Klassifizieren Sie Ihre Data Warehouse
Auch wenn Sie, dass Ihre Data Warehouse passt Ihre eigenen Bedürfnisse gewährleisten müssen, können einige Richtlinien helfen Ihnen, die wahrscheinlich Komplexität seiner Umwelt und Struktur bestimmen. Ein gutes Setup ist eine Klassifizierung drei Ebenen zu verwenden, um ein Data Warehouse zu planen. Durch die Bestimmung, eine wahrscheinliche Kategorie für eine Implementierung können Sie haben - früh im Projekt - einige spezifische Leitlinien für die Komplexität des Projekts, Entwicklung Zeitplan und Kosten.
Hier sind die Einstufungen:
Data Warehouse lite: Eine relativ einfache Implementierung eines bescheidenen Umfang (oft, für eine kleine Benutzergruppe oder Mannschaft), in dem Sie auf jedem technologischen limbs- nicht gehen fast ein Low-Tech-Implementierung
Data Warehouse deluxe: Ein Standard-Data-Warehouse-Implementierung, die fortschrittliche Technologien verwendet komplexe Geschäftsinformationen und analytischen Anforderungen über einen breiteren Anwender Bevölkerung zu lösen
Data Warehouse Supreme: Ein Data Warehouse, das groß angelegte Datenverteilung und fortschrittliche Technologien hat, die verschiedene integrieren # 147 Führen Sie das Geschäft # 148- Systeme, über Business-Informationen, um die Gesamtqualität der Datenbestände zu verbessern analytischen Anforderungen und Transaktionsbedürfnisse
Jede dieser Klassifizierungen von Datenlagern implementiert verschiedene Aspekte eines Gesamt Data-Warehousing-Architektur, wie in dieser Figur gezeigt.
Diese Architektur stellt sicher, dass Ihr Data Warehouse den Benutzerinformationen Anforderungen erfüllt und konzentriert sich auf die folgenden Geschäftsorganisation und technisch-Architektur Präsentationskomponenten:
Themenbereich und Dateninhalt: Der Inhalt eines Data Warehouse wird durch Themenbereiche gruppiert. EIN Fachbereich ist ein High-Level-Gruppierung von Dateninhalten, die von Geschäftsinteressen, wie Kunden, Produkte, Kundenaufträge und Verträge zu einem großen Bereich betrifft. Themenbereich und Dateninhalt wird Ihre Benutzer Zugriff auf diese Daten und die damit verbundene Präsentation durch Business Intelligence-Tools fahren.
Datenquelle: Datenquellen sind sehr ähnlich zu den Rohstoffen, die die Erstellung von Fertigwaren in der Fertigung unterstützen. Ihre Datenquellen sind die Rohstoffe, die in das Fachgebiet der Dateninhalt verfeinert und gefertigt sind. In Abhängigkeit von der Klasse von Data-Warehouse Sie bauen, haben Sie vielleicht umfassendere Datenquellen - alle abhängig von den Anforderungen des Business-Anwender.
Business-Intelligence-Tools: Die Anforderungen der Benutzer für Informationszugriff bestimmen die Art von Business-Intelligence-Tool für Data Warehouse im Einsatz. Einige Benutzer benötigen nur einfache Abfragen oder die Berichterstattung über die Dateninhalte innerhalb eines Fach Flächen- andere könnten komplexe Analysen erfordern. Diese Datenzugriffsanforderungen unterstützen Data Warehouse bei der Klassifizierung.
Datenbank: Die Datenbank bezieht sich auf die Technologie der Wahl genutzt, um den Dateninhalt innerhalb eines Satzes von Zieldatenstrukturen verwalten. In Abhängigkeit von der Klasse von Data-Warehouse, eine persönliche, Abteilungs- oder Unternehmensdatenbank-Management-System erforderlich sein.
Datenintegration: Datenintegration ist eine breite Klassifikation für die Extraktion, Bewegung, Transformation und Laden von Daten aus den Quelldaten in die Zieldatenbank. Hier werden die Geschäftsregeln die Tat umgesetzt werden, um sicherzustellen, dass der Dateninhalt von höchster Qualität für eine breite Benutzerakzeptanz ist.