Johdanto tietovarastojen suunnitteluun

Varasto sanalla tarkoittaa, että tallennetaan jotain yhteen paikkaan ja vastaaviin tapauksiin teollisuudessa monimutkaisen tietomäärän tallentamiseksi yhdessä paikassa. Business Intelligence (BI) antaa sinun kysyä tietoja tietolähteistä, ja luottamusta voidaan luottaa vain silloin, kun tietovarastojen suunnittelu on hyvä.

Tietovarasto integroi useita tietolähteitä ja tarjoaa hyvän tuen analysoinnille ja analyyttiselle raportoinnille. Jos tietovarastorakenne on heikko, se vaikuttaa organisaation kasvuun epätarkkoilla kyselytiedoilla.

Ota suosioesimerkki Amazonin verkkokaupasta tilaamalla tuote ja se voidaan toimittaa kotiovellemme. Kun asiakas kirjautuu verkkokauppasivulle ja etsii kaupasta saatavissa olevaa tuotetta. Sitten valitsimme ja tilasimme tuotteen heti, kun toimittaja hyväksyy sen ja lähettää sen heti. Täällä voimme säästää aikamme ostaa tarvittava tuote.

Samanlainen tapaus kuin tämä tietovarasto, tietoja voidaan tallentaa ja hankkia tapahtumajärjestelmästä. Tietovarasto kaksi pääkonseptia

  • OLAP - Online-analyyttinen käsittely
  • OLTP - Online Transactional Processing

Molemmat ovat online-prosessointijärjestelmiä, mutta niillä on joitain eroja. OLTP hallinnoi tapahtumasovellusta kuten ATM, OLAP käyttää analyyttiseen käsittelyyn, kuten raportointiin, ennustamiseen jne.,

Vaatimus kerääminen

  • Vaatimuksien kerääminen on yksi vaihe tietovaraston suunnittelussa. Sen on määritettävä kriteerit ja pantava ne täytäntöön onnistuneesti. Tietovarastojen suunnittelussa käytetään kahta strategiaa, joista toista kutsutaan liiketoiminnaksi ja toista tekniseksi.
  • Liiketoimintastrategia keskittyy pitkän aikavälin liiketoimintakuvaan ja auttaa kasvattamaan kasvutulosta. Tekninen strategiavaatimus perustuu käyttäjän raportointiin, analysointiin, laitteiston valintaan, kehitysmenetelmään, testaustekniikkaan, toteutusympäristöön ja käyttäjän koulutukseen.
  • Kun määrittelimme liiketoiminnan ja teknisen strategian, meidän on myös suunniteltava BCP (Disaster Recovery) -suunnitelma. Kun ihmisen tai luonnon aiheuttama katastrofi tapahtuu, meillä on oltava suunnitelma tietojen palauttamiseksi nopeasti ja varmistaa, ettei tietoja menetetä. Katastrofin palautussuunnitelman laatiminen on yksi haastavista ja luo organisaatiolle luottamuksen.

Ympäristön asetukset

  • Kun olemme keränneet tietoja tietovarastojen suunnitteluun, meidän on tehtävä asianmukaiset ympäristöasetukset kehitystä, testausta ja tuotantoa varten. Mieluiten tulisi olla erillinen järjestelmä sovelluksille, tietokannoille ja erillinen raportointia / ETL: tä varten.
  • Kun rakennamme jokaiselle erillistä ympäristöä, varmistamme, että kaikki muutokset voidaan kehittää / testata ja siirtyä sitten tuotantoon.
  • Jos meillä on yksi ympäristö, joka on suunniteltu kaikkiin näihin toimiin, se voi johtaa ongelmiin ja tietojen menetykseen. Esimerkiksi kun järjestelmässä tapahtuu vaaratilanne, emme pystyneet navigoimaan ja selvittämään tapaa korjata, ja se tekee siitä monimutkaisemman.

Tietojen mallintaminen

  • Kun vaatimusten keruu ja ympäristö on asetettu, seuraavaksi on tarkoitus suunnitella, kuinka yhdistää tietolähde, prosessoida ja tallentaa tietovarastoon. Tätä tekniikkaa kutsutaan datamallinnukseksi. Se voi olla kohteen ja muiden suhteiden analyysi.
  • Suunnitellessaan tietovarastoa insinöörit suunnittelivat kuinka ja mihin tiedot on tallennettava. Samassa yhteydessä meidän tulisi myös määritellä mahdollinen tapa hakea tietoja tietovarastoista. Kun lähde on yksilöity, ryhmä voi rakentaa logiikan ja luoda rakennekaavion näkymän.

Tietomallimallit

Tyyppejä on kolme

  • Käsitteellinen
  • Looginen
  • fyysinen

Kolme tietomallityyppiä mainitaan alla:

1. Käsitteellinen: Siinä sanotaan MITÄ järjestelmä sisältää ja liike-arkkitehdit suunnittelevat sen määrittelemään liiketoimintastrategian laajuuden.

2. Looginen: Määrittelee, kuinka looginen voidaan luoda DBMS-järjestelmässä. Business Analyst ja Data Architect suunnittelevat sen luodakseen joukon sääntöjä tietojen tallentamiseksi / noutamiseksi

3. Fyysinen: Tämä määrittelee, kuinka järjestelmä voidaan toteuttaa.

Tietovarastojen suunnittelun käyttö

Hyvä tietovarasto-suunnittelu voi olla aikaa vievää tietojen noutamisessa. Jokaisen vaiheen on oltava tehokasta, jotta järjestelmästä tulee hyvä. Se auttaa organisaatiota käsittelemään monimutkaisia ​​tietoja ja parantamaan tuottavuutta trendianalyysin perusteella. Joten jokainen DWH-arkkitehtuurisuunnittelun vaihe on tärkeä ja tietoinen valintamenetelmässä. Organisaatio astuu myöhemmin jokaiseen vuotoon ja johtaa tietovaraston onnistuneeseen toteuttamiseen.

Tietovaraston tärkeitä sovelluskäyttöjä on vähän

1. Pankkitoimiala: Suurin osa pankeista käyttää tietovarastoa suuren määrän transaktiotietojen tallentamiseen ja kykyä noutaa kyselytiedot paljon nopeammin. Sitä voidaan hallita kuten asiakastietoja, markkinatrendejä, raportteja, analyysejä jne.,

2. Rahoitusala: Se on samanlainen kuin pankkitoiminta, mutta ainoa painopiste on taloudellisten muutosten parantamisessa analysoimalla asiakastietoja

3. Hallitus: Nykyään hallitus hallitsee paljon tietoa verkossa ja tallentaa relaatiotietokantaan. Jokaisella tiedolla on suhde toisiinsa, kuten Aadhaarilla, PAN on linkitetty moniin lähteisiin.

4. Terveydenhuolto: Terveydenhuollon johtajat ja palvelut tarjoavat niin paljon tietoa. Se ylläpitää kliinisiä yksityiskohtia, asiakasrekisteriä ja auttaa heitä ennustamaan tulokset, analysoimaan palautteen ja tuottamaan raportit.

5. Vakuutus: Vakuutusyhtiö, jota käytetään pääasiassa tietomallien, asiakassuuntausten ja kirjanpidon ylläpitämiseen.

6. Valmistus- ja jakeluteollisuus: Sitä käytetään laajimmin kaikilla teollisuuden aloilla tuotetietojen tallentamiseen ja auttaa niitä ennustamaan kysynnän kohteen valmistusta ja myyntiä varten. Analysoidaan myyty esine, mikä antaa parempia päätöksentekomenetelmiä.

7. Jälleenmyyjien palvelut: Jälleenmyyjät ovat välittäjä tuottajan ja asiakkaan välillä. Tietovarasto auttaa heitä kampanjoissa ja tavaroiden ostosuuntauksissa.

8. Puhelinteollisuus: Puhelinteollisuus hallitsee paljon historiallista tietoa, joka auttaa saamaan asiakasdattatrendin ja kohdistamaan mainoskampanjoita.

Tietovaraston edut

  • Tarjoaa tehostettua yritystietoa
  • Varmistaa tietojen laadun ja johdonmukaisuuden
  • Säästää aikaa ja rahaa
  • Seuraa historiallisesti älykästä dataa
  • Luo korkea ROI

Tietovaraston etu

  • Lisäraporttityö
  • Tietojen joustamattomuus ja homogenisointi
  • Omistushuolet
  • Vaatii suuria määriä resursseja
  • Piilotetut numerot kuluttavat aikaa

Suositellut artikkelit

Tämä on opas tietovaraston suunnitteluun. Tässä keskustellaan tietovaraston suunnittelutekniikasta, vaatimusten keruusta, ympäristön määrittelystä, käytöstä, etu / dis-etu. Voit myös tarkastella seuraavaa artikkelia saadaksesi lisätietoja -

  1. Tietovaraston edut
  2. Tietovaraston toteutus
  3. Tietovaraston mallintaminen
  4. Tietovarastotyökalut
  5. 4 suosituinta tietomallityyppiä

Luokka:

Suuri data