Définition des solutions OLAP et entrepôt de données de conception
Ce tutoriel couvre OLAP solutions utilisées par les entrepôts de données et de la compréhension Data Warehouse design. L'entreprise doit se poser certaines questions fondamentales avant de lancer le processus de conception l'entrepôt de données. Il doit commencer par une déclaration de culpabilité d'un entrepôt de données qui aident vraiment à son entreprise et le retour sur investissement, il convient de faire it.Defining entrepôt de données OLAP SolutionsThe décharge de données à partir d'un multitude de sources. Le nettoyage, validation et chargement des données est volumineux, et de taille. Ces données doivent être organisées, classées et organisées en ordre utile à des fins d'analyse. OLAP solutions spécifiquement conçu pour répondre à cette need.OLAP des solutions utilisées par les entrepôts de données sont: des vues de données multidimensionnelles. Les données de l'entrepôt de données est organisée en catégories orientée objet et les tableaux. Fact tables sont construites et liés à diverses dimensions des tables dans les schémas en étoile ou en flocon de neige ou de combinaisons de ceux-ci pour former des points de vue multidimensionnelle des données. Cubes sont construites en utilisant ces schémas multidimensionnelle. Navigation rapide et l'interrogation devient alors possible. Ces vues sont indépendants de la manière dont les données sont stockées dans les données warehouse.Interactive requête et d'analyse de données OLAP est une autre solution qui permet aux utilisateurs de naviguer, tranche de forage et des données en utilisant plusieurs passes. Les utilisateurs peuvent naviguer successives à des niveaux inférieurs de détail ou de rouler à des niveaux plus élevés de aggregation.Analytical de synthèse et de modélisation est un outil OLAP qui est une moteur de calcul pour calculer les ratios, les écarts etc, impliquant des mesures et des données numériques dimensions.Functional dans de nombreux modèles sont disponibles à l'aide de OLAP pour la prévision, l'analyse des tendances etc perspectives et l'analyse d'une entreprise conduit à des questions qui doivent être examinées par d'autres perspectives.Rapid réponse à des questions est une nécessité dans toute analyse de données et de la mesure du succès de l'outil OLAP. Nigel Pendse et Richard Creeth, les auteurs du Rapport OLAP développé le FASMI (Fast Analysis of Shared Multidimensional Information) d'essai pour juger si oui ou non une demande est admissible à un OLAP outil. Leur argument était que l'outil OLAP doit fournir un service rapide de navigation (<cinq secondes), doit contenir des outils d'analyse tant pour le développeur et l'utilisateur final, les cubes doivent être capable de gérer la exigences de sécurité de partager des informations confidentielles et il devrait présenter des données multi-dimensionnelles dimensionally.Multi moteur de stockage de données stocke les données en tableaux. Ces tableaux sont les représentations de la logique affaires dimensions.Understanding Data Warehouse désignant un niveau mondial, la construction de l'entrepôt de données est un projet d'affaires par lui-même. L'entreprise doit se poser certaines questions fondamentales avant effectivement de lancer sur le processus de conception de l'entrepôt de données. Il doit commencer par une déclaration de culpabilité d'un entrepôt de données qui aident vraiment à son entreprise et le retour sur investissement, il convient de faire it.The général questions qui sont posées mai comme ci-dessous ... Avons-nous besoin d'un entrepôt de données? Comment va-t-il aider l'entreprise? Qu'est-ce que cela signifie en termes de coût? Quelles sont les méthodes d'analyse de données en cours d'adoption? De quelle manière ils déficients? Will mise en place de l'entrepôt de données contribuent à réduire ces lacunes? Quel type de rapports et d'analyse voulons-nous vraiment? Qu'est-ce que nous sommes maintenant? Will telles l'analyse des données rendre l'entreprise plus efficace? Sera-t-il aider les entreprises à améliorer ses services et ses relations avec la clientèle? Une fois les réponses aux questions ci-dessus ont été posées, l'organisation a besoin d'examiner d'autres questions cruciales qui détermineront l'emballage et du sabot de l'entrepôt de données qui est mis en up.What sont les types de données qui sont générées par l'entreprise? Quels types de technologies de stockage de données sont actuellement utilisés pour la sauvegarde et la boutique données historiques? Quels sont les autres sources externes d'information devons-nous nous appuyer pour mettre les données dans l'entrepôt de données significatives pour l'analyse? Quel type de matériel et de logiciels sera nécessaire de mettre en place cette entrepôt? Qui sera le personnel à gérer le processus de création de l'entrepôt de données? Quels services bénéficieront de données en cours de création? L'entrepôt de données est évolutive? Comment va-t-il se connecter à différentes sources de données pour les données? Comment nous assurer que la qualité des données est produite? Quels types d'outils seront déployés pour appuyer les besoins des utilisateurs pour la fin des rapports et d'analyse? Les réponses qui se dégagent de ces questions sera un ensemble de besoins commerciaux. Ces exigences de déterminer le type de l'entrepôt de données qui seront finalement mis en place dans l'entreprise. La première étape pourrait être de définir les paramètres globaux qui forme de la conception de l'entrepôt de données. Le design peut être une approche par le haut, comme l'a recommandé le projet de loi Inmon ou une approche ascendante recommandé par Ralph Kimball. Il peut être une combinaison des deux appelée Hybrid approche ou il peut s'agir d'une approche fédérée. Jetons un bref coup d'oeil à ce que ces différentes approches mean.For plus de visualisation de cet article avec les photos d'écran et complète une formation gratuite sur les tutoriels Microsoft Analysis Services visithttp: / / www.exforsys.com/content/category/17/253/332/Exforsys est une communauté de développeurs spécialisés dans C, C + +, C #, Java, J2EE,. NET, PeopleSoft, SAP, Siebel, Oracle Apps., données l'entreposage, Oracle / SQL Server/DB2 et tests. S'il vous plaît visitez http://www.exforsys.com pour plus de tutoriels, pour les questions Interview http://www.geekinterview.com visite, pour les articles et les ressources visite
Source D'Article: Messaggiamo.Com
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