Video: Anak Perusahaan IPC : Integrasi Logistik Cipta Solusi 2024
Sekitar tahun 1995, vendor mulai memposisikan perangkat lunak mereka sebagai alat pergudangan data virtual. Premis dasarnya adalah kadang-kadang tidak masuk akal untuk menyalin dan memanipulasi sekumpulan data, kalau-kalau ada yang membutuhkannya. Mengapa tidak mengakses data secara langsung dari sumber sesuai kebutuhan?
Sayangnya, mengakses data melalui jaringan pada sumbernya telah terbukti menjadi tantangan yang paling sulit dalam mencoba menyediakan semacam pergudangan data di tempat. Tantangan yang sama dihadapi di lingkungan pergudangan data apapun (seperti berurusan dengan kualitas data, menentukan jenis transformasi apa yang harus terjadi, dan memilih bagaimana menangani transformasi tersebut bila sumber yang berbeda tidak konsisten) masih ada.
Hanya karena Anda bisa mendapatkan data pada sumbernya (hampir di semua struktur database atau file) tidak berarti data tersebut menyediakan intelijen bisnis yang diperlukan saat berada di tangan Anda.
Untuk mengatasi masalah kualitas data ini, banyak arsitek data mulai melakukan pengembangan data bottom-up data mart untuk mengembangkan gudang data berbasis komponen. Daripada memiliki satu database di mana Anda memberi makan semua data (membuat gudang data Anda), serangkaian komponen masing-masing menangani serangkaian fungsi tertentu (seperti menjawab pertanyaan bisnis tertentu) atau subjek tertentu. Bersama-sama, data mart (atau komponen) ini terdiri dari lingkungan data pergudangan.
Integrasi Informasi Perusahaan(EII) ditawarkan ke pasar. Angka ini menunjukkan lingkungan di mana komponen individual dibuat dalam lingkungan pergudangan data secara bottom-up. Alih-alih menggabungkan komponen menjadi satu database besar (dan menyalin semua data lagi), EII menciptakan lingkungan pergudangan data dimana pengguna dapat mengakses konten masing-masing komponen dari alat intelijen bisnis seperti semua disimpan bersama, meskipun tidak demikian..
Pikirkan bagaimana Anda menggunakan browser Web di desktop Anda. Anda bisa mengklik link atau mengetikkan URL tertentu, dan lingkungan, bekerja di belakang layar, membawa Anda ke tempat yang tepat untuk konten yang Anda minta. Sekarang, bayangkan internet berjalan lebih cepat.
Bila Anda pergi ke berbagai situs, Anda tidak mengakses iklan untuk penggerak roda empat terbaru yang telah Anda idamkan, skor olahraga, kartun Dilbert, atau apapun yang Anda lakukan di Internet.Anda membawa kembali potongan data yang kemudian digabungkan dan dikirim kembali ke browser Anda. Itu data virtual pergudangan - itu seperti Internet!
Ini bukan ide bagus untuk membangun lingkungan data pergudangan virtual untuk mengakses data sumber secara langsung, dalam format aslinya. Tantangan Anda bukanlah mencari tahu bagaimana cara bergabung dengan database cross-platform (menggabungkan data IMS dengan data DB2, misalnya) dan menangani jenis transformasi tingkat sistem ini, memastikan kualitas data tinggi dan tidak memerlukan. pengguna untuk membersihkan data secara manual.
Setiap aplikasi harus diaktifkan dari gudang dan berisi penerbit data yang bertanggung jawab atas semua layanan middleware (seperti ekstraksi dan penjaminan mutu), seperti yang ditentukan dalam peraturan bisnis lingkungan. Penerbit data dapat dibayangkan beroperasi hampir dalam mode real-time, seperti yang harus dilakukan di toko data operasional, atau bisa berfungsi dalam mode periodik (berorientasi batch) jika pembaruan seketika tidak diperlukan. Dalam situasi ini, penerbit data adalah produk middleware mini yang disematkan di aplikasi (atau layanan yang diakses oleh aplikasi).
Bila Anda memikirkan data virtual warehousing, ganti pertanyaan "Bisakah saya mendapatkan data? "Dengan pertanyaan" Bisakah saya mendapatkan data yang bisa digunakan? "Penerbit data memainkan peran penting, dan jangan sampai terbengkalai.
Anda juga tidak bisa mengabaikan arsitektur data. Hanya karena Anda mengembangkan komponen secara bottom-up dan mereka diakses di tempat, daripada disalin ke database gudang data yang lebih besar, tidak berarti Anda dapat mengabaikan fungsi ini.
Katakan bahwa satu komponen menyimpan nomor pelanggan sebagai nomor lima digit setelah terjadi transformasi dan hanya berisi pelanggan yang melakukan pembelian dalam enam bulan terakhir. Dan komponen lain, yang berisi semua pelanggan yang pernah membeli produk perusahaan Anda, menggunakan pengenal alfanumerik tujuh karakter. Dalam situasi ini, Anda mungkin memiliki jenis ketidakcocokan data yang sama dengan yang Anda lakukan jika mengakses data secara langsung dari sumbernya.
Meskipun EII memungkinkan adanya perbedaan antara isi komponen, Anda harus memahami dan mengelola perbedaan sehingga Anda tidak menghalangi misi intelijen bisnis.
