Enterprise Information Integration Services
Um 1995 begann Anbieter ihre Software als virtuelle Data-Warehousing-Tools zu positionieren. Die grundlegende Prämisse war, dass manchmal ist es einfach nicht sinnvoll, eine Reihe von Daten zu kopieren machen und zu manipulieren, nur für den Fall, dass jemand braucht. Warum die Daten nicht direkt Zugriff von der Quelle auf einer Basis nach Bedarf?
Leider hat Daten über ein Netzwerk an seiner Quelle Zugriff erwies sich die am wenigsten anspruchsvoll der Probleme bei dem Versuch, eine Art von in-Place-Data-Warehousing zur Verfügung zu stellen. Die gleichen Herausforderungen in jeder Data-Warehousing-Umgebung konfrontiert (zB mit der Datenqualität zu tun, zu entscheiden, welche Arten von Transformationen auftreten müssen, und die Wahl, wie diese Transformationen zu handhaben, wenn verschiedene Quellen inkonsistent sind) sind noch vorhanden.
Nur weil man auf die Daten an der Quelle (in fast jeder Datenbank oder Datei-Struktur) erhalten kann, bedeutet nicht, dass die Daten die notwendigen Business Intelligence bereitstellt, wenn es in Ihren Händen ist.
Zur Lösung dieser Datenqualitätsprobleme, viele Datenarchitekten begonnen Bottom-up-Data-Mart-Bau auszuführen, um ein komponentenbasierte Data-Warehouse zu entwickeln. Anstatt eine einzelne Datenbank haben, in dem Sie alle Daten füttern (Data Warehouse zu schaffen), eine Reihe von Komponenten, die jeweils behandelt einen bestimmten Satz von Funktionen (wie zB bestimmte Geschäfts Fragen zu beantworten) oder bestimmte Themen. Zusammen umfassen diese Data Marts (oder Komponenten) Umgebung ein Data-Warehousing.
Diese Komponente basiert, dynamischen Zugriff Datenarchitektur ist die Basis für virtuelle Daten Lager- und, genauer gesagt, was Enterprise Information Integration (EII) Server auf dem Markt anbieten.
Diese Figur zeigt eine Umgebung, in der die einzelnen Komponenten innerhalb der Data-Warehousing-Umgebung in einem Bottom-up Weise erstellt werden. Statt die Komponenten in eine große Datenbank zu kombinieren (und wieder alle Daten zu kopieren), erstellt EII ein Data-Warehousing-Umgebung, in der Benutzer jeder Komponente Inhalte von einem Business-Intelligence-Tool zugreifen können, wie sie alle zusammen gespeichert wurden, auch wenn sie nicht .
Überlegen Sie, wie Sie einen Web-Browser auf dem Desktop verwenden. Sie entweder auf einen Link klicken oder eine bestimmte URL eingeben und die Umwelt, die hinter den Kulissen arbeiten, nimmt Sie an die richtige Stelle für den Inhalt Sie gefragt. Nun stelle man sich das Internet viel schneller laufen.
Wenn Sie zu verschiedenen Seiten gehen, du Zugriff auf nicht-Anzeigen für die neuesten Allradantrieb Sie Sportergebnisse zu begehren, habe, Dilbert Cartoons, oder was auch immer es ist, dass Sie über das Internet tun. Sie bringen Stücke von Daten zurück, die dann kombiniert werden, und zurück an Ihren Browser gesendet. Das ist virtuelle Data Warehousing - es ist wie das Internet!
Es ist keine gute Idee, eine virtuelle Data-Warehousing-Umgebung zugreifen können Quelldaten direkt in ihrem nativen Format zu bauen. Ihre Herausforderung besteht darin, herauszufinden, nicht heraus, wie Cross-Plattform-Datenbanken zu verbinden (die Kombination von IMS-Daten mit DB2-Daten, zum Beispiel) und diese Art von System-Level-Transformation der Handhabung, ist es sicherzustellen, dass die Qualität der Daten ist hoch und erfordert keine der Benutzer die Daten manuell zu reinigen.
Jede Anwendung sollte daher sein Lager-fähig ist und einen Daten Herausgeber enthalten, die für alle Middleware-Dienste (wie Extraktion und Qualitätssicherung) verantwortlich ist, wie es in der Umgebung des Geschäftsregeln festgelegt.
Die Daten Verlag Denkbar arbeiten fast in Echtzeit-Modus, wie es in einem Operational Data Store zu tun hätte, oder es könnte in einer periodischen (chargenorientierte) Modus funktionieren, wenn sofortige Updates nicht erforderlich sind. In dieser Situation ist die Daten Verlag ein Mini-Middleware in die Anwendung eingebettet (oder einer Dienstleistung durch die Anwendung zugegriffen wird).
Wenn Sie von virtuellen Data Warehousing denken, ersetzen Sie die Frage # 147-Kann ich auf die Daten? # 148- mit der Frage # 147-Kann ich in nutzbare Daten? # 148- Die Daten Verleger spielt eine wichtige Rolle, und sollte nicht vernachlässigt werden.
Sie können auch nicht vernachlässigen Datenarchitektur. Nur weil Sie Komponenten in einem Bottom-up Art und Weise zu entwickeln und sie werden an Ort und Stelle zugegriffen wird, anstatt in eine größere Data-Warehouse-Datenbank kopiert werden, bedeutet nicht, dass Sie diese Funktion vernachlässigen.
Sagen Sie, dass eine Komponente speichert die Kunden-IDs als fünfstellige Zahlen nach der Transformation auftritt und enthält nur Kunden, die Einkäufe in den letzten sechs Monaten. Und eine weitere Komponente, die alle Kunden enthält, die jemals die Produkte Ihres Unternehmens gekauft haben, verwendet sieben-stellige alphanumerische Kennungen. In dieser Situation können Sie die gleiche Art von Daten Mismatch-Probleme haben würden Sie, wenn Sie wurden Daten direkt aus den Quellen zugreifen.
Obwohl EII für Unterschiede zwischen den Komponenten Inhalte erlaubt, müssen Sie die Unterschiede zu verstehen und zu verwalten, so dass Sie nicht über die Business-Intelligence-Mission behindern.