Veri Ambarı Geliştirme – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Veri Ambarı Geliştirme
Veri ambarı kavramı ilk olarak Inmon’da (1993) “yönetimin kararlarını desteklemek için konu odaklı, entegre, uçucu olmayan ve zaman değişkenli bir veri koleksiyonunu” tanımlamak için ortaya çıktı.
İlk olarak Codd ve diğerleri tarafından tanıtılan OLAP (çevrimiçi analitik işleme) teknolojisi ile ilgili bir kavramdır. toplama, konsolidasyon, görünüm üretimi, formül uygulaması ve veri sentezi gereksinimlerini birçok boyutta karakterize etmek. Bir veri ambarı, esas olarak analitik işleme ve karar desteği için veri sağlayan çevrimiçi işlemsel işleme (OLTP) sistemlerinden gelen bir bilgi deposudur.
Bir veri ambarının geliştirilmesi, başta eski sistemler olmak üzere farklı kaynaklardan gelen verilerin entegrasyonunu gerektirir. Bir veri ambarının geliştirilmesi, önceden var olan kaynakların bir tür entegrasyonunu gerektiren diğer herhangi bir görev gibi karmaşıktır.
Srivastava ve Chen’e göre bu süreç, “emek yoğun, hataya açık ve genel olarak sinir bozucu, bir dizi depolama projesinin geliştirmenin ortasında terk edilmesine yol açıyor”. OLTP ve OLAP ortamları tamamen farklıdır. Bu nedenle operasyonel veri tabanı tasarımı için kullanılan teknikler veri ambarı tasarımı için uygun değildir.
OLAP sistemlerinin geliştirilmesi için metodolojik bir desteğe sahip olmanın bariz önemine rağmen, bilimsel topluluk ve ürün sağlayıcılar tasarım sürecine çok az ilgi gösterdiler.
Genellikle operasyonel veri tabanı tasarımı için kullanılan modeller (Entity/ Relationship-E/R modeli gibi- analitik ortam tasarımı için daha fazla uzatmadan kullanılmamalıdır. Sadece teknik nedenler göz önüne alındığında, E/R modellerinden elde edilen veritabanları, veri tabanları için uygun değildir. sorgu performansının ve veri yüklemesinin (artımlı yükleme dahil) önemli olduğu karar destek sistemleri.
Çok boyutlu paradigma sadece veritabanı sorgularında değil, tasarımı ve bakımı sırasında da kullanılmalıdır. Dinter ve ark. : “Tüm geliştirme aşamalarında çok boyutlu paradigmayı kullanmak için paradigmaya özel kavramsal, mantıksal ve fiziksel veri modelleri tanımlamak ve geliştirme sürecinde bu modellerin nasıl oluşturulup dönüştürüleceğine dair kılavuzlar veren sağlam bir metodoloji geliştirmek gerekir.”
Wu & Buchmann (1997), veri ambarı tasarım metodolojileri ve araçları için “toplama hiyerarşileri için uygun destekle” ve “çok boyutlu ve ilişkisel modeller arasındaki eşleştirmeler” iddiasında bulundu.
Sonraki bölüm, veri ambarı tasarımındaki mevcut yaklaşımları özetlemektedir. Ardından, veri ambarlarının geliştirilmesine yönelik yaklaşımımız kısaca açıklanmıştır. Son olarak, sonuçlar sunulmaktadır.
MEVCUT YAKLAŞIMLAR
Veri ambarı tasarımı için çeşitli öneriler vardır; Bu bölümde, en alakalı olanları özetliyoruz.
Kimball ve Ross (2002) ve Kimball (1998), iki noktaya dayalı bir yaklaşım önerilmiştir: sonunda, kurumsal bir veri ambarının oluşturulmasına izin verecek bir dizi veri deposunun nasıl oluşturulacağını gösteren veri ambarı veriyolu mimarisi ve iş boyutlu yaşam döngüsü (BDL), iş gereksinimlerinden başlayarak boyutlu yıldız şemalarına dayalı veri martlarının geliştirilmesi amacıyla yapılır.
Bir proje planlama ve iş gereksinimleri tanımlama görevinden sonra farklı faaliyetlerin geliştirildiği yinelemeli bir metodolojidir. Bu faaliyetler üç gruba ayrılabilir: teknoloji faaliyetleri, veri tasarımı faaliyetleri ve son kullanıcı uygulamalarının belirlenmesi ve geliştirilmesi faaliyetleri söz konusudur.
Veri ambarı örnekleri
Veri ambarı Eğitimi
Veri ambarı Nedir
Veri ambarı Mimarisi
Olap nedir
Veri tabanı ve veri ambarı Arasındaki fark
Data Warehouse Nedir
Veri Ambarı Uzmanı
Son olarak, veri ambarı dağıtımı, bakımı ve büyümesiyle ilgili iki etkinlik vardır. Ayrıntılı bir metodolojidir ve yazarlara göre geniş çapta test edilmiştir. Ancak bizce, başlangıç evrelerinden itibaren ilişkisel modele odaklanılmıştır.
Debevoise’da, metodoloji adımlarını detaylandırmak için Birleşik Modelleme Dili (UML) kullanılarak nesne yönelimli metodolojik bir yaklaşım önerilmiştir. Kullanım durumu diyagramları, ekibin her aşamayı tamamlamak için gerçekleştirmesi gereken görevleri tanımlamak için kullanılır. Kullanım senaryoları, her bir proje döngüsü parçasını tamamlamak için her ekip üyesinin ne yapması gerektiğini belirleyecektir. Bu metodoloji öncekinden daha az ayrıntılıdır ve takip etmesi biraz zordur.
Cabibbo ve Torlone (1998), çok boyutlu (MD) veritabanı tasarımı için mantıksal bir model ve operasyonel veritabanlarından bir MD şeması elde etmek için bir tasarım metodolojisi sundu. Başlangıç noktası olarak, operasyonel veritabanlarının entegre bir görünümünü tanımlayan bir ER şeması kullanırlar.
Bu şema, veri ambarı için değerli olan tüm bilgileri içerebilir, ancak bilgi bu tür bir sistem için uygun olmayan bir formattadır. Metodoloji, MD model şema inşası ve bunun ilişkisel modellere ve çok boyutlu matrislere dönüştürülmesi için bir dizi adımdan oluşur.
Metodoloji eksiktir ve ideal bir varsayımdan yola çıkar; yani tüm bilgiler ER şemasında bulunur. Bize göre, operasyonel şemalar sadece bir destek olmalı ve analitik kullanıcıların gereksinimlerine daha fazla önem vermelidir.
Golfarelli ve meslektaşları, aynı yazarların boyutsal gerçek modeli (DFM) olarak adlandırılan kavramsal çok boyutlu bir modeline dayanan veri ambarı tasarımı için metodolojik bir çerçeve ana hatlarıyla belirlediler. Metodoloji temel olarak ilişkisel bir uygulamaya odaklanır.
Abello et al. çok boyutlu veri modellerini gözden geçirmiş ve UML’nin bir uzantısı olarak yeni bir model önermiştir. Luján-Mora, ayrıca çok boyutlu modelleme için UML’yi genişletti ve veri ambarlarının geliştirilmesi için yine UML’ye dayalı bir metodoloji önerdi.
Model dönüşümü, görünüm gerçekleştirme, indeks vb. konulara odaklanan başka birçok kısmi öneri vardır. Örneğin, Sapia ve ark. (1999), veri ambarı tasarım aşamalarında veri madenciliği tekniklerinin kullanılmasını önermiştir (örneğin, veriler üzerindeki örtük bilgileri keşfetmek için veri madenciliği algoritmalarının kullanılması, kayıp değerlerin ve yanlış verilerin kurtarılması için şema entegrasyonunda çakışma çözümü için vb.).
Tüm bu çalışmaların sorunu, veri ambarı tasarımı için yeni bir farklı metodoloji kullanmayı önermeleridir, bu nedenle kuruluşların en az iki farklı metodoloji kullanması gerekir: biri OLTP ortamları için diğeri OLAP ortamları için. Veri ambarı tasarımı için eğitim ve öğrenme eğrisinin daha az zor olması için veri ambarı tasarımını mevcut metodolojilere entegre etmenin, yeni aktiviteleri değiştirmenin ve eklemenin daha iyi olduğunu düşünüyoruz.
Data Warehouse Nedir Olap nedir Veri ambarı Eğitimi Veri ambarı Mimarisi Veri ambarı Nedir Veri ambarı örnekleri Veri Ambarı Uzmanı Veri tabanı ve veri ambarı Arasındaki fark