Увод у дизајн складишта података

Складиште уобичајене речи значи, складиштење нечега на једном месту и сличних случајева у индустријама за смештање сложене количине података на једној локацији. Пословна интелигенција (БИ) омогућава вам да тражите податке из извора података и поверење можете да имате само када постоји добар дизајн складишта података.

Складиште података интегрише више извора података и пружиће добру подршку за анализу и аналитичко извештавање. Ако имате лош дизајн складишта података, то ће утицати на раст ваше организације тако што ће имати нетачне податке о упитима.

Узмите пример популарности веб продавнице Амазон тако што ћете наручити предмет и он се може доставити на нашем прагу. Када се купац пријави на веб локацију за е-трговину и тражи расположиви производ у продавници. Затим смо одабрали и наручили артикл, чим добављач прихвати и одмах отпреми. Овде можемо уштедети време за куповину захтеваног предмета.

Сличан случај је и са овим складиштем података, подаци се могу складиштити и набавити из система трансакција. Складиште података као два главна концепта

  • ОЛАП - Онлине аналитичка обрада
  • ОЛТП - Онлине трансакциона обрада

Оба су систем за онлине обраду, али имају неке разлике. ОЛТП управља трансакцијском апликацијом попут АТМ-а, ОЛАП користи за аналитичку обраду попут извештавања, предвиђања итд.,

Окупљање захтева

  • Прикупљање захтјева једна је од фаза у дизајнирању складишта података. Треба утврдити критеријуме и успешно их применити. Постоје две стратегије које ће се користити за дизајн складишта података: једна се зове пословна, а друга се зове техничка.
  • Пословна стратегија се фокусира на дугорочни пословни поглед и помаже у повећању добити за раст. Захтев за техничку стратегију заснован је на извештавању корисника, анализи, избору хардвера, методу развоја, техници тестирања, имплементационом окружењу и обуци корисника.
  • Када смо одредили пословну и техничку стратегију, такође морамо направити план БЦП (Рецовери Рецовери). Када се догоди катастрофа од стране људи или природе, морамо имати план за брзо враћање података и обезбеђивање губитка података. Развијање плана опоравка од катастрофа је једно од изазовних проблема и чини поверење у организацију.

Подешавање окружења

  • Једном када смо прикупили податке за дизајн складишта података, морамо да направимо одговарајуће окружење за развој, тестирање и производњу. Пожељно би требало да постоји посебан систем за апликацију, базу података и такође за извештавање / ЕТЛ.
  • Када изградимо засебно окружење за сваку осигурава да се све промене могу развити / тестирати, а затим прећи на производњу.
  • Ако имамо јединствено окружење које је дизајнирано за све ове активности, то би могло бити крај губицима и губицима података. На пример, када се догодио инцидент у систему, нисмо могли да се крећемо и да пронађемо начин поправљања и то га чини сложенијим.

Дата Моделинг

  • Након што се поставе прикупљање захтева и заштита животне средине, следеће је дизајнирати како да повежете извор података, обрађујете и чувате у складишту података. Ова техника се назива као моделирање података. То може бити анализа објекта и односа између осталих.
  • Када су дизајнирали складиште података, инжењери су дизајнирали како и где се подаци требају чувати. Истом приликом, требали бисмо дефинирати и могући начин дохваћања података из складишта података. Једном када је извор идентификован, тим може изградити логику и створити приказ шеме структуре.

Врсте модела података

Постоје три врсте

  • Концептуални
  • Логичан
  • Физички

Три врсте модела података су наведене ниже:

1. Концептуално: Каже шта систем садржи и дизајнирали су га пословни архитекти да дефинишу опсег пословне стратегије.

2. Логично: Ово дефинише КАКО се логика може креирати у ДБМС-у, дизајнираће је Бусинесс Аналист и Дата Арцхитецт да би створио скуп правила за складиштење / преузимање података

3. Физички: Ово дефинише КАКО се систем може имплементирати.

Употреба дизајна складишта података

Будући да је добар дизајн складишта података може бити потребно много времена приликом преузимања података. Сваки корак мора ефикасно следити да би систем био добар. То ће помоћи организацији да обради сложене типове података и побољшаће продуктивност на основу анализе трендова. Дакле, сваки корак у дизајну ДВХ архитектуре важан је и свеснији у методи одабира. Организација накнадно улази у сваки ток и доводи до успешне имплементације складишта података.

Постоји неколико важних употреба апликација складишта података

1. Банковна индустрија: Већина банака користи складиште података за складиштење велике количине података о трансакцијама и могућност бржег преузимања података упита. Њиме се може управљати попут података о клијентима, кретања на тржишту, извештаја, анализа итд.,

2. Финансијска индустрија: Слично је са банкарством, али једини фокус је побољшање финансијских промена анализом података о клијентима

3. Влада: Данас влада управља пуно података на мрежи и чува се у релацијској бази података. Сваки податак има међусобну везу попут Аадхаара, ПАН је повезан са многим изворима.

4. Здравство: Здравствени менаџери и толико информација. Он одржава клиничке детаље, податке о клијентима и помаже им да предвиде исходе, анализирају повратне информације и генеришу извештаје.

5. Осигурање: Друштво за осигурање се првенствено користи за образац података, тренд потрошача и одржавање евиденције.

6. Прерађивачка и дистрибутивна индустрија: Најчешће се користи у свим индустријама за чување података о артиклима и помаже им да предвиде ставку потражње за производњом и продајом. Анализа продате робе која даје боље технике доношења одлука.

7. Услуге малопродаје: Продавци на мало су посредник између произвођача и купца. Складиште података помаже им у промоцијама и трендовима куповине предмета.

8. Телефонска индустрија: Телефонска индустрија управља многим историјским подацима што помаже у креирању трендова података о клијентима и циљу покретања рекламних кампања.

Предности Дата Варехоусе-а

  • Пружа унапређену пословну интелигенцију
  • Обезбеђује квалитет и доследност података
  • Уштедава време и новац
  • Прати историјски интелигентне податке
  • Ствара висок РОИ

Неповољност Дата Варехоусе-а

  • Ектра Репорт Ворк
  • Нефлексибилност и хомогенизација података
  • Забринутост за власништво
  • Захтева велика количина ресурса
  • Скривени проблеми троше време

Препоручени чланци

Ово је водич за Дизајн складишта података. Овде смо расправљали о техници дизајнирања складишта података, прикупљању захтева, подешавању окружења, коришћењу, предности / Дис-предности. Такође можете погледати следећи чланак да бисте сазнали више -

  1. Предности складишта података
  2. Имплементација складишта података
  3. Моделирање складишта података
  4. Алати складишта података
  5. Топ 4 различите врсте модела података

Категорија:

Велики података