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Wie starte ich ein Data Warehouse?
Wie starte ich ein Data Warehouse?
Anonim

7 Schritte zum Data Warehousing

  1. Schritt 1: Geschäftsziele bestimmen.
  2. Schritt 2: Informationen sammeln und analysieren.
  3. Schritt 3: Identifizieren Sie die Kerngeschäftsprozesse.
  4. Schritt 4: Konstruieren Sie ein Konzept Daten Modell.
  5. Schritt 5: Lokalisieren Daten Quellen und Plan Daten Transformationen.
  6. Schritt 6: Stellen Sie die Tracking-Dauer ein.
  7. Schritt 7: Implementieren Sie den Plan.

Wie funktioniert dann ein Data Warehouse?

EIN Data Warehouse funktioniert durch die Organisation Daten in ein Schema, das das Layout und die Art der Daten, wie Integer, Daten Feld oder Zeichenfolge. Wann Daten aufgenommen wird, wird es in verschiedenen vom Schema beschriebenen Tabellen gespeichert. Abfragetools verwenden das Schema, um zu bestimmen, welche Daten Tabellen zum Aufrufen und Analysieren.

Wie sind Data Warehouses aufgebaut? Das Sternschema und das Schneeflockenschema sind zwei Möglichkeiten, um Struktur ein Data Warehouse. Das Schema teilt die Faktentabelle in eine Reihe von denormalisierten Dimensionstabellen auf. Die Faktentabelle enthält aggregierte Daten zu Berichtszwecken verwendet werden, während die Dimensionstabelle die gespeicherten Daten.

In ähnlicher Weise wird gefragt, in welchen Phasen des Data Warehousing?

Fünf Phasen der Entwicklung der Data Warehouse-Entscheidungsunterstützung

  • Stufe 1: Berichterstattung. Die Anfangsphase der Data Warehouse-Bereitstellung konzentriert sich in der Regel auf die Berichterstattung aus einer einzigen Quelle der Wahrheit innerhalb einer Organisation.
  • Stufe 2: Analysieren.
  • Stufe 3: Vorhersage.
  • Stufe 4: Operationalisierung.
  • Stufe 5: Aktive Lagerhaltung.
  • Schlussfolgerungen.
  • Über die Autoren.
  • Zitat.

Ist SQL ein Data Warehouse?

SQL Data Warehouse ist ein Cloud-basiertes Unternehmen Data Warehouse (EDW), das Massively Parallel Processing (MPP) verwendet, um schnell komplexe Abfragen über Petabytes von Daten. Verwenden SQL Data Warehouse als wesentlicher Bestandteil eines großen Daten Lösung.

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