Mindmap-Galerie Data Warehousing und Business Intelligence
Dama Knowledge System, Data Warehouse, diese Technologie ermöglicht es Unternehmen, Daten aus verschiedenen Quellen in ein gemeinsames Datenmodell zu integrieren. Die integrierten Daten können Einblicke in Geschäftsabläufe liefern und neue Möglichkeiten für die Unterstützung von Unternehmensentscheidungen und die Schaffung von organisatorischem Wert eröffnen.
Bearbeitet um 2024-04-07 09:24:02Einhundert Jahre Einsamkeit ist das Meisterwerk von Gabriel Garcia Marquez. Die Lektüre dieses Buches beginnt mit der Klärung der Beziehungen zwischen den Figuren. Im Mittelpunkt steht die Familie Buendía, deren Wohlstand und Niedergang, interne Beziehungen und politische Kämpfe, Selbstvermischung und Wiedergeburt im Laufe von hundert Jahren erzählt werden.
Einhundert Jahre Einsamkeit ist das Meisterwerk von Gabriel Garcia Marquez. Die Lektüre dieses Buches beginnt mit der Klärung der Beziehungen zwischen den Figuren. Im Mittelpunkt steht die Familie Buendía, deren Wohlstand und Niedergang, interne Beziehungen und politische Kämpfe, Selbstvermischung und Wiedergeburt im Laufe von hundert Jahren erzählt werden.
Projektmanagement ist der Prozess der Anwendung von Fachwissen, Fähigkeiten, Werkzeugen und Methoden auf die Projektaktivitäten, so dass das Projekt die festgelegten Anforderungen und Erwartungen im Rahmen der begrenzten Ressourcen erreichen oder übertreffen kann. Dieses Diagramm bietet einen umfassenden Überblick über die 8 Komponenten des Projektmanagementprozesses und kann als generische Vorlage verwendet werden.
Einhundert Jahre Einsamkeit ist das Meisterwerk von Gabriel Garcia Marquez. Die Lektüre dieses Buches beginnt mit der Klärung der Beziehungen zwischen den Figuren. Im Mittelpunkt steht die Familie Buendía, deren Wohlstand und Niedergang, interne Beziehungen und politische Kämpfe, Selbstvermischung und Wiedergeburt im Laufe von hundert Jahren erzählt werden.
Einhundert Jahre Einsamkeit ist das Meisterwerk von Gabriel Garcia Marquez. Die Lektüre dieses Buches beginnt mit der Klärung der Beziehungen zwischen den Figuren. Im Mittelpunkt steht die Familie Buendía, deren Wohlstand und Niedergang, interne Beziehungen und politische Kämpfe, Selbstvermischung und Wiedergeburt im Laufe von hundert Jahren erzählt werden.
Projektmanagement ist der Prozess der Anwendung von Fachwissen, Fähigkeiten, Werkzeugen und Methoden auf die Projektaktivitäten, so dass das Projekt die festgelegten Anforderungen und Erwartungen im Rahmen der begrenzten Ressourcen erreichen oder übertreffen kann. Dieses Diagramm bietet einen umfassenden Überblick über die 8 Komponenten des Projektmanagementprozesses und kann als generische Vorlage verwendet werden.
Data Warehousing und Business Intelligence
Einführung
Einführung: Data Warehouse, diese Technologie ermöglicht es Unternehmen, Daten aus verschiedenen Quellen in ein gemeinsames Datenmodell zu integrieren. Die integrierten Daten können Einblicke in Geschäftsabläufe liefern und neue Möglichkeiten für die Unterstützung von Unternehmensentscheidungen und die Schaffung von organisatorischem Wert eröffnen. Data Warehouses sind auch ein Mittel, um die Zahl der Unternehmen zu reduzieren, die Entscheidungsunterstützungssysteme aufbauen.
gewerbliche Fahrer
Kontextdiagramm
Definition
Bereitstellung von Daten zur Entscheidungsunterstützung, um Wissensarbeiter bei der Berichterstellung, Abfrage und Analyse durch Planungs-, Implementierungs- und Kontrollprozesse zu unterstützen
Ziel
Richten Sie die erforderliche technische Umgebung, Technologie und Geschäftsprozesse ein und pflegen Sie diese, um integrierte Daten zur Unterstützung betrieblicher Funktionen, Compliance-Anforderungen und Business-Intelligence-Aktivitäten bereitzustellen
Unterstützen und befähigen Sie Wissensarbeiter, effektive Geschäftsanalysen und Entscheidungsfindung durchzuführen
Metriken
Verwenden Sie Indikatoren
Kunden-/Benutzerzufriedenheit
Abdeckung des Themenbereichs
Zeitreaktions- und Leistungsmetriken
Ziele und Prinzipien
Organisatorische Ziele für den Aufbau eines Data Warehouse
1) Unterstützen Sie Business-Intelligence-Aktivitäten
2) Ermöglichen Sie Geschäftsanalysen und eine effiziente Entscheidungsfindung
3) Finden Sie innovative Methoden basierend auf Datenunterschieden
Der Aufbau eines Data Warehouse sollte den Leitprinzipien folgen
1) Konzentrieren Sie sich auf Geschäftsziele
2) Beginnen Sie mit dem Ende im Hinterkopf
Lassen Sie Geschäftsprioritäten und den letztlich gelieferten Datenumfang den Aufbau von Data-Warehouse-Inhalten bestimmen
3) Globales Denken und Design, lokales Handeln und Bauen
4) Fassen Sie zusammen und optimieren Sie weiter, anstatt es am Anfang zu tun
5) Verbessern Sie Transparenz und Self-Service
6) Erstellen Sie Metadaten zusammen mit dem Data Warehouse
7) Zusammenarbeit
8) Seien Sie kein Ausstecher
Basiskonzept
1.Business Intelligence
1).Business Intelligence bezieht sich auf eine Datenanalyseaktivität, die organisatorische Anforderungen versteht und nach Möglichkeiten sucht.
2).Business Intelligence bezieht sich auf die Sammlung von Technologien, die solche Datenanalyseaktivitäten unterstützen
2. Data Warehouse
1). Eine integrierte Entscheidungsunterstützungsdatenbank und zugehörige Softwareprogramme zum Sammeln, Bereinigen, Transformieren und Speichern von Daten aus einer Vielzahl von Vorgängen und externen Quellen
2) Um historische, analytische und Business-Intelligence-Anforderungen zu unterstützen, umfasst der Data-Warehouse-Aufbau auch abhängige Data-Marts und Kopien von Datenteilmengen im Data-Warehouse des Data-Marts.
3).Im Großen und Ganzen umfasst Data Warehouse Datenspeicherungs- oder -abrufvorgänge, die Daten bereitstellen, um das Erreichen von Business-Intelligence-Zielen zu unterstützen.
Methoden zum Aufbau eines Data Warehouse
Bill Inmon
Definieren Sie Data Warehouse als „eine themenorientierte, integrierte, zeitveränderliche und relativ stabile Datensammlung, die Managemententscheidungen unterstützt“ und verwenden Sie ein standardisiertes relationales Modell zum Speichern und Verwalten von Daten
Themenorientiert
integriert
sich im Laufe der Zeit ändern
stabil
Aggregierte und detaillierte Daten
historisch
CIF-Komponenten
1. Bewerbung
2. Temporärer Datenspeicherbereich
3. Integration und Konvertierung
4. Betriebsdatenspeicherung (ODS)
5. Datenmarkt
6. Operational Data Mart (OpDM)
7. Data Warehouse
8. Betriebsberichte
9. Referenzdaten, Stammdaten und externe Daten
Ralph Kimball
Ein Data Warehouse wird als „eine für Abfragen und Analysen angepasste Kopie von Transaktionsdaten“ definiert und sein Ansatz wird oft als mehrdimensionales Modell bezeichnet
Ein mehrdimensionales Modell, oft auch als Sternschema bezeichnet, besteht aus einer Faktentabelle (die quantitative Daten zu Geschäftsprozessen enthält, z. B. Verkaufsdaten) und einer mehrdimensionalen Tabelle (die beschreibende Attribute im Zusammenhang mit den Faktentabellendaten speichert), um Fragen zur Faktentabelle zu beantworten für den Datenverbrauch, z. B. wie viel Produkt X in diesem Quartal verkauft wurde).
Mehrere Faktentabellen teilen über einen „Bus“, ähnlich einem Bus in einem Computer, gemeinsame Dimensionen oder konsistente Dimensionen. Durch Einfügen von Bussen, die den Dimensionen folgen, können mehrere Data Marts in einen Data Mart auf Unternehmensebene integriert werden.
Data-Warehouse-Komponenten
1. Geschäftsquellensystem
2. Temporärer Datenspeicherbereich
3. Datenanzeigebereich
4. Datenzugriffsbereich
Komponenten der Data-Warehouse-Architektur
Eine Data-Warehouse-Umgebung besteht aus einer Reihe von Architekturkomponenten, die so organisiert sind, dass sie den Anforderungen des Unternehmens entsprechen
1. Quellsystem
Zu den Quellsystemen gehören Geschäftssysteme und externe Daten, die in die Data Warehouse-/Business-Intelligence-Umgebung einfließen sollen
2. Datenintegration
Beinhaltet Extraktion, Transformation und Laden
3. Datenspeicherbereich
1) Temporärer Lagerbereich
2) Konsistenzdimension zwischen Referenzdaten und Stammdaten
3) Zentrales Data Warehouse
4) Betriebsdatenspeicherung (ODS)
5) Datenmarkt
6) Datenwürfel (Cubes)
Fluss von Quellsystemen zu Datenbereitstellungsbereichen, wo Daten bereinigt und angereichert werden können, wenn die Daten integriert und in einem Data Warehouse oder Betriebsdatenspeicher gespeichert werden. In einem Data Warehouse kann über Data Marts oder Data Cubes auf Daten zugegriffen werden, um verschiedene Berichte zu erstellen.
Verarbeitungsmethode laden
Der Aufbau eines Data Warehouse umfasst zwei Hauptarten der Datenintegration: historisches Laden und kontinuierliche Datenaktualisierungen
1) Historische Daten
2) Erfassung von Chargenänderungsdaten
OLAP
enthalten
1. In Scheiben schneiden
2. In Stücke schneiden
3. Drilldown/Up
4. Aufwärtsfaltung
5. Perspektive
Drei klassische OLAP-Implementierungsmethoden
1) Relationale Online-Analyseverarbeitung (ROLAP)
2) Mehrdimensionale Matrix-Online-Analyseverarbeitung (MOLAP)
3) Hybride Online-Analyseverarbeitung (HOLAP)