Hat Ihr Unternehmen Bestehende Datenstrukturen?
Ihre Organisation hat überwiegend günstige Quote von mindestens einem mit Art-of-Data Warehouse
- ein Meldesystem, das Informationsfähigkeiten und manchmal Analysefunktionen auf eine oder mehrere Gruppen von Benutzern bereitstellt.Was ist ein Extrakt-Datei?
Die Benutzer verwenden wahrscheinlich den Begriff Datei extrahieren diese Art von Umgebung zu beschreiben, weil es durch Extrakte von Daten aus Produktionssystemen bestückt ist, und nicht durch Benutzer gezwungen, ihre Anfragen oder erhalten ihre Berichte aus den operativen Produktionsdatenbanken oder Dateien auszuführen. Immer noch interessiert die Chancen zu spielen? Hier sind ein paar Beispiele für Arten von Datenumgebungen, die als eine Art-of Data Warehouse beschrieben werden könnte:
Obwohl die extrahierten Daten fast immer in einer einzigen Datei oder Datenbank untergebracht ist, wahrscheinlich ein Merge-Prozess kombiniert die Daten von mehr als einer Anwendung Quelle extrahiert.
Nur Elemente ausgewählt, nicht alle Elemente aus allen Tabellen oder Dateien aus jeder Datenquelle in der Regel extrahiert werden und in die Extraktdatei kopiert.
Irgendeine Art von Datenqualitätssicherungsprozess wird in der Regel auf jedem Schritt des Weges von der ersten Extrakt, um die Daten in die Extraktdatei geladen werden.
Einige Power-User wahrscheinlich können Abfragen ausführen oder statistische Programme erstellen (in SAS oder SPSS, zum Beispiel) mit den Daten, aber viele Nutzer sind nicht geeignet, die Daten direkt zu berühren. Stattdessen werden sie wahrscheinlich regelmäßig Berichte erhalten, die entweder automatisch oder als Reaktion auf ihre Anfragen.
Sicher klingt wie ein Data-Warehouse, nicht wahr? Die Realität ist, dass diese Art-of Data Warehouse der Regel eine sehr kleine Population dienen und sind nicht in üblicher Weise zu unterstützen, die breiteren Bedürfnisse des Unternehmens getan. Man könnte sie auch anrufen Data Warehouse wanna-sein.
Hier ist die Dichotomie von den meisten Organisationen für den Datenzugriff:
Datenanalyse # 147-Habenichtse # 148-: Organisationen und Einzelpersonen, die wenige (und eher nein) haben Fähigkeiten, die Art der Analyse zu tun, die über informationsgesteuerte Entscheidungsfindung bringen kann
Datenanalyse # 147-haves # 148-: Organisationen und Einzelpersonen, die nicht ein Data Warehouse bis haben könnte und läuft, aber etwas zu tun mit den Daten sind, dass sie von irgendwo sind immer. In vielen Fällen ist es ihr Geschäft ist suiting braucht nur in Ordnung.
Warum extrahieren werden keine Dateien als Datenlager zu sein?
Sie sind, irgendwie. Extrahieren von Dateien, ob in den 1970er, 1980er, 1990er Jahre oder noch heute im Einsatz, gibt es für die gleichen grundlegenden Gründe, dass ein vollwertiger Data Warehouse oder Data Mart tut: Informationen Lieferung trotz einer Vielzahl von Barrieren, wie schwer zu schaffen -zu-verstehen-Datenstrukturen, # 147-nicht berühren das Produktionssystem # 148- Regeln, und das Fehlen von Multi-File oder Multi-Datenbank-Querverweis.
Einige Data-Warehousing-Befürworter argumentieren, dass die Kombination und Daten einfach zum Zwecke der Erstellung von Berichten zur Neukonfiguration oder statistische Analysen durchzuführen, ist kaum ein Data Warehouse im modernen Sinne des Wortes. Extract-Dateien sind nicht mit multidimensionalen oder Business-Analyse-Funktionen, wie Drill-Down und Daten Schwenk ausgestattet.
Wenn Sie die Data-Warehouse Seite trennen (was es zu sammeln nimmt, verschieben und neu konfiguriert werden Daten aus einer oder mehreren Quellen) aus der Business-Intelligence-Seite (was Sie mit den Daten zu tun, nachdem Sie es zur Verfügung haben), wird das Bild viel klarer.
Extrahieren von Dateien, oder was auch immer Sie sie nennen wollen, sind ein wichtiger Teil der Barriere brech Philosophie eines Data Warehouse. Viele, was die Nutzer zu beziehen, wie # 147-Extrakt-Dateien # 148- sind dateibasierte Systeme (und nicht gebaut auf Datenbanken), und sie sind wahrscheinlich nicht flexibel genug, um zu unterstützen Ad-hoc-Abfragen und Dimensionsanalyse. Im wahrsten Sinne des Wortes, jedoch dienen diese Umgebungen den Zweck der Lagerdaten für die spätere Verwendung.
Für viele Anwender, Business-Analyse-Funktionen, wie Drill-down und Daten schwenkbar, haben wenig oder keinen Gebrauch - zumindest nicht im Zusammenhang mit ihren aktuellen Job-Definitionen. Die Nutzer Arbeitsplätze verlangen Funktionalität, die diese Extrakt-Dateien können, sowie die statischen Berichte und statistische Analysen mit diesen Daten durchgeführt liefern.
Die Moral von der Geschichte: Gehen Sie nicht in einer Organisation, die Daten effektiv durch Extrahieren von Dateien verwendet und über die Wunder des Data Warehousing auslegen. Stattdessen vorsichtig sein, jede Data-Warehousing-Lösung vorzuschlagen, die nach hinten als Schritt betrachtet werden können. Wenn Sie diese Art von Aussage machen tun, sind Sie in für eine lange, holprige Fahrt.