Votre entreprise at-structures de données existantes?

Votre organisation a une cote extrêmement favorable d'avoir au moins un tri de l'entrepôt de données

Sommaire

- un système de reporting qui fournit des capacités d'information et, parfois, des capacités d'analyse à un ou plusieurs groupes d'utilisateurs.

Qu'est-ce qu'un fichier extrait?

Vos utilisateurs utilisent probablement le terme extraire le fichier pour décrire ce type d'environnement, car il est peuplé par des extraits de données provenant des systèmes de production, plutôt que par les utilisateurs d'être forcé d'exécuter leurs requêtes ou de recevoir leurs rapports à partir des bases de données de production opérationnels ou fichiers. Toujours intéressé à jouer les chances? Voici quelques exemples de types d'environnements de données qui pourraient être décrits comme une sorte de-entrepôts de données:

  • Bien que les données extraites sont presque toujours logé dans un fichier ou base de données unique, un processus de fusion combine probablement extrait des données de plus d'une source de l'application.

  • Seuls les éléments, tous les éléments de toutes les tables ou des fichiers, à partir de chaque source de données sont généralement extraites et copiées dans le fichier de l'extrait sélectionné.

  • Une sorte de processus d'assurance de la qualité des données est généralement va sur chaque étape de la voie, de l'extrait initial de charger les données dans le fichier de l'extrait.




  • Certains utilisateurs de puissance peuvent probablement exécuter des requêtes ou de créer des programmes statistiques (en SAS ou SPSS, par exemple) par rapport aux données, mais de nombreux utilisateurs ne sont pas susceptibles de toucher directement les données. Au lieu de cela, ils ont probablement reçoivent régulièrement des rapports générés automatiquement ou en réponse à leurs demandes.

Bien sûr sonne comme un entrepôt de données, non? La réalité est que ces tri-entrepôts de données sont généralement au service d'une population très faible et ne sont pas effectuées de manière standard pour soutenir les besoins plus généraux de l'entreprise. Vous pouvez aussi les appeler wanna-être des entrepôts de données.

Voici la dichotomie de la plupart des organisations l'accès aux données:

  • L'analyse des données “ démunis ” ;: Les organisations et les individus qui ont peu (et plus susceptibles non) des capacités pour faire le type d'analyse qui peuvent apporter des informations axée sur la prise de décision

  • L'analyse des données “ ” ;: nantis Les organisations et les personnes qui pourraient ne pas avoir un entrepôt de données en place et fonctionne, mais font quelque chose avec des données qu'ils obtiennent quelque part. Dans de nombreux cas, il est convenant leurs besoins d'affaires très bien.

Pourquoi ne sont pas extraire les fichiers considérés comme des entrepôts de données?

Ils sont, en quelque sorte. Extraire les fichiers, que ce soit dans les années 1970, 1980, 1990, ou encore en usage aujourd'hui, existent pour les mêmes raisons fondamentales qu'un entrepôt de données à part entière ou un data mart ne: pour assurer une livraison de l'information en dépit d'une série d'obstacles, tels que disque -À-comprendre les structures de données, “ ne touchez pas le système de production ” règles, et l'absence de multi-fichiers ou multi-base de données de références croisées.

Certains partisans d'entreposage de données soutiennent que la combinaison et la reconfiguration des données tout simplement dans le but de générer des rapports ou pour effectuer une analyse statistique est à peine un entrepôt de données dans le sens moderne du terme. Extraire les fichiers ne sont pas équipés de capacités multidimensionnelles ou une entreprise d'analyse, tels que drill-down et le pivotement de données.

Si vous vous séparez le côté entrepôt de données (ce qu'il faut pour recueillir, transporter, et reconfigurer les données d'une ou plusieurs sources) depuis le côté d'intelligence d'affaires (ce que vous faites avec les données après que vous l'avez disponible), l'image devient beaucoup plus claire.

Extraire les fichiers, ou ce que vous voulez les appeler, sont très bien partie de la philosophie de la barrière de rupture d'un entrepôt de données. Beaucoup de ce que les utilisateurs appellent “ fichiers d'extraction ” sont des systèmes à base de fichiers (plutôt que construite sur les bases de données), et ils ne sont probablement pas suffisamment flexible pour supporter des requêtes ad hoc et l'analyse dimensionnelle. Dans un sens réel, cependant, ces environnements servent à des données d'entreposage pour une utilisation ultérieure.

Pour de nombreux utilisateurs, les capacités d'analyse des entreprises, tels que drill-down et le pivotement de données, ont peu ou pas d'utilisation - du moins, pas dans le contexte de leurs définitions actuelles d'emploi. Les emplois des utilisateurs appellent pour la fonctionnalité que ces fichiers d'extraction peuvent fournir, ainsi que les rapports statiques et l'analyse statistique accompli avec ces données.

La morale de l'histoire: Ne pas aller dans une organisation qui utilise efficacement les données par le biais de fichiers d'extraction et de disserter sur les merveilles de l'entreposage de données. Au lieu de cela, être prudent au sujet de proposer toute solution d'entreposage de données qui peut être considéré comme un pas en arrière. Si vous faites ce genre de proposition, vous êtes dedans pour un long trajet, cahoteuse.


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