Video: Installing Invantive Query Tool 2024
Je zult niet het geluk hebben om omgevingen met één bron te vinden wanneer je een datawarehouse deluxe bouwt. U hebt nu een hele reeks nieuwe problemen waarmee u te maken krijgt, inclusief de items in deze lijst:
-
Verschillende coderingen voor vergelijkbare informatie: Verschillende sets klantnummers komen bijvoorbeeld uit verschillende bronnen.
-
Problemen met gegevensintegriteit in meerdere bronnen: De informatie in één bron verschilt van de informatie in een andere wanneer ze hetzelfde zouden moeten zijn.
-
Verschillende bronplatforms: Als voorbeeld kan een IBM-mainframe met DB2 / MVS-databases de gegevens in een van de bronnen bevatten, een ander IBM-mainframe met VSAM-bestanden kan een andere set hebben van brongegevens, een set servers kan gegevens bevatten binnen Oracle-databases en de rest van de brongegevens kunnen allemaal worden opgeslagen in SQL Server-databases op Windows-servers.
Hoewel het exacte aantal gegevensbronnen afhangt van de specifieke kenmerken van uw implementatie, hebben datamagazijnverwijderingen doorgaans een gemiddelde van acht tot tien toepassingen en externe databases die gegevens leveren aan het magazijn.
Het brede scala van vakgebieden en de schat aan gegevens in een datawarehouse deluxe betekent dat u gewoonlijk verschillende manieren hebt om naar de inhoud van dat magazijn te kijken. Deze lijst toont de verschillende manieren waarop u een datawarehouse kunt gebruiken:
-
Eenvoudige rapportage en query's: Net als bij datawarehouse lite, is het doel van het deluxe magazijn "Vertel mij wat er is gebeurd. "
-
Bedrijfsanalyse: U gebruikt het magazijn om" Vertel mij wat er is gebeurd - en waarom. “
-
Dashboards en scorecards: In dit model wordt een verscheidenheid aan informatie verzameld uit het datawarehouse en die informatie wordt beschikbaar gesteld aan gebruikers die niet willen rotzooien met het datawarehouse - ze willen snapshots van veel verschillende dingen zien. Het doel is: "Vertel me veel dingen, maar laat me niet te hard werken om de antwoorden te krijgen die ik wil. "
-
Datamining of statistische analyse: Op dit gebied worden statistische, kunstmatige intelligentie en aanverwante technieken gebruikt om grote hoeveelheden gegevens te ontginnen en kennis aan te bieden zonder dat gebruikers zelfs specifieke vragen hoeven te stellen. Het doel is: "Vertel me iets interessants, ook al weet ik niet welke vragen ik moet stellen, en vertel me ook wat er kan gebeuren. "
U gebruikt waarschijnlijk ten minste drie - en misschien alle vier - van dit soort datawarehouse voor gebruikerstoegangstechnieken wanneer u een datawarehouse deluxe gebruikt.Hoewel toolverkopers steeds vaker proberen om productsuites te bieden om zoveel mogelijk van deze verschillende functies te verwerken, heb je te maken met verschillende producten - en dat geldt ook voor je gebruikersgemeenschap.
Ga er niet vanuit dat u eenvoudigweg een enkele leverancier kunt selecteren waarvan de producten voldoen aan alle Business Intelligence-functies die uw gebruikers nodig hebben. Zorg ervoor dat u zorgvuldig de producten van de leveranciers bekijkt - allemaal - omdat u niet de garantie heeft dat een hoogwaardige OLAP-leverancier voor gegevens mining net zo goed is, bijvoorbeeld.
Wees niet bang om te mixen en matchen; u hebt geen reden om de gebruikers van uw datawarehouse te kortsluiten om te voorkomen dat u met nog een leverancier te maken krijgt.
Stel uzelf bij het evalueren van uw gebruikerstoegangsbehoeften de volgende vragen:
-
Willen mijn gebruikers de best-of-breed tools, die misschien niet noodzakelijk geïntegreerd zijn, waardoor professionele ontwikkelaars visualisatie-oplossingen moeten bouwen?
-
Willen mijn gebruikers een goed geïntegreerd platform dat integratie mogelijk maakt tussen toegangsstrategieën voor gebruikers, zodat zij zelf alle visualisatie-oplossingen kunnen ontwikkelen?
Antwoorden op deze vragen (en als u "Ja" op een van hen antwoordt, u antwoordt "Nee" op de andere), kan u helpen de business intelligence-hulpmiddelen te evalueren.
