Perbedaan Antara Integrasi dan Penyatuan Data

Perbedaan antara integrasi data dan penyatuan adalah yang terbaik untuk menganalisis melalui Data Warehouse. Gudang Data adalah teknologi yang banyak digunakan dan cukup sering dirawat untuk membantu perusahaan dengan melaporkan kecepatan dan masalah penyimpanan. Penyatuan data adalah sesuatu yang dilakukan oleh Gudang Data dengan mudah karena dibangun untuk mengumpulkan informasi dari banyak sumber dengan tujuan untuk mempercepat laporan dan menyimpan data. Semua data berada di tempat yang sama dan disesuaikan untuk proses pelaporan.

Hanya menarik semua data dari sistem sumber dan menempatkannya ke dalam Gudang tidak selalu berarti logika bisnis dapat dengan mudah dikembalikan. Restorasi dan kuantifikasi logika bisnis berarti data juga terintegrasi, tidak hanya dikumpulkan di satu tempat sebagai penyatuan data atau satu titik kebenaran. Tidak mudah untuk memulihkan logika bisnis dalam kumpulan data karena aliran data pada sistem produksi biasanya tidak cukup besar untuk menggambarkan proses untuk tujuan pelaporan. Aliran data yang tidak memadai dan data yang hilang adalah alasan utama mengapa Data Warehouse tidak dapat secara default menyediakan data terintegrasi tetapi hanya terpadu. Sisi bisnis biasanya salah menafsirkan dua istilah dan menganggap pelaksanaan Gudang akan menyelesaikan semua masalah dalam laporan. Inti masalah pelaporan terletak pada tingkat produksi dengan terlalu sedikit pertukaran data antara sistem yang tidak dapat diselesaikan oleh Warehouse. "Sampah di" berarti juga "sampah keluar".

Contoh data terintegrasi disajikan dengan kasus berikut. Jumlah pelanggan telah membeli paket pemasaran A. Jumlah total paket pemasaran yang terjual saat ini A harus terkait erat dengan selisih antara bulan berjalan dan bulan terakhir dari paket yang baru terhubung dan terputus. Jumlah total paket harus diintegrasikan dengan paket yang baru dijual dan tidak lagi digunakan, yang disebut churners. Jika sistem produksi dan penagihan hanya disiapkan untuk proses, itu bisa berarti bahwa perusahaan akan menagih layanan dengan benar, tetapi mungkin tidak akan melaporkan layanan dengan andal. Sistem produksi biasanya diatur untuk proses bukan untuk pelaporan. Jika laporan tidak segera dilaksanakan selama fase penerapan sistem produksi, implementasi tambahan prosedur pelaporan ke dalam sistem produksi langsung akan jauh lebih sulit. Integrasi tidak sama dengan unifikasi.

Ini lebih dalam dan lebih sulit untuk mencapai integrasi kemudian cukup mengimplementasikan Data Warehouse dan membuat penyatuan data.

 Komponen Arsitektur Gudang Data – Bagian 1, ETL, dan Area Pementasan

Sistem pendukung keputusan biasanya didasarkan pada pengembangan infrastruktur Data Warehouse. Arsitektur data warehouse (selanjutnya DW) memiliki dua bidang utama: area pementasan dan area presentasi. Dalam artikel ini kami menyajikan area pementasan. Sumber dari mana data akan diekstraksi secara sistematis, agar dapat dimuat dalam DW, ditentukan. Dokumentasi skema database dari sumber-sumber ini, ditinjau untuk merancang logika ekstraksi data. Kualitas dokumentasi dari struktur data dari sumber-sumber ini, mempengaruhi tingkat kesulitan dalam mendesain logika ekstraksi data. Data yang diekstraksi dimuat di area staging, baik sebagai file sederhana atau sebagai pembaruan dalam tabel database. Area pementasan mungkin memiliki berbagai tahap. Ekstraksi data dari sumber, transformasi data menjadi struktur baru dan pemuatan data di DW, sebuah proses yang dikenal sebagai ETL, mengambil tempat di area staging.

Proses ekstraksi membutuhkan penentuan tabel relasional sumber – bidang, dari mana data akan diekstraksi (sebagaimana dinyatakan di atas, dokumentasi struktur ini sangat penting untuk desain). Desain proses ekstraksi menentukan:

  • frekuensi ekstraksi data
  • metode ekstraksi (misalnya hanya perubahan) dan teknologi (replikasi sebagian basis data)
  • contoh basis data atau file tempat data dimuat, di area pementasan

Selain itu, volume data yang akan diekstraksi diperkirakan, untuk merencanakan kapasitas komputasi & penyimpanan. Lembar perkiraan yang dikenal sebagai & # 39; lembar volumetrik & # 39; dikembangkan dengan informasi berikut per bidang sumber:

    • frekuensi ekstraksi
    • perkiraan volume
    • standardisasi dan aturan transformasi diterapkan (jika ada)
    • Bidang basis data DW yang datanya akan dimuat

Dalam banyak kasus, penilaian kualitas data dan langkah-langkah pembersihan data juga terjadi di area staging. Desain dan implementasi proses ETL otomatis, sering mewakili bagian utama dari upaya manusia untuk mengembangkan DW (perkiraan statistik internasional yang melebihi 70% dari total usaha). Area pementasan DW, sering diimplementasikan dalam server fisik terpisah (server pementasan), sehingga menambah kerumitan dan biaya. Namun, pendekatan ini memiliki keunggulan tertentu seperti:

  • isolasi data mentah yang diambil dari sumber, dari data yang diproses yang dapat diakses oleh analis bisnis
  • keamanan tambahan dan kualitas proses, mengingat bahwa pengguna DW tidak memiliki akses di bidang ini
  • berbagi beban, dengan & # 39; persiapan data & # 39; tugas dan tugas query DW ditangani oleh sistem yang terpisah.
  • pengembangan repositori metadata pusat yang berisi dokumentasi untuk semua sistem yang terlibat: sistem operasional (sumber data), proses ETL, gudang data, alat BI dan laporan yang dipilih

Berbagai jenis pengolahan data mentah, berlangsung di area pementasan:

  • Standarisasi data: transformasi data ke format standar, jika diperlukan
  • Menyortir catatan
  • Mencocokkan dan menggabungkan catatan dari entitas yang sama, yang berasal dari sumber yang berbeda (misalnya catatan pesanan dari Pelanggan yang sama dari sistem penanganan pesanan yang berbeda), setelah standarisasi
  • Memproses fakta-fakta yang dihitung (fakta-fakta yang berasal dari data mendetail misalnya total nilai moneter suatu pesanan)
  • Manajemen kunci pengganti, yang menggantikan kunci sistem operasional
  • Pengayaan catatan dengan nilai default, jika diperlukan
  • Produksi data agregat, jika diperlukan
  • Konversi data sesuai dengan platform teknologi yang digunakan oleh DW (DBMS, sistem operasi)

Proses ETL diotomatisasi oleh perangkat lunak dan dijalankan secara berkala untuk memperbarui DW. Hak Cipta 2006 – Kostis Panayotakis

Dasar-Dasar Arsitektur Gudang Data

Data pergudangan adalah bagian penting dari suatu organisasi karena membantu dalam kelancaran operasional berbagai departemen. Ini harus dimiliki di setiap organisasi kecil dan besar. Arsitektur gudang data mendefinisikan kesuksesannya. Artikel di bawah ini berbicara tentang arsitektur gudang data, konstruksi dan implementasinya.

Berbagai organisasi bisnis atau perusahaan atau perusahaan membentuk unit penting dunia bisnis yang berkontribusi terhadap kemajuan masyarakat secara keseluruhan, langsung atau tidak langsung. Dalam pengaturan organisasi, yang memainkan peran paling penting adalah informasi atau data. Dengan pemanfaatan yang tepat dan lengkap dari data ini, sebuah organisasi dapat maju di tangga kesuksesan. Namun pemanfaatan data yang tepat bukanlah tugas yang sederhana – banyak perhitungan dan kerja keras yang dilakukan. Ketika datang ke manajemen informasi dalam organisasi, arsitektur data warehouse berfungsi sebagai kewajiban inti.

Data warehousing adalah proses mengumpulkan informasi dari berbagai bagian proses bisnis dalam database terpusat atau dapat didefinisikan sebagai kumpulan data yang digunakan oleh karyawan dalam suatu organisasi untuk akses yang mudah dan kelancaran kerja. Sejak awal 1990-an, data pergudangan telah menjadi bagian penting dari setiap organisasi dan ini dihasilkan dari munculnya Teknologi Informasi (TI) dan revolusi sistem manajemen informasi. Sebuah data warehouse datang sebagai salah satu yang harus dimiliki untuk sebuah organisasi, untuk keputusan bisnis dapat dibentuk dan dicapai dengan data yang tepat dan lengkap. Manajemen data dengan informasi juga telah membahas masalah yang berkaitan dengan konsumsi waktu dan tenaga kerja! Selain data pergudangan terbukti menguntungkan bagi organisasi bisnis, karena membantu bisnis meningkatkan produktivitas mereka.

Arsitektur pergudangan data merepresentasikan struktur logis dari berbagai elemen dalam suatu organisasi dengan fungsi dan layanannya dengan cara metodis. Ini menjelaskan hubungan yang berubah di antara berbagai elemen. Ini juga memprediksi pertumbuhan masa depan organisasi secara keseluruhan sebagai arsitektur gudang data ideal memiliki data dan istilah teknis.

Sebuah gudang data dirancang untuk mempertimbangkan semua sumber daya, termasuk proses bisnis, sistem operasi, perangkat keras, jaringan, mesin desktop, dan teknologi pengambilan keputusan. Untuk berfungsinya gudang data, struktur harus diperbarui secara teratur. Sebuah gudang data yang dibangun dengan baik meningkatkan prosedur operasional dan fleksibilitas yang meningkatkan pengembangan organisasi.

Data pergudangan merupakan bagian integral dari organisasi mana pun. Ini terbukti membantu dalam menyediakan akses mudah ke informasi kolektif untuk semua karyawan suatu organisasi. Sistem data warehouse diimplementasikan untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi. Ini membantu dalam memberikan informasi atau data ketika pertanyaan membutuhkan pencarian ekstensif dalam skala yang lebih besar. Saat ini, hampir semua bisnis menggunakan data pergudangan untuk memperoleh informasi ketika diperlukan tanpa mengganggu sistem operasi. Ini membuat aliran data lebih konsisten dan pengguna merasa lebih mudah untuk mengambil informasi dari sistem.

Bisnis Efektif Dengan Gudang Data

Hari-hari ini, penting bagi bisnis untuk menjadi sangat kompetitif di industri. Dan untuk melakukannya, sangat penting bagi mereka untuk memiliki teknologi terbaru agar dapat menangani bisnis secara efisien. Ini berarti bahwa mereka harus memiliki segalanya mulai dari sumber daya manusia hingga perangkat lunak yang akan membantu mereka menjadi sukses. Dengan ini, penting bagi bisnis ini untuk mengetahui apa itu gudang data.

Gudang data dianggap sebagai kekuatan dalam bisnis. Ini karena memiliki strategi bisnis keseluruhan yang dibutuhkan oleh bisnis untuk sukses. Sebagai contoh, ini adalah di mana semua strategi pengambilan keputusan dan bahkan aplikasi basis pengetahuan dilakukan untuk membantu bisnis menjadi kompetitif di industri.

Karena memiliki semua hal yang mereka butuhkan untuk bisnis, analis bisnis dapat menggunakan ini untuk memprediksi bagaimana bisnis akan berjalan. Selain dari ini, mereka akan dapat mengetahui potensi masalah yang mungkin terjadi dalam bisnis. Karena mereka dapat memprediksi ini, maka mereka juga akan dapat mengetahui solusi yang paling tepat yang perlu mereka lakukan untuk menyelesaikan masalah bisnis yang bermasalah.

Namun, memiliki gudang data mungkin tidak sesederhana itu. Alasannya adalah bahwa mereka harus memiliki setiap pekerja profesional yang dibutuhkan untuk mengelola gudang data. Tanpa mereka, semua upaya ketika datang ke konsep proyek gudang data hilang.

Jadi apa yang akan dilakukan para profesional ini? Pertama-tama, mereka bertanggung jawab dalam menjaga batasan dan ruang lingkup subjek yang akan mereka gunakan di gudang. Dengan cara ini, mereka akan dapat membuat gudang data terfokus mungkin ke satu topik atau masalah tertentu yang ingin mereka selesaikan.

Selain mengelola keterbatasan gudang, mereka juga bertugas mengkalibrasi setiap aplikasi untuk memastikan bahwa mereka berjalan dengan baik dan memberikan hasil yang akurat setiap waktu. Ini akan menjamin tidak hanya akurasi tetapi juga konsistensi dengan semua data yang mereka butuhkan untuk menjalankan bisnis.

Mengembangkan aplikasi baru yang cocok untuk kebutuhan bisnis terbaru juga merupakan salah satu tugas data warehouse. Melakukan hal ini pasti akan meningkatkan kompetensi bisnis dalam industri karena mereka akan memiliki aplikasi terbaru yang dapat mereka gunakan untuk bisnis mereka.

Secara umum, mendapatkan data warehouse sangat membantu untuk bisnis tetapi tentu saja penting untuk memilih orang yang tepat untuk melakukan tugas dengan benar. Ini akan memastikan bahwa bisnis akan mendapatkan manfaat terbaik dari mendapatkan metode strategi bisnis secara keseluruhan yang pasti akan membantu untuk bisnis.

Kepemilikan Gudang Data

Siapakah pemilik Gudang Data? Ini masalah yang sangat penting tetapi sulit untuk dijawab. Berikut beberapa contoh dari praktik bagaimana menerapkan kepemilikan Gudang Data.

Pertama, bisa ada dua tingkat kepemilikan data: tingkat data produksi dan tingkat data kubus / tema. Kepemilikan pada tingkat data produksi jelas untuk ditentukan karena pengguna yang menginginkan data dari sistem produksi harus meminta pemilik sistem produksi untuk izin dan hak akses. Pemilik sistem produksi memungkinkan data kubus, tema data atau pembuat laporan untuk menggunakan data dari produksi. Data yang diatur dalam lingkungan baru seperti kubus atau tema berarti informasi baru. Hal ini karena situasinya lebih rumit, kubus atau tema dibuat dari biasanya yang dibuat dari beberapa sumber produksi dan data tidak berharga tanpa konteks yang baik. Siapa pemilik kubus? Ini adalah orang yang memulai pembangunan kubus, meminta siapa yang memulai pembangunan kubus. Pemilik kubus atau tema adalah pemilik tingkat kedua. Siapa saja yang ingin menggunakan data dari pelaporan kubus, laporan atau tema harus meminta pemilik data tingkat kedua untuk hak akses. Pemilik kubus meminta akses data dari sistem sumber tetapi pengguna potensial kubus meminta pemilik kubus.

Membuat kepemilikan yang terfragmentasi oleh dimensi dan mengukur kepemilikan terlalu rumit dan mengacaukan prosedur lengkap.

Siapa pemilik Gudang Data? Jika kepemilikan hanya dimiliki oleh satu departemen, keputusan itu sedikit berisiko. Misalnya jika IT adalah pemilik, mereka hanya penyedia layanan tanpa pengetahuan mendalam apa yang harus dilakukan dengan konten. Mungkin varian yang lebih baik adalah memberikan kepemilikan kepada strategi atau untuk membiayai, agar lebih tepat untuk mengendalikan. Alasan untuk keputusan ini adalah pandangan umum tentang definisi. Definisi diperlukan untuk pelaporan eksternal dan manajemen yang solid. Pengendalian tahu yang terbaik jenis produk apa yang akan dibuat pada Data Warehouse untuk pelaporan resmi. Jika solusi ini masih belum memadai, mungkin solusi terbaik adalah membentuk komite ahli dari semua bidang bisnis dengan kepemimpinan dari pengendalian dan memberikan kepemilikan kepada badan ini.

Tanpa kepemilikan tidak akan ada pengembangan strategis sistem Data Warehouse. Ini hanya akan berjalan untuk cakupan kebutuhan saat ini tanpa pendekatan proaktif. Manajemen kualitas data akan sangat meragukan dan pada akhirnya tidak akan ada yang memutuskan bagaimana menangani tindakan yang diperlukan dalam jumlah besar.

Ada kebutuhan yang kuat untuk menyatakan kepemilikan Gudang Data secara resmi dan untuk menetapkan prosedur keamanan data sesegera mungkin.