Arkitektur av et datavarehus



Denne bloggen fremhever hele arkitekturen til et datalager

Hva er et datavarehus?

Et datavarehus er et sentralt sted der konsoliderte data fra flere steder lagres. Data Warehouse lastes ikke inn hver gang nye data genereres, men sluttbrukeren kan vurdere det når han trenger litt informasjon. Det er visse tidslinjer som virksomheten bestemmer når Data Warehouse må lastes inn enten det er daglig, månedlig eller en gang i kvartalet.





hva betyr append i java

Datavarehusarkitektur

Ulike datalagringssystemer har forskjellige strukturer. Noen kan ha et lite antall datakilder, mens noen kan være store.

Det er flere transaksjonelle systemer, kilde 1 og andre kilder som nevnt i bildet. Kilden kan være SAP eller flate filer, og det kan derfor være en kombinasjon av kilder. ETL (Extract, Transfer, Load) brukes til å laste datalageret i datamarkedet. Forskjellen mellom et datahus og et datamarked er at datalager brukes på tvers av organisasjoner, mens datamarter brukes til individuell tilpasset rapportering.



For eksempel er det flere avdelinger i et selskap som økonomiavdelingen, som er veldig forskjellig fra en markedsavdeling. De henter alle data fra forskjellige kilder, og de trenger tilpasset rapportering. Finansavdelingen er hovedsakelig opptatt av statistikken mens markedsavdelingen er opptatt av kampanjene. Markedsavdelingen krever ingen informasjon om økonomi.

For tilpasset rapportering kreves delmengder av datalager som heter data marts. Det er to måter å laste den på. Først laster du datalageret og laster deretter marsjene eller omvendt. I rapporteringsscenariet som er datatilgangslaget, får brukeren tilgang til datalageret og genererer rapporten. Alle disse rapporteringsverktøyene er ment å gjøre frontgrensesnittet ekstremt enkelt for forbrukerne, siden folk på beslutningsnivå ikke er opptatt av teknisk informasjon. De er først og fremst opptatt av en pen brukbar rapport.

slå streng til array php

Derfor utfører alle disse rapporteringsverktøyene i frontenden, men i bakenden genererer de spørringene og treffer databasen, og brukeren får rapporten akkurat i tide. Disse rapporteringsverktøyene kan planlegge jobbene for å kjøre og generere rapportene.



Har du spørsmål til oss? Vennligst nevn dem i kommentarfeltet, så kommer vi tilbake til deg.

Relaterte innlegg: