Зміст
- Що таке зберігання даних?
- Типи даних
- Дані, що змінюються часом
- Предметно-орієнтовані дані
- Інтегровані дані
- Бізнес-аналітика та створення звітів
- Статистичне програмне забезпечення та бізнес-аналітики
- Видобуток даних
- Склад даних у двох словах
Винос:
Складування даних забезпечує міцну основу для консолідації історичних, поточних та майбутніх даних, дозволяючи організації генерувати звіти, проводити розширений аналіз та виконувати деякий обмін даними.
Багато підприємств постійно збирають велику кількість даних. Але для того, щоб використовувати цю інформацію, необхідно створити функціональний набір процесів і процедур, щоб мати її сенс.
Незалежно від того, ви розробник сховища даних чи ви вперше чуєте термін зберігання даних, розуміючи основи зберігання даних - у тому числі, що це означає, як воно використовується та переваги, які він може надати - важливо.
Після того, як дані будуть належним чином проаналізовані, вони можуть бути використані для створення більш чіткої картини позитивних та негативних наслідків, які мають загальні тенденції та закономірності на підприємство. Це звучить досить просто, але забезпечення корисності даних є однією з головних проблем у зберіганні даних.
Що таке зберігання даних?
Склад даних - це централізований блок зберігання (база даних), який визначає та збирає дані та всі її поглиблені деталі. Ці деталі можуть включати інформацію, що стосується клієнтської бази організацій, постачальників послуг, постачальників, транзакцій або бізнес-процесів за допомогою інтегрованої моделі даних. (Щоб дізнатися про управління бізнес-процесами, див. BPM та SOA: Як вони керують бізнесом.)
Зберігання даних витягує дані з різних джерел, які стають доступними для підприємства; ці дані потім можуть бути проаналізовані різними способами. Склад даних - це інтегрований, енергонезалежний, часовий варіант та предметно-орієнтований збір інформації. Це означає, що сховище даних має досягти таких цілей:
- Захоплення та надання доступу до бізнес-метаданих
- Поліпшення якості даних та мінімізація створених невідповідностей звітів
- Інтегруйте дані з багатьох різних джерел та забезпечте обмін даними
- Підвищити швидкість та ефективність усіх потреб у звітності шляхом ефективного та ефективного об’єднання історичних та поточних даних
Типи даних
Склад даних забезпечує розширені методи бізнес-розвідки, беручи дані з різних джерел і дозволяючи діловим користувачам швидко отримувати доступ до критичних даних з одного загального місця. Тип даних, зібраних у сховищі даних, орієнтований на предмет, інтегрований та ідентифікований або синхронізований протягом певного періоду часу.
Що стосується зберігання даних, то існують чотири ключові типи даних:
Ви не можете покращити свої навички програмування, коли ніхто не піклується про якість програмного забезпечення.
Дані, що змінюються часом
Дані варіанту часу гарантують, що вся інформація, що зберігається у сховищі даних, є поточною та генерується в режимі реального часу. Усі ключові структури сховища даних містять елемент часу, надаючи інформацію з точки зору горизонту, наприклад, за останні п’ять - 10 років.
Предметно-орієнтовані дані
Дані, орієнтовані на предмет, організовуються на основі основних предметних категорій компанії, таких як клієнти, продажі, продукти та послуги. Орієнтація на предмет забезпечує просту і стисну оцінку конкретних предметних питань, орієнтуючись на модель та аналіз даних, які будуть використовуватися ключовими організаціями, які приймають рішення.
Інтегровані дані
Інтегровані дані складаються з безлічі змішаних джерел, таких як реляційні бази даних, онлайн-записи транзакцій та плоскі файли. Після того, як зазначені джерела успішно інтегруються, застосовується очищення даних. Це забезпечує узгодженість заходів атрибутів, іменування конвенцій, структур кодування та ключових термінів шляхом перетворення даних.
Бізнес-аналітика та створення звітів
Склад даних заснований на багатовимірному моделюванні даних. Багатовимірна модель даних створює безліч різних поглядів у вигляді куба даних, що дозволяє модерувати дані та переглядати їх через кілька вимірів. Склад даних - один з перших кроків, що застосовуються, коли організація розширюється та розвивається. Він використовується в першу чергу, коли компанія вирішує почати інвестувати в бізнес-аналіз. Бізнес-аналіз потребує різноманітних технологічних застосувань та процедур, що використовуються корпорацією для пошуку та виявлення потреб та вдосконалення бізнесу на основі статистичних даних.
Ділова аналітика допомагає організаціям виявити та розпізнати закономірності, які можна використовувати для прогнозування, формування та покращення результатів бізнесу. Однак його результати, отримані завдяки цьому процесу, справді підраховують, оскільки вони використовуються для пропонування створення, впровадження та управління новими стратегіями. (Для фонового читання ознайомтесь із Введенням у бізнес-аналітику.)
Бізнес-аналітичні рішення беруть кількісні та статистичні факти, засновані на фактах, щоб оцінити минулі результати та підготуватися до майбутнього бізнес-планування та альтернатив. Збір даних про бізнес, як правило, генерується машинами або програмами за допомогою статистичного програмного забезпечення. Ось чому багато компаній використовують статистичне програмне забезпечення для вдосконалення на основі аналітики.
Статистичне програмне забезпечення та бізнес-аналітики
Статистичне програмне забезпечення також називають програмним забезпеченням бізнес-аналітики (BI). Для багатьох компаній не існує конкретного процесу вибору програмного забезпечення, а інші дотримуються корпоративного стандарту або мають вже створену базу даних чи інструмент звітності, який просто потрібно активувати. Процес, який використовується під час вибору відповідного аналітичного програмного забезпечення, починається зі створення стратегії BI та відповідності загальним бізнес-вимогам, що вже існують.
Бізнес-менеджери та аналітики відіграють велику роль у виборі відповідного програмного забезпечення та гарантують, що методи їх бізнес-аналізу запускатимуть їх у правильному напрямку. Відомо, що такі компанії, як Amazon, відстежують тенденції в поведінці покупців серед покупців, щоб визначити діапазони цін, з якими цільовий ринок є найбільш комфортним. Тоді підприємства можуть ефективно визначати конкурентоспроможні ставки цін, не завдаючи занадто сильного впливу на загальну норму прибутку. Без заздалегідь визначеної стратегії BI звичайно, що тип придбаного програмного забезпечення не забезпечить організації відповідних можливостей для налаштування, які йому потрібні.
Видобуток даних
Обмін даними включає глибоке копання даних для отримання корисної інформації для прийняття доказів та обґрунтованих рішень. У технічному плані обмін даними може бути використаний для пошуку кореляцій або закономірностей між різними полями в межах великих реляційних баз даних. Більш конкретно, це процес аналізу інформації з різних точок зору та узагальнення її у корисні дані. У найкращому випадку цей досвід може допомогти бізнесу скоротити витрати, збільшити продажі та вплинути на інші ключові показники ефективності.
Обробка даних - це потужна технологія, яка може бути використана для виявлення декількох різних вимірів, категорій та зв’язків, що існують між різними джерелами даних та записами. Наприклад, у секторі роздрібної торгівлі обмін даними може допомогти компанії розпізнати структури продажів та поведінку клієнтів, тим самим дозволяючи їм використовувати інформацію на свою користь. Одним сумнозвісним прикладом є можливість роздрібної торгівлі Targets визначати, кого з покупців може очікувати, дозволяючи магазину купувати купони на дитячі речі в той момент, коли батьки, як правило, починають купувати їх.
Склад даних у двох словах
Інтегруючи та застосовуючи методи зберігання даних, методологія бізнес-аналітики дозволяє організаціям вдосконалювати свої загальні бізнес-стратегії та дозволяти оптимізувати прийняття рішень за допомогою програмного забезпечення BI. Аналітика відіграє важливу роль у будь-якій організації, і багато різних процедур, включаючи обробку даних та інші різні аналітичні методи, можуть бути використані для підтримки та створення відповідних служб збору даних та маркетингу. Нові можливості та можливості досліджуються за допомогою методів зберігання даних шляхом вдосконалення обслуговування клієнтів, спрощення управління запасами, крос-просування продуктів, що задовольняють індивідуальні потреби клієнтів, та надання критичного аналізу продуктів та послуг.
Зберігання даних - це те, що дозволяє організаціям знайти відповіді на складні запитання у великих наборах даних. У цьому полягає сила збору та зберігання цифрових даних.