데이터 마트에 넣을 내용 - 더미

데이터 마트가 데이터웨어 하우스의 소규모 버전 인 경우이 질문이 나옵니다. 내용과 관련하여 "소규모"란 의미는 무엇입니까? 데이터 마트의? 이 질문에 대한 대답은 일반적으로 데이터가 전반적인 기업 데이터 의 하위 집합이 될 것이라는 점입니다.

지리 정보 데이터

데이터 마트는 회사 내의 지역이나 영토와 같은 특정 지리적 영역과 관련된 정보 만 포함 할 수 있습니다. 이 그림은 지리 정보 데이터의 예를 보여줍니다.

기술적으로 지리 정보에 근거한 데이터 마트를 비교적 직접적으로 사용할 수는 있지만,이 방식으로 데이터를 부분 집합으로 지정하고 싶지는 않을 것입니다. 사용자는 데이터웨어 하우스 환경에서 교차 지역 비교 (예: "애리조나 매장과 펜실베니아 매장은 어떻게 다른가요?")를보고 싶어합니다. 다양한 지리적 이유로 별도의 데이터 마트를 작성하면 이러한 유형의 비교가 훨씬 더 어려워집니다.

데이터 마트에 넣고 자하는 것을 결정할 때 특정 조직이 유일한 (또는 최소한 기본) 정보가 무엇인지 결정할 수 있습니다.) 데이터 마트의 사용자. 이 그림에서 볼 수 있듯이 은행은 소비자 당좌 계좌 분석을위한 하나의 데이터 마트와 상업 당좌 예금 계좌를위한 또 다른 데이터 마트를 만들 수 있습니다.

이 접근법은 조사 및보고의 압도적 다수가 조직 지향적 인 경우에 효과적입니다. 예를 들어 상업적 확인 그룹은 소비자 당좌 예금 계정을 분석 할 필요가 없으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.

데이터웨어 하우징 또는 데이터 마트 프로젝트의 범위 단계에서 비즈니스 요구를 파헤치는 것이 좋습니다. 예를 들어, 외부인은 "좋습니다. 마케팅 및 위험 관리 분석가가 전체 체킹 계좌 포트폴리오에 대한 평균 잔고 및 기타 정보를 비교하는 보고서를 실행할 수 있도록 소비자 및 상업용 체킹 계좌 정보를 동일한 환경에 두는 것이 좋습니다. 은행에서. "

추가 분석을 한 후에도 은행이 이러한 유형의 비교를 수행하지 않는다는 것을 알 수 있습니다. 두 영역을 별도로 유지하고 불필요한 복잡성을 피할 수는 없습니까?

기능 중심 데이터

조직 경계를 가로 지르는 접근 방식을 사용하여 회사 내 특정 기능 (또는 관련 기능 세트)을 기반으로 데이터 마트의 컨텐츠를 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 다국적 화학 회사는이 그림과 같이 모든 조직과 모든 제품 라인에서 영업 및 마케팅 기능을 위해 독점적으로 데이터 마트를 만들 수 있습니다.

시장 중심의 데이터

특정 시장 및 관련 경쟁 업체에 초점을 맞춰 가끔 특정 포커스를 가진 데이터 마트를 만드는 것이 합리적 일 수 있습니다. 이 그림에서 볼 수 있듯이 이러한 유형의 환경에는 경쟁 판매, 시장 및 경쟁 업체에 대한 모든 공개 정보 (특히 인터넷에서이 정보를 찾을 수있는 경우) 및 업계 분석가의 보고서가 포함될 수 있습니다.

경쟁 업체 중심의 상황에서 회사가 필요로하는 비즈니스 인텔리전스를 진정으로 제공하려면 일반적으로 데이터웨어 하우스에있는 기존 데이터 유형 외에도 멀티미디어 정보를 포함하도록 데이터 마트를 구성하십시오.

특정 비즈니스 질문에 대한 대답

비즈니스 질문의 선택 번호 (종종 소수)에 대한 답변은 종종 조직의 운영을 주도합니다. 답을 토대로 회사는 생산 라인의 속도를 높이거나 낮추거나, 생산량을 늘리거나 해고를 시작하기 위해 추가 교대를 시작하거나 다른 회사를 인수할지 여부를 결정할 수 있습니다.

이러한 중요성을 지닌 비즈니스 질문은 전통적으로 데이터 및 보고서를 파기하고 정보를 통합 및 확인하고 결과를 경영진에게보고함으로써 사내 직원들에게 악몽을 불러 일으 킵니다.

데이터웨어 하우스의 일처럼 들리는가? 불행히도 비즈니스 분석가는 Microsoft Excel과 같은 스프레드 시트를 자주 사용합니다. 이러한 유형의 "스프레드 마트"는 종종 한 순간 이상 데이터를 활용하는 데 필요한 반복성 및 데이터 품질이 부족합니다. 그러나 이러한 (및 기타 여러) 비즈니스 질문에 대답 할 수있는 본격적인 데이터웨어 하우스를 구축하기 전에 영향력이 크고 가치가 높은 "데이터웨어 하우스"에 특별히 맞도록 설계된 소규모 데이터 마트가 " 일은 잘되고 있니? "유형의 질문은 일을 끝낼 수 있습니다.

나중에이 유형의 환경은 대규모 데이터웨어 하우스로 성장할 수 있습니다. 그러나 비즈니스 가치를 제공 할 수있는 추가 데이터 볼륨을 보완하는 대신 비즈니스 가치가 알려진 데이터 마트를 지원하는 데 집중하는 것이 더 중요합니다 (그러나 응답 시간이 느려지거나 엔드를 상당히 복잡하게 할 수도 있음) - 투 - 엔드 아키텍처).

프로젝트의 초기 단계에서하는 일은 여러분이 취하는 방향과 성공 수준에 큰 차이를 만듭니다.

뭐든지!

꿈꾸는 기준은 데이터 마트의 내용을 결정할 수 있습니다. 일부는 의미가 있습니다. 다른 사람들은 그렇지 않습니다. 제한된 가치를 얻고 모든 것을 시작하여 기능을 확장해야하기 때문에 일부는 아키텍처의 막 다른 골목에 빠지게 만듭니다.