Igal naisel on oma asjade haldamisega probleem. Alates rõivastest kuni aksessuaarideni vajab ta ühte asja, mis aitaks tal kogu oma kraami ühes kohas hoida. Ma ei kujuta ette, et oleksin organiseerimata ja olen kindel, et enamik teist seda lugedes nõustuksid minuga. Miks on nii raske olla korraldatud? Enamasti olin ma räsitud just seetõttu, et olin obsessiiv-kompulsiivne inimene.
Nüüd võtsin selle põhjuseks selle, et juhtusin lugema mitmeid artikleid andmehoidlate kohta ja mulle tuli see meelde. Nii nagu minu põhiline kinnisidee omada kõiki oma asju ühes kohas õiges järjekorras, ootavad ka ettevõtted täna sama. On tõenäoline, et teie ideed andmehoidlatest on udused. On palju inimesi, kes on endiselt umbes sama abitu.
Andmelaod on tänapäeval organisatsioonides laialdaselt kasutusel. Arvatakse, et järgmise paari aasta jooksul selle kasutamine järk-järgult suureneb. Väljakutsetel aegadel on nutikate otsuste langetamine ja andmete tõhus haldamine väga oluline, just siis, kui andmehoidla sobib ideaalselt. Andmehoidla mõistet pole raske mõista. Selle mõte on luua püsiv salvestusruum andmete jaoks, mis on vajalikud aruandluse, analüüsi ja muude BI-funktsioonide toetamiseks.
Andmehoidla mõiste on lihtne. Andmed eraldatakse perioodiliselt äriprotsesse toetavatest rakendustest ja kopeeritakse spetsiaalsetesse arvutitesse. Seal saab seda valideerida, ümber vormindada, ümber korraldada, kokku võtta, ümber korraldada ja täiendada muude allikate andmetega (andmehoidla on minu lisakarp. Täpselt nagu haldaksin oma hajutatud tarvikute massi minikastidesse, mis omakorda salvestatakse ühte suurde kasti) . Andmelaost saab põhiline teabeallikas aruannete koostamiseks, analüüsimiseks ja esitamiseks ajutiste aruannete, portaalide ja armatuurlaudade kaudu. (Mul on lihtsam leida, millist lisaseadet mis kastis hoitakse)
Andmelao funktsioonid
1. Töötab selle funktsiooni jaoks mõeldud arvutites. (Minu meelest)
2. Töötab andmebaaside haldussüsteemis (DBMS) (teiste minikastide seeria, kuhu on salvestatud minu tarvikud)
3. Säilitab andmeid pikka aega. (Hoiab minu tarvikuid pikka aega)
saada kuupäeva string java
4. Kombineerib paljudest allikatest saadud andmeid (salvestab hulgaliselt tarvikuid, mis olid hajutatud erinevates kohtades)
5. Ehitatud hoolikalt välja töötatud andmemudeli ümber, mis muudab tootmisandmed kiirest andmesisestuse kavandist kiiret otsingut toetavaks. (Minu valik valida täiuslikult kujundatud karp, et mahutada kõik minu tarvikud, ja teha vahet hea karbi ja keskpärase vahel)
Hea andmeladu loomisel on kõige keerulisem selle mudeli kujundus, mille ümber see ehitati. Igale väljale antavate nimede osas tuleb otsustada, kas iga andmemudel tuleb ümber vormindada ja millised metaandmeväljad tuleks arvutada ja lisada. Kui andmeladu on töökorras, on oluline, et andmemudel püsiks stabiilne. Kui see nii ei ole, tuleb andmetest loodud aruandeid alati muuta, kui andmemudel muutub.
Kui andmeladu on paigas ja andmed on hästi asustatud, hakkavad head asjad lõhki minema. Mõned neist on järgmised:
1. Planeeritud aruannete genereerimine
2. Pakendatud analüütilised rakendused
3. Ajutine aruandlus ja analüüs
4. Dünaamiline esitus armatuurlaudade kaudu
5. Uurige võimalust
6. Andmete kaevandamine
7. Turvalisus
Need eelised muudavad andmehoidlale tugineva BI teatud ettevõtete keerukuse saavutamiseks ülioluliseks haldustööriistaks.
Mõned suured kaubamärgid koos Data Warehouse'iga
Apple
Apple opereerib mitme petabaidise süsteemiga Teradata. Apple kasutab andmehoidlat selleks, et paremini mõista oma kliente tooterühmade lõikes. Nüüd genereerivad kõik tuvastatavad andmed ja need i Tunes'i interaktsioonid palju andmeid, mis lähevad süsteemi, nii et ettevõte teaks, kes on kes ja mida nad teevad.
Walmart
Jaemüügi hiiglane juurutas Teradata esimese terabaidimõõdulise andmebaasi 1992. aastal ja see on sellest ajast alates veidi kasvanud. Selle operatsioonisüsteem oli alates 2008. aastast 2,5 petabaiti ja on praeguseks kindlasti hüppeliselt suurem - tõenäoliselt kahekohaliste numbriteni, kui arvate, et see opereerib Walmarti ja Sami klubi jaoks eraldi süsteeme ning varundussüsteemi. Analüütika on aidanud Walmartil saada massiliseks kaubasaaduste kaupluseks.
kuidas iteraatori java kasutada
ebay
eBays on olemas kaks süsteemi ja need on mõlemad suured. Selle peamine andmeladu on 9,2 petabüüsi, selle 'singulaarsuse süsteem', mis salvestab veebiklikke, ja muud 'suured' andmed on rohkem kui 40 petabaiti. Sellel on üks tabel, mis on 1 triljon rida. Jah, see on väiksem kui eelmisel aastal lisatud 50 petabaiti väärtuses Hadoopi mahtu eBay, kuid Teradata juhib kiiresti tähelepanu sellele, et kõik selle süsteemid toetavad andmeid Hadoopi sisse ja sealt välja, nii et pole nii, nagu töötaks eBay kahte täiesti erinevat andmesidet keskkondades.
Starbucks
Alates 1971. aastast on Starbucks Coffee Company pühendunud eetiliselt maailma kõrgeima kvaliteediga kohvi hankimisele ja röstimisele. Nad kasutavad ettevõtte, piirkondliku ja kaupluse tasandil teadlikumate äriotsuste tegemiseks suure jõudlusega ettevõtte andmelao, mis sisaldab müüki, turundust, kaupluse haldamist, müügikohtade, klientide lojaalsuse ja tarneahela andmeid.
Siin on mõned huvitavad kasutusjuhtumid:
Continental Airlines otsustas, et soovib oma klientidele rõõmu pakkuda, ja hakkas neid hindama kogu eluea väärtuse järgi ning hakkas nende jaoks alternatiivseid kokkuleppeid tegema kohe, kui lennufirma mõistis, et lennud hilinevad.
Luksusautode ettevõte analüüsis Aster Data'it oma autode erinevate komponentide rikete mustri analüüsimiseks. See sai teada, et valgustus, istmed ja info- ja meelelahutus ebaõnnestusid sageli koos (nad on ühel ringil) ja hakkas kõiki kolme kontrollima, kui klient tuli mõnes neist teenindusse.
Miks ei saa andmeladu omamata jätta?
Andmelao väärtus aja jooksul suureneb ja tasub hakata kõike ühte kohta panema. Selle viivitamine võib teile maksma minna, kuna teie konkurendid on sellest võimalusest kinni haaranud.
1. Raske kokkuhoid tuleneb näiteks võlgade kaotatud allahindluste avastamisest või sellest, et müügiinimesed pakuvad allahindlusi üle lubatud piiride.
2. Finantsandmete konsolideerimine reaalajas muutub praktiliseks ja lakkavad arutelud selle üle, milline andmeallikas on õige.
3. IT-kulud ja aruandlusele pühendunud töötajad vähenevad oluliselt.
4. Esitades andmeid erinevatest allikatest, ei pea juhid ega juhid enam tegema äriotsuseid piiratud andmete või sisikonna põhjal.
5. Andmelaos hoitakse suures koguses ajaloolisi andmeid, et saaksite tuleviku prognoosimiseks analüüsida erinevaid ajaperioode ja suundumusi.
6. Andmehoidla aitab teil säästa nii palju aega. Nad säästavad aega, talletades ettevõtte teavet ühes kohas. Selle asemel, et see oleks erinevates kohtades, muudab selle paremaks tsentraliseeritud.
Kas teie ettevõttel on vaja andmeladu?
Teie ettevõtte genereeritud andmed on teie ettevõtte jaoks väga väärtuslikud. Soovite veenduda, et kõik teie andmed on turvalised ja neile on igal ajal juurdepääs. Kuid tänapäeval on andmed tohutult kasvanud ja ettevõtted leiavad viisi nende haldamiseks. Andmeladu näib antud juhul olevat hea panus. Kuid tegelik küsimus on, kas teie ettevõttel on seda tõesti vaja?
1. Sõltuvus arvutustabelitest
Arvutustabelite kasutamisest on saanud suur väärtus, kuna see on tänapäeval üks olulisemaid äritööriistu. Nendesse arvutustabelitesse saab salvestada tohutul hulgal andmeid. Probleem tekib siis, kui andmete suurus hakkab suurenema. Igal osakonnal on arvutustabeleid, millest peate aruande loomiseks andmeid hankima. Sel juhul leiate endale käsitsi aruandeid, mis võivad võtta palju aega. Kui see juhtub, tuleb andmete hõlbustamiseks pildiladu pildile, kuna andmeid on keeruline leida, kuna need on jaotatud erinevatele lehtedele.
kuidas php seadistada
2. Pikk ooteaeg
Aruande koostamisel võite end oodata kauem, et teada saada, kas peate ootama, kuni kolleegid nende arvutustabelites teavet esitavad või nende andmeid analüüsima. Andmelao juurutamine võib aidata andmeid tsentraliseerida ja muuta need kõigile meeskonnaliikmetele tõhusamalt kättesaadavaks. See vähendab aega, mis kulub tegelikult selle jälitamisele ja kolleegidega suhtlemisele.
3. Andmete ja aruannete lahknevused
Kui meeskonnajuhid või erinevate osakondade liikmed loovad aruandeid, erinevad andmed või leiud teie omast või muudest aruannetest. See pole mitte ainult pettumusttekitav, vaid ka aeganõudev lahendamine ja võib põhjustada kulukaid vigu. Kui tunnete, et teie andmetes on mingil ajal vasturääkivusi, võiksite mõelda andmelao hankimisele.
4. Aruannete koostamiseks kulutatud aeg
Ideaalis peaksime suutma olemasolevaid andmeid kasutades peaaegu kohe aruande koostada. Aruande loomisel, kui leiate, et peate jätkama erinevate allikate külastamist, et kontrollida andmete värskendamist, või jätkata muude allikate käsitsi värskendamist, märkate aruande koostamiseks vajalikku aega.
Kuna andmeladud koondavad andmeid, peate andmete saamiseks pöörduma ainult ühe allika poole. Koos sellega, et paljusid andmeladusid saab seadistada automaatselt värskendama, kui lähteandmeid värskendatakse või muudetakse, ning võite garanteerida, et kasutatavad andmed on alati õiged.
Kas teil on meile küsimus? Palun mainige neid kommentaaride jaotises ja me võtame teiega ühendust.
Seonduvad postitused: