Data Warehouse: تفاوت میان نسخهها
بدون خلاصۀ ویرایش |
بدون خلاصۀ ویرایش |
||
خط ۱۲: | خط ۱۲: | ||
== انباره سازی داده== | == انباره سازی داده== | ||
**تعریف انبارداده | |||
انبارداده، سیستمی است که به صورت دوره ای داده ها را از سیستم های منبع در یک مخزن داده ای ابعادی یا نرمال شده، بازیابی و یکپار چه | انبارداده، سیستمی است که به صورت دوره ای داده ها را از سیستم های منبع در یک مخزن داده ای ابعادی یا نرمال شده، بازیابی و یکپار چه | ||
خط ۱۸: | خط ۱۸: | ||
تحلیلی از آن استفاده می شود.پرس و جو ,فرایند گرفتن داده از مخزن داده برای مقاصد خا ص است . | تحلیلی از آن استفاده می شود.پرس و جو ,فرایند گرفتن داده از مخزن داده برای مقاصد خا ص است . | ||
**ساخت انباره داده | |||
با توجه به آنکه داده های اطلاعاتی در یک دوره زمانی می توانند با فواصل طولانی در مکانهای گوناگون واز طریق منابع متفاوت تولید و یا تغییر نمایند دسترسی سریع وصحیح به آنها کاری بس دشوار است .از این جهت ذخیره سازی آنها در یک منبع داده یکپارچه ضروری به نظر می رسد . برای ایجاد چنین منبع داده ای مراحل زیر رادر نظر می گیریم . | با توجه به آنکه داده های اطلاعاتی در یک دوره زمانی می توانند با فواصل طولانی در مکانهای گوناگون واز طریق منابع متفاوت تولید و یا تغییر نمایند دسترسی سریع وصحیح به آنها کاری بس دشوار است .از این جهت ذخیره سازی آنها در یک منبع داده یکپارچه ضروری به نظر می رسد . برای ایجاد چنین منبع داده ای مراحل زیر رادر نظر می گیریم . | ||
خط ۶۲: | خط ۶۲: | ||
[[پرونده:trans8.jpg|بیقاب|وسط|600px]] | [[پرونده:trans8.jpg|بیقاب|وسط|600px]] | ||
**ETL | |||
ETL سیستمی است که توانایی اتصال به سیستم های منبع، خواندن داده ها، اعمال تغییرات روی آنها و بارگذاری در سیستم اصلی را دارد.سیستمETLداده | ETL سیستمی است که توانایی اتصال به سیستم های منبع، خواندن داده ها، اعمال تغییرات روی آنها و بارگذاری در سیستم اصلی را دارد.سیستمETLداده | ||
ها ارا از منابع مختلف جمع آوری یکپارچه، تبدیل و در مخزن داده بارگذاری می کند . | ها ارا از منابع مختلف جمع آوری یکپارچه، تبدیل و در مخزن داده بارگذاری می کند . |
نسخهٔ کنونی تا ۴ فوریهٔ ۲۰۱۶، ساعت ۱۵:۴۹
- موضوع: Data Warehouseing
- تهیه کننده: فرناز کرمی
چکیده
مقدمه
خلاصه ای از بررسی خود موضوع اصلی و تعاریف موجود در آن و ...
بررسی ادبیات موضوع
انباره سازی داده
- تعریف انبارداده
انبارداده، سیستمی است که به صورت دوره ای داده ها را از سیستم های منبع در یک مخزن داده ای ابعادی یا نرمال شده، بازیابی و یکپار چه می کند. انبارداده ها، معمولا داده ها را به صورت تاریخچه ای نگه داری می کنند وبرای پاسخ به پرس و جوهای کسب و کار هوشمند و یا دیگر فعالیت های تحلیلی از آن استفاده می شود.پرس و جو ,فرایند گرفتن داده از مخزن داده برای مقاصد خا ص است .
- ساخت انباره داده
با توجه به آنکه داده های اطلاعاتی در یک دوره زمانی می توانند با فواصل طولانی در مکانهای گوناگون واز طریق منابع متفاوت تولید و یا تغییر نمایند دسترسی سریع وصحیح به آنها کاری بس دشوار است .از این جهت ذخیره سازی آنها در یک منبع داده یکپارچه ضروری به نظر می رسد . برای ایجاد چنین منبع داده ای مراحل زیر رادر نظر می گیریم .
نقطه شروع طراحی و ساخت انبار داده تعیین نوعData Model می باشد . انواع Data Model:
- شمای ستاره ای
- شمای برف دانه ای
- شمای کهکشانی
معماری هر یک در شکل زیر ترسیم گردیده است .
شمای ستاره ای , این نوع شما ساده ترین نوع Data Model می باشد .
شمای برف دانه ای
شمای کهکشانی
سپس تکنولوژی سخت افزار و نرم افزار را انتخاب می کنیم .فاکتور هایی که در این خصوص در نظر گرفته می شود حجم داده -سرعت دسترسی به داده ها -میزان نیاز به تاریخچه داده ها در انبارداده -تعدا کاربران -هزینه راع اندازی و ... می یباشد .
انبار داده را بروی سخت افزارهای MainFrame - ClientServer می توان راه اندازی کرد .حال نوبت به جمع آوری اطلاعات می باشد که با انتخاب استراتژی انتقال داده, داده های اطلاعاتی مورد نظر راجمع آوری و براساس موضوع آنها را در Subject Area های مختلف تقسیم بندی می کنیم . شکل زیر بیانگر استراتژی های انتقال داده می باشد .انتقال وبازیابی داده باروتین هایی به نام ETL انجام می شود .
هنگام انتقال داده این مهم را در نظر می گیریم که فقط داده ها ی مورد نیاز را انتخاب و از انتقال تمامی داده ها و حجم بالای آنان خودداری کنیم . به عنوان مثال درشکل زیراطلاعات مالی -حسابداری -بازار یابی وفروش از یک شرکت انتخاب شده است واز انتخاب سایر دادها ی سازمانی -اداری خودداری شده است .
همانگونه که پیشتر گفته شد پس از انتخاب داده ها انها را در Subject Area های گوناگون تقسیم بندی می کنیم . هر Subject Area می تواندشامل چند جدول از بانک اطلاعاتی باشد .فیلدهای هر جدول با توجه به نیاز کاربران نهایی (KPI های تعیین شده جهت ایجاد پرس و جو)و رعایت قوانین جامعیت بانکهای رابطه ای طراحی می گردد.به هر رکورد جدول علاوه برساختار داده ای تاریخ و زمان ایجاد دیتا نیز اضافه می گردد .
پس از ساخت اولیه انبار داده با توجه به تغییر آنها با گذشت زمان , نیاز به انتقال تغییرات به انباره داده است .
و در نهایت کاربران نهایی گزارشات مورد نیاز خود را به راحتی اسخراج می کنند.
- ETL
ETL سیستمی است که توانایی اتصال به سیستم های منبع، خواندن داده ها، اعمال تغییرات روی آنها و بارگذاری در سیستم اصلی را دارد.سیستمETLداده ها ارا از منابع مختلف جمع آوری یکپارچه، تبدیل و در مخزن داده بارگذاری می کند .
سیستمETL توسط سیستم کنترل ، بر اساس قوانین و منطق متاداده،مدیریت و هماهنگی می شود. متاداده، پایگاه داده ای است حاوی اطلاعاتی درباره ساختار دادها، معنی داده ها، مورد کاربرد آنها، قوانین کیفیت داده و سایر اطلاعاتی که در مورد دادها مورد اهمیت است، می باشد .ساده ترین سیستم انبارداده، تنها دارای یک سیستمETL و یک مخزن داده ابعادی می باشد.
یکپارچه سازی
نتیجه گیری
نتیجه ای که در نهایت حاصل شده است.
مراجع
Park, Taeil, and Hyoungkwan Kim. "A data warehouse-based decision support system for sewer infrastructure management." Automation in Construction 30 (2013): 37-49.
BV, SCN Education. Data warehousing: the ultimate guide to building corporate business intelligence. Springer Science & Business Media, 2013.
Awogbamila, Y., and A. B. Adeyemo. "DESIGN OF AN INTEGRATED AGRARIAN DATA DIMENSIONAL DATA WAREHOUSE."
Yoo, Sooyoung, et al. "Electronically implemented clinical indicators based on a data warehouse in a tertiary hospital: its clinical benefit and effectiveness." International journal of medical informatics 83.7 (2014): 507-516.
Oktavia, Tanty. "Implementing Data Warehouse As A Foundation For Decision Support System (Perspective: Technical And Nontechnical Factors)." Journal of Theoretical and Applied Information Technology 60.3 (2014): 476-482.
Kimball, Ralph, and Margy Ross. The data warehouse toolkit: the complete guide to dimensional modeling. John Wiley & Sons, 2011.
Khan, Abeer, et al. "Integration between customer relationship management (CRM) and data warehousing." Procedia Technology 1 (2012): 239-249.