Introduktion till implementering av datavarehus
I dag, inom datadriven ekonomi och företag, blir data en av de viktigaste tillgångarna för en organisation. Marknaden är full av data och fri att öppna men det är verkligen viktigt att identifiera och analysera rätt sorts data som kan vara till hjälp för organisationen. Eftersom det finns många datakällor som webbkällor, sociala mediekällor, platta filer, CSV-filer etc., det också i ett strukturerat och ostrukturerat format.
(Källa: Stoneridge-programvara, 2019.)
Eftersom datamängden ökar dag för dag blev de traditionella sätten och metoderna som användes för att hantera och manipulera data föråldrade, för att övervinna detta problem måste vi ha ett mer effektivt och avancerat datalagringssystem som är med användning av datalager.
Vad är datalagerimplementering?
Följande är förklaringen till vad som är implementering av datalager:
- För att identifiera och lagra informationen på ett effektivt sätt för en organisation kommer begreppet datalagring in i bilden. Låt oss börja med - vad är ett datalager? Ett datalager kan sägas vara lagringsområdet där enorma volymer och mängder data lagras för en organisation som kan hjälpa dem att fatta beslut baserade på stark dataanalys och business intelligence.
- Det är ett arkiv, som lagrar data från olika källor med olika format och med hjälp av ETL-verktyg konverterar dessa data till ett standardformat som kan användas och för rapportering och instrumentpaneländamål i organisationen. Detta hjälper till att skapa meningsfull insikt om de uppgifter som samlas in av organisationen.
- Processen att etablera och implementera ett datalagersystem i en organisation kallas datalagerimplementering. Datalagring är en av de viktigaste komponenterna i affärsintelligensprocessen för en organisation. Implementeringsprocessen för datalagring kräver en serie steg som måste följas på ett mycket effektivt sätt. Processerna är som följer:
1. Planering
Planering är ett av de viktigaste stegen i en process. Det hjälper till att få en väg eller en färdplan som vi måste följa för att uppnå våra beskrivna mål och mål. Det är hörnstenen i varje framgångsrikt projekt som genomförs i organisationer. Vid avsaknad av sund planering finns det stora chanser att misslyckas med projektet.
2. Insamling av data
Eftersom data finns överallt, men all tillgänglig information är inte användbar för en organisation. Datainsamling är en process som involverar insamling av data från olika källor som kan användas för dataanalys och rapportering.Det innefattar ett brett spektrum av steg och det är en tidskrävande process är vi måste först identifiera de data som pågår att vara till hjälp för organisationen .
3. Dataanalys
När data samlas in är nästa steg som kommer in i bilden dataanalys. Processen att generera och få meningsfull insikt om dagen tillsammans kallas dataanalys.
4. Affärsåtgärder
Insyn och information som uppnås från dataanalys används vidare för att fatta beslut för organisationen. Högre insiktsnivå högre skulle vara effektiviteten i affärsbesluten och dessa beslut kommer att avgöra organisationens framtid.
Komponenter för implementering av datalager
Några av de viktigaste komponenterna i implementeringen av datalager är följande:
1. Datamärken
En datamart är en viktig komponent i datalagring. Det kan sägas vara en delmängd av ett datalager som är fokuserat på ett visst affärsområde som försäljning, marknadsföring, mänskliga resurser osv
2. OLTP
OLTP-lagret handlar om bearbetning av transaktionsdata om den uppgift som är associerad med en organisation. Det står för transaktionsbearbetning online. Det handlar om transaktionsdata som ofta förändras i naturen.
3. OLAP
OLAP-lager hjälper till med att bearbeta och analysera data lagrade i databasen. Det står för analysen online. Detta lager behandlar stamdata som inte ofta förändras i naturen.
4. ETL
ETL-processen hjälper till att hämta data från olika källor till ett enda datalager. Processen för utvinningstransformation och lastning används för datalagring .
5. Metadata
Datadata kallas metadata. Det hjälper till att få detaljerad information. Det hjälper till att få informationen om uppgifterna. Om vi till exempel har landsdata kan statusdata, stadsdata och områdesnivån kallas metadata för data.
Fördelar med datalagerimplementering
Det finns många fördelar och fördelar som en organisation kan underlätta användningen av ett ljuddatalagringssystem. Några av de mest framträdande fördelarna och fördelarna med att använda datalagringssystemet i en organisation är följande:
1. Bättre datahantering och leverans
En av de viktigaste fördelarna med att använda ett datalagringssystem i organisationen är effektiv datahantering och leverans. Det hjälper till att lagra alla typer av data från olika källor till en enda bas som kan användas för analysändamål .
2. Bättre beslutsfattande
Användningen av effektiv inuti cellföretagsinformation kan organisationens ledning fatta effektiva beslut baserade på solid dataanalys.
3. Kostnadsminskning
Det hjälper till att undvika duplicering av verk som i slutändan hjälper till att minska kostnaderna och öka effektiviteten i organisationen.
4. Konkurrensfördel
Eftersom organisationen kan fatta effektiva beslut, skulle de vara redo att gå ut med sina konkurrenter eftersom de kan utnyttja sina resurser fullt ut och kan fokusera på aktiviteter på ett bättre sätt.
Slutsats
Man kan säga och dra slutsatsen att med användningen av ett ljuddatalagerimplementering i organisationen kan organisationen enkelt öka sin effektivitet, lätt kan uppnå sina mål med minimala ansträngningar och kan göra underverk för organisationen. Med användning av effektiv datalagerhantering kan man dra fördel av många tillgängliga data och kan nå höjden av framgång.
Rekommenderade artiklar
Det här är en guide till implementering av datavarehus. Här diskuterar vi vad som är Data Warehouse Implementation med komponent och fördelar. Du kan också gå igenom våra andra relaterade artiklar för att lära dig mer-
- Data Warehouse-verktyg
- Datalagermodellering
- Datavetenskapliga färdigheter
- Data Science Algoritms
- Datalagerdesign