Uvod v implementacijo skladišča podatkov

Danes podatki v gospodarstvu in podjetjih, ki temeljijo na podatkih, postajajo eno najpomembnejših sredstev organizacije. Trg je poln podatkov in ga je mogoče odpreti, vendar je zelo pomembno, da se ugotovijo in analizirajo ustrezni podatki, ki so lahko koristni za organizacijo. Ker obstajajo številni viri podatkov, kot so spletni viri, viri družbenih medijev, ploščate datoteke, datoteke CSV itd., So tudi v strukturirani in nestrukturirani obliki.

(Vir: Programska oprema Stoneridge, 2019.)

Ker se obseg podatkov iz dneva v dan povečuje, so tradicionalni načini in metode, ki se uporabljajo za upravljanje in manipuliranje s podatki, postale zastarele narave, za premagovanje te težave moramo imeti učinkovitejši in naprednejši sistem za shranjevanje podatkov, uporaba podatkovnih skladišč.

Kaj je implementacija skladišča podatkov?

Sledi razlaga za izvedbo skladišča podatkov:

  • Za prepoznavanje in shranjevanje podatkov na učinkovit način za organizacijo pride na vrsto koncept skladiščenja podatkov. Začnimo z - kaj je skladišče podatkov? Za podatkovno skladišče lahko rečemo, da je shramba, v kateri se shranjuje ogromno količin in količin podatkov za organizacijo, ki jim lahko pomaga pri sprejemanju odločitev na podlagi močne analize podatkov in poslovne inteligence.
  • Gre za shrambo, ki shranjuje podatke iz različnih virov z različnimi formati in s pomočjo orodij ETL te podatke pretvori v standardni format, ki ga je mogoče uporabiti ter za namene poročanja in nadzorne plošče organizacije. To pomaga ustvariti smiselne vpoglede v podatke, ki jih zbira organizacija.
  • Proces vzpostavitve in implementacije sistema za shranjevanje podatkov v organizaciji je znan kot implementacija skladišč podatkov. Skladiščenje podatkov je eden najpomembnejših sestavnih delov procesa poslovne inteligence za organizacijo. Proces izvajanja skladiščenja podatkov zahteva vrsto korakov, ki jih je treba izvesti na zelo učinkovit način. Postopki so naslednji:

1. Načrtovanje

Načrtovanje je eden najpomembnejših korakov procesa. Pomaga pri pridobivanju poti ali načrta poti, ki mu moramo slediti, da dosežemo opisane cilje. Je temelj vsakega uspešnega projekta, ki se izvaja v organizacijah. V primeru odsotnosti dobrega načrtovanja so velike možnosti za neuspeh projekta.

2. Zbiranje podatkov

Ker so podatki na voljo povsod, vsi podatki, ki so na voljo, pa niso koristni za organizacijo. Zbiranje podatkov je postopek, ki vključuje zbiranje podatkov iz različnih virov, ki jih je mogoče uporabiti za analizo podatkov in poročanje. To vključuje širok spekter korakov in postopek je dolgotrajen, zato moramo najprej določiti podatke, ki se dogajajo v pomoč pri organizaciji .

3. Analiza podatkov

Ko se podatki zberejo, je naslednji korak slika, ki je na sliki. Postopek ustvarjanja in pridobivanja smiselnih spoznanj čez dan skupaj je znan kot analiza podatkov.

4. Poslovne akcije

Vpogled in informacije, pridobljene z analizo podatkov, se še naprej uporabljajo za odločanje organizacije. Višja stopnja vpogleda bi bila učinkovitost poslovnih odločitev in te odločitve bodo odločale o prihodnosti organizacije.

Sestavni deli implementacije skladišča podatkov

Nekatere glavne komponente izvajanja skladiščenja podatkov so naslednje:

1. Podatkovni grafi

Podatkovni zapis je pomemben sestavni del shranjevanja podatkov. Lahko ga rečemo kot podskupino podatkovnega skladišča, ki je osredotočena na določeno poslovno področje, kot so prodaja, trženje, človeški viri itd .

2. OLTP

Plast OLTP se ukvarja z obdelavo transakcijskih podatkov o nalogi, povezani z organizacijo. Pomeni spletno obdelavo transakcij. Ukvarja se s transakcijskimi podatki, ki se po naravi pogosto spreminjajo.

3. OLAP

OLAP plast pomaga pri obdelavi in ​​analiziranju podatkov, shranjenih v bazi. To pomeni spletni analitični postopek. Ta plast obravnava glavne podatke, ki se po naravi pogosto ne spreminjajo.

4. ETL

Postopek ETL pomaga pri prenosu podatkov iz različnih virov v eno samo podatkovno skladišče. Za shranjevanje podatkov se uporablja postopek ekstrakcijske pretvorbe in nalaganja .

5. Metapodatki

Podatki podatkov so znani kot metapodatki. Pomaga pri natančnosti podatkov. Pomaga pri pridobivanju podatkov o podatkih. Če imamo na primer podatke o državah, potem lahko podatke o državah, podatke o mestih in ravni območja imenujemo metapodatki.

Prednosti implementacije skladišča podatkov

Obstaja veliko prednosti in koristi, da lahko organizacija olajša uporabo zanesljivega sistema za shranjevanje podatkov. Nekatere najpomembnejše prednosti in prednosti uporabe sistema za shranjevanje podatkov v organizaciji so naslednje:

1. Boljše upravljanje in posredovanje podatkov

Ena najpomembnejših prednosti uporabe sistema za shranjevanje podatkov v organizaciji je učinkovito upravljanje in posredovanje podatkov. Pomaga pri shranjevanju vseh vrst podatkov iz različnih virov v eno samo bazo, ki jo je mogoče uporabiti za namene analize .

2. Boljše odločanje

Z uporabo učinkovite notranje poslovne inteligence lahko vodstvo organizacije sprejme učinkovite odločitve na podlagi zanesljivih analiz podatkov.

3. Znižanje stroškov

Pomaga se izogniti podvajanju del, kar na koncu pomaga pri znižanju stroškov in povečanju učinkovitosti organizacije.

4. Konkurenčna prednost

Ker je organizacija sposobna sprejemati učinkovite odločitve, bi bili pripravljeni sodelovati s svojimi konkurenti, saj bodo lahko v celoti izkoristili svoje vire in se lahko na boljši način osredotočili na dejavnosti.

Zaključek

Lahko rečemo in sklepamo, da organizacija z uporabo zanesljivega izvajanja skladišča podatkov v organizaciji zlahka poveča svojo učinkovitost, z minimalnimi napori zlahka doseže svoje cilje in cilje in lahko za organizacijo dela čudeže. Z učinkovitim upravljanjem skladišč podatkov lahko uporabimo številne razpoložljive podatke in dosežemo višine uspeha.

Priporočeni članki

To je vodnik za implementacijo skladišča podatkov. Tukaj razpravljamo o tem, kaj je implementacija skladišča podatkov s komponentami in prednostmi. Obiščite lahko tudi druge naše sorodne članke, če želite izvedeti več -

  1. Orodja za shranjevanje podatkov
  2. Modeliranje skladišč podatkov
  3. Podatkovne spretnosti
  4. Algoritmi znanosti o podatkih
  5. Oblikovanje skladišča podatkov

Kategorija:

Veliki podatki