Data Warehouse Modyologies

Il existe différentes méthodologies de continuer lors de la conception d’une solution d’entrepôt de données et de faire référence à la fonction des exigences de votre projet que vous pouvez choisir celui de votre projet. Cela convient le mieux à votre besoin. Ces méthodologies ont été conçues par Ralph Kimball, Bill Vacon et Dan Lintsted.

dimensionnel

La méthodologie dimensionnelle ou la méthodologie de Ralph Kimball, se concentre sur une approche ascendante, principalement dans la valeur de la valeur de la valeur Stockage des données pour les utilisateurs le plus rapidement possible. Selon Kimball, le stockage des données est la copie des données transactionnelles spécifiquement structurées pour les consultations et les rapports analytiques afin de soutenir le système d’appui à la prise de décision. Sur la base de votre méthodologie, les données de données sont créées pour la première fois pour fournir des capacités d’analyse et de rapports pour des processus opérationnels et fonctionnels spécifiques, peuvent donc être réglés pour obtenir un stockage complet de données.

kimball, propose de créer un tableau d’entreprise contenant les éléments communs utilisés par les données de données, en tant que dimension partagée conforme, mesure, etc., avoir ces informations, l’utilisateur sera capable de développer des solutions prenant en charge l’analyse par le biais de processus opérationnels pour la vente croisée.

relationnel

La méthodologie de Bill Vacon commence par la conception du modèle de données professionnelles, les principaux domaines et les entités sont identifiées avec lesquelles la société fonctionne, en tant que client, produit, fournisseur, etc.

L’approche de conception de cette méthodologie utilise le formulaire normalisé pour créer la structure des entités, en évitant la répétition Données sur les données, autant que possible. En bref, une identification claire des exigences commerciales et la prévention de toute irrégularité de la mise à jour des données.

Ensuite, le modèle physique est construit, qui suit la structure standardisée. Ce modèle crée une seule source de vérité pour toute l’entreprise. La charge de données devient moins complexe en raison de la structure normalisée du modèle. Toutefois, l’utilisation de cette disposition pour la consultation est compliquée, car elle comprend un grand nombre de tables et de liens.

Ce modèle propose la construction de données de données séparément pour chaque département. Toutes les données qui entrent dans l’entrepôt de données sont intégrées. Pour assurer l’intégrité et la cohérence dans toute la société, le stockage de données agit comme une source de données unique pour plusieurs martons de données.

Vault de données

Il s’agit d’une méthodologie de surveillance historique orientée vers les détails et des tables normalisées liées de manière unique qui admet un ou plusieurs domaines d’activité fonctionnels. C’est un modèle de données spécialement conçu pour répondre aux besoins d’un ou plusieurs entrepôts de données d’entreprise aujourd’hui.

Avantages

  • spécialement conçu pour stocker des enregistrements. Il facilite le processus d’enregistrement de données.
  • avec cette méthodologie, il est plus facile d’ajouter une nouvelle source de données sans modifier le existant.
  • automatise facilement les processus ETL.

architecture de la voûte de données

Vault de données contient trois tables de base:

  • hub
  • liens
  • satellites

Quelle entrepôt de données est le meilleur?

malgré les différences de mise au point et des idées de chaque méthodologie, il est impossible de dire que l’un est meilleur que l’autre. Puisque celui qui convient aux organisations sera toujours celui qui convient le mieux aux besoins de votre organisation en fonction de l’infrastructure de l’entrepôt de données ou du cube.

Laisser un commentaire

Votre adresse e-mail ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *