Правила реализации хранилища данных

Хранилище данных — это централизованная система управления данными, которая объединяет, интегрирует и группирует информацию из различных источников в единый репозиторий. Хранилище данных облегчает оценку связей между различными базами данных в системе, что позволяет создавать содержательные отчеты. Он помогает развиваться многим организациям и предприятиям, предоставляя знания о закономерностях и эффективности. Он поддерживает ускорение экономического роста в зависимости от результатов, полученных в отчете об оценке складского хозяйства.

Реализация хранилища данных:

Внедрение хранилища данных — это последовательность действий, выполняемых для построения функционального хранилища данных на основе требований. Он включает в себя такие действия, как планирование, получение необходимых данных, анализ данных и выполнение бизнес-операций. Кроме того, должны быть определены основные компоненты, такие как модели данных, ETL, OLTP и т. д. Давайте подробно рассмотрим шаги.

Предпосылки сбора и планирования:

Сбор требований — это первый шаг в выполнении задачи по внедрению склада apt. Этот шаг требует планирования необходимого в начале, поэтому следующие шаги подтвердят правильный выбор инструментов для предстоящих задач. Таким образом, создав праведный стандарт для построения хранилища данных. Необходимо учитывать масштабируемость, чтобы избежать увеличения рабочей нагрузки или предотвратить потерю данных при меньшей рабочей нагрузке. Интерактивность пользователя очень важна, что обеспечивает простоту взаимодействия между пользователем и программным обеспечением. Нужно сделать его удобным для пользователя, планируя визуализацию и настройку платформ. Должен быть запасной план, если хранилище данных не сработает с первой попытки. Свойства ACID (атомарность, согласованность, изоляция, долговечность) должны учитываться при проектировании склада для поддержания целостности склада.

Рассмотрение дизайна хранилища данных:

Это важный шаг на этапе внедрения хранилища данных. Хранилище данных всегда должно создаваться с учетом долгосрочных результатов организации. При строительстве склада необходимо учитывать некоторые особенности.

Аспекты включают:

• Следует учитывать архитектуру физической среды хранилища данных для ETL и OLAP (онлайн-аналитическая обработка), а также перемещение обновлений OLTP (онлайн-обработка транзакций).
• Каждая из систем тестирования, разработки и производства требует соответствующей среды. Отдельное рабочее пространство облегчает проверку информационной безопасности перед ее выпуском корпоративным клиентам в процессе производства. Это выгодно для процесса установки. Это также помогает в выявлении ошибок без нарушения других бизнес-операций, что оптимизирует эффективность ETL (Extract Transform Load).
• В случае, если хранилище данных рухнет, необходимо рассмотреть альтернативный план.
• Крайне важно определить источники данных, чтобы выяснить, какие источники данных будут интегрированы с хранилищем данных.
• Управление данными, анализ и хранение должны быть должным образом продуманы.
• Эффективность склада повышается благодаря OLAP (онлайн-аналитической обработке), которая использует аналитику для получения ценных бизнес-идей.

Извлечение процессов загрузки преобразования (ETL):

Данные будут сначала извлечены из источника, а затем доставлены в область хранения. При необходимости в зону хранения вносятся изменения без нарушения работоспособности источника. После извлечения данных исходные данные очищаются, связываются и преобразуются для создания значимых отчетов Business Intelligent, что является наиболее важным этапом в процессе ETL. Теперь набор данных загружается в целевое хранилище данных на последнем этапе. Он должен оцениваться и выполняться в соответствии с компетенцией сервера. Основной целью ETL является извлечение важных корпоративных данных из системной среды без снижения качества данных.

На этапах планирования и выполнения этот метод занимает немного больше времени. Правильная идентификация наборов данных из источников на этапе концептуального проектирования может значительно ускорить процесс ETL. Как следствие, функциональность склада будет расширена, а оптимальная конструкция склада будет утверждена. Если эта фаза ETL прервется, это серьезно повлияет на низкую производительность хранилища данных.

Аналитическая обработка онлайн:

OLAP — это метод ответа на сложные запросы и специальные запросы. Это облегчает быструю оценку важнейших бизнес-показателей, а также планирование графиков и прогнозирование операций. Это помогает в анализе массивных наборов данных. OLAP специализируется на многомерном анализе, когда данный набор данных разбивается на измерения на основе определенных критериев для анализа и организации данных. Размеры и технические характеристики должны быть установлены с самого начала процесса проектирования. Электронные таблицы можно использовать для хранения двумерных данных после OLAP, но в многомерном анализе используются кубы OLAP, которые специально созданы для хранения типов данных из разных источников и их логической оценки. Необходимо убедиться, что процесс OLAP происходит на этапе разработки складского хранения. Если не обновить кубы OLAP, хранилище может работать неправильно. Таким образом, процесс OLAP должен выполняться надлежащим образом, чтобы получить хорошие результаты при работе со складом.

Выбор бизнес-аналитических инструментов:

Решения бизнес-аналитики делают данные доступными для бизнес-пользователей согласованным образом, позволяя им анализировать и извлекать необходимую информацию из корпоративного хранилища данных. Должны быть определены будущие методы и способ хранения данных в хранилище. Методы бизнес-аналитики используются для создания функций визуализации данных, таких как информационные панели, шаблоны, возможности выборки запросов, создание отчетов. Критические данные хранилища должны храниться в безопасности, пока конечный пользователь извлекает необходимые данные из хранилища. Если важные данные не будут защищены, это может привести к краху фирмы. Однако стандартные возможности создания отчетов склада также имеют решающее значение для удовлетворения конечных пользователей.

Генерация отчетов и информационных панелей:

Во многих случаях хранилища часто используются потребителями для создания аналитических отчетов или информационных панелей. Для бизнес-клиента необходимы отчеты, которые уже определены. Возможность быстрого выбора параметров отчета является критически важной функцией для создания отчетов из хранилища данных. В экземпляре фильтр отчетов должен иметь возможность извлекать отчеты в соответствии с предоставленными временными рамками. Конечному пользователю может потребоваться передача полученных результатов по электронной почте или в других формах, поэтому распространение имеет решающее значение. Данные должны быть доставлены в безопасном интерфейсе, допускающем дополнительную модификацию. Управление доступностью и потоком данных должно быть функцией системы отчетности. Следует также рассмотреть возможность быстрого добавления дополнительных отчетов. Он помогает потребителю с ключевыми финансовыми показателями эффективности и отслеживанием доступности продукта.

Оптимизация процессов ETL:

Интерфейсы тестирования и программирования должны быть независимыми и уникальными. Как следствие, корпорация может демонстрировать более высокое качество программного обеспечения за счет ETL, оптимизации запросов и передачи отчетов, не влияя на существующую производственную настройку. Очень важно определить тестовую и производственную среды, а также продукты, соответствующие среде разработки. Также необходимо проверить оборудование, чтобы избежать сбоев или сбоев. В результате повышается эффективность системы в тестовой среде.

Тестирование склада:

Тестирование — самый важный этап перед реализацией и развертыванием созданного хранилища данных. В рамках этой процедуры создаются и проводятся различные тестовые случаи для обеспечения целостности и надежности данных. Он также проверяет согласованность фрейма данных организации. Процесс тестирования не может начаться сразу же после извлечения данных. Однако это необходимо сделать после процесса ETL, который включает в себя преобразование и загрузку данных. Вместо того, чтобы ждать окончания процесса, промежуточное тестирование может помочь в оперативном решении проблем. Чтобы продукты бизнес-аналитики, такие как информационные панели и отчеты, функционировали должным образом, их необходимо протестировать перед внедрением. Тестирование конечного пользователя влечет за собой определение того, удовлетворяются ли запросы и потребности пользователя результатами или полученными данными. Это помогает завоевать доверие бизнес-пользователей. Для обеспечения качества разработанного хранилища данных требуется регулярная обратная связь с конечными пользователями.

Развертывание склада:

Развертывание склада — это последний шаг в процессе строительства, когда большая часть процессов уже выполнена. Ключевым вопросом на этапе развертывания является обучение пользователей тому, как использовать инструменты, а также предоставление помощи и других действий, которые им потребуются для доступа к хранилищу данных. Обучение помогает пользователям реализовать доступные им инструменты и отчеты, повышая вероятность успешного внедрения хранилища данных. Количество конечных пользователей используется для принятия бизнес-решения о том, следует ли внедрять хранилище данных. Перед развертыванием склада необходимо подумать о нескольких вещах. Это включает в себя подтверждение правильности архитектуры хранилища, а также компонентов хранилища, использование пространства базы данных, тестирование ETL и тестирование производственной зоны. Этап развертывания должен быть автоматизирован для передачи инструментов в производственную среду. Таким образом можно предотвратить несоответствие и производственные уязвимости.