Садржај
- Шта је складиштење података?
- Врсте података
- Подаци о варијанти у времену
- Субјектно оријентисани подаци
- Интегрисани подаци
- Пословна аналитика и генерисање извештаја
- Статистички софтвер и пословна интелигенција
- Претрага података
- Складиштење података у скраћеном облику
Одузети:
Складиштење података пружа чврст темељ за консолидацију историјских, тренутних и будућих података, омогућавајући организацији да генерише извештаје, изврши напредне анализе и изврши неке податке.
Многа предузећа континуирано прикупљају велике количине података. Али да би се те информације искористиле, мора се успоставити функционални скуп процеса и поступака како би се имало смисла.
Без обзира да ли сте програмер складишта података или први пут чујете појам складиштења података, разумевање основа складиштења података - укључујући шта то значи, како се користи и које предности може да пружи - је од суштинске важности.
Након што се подаци правилно анализирају, помоћу њих се може створити јаснија слика о позитивним и негативним утицајима који заједнички трендови и обрасци имају на предузеће. То звучи довољно једноставно, али осигуравање да су подаци корисни један је од главних изазова у складиштењу података.
Шта је складиштење података?
Складиште података је централизована јединица за складиштење података (база података) која дефинише и сакупља податке и све њене детаљне детаље. Ови детаљи могу укључивати информације које се односе на корисничку базу организација, добављаче услуга, добављаче, трансакције или пословне процесе коришћењем интегрисаног модела података. (Да бисте сазнали више о управљању пословним процесима, погледајте БПМ и СОА: Како покрећу пословање.)
Складиштење података повлачи податке из различитих извора који су доступни широм предузећа; ови подаци се затим могу анализирати на више различитих начина. Складиште података је интегрисана, неисплатива, временска варијанта и субјектно оријентисана колекција информација. То значи да би складиште података требало да постигне следеће циљеве:
- Снимите и пружите приступ пословним метаподацима
- Побољшајте квалитет података и минимизирајте генерисане недоследности у извештају
- Интегрирајте податке из различитих извора и омогућите размјену података
- Повећајте брзину и перформансе свих потреба извештавања спајањем историјских и тренутних података делотворно и ефикасно
Врсте података
Складиште података пружа побољшане технике пословне интелигенције узимајући податке из различитих извора и омогућава пословним корисницима да брзо приступе критичним подацима са једне заједничке локације. Врста података прикупљена у складишту података је оријентисана према субјекту, интегрисана и идентификована или синхронизована у одређеном временском периоду.
Када је у питању складиштење података, постоје четири кључне врсте података:
Не можете побољшати своје вештине програмирања када никога није брига за квалитет софтвера.
Подаци о варијанти у времену
Подаци временске варијанте осигуравају да су све информације похрањене у складишту података тренутне и генериране у реалном времену. Све кључне структуре у складишту података садрже елемент времена пружањем информација из перспективе хоризонта, као што су протеклих пет до 10 година.
Субјектно оријентисани подаци
Субјектни подаци су организовани на основу главних категорија предузећа, као што су купци, продаја, производи и услуге. Оријентација предмета пружа једноставну и сажету процјену одређених тематских предмета усредсређивањем на модел и анализу података које ће користити кључни доносиоци одлука организације.
Интегрисани подаци
Интегрисани подаци састоје се од вишеструких, мешовитих извора, као што су релацијске базе података, интернетски записи о трансакцијама и равне датотеке. Након што се наведени извори успјешно интегришу, примјењује се чишћење података. То осигурава доследност у мерама атрибута, именовању конвенција, структури шифрирања и кључних појмова кроз конверзију података.
Пословна аналитика и генерисање извештаја
Складиште података засновано је на вишедимензионалном моделирању података. Вишедимензионални модел података ствара мноштво различитих погледа у облику коцке података који омогућава модерирање и гледање података кроз више димензија. Складиште података један је од првих корака који се користе када се организација шири и развија. Примарно се користи када се компанија одлучи да започне улагање у пословну анализу. Пословна анализа узима различите технолошке апликације и поступке које корпорација користи за проналажење и идентификовање пословних потреба и побољшања на основу статистичких података.
Пословна аналитика помаже организацијама да открију и препознају обрасце који се могу користити за предвиђање, обликовање и побољшање пословних резултата. Међутим, његови резултати прикупљени током овог процеса се заиста рачунају, јер се користе за предлагање стварања, примене и управљања новим стратегијама. (За читање у позадини, погледајте Увод у пословну интелигенцију.)
Решења за пословну аналитику узимају квантитативне и статистичке податке засноване на чињеницама како би проценили прошле резултате и припремили се за будуће пословно планирање и алтернативе. Прикупљање пословних података обично се генерише од стране машина или апликација коришћењем статистичког софтвера. Зато многе компаније користе статистички софтвер да би побољшале резултате на основу аналитике.
Статистички софтвер и пословна интелигенција
Статистички софтвер се назива и софтвером за пословну интелигенцију (БИ). За многе компаније не постоји одређени поступак одабира софтвера, док се други придржавају корпоративног стандарда или већ имају успостављену базу података или алат за извештавање који тек треба активирати. Процес који се користи при избору одговарајућег аналитичког софтвера започиње креирањем БИ стратегије и усаглашавањем са постојећим већ постављеним пословним захтевима.
Пословни менаџери и аналитичари играју велику улогу у одабиру одговарајућег софтвера и осигуравају да ће их технике пословне анализе покренути у правом смеру. Позната су предузећа попут Амазона која прате трендове у понашању купаца међу купцима како би утврдили распон цена са којима је циљно тржиште најугодније. Предузећа су тада у стању да ефикасно одлучују по конкурентним ценама цена, а да не узрокују превелики утицај на њихову укупну профитну маржу. Без унапред дефинисане БИ стратегије, уобичајено је да врста купљеног софтвера неће пружити организацији одговарајуће могућности прилагођавања које су јој потребне.
Претрага података
Ископавање података укључује копање података дубоко у податке како би се произвели корисни увиди за доношење доказа и одлука заснованих на чињеницама. У техничком погледу, дата мининг може се користити за проналажење корелација или образаца међу различитим пољима из великих релацијских база података. Тачније, то је процес анализе информација из више перспектива и њихово сумирање у корисне податке. У најбољем случају, ови увиди могу помоћи предузећу да смањи трошкове, повећа продаја и утиче на друге кључне показатеље перформанси.
Ископавање података је моћна технологија која се може користити за откривање неколико различитих димензија, категорија и односа који постоје међу различитим изворима података и записима. На примјер, у сектору малопродаје, копање података могло би помоћи компанији да препозна обрасце продаје и понашање купаца, омогућавајући им да искористе информације у своју корист. Један злогласни пример је способност продавца Таргетс да утврди кога од његових купаца очекује, омогућавајући продавници купоне за бебе у тренутку када родитељи имају тенденцију да започну куповину за њих.
Складиштење података у скраћеном облику
Када интегришу и примењују технике складиштења података, методологије пословне аналитике омогућавају организацијама да побољшају своје укупне пословне стратегије и омогуће оптимизовано доношење одлука коришћењем БИ софтвера. Аналитика игра виталну улогу у било којој организацији и многи различити поступци, укључујући вађење података и друге различите аналитичке методе, могу се користити за подршку и генерисање одговарајућих услуга прикупљања података и маркетинга. Нове могућности и могућности истражују се кроз технике складиштења података побољшавањем услуге купцима, поједностављивањем управљања залихама, унакрсним промовисањем производа који задовољавају индивидуалне потребе купаца и пружањем критичних анализа производа и услуга.
Складиштење података је оно што организацијама омогућује проналажење одговора на сложена питања у великом низу података. У томе је моћ дигиталног прикупљања и складиштења података.