ĐIều gì sẽ Đặt trong một Dữ liệu Mart - núm vú

Nếu một data mart là một phiên bản quy mô nhỏ hơn của một kho dữ liệu, câu hỏi này xuất hiện: "quy mô nhỏ" có ý nghĩa gì khi tham chiếu đến nội dung của một data mart? Câu trả lời cho câu hỏi này thường là dữ liệu sẽ là tập con của dữ liệu doanh nghiệp tổng thể .

Dữ liệu có giới hạn địa lý

Một tòa dữ liệu có thể chỉ chứa thông tin liên quan đến một khu vực địa lý nhất định, chẳng hạn như vùng hoặc lãnh thổ trong công ty của bạn. Con số này minh hoạ một ví dụ về dữ liệu có giới hạn địa lý.

Mặc dù kỹ thuật của bạn có thể sử dụng một bản đồ dữ liệu có giới hạn địa lý theo một cách tương đối đơn giản, có lẽ bạn không muốn chia nhỏ dữ liệu theo cách này. Người dùng thường muốn xem so sánh về địa lý chéo (ví dụ: "Các cửa hàng Arizona của chúng tôi làm gì so với cửa hàng Pennsylvania của chúng tôi?") Trong môi trường kho dữ liệu của họ. Khi bạn tạo các bản ghi dữ liệu riêng biệt vì nhiều lý do địa lý, những loại so sánh này trở nên khó khăn hơn nhiều.

Cách tiếp cận này hoạt động tốt khi phần lớn các yêu cầu và báo cáo được tổ chức theo định hướng. Ví dụ, nhóm kiểm tra thương mại không cần bất cứ điều gì để phân tích tài khoản kiểm tra khách hàng và ngược lại.

Nó trả tiền để đào sâu vào nhu cầu kinh doanh trong giai đoạn phạm vi của một kho dữ liệu hoặc dự án data mart. Ví dụ, những người bên ngoài có thể nghĩ rằng "Được rồi, đặt tất cả các thông tin về tài khoản kiểm tra, cả người tiêu dùng và thương mại, vào cùng một môi trường để các nhà phân tích Quản lý Tiếp thị hoặc Quản lý Rủi ro có thể chạy các báo cáo so sánh số dư trung bình và các thông tin khác cho toàn bộ danh mục tài khoản kiểm tra tại Ngân hàng. "

Sau khi phân tích bổ sung, bạn có thể nhận thấy ngân hàng không thực hiện kiểu so sánh này, vậy tại sao không giữ hai khu vực riêng biệt và tránh sự phức tạp không cần thiết?

Dữ liệu bị hạn chế chức năng

Bằng cách sử dụng một phương pháp vượt qua ranh giới tổ chức, bạn có thể thiết lập một nội dung của mart dữ liệu dựa trên một chức năng cụ thể (hoặc một bộ các chức năng có liên quan) trong công ty. Ví dụ: một công ty hóa chất đa quốc gia có thể tạo ra một siêu dữ liệu dành riêng cho các chức năng bán hàng và tiếp thị trên tất cả các tổ chức và trên tất cả các dòng sản phẩm, như thể hiện trong hình này.

Dữ liệu bị hạn chế thị trường

Một công ty đôi khi có thể tập trung vào một thị trường cụ thể và các đối thủ cạnh tranh liên quan nên tạo ra một cơ sở dữ liệu có định hướng với trọng tâm đặc biệt đó. Như thể hiện trong hình này, loại hình môi trường này có thể bao gồm doanh số bán hàng cạnh tranh, tất cả các thông tin công khai về thị trường và đối thủ cạnh tranh (đặc biệt nếu bạn có thể tìm thấy thông tin này trên Internet) và báo cáo của các nhà phân tích ngành.

Để thực sự cung cấp thông tin kinh doanh mà công ty cần trong tình huống điều khiển bởi đối thủ cạnh tranh, hãy xây dựng data mart để bao gồm thông tin đa phương tiện, thêm vào các loại dữ liệu truyền thống thường được tìm thấy trong kho dữ liệu.

Câu trả lời cho các câu hỏi kinh doanh cụ thể

Câu trả lời cho một số câu hỏi kinh doanh được chọn (thường là một số ít) thỉnh thoảng thúc đẩy hoạt động của một tổ chức. Dựa trên câu trả lời, một công ty có thể tăng tốc hoặc làm chậm các dây chuyền sản xuất, bắt đầu tăng ca để tăng sản xuất hoặc bắt đầu sa thải, hoặc quyết định có nên mua các công ty khác hay không.

Các câu hỏi kinh doanh có mức độ quan trọng như vậy truyền thống gây ra những cơn ác mộng cho nhân viên trong công ty thuê dịch vụ khai thác dữ liệu và báo cáo, hợp nhất và kiểm tra thông tin, và báo cáo kết quả cho ban giám đốc điều hành.

Có vẻ như là một công việc cho một kho dữ liệu, bạn nói không? Thật không may các nhà phân tích kinh doanh thường sử dụng bảng tính, chẳng hạn như Microsoft Excel. Những loại "lan truyền" này thường thiếu tính lặp lại và chất lượng dữ liệu cần thiết để tận dụng dữ liệu trong nhiều thời điểm.

Trước khi xây dựng kho dữ liệu quy mô đầy đủ có thể trả lời các câu hỏi kinh doanh này (và nhiều câu hỏi khác), bạn có thể muốn xem xét liệu một siêu dữ liệu quy mô nhỏ được thiết kế đặc biệt để trả lời những dữ liệu có giá trị cao, Chúng ta làm thế nào? "Loại câu hỏi có thể có được công việc làm.

Sau đó, loại môi trường này có thể phát triển thành kho dữ liệu quy mô lớn hơn. Tuy nhiên, nó thường có ý nghĩa hơn để tập trung nỗ lực của bạn vào việc hỗ trợ một siêu dữ liệu có giá trị kinh doanh, thay vì bổ sung thêm khối lượng dữ liệu bổ sung có thể mang lại giá trị kinh doanh (nhưng cũng có thể làm chậm thời gian phản ứng hoặc làm phức tạp quá trình kết thúc to-end).

Một lần nữa, công việc bạn làm trong giai đoạn đầu của dự án tạo ra sự khác biệt lớn trong hướng bạn thực hiện và mức độ thành công của bạn.

Bất cứ thứ gì!

Bất kỳ bộ tiêu chí nào bạn có thể mơ ước có thể xác định nội dung của một siêu dữ liệu. Một số có ý nghĩa; những người khác thì không. Một số đưa bạn vào một sự kết thúc về mặt kiến ​​trúc bởi vì bạn chỉ có được giá trị giới hạn và phải bắt đầu để mở rộng khả năng của mình.