آشنایی با فرآیند پیاده سازی Data Warehouse

آشنایی با فرآیند پیاده سازی Data Warehouse

در این مقاله از بخش مدیریت داده و Data Warehouse پس از اینکه با مقاله آشنایی با طراحی Data Warehouse آشنا شدیم می خواهیم با فرآیند پیاده سازی Data Warehouse (انبار داده) آشنا شویم.

مراحل مختلف اجرای Data Warehouse (انبار داده) عبارتند از “برنامه ریزی Planning”، “جمع آوری داده ها Data Gathering”، “تحلیل داده ها Data Analysis” و “اقدامات تجاری Business Actions”.

هر Data Warehouse (انبار داده) به چند جزء components مهم نیاز دارد که باید در هنگام طراحی پیاده سازی سیستم تعریف شوند، مانند  Data Marts (بازار داده)، OLTP/OLAP، ETL، Metadata (فراداده) و غیره.

با افزایش حجم داده‌ها، رویکردها و روش‌های سنتی که برای مدیریت و دستکاری داده‌ها که در طبیعت از آن ها استفاده می‌شد منسوخ می‌شود.

برای غلبه بر این مشکل باید یک سیستم ذخیره سازی داده ها موثرتر و پیشرفته تر داشته باشیم که در راستای استفاده از Data Warehouse (انبار داده) می باشد.

پیاده سازی Data Warehouse چیست؟

پیاده سازی Data Warehouse (انبار داده) به مجموعه فعالیت هایی گفته می شود که برای ایجاد یک Data Warehouse کاملاً کارآمد، پس از طبقه بندی، تجزیه و تحلیل و طراحی Data Warehouse با توجه به نیازهای ارائه شده توسط مشتری ضروری است.

پیاده سازی Data Warehouse چیست

پیاده سازی Data Warehouse

در ادامه به شما توضیح می دهیم پیاده سازی Data Warehouse (انبار داده) چیست و چگونه انجام می شود:

  • پیش رو در راستای شناسایی و ذخیره داده ها به شیوه ای موثر برای یک سازمان، Data Warehouse (انبار داده) را برای شما توضیح خواهیم داد. اولین مسئله ای که باید با آن شروع کنیم این پرسش است- Data Warehouse چیست؟ می توان گفت Data Warehouse (انبار داده)، فضای ذخیره سازی ای است که در آن حجم و مقادیر عظیمی از داده ها برای یک سازمان ذخیره می شود که می تواند به آنها در تصمیم گیری بر اساس تجزیه و تحلیل داده های قوی و هوش تجاری کمک کند.
  • Data Warehouse در واقع یک مخزن repository است كه داده ها را از منابع مختلف با فرمت هاي متفاوت ذخيره مي كند و به كمك ابزار ETL اين داده ها را به يك قالب استاندارد مشخص شده تبديل مي كند كه بتوان از آن براي گزارش دهي و اهداف داشبورد سازمان استفاده كرد. این موارد به ایجاد بینش معنادار از داده های جمع آوری شده توسط سازمان کمک می کنند.
  • فرآیند استقرار و پیاده سازی سیستم Data Warehouse (انبار داده) در یک سازمان به عنوان پیاده سازی Data Warehouse شناخته می شود. ذخیره سازی داده ها یکی از مهم ترین اجزای فرآیند business intelligence هوش تجاری برای یک سازمان است.

فرآیند پیاده سازی Data Warehouse نیازمند یک سری مراحل است که باید به شیوه ای بسیار موثر دنبال شوند. فرآیندها به شرح زیر است:

پیاده سازی Data Warehouse
پیاده سازی Data Warehouse

1. برنامه ریزی (Planning)

برنامه ریزی یکی از مهم ترین مراحل یک فرآیند است.

این مرحله برای بدست آوردن یک مسیر یا نقشه راهی که باید برای رسیدن به اهداف بلند مدت و اهداف کوتاه مدت توصیف شده خود دنبال کنیم، کمک می کند.

برنامه ریزی سنگ بنای هر پروژه موفقی است که در سازمان ها اجرا می شود. در صورت عدم برنامه ریزی صحیح، احتمال شکست پروژه زیاد است.

2. جمع آوری داده ها (Data gathering)

داده ها در همه جا در دسترس هستند، اما تمام داده های موجود برای یک سازمان مفید نیستند.

جمع‌آوری داده‌ها Data gathering فرآیندی است که شامل جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف می‌شود که می‌توان از آن برای تجزیه و تحلیل داده‌ها analysis و گزارش‌دهی reporting استفاده کرد.

از آنجایی که ابتدا باید داده‌هایی را که در حال انجام است برای سازمان مفید باشد شناسایی کنیم ، این فرآیند شامل طیف وسیعی از مراحل بوده و زمان‌بر می باشد.

 3. تجزیه و تحلیل داده ها (Data analysis)

پس از جمع آوری داده ها، مرحله بعدی که به ذهن می رسد، تجزیه و تحلیل داده ها Data analysis است.

فرآیند تولید و به دست آوردن بینش های معنادار از داده به عنوان تجزیه و تحلیل داده ها شناخته می شود.

 4. اقدامات تجاری

بینش و اطلاعات به دست آمده از تجزیه و تحلیل داده ها Data analysis بیشتر برای تصمیم گیری برای سازمان استفاده می شود.

هر چه سطح بینش بالاتر باشد، کارایی تصمیمات تجاری بالاتر خواهد بود و این تصمیمات آینده سازمان را تعیین می کنند.

اجزای پیاده سازی Data Warehouse

برخی از اجزای اصلی اجرای دیتا ویرهاوس به شرح زیر است:

اجزای پیاده سازی Data Warehouse
اجزای پیاده سازی Data Warehouse

1. Data Marts

دیتا مارت جزء مهمی از data warehousing است.

می توان گفت که Data Marts زیرمجموعه یک Data Warehouse است که بر روی یک بخش تجاری خاص مانند فروش، بازاریابی، منابع انسانی human resource و غیره متمرکز است.

2. OLTP

لایه OLTP با پردازش داده های تراکنشی (processing of transactional data) در مورد وظایف مرتبط با یک سازمان سر و کار دارد.

این لغت در اصل مخفف پردازش تراکنش آنلاین (online transactional processing) است که با داده های تراکنشی سروکار دارد و ماهیت آنها اغلب در حال تغییر است.

3. OLAP

لایه OLAP به پردازش processing و تجزیه analyzing و تحلیل داده های ذخیره شده در پایگاه داده کمک می کند.

مخفف فرآیند تحلیل آنلاین (online analytical process) بوده و این لایه با داده های اصلی سروکار دارد که ماهیت آنها اغلب تغییر نمی کند.

4. ETL

فرآیند ETL به واکشی داده ها از منابع مختلف در یک Data Warehouse کمک می کند و در فرآیند تبدیل ، استخراج و بارگذاری (extraction,transformation,loading) دیتا ویرهاوس ها (Data Warehouse) استفاده می شود.

5. فراداده (Metadata)

ترکیب داده های داده ها را اصطلاحا به عنوان فراداده Metadata شناخته می شوند.

فراداده Metadata کمک می کند تا جزئیات داده ها را بدست آورید.

به دریافت اطلاعات در مورد داده ها کمک می کند. به عنوان مثال، اگر داده های کشوری داشته باشیم، داده های ایالتی، داده های شهر و سطح منطقه را می توان metadata داده ها نامید.

مزایای پیاده سازی Data Warehouse

پیاده سازی Data Warehouse مزایا و منفعت های زیادی دارد که یک سازمان می تواند استفاده از یک سیستم Data Warehouse سالم را آسان کند.

برخی از برجسته ترین مزایای استفاده از سیستم Data Warehouse در یک سازمان به شرح زیر است:

مزایای پیاده سازی Data Warehouse
مزایای پیاده سازی Data Warehouse

1. مدیریت و تحویل بهتر داده ها

یکی از مهمترین مزایای استفاده از سیستم Data Warehouse در سازمان، مدیریت کارآمد و تحویل داده است.

این فرایند به ذخیره انواع داده ها از منابع مختلف در یک پایگاه واحد کمک می کند که می تواند برای اهداف تجزیه و تحلیل استفاده شود.

2. تصمیم گیری بهتر

استفاده از هوش تجاری business intelligence موثر داخل سلولی، مدیریت سازمان می تواند بر اساس تجزیه و تحلیل داده های موجود تصمیمات موثری اتخاذ کند.

3. کاهش هزینه

به جلوگیری از تکراری شدن کارها کمک می کند که در نهایت به کاهش هزینه و افزایش کارایی سازمان کمک می کند.

4. مزیت رقابتی

از آنجایی که سازمان قادر به تصمیم گیری موثر است، سازمانها آماده هستند تا با رقبای خود کنار بیایند زیرا می توانند به طور کامل از منابع خود استفاده کرده و به روشی بهتر بر فعالیت ها تمرکز کنند.

نتیجه می گیریم

بر اساس نوشته ها و مقاله های پشین می توان نتیجه گرفت که با استفاده از یک پیاده سازی Data Warehouse سالم، سازمان به راحتی می تواند کارایی خود را افزایش داده و به راحتی با کمترین تلاش به اهداف و مقاصد خود دست یابد و برای سازمان معجزه کند.

با استفاده از مدیریت Data Warehouse موثر می توان از داده های متعدد موجود بهره برد و به اوج موفقیت رسید.

من در انتهای بعضی مقالاتم به جهت تنوع و دوست داشتن و رفع خستگی (مطالعه مقالات) موزیکایی که دوست دارم رو میزارم که گوش کنید و حالش رو ببرید. مسلما مطالعه مستمر خیلی مفید و کاربردی نیست و لازم هستش یه مواقعی از موسیقی لذت ببرید.

امیدوارم موزیکای که میزارم رو دوست داشته باشید و اگر شما هم موزیکی دوست داشتید و به سبک من میخورد بگین که حتما در انتهای مقالات بعدی قرار بدم 🙂

موزیک Numb از Linkin Park

محسن زمانی هستم، برنامه نویس و طراح وب ، سئو هم بلدم . به هدف تفریح و سرگرمی این وب سایت رو طراحی کردم تا مطالبی که دوست دارم رو اینجا به اشتراک بزارم.

دیدگاه خود را بنویسید:

آدرس ایمیل شما نمایش داده نخواهد شد.