Compania dvs. are structuri de date existente? - manechinele

Organizația dvs. are șanse copleșitoare de a avea cel puțin un depozit de date un sistem de raportare care oferă capabilități informaționale și, uneori, capabilități analitice pentru unul sau mai multe grupuri de utilizatori.

Ce este un fișier de extras?

Utilizatorii dvs. probabil folosesc termenul fișier extras pentru a descrie acest tip de mediu, deoarece este populat de extrase de date din sistemele de producție, mai degrabă decât dacă utilizatorii sunt forțați să își execute interogările sau să primească rapoartele lor baze de date sau fișiere de producție operaționale. Încă sunteți interesați să jucați șansele? Iată câteva exemple de tipuri de medii de date care ar putea fi descrise ca sort de depozite de date:

• Deși datele extrase sunt aproape întotdeauna adăpostite într-un singur fișier sau într-o bază de date, un proces de îmbinare combină probabil datele extrase din mai multe surse de aplicație.

• Numai elementele selectate, nu toate elementele din toate tabelele sau fișierele, din fiecare sursă de date, sunt de obicei extrase și copiate în fișierul de extras.

• Un fel de proces de asigurare a calității datelor se întâmplă de obicei în fiecare etapă a procesului, de la extrasul inițial la încărcarea datelor în fișierul extras.

• Sigur sună ca un depozit de date, nu-i așa? Realitatea este că aceste tip de depozite de date servesc de obicei unei populații foarte mici și nu se realizează în mod standard pentru a suporta nevoile mai extinse ale întreprinderii. S-ar putea sa le numiti si

sa vrei sa fii depozite de date. ->

Iată dihotomia majorității accesului organizațiilor la date:

Analiza datelor "are-nu":

• Organizații și persoane fizice care au puține (și mai puțin probabil) de analiză care poate determina luarea deciziilor bazate pe informație Analiza datelor are "haves":

• Organizații și persoane care ar putea să nu dețină un depozit de date, dar fac ceva cu datele pe care le primesc undeva. În multe cazuri, se potrivesc nevoilor lor de afaceri foarte bine. De ce nu se consideră că fișierele extrase sunt depozite de date?

Ei sunt, un fel de. Fișierele extrase, fie în anii 1970, 1980, 1990, fie încă în uz astăzi, există din aceleași motive de bază pe care un depozit de date cu drepturi depline sau un departament de date are: să furnizeze furnizarea de informații în ciuda unei varietăți de bariere, - să înțelegem structurile de date, să nu atingem regulile sistemului de producție și lipsa unei referințe încrucișate cu mai multe fișiere sau cu mai multe baze de date.

Unii susținători ai depozitelor de date susțin că combinarea și reconfigurarea datelor pur și simplu în scopul generării rapoartelor sau efectuării analizelor statistice este cu greu un depozit de date în sensul modern al termenului. Fisierele extrase nu sunt echipate cu capabilitati multidimensionale sau de analiza a afacerii, cum ar fi pivotarea datelor si pivotarea datelor.

Dacă separați partea de depozit de date (ceea ce este necesar pentru colectarea, mutarea și reconfigurarea datelor dintr-una sau mai multe surse) din partea de business-intelligence (ceea ce faceți cu datele după ce îl aveți la dispoziție), imaginea devine mult mai clară.

Fișierele extrase, sau orice vreți să le numiți, se înscriu într-o foarte mare măsură în filozofia de rupere a unui depozit de date. Multe dintre ceea ce utilizatorii numesc "fișiere extrase" sunt sisteme bazate pe fișiere (mai degrabă decât bazate pe baze de date) și probabil nu sunt suficient de flexibile pentru a susține interogările ad-hoc și analizele dimensionale. Într-un sens real, totuși, aceste medii servesc scopului datelor de depozitare pentru utilizare ulterioară.

Pentru mulți utilizatori, capabilitățile de analiză a afacerii, cum ar fi pivotarea și pivotul datelor, au puțin sau deloc - cel puțin nu în contextul definițiilor lor actuale de post. Funcțiile utilizatorilor fac apel la funcționalitatea pe care aceste fișiere extras le pot furniza, precum și rapoartele statice și analizele statistice realizate cu aceste date.

Moralul istoriei: Nu intrați într-o organizație care utilizează în mod eficient datele prin extragerea fișierelor și expune minunatele date despre depozitarea datelor. În schimb, aveți grijă să propuneți o soluție de stocare a datelor care poate fi văzută ca un pas înapoi. Dacă faci astfel de propoziții, te duci pentru o plimbare lungă și proastă.