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Data Warehousing: „Konzeptionelle Architektur“

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    Design

    Passen Sie die Themenbereiche des konzeptionellen Data Warehousing-Designs an die spezifischen Berichts- und Analyseanforderungen jeder Geschäftseinheit an.

    Beim Versuch, ein Data Warehouse für optimale Leistung zu erstellen, müssen einige Schlüsselbereiche berücksichtigt werden: Hardwarekonfiguration, logische und physische Datenmodelle und Workload-Management. Die Business-Intelligence-Umgebung umfasst Analyse-, Berichts- und ETL-Tools (Extraction, Transformation and Load) sowie ein Data Warehouse mit einem oder mehreren Data Marts, um ein funktionierendes Business-Intelligence-System zu erstellen. 

    Die Konzeption sieht vor, dass jeder Geschäftsbereich einen eigenen Themenbereich erhält, der auf seine Berichts- und Analyseanforderungen zugeschnitten ist. Das folgende einfache Diagramm zeigt das grundlegende Design, wie Quelldaten täglich durch einen ETL-Prozess extrahiert, transformiert und in das Data Warehouse geladen werden.

    Jeder Themenbereich wird mit den zuletzt geladenen Daten aktualisiert und den Benutzern zur Verfügung gestellt. Berichte, die nach einem vordefinierten Zeitplan verteilt und geliefert werden sollen, werden freigegeben, und schließlich können Benutzer mithilfe des Front-End-Tools Ad-hoc-Berichte und benutzerdefinierte Analysen durchführen. 

    Eine der großartigen Funktionen, die ein Data Warehouse bietet, ist die Entwicklung von Berichten, die monatlich, wöchentlich, vierteljährlich und jährlich verwendet und zu einem festgelegten Zeitpunkt automatisch an Ihren E-Mail-Posteingang gesendet werden. Es ist nicht mehr erforderlich, diese Art von Standardberichten ständig neu zu erstellen oder erneut auszuführen.

    Das folgende Diagramm enthält auch ein Beispiel dafür, wie die konzeptionelle Architektur aufgebaut werden sollte.

    Das Data Warehouse basiert auf einer dreistufigen Architektur. Jede Ebene kann unabhängig verwaltet und skaliert werden, was die Flexibilität erhöht. Dadurch lassen sich einzelne Komponenten problemlos skalieren und hochverfügbar machen.

    Die dreischichtige Architektur besteht aus den folgenden Schichten:

    Datenebene

    o Speichert die Data Warehouse-Daten

    o Bewältigt den Data Warehouse ETL-Prozess, bei dem alle Quelldaten extrahiert, bereinigt, transformiert und in das Data Warehouse geladen werden.

    Anwendungsebene

    o Hier wird die gesamte Business Intelligence aufgebaut.

    o Bearbeitet alle Benutzeranfragen.

    Präsentationsstufe

    o Grafische Benutzeroberfläche, die Folgendes ermöglicht:

    – Berichterstattung

    – Analyse

    – Anfrage

    – Scorecarding

    – Dash-Boarding

    – Veranstaltungsmanagement

    – Benutzerverwaltung

    Das folgende Diagramm zeigt das Design für die Anwendungsebene, die Präsentationsebene und die Datenebene. Die drei Schichten, die für den Aufbau des Data Warehouse erforderlich sind, sollen nicht nur zeigen, wie die Infrastruktur aufgebaut wird, sondern auch den Ablauf zeigen. Der Geschäftsbenutzer oder „Analyst“ ist die Person, die Abfragen durchführen, Berichte ausführen und Dashboards anzeigen muss, die statistische Daten anzeigen, die für Geschäftsentscheidungen erforderlich sind. All dies wird in der „Präsentationsebene“ angezeigt.

    „Application Tier“ soll zeigen, wo sich die Business-Intelligence-Tools und -Hardware befinden. Business-Intelligence-Tools bestehen aus Front-End-Berichtstools wie Cognos, Microsoft Data Warehousing-Tools, Microstrategy oder anderen Tools.

    Die „Datenebene“ soll zeigen, wo sich die Datenquellen befinden. Dies können interne oder externe Quellen sein, die in das Data Warehouse eingespeist werden. Die Datenbankserver und ETL-Server befinden sich ebenfalls in dieser Ebene. Die ETL-Tools werden verwendet, um die in das System eingespeisten Daten in aussagekräftige Informationen umzuwandeln. Es ist wichtig, das zu verarbeitende Datenvolumen sowie den Prozentsatz des Datenwachstums pro Jahr zu verstehen, da sich all dies auf die Systemleistung auswirkt.

    Laura Paoletti hat einen Bachelor of Science in Computerinformationssystemen und war Vizepräsidentin für Informationstechnologie bei NBC-Universal und Disney ABC Television. Sie hatte auch Positionen bei Ernst & Young LLP in der Technologiepraxis inne. In ihrer Rolle war sie verantwortlich für Anwendungen, Infrastruktur und digitale Medien. Einige ihrer bemerkenswerten Leistungen umfassen die Implementierung von Anwendungen für digitale Medien, Marketing, Finanzen, Fertigung (Lieferkette), Vertrieb und Verbraucherprodukte; Implementierung von Enterprise Data Warehousing/Business Intelligence-Systemen; Rechenzentrumsverwaltung, einschließlich Hardware, Speicherstrategien, digitale Bibliotheken und Rechenzentrumserweiterung; Implementierung eines Project Management Office; und Geschäftsumwandlung von einer Band- zu einer bandlosen Umgebung (digitale Medien).

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