Какво би се случило, ако организациите обработваха всичките си данни, за да подпомогнат вземането на решения? Ами ако използваха специализиран софтуер за представяне и анализ на данни? Ще предоставим няколко примера за хранилища за данни, за да отговорим на тези въпроси.
Примери за хранилище на данни
На първо място, важно е да се прави разлика между два термина, които поради тяхното съкращение могат лесно да ни объркат и от самото начало намерението е потребителят да знае какво да очаква и да знае някои основни понятия, които те използват да се изправиш. Тук ще покажем безкрайни примери, които служат така, че индивидът да има инструментите да различава тези елементи.
Дефиниция
Като се има предвид разликата между двата термина, ще продължим да ги дефинираме официално, тъй като това е процес, който извлича, трансформира, консолидира и интегрира данните на организация, както вътрешни, така и външни, за да ги направим достъпни и полезни при вземането на решения -създаване.
По същия начин складът на данните може да бъде определен и като база с информация за електронна файлова система, която съхранява необходимите данни за анализ на информация и вземане на решения. Разликата му е, че е бизнес ориентиран, интегриран, променлив във времето и енергонезависим.
По принцип Data Warehousing (DWH) е процес, а Data Warehouse (DW) е база данни.
функции
Има няколко аспекта, които характеризират хранилището на данни, които предоставят необходимите инструменти за оптималното му използване, като по този начин се съобразяват с програмирани насоки, които генерират инструментите за неговото използване по възможно най -добрия начин. Ще опишем подробно характеристиките на хранилище за данни:
Бизнес ориентиран
Само съответните данни се въвеждат в хранилището за данни за анализ и вземане на решения. Тоест данните, които нямат аналитична стойност, като например адреси на стаи, пощенски кодове, имейл адреси, наред с други, не се вземат предвид. Но те са с променлив интерес като тип клиент, географско местоположение, възраст и т.н.
Управляват се субекти на високо ниво, като клиенти, продукти, артикули, области и други. Данните се съхраняват по многоизмерен начин, тоест в действителност и таблици с размери.
Интегриран
Всички данни от разнородни източници са консолидирани, за да се гарантира неговото качество и чистота. Основните източници на данни са:
Според типа потребител.
-
- Оперативен: Той произвежда голямо количество данни на дневна база, но сам по себе си няма особено значение за необходимия анализ. Например продажбите на продукти.
- Средно: Генерира данни с последици в краткосрочен и средносрочен план въз основа на оперативни данни. Добър пример за тази концепция е генерирането на инвентар.
- Управленски: Използва данни, получени от процеса на интеграция и трансформация. На свой ред той генерира нова информация. По същество се отнася до потребителя на хранилището за данни.
Според областта или отдела на организацията
-
- Области: Всеки от тях има ясно определени отговорности. Те произвеждат свои собствени данни, които се споделят с другите области.
- Подразделения: Те обикновено са географски. Те предоставят данни за местоположението, които трябва да бъдат включени заедно с останалите.
Според източника
-
- Вътрешни: Те генерират свои собствени данни, идващи от ежедневните дейности на компанията.
- Външни: Те допълват вътрешни данни, например преброявания и статистика.
Вариант във времето
Той позволява достъп до различни версии на една и съща ситуация, тъй като текущите данни се съхраняват заедно с исторически данни в примери за хранилище на данни.
Не летливи
Той гарантира стабилността на информацията, тъй като веднъж въведените данни не се променят. Тоест данните се манипулират само когато са въведени и когато са направени справки.
В обобщение основните качества на хранилището за данни са:
Качества
Обработва данни в обем, следствие от натрупването на исторически, текущи и обобщени данни от различни източници.
Той поставя целия обем данни в единна централизирана база данни. Структурирайте данните по многоизмерен начин.
ползи
Поради своите характеристики и качества Data Warehouse представя следните предимства:
- Това намалява минималното време, необходимо за събиране на всички съответни данни по конкретна тема.
- Предоставя инструменти за анализ.
- Много отчети и анализи са дефинирани от потребителя.
- Позволява ви директен достъп, анализ и наблюдение на показателите на организацията.
- Той помага да се идентифицират факторите, които влияят върху работата на компанията.
- Тя позволява да се напредва и да се определя бъдещото поведение на институцията.
- Потребителите могат да заявяват данни бързо и лесно.
Накратко, хранилището на данни помага на организацията да отговори на съществени въпроси за вземане на решения. Това постига конкурентни ползи, които оптимизират позицията им на пазара, на който работят. Някои от тези въпроси са:
- Какъв е профилът на клиентите?
- Как е поведението им?
- Каква е рентабилността на бизнеса?
- Какъв е рискът за организацията?
- Какви услуги и продукти използвате и как можете да ги увеличите?
Област на приложение
Склад за данни може да бъде адаптиран към всяка организация, независимо от нейния размер и сложност. Това е следствие от дневния ред на всяка институция, компания или организация, когато взема подходящи решения относно данните, които произвежда.
Рискове при прилагане
Това изисква големи инвестиции от страна на организацията. Ползите от прилагането му не се виждат в краткосрочен, а в средносрочен и дългосрочен план.
Манипулирането на данни заплашва манипулирането на чувствителни данни.
Аспекти, които трябва да се вземат предвид
Както бе споменато в началото, има няколко аспекта, които трябва да се вземат предвид при прилагането на тези елементи за използване на сървър. Сред тях можем да отбележим следното:
Разходи за кандидатстване
Склад за данни носи разходи за строителство, експлоатация и поддръжка. Разходите за строителство включват разходите за човешки ресурси, време и технологии, докато тези за експлоатация и поддръжка включват разходите за еволюция, растеж и тези, произтичащи от промени в произхода на данните.
Въздействие върху хората
Прилагането на хранилище на данни винаги поражда очаквания у потребителите, които задължително ще трябва да придобият нови умения. Успехът на този тип данни зависи от активното използване и обратната връзка от потребителите.
Въздействие върху бизнеса и процесите на вземане на решения
С прилагането на хранилище за данни могат да бъдат разкрити някои недостатъци в бизнес процесите, но в същото време се увеличава доверието в взетите решения въз основа на получените от него резултати.
Архитектура
Общата архитектура на примерен склад за данни е показана на фигурата по -горе. Както може да се види, тази система включва поредица от взаимодействия между нейните компоненти. В тази връзка и като обобщение, неговата работа може да бъде описана по следния начин:
- Данните се вземат от различни източници, като уеб услуги, файлове и други бази данни, както вътрешни, така и външни.
- След като данните бъдат извлечени, те се интегрират, трансформират и почистват, за да бъдат по -късно заредени в хранилището на данни.
- За да се генерира тактическа и стратегическа информация, от зареждането на данните се получават отчети и анализ.
- И накрая, потребителите могат да се консултират и изследват генерираните отчети и анализи.
елементи
Сега ще опишем някои от елементите, които могат да бъдат оценени в хранилището на данни, които трябва да бъдат разгледани.
Източници на хранилище на данни
Като цяло те са резултат от ежедневната дейност на компанията, като в този случай се наричат вътрешни източници. Когато данните се вземат например от уеб сървъри, те се считат за външни източници. Те се различават един от друг, защото зависят от произхода, формата, функцията и т.н.
Извличане, трансформиране и зареждане
Известен като ETL, процесът включва всички задачи, които се изпълняват от момента на получаване на данните до зареждането им в хранилището на данни. Това са: извличане, манипулиране, контрол, интеграция, почистване на данни, зареждане и актуализиране.
екстракция
Тя включва техники, фокусирани върху получаването от различни източници само на съответните данни и съхраняването им във вътрешно хранилище. Този тип съхранение позволява да се манипулират данни, без да се намесват или променят източниците или хранилището на данни с повече данни, създавайки слой за извличане между четене и зареждане, съхраняване и управление на генерираните в процеса метаданни и улесняване на интеграцията.
Извличането се основава на нуждите на потребителите и изискванията, определени за решението.
Трансформация
Това са техниките, които отговарят за съвместимостта на различните формати, както и за филтриране и класифициране на данните и свързаните източници.
Тази функция е отговорна за прилагането на всички подходящи команди по отношение на данните, за да ги популяризира по силен и разумен начин, който е съвместим и в съответствие с хранилището на данни. В допълнение, той е отговорен за чистотата и качеството на данните.
натоварване
Относно техниките за първоначално зареждане на данните и периодичното актуализиране на хранилището за данни.
- Първоначалното зареждане се отнася до първото зареждане на данни, което Data Warehouse получава. Като цяло това отнема много време поради големия брой записи, принадлежащи към дълги периоди от време.
- Периодичното актуализиране се отнася до вмъкването на малки обеми данни. Вашата цел е да добавите към пробите от хранилището на данни само тези данни, които са генерирани от последната актуализация. Зависи от нуждите и изискванията на потребителя.
Накратко, чрез процеса на зареждане на данни, поддръжката на хранилището за данни е гарантирана.
В обобщение може да се каже, че процесът ETL се извършва по следния начин:
- Веднъж извлечени от съответните източници, данните се депозират във вътрешното хранилище.
- Докато данните се съхраняват във вътрешно хранилище, те се интегрират и трансформират.
- Когато данните се почистват, след предишната стъпка, те се предават в хранилището на данни.
Доклади
Отчетите са графични инструменти, които позволяват на потребителя да получи подробни отчети за информацията за вашата компания. Начинът на взаимодействие с тези отчети е доста прост за потребителя, тъй като те са лесни за изпълнение инструкции. По принцип трябва да изберете опции от меню, като се позовавате на условията и спецификациите на представената тема.
OLAP
Това е най -мощният компонент на хранилището за данни, тъй като съдържа специализирана многоизмерна машина за заявки на системата.
Тя позволява анализ на организацията от различни исторически сценарии. Той проектира своето поведение и еволюция от многоизмерна визия, тоест чрез комбиниране на различни гледни точки, теми от интерес или измерения. Това позволява тенденциите да бъдат изведени чрез откриване на връзки между перспективи, които биха били трудни за намиране на пръв поглед.
Data Mining
Това е преди всичко статистически инструмент, чрез който могат да се правят прогнози. Става въпрос за извеждането на поведение, без да има предварително установени правила. Той генерира доклади под формата на таблици и графики, наред с други, които насърчават вземането на решения по проактивен начин. Той работи въз основа на информация, която вече е напълно обработена.
Разлика между OLAP и Data Mining
След като бъдат разгледани основните аспекти на OLAP и Data Minig, може да се установи основна разлика между тях.
- С помощта на OLAP се интерпретира текущото състояние на компанията, като се дават бързи отговори, които улесняват вземането на решения.
- Data Minig предвижда ситуации, базирани на изследване на скрити знания, които провокират определени типове поведение.
Следователно и двете системи се занимават с решаване на различни типове аналитични ситуации.
Data Minig и връзката му с Data Warehouse
Системата Data Minig е технология за поддръжка на крайния потребител, чиято цел е да извлече полезна информация от информацията, съдържаща се в базата данни на компаниите. С други думи, произходът на информацията, използвана от алгоритмите на Data Minig, обикновено са исторически данни, съдържащи се в хранилище на данни.
Трябва да има интеграция между техниките Data Minig и процесите, включени в хранилището на данни. Тоест, за да може да се извърши бизнес анализът, трябва да има съгласие между Data Minig, Data Warehouse и OLAP сървъра.
Всеки път, когато Data Warehouse предоставя нови резултати, компанията може да кандидатства отново Data Minig за оптимизиране на вземането на решения.
Накратко, Data Minig и Data Warehouse са напълно съвместими инструменти. Складът за данни осигурява памет и интелигентността на Data Minig.
Традиционни бази данни срещу хранилище на данни
Анализът на аспектите, изложени досега, ни води до разбирането, че хранилище на данни се различава от базите данни, които поддържат ежедневните транзакции на организациите. Тук основните разлики
- В традиционните бази данни информацията е организирана така, че да може лесно да бъде извлечена и актуализирана. Склад за данни е организиран и ориентиран към крайния потребител, който може само да прави запитвания.
- Транзакционните бази данни се грижат за ежедневната обработка на данните. Складът на данни работи с исторически данни, тоест отговарящи на дълги периоди от време.
- Достъпът до традиционните бази данни е няколко пъти през работния ден. В хранилище на данни показанията и заявките са минимални, тъй като до него се влиза спорадично.
- Обемът на данните, които Data Warehouse управлява, е много по -голям от този, управляван в традиционните бази данни.
- Структурата на транзакционните бази е стабилна. Структурата на хранилище за данни варира в зависимост от собственото му развитие и използване.
След това ще разгледаме някои примери за хранилища за данни.
Примери за хранилище на данни
Национална компания, посветена на продажбата на почистващи консумативи на едро и дребно, считана също за средно голяма за обема на продажбите си, има за основна цел да увеличи максимално печалбите си. По подобен начин, за да получите повече клиенти, искате да се разширите до ново пазарно ниво и по -късно да разширите продуктовата си линия. Една от основните му политики е непрекъснато да се подобрява, за да получи по -добра позиция по отношение на своите конкуренти на пробите от хранилището на данни.
Прилагането на хранилище на данни предлага следните предимства за организацията.
- Тя позволява на потребителите да имат преглед на бизнеса.
- Трансформирайте оперативните данни в аналитична информация, фокусирана върху вземането на решения.
- Генерирайте динамични отчети, които улесняват вашия анализ.
- Той улеснява формирането на стратегии за изпълнение на целите на организацията.
- Той облагодетелства стабилността на фирмената структура.
Друг пример за ежедневен склад на данни се отнася до ръководството на образователна институция, която има недостатъци по отношение на комуникацията със своите ученици. По същия начин му липсва единен информационен център, който да разполага с цялата им информация. Целта на институцията е да придружава студентите по време на тяхната кариера и след завършване, да предлага нови предложения, които подобряват представянето на организацията и развитието на студентите.
С прилагането на хранилище на данни се стремим да отговорим на нуждите на университета. По принцип премахване на дублирането на информация и наличието на погрешни данни за учениците, както и цялата информация, която като цяло се счита за некачествена и която не е от значение. Освен това цялата информация е интегрирана, образувайки единен запис на студенти, който служи като основа за правилното развитие на проекта на институцията.
И накрая, се насърчават маркетинговите дейности, които дават на университета по -голяма полза и подпомагат растежа му чрез правилното управление на информацията.
В заключение, примерите за хранилища за данни предоставят възможност да се разбере какво се случва в организацията, какво се е случило, какво може да се случи и защо. Можете да видите статията за видовете компютърни вируси.