Einführung in die Implementierung von Data Warehouse

In der datengetriebenen Wirtschaft und den datengetriebenen Unternehmen werden Daten heute zu einem der wichtigsten Vermögenswerte eines Unternehmens. Der Markt ist voller Daten und frei zugänglich. Es ist jedoch sehr wichtig, die richtigen Daten zu identifizieren und zu analysieren, die für das Unternehmen hilfreich sein können. Da es viele Datenquellen wie Webquellen, Social Media-Quellen, Flatfiles, CSV-Dateien usw. gibt, auch dies in einem strukturierten und unstrukturierten Format.

(Quelle: Stoneridge Software, 2019)

Da das Datenvolumen von Tag zu Tag zunimmt, waren die traditionellen Methoden und Methoden zum Verwalten und Bearbeiten von Daten in der Natur überholt. Um dieses Problem zu lösen, benötigen wir ein effektiveres und fortschrittlicheres Datenspeichersystem, das mit dem kompatibel ist Nutzung von Data Warehouses.

Was ist Data Warehouse-Implementierung?

Im Folgenden finden Sie die Erklärung für die Implementierung von Data Warehouse:

  • Um die Daten für eine Organisation effektiv zu identifizieren und zu speichern, kommt das Konzept des Data Warehousing ins Spiel. Beginnen wir mit - was ist ein Data Warehouse? Als Data Warehouse kann der Speicherbereich bezeichnet werden, in dem riesige Datenmengen und -mengen für ein Unternehmen gespeichert werden, die sie bei Entscheidungen unterstützen, die auf einer starken Datenanalyse und Business Intelligence basieren.
  • Es ist ein Repository, in dem Daten aus verschiedenen Quellen in verschiedenen Formaten gespeichert werden. Mithilfe von ETL-Tools werden diese Daten in ein Standardformat konvertiert, das für Berichts- und Dashboarding-Zwecke der Organisation verwendet werden kann. Dies hilft bei der Generierung aussagekräftiger Erkenntnisse aus den von der Organisation gesammelten Daten.
  • Das Einrichten und Implementieren eines Data Warehouse-Systems in einer Organisation wird als Data Warehouse-Implementierung bezeichnet. Data Warehousing ist eine der wichtigsten Komponenten des Business Intelligence-Prozesses für ein Unternehmen. Der Implementierungsprozess für Data Warehousing erfordert eine Reihe von Schritten, die auf sehr effektive Weise befolgt werden müssen. Die Prozesse sind wie folgt:

1. Planung

Planung ist einer der wichtigsten Schritte eines Prozesses. Es hilft dabei, einen Weg oder eine Roadmap zu finden, die wir befolgen müssen, um unsere beschriebenen Ziele zu erreichen. Es ist der Eckpfeiler jedes erfolgreichen Projekts, das in Organisationen umgesetzt wird. Wenn keine solide Planung vorliegt, besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass das Projekt scheitert.

2. Datenerfassung

Da Daten überall verfügbar sind, sind alle verfügbaren Daten für eine Organisation nicht hilfreich. Das Sammeln von Daten ist ein Prozess, der das Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen umfasst, die für die Datenanalyse und Berichterstellung verwendet werden können. Es umfasst eine Vielzahl von Schritten, und es ist ein zeitaufwändiger Prozess, wenn wir zuerst die Daten identifizieren müssen, die übertragen werden hilfreich für die Organisation sein .

3. Datenanalyse

Sobald die Daten gesammelt sind, ist der nächste Schritt, der ins Bild kommt, die Datenanalyse. Der Prozess, aus dem gemeinsamen Tagesablauf aussagekräftige Erkenntnisse zu generieren und zu gewinnen, wird als Datenanalyse bezeichnet.

4. Geschäftliche Handlungen

Die aus der Datenanalyse gewonnenen Erkenntnisse und Informationen werden weiterhin zur Entscheidungsfindung für die Organisation verwendet. Ein höheres Maß an Erkenntnissen würde die Effizienz der Geschäftsentscheidungen erhöhen und diese Entscheidungen werden über die Zukunft der Organisation entscheiden.

Komponenten der Data Warehouse-Implementierung

Einige der Hauptkomponenten der Implementierung von Data Warehousing sind:

1. Data Marts

Ein Data Mart ist ein wichtiger Bestandteil des Data Warehousing. Es kann als Teilmenge eines Data Warehouse bezeichnet werden, das sich auf einen bestimmten Geschäftsbereich wie Vertrieb, Marketing, Personal usw. Konzentriert .

2. OLTP

Die OLTP-Schicht befasst sich mit der Verarbeitung von Transaktionsdaten für die einer Organisation zugeordnete Aufgabe. Es steht für Online-Transaktionsverarbeitung. Es handelt sich um Transaktionsdaten, die sich häufig ändern.

3. OLAP

Die OLAP-Ebene hilft bei der Verarbeitung und Analyse der in der Datenbank gespeicherten Daten. Es steht für den Online-Analyseprozess. Diese Schicht befasst sich mit den Stammdaten, die sich in der Natur nicht häufig ändern.

4. ETL

Der ETL-Prozess hilft beim Abrufen der Daten aus verschiedenen Quellen in ein einziges Data Warehouse. Der Prozess der Extraktionstransformation und des Ladens wird für das Data Warehousing verwendet .

5. Metadaten

Die Daten von Daten werden als Metadaten bezeichnet. Es hilft bei der Granularität von Daten. Es hilft beim Abrufen der Informationen zu den Daten. Wenn wir beispielsweise über Länderdaten verfügen, können Statusdaten, Stadtdaten und die Gebietsebene als Metadaten der Daten bezeichnet werden.

Vorteile der Implementierung von Data Warehouse

Ein Unternehmen kann die Verwendung eines soliden Data Warehousing-Systems mit vielen Vorteilen und Vorteilen vereinfachen. Einige der wichtigsten Vorteile und Vorzüge der Verwendung des Data Warehousing-Systems in einer Organisation sind:

1. Bessere Datenverwaltung und -lieferung

Einer der wichtigsten Vorteile der Verwendung eines Data Warehousing-Systems in der Organisation ist die effiziente Datenverwaltung und -bereitstellung. Es hilft bei der Speicherung aller Arten von Daten aus verschiedenen Quellen in einer einzigen Basis, die für Analysezwecke verwendet werden kann .

2. Bessere Entscheidungsfindung

Durch den Einsatz wirksamer Business Intelligence-Funktionen in Zellen kann das Management der Organisation auf der Grundlage solider Datenanalysen wirksame Entscheidungen treffen.

3. Kostensenkung

Dies hilft, Doppelarbeit zu vermeiden, was letztendlich zur Kostensenkung und Effizienzsteigerung der Organisation beiträgt.

4. Wettbewerbsvorteil

Da die Organisation in der Lage ist, effektive Entscheidungen zu treffen, sind sie bereit, sich mit ihren Konkurrenten zu messen, da sie ihre Ressourcen voll ausschöpfen und sich besser auf Aktivitäten konzentrieren können.

Fazit

Es kann gesagt und gefolgert werden, dass mit der Verwendung einer soliden Data-Warehouse-Implementierung in der Organisation die Effizienz der Organisation leicht gesteigert werden kann, Ziele und Ziele mit minimalem Aufwand leicht erreicht werden können und Wunder für die Organisation bewirken können. Durch den Einsatz einer effektiven Data Warehouse-Verwaltung können zahlreiche verfügbare Daten genutzt und die höchsten Erfolgsraten erreicht werden.

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Große Daten