귀하의 회사는 기존 데이터 구조를 가지고 있습니까? - 더미 (Dummies)

조직에서 적어도 하나의 종류의 데이터웨어 하우스를 보유 할 확률이 압도적입니다. 하나 이상의 사용자 그룹에게 정보 기능 및 때로는 분석 기능을 제공하는보고 시스템.

추출 파일이란 무엇입니까?

이 유형의 환경은 사용자가 쿼리를 실행하거나 자신의 보고서를 강제로받지 않고 프로덕션 시스템에서 추출한 데이터로 채워지기 때문에 추출 파일 이라는 용어를 사용하는 것이 일반적입니다 운영중인 운영 데이터베이스 또는 파일. 확율을 내기에 아직도 흥미있는? 다음은 데이터웨어 하우스 (sort of data warehouses)로 설명 될 수있는 데이터 환경 유형의 몇 가지 예입니다.

각 데이터 소스의 모든 요소 또는 모든 테이블 또는 파일 요소가 아닌 선택된 요소 만 추출되어 추출 파일에 복사됩니다.

일종의 데이터 품질 보증 프로세스는 초기 추출에서 데이터를 추출 파일로로드하는 과정의 각 단계에서 일반적으로 진행됩니다.

물론 데이터웨어 하우스와 같은 소리일까요? 현실적으로 이러한 일종의 데이터웨어 하우스는 일반적으로 매우 적은 수의 서비스를 제공하며 기업의 광범위한 요구를 지원하기 위해 표준 방식으로 수행되지 않습니다.

데이터웨어 하우스를 원할 수도 있습니다.

유형을 수행 할 능력이 거의없는 조직 및 개인

데이터 분석 "책임자":

• 데이터웨어 하우스를 설치하지 않고 실행중인 데이터를 가지고 뭔가를하고있는 조직 및 개인 어딘가에. 대부분의 경우 비즈니스 요구 사항에 잘 부합합니다. 파일을 추출하여 데이터웨어 하우스로 간주하지 않는 이유는 무엇입니까?

• 그들은 일종의 것입니다. 1970 년대, 1980 년대, 1990 년대 또는 현재 사용중인 파일의 추출은 본격적인 데이터웨어 하우스 또는 데이터 마트가 수행하는 것과 동일한 기본 사유로 수행됩니다. 하드웨어와 같은 다양한 장벽에도 불구하고 정보 전달을 제공합니다. 데이터 구조, "프로덕션 시스템을 만지지 마십시오"규칙, 다중 파일 또는 다중 데이터베이스 상호 참조가 없음을 이해해야합니다. 일부 데이터웨어 하우징 지지자들은 단순히 보고서를 생성하거나 통계 분석을 수행하기 위해 데이터를 결합 및 재구성하는 것이 현대 용어로는 거의 데이터웨어 하우스가 아니라고 주장합니다. 추출 파일에는 드릴 다운 및 데이터 피벗과 같은 다차원 또는 비즈니스 분석 기능이 없습니다.

비즈니스 인텔리전스 측면에서 데이터웨어 하우스 측면 (하나 이상의 소스에서 데이터를 수집, 이동 및 재구성하는 작업)을 분리 한 경우 (데이터를 사용 가능하게 한 후 데이터로 수행), 그림이 훨씬 선명해진다.

파일 추출 또는 파일 이름 지정은 데이터웨어 하우스의 장벽을 깨는 철학의 한 부분입니다. 사용자가 "파일 추출"이라고 부르는 것 중 많은 부분이 데이터베이스 기반이 아닌 파일 기반 시스템이며 비정형 질의 및 차원 분석을 지원할만큼 유연하지 않을 수 있습니다. 그러나 실제 환경에서이 환경은 이후 사용을 위해 데이터를 저장하는 목적으로 사용됩니다.

많은 사용자에게 드릴 다운 및 데이터 피벗과 같은 비즈니스 분석 기능은 최소한 현재 사용되는 작업 정의의 컨텍스트가 아닌 거의 사용하지 않습니다. 사용자의 작업은 이러한 추출 파일이 제공 할 수있는 기능은 물론 해당 데이터로 수행 된 정적 보고서 및 통계 분석을 요구합니다.

이야기의 도덕: 파일을 추출하여 데이터를 효과적으로 사용하고 데이터웨어 하우징의 경이로움을 설명하는 조직에 가지 마십시오. 대신 한 단계 뒤로 볼 수있는 데이터웨어 하우징 솔루션을 제안하는 것에 대해 신중해야합니다. 이런 종류의 명제를 만들면 길고 울퉁불퉁 한 승차감을 느낄 수 있습니다.