데이터웨어 하우스 분류 - 더미

데이터웨어 하우스가 고유 한 요구 사항에 부합하는지 확인해야하지만 몇 가지 지침을 통해 해당 데이터웨어 하우스의 예상되는 복잡성을 환경 및 구조. 한 가지 좋은 설정은 데이터웨어 하우스 계획에 3 계층 분류를 사용하는 것입니다. 구현의 가능한 범주를 결정함으로써 프로젝트 초기에 프로젝트의 복잡성, 개발 일정 및 비용에 대한 특정 지침을 가질 수 있습니다.

분류는 다음과 같습니다.

• 데이터웨어 하우스 라이트: 이동하지 않는 소규모 사용자 그룹 또는 팀에 적합한 비교적 간단한 범위 구현 어떤 기술적 사지에 나가; 거의 대부분의 로우 테크 구현

• 데이터웨어 하우스 디럭스: 첨단 기술을 사용하여 광범위한 사용자 집단에 대한 복잡한 비즈니스 정보 및 분석 요구를 해결하는 표준 데이터웨어 하우스 구현

• 데이터웨어 하우스 최고급: 대규모 데이터 배포 및 다양한 "비즈니스 실행"시스템을 통합 할 수있는 첨단 기술을 보유한 데이터웨어 하우스로 비즈니스 전반의 데이터 자산 품질을 전반적으로 향상시킵니다. 정보 분석 요구 사항 및 트랜잭션 요구 사항이 분류에서는 데이터웨어 하우스 아키텍처의 다양한 측면을 구현합니다 (그림 참조).

이 아키텍처는 데이터웨어 하우스가 사용자의 정보 요구 사항을 충족시키고 다음 비즈니스 조직 및 기술 아키텍처 프리젠 테이션 구성 요소에 중점을 둡니다.

주제 영역 및 데이터 컨텐츠:

• 데이터웨어 하우스는 주제 영역별로 그룹화됩니다. 주제 영역 은 고객, 제품, 판매 주문 및 계약과 같은 주요 비즈니스 영역과 관련된 데이터 컨텐츠의 고급 그룹입니다. 주제 영역 및 데이터 컨텐츠는 비즈니스 인텔리전스 도구를 통해이 데이터 및 관련 프리젠 테이션에 대한 사용자 액세스를 유도합니다. 데이터 소스:

• 데이터 소스는 제조에서 완성품 생성을 지원하는 원료와 매우 유사합니다. 데이터 소스는 주제 영역의 데이터 컨텐츠로 정제되고 제조 된 원자재입니다. 구축중인 데이터웨어 하우스의 클래스에 따라 비즈니스 사용자의 요구 사항에 따라보다 포괄적 인 데이터 소스를 사용할 수 있습니다. 비즈니스 인텔리전스 도구:

• 정보 액세스에 대한 사용자의 요구 사항은 데이터웨어 하우스에 배포 된 비즈니스 인텔리전스 도구의 유형을 결정합니다.일부 사용자는 주제 영역 내의 데이터 컨텐츠에 대한 간단한 질의 또는보고 만하면됩니다. 다른 것들은 정교한 분석을 요구할 수도 있습니다. 이러한 데이터 액세스 요구 사항은 데이터웨어 하우스를 분류하는 데 도움이됩니다. 데이터베이스:

• 데이터베이스는 일련의 목표 데이터 구조 내에서 데이터 컨텐츠를 관리하기 위해 선택되는 기술을 나타냅니다. 데이터웨어 하우스 클래스에 따라 개인, 부서 또는 엔터프라이즈 데이터베이스 관리 시스템이 필요할 수 있습니다. 데이터 통합 ​​:

• 데이터 통합 ​​ 은 데이터 원본에서 대상 데이터베이스로의 데이터 추출, 이동, 변환 및 로딩에 대한 광범위한 분류입니다. 여기서 비즈니스 규칙을 적용하여 데이터 컨텐츠가 광범위한 사용자 채택을위한 최상의 품질을 보장합니다.