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Data Warehousing Tutorial

Almacenamiento de datos es un tema de continuo debate con dos principales escuelas de pensamiento. Si se considera la implementación de un data warehouse y preguntarse dónde comenzar, prepárate para un reto que pondrá a prueba su Temple. Puede que necesite una piel gruesa para navegar por los procesos de multifacted. Las recompensas no pueden ser evidentes, y el proceso puede ser incluso doloroso. Si se puede salir ileso y terminan con un almacén de datos, usted podría aterrizar en algún lugar en los anales de la historia de la tecnología de información.

Instrucciones

1 Seleccionar una implementación de almacén de datos. Ello mediante la comprensión de los conceptos de un data warehouse (DW). Primero es esencial entender que no es una situación única. Investigar las diferentes escuelas de pensamiento y enfoques diferentes le ayudará a "descubrir" el mejor enfoque para la aplicación prevista. El tema es complejo. Estudio de los volúmenes de material dedicado a los conceptos de DW. Aprender de los errores que son conocidos por los expertos estudiando por qué fallan los proyectos de la DW. Leer las obras de los dos principales actores en la teoría de DW, Bill Inmon y Ralph Kimball.

2 Comprender los datos modelado acercamiento que coincida con la aplicación de DW seleccionada. Estudio del modelo relacional o modelo entidad-relación (ER) por E.F. Codd si elegir enfoque de Inmon. Estudiar el modelo dimensional si elegir enfoque Kimball. Modelado de datos es extremadamente importante en DW. Entender el modelo de datos apropiado y aprender cómo funciona con cada aplicación de DW.

3 Comprender la metodología de Inmon y Claudia Imhoff. Inmon es considerado "El padre del Data Warehousing" y Imhoff creó la fábrica de información corporativa (CIF). Enfoque de arriba hacia abajo de Inmon se utiliza para construir un DW en el ámbito de la empresa. Mapa de las áreas de negocio para procesos de negocio en la empresa. Captura de transacciones en un almacén de datos operacionales (ODS) junto con otras fuentes pertinentes. Limpiar los datos en un área datos de consistencia y facilidad de carga en la empresa DW. Más adelante, añadir puestos de datos individuales para atender las diversas necesidades de la empresa para consultas e informes.

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Metodología de Kimball utiliza un enfoque de abajo hacia arriba.

Comprender la metodología del enfoque bottom-up de Kimball. Kimball es llamado "El padre de la inteligencia de negocios". Este enfoque extrae datos desde sistemas de origen (legacy) a un área de staging de datos para la carga en los servidores de presentación DW. Uno por uno, construir servidores presentation Server, conocida como puestos de datos, que estarán listos al finalizar para apoyar cada una de las áreas de negocio. Los puestos de datos están integrados en un Bus de información, que es accesible por los usuarios de negocio para realizar consultas e informes.

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El proceso puede resultar en éxito.

Esperan entablar debates embriagadoras con los modeladores de datos y usuarios de negocios. Estar preparados para entender que muchas personas no tienen conocimiento de la complejidad del almacenamiento de datos, modelado de datos o el lenguaje. Revisar el diseño del DW con los hitos de cliente y entorno para resolver problemas. Evitar fluencia alcance cerrando los requisitos recogidos, idealmente antes de que comience el desarrollo y tener el negocio usuarios firman el consenso. Permanecer en horario y los compromisos con un plan de copia de seguridad en el lugar para asegurar que se cumplan los objetivos.