Video: AjourObjects promo video 2024
Ingen to data warehouse implementeringer er akkurat like. Et datalager består av mange forskjellige komponenter, som hver kan implementeres på flere (kanskje mange) måter. Disse komponentene inkluderer
-
Bredden: Antall forskjellige emner og fokuspunkter, for eksempel, eller antall forskjellige funksjonelle eller regionale organisasjoner som vil bruke det.
-
Antall kilder som vil gi rå data
< ! - 1 -> -
Midlene ved hvilke data flyttes fra kildeapplikasjoner og lastes inn i datalageret
-
Forretningsreglene gjelder for råkildedataene for å produsere data av høy kvalitet
-
Måldatabasene i hvilke data eiendeler er lagret
-
Datafildighetene: elementene, detaljnivået i hvert element og hvor mye historie som opprettholdes, for eksempel
-
Verktøyet for intelligens, front-end brukes til å få tilgang til dataene
-
Miljøets samlede arkitektoniske kompleksitet
Ingen to data warehouse implementeringer (verken de nåværende implementeringer eller alle de som skal fylles ut i fremtiden) vil være identiske i alle de foregående åtte kategoriene.
To selskaper i samme bransje, for eksempel, kan hver ha et salgs- og markedsføringsdatamagasin som støtter 300 brukere på tvers av fire forskjellige bedriftsorganisasjoner, tillater tilgang ved å bruke det samme verktøyet for business intelligence, og bruker samme database styringssystem for å lagre omtrent 50 gigabyte data.
De to selskapene har sannsynligvis disse forskjellene, men:
-
Ulike datakilder, unike for hvert selskap
-
Ulike data, som følge av de ulike kildene; for eksempel referansedata som definerer faser i salgs- og kvalifikasjonsprosessen.
-
Bruken av ulike bevegelsesteknikker fra kilde til lager - for eksempel forretningsregler for prognoser for fremtidige inntekter.
På grunn av disse forskjellene, prøver du å tilpasse en annen selskapets datalagringsløsning i sin helhet ville være en stor feil. (Eller som skolelærerne pleide å fortelle deg, "Gjør ditt eget arbeid - ingen kopiering!")
