Jede Frau hat ein Problem mit der Verwaltung ihrer Sachen. Von Kleidung bis zu Accessoires braucht sie eine Sache, die ihr hilft, all ihre Sachen an einem Ort aufzubewahren. Ich kann mir nicht vorstellen, unorganisiert zu sein, und ich bin sicher, dass die meisten von Ihnen, die dies lesen, mir zustimmen würden. Warum ist es so schwer organisiert zu werden? Die meiste Zeit war ich aus genau diesem Grund zerlumpt, weil ich eine zwanghafte Person war.
Der Grund, warum ich dies angesprochen habe, war, dass ich zufällig mehrere Artikel über Data Warehousing gelesen habe und an mich selbst erinnert wurde. Genau wie meine grundlegende Besessenheit, alle meine Habseligkeiten an einem Ort in der richtigen Reihenfolge zu haben, erwarten Unternehmen heute dasselbe. Es besteht die Möglichkeit, dass Ihre Vorstellungen von Data Warehousing verschwommen sind. Es gibt viele Leute, die immer noch keine Ahnung davon haben.
Data Warehouses werden heutzutage in Unternehmen häufig eingesetzt. Es wird angenommen, dass in den nächsten Jahren die Verwendung allmählich zunehmen wird. In herausfordernden Zeiten ist es sehr wichtig, kluge Entscheidungen zu treffen und Daten effizient zu verwalten. Dann passt Data Warehouse perfekt zusammen. Das Konzept des Data Warehousing ist nicht schwer zu verstehen. Der Gedanke ist, einen permanenten Speicherplatz für die Daten zu schaffen, die zur Unterstützung von Berichten, Analysen und anderen BI-Funktionen benötigt werden.
Das Konzept des Data Warehousing ist einfach. Daten werden regelmäßig aus den Anwendungen extrahiert, die Geschäftsprozesse unterstützen, und auf spezielle Computer kopiert. Dort kann es validiert, neu formatiert, neu organisiert, zusammengefasst, umstrukturiert und mit Daten aus anderen Quellen ergänzt werden (Das Data Warehouse ist meine Zubehörbox. Genau wie die Verwaltung meiner verstreuten Zubehörteile in Mini-Boxen, die wiederum in einer großen Box gespeichert sind). . Das Data Warehouse wird zur Hauptinformationsquelle für die Berichterstellung, -analyse und -präsentation über Ad-hoc-Berichte, Portale und Dashboards. (Es wird für mich einfacher zu finden, welches Zubehör in welcher Box aufbewahrt wird.)
Funktionen eines Data Warehouse
1. Läuft auf Computern, die für diese Funktion vorgesehen sind. (Mein Verstand)
2. Läuft auf einem Datenbankverwaltungssystem (DBMS) (Reihe anderer Mini-Boxen, in denen mein Zubehör gespeichert ist)
3. Bewahrt Daten über einen langen Zeitraum auf. (Lagert mein Zubehör für einen langen Zeitraum)
4. Kombiniert Daten aus vielen Quellen (speichert eine Reihe von Zubehörteilen, die an verschiedenen Orten verteilt waren)
5. Aufbauend auf einem sorgfältig entworfenen Datenmodell, das Produktionsdaten von einem Hochgeschwindigkeitsdateneingabedesign in ein Datenmodell umwandelt, das das Hochgeschwindigkeitsabrufen unterstützt. (Meine Wahl, die perfekt gestaltete Box für alle meine Accessoires auszuwählen und zwischen einer guten und einer mittelmäßigen Box zu unterscheiden)
Das Schwierigste an der Erstellung eines guten Data Warehouse ist das Design des Modells, um das es erstellt wurde. Es müssen Entscheidungen getroffen werden, welche Namen jedem Feld zugewiesen werden sollen, ob jedes Datenmodell neu formatiert werden muss und welche Metadatenfelder berechnet und hinzugefügt werden sollen. Sobald ein Data Warehouse betriebsbereit ist, ist es wichtig, dass das Datenmodell stabil bleibt. Ist dies nicht der Fall, müssen aus den Daten erstellte Berichte bei jeder Änderung des Datenmodells geändert werden.
Sobald ein Data Warehouse eingerichtet und gut mit Daten gefüllt ist, beginnen gute Dinge zu knacken. Einige von ihnen sind wie folgt:
1. Erstellung geplanter Berichte
2. Verpackte analytische Anwendungen
3. Ad-hoc-Berichterstattung und -Analyse
4. Dynamische Präsentation über Dashboards
5. Drilldown-Fähigkeit
Fibonacci c ++ rekursiv
6. Data Mining
7. Sicherheit
Diese Vorteile machen BI basierend auf Data Warehousing zu einem entscheidenden Management-Tool für Unternehmen, die eine bestimmte Komplexität erreicht haben.
Einige der großen Marken mit Data Warehouse
Apfel
Apple betreibt ein Teradata-System mit mehreren Petabyte. Apple nutzt das Data Warehouse, um seine Kunden über Produktgruppen hinweg besser zu verstehen. Jetzt generieren jede identifizierbare Information und diese i Tunes-Interaktionen eine Menge Daten, die in das System eingehen, sodass das Unternehmen weiß, wer wer ist und was sie vorhaben.
Walmart
Der Einzelhandelsriese stellte 1992 die erste Terabyata-Datenbank von Teradata bereit und ist seitdem etwas gewachsen. Das Betriebssystem lag 2008 bei 2,5 Petabyte und ist inzwischen sicherlich sprunghaft größer - wahrscheinlich im zweistelligen Bereich, wenn man bedenkt, dass es separate für Walmart und Sam's Club sowie ein Backup-System betreibt. Die Analysebemühungen haben Walmart wesentlich dazu beigetragen, ein riesiger Konsignationsladen zu werden.
Ebay
eBay verfügt über zwei Systeme, die beide groß sind. Das primäre Data Warehouse umfasst 9,2 Petabyte. Das „Singularitätssystem“, in dem Webklicks gespeichert werden, und andere „große“ Daten sind mehr als 40 Petabyte. Es gibt eine einzelne Tabelle mit 1 Billion Zeilen. Ja, dies ist kleiner als die Hadoop-Kapazität von eBay im Wert von 50 Petabyte, die eBay im letzten Jahr hinzugefügt hat. Teradata weist jedoch schnell darauf hin, dass alle Systeme Daten in und aus Hadoop unterstützen. Es ist also nicht so, als würde eBay zwei völlig unterschiedliche Daten betreiben Umgebungen.
Starbucks
Seit 1971 setzt sich die Starbucks Coffee Company für die ethische Beschaffung und Röstung von Kaffee höchster Qualität der Welt ein. Sie verwenden ein leistungsstarkes Enterprise Data Warehouse mit Daten zu Vertrieb, Marketing, Geschäftsführung, Verkaufsstelle, Kundenbindung und Lieferkette, um fundiertere Geschäftsentscheidungen auf Unternehmens-, Regional- und Filialebene zu treffen.
Hier einige interessante Anwendungsfälle:
Continental Airlines entschied, die Kunden zufrieden zu stellen, und begann, sie nach ihrem Lebenswert zu bewerten, und traf alternative Vorkehrungen für sie, sobald die Fluggesellschaft feststellte, dass Flüge verspätet sein würden.
Ein Luxusautounternehmen verwendete Aster Data, um das Ausfallmuster für verschiedene Komponenten in seinen Autos zu analysieren. Es stellte sich heraus, dass Beleuchtung, Sitze und Infotainment häufig zusammen versagten (sie befinden sich auf derselben Rennstrecke), und begann, alle drei zu inspizieren, wenn ein Kunde zu einem von ihnen kommt.
Warum können Sie ein Data Warehouse nicht verpassen?
Der Wert von Data Warehouse steigt mit der Zeit und es lohnt sich, alles an einem Ort abzulegen. Eine Verzögerung könnte Sie kosten, da Ihre Konkurrenten die Gelegenheit ergriffen haben.
Was ist ein Konstruktor in Python
1. Harte Einsparungen ergeben sich beispielsweise aus der Entdeckung verlorener Rabatte bei Verbindlichkeiten oder davon, dass Verkäufer Rabatte anbieten, die über die genehmigten Grenzen hinausgehen.
2. Die Echtzeitkonsolidierung von Finanzdaten wird praktisch und die Debatten darüber, welche Datenquelle korrekt ist, werden eingestellt.
3. Die IT-Kosten und das Personal für die Berichterstellung werden erheblich reduziert.
4. Durch die Bereitstellung von Daten aus verschiedenen Quellen müssen Manager und Führungskräfte keine Geschäftsentscheidungen mehr auf der Grundlage begrenzter Daten oder ihres Darms treffen.
5. In einem Data Warehouse werden große Mengen historischer Daten gespeichert, sodass Sie verschiedene Zeiträume und Trends analysieren können, um zukünftige Vorhersagen zu treffen.
6. Data Warehouse spart Ihnen so viel Zeit. Sie sparen Zeit, indem sie die Informationen eines Unternehmens an einem Ort speichern. Anstatt es an verschiedenen Orten zu haben, macht es ein zentrales besser.
Benötigt Ihr Unternehmen ein Data Warehouse?
Die Daten, die Ihr Unternehmen generiert, sind für Ihr Unternehmen von großem Wert. Sie möchten sicherstellen, dass alle Ihre Daten sicher sind und jederzeit verfügbar sind. Aber heute sind die Daten enorm gewachsen und Unternehmen finden einen Weg, sie zu verwalten. Data Warehouse scheint in diesem Fall eine gute Wahl zu sein. Die eigentliche Frage ist jedoch, ob Ihr Unternehmen wirklich eine benötigt.
1. Abhängigkeit von Tabellenkalkulationen
Die Verwendung von Tabellenkalkulationen ist von großem Wert geworden, da sie heute eines der wichtigsten Geschäftsinstrumente ist. In diesen Tabellen kann eine große Datenmenge gespeichert werden. Das Problem tritt auf, wenn die Größe der Daten zuzunehmen beginnt. Jede Abteilung verfügt über Tabellenkalkulationen, aus denen Sie Daten abrufen müssen, um einen Bericht zu erstellen. In diesem Fall erstellen Sie manuelle Berichte, was viel Zeit in Anspruch nehmen kann. In diesem Fall wird das Data Warehouse zur Vereinfachung angezeigt, da es schwierig ist, die Daten zu finden, da sie auf verschiedene Blätter verteilt sind.
2. Lange Wartezeit
Wenn Sie einen Bericht erstellen, nur um herauszufinden, dass Sie darauf warten müssen, dass Kollegen die Informationen in ihren Tabellen bereitstellen, oder um ihre Daten zu analysieren, müssen Sie möglicherweise länger warten. Durch die Implementierung eines Data Warehouse können Daten zentralisiert und allen Teammitgliedern effektiver zur Verfügung gestellt werden. Dies reduziert den Zeitaufwand für das Aufspüren und die Kommunikation mit Kollegen.
3. Unstimmigkeiten in Daten und Berichten
Wenn Teamleiter oder Mitglieder in verschiedenen Abteilungen Berichte erstellen, unterscheiden sich die Daten oder Ergebnisse von Ihren oder anderen Berichten. Dies ist nicht nur frustrierend, sondern auch zeitaufwändig und kann zu kostspieligen Fehlern führen. Wenn Sie zu irgendeinem Zeitpunkt das Gefühl haben, dass Ihre Daten inkonsistent sind, können Sie möglicherweise über ein Data Warehouse nachdenken.
4. Zeitaufwand für die Erstellung von Berichten
Im Idealfall sollten wir in der Lage sein, einen Bericht mit vorhandenen Daten fast sofort zu erstellen. Wenn Sie beim Erstellen eines Berichts feststellen, dass Sie weiterhin zu verschiedenen Quellen wechseln müssen, um zu überprüfen, ob die Daten aktualisiert wurden, oder andere Quellen manuell aktualisieren müssen, werden Sie feststellen, wie viel Zeit für die Erstellung eines Berichts erforderlich ist.
Da Data Warehouses Daten konsolidieren, müssen Sie sich nur an eine Datenquelle wenden. Kombinieren Sie dies mit der Tatsache, dass viele Data Warehouses so eingerichtet werden können, dass sie automatisch aktualisiert werden, wenn Quelldaten aktualisiert oder geändert werden, und Sie können sicherstellen, dass die von Ihnen verwendeten Daten immer korrekt sind.
Hast du eine Frage an uns? Bitte erwähnen Sie sie in den Kommentaren und wir werden uns bei Ihnen melden.
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