Резюме
Многие вещи в жизни встречаются правильно, однако из вещей, которые стоит иметь больше опыта, есть те, которые возникают из-за допущенных ошибок, поскольку известен отрицательный результат, причины его контекста, которые повлияли на ошибку, и постарайтесь не повторять это как можно больше.
Этот список ошибок при построении корпоративного хранилища данных является одной из первых статей, в которых делается попытка создать базу знаний и опыт на основе уроков, извлеченных в проектах в области информационных технологий, в данном конкретном случае в проектах разработки корпоративных хранилищ данных.
Этот список был создан для того, чтобы быть полезным для всех людей, которые имеют некоторое участие в разработке хранилища данных, и позволит оценить, по какому пути они движутся, и каковы возможности окончательного успеха, но наиболее обобщенный совет, который можно извлечь из оно заключается в том, чтобы поддерживать совместную работу на участвующих уровнях и в организационных областях, а также работать на надежных теоретических и практических основах применяемой технологии.
Цель этого списка - предоставить источник информации об уроках, извлеченных из применения этой технологии в различных компаниях, а также предоставить теоретическую и практическую основу, которая опирается на область компьютерных наук и, более точно, технология хранилища данных, которая должна в конечном итоге привести к будущему успеху корпоративного проекта хранилища данных вашей компании.
Ключевые слова: хранилище данных, хранилище данных, обработка данных, построение корпоративного хранилища данных, распространенные ошибки, управление проектом хранилища данных, риски построения хранилища данных, перспективы хранилища данных, показатель доходности инвестиций в хранилище данных
Индекс
1. Введение
2. Список 10 самых распространенных ошибок при построении корпоративного хранилища данных
3. Выводы
4. Библиография
1. Введение
Сегодня технологические области большинства финансовых и коммерческих компаний, которые до недавнего времени посвятили большую часть своих усилий предоставлению транзакционных информационных систем, которые поддерживали бремя большинства видов деятельности в их цепочках создания стоимости, - Они сосредоточены на достижении согласованного использования своих хранимых данных: исторические и транзакционные, реальность вокруг них - это огромный объем данных, получаемых в результате повседневной работы их транзакционных систем, и проблема анализа и извлечения знаний из всего этого. информация, которая остается скрытой в себе.
Существует ряд вычислительных методов, которые позволяют преобразовать эту транзакционную, оперативную и ежедневную информацию в информацию с различными уровнями агрегирования, обобщенную, точную и специализированную по темам, и которая позволяет проводить их анализ, облегчая принятие управленческих решений, Эта технология называется хранилищем данных или хранилищем данных.
Однако, исходя из профессиональной практики, создание хранилища данных не защищено от проблем, которые мешают его успеху и достижению его конечной цели: поддержки принятия управленческих решений.
Эта статья пытается выйти за рамки теоретического, представить проблемные вопросы, которые мешают успешному развитию корпоративного хранилища данных.
Таким образом, следует указать, что следующий список - наиболее распространенных ошибок при разработке корпоративного хранилища данных - вытекает из развития этой технологии в представительных компаниях, принадлежащих к перуанскому финансовому и коммерческому сектору.
Учитывая, что проект должен удовлетворять клиента, представляя доход от его инвестиций - мы знаем, что это не всегда легко оценить в проектах компьютерных технологий, однако - успех проекта разработки хранилища данных прямо пропорционален полезности, полученной из анализа информация при принятии правильных решений, в которой компания получает выгоду, на данном этапе: знание того, что принятое решение - на основе анализа данных через хранилище данных - приносит больший доход и / или экономию, является наиболее Адекватная оценка, для этого нужно учитывать простоту получения отчетов, а также гибкость его настройки.Считается - для извлечения уроков из решений, принимаемых каждый раз, - важность сохранения формы и информации агрегатов и отчетов, используемых с течением времени, как способ продемонстрировать их ценность для компании.
Этот список, при правильном использовании, позволит более точно принимать решения руководством проекта, владельцами и клиентами, зная возможные последствия той или иной определенной стратегии или меры и предотвращая частые ошибки, позволяя сэкономить средства как при разработке, разработке и реализации проекта.
2. Список 10 самых распространенных ошибок при построении корпоративного хранилища данных
1-я ошибка: примите решение проблем, которые могут возникнуть как чисто технический вопрос
Хранилище данных требует активного участия лиц, принимающих управленческие решения.
2-я ошибка: не назначен адекватный бюджет для всего проекта.
Адекватное распределение капитала и ресурсов для поддержки и эксплуатации технологической платформы и инфраструктуры, которые требуются корпоративному хранилищу данных, должно быть одним из начальных аспектов при рассмотрении его как проекта.
3-я ошибка: отсутствие обязательств со стороны высшего руководства.
Для успеха корпоративного хранилища данных требуется полная поддержка высшего руководства, основанная на безопасности и доверии, предоставленных руководству проекта и его команде разработчиков, чтобы обеспечить плавную работу во всех организационных областях, участвующих в проекте.
Четвертая ошибка: отсутствие адекватной инфраструктуры для ее поддержки.
Корпоративное хранилище данных требует адекватной технологической и организационной инфраструктуры. Архитектура систем хранилища данных варьируется от проприетарных серверов баз данных, серверов преобразования и очистки данных, интерфейсных пользовательских административных узлов, расположенных по всей организации. Программное обеспечение требует серверных, клиентских приложений и приложений бизнес-уровня, которые эффективно работают в n-мерных средах запросов и параллельной обработке.
Пятая ошибка: избыточные, непрозрачные и недокументированные базы данных.
Состояние транзакционных баз данных, из которых извлекается информация, которая будет преобразована и сохранена в хранилище данных, обычно не учитывается в первоначальных оценках времени, однако это может представлять значительную задержку, в любом случае идеальным является то, что состояния субъектов, таких как счета, клиенты, долги, платежи и т. д. хранятся в исторических таблицах в течение значительных периодов времени в соответствии со средней частотой колебаний (ежемесячно, раз в две недели, ежедневно) и в стандартной форме, однако на практике эта информация находится как часть таблиц, используемых для управленческих отчетов, которые уже прошли процесс фильтрации, что приводит к потере согласованности исторических данных и изменений их состояний с течением времени на уровне всего бизнес.
В некоторых случаях рекомендуется провести независимую реинжиниринг баз данных на транзакционном уровне, в котором изменения в состояниях сущностей могут быть сохранены в чистом виде в качестве предыдущего шага, чтобы рассмотреть извлечение данных из их источников.
6-я ошибка: неспособность создать среду полного сотрудничества между администраторами баз данных и командой хранилища данных.
При запуске проекта хранилища данных в компании область администраторов баз данных администраторов баз данных обычно уже существует, поэтому рекомендуется создавать область хранилищ данных на том же уровне, что и администраторы баз данных, а не под контролем администраторов баз данных. Многие администраторы баз данных отвечают за поддержание баз данных для поддержки ежедневных транзакций. Создание альтернативной платформы, достаточной для развития хранилища данных, имеющей доступ к источникам информации домена хранилища данных напрямую, а не в качестве посредников для администраторов баз данных, является одним из важных факторов, способствующих более быстрой разработке проекта, и что стремиться к успеху.
Седьмая ошибка: Неспособность использовать методологию спецификации требований, подходящую для управления.
В действиях по спецификации требований, выполняемых пользователями управления, одной из частых ошибок является отсутствие методологии, которая позволяет пользователю легко выразить свои требования и готовой к последующей обратной связи.
Рекомендуется использование прототипов, а также подготовка функциональной спецификации документов для требований областей управления.
Восьмая ошибка: незнание цепочки создания стоимости, информационных потоков в бизнес-деятельности.
Идентификация действий, которые являются критическими факторами успеха, а также наблюдение за потоком действий центральной компетенции, которые позволяют предлагаемым продуктам или услугам обеспечивать ценность для клиента, является задачей знания бизнеса, которую разработчики хранилища данных не должны пропускать. в обход этого выбора стратегии развития проекта, основанной на общей модели разработки datamart по процессам или организационным областям, которая позволяет устанавливать приоритеты в соответствии со стратегическим планом компании.
9-я ошибка: отсутствие перспективы интеграции с другими связанными технологиями.
Прочная теоретическая база в области информационных технологий и широкий спектр существующих тенденций и решений позволят создать информационное хранилище с перспективой на будущее. С этой точки зрения, смежными технологиями являются: OLAP, который позволяет анализировать историческую информацию для определения моделей поведения, с другой стороны, анализ данных, который позволяет обнаруживать модели поведения, но автоматически с использованием моделей и алгоритмов (решение деревья, кластеры, сетевые нейроны, нечеткая логика, линейная регрессия и т. д.), Несколько дальше находится внедрение корпоративной сбалансированной системы показателей, где хранилище данных предоставляет информацию из индикаторов за исторические периоды времени.
10-я ошибка: плохое управление проектом и прекращение плана развития проекта.
Потенциал менеджера проекта раскрывается во всем его реальном измерении, как в техническом, так и в человеческом обучении, а также в результате опыта в подобных проектах. Разработка хранилища данных должна быть цикличной и поэтапной, с действиями анализа, проектирования, разработки, тестирования; повторяющиеся вехи, пытаясь избежать повторяющейся работы.
3. Выводы
Эта статья является частью серии статей, которые автор представляет по информационным технологиям, в частности, в этой статье, предоставляя список 10 наиболее распространенных ошибок, возникающих при разработке проектов по созданию корпоративного хранилища данных., Теоретическая основа, на которой основан этот класс проектов, начинается с концепции многомерных информационных баз данных (онтология, концептуальная модель данных, семантическая интерпретация, теория множеств и отношений), из которых ожидается получение точной информации., точный и обобщенный для анализа и поддержки принятия управленческих решений.
Практическая основа была получена в результате участия автора в различных проектах хранилищ данных в крупных перуанских коммерческих и финансовых компаниях, чей опыт изложен в этой статье, и представлен читателю в качестве инструмента для консультаций и теоретико-практической основы., для будущего успеха в разработке вашего корпоративного хранилища данных.
4. Библиография
1. Построение хранилища данных Автор WH Inmon Редакция Джон
Wiley & Sons, Inc. Нью-Йорк, Нью-Йорк, США 1996
2. Инструментарий жизненного цикла хранилища данных: экспертные методы проектирования, разработки и развертывания хранилищ данных Авторы Ральф Кимбалл, Лаура Ривз, Уоррен Торнтуэйт, Марджи Росс, Уоррен Торнвейт, редакция John Wiley & Sons, Inc. Нью-Йорк, Нью-Йорк, США, 1998 г.
3. Генетический алгоритм отбора материализованных представлений в данных
Склад Окружающая среда Редакция Springer Берлин / Гейдельберг
1999
4. Моделирование хранилища данных и проблемы качества Автор: Панос Василиадис - Лаборатория компьютерных систем знаний и баз данных - Отделение электротехники и вычислительной техники - Национальный технический университет Афин - Zographou 157 73, Афины, ГРЕЦИЯ phd.pdf
5. Поддержка представлений хранилища данных с использованием стандартизации
Авторы: Мукеш Мохания, Камаль Карлапалем, Миллист Винсент Ин Д.
Рам, редактор, Управление данными, стр. 32–50. Springer Verlag, 1997.
6. Методология проектирования хранилищ данных: концептуальное моделирование Авторы Хосе Мария Каверо Универсидад Рей Хуан Карлос, Испания, Эсперанса Маркос Универсидад Рей Хуан Карлос, Испания, Марио Пьаттини Универсидад де Кастилья-Ла-Манча, Испания, Адольфо Санчес Кронос Ибериса, Испания, Испания. Издатель IRM Press Херши, Пенсильвания, США 2002
7. Стратегия управления качеством данных в системах хранилищ данных
1 / IQ01HelfertMaur.pdf
