Depozitarea datelor 101

Conţinut

• Ce este depozitarea datelor?
• Tipuri de date
• Date variante de timp
• Date orientate către subiect
• Date integrate
• Analiza de afaceri și generarea de rapoarte
• Software statistic și informații de afaceri
• Minerirea datelor
• Depozitarea datelor într-o formă de nuci

La pachet:

Depozitarea de date oferă o bază solidă pentru consolidarea datelor istorice, actuale și viitoare, permițând unei organizații să genereze rapoarte, să efectueze analize avansate și să efectueze unele date miniere.

Multe companii colectează continuu cantități mari de date. Însă, pentru a utiliza aceste informații, trebuie pus în aplicare un set funcțional de procese și proceduri pentru a da sens.

Indiferent dacă sunteți dezvoltator de un depozit de date sau auziți pentru prima dată termenul de depozitare a datelor, este esențial să înțelegeți elementele de bază ale depozitării de date - inclusiv ceea ce înseamnă, modul de utilizare și beneficiile pe care le poate oferi.

După analizarea corectă a datelor, acestea pot fi utilizate pentru a crea o imagine mai clară a impactului pozitiv și negativ pe care tendințele și tiparele comune îl au asupra unei întreprinderi. Suna destul de simplu, dar asigurarea faptului că datele sunt utile este una dintre provocările majore ale depozitării datelor.

Ce este depozitarea datelor?

Un depozit de date este o unitate de stocare centralizată (bază de date) care definește și asamblează datele și toate detaliile sale în profunzime. Aceste detalii pot include informații referitoare la o bază de clienți a organizațiilor, furnizori de servicii, furnizori, tranzacții sau procese de afaceri prin utilizarea unui model de date integrat. (Pentru a afla mai multe despre gestionarea proceselor de afaceri, consultați BPM și SOA: Cum conduc companiile.)

Depozitarea datelor extrage date din diverse surse care sunt puse la dispoziție de o întreprindere; aceste date pot fi apoi analizate într-o varietate de moduri diferite. Un depozit de date este o colecție de informații integrată, nevolatilă, variabilă în timp și orientată către subiect. Ce înseamnă acest lucru este că un depozit de date trebuie să atingă următoarele obiective:

• Capturați și oferiți acces la metadatele de afaceri
• Îmbunătățirea calității datelor și minimizarea inconsecvențelor raportate generate
• Integrați date din mai multe surse diferite și asigurați schimbul de date
• Creșteți viteza și performanța tuturor nevoilor de raportare, contopind datele istorice cu cele curente în mod eficient și eficient

Tipuri de date

Un depozit de date oferă tehnici de business intelligence îmbunătățite prin preluarea de date din diverse surse și permițând utilizatorilor de afaceri să acceseze rapid datele critice dintr-o locație partajată. Tipul de date colectate într-un depozit de date este orientat către subiect, integrat și identificat sau sincronizat într-o anumită perioadă de timp.

În ceea ce privește stocarea datelor, există patru tipuri de date cheie:

Nu îți poți îmbunătăți abilitățile de programare atunci când nimeni nu îi pasă de calitatea software-ului.

Date variante de timp

Datele cu variante de timp asigură că toate informațiile stocate în depozitul de date sunt curente și generate în timp real. Toate structurile cheie din depozitul de date conțin un element de timp, oferind informații dintr-o perspectivă a orizontului, cum ar fi ultimii cinci până la 10 ani.

Date orientate către subiect

Datele orientate pe subiect sunt organizate pe baza categoriilor de subiecte majore ale unei companii, cum ar fi clienții, vânzările, produsele și serviciile. Orientarea către subiect oferă o evaluare simplă și concisă a problemelor specificate de subiect, concentrându-se pe modelul și analizele datelor care vor fi utilizate de factorii de decizie cheie ai organizației.

Date integrate

Datele integrate sunt alcătuite din surse multiple, mixte, precum baze de date relaționale, înregistrări de tranzacții online și fișiere plate. După ce sursele specificate s-au integrat cu succes, se aplică curățarea datelor. Acest lucru asigură coerența în măsurile de atribut, convențiile de denumire, structurile de codificare și termenii cheie prin conversia datelor.

Analiza de afaceri și generarea de rapoarte

Un depozit de date se bazează pe modelarea multidimensională a datelor. Un model de date multidimensional creează o varietate de vizualizări diferite sub forma unui cub de date, care permite moderarea și vizualizarea datelor prin mai multe dimensiuni. Un depozit de date este unul dintre primii pași folosiți atunci când o organizație se extinde și evoluează. Este utilizat în primul rând atunci când o companie decide să înceapă să investească în analiza afacerii. Analiza de afaceri ia o varietate de aplicații și proceduri tehnologice utilizate de către corporație pentru localizarea și identificarea nevoilor și îmbunătățirii afacerii pe baza datelor statistice.

Analiza de afaceri ajută organizațiile să descopere și să recunoască tipare care pot fi utilizate pentru a prezice, configura și îmbunătăți rezultatele afacerii. Cu toate acestea, rezultatele obținute prin acest proces contează cu adevărat, deoarece acestea sunt folosite pentru a propune crearea, implementarea și gestionarea de noi strategii. (Pentru lectură de fundal, consultați o introducere în Business Intelligence.)

Soluțiile analitice de afaceri iau date cantitative și statistice bazate pe fapte pentru a evalua performanțele trecute și pentru a se pregăti pentru planificarea și alternativele viitoare de afaceri. Colectarea datelor de afaceri este generată în mod obișnuit de mașini sau aplicații prin utilizarea de programe statistice. Acesta este motivul pentru care multe companii folosesc software-ul statistic pentru a realiza îmbunătățiri bazate pe analiză.

Software statistic și informații de afaceri

Software-ul statistic este denumit și software business intelligence (BI). Pentru multe companii, nu există un proces de selecție software specific, în timp ce altele respectă un standard corporativ sau au deja o bază de date sau un instrument de raportare care trebuie doar activat. Procesul utilizat la selectarea software-ului analitic corespunzător începe cu crearea unei strategii de BI și respectarea cerințelor generale de afaceri deja stabilite.

Managerii de afaceri și analiștii joacă un rol important în selectarea software-ului adecvat și în asigurarea faptului că tehnicile lor de analiză de afaceri le vor începe în direcția bună. Întreprinderile precum Amazon sunt cunoscute pentru a urmări tendințele în comportamentul de cumpărare în rândul clienților, pentru a descoperi gamele de prețuri cu care piața țintă este cea mai confortabilă. Întreprinderile sunt apoi capabile să decidă în mod eficient ratele prețurilor competitive, fără a produce prea mult impact asupra marjei lor generale de profit. Fără o strategie BI predefinită, este comun ca tipul de software achiziționat să nu ofere unei organizații abilitățile de personalizare adecvate de care are nevoie.

Minerirea datelor

Exploatarea datelor presupune săparea în profunzime a datelor pentru a oferi informații utile pentru a face dovezi și decizii bazate pe fapte. În termeni tehnici, extragerea datelor poate fi utilizată pentru a găsi corelații sau tipare între diferite câmpuri din cadrul bazelor de date relaționale mari. Mai precis, este procesul de analiză a informațiilor din perspective multiple și de rezumare a acestora în date utile. În cel mai bun caz, aceste informații pot ajuta o întreprindere să reducă costurile, să crească vânzările și să influențeze alți indicatori cheie de performanță.

Minerirea datelor este o tehnologie puternică care poate fi folosită pentru a descoperi mai multe dimensiuni, categorii și relații diferite care există între diferite surse de date și înregistrări. De exemplu, în sectorul de vânzare cu amănuntul, exploatarea datelor ar putea ajuta o companie să recunoască modelele de vânzări și comportamentul clienților, permițându-le astfel să exploateze informațiile în avantajul lor. Un exemplu trist este abilitatea Target-urilor de vânzare cu amănuntul de a determina care dintre clienții săi pot aștepta, ceea ce permite magazinului să acorde cupoane pentru obiectele pentru copii, într-un moment în care părinții tind să înceapă cumpărăturile pentru ei.

Depozitarea datelor într-o formă de nuci

Atunci când integrează și aplică tehnici de depozitare a datelor, metodologiile de analiză de afaceri permit organizațiilor să își îmbunătățească strategiile generale de afaceri și să permită luarea deciziilor optimizate prin utilizarea de software BI. Analiticul joacă un rol esențial în orice organizație și multe proceduri diferite, inclusiv extragerea datelor și alte alte metode analitice, pot fi utilizate pentru a susține și genera servicii de colectare și marketing adecvate de date. Noi oportunități și posibilități sunt explorate prin tehnici de depozitare a datelor prin îmbunătățirea serviciului pentru clienți, simplificarea gestionării stocurilor, promovarea încrucișată a produselor care răspund nevoilor individuale ale clienților și oferirea analizei critice a produselor și serviciilor.

Depozitarea de date este ceea ce permite organizațiilor să găsească răspunsurile la întrebări complexe în seturi mari de date. Aceasta este puterea colectării și stocării digitale a datelor.