Introduktion til implementering af datavarehus
I dag, inden for den datadrevne økonomi og virksomheder, er data ved at blive et af de vigtigste aktiver for en organisation. Markedet er fuld af data og frit at åbne, men det er virkelig vigtigt at identificere og analysere den rigtige slags data, der kan være nyttige for organisationen. Da der er mange datakilder som webkilder, sociale mediekilder, flade filer, CSV-filer osv., Også det i et struktureret og ustruktureret format.
(Kilde: Stoneridge software, 2019.)
Efterhånden som datamængden stiger dag for dag, blev de traditionelle måder og metoder, der blev brugt til at administrere og manipulere data, forældede i naturen, for at overvinde dette problem skal vi have et mere effektivt og avanceret datalagringssystem, der er med brug af datalager.
Hvad er implementering af datavarehus?
Følgende er forklaringen på, hvad der er implementering af datalager:
- For at identificere og gemme dataene på en effektiv måde for en organisation kommer begrebet datalagring ind i billedet. Lad os starte med - hvad er et datavarehus? Et datavarehus kan siges, er lagerområdet, hvor store mængder og mængder data er lagret for en organisation, der kan hjælpe dem med at tage beslutninger baseret på stærk dataanalyse og forretningsinformation.
- Det er et arkiv, der lagrer data fra forskellige kilder med forskellige formater og ved hjælp af ETL-værktøjer konverterer disse data til et standardformat, der kan bruges og til rapportering og dashboarding af organisationens formål. Dette hjælper med at skabe meningsfuld indsigt ud fra de indsamlede data fra organisationen.
- Processen med at etablere og implementere et datavarehussystem i en organisation kaldes datalagerimplementering. Datalagring er en af de vigtigste komponenter i en forretningsorganisations forretningsintelligensproces. Implementeringsprocessen for datalager kræver en række trin, der skal følges på en meget effektiv måde. Processerne er som følger:
1. Planlægning
Planlægning er et af de vigtigste trin i en proces. Det hjælper med at få en sti eller køreplan, som vi skal følge for at nå vores beskrevne mål og målsætninger. Det er hjørnestenen i ethvert vellykket projekt, der implementeres i organisationer. I tilfælde af mangel på god planlægning er der store chancer for, at projektet mislykkes.
2. Dataindsamling
Da data er tilgængelige overalt, men alle tilgængelige data er ikke nyttige for en organisation. Dataindsamling er en proces, der involverer indsamling af data fra forskellige kilder, der kan bruges til dataanalyse og rapportering.Det involverer en lang række trin, og det er en tidskrævende proces, er vi nødt til først at identificere de data, der foregår at være nyttigt for organisationen .
3. Dataanalyse
Når dataene er samlet, er det næste trin, der kommer ind i billedet, dataanalyse. Processen med at generere og få meningsfuld indsigt ud af dagen sammen kaldes dataanalyse.
4. Forretningsaktiviteter
Den indsigt og information, der opnås fra dataanalyse, bruges yderligere til at træffe beslutninger for organisationen. Højere niveau for indsigt højere ville være effektiviteten af forretningsbeslutningerne, og disse beslutninger vil afgøre organisationens fremtid.
Komponenter til implementering af datavarehus
Nogle af de vigtigste komponenter i implementering af datalager er som følger:
1. Datamarkeder
En datamart er en vigtig komponent i datalagring. Det kan siges at være en delmængde af et datavarehus, der er fokuseret på et bestemt forretningsområde som salg, marketing, menneskelig ressource osv .
2. OLTP
OLTP-laget beskæftiger sig med behandlingen af transaktionsdata om den opgave, der er knyttet til en organisation. Det står for online transaktionsbehandling. Den beskæftiger sig med transaktionsdata, der ofte ændrer sig.
3. OLAP
OLAP-lag hjælper med at behandle og analysere de data, der er gemt i databasen. Det står for den online analytiske proces. Dette lag omhandler stamdata, som ikke ofte ændrer sig i naturen.
4. ETL
ETL-processen hjælper med at hente dataene fra forskellige kilder til et enkelt datavarehus. Processen med ekstraktionstransformation og indlæsning bruges til datalagring .
5. Metadata
Datadataene er kendt som metadata. Det hjælper med at få detaljerede data. Det hjælper med at få oplysninger om dataene. For eksempel, hvis vi har landedata, kan tilstandsdata, bydata og områdeniveau kaldes metadata for dataene.
Fordele ved implementering af datavarehus
Der er mange fordele og fordele, som en organisation kan lette brugen af et lyddataoplagringssystem. Nogle af de mest fremtrædende fordele og fordele ved at bruge datalagringssystemet i en organisation er som følger:
1. Bedre datastyring og levering
En af de vigtigste fordele ved at bruge et datalagringssystem i organisationen er effektiv datastyring og levering. Det hjælper med lagring af alle typer data fra forskellige kilder til en enkelt base, der kan bruges til analyseformål .
2. Bedre beslutningstagning
Brugen af effektiv inden for celleforretningsinformation kan organisationens ledelse tage effektive beslutninger baseret på solid dataanalyse.
3. Omkostningsreduktion
Det hjælper med at undgå dobbeltarbejde, der i sidste ende hjælper med at reducere omkostningerne og øge effektiviteten i organisationen.
4. Konkurrencefordel
Da organisationen er i stand til at tage effektive beslutninger, ville de være klar til at gå ud med deres konkurrenter, da de er i stand til at udnytte deres ressourcer fuldt ud og kan fokusere på aktiviteter på en bedre måde.
Konklusion
Det kan siges og konkluderes, at med brugen af en implementering af et sundt datavarehus i organisationen, kan organisationen let øge dens effektivitet, let kan nå sine mål og mål med minimal indsats og kan udføre vidundere for organisationen. Med brugen af effektiv datalagerstyring kan man drage fordel af adskillige tilgængelige data og kan nå højderne for succes.
Anbefalede artikler
Dette er en vejledning til implementering af datavarehus. Her diskuterer vi, hvad der er Data Warehouse Implementation med komponent og fordele. Du kan også gennemgå vores andre relaterede artikler for at lære mere-
- Datavarehouse værktøjer
- Datavarehusmodellering
- Data Science Færdigheder
- Data Science algoritmer
- Datavarehusdesign