L'entreposage de données: magasin de données opérationnelles (ODS)
Certaines définitions d'un ODS faire sonner comme un entrepôt de données classique, avec périodique (batch) entrées provenant de diverses sources opérationnelles dans l'ODS, à l'exception que les nouvelles entrées écrasent les données existantes.
Dans une banque, par exemple, un ODS (par cette définition) a, à un moment donné, un solde de compte pour chaque compte-chèques, la courtoisie du système de compte courant, et un solde de chaque compte d'épargne, tel que prévu par le compte d'épargne système.
Les différents systèmes envoient les soldes des comptes périodiquement (comme à la fin de chaque jour), et un utilisateur ODS peuvent alors regarder dans un endroit à un profil complet de chaque client de la banque (telles que les informations de base du client et d'équilibrer l'information pour chaque type de compte).
L'un des concepts les plus confus dans le monde de l'entreposage de données est le magasin de données opérationnelle. Personne est vraiment d'accord sur ce qui est en fait une SAO.
Si vous souhaitez appeler un environnement comme celui-ci une SAO, par tous les moyens, allez-y. Terminologie côté, cet exemple est juste un environnement d'entreposage de données orientée lots faire une mise à jour et remplacement opération sur chaque morceau de données qui y réside (et, bien sûr, l'ajout de nouvelles données le cas échéant), plutôt que de garder un historique de fonctionnement de quelles que soient les mesures y sont stockés.
Vous pouvez mettre en œuvre cette soi-disant ODS assez facilement, et vous pouvez même utiliser des outils orientés batch-middleware et services, et des outils de reporting et OLAP.
Une autre version de l'ODS est un peu plus difficile architecturalement. Il utilise une approche de bout en bout qui nécessite des applications d'entrepôt-permis (parce que vous savez qu'ils vont fournir des données à un entrepôt de données). Applications d'entrepôt activé soutiennent une Poussez ou tirez architecture et permettent une base de données d'information d'être rafraîchi en temps réel (ou presque en temps réel).
Bien que la prémisse de briser applications et du système des barrières est très bien de concert avec ce que vous faites avec un entrepôt de données, vous avez un problème majeur: Le rythme des mises à jour dans votre environnement informationnel et analytique est beaucoup trop lent si vous utilisez l'entreposage de données classique et ses processus orientés par lots d'extraction et de déplacement de données.
Oubliez la terminologie et de mots à la mode. Concentrez-vous plutôt sur les différences architecturales et orientée temps entre l'ODS.
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