Saturs
- Kas ir datu glabāšana?
- Datu veidi
- Laika mainīgie dati
- Dati, kas orientēti uz subjektu
- Integrētie dati
- Biznesa analīze un pārskatu ģenerēšana
- Statistiskā programmatūra un biznesa intelekts
- Datu ieguve
- Datu glabāšana īsumā
Izņemšana:
Datu noliktava nodrošina stabilu pamatu vēsturisko, pašreizējo un nākotnes datu apvienošanai, ļaujot organizācijai ģenerēt pārskatus, veikt padziļinātu analīzi un veikt kādu datu ieguvi.
Daudzi uzņēmumi nepārtraukti vāc lielu datu daudzumu. Bet, lai šo informāciju izmantotu, ir jāievieš funkcionāls procesu un procedūru kopums, lai tai būtu jēga.
Neatkarīgi no tā, vai esat datu noliktavas izstrādātājs vai pirmo reizi dzirdat terminu datu glabāšana, ir ļoti svarīgi izprast datu glabāšanas pamatus - tostarp to, ko tas nozīmē, kā tas tiek izmantots un kādas priekšrocības var sniegt.
Kad dati ir pienācīgi izanalizēti, tos var izmantot, lai izveidotu skaidrāku priekšstatu par pozitīvo un negatīvo ietekmi, kāda uzņēmumam ir kopīgajām tendencēm un modeļiem. Tas izklausās pietiekami vienkārši, bet datu glabāšanas lielais izaicinājums ir viens no galvenajiem izaicinājumiem.
Kas ir datu glabāšana?
Datu noliktava ir centralizēta glabāšanas vienība (datu bāze), kas definē un apkopo datus un visu to padziļināto informāciju. Šī informācija var ietvert informāciju, kas attiecas uz organizāciju klientu bāzi, pakalpojumu sniedzējiem, piegādātājiem, darījumiem vai biznesa procesiem, izmantojot integrētu datu modeli. (Lai uzzinātu par biznesa procesu pārvaldību, skatiet BPM un SOA: Kā viņi virza biznesu.)
Datu noliktava iegūst datus no dažādiem avotiem, kas uzņēmumam ir pieejami; šos datus pēc tam var analizēt dažādos veidos. Datu noliktava ir integrēta, nepastāvīga, laika variantu un subjektu orientēta informācijas kolekcija. Tas nozīmē, ka datu noliktavai vajadzētu sasniegt šādus mērķus:
- Uztveriet un nodrošiniet piekļuvi biznesa metadatiem
- Uzlabojiet datu kvalitāti un samaziniet radušās pārskata neatbilstības
- Integrējiet datus no daudziem dažādiem avotiem un nodrošiniet datu apmaiņu
- Palieliniet visu ziņošanas vajadzību ātrumu un izpildi, efektīvi un lietderīgi apvienojot vēsturiskos un pašreizējos datus
Datu veidi
Datu noliktava nodrošina uzlabotas biznesa izlūkošanas metodes, ņemot datus no dažādiem avotiem un ļaujot biznesa lietotājiem ātri piekļūt kritiskiem datiem no vienas koplietotas vietas. Datu noliktavā savākto datu tips ir orientēts uz subjektu, integrēts un identificēts vai sinhronizēts noteiktā laika posmā.
Runājot par datu glabāšanu, pastāv četri galvenie datu veidi:
Jūs nevarat uzlabot savas programmēšanas prasmes, kad nevienam nerūp programmatūras kvalitāte.
Laika mainīgie dati
Laika varianta dati nodrošina, ka visa datu noliktavā glabātā informācija ir aktuāla un tiek ģenerēta reālā laikā. Visas datu noliktavas galvenās struktūras satur laika elementu, sniedzot informāciju no horizonta perspektīvas, piemēram, par pēdējiem pieciem līdz 10 gadiem.
Dati, kas orientēti uz subjektu
Dati, kas orientēti uz subjektiem, tiek organizēti, ņemot vērā uzņēmuma galvenās priekšmetu kategorijas, piemēram, klientus, pārdošanas apjomus, produktus un pakalpojumus. Orientēšanās uz priekšmetu nodrošina vienkāršu un kodolīgu noteiktu priekšmetu problēmu novērtēšanu, koncentrējoties uz modeli un datu analīzi, ko izmantos organizācijas galvenie lēmumu pieņēmēji.
Integrētie dati
Integrētos datus veido dažādi, jaukti avoti, piemēram, relāciju datu bāzes, tiešsaistes darījumu ieraksti un vienkāršie faili. Kad norādītie avoti ir veiksmīgi integrēti, tiek veikta datu tīrīšana. Tas nodrošina konsekvenci atribūtu pasākumos, nosaukšanas konvencijās, kodēšanas struktūrās un galvenajos terminos, izmantojot datu konvertēšanu.
Biznesa analīze un pārskatu ģenerēšana
Datu noliktavas pamatā ir daudzdimensiju datu modelēšana. Daudzdimensiju datu modelis rada dažādus skatus datu kuba formā, kas ļauj datus moderēt un skatīt vairākās dimensijās. Datu noliktava ir viens no pirmajiem soļiem, ko izmanto, kad organizācija paplašinās un attīstās. To galvenokārt izmanto gadījumos, kad uzņēmums nolemj sākt ieguldīt biznesa analīzē. Uzņēmējdarbības analīzei nepieciešami dažādi tehnoloģiski pielietojumi un procedūras, ko korporācija izmanto, lai, pamatojoties uz statistikas datiem, atrastu un identificētu biznesa vajadzības un uzlabojumus.
Biznesa analītika palīdz organizācijām atklāt un atpazīt modeļus, kurus var izmantot, lai prognozētu, veidotu un uzlabotu biznesa rezultātus. Tomēr tā rezultāti, kas iegūti šajā procesā, patiešām tiek ņemti vērā, jo tie tiek izmantoti, lai ierosinātu jaunu stratēģiju izveidi, ieviešanu un pārvaldību. (Lai iegūtu priekšlasījumu, izlasiet Ievads biznesa izlūkošanā.)
Biznesa analītiskie risinājumi ņem kvantitatīvos un statistiskos datus, kas balstīti uz faktiem, lai novērtētu iepriekšējo darbību un sagatavotos nākotnes biznesa plānošanai un alternatīvām. Biznesa datu vākšanu parasti rada mašīnas vai lietojumprogrammas, izmantojot statistisko programmatūru. Tāpēc daudzi uzņēmumi izmanto statistikas programmatūru, lai veiktu uzlabojumus, kuru pamatā ir analītika.
Statistiskā programmatūra un biznesa intelekts
Statistikas programmatūru sauc arī par biznesa informācijas (BI) programmatūru. Daudziem uzņēmumiem nav noteikta programmatūras atlases procesa, savukārt citi ievēro korporatīvo standartu vai jau ir izveidoti datu bāzes vai atskaišu rīki, kas vienkārši jāaktivizē. Process, ko izmanto, izvēloties piemērotu analītisko programmatūru, sākas ar BI stratēģijas izveidi un atbilstību jau noteiktajām vispārējām biznesa prasībām.
Uzņēmējdarbības vadītājiem un analītiķiem ir liela loma, izvēloties piemērotu programmatūru un nodrošinot, ka viņu biznesa analīzes paņēmieni sāks tos pareizajā virzienā. Ir zināms, ka tādi uzņēmumi kā Amazon izseko pircēju uzvedības tendences klientu starpā, lai noskaidrotu cenu diapazonus, kas mērķa tirgum ir vispiemērotākie. Tad uzņēmumi var efektīvi izlemt par konkurētspējīgām cenu likmēm, neradot pārāk lielu iespaidu uz kopējo peļņas normu. Bez iepriekš noteiktas BI stratēģijas ir ierasts, ka iegādātā programmatūras tips nenodrošinās organizācijai ar atbilstošām pielāgošanas spējām, kas tai vajadzīgas.
Datu ieguve
Datu ieguve ietver dziļu datu iegādi, lai iegūtu noderīgu ieskatu pierādījumu un uz faktiem balstītu lēmumu pieņemšanā. Tehniskā ziņā datu ieguvi var izmantot, lai atrastu korelācijas vai modeļus starp dažādiem laukiem no lielām relāciju datu bāzēm. Konkrētāk, tas ir process, kurā tiek analizēta informācija no vairākiem aspektiem un apkopota par noderīgiem datiem. Labākajā gadījumā šī atziņa var palīdzēt uzņēmumam samazināt izmaksas, palielināt pārdošanas apjomus un ietekmēt citus galvenos darbības rādītājus.
Datu ieguve ir jaudīga tehnoloģija, kuru var izmantot, lai atklātu vairākas atšķirīgas dimensijas, kategorijas un attiecības, kas pastāv starp dažādiem datu avotiem un ierakstiem. Piemēram, mazumtirdzniecības nozarē datu ieguve varētu palīdzēt uzņēmumam atpazīt pārdošanas modeļus un klientu izturēšanos, tādējādi ļaujot viņiem informāciju izmantot savā labā. Viens no draņķīgajiem piemēriem ir mazumtirgotāju mērķauditorijas spēja noteikt, kurš no pircējiem, iespējams, gaida, dodot iespēju veikalā veikt kuponus zīdaiņu precēm laikā, kad vecāki mēdz sākt tos iegādāties.
Datu glabāšana īsumā
Integrējot un piemērojot datu glabāšanas paņēmienus, biznesa analītikas metodoloģijas ļauj organizācijām uzlabot vispārējo biznesa stratēģiju un ļauj optimizēt lēmumu pieņemšanu, izmantojot BI programmatūru. Analītikai ir būtiska loma jebkurā organizācijā, un, lai atbalstītu un ģenerētu piemērotus datu vākšanas pakalpojumus un mārketingu, var izmantot daudzas dažādas procedūras, ieskaitot datu ieguvi un citas dažādas analītiskās metodes. Jaunas iespējas un iespējas tiek izpētītas, izmantojot datu glabāšanas paņēmienus, uzlabojot klientu apkalpošanu, vienkāršojot krājumu pārvaldību, savstarpēji reklamējot produktus, kas atbilst individuālajām klientu vajadzībām, un nodrošinot kritisku produktu un pakalpojumu analīzi.
Datu noliktava ļauj organizācijām rast atbildes uz sarežģītiem jautājumiem lielās datu kopās. Tas ir digitālo datu vākšanas un glabāšanas spēks.