Definir soluções OLAP e Data Warehouse design
Este tutorial abrange OLAP soluções utilizadas pelos armazéns de dados ea compreensão Data Warehouse design. A empresa tem de colocar algumas questões fundamentais antes de iniciar o processo de concepção o armazém de dados. Ele deve começar com uma convicção de que um armazém de dados que realmente ajudar seus negócios e retorno sobre o investimento que vale a pena it.Defining OLAP SolutionsThe dados a partir de um armazém de dados offloads multiplicidade de fontes. O limpa, validada e os dados são carregados volumosa e assustador. Estes dados devem ser organizados, categorizados e dispostos de modo significativo para fins analíticos. OLAP são soluções concebidos especificamente para atender a esta need.OLAP soluções utilizadas pelos armazéns de dados são: Multidimensional vista de dados. Os dados no armazém de dados é organizado em categorias sujeitas orientada e tabelas. Fato quadros são construídos e ligados a várias tabelas dimensionais em estrela ou floco de neve esquemas ou combinações dos mesmos para formar pontos de vista de dados multidimensional. Cubos são construídas utilizando estes esquemas multidimensionais. Rapid navega e, em seguida, consultando se torna possível. Estas opiniões são independentes da forma na qual os dados são armazenados nos dados warehouse.Interactive consulta e análise de dados OLAP é uma outra solução que permite que os usuários detalhamento, furadeira para cima e fatia de dados usando várias passagens. Os usuários podem perfurar para baixo para sucessivos mais baixos níveis de detalhe ou enrolaremos a níveis mais elevados de sumarização e aggregation.Analytical modelagem OLAP é uma ferramenta que é um cálculo do motor para obter rácios, etc variâncias, envolvendo medições e dados numéricos dimensions.Functional em muitos modelos são disponibilizados utilizando OLAP de previsão, a análise das tendências etc Eles apoiar os usuários em dados analysis.Graphical ferramentas OLAP são utilizadas para exibir dados em 2D ou 3D tabulações cruzadas e tabelas e gráficos com fácil giro do eixo. Isto é importante para os usuários que necessitam para analisar dados de diferentes perspectivas e da análise de uma perspectiva empresarial conduz a questões que precisam ser analisados a partir de outros perspectives.Rapid resposta às consultas é um imperativo em qualquer análise de dados e da medida de sucesso para OLAP a ferramenta. Nigel Pendse e Richard Creeth, autores do relatório OLAP desenvolveu o FASMI (Fast Analysis of Shared Multidimensional Information) teste para avaliar se qualifica ou não um pedido de um OLAP ferramenta. Sua tese era de que uma ferramenta OLAP deve fornecer capacidades navega rápido (<cinco segundos), deve conter ferramentas analíticas, tanto para o dono da obra e do utilizador final, os cubos devem ser capazes de lidar com o requisitos de segurança da partilha de informação confidencial e deverá apresentar os dados multi-dimensional dimensionally.Multi motor de armazenamento de dados armazena dados em matrizes. Essas representações são matrizes lógicas do negócio dimensions.Understanding Data Warehouse designAt um grande nível global, a construção do armazém de dados é um projeto empresarial, por si só. A empresa tem de colocar algumas questões fundamentais antes de realmente lançar sobre o processo de concepção dos dados armazém. Ele deve começar com uma convicção de que um armazém de dados que realmente ajudar seus negócios e retorno sobre o investimento que vale a pena it.The geral perguntas que são feitas pode ser tão baixo ... Não precisamos de um armazém de dados? Como irá ajudar a empresa? O que ela significa em termos de custo? Quais são as actuais metodologias da análise de dados a ser adoptadas? De que forma são eles deficiente? Será que a criação do armazém de dados ajudará a reduzir essas deficiências? Que tipo de informação e análise do que realmente quer? O que é que estamos começando agora? Será que essa análise dos dados tornam o negócio mais eficiente? Será que isso vai ajudar as empresas a melhorar seus serviços e as relações com os clientes? Quando as respostas às perguntas acima foram feitas, a organização precisa de muito examinar outras questões cruciais que determinarão o embrulho e casco do armazém de dados que está a ser estabelecido up.What são os tipos de dados que estão sendo gerados pela empresa? Que tipos de tecnologias de armazenamento de dados estão actualmente a ser utilizado para backup e armazenar dados históricos? Que outras fontes externas de informação que precisamos para tocar a tornar os dados no armazém de dados significativos para análise? Que tipo de hardware e software será necessário para criar estes dados armazém? Quem vai ser o pessoal para lidar com o processo de criação do armazém de dados? Quais os serviços irão beneficiar dos dados a ser criado? O armazém de dados é escalável? Como se conectar à diferentes fontes de dados para dados? Como vamos assegurar que a qualidade de dados é gerada? Quais os tipos de instrumentos serão utilizados para apoio ao utilizador final necessidades de relatórios e análise? As respostas a estas questões que emergem da Será um conjunto de requisitos comerciais. Estes requisitos irão determinar o tipo de armazém de dados que serão finalmente criado na empresa. O primeiro passo seria definir os parâmetros globais que vão modelar o design do armazém de dados. O desenho pode ser uma abordagem top down, conforme recomendado por Bill Inmon ou uma abordagem ascendente recomendada por Ralph Kimball. Pode ser uma combinação dos dois chamou a Hybrid abordagem ou pode ser uma abordagem federada. Vamos ter um breve olhar sobre o que estas diferentes abordagens mean.For mais visualização deste artigo, juntamente com a tela completa e tiros livres tutoriais sobre formação Microsoft Analysis Services visithttp: / / www.exforsys.com/content/category/17/253/332/Exforsys é uma comunidade de programadores especializados em C, C + +, C #, Java, J2EE,. 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Artigo Fonte: Messaggiamo.Com
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