すべての女性は自分の持ち物の管理に問題があります。洋服からアクセサリーまで、彼女はすべてのものを1か所に保管するのに役立つ1つのものを必要としています。組織化されていないことは想像できません。これを読んでいるほとんどの人は私に同意すると思います。なぜ整理するのがとても難しいのですか？ほとんどの場合、私は強迫神経症の人であるというまさにその理由のためにぼろぼろになりました。
Linux管理者の役割と責任
さて、これを取り上げたのは、たまたまデータウェアハウジングに関する記事をいくつか読んだことがあり、自分自身を思い出したからです。すべての持ち物を正しい順序で1か所にまとめるという私の基本的な執着と同じように、今日の企業も同じことを期待しています。データウェアハウジングのアイデアが曖昧になる可能性があります。まだ同じことについて無知な人がたくさんいます。
今日、データウェアハウスは組織内で広く使用されています。今後数年間で、その使用は徐々に増加すると考えられています。困難な時期には、賢明な意思決定とデータの効率的な管理が非常に重要になります。そのとき、データウェアハウスは完全に適合します。データウェアハウジングの概念を理解するのは難しいことではありません。概念は、レポート、分析、およびその他のBI機能をサポートするために必要なデータ用の永続的なストレージスペースを作成することです。
データウェアハウジングの概念は単純です。データは、ビジネスプロセスをサポートするアプリケーションから定期的に抽出され、特別なコンピューターにコピーされます。そこで、検証、再フォーマット、再編成、要約、再構築、および他のソースからのデータの補足を行うことができます（データウェアハウスは私のアクセサリボックスです。散在するアクセサリの配列をミニボックスに管理し、1つの大きなボックスに保存するのと同じです）。 。データウェアハウスは、アドホックレポート、ポータル、およびダッシュボードを介したレポートの生成、分析、および表示のための主要な情報源になります。 （どのアクセサリがどのボックスに保管されているかを簡単に見つけることができます）
データウェアハウスの機能
1.この機能専用のコンピューターで実行します。 （私の気持ち）
2.データベース管理システム（DBMS）（アクセサリを格納する他の一連のミニボックス）で実行されます
3.データを長期間保持します。 （アクセサリーを長期間保管します）
4.多くのソースから取得したデータを結合します（さまざまな場所に散らばった一連のアクセサリを保存します）
5.本番データを高速データ入力設計から高速検索をサポートする設計に変換する慎重に設計されたデータモデルを中心に構築されています。 （私のすべてのアクセサリーを収容するために完璧に設計されたボックスを選び、良いボックスと平凡なボックスを区別するという私の選択）
優れたデータウェアハウスを作成する上で最も難しいのは、それが構築されたモデルの設計です。各フィールドに付ける名前、各データモデルを再フォーマットする必要があるかどうか、どのメタデータフィールドを計算して追加するかを決定する必要があります。データウェアハウスが運用可能になったら、データモデルが安定していることが重要です。そうでない場合は、データモデルが変更されるたびに、データから作成されたレポートを変更する必要があります。
データウェアハウスが設置され、データが十分に入力されると、優れたものがクラックされ始めます。それらのいくつかは次のとおりです。
1.スケジュールされたレポートの生成
2.パッケージ化された分析アプリケーション
3.アドホックレポートと分析
4.ダッシュボードによる動的なプレゼンテーション
5.ドリルダウン機能
6.データマイニング
7.セキュリティ
これらの利点が、データウェアハウジングに基づくBIを、ある程度の複雑さに達した企業にとって重要な管理ツールにしている理由です。
データウェアハウスを備えたいくつかの大手ブランド
林檎
Appleは数ペタバイトのTeradataシステムを運用しています。 Appleはデータウェアハウスを使用して、製品グループ全体の顧客をよりよく理解しています。これで、識別可能なすべての情報とそれらのi Tunesの相互作用により、システムに入力される大量のデータが生成されるため、会社は誰が誰で何をしているのかを知ることができます。
ウォルマート
小売大手は1992年にTeradataの最初のテラバイト規模のデータベースを展開し、それ以来少し成長しました。その運用システムは2008年の時点で2.5ペタバイトでしたが、今では確かに飛躍的に大きくなっています。ウォルマートとサムズクラブの別々のシステムとバックアップシステムを運用していることを考えると、おそらく2桁になります。分析の取り組みは、本質的にウォルマートが大規模な委託販売店になるのに役立ちました。
eBay
eBayには2つのシステムがあり、どちらも大規模です。その主要なデータウェアハウスは9.2ペタビーであり、Webクリックを保存する「特異性システム」とその他の「ビッグ」データは40ペタバイトを超えています。 1兆行の単一のテーブルがあります。はい、これはeBayが昨年追加した50ペタバイト相当のHadoop容量よりも小さいですが、Teradataは、すべてのシステムがHadoopに出入りするデータをサポートしていることをすぐに指摘しているため、eBayが2つのまったく異なるデータを運用しているわけではありません。環境。
スターバックス
スターバックスコーヒーカンパニーは1971年以来、世界で最高品質のコーヒーを倫理的に調達し、焙煎することに取り組んできました。彼らは、販売、マーケティング、店舗管理、POS、顧客ロイヤルティ、およびサプライチェーンデータを含む高性能のエンタープライズデータウェアハウスを使用して、企業、地域、および店舗レベルでより多くの情報に基づいたビジネス上の意思決定を推進します。
ここにいくつかの興味深いユースケースがあります：
コンチネンタル航空は、顧客の満足度を維持したいと考え、生涯価値で顧客を評価し始め、航空会社がフライトの遅延に気づいたらすぐに代替の手配を始めました。
高級車会社は、Aster Dataを使用して、車内のさまざまなコンポーネントの故障パターンを分析しました。照明、座席、インフォテインメントが一緒に故障することがよくあり（同じ回路上にある）、顧客がいずれかのサービスに来たときに3つすべての検査を開始したことがわかりました。
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データウェアハウスを見逃すことはできないのはなぜですか？
データウェアハウスの価値は時間の経過とともに増加し、すべてを1か所にまとめ始めることにはメリットがあります。競合他社がチャンスをつかんだため、遅れるとコストがかかる可能性があります。
1.大幅な節約は、買掛金の割引の喪失を発見したり、営業担当者が承認された制限を超える割引を提供していることなどから生じます。
2.財務データのリアルタイム統合が実用的になり、どのデータソースが正しいかについての議論は終わります。
3.ITコストとレポート作成に専念するスタッフが大幅に削減されます。
4.さまざまなソースからデータを提供することにより、マネージャーや経営幹部は、限られたデータやその内臓に基づいてビジネス上の意思決定を行う必要がなくなります。
5.データウェアハウスには大量の履歴データが格納されているため、さまざまな期間や傾向を分析して将来の予測を行うことができます。
6.データウェアハウスは、時間を大幅に節約するために機能します。会社の情報を1つの場所に保存することで、時間を節約できます。異なる場所に配置するのではなく、一元化されたものの方が優れています。
例を含むplsqlチュートリアル
あなたの会社にはデータウェアハウスが必要ですか？
あなたの会社が生成するデータはあなたのビジネスにとって大きな価値があります。すべてのデータが安全であり、いつでもアクセスできることを確認する必要があります。しかし今日、データは大幅に増加しており、企業はデータを管理する方法を模索しています。この場合、データウェアハウスは良い賭けのようです。しかし、本当の問題は、あなたの会社は本当にそれを必要としているのかということです。
1.スプレッドシートへの依存
スプレッドシートの使用は、今日最も重要なビジネスツールの1つであるため、非常に価値があります。これらのスプレッドシートには、膨大な量のデータを保存できます。この問題は、データのサイズが大きくなり始めると発生します。各部門には、レポートを生成するためにデータを取得する必要があるスプレッドシートがあります。このような場合は、手動レポートを作成することになり、多くの時間がかかる可能性があります。これが発生すると、データウェアハウスは、データが異なるシートに分散しているため、データを見つけるのが難しいため、作業を容易にするために写真に登場します。
2.長い待機期間
レポートを作成している場合、同僚がスプレッドシートで情報を提供するのを待つ必要があること、または同僚のデータを分析する必要があることを知るためだけに、より長い時間待つことになります。データウェアハウスを実装すると、データを一元化し、すべてのチームメンバーがより効果的に利用できるようになります。これにより、実際に追跡して同僚と通信するために費やす時間が削減されます。
3.データとレポートの不一致
チームリーダーまたは異なる部門のメンバーがレポートを作成する場合、データまたは調査結果は、あなたまたは他のレポートとは異なります。これは苛立たしいだけでなく、整理に時間がかかり、コストのかかるミスにつながる可能性があります。データに不整合があると感じた場合はいつでも、データウェアハウスの取得を検討することができます。
4.レポートの生成に費やされた時間
理想的には、既存のデータを使用してほぼ瞬時にレポートを生成できる必要があります。レポートを生成するときに、データが更新されているかどうかを確認するためにさまざまなソースにアクセスし続ける必要がある場合、または他のソースを手動で更新し続ける必要がある場合は、レポートの作成に必要な時間がわかります。
データウェアハウスはデータを統合するため、データのソースを1つだけ使用する必要があります。多くのデータウェアハウスは、ソースデータが更新または変更された場合に自動的に更新されるように設定できるという事実と組み合わせると、使用しているデータが常に正しいことを保証できます。
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