As fontes de dados e ferramentas de inteligência de negócios para data warehouse de luxo
Você não vai ter a sorte de encontrar quaisquer ambientes de fonte única quando você está construindo um luxuoso armazém de dados. Agora, você tem todo um novo conjunto de problemas que você deve lidar com, inclusive os nesta lista:
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Video: Arquitectura Business Intelligence / Data Warehouse
Codificações diferentes de informação semelhante: Diferentes conjuntos de números de clientes vêm de diferentes fontes, por exemplo.
problemas de integridade de dados através de múltiplas fontes: As informações em uma fonte é diferente da informação em outro quando eles devem ser o mesmo.
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plataformas de código diferentes: Como exemplo, um mainframe IBM que tem bancos de dados DB2 / MVS pode conter os dados em uma das fontes, outro mainframe IBM que tem arquivos VSAM pode ter um outro conjunto de dados de origem, um conjunto de servidores pode conter dados em bancos de dados Oracle, e o resto dos dados de origem tudo pode ser armazenado em bancos de dados SQL Server em servidores Windows.
Embora o número exato de fontes de dados depende das especificidades da sua aplicação, deluxes de armazenamento de dados tendem a ter uma média de oito a dez aplicações e bases de dados externas que fornecem dados para o armazém.
A ampla gama de áreas e a riqueza de dados em um luxuoso armazém de dados significa que você geralmente tem várias maneiras diferentes de olhar para conteúdos que do armazém. Esta lista mostra as diferentes maneiras que você pode usar um data warehouse:
relatórios simples e consulta: Como com data warehouse lite, o propósito do luxo armazém é “Diga-me o que aconteceu.”
Análise de negócio: Você usa o armazém para “Diga-me o que aconteceu - e por quê.”
Dashboards e scorecards: Neste modelo, uma variedade de informação é recolhida a partir do armazém de dados e que a informação é disponibilizada para os usuários que não querem mexer com o armazém de dados - eles querem ver instantâneos de muitas coisas diferentes. Sua finalidade é “Diga-me um monte de coisas, mas não me faça trabalhar muito duro para obter as respostas que eu quero.”
mineração de dados ou análise estatística: Nesta área, estatística, inteligência artificial, e técnicas relacionadas são usadas para minerar através de grandes volumes de dados e fornecer conhecimento sem que os usuários sequer ter de fazer perguntas específicas. Sua finalidade é “Diga-me algo interessante, embora eu não sei o que perguntar, e também dizer-me o que poderia acontecer.”
É provável que você empregar pelo menos três - e talvez todos os quatro - um destes tipos de técnicas de acesso do utilizador de armazenamento de dados quando você usa um luxuoso armazém de dados. Embora os fornecedores de ferramentas cada vez mais tentar fornecer suites de produtos para lidar com o maior número dessas funções diferentes quanto possível, você tem que lidar com produtos diferentes - e assim faz sua comunidade de usuários.
Não assuma que você pode simplesmente selecionar um único fornecedor cujos produtos satisfazem todas as capacidades de inteligência de negócios que seus usuários precisam. Certifique-se de verificar cuidadosamente os produtos dos fornecedores - todos eles - porque você não tem garantia de que ferramenta de data mining um top-notch do fornecedor OLAP é tão bom, por exemplo.
Não tenha medo de misturar e correspondência- você não tem nenhuma razão para enganam os usuários do seu data warehouse simplesmente para evitar ter que lidar com mais um fornecedor.
Ao avaliar suas necessidades de acesso do usuário, pergunte a si mesmo as seguintes perguntas:
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Os meus usuários querem as ferramentas best-of-breed, que não pode necessariamente ser integradas, exigindo desenvolvedores profissionais para construir soluções de visualização?
Meus usuários querem uma plataforma integrada que permite a integração entre as estratégias de acesso do utilizador, para que possam desenvolver todas as soluções de visualização em si?
As respostas a estas perguntas (e se você responder “Sim” para um deles, você responder “Não” para o outro) pode ajudá-lo a avaliar as ferramentas de business intelligence.