Casa Finanza personale Assicurati che le tue implementazioni siano univoche - dummies

Assicurati che le tue implementazioni siano univoche - dummies

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Anonim

Nessuna implementazione di due data warehouse è esattamente uguale. Un data warehouse è composto da molti componenti diversi, ognuno dei quali può essere implementato in diversi (forse molti) modi. Questi componenti includono

  • L'ampiezza: il numero di diverse materie e punti focali, per esempio, o il numero di diverse organizzazioni funzionali o regionali che lo utilizzeranno

  • Il numero di fonti che forniranno dati grezzi

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  • Il mezzo con cui i dati vengono spostati dalle applicazioni di origine e caricati nel data warehouse

  • Le regole aziendali applicate ai dati di origine grezza per produrre risorse di dati di alta qualità

  • I database di destinazione in quali risorse di dati sono memorizzate

  • Le risorse di dati: gli elementi, il livello di dettaglio in ciascun elemento e la quantità di cronologia viene mantenuta, ad esempio

  • La business intelligence, strumento front-end utilizzato per accedere alle risorse di dati

  • La complessità architettonica complessiva dell'ambiente

Nessuna implementazione di due data warehouse (né le implementazioni ora esistenti né tutte quelli da completare in futuro) saranno identici in tutte le precedenti otto categorie.

Due aziende nello stesso settore, ad esempio, ciascuna potrebbe disporre di un data warehouse di vendita e marketing che supporta 300 utenti in quattro diverse organizzazioni aziendali, consente l'accesso utilizzando lo stesso set di strumenti di business intelligence e utilizza lo stesso database sistema di gestione in cui archiviare circa 50 gigabyte di dati.

Le due società hanno probabilmente queste differenze, tuttavia:

  • Diverse fonti di dati, uniche per ogni azienda

  • Dati diversi, come risultato delle diverse fonti; ad esempio, i dati di riferimento che definiscono le fasi del processo di vendita e qualificazione

  • L'uso di diverse tecniche di movimento da sorgente a magazzino - ad esempio, regole aziendali per prevedere le entrate future

A causa di queste differenze, provare ad adattare un altro la soluzione di data warehousing dell'azienda nella sua interezza sarebbe un grosso errore. (Oppure, come i tuoi insegnanti di scuola erano soliti dirti, "Fai il tuo lavoro - non copiare!")

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