definição

Alvo

Métricas

1) Apoiar atividades de business intelligence

2) Capacite a análise de negócios e a tomada de decisões eficiente

3) Encontre métodos inovadores baseados em diferenças de dados

1) Concentre-se nos objetivos de negócios

2) Comece com o fim em mente

3) Pensamento e design global, ação e construção local

4) Resuma e continue otimizando, em vez de fazer isso no início

5) Melhore a transparência e o autoatendimento

6) Estabelecer metadados junto com data warehouse

7) Colaboração

8) Não seja padronizado

1).Business intelligence refere-se a uma atividade de análise de dados que entende as demandas organizacionais e busca oportunidades.

2).Business intelligence refere-se à coleção de tecnologias que apoiam tais atividades de análise de dados

Definir data warehouse como "uma coleta de dados orientada ao assunto, integrada, que muda no tempo e relativamente estável que suporta decisões de gerenciamento" e usar um modelo relacional padronizado para armazenar e gerenciar dados

Componentes CIF

Um data warehouse é definido como “uma cópia dos dados de transação personalizada para consulta e análise” e sua abordagem é frequentemente chamada de modelo multidimensional

Um modelo multidimensional, muitas vezes chamado de esquema em estrela, consiste em uma tabela de fatos (contendo dados quantitativos sobre processos de negócios, como dados de vendas) e uma tabela multidimensional (armazenando atributos descritivos relacionados aos dados da tabela de fatos) para responder perguntas sobre a tabela de fatos. para consumo de dados, como quanto o produto X foi vendido neste trimestre).

Várias tabelas de fatos compartilharão dimensões comuns ou consistentes por meio de um "barramento", semelhante a um barramento em um computador. Vários data marts podem ser integrados em um data mart de nível empresarial inserindo barramentos que seguem dimensões.

Componentes do armazém de dados

1. Sistema de origem

2. Integração de dados

3. Área de armazenamento de dados

1) Dados históricos

2) Captura de dados de alteração em lote

1. Fatia

2. Corte em pedaços

3. Detalhamento/aumento

4. Convolução ascendente

5. Perspectiva

1) Processamento Analítico Online Relacional (ROLAP)

2) Processamento analítico online de matriz multidimensional (MOLAP)

3) Processamento Analítico Online Híbrido (HOLAP)