Sissejuhatus Oracle'i andmete ladustamisse

Andmete ladustamist võib üldiselt määratleda andmebaasina äri- või organisatsiooni andmete varumiseks, mille abil saab saavutada soovitud äritegevuse juhtumeid. Regulaarsed tehingutega seotud toimingud eraldatakse üldisest töömahust, samas kui ajaloolised dokumendid salvestatakse enne ladustamist analüüsimiseks ja parendamiseks. Selles artiklis käsitleme Oracle Data Warehousingut.

Täpsemalt hõlmab andmelaondus järgmist:

  • Erinevate andmeallikate ajalooliste kirjete kogumine.
  • Varasemate ettevõtlusdokumentide kontrollimine ja analüüsimine.
  • Saate teadmisi ja vajalikku teavet, et juhtida ettevõtte vajadusi ja motiive.

Seega on operatsioonid enamasti orienteeritud lugemisele, mitte aga andmekogude otsesele manipuleerimisele. Oracle'i andmeladu on täielikult optimeeritud, pilvepõhine, terviklik ja usaldusväärne andmebaasi kontseptsioon Oracle'i andmebaasist. See on peamiselt loodud selleks, et kogeda tõhusaid ja paindlikke andmebaasitoiminguid, mis võimaldab tal pakkuda turuliidrit.

Andmete ladustamise omadused

Ameerika arvutiteadlane William H. Inmon viitab andmete ladustamise omadustele järgmiselt:

  • Teemakesksed

Andmeladu joonistatakse peamiselt andmete analüüsimiseks ja arusaamade saamiseks. Saame tellimusel ehitada ladusid kindlatesse osakondadesse.

mis omakorda suudab järeldada edetabeli esinejaid, sihtriente jne.

  • Integreeritud

Andmeid, mida manipuleeritakse, tõmmatakse sageli erinevatest allikatest. Sellistes olukordades peaksid konfliktide ärahoidmisel olema ülimuslikud andmed. Selline omandatud omadus on terviklikkus.

  • Mittelenduvad

Kui andmed antakse lattu, ei saa neid manipuleerida ega muuta. Kuna analüüsitakse toimunud andmeid.

  • Ajavariant

Ajalooliste andmete suundumuste ja regressiooni tuletamiseks nõuab analüütik tohutul hulgal andmeid.

Oracle'i andmelaonduse arhitektuur

Üldiselt võib Oracle'i andmelaoarhitektuuri liigitada järgmiselt:

1. Ühetasandiline arhitektuur

Esmane eesmärk on andmete salvestamise olulist vähendamist, kõrvaldades sellega koondamise. Kuid praktikas kasutatakse seda ümberringi väga vähem.

2. Kahetasandiline arhitektuur

Diskreetne kiht füüsiliselt saadaolevaid andmeallikaid ja andmeladu. Võrdlemisi pole arhitektuur laiendatav ja puutub kokku ka ühenduvuse piirangutega.

3. Kolmetasandiline arhitektuur

Kuulus arhitektuur koosneb alumisest, keskmisest ja kõrgeimast astmest.

  • Alumine tasand: Andmebaas asub selles kihis, mis on suures osas relatsioonilised andmebaasisüsteemid. Andmeressursse kogutakse ja nendega manipuleeritakse erinevate taustarakenduste abil ning sisestatakse andmebaasi.
  • Keskmine tase: andmebaasi abstraheeritud kihiline vaade, mis toimib vahepealsena kasutaja ja andmebaasi vahel. Oracle toetab võimast OLAP-i, mis on rakendatud kesktasemele, pakkudes süsteemis turvalisi, skaleeritavaid analüütilisi meetmeid.
  • Ülemine tasand: esiosa kiht tõmbab andmebaasist andmed ja esitleb seda kliendile. See võib olla ükskõik milline Oracle-põhine päringutööriist, näiteks SQLPlus, SQL-i arendaja.

Nüüd liigume edasi üldise arhitektuuri üksikasjade uurimisega. Vaadake allolevat pilti:

  • Peamiselt koosneb kesksüsteem, st Oracle'i andmeladu töötlemata andmetest, metaandmetest ja kokkuvõtlikest andmetest.
  • Algandmed on tavalise salvestatud OLTP tegelik koormus koos metaandmetega, mis määratlevad selles sisalduvad andmed.
  • Teisest küljest sisaldavad kokkuvõtlikud andmed kõiki üleliigseid kalleid ja pikaajalisi toiminguid, mida nimetatakse ka materialiseeritud vaateks.
  • Õigema kvaliteediga andmeallika söötmine on olulisem, mis omakorda mõjutab pikas perspektiivis andmete ladustamise kvaliteeti ja hooldust.

Andmeallikad

  • Suuremates ettevõtetes hangitakse andmeid sageli erinevatest voogudest.
  • See võib asuda kõikjal, alates pärandandmetest, välistest allikatest ja vertikaalsetest rakendustest.

Lavakoht

  • Toimimisandmeid peaks enne andmete ladustamisse viimist töötlema ja puhastama.
  • Selle protsessi eest hoolitseb lavastuspiirkond, mida saab jällegi programmiliselt käivitada.
  • Üleminekuala vastutab erinevatest andmeallikatest pärit struktureerimata andmete konsolideerimise ja töötlemise eest.
  • Asustuspiirkonna olulisust saab realiseerida ettevõtte tasemel ladustamise korraldamisel, kus andmed peaksid enne ladu sisestamist olema pärit kollektiivselt struktureerimata vormingus, töödeldud ja konsolideeritud.

Andmekaardid

  • Lisaks andmeallikate haldamisele nõuaks ettevõte sageli ka arhitektuuri ulatuse kohandamist erinevatele gruppidele.
  • Andmekaardid teenivad seda eesmärki, kus süsteem, mis sõltub erinevatest osakondadest, näiteks turundus, on varud sihtotstarbeliseks kasutamiseks eraldatud. Andmekaardid määratlevad kasutajate ja kasutajarühmade juurdepääsetavuse ulatuse ning haldavad ennetavaid viise.
  • Näiteks pääseb aruandmismeeskond juurde müügiandmetele ja töötleb ettevõtte juhtpaneeli, samas kui müük kasutab analüütiliste meeskondade andmeid äriotsuste tegemiseks. Selline konsolideerimine ja ulatuse määratlus on deklareeritud andmekaartides.
  • Lisaks sellele võivad andmemaardid tavaliselt paikneda Oracle'i andmelaosüsteemiga või mõnikord luua need eraldi süsteemi skaalautuvusena.

Eelised

  • Võrreldes peetakse Oracle'i ladu lihtsaks ja hõlpsasti konfigureeritavaks, kui eesmärgid ja allikad on selged.
  • Peamine eesmärk on ettevõtluses otsuste tegemise improviseerimine.
  • Suurenenud tootlikkus ja tõhusad töökulud.
  • Toetab suurte töötlemata andmete muutmist väärtuslikeks teadmisteks.
  • Andmete terviklikkust saab tagada kiire kvaliteediga.

Puudused

Kui kõik kiitused välja arvata, on Oracle'i andmeladudel allpool selgitatud teatud miinused:

  • Turvalisuse probleemid

Andmeturbe tagatise saab täpselt arvestada ainult nii hea kui müüja ressurss. Ka juhul, kui ettevõttesiseseks rakendamiseks on usaldusväärse juurdepääsetavuse ulatuse tagamine ettevõtte eri voogude vahel, võib olla keeruline.

  • Andmete paindlikkus

Sageli on ladudes tavaliselt staatilisi andmeid ja nende suhtes kehtivad tõsised päringustruktuurid.

  • Kulude ja tulude suhe

IT-töötundide hooldus ja kulutamine on Oracle Data laonduse rakendamisel tohutu tegur.

Kvaliteedijuhtimine Oracle'i andmete ladustamisel

  • Toetab kvaliteetseid lahendusi.
  • Jälgib hoidla metaandmeid ja kokkuvõtet.
  • Sõltuvalt vajadustest võib see andmete parandamiseks kaardistada.

Andmete ladustamise rolle ettevõttes võib konkreetselt liigitada erinevateks ametinimetusteks, alates Data minerist, Data Wareeringu konsultandist / arendajast kuni arhitektini. IT-tööstus on pidevalt tunnistajaks äriteabetehnoloogia andmeladude spetsialiseerumise kiirele kasvule.

Soovitatavad artiklid

See on Oracle Data Warehousingi juhend. Siin käsitleme Oracle'i andmeladustamise arhitektuuri, omadusi, eeliseid ja puudusi. Võite vaadata ka meie teisi soovitatud artikleid -

  1. Oracle Warehouse Builderi komponendid
  2. Mis on Oracle'i andmebaas ja selle arhitektuur
  3. Sissejuhatus Oracle'i stringi funktsioonidesse
  4. Lihtsad sammud Oracle'i installimiseks
  5. KPI Power BI-s
  6. Power BI IF avaldus
  7. Mis on päring ja millised on Oracle'i päringute tüübid?

Kategooria:

Suured andmed