Data Sumber dan Alat Intelijen Bisnis untuk Gudang Data Deluxe - dummies

Anda tidak akan cukup beruntung untuk menemukan lingkungan sumber tunggal saat membangun gudang data mewah. Sekarang, Anda memiliki serangkaian masalah baru yang harus Anda hadapi, termasuk yang ada dalam daftar ini:

• Pengkodean berbeda untuk informasi serupa: Berbagai nomor pelanggan berbeda berasal dari sumber yang berbeda, misalnya.

• Masalah integritas data di banyak sumber: Informasi dalam satu sumber berbeda dari informasi di lain sumber yang seharusnya sama.

• Sebagai contoh, sebuah mainframe IBM yang memiliki basis data DB2 / MVS mungkin berisi data di salah satu sumber, mainframe IBM lain yang memiliki file VSAM mungkin memiliki satu set lagi. dari data sumber, satu set server mungkin berisi data dalam database Oracle, dan sisa data sumber semuanya dapat disimpan di database SQL Server pada server Windows. Meskipun jumlah sumber data yang tepat bergantung pada spesifikasi implementasi Anda, delux penyimpanan data cenderung memiliki rata-rata delapan sampai sepuluh aplikasi dan basis data eksternal yang menyediakan data ke gudang.

Kisaran luas bidang studi dan kekayaan data di gudang data mewah berarti Anda biasanya memiliki beberapa cara berbeda untuk melihat isi gudang itu. Daftar ini menunjukkan berbagai cara agar Anda bisa menggunakan gudang data:

Pelaporan dan query sederhana:

• Seperti dengan gudang data, tujuan dari gudang deluxe adalah untuk "Katakan kepada saya apa yang terjadi. " Analisis bisnis:

• Anda menggunakan gudang tersebut untuk" Ceritakan apa yang terjadi - dan mengapa. "

  Panel dan kartu skor:

• Dalam model ini, beragam informasi dikumpulkan dari gudang data dan informasi tersebut tersedia bagi pengguna yang tidak ingin dipusingkan dengan data warehouse. - Mereka ingin melihat foto dari banyak hal yang berbeda. Tujuannya adalah untuk "Beritahu saya banyak hal, tapi jangan membuat saya bekerja terlalu keras untuk mendapatkan jawaban yang saya inginkan. "Data mining atau analisis statistik: Di bidang ini, statistik, kecerdasan buatan, dan teknik terkait digunakan untuk menambang melalui sejumlah besar data dan memberikan pengetahuan tanpa pengguna bahkan harus mengajukan pertanyaan khusus. Tujuannya adalah untuk "Beri tahu saya sesuatu yang menarik, meskipun saya tidak tahu pertanyaan apa yang harus diajukan, dan juga beritahu saya apa yang mungkin terjadi. "

• Anda kemungkinan mempekerjakan setidaknya tiga - dan mungkin keempat jenis teknik akses data warehouse ini saat Anda menggunakan gudang data mewah.Meskipun vendor alat semakin mencoba menyediakan rangkaian produk untuk menangani sebanyak mungkin fungsi berbeda ini, Anda harus menghadapi produk yang berbeda - dan juga komunitas pengguna Anda. Jangan berasumsi bahwa Anda bisa memilih satu vendor yang produknya memenuhi semua kemampuan intelijen bisnis yang dibutuhkan pengguna Anda. Pastikan Anda memeriksa dengan saksama produk vendor - semuanya - karena Anda tidak memiliki jaminan bahwa alat data mining OLAP vendor terbaik sama baiknya, misalnya.

Jangan takut mencampur dan mencocokkan; Anda tidak memiliki alasan untuk mengurangi pengguna gudang data Anda hanya untuk menghindari berurusan dengan satu vendor lagi.

Saat mengevaluasi kebutuhan akses pengguna Anda, tanyakan pada diri Anda pertanyaan-pertanyaan berikut:

Apakah pengguna saya menginginkan alat terbaik, yang mungkin belum tentu terintegrasi, memerlukan pengembang profesional untuk membangun solusi visualisasi?

Apakah pengguna saya menginginkan platform yang terintegrasi dengan baik yang memungkinkan integrasi antara strategi akses pengguna sehingga mereka dapat mengembangkan semua solusi visualisasi itu sendiri?

• Jawaban atas pertanyaan-pertanyaan ini (dan jika Anda menjawab "Ya" pada salah satunya, Anda menjawab "Tidak" ke yang lain) dapat membantu Anda mengevaluasi alat intelijen bisnis.