Každá žena má problém se správou svých věcí. Od oblečení až po doplňky potřebuje jednu věc, která jí pomůže uložit všechny její věci na jednom místě. Neumím si představit, že jsem neorganizovaný, a jsem si jist, že většina z vás, kteří to čtete, se mnou bude souhlasit. Proč je tak těžké být organizován? Většinu času jsem byl otrhaný právě z toho důvodu, že jsem obsedantně kompulzivní člověk.
Teď jsem to uvedl proto, že jsem si přečetl několik článků o datových skladech a připomněl jsem si to sám. Stejně jako moje základní posedlost mít všechny své věci na jednom místě ve správném pořadí, společnosti dnes očekávají totéž. Je pravděpodobné, že vaše představy o datových skladech budou mlhavé. Existuje spousta lidí, kteří jsou stále stejně bezradní.
Datové sklady jsou dnes v organizacích široce používány. Předpokládá se, že v příštích několika letech bude jeho používání postupně narůstat. V náročných dobách se stává rozhodujícím krokem inteligentní rozhodování a efektivní správa dat, a to tehdy, když datový sklad přesně zapadá. Koncept datového skladu není těžké pochopit. Cílem je vytvořit trvalý úložný prostor pro data potřebná k podpoře vytváření sestav, analýz a dalších funkcí BI.
Koncept datových skladů je jednoduchý. Data jsou pravidelně extrahována z aplikací podporujících obchodní procesy a kopírována do speciálních počítačů. Tam jej lze ověřit, přeformátovat, reorganizovat, shrnout, restrukturalizovat a doplnit o data z jiných zdrojů (Datový sklad je moje schránka s příslušenstvím. Stejně jako správa mého pole rozptýleného příslušenství do mini krabic, zase uložených v jedné velké krabici) . Datový sklad se stává hlavním zdrojem informací pro generování, analýzu a prezentaci sestav prostřednictvím ad hoc sestav, portálů a řídicích panelů. (Je pro mě snazší najít, které příslušenství je uloženo v jaké krabici)
Funkce datového skladu
1. Běží na počítačích určených pro tuto funkci. (Moje mysl)
2. Běží na systému pro správu databází (DBMS) (řada dalších mini boxů, které ukládají mé příslušenství)
3. Uchovává data po dlouhou dobu. (Ukládá mé příslušenství na dlouhou dobu)
4. Kombinuje data získaná z mnoha zdrojů (Ukládá řadu příslušenství, které byly rozptýleny na různých místech)
5. Postaveno kolem pečlivě navrženého datového modelu, který transformuje produkční data z vysokorychlostního návrhu zadávání dat na ten, který podporuje vysokorychlostní načítání. (Moje volba vybrat perfektně navrženou krabici, do které se vejde veškeré mé příslušenství, a rozlišovat mezi dobrou krabicí a průměrnou)
Nejtěžší na vytvoření dobrého datového skladu je návrh modelu, kolem kterého byl postaven. Je třeba učinit rozhodnutí, pokud jde o názvy jednotlivých polí, zda je třeba přeformátovat každý datový model a jaká metadatová pole je třeba vypočítat a přidat. Jakmile je datový sklad funkční, je důležité, aby datový model zůstal stabilní. Pokud tomu tak není, budou se zprávy vytvořené z dat muset změnit, kdykoli se změní datový model.
Jakmile je datový sklad na místě a je dobře naplněn daty, začnou praskat dobré věci. Některé z nich jsou následující:
1. Generování plánovaných zpráv
2. Zabalené analytické aplikace
3. Ad hoc podávání zpráv a analýza
4. Dynamická prezentace prostřednictvím řídicích panelů
5. Možnost rozbalení
6. Dolování dat
7. Zabezpečení
Díky těmto výhodám je BI založené na datovém skladu klíčovým nástrojem pro správu pro společnosti, které dosáhly určité úrovně složitosti.
Některé z velkých značek s Data Warehouse
Jablko
Apple provozuje systém Teradata s více petabajty. Apple používá datový sklad k lepšímu porozumění svým zákazníkům napříč skupinami produktů. Nyní každá identifikovatelná informace a interakce i Tunes generují spoustu dat, která se dostávají do systému, aby společnost věděla, kdo je kdo a o co jde.
Walmart
Maloobchodní gigant nasadil Teradata vůbec první databázi v terabajtu v roce 1992 a od té doby se trochu rozrostla. Jeho operační systém byl od roku 2008 na 2,5 petabajtu a nyní je rozhodně o míle větší - pravděpodobně až do dvojciferných čísel, když vezmete v úvahu, že pracuje samostatně pro Walmart a Sam’s Club, stejně jako záložní systém. Analytické úsilí v zásadě pomohlo Walmartu stát se obrovským konsignačním obchodem.
co je upozornění v JavaScriptu
ebay
eBay má zavedeny dva systémy a oba jsou velké. Jeho primární datový sklad je 9,2 petabajtů svého „systému singularity“, který ukládá kliknutí na webu a dalších „velkých“ dat je více než 40 petabajtů. Má jedinou tabulku, která má 1 bilion řádků. Ano, je to menší než kapacita eBay Hadoop v hodnotě 50 petabajtů přidaná v loňském roce, ale Teradata rychle poukazuje na to, že všechny její systémy podporují data do a z Hadoop, takže to není tak, jako by eBay provozoval dvě zcela odlišná data prostředí.
Starbucks
Od roku 1971 se společnost Starbucks Coffee Company zavázala k etickému získávání a pražení kávy nejvyšší kvality na světě. Využívají vysoce výkonný podnikový datový sklad obsahující prodej, marketing, správu obchodů, místo prodeje, loajalitu zákazníků a data dodavatelského řetězce k řízení informovanějších obchodních rozhodnutí na podnikové, regionální a obchodní úrovni.
Zde je několik zajímavých případů použití:
Společnost Continental Airlines se rozhodla, že chce udržet spokojenost svých zákazníků, a začala je hodnotit podle celoživotní hodnoty a začala pro ně dělat alternativní opatření, jakmile letecká společnost zjistila, že lety budou zpožděny.
Společnost zabývající se luxusním automobilem použila Aster Data k analýze vzorů poruch různých komponent uvnitř svých automobilů. Zjistilo se, že osvětlení, sedadla a infotainment často selhaly společně (jsou na stejném okruhu), a začal kontrolovat všechny tři, když zákazník přijde do servisu na kterémkoli z nich.
Proč si nemůžete nechat ujít datový sklad?
Hodnota datového skladu se časem zvyšuje a vyplatí se začít odkládat vše na jednom místě. Zpoždění, které byste mohli mít, by vás mohlo stát, protože vaši konkurenti využili příležitosti.
1. Tvrdé úspory pocházejí z věcí, jako je zjištění ztracených slev v závazcích nebo z toho, že prodejci nabízejí slevy nad schválené limity.
2. Konsolidace finančních údajů v reálném čase se stává praktickou a přestávají se debatovat o tom, který zdroj dat je správný.
3. Náklady na IT a personál zabývající se podáváním zpráv jsou výrazně sníženy.
4. Poskytováním údajů z různých zdrojů již manažeři a vedoucí pracovníci nebudou muset činit obchodní rozhodnutí na základě omezených údajů nebo jejich vnitřností.
5. Datový sklad ukládá velké množství historických dat, takže můžete analyzovat různá časová období a trendy, abyste mohli předpovídat budoucí vývoj.
délka javascriptového pole
6. Datový sklad pracuje ve prospěch toho, aby vám ušetřil tolik času. Šetří čas tím, že ukládají informace o společnosti na jednom místě. Místo toho, aby to bylo na různých místech, je to lepší díky centralizované.
Potřebuje vaše společnost datový sklad?
Data, která vaše společnost generuje, mají pro vaše podnikání velkou hodnotu. Chcete se ujistit, že všechna vaše data jsou zabezpečená a přístupná kdykoli. Ale dnes data enormně rostou a společnosti hledají způsob, jak je spravovat. Datový sklad se v tomto případě jeví jako dobrá sázka. Skutečnou otázkou však je, zda je vaše společnost skutečně potřebuje?
1. Závislost na tabulkách
Využití tabulek má velkou hodnotu, protože je dnes jedním z nejdůležitějších obchodních nástrojů. Do těchto tabulek lze uložit obrovské množství dat. Problém nastává, když se začne zvětšovat velikost dat. Každé oddělení má tabulky, ze kterých budete muset vytáhnout data, abyste mohli vygenerovat zprávu. Pokud je to váš případ, zjistíte, že vytváříte ruční zprávy, což vám může zabrat spoustu času. Když k tomu dojde, datový sklad přijde na obrázek, aby to usnadnil, protože je obtížné najít data, protože jsou rozložena do různých listů.
2. Dlouhá čekací doba
Pokud vytváříte přehled, jen abyste zjistili, že musíte počkat, až kolegové poskytnou informace ve svých tabulkách, nebo analyzovat jejich data, můžete se ocitnout v čekání na delší dobu. Implementace datového skladu může pomoci centralizovat data a efektivněji je zpřístupnit všem členům týmu. Tím se zkrátí čas strávený skutečným sledováním a komunikací s kolegy.
3. Nesrovnalosti v datech a zprávách
Když vedoucí týmu nebo členové v různých odděleních vytvářejí zprávy, data nebo nálezy se liší od vašich nebo jiných zpráv. Je to nejen frustrující, ale také časově náročné řešení a může to vést k nákladným chybám. Pokud kdykoli máte pocit, že ve vašich datech je nekonzistence, možná byste mohli přemýšlet o získání datového skladu.
4. Čas strávený generováním zpráv
V ideálním případě bychom měli být schopni generovat sestavu s využitím existujících dat téměř okamžitě. Při generování sestavy, pokud zjistíte, že musíte neustále chodit do různých zdrojů, abyste zkontrolovali, zda jsou data aktualizována, nebo pokračovat v manuální aktualizaci jiných zdrojů, si všimnete doby potřebné k vytvoření sestavy.
Protože datové sklady konsolidují data, musíte se obrátit pouze na jeden zdroj dat. Kombinujte s tím, že mnoho datových skladů lze nastavit tak, aby se automaticky aktualizovaly, pokud jsou zdrojová data aktualizována nebo změněna, a můžete zaručit, že data, která používáte, jsou vždy správná.
Máte na nás dotaz? Uveďte je prosím v sekci komentáře a my se vám ozveme.
Související příspěvky: