Introduzione all'implementazione del data warehouse
Oggi, nell'economia e nelle imprese basate sui dati, i dati stanno diventando una delle risorse più importanti per un'organizzazione. Il mercato è pieno di dati e libero di aprire, ma è davvero importante identificare e analizzare il tipo corretto di dati che possono essere utili per l'organizzazione. Poiché ci sono molte fonti di dati come fonti web, fonti di social media, file flat, file CSV, ecc., Anche in un formato strutturato e non strutturato.
(Fonte: software Stoneridge, 2019.)
Man mano che il volume dei dati aumenta di giorno in giorno, i metodi e i metodi tradizionali utilizzati per gestire e manipolare i dati stavano diventando di natura obsoleta, per superare questo problema dobbiamo disporre di un sistema di archiviazione dei dati più efficace e avanzato che sia utilizzo di data warehouse.
Che cos'è l'implementazione del data warehouse?
Di seguito sono riportate le spiegazioni sull'implementazione del data warehouse:
- Per identificare e archiviare i dati in modo efficace per un'organizzazione, emerge il concetto di data warehousing. Cominciamo con: cos'è un data warehouse? Un data warehouse può essere definito l'area di archiviazione in cui sono archiviati enormi volumi e quantità di dati per un'organizzazione che può aiutarli a prendere decisioni basate su una solida analisi dei dati e sulla business intelligence.
- Si tratta di un repository, che archivia i dati da varie fonti con vari formati e con l'aiuto degli strumenti ETL li converte in un formato standard che può essere utilizzato e per scopi di reporting e dashboarding dell'organizzazione. Questo aiuta a generare approfondimenti significativi sui dati raccolti dall'organizzazione.
- Il processo di creazione e implementazione di un sistema di data warehouse in un'organizzazione è noto come implementazione del data warehouse. Il data warehousing è uno dei componenti più importanti del processo di business intelligence per un'organizzazione. Il processo di implementazione del data warehousing richiede una serie di passaggi che devono essere seguiti in modo molto efficace. I processi sono i seguenti:
1. Pianificazione
La pianificazione è una delle fasi più importanti di un processo. Aiuta a ottenere un percorso o la road map che dobbiamo seguire per raggiungere i nostri obiettivi e obiettivi descritti. È la pietra angolare di ogni progetto di successo che viene implementato nelle organizzazioni. In caso di assenza di una buona pianificazione, ci sono alte probabilità di fallimento del progetto.
2. Raccolta dei dati
Poiché i dati sono disponibili ovunque, ma tutti i dati disponibili non sono utili per un'organizzazione. La raccolta dei dati è un processo che prevede la raccolta di dati da varie fonti che possono essere utilizzati per l'analisi dei dati e la creazione di report. Comporta una vasta gamma di passaggi ed è un processo che richiede tempo è necessario prima identificare i dati che stanno andando essere utile per l'organizzazione .
3. Analisi dei dati
Una volta raccolti i dati, il passaggio successivo che appare nell'immagine è l'analisi dei dati. Il processo di generazione e acquisizione di approfondimenti significativi della giornata insieme è noto come analisi dei dati.
4. Azioni commerciali
Le intuizioni e le informazioni ottenute dall'analisi dei dati vengono ulteriormente utilizzate per prendere decisioni per l'organizzazione. Maggiore è il livello di approfondimenti, maggiore sarebbe l'efficienza delle decisioni aziendali e queste decisioni decideranno sul futuro dell'organizzazione.
Componenti dell'implementazione del data warehouse
Alcuni dei principali componenti dell'implementazione del data warehousing sono i seguenti:
1. Data Mart
Un data mart è un componente importante del data warehousing. Si può dire come il sottoinsieme di un data warehouse focalizzato su una particolare linea di business come vendite, marketing, risorse umane, ecc .
2. OLTP
Il livello OLTP si occupa dell'elaborazione dei dati transazionali sull'attività associata a un'organizzazione. Rappresenta l'elaborazione transazionale online. Si tratta di dati transazionali che spesso cambiano in natura.
3. OLAP
Il livello OLAP aiuta a elaborare e analizzare i dati memorizzati nel database. Rappresenta il processo analitico online. Questo livello tratta i dati anagrafici che non cambiano frequentemente in natura.
4. ETL
Il processo ETL aiuta a recuperare i dati da origini diverse in un unico data warehouse. Il processo di trasformazione e caricamento dell'estrazione viene utilizzato per l'archiviazione dei dati .
5. Metadati
I dati dei dati sono noti come metadati. Aiuta a ottenere la granularità dei dati. Aiuta a ottenere le informazioni sui dati. Ad esempio, se disponiamo di dati di paesi, i dati di stato, i dati di città e il livello dell'area possono essere chiamati metadati dei dati.
Vantaggi dell'implementazione del data warehouse
Ci sono molti vantaggi e benefici che un'organizzazione può facilitare l'uso di un solido sistema di data warehousing. Alcuni dei vantaggi e dei vantaggi più importanti dell'utilizzo del sistema di data warehousing in un'organizzazione sono i seguenti:
1. Migliore gestione e consegna dei dati
Uno dei vantaggi più importanti dell'utilizzo di un sistema di data warehousing nell'organizzazione è la gestione e la consegna efficienti dei dati. Aiuta a memorizzare tutti i tipi di dati da diverse fonti in un'unica base che può essere utilizzata a fini di analisi .
2. Migliore processo decisionale
L'uso di un'efficace business intelligence all'interno delle cellule, la gestione dell'organizzazione può prendere decisioni efficaci basate su solide analisi dei dati.
3. Riduzione dei costi
Aiuta a evitare la duplicazione delle opere che alla fine aiuta a ridurre i costi e aumentare l'efficienza dell'organizzazione.
4. Vantaggio competitivo
Poiché l'organizzazione è in grado di prendere decisioni efficaci, sarebbe pronta a uscire con i propri concorrenti in quanto è in grado di utilizzare appieno le proprie risorse e può concentrarsi sulle attività in modo migliore.
Conclusione
Si può dire e concludere che con l'uso di una solida implementazione del data warehouse nell'organizzazione, l'organizzazione può facilmente aumentare la sua efficienza, può facilmente raggiungere i suoi scopi e obiettivi con sforzi minimi e può fare meraviglie per l'organizzazione. Con l'uso di un'efficace gestione del data warehouse, è possibile sfruttare numerosi dati disponibili e raggiungere le vette del successo.
Articoli consigliati
Questa è una guida all'implementazione del data warehouse. Qui discutiamo cos'è l'implementazione del data warehouse con componenti e vantaggi. Puoi anche consultare i nostri altri articoli correlati per saperne di più-
- Strumenti di data warehouse
- Modellazione del data warehouse
- Abilità di scienza dei dati
- Algoritmi di scienza dei dati
- Progettazione del data warehouse