özet
Hayattaki birçok şey haklı olarak karşı karşıyadır, ancak daha fazla deneyime sahip olmaya değer şeyler olsa da, yapılan hatalardan kaynaklananlar vardır, çünkü elde edilen olumsuz sonuç bilinir, hatayı etkileyen bağlamın nedenleri ve mümkün olduğunca tekrarlamamaya çalışın.
Bir kurumsal veri ambarı yapımındaki bu hata listesi, bu özel durumda, kurumsal veri ambarı geliştirme projelerinde bir bilgi tabanı ve bilgi teknolojisi projelerinde öğrenilen derslerin deneyimini oluşturmak isteyen ilk makalelerden biridir.
Bu liste, bir veri ambarı geliştirilmesine biraz katılım gösteren ve hangi yoldan ilerlediklerini ve nihai başarı şanslarını, ancak elde edilebilecek en sentezlenmiş tavsiyeyi değerlendirmeye izin veren tüm insanlara bir yardımcı olarak hizmet etmek için oluşturuldu. seviyelerde ve katılımcı organizasyon alanlarında ortak çalışmayı sürdürmenin yanı sıra, teknolojinin sağlam teorik-pratik temelleri üzerinde çalışmaktır.
Bu listenin amacı, bu teknolojinin çeşitli şirketlerde uygulanmasından öğrenilen derslerin bir danışma kaynağını sağlamak ve ayrıca bilgisayar bilimi alanına ve daha doğru bir şekilde dayanan teorik-pratik temel sağlamaktır. datawarehouse teknolojisi ve sonuçta şirketinizin kurumsal datawarehouse projesinin gelecekteki başarısına yol açmalıdır.
Anahtar Kelimeler: veri ambarı, datamart, veri madenciliği, bir kurumsal veri evinin inşası, yaygın hatalar, bir veri ambarı projesini yönetme, bir veri ambarı inşa etme riskleri, veri ambarı beklentileri, bir veri evinin yatırımında karlılık ölçüsü
indeks
1. Giriş
2. Bir Kurumsal Veri Ambarı Yapımında En Sık Kullanılan 10 Hata Listesi
3. Sonuçlar
4. Kaynakça
1. Giriş
Bugün, yakın zamana kadar işlemsel bilgi sistemleri sağlama çabalarının çoğunu - değer zincirlerindeki çoğu faaliyetin yükünü destekleyen - çoğu finansal ve ticari şirketin teknoloji alanları - Saklanan verilerinin tutarlı bir şekilde sömürülmesini sağlamaya odaklanırlar: tarihsel ve işlemsel, etrafındaki gerçeklik, işlem sistemlerinin günlük işlemlerinden elde edilen muazzam veri boyutu ve tüm bunlardan bilgiyi analiz etme ve çıkarma problemidir. kendi içinde gömülü kalan bilgi.
Bu işlemsel, operasyonel ve günlük bilgilerin, farklı düzeylerde toplama, özetleme, kesin ve uzmanlık gerektiren bilgilere dönüştürülmesine ve analiz edilmesine olanak tanıyan, yönetimsel karar almayı kolaylaştıran bir dizi hesaplama tekniği vardır. Bu teknolojiye Veri Havuzu veya Veri Ambarı denir.
Bununla birlikte ve profesyonel uygulamaya dayanarak, bir veri ambarı inşaatı başarısını ve nihai hedefine ulaşılmasını engelleyen sorunlara karşı bağışık değildir: yönetimsel karar verme desteği.
Bu makalede, kurumsal bir veri ambarı başarılı bir şekilde geliştirilmesini engelleyen sorunlu konular teorik olarak aşılmaya çalışılmaktadır.
Bu nedenle, bir kurumsal veri ambarı geliştirmedeki en yaygın hatalardan oluşan aşağıdaki listenin, Peru finans ve ticaret sektörüne ait temsili şirketlerde bu teknolojinin geliştirilmesinden kaynaklandığı belirtilmelidir.
Bir projenin yatırım getirilerini temsil ederek müşteriyi tatmin etmesi gerektiğini varsayarsak - bunu bilgisayar teknolojisi projelerinde tahmin etmenin her zaman kolay olmadığını biliyoruz, ancak - bir veri ambarı geliştirme projesinin başarısı, projenin analizinden elde edilen fayda ile doğru orantılıdır. Şirketin bu noktada fayda sağladığı doğru kararları verme konusunda bilgi, bu noktada: veri ambarı aracılığıyla verilerin analizine dayalı olarak alınan bir kararın daha fazla gelir ve / veya tasarruf sağladığını bilmek, Yeterli tahmin, bunun için rapor almanın kolaylığını ve yapılandırmasının esnekliğini dikkate almalıyız.- Her seferinde verilen kararlardan öğrenmenin üretilmesi - şirket için değerlerini göstermenin bir yolu olarak zaman içinde kullanılan agrega ve raporların biçim ve bilgilerinin saklanmasının önemi düşünülmektedir.
Bu liste, uygun kullanımla, proje yönetimi, sahipler ve müşteriler tarafından, bir veya daha fazla belirlenmiş stratejinin veya önlemin olası sonuçlarını bilerek ve sık hataları önleyerek, maliyet tasarrufuna izin vererek daha doğru kararlar alınmasına izin verecektir. hem projenin formülasyonunda, geliştirilmesinde hem de uygulanmasında.
2. Bir Kurumsal Veri Ambarı Yapımında En Sık Kullanılan 10 Hata Listesi
1. Hata: Tamamen teknik bir soru olarak ortaya çıkabilecek sorunların çözümünü varsayalım
Veri ambarı, yönetimsel karar vericilerin aktif katılımını gerektirir.
2. Hata: Tüm proje için yeterli bir bütçe tahsis etmiyor.
Bir kurumsal veri ambarı için gereken teknolojik platformu ve altyapıyı desteklemek ve işletmek için yeterli sermaye ve kaynak tahsisi, proje olarak değerlendirilirken ilk unsurlardan biri olmalıdır.
3. Hata: Üst yönetimden taahhüt eksikliği.
Kurumsal veri ambarı başarısı, projenin dahil olduğu tüm organizasyon alanlarında çalışmanın akıcı olmasını sağlamak için proje yönetimi ve geliştirme ekibine sağlanan güvenlik ve güvene dayalı üst yönetimin tam desteğini gerektirir.
4. Hata: Onu destekleyecek yeterli altyapıya sahip değil.
Kurumsal veri ambarı, yeterli teknolojik ve organizasyonel altyapı gerektirir. Bir veri ambarı sistem mimarisi tescilli veritabanı sunucuları, veri dönüştürme ve temizleme sunucuları, kuruluş genelinde düzenlenmiş ön uç yönetimsel kullanıcı düğümleri arasında değişir. Yazılım, n boyutlu sorgu ortamlarında ve paralel işlemede verimli çalışan sunucu, istemci ve iş katmanı uygulamaları gerektirir.
5. Hata: Yedekli, saydam olmayan ve belgesiz veritabanları.
Veri ambarı içinde dönüştürülecek ve depolanacak bilginin çıkartılacağı işlemsel veritabanlarının durumu genellikle ilk zaman tahminlerinde dikkate alınmaz, ancak bu önemli bir gecikmeyi temsil edebilir, her durumda ideal hesaplar, müşteriler, borçlar, ödemeler vb. ortalama varyasyon sıklığına göre (aylık, iki haftada bir, günlük) ve standart biçimde önemli zaman dilimleri için geçmiş tablolarda saklanır, ancak uygulamada bu bilgiler, zaten bir filtreleme sürecinden geçmiş olan yönetim raporları için kullanılan tabloların bir parçası olarak bulunur, böylece geçmiş verilerin tutarlılığı ve zaman içinde her şey düzeyinde durumlarındaki değişiklikler kaybedilir. iş.
Bazı durumlarda, veri tabanlarının, verilerin kökenlerinden çıkarılması için önceki bir adım olarak temiz bir şekilde saklanabildiği, işlem düzeyinde veritabanlarının bağımsız bir şekilde yeniden yapılandırılması önerilir.
6. Hata: DBA'lar ve veri ambarı ekibi arasında tam bir işbirliği ortamının geliştirilmemesi.
Bir şirkette bir veri ambarı projesi başlatırken, DBA Veritabanı Yöneticileri alanı genellikle zaten vardır, bu nedenle Veri Ambarı Alanı'nı DBA'ların kontrolü altında değil, DBA'larla aynı seviyede oluşturmanız önerilir. Birçok DBA günlük işlemleri desteklemek için veritabanlarını korumaktan sorumludur. DBA'lara aracı olarak değil, doğrudan veri ambarı alanının bilgi kaynaklarına erişerek, veri ambarı geliştirme için yeterli alternatif bir platform oluşturmak, projenin daha hızlı geliştirilmesine katkıda bulunan önemli faktörlerden biridir. başarı için amaç.
7. Hata: Yönetime uygun bir gereksinim belirtim yöntemi kullanılmaması.
Yönetim kullanıcılarının gereksinim belirtme faaliyetlerinde, kullanıcının gereksinimlerini kolayca ifade etmesini ve sonraki geri bildirime hazır olmasını sağlayan bir metodoloji kullanmamak sık hatalardan biridir.
Prototiplemenin kullanılması ve yönetim alanlarının gereksinimlerine yönelik fonksiyonel şartname belgelerinin hazırlanması tavsiye edilir.
8. Hata: Değer zincirinin cehaleti, iş faaliyetlerinde bilgi akışları.
Kritik başarı faktörleri olan faaliyetlerin belirlenmesi ve sunulan ürün veya hizmetlerin müşteriye değer sağlamasına izin veren merkezi yeterlilik faaliyetlerinin akışını gözlemlemek, veri ambarı tasarımcılarının geçmemesi gereken işin bilgi görevidir. bunu, şirketin stratejik planına göre öncelikler oluşturmaya olanak tanıyan, süreçler veya organizasyon alanlarına göre datamart geliştirme genel bir modeline dayanan bir proje geliştirme stratejisi seçimi için atlayarak.
9. Hata: Diğer ilgili teknolojilerle entegrasyon perspektifinin olmaması.
Bilgi teknolojisinde sağlam bir teorik temel ve mevcut eğilimlerin ve çözümlerin geniş bir yelpazesi, geleceğe yönelik bir vizyona sahip bir veri ambarı geliştirilmesine olanak sağlayacaktır. Bu açıdan, ilgili teknolojiler şunlardır: Öte yandan, davranış kalıplarını belirlemek için tarihsel bilgilerin analizine izin veren OLAP, diğer taraftan, davranış kalıplarının keşfine izin veren ancak otomatik olarak modeller ve algoritmalar kullanarak veri (karar ağaçlar, kümeler, ağ sinirleri, bulanık mantık, doğrusal regresyon vb.), Biraz daha ileride, veri ambarı tarihi göstergelerden gelen bilgilere hizmet veren kurumsal dengeli bir puan kartı uygulamasıdır.
10. Hata: Kötü proje yönetimi ve proje geliştirme planının durdurulması.
Proje yöneticisinin kapasitesi, hem teknik hem de insan eğitiminde ve benzer projelerdeki deneyimlerin ürünü olarak tüm gerçek boyutunda ortaya çıkar. Veri ambarı geliştirme, döngüsel ve aşamalar halinde, analiz, tasarım, geliştirme, test faaliyetleri ile birlikte olmalıdır; tekrarlayan kilometre taşları, tekrarlayan işlerden kaçınmaya çalışıyor.
3. Sonuçlar
Bu makale, yazarın özellikle bu makalede, bilgi teknolojisi üzerinde sunduğu bir dizi makalenin bir parçasıdır ve kurumsal bir veri ambarı oluşturmak için projelerin geliştirilmesinde ortaya çıkan en yaygın 10 hatanın bir listesini sağlar..
Bu proje sınıfının dayandığı teorik temel, kesin bilgi elde etmesi beklenen Çok Boyutlu Bilgi Veritabanları (Ontoloji, Kavramsal Veri Modeli, Anlamsal Yorum, Kümeler ve İlişkiler Teorisi) kavramından başlar., doğru ve yönetimsel karar verme için analiz ve destek için özetlenmiştir.
Pratik temel, yazarın deneyimi bu makalede emprenye edilen önemli Perulu ticari ve finans şirketlerinde çeşitli veri ambarı projelerine katılımının bir sonucu olarak elde edildi ve okuyucuya danışma ve teorik-pratik temel olarak bir araç olarak sunuldu., kurumsal veri yazılımınızın geliştirilmesinde gelecekteki başarı için.
4. Kaynakça
1. Veri ambarının oluşturulması Yazar WH Inmon Editör John
Wiley & Sons, Inc. New York, NY, ABD 1996
2. Veri Ambarı Yaşam Döngüsü Araç Seti: Veri Ambarı Tasarlama, Geliştirme ve Dağıtma Uzman Yöntemleri Yazarlar Ralph Kimball, Laura Reeves, Warren Thornthwaite, Margy Ross, Warren Thornwaite Editör John Wiley & Sons, Inc. New York, NY, ABD 1998
3. Verilerde Materyalize Görünüm Seçimi için Genetik Algoritma
Depo Ortamları İçerik Springer Berlin / Heidelberg
1999
4. Veri Ambarı Modelleme ve Kalite Sorunları Yazar: Panos Vassiliadis - Bilgi ve Veri Tabanı Sistemleri Laboratuvarı Bilgisayar Bilimleri Bölümü - Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bölümü - Atina Ulusal Teknik Üniversitesi - Zographou 157 73, Atina, YUNANİSTAN phd.pdf
5. Veri Ambarı Görünümlerinin Standartlaştırmayı Kullanarak Bakımı
Yazarlar: Mukesh Mohania, Kamal Karlapalem, Millist Vincent In D.
Ram, editör, Veri Yönetimi, sayfa 32–50. Springer Verlag, 1997.
6. Veri ambarı tasarımı için bir metodoloji: kavramsal modelleme Yazarlar José María Cavero Universidad Rey Juan Carlos, İspanya, Esperanza Marcos Universidad Rey Juan Carlos, İspanya, Mario Piattini Universidad de Castilla-La Mancha, İspanya, Adolfo Sánchez Cronos Ibérica, SA, İspanya. Yayıncı IRM Press Hershey, PA, Amerika Birleşik Devletleri 2002
7. Veri Ambarı Sistemlerinde Veri Kalitesini Yönetme Stratejisi
1 / IQ01HelfertMaur.pdf
