運用データベースと比較したデータウェアハウスの優れた機能は何ですか?-よくある問題-php.cn

優れた特徴は「大容量データ対応」と「高速検索技術」です。データウェアハウスは、意思決定支援システムおよびオンライン分析アプリケーションデータソースのための構造化データ環境であり、データベースはデータウェアハウス環境全体の中核であり、データが保存され、データ検索のサポートが提供されます。操作データベースと比較して、優れた機能を備えています。大量データのサポートと高速検索技術が特徴です。

運用データベースと比較したデータウェアハウスの優れた機能は何ですか?

このチュートリアルの動作環境: Windows 7 システム、Dell G3 コンピューター。

運用データベースと比較したデータウェアハウスの優れた特徴は、「大量データのサポート」と「高速検索技術」です。

データウェアハウス、英語名は Data Warehouse で、DW または DWH と略されます。データウェアハウスは、企業のあらゆるレベルでの意思決定プロセスのためのあらゆる種類のデータのサポートを提供する戦略的なコレクションです。これは、分析レポートと意思決定支援の目的で作成された単一のデータストアです。ビジネスインテリジェンスを必要とする企業に、ビジネスプロセスの改善、監視時間、コスト、品質、管理に関するガイダンスを提供します。

データウェアハウスは、意思決定支援システム (dss) およびオンライン分析アプリケーションデータソースのための構造化データ環境です。データウェアハウジングは、データベースから情報を取得する際の問題を研究し、解決します。データウェアハウスは、主題の指向性、統合性、安定性、時間の変動性によって特徴付けられます。

データウェアハウスの特徴

データウェアハウスは、すでに多数のデータベースが存在する場合に、データリソースのさらなるマイニングと意思決定のニーズに使用されます。生成されるものは、いわゆる「大規模データベース」ではありません。データウェアハウスソリューションを構築する目的は、フロントエンドのクエリと分析の基盤として機能することであり、冗長性が高いため、必要なストレージも大きくなります。フロントエンドアプリケーションをより適切に提供するために、データウェアハウスには次のような特徴があることがよくあります:

1. 効率は十分に高いです。

データウェアハウスの分析データは通常、日、週、月、四半期、年などに分割されます。日次サイクルデータが最も効率を必要とし、24 時間または 24 時間かかることがわかります。 12 時間でも、顧客は昨日のデータ分析を確認できます。一部の企業では毎日大量のデータを保有しているため、データウェアハウスの設計が不十分だと問題が頻繁に発生し、データの提供が 1 ～ 3 日遅れてからでないと不可能ですが、これは明らかに不可能です。

2. データ品質。

データウェアハウスによって提供されるさまざまな情報は正確である必要がありますが、データウェアハウスのプロセスは通常、データのクリーニング、読み込み、クエリ、表示などの複数のステップに分かれているため、アーキテクチャにはより多くの層が含まれるため、データソース内の汚れたデータや不正確なコードがデータの歪みを引き起こす可能性があり、顧客が間違った情報を見た場合、分析を通じて間違った決定を下し、利益ではなく損失が発生する可能性があります。

3. 拡張性。

大規模なデータウェアハウスシステムのアーキテクチャが複雑になるのは、今後 3 ～ 5 年の拡張性を考慮しているためです。この場合、コストをかけて構築する必要はありません。将来的にデータウェアハウスシステムの再構築が早すぎる場合でも、非常に安定して実行できます。主にデータモデリングの合理性に反映されており、データウェアハウスソリューションにはさらにいくつかの中間層があり、大規模なデータフローに十分なバッファーがあり、データ量が大幅に増加して実行できなくなることはありません。。

上記の紹介からもわかるように、データウェアハウステクノロジーは、企業が長年蓄積してきたデータを覚醒させ、企業の膨大なデータを管理するだけでなく、データの潜在的な価値を活用し、通信事業者向けの運用保守システムも目玉の一つ。

データウェアハウスをベースとした意思決定支援システムは、大まかにデータウェアハウス技術、オンライン分析処理技術、データマイニング技術の 3 つのコンポーネントで構成されており、データウェアハウス技術がシステムの中核となります。この記事では、データウェアハウステクノロジに焦点を当て、最新のデータウェアハウスの主要テクノロジとデータ処理の主な手順を紹介し、通信運用および保守システムの運用および保守を支援するためにこれらのテクノロジを使用する方法について説明します。

4. トピック指向

運用データベースのデータ構成はトランザクション処理タスクを指向しており、各ビジネスシステムは互いに分離されており、データはデータウェアハウスは、サブジェクト領域ごとに編成されています。このテーマは、従来のデータベースのアプリケーション指向の性質に対応し、企業情報システムのデータをより高いレベルで合成、分類、分析、活用するための抽象的な概念です。各トピックはマクロ分析領域に対応します。データウェアハウスは、意思決定に役に立たないデータを削除し、特定の主題についての簡潔なビューを提供します。

データウェアハウスの構成

データ抽出ツール

さまざまなデータからデータを抽出して取り出す保存方法を決定し、必要な変換と整理を行ってから、データウェアハウスに保存します。データ抽出ツールの鍵となるのは、さまざまなデータストレージメソッドにアクセスできる機能であり、さまざまなデータにアクセスするための COBOL プログラム、MVS ジョブ制御言語 (JCL)、UNIX スクリプト、および SQL ステートメントを生成できる必要があります。データ変換には、意思決定アプリケーションにとって意味のないデータセグメントの削除、統一されたデータ名と定義への変換、統計と派生データの計算、欠落データへのデフォルト値の割り当て、および異なるデータ定義方法の統合が含まれます。

データベース

はデータウェアハウス環境全体の中核であり、データが保存され、データ取得のサポートが提供されます。操作型データベースと比較して、大規模なデータへの対応と高速な検索技術が優れた特徴です。

メタデータ

メタデータは、データウェアハウス内のデータの構造と作成方法を記述するデータです。さまざまな用途に応じて、技術メタデータと商業メタデータの 2 つのカテゴリに分類できます。

技術メタデータは、データウェアハウスの設計者と管理者がデータウェアハウスの使用を開発し、日常的に管理するために使用するデータです。データソース情報、データ変換の説明、データウェアハウス内のオブジェクトとデータ構造の定義、データクリーニングとデータ更新のルール、ソースデータから宛先データへのマッピング、ユーザーアクセス権、データバックアップ履歴、およびデータインポート履歴が含まれます。記録、情報公開履歴など。

ビジネスメタデータは、商業ビジネスの観点からデータウェアハウス内のデータを記述します。内容: ビジネストピック、含まれるデータ、クエリ、レポートの説明

メタデータは、データウェアハウスにアクセスするための情報ディレクトリ (情報ディレクトリ) を提供します。このディレクトリは、データウェアハウスにあるデータを包括的に説明します。データの取得方法とデータへのアクセス方法について説明します。これはデータウェアハウスの運用と保守の中心であり、データウェアハウスサーバーはデータの保存と更新に使用し、ユーザーはデータの理解とアクセスに使用します。

データマート

特定のアプリケーション目的またはアプリケーションスコープのデータウェアハウスから独立したデータの一部。部門データまたは主題とも呼ばれます。データ (サブジェクト領域)。データウェアハウスの実装プロセスでは、多くの場合、1 つの部門のデータマートから開始し、次に複数のデータマートを使用して完全なデータウェアハウスを形成できます。注意すべき点は、異なるデータマートを実装する場合、将来データウェアハウスを実装する際に大きな支障をきたさないように、同じ意味のフィールド定義には互換性を持たせる必要があることです。

データマート製品に関する海外の有名な Garnter レポートでは、第 1 象限のアジャイルビジネスインテリジェンス製品には QlikView、Tableau、SpotView が含まれており、これらはすべてフルメモリコンピューティングのデータマート製品です。従来のビジネスインテリジェンス製品の巨人は課題を抱えています。国内の BI 製品は後発であり、アジャイルビジネスインテリジェンス製品としては、PowerBI、Yonghong Technology の Z-Suite、SmartBI、FineBI ビジネスインテリジェンスソフトウェアなどが有名ですが、その中でも Yonghong Technology の Z-Data Mart は、メモリコンピューティングデータ市場で注目を集めている製品です。国内デオン情報はデータマート製品のシステムインテグレーターでもあります。

データウェアハウス管理

セキュリティと権限の管理、データ更新の追跡、データ品質チェック、メタデータの管理と更新、データウェアハウスの使用状況とステータスの監査とレポート、データの削除;データのコピー、分割、配布;バックアップとリカバリ;ストレージ管理。

情報公開システム

データウェアハウス内のデータまたはその他の関連データをさまざまな場所またはユーザーに送信します。 Web ベースの情報公開システムは、マルチユーザーアクセスに対処する最も効果的な方法です。

アクセスツール

ユーザーがデータウェアハウスにアクセスする手段を提供します。データクエリおよびレポートツール、アプリケーション開発ツール、管理情報システム (EIS) ツール、オンライン分析 (OLAP) ツール、およびデータマイニングツールがあります。

関連知識の詳細については、FAQ 列をご覧ください。

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