Data warehouse indledning 8 semester for r 2010
This presentation is the property of its rightful owner.
Sponsored Links
1 / 12

Data Warehouse - indledning 8. semester forår 2010 PowerPoint PPT Presentation


  • 66 Views
  • Uploaded on
  • Presentation posted in: General

Data Warehouse - indledning 8. semester forår 2010. v/ Jens Godik Højen,. Februar 2010 Fredag kl. 9.00. Information som underbygger beslutningsgrundlag. forretnings-drevet mål bag et data warehouse Data warehouse udgivelse Væsentlige dele af de samlede data warehouse

Download Presentation

Data Warehouse - indledning 8. semester forår 2010

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

Presentation Transcript


Data warehouse indledning 8 semester for r 2010

Data Warehouse - indledning8. semester forår 2010

v/ Jens Godik Højen,

Februar 2010

Fredag kl. 9.00


Information som underbygger beslutningsgrundlag

Information som underbygger beslutningsgrundlag

  • forretnings-drevet mål bag et data warehouse

  • Data warehouse udgivelse

  • Væsentlige dele af de samlede data warehouse

  • Betydningen af dimensional modellering for data warehouse præsentation område

  • Fact og dimension tabel terminologi

  • Myter omkring dimensional modellering

  • Undgå faldgruber i udviklingen af data warehouse


Problemorienteret l sning bag data warehouse

Problemorienteret løsning bag data warehouse

  • Problemstillinger bag ofte stillede spørgsmål

  • Vi er i besiddelse af enorme mængder af data, men kan ikke komme i forbindelse med dem

  • Vi kan ikke kombinere data efter behov, (Slice/Dice)

  • To forskellige personer med samme data kommer med to forskellige svar?

  • Objektiv og subjektiv ??????


Hvad nskes opn et

Hvad ønskes opnået?

  • DWH skal afhjælpe problemer med svart tilgængelige data

  • DWH skal formes efter virksomhedens kultur og krav til information

  • DWH skal kunne modstå krav til omskiftelighed og løbende tilpasninger

  • DWH skal sikre vitale data i forbindelse med driften af virksomheden

  • DWH skal fungerer som et fundament under vigtige beslutninger

  • Virksomheden skal have tiltro til og accepterer svar leveret af DWH


Data warehouse udgivelse

Data warehouse udgivelse

  • Sæt faste mål for hvad et DWH skal løse!

  • Forstå forretningsformålene i virksomheden

  • Forstå hvilke beslutninger der ønskes sat fundament under

  • Finde kompetente med-/mod-spillere til hjælp under udvikling

  • Finde nye brugere af DWH, hjælp dem på vej

  • Find de data der fungerer i et DWH, sikre dig adgang

  • Udvikling af simple datahøst metoder, og optimering af datatilgang

  • Sikre datavaliditet igen og igen og igen!!!!!

  • Fortsæt med at overvåge resultatet af output igen og igen og igen 

  • Identificer nye datakilde muligheder og find en metode til indlejring

  • Sikre at resultater af DWH virker inden videreudvikling finder sted


En anden m de at vise kimballs system se side 7

En anden måde at vise Kimballs system – se side 7


Tre niveauer i et effektivt dwh

Tre niveauer i et effektivt DWH

  • 1. niveau – hent data væk fra den oprindelige datakilde

  • 2. niveau – data staging area, ETL. Skille ad, rense, samle på ny 

  • 3. niveau – upload til datapræsentationsserver

  • Hvorfor det?

  • Det er vigtigt at der er vandtætte skotter mellem virksomhedens registreringssystemer og data præsentationsområdet. Efterfølgende designes kuberne der skal sikre levering af data til et data Access værktøj


Metadata

Metadata

  • Metadata er data om datakilden, dvs. det er ikke data om data

  • En form for opslagsværk over opbygningen af et DWH’s datastruktur design

  • Metadata kan/indeholder oplysninger om:

    • Systemtabeller

    • Partitionsinstillinger

    • Index

    • View’s

    • Sikkerhedsindstillinger


Konforme fact tabeller og konforme dimensioner

konforme Fact tabeller og konforme dimensioner

  • En række i en fact tabel svarer til en måling.

  • En måling er en række i en fact tabel.

  • Alle målinger i et fact tabel skal være det samme på samme granuleringsniveau.

  • De mest anvendelige elementer i en fact tabel består af numeriske og samlingsmulige værdier

  • Dimensionstabeller er vigtige additiver i forhold til fact tabellen. Robuste dimensions attributter sikre solide analytiske (slicing and dicing) muligheder.

  • Dimensionerne implementere brugergrænsefladen til det endelige DWH


Fem myter omkring dwh

Fem myter omkring DWH

  • dimensionelle modeller og data marts indeholder kun summariske data.

  • dimensionelle modeller og data marts er afdelingsorienteret og ikke anvendelig som en overordnet virksomhedsløsning.

  • dimensionelle modeller og data marts er ikke skalerbar.

  • dimensionelle modeller og data marts er kun fornuftige løsningsmodeller, når der er en forudsigelig brugsmønster.

  • dimensionelle modeller og data marts er svært at implementerer og fører ofte til spagettiprogrammerede løsninger


Tid til at du t nker dig rigtigt godt om

Tid til at du tænker dig rigtigt godt om

  • Undgå teknologiliderlighed!

  • Gennemfør hellere små succeser ned flerårige mastodont projekter!

  • Sikre tilstrækkelige midler til at kunne gennemføre et projekt (projektledelse er vigtig)

  • God performance på data giver tilbagevendende brugere.

  • Simple løsninger er kunst – komplekse løsninger er en sikker vej til fiasko

  • Overhold altid en fastlagt metodisk procedure…..

  • Anvend kun summeret data i datapræsentationsområdet!

  • At tro at virksomheden ikke ændre sig og at data derfor ikke skal tilpasses!

  • At tro at et DWH’s succes ikke er direkte forbundet med accept fra brugerens side !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!


Forslag til dimensioner

Forslag til dimensioner

  • Konto

  • Dato

  • Afdeling

  • Medarbejder

  • Projekt

  • Datakilde

  • Organisation

  • Art, sted, formål

  • Handlinger

  • Oversættelser

  • Service

  • Kunder og kundetype

  • Valuta

  • …..


  • Login