraiškos išlaidos
Duomenų sandėlis padengia statybos, eksploatavimo ir palaikymo išlaidas. Statybos kaina apima žmogiškųjų išteklių, laiko ir technologijų sąnaudas, o eksploatacijos ir priežiūros išlaidas - evoliucijos, augimo ir išlaidas, atsiradusias dėl duomenų kilmės pasikeitimo.
Poveikis žmonėms
Duomenų saugyklos taikymas visada sukuria lūkesčius vartotojams, kurie būtinai turės įgyti naujų įgūdžių. Šio tipo duomenų sėkmė priklauso nuo aktyvaus naudojimo ir vartotojų atsiliepimų.
Poveikis verslo ir sprendimų priėmimo procesams
Taikant „Data Warehouse“, galima atskleisti tam tikrus verslo procesų trūkumus, tačiau tuo pačiu padidėja pasitikėjimas priimtais sprendimais, remiantis jo gautais rezultatais.
Architektūra
Bendra duomenų saugyklos pavyzdžio architektūra parodyta aukščiau esančiame paveikslėlyje. Kaip matyti, ši sistema apima daugybę jos komponentų sąveikų. Atsižvelgiant į tai ir apibendrinant, jo veikimą galima apibūdinti taip:
- Duomenys paimami iš įvairių šaltinių, tokių kaip žiniatinklio paslaugos, failai ir kitos duomenų bazės, tiek vidinės, tiek išorinės.
- Kai duomenys bus išgauti, jie bus integruoti, transformuoti ir išvalyti, kad vėliau būtų įkelti į duomenų saugyklą.
- Siekiant generuoti taktinę ir strateginę informaciją, įkeliant duomenis gaunamos ataskaitos ir analizė.
- Galiausiai vartotojai gali peržiūrėti ir tyrinėti sugeneruotas ataskaitas ir analizes.
Elementai
Dabar aprašysime kai kuriuos elementus, kuriuos galima įvertinti duomenų saugykloje ir į kuriuos reikėtų atsižvelgti.
Duomenų saugyklos šaltiniai
Paprastai jie yra kasdienės įmonės veiklos rezultatas, tokiu atveju jie vadinami vidiniais šaltiniais. Kai duomenys paimami iš, pavyzdžiui, žiniatinklio serverių, jie laikomi išoriniais šaltiniais. Jie skiriasi vienas nuo kito, nes priklauso nuo jų kilmės, formato, funkcijos ir kt.
Ištraukimas, transformavimas ir pakrovimas
Žinomas kaip ETL, tai procesas, apimantis visas užduotis, kurios atliekamos nuo duomenų gavimo iki jų įkėlimo į duomenų saugyklą. Tai yra: išgavimas, manipuliavimas, valdymas, integravimas, duomenų valymas, įkėlimas ir atnaujinimas.
Ekstrahavimas
Tai apima metodus, skirtus gauti iš įvairių šaltinių tik atitinkamus duomenis ir laikyti juos vidinėje atmintyje. Šio tipo saugojimas leidžia manipuliuoti duomenimis nesikišant ir nekeičiant šaltinių ar duomenų saugyklos, kurioje yra daugiau duomenų, sukuriant ištraukimo sluoksnį tarp skaitymo ir įkėlimo, saugojant ir valdant proceso metu sukurtus metaduomenis ir palengvinant integraciją.
Ištraukimas grindžiamas vartotojų poreikiais ir sprendimui apibrėžtais reikalavimais.
Transformacija
Tai yra metodai, atsakingi už skirtingų formatų suderinamumą, taip pat duomenų ir susijusių šaltinių filtravimą ir klasifikavimą.
Ši funkcija yra atsakinga už visų tinkamų komandų taikymą duomenims, siekiant jas stipriai ir pagrįstai reklamuoti, suderinamą ir suderinamą su duomenų saugykla. Be to, ji yra atsakinga už duomenų švarumą ir kokybę.
Carga
Kalbant apie pradinio duomenų įkėlimo metodus ir periodinį duomenų sandėlio atnaujinimą.
- Pradinis įkėlimas reiškia pirmą duomenų duomenų saugyklos apkrovą. Paprastai tai užima daug laiko, nes daug įrašų priklauso ilgam laikotarpiui.
- Periodinis atnaujinimas reiškia nedidelio duomenų kiekio įterpimą. Jūsų tikslas yra įtraukti į duomenų saugyklos pavyzdžius tik tuos duomenis, kurie buvo sugeneruoti po paskutinio atnaujinimo. Tai priklauso nuo vartotojo poreikių ir reikalavimų.
Trumpai tariant, duomenų įkėlimo metu garantuojama duomenų saugyklos priežiūra.
Apibendrinant galima pasakyti, kad ETL procesas atliekamas taip:
- Iš atitinkamų šaltinių gauti duomenys saugomi vidinėje atmintyje.
- Nors duomenys saugomi vidinėje atmintyje, jie yra integruoti ir transformuojami.
- Išvalius duomenis, po ankstesnio veiksmo jie perduodami duomenų saugyklai.
Ataskaitos
Ataskaitos yra grafiniai įrankiai, leidžiantys vartotojui gauti išsamias ataskaitas apie jūsų įmonę. Sąveika su šiomis ataskaitomis vartotojui yra gana paprasta, nes jos yra lengvai vykdomos instrukcijos. Iš esmės turite pasirinkti parinktis iš meniu, atsižvelgdami į pateiktos temos sąlygas ir specifikacijas.
OLAP
Tai yra galingiausias „Data Warehouse“ komponentas, nes jame yra specializuotas daugialypis sistemos užklausų variklis.
Tai leidžia analizuoti organizaciją pagal skirtingus istorinius scenarijus. Ji projektuoja savo elgesį ir evoliuciją iš daugialypės vizijos, tai yra, derindama skirtingas perspektyvas, dominančias temas ar dimensijas. Tai leidžia nustatyti tendencijas atrandant ryšius tarp perspektyvų, kurias iš pirmo žvilgsnio būtų sunku rasti.
Duomenų gavyba
Tai visų pirma statistinė priemonė, pagal kurią galima prognozuoti. Tai yra elgesio išvados, nenustatant iš anksto nustatytų taisyklių. Ji, be kita ko, generuoja ataskaitas lentelių ir grafikų pavidalu, kurios skatina iniciatyvų sprendimų priėmimą. Jis veikia remiantis informacija, kuri jau buvo visiškai apdorota.
Skirtumas tarp OLAP ir duomenų gavybos
Išnagrinėjus pagrindinius OLAP ir „Data Minig“ aspektus, galima nustatyti pagrindinį jų skirtumą.
- Naudojant OLAP, aiškinama dabartinė įmonės padėtis, greitai pateikiami atsakymai, palengvinantys sprendimų priėmimą.
- „Data Minig“ prognozuoja situacijas, remdamasis paslėptų žinių, provokuojančių tam tikrą elgesį, tyrimu.
Vadinasi, abi sistemos sprendžia įvairių tipų analitines situacijas.
„Data Minig“ ir jo ryšys su „Data Warehouse“
„Data Minig“ sistema yra galutinio vartotojo palaikymo technologija, kurios tikslas yra iš įmonės duomenų bazės informacijos išgauti naudingos informacijos. Kitaip tariant, „Data Minig“ algoritmų naudojamos informacijos kilmė dažniausiai yra istoriniai duomenys, esantys „Data Warehouse“.
Turi būti integruota „Data Minig“ technika ir procesai, susiję su „Data Warehouse“. Tai reiškia, kad norint atlikti verslo analizę, reikia susitarti tarp „Data Minig“, „Data Warehouse“ ir OLAP serverio.
Kiekvieną kartą, kai „Data Warehouse“ pateikia naujų rezultatų, bendrovė gali iš naujo taikyti „Data Minig“, kad optimizuotų sprendimų priėmimą.
Trumpai tariant, „Data Minig“ ir „Data Warehouse“ yra visiškai suderinami įrankiai. Duomenų saugykla suteikia atminties ir „Data Minig“ žvalgybos.
Tradicinės duomenų bazės prieš duomenų sandėlį
Iki šiol atskleistų aspektų analizė leidžia suprasti, kad „Data Warehouse“ skiriasi nuo duomenų bazių, palaikančių kasdienes organizacijų operacijas. Čia yra pagrindiniai skirtumai
- Tradicinėse duomenų bazėse informacija yra sutvarkyta taip, kad ją būtų galima lengvai gauti ir atnaujinti. Duomenų saugykla yra organizuota ir orientuota į galutinį vartotoją, kuris gali tik užklausti.
- Sandorių duomenų bazės rūpinasi kasdieniu duomenų apdorojimu. Duomenų saugykla veikia su istoriniais duomenimis, tai yra, atitinkančiais ilgus laikotarpius.
- Tradicinės duomenų bazės pasiekiamos kelis kartus per darbo dieną. Duomenų saugykloje rodmenys ir užklausos yra minimalios, nes prieiga prie jų yra atsitiktinė.
- Duomenų saugyklos valdomų duomenų apimtis yra daug didesnė nei tradicinėse duomenų bazėse.
- Sandorių bazių struktūra yra stabili. Duomenų saugyklos struktūra skiriasi priklausomai nuo jos evoliucijos ir naudojimo.
Toliau pateiksime keletą duomenų saugyklos pavyzdžių.
Duomenų saugyklos pavyzdžiai
Visos šalies įmonė, užsiimanti valymo priemonių pardavimu didmeniniu ir mažmeniniu lygiu, taip pat laikoma vidutinio dydžio dėl savo pardavimo apimčių, turi pagrindinį tikslą-maksimaliai padidinti savo pelną. Panašiai, norėdami pritraukti daugiau klientų, norite plėstis į naują rinkos lygį ir vėliau išplėsti savo produktų liniją. Viena iš pagrindinių jos politikos krypčių yra nuolat tobulėti, kad būtų geresnė duomenų saugyklos pavyzdžių konkurentų padėtis.
Duomenų saugyklos taikymas organizacijai suteikia šiuos privalumus.
- Tai leidžia vartotojams turėti verslo apžvalgą.
- Paverskite veiklos duomenis į analitinę informaciją, orientuotą į sprendimų priėmimą.
- Sukurkite dinamiškas ataskaitas, kurios palengvins jūsų analizę.
- Tai palengvina organizacijos tikslų įgyvendinimo strategijų formavimą.
- Tai naudinga įmonės struktūros stabilumui.
Kitas kasdienio duomenų saugyklos pavyzdys susijęs su švietimo įstaigos vadovybe, kuri turi trūkumų bendraudama su savo mokiniais. Panašiai jai trūksta vieningo informacijos centro, kuriame būtų visa jų informacija. Įstaigos tikslas - lydėti studentus jų karjeros metu ir baigus studijas, siūlyti naujus pasiūlymus, kurie pagerintų organizacijos veiklą ir studentų tobulėjimą.
Taikydami duomenų saugyklą siekiame patenkinti universiteto poreikius. Iš esmės pašalinamas informacijos dubliavimas ir klaidingos informacijos apie studentus buvimas, taip pat visa informacija, kuri apskritai laikoma nekokybiška ir kuri nėra svarbi. Be to, visa informacija yra integruota, sudarant vieningą studentų įrašą, kuris yra tinkamo įstaigos projekto vystymo pagrindas.
Galiausiai, skatinama rinkodaros veikla, suteikianti universitetui daugiau naudos ir padedanti jo augimui tinkamai valdant informaciją.
Apibendrinant, duomenų saugyklų pavyzdžiai suteikia galimybę suprasti, kas vyksta organizacijoje, kas nutiko, kas gali nutikti ir kodėl. Galite perskaityti straipsnį apie kompiuterinių virusų tipus.