Metodologias de data warehouse

Existem diferentes metodologias para continuar ao projetar uma solução de data warehouse e referindo-se à função dos requisitos do seu projeto que você pode escolher o Isso melhor se adapta à sua exigência. Estas metodologias foram projetadas por Ralph Kimball, Bill Vacon e Dan Linsted.

dimensional

a metodologia dimensional ou metodologia de Ralph Kimball, concentra-se em uma abordagem ascendente, principalmente no valor do Armazenamento de dados para usuários o mais rápido possível. De acordo com Kimball, o armazenamento de dados é a cópia dos dados transacionais especificamente estruturados para consultas analíticas e relatórios, a fim de suportar o sistema de suporte de tomada de decisão. Com base na sua metodologia, os dados Marts são criados para fornecer recursos analíticos e relatórios para processos comerciais e funcionais específicos, portanto, podem ser colocados juntos para obter armazenamento de dados completo.

kimball, propõe criar uma matriz de negócios que contenha os itens comuns que são usados pelos dados Marts, como dimensão compartilhada em conformidade, medidas, etc., com essas informações, o usuário será Capaz de desenvolver soluções que suportam a análise por meio de processos de negócios para vendas de vendas.

Relacional

A metodologia de Bill Vacon começa com o design do modelo de dados comerciais, as áreas principais e entidades são identificadas com as quais a empresa funciona, seja como um cliente, produto, fornecedor, etc.

A abordagem de design desta metodologia usa o formulário padronizado para criar a estrutura das entidades, evitando a repetição Dados sobre dados, tanto quanto possível. Em suma, uma identificação clara de requisitos de negócios e a prevenção de qualquer irregularidade na atualização de dados.

Em seguida, o modelo físico é construído, que segue a estrutura padronizada. Este modelo cria uma única fonte de verdade para todo o negócio. A carga de dados torna-se menos complexa devido à estrutura padronizada do modelo. No entanto, o uso desta provisão para consulta é complicado, uma vez que inclui um grande número de tabelas e links.

Este modelo propõe a construção de dados Marts separadamente para cada departamento. Todos os dados que entra no data warehouse estão integrados. Para garantir a integridade e a coerência em toda a empresa, o armazenamento de dados atua como uma única fonte de dados para vários dados Marts.

Vault de dados

É uma metodologia histórica de monitoramento orientada aos detalhes e conjunto de tabelas normalizadas vinculadas de forma única que admite uma ou mais áreas de negócios funcionais. É um modelo de dados projetado especificamente para atender às necessidades de um ou mais armazém de dados de negócios hoje.

vantagens

  • especialmente projetado para armazenar registros. Ele facilita o processo de gravação de dados.
  • Com esta metodologia, é mais fácil adicionar uma nova fonte de dados sem modificar o existente.
  • automatiza facilmente os processos ETL.

Data Vault Architecture

Data Vault contém três tabelas básicas:

  • hub
  • links
  • Satélites

O que o data warehouse é o melhor?

Apesar das diferenças em foco E idéias de cada metodologia, é impossível dizer que alguém é melhor que o outro. Como o que é adequado para as organizações sempre será aquele que melhor atenda às necessidades de sua organização de acordo com a infraestrutura do data warehouse ou do cubo.

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