Dati Fonti e strumenti di Business Intelligence per Data Warehouse Deluxe - dummies

Non sarai abbastanza fortunato da trovare ambienti single-source quando realizzi un data warehouse deluxe. Ora, hai una nuova serie di problemi che devi affrontare, compresi quelli in questa lista:

• Codifiche diverse per informazioni simili: Diversi gruppi di numeri cliente provengono da fonti diverse, per esempio.

• Problemi di integrità dei dati su più fonti: Le informazioni in una fonte sono diverse dalle informazioni in un'altra quando dovrebbero essere uguali.

• Diverse piattaforme di origine: Ad esempio, un mainframe IBM con database DB2 / MVS potrebbe contenere i dati in una delle fonti, un altro mainframe IBM con file VSAM potrebbe avere un altro set dei dati di origine, un set di server potrebbe contenere dati all'interno di database Oracle e il resto dei dati di origine potrebbe essere archiviato nei database di SQL Server su server Windows.

Sebbene il numero esatto di origini dati dipenda dalle specifiche dell'implementazione, i delux dei data warehouse tendono ad avere in media da otto a dieci applicazioni e database esterni che forniscono dati al magazzino.

L'ampia gamma di aree tematiche e la ricchezza di dati in un data warehouse deluxe significa che di solito si hanno diversi modi di guardare i contenuti di quel magazzino. Questo elenco mostra i diversi modi in cui è possibile utilizzare un data warehouse:

• Reporting e query semplici: Come nel caso del data warehouse, lo scopo del warehouse deluxe è "Dimmi cosa è successo. "

• Analisi aziendale: Utilizzi il magazzino per" Dimmi cosa è successo - e perché. “

• Dashboard e scorecard: In questo modello, dal data warehouse sono raccolte varie informazioni e tali informazioni sono rese disponibili agli utenti che non vogliono fare confusione con il data warehouse - Vogliono vedere istantanee di molte cose diverse. Il suo scopo è "Dimmi un sacco di cose, ma non farmi lavorare troppo per ottenere le risposte che voglio. "

• Data mining o analisi statistica: In questo ambito, l'analisi statistica, l'intelligenza artificiale e le tecniche correlate vengono utilizzate per estrarre grandi quantità di dati e fornire conoscenze senza che gli utenti debbano porre domande specifiche. Il suo scopo è "Dimmi qualcosa di interessante, anche se non so quali domande porre, e dimmi anche cosa potrebbe accadere. "

È probabile che impiegherai almeno tre - e forse tutti i quattro - di questi tipi di tecniche di accesso agli utenti di data warehouse quando utilizzi un data warehouse deluxe.Sebbene i venditori di strumenti cerchino sempre più di fornire suite di prodotti per gestire il maggior numero possibile di queste diverse funzioni, è necessario gestire prodotti diversi, e così anche la propria comunità di utenti.

Non dare per scontato che si possa semplicemente selezionare un singolo fornitore i cui prodotti soddisfino tutte le funzionalità di business intelligence di cui gli utenti hanno bisogno. Assicurati di controllare attentamente i prodotti dei fornitori - tutti - perché non hai alcuna garanzia che uno strumento di data mining del fornitore OLAP di prim'ordine sia altrettanto valido, ad esempio.

Non aver paura di mescolare e abbinare; non hai motivo di scambiare gli utenti del tuo data warehouse semplicemente per evitare di dover gestire un altro fornitore.

Quando si valutano le esigenze di accesso degli utenti, porsi le seguenti domande:

• I miei utenti desiderano gli strumenti migliori, che potrebbero non essere necessariamente integrati, richiedendo agli sviluppatori professionisti di creare soluzioni di visualizzazione?

• I miei utenti desiderano una piattaforma ben integrata che consenta l'integrazione tra le strategie di accesso degli utenti in modo che possano sviluppare autonomamente tutte le soluzioni di visualizzazione?

Le risposte a queste domande (e se si risponde "Sì" a una di esse, si risponde "No" all'altra) può aiutare a valutare gli strumenti di business intelligence.