Содержание
- Что такое хранилище данных?
- Типы данных
- Временные данные
- Предметно-ориентированные данные
- Интегрированные данные
- Бизнес-аналитика и генерация отчетов
- Статистическое программное обеспечение и бизнес-аналитика
- Сбор данных
- Хранилище данных в двух словах
вынос:
Хранилище данных обеспечивает прочную основу для консолидации исторических, текущих и будущих данных, позволяя организации создавать отчеты, проводить расширенный анализ и проводить анализ данных.
Многие предприятия постоянно собирают большие объемы данных. Но чтобы использовать эту информацию, необходимо создать функциональный набор процессов и процедур, чтобы понять ее.
Являетесь ли вы разработчиком хранилища данных или впервые слышите термин «хранилище данных», важно понять основы хранилища данных, включая его значение, способы его использования и преимущества, которые он может предоставить.
После того, как данные должным образом проанализированы, они могут быть использованы для создания более четкой картины позитивных и негативных воздействий, которые общие тенденции и модели оказывают на предприятие. Это звучит достаточно просто, но обеспечение полезности данных является одной из основных проблем в хранилище данных.
Что такое хранилище данных?
Хранилище данных - это централизованное хранилище (база данных), которое определяет и собирает данные и все их подробные сведения. Эти данные могут включать информацию, относящуюся к клиентской базе организации, поставщикам услуг, поставщикам, транзакциям или бизнес-процессам посредством использования интегрированной модели данных. (Чтобы узнать об управлении бизнес-процессами, см. BPM и SOA: как они управляют бизнесом.)
Хранилище данных извлекает данные из различных источников, которые становятся доступными для всего предприятия; Эти данные могут быть проанализированы различными способами. Хранилище данных - это интегрированный, энергонезависимый, изменяющийся во времени и предметно-ориентированный сбор информации. Это означает, что хранилище данных должно достигать следующих целей:
- Захват и предоставление доступа к бизнес-метаданным
- Улучшение качества данных и минимизация несоответствий сгенерированных отчетов
- Интегрировать данные из разных источников и обеспечить обмен данными
- Повысьте скорость и производительность всех потребностей в отчетности за счет эффективного и действенного объединения исторических и текущих данных.
Типы данных
Хранилище данных предоставляет усовершенствованные методы бизнес-аналитики, беря данные из различных источников и позволяя бизнес-пользователям быстро получать доступ к критически важным данным из одного общего места. Тип данных, собранных в хранилище данных, является предметно-ориентированным, интегрированным и идентифицированным или синхронизированным в течение определенного периода времени.
Когда речь идет о хранилищах данных, существует четыре основных типа данных:
Вы не можете улучшить свои навыки программирования, когда никто не заботится о качестве программного обеспечения.
Временные данные
Изменяющиеся во времени данные гарантируют, что вся информация, хранящаяся в хранилище данных, актуальна и генерируется в режиме реального времени. Все ключевые структуры в хранилище данных содержат элемент времени, предоставляя информацию с точки зрения горизонта, например, за последние пять-десять лет.
Предметно-ориентированные данные
Предметно-ориентированные данные организованы на основе основных тематических категорий бизнеса, таких как клиенты, продажи, продукты и услуги. Субъектная ориентация обеспечивает простую и краткую оценку конкретных предметных вопросов, сосредоточив внимание на модели и анализе данных, которые будут использоваться ключевыми лицами, принимающими решения в организации.
Интегрированные данные
Интегрированные данные состоят из нескольких смешанных источников, таких как реляционные базы данных, онлайн-записи транзакций и простые файлы. После успешной интеграции указанных источников выполняется очистка данных. Это обеспечивает согласованность мер атрибутов, соглашений об именах, структур кодирования и ключевых терминов посредством преобразования данных.
Бизнес-аналитика и генерация отчетов
Хранилище данных основано на многомерном моделировании данных. Многомерная модель данных создает множество различных представлений в форме куба данных, что позволяет модерировать данные и просматривать их в нескольких измерениях. Хранилище данных является одним из первых шагов, используемых при расширении и развитии организации. Он в основном используется, когда компания решает начать инвестировать в бизнес-анализ. Бизнес-анализ использует различные технологические приложения и процедуры, используемые корпорацией для определения и определения бизнес-потребностей и улучшений на основе статистических данных.
Бизнес-аналитика помогает организациям находить и распознавать шаблоны, которые можно использовать для прогнозирования, формирования и улучшения бизнес-результатов. Тем не менее, именно результаты, собранные в ходе этого процесса, действительно учитываются, поскольку они используются для предложения создания, реализации и управления новыми стратегиями. (Для ознакомления читайте «Введение в бизнес-аналитику».)
Бизнес-аналитические решения используют количественные и статистические данные, основанные на фактах, для оценки прошлых результатов и подготовки к будущему бизнес-планированию и альтернативам. Сбор бизнес-данных обычно производится машинами или приложениями с использованием статистического программного обеспечения. Вот почему многие компании используют статистическое программное обеспечение для улучшения на основе аналитики.
Статистическое программное обеспечение и бизнес-аналитика
Статистическое программное обеспечение также называется программным обеспечением для бизнес-аналитики (BI). Для многих компаний не существует определенного процесса выбора программного обеспечения, в то время как другие придерживаются корпоративного стандарта или уже имеют базу данных или инструмент отчетности, который просто нужно активировать. Процесс, используемый при выборе подходящего аналитического программного обеспечения, начинается с создания стратегии BI и соблюдения общих бизнес-требований, уже установленных.
Бизнес-менеджеры и аналитики играют большую роль в выборе подходящего программного обеспечения и обеспечении того, чтобы их методы бизнес-анализа позволили им начать работу в правильном направлении. Такие компании, как Amazon, как известно, отслеживают тенденции покупательского поведения среди клиентов, чтобы определить ценовые диапазоны, с которыми целевой рынок наиболее удобен. Тогда предприятия смогут эффективно определять конкурентные цены, не оказывая слишком большого влияния на общую прибыль. Без предопределенной стратегии BI часто приобретаемый тип программного обеспечения не предоставляет организации необходимых возможностей для настройки.
Сбор данных
Интеллектуальный анализ данных предполагает углубленное изучение данных, чтобы получить полезную информацию для принятия фактических данных и принятия решений на основе фактов. В технических терминах интеллектуальный анализ данных может использоваться для поиска корреляций или шаблонов между различными областями в больших реляционных базах данных. Точнее говоря, это процесс анализа информации с разных точек зрения и обобщения ее в полезные данные. В лучшем случае эти идеи могут помочь бизнесу сократить расходы, увеличить продажи и повлиять на другие ключевые показатели эффективности.
Интеллектуальный анализ данных - это мощная технология, которая может использоваться для обнаружения нескольких различных измерений, категорий и отношений, существующих между различными источниками данных и записями. Например, в секторе розничной торговли интеллектуальный анализ данных может помочь компании распознать структуру продаж и поведение покупателей, что позволит им использовать информацию в своих интересах. Один печально известный пример - способность Targets определить, кто из его покупателей может ожидать, позволяя магазину получать купоны на детские товары в то время, когда родители начинают покупать их.
Хранилище данных в двух словах
При интеграции и применении методов хранения данных методологии бизнес-аналитики позволяют организациям совершенствовать свои общие бизнес-стратегии и позволяют оптимизировать принятие решений с использованием программного обеспечения BI. Аналитика играет жизненно важную роль в любой организации, и для поддержки и создания соответствующих служб сбора данных и маркетинга можно использовать множество различных процедур, включая интеллектуальный анализ данных и другие различные аналитические методы. Новые возможности и возможности исследуются с помощью методов хранения данных путем улучшения обслуживания клиентов, упрощения управления запасами, перекрестного продвижения продуктов, отвечающих индивидуальным потребностям клиентов, и обеспечения критического анализа продуктов и услуг.
Хранилище данных - это то, что позволяет организациям находить ответы на сложные вопросы в больших наборах данных. Это сила сбора и хранения цифровых данных.